公告信息：
对吉林省种植的晚熟玉米杂交种的8个主要农艺性状进行主成分分析，结果表明在所有的主成分构成中，信息主要集中在前5个主成分，其累积贡献率达到87.95%，主成分1贡献率最大，为32.39%，其次为主成分2、3、4、5，贡献率分别为20.51%、14.65% 、11.63%、8.77%，可以概括这些杂交种农艺性状的绝大部分信息。
关键词：玉米；农艺性状；主成分分析
中图分类号：S513 文献标识码：A
玉米是吉林省主要粮食作物之一，提高玉米产量具有十分重要的意义。主成分分析在小麦，水质评价等方面都有很大的应用[1-2]。玉米产量是一个是多个农艺性状共同作用的结果。而这些性状之间又相互作用、相互影响，对玉米产量的贡献各不相同。本研究采用主成分分析法对其主要农艺性状进行分析，找出对育种目标有益的综合指标，为玉米育种和生产提供理论依据[3-9]。
1 材料与方法
1.1 试验材料
对29个晚熟玉米杂交种（N1301～N1329），采用随机区组设计，每个品种种植10m行长、5行区、3次重复。本试验点位于公主岭，测定容重、百粒重、穗长、穗粗、秃尖、株高、穗位。
1.2 试验方法
主成分分析[10-11]是把多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，找出几个综合因子来代表原来众多的变量，从而达到简化的目的。特征根代表综合指标（主成分）遗传方差的大小，特征向量表示各个性状对综合指标贡献的权重，并根据特征根的大小依次排序，计算出信息累计贡献率，本文以累计贡献率大于85%的原则选择主成分。
1.2.1 设样本数为n，指标数为p的数据矩阵
1.2.2 将原始数据进行标准化处理
为标准化的数据，，分别为第j个指标平均值，标准差。
1.2.3 计算相关矩阵
将标准化的指标进行相关分析，得相关系数矩阵：
1.2.4 对相关矩阵用雅克比法求特征方程
的非负特征值，和相应特征向量。
方差大对模型贡献率大，方差小对模型贡献率小，新变量分别称为第1主成分、第2主成分和第p主成分。
1.2.5 计算主成分贡献率及累计贡献率
主成分贡献率：
累计贡献率：
1.2.6 选择主成分
前m个主成分提供了85%以上的信息量，则取特征值所对应的第1，第2，第m个主成分。
表1玉米杂交种农艺性状平均值
编号 容重/
（g/l） 百粒重
/g 穗长/cm 穗粗/cm 秃尖/cm 株高/cm 穗位/cm 茎粗/cm
N1301 657.0 38.2 20.6 5.9 1.6 279.0 146.0 2.1
N1302 728.0 39.6 21.2 5.2 1.2 291.0 141.0 2.3
N1303 706.0 34.5 22.4 5.4 0.3 293.0 144.0 2.2
N1304 714.0 37.7 21.2 5.8 0.6 323.0 160.0 2.2
N1305 679.0 37.5 21.3 5.9 1.3 295.0 134.0 2.5
N1306 698.0 39.1 21.4 5.5 0.6 278.0 126.0 2.6
N1307 698.0 40.2 22.0 5.7 1.4 284.0 135.0 2.4
N1308 689.0 38.7 22.2 5.4 0.3 272.0 134.0 2.4
N1309 707.0 41.9 23.1 5.2 1.1 269.0 121.0 2.8
N1310 725.0 38.8 21.5 5.5 0.9 278.0 140.0 2.2
N1311 664.0 38.6 20.4 6.0 1.8 294.0 152.0 2.2
N1312 720.0 36.7 21.0 5.6 0.6 294.0 142.0 2.2
N1313 700.0 38.8 21.5 4.9 0.4 267.0 122.0 2.2
N1314 749.0 40.9 20.4 5.6 0.6 249.0 107.0 2.2
N1315 707.0 38.1 21.2 5.6 1.0 266.0 131.0 2.2
N1316 707.0 38.0 19.2 5.6 0.5 287.0 141.0 2.4
N1317 725.0 34.3 19.8 5.5 1.6 258.0 123.0 2.2
N1318 706.0 38.3 20.4 5.4 1.5 272.0 127.0 2.3
N1319 678.0 37.5 21.7 5.4 1.3 245.0 155.0 2.2
N1320 724.0 38.7 22.2 5.2 0.2 256.0 128.0 2.3
N1321 726.0 37.2 19.9 5.1 0.3 257.0 117.0 2.4
N1322 691.0 35.0 22.4 5.5 0.5 279.0 131.0 2.6
N1323 697.0 39.6 20.5 5.4 1.1 262.0 118.0 2.3
N1324 682.0 38.6 19.7 5.9 0.5 293.0 143.0 2.2
N1325 731.0 38.6 22.6 4.9 0.6 268.0 127.0 2.5
N1326 654.0 34.2 20.1 5.7 1.8 243.0 117.0 2.3
N1327 680.0 37.4 21.8 5.7 0.7 254.0 119.0 2.3
N1328 722.0 40.9 24.1 5.4 0.9 277.0 137.0 2.3
N1329 702.0 45.2 20.8 5.5 0.9 278.0 139.0 2.3
2 结果与分析
2.1 主成分分析
对以上8个农艺性状进行主成分分析，数据通过SPSS软件处理，计算特征根与特征向量。
在所有的主成分构成中，信息主要集中在前5个主成分，其累积贡献率达到87.95%。主成分1的特征值λ1=2.5915，贡献率最大，为32.39%，其次为主成分2、3、4、5，特征值分别为λ2=1.6404、λ3=1.1721、λ4=0.9300、λ5=0.7019，贡献率分别为20.51%、14.65%、11.63%、8.77%（见表2）。
主成分1的特征向量中，载荷较大且数值为正的性状依次为株高、穗位、茎粗等，此类性状与植株的生长势有关，可称为生长势因子。其中，以株高的载荷量最大，说明植株越高、穗位越高，茎越粗，生长势也越强。载荷较大且数值为负的性状依次为穗长、容重，说明伴随着株高、穗粗等的增加，穗长、容重呈下降趋势，即盲目追求过大过多的株高、穗位、穗粗等，将会造成穗长、容重的下降。主成分2的特征向量中，载荷较大且数值为正的性状依次为穗粗、百粒重和穗长，此类性状与产量有关，可称为产量因子，说明穗越粗大，百粒重就越高。载荷较大且数值为负的性状依次为株高、容重，即过多追求大穗、粗穗，容重就会降低，株高也会降低，即生长势因子也会降低。主成分3的特征向量中，载荷较大且数值为正的性状依次为穗长、穗位和百粒重，可称为穗部因子，说明穗越大、穗位越高，百粒重也会增加。载荷较大且数值为负的性状依次为秃尖、容重和茎粗，即穗位过高或穗过长、百粒重过高，会造成秃尖的增加。主成分4的特征向量中，载荷较大且数值为正的性状依次为穗位、容重、茎粗等，说明穗位越高，一般情况下茎粗也要增加。载荷较大且数值为负的性状依次为株高和百粒重。主成分5的特征向量中，载荷较大且数值为正的性状依次为株高、容重、穗长和穗粗，以株高的载荷最大，说明生长势因子越大，在某种程度上可以带来产量因子的提高。载荷较大且数值为负的性状依次为百粒重和秃尖。
表2 8个农艺性状的主成分分析
主成分 特征根/λ 贡献率/% 累计贡献率/% 特征向量
容重/（g/l） 百粒重/g 穗长/cm 穗粗/cm 秃尖/cm 株高/cm 穗位/cm 茎粗/cm
1 2.5915 32.3943 32.3943 -0.4030 0.2055 -0.4726 0.2289 0.0627 0.5444 0.3407 0.3207
2 1.6404 20.5055 52.8997 -0.1781 0.2602 0.2549 0.8576 0.0263 -0.3023 -0.0839 -0.0299
3 1.1721 14.6515 67.5512 -0.2924 0.3557 0.4228 -0.2482 -0.5744 -0.0347 0.4532 -0.1056
4 0.9300 11.6254 79.1766 0.5275 -0.0050 0.1202 0.0793 0.2881 -0.1880 0.6982 0.3083
5 0.7019 8.7740 87.9506 0.3385 -0.3287 0.3825 0.2985 -0.2691 0.6793 -0.0260 -0.0858
6 0.4753 5.9412 93.8918 0.2734 0.6225 -0.0326 -0.0582 0.3404 0.2696 0.0015 -0.5872
7 0.3425 4.2817 98.1735 0.3916 0.5122 -0.0363 -0.0600 -0.3037 0.0364 -0.3970 0.5729
8 0.1461 1.8265 100.0000 -0.3148 0.0751 0.6080 -0.2192 0.5495 0.2005 -0.1604 0.3311
玉米杂交种几个农艺性状的主成分分析
来源：环球粮机网发布时间：2015-06-15 13:13:24
