1、摘要：由于全球性气温上升，夏季高温极端天气频发，热害成为影响我国大豆生产的主要因素之一。河南省漯河市 2019 年 69 月气温较历年增高 13.3，其中 7 月中旬至 8 月中旬（大豆开花结荚期）气温远远高于大豆要求的最适温度（2028 ），气温超过 33 的高温天气达到 30 d；2020 年 7 月中下旬平均气温 25 左右，有利于大豆开花结荚。本研究以 20192020 年漯河市农业科学院承担的黄淮海联合体（南片）试验的 8 个大豆品种为试验材料，以气温正常年份（2020 年）的试验数据为对照，对 2019 年高温热害条件下大豆农艺性状和产量的变化进行了分析；并采用灰色关联度分析方法，
2、对热害条件下大豆农艺性状变化幅度与产量降幅的关联度进行分析，以筛选评价大豆是否受到热害的主要指标。结果表明：热害胁迫后，大部分品种株高、主茎节数、有效荚数、单株粒数和单株粒重显著降低，有效分枝数显著增多，百粒重维持在较高水平，产量明显降低。不同品种对热害的反应程度不同，说明大豆对热害存在一定抗性，但不同品种的抗热性具有一定差异。大豆受热害后，各农艺性状指标值增减幅度与产量降幅的关联度顺序为株高有效荚数百粒重主茎节数单株粒数单株粒重有效分枝数底荚高，其中株高、有效荚数、百粒重和主茎节数与产量的关联度均达到 0.72 以上，对大豆产量影响较大，可以作为判断大豆是否受到热害的重要指标。关键词：高温热
3、害；大豆；农艺性状；产量；灰色关联度分析中图分类号：S565.1文献标识码：A文章编号：1008-1631（2023）01-0061-05收稿日期：2022-04-19基金项目：河南省科技攻关项目（122102110061）作者简介：韩昕君（1990-），女，河南漯河人，实习研究员，硕士，主要从事大豆育种和栽培研究。Effects of High Temperature and Heat Damage on Agronomic Traits and Yield of Soybean and Its GreyCorrelation AnalysisHAN Xin-jun，FU Hao，LI Zh
4、i-hui，YAO Xiao-dan，GAO Shan（Luohe Academy of Agricultural Sciences，Luohe 462300，China）Abstract：Due to the rising global temperature and frequent high temperature and extreme weather in summer，heat damage has become one of the main factors affecting soybean production in China.The temperature fromJun
5、e to September 2019 in Luohe，Henan Province，was 13.3 higher than that of previous years，of whichthe temperature from mid-July to mid-August（the flowering and podding period of soybean）was far higherthan the optimum temperature required for soybean（20-28 ），and the high temperature weather with temper
6、ature above 33 reached 30 days.The average temperature in the middle and late July 2020 was about25，which was conducive to the flowering and podding of soybean.The changes of agronomic traits andyield of soybean under the condition of high temperature and heat damage in 2019 were analyzed with 8 soy
7、bean varieties in Huanghuaihai Joint Venture（South）experiment undertaken by Luohe Academy of AgriculturalSciences from 2019 to 2020 as the test materials and the test data in the normal year（2020）as the control.The grey correlation degree analysis method was used to analyze the correlation degree be
8、tween the changerange of soybean agronomic traits and the yield reduction under the condition of heat damage，so as toscreen the main indicators for evaluating whether the soybean was affected by heat damage.The resultsshowed that the plant height，the number of main stem nodes，the number of effective
9、 pods，the number ofgrains per plant and the weight of grains per plantof most varieties significantly decreased，the numberofeffectivebranchessignificantlyincreased，theweight of 100-grain was maintained at a high level，韩昕君，傅豪，李志辉，姚小丹，高杉（漯河市农业科学院，河南漯河462300）高温热害对大豆农艺性状和产量的影响及其灰色关联度分析DOI：10.12148/hbnyk
10、x.20230020河北农业科学，2023，27（1）：61-65Journal of Hebei Agricultural Sciences编辑杜晓东河北农业科学2023 年大豆是一种优质植物蛋白食物，其蛋白质含量较谷类和薯类食物高 2.58 倍，多吃大豆和豆制品有利于人体生长发育和健康。我国是大豆主要生产国，目前生产规模居世界第5 位1。由于近几年短期极端高温天气普遍发生2，高温成为导致大豆产量不稳的主要因素之一，给我国大豆安全生产带来极大风险35。研究表明，夏大豆在生长中后期若遇高温高湿（温度32、相对湿度80%）天气，常会导致花粉败育，正常的授粉受精无法进行，结荚率降低6，7；与营养生
11、长时期相比，大豆在开花结荚期对高温胁迫更为敏感，更易受到高温胁迫的影响8；不同时期高温均对大豆品种产生不利影响，其中盛花期影响最大，而花期高温对大豆生殖器官的伤害是可持续性的，会导致结荚数减少，大豆产量降低9。前人研究主要集中在热害对大豆结荚和产量的影响，均未对热害胁迫下大豆农艺性状的变化情况进行分析。前人对热害胁迫下大豆性状指标的变化研究主要集中在结荚和产量方面，均未对其他主要农艺性状进行综合分析。灰色关联分析是灰色系统理论中十分活跃的一个分支，是一种多因素统计分析方法，其是以各因素的样本数据为依据，采用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序。将整理的均值化数据看作是由众多因素共同影响
12、和作用的结果，最后用较少的数据较直观、准确地反映问题。目前该方法已广泛应用于多种农作物产量性状的关联分析1012。曹燕燕等13对拔节期低温胁迫下小麦生理生化特性与产量的灰色关联度进行了分析。2019 年 7 月中下旬河南省漯河市遇高温天气，大豆生产遭受严重影响14，15。本研究通过对 2019 年与2020 年的试验数据进行比较，从而直观地了解高温热害对大豆生殖生长的影响；并利用灰色关联度分析法研究了高温热害下大豆农艺性状变化与产量变化的关系，寻找与产量性状密切相关的生理指标。1材料与方法1.1试验材料试验材料为 20192020 年漯河市农业科学院承担的黄淮海联合体（南片）试验的 8 个大豆
13、品种，分别为淮豆 16、商豆 151、徐豆 24、皖宿 1019、郑 1440、中豆 4901、中黄 13 和周豆 34。2019年和2020年的气象数据由漯河市气象站提供。1.2试验方法1.2.1大豆试验试验于 2019 年和 2020 年连续 2 a在漯河市农业科学院试验基地进行，前茬作物为小麦。试验地地势平坦，排灌便利，土壤类型为黏土，肥力中等偏上。采用随机区组排列，3 次重复，6 行/区，行长 6.25 m，行距 0.4 m。大豆单株留苗，密度 187 500 株/hm2，播种时预留预备苗。大豆成熟后，每小区随机选取 10 株进行田间考种，测定株高、底荚高、主茎节数、有效分枝数、有效荚
14、数、单株粒数、单株粒重和百粒重。收获时，每小区均去掉边行，实收中间 4 行，小区计产面积 10 m2，测定子粒产量。1.2.2灰色关联度分析按照灰色关联性系统理论要求，将 8 个大豆品种的农艺性状作为 1 个灰色系统，每个性状均看作是灰色系统中的 1 个因素。设产量性状为参考数列 G0，其他农艺性状为比较数列 Gi，其中株高为 G1、底荚高度为 G2、主茎节数为 G3、有效分枝数为 G4、有效荚数为 G5、单株粒数为 G6、单株粒重为 G7、百粒重为 G8，构成原始数据。由于各性状原始数据单位不一致，不利于直接比较，在进行灰色关联度分析时，需将各数据进行均值化处理。依据关联度，判断性状与产量的
15、影响程度。关联度越大，该性状对产量的影响越大；反之，亦然。1.2.3数据统计分析利用 Excel 97-2003 软件进行and the yield significantly decreased after heat stress.Different varieties had different responses to heat damage，which indicated that soybean had certain resistance to heat damage，but different varieties had certaindifferences in heat re
16、sistance.After the soybean was damaged by heat，the correlation degree between the increase and decrease of each agronomic trait index value and the yield reduction was in the order of plantheightnumber of effective pods100-grain weightnumber of main stem nodesnumber of grains per plantnumber of effective branches per plantheight of bottom pods.The correlation degree of plant height，numberof effective pods，100-grain weight and number of main stem nodes with the yield was more than 0.72，which had
