【研究意义】水稻（Oryza sativa L.）是世界上最重要的作物之一，也是我国主要的粮食作物。高质量的水稻种子是提高水稻产量、保障稻米品质的重要基础，而种子活力是评价种子质量的重要指标^[1]。高活力的种子具有较高的生产潜力和生长优势，可提高水稻种子活力和发芽率、增加幼苗的整齐度和成苗率、增强植株的健壮度，从而实现高产^[2]。

传统种子活力检测方法有标准发芽试验法、四唑（TTC）染色鉴定、电导率测定法和加速老化试验等方法，但均有一定的缺陷，如标准发芽试验法检测周期较长、四唑染色鉴定和加速老化试验法会对种子造成不可逆转的损伤、电导率测定法复现性较差。而氧传感技术（又称Q2技术）是一项通过检测种子呼吸速率来评估种子活力的新兴技术，其原理基于荧光猝灭效应^[3]，可快速、无损测量种子活力，已成功应用于多种植物类型的种子活力测定研究^[4-5]。然而该技术在测定种子活力方面还处于探索阶段，而且水稻种子类型多样，不同品种间最佳的氧传感指标并不相同^[6]，有待进一步完善。

【前人研究进展】种子活力测定的方法可分为幼苗生长特性测定、逆境抗性测定和生化测定三大类。曹栋栋等^[7]研究了3个杂交水稻品种种子的活力水平，发现发芽率、发芽势与田间成苗率呈显著正相关关系。何龙生等^[8]发现常规稻第7 d的根长与发芽率、发芽势、活力指数和田间出苗率等指标间的相关程度尤为明显。祁亚淑等^[9]研究发现，短期（12~24 h）高温高湿处理可促进水稻生长，提升某些指标的测量值，但随着老化时间的延长，所有水稻品种的活力指标值均有所降低。鲁海坤等^[10]采用控制劣变的方法测定种子活力，发现低含水量的蒙古黄芪在劣变过程中抗氧化能力更强、种子活力更高。

作物的耐逆性等复杂性状很难用单一、可测量的指标对其进行评价，需要采用适当的分析策略去综合评价。随着多指标综合评价观念的深入，模糊数学隶属函数法、主成分分析、聚类分析、线性回归分析等多元统计分析方法，在作物复杂性状评价中的应用越来越广泛和深入^[11-12]。利用不同统计分析方法在指标体系构建、指标赋权、数据需求等方面的优势，减少随机偏差和系统误差发生的可能性，有助于解决评价结论不一致问题，提高综合评价的质量^[11]。其中，隶属函数法常用于不同植物抗旱性的综合评价中，如杨瑰丽等^[13]和刘三雄等^[14]利用隶属函数法分别对不同时期的水稻和不同水稻品种进行抗旱性综合评价；Yan等^[15]则是将隶属函数法应用于抗旱大豆品种的筛选。隶属函数法也可应用于耐淹水能力^[16]、抗寒能力^[17-19]等的抗逆性综合评价。

【本研究切入点】种子活力是一个较复杂的综合性状，受遗传因素和种子发育、贮藏及萌发期间环境因素的共同影响。单一的测定方法或某一种活力指标难以准确判断种子活力高低，因此，需要建立一种能确保种子活力测定准确性的室内检测方法和体系。【拟解决的关键问题】本研究以25份不同品种水稻种子为研究材料，通过标准发芽试验、四唑染色鉴定、Q2技术、模拟田间试验对不同品种水稻的种子活力进行测定，将以上试验获得的多项指标进行主成分分析、隶属函数值分析和多元线性回归，从不同角度对水稻种子活力进行评价，构建一个水稻种子活力的综合评价模型D(x)；进一步探讨水稻种子各种子活力测定方法中对其活力测定有显著影响的指标，并从中筛选出水稻种子活力的最优检测指标，作为评价种子活力的依据。

1　材料与方法 1.1　试验材料

以25份水稻种子为试验材料，包括常规粳稻、常规籼稻、杂交粳稻和杂交籼稻，具体信息如表 1所示。

1.2　试验方法

25份水稻种子于2021年4月在云南省峨山县小街镇进行大田种植（杂交稻栽种其父母本之后进行杂交），田间施氮肥120 kg/hm²，按基肥70%、穗肥30%施入，磷肥（P₂O₅）50 kg/hm²、钾肥（K₂O）40 kg/hm²做底肥，全生育期采用浅水灌溉，病、虫、草、鼠害防治等田间管理一致并同当地生产田，在水稻完熟期后对种子进行统一收获，于同一地点进行晾晒，之后将不同品种种子分别进行脱粒处理，挑除小粒、瘪粒、病粒和虫蛀的种子，最后得到的种子于4 ℃冷藏保存备用。

1.2.1 标准发芽试验　参照GB3543.4—1995^[20]的方法进行测验。取各品种收获的种子400粒，每组100粒，4次重复。在发芽的第7 d测量水稻幼苗的株高、根长，统计发芽势和发芽率，计算公式^[20]见下。在发芽14 d时，测量每个重复幼苗的百株鲜质量和百株干质量。

式中，G5为5 d内正常幼苗数，G14为14 d内正常幼苗数，G为供试种子总数。

1.2.2 四唑染色测定　参照ISTA种子检验规程对水稻种子进行四唑染色，使用体视镜进行观察和拍照记录。统计有活力种子占供试种子的百分比。

1.2.3 氧传感（Q2）检测　采用ASTEC GLOBLE公司的Q2仪器，采用48孔萌发板，每处理4次重复。每个试管放入2粒水稻种子，加200 μL超纯水，盖上具有荧光涂层的盖子后开始检测，根据水稻类型的不同，测定时间长短也不一致，具体参照文献[6]。运行结束后获得氧气消耗曲线的特征参数，即ASTEC值，包括SMR值、IMT值、RGT值及OMR值。

1.2.4 模拟田间试验　从每份品种样品中随机取50粒种子播种至塑料穴盘，4次重复，箱底加入一定量水，水不没过穴盘，播种后箱子表面盖上一层塑料膜，保湿保温。播种14 d后计算幼苗出苗率，计算公式如下所示；25 d后测量幼苗平均田间芽长和根长。

式中，K14为14 d的出苗数，K为播种数。

1.3　分析方法

1.3.1 主成分分析　对试验获得的发芽率、发芽势、7 d芽长、7 d根长、百株鲜质量、百株干质量、田间芽长、田间根长、四唑染色百分率和ASTEC值共13个指标的数据进行标准化处理，计算得出相关系数矩阵，由相关系数矩阵计算特征值和各个主成分的贡献率与累计贡献率，使用SPSS 26.0进行数据分析。

1.3.2 隶属函数分析　根据隶属函数公式对上述试验中的指标进行定量转换，获得隶属函数值和平均值，并作为依据来比较不同品种水稻种子的活力水平。隶属函数分析方法：通过主成分分析得到各主成分的隶属函数值按公式（1）计算，根据各主成分贡献率按公式（2）计算各主成分的权重，参试材料综合活力D(x)按公式（3）计算。

公式(1)

公式(2)

公式(3)

式中，（1）µ(Xi) 是各参试材料第i个主成分的隶属函数值，Xi是各参试材料第i个指标的测定值，Xi_min和Xi_max分别是各参试材料第i个指标测定的最小值和最大值；（2）Wi是各参试材料第i个指标的权重，Pi是各参试材料第i个指标的贡献率；（3）D值为各参试材料应用主成分评价的水稻种子活力综合评分值。

1.3.3 逐步回归分析　用D值和标准发芽试验、四唑染色测定、氧传感（Q2）检测、模拟田间试验所得到的各项指标借助软件SPSS 26.0进行逐步回归分析，依次计算各个指标的直接通径系数，统计其显著性，建立最优回归方程；将该回归方程的预测结果与隶属函数值及模拟田间试验结果进行相关分析，验证隶属函数值与回归方程的一致性和准确性；通过直接通径系数的显著性检测，筛选出水稻种子活力的最优检测指标。

2　结果与分析 2.1　不同品种水稻种子活力指标测定

2.1.1 不同品种水稻种子标准发芽试验　由图 1可知，XF3、XF9、ZA3和ZA4的发芽势最低，分别为66.00%、69.33%、72.67%、68.00%，发芽势最高的品种为XF7（94.00%）；常规稻除CF5及CF9外，其他品种的发芽率均显著高于杂交稻，发芽率最低的品种为ZA4（73.33%），其发芽率显著低于其他品种。常规籼稻和常规粳稻的发芽势及发芽率之间无显著差异，而杂交粳稻（ZA3、ZA4）的发芽势显著低于杂交籼稻（ZA1、ZA2）。

7 d芽长和7 d根长的测量发现，CJ16的7 d芽长和7 d根长最短，分别为2.23 cm和3.33 cm，7 d芽长最长的品种为CJ29（6.70 cm），7 d根长最长的品种为CF5（7.62 cm）；CJ29的百株鲜质量和百株干质量测量值最大，分别为6.90 g和1.98 g，比百株鲜质量最低的品种CF9重5.02 g，比百株干质量最低的品种CF3重1.37 g。常规籼稻和常规粳稻在7 d芽长、7 d根长、百株鲜质量和百株干质量指标的表现上无明显差异，而杂交籼稻与杂交粳稻在这4个指标的表现上也无明显区别。

2.1.2 不同品种水稻种子Q2测定　不同品种水稻种子的呼吸速率方差分析如图 2所示，XF8的SMR值最低、为0.19 %/h，而杂交稻的SMR值显著高于除CF10和XF7外常规稻的SMR值，说明本次试验中，杂交稻的初始代谢速率比常规稻高。

IMT值最低及最高的均为常规稻，IMT值最高的是XF5（99.74 h），最低的是CF9（60.96 h），二者都为粳型常规稻，表明常规籼稻与常规粳稻之间并不能仅靠IMT值进行划分。而杂交稻品种中，ZA1和ZA4 2个两系杂交稻的IMT值均大于同类型的三系杂交稻，表明两系杂交稻比三系杂交稻萌发启动时间更长。

OMR值最高的品种为CP48（1.94 %/h），最低的品种为XF5（0.58 %/h），常规稻不同品种间的OMR值具有显著差异，但无法通过OMR值准确划分常规籼稻和常规粳稻，4个杂交稻的OMR值并无显著差异，表明杂交稻间的氧气消耗速率水平较为一致。

常规稻不同品种的RGT值具有显著差异，表明不同常规稻品种的理论萌发时间不同，但也无法通过RGT值划分常规籼稻和常规粳稻，在4个杂交稻品种中，杂交籼稻（ZA1、ZA2）与杂交粳稻（ZA3、ZA4）的RGT值具有明显差异，杂交籼稻的理论萌发时间显著小于杂交粳稻，说明杂交籼稻种子比杂交粳稻更快萌发，这与2.1.1中杂交粳稻的发芽势显著低于杂交籼稻结果一致。

2.1.3 不同品种水稻种子模拟田间试验及四唑染色鉴定　从图 3可以看出，在常规稻中，田间芽长最长和最短的品种分别为XF6（21.89 cm）和XF10（9.70 cm）；田间根长最长和最短的品种分别为CF9（8.67 cm）和XF9（5.55 cm），但田间芽长和田间根长的测量结果并不能完整区分常规籼稻与常规粳稻。在杂交稻中，杂交粳稻（ZA3、ZA4）的田间芽长显著大于杂交籼稻（ZA1、ZA2），ZA2、ZA3和ZA4的田间根长之间无显著差异，而ZA1的田间根长显著长于其他杂交稻。

相较于其他常规稻种子，CF10是所有供试常规稻品种中染色率最高的品种，为89.33%，而CF3和CF5的四唑染色率最低、分别为76.67%和74.00%，显著低于其他常规稻四唑染色率，而四唑染色鉴定的结果并不能区分常规籼稻和常规粳稻（图 3）。但在杂交稻的比较中，杂交籼稻（ZA1、ZA2）的染色率显著高于杂交粳稻（ZA3、ZA4），表明杂交籼稻有活力的种子占供试种子的比例高于杂交粳稻。

2.1.4 不同类型水稻活力指标描述性分析　将上述25份水稻品种分为4类，分别是籼稻、粳稻、杂交稻和常规稻，对4个类型的水稻品种进行描述性分析，结果见表 2。可以看出当籼稻与粳稻比较时，籼稻的发芽势、发芽率、7 d芽长，百株鲜质量、田间芽长、田间根长、SMR值、IMT值、RGT值和四唑染色率指标的平均值均高于粳稻，而粳稻只有7 d根长、百株干质量、OMR值的平均值大于籼稻，且仅有IMT值、RGT值与种子活力的大小呈反比关系，表明供试材料籼稻种子的发芽势、发芽率等描述水稻种子萌发及幼苗生长发育的指标比粳稻表现较佳，而粳稻种子IMT值、RGT值等有关Q2检测的指标比籼稻表现更佳。此外，常规稻的各项指标平均值均优于杂交稻，说明本次试验中，常规稻的种子活力要优于杂交稻种子活力，与上述方差分析的结果基本一致。

2.1.5 水稻种子活力指标相关性分析　对13个水稻种子活力指标进行相关性分析，结果（表 3）表明，各指标间均存在不同程度的相关性，有的指标与多项指标具有显著及以上的相关性。

2.2　不同品种水稻种子活力指标分析

2.2.1 主成分分析　将13个单项指标引入因子分析系统，根据旋转后的因子载荷矩阵结果和初始特征值大于1的要求，得到5个公因子，这5个综合评价指标的贡献率分别为32.86%、17.68%、12.22%、11.38%和7.95%，累计贡献率为82.08%，将原来13个单项指标转换为5个新的相互独立的综合指标（表 4），第1主成分相当4.27个原始指标的作用，主要包括SMR值、IMT值、OMR值和RGT值，表明第1主成分主要反映在Q2测定过程中，即种子萌发过程中的呼吸耗氧情况，定义为ASTEC指标，可反映原始数据信息量的32.86%；第2主成分相当于2.3个原始指标的作用，主要包括标准发芽试验条件下的幼苗芽长、根长、百株鲜质量和百株干质量，定义为幼苗生长发育指标；第3主成分反映了12.22%的原始数据信息，相当于1.59个原始指标的作用，主要包括标准发芽势和发芽率，可定义为标准发芽指标，主要反映了水稻种子的发芽能力；第4主成分的贡献率为11.38%，相当于1.48个原始指标的作用，包括在模拟田间条件下，幼苗的高度和根系长度，主要反映了水稻种子在田间条件下的长势信息，可定义为田间生长指标；第5主成分的贡献率为7.95%，相当于1.03个原始指标的作用，主要反映的是水稻种子的四唑染色情况，定义为四唑鉴定指标。这5个因子代表了原始指标携带的绝大部分信息。

2.2.2 隶属函数分析　µ(Zi)为各参试材料的第i个主成分的隶属函数值，单一µ(Zi)值无法准确判断水稻种子活力，因此以主成分分析中每个主成分的方差贡献率占所提取主成分累积方差贡献率的比例作权重，计算获得5个综合指标的权重分别为0.40、0.22、0.15、0.14和0.10，并以此构建水稻种子综合评价模型：D(x)=0.40µ(Z1)+0.22µ(Z2)+0.15µ(Z3)+0.14µ(Z4)+0.10µ(Z5)。

由表 5可知，对于相同综合指标，如第1主成分µ(Z1)，品种CF9的隶属函数µ(Z1) 最大、为1.000，表明其在第1主成分表现最佳。由上述2.1.2方差分析可知，CF9的IMT值和RGT值最小，二者值越小表示种子活力越强，说明该µ(Z1) 评分准确。XF2的µ(Z1) 最小、为0.000，其在第1主成分中的表现为种子活力最弱，由2.1.2结果分析可知，XF2的RGT值最大，且SMR值显著小于除XF3、XF4、XF5和XF9以外的其他20个品种，SMR值处于较低水平，同样说明该品种µ(Z1)评分准确。

根据综合评价值D对各品种的种子活力进行排序。由表 5可知，CF9的D值最大（0.842），表明其种子活力最强，第1主成分评分µ(Z1)及第4主成分评分µ(Z4) 均为1.000。根据2.2.1的主成分分析结果，表明CF9在ASTEC指标、模拟田间试验指标方面表现均最佳；XF3的D值最小（0.190），说明其种子活力最弱，它的第2主成分µ(Z2) 及第3主成分评分µ(Z3) 均为0.000，说明在这2个主成分对应指标方面表现最差。

2.2.3 逐步线性回归分析　为筛选能准确评价种子活力关键的指标，将表 5中各个品种的种子活力综合评价D值作为因变量、将上述试验获得的各个活力指标作为自变量，采用逐步线性回归的方法建立最优回归方程：

Y(x)=0.693+0.003X1-0.006X2-0.127X6-0.004X8+0.234X9 (R²=0.94)

由方程可知，发芽势、发芽率、百株干质量、OMR值以及IMT值这5个指标对种子活力的评价有显著影响，在鉴定中可以选择性地测定这些指标使工作简化。

用该回归方程对各品种的种子活力进行分析预测，结果发现，各个品种的预测值（Y）与田间出苗率高度相关（r=0.83），达到显著水平，并且3个值在参试品种间的排序基本一致，说明该回归方程可准确预测种子活力。

2.2.4 不同方法测定水稻种子活力指标与模拟田间出苗率的相关性　将通过标准发芽试验、Q2检测、模拟田间试验及四唑染色鉴定得到的各项指标与田间出苗率进行相关性分析，结果显示，标准发芽试验的发芽势、发芽率、7 d芽长和7 d根长与模拟田间出苗率在0.05水平上呈显著正相关关系，相关系数分别为0.73、0.79、0.75、0.71；Q2检测中，SMR值和OMR值与模拟田间出苗率在0.05水平上显著正相关，分别为0.88和0.83。而Q2检测的IMT值和RGT值与田间出苗率呈显著负相关关系，为-0.85和-0.82而其他2个试验得到的指标与田间出苗率并无显著相关关系，表明标准发芽试验和Q2检测能较准确评价种子活力。

此外，水稻种子综合评价D值与田间出苗率的相关性达到0.94，比其他检测方法的相关性均高，说明水稻种子综合评价方法最能准确评定种子活力。

3　讨论 3.1　不同品种水稻种子活力指标分析

本研究通过对25份水稻种子进行标准发芽试验、Q2技术检测、模拟田间试验及四唑染色鉴定，发现在发芽情况方面，籼稻的发芽势、发芽率、7 d芽长，百株鲜质量、田间芽长、田间根长及四唑染色率各个指标的平均值均高于粳稻，杨翠等^[21]通过比较相同地点种植的不同类型水稻的发芽势，发现籼稻比粳稻发芽势更高，与本研究结果一致。但本研究中常规稻发芽率比杂交稻发芽率高，推测是由于生态因素导致，因在生产中，水稻发芽率往往会受到病虫害和气温等因素的影响而发生变化^[22]，且本研究中籼稻的数量相比粳稻要少，也可能导致发芽率测定结果出现一定误差，因此建议采用相同数量的粳稻和籼稻进行后续研究。

在Q2检测方面，粳稻种子IMT值、RGT值等有关Q2检测的指标比籼稻表现更佳，杂交稻的初始代谢速率比常规稻高，而杂交稻品种间的氧气消耗速率水平一致，但杂交籼稻比杂交粳稻更快萌发，且两系杂交稻比三系杂交稻萌发启动时间更长。Q2检测中的SMR值与IMT值、OMR值及RGT值及百株干质量极显著相关、与田间芽长显著相关；OMR值与SMR值、IMT值、RGT值极显著相关、与发芽势显著相关，表明以上指标提供的信息发生重叠。此外，各指标在不同品种水稻种子活力中发挥的作用也不同，表明种子活力是一个复杂的综合性状，利用单项指标直接评价不能客观反映其真实情况。而赵光武等^[3]认为，不同类型水稻的氧传感测定程序是不同的，通常杂交稻检测时间比常规稻快、籼稻比粳稻快，这也会导致不同类型水稻的Q2测定值存在差异，但上述结果无法通过OMR值与RGT值准确划分粳稻和籼稻，推测是由于籼稻粳稻数量不相等，后续试验可增加籼稻数量来探究籼稻和粳稻之间Q2测定值之间的差异。

在模拟田间试验和四唑染色鉴定试验中，田间芽长、田间根长及四唑染色率均表现为籼稻 > 粳稻，杂交籼稻有活力的种子占供试种子的比例高于杂交粳稻，推测导致籼稻和粳稻活力表现不一的原因可能是生产环境因素，何艳晴^[23]研究发现，相同的生产地点因为气候原因对不同类型水稻种子活力造成的影响不一样。

3.2　水稻种子综合评价模型的构建

本研究使用上述4种方法鉴定同一批材料，从不同角度对水稻种子活力进行评价，结果表明水稻种子发芽势、发芽率与田间芽长、田间根长并无显著相关关系，发芽率也与Q2技术检测的各项指标并无显著相关关系，证明使用单一的测定方法或指标判断种子活力高低会存在偏差，需要综合评判^[24]。而通过对不同主成分评分，可得出不同品种种子活力的组成，为云南省乃至我国水稻种子质量提升、产业化发展做相应的技术储备。

本研究通过主成分分析结合隶属函数法对水稻种子的13个活力指标进行了分析，最终构建了水稻种子活力综合评价模型D(x)，使用该模型对25份水稻材料进行评价，得到了代表水稻种子活力的D值，D值越大说明水稻种子活力越高；该模型得到的D值与田间出苗率的相关性高达0.907，表明该水稻种子综合评价模型D(x)可较准确地评价不同水稻品种的种子活力。为进一步简化工作量，本研究将D值和各活力指标进行逐步回归分析，从13个活力指标中筛选出发芽势、发芽率、百株干质量、OMR值以及IMT值这5个显著影响种子活力的单项指标，用这5个指标得到的活力预测值（Y）与田间出苗率在参试材料之间的次序基本一致，且两者高度相关（r=0.83），说明用该回归方程可对水稻种子活力进行预测，在鉴定中可选择性地测定这些指标进行水稻种子的活力评价。本研究中，主成分分析采用了5个综合评价指标，基本能概括上述13个指标，但仍有18%的差异无法解释，推测是除了此次试验测定的指标外，仍有其他因素会对种子活力产生影响。何龙生等^[25]通过对14个常规稻种子进行不同梯度的加速老化试验发现，老化发芽率较高的品种与通过品种间各活力指标比较后筛选出的品种一致，说明加速老化发芽率可以作为一项水稻种子活力测定指标。毛笈华等^[26]指出，老化发芽率和低温发芽率对种子活力有显著影响。今后在水稻种子活力综合评价研究中可引入相关逆境抗性测定试验，进一步优化和完善种子活力评价体系。

4　结论

本研究对25份水稻种子的活力进行了检测，通过对不同品种水稻种子的活力指标进行分析，发现籼稻的发芽指标及四唑染色鉴定方面的表现优于粳稻，而粳稻Q2检测指标的表现优于籼稻；通过主成分分析结合隶属函数法对水稻种子的各活力指标进行分析，最终建立水稻种子活力综合评价模型D(x)，使用D(x) 模型对25份水稻材料进行评价，得到了代表水稻种子活力的D值，D值越大说明水稻种子活力越高；通过将D值和各活力指标进行逐步回归建立了水稻种子活力评价的预测模型Y(x)，筛选出发芽势、发芽率、百株干质量、OMR值以及IMT值这5个显著影响种子活力的单项指标，可为性状鉴定提供科学依据。