张晓申, 于红卫, 左红娟, 曹 辉, 蒋拴丽, 王瑞华, 腊贵晓

(1.郑州市农林科学研究所, 郑州 450005; 2.河南省经济作物推广总站, 郑州 450000;3.河南省农业科学院经济作物研究所, 郑州 450000)

蒲公英(Taraxacummongolicum)是菊科蒲公英属多年生草本植物,在我国大部分地区均有分布[1]。蒲公英作为一种药食同源植物,在我国传统食用和药用方面的应用已有几千年的历史[2]。蒲公英含有丰富的蛋白质、氨基酸、碳水化合物、微生物及钙、磷、铁等矿物质元素,其中钙、铁和氨基酸的含量均高于普通蔬菜[3]。蒲公英具有清热解毒、抗肿瘤、降糖、降血压、利尿、抗衰老等药理作用。蒲公英是一种绿色、安全保健食品,长期以来作为时令蔬菜被食用,可生吃、炒食、煲汤,也可以加工成各类食品[4]。

对农作物和园艺作物农艺性状和产量的评价有很多方法,灰色关联度分析已经在小麦[5]、玉米[6]、水稻[7]、大豆[8]、菊花[9]等作物品种综合评价及品种选育上取得效果。近年来,DTOPSIS法在大豆[10]、草莓[11]、甘薯[12]、柴胡[13]等作物的综合评价上得到应用。主成分分析在菊花[14]、杧果[15]、甘薯[16]等作物品种评价上得到应用。目前,对蒲公英的研究主要集中在栽培技术、加工技术、药理分析等方面,对蒲公英的光合特性研究已有报道[17-21]。武彦芬等[22]采用主成分分析和隶属函数法对影响蒲公英种苗质量的生理指标进行综合评价。惠西珂等[23]采用主成分分析法对不同产地蒲公英中药材质量进行评价。丁梦军等[24]运用模糊隶属函数法和灰色相关性对蒲公英营养元素进行综合评价。对蒲公英的农艺性状、光合特性及产量相关性研究、品种(系)综合评价方面至今未见报道。蒲公英作为药食同源植物,市场需求量大,野生资源难以满足市场的需求,需要选育更好的蒲公英品种满足市场的需要,为了选育更好的蒲公英品种,建立起蒲公英品种(系)综合评价体系。本研究以12个蒲公英品种(系)的光合特性性状、农艺性状和产量为研究对象,对其进行灰色相关分析,并采用DTOPSIS和主成分分析方法对光合特性性状、农艺性状等进行综合评价,建立起蒲公英品种(系)评价体系,筛选出适合郑州栽培的蒲公英品种(系),为丰富郑州市蒲公英栽培品种(系)和新品种选育与推广提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料为12个蒲公英品种(系)(郑农蒲1号、郑农蒲2号、郑农蒲3号、郑农蒲4号、郑农蒲5号、郑农蒲6号、郑农蒲7号、郑农蒲8号、郑农蒲9号、郑农蒲10号、郑农蒲11号、郑农蒲12号),其中郑农蒲3号为郑州市农林科学研究所选育的蒲公英新品种,2022年通过河南省中药材品种鉴定专业委员会鉴定,品种命名为郑农蒲3号,鉴定编号为2022006,其余11个为筛选出的蒲公英优良品系。

1.2 试验方法

蒲公英品种(系)为2021年10月初进行播种,采用条播,行距40 cm,出苗后间苗为株距10 cm,随机区组排列,3次重复,5行区,行长5 m,2022年收获中间3行蒲公英第一茬地上部鲜重,并进行估产。收获前用YMJ活体叶面积测定仪对蒲公英的叶长、叶宽、叶面积进行测定,每株取1片叶,每个品种(系)取10株,计算平均值;用SPAD-502叶绿素仪对蒲公英叶片叶绿素进行测定,每株3片叶,每个品种(系)10株,计算平均值;用PL3080H光合作用测定仪(选择晴天10:00—11:00时进行)测定净光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度、蒸腾速率、水分利用率,每株取1片叶,每个品种(系)取5片叶,计算平均值;叶片数在收获前,每个品种(系)选10株,对地上部叶片数进行调查,取平均值。

1.3 数据分析

采用Excel2010软件整理数据,进行灰色关联度计算[24-25],对蒲公英农艺性状、光合特性和产量进行DTOPSIS分析[10-12,26],运用SPSS22.0软件对蒲公英进行主成分分析[14-16]。

2 结果与分析

2.1 蒲公英品种(系)的光合特性及农艺性状

从表1可看出,蒲公英品种(系)的11个光合特性及农艺性状变异系数范围在21.65%～68.04%之间,变异系数由大到小为气孔导度、水分利用率、净光合速率、胞间CO2浓度、叶面积、叶长、叶绿素、叶宽、产量、叶片数、蒸腾速率,蒸腾速率变异系数最小,为21.65%,气孔导度最大,为68.04%,表明12个蒲公英品种(系)各个农艺性状差异较大。净光合速率前三名是郑农蒲2号、郑农蒲1号和郑农蒲3号,叶片数最多的是郑农蒲3号,最少的是郑农蒲9号,产量最高的是郑农蒲3号,其次是郑农蒲4号,产量最低的是郑农蒲12号,郑农蒲3号的鲜叶产量比郑农蒲12号增产30.65%。

表1 12个蒲公英品种(系)的光合特性、农艺性状与产量Table 1 Photosynthetic and agronomic characters and yield of twelve Taraxacum mongolicum varieties (lines)

2.2 光合特性、农艺性状之间的相关性分析

从表2可看出,蒲公英净光合速率与水分利用率和产量呈极显著正相关,与单株叶面积呈显著正相关,与蒸腾速率呈显著负相关;蒸腾速率与水分利用率和单株叶片数呈极显著负相关,与产量呈显著负相关;水分利用率和叶绿素均与单株叶片数和产量呈极显著正相关;产量与净光合速率、水分利用率、叶绿素、单株叶片数呈极显著正相关,与蒸腾速率呈显著负相关,说明产量与净光合速率、水分利用率、叶绿素、单株叶片数、蒸腾速率关系密切,这些因素决定蒲公英产量的高低。

表2 光合特性和主要农艺性状之间的相关性分析Table 2 The correlation analysis between the photosynthetic characters and main agronomic characters

2.3 农艺性状之间的关联性分析

对蒲公英光合特性、农艺性状及产量数据进行无量纲化处理(表3), 并计算出蒲公英各性状与产量的关联系数矩阵(表4)。从表5可看出,蒲公英各性状对产量的影响从大到小为单株叶片数、叶绿素、净光合速率、水分利用率、叶长、胞间CO2浓度、叶宽、叶面积、蒸腾速率、气孔导度,单株叶片数对产量的影响最大,其次为叶绿素,第三为净光合速率,气孔导度对产量的影响最小。

表3 数据无量纲化处理结果Table 3 Dimensionless results of data processing

表4 蒲公英各性状与产量关联系数矩阵Table 4 Correlation coefficient matrix of characters and yield of Taraxacum mongolicum

表5 蒲公英品种(系)各性状与产量的关联度Table 5 Correlation degree between various characters and yield of Taraxacum mongolicum varieties (lines)

2.4 DTOPSIS分析

由于蒲公英各个性状单位不一致,为保证各性状间具有等效性和同序性,需对各性状进行无量纲化处理,蒲公英所有性状均按正向指标处理,以12个样本中最大值为分母,对各性状进行无量纲化处理(表6)。将 11个性状指标分别赋于不同权重,根据不同蒲公英不同性状与产量的关联度及各性状的重要性,各个性状指标按顺序赋予的权重值依次为 0.05,0.01,0.05,0.02,0.05,0.10,0.05,0.04,0.03,0.20, 0.40,X4为蒸腾速率,X5为水分利用率,X6为叶绿素,X7为叶长,X8为叶宽,X9为叶面积,X10为单株叶片数,X11为产量。下同。

表6 DTOPSIS法无量纲化处理Table 6 Dimensionless results of data processing on DTOPSIS method

得出11个性状的正理解值,计算出每个蒲公英品种(系)的正理解值和S+,并根据DTOPSIS权重值计算得出正理解决策矩阵中选择最小值,得出11个性状的负理解值依次为0.023 6,0.004 8,0.028 4,0.014 8,0.026 2,0.062 5,0.033 6,0.028 4,0.020 5,0.133 0,0.306 2,根据决策矩阵计算公式得出负理解值和S-。根据DTOPSIS法分析理论按照胞间CO2浓度大小对蒲公英各品种(系)进行排序(表7),胞间CO2浓度值越大代表蒲公英品系综合性状越优。排在前4名的依次是郑农蒲4号、郑农蒲6号、郑农蒲3号、郑农蒲5号。从种植产量来看,排在前4名依次为郑农蒲3号、郑农蒲4号、郑农蒲5号、郑农蒲6号。蒲公英各品系胞间CO2浓度排序与产量排序前4名有所变化,说明这4个品种(系)表现稳定,综合性状好,各品系排名后3位在DTOPSIS和产量排名一致。

表7 DTOPSIS计算结果Table 7 Calculated results based on DTOPSIS method

2.5 主成分分析

由于蒲公英各个性状单位不一致,为保证各性状间具有等效性和同序性,需对各性状进行标准化处理(表8)。运用SPSS 22.0软件因子降维分析方法对11个光合性状、农艺性状及产量进行主成分分析,根据特征值大于1的原则,提取了3个主成分(表9),说明这3个主成分基本解释了11个农艺性状的大部分信息,第一个主成分包含原始信息的43.966%,第二个主成分包含原始信息的25.261%,第三个主成分包含的原始信息为10.015%,3个主成分累积贡献率79.241%。3个主成分对蒲公英的载荷情况中,载荷值越大,说明对蒲公英的产量影响越大,主成分1中可看到,净光合速率、水分利用率、单株叶片数、产量、蒸腾速率影响较大;主成分2中可看到影响较大的是叶长;主成分3中各性状影响均不大。通过对3个主成分特征向量分析和各性状指数值的标准化处理,建立线性回归方程:

表9 农艺性状的主成分分析Table 9 Principal component analysis of agronomic characters

Y1=0.830X1-0.326X2+0.266X3-0.843X4+0.913X5+0.774X6+0.082X7+0.193X8-0.306X9+0.901X10+0.936X11

Y2=-0.447X1-0.369X2-0.639X3-0.173X4-0.224X5+0.309X6+0.907X7+0.645X8+0.743X9+0.255X10+0.043X11

Y3=0.260 X1+0.636 X2-0.443 X3-0.085 X4+0.162 X5-0.348 X6-0.019 X7+0.497 X8-0.162 X9+0.058 X10-0.039 X11

将3个主成分的方差贡献率作为权重系数建立综合评价模型:

Y综合=(43.966×Y1+25.261×Y2+10.015×Y3)/79.241。

根据主成分综合评价模型,计算出12个蒲公英品种(系)各主因子得分和综合得分,并进行排序,从表10可看出,得分越高说明该品种越好,得分最高的是郑农蒲3号,与栽培产量第1名一致,主成分得分排序与栽培产量的排序不一致,说明不同评价方法得出的结果有所不同,主成分排名前五名的依次为郑农蒲3号、郑农蒲10号、郑农蒲8号、郑农蒲5号和郑农蒲4号,产量排前5名依次是郑农蒲3号、郑农蒲4号、郑农蒲5号、郑农蒲6号和郑农蒲1号,两种评价方法均在前5名的是郑农蒲3号、郑农蒲4号和郑农蒲5号。

表10 蒲公英品种(系)的主成分得分及综合评价Table 10 Principal omponent scores and comprehensive evaluation of Taraxacum mongolicum varieties (lines)

3 结论与讨论

本研究中12个蒲公英品种(系)的11个农艺性状的变异系数为21.65%～68.04%,变异系数范围较大,说明蒲公英育种获得理想性状比较容易。在相关性分析中,蒲公英净光合速率与水分利用率呈极显著正相关,与叶绿素含量呈正相关,与蒸腾速率呈负相关,与宁伟等[18]的研究结果一致。蒲公英产量与净光合速率呈极显著正相关,与水分利用率呈极显著负相关,蒸腾速率与水分利用率呈极显著负相关,与罗密等[27]研究的甘薯光合特性一致。从主成分分析中净光合速率的权重比较大和净光合速率与产量的极显著正相关关系一致。灰色关联度分析结果表明,单株叶片数对产量的影响最大,其次为叶绿素,第三为净光合速率,这3个性状可以作为蒲公英品种(系)选育的重要指标。

采用DTOPSIS方法对蒲公英品种(系)进行综合评价,能够弥补只用产量来统计分析蒲公英品种(系)的不足,通过DTOPSIS分析,本研究得出的前4名与栽培产量前4名品种(系)一致,排名顺序有所变化,最后3名完全一致,本研究对农艺性状采用的权重系数比较准确,因为本研究采用的农艺性状权重系数是在灰色关联度基础上进行综合考虑的,产量、单株叶片数、叶绿素综合评价影响较大,给予较高的权重系数,叶面积、蒸腾速率和气孔导度给予较低的权重系数。

主成分分析能在不损失或很少损失原有信息条件下,通过多个指标综合评价作物品种的适应性[16]。本试验对蒲公英光合特性性状、农艺性状及产量等指标进行综合评价,得出主成分第1名与栽培产量第1名一致(均是郑农蒲3号),说明郑农蒲3号适应性最强,该品种也是通过鉴定的中药材品种。排名前5名与栽培产量前5名中有3个品种是一致的,说明主成分分析是一种合适的品种评价方法。

本研究采用DTOPSIS法对蒲公英12个品种(系)进行评价,与栽培产量比较排在前4名的均是郑农蒲3号、郑农蒲4号、郑农蒲5号和郑农蒲6号。采用主成分分析和栽培产量比较,排前5名的蒲公英品种(系)也包含郑农蒲3号、郑农蒲4号和郑农蒲5号,说明郑农蒲3号、郑农蒲4号和郑农蒲5号是适合在郑州栽培的蒲公英品种(系),其中郑农蒲3号为选育的蒲公英新品种,下一步郑农蒲4号和郑农蒲5号可以作为新品种进行鉴定。本文首次提出对蒲公英光合特性性状和农艺性状进行综合评价,DTOPSIS和主成分分析方法可以作为鉴定蒲公英品种(系)优劣的评价方法,从而初步建立一套蒲公英综合评价体系。