29个大丽花品种灰色关联度分析

吴丹 聂洧洁 胡园园

摘要[目的]快速选育出大丽花的优良品种，建立大丽花筛选的综合评价体系。[方法]以29个大丽花品种为试验材料，选取11个数量性状作为评价因子，采用灰色关联度分析法建立评价体系，综合评价大丽花品种的优劣。[结果]筛选出2个大丽花品种英引-535和紫条纹，其株形饱满、花色鲜艳、综合性状良好，等权关联度分别为0.847 4、0.844 9，加权关联度分别为0.864 9、0.854 8。[结论]灰色关联度分析法为大丽花新品种的选育提供了理论基础。

关键词大丽花;品种;灰色关联度分析

中图分类号S682.2+61文献标识码A

文章编号0517-6611（2019）02-0034-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.011

大丽花（Dahlia pinnate Cav.）为菊科大丽花属多年生球根花卉，又名天竺牡丹等。大丽花花姿优美，花型多样，花期长，品种繁多等众多优点，被誉为“花中宠儿”，在世界范围内广泛种植[1]。目前，在全世界已經发表和出售的大丽花品种3万多种，成为世界名花之一。我国现有700多种大丽花品种，最先由西南引入栽培，由于其生性强健、品种类型丰富，现在已分布在北至吉林、南至广东、西到西藏、东到沿海省份的广大地区栽培利用。

我国科研工作者对大丽花的起源、种质资源搜集保存、品种分类、保护等开展了一系列的研究[2]，但是随着大丽花品种资源的日益丰富，如何推广综合性状优良的大丽花品种具有重要的意义。

目前，灰色关联度分析法被广泛应用在各种植物和农作物的农艺性状研究，具有简便、快捷的特点[3-4]。但该方法在大丽花的品种中鲜见报道。鉴于此，笔者利用灰色关联度综合评价分析法，对29个大丽花品种的花冠、舌状花、管状花数量等性状进行比较，计算出了灰色关联度对29个品种的关联度值并进行了分析，建立了关联度矩阵，以期为优良大丽花品种的应用选择提供依据。

1材料与方法

1.1材料

供试材料为南京农业大学中国菊花种质资源保存中心提供的29个大丽花观测品种，具体品种见表1。

1.2试验方法

试验按随机区组设计，每个品种种植20株，株行距为45 cm，进行常规栽培管理。从29份参试品种中每个品种均随机抽取5株，记录了各品种的11个数量性状，包括株高、叶长、叶宽、锯齿数量、花梗长度、花序直径、舌状花数量、管状数量、舌状花长度、舌状花宽度和茎粗。调查及取样方法严格按照UPOV（国际植物品种保护联盟）制定的大丽花DUS测试指南[5]的要求执行。叶长测量叶片尖端至叶柄下部的距离;叶宽测量叶片最宽处的距离;花序直径测量花序最宽处的距离;舌状花长度观测最外轮小花测量，花瓣最长处的距离;舌状花宽度观测最外轮小花，测量花瓣最宽处的距离。测量后计算平均值。

2结果与分析

2.1不同大丽花品种主要性状的比较

为了建立参考序列，需确定参考品种X0各相应性状值，根据育种目标和经验，参考大丽花的农艺性状值，给出参考品种11个农艺性状的最佳值，构成1个参考数列，各参试品种的主要性状见表2。由表2可知，从株高和花梗长来看，热郡亚与其他品种差异显著（P<0.05）;阳光的景点和紫黄2个品种的叶长和叶宽与其他品种差异显著;

紫风车花径与其他品种差异显著;阳光的景点的茎粗与锯齿数与其他品种差异显著;斗牛舞的管状花数量与其他品种差异显著;桑坦得的舌状花数量与其他品种差异显著。

2.2不同大丽花品种主要性状的无量纲化处理

由于表2所列的同一品种的不同性状值的度量单位不同，各品种同一性状的变异幅度大，在关联分析前对表2数据进行无量纲化处理，结果见表3。

2.3关联度系数的计算

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

把表3数据代入上式，得到参试品种和参考品种的绝对差值。根据Δi（k）可以求出2个层次的最大值和最小值，其中最大值为1.82，最小值为0。

将求得的2个层次差代入关联系数计算公式，根据公式（1），取ρ=0.5，所得结果见表4。

2.429个大丽花品种的关联分析

从表5中可以看出，利用等权关联度的评价结果，各品种的排列位次不一致。根据关联分析原则，关联度大的数列与参考数列最接近，即关联度越大的品种，综合性状越好。

29个参试品种的等权关联度前5位从大到小依次是英引-535、紫条纹、神奇的日出、橙色的弗布吉、蓝色愿望。这5个品种的花径、舌状花数量、管状花数量等农艺性状较优良，应用前景看好，可作为主要品种继续培育。后5为次序依次为热郡亚、 65-宜、英引-155、紫黄、阳光的景点。这5个品系各农艺性状整体上表现不佳、缺陷明显，可以淘汰。其余19个品系各性状表现比较均衡，可适当种植并继续进行选择。加权关联度中前5位依次是英引-535、紫条纹、橙色的弗布吉、塞上画廊、金色飘雪。由此可以看出，加权相关度最大的仍是英引-535。

3结论与讨论

灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序[6-7]，若样本数据反映出的两因素变化的态势基本一致，则它们之间的关联度较大;反之，关联度较小[8]。灰色关联度分析在大丽花品种的比较试验综合评价的应用研究中表明，该方法思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不准确带来的损失，并且灰色关联度分析方法对数据要求较低、工作量较少。但灰色关联度分析也有其缺点，主要在于要求需要对各项指标的最优值进行直接确定，才能综合出理想品种，导致主观性过强，同时部分指标的最优值也较难确定。