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15種大花月季在北疆地區的觀賞特性綜合評價

2020-09-22 09:26:09賈曉麗陳忠萍吳圓圓
江蘇農業科學 2020年15期
關鍵詞:綜合評價層次分析法

賈曉麗 陳忠萍 吳圓圓

摘要:采用層次分析法(analytic hierarchy process,簡稱AHP)對引種到新疆北疆地區的15種大花月季從花部特性、花枝特性和生產特性等方面進行觀賞特性的綜合評價。結果表明,亞克力紅、梅郎口紅、緋扇和艷麗4個品種為Ⅰ級(>14分)品種,綜合表現最好;粉扇、蘭和平、愛和百老匯4個品種為Ⅱ級(>12~14分)品種,綜合表現較好;粉和平、彩云、加里娃達、熱臘和坦尼克5個品種為Ⅲ級(>10~12分),綜合表現一般;金鳳凰和節日禮花2個品種為Ⅳ級(≤10分)品種,綜合表現較差。篩選出花部特性是影響觀賞特性綜合評價分值的主要因素,并篩選出了亞克力紅、梅郎口紅等8個比較適合新疆園林應用的月季品種,為大花月季在新疆的園林應用提供理論依據。

關鍵詞:層次分析法;大花月季;花部特征;花枝特性;生產特性;綜合評價

中圖分類號: S685.120.1 ?文獻標志碼: A ?文章編號:1002-1302(2020)15-0182-05

月季(Rosa chinensis Jacq.)是薔薇科薔薇屬植物,是我國十大傳統名花之一,有“花中皇后”的美譽;具有花色艷麗,花期長、持續開花能力強、適應性強等特點,深受人們喜愛。月季花型高雅優美、花色眾多且鮮艷明快、具有芳香氣味,可以做花墻、花環、花球、花柱等優美造型,被廣泛運用在園林綠化中[1]。現代月季是薔薇屬內品種不斷雜交出來的色、型、香、姿俱佳,四季開花的品種。月季栽培適應性強,在中國乃至全世界多有種植,在新疆地區也是一種必不可少的觀花園林植物。目前全世界有32 000個月季品種,我國栽培品種有1 000多種,培育和引進品種還在不斷地增加[2-3]。如此繁多的月季品種滿足了不同的園林應用需求,但是也造成了園林應用上的選擇困難,因此,對月季形態指標的評價變得尤為重要。運用層次分析法評價植物形態的評價方法已比較成熟。孫霞楓對不同品種月季進行了生產指標的測定,構建了月季綜合評價方法[4]。劉玉蓮等運用層次分析法對各櫻花品種進行了園藝學綜合評價[5]。

本試驗對新疆引種的月季進行調查,篩選出15種在新疆生長適應性較好的月季品種,用層次分析法構建其觀賞特性的綜合評價指標,旨在為新疆地區月季資源的合理利用、評價、引種提供參考。

1 試驗材料及方法

1.1 試驗材料

試驗在石河子市五工村天景園林有限公司苗木基地進行,試驗材料為15個大花月季品種,分別為粉扇、緋扇、梅郎口紅、加里娃達、愛、坦尼克、亞力克紅、蘭和平、百老匯、熱臘、艷麗、彩云、節日禮花、金鳳凰、粉和平,選擇生長健壯的二年生各品種月季苗為試驗材料。每個品種隨機選取10株,2018年7月開始進行相關指標測定。

1.2 試驗方法

采用實地觀測法于2018年7月對15個優選大花月季品種進行觀察,測定并記錄其花色、花香、花徑、花瓣質地、花瓣數、花枝長度、花枝粗度、株高、冠幅、主干粗度、分枝數、單株花量等,具體參考孫霞楓介紹的方法[4]。

1.3 數據分析

數據利用yaahp v12.1軟件采用層次分析法進行分析。

1.3.1 月季綜合評價體系的建立 指標體系是構建綜合評價體系的關鍵,通過聽取專家意見,結合月季在新疆的園林應用情況以及大花月季本身的生長特性,選取與之密切相關的評價指標,根據評價指標選取所遵循的原則建立大花月季品種的評價模型(表1),包括目標層、約束層、標準層和最底層。目標層是對大花月季進行綜合評價;約束層是根據大花月季的實際觀賞價值、生產價值等篩選出制約和限制大花月季發展的標準,本試驗選擇花部特性、花枝特性、生產特性作為約束層;標準層是約束層的具體評價指標,本試驗篩選出12個因素作為評價指標;最底層為待評的各大花月季品種。

1.3.2 評分標準的制定 根據大花月季的表型及觀測結果等,結合大花月季在新疆地區的生長適應性以及各指標的實際測定結果,并參考楊爽等對月季進行的綜合評價的方法[1,4],制定大花月季具體指標的評價標準(表2)為明顯區別觀賞性較好和觀賞性較差的月季品種,將花色、花香、花瓣質地評分等級設為4級,評分分別為5、4、2、1分,其他指標設為5級,評分分別為5、4、3、2、1分,最后按評分標準對各大花月季品種各個指標進行打分(表3),以篩選出觀賞品質較高的月季品種。

1.3.3 判斷矩陣和一致性檢驗 采用層次分析法通過λmax=1/n∑i[(AW)i/Wi]計算出最大特征值λmax,其中n為層數,AW為矩陣A的特征向量,AWi為AW的第i個分量,Wi為所求特征向量;另外計算出某一層次各因素相對上一層次某因素的相對重要性權值[6]。

在綜合評價體系中,了解各評價因素的相對重要性是評價的重要基礎和依據。在實際的工作中,這些相對重要性的信息通常是根據總目標的要求,由有經驗的專業人士提供或在廣泛征求大多數人意見的基礎上獲取[4]。判斷矩陣可對各指標相對重要性進行評判。采用1~9及其倒數作為判斷矩陣的標度(表4)。由于人的認知能力差異以及客觀事物的復雜性,判斷矩陣需要確保具有完全的一致性,為了保證數據的科學性和可靠性,還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗,具體公式為CI=(λmax-1)(n-1),且CR=CI/RI,其中CI為一致性指標,CR為一致性比率,RI為隨機一致性指標,當CR<0.10時,判斷矩陣具有滿意的一致性,否則需對判斷矩陣進行調整[7]。

1.3.4 總排序值及一致性檢驗 同一層次所有因素對于最高層次的相對重要性排序數值, 叫做層次總排序。通過計算得出,所構建的判斷矩陣一致性均小于0.1,表明模型判斷矩陣通過一致性檢驗,然后計算出不同評價指標的權重(表5)。

2 結果與分析

2.1 各指標的相對重要性分析

由表5可以看出,C層中C1(花部特性)所占權重比例最大,為48.0%;在P層中,P1(花色)權重所占比例最大,為24.8%;說明花是大花月季的重要觀賞部位,花色是大花月季品種評價的重要指標。C2(花枝特性)權重所占比例稍次于C1,為40.5%;P6(花枝長度)和P7(花枝粗度)權重所占比例稍次于P1,均為20.3%,說明花枝是大花月季品種評價必不可少的指標。C3(生產特性)權重所占比例最少,為11.5%;P8(株高)、P9(冠幅)、P10(主干粗度)權重所占比例分別為1.0%、0.9%、2.0%,說明生產特性在大花月季品種篩選中不是重要指標。綜合來看,對于大花月季來說,花部特性和花枝特性的重要程度遠大于生產特性,因此,篩選大花月季品種應著重分析花部特性。

2.2 大花月季品種綜合值評價

根據大花月季各指標的權重和各指標所測的結果算出得分,求得各自的綜合評價分值,并根據綜合評價分值以及專家建議,將大花月季分為4個等級。由表6可以看出,Ⅰ級(>14分)大花月季品種個數占26.7%,分別為亞克力紅、梅郎口紅、緋扇和艷麗,除艷麗以外,其他都為大紅色,可見花色是最重要的觀賞特性之一。Ⅱ級(12~14分)大花月季品種個數所占比例為26.7%,分別為粉扇、蘭和平、愛和百老匯,其色彩各異,為粉色、橙色等,觀賞特性稍遜于Ⅰ級。Ⅲ級(10~12分)大花月季品種個數所占比例最多,為33.3%,其觀賞特性與Ⅱ級相差不大,但是花枝特性和生產特性明顯低于二級,可見Ⅲ級的大花月季生長適應性較差。Ⅳ(≤10分)級大花月季品種個數所占比例最小,為13.3%,分別為金鳳凰和節日禮花,各方面得分較低,觀賞性不好。綜合來看,Ⅰ級、Ⅱ級大花月季不僅觀賞性較好,花枝特性和生產特性得分也較高,比較適合新疆地區栽培以及園林應用的需求。

3 結論與討論

本研究采用層次分析法對15個大花月季品種的花部特性、花枝特性和生產特性進行了分析。通過調查了解的大花月季園林應用需求特點、專家的建議以及測得的指標結果,構建了大花月季品種綜合評價模型。通過對15種大花月季品種的綜合評價得出,花部特性是篩選大花月季最重要的評價因素,具體指標包括花色、花徑等。李小康等通過層次分析法得出,觀賞性狀是大花月季最重要的篩選因素[8]。本研究將15個大花月季分為4個等級,其中1級4種,2級4種,3級5種,4級2種,根據結果篩選出亞克力紅、梅郎口紅、緋扇、艷麗、粉扇、蘭和平、愛和百老匯8個品種為新疆地區較適合園林栽培應用的大花月季品種。

層次分析法在專家主觀邏輯判斷的基礎上將定性與定量指標有機結合起來分析數據。本試驗對原始數據直接加權計算評分指數,能較客觀地對多指標進行綜合評價,與其他評價方法相比,評價結果更具真實性和合理性,特別適用于難以用定量指標進行分析的復雜問題,比根據定性評價或單一性狀評價結果進行選擇更加合理有效[9-10]。

本研究構建了一個較為客觀的大花月季綜合評價體系,為新疆地區大花月季的品種選擇、應用提供了理論依據。本試驗中的評價結果是一個綜合的分值,其中金鳳凰月季的花部特征得分較高,甚至高于百老匯,但是綜合得分排名較低,可見此種評價方法必然會出現有的品種某項指標得分很高,但是綜合評價分值卻并不高的情況。由于評價最終結果是一個綜合的得分,且評價模型中評價因素的確定及評分均帶有一定的主觀性[11]。模型權重的確定運用的是專家評分法,不同地區有不同標準,甚至同一地區的觀賞植物評價因素及其權重值也有所不同,缺乏統一的標準[12]。因此,在實際的園林應用中應該根據當地的氣候條件及園林應用需求,查看各項指標的得分,選擇真正適合需要的品種[4]。大花月季的種類較多,對其評價關注的重點也會因人們的需求而異,在以后構建大花月季評價體系時也可加入抗逆性等其他指標,使評價結果更具有科學性和準確性。

參考文獻:

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[4]孫霞楓. 現代月季品種綜合評價體系的初步研究[D]. 北京:北京林業大學,2009:57.

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