29個大麗花品種灰色關聯度分析

吳丹 聶洧潔 胡園園

摘要[目的]快速選育出大麗花的優良品種，建立大麗花篩選的綜合評價體系。[方法]以29個大麗花品種為試驗材料，選取11個數量性狀作為評價因子，采用灰色關聯度分析法建立評價體系，綜合評價大麗花品種的優劣。[結果]篩選出2個大麗花品種英引-535和紫條紋，其株形飽滿、花色鮮艷、綜合性狀良好，等權關聯度分別為0.847 4、0.844 9，加權關聯度分別為0.864 9、0.854 8。[結論]灰色關聯度分析法為大麗花新品種的選育提供了理論基礎。

關鍵詞大麗花;品種;灰色關聯度分析

中圖分類號S682.2+61文獻標識碼A

文章編號0517-6611（2019）02-0034-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.011

大麗花（Dahlia pinnate Cav.）為菊科大麗花屬多年生球根花卉，又名天竺牡丹等。大麗花花姿優美，花型多樣，花期長，品種繁多等眾多優點，被譽為“花中寵兒”，在世界范圍內廣泛種植[1]。目前，在全世界已經發表和出售的大麗花品種3萬多種，成為世界名花之一。我國現有700多種大麗花品種，最先由西南引入栽培，由于其生性強健、品種類型豐富，現在已分布在北至吉林、南至廣東、西到西藏、東到沿海省份的廣大地區栽培利用。

我國科研工作者對大麗花的起源、種質資源搜集保存、品種分類、保護等開展了一系列的研究[2]，但是隨著大麗花品種資源的日益豐富，如何推廣綜合性狀優良的大麗花品種具有重要的意義。

目前，灰色關聯度分析法被廣泛應用在各種植物和農作物的農藝性狀研究，具有簡便、快捷的特點[3-4]。但該方法在大麗花的品種中鮮見報道。鑒于此，筆者利用灰色關聯度綜合評價分析法，對29個大麗花品種的花冠、舌狀花、管狀花數量等性狀進行比較，計算出了灰色關聯度對29個品種的關聯度值并進行了分析，建立了關聯度矩陣，以期為優良大麗花品種的應用選擇提供依據。

1材料與方法

1.1材料

供試材料為南京農業大學中國菊花種質資源保存中心提供的29個大麗花觀測品種，具體品種見表1。

1.2試驗方法

試驗按隨機區組設計，每個品種種植20株，株行距為45 cm，進行常規栽培管理。從29份參試品種中每個品種均隨機抽取5株，記錄了各品種的11個數量性狀，包括株高、葉長、葉寬、鋸齒數量、花梗長度、花序直徑、舌狀花數量、管狀數量、舌狀花長度、舌狀花寬度和莖粗。調查及取樣方法嚴格按照UPOV（國際植物品種保護聯盟）制定的大麗花DUS測試指南[5]的要求執行。葉長測量葉片尖端至葉柄下部的距離;葉寬測量葉片最寬處的距離;花序直徑測量花序最寬處的距離;舌狀花長度觀測最外輪小花測量，花瓣最長處的距離;舌狀花寬度觀測最外輪小花，測量花瓣最寬處的距離。測量后計算平均值。

2結果與分析

2.1不同大麗花品種主要性狀的比較

為了建立參考序列，需確定參考品種X0各相應性狀值，根據育種目標和經驗，參考大麗花的農藝性狀值，給出參考品種11個農藝性狀的最佳值，構成1個參考數列，各參試品種的主要性狀見表2。由表2可知，從株高和花梗長來看，熱郡亞與其他品種差異顯著（P<0.05）;陽光的景點和紫黃2個品種的葉長和葉寬與其他品種差異顯著;

紫風車花徑與其他品種差異顯著;陽光的景點的莖粗與鋸齒數與其他品種差異顯著;斗牛舞的管狀花數量與其他品種差異顯著;桑坦得的舌狀花數量與其他品種差異顯著。

2.2不同大麗花品種主要性狀的無量綱化處理

由于表2所列的同一品種的不同性狀值的度量單位不同，各品種同一性狀的變異幅度大，在關聯分析前對表2數據進行無量綱化處理，結果見表3。

2.3關聯度系數的計算

計算Δi（k），公式為Δi（k）=︳X0（k）-Xi（k） ︳，其中i=1，2，3，…，10，k=1，2，3，…。

把表3數據代入上式，得到參試品種和參考品種的絕對差值。根據Δi（k）可以求出2個層次的最大值和最小值，其中最大值為1.82，最小值為0。

將求得的2個層次差代入關聯系數計算公式，根據公式（1），取ρ=0.5，所得結果見表4。

2.429個大麗花品種的關聯分析

從表5中可以看出，利用等權關聯度的評價結果，各品種的排列位次不一致。根據關聯分析原則，關聯度大的數列與參考數列最接近，即關聯度越大的品種，綜合性狀越好。

29個參試品種的等權關聯度前5位從大到小依次是英引-535、紫條紋、神奇的日出、橙色的弗布吉、藍色愿望。這5個品種的花徑、舌狀花數量、管狀花數量等農藝性狀較優良，應用前景看好，可作為主要品種繼續培育。后5為次序依次為熱郡亞、 65-宜、英引-155、紫黃、陽光的景點。這5個品系各農藝性狀整體上表現不佳、缺陷明顯，可以淘汰。其余19個品系各性狀表現比較均衡，可適當種植并繼續進行選擇。加權關聯度中前5位依次是英引-535、紫條紋、橙色的弗布吉、塞上畫廊、金色飄雪。由此可以看出，加權相關度最大的仍是英引-535。

3結論與討論

灰色關聯度分析法是一種多因素統計分析方法，它是以各因素的樣本數據為依據用灰色關聯度來描述因素間關系的強弱、大小和次序[6-7]，若樣本數據反映出的兩因素變化的態勢基本一致，則它們之間的關聯度較大;反之，關聯度較小[8]。灰色關聯度分析在大麗花品種的比較試驗綜合評價的應用研究中表明，該方法思路明晰，可以在很大程度上減少由于信息不準確帶來的損失，并且灰色關聯度分析方法對數據要求較低、工作量較少。但灰色關聯度分析也有其缺點，主要在于要求需要對各項指標的最優值進行直接確定，才能綜合出理想品種，導致主觀性過強，同時部分指標的最優值也較難確定。