基于石竹主要生理性狀綜合評(píng)價(jià)的基質(zhì)篩選

孔衛(wèi)晨，張遠(yuǎn)兵，任 巖，歐 翔，張 健

(1.安徽科技學(xué)院 資源與環(huán)境學(xué)院，安徽 鳳陽(yáng) 233100;2.安徽科技學(xué)院 建筑學(xué)院，安徽 鳳陽(yáng) 233100）

石竹花(Dianthus chinensis)是石竹科、石竹屬的多年生草本植物，是中國(guó)主要的傳統(tǒng)名花之一，原產(chǎn)于我國(guó)，目前多作為觀賞植物在世界范圍內(nèi)進(jìn)行人工引種廣泛栽培[1]。目前智能連棟溫室栽培條件下的草本花卉生產(chǎn)成為現(xiàn)代花卉規(guī)模化生產(chǎn)的主要趨勢(shì)，由于智能溫室可以人為地創(chuàng)造有利于石竹生長(zhǎng)的自然環(huán)境且實(shí)現(xiàn)了對(duì)各種環(huán)境因素的高精度控制，因此智能溫室條件下石竹的規(guī)模化種植關(guān)鍵就是選擇良好的栽培基質(zhì)[2]。建立石竹生理指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)于篩選適合智能溫室條件下石竹生長(zhǎng)的基質(zhì)配方和石竹在智能溫室栽培條件下的規(guī)?；a(chǎn)具有重要意義。目前利用主成分分析法對(duì)石竹栽培基質(zhì)配方篩選的研究較少。本研究以泥炭、椰糠、城市污泥作為基質(zhì)原料，按一定比例混合，形成6種不同的基質(zhì)處理配方，以石竹為試驗(yàn)材料，進(jìn)行石竹理化性質(zhì)的檢測(cè)，并采用主成分分析篩選出對(duì)石竹生長(zhǎng)影響較大的若干生理指標(biāo)，初步建立石竹生理指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

以泥炭、椰糠、城市污泥為基質(zhì)原料，按不同比例混合，形成6種不同的基質(zhì)配方，分別為處理1:泥炭∶椰糠∶城市污泥(3∶1∶1)，處理2:泥炭∶椰糠∶城市污泥(2∶1∶2)，處理3:泥炭∶椰糠∶城市污泥(2∶2∶1)，處理4:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶1∶3)，處理5:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶2∶2)，處理6:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶3∶1)。不同處理的基質(zhì)理化性質(zhì)如表1所示。以來(lái)自上海鮮花港的石竹幼苗供試，石竹幼苗均采自同一穴盤(pán)供試石竹幼苗。試驗(yàn)地點(diǎn)在安徽科技學(xué)院智能溫室，溫室室溫18℃。試驗(yàn)采取隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，定植花盆時(shí)均選取生長(zhǎng)一致的供試石竹幼苗，石竹幼苗莖粗均在0.22cm左右、株高均在5.1cm左右。每個(gè)處理定植12盆，每盆定植一株，試驗(yàn)盆規(guī)格為19cm×16cm，重復(fù)3次。所有處理均采用同一條滴灌管道，種植期間利用智能溫室進(jìn)行定時(shí)定量的灌溉和施肥。種植50d后分別從每個(gè)處理的每個(gè)重復(fù)中隨機(jī)選取2株植株進(jìn)行測(cè)定。

表1 實(shí)測(cè)6種處理的基質(zhì)理化性質(zhì)Table 1 Physical and chemical properties measured 6 types of matrix

1.2 檢測(cè)項(xiàng)目及檢測(cè)方法

1.2.1 葉綠素含量測(cè)定 葉綠素含量分為三個(gè)指標(biāo)，分別為葉綠素a、葉綠素b和類胡蘿卜素。稱取0.2g新鮮樣品放入研缽，加2～3mL 95%乙醇后研磨成勻漿并過(guò)濾至25mL棕色容量瓶中，最后用95%乙醇定容至25mL，搖勻，以95%乙醇為空白對(duì)照，利用紫外分光光度計(jì)分別測(cè)定波長(zhǎng)665nm、649nm和470nm 下的吸光度[3]。

1.2.2 脯氨酸含量測(cè)定 采用孫新竹等[4]的測(cè)定方法。

1.2.3 丙二醛含量測(cè)定 采用硫代巴比妥酸法[5]測(cè)定。

1.2.4 植物抗逆性測(cè)定 采用電導(dǎo)儀法[6]測(cè)定。

1.2.5 (CAT)過(guò)氧化氫酶活性測(cè)定 采用紫外吸收法[7]測(cè)定。

1.2.6 (POD)過(guò)氧化物酶活性測(cè)定 采用愈創(chuàng)木酚法[8]測(cè)定。

1.2.7 (SOD)超氧化物歧化酶活性測(cè)定 采用氮藍(lán)四唑法[9]測(cè)定。

1.2.8 根系活力測(cè)定 采用TTC法[10]測(cè)定。

以上所有實(shí)驗(yàn)均重復(fù)測(cè)定3次。

1.3 數(shù)據(jù)處理和分析

利用Excel 2007、SPSS 20.0等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)石竹生理指標(biāo)的原始檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和主成分分析，對(duì)6種不同基質(zhì)配方進(jìn)行栽培的石竹生理指標(biāo)建立主成分分析的相關(guān)矩陣，并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選出石竹生理性狀綜合表現(xiàn)優(yōu)良的基質(zhì)配方。

2 基于主成分分析的石竹生理指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)

2.1 6種處理石竹的各項(xiàng)生理指標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)

對(duì)6種處理石竹的各項(xiàng)生理指標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明(表2)，不同處理的石竹各項(xiàng)生理指標(biāo)值存在差異。處理3石竹的葉綠素a、葉綠素b、POD含量最高;處理6石竹的類胡蘿卜素、POD含量最低;處理1、處理4石竹的脯氨酸含量顯著高于其他處理的石竹、并且SOD含量顯著低于其他處理的石竹;處理5石竹的丙二醛含量和傷害率均較低，植物抗逆性表現(xiàn)較好;不同處理間供試石竹根系活力含量具有顯著性差異(P ＜0.05)。

表2 實(shí)測(cè)6種處理的石竹生理指標(biāo)數(shù)據(jù)Table 2 6 pink physiological indicators measured data

2.2 6種處理石竹生理指標(biāo)的主成分分析

表3 主成分的初始特征值及累積貢獻(xiàn)率Table 3 Initial characteristic values and cumulative contribution of principal components

對(duì)石竹生理指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)(表2)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理，將每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成0～1的無(wú)量綱數(shù)據(jù)。然后利用主成分分析方法對(duì)6種處理的石竹生理指標(biāo)進(jìn)行分析，利用降維原理，以得到用來(lái)評(píng)價(jià)各個(gè)生理指標(biāo)的主成分，即用較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)代替原來(lái)較多的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并使這些指標(biāo)保留原有指標(biāo)的絕大部分信息[11]。將已知變量的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一系列變換后得到主成分特征值矩陣和載荷矩陣。依據(jù)主成分分析理論，若前r個(gè)主成分的公因子特征值大于1，累積方差貢獻(xiàn)率大于85%，則這r個(gè)主成分即可反映足夠的評(píng)價(jià)指標(biāo)信息[12]，如表3、表4所示。

由表3可知，前3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到92.20%，說(shuō)明提取的3個(gè)主成分能夠充分地保留原始變量的信息，即所提取的公因子具有較好的代表性，因此采用提取出的3個(gè)主成分來(lái)代替原來(lái)的10項(xiàng)指標(biāo)變量[13]。

表4 石竹生理指標(biāo)主成分載荷矩陣Table 4 Principal component matrix of pink physiological index

從表3、表4可知，第1主成分貢獻(xiàn)率達(dá)到56.351%，第1主成分中主要以葉綠素a的影響為主;第2主成分貢獻(xiàn)率為18.672%，主要以類胡蘿卜素的影響為主;第3主成分貢獻(xiàn)率為17.177%，第3主成分中主要以抗逆性的影響為主。

2.3 6種處理石竹的主成分分值及綜合評(píng)價(jià)

表5 6種處理石竹生理指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果Table 5 6 pink physiological indicators evaluation results

用表4中各主成分載荷向量除以表3中各自主成分特征值的算術(shù)平方根，即可得到3個(gè)主成分(用Y1、Y2、Y3表示)中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)[14]，從而構(gòu)建出主成分分值(Y)與石竹各生理指標(biāo)(X)的線性方程式:

上述公式中，X1，X2，X3，X4，X6分別代表所測(cè)定的生理指標(biāo)原始數(shù)據(jù)經(jīng)極差標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)值。以各主成分的特征值占所提取主成分特征值之和的比例作為權(quán)重，建立主成分綜合分值計(jì)算模型如下所示[15]:

Y=0.611Y1+0.202Y2+0.186Y3

利用該數(shù)學(xué)模型對(duì)6種處理的石竹生理指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，求得6種處理石竹生理指標(biāo)的主成分得分和綜合主成分得分(見(jiàn)表5)。

以各處理石竹的生理指標(biāo)綜合得分值排序，反映該處理石竹基質(zhì)配方的優(yōu)劣。由表5可知，處理3石竹生理指標(biāo)綜合得分最高，達(dá)到0.560分，而處理6得分最低，為0.074分。按綜合得分對(duì)6種處理供試石竹進(jìn)行排序，其順序?yàn)樘幚?、處理5、處理2、處理1、處理4和處理6。

3 結(jié)論與討論

本文采用主成分分析法，在智能溫室的同一栽培管理?xiàng)l件下，比較6種處理間石竹生理指標(biāo)的差異，通過(guò)構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)6種處理供試石竹的生理指標(biāo)進(jìn)行了綜合評(píng)分，綜合主成分分值越高，綜合排序越靠前，石竹的長(zhǎng)勢(shì)就越好，相應(yīng)的基質(zhì)配方也就越好。處理3的石竹在6個(gè)處理間的綜合表現(xiàn)最好，其基質(zhì)配方為泥炭:椰糠:城市污泥(2∶2∶1)，在6種處理中最優(yōu)，是最值得推廣的一種智能溫室石竹栽培基質(zhì)配方。其次是處理5，其配方為泥炭:椰糠:城市污泥(1∶2∶2)，該處理的石竹生理指標(biāo)綜合得分僅次于處理3，也是值得推廣和應(yīng)用的一種智能溫室石竹栽培基質(zhì)配方。

主成分分析通過(guò)降維簡(jiǎn)化指標(biāo)的結(jié)構(gòu)，找出能代表絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)的幾個(gè)綜合因子，選出重點(diǎn)指標(biāo)，在栽培基質(zhì)配方篩選過(guò)程中有針對(duì)地進(jìn)行指標(biāo)的測(cè)定和研究。本文利用主成分分析方法對(duì)6個(gè)處理供試石竹的生理指標(biāo)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，建立了一種客觀篩選石竹栽培基質(zhì)配方的新方法，并篩選出了2個(gè)評(píng)價(jià)最優(yōu)的基質(zhì)配方，對(duì)今后智能溫室石竹栽培基質(zhì)配方的篩選和推廣應(yīng)用有著積極意義。

[1]王喜龍，朱榮杰，蔣兵濤，等.四種不同基質(zhì)配比對(duì)石竹苗期生長(zhǎng)的研究[J].西藏農(nóng)業(yè)科技，2011(2):19－21.

[2]陳旦蕊，杜夢(mèng)清.溫室花卉生產(chǎn)成本分析與控制[J].現(xiàn)代園藝，2014(10):20－22.

[3]張遠(yuǎn)兵，劉愛(ài)榮，劉勇，等.不同營(yíng)養(yǎng)基質(zhì)對(duì)盆栽廣玉蘭生長(zhǎng)的影響[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009(10):4661－4663.

[4]孫新竹，卓麗環(huán)，王珩.水分脅迫下常夏石竹的生理指標(biāo)分析[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006(5):40－41.

[5]丁繼軍，潘遠(yuǎn)智，李麗，等.外源谷胱甘肽對(duì)石竹幼苗鎘毒害的緩解效應(yīng)[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2013(10):950－960.

[6]周偉偉.北京地區(qū)屋頂綠化地被植物的抗逆性研究[D].北京:中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院，2008:35－61.

[7]黃文江，羅琦，周守標(biāo)，等.不同保鮮劑對(duì)香石竹切花保鮮的影響[J].西北農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2006(15):141－143.

[8]王長(zhǎng)泉，劉濤.硒對(duì)鹽脅迫下耐鹽常夏石竹生物量和滲透物質(zhì)含量的影響[J].植物生理學(xué)報(bào)，2005(3):325－327.

[9]石貴玉，周巧勁，伍永炎，等.保鮮劑對(duì)夏季香石竹切花衰老的延緩作用[J].廣西植物，1994(4):341－344.

[10]盧珍紅，陳敏，張玲敏，等.不同基肥對(duì)香石竹根系活力及葉綠素含量的影響[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011(6):246－248.

[11]白沙沙，畢金峰，王沛，等.基于主成分分析的蘋(píng)果品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)研究[J].食品科技，2012(1):54－57.

[12]傅榮林.主成分綜合評(píng)價(jià)模型的探討[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2001(11):68－74.

[13]陳志鋒.基于主成分分析的生抽醬油品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)[J].食品工業(yè)，2012(8):76－79.

[14]楊樂(lè)琦，仇淑芳，唐菲，等.基于主成分分析的觀賞生菜品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào):農(nóng)業(yè)科學(xué)版，2015(3):53－60.

[15]喬宇，廖李，劉璐，等.桑椹品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主成分分析及12個(gè)桑品種的桑椹品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)[J].蠶業(yè)科學(xué)，2014(5):851－856.