黄 敏，布卡·欧尔娜，宋 梅，杜 晶，毛鹏志，李泽民

（1新疆生产建设兵团第七师农业科学研究所，新疆 奎屯 833200；2陇东学院农林科技学院，甘肃 庆阳 745000）

0 引言

加工番茄是普通番茄的一种栽培类型，采用匍匐栽培，其类胡萝卜素、干物质和可溶性固形物等含量较高，是制备番茄酱、番茄汁的理想原料[1]。新疆地区属于典型大陆性干旱气候（昼夜温差大、日照长、降雨量少），十分适宜番茄的生长发育，加工番茄在天山北坡经济带得到了广泛种植[2]。与其他番茄主产地相比，新疆生产的番茄具有产量稳定、可溶性固形物含量高、番茄红素含量高、黏度高、霉菌低等特点[3]。加工番茄种植和加工产业是新疆农业经济发展的重要组成部分[4-5]。近年来，新疆通过审定命名的加工番茄品种较多，但是实际用于种植和加工的品种较少，不能满足不同地域条件下的种植需求以及不同加工用途要求[6]，因此，根据当前市场的环境与需求，筛选出符合本地气候条件且满足加工番茄育种、加工不同品质性状要求的加工番茄品种尤为重要。加工番茄品种的优劣是由多种农艺性状因子综合体现的，如果形、单株果数、单果重、产量、可溶性固形物、番茄红素含量、总酸等。因此，建立量化的加工番茄农艺性状评价指标，探索符合客观实际的加工番茄品种综合评价方法，对新疆加工番茄产业具有非常重要的意义。主成分分析法是一种通过降维思想把多个变量（多指标）简化为少数几个主成分（综合指标）的多元分析方法，这种方法在引进多个变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效，避免了选择评价因子的主观性[7-8]。聚类分析可以将分类对象，即加工番茄品种按照一定规则分成若干类群，划分在同一类群中的品种具有较高的相似性，分类结果直观、细致、全面，可以真实反映品种的综合性状，从而为育种取材提供客观依据[9-10]。传统的方差分析方法对单一性状进行差异性分析，具有很大的局限性，目前用于品质性状评价的方法主要有模糊数学法[11]、灰色关联法[12]、主成分分析法[13]。品质性状的综合评价在玉米[14]、小麦[15]、枣[16]、柿[17]的报道较多，而专门针对加工番茄品质性状的综合评价的研究甚少。袁莉、庞胜群[18-19]利用灰色关联分析法对加工番茄品种进行评价，对加工番茄不同番茄品种的主要性状和理想（品种）性状进行了关联性分析，其理想（品种）性状的参数是人为设定的，增加了评价的主观性。笔者拟采用主成分分析和聚类分析，对6个奎屯垦区主栽加工番茄品种和3个新培育品种的13项农艺性状，从不同的视角给予较全面、客观的分析，以期为加工番茄优质品种的选育提供参考，并借此筛选出适合本地区栽培的优良加工番茄品种。

1 材料与方法

1.1 试验材料

参试品种为新疆奎屯垦区种植面积较大的品种‘新番15号’、‘新番29号’、‘新番30号’、‘新番71号’、‘石番46号’、‘NDM843’，第七师农科所近年培育的新品种（系）‘T77’、‘T60’、‘T160’，共计9份加工番茄种质材料。来源均为第七师农业科学研究所。

1.2 试验设计

田间种植试验于2018年在新疆生产建设兵团第七师124团4连进行，土质为沙壤土，土壤肥力均匀，水利条件优越，灌溉方式采用滴灌。参试加工番茄9个品种，连续3年种植。温室穴盘点种、育苗，5月1日前后进行大田移栽。种子先用温汤浸种法[10]催芽，而后将发芽的种子播于装好基质的128孔穴盘内，最后将幼苗定植于大田。田间试验采用随机区组排列，每个品种设3个重复，共27个小区。行株距为0.32 m×0.75 m。所有田间管理措施均按照大田统一管理。

1.3 测定项目与方法

加工番茄品种品质评价指标初步确定为13项农艺性状。每个小区随机取50个有代表性的果实，采用电子天平称重，平均值为单果重；加工番茄果实成熟后测产并折算成公顷产量；使用游标卡尺分别测量果实的纵径和横径，计算果形指数[式(1)]；定点定株定期观察（共调查50株），详实记录生育期，并根据调查的株树计算平均株高、平均分枝数；可溶性固形物、番茄红素、总酸由农业农村部食品监督检验测试中心（石河子）进行测试。

1.4 数据处理

数据均为平均值，采用Microsoft Excel 2007对数据进行统计与分析，用DPS软件对试验数据进行主成分分析和聚类分析[20-21]，最后计算综合得分[式(2)]。

式中，T1为第1个主成分得分，Tm为第m个主成分得分。

2 结果与分析

2.1 加工番茄农艺性状的多样性分析

9种加工番茄品种的13项农艺性状平均变异系数为10.23%，其中单株果数的变异系数最大(24.97%)，这与植株的个体差异有关；果实的纵径和横径的变异系数次之，分别为14.22%和13.06%；番茄红素的变异系数最小(3.41%)。表明不同加工番茄品种之间差异很大，各农艺性状在不同品种之间存在多样性（表1），有必要对其进行主成分分析和聚类分析。

表1 供试品种主要农艺性状的平均值

2.2 加工番茄品种农艺性状的主成分分析

由表2可知，前3个主成分的贡献率分别是52.0941%、22.5229%、15.5052%，累计贡献率为90.1222%，这3个主成分已经反映出13项性状指标的绝大多数信息。因此选取3个主成分较适宜。

表2 特征值、贡献率、累计贡献率

根据农艺性状（表3）得分矩阵，得到3个主成分的函数，如式(3)～(5)。

表3 主成分载荷得分矩阵

第1主成分的株高、单果重、果实纵径、果实横径具有较大的正系数，分别为0.3660、0.3658、0.3723、0.3514，说明第1主成分主要反映了加工番茄果实外观品质；第2主成分中，平均产量具有较大的正系数，为0.5355，表明第2主成分主要反映了加工番茄的产量性状；第3主成分中，可溶性固形物、番茄红素、总酸具有较大正系数，分别为0.5457、0.3498、0.3724，表明第3主成分主要反映了果实内在品质。

由上述分析可知，株高、单果重、果实纵径、果实横径、平均产量、可溶性固形物、番茄红素、总酸8个性状是主要性状，可较准确地评价加工番茄品种。

根据得分矩阵计算出9个供试加工番茄品种的综合得分（表4）。得分前4位的依次是‘T60’、‘新番15号’、‘新番30号’和‘新番29号’，排名最后2位是‘NDM843’和‘石番45号’。

表4 供试品种的各主成分得分、综合得分及优良排序

2.3 加工番茄农艺性状的聚类分析

9个不同加工番茄品种的聚类属于样品聚类或称为Q型聚类，笔者采用类平均法。从图1可以看出，在欧氏距离为5.86时将所有品种划分为5个类群（图1）。其中第1类群只有‘石番45号’，此品种产量(132470.85 kg/hm2)和单株果数（75.33个）在所有参试品种中是最高和最多的，可见此品种在产量上是很突出的；第2类群也只有‘NDM843’，此品种总酸含量在所有参试品种中是最高的；第3类群也只有‘新番71号’，该品种产量(123421.8 kg/hm2)及品质（可溶性固形物5.79%，番茄红素15.23 mg/100 g，总酸3.29%）在参试品种中均较高；第4类群仅有‘T160’，该品种产量较高(126271.2 kg/hm2)，单果重较大(65.83 g)，果实纵径(7.62 cm)、横径(5.58 cm)均较大，说明该品种在加工番茄单果大小上比较突出；第5类群有‘新番15号’、‘新番29号’、‘新番30号’、‘T77’、‘T60’5个品种，此类群株高较高，分枝数较多，生育期长。根据13项指标对9个加工番茄品种进行Q型聚类，能够从不同角度及层面来满足试验、育种和种植的需要，为其提供一定的科学依据，也能一定程度上反映品种间的亲缘关系。

图1 9种加工番茄的Q型聚类树形图

3 结论

本研究对9个加工番茄品种的13个性状进行比较分析，从结果可知，仅根据各项单一指标对各加工番茄品种进行排序的结果非常不一致，难以做出判断，因此用多元统计分析方法中的主成分分析和聚类分析法对各品种进行综合评价与分析。通过主成分分析将13个农艺性状指标提炼为3个主成分，分别为果实外观品质因子、产量因子、果实内在品质因子，可用于加工番茄品质的客观、方便、快速综合评定；综合得分排名前4位的依次是‘T60’、‘新番15号’、‘新番30号’和‘新番29号’，可作为今后优良品种推广的理论依据。

针对9个加工番茄品种的13个性状进行Q型聚类分析，将9个加工番茄品种划分为5个类群，更为全面、客观地评价番茄品种的优劣。

4 讨论

本研究选取的6个品种为当地种植面积较大的品种，3个品种为第七师农业科学研究所近年新培育的品种，具有较好的代表性。本试验选取的13个农艺性状涵盖了产量性状、营养品质、风味品质、外观品质、生理性状等方面，数据较为全面地表征了加工番茄的优劣特性，为后续分析工作提供了参考。

本研究对9个加工番茄品种的13个性状进行分析与比较。韩泽群等[22]2014年对22个加工番茄品种的17项农艺性状进行主成分分析和聚类分析，对加工番茄品种多性状进行综合评价，用8个主成分来表示农艺性状指标，其中3个与本研究中的3个主成分一致，主要性状中单果重、总酸、番茄红素、果实横径、果实纵径、产量6个性状与本研究一致，说明这3个主成分和6个性状具有很好的代表性，为加工番茄主要性状。王亮等[23]2014年对新疆加工番茄自交系产量与主要农艺性状关系进行了研究，用7个主成分表示农艺性状指标，综合来说与本研究中3个主成分一致，说明这3个主成分具有很好的代表性。

本研究加工番茄农艺性状分类结果显示，可将9个加工番茄品种分为5个类群，可以满足加工番茄种植、育种的不同需求。随着加工番茄生产及食用量的增加，对于加工番茄产品的要求越来越高，对于特殊性状（高产、营养佳、特殊风味）番茄品种选育研究有待进一步深入。