全 文 ：＊通讯作者，Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｏｎｇｋｕａｎｈｕ＠１２６．ｃｏｍ
收稿日期：２０１５－０３－２７；修回日期：２０１５－０５－１１
基金项目：山西省科技攻关项目（２０１２０３１１０１１－１）资助
作者简介：刘倩（１９９０－ ），女，山西临汾人，在读硕士研究生，主
要从事牧草种质资源研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｑｉａｎ９００８１１＠１２６．ｃｏｍ．
文章编号：１６７３－５０２１（２０１５）０４－００４８－０５
白羊草种子产量性状相关因素的多元分析
刘 倩１，贺明艳２，董宽虎１，＊
（１．山西农业大学动物科技学院，山西 太谷 ０３０８０１；２．山西省临汾市畜牧兽医局，山西 临汾 ０４１０００）
摘要：为了明确影响白羊草种子产量的主要因子，寻求提高种子产量的途径，采用简单相关和逐步回归的分析
方法，对山西６个居群的白羊草种子产量及其产量构成因子进行了分析。结果表明：白羊草种子产量（ｙ）与穗轴节数
（ｘ３）和总状花序数（ｘ４）呈显著正相关（Ｐ＜０．０５），与小穗数（ｘ５）、小花数（ｘ６）和结实率（ｘ９）均呈极显著正相关
（Ｐ＜０．０１），相关系数依次为小花数＞结实率＞小穗数＞总状花序数＞穗轴节数；种子产量的最优多元回归方程为：
ｙ＝－０．００３８４＋０．０００２７ｘ５＋０．０００１１ｘ６（Ｒ２＝０．９９６１，Ｆ＝３８０．４４）。在白羊草种子生产中，增加小穗数和小花数可最
有效提高其种子产量。
关键词：白羊草；种子产量；产量性状；多元回归分析
中图分类号：Ｓ５４３．９ 文献标识码：Ａ
在农业生产中，种子是最基础的生产要素，它不
仅直接关系到农民的切身利益，还影响到相关的产
业链。牧草种子生产是牧草种质资源向生产力转化
的关键［１］，由于禾本科牧草的应用偏重于营养生长
并且驯化时间较短，使得其种子产量低，加上我国的
种子产业相对落后，使得生产的种子无法满足国内
的需求［２］。白羊草［Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ （Ｌ．）
Ｋｅｎｇ］是一种丛生、具匍匐茎的多年生暖季型草本
植物，属禾本科孔颖草属，具有高产、耐牧、抗侵蚀、
适口性好、生活力强等特点［３］，是一种利用价值十分
高的野生优良牧草，通常与其他牧草组成群落，形成
不同类型的放牧地。白羊草草地在我国北方大量分
布，主要在华北地区的低山丘陵与黄土高原的塬上
生长发育，并作为当地的主要放牧草场。目前，我国
已经开展了白羊草种质资源的搜集和标准化整理、
整合、鉴定以及共享等工作，在光合特性、生产性能、
抗逆性、营养特性、组织培养、遗传多样性、生态学特
性等方面有较多报道［４～８］，对白羊草品种选育也有
一些研究［９～１１］，但对白羊草种子产量性状之间相互
关系的研究较少。本文通过对白羊草种子产量与生
殖枝数、每花序小穗数、小花数、结实率、千粒重等产
量性状之间的关系进行相关性分析和多元回归分
析，研究各产量因子对种子产量的影响以及各个综
合性状之间的内在联系，以期为获得高产优质的白
羊草种子提供科学依据。
１ 材料与方法
１．１ 试验地概况
试验地设在山西农业大学草业科学专业试验
田，位于山西省晋中市太谷县侯城乡杨家庄，属晋中
盆地，地理位置为１１２°２３′Ｅ、３７°２５′Ｎ，海拔７９９ｍ，属
暖温带大陆性季风气候。全年平均气温１０．１℃，最
热月平均气温２３．７℃，最冷月平均气温－５．６℃，全
年平均降水量５２０ｍｍ，初霜期在１０月，终霜期在４
月，无霜期１７１ｄ，土壤为石灰性褐土。
１．２ 试验材料
２０１０年１０月～２０１２年１０月分别从山西省代
县、平鲁区、平定县、襄汾县、柳林县、太谷县采集了
６个野生居群的白羊草种子。
１．３ 试验设计
２０１３年５月５日将从山西省不同地区分别采
集的６个自然居群的白羊草种子进行播种，小区面
积７．８ｍ×９．０ｍ。播种前深翻土地并耙平，人工开
沟条播，行距为３５ｃｍ，播种量为１０ｇ／ｍ２，播种深度
为２ｃｍ。播种前３ｄ灌水１次，播种前后不施肥。入
冬前冬灌一次，翌年返青前春灌一次，田间不定期人
工除杂。
１．４ 测定项目
进入生育期后，每小区随机取１０株白羊草植株
测定各指标并折算相应的产量因子。分蘖数（ｘ１）：
开花期测定植株接近地面处所分生出的枝条数量，
计算平均值（个）；生殖枝数（ｘ２）：开花期测定植株近
地面处所分生出的生殖枝枝条数量，计算平均值
８４
第３７卷 第４期
Ｖｏｌ．３７ Ｎｏ．４
中 国 草 地 学 报
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｒａｓｓｌａｎｄ
２０１５年７月
Ｊｕｌ．２０１５
（个）；穗轴节数（ｘ３）：开花期测定植株每生殖枝离
地３ｃｍ处至顶端的总节数，计算平均值（个）；总状
花序数（ｘ４）：开花期测定植株每生殖枝花序轴上分
枝的单个总状花序的数量，计算平均值（个）；小穗数
（ｘ５）：成熟期测定植株每生殖枝的小穗数，计算平均
值（个）；小花数（ｘ６）：开花期测定植株每生殖枝的小
花数，计算平均值（个）；种子数（ｘ７）：成熟期测定植
株每生殖枝的种子数，计算平均值（个）；千粒重
（ｘ８）：成熟期测定１０００粒种子重量，重复３次，计算
平均值（ｇ）；结实率（ｘ９）：成熟期每小区随机采集１０
株植株的花序测定单株饱满种子数与小穗数，结实
率（％）＝（单株饱满种子数／单株小穗数）×１００％；
种子产量（ｙ）：成熟期在各小区随机刈割１ｍ２ 样方，
重复３次，风干、脱粒、清选后称重。各产量指标从
白羊草播种后第二年开始测定。
１．５ 数据处理
数据采用 ＷＰＳ和ＳＡＳ ９．０进行简单相关和多
元逐步回归分析，研究各性状与种子产量间的关系，
以建立种子产量性状的模型。
２ 结果与分析
经２０１４年３～１０月对试验小区各个白羊草居
群生育期的观测表明，各个居群的白羊草均可在试
验地正常完成生育期。
２．１ 简单相关性分析
对白羊草种子产量主要构成因子的变异程度进
行比较分析（表１），其变异系数从大到小依次为生
殖枝数（３９．６％）＞穗轴节数（３６．８２％）＞种子数
（１５．６４％）＞ 小穗数 （１３．８７％）＞ 总状花序数
（１３．７８％）＞小花数（１３．５９％）＞千粒重（８．５７％）＞
分蘖数（８．１３％）＞结实率（３．８５％）。其中，变异系
数最大的是生殖枝数，极差为３５．９，平均值为３４．３７；
其次是穗轴节数，极差为５．９６，平均值为６．９８；这表
明白羊草在这两个因子上可供选择的范围较大，还
可以进一步改进。
表１ 白羊草种子产量主要构成因子的变异情况
Ｔａｂｌｅ １ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｉｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ
项目Ｉｔｅｍ ｘ１ ｘ２ ｘ３ ｘ４ ｘ５ ｘ６ ｘ７ ｘ８ ｘ９
代 县 ２０４．４０ ２７．６０ ３．４８ １１．７４ ２８．７２ ５７．４４ １５．０２ ０．８１ ０．２６
平 鲁 １８４．７０ ２５．６０ ４．４８ １０．４０ ２８．５８ ５７．１６ １４．８８ ０．６７ ０．２６
平 定 ２２９．６０ ５６．１０ ６．５４ ７．８６ ２７．７６ ５５．５２ １４．６２ ０．６９ ０．２６
襄 汾 ２０６．７０ ３１．３０ ８．６２ １０．７０ ２２．６４ ４５．８４ １１．１８ ０．６７ ０．２４
柳 林 １９８．４０ ２０．２０ ９．４４ ９．２６ ２０．８０ ４１．６０ １０．４８ ０．６５ ０．２５
太 谷 ２２５．８０ ４５．４０ ９．３２ ９．２８ ２２．９４ ４６．２８ １２．０４ ０．７０ ０．２６
平 均 值 ２０８．２７ ３４．３７ ６．９８ ９．８７ ２５．２４ ５０．６４ １３．０４ ０．７０ ０．２６
最 大 值 ２２９．６０ ５６．１０ ９．４４ １１．７４ ２８．７２ ５７．４４ １５．０２ ０．８１ ０．２６
最 小 值 １８４．７０ ２０．２０ ３．４８ ７．８６ ２０．８０ ４１．６０ １０．４８ ０．６５ ０．２４
标 准 偏 差 １６．９３ １３．６１ ２．５７ １．３６ ３．５０ ６．８８ ２．０４ ０．０６ ０．０１
极 差 ４４．９０ ３５．９０ ５．９６ ３．８８ ７．９２ １５．８４ ４．５４ ０．１６ ０．０２
变异系数（％） ８．１３ ３９．６０ ３６．８２ １３．７８ １３．８７ １３．５９ １５．６４ ８．５７ ３．８５
由表２可以看出，白羊草９个产量性状中种子
产量ｙ与产量构成因子ｘ３（穗轴节数）和ｘ４（总状花
序数）呈显著正相关关系（Ｐ＜０．０５），相关系数分别
为０．６４２１、０．６５７８；与ｘ５（小穗数）、ｘ６（小花数）和ｘ９
（结实率）呈极显著正相关关系（Ｐ＜０．０１），相关系
数依次为０．７４７７、０．８８３５和０．８０８５；白羊草的９个
产量因子与种子产量的相关系数顺序为ｘ６＞ｘ９＞
ｘ５＞ｘ４＞ｘ３＞ｘ８＞ｘ７＞ｘ１＞ｘ２。在各产量因子中，
因子ｘ１（分蘖数）与因子ｘ２（生殖枝数）相关显著
（Ｐ＜０．０５），相关系数ｒ＝０．６９８０；因子ｘ３（穗轴节
数）与ｘ５（小穗数）相关极显著（Ｐ＜０．０１），相关系数
为０．９９８８；因子ｘ７（种子数）与ｘ３（穗轴节数）、ｘ５（小
穗数）极显著相关（Ｐ＜０．０１），相关系数分别为
０．９３８７、０．９３２２；因子ｘ６（小花数）与ｘ３（穗轴节数）、
ｘ５（小穗数）、ｘ７（种子数）呈显著（Ｐ＜０．０５）相关关
系，相关系数分别为０．６７０１、０．６７２３和０．５８７０。这
些产量构成因子之间正相关或者负相关，表明各产
量性状之间是相互促进的，又是相互制约的。在制
定高产栽培计划时，应当充分考虑性状之间的相关
性，以防在促进某一性状提高的同时抑制了其他性
状，各性状协调发展，才能达到增产目的。
９４
刘 倩 贺明艳 董宽虎 白羊草种子产量性状相关因素的多元分析
表２ 白羊草种子产量因子和种子产量的相关性分析
Ｔａｂｌｅ ２ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎｄ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ
因子
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ
ｘ１ ｘ２ ｘ３ ｘ４ ｘ５ ｘ６ ｘ７ ｘ８ ｘ９ ｙ
ｘ１ １．００００ ０．６９８０＊ －０．１１０４ －０．４８３５ －０．０７７６ ０．２６８３ －０．０９７０ ０．０３８９ ０．３５４０ ０．４８６１
ｘ２ １．００００ ０．０８０１ －０．５６０９ ０．１０２１ ０．４５７６ ０．２１７５ －０．０６７６ ０．５４３２ ０．４２１０
ｘ３ １．００００ ０．４８２２ ０．９９８８＊＊ ０．６７０１＊ ０．９３８７＊＊ ０．７７７５ ０．６６６６ ０．６４２１＊
ｘ４ １．００００ ０．４６３１ ０．２０００ ０．２４３７ ０．６８４３ －０．２７０６ ０．６５７８＊
ｘ５ １．００００ ０．６７２３＊ ０．９３２２＊＊ ０．７９０３ ０．６９２６ ０．７４７７＊＊
ｘ６ １．００００ ０．５８７０＊ ０．６４０６ ０．６８８２ ０．８８３５＊＊
ｘ７ １．００００ ０．５１８４ ０．６３５５＊ ０．６２００
ｘ８ １．００００ ０．３７９４ ０．６３６６
ｘ９ １．００００ ０．８０８５＊＊
ｙ １．００００
注：＊为Ｐ＜０．０５，＊＊为Ｐ＜０．０１。
Ｎｏｔｅ：＊：Ｐ＜０．０５，＊＊：Ｐ＜０．０１．
２．２ 多元逐步回归分析
采用ＳＡＳ ９．０逐步回归分析（表３和表４）表
明，种子产量回归模型为ｙ＝－０．００３８４＋０．０００２７ｘ５
＋０．０００１１ｘ６（Ｒ２＝０．９９６１，Ｆ＝３８０．４４＊＊）。从逐步回
归模型来看，模型中共筛选出两个因子，即小穗数
（ｘ５）和小花数（ｘ６），分别控制种子产量的９６．９％和
２．７％；并且种子产量（ｙ）与小穗数（ｘ５）和小花数
（ｘ６）有显著的线性关系，对种子产量影响效应最大
的是小穗数（ｘ５），当其他变量固定不变时，它每增加
１个单位，ｙ将平均增长０．０００２７ｋｇ／ｈｍ２。基于与
种子产量的线性关系，小穗数的提高可以大幅度地
提高种子产量。所以在生产实践过程中，改善小穗
小花分化发育期植株的营养状况对增产具有重大
意义。
表３ 白羊草种子产量因子的多元逐步回归分析１
Ｔａｂｌｅ ３ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｅｅｄ
ｙｉｅｌｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ
变量
Ｖａｒｉａｂｌｅ
参数估计
Ｐａｒａｍｅｔｅｒ
ｅｓｔｉｍａｔｅ
标准误
Ｓｔａｎｄａｒｄ
ｅｒｒｏｒ
Ｆ值
Ｆ ｖａｌｕｅ
Ｐ值
Ｐｒ＞Ｆ
截 距 －０．００３８４０００ ０．０００６７２０４ ３２．６１ ０．０１０７
小穗数 ０．０００２７１５２ ０．００００２９０７ ８７．２６ ０．００２６
小花数 ０．０００１１２９８ ０．００００２４８６ ２０．６５ ０．０２００
表４ 白羊草种子产量因子的多元逐步回归分析２
Ｔａｂｌｅ ４ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｅｅｄ
ｙｉｅｌｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ
步骤
Ｓｔｅｐ
引入变量
Ｖａｒｉａｂｌｅ ｅｎｔｅｒｅｄ
偏决定系数
Ｐａｒｔｉａｌ Ｒ－ｓｑｕａｒｅ
模型决定系数
Ｍｏｄｅｌ Ｒ－ｓｑｕａｒｅ
１ ｘ５ ０．９６９０ ０．９６９０
２ ｘ６ ０．０２７０ ０．９９６１
３ 讨论
对白羊草种子产量与各产量因子的相关分析表
明，种子产量ｙ与ｘ３（穗轴节数）、ｘ４（总状花序数）、
ｘ５（小穗数）、ｘ６（小花数）、ｘ９（结实率）有着极为密切
的关系，种子产量同时受到这５个产量因子的共同
影响。当其中的一个因子发生变化时，不仅会影响
到种子产量的变化，而且还会引起其它４个因子也
随之发生变化。多元逐步回归分析法能客观反映出
各个产量因子与种子产量的复杂关系以及产量因子
间的本质联系［１２］，并且可以比较多个相关性较大的
因子与产量的关系，结果具有预测性。为了保证每
次引入新的变量前回归方程中只有显著的变量，每
当引入一个自变量后，就依次检验已经选入的变
量［１３］。种子产量是由种子产量构成因子决定的［１４］，
本试验与兰剑等［１５］对禾本科植物种子产量与产量
性状的相关分析结果相似，产量因子小穗数对种子
产量的影响较为显著。因此，在白羊草种子生产中
应考虑通过改变播种密度、在抽穗期进行合理施肥、
增加有效分蘖等措施以确保开花期的营养，通过因
子对产量的影响达到增产目的。
本文采用简单相关和多元逐步回归的方法，从
不同角度对白羊草种子产量因子和种子产量之间的
关系进行了系统分析。其中，简单相关系数只能反
映各因子直接与间接效应的代数和，而多元回归分
析在产量因子的分析过程中被广泛使用，用以分析
各产量因子对种子产量的影响以及它们之间的相互
关系［１６］。本试验中种子产量与小穗数、结实率显著
相关，这一结果与云岚等人［１７］对新麦草种子的研究
结果一致，与张锦华等人［１８］对老芒麦种子产量的构
成因子分析结果相似；种子产量与生殖枝数无显著
相关性，这一结果与王佺珍等人［１９］对新麦草种子产
量因子的研究结果不同，其原因可能是分蘖数量较
大，而生殖枝数量占其中的比例太小，导致其与最终
０５
中国草地学报 ２０１５年 第３７卷 第４期
的种子产量相关性并不是很大，并且生殖枝数的趋
势不稳定也可能有影响。从表４的Ｒ２ 值可以看出，
小穗数和小花数这两个产量因子控制着种子产量的
９９．６％，即对白羊草种子产量有影响的变量不仅有
以上两个方面，还有０．４％的其他因素是对种子产
量影响较小的一部分。这说明当多个性状同时影响
某一性状时，应尽可能多地研究几个性状，并采用对
应的统计分析方法，才能更清晰地分析问题。
４ 结论
４．１ 白羊草种子产量及其产量构成因子中，种子产
量与穗轴节数和总状花序数呈显著正相关（Ｐ＜
０．０５），与小穗数、小花数、结实率均呈极显著正相关
（Ｐ＜０．０１）。
４．２ 通过多元逐步回归分析得出，白羊草单株每花
序小穗数和小花数是影响其种子产量的主要因素，
建立的种子产量回归模型为：ｙ＝－０．００３８４＋
０．０００２７ｘ５＋０．０００１１ｘ６（Ｒ２＝０．９９６１，Ｆ＝３８０．４４＊＊）。
白羊草种子生产中，在保证一定密度的前提下，增
产、丰产的关键技术措施在于增加白羊草的单株每
花序小穗数和小花数。
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ｃｉｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｏｎ ｙｉｅｌｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎｄ ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｐｓａ－
ｔｈｙｒｏｓｔａｅｈｙｓ ｊｕｎｃｅａ Ｎｅｖｓｋｉ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｉｎｇｘｉａ Ａｇｒｉ－
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Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒｓ ｆｏｒ Ｓｅｅｄ
Ｙｉｅｌｄ Ｔｒａｉｔｓ ｏｆ Ｓｉｘ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ
Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍｉｎ Ｓｈａｎｘｉ
ＬＩＵ Ｑｉａｎ１，ＨＥ Ｍｉｎｇ－ｙａｎ２，ＤＯＮＧ Ｋｕａｎ－ｈｕ１
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｎｉｍａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｖｅｔｅｒｉｎａｒｙ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｈａｎｘｉ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
Ｔａｉｇｕ０３０８０１，Ｃｈｉｎａ；２．Ａｎｉｍａｌ Ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ａｎｄ Ｖｅｔｅｒｉｎａｒｙ Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｌｉｎｆｅｎ Ｃｉｔｙ ｉｎ
Ｓｈａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｌｉｎｆｅｎｇ０４１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｄｅｆｉｎｅ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｗａｙｓ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ
ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｏｆ Ｂ．ｉｓｃｈａｅｍｕｍ，ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｓｉｘ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ Ｂ．ｉｓｃｈａｅｍｕｍ ｗｅｒｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｂｙ
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｗｅｒｅ
ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｎｏｄｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｐｉｋｅ ｓｔａｌｋ ａｎｄ ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｒａｃｅｍｅ（Ｐ＜０．０５），ａｎｄ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉ－
ｃａｎｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｓｐｉｋｅｌｅｔ ｎｕｍｂｅｒ，ｆｌｏｒｅｔ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｆｒｕｉｔｉｎｇ ｒａｔｅ（Ｐ＜０．０１）．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｗａｓ ａｒｒａｎｇｅｄ ｏｒｄｅｒｌｙ ａｓ ｆｏｌｏｗｓ：ｓｐｉｋｅｌｅｔ ｎｕｍｂｅｒ＞ｎｏｄｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｐｉｋｅ ｓｔａｌｋ＞ｒｉｐｅｎｉｎｇ ｒａｔｅ
＞ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｒａｃｅｍｅ＞ｆｌｏｒｅｔｓ ｎｕｍｂｅｒ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｗａｓ ｅｓ－
ｔａｂｌｉｓｈｅｄ：ｙ＝－０．００３８４＋０．０００２７ｘ５＋０．０００１１ｘ６（Ｒ２＝０．９９６１，Ｆ＝３８０．４４＊＊）．Ｉｎ ｓｅｅｄ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｂ．
ｉｓｃｈａｅｍｕｍ，ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｓｐｉｋｅｌｅｔ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｆｌｏｒｅｔｓ ｎｕｍｂｅｒ ｗａｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｗａｙ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｅｅｄ
ｙｉｅｌｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｂｏｔｈｒｉｏｃｈｌｏａ ｉｓｃｈａｅｍｕｍ；Ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ；Ｓｅｅｄ ｙｉｅｌｄ ｔｒａｉｔｓ；Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ
２５
中国草地学报 ２０１５年 第３７卷 第４期