花生（Arachis hypogaea L.）是我国重要的油料和经济作物，河南省是我国花生生产第一大省，2021年花生种植面积为129.293万hm2，总产量为588.21万t，分别占全国的26.90%和32.10%，均居全国首位。2012至2021年河南省平均花生种植面积为112.48万hm2，平均年产量522.25万t[1]。种植面积超过6670 hm2的花生大县有50个，花生产业对于河南农村经济发展和农民增收具有重要意义[2]。河南省处于我国南北过渡带，花生生产类型多样，有春播、麦套、麦后直播等生产方式，这对花生荚果大小、早熟性、抗性和品质等都提出了较高的要求，选育和筛选出丰产稳产和适应性较好的不同熟期、不同大小的花生品种，对于促进花生持续稳定发展具有重要意义。品种的稳产性及生态适应性是合理布局及推广区划的关键，同时也能为安全生产提供决策支撑。因此，研究不同年份的花生品种产量稳定性及其要素变化规律，对麦套花生的选育及高产栽培意义重大。
GGE（genotype+genotype-by-environment interaction）双标图是研究基因型与环境互作的有效统计学方法[3⇓⇓⇓⇓-8]，已在马铃薯[9⇓-11]、玉米[12]、高粱[13]、豇豆[14]、蚕豆[15-16]、甘蔗[17]、燕麦[18]等作物中广泛应用，证实其能够科学评价多数作物的产量等复杂性状的表达。研究[19]表明，农艺性状对花生产量影响很大，百果重、出米率、百仁重等性状与产量密切相关，但由于品种、栽培模式及地理环境不同，花生产量与主要农艺性状的遗传关系具有多样性。前人研究均是基于特定区域的特定品种，对一定区域的育种及生产具有一定的指导意义。不同类型花生品种影响产量的主要性状也不同，关于高油大果花生品种基因型与环境互作并与产量构成因素分析相结合的研究较少。本文采用相关性分析和通径系数法对种植于不同生态区的9个麦套花生品种的产量和农艺性状进行分析[20⇓⇓⇓⇓-25]，探讨影响花生产量的主要因素，并进行丰产稳产性分析，为充分发挥品种的增产潜力及优化品种布局推广提供参考。
1 材料与方法
1.1 供试材料及地点
表1 参试花生品种编号和名称
Table 1
| 编号Code | 品种Variety |
|---|---|
| G1 | 开农79 |
| G2 | 洛花1号 |
| G3 | 濮学花0815 |
| G4 | 商花21 |
| G5 | 豫花81号 |
| G6 | 豫花82号 |
| G7 | 豫花9326 |
| G8 | 郑农花18 |
| G9 | 周花5号 |
表2 试验点降水量
Table 2
| 编号 Code | 地点 Location | 降水量Precipitation | |
|---|---|---|---|
| 2016 | 2017 | ||
| E1 | 开封 | 556.00 | 599.50 |
| E2 | 漯河 | 685.60 | 813.00 |
| E3 | 南阳 | 734.50 | 930.80 |
| E4 | 濮阳 | 563.80 | 487.00 |
| E5 | 商丘 | 667.30 | 731.70 |
| E6 | 原阳 | 889.20 | 482.10 |
| E7 | 周口 | 721.00 | 855.20 |
| E8 | 驻马店 | 922.00 | 1052.40 |
1.2 测定项目与方法
采用随机区组设计，每个品种设置3次重复。小区宽2.00 m，长6.67 m，行距33.33 cm，穴距16.70 cm，播种密度16.50万穴/hm2，每穴播种2粒，试验田田间管理同大田。参考姜慧芳等[26]方法测定花生产量及其构成因素，包括主茎高（X1）、侧枝长（X2）、总分枝数（X3）、单株果数（X4）、结果枝数（X5）、单株果重（X6）、百果重（X7）、百仁重（X8）、出米率（X9）和荚果产量（Y）。
1.3 数据处理
2 结果与分析
2.1 不同花生品种农艺性状和产量评价
由表3可见，2016和2017年供试花生品种荚果平均产量分别为5344.80和5652.20 kg/hm2，2017年比2016年增加5.80%。2年平均产量为5498.50 kg/hm2，其中G4（5850.20 kg/hm2）平均产量最高，其次为G2（5800.20 kg/hm2），G7产量最低（5115.60 kg/hm2）。不同品种之间产量相差达0.90%~14.40%。
表3 供试花生荚果产量
Table 3
| 编号 Code | 2016 | 2017 | 平均产量 Average yield |
|---|---|---|---|
| G1 | 5545.20±723.60 | 6011.30±1150.90 | 5778.30±233.10 |
| G2 | 5630.80±1097.50 | 5969.70±1106.10 | 5800.20±169.50 |
| G3 | 5004.50±748.40 | 5414.40±1300.80 | 5209.40±204.90 |
| G4 | 5677.20±913.20 | 6023.30±1000.10 | 5850.20±173.00 |
| G5 | 5566.80±905.30 | 5695.40±1114.30 | 5631.10±64.30 |
| G6 | 5193.20±1102.00 | 5644.20±942.00 | 5418.70±225.50 |
| G7 | 5045.90±926.00 | 5185.40±1241.90 | 5115.60±69.80 |
| G8 | 5402.90±1073.70 | 5635.30±1037.40 | 5519.10±116.20 |
| G9 | 5036.70±1261.20 | 5290.50±1030.20 | 5163.60±126.90 |
| 平均值 Average | 5344.80 | 5652.20 | 5498.50 |
| 变异系数 CV (%) | 4.86 | 5.19 | 5.76 |
由表4可见，花生品种出米率（X9）变异系数最小，为3.11%，说明此性状在品种之间比较稳定。主茎高、单株果数、单株果重的变异系数较大，均在20.00%以上，说明这3个农艺性状存在丰富变异，具备较大改良潜力。
表4 供试花生品种农艺性状
Table 4
| 编号Code | X1 (cm) | X2 (cm) | X3 | X4 | X5 | X6 (g) | X7 (g) | X8 (g) | X9 (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G1 | 59.60±12.80 | 59.10±8.90 | 7.00±0.90 | 13.70±2.70 | 6.00±0.60 | 20.60±1.80 | 264.30±14.20 | 103.40±4.80 | 67.00±1.60 |
| G2 | 65.20±12.60 | 52.70±8.90 | 7.90±0.60 | 14.20±2.50 | 6.50±0.80 | 21.30±4.10 | 259.60±17.20 | 100.50±4.60 | 66.70±1.60 |
| G3 | 62.40±12.30 | 67.40±13.00 | 6.50±0.90 | 12.30±2.50 | 5.30±0.70 | 18.30±1.40 | 298.60±18.00 | 115.40±4.70 | 68.50±2.00 |
| G4 | 52.20±6.20 | 56.30±6.90 | 8.10±1.40 | 14.10±2.90 | 6.20±0.80 | 22.30±3.90 | 285.30±10.50 | 108.70±5.30 | 68.90±1.70 |
| G5 | 57.40±10.30 | 61.40±11.50 | 7.20±0.80 | 14.40±2.70 | 5.90±0.60 | 20.80±4.30 | 239.60±13.50 | 97.70±5.30 | 68.90±1.70 |
| G6 | 46.40±7.10 | 52.30±9.80 | 8.20±0.90 | 16.00±2.20 | 6.60±0.80 | 22.30±4.60 | 223.10±9.20 | 91.40±3.80 | 71.60±1.10 |
| G7 | 53.10±8.80 | 57.80±8.40 | 8.50±0.70 | 15.70±2.70 | 6.50±0.50 | 20.20±3.00 | 217.40±10.00 | 88.20±5.40 | 67.70±1.80 |
| G8 | 54.50±9.00 | 58.30±9.00 | 7.20±1.40 | 15.10±3.40 | 6.00±0.90 | 23.50±4.60 | 242.30±16.50 | 95.60±8.20 | 68.80±1.20 |
| G9 | 50.40±9.20 | 54.20±9.70 | 8.10±1.00 | 16.90±4.90 | 6.40±0.80 | 22.30±6.30 | 231.50±11.30 | 92.90±8.00 | 70.30±1.40 |
| 平均值Average | 55.70 | 57.70 | 7.60 | 14.70 | 6.10 | 21.30 | 251.30 | 99.30 | 68.70 |
| 变异系数CV (%) | 20.73 | 18.52 | 15.24 | 22.56 | 13.66 | 20.22 | 11.78 | 10.10 | 3.11 |
2.2 不同花生品种农艺性状间的关系
2.2.1 产量与农艺性状间的相关性
由图1可知，荚果产量与百果重、百仁重均呈极显著正相关（P<0.01），相关系数分别为0.29、0.22，荚果产量与百果重相关系数最大。荚果产量与总分枝数、出米率呈正相关，但相关性不显著；与主茎高、侧枝长呈极显著负相关（P<0.01），相关系数分别为-0.47、-0.48，与单株果重呈显著负相关（P<0.05），相关系数为-0.23；与结果枝数、单株果数呈负相关，相关性不显著。主茎高与侧枝长（r=0.98）呈极显著正相关，两者与单株果数呈极显著负相关，单株果数与百果重呈负相关，百果重与主茎高、侧枝长呈负相关；主茎高、侧枝长、单株果数和百果重之间互为负相关，相互制约。百果重与百仁重（r=0.80）呈极显著正相关，出米率与百果重（r=-0.19）呈显著负相关，出米率与百仁重（r= -0.24）呈极显著负相关，互为制约。
图1
图1
花生品种产量与农艺性状间的相关系数热图
“*”和“**”分别表示在0.05和0.01水平上显著相关。
Fig.1
Heat map of correlation coefficients between yield and agronomic traits of peanut varieties
“*”and“**”indicate significant correlation at the 0.05 and 0.01 levels, respectively.
2.2.2 产量与主要农艺性状的通径分析
图1分析了荚果产量与农艺性状之间的相关性，百果重和百仁重与产量的相关系数较大，为了进一步了解农艺性状影响产量的原因及效应大小，对主要农艺性状进行通径分析。通径系数使相关系数分解为直接通径系数和间接通径系数。由表5可知，各农艺性状对荚果产量影响的直接通径系数依次为百仁重（0.1970）>总分枝数（0.1770）>百果重（0.1210）>出米率（0.1090）>主茎高（0.0570）>单株结果数（0.0260）>结果枝数（-0.1910）>单株果重（-0.3010）>侧枝长（-0.5210）。通过比较这9个性状的直接通径系数发现，百仁重对荚果产量的直接通径系数最大，为0.1970，对荚果产量影响的直接效应大于其他性状，其通过单株果数、单株果重、百果重、出米率对荚果产量产生正向间接效应，通过主茎高、侧枝长、总分枝数、结果枝数起负向间接效应，但是总的正向间接效应大于负向间接效应；其次为总分枝数的直接通径系数0.1770，它通过主茎高、侧枝长、结果枝数、出米率起正向的间接效应，通过单株果数、单株果重、百果重、百仁重起负向的间接效应，正向的间接效应大于负向的间接效应。
表5 花生荚果产量与农艺性状的通径系数
Table 5
| 性状 Trait | 直接通径系数 Direct path coefficient | 间接通径系数Indirect path coefficient | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | ||
| X1 | 0.0570 | － | 0.0557 | 0.0010 | -0.0145 | 0.0037 | -0.0050 | -0.0021 | -0.0044 | 0.0070 |
| X2 | -0.5210 | -0.5090 | － | -0.0089 | 0.1323 | -0.0339 | 0.0453 | 0.0193 | 0.0401 | -0.0641 |
| X3 | 0.1770 | 0.0030 | 0.0096 | － | -0.0450 | 0.0115 | -0.0154 | -0.0065 | -0.0136 | 0.0218 |
| X4 | 0.0260 | -0.0066 | -0.0065 | 0.0071 | － | 0.0017 | -0.0023 | -0.0010 | -0.0020 | 0.0032 |
| X5 | -0.1910 | -0.0124 | -0.0107 | -0.1199 | -0.0252 | － | 0.0166 | 0.0071 | 0.0147 | -0.0235 |
| X6 | -0.3010 | 0.0262 | 0.0334 | -0.0352 | -0.1565 | -0.0888 | － | 0.0111 | 0.0232 | -0.0370 |
| X7 | 0.1210 | -0.0045 | -0.0047 | -0.0178 | -0.0173 | -0.0132 | 0.0127 | － | -0.0093 | 0.0149 |
| X8 | 0.1970 | -0.0152 | -0.0195 | -0.0288 | 0.0211 | -0.0396 | 0.0349 | 0.1521 | － | 0.0242 |
| X9 | 0.1090 | 0.0134 | 0.0138 | 0.0100 | -0.0144 | 0.0174 | -0.0060 | -0.0208 | -0.0275 | － |
2.3 不同花生品种丰产稳产性分析
图2
图2
不同花生品种性状稳定性
(a) 产量，(b) 百仁重，下同。
Fig.2
Trait stability of different peanut varieties
(a) yield, (b) 100-seed weight, the same below.
图3
图4
2.3.1 丰产稳产性分析
2.3.2 试点适应性分析
2.3.3 理想品种
3 讨论
3.1 产量与农艺性状的相关性
3.2 花生产量及其稳定性
花生产量和农艺性状是受环境影响较大的数量性状。GGE双标图能够反映基因型效应、环境效应及基因型与环境互作效应对性状的影响，同时可以对参试品系的适应性和稳定性进行排序。按参试麦套花生的荚果产量来选择，可获得高产稳定性基因型，如商花21号（G4）、开农79（G1）、洛花1号（G2），可适应于不同生态环境。高产但不稳定基因型如豫花81号（G5），可适应于特定的环境。广适、高产和稳定性强的基因型在各试点均体现出显著基因型效应，表现为环境对基因型有利。广适、高产而稳定性较差的基因型在各试点基因型主效性的差异显著，这类品种在特定生态区表现出高产稳定性，也是主要选择对象。
4 结论
对河南省联合体麦套花生多点试验中的荚果产量和9个农艺性状进行分析表明，主茎高、单株果数、单株果重的变异系数较大，具备改良潜力。荚果产量与农艺性状的相关性较大的是百果重和百仁重。直接通径系数最大的为百仁重。百果重与主茎高、侧枝长、总分枝数、单株果数、结果枝数均呈负相关，百仁重与总分枝数、结果枝数呈负相关。在麦套花生杂交后代材料选择过程中，应侧重对产量影响较大的性状百仁重、百果重的选择，同时控制主茎高度、侧枝长度、总分枝数和结果枝数。丰产稳产性分析显示，荚果产量和百仁重的综合排名具有较好的一致性，9个参试品种中开农79和商花21、洛花1号、郑农花18丰产稳产性排名前4，在河南省及类似的生态区具有较高推广价值。
参考文献
双标图分析在农作物品种多点试验中的应用
DOI:10.3724/SP.J.1006.2010.01805
[本文引用: 2]
双标图分析越来越多地被用于直观分析农作物品种多点试验数据和其他类型的两向数据。这种方法深受植物育种家和农业研究人员的推崇, 认为它可以提高研究者理解和驾驭试验数据的能力；但也受到一些学者的批评, 认为它是统计分析方面的旁门左道。事实上，学术界对什么是双标图的认识尚存混乱。一些双标图的使用者并不总能正确地选择和解释双标图。一些双标图的批评者对双标图分析及其研究对象也缺乏深入了解。为使研究者对双标图分析有一个客观全面的认识, 本文就用双标图分析农作物品种多点试验中的几个问题进行阐述：(1) 如何针对特定的研究目的选择适当的双标图; (2) 如何选择适当的GGE双标图来分析多点试验数据; (3) 如何使用GGE双标图的不同功能形态进行品种评价、试验点评价和品种生态区划分; (4) 如何判断双标图是否充分表现试验数据中的规律; (5) 如何检验双标图显示的结果是否显著。
品种选育与评价的原理和方法评述
DOI:10.3724/SP.J.1006.2022.11105
[本文引用: 1]
植物育种对于满足人们日益增长的对衣食住行的需求并适应不断变化的气候条件起着不可或缺的作用。育种过程包括制定育种目标、创建育种群体、选择优良品系三大环节。研究者围绕提高育种效率, 特别是选择效率提出了许多概念和方法, 比如各种应对基因型-环境互作的策略, 各种稳定性分析方法, 各种品种生态区划分方法, 各种试验设计和分析方法, 各种双标图分析方法, 以及各种多性状综合评价方法等等。另外, 全基因组预测已经发展成为育种工作者必须考虑和不能忽视的方法。了解这些概念、方法之间的关系, 哪些是有用的, 哪些是不必要的, 哪些是有问题的, 它们在整个育种体系中处于什么位置, 对提高育种效率具有实际意义。本文以个人长期的研究、思考和育种实践为基础, 对育种目标制定、育种群体创建, 特别是后代选择的基本原理、概念和方法进行了梳理、澄清和补充, 以期对品种选育和评价的理论和方法形成一个较完整、系统的论述, 并用实例演示一些重要的分析方法。
Biplot analysis of multi-environment trial data: principles and applications
GGE Biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data
Genotype-by- environment interaction and plasticity: exploring genomic responses of plants to the abiotic environment
马铃薯产量组分的基因型与环境互作及稳定性
DOI:10.3724/SP.J.1006.2020.94089
[本文引用: 1]
本研究主要探究基因型和基因型与环境互作(genotype + genotypes and environment interactions, GGE)双标图在马铃薯育种中的应用。综合评价马铃薯品系产量性状在不同环境中的丰产性、稳定性和适应性, 筛选出适应不同生态环境的产量性状优良品系。同时评价各试点的区分力和代表性, 为试点的选择提供依据。2015年和2016年在甘肃安定区鲁家沟镇、安定区内官镇、渭源县五竹镇3个试点种植国际马铃薯中心引进的101份高代品系和对照青薯9号。收获后记录小区产量、小区大薯产量、小区小薯产量、单株产量、单株大薯产量、单株小薯产量、单株结薯数、单株大薯数、单株小薯数; 采用联合方差和GGE双标图对产量性状进行基因型与环境互作分析。方差分析表明, 除小区小薯产量在基因型与环境互作效应中无显著差异外, 其他产量组分在基因型效应、环境效应和互作效应中均呈现极显著差异(P<0.01)。小区产量、小区大薯产量、小区小薯产量、单株产量、单株大薯产量、单株结薯数环境效应平方和占总方差平方和最大; 单株小薯产量、单株大薯数和单株小薯数的基因型与环境互作效应平方和占总方差平方和最大。GGE分析结果表明, 适应性最强的品系在鲁家沟试点是G86; 在五竹镇试点是G65; 在内官镇试点是G86。参试品系中丰产品系有G86、G116、G124; 稳产品系有G124、G125、G10; 高产稳产品系有G86、G116、G124、青薯9号。单株大薯数高的品系有G45、G86、G67, 稳定性好的品系有G67、G116、G51, 对照青薯9号的单株大薯产量不稳定。综合鉴别力和代表性的强弱, 依次为鲁家沟镇2016年、鲁家沟镇2015年、五竹镇2015年、五竹镇2016年、内官镇2015年、内官镇2016年。GGE模型能够直观地展现多年多点品系试验结果, 并客观评价参试品系的丰产性、稳定性和适应性, 同时可以对试点的代表性和区分力进行评价。以GGE模型综合评价, 高产稳产品系有G116、G124、G125、G122、青薯9号; 高产不稳定的品系有G86、G10、G121、G106、G107、G72。最理想的生态区试点是鲁家沟镇, 对品种的鉴别力最强的试点是五竹镇。
马铃薯品种(系)农艺性状的适应性和稳定性分析
DOI:10.11869/j.issn.1000-8551.2023.02.0274
[本文引用: 1]
马铃薯的丰产性、适应性和稳定性是马铃薯推广和应用的重要指标，各种环境因子对不同性状的作用有差异，需要在不同的生态区进行品种（系）的筛选与鉴定。为了筛选出广适、高产、稳产和适宜机械化作业的马铃薯品种（系），本研究通过GGE双标图对马铃薯高代品系和国内主栽品种的产量和植株性状进行分析，同时阐述基因型与环境互作效应对产量性状和植株性状的影响。前期选育的22份高代品系和13份国内主栽品种分别于2020和2021年种植在渭源县、安定区和永昌县三个试点。测量主茎数等8个植株性状和小区产量等9个产量性状，应用联合方差分析进行显著性水平分析，GGE双标图进行适应性、丰产性和稳定性分析以及试点的区分力和代表性评价。应用联合方差分析结果表明，自然株高、绝对株高的基因型效应显著，基因型效应平方和占总变异平方和比为66.63%、56.56%；花序梗长、单株大薯产量的基因型与环境互作效应显著，互作效应平方和占总变异平方和比为27.86%、27.05%；分支数、单株产量的环境效应显著，环境效应平方和占总变异平方和比为55.82%、25.52%。GGE分析结果表明，品种（系）在不同的年份间，产量和稳定性表现总体较为一致。G1在渭源县产量最高，G33在安定区产量最高，G10在永昌县产量最高；G32稳定性最高。对品种（系）区分力最强的是2020年永昌试点，目标环境代表性最强的是2021年安定试点。GGE双标图可以直观展现出两年三点品种（系）试验的结果，并对马铃薯品种（系）进行筛选与评价。高产、稳定、适宜机械化作业的品种（系）是G33、G12、G3，高产、不稳定、适宜机械化作业的是G28、G26、G23。基因型与环境互作效应对花序梗长和单株大薯产量的影响最大。结合区分力和代表性，渭源县是本试验筛选出最优的试点。本研究根据品种（系）的适应性和稳定性表现，筛选出在不同生态区域适合种植的集高产、稳定、适宜机械化为一体的品种（系），为后续品种登记和推广提供了参考和理论依据。
蚕豆产量组分的基因型与环境互作及稳定性分析
DOI:10.3724/SP.J.1006.2024.24265
[本文引用: 1]
本研究通过综合评价蚕豆品系产量性状在不同试点的丰产性、适应性和稳定性, 筛选适应不同生态环境的产量性状稳定的优良品种(系)。同时评价各试点的区分力和代表性, 为试点选择提供依据。2017年和2018年在甘肃和政县、康乐县、积石山县、渭源县、临夏县和漳县6个试点分别种植5个蚕豆品系0215-1-4 (L1)、0208-3-1 (L2)、0208-3-2 (L3)、0323-2-1 (L4)、0161-1 (L5)与1个对照品种和政尕蚕豆(L6), 收获时记录株高、株粒数、小区产量、株荚数、分枝数、百粒重。采用联合方差和GGE (genotype + genotypes and environment interactions, GGE)双标图对产量性状进行基因型和基因型与环境互作分析。联合方差分析表明, 6个农艺性状的基因型除小区产量和株高基因型与环境互作效应无显著差异外, 其余性状的基因型与×环境互作效应均达到极显著水平(P<0.01); 除株高和株粒数基因型×年份互作效应达到极显著水平外(P<0.01), 其余农艺性状×年份互作效应无显著差异。相关性分析表明, 小区产量与株荚数和株粒数正相关, 与株荚数显著正相关(P<0.05), 与百粒重负相关。GGE分析结果表明, 品种(系)的适应性、丰产性和稳定性以及试点的区分力和代表性均具有较高的GGE变异值, 变幅在78.54%~97.38%之间。蚕豆品系L3在康乐县、积石山县、渭源县和临夏县试点的产量适应性均较高, 在和政县试点2018年产量适应性最高; 丰产性高的品种(系)依次为L3>L2>L6>L4, 稳定性最高的品种(系)依次为L4>L1>L5>L3。试点的区分力依次为康乐县2017年、积石山县2017年和2018年, 试点的代表性依次为渭源县2017年、康乐县2018年、积石山县2018年。高产且稳定的品系是L3和L4, 结合试点的区分力和代表性, 最理想的生态区试点是积石山县。本研究利用GGE双标图对甘肃蚕豆参试品种进行产量组分性状分析, 为蚕豆品种综合评价提供参考。
黄麻纤维产量与主要农艺性状的相关分析
DOI:10.3724/SP.J.1006.2018.00859
[本文引用: 1]
研究黄麻纤维产量与主要农艺性状的相关性, 可为高产育种与生产利用提供科学依据。本文159份不同来源黄麻种质资源的12个农艺性状对纤维产量即单株干皮重的影响表明, 各性状的变异系数变化在11.89%至38.50%之间, 表现出丰富的遗传变异。黄麻纤维产量与各性状均呈极显著正相关, 其中, 与单株鲜皮重、株高、始花期的相关系数较大, 分别为0.814、0.760和0.648。黄麻纤维产量和单株鲜皮重、株高、出麻率、鲜皮厚的回归方程达显著水平, 其标准回归系数依次为0.443、0.437、0.291和0.113。通径分析显示, 单株鲜皮重、株高在决定黄麻纤维产量时起主要作用。出麻率的相关系数(0.253)与直接通径系数(0.291)表现基本一致, 说明出麻率直接对黄麻纤维产量起作用, 具极显著正相关。因此, 在黄麻高产育种中, 应该以始花期、单株鲜皮重、株高、出麻率与鲜皮厚为主要筛选对象, 兼顾综合性状的改良。
花生主要农艺性状的相关性及聚类分析
应用DPS统计软件对18个花生品系的主要农艺性状的考种数据进行变异性、相关性和聚类分析。结果表明，主茎高、总分枝数、结果枝数、单株荚果数变异系数较大。主茎高与侧枝长、百果重与百仁重均呈极显著正相关；单株荚果产量与主茎高、侧枝长、总分枝数、结果枝数、单株果数、百果重、百仁重均呈正相关，与出米率呈负相关。18个花生品系因参与聚类的性状组合不同而聚类结果各异，综合性状的聚类在D2=5.91水平下分为4大类，其中第一类（1号和13号品系）和第四类（8、11、18）表现良好，值得推广种植。
基于BLUP值的大粒花生农艺性状与产量的相关和通径分析
DOI:10.13320/j.cnki.jauh.2021.0081
[本文引用: 1]
分析大粒花生品种农艺性状与产量的关系，为高产花生育种提供有效指导。本研究以 2017 年全国北方 片区大粒花生区试为基础数据，利用 ASReml 软件的混合线性模型，获取各试点每个基因型的最佳线性无偏 预测值（Best linear unbiased prediction, BLUP），进行可视化相关分析和通径分析。结果表明：BLUP 数据去 除了环境的误差，更接近于真实育种值。单株饱果数的变异系数最大为 34.47%；各性状与产量的相关系数由大 到 小 依 次为：百果重（r=0.669 5***）> 百仁重（r=0.665 8***）> 侧枝长（r=0.428 9***）> 总分枝数（r=0.377 4***）> 主茎高（r=0.338 3***）> 出米率（r=0.294 1***）> 单株结果数（r=0.257 1***）> 结果枝数（r=0.234 0**）> 饱果 数（r=0.145 7*）> 生育期（r=0.021 2）；通径分析显示，百果重（p=0.383 9）和总分枝数（p=0.347 6）对产量 的直接通径系数较大，说明它们是影响大粒花生产量的关键性状。因此，在选育高产大粒花生新品种时要重点 做好对百果重和总分枝数的选择。
