小麦叠氮化钠诱变群体产量及相关性状遗传特性分析

以含有72个品系的沧麦6005叠氮化钠诱变群体为试验材料,调查该群体的产量、千粒质量、穗粒数等产量相关农艺性状,分析该群体农艺性状的遗传多样性及相关性,并估计其遗传参数。结果表明,每穗小穗数的遗传多样性指数最高,为1.444 1,其后依次是穗粒数亩穗数千粒质量产量穗长,穗粒数的变异系数最大,为16.08%,每穗小穗数变异系数最小,为6.54%。简单相关分析结果表明,穗粒数、千粒质量、产量与株高均极显著正相关;产量和穗粒数、千粒质量之间极显著正相关。偏相关分析结果表明,产量和株高、亩穗数、千粒质量之间显著或极显著正相关。穗粒数、株高和产量的选择潜力较大,更有可能从该群体中选出偏离平均数大的家系类型。     

彩粒小麦新品系主要农艺性状与产量的相关性分析

以22个彩粒小麦新品系为试材,测定株高、穗长等13个农艺性状,分析影响彩粒小麦产量的主要农艺性状,并明确性状间的相关性,为彩粒小麦的高产育种提供选择依据。结果表明,单株分蘖数、单株生物产量、穗粒质量、穗粒数、每小穗粒数、单株籽粒产量的变异系数较大;影响彩粒小麦特征特性的主要农艺性状包括株高、单株分蘖数、单株生物产量、穗质量、穗粒数、穗粒质量、每穗小穗数、单株籽粒产量;22个彩粒小麦新品系共聚为三类,其中,第III类包括CW18-11、CW18-16共2个品系,表现突出的性状是株高、单株生物产量、穗质量、穗粒数、穗粒质量、每穗小穗数及单株籽粒产量;单株生物产量、穗质量、穗粒质量与单株籽粒产量显著相关,株高、穗粒数与单株籽粒产量间也存在较大的相关性。在彩粒小麦高产育种的早期世代,应注重对与籽粒产量相关性大的性状进行考察与选择。     

旱作雨养条件下小麦农艺性状与产量及抗旱性的关系

为挖掘旱地小麦育种中可选择的表型性状,以小麦重组自交系群体(长6878×长4738)F3的220个株系为试验材料,在旱作雨养(drought stress,DS)和正常灌溉(well-watered,WW)2种条件下种植,在旱作雨养条件下测量成株期株高、穗长、每穗小穗数、不育小穗数、穗粒数、分蘖数、千粒质量和小区产量,正常灌溉条件下测量其小区产量,计算抗旱指数,并分析农艺性状与旱作产量、抗旱指数的相关性。结果表明,群体各性状指数表型变异广泛,由大到小依次为抗旱指数>不育小穗数>干旱产量>灌溉产量>分蘖数>穗粒数>穗长>千粒质量>株高>每穗小穗数;旱作雨养条件下的产量与株高、千粒质量、每穗小穗数、穗粒数呈极显著正相关关系,相关系数分别为0.358,0.331,0.169,0.211,与分蘖数呈显著负相关,相关系数为-0.148;旱作雨养条件下株高与千粒质量、穗长、不育小穗数、抗旱指数呈显著或极显著正相关,相关系数分别为0.331,0.193,0.138,0.242;旱作雨养条件下分蘖数与产量、千粒质量、穗长、每穗小穗数、穗粒数呈显著或极显著负相关,相关系数分别为-0.148,-0.155,-0.157,-0.242,-0.326;抗旱指数与株高、千粒质量、每穗小穗数、分蘖数呈显著或极显著相关性,相关系数分别为0.242,0.306,0.141,-0.212。表明旱作条件下的株高、千粒质量、穗粒数、每穗小穗数在一定程度上能反映品种的抗旱性,可以作为旱地小麦品种选育的表型指标;旱作条件下分蘖过多会影响小麦穗部性状的发育,降低穗粒数和千粒质量,在旱地品种选育中,应选择分蘖力中等、成穗率高的品种;旱作条件下品种的抗旱性对最终产量的形成至关重要,在旱地品种选育和推广中应选择旱作丰产性好的品种。     

冬播春性小麦产量相关性状与抗旱性的关系研究

为明确春小麦产量相关性状与抗旱性的关系,以CIMMYT提供的28份春小麦品系为试材,在雨养及灌溉条件下,对主穗小穗数、穗粒数、不孕小穗数、千粒重、收获指数和小区产量等性状进行考察,分析春小麦主要产量相关性状的遗传力,评价春小麦品系的抗旱性,用GGE双标图对产量相关性状与抗旱性的遗传相关进行分析。结果表明:春小麦的抗旱性与多种产量性状相关;2种水分条件下主穗小穗数、穗粒数、千粒重和小区产量的遗传力较大(42.79%~78.87%)。不同水分条件下主要产量相关性状与抗旱性的遗传相关程度存在差异。通过对产量相关性状的遗传相关系数及遗传力进行联合分析,可以看出在雨养条件下主穗小穗数、穗粒数和小区产量对春小麦抗旱性的选择效率较高,在春小麦抗旱育种中应当注重对这些产量相关性状进行考察及选择。     

小麦抗赤霉病性与产量性状的相关分析

对1975、1976、1979和1984年小麦品种资源进行了抗赤霉病性与产量性状的简单相关分析,并对1984、1985年小麦中抗—抗赤霉病品种(系)进行了表型相关、遗传相关和环境相关分析。小麦抗赤霉病性与株高、每穗粒数、穗中部最大小穗粒数表现正相关;与穗长关系不密切;与每穗小穗数和单株有效穗数没有相关;与小穗密度及千粒重的相关性较复杂,表现为正相关或负相关。小麦抗赤霉病新品种(系)的丰产性状已有改进,植株高度明显降低,每穗粒数和千粒重有所提高。     

春小麦主要农艺性状与单株产量的相关及通径分析

以20份春小麦为试验材料,对农艺性状和单株产量进行相关性分析、回归分析和通径分析。结果表明,各农艺性状与单株产量的相关程度依次为:生物产量(0.91)>穗粒质量(0.49)>千粒质量(0.41)>穗粒数(0.25)>每穗小穗数(0.11)和每穗有效小穗数(0.11);主要农艺性状对单株产量的决定系数依次为:生物产量(0.980 4)、每穗有效小穗数(0.070 5)、穗粒质量(0.038 92)、千粒质量(0.025 79),表明农艺性状之间具有明显的制约关系。多元回归方程为:y=40.22+0.52x1-3.11x3+0.45x5-0.37x6,决定系数为0.906 6,相关指数为0.770 7。     

云麦52产量与产量相关性状的相关分析和通径分析

[目的]优质、高产、多抗小麦新品种云麦52的产量与产量相关性状的相关性和明确云麦52的各产量相关性状对其产量的贡献大小.[方法]利用2005～2007年度云南省小麦品种区域试验数据进行相关分析和通径分析.[结果]相关分析表明:云麦52的产量与小穗数、最高茎蘖数和穗粒数与产量极显著正相关(r=0.726**、0.717**和0.695**),千粒重与产量显著正相关(r=0.491*),退化小穗数与产量显著负相关(r=-0.451*),与基本苗、有效穗和成穗率相关性不显著;而偏相关分析表明云麦52的产量仅与小穗数成极显著正相关(R=0.711**)和千粒重成显著正相关(R=0.641*),其余6个性状相关均不显著.通径分析表明:小穗数(P=0.595)、最高茎蘖数(P=0.462)、千粒重(P=0.263)对云麦52产量的贡献较大.[结论]在优质、高产、多抗小麦新品种云麦52的推广应用中,云麦52在分蘖期和拔节期增加肥水的供应保证其大穗和高分蘖力的特性以及高千粒重,同时协调发展其他产量相关性状有利于云麦52产量的提高.     

新质源(CMS-FA)杂交稻产量相关性状的相关性分析

以新质源(CMS-FA)杂交稻遗传系统的5个不育系和5个恢复系进行不完全双列杂交,采用加性一显性遗传模型和MINQUE (1)法,对新质源(CMS-FA)杂交稻产量相关性状进行多种相关分析.结果表明,新质源(CMS-FA)杂交稻产量相关性状间的相关性为;株高与结实率,剑叶长与生育期、结实率,生育期与每穗实粒数,结实率与千粒重,千粒重与单株产量等性状之间的遗传相关以基因的加性正相关为主;单株穗数与株高、剑叶长、每穗总粒数、每穗实粒数、结实率,千粒重与每穗总粒数等性状之间的遗传相关以基因的加性负相关为主.株高与穗长、剑叶长、每穗总粒数、千粒重,穗长与每穗总粒数,每穗实粒数、单株产量等性状之间具有显著或极显著的显性相关.利用加性相关为主的性状进行间接选择可取得较好的育种效果.     

长江下游地区小麦高产品种产量性状遗传及相关的研究

对长江下游地区小麦高产品种产量性状的遗传及相关进行了连续两年的试验研究。试验是在南京农学院院内试验地上进行的,按随机区组设计。1980—1981年供试品种6个,四次重复;1981—1982年供试品种8个,三次重复。对所取得的各性状的观测数据进行了统计分析。分析结果表明:植株高度、每穗小穗数和千粒重的广义遗传力较高;每穗粒数、单株穗数和每小穗粒数次之;单株和每穗粒重、单位面积穗数、粒数及籽粒产量则较低。千粒重、单株穗数和每穗粒数的遗传变异系数和相对遗传进度都较大,每穗小穗数、单株粒重、每小穗粒数和产量的都较小。所研究的各性状的遗传相关系数都接近或稍大于表型相关系数,而产量与所有其它性状的相关都不显著,产量因素之间都表现为负相关。但通径系数分析表明:除了穗数在一年的试验中对产量呈负向直接效应外,其它产量因素在两年中均呈正向直接效应。选择指数的计算结果表明:按选择指数选择大都比单一性状选择产量的效果为好,权衡得失,以包括产量、千粒重及穗数或粒数组成的三性状的指数的效果较好而简易。整个试验结果表明:在长江下游地区,在现有高产品种类型的基础上,选育具有更高产量潜力的新品种,似乎应着重提高粒数,适当兼顾粒重,而粒数又以单位面积粒数为指标较适宜。穗数似乎存在较     

小麦新品种农艺性状与产量的相关及通径分析

利用2006～2007年度区域试验湖北武昌点的34个小麦新品种(系),对其产量及其相关的10个农艺性状进行了相关和通径分析.结果表明,参试小麦新品种(系)各性状值方差分析均达到极显著水平:产量与旗叶面积、旗叶长、穗粒数和旗叶宽相关极显著,其他各农艺性状间也存在着许多极显著相关性:通径分析表明,穗粒重、穗粒数和千粒重对产量的直接贡献最大.但三者在相互制约的同时.也是其他性状影响产量的主要因素.相关和通径分析一致表明,穗粒数是当前影响小麦高产育种的主要因素,通过适当增大旗叶性状来减少不孕小穗和小花数可增加穗粒数,是提高小麦产量水平的主要途径.     

Grain Yield Mapping: Yield Sensing,Yield Reconstruction,and Errors

Research findings are reviewed focusing on yield sensing methods, yield reconstruction, mapping, and errors. Yield sensing methods were explained and yield mapping process was briefly introduced. Grain flow through different combines was explained and the effects of combine dynamics on yield measurement accuracy were discussed. Other errors caused by various sensors that are utilized by a yield monitor were included. It was concluded that with proper installation, calibration, and operation of yield monitors, sufficient accuracy can be achieved in yield measurements to make site-specific decisions. Nevertheless, attention must be paid when interpreting yield maps since yield measurement accuracy can vary depending upon the measurement principle, combine grain flow model, size of management area chosen, and the operator's capabilities and carefulness in following instructions to obtain the best accuracy possible under varying field operating conditions. Some of the errors can be filtered out by careful analysis of the raw yield (or flow rate) data provided by yield monitors. Researchers have focused on crop flow models to improve yield reconstruction process. A yield reconstruction algorithm that effectively handles non-linear combine dynamics has not been developed by researchers yet. More efforts towards yield reconstruction should be encouraged.     

Frequency Analysis of Yield for Delineating Yield Response Zones

The yield in any given field or management zone is a product of interaction between many soil properties and production inputs. Therefore, multi-year yield maps may give better insight into determining potential management zones. This research was conducted to develop a methodology to delineate yield response zones by using two-state frequency analysis conducted on yield maps for 3 years on two commercial corn fields near Wiggins, Colorado. A zone was identified by the number of years that yield was equal and greater than the average yield in a given year. Classes producing statistically similar yield were combined resulting in three potential yield zones. Results indicated that the variability of yield over time and space could successfully be assessed at the same time without the drawbacks of averaging data from different years. Frequency analysis of multi-year yield data could be an effective way to establish yield response zones. Seventeen percent of the field #1 consistently produced lower yield than the mean while 43 of the field produced yield over the mean. Corresponding values for field #2 were 6% and 42%.The remainder of the fields produced fluctuating yields between years. These spatially and temporally sound yield response maps could be used to identify the yield-limiting factors in zones where yield is either low or fluctuating. Yield response maps could also be helpful to delineate potential management zones with the help of resource zones such as electrical conductivity and soil maps, along with the directed soil sampling results.     

江麦23丰产稳产性及产量构成因素分析

根据江苏省2013—2017年淮北小麦品种试验4年汇总数据,分析了江麦23的丰产性、稳产性、适应性及产量构成要素。结果表明,江麦23是一个具有良好的丰产性(较对照淮麦20增产3.13%～5.79%)、稳产性(3年高稳系数HSC高于对照)、适应能力较强(4年适应度高于对照)的小麦新品种,适宜在淮北地区推广种植。此外,产量构成三要素分析表明千粒重对产量的直接作用最大,其次是穗数,穗粒数对产量的直接作用最小。因此,在稳定穗粒数的前提下,提高千粒重和增加有效穗数是提高江麦23产量的关键。     

密度对玉米产量（＞15 000 kg•hm-2）及其产量构成因子的影响

【目的】研究密度对高产玉米（＞15 000 kg•hm-2）产量及其构成因子的影响,揭示高产玉米产量形成机制,为玉米持续稳定高产提供依据。【方法】连续两年在新疆和宁夏高产玉米区,以郑单958为试材,以1.5万株/hm2为一个密度梯度,设置从1.5万株/hm2至18万株/hm2不同密度处理,充分满足水肥需求,进行高产栽培实践,在实现高产基础之上分析其产量及产量构成因子特征。【结果】两年多点共68个处理,最低和最高单产分别为7 675.5和20 503.5 kg•hm-2,其中有47个处理达到15 000 kg•hm-2以上的产量;对产量构成特征的分析表明,要达到15 000 kg•hm-2以上的高产,最低、最高密度分别为5.25万株/hm2和16.28万株/hm2;最低、最高收获穗数分别为6.66万穗/hm2和13.84万穗/hm2;最低、最高穗粒数分别为365和657粒;最低、最高千粒重分别为237和404 g。【结论】密度与单产呈抛物线关系,以10.5万株/hm2密度处理单产最高;随着产量的提高,种植密度、单位面积穗数、穗粒数和千粒重表现出最适值范围变窄的趋势。随种植密度增加,单位面积穗数呈增加趋势,穗粒数和千粒重呈下降趋势,而单位面积粒数呈增加并趋于不变趋势。     

高产、稳产小麦新品种——邢麦6号

介绍了刑麦6号小麦品种的特征特性、生物学特性、产量表现、适宜区域和栽培技术要点。     

水稻产量构成因素与产量的分析

通过对辽宁省14个水稻栽培品种的产量与产量构成因素进行相关分析、通径分析和多元回归分析。结果表明:.每穗粒数、结实率、千粒重与产量均呈正相关,而穴穗数与产量成负相关。除穴穗数以外,其它任何性状的提高都将不同程度地促进产量增加;4个因素与产量的偏相关系数均为正值。通径分析表明:四个产量构成因素与产量的直接通径系数均为正值,其中穗粒数对产量的直接效应最大(2.2387),其次是穴穗数(1.4853)。但穴穗数通过穗粒数对产量的间接负向效应较大。所以通径分析能够较客观的反映各因素对产量影响的大小。因此在今后的高产水稻新品种的选育中,应注重穗粒数的选择,同时保证一定的结实率和千粒重,穴穗数可以适当放宽。     

芝麻产量性状与产量的灰色关联度分析

对芝麻9个品种9个数量性状与产量灰色关联度分析结果表明,产量与各产量性状的关联度大小顺序为:单株蒴果数》每蒴粒数>千粒重>始蒴高度>株高>全生育期>分枝数>空稍高度。芝麻产量主要取决于与其关联度较高的单株蒴果数、每蒴粒数、千粒重等性状。     

利用灰色关联度评价玉米新组合产量与产量构成因子的关系

通过对11个杂交组合的产量和8个产量因素进行灰色关联分析,以明确玉米产量和产量构成因素之间的关系。结果表明:影响产量的8个因素中,其大小顺序为出籽率>穗长>行粒数>穗位高>株高>穗粗>穗行数>百粒重。     

小麦5个产量性状与产量的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析法,对小麦9个组合的5个主要数量性状与籽粒产量进行分析.结果表明:小麦的产量与各产量性状关联度的大小顺序为穗数＞生育期＞穗粒数＞株高＞千粒重.     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。