基于层次分析法的13个月季新品种性状综合评价.pdf
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1、北京农学院学报2 0 2 4,39(2):10 8-114Journal of Beijing University of Agriculturehttp:/doi:10.13473/ki.issn.1002-3186.2024.0219基于层次分析法的13个月季新品种性状综合评价彭洁1-2,王武英13,吉乃喆1,赵正楠1,宋爱云4,杨攀5,冯慧1*(1.北京市园林绿化科学研究院,北京10 0 10 2;2.河南农业大学,郑州450 0 0 2;3.北京农学院,北京10 2 2 0 6;4.山东航空学院,滨州2 56 6 0 0;5.郑州市城市园林科学研究所,郑州450 0 51)摘要:【目的
2、】筛选出适宜在北京地区大量推广应用的优秀月季品种。【方法】对北京市园林绿化科学研究院自主培育的13个月季新品种,从生长性状、花部性状、抗病虫性三个方面,观测月季的株型、生长势、花量、花色、花径、四季开花性、抗白粉病、抗黑斑病等31个性状,采用层次分析法对性状进行综合评价。【结果】通过主成分分析筛选出17 个重要性状,经综合打分并进行排序,13个月季新品种被分为两个等级,I级有7个品种,分别为暗香”可爱冰淇淋“红五月好风佳月“新时代“春花秋月粉花毯,级包括6 个品种,分别为“春潮卢沟晓月黄钻“闭月羞花千纸鹤东方之珠。【结论】该评价体系为筛选适宜北京地区栽植的月季品种提供了依据,该研究筛选出的7
3、个I级月季品种适合在北京地区推广应用。关键词:现代月季;综合评价;层次分析;性状观测中图分类号:S685.12文章编号:10 0 2-318 6(2 0 2 4)0 2-0 10 8-0 7 文献标志码:AComprehensive evaluation on traits of thirteen new rose varietiesbased on analytic hierarchy processPENG Jiel.2,WANG Wuyingl3,JI Naizhe,ZHAO Zhengnan,SONG Aiyun,YANG Pan,FENG Huil*(1.Beijing Academ
4、y of Forestry and Landscape Architecture,Beijing 100102,China;2.Henan Agricultural University,Zhengzhou 450002,China;3.Beijing University of Agriculture,Beijing 102206,China;4.Shandong University ofAeronautics,Binzhou 256600,China;5.Zhengzhou Institute of Urban Landscape Science,Zhengzhou 450051,Chi
5、na)Abstract:LObjectiveJThis study aims to comprehensive evaluate 13 new rose varieties cultivated by Beijing Academy of Forestryand Landscape Architecture.MethodsJFocusing on growth traits,floral traits,and resistance to disease and pest,31 traits inroses were investigated.These traitsinclude plant
6、type,growth vigor,flower quantity,flower color,flower diameter,ever bloow-ing,resistance to powdery mildew and black spot.Analytic Hierarchy Process was used to evaluate these traits.ResultsJByprincipal component analysis 17 important traits were selected.After comprehensive evaluation,13 rose varie
7、ties wereclassified into 2 levels.Grade I contained 7 varieties,i.e.Anxiang,Keai Bingjiling,Hongwuyue,Haofeng Jiayue,Xin-shidai,Chunhua Qiuyue,and Fenhuatan.There were 6 varieties in Grade II,including Chunchao,Lugou Xiaoyue,Huangzuan,Biyue Xiuhua,Qianzhihe,and Dongfang Zhizhu.ConclusionJThis evalua
8、tion system provides a basis forselecting suitable rose varieties in Beijing area.The 7 rose varieties of Grade I are suitable for promotion and application in Bei-jing area.Keywords:Rosa hybrida;comprehensive evaluation;anabytic hierarchy process;trait observation现代月季(Rosahybrida)品种繁多,不同品种表型差异较大,因此
9、对月季品种种质特性进行调查并准确评价非常重要。表型性状是种质资源内在遗传因子与外在生长环境相互作用的呈现,具有直观、便利、全面等优势,是开展种质资源表型性状多样性评价研究的首选方法1。由于品种间评价指标收稿日期:2 0 2 4-0 1-11基金项目:月季色斑形成机理及在特殊花色育种中的应用(GLM2 0 2 17 1号);月季育种研究(YZZD202303)第一作者:彭洁(1996 一),女,河南安阳人,硕士研究生,研究方向:风景园林,E-mail:10 7 4542 6 6 2 q q.c o m通信作者:冯慧,教授级高级工程师,主要研究方向:月季引选育种,E-mail:f e n g h
10、u i a a a l i y u n.c o m2024年第2 期和评价方法的差异,加之主观因素的影响,国内外对某一品种的优劣评价尚无统一的标准2 1。目前,中国对月季品种的评定多是通过专家评审、评分等方式进行,这种方式过于依赖个人的经验知识,主观性较强3。常用的评价植物品种的方法有:百分数计分法、层次分析法、模糊数学法和灰色系统分析法,这些方法都基于不同的数学原则,各有所长4。陈俊愉先生创建的“百分制评分法”直观、简洁、方便,但缺乏客观性5。198 7 年,北京月季协会在举办的月季新品种鉴赏会上,制定了月季新品种的百分制评分法,但是该方法涉及的性状不够全面,也没有详细的分级标准。AHP(A
11、nalytic Hierarchy Process)是2 0 世纪70年代早期美国匹茨堡大学萨蒂教授所提出的一种分层加权决策分析法。提出了一种基于目标、标准和方案三个层次的多目标决策模型,并对其进行定性与定量研究。AHP方法因其对复杂决策问题的高效、实用而被越来越多地应用于农业等诸多领域。AHP广泛应用于各种植物的种质资源评价中,例如海棠(Malusspectabilis)s 、现代月季(Ro s a h y b r i d a)3、杜鹃(Rhododendron)9)、刺槐(Robinia pseudoacacia)10)、柳树(Salibabyloni-ca)。层次分析法已在不同类型月季的
12、种质资源评价体系中得到了广泛应用11。多位学者运用层次分析法对切花月季12 、微型盆栽月季13、藤本月季14-15、丰花月季16-17 、茶香月季18 等多种类型的月季品种进行了资源评价。主成分分析是将大量信息简化为少量信息的统计分析方法,用少数变量尽可能多的反映原本的信息,以保证统计的合理性、科学性19。本文作者对北京市园林绿化科学研究院培育的13个月季新品种的生长性状、观赏性和抗病虫性进行观测,利用层次分析法建立了综合评价体系,并进行了排序及等级划分,筛选出综合性状优异的新品种。这些优秀月季品种适宜在北京地区大量推广应用。1材料与方法1.1试验材料试验材料为北京市园林绿化科学研究院培育的1
13、3个月季新品种:丰花月季暗香,可爱冰淇淋,“红五月”春花秋月,粉花毯卢沟晓月,千纸鹤”,茶香月季新时代”东方之珠”闭月羞花,灌彭洁等:基于层次分析法的13个月季新品种性状综合评价等17 个性状指标)3个层次。1.2.3评价标准根据AARS制定的月季性状的评价标准2 2 ,以及北京市地方标准花卉产品等级月季2 3,对调查得到的各性状指标赋予不同的分值,且综合评价4分的月季品种为I级;3.5分的月季品种为级。2结果与分析2.1月季品种性状的主成分分析通过对31个性状的主成分分析结果(表1)得出,前8 个主成分的特征值大于1,累计贡献率高达90.3%,包含了各类月季品种的大部分信息。从结果可以看出,
14、在第一主成分的贡献率为27.37%,其中叶长、叶宽、顶叶长、顶叶宽4个性状的特征向量的绝对值较大;第二主成分贡献率为18.60%,萼片长、梗粗、花瓣长、花瓣宽4个特征向量的绝对值较大;第三主成分的贡献率为12.70%,其中抗白粉病、花径、四季开花性、花梗长4个因子的特征向量的绝对值较大;第四主成分的贡献率为8.48%,生长势、花香、花色、抗黑斑病、株型5个因子的特征向量的绝对值较大;第五主成109丛月季好风佳月”春潮,藤本月季黄钻。1.2试验方法1.2.1评价指标2 0 2 2 年59 月进行性状观测。每个月季品种35株,用卷尺对各月季品种的株高、冠幅进行测量,用游标卡尺对月季的花径、花瓣长宽
15、、花瓣厚度、叶片长宽、叶片厚度、顶叶长宽、萼片长宽、叶柄长、花梗长、花托、花梗挺拔度进行测量,花色使用色差仪进行测量,株型、皮刺数量、生长势、花梗挺拔度、花量、花瓣数量、花型、花香、四季开花性、残花能否正常脱落、抗黑斑病能力、抗白粉病能力及抗虫害能力等性状的测定方法参照张杰等2 0 1进行。使用MicrosoftExcel2019对形态指标数据进行整理及分析,运用SPSS25软件对31个性状进行主成分分析,以特征值入 1确定最优的主成分因子。利用YAAhp10.1软件进行层次分析,建立综合评价体系。1.2.2层次分析模型建立参考冯慧等15、孙霞枫16 、武荣花等2 1 的研究及专家意见,建立了
16、13个月季新品种的评价模型。根据层次分析法模型的构建原理,建立月季的综合评价体系,包括了目标层(A,表现优秀的月季新品种)、约束层(C,植株性状、花部性状、抗性)和指标层(P,株高、花色、抗性110分的贡献率为7.43%,其中花枝挺拔度、抗虫害、花瓣长、花量、冠幅5个特征向量的绝对值较大;第六主成分贡献率为6.32%,其中花托、萼片宽、花瓣Tab.1The eigenvalue,contribution rate and accumulative contribution rate of traits in the principal component analysis第一主成分第二主成分第
17、三主成分第四主成分第五主成分第六主成分第七主成分第八主成分性状FirstTraitsprincipalcomponent株高0.069冠幅0.085株型-0.057生长势0.010花枝挺拔度0.031皮刺数量0.076抗黑斑病-0.011抗白粉病0.005抗虫害-0.040花量0.064花香0.029残花是否正常脱落0.084花色0.062花瓣数量-0.044花型-0.078花径0.041四季开花性-0.046叶长0.111叶宽0.113顶叶长0.105顶叶宽0.108叶片厚度0.055叶柄长0.089萼片长0.020萼片宽-0.009花梗长0.034花托-0.016花梗粗0.051花瓣长0.
18、020花瓣宽0.004花瓣厚-0.055特征值8.483贡献率27.365累计贡献率/%27.365根据主成分及相关性分析,叶长、叶宽、顶叶长、顶叶宽、叶柄长与冠幅(枝粗度)、株高(植株蔓性)存在显著相关性,叶柄长与顶叶长、顶叶宽具有相关性;花瓣长、花瓣宽与花径、萼片长、萼片宽之间存在显著相关性,花梗粗与花瓣长、花瓣宽、花型显著相关,花梗长与萼片宽具有相关性。结合月季北京农学院学报厚3个特征向量的绝对值较;第七主成分的贡献率为4.8 9%;第八主成分贡献率为4.35%(表1)。表1各性状主成分的特征值、贡献率和累计贡献率SecondThirdprincipalprincipalcomponen
19、tcomponent0.0810.0320.067-0.017-0.0910.0480.1180.0220.0690.035-0.1050.0730.0210.079-0.0790.2110.070-0.0720.0450.1120.0650.0320.0680.1040.0500.0590.038-0.1820.0440.0830.0340.1910.0180.1710.000-0.0130.0050.033-0.004-0.0380.0020.055-0.054.-0.0750.0410.0620.1480.0100.081-0.0800.090-0.131-0.0250.0140.114
20、0.0130.1340.0550.1360.105一0.0 570.0095.7653.93618.59612.69745.96058.657第39卷FourthFifthprincipalprincipalcomponentcomponent0.0800.1280.0170.1930.2090.0430.2260.0120.0390.233-0.0430.0970.2150.1820.0110.004-0.0260.2400.0250.1900.231一0.0 540.081-0.0360.2040.0650.0700.0630.0390.1740.0280.0220.1170.0760.0
21、240.0760.0340.047-0.0130.0800.010-0.0290.1370.0060.0920.0080.007-0.1360.1210.0200.1690.039-0.0820.178-0.1410,111-0.068-0.210-0.0230.087-0.0370.0892.6282.3048.4787.43267.13574.567在园林中的应用及月季的观赏特性,将叶长、叶宽、顶叶长、顶叶宽4个性状剔除,保留株高、冠幅2 个性状;将花瓣长、花瓣宽、萼片长、萼片宽4个性状舍去,保留花径1个性状指标。在园林应用及月季观赏特性中,叶片厚度、花托、梗粗、花瓣厚度4个性状关注度低,
22、因此将4个性状舍去,故将观赏指标简化Sixthprincipalcomponent0.0130.0550.0570.1180.0.920.028-0.0340.0220.1530.0730.123-0.0250.1500.0600.164-0.104-0.1510.0320.0600.0500.1330.1840.0670.1020.1590.1230.4060.1270.0280.1050.2041.9586.31680.884Seventhprincipalcomponent0.242-0.143-0.0140.0730.3050.1340.0550.0320.091-0.075-0.21
23、1-0.061-0.004-0.0880.1170.238-0.092-0.0040.026-0.078-0.0720.1440.0290.1300.3680.122-0.0220.0140.0520.100-0.3121.5164.89085.774Eighthprincipalcomponent-0.239-0.141-0.0130.126-0.0460.0750.3440.1450.092-0.1660.214-0.1470.2570.3190.1180.1580.1230.1520.0950.1220.0970.1520.0870.065-0.2290.0780.1030.0580.0
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