不同秈稻品種產(chǎn)量比較與聚類分析

明先利 嚴(yán)杰

摘要? ? 在湖北省安陸市水寨試驗(yàn)站對(duì)12個(gè)秈稻品種進(jìn)行區(qū)組試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)12個(gè)品種的產(chǎn)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，并對(duì)單產(chǎn)、主要產(chǎn)量性狀和植物性狀進(jìn)行了聚類分析，以評(píng)價(jià)各品種的優(yōu)劣，并試圖利用統(tǒng)計(jì)方法建立一種客觀評(píng)價(jià)品種優(yōu)劣的方法。結(jié)果表明，利用統(tǒng)計(jì)方法可以對(duì)水稻區(qū)組試驗(yàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)量的顯著性進(jìn)行評(píng)判，利用聚類分析可以對(duì)參試品種的產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行合理的分類，并可以結(jié)合產(chǎn)量數(shù)據(jù)對(duì)品種進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞? ? 秈稻;品種;產(chǎn)量;產(chǎn)量構(gòu)成因素;聚類分析

中圖分類號(hào)? ? S511.037? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? ? A

文章編號(hào)? ?1007-5739（2020）08-0026-03? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

Abstract? ? Based on the block test of 12 indica rice varieties conducted by Shuizhai Testing Station of Anlu City in Hubei Province，the yield of 12 varieties were analyzed，the cluster analysis on the average yield，main yield traits and plant traits was carried out to evaluate the pros and cons of various varieties，try to establish a objective evaluation method for varieties by using statistical methods.The results showed that significance of yield data of block test could be evaluated by using statistical method，yield results of rice varieties could be reasonably classified by clustering，and the varieties could be objectively evaluated combining the yield data.

Key words? ? indica rice;variety;yield;yield component;cluster analysis

水稻是我國種植面積大、單產(chǎn)高、總產(chǎn)多的作物。遺傳改良、化肥使用與包括耕作制度在內(nèi)的種植管理水平是提高水稻產(chǎn)量的3個(gè)主要科技進(jìn)步因素[1]。要保證我國糧食產(chǎn)量的安全，穩(wěn)步推進(jìn)良種培育，并因地制宜地推廣適合的品種成了水稻增產(chǎn)的重要保障[2]。

水稻品種的推廣有特定的地域性限制，不同的品種在不同的區(qū)域其性能表現(xiàn)并不完全相同[3]。因此，在良種推廣過程中，不同品種在區(qū)域試驗(yàn)中的表現(xiàn)成為該品種是否適宜當(dāng)?shù)貐^(qū)域氣候、土壤和種植條件的重要依據(jù)，而如何科學(xué)、客觀地對(duì)區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)是區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果分析的關(guān)鍵[4-5]。

本研究通過對(duì)本地區(qū)域試驗(yàn)中12個(gè)秈稻品種的統(tǒng)計(jì)分析，以統(tǒng)計(jì)結(jié)果和考種產(chǎn)量結(jié)果為依據(jù)，分析各品種的產(chǎn)量表現(xiàn)，從統(tǒng)計(jì)顯著性角度分析品種的產(chǎn)量差異;并依據(jù)品種的產(chǎn)量差異結(jié)果，對(duì)品種進(jìn)行聚類分析，從而對(duì)品種進(jìn)行分級(jí)分類。另外，根據(jù)品種的經(jīng)濟(jì)性狀、植物生長性狀和抗性性狀的客觀聚類分析，對(duì)品種的各種表現(xiàn)進(jìn)行聚類評(píng)價(jià)，從而客觀評(píng)價(jià)各品種間的表現(xiàn)差異。

1? ? 材料與方法

1.1? ? 試驗(yàn)地概況

區(qū)試位置為湖北省安陸市煙店鎮(zhèn)水寨村，為安陸市農(nóng)業(yè)局屬水寨試驗(yàn)站內(nèi)部，試驗(yàn)點(diǎn)地理位置為東經(jīng)113°39′23″、北緯31°16′35″，海拔為30.0 m。該地處于湖北省江漢平原和鄂西北崗地的過渡帶地區(qū)，是長江中下游中稻種植典型區(qū)域[6]。

1.2? ? 試驗(yàn)材料

供試中秈稻品種12個(gè)，分別為珞優(yōu)9348、Y兩優(yōu)976、深兩優(yōu)3117、甬優(yōu)4949、內(nèi)6優(yōu)147、隆兩優(yōu)281、E兩優(yōu)476、晶兩優(yōu)534、華兩優(yōu)929、隆兩優(yōu)618、隆兩優(yōu)華占和荃優(yōu)822。

1.3? ? 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)共設(shè)12個(gè)處理，即每個(gè)品種為一個(gè)處理。3次重復(fù)，采用隨機(jī)區(qū)組排列，小區(qū)面積13.34 m2（6.67 m×2.00 m）。株行距16.67 cm×20.0 cm。每小區(qū)10行，每行40 穴，全小區(qū)共400穴。每穴2～3粒谷苗。

1.4? ? 栽培管理

秧田的前作為綠肥，于2018年4月16日對(duì)整個(gè)試驗(yàn)區(qū)施用30%復(fù)合肥150 kg/hm2、碳銨600 kg/hm2。于4月13—14日曬種2 d，4月15日采用濕潤浸種方式浸種1 d，4月16—17日2 d進(jìn)行催芽處理。4月18日播種，秧田凈播種量為186 kg/hm2。5月3日施用尿素150 kg/hm2作為追肥。根據(jù)當(dāng)?shù)氐牟∠x害預(yù)防預(yù)報(bào)適時(shí)科學(xué)進(jìn)行病蟲害和雜草的防治。

供試秧田為潴育型水稻土，壤土土質(zhì)，前作為小麥。稻田采用濕耕法，于5月15日翻耕泡水，5月17日旋耙。對(duì)于區(qū)試稻田，5月17日施40%復(fù)合肥（24-6-10）600 kg/hm2， 5月25日追施尿素150 kg/hm2。區(qū)試稻田移栽期為5月18日，秧齡為30 d。移栽后復(fù)3 cm淺水，返青后淺水促蘗，抽穗揚(yáng)花期灌深水。6月20日開始曬田，7月10日復(fù)水。

1.5? ? 區(qū)試期間氣候及病蟲害狀況

4月下旬至6月上中旬陰雨天偏多，日照偏少，不利于分蘗;7月下旬至8月下旬連續(xù)高溫，對(duì)品種結(jié)實(shí)率、千粒重造成一定影響。試驗(yàn)過程中，病害較輕，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響不明顯;蟲害防治及時(shí)，沒有造成大的危害，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響不明顯。

1.6? ? 調(diào)查內(nèi)容與方法

試驗(yàn)期間，定期記錄各個(gè)品種分蘗抽穗狀況、秧田長勢(shì)、病蟲害發(fā)生狀況等各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)性狀、植株生育期和生長性狀情況，最終記錄各品種的考種情況。

1.7? ? 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

本試驗(yàn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)全部采用R語言軟件來完成[7]。對(duì)于品種間產(chǎn)量差異的統(tǒng)計(jì)分析，由于本試驗(yàn)的數(shù)據(jù)每個(gè)品種區(qū)試中只有3個(gè)重復(fù)，屬于小樣本數(shù)據(jù)，故采用非參數(shù)檢驗(yàn)進(jìn)行品種間差異顯著性檢驗(yàn)，具體使用Wilcoxon秩檢驗(yàn)來進(jìn)行[8-9]。對(duì)于品種的聚類分析和品種分級(jí)，采用R語言中的聚類分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[10]。

秩檢驗(yàn)也稱秩和檢驗(yàn)，其中“秩”又稱等級(jí)，即按數(shù)據(jù)大小排定的次序號(hào)。上述次序號(hào)的和稱“秩和”，秩和檢驗(yàn)就是用秩和作為統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法。秩和檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)：一是不受總體分布限制，適用面廣;二是適用于等級(jí)資料及兩端無缺定值的資料;三是易于理解，易于計(jì)算。缺點(diǎn)是符合參數(shù)檢驗(yàn)的資料，用秩和檢驗(yàn)不能充分利用信息，檢驗(yàn)效能低。

2? ? 結(jié)果與分析

2.1? ? 經(jīng)濟(jì)性狀

由表1可知，不同水稻品種有效穗數(shù)為201.0萬～315.0萬穗/hm2，穗實(shí)粒數(shù)為100.7～140.6粒，千粒重為23.70～29.82 g。

2.2? ? 產(chǎn)量

由表2可知，各品種小區(qū)平均產(chǎn)量在9.800～11.667 kg之間，折合產(chǎn)量為7 346.33～8 745.88 kg/hm2之間。說明這12個(gè)品種之間產(chǎn)量差別不是很大。

為了探究12個(gè)品種之間產(chǎn)量差異的顯著性，利用秩統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)分析各品種兩兩之間的差異性，為了便于表達(dá)和比較，品種的順序按照小區(qū)計(jì)產(chǎn)的結(jié)果進(jìn)行了升序排列，得到表3。

從表3可以看出，隆兩優(yōu)華占除了和E兩優(yōu)476差異不顯著以外，和其他品種之間的產(chǎn)量差異都達(dá)到了顯著水平，說明隆兩優(yōu)華占品種的產(chǎn)量明顯低于其他品種。隆兩優(yōu)281、內(nèi)6優(yōu)147產(chǎn)量表現(xiàn)最好，而且兩者之間產(chǎn)量差異在統(tǒng)計(jì)學(xué)上沒有顯著性，說明兩者都是在本次區(qū)域試驗(yàn)中產(chǎn)量表現(xiàn)最好的品種。

2.3? ? 基于品種產(chǎn)量的聚類分析和品種表現(xiàn)評(píng)價(jià)根據(jù)各品種產(chǎn)量表現(xiàn)這個(gè)單因素進(jìn)行聚類分析，其中聚類分析的距離指數(shù)是根據(jù)不同品種之間產(chǎn)量的相異程度計(jì)算得到。

所有的計(jì)算和聚類過程在R軟件中實(shí)現(xiàn)。最終結(jié)果如圖1所示。根據(jù)聚類分析的分組情況可以看出，珞優(yōu)9348、甬優(yōu)4949、E兩優(yōu)476和隆兩優(yōu)華占是一個(gè)類別，而且隆兩優(yōu)華占在更高分類級(jí)別上自成一類，結(jié)合產(chǎn)量數(shù)據(jù)，可以判定隆兩優(yōu)華占是本次區(qū)域試驗(yàn)中表現(xiàn)最差的品種，珞優(yōu)9348、甬優(yōu)4949、E兩優(yōu)476這3個(gè)品種的產(chǎn)量表現(xiàn)較接近;Y兩優(yōu)976在產(chǎn)量表現(xiàn)上自成一類，結(jié)合產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析，Y兩優(yōu)976可以算是表現(xiàn)中等偏下的品種類型;深兩優(yōu)3117、華兩優(yōu)929產(chǎn)量表現(xiàn)接近，結(jié)合產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析，可以算作表現(xiàn)中等的品種類型;晶兩優(yōu)534、隆兩優(yōu)618、荃優(yōu)822這3個(gè)品種表現(xiàn)更為接近，且其產(chǎn)量表現(xiàn)強(qiáng)于深兩優(yōu)3117、華兩優(yōu)929，可以作為表現(xiàn)最中等偏上的品種類型;而內(nèi)6優(yōu)147、隆兩優(yōu)281這2個(gè)品種的產(chǎn)量表現(xiàn)在聚類上距離和其他品種較遠(yuǎn)，可以歸為一類，而且根據(jù)其產(chǎn)量數(shù)據(jù)，可以算作是在本次區(qū)試中產(chǎn)量表現(xiàn)最好的品種類型。

3? ? 結(jié)論與討論

本文系統(tǒng)探討了湖北省安陸市農(nóng)業(yè)局2018年區(qū)域試驗(yàn)中12個(gè)秈稻品種的產(chǎn)量表現(xiàn)，并進(jìn)行了分類分級(jí)比較。結(jié)果表明，內(nèi)6優(yōu)147、隆兩優(yōu)281這2個(gè)品種產(chǎn)量表現(xiàn)顯著高于其他品種，隆兩優(yōu)華占品種產(chǎn)量表現(xiàn)顯著低于其他品種。品種產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)顯著性檢測(cè)可以作為品種產(chǎn)量差異程度的客觀度量標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合產(chǎn)量表現(xiàn)和聚類分析結(jié)果，同時(shí)依據(jù)分級(jí)的要求，可以用聚類統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果和品種產(chǎn)量結(jié)果對(duì)品種進(jìn)行客觀的分類和分級(jí)比較，可以避免人為分類的隨意性，為品種區(qū)試的分級(jí)提供客觀依據(jù)[11]。

4? ? 參考文獻(xiàn)

[1] 李宙煒，陽劍，時(shí)亞文，等.栽培措施對(duì)水稻產(chǎn)量的影響[J].作物研究，2011，25（4）：396-399.

[2] 李如海，張滿利，李全英，等.遼寧省主栽水稻產(chǎn)量構(gòu)成因素分析[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019（5）：31-34.

[3] 石壘，姜漢峰，邢丹英，等.不同栽培措施對(duì)長農(nóng)粳1號(hào)生長特性及產(chǎn)量的影響[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，58（8）：12-15.

[4] 王福珍，趙仲仁.提高水稻種植效益的栽培技術(shù)要點(diǎn)[J].南方農(nóng)業(yè)，2018，12（29）：13-14.

[5] 張?jiān)铝?2009年來安縣優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)雜交水稻新品種對(duì)比試驗(yàn)總結(jié)[J].農(nóng)業(yè)科技通訊，2010（12）：146-148.

[6] 明先利，羅真.安陸市“三品一標(biāo)”發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，58（增刊1）：103-105.

[7] 薛毅，統(tǒng)計(jì)建模與R軟件[M].北京：清華大學(xué)出版社，2007：22-25.

[8] 劉二鋼，馬建強(qiáng).R語言在統(tǒng)計(jì)分析中的使用技巧[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2017，13（1）：251-253.

[9] 趙建昕，徐興忠.檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009（4）：4-6.

[10] 楊國峰，嚴(yán)小微，鐘兆飛，等.海南山欄稻資源農(nóng)藝性狀特征及聚類分析[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（1）：66-69.

[11] 劉志敏，胡曉華，趙飛強(qiáng).黃花菜品種資源聚類分析初探[J].湖南農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào)，1989（2）：33-39.