邓绍勇，朱培林，龚 斌，叶金山

(1.江西省林业科学院，江西 南昌 330032； 2.南京林业大学森林资源与环境学院，江苏 南京 210037)

江西省大青属植物观赏价值的灰色关联分析

邓绍勇1，2，朱培林1，龚 斌1，叶金山1

(1.江西省林业科学院，江西 南昌 330032； 2.南京林业大学森林资源与环境学院，江苏 南京 210037)

采用灰色关联度法对江西11种大青属植物的16个观赏性状进行综合评价。结果表明：桐、灰毛大青、海州常山3个种观赏价值较高，海通、江西大青、广东大青等种观赏价值较低。花色鲜艳，宿萼大、颜色鲜艳的植物观赏价值较高。

灰色关联度；大青属；观赏价值；江西省

马鞭草科(Verbenaceae)大青属(Clerodendrum)植物约400种，主要分布于热带和亚热带，少数分布于温带地区。中国产33种，大多分布于西南、华南地区，作为观赏驯化栽培的有重瓣臭茉莉(C.chinense(Osbeck) Mabb.)、垂茉莉(C.wallichiiMerr.)、海州常山(C.trichotomumThunb.)、臭牡丹(C.bungeiSteud.)等[1]，另从国外引进栽培的有龙吐珠(C.thomsoniaeBalf.f.)、红萼龙吐珠(C.speciosumW.Bull)、烟火树(C.quadriloculare(Blanco) Merr.)、艳赪桐(C.splendensG.Don)等。因该属植物花型奇特，很多种花萼、花冠颜色鲜艳，花萼在果期宿存增大，花期果期连续，可观赏时间长，具有极高的观赏价值。本文采用灰色关联度法，以16个性状为评价指标对江西产11种大青属植物观赏价值进行综合评价，以期为乡土大青属植物的开发利用提供参考。

1 材料与方法

1.1 评价指标

以江西产11种大青属植物作为评价对象，根据大青属植物的观赏特性，确定了16个性状作为评价指标(表1)。数量性状(花序长度、花序宽度、花序花朵数、花萼长、花冠管长度、花径、果径、宿萼直径)采用实际测量的数值。质量性状(株型、绿叶期、花序着生方式、花序密集度、花萼颜色、花冠色、气味)根据实际观察结果结合其观赏特点赋予相应的数值，分别为：株型紧凑3，较紧凑2，疏散1；植株半常绿1，落叶0；花序顶生2，腋生1；花序头状3，密集2，疏散1；花萼绿白3，淡红2，绿色1；花冠深红色3，淡红色2，白色1；花朵气味芳香3，无味2，使人不适1；宿萼鲜红2，暗红1。每种植物调查10株，取平均值供分析使用。抽取调查树种各性状数值的最大值，组成比较分析的理想种X0。

表1 大青属植物各性状观测值

1.2 统计分析方法

采用邓聚龙灰色系统理论的灰色关联度法的原理与方法进行综合评价[2-3]。设参考数列为X0={X0(1)，X0(2)，…，X0(n)}，被比较数列为Xi={Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(n)}(i=1，2，…，m)。则实数

即以原产于江西的大青属植物为一个灰色系统，每1个种为1个元素，并取供分析所有种各性状的最大值构建理想种数列X0(即参考数列)，X0=(3，1，2，3，28，26，187，3，1.4，2.5，2.2，3，3，0.85，2，2.6)。使用软件Excel 2010和DPS v7.05版对数据进行分析。

2 结果与分析

2.1 性状差异分析

江西大青属植物种间性状差异较大，有高大的乔木如海通、浙江大青，也有矮小灌木如臭牡丹、尖齿臭茉莉、白花灯笼等；花序以顶生为主，唯有白花灯笼花序腋生，作为观花观果的树种，花序顶生更能凸显其观赏价值；花梗短，花序密集成球状如灰毛大青、臭牡丹、尖齿臭茉莉等，比花序疏散的大青、广东大青、江西大青更具观赏性；花序大小的差异也较为显著，其中赪桐、大青、灰毛大青、海州常山的花序较大，花序大小和花序花朵数呈正相关，一般来讲，花序越大越具观赏性；花期花萼颜色差异也较大，如灰毛大青是绿色，白花灯笼、海州常山是绿白色，大青、尖齿臭茉莉等为暗红色，赪桐则为鲜红色；花冠颜色有白色如大青、海通等，有紫红色如尖齿臭茉莉、臭牡丹等，有赪桐为鲜红色；花萼大小以灰毛大青、赪桐、海州常山较大，花径大小以赪桐为最大，大青则较小，以花萼花冠颜色鲜艳或者花萼花冠颜色反差大，以及花萼径、花冠径大表现为更具观赏价值；气味也是评价植物观赏价值的重要指标，大青属植物如臭牡丹、尖齿臭茉莉在花期会散发出较浓的气味，一部分人对这种气味较为反感，但是大青、灰毛大青、海通、海州常山花期的气味都是淡淡的清香；果期也是大青属植物的主要观赏期，性状表现在宿萼颜色和宿萼大小上，宿萼颜色主要为鲜红和暗红色，宿萼以灰毛大青和赪桐较大，观赏价值较高。可见大青属植物这些性状在种间差异比较显著，在遗传育种研究方面具有丰富的材料资源可供选择，具有极大的开发潜力。

表2 各性状灰色关联度系数(ξi)

2.2 观赏性状的灰色关联度分析

对表1的观测数值进行无量纲化处理，求得大青属各个种与理想种之间的灰色关联度系数(表2)，再依据大青属植物的观赏特性决定的每个观赏性状的重要程度，分别赋予各性状不同的权重系数(Wk)，进而求得各个种的加权灰色关联度(表3)。根据灰色关联度分析原则，加权灰色关联度值越大，越接近设定的理想种，观赏价值也就越高。由表3可知，桐与理想种的灰色关联度最高，其次是灰毛大青、海州常山、尖齿臭茉莉，表明这些种均有较高的观赏价值，它们都有较大的花序，颜色鲜艳的花冠、花萼，宿萼的颜色鲜艳，尺寸也较大醒目，迎合当下人们的审美观念，实际情况也是这样，如赪桐、海州常山、尖齿臭茉莉都是在园林植物配置中早有使用的优良观赏植物，唯有灰毛大青的观赏价值尚未得到认识和推广；海通、江西大青、广东大青与理想种的灰色关联度最低，无论是花色还是萼片颜色、大小都是决定其观赏价值不高的主要原因。

表3 大青属各种植物的加权灰色关联度及排序

3 结论与讨论

灰色关联分析属于灰色系统理论的一部分，灰色系统理论是由我国学者邓聚龙在1982年首先创立的，该理论还包括了灰色建模、灰色预测、灰色决策和灰色控制等主要内容，当要解决问题的部分信息已知而部分信息未知时，用常规的数理统计等方法往往很复杂甚至难以解决，而应用灰色系统理论，解决这些问题就会变得简单而且准确性也有提高[2-3，7]。灰色关联分析法已广泛应用于农作物新品种评价中[8-11]，该方法在对园林观赏植物观赏性状的评价中应用效果也较好[12-14]，为植物新种、新品种的开发利用提供了更加客观的参考。

本文采用灰色关联度法，以16个观赏性状为评价指标对江西产11种大青属植物观赏价值进行了灰色评价。结果表明，赪桐、灰毛大青、海州常山这几种植物的加权关联度值排名靠前，综合观赏性状的观赏价值较高，其中赪桐、海州常山的观赏价值已为人们认识[15-17]，得到了一定程度的推广应用，而灰毛大青还未得到足够的认识和开发利用，是一种非常具有开发潜力的观花观果树种。海通、江西大青、广东大青的加权关联度值排名靠后，综合观赏性状的观赏价值较低，不宜直接作为观赏植物开发利用。总体上看，大青属各种植物和理想种间的加权关联度值都不高，最高的赪桐为0.557，可见大青属植物种间观赏性状差异较大，具有丰富的遗传育种基因材料，植物的观赏价值改良潜力巨大。

本研究虽然通过引入灰色关联度法来更为客观地评价大青属植物的观赏价值，结果与大青属植物作为观赏来利用的实际情况相符，较为直观和科学；但仅仅以观赏性状作为指标，从独立的观赏价值这一个方面进行了评价和探讨，后面的研究尚可增加各种植物目前的资源分布情况、繁育难易程度、生态适应性等方面的内容进行综合评价，为大青属植物的应用推广提供更加全面的理论依据。

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Grey-Relational Analysis of Ornamental Value ofClerodendrumin Jiangxi Province

DENG Shao-yong1，2，ZHU Pei-lin1，GONG Bin1，YE Jin-shan1

(1.JiangxiAcademyofForest，Nanchang330032，Jiangxi，China；2.CollegeofForestResourcesandEnvironment，NanjingForestyUniversity，Nanjing210037，Jiangsu，China)

The grey-relational grade method was used to evaluate 16 characters of 11 plants ofClerodendrumin Jiangxi Province.The results showed that the comprehensive evaluation ofClerodendrumjaponicum，C.canescens，andC.trichotomumwas the best；that ofC.mandarinorum，C.kiangsiense，andC.kwangtungensewas lower；that of plants with colorful flowers，large calyx and colorful ornamental value was generally high.

grey-relational grade；Clerodendrum；ornamental value；Jiangxi Province

10.13428/j.cnki.fjlk.2014.01.033

2013-05-21；

2013-06-21

江西省林业科学院青年培养项目(2011521501)资助

邓绍勇(1982—)，男，江西石城人，江西省林业科学院助理研究员，硕士，从事植物学研究。E-mail：dsy1982cn@aliyun.com。

S684

A

1002-7351(2014)01-0155-04