滇牡丹不同采种区种苗质量评价

苏泽春，薛润光，和桂青，李兆光，王泽清，和寿莲

(云南省农业科学院高山经济植物研究所, 云南 丽江 674100)

【研究意义】滇牡丹(P.delavayi)为芍药科(Paeoniaceae)芍药属(PaeoniaL.)牡丹组(Paeonia sect. Moutan)植物[1-2]，属渐危种[3]、国家二级保护植物[4]。主要分布于云南的滇西北，在四川及西藏也有少量分布[5]。滇牡丹表型变异极为丰富，具有较高的药用价值及观赏价值[6-7]。2011年，卫生部发布了牡丹籽油为新资源食品的公告[8]，牡丹的利用价值得到了进一步的延伸，也助推了滇牡丹开发利用的新热潮。【前人研究进展】龚洵等将高海拔滇牡丹引种到低海拔进行种植，13年的迁地保护结果表明，大部分滇牡丹的营养生长正常，但开花结实少[9]，这一实际为高海拔山区利用本土资源发展滇牡丹油用产业提供了强有力的支撑。牡丹是国家造林计划的树种之一[10-11]，虽然各级人民政府每年都会组织全民义务植树，但造林容易成林却难，这与树苗在自然环境中的适应能力有关，与种植后公民的参与度也有关。国家关于牡丹造林中涉及的基本原则：坚持适地适树，稳步推进，充分利用宜林地、盐碱地、沙荒地，不占耕地尤其是不占基本农田；坚持造林与农民利益联合在一起的原则[12]。【本研究切入点】滇牡丹是高海拔山区的本土资源，选择滇牡丹作为造林树种与国家造林的基本原则是相一致的，同时，发展滇牡丹产业首推不占基本农田和充分利用撂荒地等原则，造林要与农民利益相协调的原则。滇牡丹投产后，可连续多年采籽并创造经济价值，农民的参与度高，在高海拔山区发展滇牡丹新兴产业对植树造林、调整农村种植结构及提高农民经济效益等均有重要意义。以滇牡丹作为造林树种需要采集野生居群的种子进行种苗繁育，种苗质量的优劣是关乎植树造林成败及农民利益的最根本问题，国内目前尚未见滇牡丹种苗质量优劣评价的报道，也未见不同采种区繁育出的种苗差异情况的报道。【拟解决的关键问题】对12个居群2年生实生苗的13个表型性状采用主成分分析与聚类分析相结合综合评价种苗质量，以期为滇牡丹种苗质量的评价提供有价值的参考依据。

1 材料与方法

1.1 滇牡丹试验材料

从云南滇西北的迪庆州、大理州、丽江市和怒江州等地采集到12个居群的种子为供试材料，各采集地采用GPS进行了精准定位，采集地的基本信息见表1。

1.2 育苗方法

试验设置在云南省农业科学院高山经济植物研究所大平坝试验基地，海拔3400 m，采用温室大棚进行育苗，育苗地为砂质壤土。2016年10月24日，对12个居群的滇牡丹种子进行浸泡，浸泡种子的水温为30 ℃，每间隔6 h换温水1次，浸泡24 h后，将种子捞出，沥干水分后即进行播种。苗床理成高厢，厢面宽80 cm、厢高20 cm。采用点播方式进行播种，种子间距为10 cm×10 cm，点播好后，用平整的木板进行压实，使种子与土壤充分接触，然后在种子上盖一层厚3 cm的细土。播种后，在厢面上盖一层厚10 cm的松毛。全部工序完成后进行浇水，苗床日常管理参照大田育苗技术执行。2年后，对出圃的苗进行表型性状的观测，调查叶长(x1)、叶宽(x2)、叶柄长(x3)、叶柄宽(x4)、根长(x5)、根粗(x6)、主茎长(x7)、主茎粗(x8)、叶数(x9)、芽数(x10)、侧根数(x11)、地下茎长(x12)和地下茎粗(x13)。

1.3 统计分析方法

先对表型性状各指标的平均值组成的矩阵进行相关分析，如果有某些表型指标与其他表型指标存在不相关的情况，在随后进行的主成分分析中，将这些不相关的指标剔除再作主成分分析[13]。

由于2年生滇牡丹实生苗的表型性状比较多，许多指标对衡量种苗质量构成了一定的干扰，为了能实现用少量几个综合指标就可对种苗质量进行综合评价的目的，采用主成分分析法，将高维变量空间进行降维处理，实现把所研究滇牡丹种苗质量相关的多个表型指标重新组合成一组新的、与线性无关的几个综合指标来代替原来的表型变量，实现对研究滇牡丹种苗质量的简化[14-15]。

在主成分分析的基础上，对不同采种区域繁育出的种苗进行系统聚类，系统聚类首先对数据进行标准化转换，聚类距离采用欧式距离，聚类方法使用可变类平均法。

数据采用Excel软件及DPS软件进行统计分析[16]。

2 结果与分析

2.1 滇牡丹表型性状间的相关分析

为了保证主成分分析模型的有效性，先对表型性状进行相关分析。从表2可以看出，13个表型性状的各指标之间存在着错综复杂的相关关系，不同表型性状指标之间均有不同的显著相关性，未发现某一表型性状与其他表型指标都不相关的现象，因此，将所有表型指标完全保留，对表型指标作进一步的主成分分析。

表1 滇牡丹种子采集地的相关信息

表2 表型性状间的相关系数

注：*指在 0.05 水平上差异显著；**指在 0.01 水平上差异极显著。

Note: * was significant difference at the 0.05 level; ** was extremely significant difference at the 0.01 level.

2.2 滇牡丹表型性状间的主成分分析

对13个表型性状进一步作主成分分析后，求其特征根、方差贡献率和累计贡献率。从表3可知，前3个特征根的累计贡献率高达88.95 %，因此，选择一个3因子模型即可解释表型数据的88.95 %。其中，第一主成分的贡献率高达70.19 %，其特征向量值均为正值，可以把第一主成分看成是滇牡丹表型性状的综合反映。从第一主成分的特征向量值还可以看出，第一主成分地下部分主要反映的是地下茎粗、侧根数，地上部分主要反映的是叶长和叶宽。第二主成分的贡献率达11.68 %，其中叶数、主茎长有较大的正系数，主茎粗、叶柄宽、地下茎长有较大的负系数，说明第二主成分反映的是叶数、主茎长、主茎粗、叶柄宽、地下茎长对滇牡丹种苗质量的整体影响，为了获得较优质的种苗质量，应当重点培养好叶数和主茎长，有效抑制种苗的主茎粗、叶柄宽和地下茎长的生长。第三主成分的贡献率达7.08 %，其中叶柄长和叶数有较大的正系数，说明叶数多、叶柄长有利于滇牡丹净光合产物的积累，更有利于滇牡丹种苗完成不同器官的形态建成，也可用叶数及叶柄长来衡量储藏器官的发达程度。

根据主成分的定义，可获得3个主成分y1、y2、y3与13个表型性状的标准化数据线性方程：

y1=0.3019x1+0.3065x2+0.2265x3+0.2632x4+0.2676x5+0.2965x6+0.2556x7+0.2945x8+0.2073x9+0.2976x10+0.3026x11+0.2488x12+0.3126x13；

y2=0.2791x1+0.2256x2+0.1014x3-0.3399x4+0.277x5-0.2545x6+0.3051x7-0.341x8+0.4921x9-0.0735x10+0.0129x11-0.3121x12-0.2222x13；

y3=-0.0357x1-0.0239x2+0.6017x3+0.1229x4-0.3964x5+0.079x6-0.4032x7+0.1557x8+0.4017x9-0.1665x10+0.1125x11-0.259x12-0.0448x13

根据以3个主成分y1、y2、y3与其方差贡献率构建出预测评价模型Y，Y是主成分y1、y2、y3的线性组合:

Y= 0.7019y1+0.1168y2+0.0708y3。

利用该模型可对滇牡丹的种苗进行评价，从表4可以看出，不同采种区域繁育出的滇牡丹，在种苗质量上是有差异的，按所构建的预测评价模型Y值的大小进行排序，猴子山>老君山>G214国道>虎跳峡>丽鸣线>拉井乡>冲古村>城东>达茨坝>通甸乡>滑雪场>羊拉乡，这一结果与现实生产有较高的一致性，说明主成分综合评价模型能很好地评价滇牡丹种苗质量。

表3 滇牡丹表型性状间的主成分分析

表4 滇牡丹种苗的主成分分值

2.3 滇牡丹的聚类分析

对2年生滇牡丹种苗的13个主要表型性状进行系统聚类，数据采用标准化转换、欧式距离、可变类平均法进行聚类。由表5可知，距离矩阵的值越大，说明该值对应的两个居群的种苗质量差异越大，比如d1,6=8.447，而d1,4=1.373，表明达茨坝居群与猴子山居群的种苗质量差别相对较大，而达茨坝居群与城东居群的种苗质量差别相对较小。表5的距离矩阵为对比居群间种苗质量差异提供理论依据，同时为筛选优势种质资源及研究亲本的选配提供参考。在聚类分析中，如果按阈值3.7616进行分类，12个居群的种苗质量可以分为5类(图1)，第I类为达茨坝、城东、滑雪场、冲古村、拉井乡；第Ⅱ类为羊拉乡、通甸乡；第Ⅲ类为猴子山、老君山；第Ⅳ类为虎跳峡、G214国道；第V类为丽鸣线。结合2.2主成分分析结果可以看出，主成分综合评价模型中，聚类分析被聚为第Ⅲ类的猴子山、老君山种苗质量较好；聚在第Ⅳ类的G214国道、虎跳峡种苗质量次之；聚为第V类的丽鸣线再次之；聚为第I类的拉井乡、冲古村、城东、达茨坝、滑雪场居群的种苗质量较差；聚为第Ⅱ类的通甸乡、羊拉乡居群的种苗质量最差。聚类分析的结果与主成分综合评价模型中的结果是吻合的，说明主成分分析与聚类分析相结合，对评价滇牡丹2年生种苗质量的优劣是比较理想的。

3 讨 论

由于繁育滇牡丹的种子采自不同的区域，虽然在同质环境条件进行育苗，但各材料在形态建成过程中依然具有较大的表型差异，通过对2年生滇牡丹实生苗不同表型性状间存在的相关性分析后，发现不同表型性状指标之间均有不同的显著相关性，未发现某一表型性状与其他表型指标都不相关的现象，因此，迫切需要一种比较好的方法对滇牡丹种苗质量作出科学的评价。主成分分析可以实现用少量几个综合指标就可对种苗质量进行综合评价的目的，它的数学思想就是将高维变量空间进行降维处理以实现对研究对象评价的简化。该方法在种质资源评价[17-20]、数量性状遗传[21-22]、种苗质量研究[13]等方面都有相关报道。采用该方法探讨滇牡丹的种苗质量，得出只需用3个综合因子就能取代13个表型性状评价种苗质量的结论，这3个综合因子可以解释表型数据的88.95 %。

表5 12个居群2年生种苗聚类的距离矩阵

图1 12个居群2年生种苗的聚类图

由各因子的方差贡献率可以看出，第一主成分的方差贡献率高达70.19 %，且因其特征向量值均为正值，可以把第一主成分看成是滇牡丹表型性状的综合反映，第一主成分地下部分主要反映的是地下茎粗、侧根数，地上部分主要反映的是叶长和叶宽；第二主成分的贡献率达11.68 %，主要反映了叶数、主茎长、主茎粗、叶柄宽、地下茎长对滇牡丹种苗质量的整体影响，为了获得较优质的种苗质量，应当重点培养好叶数和主茎长；第三主成分的贡献率达7.08 %，其中叶柄长和叶数有较大的正系数，叶柄长说明叶的伸张幅度明显，加之叶数多，受光面就会增大，合成的光合产物就多，储藏能量的器官就会发达，因此可用这两项指标来间接衡量储藏器官的发达程度。用3个主成分与其方差贡献率构建出了不同滇牡丹种苗质量预测的评价模型，运用该预测模型得出12个采种区域的综合评价值，按大小依次为猴子山>老君山>G214国道>虎跳峡>丽鸣线>拉井乡>冲古村>城东>达茨坝>通甸乡>滑雪场>羊拉乡。

采用标准化转换、欧式距离、可变类平均法对12个居群的13个主要表型性状进行系统聚类，从距离矩阵可以看出两两居群之间种苗质量的差异大小，可为两两居群种苗质量的差异提供量化指标，同时也可为筛选优势种质资源及为研究亲本的选配提供参考。在聚类分析中，如果按阈值3.7616进行分类，12个居群的种苗质量可以分为5类，结合主成分预测模型的综合评价值可以看出，聚类分析被聚为第Ⅲ类的猴子山、老君山种苗质量较好；聚为第Ⅳ类的G214国道、虎跳峡种苗质量次之；聚为第V类的丽鸣线再次之；聚为第I类的拉井乡、冲古村、城东、达茨坝、滑雪场居群的种苗质量较差；聚为第Ⅱ类的通甸乡、羊拉乡居群的种苗最差。聚类分析的结果与主成分综合评价模型中的结果是吻合的，说明主成分分析与聚类分析相结合，对评价滇牡丹2年生种苗质量的优劣是比较理想的。

4 结 论

对12个居群的13个表型性状指标进行主成分分析并结合聚类分析，得出评价种苗质量应重点考察种苗的3个综合因子的结论，该结论对指导滇牡丹种苗繁育具有一定的现实意义，但是，不是所有采种区域的种子都能繁育出质量较优的种苗，因此，造林用种应先对采种区域的种子种苗先作出合理评价，在评价的基础上有选择性地进行采种，以确保育出的苗都是壮苗。

由于滇牡丹是多年生小灌木，只选用2年生的滇牡丹种苗作为研究材料，结论可为种苗质量综合评价提供技术上的支撑，对种质资源评价及亲本的选配只能提供参考。如果要对种质资源评价及亲本的选配提供系统的科学支撑，必须对移栽到大田的滇牡丹作后续性的跟踪调查。