基于石竹主要生理性状综合评价的基质筛选

孔卫晨，张远兵，任 岩，欧 翔，张 健

(1.安徽科技学院 资源与环境学院，安徽 凤阳 233100;2.安徽科技学院 建筑学院，安徽 凤阳 233100）

石竹花(Dianthus chinensis)是石竹科、石竹属的多年生草本植物，是中国主要的传统名花之一，原产于我国，目前多作为观赏植物在世界范围内进行人工引种广泛栽培[1]。目前智能连栋温室栽培条件下的草本花卉生产成为现代花卉规模化生产的主要趋势，由于智能温室可以人为地创造有利于石竹生长的自然环境且实现了对各种环境因素的高精度控制，因此智能温室条件下石竹的规模化种植关键就是选择良好的栽培基质[2]。建立石竹生理指标评价体系对于筛选适合智能温室条件下石竹生长的基质配方和石竹在智能温室栽培条件下的规模化生产具有重要意义。目前利用主成分分析法对石竹栽培基质配方筛选的研究较少。本研究以泥炭、椰糠、城市污泥作为基质原料，按一定比例混合，形成6种不同的基质处理配方，以石竹为试验材料，进行石竹理化性质的检测，并采用主成分分析筛选出对石竹生长影响较大的若干生理指标，初步建立石竹生理指标评价体系。

1 材料与方法

1.1 试验设计

以泥炭、椰糠、城市污泥为基质原料，按不同比例混合，形成6种不同的基质配方，分别为处理1:泥炭∶椰糠∶城市污泥(3∶1∶1)，处理2:泥炭∶椰糠∶城市污泥(2∶1∶2)，处理3:泥炭∶椰糠∶城市污泥(2∶2∶1)，处理4:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶1∶3)，处理5:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶2∶2)，处理6:泥炭∶椰糠∶城市污泥(1∶3∶1)。不同处理的基质理化性质如表1所示。以来自上海鲜花港的石竹幼苗供试，石竹幼苗均采自同一穴盘供试石竹幼苗。试验地点在安徽科技学院智能温室，温室室温18℃。试验采取随机区组设计，定植花盆时均选取生长一致的供试石竹幼苗，石竹幼苗茎粗均在0.22cm左右、株高均在5.1cm左右。每个处理定植12盆，每盆定植一株，试验盆规格为19cm×16cm，重复3次。所有处理均采用同一条滴灌管道，种植期间利用智能温室进行定时定量的灌溉和施肥。种植50d后分别从每个处理的每个重复中随机选取2株植株进行测定。

表1 实测6种处理的基质理化性质Table 1 Physical and chemical properties measured 6 types of matrix

1.2 检测项目及检测方法

1.2.1 叶绿素含量测定 叶绿素含量分为三个指标，分别为叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素。称取0.2g新鲜样品放入研钵，加2～3mL 95%乙醇后研磨成匀浆并过滤至25mL棕色容量瓶中，最后用95%乙醇定容至25mL，摇匀，以95%乙醇为空白对照，利用紫外分光光度计分别测定波长665nm、649nm和470nm 下的吸光度[3]。

1.2.2 脯氨酸含量测定 采用孙新竹等[4]的测定方法。

1.2.3 丙二醛含量测定 采用硫代巴比妥酸法[5]测定。

1.2.4 植物抗逆性测定 采用电导仪法[6]测定。

1.2.5 (CAT)过氧化氢酶活性测定 采用紫外吸收法[7]测定。

1.2.6 (POD)过氧化物酶活性测定 采用愈创木酚法[8]测定。

1.2.7 (SOD)超氧化物歧化酶活性测定 采用氮蓝四唑法[9]测定。

1.2.8 根系活力测定 采用TTC法[10]测定。

以上所有实验均重复测定3次。

1.3 数据处理和分析

利用Excel 2007、SPSS 20.0等软件进行数据分析，对石竹生理指标的原始检测数据进行数据标准化处理和主成分分析，对6种不同基质配方进行栽培的石竹生理指标建立主成分分析的相关矩阵，并进行综合评价，筛选出石竹生理性状综合表现优良的基质配方。

2 基于主成分分析的石竹生理指标综合评价

2.1 6种处理石竹的各项生理指标检测数据

对6种处理石竹的各项生理指标检测数据进行分析，结果表明(表2)，不同处理的石竹各项生理指标值存在差异。处理3石竹的叶绿素a、叶绿素b、POD含量最高;处理6石竹的类胡萝卜素、POD含量最低;处理1、处理4石竹的脯氨酸含量显著高于其他处理的石竹、并且SOD含量显著低于其他处理的石竹;处理5石竹的丙二醛含量和伤害率均较低，植物抗逆性表现较好;不同处理间供试石竹根系活力含量具有显著性差异(P ＜0.05)。

表2 实测6种处理的石竹生理指标数据Table 2 6 pink physiological indicators measured data

2.2 6种处理石竹生理指标的主成分分析

表3 主成分的初始特征值及累积贡献率Table 3 Initial characteristic values and cumulative contribution of principal components

对石竹生理指标的原始数据(表2)进行极差标准化处理，将每个指标数据转化成0～1的无量纲数据。然后利用主成分分析方法对6种处理的石竹生理指标进行分析，利用降维原理，以得到用来评价各个生理指标的主成分，即用较少的几个综合指标代替原来较多的评价指标，并使这些指标保留原有指标的绝大部分信息[11]。将已知变量的数据经过一系列变换后得到主成分特征值矩阵和载荷矩阵。依据主成分分析理论，若前r个主成分的公因子特征值大于1，累积方差贡献率大于85%，则这r个主成分即可反映足够的评价指标信息[12]，如表3、表4所示。

由表3可知，前3个主成分的累积贡献率已经达到92.20%，说明提取的3个主成分能够充分地保留原始变量的信息，即所提取的公因子具有较好的代表性，因此采用提取出的3个主成分来代替原来的10项指标变量[13]。

表4 石竹生理指标主成分载荷矩阵Table 4 Principal component matrix of pink physiological index

从表3、表4可知，第1主成分贡献率达到56.351%，第1主成分中主要以叶绿素a的影响为主;第2主成分贡献率为18.672%，主要以类胡萝卜素的影响为主;第3主成分贡献率为17.177%，第3主成分中主要以抗逆性的影响为主。

2.3 6种处理石竹的主成分分值及综合评价

表5 6种处理石竹生理指标综合评价结果Table 5 6 pink physiological indicators evaluation results

用表4中各主成分载荷向量除以表3中各自主成分特征值的算术平方根，即可得到3个主成分(用Y1、Y2、Y3表示)中每个指标所对应的系数[14]，从而构建出主成分分值(Y)与石竹各生理指标(X)的线性方程式:

上述公式中，X1，X2，X3，X4，X6分别代表所测定的生理指标原始数据经极差标准化处理后的数值。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为权重，建立主成分综合分值计算模型如下所示[15]:

Y=0.611Y1+0.202Y2+0.186Y3

利用该数学模型对6种处理的石竹生理指标进行综合评价，求得6种处理石竹生理指标的主成分得分和综合主成分得分(见表5)。

以各处理石竹的生理指标综合得分值排序，反映该处理石竹基质配方的优劣。由表5可知，处理3石竹生理指标综合得分最高，达到0.560分，而处理6得分最低，为0.074分。按综合得分对6种处理供试石竹进行排序，其顺序为处理3、处理5、处理2、处理1、处理4和处理6。

3 结论与讨论

本文采用主成分分析法，在智能温室的同一栽培管理条件下，比较6种处理间石竹生理指标的差异，通过构建综合评价模型，对6种处理供试石竹的生理指标进行了综合评分，综合主成分分值越高，综合排序越靠前，石竹的长势就越好，相应的基质配方也就越好。处理3的石竹在6个处理间的综合表现最好，其基质配方为泥炭:椰糠:城市污泥(2∶2∶1)，在6种处理中最优，是最值得推广的一种智能温室石竹栽培基质配方。其次是处理5，其配方为泥炭:椰糠:城市污泥(1∶2∶2)，该处理的石竹生理指标综合得分仅次于处理3，也是值得推广和应用的一种智能温室石竹栽培基质配方。

主成分分析通过降维简化指标的结构，找出能代表绝大部分数据的几个综合因子，选出重点指标，在栽培基质配方筛选过程中有针对地进行指标的测定和研究。本文利用主成分分析方法对6个处理供试石竹的生理指标进行了综合评价，建立了一种客观筛选石竹栽培基质配方的新方法，并筛选出了2个评价最优的基质配方，对今后智能温室石竹栽培基质配方的筛选和推广应用有着积极意义。

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