穗长是一个重要的农艺性状， 与产量密切相关。一般配合力（general combining ability， GCA）是评价优异自交系的重要指标。因此， 解析穗长GCA的遗传基础， 制定相应的育种策略对玉米杂交种产量的提高具有重要意义。本研究以123个玉米自交系和8个测验种按照North Carolina II遗传交配设计组配的537个F1杂交种为试验材料， 在2个环境下进行表型鉴定， 利用玉米5.5 K液相育种芯片鉴定的11，734个SNPs （single nucleotide polymorphisms）对2个环境以及综合环境穗长GCA进行多位点全基因组关联分析（multi-locus genome-wide association study， MGWAS）和基因组预测。利用7种MGWAS共检测到11个穗长GCA显著关联SNPs标记（P ＜ 8.52E-07）， 单个位点解释GCA变异介于8.06%～28.23%之间。不同MGWAS共定位的SNPs位点有5个。位点7＿178103602在周口和综合环境利用mrMLM （multi-locus random-SNP-effect mixed linear model）方法重复检测到， 可解释穗长GCA变异的26.02%～28.23%， 为环境稳定的主效SNP。共挖掘10个候选基因， 其中auxin amido synthetase 9和EID1-like F-box protein 2可能是控制穗长GCA的关键基因。5种随机效应模型对3个环境穗长GCA的预测准确性介于0.53～0.69之间， 且模型间差异较小。在新乡和周口环境， GBLUP （genomic best linear unbiased prediction）和RKHS （reproducing kernel Hilbert space）整合不同显著位点作为固定效应均可提高穗长GCA基因组估计育种值的准确性， 提高率为2.34%～14.98%， 而在综合环境中除了利用FarmCPU （fixed and random model circulating probability unification）或BLINK （Bayesian-information and linkage-disequilibrium iteratively nested keyway）鉴定的1个显著位点作为固定效应会略降低预测精度外， 其他2种MGWAS方法显著位点的加入均能提高基因组预测力， 提高率为2.80%～6.84%。因此， MGWAS显著位点作为固定效应加入预测模型有利于提高穗长GCA基因组估计育种值的准确性， 可用来对玉米亲本穗长GCA进行有效预测和选择。