黄淮海麦区小麦耐热性分析及其鉴定指标的筛选

李敏，苏慧，李阳阳，李金鹏，李金才，朱玉磊，宋有洪

黄淮海麦区小麦耐热性分析及其鉴定指标的筛选

李敏，苏慧，李阳阳，李金鹏，李金才，朱玉磊，宋有洪

安徽农业大学农学院，合肥 230036

【】分析不同基因型小麦的耐热性，筛选耐热鉴定指标，建立可靠的耐热评价模型，为耐热小麦品种的选育提供理论支撑。以黄淮海麦区大面积推广的20个小麦品种为试验材料，采用田间试验，设置高温（花后第14—20天，连续7 d高温处理）和自然条件2种处理，在灌浆后期测定小麦穗部冠层温度、旗叶叶绿素相对含量（SPAD）、丙二醛（MDA）含量以及超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）和过氧化氢酶（CAT）活性；收获晾干后测定单穗粒重、千粒重和产量。根据高温处理和自然条件生长下各项指标的耐热系数，采用主成分分析、隶属函数法、聚类分析和逐步回归分析方法对小麦耐热性进行综合评价。高温处理下各性状变异幅度为-14.89%—15.09%。通过对9个性状指标的相关分析，发现各指标之间存在显著或极显著相关性。通过主成分分析将9个单项指标转换为3个相互独立的综合指标，其贡献率分别为55.970%、15.530%和12.171%，代表了全部数据83.670%的信息量。利用隶属函数法计算综合耐热评价值（），并对其进行聚类分析，按照耐热性强弱将20个小麦品种划分为3类，第一类耐热型8个品种；第二类中等耐热型7个品种；第三类高温敏感型5个品种。通过逐步回归方程建立了小麦耐热性的评价数学模型：=-4.801+0.8344+2.9137+0.3036+2.9378- 1.4091-0.5243+0.8769（2=0.986），利用建立的最优回归方程预测供试材料的耐热性，预测值（）与值基本一致，表明SOD活性（4）、单穗粒重（7）、CAT活性（6）、千粒重（8）、冠层温度（1）、MDA含量（3）和产量（9）这7个指标可用于小麦耐热性品种的鉴定。……