燕麦种质资源抗倒伏能力鉴定及关键指标评价

Evaluation of lodging resistance and important indicators in oat germplasm resources

摘要

为明确影响燕麦抗倒伏的关键指标，并鉴定燕麦抗倒伏优异种质资源，以1 018份燕麦种质资源为研究对象，采用田间试验对植株的穗部指标（主穗长、穗位高、穗位系数、穗鲜重、主穗小穗数、穗铃数、主穗粒数、主穗粒重、千粒重）、茎部形态（株高、单茎鲜重、重心高度、茎秆第1和2节间长度、茎秆壁粗、茎秆壁厚）及力学特性（茎秆抗折力、穿刺强度和倒伏指数）共19个指标进行测定，采用主成分分析、聚类分析和综合评价方法进行抗倒伏能力评价，并结合随机森林模型和结构方程模型对供试燕麦种质抗倒伏能力及关键指标作用路径进行解析。结果表明：1 018份燕麦种质资源表型变异丰富，株高与穗位高、单茎鲜重、重心高度均呈极显著正相关（P<0.01）；倒伏指数与茎秆抗折力、茎秆穿刺强度均呈极显著负相关（P<0.01）。在主成分分析中，前7个主成分的特征值均>1.045，累计贡献率76.128%，其中第1主成分与植株形态相关，第2主成分与穗部性状相关，第3、4、7主成分均与植株茎秆力学特性相关。聚类分析将1 018份燕麦种质资源划分为5大类群，第Ⅳ类群整体表现低重心、短节间、高茎秆力学强度，共包括6份种质，分别是‘ND2116’、‘ND2633’、‘ND2208’、‘ND139’、‘ND2581’和‘ND1595’。随机森林模型分析显示，茎秆抗折力的相对重要性最高，约为77%，模型解释率为92%。结构方程模型中，株高和重心高度对倒伏指数均具有正向作用，标准化路径系数分别为0.368和0.981，茎秆力学指标对倒伏指数具有负向作用，标准化路径系数为-0.73，模型可解释倒伏指数78.6%的变异。综上，株高、重心高度和茎秆抗折力是影响燕麦倒伏的关键指标，较低的株高和重心高度、较高的茎秆抗折力可作为燕麦抗倒伏种质筛选的重要依据；1 018份燕麦种质通过聚类划分为5大类群，其中第Ⅳ类群的6份种质为抗倒伏优异种质，可用于燕麦抗倒伏性状改良。

Abstract

To clarify the important indicators affecting oat lodging and identify superior oat germplasm resources with lodging resistance， 1 018 oat germplasm resources were used as experimental materials. A field experiment was conducted to measure 19 indicators including panicle traits （main panicle length， panicle height， panicle height coefficient， panicle fresh weight， number of spikelets per main panicle， panicle branch number， grain number per main panicle， grain weight per main panicle， and 1 000-grain weight）， stem morphology traits （plant height， single-stem fresh weight， center-of-gravity height， first and second internode lengths， stem diameter， and stem wall thickness）， and mechanical traits （stem bending resistance， puncture strength， and lodging index）. Principal component analysis， cluster analysis， and comprehensive evaluation were adopted to evaluate lodging resistance. Random forest and structural equation models were further applied to analyze the lodging resistance and key indicator pathways of the tested oat germplasm resources. The results showed that the 1 018 oat germplasm resources exhibited abundant phenotypic variation. Plant height was extremely significantly positively correlated with panicle height， single-stem fresh weight， and center-of-gravity height （P<0.01）， while lodging index was extremely significantly negatively correlated with stem bending resistance and stem puncture strength （P<0.01）. Principal component analysis showed that the eigenvalues of the first seven principal components were all greater than 1.045， with a cumulative contribution rate of 76.128%. The first principal component was associated with plant morphology， the second principal component was associated with panicle traits， and the third， fourth， and seventh principal components were associated with stem mechanical properties. Cluster analysis divided the 1 018 oat germplasm resources into five groups. Group Ⅳ was characterized by low center-of-gravity height， short internodes， and high stem mechanical strength， and six lodging-resistant germplasm resources were identified from this group， namely ‘ND2116’ ‘ND2633’ ‘ND2208’ ‘ND139’ ‘ND2581’ ‘ND1595’. In the random forest model， stem bending resistance showed the highest relative importance， approximately 77%， and the model explained 92% of the variation. The structural equation model showed that plant height and center-of-gravity height had positive effects on lodging index， with standardized path coefficients of 0.368 and 0.981， respectively， whereas stem mechanical indicators had a negative effect on lodging index， with a standardized path coefficient of -0.73. The model explained 78.6% of the variation in lodging index. In conclusion， plant height， center-of-gravity height， and stem bending resistance were the key indicators affecting oat lodging. Lower plant height and center-of-gravity height， together with higher stem bending resistance， can serve as important criteria for screening lodging-resistant oat germplasm. The 1 018 oat germplasm resources were divided into five groups by cluster analysis， and the six lodging-resistant germplasm resources identified from group Ⅳ can be used for improving lodging resistance in oat.

Graphical abstract

关键词

燕麦 / 种质资源 / 抗倒伏 / 综合评价

Key words

oat / germplasm resources / lodging resistance / comprehensive evaluation

燕麦（Avena sativa L.）作为北方重要的粮饲兼用作物^［1］，主要种植在干旱半干旱地区^［2］。我国（未包括香港、澳门地区和台湾省）燕麦种植面积约70万hm²，年产量达85万t^［3-4］。然而，在燕麦种植过程中，倒伏成为制约燕麦高产稳产的关键因素之一^［5］。倒伏不仅导致病虫害滋生^［6］、机械化收割困难^［7］和籽粒品质下降^［8］，还会造成5%~25%的产量损失^［9-10］。因此，开展燕麦抗倒伏关键性状鉴定与优异种质筛选研究对促进燕麦高产稳产具有重要意义。

关于作物抗倒伏的研究多集中于水稻（Oryza sativa L.）^［11-13］、小麦（Triticum aestivum L.）^［14-16］、玉米（Zea mays L.）^［17-18］等主粮作物。已有研究表明，作物发生倒伏与植株高度、重心位置、基部长度等性状密切相关，降低植株重心高度^［19-20］和缩短基部节间长度^［21-22］等均有助于增强作物抗倒伏能力。已有关于燕麦茎秆特性与抗倒伏关系的研究^［23-24］均以少数品种或者特定材料为研究对象，侧重于单一性状或少数性状与作物抗倒伏关系的分析^［25］，针对大量种质资源的抗倒伏综合评价研究较少，对多性状协同作用的系统性解析仍有不足。系统分析表型性状是揭示作物遗传多样性特征和发掘优异资源的有效途径^［26］。汪强等^［27］对不同品种的小麦株高、穗粒数、千粒重等关键表型性状进行分析，发现其表型性状的差异显著，体现了丰富的遗传多样性。王建丽等^［28］研究发现燕麦种质资源各性状具有丰富的遗传多样性，其中主穗长、株高和主穗粒重最为突出，而主穗小穗数、主穗粒重和分蘖数变异最大。唐有林等^［29］研究发现不同燕麦种质资源的株高、穗铃数和穗粒数遗传多样性指数均较高，具有丰富的表型变异和较大的育种利用潜力。目前，针对大规模燕麦种质资源抗倒伏综合评价及关键性状作用路径解析的研究鲜见报道。本研究以1 018份燕麦种质资源为材料，系统测定19个表型性状及茎秆力学指标，综合运用主成分分析、聚类分析、随机森林模型与结构方程模型等方法，旨在筛选出优异的燕麦抗倒伏种质资源，并明确影响燕麦抗倒伏的关键性状及其相互关系，以期为燕麦抗倒伏育种和种质资源利用提供参考。

1　材料与方法

1.1　供试材料

供试燕麦种质为1 018份，主要来源内蒙古自治区410份（其中乌兰察布市农林科学院312份、内蒙古农业大学98份），北京227份（均来自中国农业大学），宁夏回族自治区117份，新疆维吾尔自治区91份，吉林省73份，河北省54份，青海省32份，甘肃省14份。

1.2　试验地概况

试验于2024年在内蒙古自治区乌兰察布市察哈尔右翼前旗平地泉镇乌兰察布市农林科学研究院试验基地进行（40.9232° N、113.1196° E、海拔1 600 m）。该地区为温带大陆性季风气候，年平均温度5 ℃，年降水量300~400 mm，降水主要集中在7—9月。试验地前茬作物为玉米。试验地土壤类型为栗钙土，试验地土壤基础养分见表1。

1.3　试验设计

于2024年5月进行播种，每份燕麦种质种植1行，行长2 m，行距30 cm，采取机器开沟、人工播种的方式，播深3~4 cm，播量150 kg/hm²。种肥施用150 kg/hm²复合肥，w_N∶w_{{\mathrm{P}}_{\mathrm{2}}{\mathrm{O}}_{\mathrm{5}}}∶w_{{\mathrm{K}}_{\mathrm{2}}\mathrm{O}}=15∶15∶15），播种时一次性施入土中。生育期内不追肥，适时进行田间灌溉和人工除草。

1.4　指标测定及方法

1.4.1　茎秆形态

在燕麦灌浆期，每份种质随机选取5株长势一致的植株进行测定。采用卷尺测定株高和穗位高，并计算穗位系数，穗位系数=穗位高/株高^［30］。采用电子天平测定穗鲜重和单茎鲜重，g；采用平衡支点法^［31］测定植株重心高度；采用电子游标卡尺测定主茎基部第1和第2节间长度、第2节间茎粗和第2节间壁厚。

1.4.2　穗部农艺性状

在燕麦成熟期，每份种质随机选取3株长势一致的植株进行测定。用直尺测定主穗长；人工测定主穗小穗数、穗铃数和主穗粒数；用电子天平测定主穗粒重和千粒重，g。

1.4.3　茎秆力学

在燕麦灌浆期，每份种质随机选取5株长势一致的植株，去除主茎基部第2节间叶鞘后，使用YYD-1A型植物茎秆强度仪（浙江托普云农科技股份有限公司）测定茎秆抗折力和茎秆穿刺强度。茎秆抗折力使用平压探头测定，茎秆穿刺强度使用穿刺探头测定，均以节间中部受力瞬间的最大值表示^［7］。

倒伏指数=重心高度×单茎鲜重/茎秆抗折力。

1.4.4　倒伏情况调查

参照NY/T 1301—2025《农作物品种试验信息化技术规程 小麦》^［32］中的倒伏分级标准，并结合燕麦田间倒伏表现，将燕麦倒伏级别分为5级：1级，不倒伏；2级，倒伏角度≤30°；3级，30°<倒伏角度≤45°；4级，45°<倒伏角度≤60°；5级，倒伏角度>60°。

1.4.5　计算公式

Shannon-Wiener多样性指数参照王永康等^［33］的方法，计算公式为：

H^{\text{'}}=-{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n{P}_i\mathrm{l}\mathrm{n}{P}_i

式中：P_i为第i个等级内材料数占总材料数的比例。数量性状按平均值和标准差进行分级，共划分为1~10级。

主成分权重及综合评价值计算公式为^［34］：

W_j=\frac{P_j}{{\sum }_{j=\mathrm{1}}^n{P}_j}

D_i={\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{W}_j\times F_{ij}

式中：W_j为第j个主成分的权重；P_j为第j个主成分的方差贡献率；n为提取的主成分数量；D_i为第i份种质资源的综合评价值；F_{ij}为第i份种质资源在第j个主成分上的得分；D越大，表明该种质资源综合表现越优。

1.5　数据分析

用Excel 2019进行数据整理；采用Shannon-Wiener指数评价性状的多样性；用OriginPro 2022绘图；SPSS 25.0进行主成分分析；基于R语言cluster和stats包进行聚类分析，RandomForest包和SemPlot包构建随机森林模型和结构方程模型的可视化。

2　结果与分析

2.1　遗传变异分析

由表2可知，1 018份燕麦种质的穗部指标（主穗长、穗位高、穗位系数、穗鲜重、主穗小穗数、穗铃数、主穗粒数、主穗粒重、千粒重），茎部形态指标（株高、单茎鲜重、重心高度、茎秆第1和2节间长度、茎秆壁粗、茎秆壁厚）及力学特性指标（茎秆抗折力、穿刺强度和倒伏指数）共19个指标的变异系数（CV）范围在4.57%~75.91%，平均CV为28.89%。多样性指数（Shannon-Wiener）范围在0.69~2.10，平均多样性指数为1.91，说明这些指标之间变异度丰富。其中，茎秆第2节间茎粗变异系数最大，为75.91%，穗位系数的CV最小，为4.57%；主穗小穗数的多样性指数最小，为0.69，茎秆第1节间长度的多样性指数最大，为2.10。

2.2　相关性分析

由图1可知，1 018份燕麦种质的19个指标间存在不同程度的相关。在植株形态指标中，株高与穗位高、单茎鲜重、重心高度均呈极显著正相关。倒伏指数与茎秆抗折力、茎秆穿刺强度均呈极显著负相关，同时与株高、穗位高、重心高度呈显著或极显著正相关。穗鲜重与茎秆第2节间茎粗、壁厚、长度呈显著或极显著正相关。主穗长与主穗小穗数、穗铃数、主穗粒数、主穗粒重均呈极显著正相关；主穗小穗数与穗铃数、主穗粒重、主穗粒数均呈极显著正相关。此外，千粒重与主穗粒重呈极显著正相关。

2.3　主成分分析

对1 018份燕麦种质19个指标进行KMO和Bartlett球形度检验（表3），KMO为0.707，Bartlett球形度检验达到极显著水平（P<0.001），说明各指标间存在显著相关关系，适合进行主成分分析。

依据特征值>1的原则，共提取7个主成分，其累计贡献率为76.128%。主成分1（PC₁）的累计贡献率是23.653%，其中株高、穗位高、单茎鲜重、重心高度等性状有较高载荷，这些性状与植株表型相关，说明PC₁主要反映了燕麦植株的整体大小和重量特征（表4）。前2个主成分累计贡献率是38.087%，其中主穗粒数、穗铃数、主穗粒重、主穗小穗数等产量相关性状载荷较高，表明主成分2（PC₂）主要反映了籽粒产量相关的性状。前3个主成分累计贡献率是49.800%，其中茎秆抗折力、茎秆穿刺强度、茎秆第1节间长度和第2节间茎粗等茎秆力学特征和形态指标上有较高载荷，说明主成分3主要反映了茎秆的强度和结构特征。前4个主成分累计贡献率是57.724%，其中茎秆第2节间茎粗和穗鲜重正向特征值较大，茎秆抗折力和茎秆第2节间壁厚负向特征值较大。前5个主成分累计贡献率是64.368%，其中穗位系数正向特征值最大，倒伏指数负向特征值最大。前6个主成分累计贡献率是70.630%，其中千粒重正向特征值最大，主穗小穗数负向特征值最大，说明主成分6（PC₆）主要反映了籽粒产量形成的相关特征。前7个主成分累计贡献率是76.128%，其中正向特征值中茎秆穿刺强度较高，负向特征值中茎秆第1节间长度和第2节间长度较高。

2.4　聚类分析

通过肘部法确定最佳聚类数，当K=5时组内误差平方和下降趋于平缓，因此将1 018份燕麦种质材料分为5大类群（图2）。

由表5可知，不同类群在穗部指标、茎部形态和茎秆力学指标上存在差异，说明各类群具有不同的性状组合特征。第Ⅰ类群有8份材料，占比为0.7%，该类群材料数量较少，表现为倒伏指数最高，茎秆第2节间壁厚表现较差，整体抗倒能力较弱，其他指标均表现一般，属于极易倒伏的一类。第Ⅱ类群包括329份材料，占比为32.3%，这一类群材料特征表现为株高较高、节间长度较长、茎秆壁厚、茎粗表现较差，倒伏指数也较高，属于高秆易倒伏品种。第Ⅲ类群包括230份材料，占比为22.5%，这一类群的特征为主穗小穗数、穗铃数、穗粒数、单茎鲜重均较高，茎秆第2节间较长，抗折力较高，这一类具有较好的抗倒伏能力。第Ⅳ类群包括264份材料，占比为25.9%，这一类群的特征为株高较其他类群矮，茎秆第2节间穿刺强度、壁厚，倒伏指数均为最低，抗倒伏能力较强，说明该类群具有株高低、重心低、节间短和倒伏指数小等特点，属于抗倒伏潜力较强的类群。第Ⅴ类群包括187份材料，占比为18.3%，这一类群的特征为穗位高、单茎鲜重、重心高度和茎秆第1、2节间长度均较高，在茎秆力学指标上具有优势，但是重心高度高也增加了倒伏的风险。

2.5　抗倒综合分析及筛选

基于前7个主成分的贡献率作为权重，计算1 018份燕麦种质综合评价值（D），并根据D对各材料进行排序，筛选排名前20的材料（表6）。其中，‘ND2135’的D最高，为9.081；‘ND1616’、‘ND1522’、‘ND2116’、‘ND2416’和‘ND2633’等材料的D也均较高，表明其在植株形态、茎秆力学指标、穗部和籽粒指标方面具有较好的综合表现。

2.6　田间倒伏情况

由表7可知，仅有46份材料发生不同程度倒伏，占参试种质的4.52%，倒伏角度为5~90°，极差为85°，最大倒伏角度是最小值的18倍；倒伏级别分布在2~5级，其中2级材料8份，占17.39%；3级和4级材料各14份，占比均为30.43%；5级材料10份，占21.74%。其中，‘ND920’、‘ND1206’、‘ND1629’、‘A192’、‘ND1611’、‘ND378’、‘WL128’、‘ND384’、‘ND944’和‘ND124’这10份材料的倒伏程度均达到5级。总体来看，参试材料倒伏发生比例较低，但不同材料间在倒伏角度和倒伏等级上存在明显分化。

2.7　倒伏关键指标分析

随机森林模型结果表明，各指标对倒伏指数的解释率为0.92（图3）。其中，茎秆抗折力（BR）相对重要性最高，约为77%，达到极显著水平（P<0.001）；单茎鲜重（FWP）、株高（PH）、穗位高（ER）、重心高度（HCG）、茎秆第1节间长度（BFIL）、茎秆第2节间长度（BSIL）和茎秆穿刺强度（PR）对倒伏指数的相对重要性也均达到极显著水平（P<0.001），茎秆第2节间茎粗（BSID）的相对重要性达到显著水平（P<0.05）。可见，茎秆抗折力、单茎鲜重、株高、穗位高和重心高度是影响燕麦倒伏指数的主要指标。

基于随机森林模型筛选出的主要指标构建结构方程（图4）。根据标准化路径系数，倒伏指数的结构方程可表示为：

Z_{\mathrm{L}\mathrm{I}}=\mathrm{0.368}{Z}_{\mathrm{P}\mathrm{H}}+\mathrm{0.981}{Z}_{\mathrm{H}\mathrm{C}\mathrm{G}}-\mathrm{0.731}{Z}_{\mathrm{S}\mathrm{M}\mathrm{P}}+\mathrm{0.881}{Z}_{\mathrm{S}\mathrm{T}}-\mathrm{0.232}{Z}_{\mathrm{E}\mathrm{R}}+\epsilon

式中：Z_{\mathrm{L}\mathrm{I}}为倒伏指数标准化值；Z_{\mathrm{P}\mathrm{H}}为株高标准化值；Z_{\mathrm{H}\mathrm{C}\mathrm{G}}为重心高度标准化值；Z_{\mathrm{S}\mathrm{M}\mathrm{P}}为茎秆力学特性标准化潜变量；Z_{\mathrm{S}\mathrm{T}}为茎秆形态标准化潜变量；Z_{\mathrm{E}\mathrm{R}}为穗位高标准化值；\epsilon为残差项。

该模型可解释倒伏指数78.6%的变异（R²=0.786），比较拟合指数（CFI）为0.907，说明模型拟合效果较好。标准化路径系数显示，重心高度对倒伏指数具有极显著正向作用，路径系数为0.981，是模型中正向作用最强的直接影响因子；株高对倒伏指数也具有极显著正向直接效应，路径系数为0.368，说明植株高度增加会提高燕麦倒伏风险。茎秆力学特性对倒伏指数呈极显著负向作用，路径系数为-0.731；茎部形态特性对倒伏指数呈极显著正向作用，路径系数为0.881。此外，穗位高对倒伏指数的直接路径系数为-0.232，但未达到显著水平。

从指标间路径关系来看，株高对重心高度、穗位高和茎部形态潜变量均表现为极显著正向作用，路径系数分别为0.373、0.797和0.441。株高不仅直接影响倒伏指数，还可通过重心高度和茎部形态潜变量产生间接效应。其中，株高通过“株高→重心高度→倒伏指数”路径产生的间接效应为0.366；通过“株高→茎部形态潜变量→倒伏指数”路径产生的间接效应为0.389。株高经“株高→穗位高→倒伏指数”路径产生的间接效应为-0.185，但由于穗位高对倒伏指数的直接作用未达到显著水平，该路径不作为主要解释路径。

3　讨 论

3.1　燕麦种质资源抗倒伏能力鉴定

多性状综合评价是作物种质资源鉴定和优异资源筛选的重要方法^{［29，35］}。侯天钰等^［36］在水稻中的研究指出，多指标的综合评价能够较好地反映不同种质资源间的抗逆性差异，并通过主成分分析和聚类分析筛选优异种质。杨丹丹等^［37］对71份冬小麦苗期渗透胁迫抗性及相关农艺性状进行分析，认为多性状综合评价有助于反映不同材料间的抗逆性差异，并可用于优异种质筛选。禹海龙等^［38］研究发现株高、重心高度及基部前3节间长度和直径在不同生育时期的相关系数均>0.8，并检测到基部第2节间强度相关位点的表型贡献率为5.85%，说明基部节间形态和茎秆力学强度是作物抗倒伏评价的重要参考指标。

本研究以1 018份燕麦种质为材料，测定穗部、茎部形态和茎秆力学特性等19个指标，在主成分分析、聚类分析和综合评价的基础上，结合随机森林模型筛选影响倒伏指数的关键指标，并利用结构方程模型解析关键指标对倒伏指数的作用路径。本研究发现株高、重心高度与倒伏指数均呈显著正相关（P<0.01，图3），说明植株高度和重心位置升高会增加燕麦的倒伏风险。但从聚类结果和综合评价结果来看，燕麦抗倒伏能力并不单纯取决于株高，而是由植株高度、重心高度、节间结构和茎秆力学强度共同决定。与其他类群相比，第Ⅳ类群表现为株高较低、重心高度较低、基部节间较短和倒伏指数最低（P<0.05，表5），说明低株高、低重心和短节间有利于降低倒伏风险，但仍需结合茎秆力学强度等指标综合评价燕麦抗倒伏能力。

因此，燕麦抗倒伏评价不宜仅以株高作为单一指标，而应综合考虑株型结构、重心位置、节间形态和茎秆力学特性。本研究结果与南铭等^［23］和梁国玲等^［24］的研究结论基本一致。本研究结果表明，株高和重心高度对倒伏指数具有正向作用，结构方程模型标准化路径系数分别为0.368和0.981；茎秆抗折力与倒伏指数呈极显著负相关（P<0.01，图4），且随机森林相对重要性最高，约为77%（图4）。说明株高升高和重心上移会增加倒伏风险，而提高茎秆抗折力有利于降低倒伏指数，可作为抗倒伏种质筛选的重要依据。

3.2　燕麦抗倒伏关键指标及作用路径解析

揭示抗倒伏关键指标及其作用路径，有助于提高燕麦抗倒伏种质筛选的针对性^［39］。本研究利用随机森林模型筛选影响燕麦倒伏指数的主要指标，结果表明茎秆抗折力、单茎鲜重、株高、穗位高和重心高度对倒伏指数的相对重要性较高，分别约为77%、39%、34%、26%和25%（图3）。其中，茎秆抗折力的重要性最高，说明茎秆力学强度是影响燕麦倒伏指数的关键指标。相关分析也表明，倒伏指数与茎秆抗折力、茎秆穿刺强度均呈极显著负相关（P<0.01，图1），说明提高茎秆力学强度有利于降低倒伏风险。该结果与宋艳艳等^［25］和胡伟等^［39］的研究结论基本一致。

茎秆形态结构也与抗倒伏能力密切相关^［23］。本研究发现，第2节间茎粗和第2节间茎壁厚均与茎秆抗折力呈极显著正相关（P<0.01），说明较粗的茎秆和较厚的茎壁均有助于提高茎秆机械支撑能力。该结果与桑瑞娟等^［40］的研究结论一致。说明燕麦倒伏并非由单一力学指标决定，而是受茎秆粗度、茎壁厚、节间结构和力学强度共同影响。

随机森林模型能够反映不同指标对倒伏指数的相对贡献，但难以区分直接作用和间接作用^［13］。本研究构建的结构方程模型解析关键指标作用路径的结果表明，株高和重心高度对倒伏指数具有正向作用，标准化路径系数分别为0.368和0.981；茎秆力学潜变量对倒伏指数具有负向作用，标准化路径系数为-0.731，模型可解释倒伏指数78.6%的变异（P<0.05，图4）。说明植株高度增加和重心位置上移会使燕麦倒伏指数升高，而茎秆抗折力和穿刺强度增强有助于降低倒伏指数。该结果与Kashiwagi等^［41］在水稻中关于茎秆结构和抗倒伏能力关系的研究结论相呼应。

结构方程模型表明，株高不仅可直接影响倒伏指数，还可通过提高重心高度间接影响倒伏指数，间接效应约为0.370（P<0.05，图4）。随机森林模型中穗位高的相对重要性约为26%（P<0.001，图3），结构方程模型中株高对穗位高的路径系数为0.797（P<0.05，图4），说明穗部位置与植株高度、重心分布及倒伏风险存在密切联系。穗位升高会使植株上部负荷位置上移，可能增加植株受力不稳定性，从而提高倒伏风险，这与玉米中穗位高、穗位系数影响倒伏的研究结论相似^［42-43］。

综上，利用随机森林模型和结构方程模型分析表明，茎秆抗折力、株高和重心高度是影响燕麦倒伏指数的关键指标。其中，茎秆抗折力增强有利于降低倒伏指数，而株高增加和茎秆重心上移会增加倒伏风险。因此，较低的株高和重心高度、较高的茎秆抗折力和穿刺强度可作为燕麦抗倒伏种质筛选的重要依据。

4　结 论

对1 018份燕麦种质资源的19个指标进行综合分析发现，各指标之间变异度丰富，变异系数（CV）范围在4.57%~75.91%，Shannon-Wiener指数范围在0.69~2.10。采用随机森林模型和结构方程模型分析发现，茎秆抗折力、株高和重心高度是影响燕麦倒伏指数的关键指标，其相对重要性分别为77%、34%和25%，株高和重心高度对倒伏指数具有正向影响，路径系数分别为0.368和0.981；茎秆力学特性对倒伏指数具有负向影响，路径系数为-0.731。聚类分析将供试材料划分为5个类群，其中第Ⅳ类群均为低重心、短节间、高茎秆力学强度的抗倒伏种质，包括‘ND2116’、‘ND2633’、‘ND2208’、‘ND139’、‘ND2581’和‘ND1595’，可作为燕麦抗倒伏性状改良的优异种质材料。

参考文献

[1] 杨富， 郑敏娜， 康佳惠， 梁秀芝， 姜超， 李荫藩. 9个燕麦品种在晋北地区的生产性能及饲用价值综合评价［J］.作物杂志， 2019（2）： 94-98

[2] Yang F， Zheng M N， Kang J H， Liang X Z， Jiang C， Li Y F. Comprehensive evaluation of production performance and feeding value of 9 oat varieties in northern Shanxi［J］. Crops， 2019（2）： 94-98 （in Chinese）

[3] 刘文辉， 贾志锋， 梁国玲. 我国饲用燕麦产业发展现状及存在的问题和建议［J］.青海科技，2020，27（3）： 82-85

[4] Liu W H， Jia Z F， Liang G L. Present situation， existing problems and suggestions of feed oat industry in China［J］. Qinghai Science and Technology， 2020， 27（3）： 82-85 （in Chinese）

[5] 任长忠， 崔林， 何峰， 欧阳韶晖， 胡新中， 李再贵， 陕方. 我国燕麦荞麦产业技术体系建设与发展［J］.吉林农业大学学报， 2018， 40（4）： 524-532

[6] Ren C Z， Cui L， He F， Ouyang S H， Hu X Z， Li Z G， Shan F. Construction and development of China oat and buckwheat industrial technology system［J］. Journal of Jilin Agricultural University， 2018， 40（4）： 524-532 （in Chinese）

[7] 中国燕麦奶行业白皮书编委会. 2023中国燕麦奶行业白皮书：新植物奶2.0时代［R］. 北京： 农业农村部食物与营养发展研究所， 2023

[8] Editorial Committee of White Paper on China’s Oat Milk Industry. 2023 White Paper on China’s oat milk industry： The new era of plant-based milk 2.0 ［R/OL］. Beijing： Institute of Food and Nutrition Development， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， 2023 （in Chinese）

[9] Marshall H G， Kolb F L， Roth G W. Effects of nitrogen fertilizer rate， seeding rate， and row spacing on semidwarf and conventional height spring oat ［J］. Crop Science， 1987， 27（3）： 572-575

[10] 王晓飞， 陆展华， 刘维， 卢东柏， 王石光， 巫浩翔， 方志强， 何秀英， 张桂莲. “绿色革命”以来水稻抗倒伏研究进展［J］.广东农业科学， 2022， 49（3）： 1-13

[11] Wang X F， Lu Z H， Liu W， Lu D B， Wang S G， Wu H X， Fang Z Q， He X Y， Zhang G L. Advances in lodging resistance of rice since the “green revolution”［J］. Guangdong Agricultural Sciences， 2022， 49（3）： 1-13 （in Chinese）

[12] 南铭， 李晶， 赵桂琴， 柴继宽，刘彦明. 茎秆基部节间特性和木质素合成与燕麦抗倒伏的关系［J］.草业学报， 2022， 31（11）： 172-180

[13] Nan M， Li J， Zhao G Q， Chai J K， Liu Y M. Relationship between lodging resistance of oats and the basal internode stem characteristics and lignin synthesis［J］. Acta Prataculturae Sinica， 2022， 31（11）： 172-180 （in Chinese）

[14] 梁国玲， 刘文辉， 张永超， 刘勇. 倒伏发生对燕麦籽粒灌浆进程及非结构性碳水化物的影响［J］.草地学报， 2020， 28（4）： 1024-1033

[15] Liang G L， Liu W H， Zhang Y C， Liu Y. Effect of lodging on the grain filling process and non-structure carbohydrate of oats［J］. Acta Agrestia Sinica， 2020， 28（4）： 1024-1033 （in Chinese）

[16] 陈有军， 周青平， 孙建， 田莉华. 不同燕麦品种田间倒伏性状研究［J］.作物杂志， 2016（5）： 44-49

[17] Chen Y J， Zhou Q P， Sun J， Tian L H. Comparison of lodging resistance among different oats （ Avena sativa L）［J］.Crops， 2016（5）： 44-49 （in Chinese）

[18] 杨冰， 王玉婷， 刘金龙， 韩旭， 李跃， 孙彦. 不同燕麦品种茎秆抗倒性的综合评价及筛选［J］.草地学报， 2025， 33（5）： 1408-1417

[19] Yang B， Wang Y T， Liu J L， Han X， Li Y， Sun Y. Comprehensive evaluation and screening of lodging resistance of different oat varieties［J］. Acta Agrestia Sinica， 2025， 33（5）： 1408-1417 （in Chinese）

[20] 王泓超， 凌波， 陈小玲， 谢展文， 张玉婷， 李相宜， 梁莹莹， 程祖锌， 林荔辉. 水稻种质资源茎杆抗倒伏性状的评价与分析［J］.西南农业学报， 2024， 37（7）： 1442-1449

[21] Wang H C， Ling B， Chen X L， Xie Z W， Zhang Y T， Li X Y， Liang Y Y， Cheng Z X， Lin L H. Evaluation and analysis of stem lodging resistance in rice germplasm resources［J］.Southwest China Journal of Agricultural Sciences， 2024， 37（7）： 1442-1449 （in Chinese）

[22] 李子翔， 黄绒， 王志超， 李鸿雁， 谭俊行， 程宇， 杜雪竹， 盛锋. 聚-γ-谷氨酸对直播稻抗倒伏性的影响［J］.作物学报， 2025， 51（6）： 1654-1664

[23] Li Z X， Huang R， Wang Z C， Li H Y， Tan J X， Cheng Y， Du X Z， Sheng F. Effects of poly-γ-glutamate acid on lodging resistance of direct seeding rice ［J］. Acta Agronomica Sinica， 2025， 51（6）： 1654-1664 （in Chinese）

[24] 滕祥勇， 王金明， 李鹏志， 林秀云， 孙强. 水稻抗倒伏性的影响因素及评价方法研究进展［J］.福建农业学报， 2021， 36（10）： 1245-1254

[25] Teng X Y， Wang J M， Li P Z， Lin X Y， Sun Q. Advances on studies relating to lodging resistance of rice plant ［J］. Fujian Journal of Agricultural Sciences， 2021， 36（10）： 1245-1254 （in Chinese）

[26] 刘雨杭， 赵书宏， 祝婷婷， 梁振宇， 杨洪坤， 黄秀兰， 黄林， 樊高琼， 伍碧华. 二氢赤霉素对不同种植密度下小麦抗倒伏能力及产量的影响［J］.麦类作物学报， 2024， 44（12）： 1606-1618

[27] Liu Y H， Zhao S H， Zhu T T， Liang Z Y， Yang H K， Huang X L， Huang L， Fan G Q， Wu B H. Effects of 16，17-dihydro gibberellin A₅ on lodging resistance and yield of wheat under different planting densities ［J］.Journal of Triticeae Crops， 2024， 44（12）： 1606-1618 （in Chinese）

[28] 苏亚蕊， 孙少光， 刘浩婷， 郭春强， 曹燕燕， 黄杰， 王君， 张振永， 齐双丽， 廖平安. 不同小麦品种（系）抗倒伏性状多样性分析［J］.麦类作物学报， 2021， 41（10）： 1238-1246

[29] Su Y R， Sun S G， Liu H T， Guo C Q， Cao Y Y， Huang J， Wang J， Zhang Z Y， Qi S L， Liao P A. Diversity of lodging resistance traits of different wheat varieties （lines） ［J］. Journal of Triticeae Crops，2021， 41（10）： 1238-1246 （in Chinese）

[30] 卢杰， 董连生， 常成， 司红起， 马传喜. 种植密度对不同小麦品种产量构成及抗倒伏性的影响［J］.麦类作物学报， 2021， 41（1）： 81-87

[31] Lu J， Dong L S， Chang C， Si H Q， Ma C X. Effect of planting density on yield composition and lodging resistance of different wheat varieties［J］. Journal of Triticeae Crops， 2021， 41（1）： 81-87 （in Chinese）

[32] 张静， 王洪章， 任昊， 殷复伟， 吴红燕， 赵斌， 张吉旺， 任佰朝， 戴爱斌， 刘鹏. 夏玉米根系构型与抗根倒性能间的关系［J］.作物学报， 2023， 49（1）： 188-199

[33] Zhang J， Wang H Z， Ren H， Yin F W， Wu H Y， Zhao B， Zhang J W， Ren B Z， Dai A B， Liu P. Relationship between root architecture and root pulling force of summer maize［J］. Acta Agronomica Sinica，2023， 49（1）： 188-199 （in Chinese）

[34] 张盼， 卢道文， 孙海潮， 董文恒， 李永江， 张莹莹， 史丽丽， 牛永锋. 种植密度对不同玉米品种茎秆力学特性及抗倒伏能力的影响［J］.玉米科学， 2025， 33（3）： 51-57

[35] Zhang P， Lu D W， Sun H C， Dong W H， Li Y J， Zhang Y Y， Shi L L， Niu Y F. Effects of planting density on stem mechanical properties and lodging resistance of different maize varieties［J］. Journal of Maize Sciences，2025， 33（3）： 51-57 （in Chinese）

[36] 王在满， 郑乐， 张明华， 王宝龙， 莫钊文， 罗锡文. 不同播种方式对直播水稻倒伏指数和根系生长的影响［J］.江苏农业学报， 2016， 32（4）： 725-728

[37] Wang Z M， Zheng L， Zhang M H， Wang B L， Mo Z W， Luo X W. Effects of seeding manners on lodging index and root growth of direct seeded rice［J］. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences，2016， 32（4）： 725-728 （in Chinese）

[38] 李国辉， 钟旭华， 田卡， 黄农荣， 潘俊峰， 何庭蕙. 施氮对水稻茎秆抗倒伏能力的影响及其形态和力学机理［J］. 中国农业科学， 2013， 46（7）： 1323-1334

[39] LI G H， Zhong X H， Tian K， Huang N R， Pan J F， He T H. Effect of nitrogen application on lodging resistance of rice stem and its morphological and mechanical mechanisms［J］. Scientia Agricultura Sinica， 2013， 46（7）： 1323-1334 （in Chinese）

[40] 刘晓宇， 禹海龙， 裴星旭， 梁秋芳， 岳超， 程西永， 许海霞， 詹克慧. 黄淮南部地区小麦品种矮秆基因的组成及其对茎秆特性的影响［J］.麦类作物学报， 2024， 44（8）： 985-995

[41] Liu X Y， Yu H L， Pei X X， Liang Q F， Yue C， Cheng X Y， Xu H X Y， Zhan K H. Composition of dwarfing genes and their effects on stem characteristics of wheat varieties in the southern area of Huanghuai wheat region［J］. Journal of Triticeae Crops， 2024， 44（8）： 985-995 （in Chinese）

[42] Zhong X H， Liang K M， Peng B L， Tian K， Li X J， Huang N R， Liu Y Z， Pan J F. Basal internode elongation of rice as affected by light intensity and leaf area［J］. The Crop Journal， 2020， 8（1）： 62-70

[43] 南铭， 赵桂琴， 李晶， 柴继宽， 刘彦明. 不同燕麦品种茎秆形态特征与抗倒伏性的关系［J］.草地学报， 2018， 26（6）： 1382-1391

[44] Nan M， Zhao G Q， Li J， Chai J K， Liu Y M. Research of lodging-resistance and the stem morphological characteristics of different Avena sativa L varieties［J］. Acta Agrestia Sinica，2018， 26（6）： 1382-1391 （in Chinese）

[45] 梁国玲， 刘文辉， 秦燕， 魏小星， 刘凯强， 杨晶. 不同燕麦资源生物量构成和茎秆特征与倒伏间的相关性研究［J］.草地学报， 2019， 27（5）： 1339-1346

[46] Liang G L， Liu W H， Qin Y， Wei X X， Liu K Q， Yang J. Study of correlation between biomass composition， stem traits and lodging in different oats resources［J］. Acta Agrestia Sinica， 2019， 27（5）： 1339-1346 （in Chinese）

[47] 宋艳艳， 孙娟娟， 林克剑， 王照兰， 岳静宇， 范慧敏. 不同燕麦品种（系）的抗倒伏性差异及其影响因素研究［J］.中国草地学报， 2024， 46（10）： 33-43

[48] Song Y Y， Sun J J， Lin K J， Wang Z L， Yue J Y， Fan H M. Study on lodging resistance difference and its influencing factors of different oat varieties（lines）［J］.Chinese Journal of Grassland， 2024， 46（10）： 33-43 （in Chinese）

[49] 王晓鸣， 邱丽娟， 景蕊莲， 任贵兴， 李英慧， 李春辉， 秦培友， 谷勇哲， 李龙. 作物种质资源表型性状鉴定评价：现状与趋势［J］.植物遗传资源学报， 2022， 23（1）： 12-20

[50] Wang X M， Qiu L J， Jing R L， Ren G X， Li Y H， Li C H， Qin P Y， Gu Y Z， Li L. Evaluation on phenotypic traits of crop germplasm resources： Status and development［J］. Journal of Plant Genetic Resources， 2022， 23（1）： 12-20 （in Chinese）

[51] 汪强， 沈会权， 徐肖， 张英虎， 杨红燕， 程怡璠， 梁志浩， 薛松， 郭爱奎， 于文青， 李宇星， 栾海业. 小麦种质资源性状分析及遗传多样性评价［J］.大麦与谷类科学， 2024， 41（3）： 8-13， 18

[52] Wang Q， Shen H Q， Xu X， Zhang Y H， Yang H Y， Cheng Y F， Liang Z H， Xue S， Guo A K， Yu W Q， Li Y X， Luan H Y. Trait analysis and genetic diversity evaluation of wheat germplasm resources［J/OL］. Barley and Cereal Sciences， 2024， 41（3）： 8-13， 18 （in Chinese）

[53] 王建丽， 马利超， 申忠宝， 刘杰淋， 朱瑞芬， 韩微波， 钟鹏， 邸桂俐， 韩贵清， 郭长虹. 基于遗传多样性评估燕麦品种的农艺性状［J］.草业学报， 2019， 28（2）： 133-141

[54] Wang J L， Ma L C， Shen Z B， Liu J L， Zhu R F， Han W B， Zhong P， Di G L， Han G Q， Guo C H. An evaluation of agronomic traits and genetic diversity among 51 oat germplasm accessions［J］. Acta Prataculturae Sinica， 2019， 28（2）： 133-141 （in Chinese）

[55] 唐有林， 王蕾， 王寒冬， 徐金青， 边海燕， 陈同睿， 尤恩， 邓超， 卢露， 王一航， 沈裕虎. 燕麦种质资源表型多样性及综合评价［J］.应用与环境生物学报， 2024， 30（6）： 1236-1244

[56] Tang Y L， Wang L， Wang H D， Xu J Q， Bian H Y， Chen T R， You E， Deng C， Lu L， Wang Y H， Shen Y H. Phenotypic diversity analysis and comprehensive evaluation of oat germplasms［J］. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology， 2024， 30（6）： 1236-1244 （in Chinese）

[57] 毛圆圆， 薛军， 翟娟， 张园梦， 张国强， 明博， 谢瑞芝， 王克如， 侯鹏， 李召锋， 李少昆. 水肥一体化条件下密植高产玉米适宜追氮次数研究［J］.植物营养与肥料学报， 2022， 28（12）： 2227-2238

[58] Mao Y Y， Xue J， Zhai J， Zhang Y M， Zhang G Q， Ming B， Xie R Z， Wang K R， Hou P， Li Z F， Li S K. Optimum times of nitrogen topdressing in high-yield maize under high plant density and fertigation［J］. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers， 2022， 28（12）： 2227-2238 （in Chinese）

[59] 邵庆勤， 万成， 李晓庆， 任兰天， 闫素辉， 张从宇， 倪鹤， 李文阳. 取样后处理措施对小麦抗倒伏性状测定结果的影响［J］.南京农业大学学报， 2019， 42（4）： 632-640

[60] Shao Q Q， Wan C， Li X Q， Ren L T， Yan S H， Zhang C Y， Ni H， Li W Y. Accuracy of the determination results in wheat lodging resistance under different post-treatment measures after sampling［J］. Journal of Nanjing Agricultural University， 2019， 42（4）： 632-640 （in Chinese）

[61] >NY/T 1301—>2025农作物品种试验信息化技术规程 小麦 ［S］. 北京： 中国农业出版社， 2025

[62] >NY/T 1301->2025：Wheat（Triticum aestivum） Technical code of practice for the variety trial and informatization of crops L ［S］. Beijing： China Agriculture Press， 2025 （in Chinese）

[63] 王永康， 吴国良， 赵爱玲， 李登科. 枣种质资源的表型遗传多样性［J］.林业科学， 2014， 50（10）： 33-41

[64] Wang Y K， Wu G L， Zhao A L， Li D K. Phenotypic genetic diversity of jujube germplasm resources［J］. Scientia Silvae Sinicae， 2014， 50（10）： 33-41 （in Chinese）

[65] 刘彤彤， 李宁， 魏良迪， 杨进文， 史雨刚， 王曙光， 孙黛珍. 山西省主推小麦品种芽期及苗期耐盐性的综合评价［J］.中国农业大学学报， 2022， 27（2）： 22-33

[66] Liu T T， Li N， Wei L D， Yang J W， Shi Y G， Wang S G， Sun D Z. Comprehensive evaluation of salt tolerance of wheat varieties in Shanxi Province during germination and seedling stage［J］. Journal of China Agricultural University， 2022， 27（2）： 22-33 （in Chinese）

[67] 陈彩锦， 马琳， 蒋庆雪， 刘金晖， 苗童， 张志鹏， 孟翔， 马晓冉， 周昕越， 张建， 刘文辉， 王学敏. 244份饲用燕麦种质资源表型性状遗传多样性分析［J］.中国农业科学， 2025， 58（23）： 4825-4836

[68] Chen C J， Ma L， Jiang Q X， Liu J H， Miao T， Zhang Z P， Meng X， Ma X R， Zhou X Y， Zhang J， Liu W H， Wang X M. Genetic diversity analysis of phenotypic traits of 244 forage oat germplasm resources［J］. Scientia Agricultura Sinica， 2025， 58（23）： 4825-4836 （in Chinese）

[69] 侯天钰， 杜孝敬， 赵志强， 热依木·艾尼瓦尔， 伊达耶图拉·阿不拉， 布哈丽且木·阿不力孜， 袁杰， 张燕红， 王奉斌. 粳稻品种芽期耐冷性评价及耐冷种质筛选［J］.作物学报， 2025， 51（3）： 812-822

[70] Hou T Y， Du X J， Zhao Z Q， Reyimu A， Yidayetula A， Buhaliqiemu A， Yuan J， Zhang Y H， Wang F B. Evaluation of cold tolerance of japonica rice varieties at germination stage and construction of identification system［J］. Acta Agronomica Sinica， 2025， 51（3）： 812-822 （in Chinese）

[71] 杨丹丹， 韩雪， 孔欣欣， 赵国轩， 苏亚中， 赵鹏飞， 金建猛， 赵国建. 71份冬小麦苗期渗透胁迫抗性鉴定及相关农艺性状指标分析［J］.作物杂志， 2025 （1）： 243-249

[72] Yang D D， Han X， Kong X X， Zhao G X， Su Y Z， Zhao P F， Jin J M， Zhao G J. Identification of osmotic stress resistance and analysis of related agronomic traits of 71 winter wheat seedlings［J］. Crops， 2025（1）： 243-249 （in Chinese）

[73] 禹海龙， 吴文雪， 裴星旭， 刘晓宇， 邓跟望， 李西臣， 甄士聪， 望俊森， 赵永涛， 许海霞， 程西永， 詹克慧. 小麦茎秆性状的转录组测序及全基因组关联分析［J］.作物学报，2024， 50（9）： 2187-2206

[74] Yu H L， Wu W X， Pei X X， Liu X Y， Deng G W， Li X C， Zhen S C， Wang J S， Zhao Y T， Xu H X， Cheng X Y， Zhan K H. Transcriptome sequencing and genome-wide association study of wheat stem traits［J］. Acta Agronomica Sinica， 2024， 50（9）： 2187-2206 （in Chinese）

[75] 胡伟， 梁国玲， 刘凯强， 刘文辉， 李文. 青藏高原9个燕麦品种抗倒伏能力及其影响因素研究［J］.草地学报， 2023， 31（6）： 1788-1797

[76] Hu W， Liang G L， Liu K Q， Liu W H， Li W. Study on lodging resistance and its influencing factors of 9 oat varieties in Qinghai-Xizang Plateau［J］. Acta Agrestia Sinica， 2023， 31（6）： 1788-1797 （in Chinese）

[77] 桑瑞娟， 崔超杰， 何云， 张晓霞， 姚晋， 董春阳， 孙浩， 史莹华， 朱晓艳， 李德锋. 豫北地区18个秋播饲用燕麦品种抗倒伏特性及生产性能评价［J］.草业学报， 2024， 33（8）： 74-85

[78] Sang R J， Cui C J， He Y， Zhang X X， Yao J， Dong C Y， Sun H， Shi Y H， Zhu X Y， Li D F. Lodging resistance and production performance of 18 autumn-sown forage oat varieties in northern Henan Province［J］. Acta Prataculturae Sinica， 2024， 33（8）： 74-85 （in Chinese）

[79] Kashiwagi T， Togawa E， Hirotsu N， Ishimaru K. Improvement of lodging resistance with QTLs for stem diameter in rice （ Oryza sativa L）［J］.Theoretical and Applied Genetics， 2008， 117（5）： 749-757

[80] 刘春晓， 张玉， 刘强， 何春梅， 汪黎明， 高新学， 刘玉敬， 董瑞， 刘铁山. 化控对不同种植密度下玉米生长发育及产量的影响［J］.山东农业科学， 2019， 51（6）： 130-134

[81] Liu C X， Zhang Y， Liu Q， He C M， Wang L M， Gao X X， Liu Y J， Dong R， Liu T S. Effects of chemical regulation on growth and yield of maize under different planting densities［J］. Shandong Agricultural Sciences， 2019， 51（6）：130-134 （in Chinese）

[82] 凌莉， 裴文东. 种植密度对不同熟期玉米茎秆抗倒伏特性及产量的影响［J］.玉米科学， 2024， 32（2）： 106-113

[83] Ling L， Pei W D. Effects of planting density on stem lodging resistance and grain yield of maize at different maturity stages［J］. Journal of Maize Sciences， 2024， 32（2）： 106-113 （in Chinese）

基金资助

燕麦全产业链科技创新团队(BR22-12-05)

内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(BR22-11-15)

国家燕麦荞麦产业技术体系(CARS-07)

内蒙古自治区燕麦工程实验室能力建设项目(BR221023)