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    西瓜產(chǎn)量相關(guān)性狀的多元回歸分析

    2016-04-11 15:30:47葛長(zhǎng)軍徐麗榮閆良
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年2期
    關(guān)鍵詞:節(jié)位單果坐果

    葛長(zhǎng)軍++徐麗榮++閆良

    摘要:對(duì)10個(gè)西瓜品種的8個(gè)性狀進(jìn)行調(diào)查,利用主成分分析主要載荷因子,構(gòu)建與產(chǎn)量的多元回歸分析方程,找出與西瓜產(chǎn)量相關(guān)的性狀。經(jīng)主成分分析挑選出果實(shí)發(fā)育時(shí)間、坐果節(jié)位、單果質(zhì)量3個(gè)主要因子與西瓜產(chǎn)量關(guān)系密切,并證明與西瓜產(chǎn)量呈線性關(guān)系,可進(jìn)行多元回歸分析,建立西瓜產(chǎn)量關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)公式。其中,果實(shí)發(fā)育時(shí)間(x2)、坐果節(jié)位(x3)、單果質(zhì)量(x5)是西瓜產(chǎn)量的3個(gè)主要影響性狀,其數(shù)學(xué)表達(dá)方程為y=0.964+0.420x2-0.013x3+14.498x5。

    關(guān)鍵詞:西瓜;農(nóng)藝性狀;產(chǎn)量;主成分分析;多元回歸方程;果實(shí)發(fā)育時(shí)間;坐果節(jié)位;單果質(zhì)量;育種效率

    中圖分類號(hào):S651.03文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2016)02-0224-02

    收稿日期:2015-01-05

    基金項(xiàng)目:湖北省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目(編號(hào):200762000103)。

    作者簡(jiǎn)介:葛長(zhǎng)軍(1982—),男,湖北黃岡人,碩士,農(nóng)藝師,主要從事蔬菜遺傳育種研究。E-mail:gchangjun@163.com。西瓜起源于非洲,栽培歷史悠久,地域廣泛,分布在熱帶、亞熱帶、溫帶地區(qū)。西瓜含有多種營(yíng)養(yǎng)成分,有較高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。西瓜在中國(guó)也有較大的種植面積,長(zhǎng)江中下游地區(qū)是西瓜栽培的一個(gè)重要地區(qū)[1]。西瓜的產(chǎn)量性狀是一個(gè)重要的育種目標(biāo),但產(chǎn)量是由多種農(nóng)藝性狀因素構(gòu)成的數(shù)量性狀,而農(nóng)藝性狀之間又有一定的相關(guān)性,導(dǎo)致分析產(chǎn)量相關(guān)因素水平時(shí)有一定難度。有人對(duì)我國(guó)西瓜栽培技術(shù)及現(xiàn)狀進(jìn)行了分析研究[2],并對(duì)西瓜的品質(zhì)及感官作了很多有關(guān)的試驗(yàn)研究[3-6],國(guó)內(nèi)外專家應(yīng)用不同分子標(biāo)記方法分析西瓜產(chǎn)量與品質(zhì)等其他性狀之間的關(guān)系[7-10]。育種學(xué)家也越來越重視對(duì)西瓜的研究[11]。目前,關(guān)于西瓜性狀之間相互關(guān)系的研究并不多[12-13],關(guān)于西瓜主要影響性狀因素與產(chǎn)量的數(shù)學(xué)關(guān)系模型的研究尚未見報(bào)道。因此,本研究根據(jù)對(duì)西瓜多個(gè)農(nóng)藝性狀運(yùn)用主成分分析提取主要影響產(chǎn)量性狀的因素,利用多元回歸分析探明影響西瓜產(chǎn)量和性狀之間的數(shù)學(xué)相互關(guān)系,以期為評(píng)價(jià)西瓜資源提供理論參考,并為西瓜育種提供一定的科學(xué)依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1試驗(yàn)材料

    供試品種為荊雜30、弘豐8號(hào)、瑞豐、中科6號(hào)、鴻利黑超人3號(hào)、美玉王、澳美8號(hào)、小富、圣鷹、鄂西瓜13等10個(gè)品種。試驗(yàn)在湖北省黃岡市梅家墩試驗(yàn)基地進(jìn)行,于2014年4月2日播種,小拱棚內(nèi)營(yíng)養(yǎng)缽育苗,5月2日定植。

    1.2試驗(yàn)方法

    試驗(yàn)采取隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),3次重復(fù),小區(qū)長(zhǎng)7.4 m、寬 3 m,小區(qū)面積22.2 m2。小區(qū)定植株距0.37 m,行距3 m,每小區(qū)定植20 株,田間統(tǒng)一管理。在每個(gè)品種第一重復(fù)的小區(qū)內(nèi)連續(xù)選取10株作為性狀調(diào)查考種對(duì)象,考種結(jié)果作為分析數(shù)據(jù)。主要調(diào)查性狀有全生育期(x1)、果實(shí)發(fā)育時(shí)間(x2)、坐果節(jié)位(x3)、坐果率(x4)、單果質(zhì)量(x5)、果形指數(shù)(x6)、果皮厚度(x7)、產(chǎn)量(x8)等8個(gè)。

    1.3統(tǒng)計(jì)分析

    試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用SPSS 13.0軟件[14]進(jìn)行分析。

    2結(jié)果與分析

    2.1數(shù)據(jù)分析檢驗(yàn)

    為盡可能合理地解釋存在于原始變量之間的相關(guān)性,并且簡(jiǎn)化變量的維數(shù)和結(jié)構(gòu),采用主成分分析法。通過巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn),其中KMO值為0.745,根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知,原有變量可以進(jìn)行主成分分析。通過巴特利特球度檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為745.951(自由度為28),相伴概率為0,小于顯著水平0.05,即相關(guān)矩陣不是單位矩陣,代表群體的相關(guān)矩陣間有共同因素存在,可用于作主成分分析。

    2.2主成分分析結(jié)果

    如表1所示,通過總方差分析提取的特征值是大于1的變量,第1組數(shù)據(jù)項(xiàng)第1個(gè)因子的特征根值為4.792,能夠解釋原有8個(gè)變量總方差的59.906%,在所有因子中處于最重要的位置,累積方差貢獻(xiàn)率為59.906%;第2個(gè)因子的特征根值為1.257,解釋原有8個(gè)變量總方差15.710%,累積方差貢獻(xiàn)率為75.616%。2個(gè)因子共解釋原有變量總方差的75.616%,使原有變量的信息丟失較少,說明較好地解釋了8個(gè)原變量。總體上而言,選用2個(gè)因子能較好地反映原有的8個(gè)變量,因子分析效果較理想。

    2.3公共因子分析

    由圖1所示,根據(jù)因子序號(hào)和對(duì)應(yīng)特征位描點(diǎn),用直線相連,即為碎石圖。比較陡的直線說明直線端點(diǎn)對(duì)應(yīng)因子的持征值差值較大,比較緩的直線則對(duì)應(yīng)較小的特征值差值。前面2個(gè)公共因子的直線坡度較大,特征值變化非常明顯,到3個(gè)因子后,特征值小于1,直線趨于平穩(wěn),特征值變化也趨于平穩(wěn)。

    著作用。

    由表2可知,為了更好地解釋因子,通過因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后進(jìn)行分析,第一主成分主要反映產(chǎn)量因子,即果實(shí)發(fā)育時(shí)間、產(chǎn)量和單果質(zhì)量,其中載荷最大的果實(shí)發(fā)育時(shí)間(x2)數(shù)值為0.936;第二主成分主要反映果實(shí)因子,即果皮厚度和坐果節(jié)位。第一主成分主要分析產(chǎn)量相關(guān)的性狀,第二主成分則分析了影響果實(shí)的主要性狀因素,在進(jìn)行多元回歸方程建立時(shí),為了充分降維,主要對(duì)第一、第二主成分的果實(shí)發(fā)育時(shí)間、產(chǎn)量、單果質(zhì)量和坐果節(jié)位等主要性狀進(jìn)行分析。

    2.4多元回歸方程的建立

    通過數(shù)據(jù)擬合結(jié)果,所考察的自變量(坐果節(jié)位、果實(shí)發(fā)育時(shí)間、單果質(zhì)量)和因變量之間的相關(guān)系數(shù)為0.946,擬合線性回歸的確定系數(shù)為0.894,經(jīng)調(diào)整后的確定系數(shù)為0.891,標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值為3.406 17。說明所建模型與數(shù)據(jù)的擬合程度較好。

    表3表明,回歸方程顯著性檢驗(yàn)結(jié)果回歸平方和為9 398.061,殘差平方和為1 113.789,總平方和為10 511.850,對(duì)應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量的值為270.013,相伴概率P<0.001,說明坐果節(jié)位、果實(shí)發(fā)育時(shí)間、單果質(zhì)量3個(gè)自變量與因變量(產(chǎn)量)之間存在線性關(guān)系,所建立的回歸方程有效。

    3結(jié)論與討論

    西瓜的產(chǎn)量受綜合性狀因素的影響,本研究結(jié)果表明主成分因子中載荷較大的是果實(shí)發(fā)育時(shí)間、產(chǎn)量和單果質(zhì)量和坐果節(jié)位,這與仇志軍等的分析結(jié)果[15]一致。本試驗(yàn)在產(chǎn)量因子分析中得出果實(shí)發(fā)育時(shí)間和單果質(zhì)量是影響西瓜產(chǎn)量的主要因素,在果實(shí)因子分析中得出坐果節(jié)位是影響西瓜產(chǎn)量的重要因素,把影響產(chǎn)量的性狀降到3個(gè),說明通過主成分的降維效果是較好的,用更少的性狀因素明確性狀與產(chǎn)量間的關(guān)系。

    在多元線性回歸分析中,如果眾多解釋變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,即存在高度的多重共線性,那么會(huì)給回歸方程的參數(shù)估計(jì)帶來麻煩,最簡(jiǎn)單和最直接的解決方案是削減變量的數(shù)量,主成分分析以最少的信息丟失為前提,將眾多的原有變量綜合成較少幾個(gè)指標(biāo),有效地降低變量維數(shù)。運(yùn)用多元回歸分析時(shí)應(yīng)對(duì)不同環(huán)境作具體分析, 這與不同生態(tài)區(qū)環(huán)境有一定的關(guān)系,不同地點(diǎn)、環(huán)境和品種都可能造成影響產(chǎn)量的主要性狀改變,具體原因有待進(jìn)一步研究。

    本研究結(jié)果表明,所選取的8個(gè)西瓜性狀數(shù)據(jù)可進(jìn)行主成分分析。2個(gè)主成分因子能夠解釋原有變量總方差的75.616%,較好地解釋了原有8個(gè)性狀變量,主成分分析效果較理想。本研究選用2個(gè)因子中載荷較大的果實(shí)發(fā)育時(shí)間、坐果節(jié)位和單果質(zhì)量等農(nóng)藝性狀,與產(chǎn)量關(guān)系建立有效的數(shù)學(xué)模擬方程。在西瓜育種過程中,須要注意性狀之間復(fù)雜的遺傳關(guān)系,可采取相應(yīng)措施,選育適宜當(dāng)?shù)氐膬?yōu)良品種,通過對(duì)果實(shí)發(fā)育時(shí)間、坐果節(jié)位和單果質(zhì)量等性狀定向選擇提高育種效率,這為將來的育種研究提供了一個(gè)參考和方向。

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