綠竹筍表形性狀的多樣性研究與分級建議

摘要：? 通過對竹筍表形性狀的測量、主成分和聚類分析，研究其表形性狀的特性，根據(jù)主成分分析結(jié)果，反映筍重量最主要的因素是筍的長度類性狀，其次是筍的曲度類性狀。2個主成分因子特征值的累計貢獻(xiàn)率達(dá)72.21%。對綠竹筍進(jìn)行分類定級，建議根據(jù)綠竹筍短邊長、長短邊差2個性狀進(jìn)行。根據(jù)聚類分析，建議將綠竹筍分為五類四級：特級、一級、二級、三級、等外。

關(guān)鍵詞：? 綠竹;筍;? 表形性狀;? 主成分分析;? 聚類分析

中圖分類號：? ?S 644. 2? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：? ?A

綠竹（Bambusa oldhamii）[ 1 ] 為叢生竹，是南方極其優(yōu)良的竹種，其竹筍風(fēng)味極佳，種植綠竹還具有良好的生態(tài)價值[ 2 ]。綠竹筍市場價格主要由其重量因素決定，除此之外，筍的表形也是影響價格的主要因子。但在表形評判方面，例如評判因子的選擇、評判等級的劃分標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容，一直缺乏較為科學(xué)的理論基礎(chǔ)。綠竹筍的表形為不規(guī)則的幾何錐體，形狀多樣復(fù)雜，這是因為綠竹筍是個有機(jī)體，其形狀除了自身的遺傳因素決定外，還受到生長環(huán)境因素的影響，個體表型表現(xiàn)出復(fù)雜的多樣性。同一物種其形狀具有相似性，綠竹筍的形狀雖然有一定的差異，但總體顯現(xiàn)彎曲狀園錐體。目前運用主成分分析和聚類分析于農(nóng)產(chǎn)品的分類已有較多研究[ 3 - 8 ]，但在筍產(chǎn)品分類應(yīng)用方面的研究尚未發(fā)現(xiàn)。本研究基于綠竹筍表形的圓錐體狀，開展表形性狀的多樣性研究，通過對表形性狀的測量、分析研究其特性，旨在長期為綠竹筍的分級提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1. 1 材料

綠竹筍產(chǎn)自于福建省尤溪、古田縣2個產(chǎn)地。

1. 2 綠竹筍表形檢測方法的理論假設(shè)

根據(jù)數(shù)學(xué)計算錐體體積V=πr2h/3方法，又由于綠竹筍大多顯現(xiàn)彎曲狀，即其表形確立的同時受彎曲度的影響。因此，以直徑、高度、曲度三個方面為自變量作出理論假設(shè)來檢測綠竹筍的形狀。理論假設(shè)旨在研究性狀間的相關(guān)性，及篩選與重量相關(guān)性顯著的表形性狀。

（1）筍體大?。ㄖ睆剑┑臎Q定性狀假設(shè)有：筍體切面的最大直徑（DJ）、筍體切面的最小值直徑（XJ）、筍體切面的周長（ZC）。生產(chǎn)實踐中，筍切面的圓不規(guī)則，測量筍體周長的操作簡單、易行。

（2）筍體長度的決定性狀假設(shè)有：筍尖測量點到筍體切面所在平面的垂直距離，即投影長高（TY）;筍體切面上最大直徑與最小直徑的交叉點至筍尖測量點的直線距離（SC）;筍體的最大邊長（CB）;筍體的最短邊長（DB）

（3）筍體曲度的決定性狀假設(shè)有：筍尖到筍體切面的最長邊距與最短邊距的差值（CB-DB），及比值（CB/DB）;筍體切面的中心點到筍尖的連線與切面的中心點到筍尖在切面上的投影點連線，所形成的角度（JD）。

1. 3 研究方法

1. 3. 1 概念與定義

筍體“切面”指筍體上第一個完整的籜環(huán)所在的平面。筍尖的測量點為去除筍稍（籜葉）后的筍體頂部的中心點。用卡尺測量直徑，皮尺測量周長、長度等，數(shù)顯角度尺測量曲度。

1. 3. 2 性狀的計量與分析

綠竹筍采收切割時不易掌握準(zhǔn)確的可食用位置，因此在采收后，應(yīng)該切除不可食用的“筍頭”進(jìn)行計量;采收后的綠竹筍很容易“老化”，當(dāng)綠竹筍作為商品時，綠竹筍的要求以計量時為準(zhǔn)。綠竹筍從土壤中取出稱重前要求去除筍體外的肉眼可見的泥土等雜物;去老頭（不可食用部分）;可食用部分筍體的筍籜可以保留，但不可有非完全依附在筍體上的筍籜。

試驗因子的測量方法：最大直徑、最小直徑用卡尺測量，軟尺測量周長，中心點到筍尖長度、投影高度、最長邊、最短邊的長度用軟尺測量，直角尺測量投影高度，角度尺測量角度，帶籜重（DTZ）用托盤電子秤稱量。

分別在福建省尤溪縣、古田縣2個產(chǎn)地，隨機(jī)抽取520個大小不一、筍體完好的綠竹筍進(jìn)行測量，并進(jìn)行相關(guān)分析、主成分分析、聚類分析。

1. 4 數(shù)據(jù)分析

試驗數(shù)據(jù)采用Excel 2003軟件整理，用DPS7.05軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計;主成分分析處理軟件：Unscrambler;聚類分析處理軟件：STATA、R。

2 結(jié)果與分析

2. 1 綠竹筍表形性狀的相關(guān)性分析

2. 1. 1 筍表形各性狀之間的相關(guān)性

對綠竹筍的8個表形性狀進(jìn)行相關(guān)性分析的結(jié)果（表1）顯示，筍體切面的周長與筍的最大直徑相關(guān)性很大，而與筍的最小直徑相關(guān)性很小，表明筍體切面的大小主要取決于最大直徑;在投影高、短邊、長邊、筍長4個筍體長度性狀中，各性狀之間的相關(guān)系數(shù)都在0.799 3以上，表明各個長度性狀之間是相互關(guān)聯(lián)的;筍體表形的角度與直徑類性狀相關(guān)系數(shù)很小，與長度類相關(guān)系數(shù)也很小，但與投影的高度、短邊長度有一定的關(guān)系，反應(yīng)筍體表形的角度越大筍越直，投影高度、短邊長度就越大，該結(jié)果與幾何學(xué)相符。

2. 1. 2 帶籜重與各性狀的相關(guān)性

由表1可知，帶籜重（DTZ）與各表形性狀的相關(guān)性強弱依次為最長邊、周長、最大徑、筍長、最短邊、投影高，與以上六者的相關(guān)系數(shù)均大于0.679 6。在筍體的直徑類3個性狀（DJ、XJ、ZC）中，重量與周長、最大徑相關(guān)性好，而最小徑相關(guān)性較差;在筍體的長度類性狀（TY、DB、CB、SC）中，最長邊、筍長、最短邊、投影長的相關(guān)性都較好，達(dá)到顯著水平，其中最長邊的相關(guān)性最好。

在曲度方面，重量與夾角相關(guān)性較差。本研究進(jìn)一步對長短邊比值（CB/DB）、長短邊差的值（CB-DB）進(jìn)行分析，結(jié)果表明筍體重量與長短邊比值（CB/DB）的相關(guān)系數(shù)沒有達(dá)到顯著水平，重量與長短邊的差值的相關(guān)系數(shù)較小，為0.295 9，但達(dá)到顯著水平。長短邊差的值（CB-DB）越大，說明筍的曲度越大。

2. 2 綠竹筍表形性狀的主成分分析

綠竹筍表形性狀的主成分分析結(jié)果（表2）表明，特征值較大的有2個因子Factor1、Factor2，其值分別是47.92%、24.28%，排列第三的Factor3值為9.22%，與前者相比大大降低。前2個主成分因子特征值的累計貢獻(xiàn)率達(dá)72.21%，表明這2個因子解釋了信息的72.21%的內(nèi)容。特征根大于1的有三個因子，其主成分特征值的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.42%。前4、前5的累積貢獻(xiàn)率分別是90.41%、96.27%。

從三個因素對各個指標(biāo)的因子載荷上看，第一個因素載荷最大的是短邊（0.952 1），載荷量大的還有投影（0.942 9）、筍長（0.913 1）、長邊（0.822 4），這四個因子都是筍長度類因子，即都是隨筍長度（高度）的增加而增加，四者之間的相關(guān)系數(shù)大于0.897 6以上;第二個因素載荷最大的是長短邊差，值為0.951 3，其次為長短邊比及角度，這三個因子為假設(shè)的筍曲度類性狀;第三個因素載荷最大的是最小徑。所以從主成分分析結(jié)果上看，反映筍重量的主要性狀是筍的長度，其次是筍的曲度性狀，第三為最小徑。進(jìn)一步選擇最大載荷值的性狀，即為短邊、長邊短邊差、最小徑。

2. 3 綠竹筍表形性狀的聚類分析

綠竹筍形狀的聚類分析采用平均距離法，根據(jù)樹系圖（圖1）和參考已有的綠竹筍分級標(biāo)準(zhǔn)[ 9 - 10 ]，以及部分地方市場銷售分級習(xí)慣，將綠竹筍分為5組。計算機(jī)輸出5組的分析結(jié)果中，每組分析結(jié)果包含樣本數(shù)、均值、最小值、最大值。根據(jù)主成分的分析結(jié)果（表2），對3個特征值最大的Factor1、Factor2、Factor3中載荷量最大的變量（因子）進(jìn)行歸類，即選擇Factor1中的DB、Factor2中的CB-DB、Factor3中的XJ進(jìn)行歸類（表3）。表3中的“均值”為聚類分析中樣本組別（類別）的平均值，“組間中值”為根據(jù)兩組的均值所取的中點值，該中值作為級別的分界點。

根據(jù)主成分分析結(jié)果（表2），選擇短邊長作為最主要的定級依據(jù)，從特征值的累計看，第一特征值因子Factor1其貢獻(xiàn)率達(dá)47.92%，而短邊長的載荷最大（0.952 1）。

反映曲度的長短邊差是主成分分析中的第二特征因子Factor2（貢獻(xiàn)率24.28%）的最大載荷因子。在曲度方面，本研究認(rèn)為應(yīng)對反映曲度的長短邊差進(jìn)行排序（次序）顛倒，這是因為該試驗的主成分分析是以綠竹筍的重量為基礎(chǔ)，忽略了市場銷售中的人們的感官審美因素。

在最小直徑方面，各組的值不是顯現(xiàn)遞增或遞增排序，而是出現(xiàn)交叉狀態(tài)。反映曲度的最小直徑，是主成分分析中的第三特征Factor3（貢獻(xiàn)率9.22%）的最大載荷因子。

在樣本量的分布上，綠竹筍的分布主要是一組和二組，分別占49.2%、44.6%，而三組占比1.7%，四組占比4.1%。

2. 4 綠竹筍的分級建議

根據(jù)聚類分析結(jié)果和市場銷售中的人們的感官審美要求，建議根據(jù)綠竹筍短邊長、長短邊差兩個性狀對綠竹筍進(jìn)行分類定級，表3中的“組間中值”作為級別的分界點。同時建議將綠竹筍分成五類四級：特級、一級、二級、三級、等外（表4）。

同時滿足DB、CB-DB兩個劃定標(biāo)準(zhǔn)者制定對應(yīng)的等級，否則以低條件者定級。例：當(dāng)DB≥13.55或<16.94，且CB-DB≥3.15時，筍體定為一級;當(dāng)DB≥13.55，而CB-DB<3.15時，筍體定級以CB-DB所在級別為準(zhǔn)。從表4、表5中看出綠竹筍在數(shù)量分布上，三級筍與二級筍占絕大多數(shù)，合計占93.8%、特級筍的占比大于一級筍，分別為4.1%、1.7%。

3 小結(jié)與討論

3. 1 綠竹筍帶籜重與各表形性狀的相關(guān)性強弱依次為最長邊、周長、最大徑、筍長、最短邊、投影高，相關(guān)系數(shù)均大于0.679 6，最長邊、最大徑、筍長、最短邊、投影高是筍體的長度類性狀，表明綠竹筍的帶籜重與筍的長度相關(guān)性最大。

3. 2 根據(jù)主成分分析結(jié)果，前2個主成分因子特征值的累計貢獻(xiàn)率達(dá)72.21%，特征值大于1的有三個因子，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.42%。從各個指標(biāo)的因子載荷上看，反映筍重量最主要的性狀是筍的長度，其中直徑類的載荷也比較大（周長0.736 1，大徑0.716 1），這與相關(guān)性分析一致;其次是筍的曲度類性狀，曲度類的主成分分析結(jié)果與相關(guān)性分析結(jié)果有所差異，相關(guān)性的分析結(jié)果是帶籜重與長短邊差、長短邊比等的相關(guān)系數(shù)較小，對此本研究亦未能很好地解析，尚待進(jìn)一步研究。

3. 3 本研究對主成分的分析結(jié)果進(jìn)行了排序（次序）顛倒，這是由于主成分分析忽略了市場銷售中的人們的感官審美因素，以此來反映曲度的長短邊差在分級中的應(yīng)用。根據(jù)聚類分析樹系圖，建議根據(jù)綠竹筍短邊長（DB）、長短邊差（CB-DB）兩個性狀進(jìn)行分類定級。分別是：特級、一級、二級、三級、等外。

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The Research of Phenotypic Characters Diversity and Suggestion of Classification of Bambusa oldhamii Bamboo Shoot

ZHU Yong

（Youxi County Forestry Bureau of Fujian Province，? Fujian Youxi 256500）

Abstract Bambusa oldhamii is native to Taiwan and southeastern China， but has been widely cultivated elsewhere because young shoots are cultivated for their texture and taste. To analyze the diversity of the phenotypic characteristics of B. oldhamii bamboo shoot， measurements were made of phenotypic characters followed by principle component and cluster analyses. These data were also used to suggest a classification system for bamboo shoots. The results of principle component analysis show the length and curvature of bamboo shoots can be used to estimate their weight. The first two principle components accounted for 72.21% of the variation in the data. The shorter length of bamboo shoots along with the difference between the shorter and longer length were used to classify bamboo shoots. Based on cluster analysis， the bamboo shoots were classified into five quality classes： best， second， third， fourth， and other quality.

Key words Bambusa oldhamii;? Bamboo shoot;? Phenotypic character;? Principal component analysis; Cluster analysis