薄皮甜瓜果實相關性狀的灰色關聯分析

胡建斌，李 瓊，李 靜

（河南農業大學園藝學院，河南 鄭州 450002）

甜瓜（Cucumis melo L.）為世界十大水果之一，是一種色、香、味俱佳的世界性果品，我國是甜瓜生產大國，其栽培面積和產量均占世界的40%以上[1]。我國是甜瓜的次級起源中心之一[2]，種質資源和變異類型十分豐富，為我國甜瓜遺傳育種提供了豐厚的物質保障。明確甜瓜資源主要經濟性狀之間的相互關系，可為甜瓜育種中對目的性狀的有效選擇提供科學依據。在作物育種中，通常采用基于概率論的相關分析研究各性狀之間的相互關系，但由于生物系統的復雜性，人們在觀察、分析和預測時只能得到部分信息，無法為相關分析提供完整信息。基于灰色系統理論的灰色關聯分析，可通過對部分已知信息的生成和開發，從而實現對未知信息的描述和認識[3]，近年來被廣泛應用于作物品種評判、產量和品質評價及抗性生理研究[4]。筆者應用灰色關聯分析方法，對我國地方薄皮甜瓜品種的果實相關性狀進行分析，明確影響甜瓜果實產量和品質的主要農藝性狀及影響程度，為薄皮甜瓜高產和品質育種提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 材料

供試材料為15份薄皮甜瓜品種，即牛角蜜、王海、十道梨、臺灣蜜、齊甜2號、杭州黃金、江西梨瓜、青州銀瓜、白線瓜、黃金瓜、荊農4號、金巴齒、金令瓜、安徽面瓜和農友二號，均為我國優良地方品種。

1.2 試驗設計

試驗于2008年在河南農業大學科教園區教學實習基地進行，前茬作物為非葫蘆科蔬菜，肥力中等。3月上旬保護地育苗，中下旬塑料大棚定植。采取隨機區組設計，3次重復。小區面積6 m×1.2 m，株距50 cm，行距80 cm，高畦栽培，雙行種植，常規管理。

小區內隨機取樣5株正常生長的植株，調查其首花節位，并測量單果重、果縱徑、果橫徑、果肉厚、可溶固形物含量、種子千粒重；小區內所有成熟果實累加重量即為小區產量。可溶固形物含量測定采用手持式糖度計。

1.3 分析方法

分別計算9個性狀的基本統計量，并進行各性狀之間的灰色關聯分析。首先對原始數據進行均值化處理，得到無量綱化數據。確定參考數列（x0）和比較數列（xi），如分析各性狀與產量的關系時，將產量作為x0，其他性狀作為xi。然后按照公式ζi（k）=計算關聯系數，式中k）為x0與xi在品種k上的關聯系數；表示數列x0與數列xi在品種k上的絕對差為二級最小差；max為二級最大差；ρ為分辨系數，取值0.5。最后求ζi（k）均值，即xi性狀與參考性狀之間的關聯度。

2 結果與分析

2.1 基本統計量分析

15份薄皮甜瓜品種的9個性狀的基本統計數據見表1。不同性狀各品種之間差異十分明顯，9個性狀的平均變異系數為42.31%。其中變異系數最大的是果形指數（64.39%），其次為果縱徑（62.42%）和單果重（57.31%），說明所選薄皮甜瓜品種果實形態變異大。小區產量、可溶性固形物含量和果橫徑的變異系數分別為44.28%、42.36%和38.50%，種子千粒重（22.55%）、果肉厚度（21.32%）和首花節位（20.00%）的變異系數相對較小。由此可知，與薄皮甜瓜果實相關的9個性狀變異較大，在各品種間差異顯著，反映了試驗材料豐富的遺傳多樣性，同時也說明本試驗選用的材料具有較好的代表性。

表1 15份薄皮甜瓜性狀統計數據

2.2 產量性狀的關聯度分析

根據灰色系統理論，以產量作為參考數列x0，其他性狀作為比較數列xi，經灰色關聯法分析，得出xi與x0的關聯度，并進行排序，根據排序位次即可確定各比較數列對參考數列影響程度的大小。由表2可知，8個性狀與小區產量的關聯度大小依次為：單果重>果肉厚>種子千粒重>果縱徑>果橫徑>首花節位>果形指數>可溶性固形物含量。其中，單果重、果肉厚和種子千粒重對產量的關聯度分別排在第一、二、三位，說明三者對薄皮甜瓜產量影響最大。因此，在薄皮甜瓜育種中，可通過對單果重、果肉厚和種子千粒重的選擇，實現對薄皮甜瓜產量的改良。

表2 產量與其他性狀的關聯度

2.3 單果重的關聯度分析

以單果重作為參考數列，經灰色關聯法分析，得出各性狀與單果重的關聯度及排序。灰色關聯分析結果（表3）表明，8個性狀與單果重的關聯度大小依次為：果肉厚>首花節位>種子千粒重>果縱徑>小區產量>果形指數>可溶性固形物含量>果橫徑。其中，果肉厚、首花節位和種子千粒重與單果重關聯度排列在前三位，說明選育薄皮甜瓜大果形品種，可通過對果肉厚、首花節位和種子千粒重性狀的選擇來實現。

表3 單果重與其他性狀的關聯度

2.4 可溶性固形物含量的關聯度分析

以可溶性固形物含量作為參考數列，得出其他8個性狀與可溶性固形物含量的關聯度及其排序（表4）：首花節位>果橫徑>種子千粒重>單果重>小區產量>果形指數>果縱徑>果肉厚。其中與可溶性固形物含量關系最為密切的是首花節位、果橫徑和種子千粒重。因此，可通過對以上易于觀測性狀的選擇，來提高薄皮甜瓜可溶性固形物含量，以達到改良品質的目的。

表4 可溶性固形物含量與其他性狀的關聯度

2.5 果形指數的關聯度分析

以果形指數為參考數列，經灰色關聯法分析，得出與其他8個性狀的關聯度及其排序。由表5可知，8個性狀與果形指數關聯度大小依次為：果縱徑>單果重>首花節位>可溶性固形物含量>小區產量>種子千粒重>果肉厚>果橫徑。其中果縱徑與果形指數的關聯度最大，排在首位，單果重和首花節位次之。因此，對果形指數的改良，重點應考慮對瓜縱徑的選擇。

表5 果形指數與其他性狀的關聯度

3 結論與討論

灰色關聯度分析法已廣泛應用于農業科學研究中，該方法最大的特點是通過對不完整信息的分析實現對未知信息的有效評價[3]。與其他的數理統計方法相比，灰色關聯度分析法還具有不滿足某種理論分布、樣本數量少、分析方法簡單、結果準確等優點[5]，在作物育種上應用潛力巨大。

果實性狀是甜瓜商品性狀的主要反映，采用灰色系統理論對甜瓜果實相關性狀進行分析，可為甜瓜果實性狀改良提供理論基礎。以15份來自我國各地薄皮甜瓜品種為材料，采用灰色關聯分析法對其產量、果形、品質等性狀的關聯度進行了分析，結果發現：單果重、果肉厚和種子千粒重對產量影響最大；果肉厚、首花節位和種子千粒重對單果重影響最大；首花節位、果橫徑和種子千粒重對品質（可溶性固形物含量）影響最大；果縱徑、單果重和首花節位對果形指數影響最大。該結果為薄皮甜瓜育種提供了以下參考：（1）豐產性育種應重視育種材料的單果重、果肉厚和種子千粒重；（2）果形的改良要考慮材料的果肉厚、首花節位、種子千粒重等性狀；（3）品質改良可通過對首花節位、果橫徑、種子千粒重等可見性狀的選擇得以實現；（4）果形指數的改良可從果縱徑、單果重和首花節位等性狀入手。由于灰色關聯分析法提供信息是參考數列與比較數列關聯度的大小，而不知比較數列對參考數列的影響是正效應還是負效應[6]，因此，灰色關聯分析法與相關分析或主成分分析相結合，可為作物育種提供更為精確的育種信息。

[1]劉君璞，馬 躍.我國西瓜甜瓜種業的現狀與發展對策[J].中國西瓜甜瓜，2003，（3）：2-6.

[2]孟令波，褚向明，秦智偉，等.關于甜瓜起源與分類的探討[J].北方園藝，2001，（4）：20-21.

[3]鄧聚龍.灰色理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2003.

[4]岳含云.灰色關聯度分析在作物性狀分析上的應用[J].農業系統科學與綜合研究，2000，16（4）：296-298.

[5]孫才志，孫炳雙.改進的灰色關聯度在農業系統中的應用[J].農業系統科學與綜合研究，2001，17（1）：5-8.

[6]張紹良，張國良.灰色關聯度計算方法比較及其存在問題分析[J].系統工程，1996，14（3）：45-49.