摘 要：【目的】选用大田玉米杂交种，研究耐低温能力，筛选关键鉴定指标及耐低温能力强的杂交种，为玉米精准早播提供品种及评价和鉴定耐低温能力提供方法参考。
【方法】选用36份玉米杂交种为试材，在大田环境下，设置1个常温和2个低温试验，调查测定田间低温和常温条件下出苗势、出苗率、出苗指数及平均出苗时间，共获取8个耐低温鉴定指标。应用主成分分析、聚类分析和逐步回归分析等统计方法，筛选耐低温出苗能力评价指标，引入综合得分值评价玉米杂交种耐低温出苗能力。
【结果】随着温度的降低，出苗率、出苗势及出苗指数随之降低，出苗时间随之延长。获得2个综合指标累计贡献率为77.965%，逐步回归分析建立方程并筛选出5个关键指标可以决定综合得分D值的大部分变异，最后基于D值聚类分析，将36个杂交种分为4类，筛选出耐低温出苗能力强的品种有6份。
【结论】筛选出可推广种植的耐低温能力强的杂交种6个，分别是航研58、和育187、新引KWS9384、新引KWS3376、华美1号、丰田14；筛选出常温出苗势、低温出苗势、低温出苗率、常温出苗指数和低温出苗指数5个关键指标，可用于玉米杂交种耐低温出苗能力的高效预测评价。
关键词：玉米；杂交种；耐低温出苗；关键指标；综合得分
中图分类号：S512 ""文献标志码：A ""文章编号：1001-4330（2025）01-0110-08
收稿日期（Received）：
2024-06-21
基金项目：
新疆维吾尔自治区重点研发计划项目（2022B02001-4）; 国家重点研发计划项目（2021YFD1200703）;新疆农业科学院青年科技骨干创新能力培养项目（xjnkq-2020010）
作者简介：
张磊（1992-） ，男， 甘肃张掖人，助理研究员，硕士，研究方向为粮食作物抗逆，（E-mail）125006221@qq. com
通信作者：
刘成（1968 - ），女，甘肃酒泉人，研究员，博士，硕士生导师，研究方向为粮食作物抗逆，（E-mail）liuchengxj@126.com
0 引 言
【研究意义】低温胁迫是影响玉米种子萌发、出苗和生长发育的主要非生物胁迫之一。玉米作为温度敏感型作物，其最宜生长温度为 25～28℃，最低温度为 5～18℃［1］。新疆北疆玉米主产区早春温度偏低，地温回升缓慢，早春播种易受低温影响，严重抑制种子萌发和幼苗生长［2］。近年来，随着玉米机械化水平的逐渐提高，大面积生产中对种子质量、齐苗壮苗提出了更高的要求，而全苗、齐苗壮苗的前提是种子快速萌发 ［3］。因此，选择耐低温能力较强的玉米品种适时早播，可以减小低温伤害，进而提高单产。【前人研究进展】低温会导致玉米出苗率下降、幼苗生长缓慢、生育期延迟，导致产量下降［4-5］。马延华等［6］研究表明，低温除了严重影响玉米种子的发芽时间，还会对发芽势、发芽指数也有一定的影响。Zhang等［7］研究发现，低温胁迫不仅降低了玉米种子出苗率和幼苗活力，而且增加了土壤细菌致病感染的机会，严重降低了玉米产量。李波等［8］研究表明，不同玉米自交系在苗期极易受低温危害，低温条件下玉米幼苗耐低温能力存在差异。【本研究切入点】近年来，新疆北疆春玉米区气候灾害多发，播种出苗期“倒春寒”等低温灾害严重，极易造成烂种烂苗、出苗不一致的情况，影响单产提升。选择合适的玉米杂交种提早播种对于生产是非常有必要的，迫切需要开展玉米杂交种大田耐低温研究。【拟解决的关键问题】在大田环境下设置1个常温处理试验（T1）、2个低温处理试验（T2、T3），选用36份玉米杂交种为材料，测定8项耐低温出苗相关指标，应用主成分分析、聚类分析和逐步回归法等统计方法，引入综合得分值开展玉米品种耐低温能力综合评价，筛选耐低温玉米杂交种和耐低温鉴定指标，为评价和筛选耐低温杂交种提供方法参考。
1 材料与方法
1.1 材 料
试验于2022～2023年在新疆农业科学院粮食作物研究所额敏小麦育种家基地大田种植。供试材料共计36份，2022年和2023年收集新疆市场上销售的玉米杂交种。表1
1.2 方 法
1.2.1 试验设计
试验设计3个处理，每个处理3次重复，每个品种4行区，行长5 m，株距0.25 m，每行21株，行距0.55 m，分别设1个适温处理，2个低温处理，适温条件下（T1）：2023年大田适温条件下5月19日覆膜播种出苗，播种后第4 d开始统计田间出苗，直至全部出苗；2022年低温条件下（T2）：2022年大田低温条件下4月10日不覆膜播种出苗，播种后第7 d开始统计田间出苗，之后隔3 d统计1次出苗数，直至全部出苗；2023年大田低温条件下（T3）：4月10日不覆膜播种出苗，播种后第16 d开始统计田间出苗，之后每隔3 d统计1次出苗数，直至全部出苗；
1.2.2 测定指标
出苗势（%）=出苗数/试验总种子量 ×100% （T1下统计第5 d出苗数，T2下统计第10 d出苗数，T3下统计第22 d出苗数）。
出苗率（%）=最终出苗数/试验总种子量 ×100%。
出苗指数=∑（每天出苗数/出苗天数）。
平均出苗时间=∑（第n d新出苗数×n）/∑第n d新出苗数。
低温综合性状值=（T2测定值+T3测定值）/2。
1.3 数据处理
采用Excel2016软件进行数据统计处理，每个指标的测定值均为平均值，计算综合得分D值。
X（μ）=X-XminXmax-Xmin. （1）
Wj=Pjnj=1Pj. （2）
D=nj=1［X（μ）×Wj］.（3）
式中，X为某一指标的测定值，Xmax为该指标的最大值，Xmin为最小值，再将各个测定指标的隶属值累加，求总平均值。Wj为第j个性状指标在综合指标中的权重，Pj为第j个公因子的贡献率。
采用Excel 2016和SPSS 24.0完成主成分分析、聚类分析和逐步回归分析，利用GraphPad Prism 8.0软件绘制直方图。
2 结果与分析
2.1 不同处理下气温基本信息
研究表明，T1处理下整个出苗期平均温度20.15℃，覆膜播种保温保湿，地下5 cm平均温度25.8℃；T2处理下整个出苗期平均温度12.7℃，地下5 cm平均温度12.4℃；T3处理下整个出苗期平均温度11.8℃，地下5 cm平均温度13.4℃。T1处理下大气平均温度/地下5 cm温度为20/25℃，可代表玉米常温条件下出苗情况；T2、T3处理下整个出苗期平均温度在10℃以上，均为适墒播种，无其他自然因素影响，开展玉米耐低温能力鉴定评价试验结果较为可靠。图1
2.2 不同温度处理对玉米杂交种出苗指标的影响
研究表明，T1处理下出苗势、出苗率最高，分别为66%、96%；T2和T3处理下出苗势、出苗率比较来看，T2处理下温度对于出苗更有利，出苗势、出苗率分别为36%、92%；T3处理下出苗势、出苗率最低，分别为27%、86%。图2
T1、T2、T3处理下出苗时间分别为9.03、18.22和35.25 d；平均出苗时间分别为6.21、12.92和26.33 d；出苗指数分别为51.49、15.91和10.97。
田间低温对玉米杂交种出苗存在一定的影响，随着大气温度的降低，出苗率、出苗势呈降低趋势；出苗时间随温度降低呈延长趋势，出苗指数随温度降低呈降低趋势。图3
2.3 主成分贡献率及特征量变化
研究表明，共得到2个主成分因子，特征值分别为3.683、2.554，累计贡献率为77.965%。主成分1（CI1）的贡献率为46.035%，主要与低温条件下出苗势、出苗指数、出苗时间密切相关；主成分2（CI2）的贡献率31.93%，主要与常温条件下出苗势、出苗指数、出苗时间密切相关。将8个出苗指标转化成2个新的综合指标。表2
2.4 综合评价
研究表明，依据计算出玉米品种出苗指标的综合得分D值， D值越大，玉米品种种子耐低温能力越强，反之，耐低温能力越弱。主成分1（CI1）中，航研58值最大，航研58在CI1中耐低温能力最强，主成分2（CI2）中，和育187值最大，和育187在CI2中耐低温能力最强。D值排序前6的品种为航研58、和育187、新引KWS9384、新引KWS3376、华美1号、丰田14，D值范围为1.27～1.81。表3
2.5 聚类分析
研究表明，将36份玉米杂交种分为4类。第I类属于高度耐低温型，有6份杂交种，包括航研58、和育187、新引KWS9384、新引KWS3376、华美1号、丰田14，D值范围为1.27～1.81，占参试杂交种的16.7%；第Ⅱ类属于耐低温型，包括MC618、银科8133等7份杂交种，D值范围为0.75～1.07，占参试杂交种的19.4%；第Ⅲ类属于普通型，包括Q1079、新玉85等18份杂交种，D值范围为0.09～0.64，占参试杂交种的50%；第Ⅳ类属于敏感型，包括美豫36、金和3507等5份杂交种，D值范围为-0.56～-0.22，占参试杂交种的13.9%。图4
除了常温出苗率以外，其他出苗指标在4个类群间均表现显著或极显著差异。第I类杂交种常温条件下出苗指标均显著强于其他3类，第Ⅱ类杂交种低温条件下出苗指标强于其他3类，第Ⅲ类杂交种出苗指标在常温、低温条件下均属于平均水平，第Ⅳ类杂交种在常温、低温条件下均表现出较低水平。因此，在耐低温杂交种选择过程中，应首选其常温条件下出苗能力优的，其次还需兼顾在低温条件下有较好的出苗能力。图5
2.6 逐步回归
研究表明，为筛选玉米杂交种耐低温能力的评价鉴定指标，将综合得分D值作为因变量，8个出苗相关性状值作为自变量，逐步回归分析可得最优回归方程：D= -5.896+0.066X5+0.075X6+1.653X1+0.729X2+0.831X4，式中 X1、X2、X4、X5和X6分别表示常温出苗势、低温出苗势、低温出苗率、常温出苗指数和低温出苗指数。该方程的决定系数 R2=0.997，Plt;0.000 1，5个指标可以决定综合得分D值的大部分变异。用该方程对杂交种综合得分D值进行预测，得到的预测值D与原始值D值相关系数为0.999，因此，此方程可用于玉米杂交种耐低温出苗能力的预测。
3 讨 论
3.1 玉米杂交种大田耐低温鉴定环境选择
10℃是玉米生长发育的生物学温度，但在大田真实环境下，土壤阻力、水气温条件等多重因素影响下，10℃并不能满足玉米出苗的条件，研究中选择新疆北疆4月大气低温环境下开展耐低温能力鉴定试验，2022年和2023年大田试验整个出苗期大气平均温度均高于10℃，因此试验研究中选择的2个低温环境用于鉴定玉米杂交种耐低温能力较为可靠。
3.2 耐低温杂交种综合评价
主成分分析通过数据降维，达到用少数综合变量表示多个变量的目的，能清除品种间固有差异，使研究结果更为准确［9］。系统聚类分析通过将个体逐步整合，明确种间关系远近，指出品种所属类型，得到更简洁、直观的评价结果［10］。近年来，主成分分析结合聚类分析用于作物表型性状的综合评价已广泛应用在各种作物上。在玉米上，麻一博等［11］以 220份玉米自交系为材料，对6个苞叶相关性状进行鉴定，利用主成分分析、聚类分析进行苞叶性状的综合评价，将供试自交系划分为3大
类。在耐低温研究方面，韩登旭等［12］在大田和实验室环境下测定了74份自交系10个耐低温萌发能力相关指标，运用主成分分析等多元统计方法综合评价耐低温能力，筛选出耐低温萌发能力极强自交系 1 份。李波等［8］在实验室环境下测定了91份自交系低温发芽指标，利用隶属函数值对自交系耐低温能力进行评价，筛选出耐低温极强的材料6份。研究对36份玉米杂交种8个低温出苗相关指标进行主成分分析，提取2个主成分因子，累计贡献率为77.965%，利用D值综合评价玉米杂交种耐低温能力。结果表明，航研58、和育187、新引KWS9384、新引KWS3376、华美1号、丰田14得分值排在前列，耐低温出苗能力强。利用D值聚类分析，将36份玉米杂交种分为高度耐低温型、耐低温型、普通型及敏感性4类，第I类杂交种常温条件下出苗指标最优，第Ⅱ类杂交种低温条件下出苗指标最优，因此，在大田耐低温玉米杂交种筛选过程中，应兼顾常温和低温条件下的出苗指标综合选择。
3.3 耐低温出苗指标筛选
选用合适的耐低温评价指标是筛选耐低温品种的关键。依靠单一指标鉴定评价玉米耐低温能力 ［13-14］，评价结果易受环境影响不准确 ［15］。研究通过测定与出苗相关的8个指标，逐步回归分析得到方程D= -5.896+0.066X5+0.075X6+1.653 X1+0.729X2+0.831X4（R2=0.997，Plt;0.000 1），从中筛选出X1（常温出苗势）、X2（低温出苗势）、X4（低温出苗率）、X5（常温出苗指数）和X6（低温出苗指数）5个关键指标，该方程可有效的对玉米杂交种耐低温出苗能力进行准确预测。
4 结 论
随着温度的降低，玉米杂交种出苗势、出苗率和出苗指数随之降低，出苗时间随之延长。通过对36份玉米杂交种8个出苗指标测定，36份玉米杂交种分为4类，第I类是高度耐低温型，包括航研58、和育187、新引KWS9384、新引KWS3376、华美1号、丰田14，6个杂交种可为耐低温能力强的品种选择提供参考。在D值的基础上进一步逐步回归分析，建立了回归方程并筛选出常温出苗势、低温出苗势、低温出苗率、常温出苗指数和低温出苗指数5个关键指标可用于玉米杂交种耐低温出苗能力的高效预测评价。
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Evaluation and screening of low temperature tolerance
index of maize hybrids
ZHANG Lei1， XIE Xiaoqing1， TANG Huaijun1， SUN Shiren1， WANG Zhiyuan2，
HU Jitao1， MAO Shuqi2， XUE Lihua1， SUN Baocheng1， LIU Cheng1
（1." Institute of Grain Crop Research，Xinjiang Acaclemy of Agricaltural Sciences，Urumqi 830091，China;2.Agricultural Technology Extension Center of Emin County，Tacheng District，Emin Xinjiang 834600，China）
Abstract：【Objective】 This study aims to select the field maize hybrids for the identification of low temperature resistance，and the hybrids with strong low temperature resistance in the hope of providing variety reference for accurate early sowing and for evaluation and identification of low temperature resistance.
【Methods】" 36 maize hybrids were selected as test materials.Under the real field environment， one normal temperature test and two low temperature tests were set up to investigate and measure the emergence potential， emergence rate， emergence index and average emergence time under low temperature and normal temperature conditions， and calculate the relative values.A total of 8 identification indexes of low temperature tolerance were obtained.Using the statistical methods of principal component analysis， cluster analysis and stepwise regression analysis， the evaluation indexes of low temperature seedling emergence tolerance were screened， and the comprehensive score was introduced to evaluate the low temperature seedling emergence tolerance of maize hybrids.
【Results】" With the decrease of temperature， the emergence rate， emergence potential and emergence index decreased， and the emergence time increased.Principal component analysis obtained that the cumulative contribution rate of the two comprehensive in dicators was 77.965%.Stepwise regression analysis established an equation and selected five key indicators， which could determine most of the variation of the comprehensive score D value.Finally， based on D-value cluster analysis， 36 hybrid varieties were divided into four categories， and 6 varieties with strong resistance to low temperature emergence were selected.
【Conclusion】" 6 hybrids with strong low temperature tolerance were selected， which were Hangyan 58， Heyu 187， Xinyin KWS9384， Xinyin KWS3376， Huamei 1 and Fengtian 14.Five key indexes， including NEP， LEP， LER， NEI and LEI， were selected for efficient prediction and evaluation of low temperature emergence tolerance of maize hybrids.
Key words：corn; hybrids; low temperature resistant seedling; key index; comprehensive score
Fund projects：Key Scientific R amp; D Program Project of Xinjiang Uygur Autonomous Region （2022B02001-4）; National Key R amp; D Project （2021YFD1200703）; Innovation Ability Training Project for Young Sci-Tech Backbone Talents Sponsored by Xinjiang Academy of Agricultural Sciences
（xjnkq-2020010）
Correspondence author： LIU Cheng（1968-）， female， from Jiuquan， Gansu， Ph.D.， researcher， masters supervisor， research direction： grain crop stress resistance research， （E-mail）liuchengxj@126.com
