桑树叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度分析

金方伦 韩世玉 罗朝斌 王贤玉 吴康云 黎 明

(贵州省农业科学院蚕业研究所，贵州贵阳 550009)

桑树是蚕丝业生产的物质基础，全身都是宝，桑果营养价值丰富，是最佳保健果品之一[1]；桑叶是家蚕的唯一饲料，其产量的高低和质量的优劣直接影响到家蚕的生长发育及茧丝的产量与品质[2]。桑树适应性较强，在农业种植业中效益较高，是发展生态旅游和退耕还林的优选树种之一。我国是桑树的起源中心，现已经收集保存了3 000多份桑树种质资源，据统计，我国桑树现有15个种，4个变种，是世界桑树品种最多的国家[3]。贵州省地处贵州高原，位于长江以南，纬度适中，海拔适中，生态环境和自然资源优势为包括桑树在内的落叶树生长提供了良好的条件，桑树在贵州复杂的地理环境和立体气候条件下,演化形成了多种类型，贵州省目前保育的桑树种质资源已达到400多个，在全国占有重要地位[4]。在20世纪90年代后期，随着农业产业结构的优化调整，桑树在贵州省的种植面积不断扩大，其产量也有所上升。桑树的叶片着生节位直接关系到叶片的大小，而桑树叶片大小又直接影响到桑树的光合利用效率，间接影响到桑叶的产质量，因此在桑树的生理生化、遗传发育、栽培特性研究与桑叶产量的估算中，桑树叶片面积是一项重要的性状指标。研究显示，桑树叶片的生长发育除受品种、树体强弱、母枝粗细等内部因素的影响外，还受气候条件、土壤条件和栽培管理条件、伐条方式和剪梢程度等外部因素的影响；虽然，在桑树育种和栽培技术等方面的研究上，许多研究者对桑树育种、桑树引种栽培、生长发育动态、栽培技术和桑叶生长等方面的研究报道较多[1-17]，如胡世叶等[11]研究表明，赤牌尿素+过磷酸钙组合与绿原康牌多肽尿素+过磷酸钙组合对桑树的单株枝条长、叶片数、产叶量等产量性状影响存在着显著性差异；邓真华等[12]研究表明，在相同立地条件和培肥管理条件下，米条长产叶量是影响桑树秋季产叶量的主要因子，米条长产叶量与株产叶量的相关性达到极显著水平；于翠等[13]研究表明，全年1次双侧沟施有机-无机桑树专用复混肥，可提高桑树光合效率和产叶量；杨胜特等[14]研究表明，9个桑树品种的秋季米条长产叶量与秋季株产叶量和年株产叶量均呈显著正相关关系，但春季米条长产叶量与年株产叶量的相关关系未达到显著水平。但对桑树叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度分析还未见报道。鉴于此，本研究在贵州土壤、气候条件下，对桑树叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度进行调查分析，以期探讨出影响桑叶产量和质量等方面的相关因素，为贵州省推广优质桑叶的桑树栽培技术、桑叶产量的估算和合理安排养蚕布局提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试桑品种为农桑14号，从浙江省农业科学院蚕桑研究所引进，栽植于贵州省农业科学院蚕业研究所(贵州省遵义市红花岗区新蒲镇官庄基地)桑园，7～8年生。桑树栽植株行距为宽窄行，宽行行距为2.5 m，窄行行距为1.5 m，株距为0.7 m～0.8 m。树型养成，采用中低干拳式树型，桑苗定植后，主干留20～25 cm定干，萌芽后选留3个健壮的芽，且要求分布均匀，多余的芽全部抹掉，当年采取常规管理，自然生长；当年冬季树液停止流动后，对所留的3根枝条进行10～15 cm剪枝，萌芽后每根母枝选留3～4个健壮的芽，且要求分布均匀，多余的芽全部抹掉，该年采取常规管理，自然生长。这样定植2年后形成中低干拳式树型，以后依据养蚕布局或进行伐条(冬伐或夏伐，对所要求的枝条在基部留1～2 cm进行伐条)或进行留60～70 cm剪枝处理，养成常年单株9～12根产叶枝的丰产树型。

1.2 试验地概况

试验地在贵州省农业科学院蚕业研究所官庄基地桑园，东经27°43′，北纬106°55′，海拔880 m，年平均温度14.9 ℃，夏季最高温度38.4 ℃，最热月(7月)平均温度25.8 ℃；冬季最低温度-3.0 ℃，最冷月(1月)平均温度3.0 ℃，≥10.0 ℃的有效积温4 938.0 ℃；年降雨量l 040 mm，主要分布在夏季。土壤为南方典型黄壤，pH 值为6.2，碱解氮含量93.0 mg/kg，速效磷含量67.9 mg/kg，速效钾含量165.0 mg/kg，有机质含量6.2%，土层深厚，一般都在1.0 m以上，灌溉水源主要靠雨水。

1.3 试验方法

在贵州省农业科学院蚕业研究所官庄基地桑园内，随机选取3株桑树为1个小区，3个重复，分别于2016—2018年连续3年于7月上旬每个小区随机调查树体上部3根春梢上6节位至20节位的叶片长度、叶片宽度、叶柄长度、叶柄宽横径和叶柄厚横径等叶片性状指标，以及叶片质量、叶柄质量和叶片净质量等3个叶片质量指标；于9月上旬调查3个重复小区9株桑树的春梢(同前春梢)上21节位至50节位的叶片所有春梢上叶片长度、叶片宽度、叶柄长度、叶柄宽横径和叶柄厚横径等叶片性状指标，以及叶片质量、叶柄质量和叶片净质量等3个叶片质量指标。并按叶片着生节位分为9组：分组1，即X1，从春梢基部6～10节位；分组2，即X2，从春梢基部11～15节位；分组3，即X3，从春梢基部16～20节位；分组4，即X4，从春梢基部21～25节位；分组5，即X5，从春梢基部26～30节位；分组6，即X6，从春梢基部31～35节位；分组7，即X7，从春梢基部36～40节位；分组8，即X8，从春梢基部41～45节位；分组9，即X9，从春梢基部46～50节位。

1.4 统计分析方法

1.4.1 计算公式 计算叶片着生节位叶片性状度量值的平均值；叶片净质量=叶片质量-叶柄质量；叶形指数=叶片长度÷叶片宽度。

2 结果与分析

2.1 确定反映叶片最优值标准性状特征的参考数列和影响叶片性状特征的比较数列

反映叶片着生节位叶片最优值标准性状特征组成的数据序列，称为参考数列；影响叶片着生节位叶片性状特征组成的数据序列，称为比较数列。也就是计算各分组的叶片性状平均值组成比较数列，用Xi(k)(i=1～9;k=1～11)表示；以各分组的叶片性状平均值中最大值组成参考数列(X0)，用X0(k)(k=1～11)[18-19]表示。得到一个包含参考数列的新比较数列(表1)。

表1 包含参考数列的叶片性状比较数列

叶片着生节位叶片叶柄长度/cm宽度/cm长度+宽度/cm长度×宽度/cm2叶形指数质量/g净质量/g长度/mm宽横径/mm厚横径/mm质量/gX127.2523.4850.73639.831.1616.1614.0167.306.955.752.15X226.6321.7848.41580.001.2214.1811.9078.186.935.552.28X325.8820.9846.86542.961.2313.0811.1872.756.555.531.90X423.7319.8543.58471.041.2011.559.4778.307.005.132.08X521.2016.0037.20339.201.337.756.3768.156.484.681.38X620.2315.0535.28304.461.346.885.7552.135.354.201.13X720.5516.7537.30344.211.237.756.8059.085.133.980.95X824.4820.6845.16506.251.189.508.0559.806.084.801.45X925.6320.7846.41532.591.2510.509.3054.155.984.531.20X027.2523.4850.73639.831.3416.1614.0178.307.005.752.28

X1为分组1，从春梢基部6～10节位；X2为分组2，从春梢基部11～15节位；X3为分组3，从春梢基部16～20节位；X4为分组4，从春梢基部21～25节位；X5为分组5，从春梢基部26～30节位；X6为分组6，从春梢基部31～35节位；X7为分组7，从春梢基部36～40节位；X8为分组8，从春梢基部41～45节位；X9为分组9，从春梢基部46～50节位；X0为从春梢基部1～9节位；叶片净质量=叶片质量-叶柄质量，叶形指数=叶片长度÷叶片宽度。表2-5相同。

2.2 比较数列中数据的无量纲化处理及极差

由于系统中各性状计量单位不同，为了保证分析中X0(k)与Xi(k)的单位的一致性，在关联分析前必需进行无量纲化处理，用Xj(k)=Xi(k)÷X0(k)(j=0～9,i=1～9,k=1～11),得到一个数据无量纲化处理后的新数列(表2)。

表2 数据无量纲化处理后的数列

叶片着生节位叶片叶柄长度/cm宽度/cm长度+宽度/cm长度×宽度/cm2叶形指数质量/g净质量/g长度/mm宽横径/mm厚横径/mm质量/gX11.001.001.001.000.871.001.000.860.991.000.94X20.980.930.950.910.910.880.851.000.990.971.00X30.950.890.920.850.920.810.800.930.940.960.83X40.870.850.860.740.900.710.681.001.000.890.91X50.780.680.730.530.990.480.450.870.930.810.61X60.740.640.700.481.000.430.410.670.760.730.50X70.750.710.740.540.920.480.490.750.730.690.42X80.900.880.890.790.880.590.570.760.870.830.64X90.940.890.910.830.930.650.660.690.850.790.53

数据无量纲化处理后的极差及各数列的二级最小差和二级最大差中X0(k)与Xi(k)各对应点的绝对值就是极差(表3)。从表3可以看出，△min二级最小差为0，△max二级最大差为0.59。

表3X0(k)与Xi(k)各对应点的极差及各数列的二级最小差和二级最大差

︳X0(k)-Xn(k)︳叶片叶柄长度宽度长度+宽度长度×宽度叶形指数质量净质量长度宽横径厚横径质量△min△max︳X0(k)-X1(k)︳0.000.000.000.000.130.000.000.140.010.000.060.000.14︳X0(k)-X2(k)︳0.020.070.050.090.090.120.150.000.010.030.000.000.15︳X0(k)-X3(k)︳0.050.110.080.150.080.190.200.070.060.040.170.050.20︳X0(k)-X4(k)︳0.130.150.140.260.100.290.320.000.000.110.090.000.32︳X0(k)-X5(k)︳0.220.320.270.470.010.520.550.130.070.190.390.010.55︳X0(k)-X6(k)︳0.260.360.300.520.000.570.590.330.240.270.500.000.59︳X0(k)-X7(k)︳0.250.290.260.460.080.520.510.250.270.310.580.080.58︳X0(k)-X8(k)︳0.100.12 0.110.210.120.410.430.240.130.170.360.100.43︳X0(k)-X9(k)︳0.060.110.090.170.070.350.340.310.150.210.470.060.47

k=1～11。

2.3 叶片着生节位与其叶片性状的灰色关联系数

由公式ξi(k)=(△min+ζ△max)/(△0i(k)+ζ△max)=(0.00+0.50×0.59)/(△0i(k)+0.50×0.59)，得出叶片着生节位与其叶片性状的灰色关联系数(表4)。ξi(k)为灰色关联系数；ζ为分辨系数，一般取值0.5。

表4 叶片着生节位与其叶片性状的灰色关联系数

叶片着生节位叶片叶柄长度宽度长度+宽度长度×宽度叶形指数质量净质量长度宽横径厚横径质量X11.000 01.000 01.000 01.000 00.694 11.000 01.000 00.678 20.967 21.000 00.831 0X20.936 50.808 20.855 10.766 20.766 20.710 80.662 91.000 00.967 20.907 71.000 0X30.855 10.728 40.786 70.662 90.786 70.608 20.596 00.808 20.831 00.880 50.634 4X40.694 10.662 90.678 20.531 50.746 80.504 30.479 71.000 01.000 00.728 40.766 2X50.572 80.479 70.522 10.385 60.967 20.362 00.349 10.694 10.808 20.608 20.430 7X60.531 50.450 40.495 80.362 01.000 00.341 00.333 30.472 00.551 40.522 10.371 1X70.541 30.504 30.531 50.390 70.786 70.362 00.366 50.541 30.522 10.487 60.337 1X80.746 80.710 80.728 40.584 20.710 80.418 40.406 90.551 40.664 10.634 40.424 5X90.831 00.728 30.766 20.634 40.808 20.457 40.464 60.487 60.662 90.584 20.385 6

2.4 叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度及其排序

表5 叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度排序及方差分析

叶片着生节位灰色关联度排序X10.933 682 a1X20.822 773 b2X30.743 464 c3X40.708 373 cd4X50.561 791 fg7X60.493 691 h8X70.488 282 hi9X80.598 245 ef6X90.612 127 e5

表中数据后面的不同英文小写字母代表差异显著(P<0.05)。

桑树采叶时叶片着生节位与其质量变化之间的灰色关联度，就是叶片着生节位与其质量变化之间的贴近程度，也是对叶片质量变化的影响程度。从表5可以看出，9个分组的叶片着生节位分别与其质量变化之间的灰色关联度由大到小依次为X1>X2>X3>X4>X9>X8>X5>X6>X7，即叶片着生节位为X1、X2、X3和X4与其质量变化之间的灰色关联度大，其灰色关联度分别在0.93、0.82、0.74、0.70以上，对叶片质量变化的影响程度大，其叶片的质量最好，其中以X1的灰色关联度为最大，以后依次是X2、X3和X4；其次是X9、X8和X5的叶片着生节位的灰色关联度，其灰色关联度分别在0.61、0.59、0.56以上，对叶片质量变化的影响程度次大，其叶片的质量次好；最后是X6和X7的叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度，其灰色关联度分别在0.49以上和0.48以上，其叶片质量差。由此说明叶片着生节位与其质量变化之间的灰色关联度越大，则对其叶片质量变化的影响程度也越大，即桑树叶片着生节位与其质量变化之间灰色关联度越大，则越接近于参考叶片着生节位，叶片质量的综合性状越好。

对桑树叶片着生节位与其质量变化之间的灰色关联度方差分析结果：X1和X2、X2和X3、X4和X9、X5和X9、X5和X6之间的叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度差异显著；X3和X4、X8和X9、X5和X8、X6和X7之间的叶片着生节位与其质量变化的灰色关联度差异不显著。

3 小结与讨论

桑树产叶量与其植物学性状或农艺性状特征指标相关，即桑树产叶量与枝条性状[17](母枝直径、长度和叶片在春梢上着生节位等)、叶片性状(叶片长度、叶片宽度和叶柄长度等)和叶片产量性状(叶片质量、叶柄质量和叶片净质量等)中的一个指标相关或多个指标共同相关。本次调查研究结果进一步证明，灰色关联度由大到小依次为分组1>分组2>分组3>分组4>分组9>分组8>分组5>分组6>分组7，即分组1的桑树叶片着生节位对叶片质量变化的灰色关联度(r>0.93)最大，其次是分组2的桑树叶片着生节位对叶片质量变化的灰色关联度(r>0.82)，再次是分组3(r>0.74)和分组4(r>0.70)的桑树叶片着生节位对叶片质量变化的灰色关联度，其它分组的桑树叶片着生节位对叶片质量变化的灰色关联度(r﹤0.70)相对较小。可见，桑树采叶时叶片着生节位是影响叶片质量变化的主要因素之一，这与胡世叶等的研究结果[11-14]相似。当然影响叶片质量的因素除品种外，还有立地条件(气候、土壤、坡向和坡度等)、树体状况(树龄、树势强弱、结桑果量和产叶量)、春梢特征(春梢长度、春梢直径和着生位置等)、叶片特征(长度、宽度、质量和叶面状态等)、叶片生长发育动态(时期等)、栽培管理水平(肥水管理、树体管理、伐条时间和短梢水平等)和采叶(时期和方法等)等7大因素(22个以上小因素)中的1个或多个因素共同影响或各个因素不同程度地影响其叶片质量的变化[7-17]。灰色关联度分析[18-22]结果表明，桑树采叶时叶片着生节位直接影响叶片质量变化的灰色关联度，其灰色关联度越大，对叶片质量的影响程度越大，其叶片质量的综合性状越好，即表现为桑树叶片着生节位在春梢基部，即叶片着生在6～25节位的与其质量变化的灰色关联度大，对叶片质量的影响程度也大；着生节位在春梢顶部，即叶片着生在41～50节位的与其质量变化的灰色关联度次大，对叶片质量的影响程度次大；着生节位在春梢中部，即叶片着生在26～40节位的与其质量变化的灰色关联度小，对叶片质量的影响程度也小。进一步说明桑树叶片着生节位是衡量叶片质量的重要指标之一。这可能与桑树春梢的内在因素有关，原因是春梢叶片着生节位不同，必然存在春梢内部条件的不同，引起叶片内部营养成分和叶片特征也有所不同，进一步说明叶片质量等相关指标的变化也有所不同。所以将本研究结果运用于田间采叶时，建议在选择采叶节位时，首先应选择春梢6～10节位上的叶片，其次选择11～15节位上的叶片，再次选择16～20节位的叶片，最后选择21～25节位的叶片，能够保证叶片质量。至于其它方法分析桑树叶片着生节位与叶片质量变化的关系还需要进一步研究。