葛长军++徐丽荣++闫良

摘要：对10个西瓜品种的8个性状进行调查，利用主成分分析主要载荷因子，构建与产量的多元回归分析方程，找出与西瓜产量相关的性状。经主成分分析挑选出果实发育时间、坐果节位、单果质量3个主要因子与西瓜产量关系密切，并证明与西瓜产量呈线性关系，可进行多元回归分析，建立西瓜产量关系的数学表达公式。其中，果实发育时间（x2）、坐果节位（x3）、单果质量（x5）是西瓜产量的3个主要影响性状，其数学表达方程为y=0.964+0.420x2-0.013x3+14.498x5。

关键词：西瓜；农艺性状；产量；主成分分析；多元回归方程；果实发育时间；坐果节位；单果质量；育种效率

中图分类号：S651.03文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）02-0224-02

收稿日期：2015-01-05

基金项目：湖北省农业科技创新中心资助项目（编号：200762000103）。

作者简介：葛长军（1982—），男，湖北黄冈人，硕士，农艺师，主要从事蔬菜遗传育种研究。E-mail：gchangjun@163.com。西瓜起源于非洲，栽培历史悠久，地域广泛，分布在热带、亚热带、温带地区。西瓜含有多种营养成分，有较高的营养价值和经济价值。西瓜在中国也有较大的种植面积，长江中下游地区是西瓜栽培的一个重要地区[1]。西瓜的产量性状是一个重要的育种目标，但产量是由多种农艺性状因素构成的数量性状，而农艺性状之间又有一定的相关性，导致分析产量相关因素水平时有一定难度。有人对我国西瓜栽培技术及现状进行了分析研究[2]，并对西瓜的品质及感官作了很多有关的试验研究[3-6]，国内外专家应用不同分子标记方法分析西瓜产量与品质等其他性状之间的关系[7-10]。育种学家也越来越重视对西瓜的研究[11]。目前，关于西瓜性状之间相互关系的研究并不多[12-13]，关于西瓜主要影响性状因素与产量的数学关系模型的研究尚未见报道。因此，本研究根据对西瓜多个农艺性状运用主成分分析提取主要影响产量性状的因素，利用多元回归分析探明影响西瓜产量和性状之间的数学相互关系，以期为评价西瓜资源提供理论参考，并为西瓜育种提供一定的科学依据。

1材料与方法

1.1试验材料

供试品种为荆杂30、弘丰8号、瑞丰、中科6号、鸿利黑超人3号、美玉王、澳美8号、小富、圣鹰、鄂西瓜13等10个品种。试验在湖北省黄冈市梅家墩试验基地进行，于2014年4月2日播种，小拱棚内营养钵育苗，5月2日定植。

1.2试验方法

试验采取随机区组设计，3次重复，小区长7.4 m、宽 3 m，小区面积22.2 m2。小区定植株距0.37 m，行距3 m，每小区定植20 株，田间统一管理。在每个品种第一重复的小区内连续选取10株作为性状调查考种对象，考种结果作为分析数据。主要调查性状有全生育期（x1）、果实发育时间（x2）、坐果节位（x3）、坐果率（x4）、单果质量（x5）、果形指数（x6）、果皮厚度（x7）、产量（x8）等8个。

1.3统计分析

试验数据采用SPSS 13.0软件[14]进行分析。

2结果与分析

2.1数据分析检验

为尽可能合理地解释存在于原始变量之间的相关性，并且简化变量的维数和结构，采用主成分分析法。通过巴特利特球度检验和KMO检验，其中KMO值为0.745，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知，原有变量可以进行主成分分析。通过巴特利特球度检验，统计量的观测值为745.951（自由度为28），相伴概率为0，小于显著水平0.05，即相关矩阵不是单位矩阵，代表群体的相关矩阵间有共同因素存在，可用于作主成分分析。

2.2主成分分析结果

如表1所示，通过总方差分析提取的特征值是大于1的变量，第1组数据项第1个因子的特征根值为4.792，能够解释原有8个变量总方差的59.906%，在所有因子中处于最重要的位置，累积方差贡献率为59.906%；第2个因子的特征根值为1.257，解释原有8个变量总方差15.710%，累积方差贡献率为75.616%。2个因子共解释原有变量总方差的75.616%，使原有变量的信息丢失较少，说明较好地解释了8个原变量。总体上而言，选用2个因子能较好地反映原有的8个变量，因子分析效果较理想。

2.3公共因子分析

由图1所示，根据因子序号和对应特征位描点，用直线相连，即为碎石图。比较陡的直线说明直线端点对应因子的持征值差值较大，比较缓的直线则对应较小的特征值差值。前面2个公共因子的直线坡度较大，特征值变化非常明显，到3个因子后，特征值小于1，直线趋于平稳，特征值变化也趋于平稳。

著作用。

由表2可知，为了更好地解释因子，通过因子载荷矩阵旋转后进行分析，第一主成分主要反映产量因子，即果实发育时间、产量和单果质量，其中载荷最大的果实发育时间（x2）数值为0.936；第二主成分主要反映果实因子，即果皮厚度和坐果节位。第一主成分主要分析产量相关的性状，第二主成分则分析了影响果实的主要性状因素，在进行多元回归方程建立时，为了充分降维，主要对第一、第二主成分的果实发育时间、产量、单果质量和坐果节位等主要性状进行分析。

2.4多元回归方程的建立

通过数据拟合结果，所考察的自变量（坐果节位、果实发育时间、单果质量）和因变量之间的相关系数为0.946，拟合线性回归的确定系数为0.894，经调整后的确定系数为0.891，标准差的估计值为3.406 17。说明所建模型与数据的拟合程度较好。

表3表明，回归方程显著性检验结果回归平方和为9 398.061，残差平方和为1 113.789，总平方和为10 511.850，对应的F统计量的值为270.013，相伴概率P<0.001，说明坐果节位、果实发育时间、单果质量3个自变量与因变量（产量）之间存在线性关系，所建立的回归方程有效。

3结论与讨论

西瓜的产量受综合性状因素的影响，本研究结果表明主成分因子中载荷较大的是果实发育时间、产量和单果质量和坐果节位，这与仇志军等的分析结果[15]一致。本试验在产量因子分析中得出果实发育时间和单果质量是影响西瓜产量的主要因素，在果实因子分析中得出坐果节位是影响西瓜产量的重要因素，把影响产量的性状降到3个，说明通过主成分的降维效果是较好的，用更少的性状因素明确性状与产量间的关系。

在多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来麻烦，最简单和最直接的解决方案是削减变量的数量，主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个指标，有效地降低变量维数。运用多元回归分析时应对不同环境作具体分析， 这与不同生态区环境有一定的关系，不同地点、环境和品种都可能造成影响产量的主要性状改变，具体原因有待进一步研究。

本研究结果表明，所选取的8个西瓜性状数据可进行主成分分析。2个主成分因子能够解释原有变量总方差的75.616%，较好地解释了原有8个性状变量，主成分分析效果较理想。本研究选用2个因子中载荷较大的果实发育时间、坐果节位和单果质量等农艺性状，与产量关系建立有效的数学模拟方程。在西瓜育种过程中，须要注意性状之间复杂的遗传关系，可采取相应措施，选育适宜当地的优良品种，通过对果实发育时间、坐果节位和单果质量等性状定向选择提高育种效率，这为将来的育种研究提供了一个参考和方向。

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