全 文 ：第 18 卷
第 3 期

Vol. 18
No. 3
草
地
学
报
ACTA AGRESTIA SINICA



2010 年
5 月

May

2010
菊苣种子产量构成因子与产量的关联性分析
伏兵哲1 , 米福贵1* , 郭顺美2, 李显利1 , 蔚
瑛1
( 1.内蒙古农业大学生态环境学院, 呼和浩特
010018; 2.呼和浩特市园艺科技试验中心, 呼和浩特
010070)
摘要:采用正交施肥试验设计与大样本取样, 于 2007 年对菊苣( Cichor ium inty bus L . )种子产量及其构成因子进行
研究,并通过相关分析、通径分析及回归分析,明确影响种子产量的主要因子和提高种子产量的主要因子, 以期了解
并掌握相应的关键技术。结果表明:菊苣的花序数、生殖枝数和种子产量主要受水肥条件控制; 每株生殖枝数、每株
花序数和千粒重是影响菊苣种子产量的主要因素, 其回归模型为 Y= - 13. 8887+ 1. 73862X2+ 0. 00241X3 + 21.
7579X 6; 提高每株生殖枝数和每株花序数是菊苣种子高产的关键技术措施。
关键词:菊苣; 种子产量构成因子;回归模型; 通径分析
中图分类号: Q944. 59



文献标识码: A




文献编号: 1007-0435( 2010) 03-0405-04
Association Analysis between Seed Yield and Its Component
Factors of Cichorium intybus L.
FU Bing-zhe
1
, M I Fu-gui
1*
, GU O Shun-mei
2
, L I Xian- li
1
, YU Ying
1
(1. College of Ecology and Environmental Science, Inner Mongolia Agricultural University, H ohhot , Inner Mongolia Autonomous Region 010018, China;
2. H ohhot Trial and Demonst rat ion Center of H ort iculture Science and Technology , H ohhot , Inner Mongolia Autonomous Region 010070, China)
Abstract: In order to figure out the main factors affect ing seed y ield and key technique improving seed y ield
of Cichor ium inty bus L. , the cor relat ion, regr ession and path analysis w ere employed on seed y ield and its
component facto rs in 2007 using lar ge sampling method based on an orthogonal experimental design. The
results show that the inflo rescence number, reproduct iv e branch number, and the seed yield of C. inty bus
were mainly inf luenced by w ater and fer tilizat ion condit ions. T he reproductive branch number per plant,
inf lorescence number per plant , and the 1000-seed w eight w ere the most important facto rs in seed yield and
the r eg ressive model w as as follow s: Y = - 13. 8887+ 1. 73862X2 + 0. 00241X 3 + 21. 7579X6 . T herefo re,
increasing the branch number and inflo rescence number per plant w ould be the key technique for seed y ield
impr ovement .
Key words: Cichor ium inty bus L. ; Seed y ield components; Regr ession model; Path analy sis


菊苣( Cichorium inty bus L. )为菊科菊苣属多
年生草本植物, 原产于欧洲、亚洲和大洋洲, 我国主
要分布在西北、华北、东北等温暖地区, 但其栽培种
于 20世纪 70年代末从国外引入我国种植, 现主要
分布在长江中下游及南方地区。菊苣喜温暖湿润气
候,耐热、耐寒、再生力强 [ 1, 2] , 冬季气温达- 3~ -
5
时, 叶色仍呈绿色, 生长最适宜的温度为 18 ~
25
, 5
以下停止生长, 低于- 18
即遭受冻害 [ 3]。
对土壤要求不严,喜肥沃的壤土( pH5~ 8)。叶质柔
嫩,汁多, 适口性好, 产量高,营养价值好,平均粗蛋
白含量高达 14%以上,还含有大量的维生素和矿物
质元素,富含 17种氨基酸[ 4] ,适宜各种家畜、家禽、
鱼等饲喂,是一种优质高产多年生饲草料作物。
牧草种子是农牧业生产最重要的生产资料之
一,是建立人工草地、改良天然和退化草地不可缺少
的物质基础。随着我国农区种植业结构的调整, 西
部大开发战略的实施, 退化天然草地改良工作的逐
步开展,对于牧草种子的需求也将跨上一个新的台
阶[ 5 ~ 7]。但我国牧草、草坪草种子生产刚刚起步,生
产技术落后,急需提高种子质量和产量的生产管理
技术。国内外对菊苣种子生产技术方面研究较少,
且多为单因素作用研究 [ 8~ 10]。本试验采用多区组
多因素正交施肥试验设计方案[ 11~ 13] ,通过大样本相
关分析、通径分析和回归分析[ 14~ 17]研究了不同环境
条件下(不同氮、磷、钾肥组合)影响种子产量的主要
因子以及提高种子产量的主攻方向, 为菊苣种子高
产及其产量因子作用机理研究提供科学依据。
收稿日期: 2009-11-11;修回日期: 2010- 01-26
基金项目:国家科技支撑项目( 2006BAD10A19- 8) ;内蒙古科技支撑项目( 20071923)
作者简介:伏兵哲( 1982- ) ,男,陕西省扶风县人,博士研究生,研究方向为牧草种质资源和遗传育种研究, E-mail: fb zhe19@ 163. com; * 通
讯作者 Author for cor respond ence, E-mail: mfgui@ yahoo. com. cn
草
地
学
报 第 18卷
1
材料与方法
1. 1
试验地概况
本研究于 2007年在呼和浩特市园艺研究中心
试验站进行。试验地位于东经 111
47
, 北纬 40

51
,海拔 1071 m,年平均气温 5. 4
, 7 月温度最高
36. 9
, 1 月温度最低- 33
。年均降水量 400
mm, 无霜期 120 d左右,土壤属暗栗钙土, 沙壤质肥
力中等, 土层深厚, 有机质含量 1. 34% , 碱解氮
31. 25 mg
kg - 1 ,速效磷为 16. 13 mg
kg- 1 , 速效
钾146. 25 mg
kg- 1 ; 田间最大持水量 22. 5% , pH
值 7. 7, 地下水位较高, 具有灌溉条件。
1. 2
试验材料
供试材料为 2003年从山西省农科院引入呼和
浩特地区,并经过多年引种驯化的菊苣材料。
1. 3
试验设计
2006年春在呼和浩特市园艺中心试验地将菊
苣种子条播,行距 50 cm ,小区面积 2 m
5 m ,播种
量 2. 2 kg/ hm2。播种前灌足底水, 出苗后及时除杂
草,待苗长出 4片叶子时间苗, 苗距定为 30 cm。播
后第 2年 4月中旬返青, 返青后进行补苗保证每小
区的苗数定植 40株。5月中旬进行施肥处理, 采用
一般大田栽培管理。
试验设计采用 3 因素 4水平的正交试验设计
(表 1) , 试验共计 16个处理,每处理 3次重复, 总共
48个小区,各小区采用随机区组排列。试验设计中
的 N、P、K用量见表 2。
表 1
正交试验设计表
Table 1
Or thogonal exper iment al design
N ( kg
hm- 2) P ( kg
hm- 2) K ( kg
hm - 2)
1 0 0 0
2 0 30 25
3 0 60 50
4 0 90 75
5 30 0 25
6 30 30 50
7 30 60 75
8 30 90 0
9 60 0 50
10 60 30 75
11 60 60 0
12 60 90 25
13 90 0 75
14 90 30 0
15 90 60 25
16 90 90 50
1. 4
试验研究方法
1. 4. 1
种子产量及产量构成因子的测定
在菊苣
开花期到种子成熟测产收获前, 田间分别测定各小
区的产量因子。在盛花期, 每小区随机选取 3株挂
表 2
正交试验因素水平
T able 2
Facto rs and levels o f or tho gonal exper iment
水平
Level
尿素
U rea
( kg
hm - 2)
过磷酸钙
Calcium superph osphate
( kg
hm- 2)
硫酸钾
Potas sium sul fate
( kg
hm- 2)
1 0 0 0
2 65 125 36
3 130 250 72
4 195 375 108


注:尿素含 N: 46% ,磷酸钙含 P2O5 : 12% ,硫酸钾含K 2O: 35%
Note: N content in u rea: 46% ; P2O 5 content in calcium super-
phosp hate: 12% ; K 2O content in potass ium sulfate: 35%
牌标记,统计株高 X1、每株生殖枝数 X2、每株花序
数 X3 ;随机选取 50 个花序统计每花序的小花数
X4。在完熟期, 每小区随机选取 50个花序统计每
花序的种子数 X 5 ; 80%种子变褐时进行单株收获,
自然风干后,用百分之一天平称单株种子产量 Y;以
100粒种子为一个样本, 样本容量取 10,用万分之一
天平进行千粒重 X6 称重。
1. 4. 2
试验数据采用 SAS 9. 0 [ 18, 19]和 Excel 2003
软件统计分析。
2
结果与分析
2. 1
种子产量因子的测定结果及初步分析
表 3为 144个样本 7个产量性状的测定及初步
分析结果,菊苣平均株高 X1 为 153. 29 cm, 每株平
均生殖枝数 X 2 为 5. 09 个, 每株平均花序数 X 3 为
1644. 5个,每花序平均小花数 X 4 为 17. 75朵, 每花
序平均结实种子数 X 5 为 16. 41粒, 平均千粒重 X6
为 1. 39 g,平均单株种子产量 X7 为 29. 05 g。7个
产量性状变异系数的变幅为 4. 36~ 38. 79%, 各性
状变异系数大小顺序依次为:每株花序数 X3 > 每株
生殖枝数X 2> 单株种子产量 X7> 株高 X1 > 每花序
的种子数 X5> 千粒重 X6> 每花序的小花数 X4。
2. 2
相关分析
对菊苣的 6个种子产量构成因子和种子产量做
Pearson相关分析(表 4)可知,菊苣的单株种子产量
X7 与每株生殖枝数 X2、每株花序数 X3、及千粒重
X6 之间存在极显著相关( P< 0. 01) ; 每株生殖枝数
与株高存在极显著相关( P< 0. 01) ; 每株花序数同
时与株高和每株生殖枝数之间存在极显著相关( P
< 0. 01)。菊苣的 6 个产量因子与单株种子产量的
相关系数大小顺序为: 每株生殖枝数 X2> 每株花序
数 X3 > 千粒重 X 6> 株高 X 1> 每花序种子数 X5 >
每花序小花数 X4。
406
第 3期 伏兵哲等:菊苣种子产量构成因子与产量的关联性分析
表 3
种子产量因子及产量的统计分析
Table 3
Statistic analy sis of seed y ield and it s com ponent factor s
变量
Variable
样本数
Sample number
均值
Mean
标准差
SD
最小值
Min.
最大值
Max.
极差
Range
方差
Var.
变异系
数 CV
t 值
t value
x1 144 153. 29 11. 78 127. 83 173. 33 45. 50 138. 81 7. 69 52. 04
x2 144 5. 09 1. 47 3. 00 7. 80 4. 80 2. 17 28. 92 13. 83
x3 144 1644. 50 637. 90 698. 00 3012. 00 2314. 00 406920. 70 38. 79 10. 31
x4 144 17. 75 0. 77 17. 00 19. 00 2. 00 0. 60 4. 36 91. 66
x5 144 16. 41 1. 05 14. 70 18. 50 3. 80 1. 097 6. 38 62. 67
x6 144 1. 39 0. 08 1. 27 1. 52 0. 24 0. 007 5. 90 67. 76
x7 144 29. 05 8. 25 15. 14 49. 28 34. 14 68. 080 28. 40 14. 08
表 4
种子产量因子与种子产量相关分析
Table 4
Pearson cor relation coefficients of seed yield and its component factor s
因子 Factor X 1 X 2 X3 X4 X 5 X6 X7
X1 1. 00000 0. 37311*** 0. 36740*** 0. 12671 0. 13030 0. 10779 0. 11941
X2 1. 00000 0. 66313*** - 0. 03130 0. 19296 0. 06930 0. 49274***
X3 1. 00000 0. 02857 0. 12290 0. 09808 0. 43672***
X4 1. 00000 0. 15743 0. 05690 - 0. 06517
X5 1. 00000 0. 03415 0. 11118
X6 1. 00000 0. 27225**
X7 1. 00000


注: Note: *** : P< 0. 001; ** ; P< 0. 01; * : P < 0. 05
2. 3
通径分析
通径分析能够有效地揭示相关变量间原因性状
对结果性状的直接作用和间接作用,从而直接比较
各原因因素的相对重要性。为了向一个有效的选择
程序提供一个种子产量构成因子组成成分的清晰图
示,就必须知道有关各个因子对其产生的直接和间
接的效应量并以此来加强观察值的相关性分析[ 17]。


根据通径分析原理[ 20, 21] , 计算每一产量因子对
种子产量的直接作用和间接作用(表 5)。6个产量
因子对菊苣种子产量影响的直接通径系数大小顺序
为:每株生殖枝数 X2 > 千粒重 X6 > 每株花序数 X3
> 每花序种子数 X5 > 每花序小花数 X4 > 株高 X 1 ,
其中每株生殖枝数 X2、每株花序数 X3 和千粒重 X6
对种子产量的直接影响作用比较大,这与相关分析
中 3个因素与种子产量成极显著相关的结果一致。
通过间接作用分析,通过 X 2 的间接作用最大, 其次
是通过 X3 的间接作用,其他间接作用均较小; 并且
所有因子通过 X1 对产量都产生负间接作用。
2. 4
回归分析
为了解和预测菊苣种子的产量,对单株种子产
量 Y、株高 X1、每株生殖枝数 X2、每株花序数 X 3、每
花序小花数 X4、每花序种子数 X5和千粒重 X6共 7
个因子进行逐步回归分析, 采用 ST EPWISE(逐步
法)法建立预测单株种子产量模型。单株种子产量
( Y)是因变量, 其余 6个变量是自变量。逐步回归
法第 1步将自变量 X2 加到模型中。这时留在模型
中的自变量满足停留允许水平 0. 15;第 2步将自变
量 X6 加到模型中满足进入允许水平 0. 15; 第 3步
将自变量 X3 加到模型中满足进入允许水平0. 15,
其余的所有自变量不满足进入允许水平0. 15,因此,
筛选过程结束。从上述分析结果可知, 每株生殖枝
数 X2、每株花序数 X3 和千粒重 X6 对菊苣单株种子
产量 Y具有显著影响, 回归模型为: Y = - 13. 8887
+ 1. 73862X 2 + 0. 00241X3 + 21. 7579X6。因此, 在
菊苣种子产量的各个构成因子中, 每株生殖枝数
X2、每株花序数 X3 和千粒重 X6 是影响种子产量的
主要因素。
表 5
种子产量因子与种子产量通径分析
Table 5
Path coefficients betw een seed yield and its component factor s
因子
Factor
相关系数
C or relat ion
coef ficient
直接通径系数
Direct path
coeff icient
间接通径系数 In direct path coef ficient
X1-Y X 2-Y X 3-Y X4-Y X5-Y X6-Y
X1 0. 1194 -0. 1193 0. 1405 0. 0750 - 0. 0080 0. 0039 0. 0273
X2 0. 4927 0. 3765 - 0. 0445 0. 1353 0. 0020 0. 0039 0. 0273
X3 0. 4367 0. 2041 - 0. 0438 0. 2497 - 0. 0018 0. 0037 0. 0249
X4 - 0. 0652 - 0. 0633 - 0. 0151 - 0. 0118 0. 0058 0. 0048 0. 0144
X5 0. 1112 0. 0303 - 0. 0155 0. 0727 0. 0251 - 0. 0100 0. 0087
X6 0. 2723 0. 2535 - 0. 0248 0. 0261 0. 0200 - 0. 0036 0. 0010


注:总通径系数: Ryx1x2 x3 x4x5 x6 = 0. 583;剩余通径系数 R e= 0. 66
Note: T otal path coef ficient : Ryx1 x2 x3x4 x5 x6= 0. 583; Remaining path coeff icient : R e= 0. 66
407
草
地
学
报 第 18卷
表 6
种子产量因子逐步回归分析
Table 6
Stepw ise reg ression analy sis of the
component fact ors o f seed yield
变量
Variable
参数估算
Parameter
est imate
标准误
Standard
error
第二类平
方和
T ype
SS
F 值
F valu e
P值
P valu e
Intercept - 13. 8887 11. 4362 228. 699 7. 47 0. 0077
X2 1. 7386 0. 5548 1523. 014 9. 82 0. 0023
X3 0. 0024 0. 0016 356. 066 8. 30 0. 0031
X6 21. 7579 8. 1882 1094. 865 7. 06 0. 0093
3
讨论
种子产量构成因子是指形成产量的各个可计数
的因子,其中每个因子与产量呈一定的系数关系, 所
以种子的产量是由种子产量构成因子决定的, 而各
构成因子又受环境因素的影响[ 10]。通过对种子产
量构成因子以及影响种子产量构成因子的环境因素
等分析研究,可找出促进和限制种子增产的因子, 为
今后生产中提高种子产量提供理论依据。本研究采
用不同水平施肥措施(多区组多因素正交试验设计
方案)改变土壤环境条件,并通过大样本取样探讨了
菊苣种子产量及其构成因子的变化,发现在不同的
栽培措施下每株生殖枝数、每株花序数和种子产量
是变异较大的因子,每花序种子数和种子千粒重是
变异较小的因子。这与韩永芬等人[ 21] 的研究结论
一致,即菊苣在不同栽培处理之间单株有效分枝数、
有效花序数和单株种子产量 3个因子变化较大, 存
在显著差异;而每花序种子数和千粒重变化不大, 不
存在显著差异[ 21] 。另据房震等[ 10] 报道,菊苣在不同
的栽培措施条件下,每生殖枝种子数是变异较大的
因子,千粒重是稳定因子,变异较小。
各种子产量构成因子与种子产量的相关性和贡
献不同。韩永芬等人[ 21] 认为有效分枝数和有效花
序数对种子产量的影响较大, 有效分枝数多和有效
花序数多, 种子产量较高; 反之, 种子产量则低。本
研究相关、通径和回归分析的结果基本上与韩永芬
等人的研究结果相似,即菊苣每株生殖枝数、每株花
序数和千粒重3个因子是影响种子产量的主要因素。
总之,菊苣每株生殖枝数和每株花序数容易受
栽培环境条件的影响,所以在制定菊苣种子高产、丰
产技术措施时, 应将提高这 2 个因子的相关措施作
为关键技术。千粒重虽然对种子产量的影响较大,
但是它对栽培条件改变的反应并不明显, 故不能将
增加千粒重的相关技术措施作为提高种子产量的主
攻方向。
菊苣为无限花序, 且花期较长一般持续 2个多
月,当花序下部种子成熟时上部仍有小花开放;这种
长花期、种子成熟期不一,且种子成熟后容易脱落的
性状也是影响种子产量的一个主要因素。因此, 确
定适宜的种子收获时间, 培育种子成熟一致性的品
种均有助于提高菊苣的种子产量。
4
结论
4. 1
菊苣种子产量及产量构成因子中花序数、生殖
枝数和种子产量主要受水肥条件控制;而株高、每花
序的种子数、每花序小花数和千粒重受水肥条件影
响不大。
4. 2
通过相关分析、通径分析和回归分析结果表
明,菊苣每株生殖枝数、每株花序数和千粒重是影响
菊苣种子产量的主要因素。种子产量回归模型为:
Y= - 13. 8887+ 1. 73862X2+ 0. 00241X3+ 21. 7579X6。
4. 3
菊苣种子生产中, 增产、丰产的关键技术措施
在于增加每株生殖枝数和每株花序数。
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李
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