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花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析.pdf

花匠小妙招
2024-10-22 01:59

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1、作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2023,49(11):31103121 http:/zwxb.chinacrops.org/ISSN 0496-3490;CN 11-1809/S;CODEN TSHPA9 E-mail: 本研究由泰山学者工程专项(tsqn201812121),财政部和农业农村部国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-13),广东省重点领域研发计划(2020B020219003)项目,山东省重点研发计划(农业良种工程)项目(2020LZGC001),山东省自然科学基金项目(ZR2021QC17

2、2),山东省重点研发计划(乡村振兴科技创新提振行动计划)项目(2022TZXD0031)和新疆维吾尔自治区重大科技专项(2022A02008-3)资助。This study was supported by the Taishan Scholar Project Funding(tsqn201812121),the China Agriculture Research System of MOF and MARA(CARS-13),the Key-Area Research and Development Program of Guangdong Province(2020B020219003

3、),the Research and Development Program of Shandong Province(the Improved Variety Engineering Project)(2020LZGC001),the Natural Science Fund of Shandong Province(ZR2021QC172),the Key Research and Development Plan of Shandong Province(Action Plan to Boost Scientific and Technological Innovation in Rur

4、al Revitalization)(2022TZXD0031),and the Major Scientific and Technological Project in Xinjiang(2022A02008-3).*通信作者(Corresponding author):迟晓元,E-mail: 第一作者联系方式:E-mail: Received(收稿日期):2022-09-30;Accepted(接受日期):2023-02-21;Published online(网络出版日期):2023-03-02.URL:https:/ This is an open access article un

5、der the CC BY-NC-ND license(http:/creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.24218 花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析姜骁1 许静1 潘丽娟1 陈娜1 王通1 江晓东2 殷祥贞1 杨珍1 禹山林1 迟晓元1,*1 山东省花生研究所,山东青岛 266100;2 江苏省农业气象重点实验室/南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京 210044 摘要:花生(Arachis hypogea L.)是重要的经济和油料作物,提高花生产量对保障油料安全

6、和农民增收具有积极作用。20132016 年,本研究利用 11 个花生品种共 77 环境的花生产量相关性状数据和气象数据,分析了花生产量相关性状与气象因子的相关性。研究发现,主茎高和侧枝长与平均气温、全生育期光照时数、平均昼夜温差和平均风速极显著相关;分枝数与全生育期10活动积温和平均昼夜温差极显著相关;单株结果数和单株饱果数与全生育期光照时数和全生育期降水量极显著相关;荚果产量与全生育期10活动积温、全生育期降水量、平均昼夜温差和平均气温极显著相关。本研究对指导各地规划花生种植期、提高花生产量具有重要指导意义。关键词:花生;产量相关性状;环境因子;相关性分析 Peanut yield-rel

7、ated traits and meteorological factors correlation analysis in multiple environments JIANG Xiao1,XU Jing1,PAN Li-Juan1,CHEN Na1,WANG Tong1,JIANG Xiao-Dong2,YIN Xiang-Zhen1,YANG Zhen1,YU Shan-Lin1,and CHI Xiao-Yuan1,*1 Shandong Peanut Research Institute,Qingdao 266100,Shandong,China;2 Jiangsu Key Lab

8、oratory of Agricultural Meteorology/College of Applied Meteorology,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,Jiangsu,China Abstract:Peanut(Arachis hypogea L.)is an important cash and oil crop,and increasing peanut yield has a positive effect on the ensuring edible oil secur

9、ity and increasing farmers income.In this study,the correlation analysis were conducted between peanut yield-related traits of 11 varieties and the meteorological data in 77 environments from 2013 to 2016.We found that main stem height and branch length were extremely significantly correlated with t

10、he average temperature,all-growth-stage sunshine duration,the average diurnal temperature variation,and the average wind speed.Branch number was extremely significantly correlated with the all-growth-stage 10 accumulated temperature and the average diurnal temperature variation.Pod number per plant

11、and mature pod number per plant were extremely significantly correlated with the all-growth-stage sunshine duration and precipitation.Pod yield was significantly correlated with the 10 accumulated temperature,the precipitation in the whole growth period,the average diurnal temperature variation,and

12、the average temperature.It is important guiding significance for planning peanut plant-ing and improving peanut yield in various regions.Keywords:Arachis hypogea L.;yield-related traits;meteorological factor;the correlation analysis 第11期姜骁等:花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析 3111 花生(Arachis hypogea L.)是世界上重要的经济

13、和油料作物,我国花生常年播种面积超过 460 万公顷,荚果产量超过1700 万吨,居世界首位(FAOSTAT,http:/faostat.fao.org/)。花生提供了丰富的蛋白、植物油脂、维生素和矿物质,是重要的食用油和食用蛋白源。花生产量易受到气象等环境因素影响,因此研究花生产量与气象因子的关系,对保障我国油料安全、增加农民收入、促进花生产业可持续发展具有积极作用。“光、温、水”等气象因子是重要的环境因素影响农作物生长发育,对小麦1-2、水稻3-4和玉米5-7等作物的农艺和产量性状均有重要作用。在花生不同生育期,气象因子对花生生长发育、品质和产量性状具有重要作用8-22

14、,积温对花生脂肪含量呈极显著正相关23;湿度、温度和风速等气象因子对花生病虫害有重要作用24-26,目前全生育期气象因子对花生产量相关性状的影响以及相关性的研究鲜有报道。多种作物研究发现,主茎高、分枝数和侧枝长性状对植物光合效率和抗逆具有重要作用27-29,花生中研究表明其与花生产量具有相关性30-31。为此本研究利用 20132016 年间共 77 个环境的花生主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数和荚果产量 6 个产量相关性状表型数据,与各个环境全生育期10活动积温、全生育期日照时数、全生育期降水量、平均昼夜温差、日平均气温和平均风速 6 个气象因子气象数据,进行了多环境相关性研

15、究,探究气象因子对产量相关性状的影响,为各地区根据不同气候情况和花生生育期调整花生种植安排提供参考依据。1 材料与方法 1.1 试验材料与地点 20132016 年,以花育 17 号、花育 19 号、花育 21 号、花育 30 号、花育 33 号、冀花 10 号、冀花 9 号、闽花 6 号、徐花 13 号、徐花 9 号和中花 6号 11 个花生品种作为试验材料,种植于山东、山西、辽宁、吉林、河南、河北、江苏、安徽、福建、江西、广东、广西、贵州、四川、湖南和湖北 16 个省区 21 个地市,总共 77 个环境(表 1)。试验田选择地势平坦,地力中等以上,肥力均匀的地块上。根据当地种植习惯,按照小

16、区面积 1.0厘(6.67 m2)、小区随机排列、穴距 15 cm、每穴 2 粒进行试验,每个环境均设置 3 个重复。施肥、浇水、病虫防治、除草等田间管理按常规进行。表 1 花生多环境种植分布 Table 1 Peanut planting distribution in multiple environments 年份 Year 种植品种 Planting variety 种植地点 Plant location 2013 花育 19 号,花育 21 号,花育 30 号,花育 33 号,冀花 10 号,冀花 9 号,徐花 13 号 Huayu 19,Huayu 21,Huayu 30,Huay

17、u 33,Jihua 10,Jihua 9,Xuhua 13 安徽合肥,福建泉州,广东湛江,广西贺州,贵州贵阳,河北保定,河南开封,河南驻马店,湖北黄冈,湖南邵阳,吉林四平,江苏徐州,江西赣州,辽宁阜新,辽宁锦州,山东临沂,山东潍坊,山东烟台,山西汾阳,四川南充 Hefei,Anhui;Quanzhou,Fujian;Zhanjiang,Guangdong;Hezhou,Guangxi;Guiyang,Guizhou;Baoding,Hebei;Kaifeng,Henan;Zhu-madian,Henan;Huanggang,Hubei;Shaoyang,Hunan;Siping,Jilin;

18、Xuzhou,Jiangsu;Ganzhou,Jiangxi;Fuxin,Liaoning;Jinzhou,Liaoning;Linyi,Shandong;Weifang,Shandong;Yantai,Shandong;Fenyang,Shanxi;Nanchong,Sichuan 2014 花育 17 号,花育 19 号,花育 21 号,花育 30 号,花育 33 号,冀花 10 号,冀花 9 号,闽花 6 号,徐花 13 号,徐花 9 号,中花 6 号 Huayu 17,Huayu 19,Huayu 21,Huayu 30,Huayu 33,Jihua 10,Jihua 9,Minhua

19、 6,Xuhua 13,Xuhua 9,Zhonghua 6 安徽合肥,福建泉州,广东湛江,广西贺州,贵州贵阳,河北保定,河南开封,河南驻马店,湖北黄冈,湖南邵阳,吉林四平,江苏徐州,江西赣州,辽宁阜新,辽宁锦州,山东临沂,山东潍坊,山东烟台,山西汾阳,四川南充 Hefei,Anhui;Quanzhou,Fujian;Zhanjiang,Guangdong;Hezhou,Guangxi;Guiyang,Guizhou;Baoding,Hebei;Kaifeng,Henan;Zhu-madian,Henan;Huanggang,Hubei;Shaoyang,Hunan;Siping,Jilin;

20、Xuzhou,Jiangsu;Ganzhou,Jiangxi;Fuxin,Liaoning;Jinzhou,Liaoning;Linyi,Shandong;Weifang,Shandong;Yantai,Shandong;Fenyang,Shanxi;Nanchong,Sichuan 3112 作物学报第 49 卷 (续表 1)年份 Year 种植品种 Planting variety 种植地点 Plant location 2015 花育 17 号,花育 19 号,花育 21 号,花育 30 号,花育 33 号,冀花 10 号,冀花 9 号,闽花 6 号,徐花 13 号,徐花 9 号

21、,中花 6 号 Huayu 17,Huayu 19,Huayu 21,Huayu 30,Huayu 33,Jihua 10,Jihua 9,Minhua 6,Xuhua 13,Xuhua 9,Zhonghua 6 广东湛江(春),广东湛江(秋),广西贺州(春),广西贺州(秋),河北保定,河南开封,湖北黄冈,湖南邵阳,吉林四平,江苏徐州,江西赣州,辽宁阜新,辽宁锦州,山东潍坊,山东烟台,山西汾阳,四川南充 Zhanjiang,Guangdong(spring);Zhanjiang,Guangdong(autumn);Hezhou,Guangxi(spring);Hezhou,Guangxi(au

22、tumn);Baoding,Hebei;Kaifeng,Henan;Huanggang,Hubei;Shaoyang,Hunan;Siping,Jilin;Xuzhou,Jiangsu;Ganzhou,Jiangxi;Fuxin,Liaoning;Jinzhou,Liaoning;Weifang,Shandong;Yantai,Shandong;Fenyang,Shanxi;Nanchong,Sichuan 2016 花育 17 号,花育 19 号,花育 21 号,花育 30 号,花育 33 号,冀花 10 号,冀花 9 号,闽花 6 号,徐花 13 号,徐花 9 号,中花 6 号 Huayu

23、 17,Huayu 19,Huayu 21,Huayu 30,Huayu 33,Jihua 10,Jihua 9,Minhua 6,Xuhua 13,Xuhua 9,Zhonghua 6 安徽合肥,福建泉州,广东湛江,广西贺州,贵州贵阳,河北保定,河南开封,河南驻马店,湖北黄冈,湖南邵阳,吉林四平,江苏徐州,江西赣州,辽宁阜新,辽宁锦州,山东临沂,山东青岛,山东潍坊,山西汾阳,四川南充 Hefei,Anhui;Quanzhou,Fujian;Zhanjiang,Guangdong;Hezhou,Guangxi;Guiyang,Guizhou;Baoding,Hebei;Kaifeng,Hena

24、n;Zhu-madian,Henan;Huanggang,Hubei;Shaoyang,Hunan;Siping,Jilin;Xuzhou,Jiangsu;Ganzhou,Jiangxi;Fuxin,Liaoning;Jinzhou,Liaoning;Linyi,Shandong;Qingdao,Shandong;Weifang,Shandong;Fenyang,Shanxi;Nanchong,Sichuan 1.2 试验方法 1.2.1 花生表型数据统计分析根据花生种质特征特性术语解释及观察记载标准说明(规范花生品种性状描述),饱果成熟期(待收获时),随机测量10 株花生。从第一对侧枝分生

25、处到顶叶节的长度(cm),计算平均值记为主茎高;主茎基部第一对侧枝最长的一条侧枝的长度,即由与主茎连接处到侧枝顶叶节的长度(cm),计算平均值记为侧枝长;清点每株 5 cm 长度以上所有侧枝数(不含主茎),计算平均数记为分枝数;全株具有经济价值的荚果总和取平均值记为单株结果数;全株果壳硬化网纹清晰,种仁饱满的荚果,总和取平均值记为单株饱果数;根据 3 个重复荚果产量取平均值乘以 1500,计算荚果产量(kg hm2)。使用 Microsoft Excel 2019 进行表型数据描述性统计分析。1.2.2 环境气象因子数据分析 20132016 年气象数据统计自中国气象数据网(http:/ 77

26、个环境花生全生育期(从播种日期到收获日期)的气象因子数据,包括全生育期10活动积温、全生育期降水量和全生育期日照时数。计算各个环境全生育期平均昼夜温差、平均气温和平均风速。1.2.3 表型数据与气象因子相关性和多元线性回归分析为探究基因型和环境对表型差异的贡献,使用R 4.1.2软件对各环境表型数据进行双因子方差分析,鉴定 6 个产量相关性状与环境的因素影响。利用 ggcorrplot 和 corrplot R 包使用 Pearson 算法对77 个环境产量相关性状与气象因子进行相关性分析和可视化。使用 SPSS 20 软件针对 6 个产量相关性状和气象因子分别进行多元回归线性分析。1.2

27、.4 花生产量相关性状主成分分析为综合评估不同品种花生产量相关性状,对 6 个花生产量相关性状进行评价和判断,使用 SPSS 20 软件对花生产量相关性状表型数据进行主成分分析。2 结果与分析 2.1 多环境花生产量相关性状表型数据分析按品种对花生品种多环境产量相关性状表型数据进行统计分析发现,中花 6 号主茎高(44.37 cm)和侧枝长(49.27 cm)最长;冀花 10 号表现出最多分枝数(9.50 个)、单株结果数(20.46 个)和单株饱果数(14.93 个);花育 17 号和花育 33 号荚果产量性状表现优异,4 年平均产量分别达到 4530.60 kg hm2和 4419.1

28、5 kg hm2。花育 33 号和花育 17号 4 年间高产表现比较稳定,花育 33 号在 2014和 2016 年荚果产量最高,花育 17 号在 2015 年表现出最高荚果产量,在 2014 年和 2016 年也表现出较高荚果产量(表 2)。第11期姜骁等:花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析 3113 3114 作物学报第 49 卷第11期姜骁等:花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析 3115 3116 作物学报第 49 卷按地理环境对花生产量相关性状表型数据进行统计分析发现,湖南邵阳、江苏徐州和广西贺州是主茎高和侧枝长最高的 3 个地点;分枝数最高值位

29、于四川南充;单株结果数和单株饱果数最高值均位于贵州贵阳;荚果产量最高值位于山东潍坊(图 1)。主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数和单株饱果数均表现出随着纬度升高而降低的趋势,荚果产量则表现出河南省、山东省和江苏省(黄淮海产区)产量高向南北均减少的“中间高南北低”现象。2.2 花生产量相关性状基因型和环境因子双因子方差分析使用 R 软件 aov 函数对 6 个产量相关性状 77 个环境进行基因型(G)和环境因子(E)双因子方差分析发现,环境因子在 6 个产量相关性状中是最大的方差来源(均超过 60%),其中单株饱果数环境因子贡献超过 90%的方差(表 3)。可见,多环境间环境因子对表型的变异起

30、了重要作用,同时 6 个产量相关性状均存在基因型和环境互作现象(GbyE)。2.3 花生产量相关性状与气象因子相关性分析使用 ggcorrplot 和 corrplot R 包对 77 个环境产量相关性状与气象因子进行相关性分析发现,主茎高和侧枝长与气象因子相关性方向一致,与日平均气温达到极显著正相关,与全生育期光照时数、平均昼夜温差和平均风速呈极显著负相关。分枝数与全生育期10活动积温和日平均气温呈显著极正相关,与平均昼夜温差呈极显著负相关。单株结果数与全生育期光照时数和平均昼夜温差呈极显著负相关,与全生育期降水量呈极显著正相关。单株饱果数与全生育期光照时数呈极显著负相关。荚果产量与全生育

31、期10活动积温、全生育期光照时数和平均昼夜温差呈极显著正相关,与全生育期降水量、日平均气温和平均风速呈极显著或显著负相关(图 2)。相关性分析结果表明,日平均气温与主茎高和侧枝长具有较强正相关,有效积温对荚果产量具图 1 产量相关性状各地表型数据统计分析 Fig.1 Statistical analysis of phenotypic data of yield-related traits in different regions 第11期姜骁等:花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析 3117 表 3 产量相关性状基因型和环境因子双因素方差分析 Table 3 Two-way AN

32、OVA of genotypes and environmental factors for yield-related traits 性状 Trait 因子 Source 自由度 DF 总方差 Sum_Sq 平均方差 Mean_Sq F 值 F-value Pr(F)G 10 6977 697.7 28.08 2e-16*E 76 118,249 1555.9 62.62 2e-16*主茎高 Main stem height GbyE 661 16,424 24.8 G 10 8062 806.2 13.35 2e-16*E 76 130,243 1713.7 28.37 2e-16*侧枝长

33、 Branch length GbyE 661 39,926 60.4 G 10 368.9 36.89 25.22 2e-16*E 74 2415.7 32.64 22.32 2e-16*分枝数 Branch number GbyE 649 949.2 1.46 G 10 869 86.9 5.754 2.67e-8*E 72 34,113 473.8 31.381 2e-16*单株结果数 Pod number per plant GbyE 625 9436 15.1 G 10 2234 223 3.672 8.82e-5*E 70 853,447 12192 200.38 2e-16*单株

34、饱果数 Mature pod number per plant GbyE 605 36,811 61 G 10 242,097 24210 16.55 2e-16*E 75 4,451,136 59348 40.56 2e-16*荚果产量 Pod yield GbyE 645 943,775 1463 *代表在 P 0.001 水平差异显著。G、E 和 GbyE 分别代表基因型因素、环境因素和基因型和环境互作因素。*:P 0.001.G,E,and GbyE represent genotype,environment,and genotype environment interaction,

35、respectively.图 2 产量相关性状与气象因子相关性分析 Fig.2 Correlation analysis of yield-related traits and meteorological factors*、*和*分别代表在 P 0.05、P 0.01 和 P 0.001 水平差异显著。T1、T2、T3、T4、T5和 T6分别代表主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数和荚果产量。X1、X2、X3、X4、X5和 X6分别代表全生育期的10活动积温、生育期日照时数、全生育期降水量、平均昼夜温差、日平均气温和平均风速。*,*,and*indicate different s

36、ignificance at P 0.05,P 0.01,and P 0.001,respectively.T1,T2,T3,T4,T5,and T6 were main stem height,branch length,branch number,pod number per plant,mature pod number per plant,and pod yield,respectively.X1,X2,X3,X4,X5,and X6 were the all-growth-stage 10 accumulated temperature,the all-growth-stage su

37、nshine duration,the all-growth-stage precipitation,the average diurnal temperature variation,the average temperature,and the average wind speed,respectively.3118 作物学报第 49 卷有较强正相关。荚果产量与气象因子相关性分析结果显示,荚果产量“中间高南北低”现象可能是由有效积温和昼夜温差因素共同导致的。2.4 花生产量相关性状与气象因子多元回归线性分析为研究不同气象因子对产量相关性状的影响,使用 R 软件对主茎高(Y1)、

38、侧枝长(Y2)、分枝数(Y3)、单株结果数(Y4)、单株饱果数(Y5)和荚果产量(Y6)6个产量相关性状分别与全生育期的10活动积温(X1)、全生育期日照时数(X2)、全生育期降水量(X3)、平均昼夜温差(X4)、日平均气温(X5)和平均风速(X6)6个气象因子进行回归分析。采用逐步多元回归方法排除回归系数不显著的变量,筛选出对产量相关性状重要的环境因子,进而得到回归方程。经多元回归分析,主茎高性状与气象因子回归方程为:Y1=0.005X10.005X21.699X4+2.328X5 3.26X6+24.991,全生育期的10活动积温(X1)、全生育期日照时数(X2)、平均昼夜温差(X4)、日

39、平均气温(X5)和平均风速(X6)是对主茎高具有重要影响的气象因子;侧枝长性状与气象因子回归方程为:Y2=0.01X20.004X31.448X4+2.523X52.78X6+11.888,全生育期日照时数(X2)、全生育期降水量(X3)、平均昼夜温差(X4)、日平均气温(X5)和平均风速(X6)是对侧枝长具有重要影响的气象因子;分枝数性状与气象因子回归方程为:Y3=0.002X10.287X4+5.304,全生育期的10活动积温(X1)和平均昼夜温差(X4)是对分枝数具有重要影响的气象因子;单株结果数性状与气象因子回归方程为:Y4=0.003X10.014X2+0.002X3+2.127X6

40、+14.061,全生育期的10活动积温(X1)、全生育期日照时数(X2)、全生育期降水量(X3)和平均风速(X6)是对单株结果数具有重要影响的气象因子;单株饱果数性状与气象因子回归方程为:Y5=0.003X10.018X2+0.002X30.522X5+1.793X6+24.684,全生育期的10活动积温(X1)、全生育期日照时数(X2)、全生育期降水量(X3)、日平均气温(X5)和平均风速(X6)是对单株饱果数具有重要影响的气象因子;荚果产量性状与气象因子回归方程为:Y6=0.122X10.039X3+7.783X46.253X5+11.28,全生育期的10活

41、动积温(X1)、全生育期降水量(X3)、平均昼夜温差(X4)和日平均气温(X5)是对荚果产量具有重要影响的气象因子。2.5 花生产量相关性状主成分分析对主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数和荚果产量 6 个产量相关性状进行主成分分析发现,共有 3 个主成分的特征根大于 1(图 3-a),累计贡献率为 84.13%(表 4),可以较好地替代 6 个产量相关性状对花生品种进行评价和判断。主成分 1 方差贡献率最高,为 36.99%,其中侧枝长和主茎高载荷数最高,分别为 0.75 和 0.70;主成分 2 贡献率为 30.19%,其中主茎高和单株饱果数载荷数最高,分别为0.69和 0.6

42、8;主成分 3 贡献率为 16.94%,其中荚果产量和分枝数载荷数最高,分别为 0.95 和 0.33(图 3-b)。3 讨论花生是重要的油料和经济作物,在我国多个地区和省份均有种植。方差分析结果显示环境因素是变异的重要来源,并存在基因型和环境因子互作(GbyE)。现有的研究也发现花生生长发育、品质产量相关性状受气象因子影响:杨小兵等8研究了安徽各市20002017年花生产量与气象因子关联分析发现,5 月份平均气温与花生产量关联度最高;王巍等9研究烟台福山区 19922017 年花生单产数据与表 4 不同花生品种产量相关性状的主成分分析 Table 4 Principal componen

43、t analysis of yield-related traits in different peanut varieties 性状 Trait 主成分 1 Principal component 1主成分 2 Principal component 2 主成分 3 Principal component 3主茎高 Main stem height 0.70 0.69 0.07 侧枝长 Branch length 0.75 0.65 0.03 分枝数 Branch number 0.48 0.10 0.33 单株结果数 Pod number per plant 0.69 0.67 0.01

44、单株饱果数 Mature pod number per plant 0.68 0.68 0.04 荚果产量 Pod yield 0.06 0.07 0.95 特征值 Eigenvalue 2.22 1.81 1.02 贡献率 Contribution rate(%)36.99 30.19 16.94 累计贡献率 Accumulative contribution rate(%)36.99 67.19 第11期姜骁等:花生产量相关性状与气象因子多环境相关性分析 3119 图 3 产量相关性状主成分分析 Fig.3 Principal component analysis of yield-re

45、lated traits 气象数据发现降水量和平均气温是影响福山区花生产量的重要因素,荚果期和饱果成熟期是影响产量的关键时期;宋虎远10研究发现河南省花生产量与饱果期气温相关性显著;杨鸣等11发现北京地区小京生花生产量与 9 月高温干旱有着显著负相关关系;王二虎等12发现开封花生产量与温度条件的关联度最大,特别是在花生播种期间;李超等13研究表明播种期热量不足、始花期日照过量是影响花生产量的主要因素,下针期充足热量、适量降水和日照有助于花生增产;马杰等14认为影响发育进度快慢的气象要素依次为总积温、气温、降水量、日照时数;王昭静等15发现气温指标、总积温和光照时数决定了全生育期天数;李新华等2

46、3发现气象因子中有效积温对花生脂肪含量具有重要作用;同时,平均相对湿度、平均日降雨量和平均风速等气象因子对褐斑病24、蓟马25以及蚜虫26病虫害也有影响,进而对花生产量产生作用。现有的研究主要针对气象因子对花生油脂品质性状的影响和不同生育期气象因子对花生产量的影响进行了分析,而对花生主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数和单株饱果数性状受气象因子影响的研究鲜有报道;在气象因子对花生产量影响的研究中或利用历史气象数据和花生产量数据,花生品种、栽培方式以及田间管理等因素的巨大差异对研究结果产生了影响。本试验关注花生 6 个产量相关性状受气象因子的影响,利用 11 个花生品种使用相同的种植标准和考种标准

47、 4 年间在全国 16 省 21 地市共77 环境进行种植和考种,获得的多环境产量相关性状表型数据结合各环境气象数据,探究气象因子对主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数和荚果产量的影响和作用。综合相关性和多元线性分析结果发现:平均气温、全生育期光照时数、平均昼夜温差和平均风速对主茎高和侧枝长具有重要影响,其与平均气温呈极显著正相关,与全生育期光照时数、平均昼夜温差以及平均风速呈极显著负相关;全生育期10活动积温和平均昼夜温差对分枝数具有重要影响,其与全生育期10活动积温呈极显著正相关,与平均昼夜温差呈极显著负相关;全生育期光照时数和全生育期降水量对单株结果数和单株饱果数具有重要影响,

48、其与全生育期降水量呈极显著正相关,与全生育期光照时数呈极显著负相关;全生育期10活动积温、全生育期降水量、平均昼夜温差和平均气温对荚果产量具有重要影响,其中与全生育期10活动积温和平均昼夜温差呈极显著正相关,与全生育期降水量和日平均气温呈极显著负相关。本试验首次在多年多点多环境中对全生育期多种气象因子与花生主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数和单株饱果数性状的相关性进行了探究。结果揭示积温是影响花生产量的重要因素与现有研究结论一致12,同时也发现平均昼夜温差与花生产量极显著正相关。主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数和单株饱果数呈现随着纬度升高而降低的趋势,而荚果产量表现为“中间高南北低”。本研究

49、对 6 个产量相关性状受气象因子影响的研究为各地区根据气象情况和花生生育期合理安排播种,以及对花生提高产量具有重要指导意义。本研究通过对主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数和荚果产量 6 个产量相关性状进行主成分分析,获得 3 个主成分的特征根大于 1,累计贡献率为 84.13%,可以较好地替代 6 个产量相关性状对花生品种进行评价和判断。第 1 主成分值3120 作物学报第 49 卷越大,主茎高、侧枝长、分枝数、单株结果数、单株饱果数均有增加的趋势,因此主成分 1 可以对花生营养生长进行评价和判断;随着主成分 2 增加,主茎高、侧枝长有降低的趋势而单株结果数和单株饱果数有

50、增加的趋势,花生是“地上开花,地下结果”的生长模式,过高的开花的位点不利于结果,因此主成分 2 是对主茎高、侧枝长、单株结果数和单株饱果数的平衡;主成分 3 的值越大,荚果产量越高,因此主成分 3 可以对花生荚果产量进行评价和判断。综上分析可知,花生 6 个产量相关性状既相互促进,有相互制约,在花生育种选种过程中应平衡主成分间的关系进而提升花生的产量。4 结论通过 11 个花生品种多年多环境试验发现,主茎高和侧枝长与平均气温呈极显著正相关,与全生育期光照时数、平均昼夜温差以及平均风速呈极显著负相关;分枝数与全生育期10活动积温呈极显著正相关,与平均昼夜温差呈极显著负相关;单株结果数和单株饱果

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