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长江中下游区板栗主栽品种果实表型和品质综合评价

江锡兵 滕国新 范金根 罗修宝 盛建洪 龚榜初

引用本文:
Citation:

长江中下游区板栗主栽品种果实表型和品质综合评价

    通讯作者: 龚榜初, gongbc@126.com
  • 中图分类号: S727.3

Comprehensive Evaluation of Fruit Phenotype and Quality of Main Chinese Chestnut Cultivars in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River

    Corresponding author: GONG Bang-chu, gongbc@126.com
  • CLC number: S727.3

  • 摘要: 目的 对长江中下游区板栗主要栽培品种果实性状进行综合评价,为筛选综合性状优良且适于浙江省种植推广的板栗品种提供理论依据。 方法 以长江中下游区25个板栗主栽品种及5个有代表性的北方板栗品种为材料,对其果实表型和品质性状进行连续测定和统计分析,并采用主成分分析和灰色关联度分析法进行综合评价。 结果 果实表型和品质存在不同程度的变异,变异系数范围为7.85%~41.20%,品质性状较表型性状变异更广泛;各指标间分别有23对和18对相关性达到极显著(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05),果实表型与品质性状间存在一定的关联性。主成分分析得出:前5个主成分累计贡献率达79.25%,保留了供试板栗品种果实表型和品质性状大部分信息。灰色关联度分析显示:各性状权重值差异明显,其中,钾含量权重系数最大,总黄酮含量权重系数最小。2种分析方法得出的30个板栗品种果实性状综合表现排序总体趋势较一致,品种综合得分值相关系数为0.7621,达极显著水平。 结论 2种分析方法得出乌壳栗、浅刺大板栗、玫瑰红、八月红、处暑红、九月寒6个长江中下游区板栗品种综合得分值均排在前列,其果实性状综合表现优良,可作为浙江省种植推广的主要参考品种。
  • 图 1  板栗果实表型和品质性状相关性分析

    Figure 1.  Correlation analysis of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut

    表 1  板栗品种名称及其来源地

    Table 1.  Name and source of Chinese chestnut cultivar

    编号 No.品种名称 Name of cultivar  来源地 Source  编号 No.品种名称 Name of cultivar  来源地 Source  
    X1 蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 安徽舒城
    Shucheng, Anhui
    X16 石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ 山东海阳
    Haiyang, Shandong
    X2 九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X17 六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X3 浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X18 浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ 浙江诸暨
    Zhuji, Zhejiang
    X4 尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ 江苏邳县
    Pixian, Jiangsu
    X19 燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ 河北迁西
    Qianxi, Hebei
    X5 叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ 安徽舒城
    Shucheng, Anhui
    X20 桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X6 粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ 安徽舒城
    Shucheng, Anhui
    X21 处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X7 铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X22 怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 北京怀柔
    Huairou, Beijing
    X8 毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ 浙江诸暨
    Zhuji, Zhejiang
    X23 焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X9 大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X24 青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X10 魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ 浙江上虞
    Shangyu, Zhejiang
    X25 重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 江苏溧阳
    Liyang, Jiangsu
    X11 泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ 山东泰安
    Tai’an, Shandong
    X26 青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X12 燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ 北京昌平
    Changping, Beijing
    X27 乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X13 罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X28 八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X14 九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 江苏宜兴
    Yixing, Jiangsu
    X29 玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 湖北罗田
    Luotian, Hubei
    X15 广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 安徽广德
    Guangde, Anhui
    X30 深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 安徽广德
    Guangde, Anhui
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    表 2  板栗各品种果实表型性状统计特征值

    Table 2.  Statistical characteristic values of fruit phenotypic traits of Chinese chestnut cultivars

    编号
    No.
    K1K2K3K4K5K6K7
    栗苞总质量/g
    Total weight of
    chestnut bud
    每苞坚果数/个
    Numbers of nuts
    per bud
    单果质量/g
    Single nut
    weight
    坚果横径/mm
    Transverse
    diameter of nut
    坚果纵径/mm
    Longitudinal
    diameter of nut
    果形指数
    Nut shape
    index
    出籽率/%
    Kernel rate
    X1 75.15 2.72 12.08 32.04 27.13 1.18 39.88
    X2 78.81 2.10 14.99 34.58 28.45 1.22 37.10
    X3 51.44 2.60 11.37 31.87 24.78 1.29 51.34
    X4 38.89 2.80 6.56 25.07 25.53 0.98 44.57
    X5 37.18 2.73 5.82 24.93 21.64 1.15 39.08
    X6 74.18 2.48 13.59 34.03 27.35 1.24 40.33
    X7 80.40 2.43 11.51 32.35 26.09 1.24 33.36
    X8 85.03 2.73 12.01 31.80 26.95 1.18 35.20
    X9 92.77 2.54 13.91 34.80 27.02 1.29 34.17
    X10 60.63 2.21 11.39 31.04 26.12 1.19 35.84
    X11 39.28 2.50 8.11 27.02 24.48 1.10 47.76
    X12 53.08 2.70 9.67 39.70 25.36 1.57 45.91
    X13 89.22 2.93 14.81 34.99 28.25 1.24 44.22
    X14 63.54 2.63 13.32 33.25 26.45 1.26 51.36
    X15 95.62 2.67 16.90 36.08 29.53 1.22 43.19
    X16 56.09 2.77 9.05 29.48 24.67 1.20 42.07
    X17 74.84 2.55 12.49 32.99 27.27 1.21 39.92
    X18 79.44 1.96 12.94 30.67 26.17 1.17 28.65
    X19 65.44 2.36 10.55 29.68 24.69 1.20 34.76
    X20 73.74 2.97 12.03 32.35 27.55 1.17 45.96
    X21 92.47 2.97 17.64 36.97 29.63 1.25 49.05
    X22 52.93 2.63 8.51 37.42 23.78 1.57 37.97
    X23 75.48 2.67 14.72 34.54 27.82 1.24 46.50
    X24 92.83 2.96 15.19 34.88 29.57 1.18 43.22
    X25 94.75 2.96 13.58 33.90 29.08 1.17 36.91
    X26 80.13 2.43 12.80 32.62 27.68 1.18 39.10
    X27 92.56 3.00 17.58 37.74 22.83 1.65 50.88
    X28 114.44 2.86 23.09 40.41 25.56 1.58 46.31
    X29 88.88 2.90 17.92 36.82 24.07 1.53 46.09
    X30 59.94 3.05 10.12 30.91 19.38 1.60 46.22
    均值 Mean 73.64 2.66 12.81 33.17 26.16 1.27 41.90
    最大值 Maximum 114.44 3.05 23.09 40.41 29.63 1.65 51.36
    最小值 Minimum 37.18 1.96 5.82 24.93 19.38 0.98 28.65
    标准差 SD 19.20 0.27 3.66 3.73 2.37 0.17 5.87
    变异系数 CV/% 26.08 10.23 28.55 11.25 9.07 13.13 14.02
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    表 3  板栗各品种果实品质性状统计特征值

    Table 3.  Statistical characteristic values of fruit quality traits of Chinese chestnut cultivars

    编号
    No.
    K8K9K10K11K12K13K14K15K16K17K18K19K20
    坚果含
    水率/%
    Nut
    moisture
    content
    总淀粉
    含量/%
    Total
    starch
    content
    直链淀粉
    含量/%
    Amylose
    content
    支链
    淀粉
    含量/%
    Amylopectin
    content
    可溶性糖
    含量/%
    Soluble
    sugar
    content
    蛋白质
    含量/%
    Protein
    content
    总氨基酸
    含量/%
    Total
    amino
    acid
    content
    脂肪
    含量/%
    Fat
    content
    总多酚
    含量/
    (mg·kg)−1
    Total
    polyphenol
    content
    总黄酮
    含量/
    (mg·kg)−1
    Total
    flavonoids
    content
    钾含量/
    (mg·kg)−1

    K content
    磷含量/
    (mg·kg)−1

    P content
    硼含量/
    (mg·kg)−1

    B content
    X1 46.78 58.3 16.8 41.5 6.21 7.00 8.16 1.5 1028 1.3 5177 1488 8.41
    X2 54.56 69.9 15.1 54.8 6.32 7.83 9.85 1.5 1053 1.3 6242 1436 8.94
    X3 45.74 68.7 7.7 61.0 9.01 3.44 5.63 3.5 1760 1.7 6480 1120 9.37
    X4 52.49 64.8 15.6 49.2 2.43 6.73 8.98 1.1 772 1.0 6475 1414 3.94
    X5 53.67 60.1 10.9 49.2 3.52 6.01 7.60 0.4 907 1.4 5889 1179 5.25
    X6 54.46 63.0 13.9 49.1 2.43 7.52 9.63 1.7 1017 1.4 5394 1294 7.31
    X7 54.46 78.1 12.6 65.5 3.92 7.14 5.37 2.0 1012 1.1 6186 1022 9.35
    X8 46.25 68.9 10.3 58.6 5.06 4.51 8.27 2.0 875 1.2 5785 1547 3.50
    X9 51.75 69.9 11.1 58.8 3.73 5.56 7.57 2.2 1079 1.6 5060 983 3.11
    X10 52.51 73.8 13.7 60.1 2.44 6.14 7.55 0.8 879 1.3 6087 1218 2.18
    X11 47.35 68.4 12.5 55.9 4.79 4.66 6.26 1.4 1011 1.3 5082 794 6.36
    X12 48.49 68.2 11.7 56.5 3.69 6.85 9.05 1.0 666 1.3 5443 1510 3.14
    X13 50.37 67.6 11.4 56.2 5.30 6.59 7.95 1.6 887 1.1 5719 1338 4.48
    X14 46.78 66.0 11.6 54.4 6.77 5.24 6.24 2.7 979 1.1 5936 1069 8.08
    X15 47.93 59.2 10.8 48.4 6.73 6.90 9.58 2.2 827 1.4 5442 1434 4.89
    X16 53.57 64.7 13.7 51.0 4.61 7.58 9.42 1.1 844 1.4 5608 1526 5.26
    X17 48.20 67.6 12.9 54.7 4.76 4.62 7.38 2.5 770 2.4 6568 905 4.74
    X18 46.27 75.7 11.1 64.6 6.19 4.37 6.67 2.8 972 1.8 5285 1041 4.28
    X19 41.22 70.1 17.5 52.6 6.41 5.70 7.73 1.7 951 2.1 5784 1126 3.01
    X20 44.50 69.3 9.3 60.0 7.20 5.13 7.57 3.5 995 1.7 6017 1119 4.57
    X21 46.73 62.5 9.3 53.2 8.41 5.41 7.15 2.9 968 1.5 6450 1046 5.28
    X22 45.84 58.0 15.9 42.1 8.89 7.25 9.89 0.8 1099 3.6 5343 1397 6.58
    X23 52.47 60.4 12.5 47.9 3.92 6.68 9.41 2.0 1060 1.3 5356 1135 5.28
    X24 47.34 53.4 13.3 40.1 7.89 6.09 7.49 2.0 1254 1.8 5325 1174 5.09
    X25 42.68 70.2 10.5 59.7 4.75 6.88 8.39 1.3 1157 2.5 6136 1477 5.51
    X26 41.86 66.8 10.1 56.7 5.83 6.47 7.73 1.5 1230 2.1 5831 1333 6.57
    X27 41.10 67.2 12.9 54.3 8.47 5.99 7.77 2.0 1455 2.2 6403 1429 5.26
    X28 42.05 64.0 11.6 52.4 5.86 5.74 6.92 2.3 1010 1.6 5960 1420 5.63
    X29 40.27 71.7 13.5 58.2 9.04 5.93 7.03 1.4 1235 2.4 6329 1433 4.86
    X30 43.89 61.7 12.1 49.6 5.70 8.15 9.82 1.6 1361 1.9 5666 1524 3.46
    均值
    Mean
    47.72 66.27 12.40 53.88 5.68 6.14 7.94 1.8 1037 1.7 5815 1264 5.46
    最大值
    Maximum
    54.56 78.10 17.50 65.50 9.04 8.15 9.89 3.5 1760 3.6 6568 1547 9.37
    最小值
    Minimum
    40.27 53.40 7.70 40.10 2.43 3.44 5.37 0.4 666 1.0 5060 794 2.18
    标准差
    SD
    4.45 5.52 2.27 6.29 1.98 1.13 1.27 0.8 221 0.6 456 210 1.92
    变异系数
    CV /%
    9.32 8.32 18.29 11.67 34.83 18.44 15.96 41.20 21.35 33.58 7.85 16.61 35.26
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    表 4  板栗果实表型和品质性状主成分分析

    Table 4.  Principal component analysis of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut

    主成分 Principal component
    12345
    特征值 Eigen value 0.1147 0.0657 0.0504 0.0402 0.0242
    方差贡献率 Contribution rate/% 30.80 17.63 13.53 10.78 6.51
    累计贡献率 Comulate contribution rate/% 30.80 48.43 61.96 72.74 79.25
    特征向量
    Eigenvector
    K1 0.2836 0.1778 −0.4671 0.2891 −0.2449
    K2 0.0544 0.1399 −0.0451 −0.0555 0.3635
    K3 0.3148 0.1740 −0.3566 0.2788 −0.0483
    K4 0.1384 0.1868 −0.1452 0.1019 −0.0165
    K5 0.0589 −0.0550 −0.1373 0.1903 −0.0854
    K6 0.0848 0.2502 −0.0161 −0.0820 0.0726
    K7 0.1252 0.0492 0.1016 −0.0140 0.5758
    K8 −0.1362 −0.1188 0.0166 0.1919 0.0249
    K9 0.0102 −0.1264 −0.0524 −0.0339 −0.1982
    K10 −0.1827 0.1964 0.1203 0.0639 −0.2723
    K11 0.0610 −0.2032 −0.0946 −0.0575 −0.1636
    K12 0.5095 0.3289 0.2909 −0.2462 0.0037
    K13 −0.2098 0.3235 0.0173 0.3197 0.0413
    K14 −0.1855 0.3005 −0.0683 0.0842 0.1599
    K15 0.5202 −0.3546 −0.1133 0.0129 0.1636
    K16 0.2116 0.0971 0.2370 −0.0528 0.0306
    K17 0.1144 0.3404 0.1368 −0.3752 −0.4427
    K18 0.0565 −0.0202 0.0204 −0.0157 0.0299
    K19 −0.0891 0.3829 −0.0671 0.1223 0.2240
    K20 0.1967 −0.0669 0.6272 0.6386 −0.1352
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    表 5  板栗各品种果实表型和品质性状的关联度系数

    Table 5.  Correlation coefficient of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut cultivars

    关联度系数
    Correlation
    coefficient
    K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12K13K14K15K16K17K18K19K20
    ε1 0.5633 0.8047 0.4815 0.6813 0.8402 0.6080 0.6646 0.7565 0.6360 0.9172 0.5473 0.5859 0.7584 0.7169 0.4366 0.5157 0.4094 0.6765 0.9207 0.8121
    ε2 0.5872 0.5875 0.5581 0.7543 0.9173 0.6262 0.6147 1.0000 0.8084 0.7636 0.7305 0.5955 0.9186 0.9910 0.4366 0.5244 0.4094 0.8992 0.8606 0.9061
    ε3 0.4458 0.7510 0.4659 0.6770 0.7300 0.6665 0.9992 0.7326 0.7863 0.4416 0.8657 0.9926 0.4339 0.5070 1.0000 1.0000 0.4563 0.9706 0.6161 1.0000
    ε4 0.4015 0.8450 0.3822 0.5384 0.7620 0.5218 0.7702 0.9210 0.7223 0.8031 0.6403 0.3772 0.7177 0.8280 0.3924 0.4410 0.3801 0.9690 0.8374 0.4332
    ε5 0.3961 0.8111 0.3719 0.5362 0.6216 0.5938 0.6494 0.9646 0.6577 0.5401 0.6403 0.4204 0.6278 0.6567 0.3334 0.4775 0.4202 0.8108 0.6506 0.5018
    ε6 0.5573 0.7050 0.5185 0.7373 0.8521 0.6419 0.6733 0.9957 0.6961 0.6828 0.6388 0.3772 0.8514 0.9440 0.4627 0.5120 0.4202 0.7125 0.7303 0.6683
    ε7 0.5982 0.6856 0.4691 0.6893 0.7877 0.6393 0.5582 0.9958 1.0000 0.6127 1.0000 0.4388 0.7814 0.4922 0.5082 0.5103 0.3894 0.8839 0.5662 0.9952
    ε8 0.6328 0.8111 0.4801 0.6753 0.8305 0.6077 0.5846 0.7441 0.7899 0.5184 0.8079 0.5015 0.4979 0.7300 0.5082 0.4683 0.3992 0.7879 1.0000 0.4142
    ε9 0.7005 0.7250 0.5269 0.7614 0.8339 0.6677 0.5696 0.8958 0.8084 0.5477 0.8124 0.4299 0.5822 0.6537 0.5439 0.5337 0.4436 0.6586 0.5485 0.3987
    ε10 0.4850 0.6162 0.4664 0.6564 0.7892 0.6119 0.5943 0.9219 0.8894 0.6710 0.8431 0.3776 0.6423 0.6518 0.3647 0.4694 0.4094 0.8581 0.6756 0.3660
    ε11 0.4028 0.7114 0.4057 0.5721 0.7183 0.5715 0.8632 0.7701 0.7810 0.6079 0.7514 0.4851 0.5084 0.5468 0.4247 0.5100 0.4094 0.6619 0.4764 0.5796
    ε12 0.4524 0.7952 0.4326 0.9616 0.7545 0.8935 0.8066 0.7992 0.7775 0.5720 0.7632 0.4280 0.7352 0.8391 0.3827 0.4161 0.4094 0.7211 0.9488 0.3998
    ε13 0.6677 0.9219 0.5528 0.7676 0.9046 0.6389 0.7610 0.8521 0.7671 0.5596 0.7572 0.5170 0.6982 0.6931 0.4493 0.4717 0.3894 0.7741 0.7663 0.4591
    ε14 0.4989 0.7652 0.5114 0.7142 0.8049 0.6492 1.0000 0.7565 0.7408 0.5678 0.7233 0.6382 0.5537 0.5455 0.6596 0.4995 0.3894 0.8215 0.5891 0.7629
    ε15 0.7292 0.7799 0.6231 0.8053 0.9926 0.6295 0.7358 0.7847 0.6467 0.5364 0.6291 0.6341 0.7428 0.9339 0.5439 0.4552 0.4202 0.7209 0.8584 0.4809
    ε16 0.4648 0.8277 0.4214 0.6208 0.7255 0.6154 0.7101 0.9606 0.7208 0.6710 0.6667 0.4747 0.8636 0.9031 0.3924 0.4597 0.4202 0.7519 0.9703 0.5024
    ε17 0.5614 0.7313 0.4911 0.7069 0.8477 0.6230 0.6653 0.7915 0.7671 0.6276 0.7287 0.4833 0.5056 0.6357 0.6079 0.4405 0.5706 1.0000 0.5163 0.4727
    ε18 0.5915 0.5545 0.5019 0.6475 0.7914 0.6036 0.5005 0.7444 0.9351 0.5477 0.9699 0.5842 0.4885 0.5763 0.6889 0.4973 0.4697 0.6939 0.5752 0.4491
    ε19 0.5085 0.6616 0.4491 0.6250 0.7265 0.6189 0.5781 0.6443 0.8122 1.0000 0.6922 0.6035 0.5957 0.6697 0.4627 0.4907 0.5153 0.7877 0.6194 0.3949
    ε20 0.5546 0.9434 0.4804 0.6893 0.8632 0.6047 0.8081 0.7061 0.7972 0.4859 0.8406 0.6851 0.5445 0.6537 1.0000 0.5047 0.4563 0.8407 0.6155 0.4637
    ε21 0.6976 0.9434 0.6526 0.8388 1.0000 0.6439 0.9079 0.7552 0.6892 0.4859 0.7023 0.8640 0.5685 0.6152 0.7209 0.4960 0.4316 0.9610 0.5776 0.5036
    ε22 0.4518 0.7636 0.4123 0.8568 0.6916 0.9027 0.6295 0.7347 0.6325 0.8289 0.5535 0.9639 0.8004 1.0000 0.3647 0.5411 1.0000 0.7037 0.8204 0.5980
    ε23 0.5654 0.7799 0.5499 0.7530 0.8787 0.6404 0.8239 0.9202 0.6615 0.6079 0.6224 0.4388 0.7106 0.9012 0.5082 0.5269 0.4094 0.7059 0.6245 0.5036
    ε24 0.7011 0.9390 0.5644 0.7640 0.9956 0.6074 0.7365 0.7699 0.5834 0.6486 0.5332 0.7769 0.6367 0.6460 0.5082 0.6064 0.4697 0.7006 0.6475 0.4923
    ε25 0.7202 0.9410 0.5182 0.7333 0.9594 0.6007 0.6115 0.6704 0.8141 0.5254 0.8334 0.4827 0.7397 0.7449 0.4134 0.5638 0.5918 0.8707 0.9073 0.5181
    ε26 0.5963 0.6877 0.4985 0.6967 0.8704 0.6070 0.6497 0.6554 0.7538 0.5116 0.7673 0.5550 0.6824 0.6697 0.4366 0.5953 0.5153 0.7979 0.7620 0.5971
    ε27 0.6985 0.9659 0.6500 0.8699 0.6588 1.0000 0.9793 0.6422 0.7604 0.6276 0.7215 0.8754 0.6256 0.6739 0.5082 0.7188 0.5325 0.9463 0.8531 0.5024
    ε28 1.0000 0.8791 1.0000 1.0000 0.7632 0.9111 0.8184 0.6588 0.7104 0.5678 0.6889 0.5573 0.5996 0.5959 0.5637 0.5096 0.4436 0.8271 0.8436 0.5260
    ε29 0.6648 0.9014 0.6643 0.8328 0.7023 0.8564 0.8120 0.6283 0.8439 0.6596 0.7990 1.0000 0.6192 0.6050 0.4247 0.5975 0.5706 0.9241 0.8574 0.4792
    ε30 0.4819 1.0000 0.4410 0.6533 0.5614 0.9273 0.8156 0.6936 0.6784 0.5894 0.6460 0.5452 1.0000 0.9843 0.4493 0.6614 0.4840 0.7633 0.9675 0.4125
    权重系数 ω 0.0434 0.0596 0.0389 0.0545 0.0604 0.0508 0.0547 0.0597 0.0567 0.0468 0.0548 0.0442 0.0501 0.0540 0.0387 0.0400 0.0351 0.0605 0.0555 0.0415
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    表 6  基于2种分析方法的板栗各品种果实表型和品质性状的综合得分值及排序

    Table 6.  Comprehensive score and ranking of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut cultivars based on two analysis methods

    主成分分析 Principal component analysis灰色关联度分析 Grey correlation analysis
    品种
    Cultivars
    综合得分值
    Comprehensive
    score
    排序
    Ranking
    品种
    Cultivars
    关联度值
    Correlation
    value
    排序
    Ranking
    浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 0.23400 1 乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 0.7542 1
    乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 0.19234 2 九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 0.7434 2
    玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 0.14743 3 玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 0.7359 3
    处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 0.14233 4 八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 0.7337 4
    八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 0.13743 5 浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 0.7304 5
    青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 0.10949 6 处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 0.7197 6
    怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 0.10223 7 怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 0.7193 7
    九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 0.09715 8 重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 0.7084 8
    九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 0.07613 9 深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 0.7070 9
    蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 0.07013 10 广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 0.7025 10
    广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 0.06520 11 铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ 0.6979 11
    桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 0.05729 12 桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 0.6919 12
    青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 0.03368 13 罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ 0.6917 13
    深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 0.00511 14 燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ 0.6916 14
    重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 0.00226 15 粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ 0.6882 15
    铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ −0.01801 16 石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ 0.6814 16
    罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ −0.02138 17 蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 0.6807 17
    焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ −0.02550 18 青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 0.6802 18
    粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ −0.04771 19 焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ 0.6762 19
    六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ −0.05665 20 九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 0.6745 20
    浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ −0.05677 21 尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ 0.6619 21
    毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ −0.07845 22 毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ 0.6614 22
    燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ −0.08714 23 青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 0.6601 23
    石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ −0.08780 24 六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ 0.6559 24
    泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ −0.10192 25 大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ 0.6488 25
    大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ −0.10458 26 魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ 0.6420 26
    燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ −0.13631 27 燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ 0.6360 27
    叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ −0.18618 28 浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ 0.6327 28
    尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ −0.21702 29 叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ 0.6060 29
    魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ −0.24674 30 泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ 0.6046 30
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-22
  • 录用日期:  2021-08-26
  • 网络出版日期:  2021-11-19

长江中下游区板栗主栽品种果实表型和品质综合评价

    通讯作者: 龚榜初, gongbc@126.com
  • 1. 中国林业科学研究院亚热带林业研究所, 浙江 杭州 311400
  • 2. 浙江省兰溪市苗圃, 浙江 兰溪 321100
  • 3. 浙江省遂昌县自然资源和规划局, 浙江 遂昌 323300

摘要:  目的 对长江中下游区板栗主要栽培品种果实性状进行综合评价,为筛选综合性状优良且适于浙江省种植推广的板栗品种提供理论依据。 方法 以长江中下游区25个板栗主栽品种及5个有代表性的北方板栗品种为材料,对其果实表型和品质性状进行连续测定和统计分析,并采用主成分分析和灰色关联度分析法进行综合评价。 结果 果实表型和品质存在不同程度的变异,变异系数范围为7.85%~41.20%,品质性状较表型性状变异更广泛;各指标间分别有23对和18对相关性达到极显著(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05),果实表型与品质性状间存在一定的关联性。主成分分析得出:前5个主成分累计贡献率达79.25%,保留了供试板栗品种果实表型和品质性状大部分信息。灰色关联度分析显示:各性状权重值差异明显,其中,钾含量权重系数最大,总黄酮含量权重系数最小。2种分析方法得出的30个板栗品种果实性状综合表现排序总体趋势较一致,品种综合得分值相关系数为0.7621,达极显著水平。 结论 2种分析方法得出乌壳栗、浅刺大板栗、玫瑰红、八月红、处暑红、九月寒6个长江中下游区板栗品种综合得分值均排在前列,其果实性状综合表现优良,可作为浙江省种植推广的主要参考品种。

English Abstract

  • 板栗(Castanea mollissima Blume)属壳斗科(Fagaceae)栗属(Castanea Mill.)植物,是我国传统的特色坚果和木本粮食树种。板栗营养价值高,且适应性和抗逆性强[1-3],分布广泛,全国26个省(直辖市、自治区)均有分布,并被划分为华北、长江中下游、西北、东南、西南和东北6个品种群。其中,长江中下游品种群分布于湖北、安徽、江苏、浙江诸省的长江流域地区,据统计,全区共有板栗品种和品系100余个,约占全国品种总数的1/3[4]

    浙江省是我国板栗主要产区之一,目前全省板栗栽培面积约6万hm2,年产量5~6万 t,但该省板栗大面积栽培品种单一、结构不合理等问题突出,且绝大多数树龄在20 a以上,老化现象严重[5-6]。加快优新品种选育应用、促进品种多元化是提升板栗品质和效益、恢复产业发展的关键途径之一。通过性状综合评价并筛选适于某一区域栽培的板栗优良品种或种质,前期已有大量研究。苏淑钗等[7]对华北品种群19个板栗品种的物候期、生长结果习性和果实品质进行综合评价,从中筛选出早产性、丰产性、稳产性及抗逆性均较强的5个优良品种,适宜在北京燕山地区推广种植。杨晴等[8]对来自燕山和山东的34个板栗品种的营养品质进行综合评价,筛选出燕山短枝(C. mollissima ‘Yanshan Duanzhi’)等5个优质品种,为华北地区选育优良板栗品种提供了理论依据。杜常健等[9]对燕山北部山区收集的63个板栗农家品种和优良单株的品质进行综合评价,明确板栗优良种质的品质评价指标,从中进一步筛选出1个早熟、最优种质和2个晚熟种质。但关于板栗品种的综合评价多集中于北方地区,南方特别是长江中下游区的板栗品种果实性状综合评价研究相对欠缺。

    目前,对板栗品种性状进行综合评价多采用因子分析法、隶属函数法、主成分分析法等[8-13]。与主成分分析等方法相比较,灰色关联度分析是根据系统内各因素之间发展趋势的相似或相异程度来衡量因素间的关联程度,从而客观反映研究对象的综合表现[14]。因此,联合运用主成分分析和灰色关联度分析方法能从多指标、多因素着手,综合分析各指标的整体效应,从而使筛选得到的结果更具有科学性。本研究以长江中下游区25个板栗主要栽培品种以及5个有代表性的北方板栗品种为材料,采用主成分分析和灰色关联度分析法对其果实表型和品质性状进行综合评价,以期筛选出综合表现优良且适于浙江省种植推广的板栗品种,为促进该省板栗品种多元化和产业可持续发展提供理论依据。

    • 供试材料为来源于浙江、江苏、安徽、湖北等长江中下游地区的25个板栗主要栽培品种以及5个有代表性的北方板栗品种(表1)。30个板栗品种于2012年种植于浙江省兰溪市省级栗类种质资源圃(兰溪市苗圃),株行距3 m × 4 m,每个品种6株,保存率100%,每年进行精细抚育管理,目前均已进入盛果期。试验地位于浙江省兰溪市马达镇老鹰山,土壤为红黄壤,pH值5.16,土层深厚,土壤有机质含量26.5 g·kg−1,肥力中等。

      表 1  板栗品种名称及其来源地

      Table 1.  Name and source of Chinese chestnut cultivar

      编号 No.品种名称 Name of cultivar  来源地 Source  编号 No.品种名称 Name of cultivar  来源地 Source  
      X1 蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 安徽舒城
      Shucheng, Anhui
      X16 石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ 山东海阳
      Haiyang, Shandong
      X2 九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X17 六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X3 浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X18 浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ 浙江诸暨
      Zhuji, Zhejiang
      X4 尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ 江苏邳县
      Pixian, Jiangsu
      X19 燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ 河北迁西
      Qianxi, Hebei
      X5 叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ 安徽舒城
      Shucheng, Anhui
      X20 桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X6 粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ 安徽舒城
      Shucheng, Anhui
      X21 处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X7 铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X22 怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 北京怀柔
      Huairou, Beijing
      X8 毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ 浙江诸暨
      Zhuji, Zhejiang
      X23 焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X9 大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X24 青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X10 魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ 浙江上虞
      Shangyu, Zhejiang
      X25 重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 江苏溧阳
      Liyang, Jiangsu
      X11 泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ 山东泰安
      Tai’an, Shandong
      X26 青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X12 燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ 北京昌平
      Changping, Beijing
      X27 乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X13 罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X28 八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X14 九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 江苏宜兴
      Yixing, Jiangsu
      X29 玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 湖北罗田
      Luotian, Hubei
      X15 广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 安徽广德
      Guangde, Anhui
      X30 深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 安徽广德
      Guangde, Anhui
    • 2019、2020年每年8—10月,于板栗果实完全成熟、栗苞自然开裂时,分批采集各品种的成熟栗苞,采集方法为从各品种6株树的树冠外围随机采集成熟度较一致、无病虫害的栗苞,每个品种采集30~50个栗苞,装入网袋中并作好标记,带回实验室进行测定。

      采用百分之一天平依次称量单个栗苞总质量,而后取出坚果,记录每苞中坚果数量,并称量每苞中坚果总质量和单果质量;利用游标卡尺对坚果横径、坚果纵径进行测量。单果质量、坚果横径和坚果纵径均选取边果测量,并一一对应。果形指数为坚果横径与坚果纵径的比值;出籽率 = 每苞中坚果总质量/栗苞总质量×100%。

    • 果实表型性状测定完成后,每个品种随机选取30个坚果,称量鲜果总质量并记录。装入托盘放置于预热好的105℃烘箱中杀青15 min,取出后剥开坚果外壳和涩皮,并将果肉、外壳和涩皮一起重新放入烘箱,温度设置为65℃,烘至完全干燥。烘干后称量总干质量,计算坚果含水率。坚果含水率 =(鲜质量−干质量)/鲜质量×100%。

      去除果壳和涩皮,利用磨样机将果肉磨成面粉状,放冷后装袋并作好标记,干燥保存用于测定果实品质指标。

      总淀粉含量采用蒽酮比色法[15]测定,直链淀粉含量按照GB/T 15683-2008的方法测定,支链淀粉含量 = 总淀粉含量−直链淀粉含量;可溶性糖含量、蛋白质含量、总氨基酸含量及脂肪含量分别按照NY/T 1278—2007、GB 5009.5—2016(第一法)、GB/T 8314—2013及GB 5009.6—2016的方法测定;钾含量、磷含量和硼含量按照GB 5009.268—2016(第二法)测定;总多酚含量参照张春江等[16]方法测定;总黄酮含量参照钟冬莲等[17]方法测定。

    • 所有数据录入Excel 2020表格,分别采用Origin 2021b、SAS 8.2、Excel 2020等软件对数据进行相关性、主成分和灰色关联度分析。

      主成分分析:利用SAS 8.2软件对板栗果实表型和品质共20项指标(分别用K1K2,···,K20表示)进行主成分分析。首先对原始数据进行标准化处理,计算特征值、方差贡献率、累计贡献率及特征向量;而后计算各品种各项指标的主成分分数,以方差贡献率为权重,得出各品种的综合得分。

      灰色关联度分析:根据灰色系统理论[18],将30个板栗品种的果实表型和品质共20项指标作为一个灰色系统,以各项指标最优值构成参考数列X0(j),以不同品种各指标的测定值构成比较数列Xi(j)。

      X0(j) = {X0(1),X0(2),···,X0(n)}

      Xi (j) = {Xi (1),Xi (2),···,Xi (n)}

      式中:j表示测定品种的第j项指标,j = 1,2,···,nn = 20);i表示第i个品种,i = 1,2,···,mm = 30)。

      然后对原始数据进行无量纲化处理,将其化为0~1的标准化数据,求出关联系数(ε)和加权关联度(r)。

      $ {\varepsilon _i}(j) = \frac{{\mathop i\limits^{{\text{min}}} \mathop j\limits^{\min } \left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right| + \rho \mathop i\limits^{\max } \mathop j\limits^{\max } \left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right|}}{{\left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right| + \rho \mathop i\limits^{\max } \mathop j\limits^{\max } \left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right|}} $

      $ {r_i} = \sum\limits_{j = 1}^n {{\omega _j} \cdot {\varepsilon _i}(j)} $

        式中:$ \left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right| $X0数列与Xij点的绝对差值;$ \mathop i\limits^{\min } \mathop j\limits^{\min } \left| {{X_0}(j) - {X_i}(j)} \right| $为二级最小差; $ \mathop i\limits^{\max } \mathop j\limits^{\max } $$ | {{X_0}(j) - {X_i}(j)} | $ 为二级最大差;ρ为分辨系数,一般取 ρ = 0.5;ri为第i个品种的加权关联度;ωj为第j项指标的权重值; ε i ( j )为第 i 个品种第 j 项指标的关联系数。

    • 对30个板栗品种果实表型和品质性状共20项指标数据及其特征值进行统计分析(表2、3),果实表型和品质性状各项指标的变异系数存在明显差异,30个品种20项指标的变异系数范围为7.85%~41.20%。果实表型性状中,单果质量的变异系数最大,达28.55%,其次为栗苞总质量,为26.08%,表明栗苞和坚果质量在各品种间差异最为明显,存在广泛变异;坚果纵径变异系数最小(仅9.07%),表明其在不同品种间差异较小,性状较为稳定。果实品质指标中,脂肪含量变异系数最大,达41.20%,其次为硼含量、可溶性糖含量和总黄酮含量,均在30%以上,也表明这些性状在不同品种间存在广泛变异;钾含量、总淀粉含量和坚果含水率变异系数较小,均在10%以下。

      表 2  板栗各品种果实表型性状统计特征值

      Table 2.  Statistical characteristic values of fruit phenotypic traits of Chinese chestnut cultivars

      编号
      No.
      K1K2K3K4K5K6K7
      栗苞总质量/g
      Total weight of
      chestnut bud
      每苞坚果数/个
      Numbers of nuts
      per bud
      单果质量/g
      Single nut
      weight
      坚果横径/mm
      Transverse
      diameter of nut
      坚果纵径/mm
      Longitudinal
      diameter of nut
      果形指数
      Nut shape
      index
      出籽率/%
      Kernel rate
      X1 75.15 2.72 12.08 32.04 27.13 1.18 39.88
      X2 78.81 2.10 14.99 34.58 28.45 1.22 37.10
      X3 51.44 2.60 11.37 31.87 24.78 1.29 51.34
      X4 38.89 2.80 6.56 25.07 25.53 0.98 44.57
      X5 37.18 2.73 5.82 24.93 21.64 1.15 39.08
      X6 74.18 2.48 13.59 34.03 27.35 1.24 40.33
      X7 80.40 2.43 11.51 32.35 26.09 1.24 33.36
      X8 85.03 2.73 12.01 31.80 26.95 1.18 35.20
      X9 92.77 2.54 13.91 34.80 27.02 1.29 34.17
      X10 60.63 2.21 11.39 31.04 26.12 1.19 35.84
      X11 39.28 2.50 8.11 27.02 24.48 1.10 47.76
      X12 53.08 2.70 9.67 39.70 25.36 1.57 45.91
      X13 89.22 2.93 14.81 34.99 28.25 1.24 44.22
      X14 63.54 2.63 13.32 33.25 26.45 1.26 51.36
      X15 95.62 2.67 16.90 36.08 29.53 1.22 43.19
      X16 56.09 2.77 9.05 29.48 24.67 1.20 42.07
      X17 74.84 2.55 12.49 32.99 27.27 1.21 39.92
      X18 79.44 1.96 12.94 30.67 26.17 1.17 28.65
      X19 65.44 2.36 10.55 29.68 24.69 1.20 34.76
      X20 73.74 2.97 12.03 32.35 27.55 1.17 45.96
      X21 92.47 2.97 17.64 36.97 29.63 1.25 49.05
      X22 52.93 2.63 8.51 37.42 23.78 1.57 37.97
      X23 75.48 2.67 14.72 34.54 27.82 1.24 46.50
      X24 92.83 2.96 15.19 34.88 29.57 1.18 43.22
      X25 94.75 2.96 13.58 33.90 29.08 1.17 36.91
      X26 80.13 2.43 12.80 32.62 27.68 1.18 39.10
      X27 92.56 3.00 17.58 37.74 22.83 1.65 50.88
      X28 114.44 2.86 23.09 40.41 25.56 1.58 46.31
      X29 88.88 2.90 17.92 36.82 24.07 1.53 46.09
      X30 59.94 3.05 10.12 30.91 19.38 1.60 46.22
      均值 Mean 73.64 2.66 12.81 33.17 26.16 1.27 41.90
      最大值 Maximum 114.44 3.05 23.09 40.41 29.63 1.65 51.36
      最小值 Minimum 37.18 1.96 5.82 24.93 19.38 0.98 28.65
      标准差 SD 19.20 0.27 3.66 3.73 2.37 0.17 5.87
      变异系数 CV/% 26.08 10.23 28.55 11.25 9.07 13.13 14.02

      表 3  板栗各品种果实品质性状统计特征值

      Table 3.  Statistical characteristic values of fruit quality traits of Chinese chestnut cultivars

      编号
      No.
      K8K9K10K11K12K13K14K15K16K17K18K19K20
      坚果含
      水率/%
      Nut
      moisture
      content
      总淀粉
      含量/%
      Total
      starch
      content
      直链淀粉
      含量/%
      Amylose
      content
      支链
      淀粉
      含量/%
      Amylopectin
      content
      可溶性糖
      含量/%
      Soluble
      sugar
      content
      蛋白质
      含量/%
      Protein
      content
      总氨基酸
      含量/%
      Total
      amino
      acid
      content
      脂肪
      含量/%
      Fat
      content
      总多酚
      含量/
      (mg·kg)−1
      Total
      polyphenol
      content
      总黄酮
      含量/
      (mg·kg)−1
      Total
      flavonoids
      content
      钾含量/
      (mg·kg)−1

      K content
      磷含量/
      (mg·kg)−1

      P content
      硼含量/
      (mg·kg)−1

      B content
      X1 46.78 58.3 16.8 41.5 6.21 7.00 8.16 1.5 1028 1.3 5177 1488 8.41
      X2 54.56 69.9 15.1 54.8 6.32 7.83 9.85 1.5 1053 1.3 6242 1436 8.94
      X3 45.74 68.7 7.7 61.0 9.01 3.44 5.63 3.5 1760 1.7 6480 1120 9.37
      X4 52.49 64.8 15.6 49.2 2.43 6.73 8.98 1.1 772 1.0 6475 1414 3.94
      X5 53.67 60.1 10.9 49.2 3.52 6.01 7.60 0.4 907 1.4 5889 1179 5.25
      X6 54.46 63.0 13.9 49.1 2.43 7.52 9.63 1.7 1017 1.4 5394 1294 7.31
      X7 54.46 78.1 12.6 65.5 3.92 7.14 5.37 2.0 1012 1.1 6186 1022 9.35
      X8 46.25 68.9 10.3 58.6 5.06 4.51 8.27 2.0 875 1.2 5785 1547 3.50
      X9 51.75 69.9 11.1 58.8 3.73 5.56 7.57 2.2 1079 1.6 5060 983 3.11
      X10 52.51 73.8 13.7 60.1 2.44 6.14 7.55 0.8 879 1.3 6087 1218 2.18
      X11 47.35 68.4 12.5 55.9 4.79 4.66 6.26 1.4 1011 1.3 5082 794 6.36
      X12 48.49 68.2 11.7 56.5 3.69 6.85 9.05 1.0 666 1.3 5443 1510 3.14
      X13 50.37 67.6 11.4 56.2 5.30 6.59 7.95 1.6 887 1.1 5719 1338 4.48
      X14 46.78 66.0 11.6 54.4 6.77 5.24 6.24 2.7 979 1.1 5936 1069 8.08
      X15 47.93 59.2 10.8 48.4 6.73 6.90 9.58 2.2 827 1.4 5442 1434 4.89
      X16 53.57 64.7 13.7 51.0 4.61 7.58 9.42 1.1 844 1.4 5608 1526 5.26
      X17 48.20 67.6 12.9 54.7 4.76 4.62 7.38 2.5 770 2.4 6568 905 4.74
      X18 46.27 75.7 11.1 64.6 6.19 4.37 6.67 2.8 972 1.8 5285 1041 4.28
      X19 41.22 70.1 17.5 52.6 6.41 5.70 7.73 1.7 951 2.1 5784 1126 3.01
      X20 44.50 69.3 9.3 60.0 7.20 5.13 7.57 3.5 995 1.7 6017 1119 4.57
      X21 46.73 62.5 9.3 53.2 8.41 5.41 7.15 2.9 968 1.5 6450 1046 5.28
      X22 45.84 58.0 15.9 42.1 8.89 7.25 9.89 0.8 1099 3.6 5343 1397 6.58
      X23 52.47 60.4 12.5 47.9 3.92 6.68 9.41 2.0 1060 1.3 5356 1135 5.28
      X24 47.34 53.4 13.3 40.1 7.89 6.09 7.49 2.0 1254 1.8 5325 1174 5.09
      X25 42.68 70.2 10.5 59.7 4.75 6.88 8.39 1.3 1157 2.5 6136 1477 5.51
      X26 41.86 66.8 10.1 56.7 5.83 6.47 7.73 1.5 1230 2.1 5831 1333 6.57
      X27 41.10 67.2 12.9 54.3 8.47 5.99 7.77 2.0 1455 2.2 6403 1429 5.26
      X28 42.05 64.0 11.6 52.4 5.86 5.74 6.92 2.3 1010 1.6 5960 1420 5.63
      X29 40.27 71.7 13.5 58.2 9.04 5.93 7.03 1.4 1235 2.4 6329 1433 4.86
      X30 43.89 61.7 12.1 49.6 5.70 8.15 9.82 1.6 1361 1.9 5666 1524 3.46
      均值
      Mean
      47.72 66.27 12.40 53.88 5.68 6.14 7.94 1.8 1037 1.7 5815 1264 5.46
      最大值
      Maximum
      54.56 78.10 17.50 65.50 9.04 8.15 9.89 3.5 1760 3.6 6568 1547 9.37
      最小值
      Minimum
      40.27 53.40 7.70 40.10 2.43 3.44 5.37 0.4 666 1.0 5060 794 2.18
      标准差
      SD
      4.45 5.52 2.27 6.29 1.98 1.13 1.27 0.8 221 0.6 456 210 1.92
      变异系数
      CV /%
      9.32 8.32 18.29 11.67 34.83 18.44 15.96 41.20 21.35 33.58 7.85 16.61 35.26
    • 30个板栗品种果实表型和品质性状20项指标Pearson相关性分析结果(图1)表明:各指标间分别有23对和18对相关性达到极显著(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05),而多数指标间相关性未达到显著水平,其中,钾含量(K18)与其它19个指标间相关均不显著,硼含量(K20)仅与总多酚含量(K16)显著相关,与其它指标相关均不显著。果实表型7个指标间,多数指标间为正相关关系,如单果质量(K3)与其它6个指标均为正相关关系,且与栗苞总质量(K1)、坚果横径(K4)、坚果纵径(K5)和果形指数(K6)4个指标相关性达到极显著或显著水平,其中,单果质量与栗苞总质量正相关系数最大,达0.90。而果实品质13个指标间,多数为负相关关系,其中坚果含水率(K8)与可溶性糖含量(K12)极显著负相关系数最大,为−0.65;坚果含水率(K8)、总淀粉含量(K9)、直链淀粉含量(K10)、支链淀粉含量(K11)、蛋白质含量(K13)与其它指标间相关性多为负相关关系;总淀粉含量与支链淀粉含量正相关系数最大,达0.93。所有品质指标间约30%相关性达到显著或极显著水平,表明13个品质指标间关系较紧密。果实表型7个指标与品质性状13个指标多数未达到显著相关水平,但可溶性糖含量与单果质量、坚果横径、果形指数和出籽率(K7)4项表型指标显著正相关,果形指数与坚果含水率、可溶性糖含量、总黄酮含量(K17)和磷含量(K19)4项品质指标显著相关。表明板栗果实表型与品质性状间既存在一定的关联性,又相对较独立。

      图  1  板栗果实表型和品质性状相关性分析

      Figure 1.  Correlation analysis of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut

    • 对30个板栗品种果实表型和品质性状20项指标进行主成分分析(表4),前5个主成分的方差贡献率分别为30.80%、17.63%、13.53%、10.78%和6.51%,累计贡献率为79.25%,保留了供试板栗品种果实表型和品质性状近80%的信息,因此,可以选取相对独立的前5个主成分作为不同板栗品种果实表型和品质性状的综合评价指标,以达到降维的目的。第1主成分可溶性糖(K12)和脂肪含量(K15)的特征向量值较大,分别为0.5095和0.5202,即第1主成分主要代表果实的风味口感因子;第2主成分可溶性糖含量(K12)、蛋白质含量(K13)、总氨基酸含量(K14)、总黄酮含量(K17)和磷含量(K19)的特征向量正值较大,脂肪含量(K15)的特征向量负值较大,分别为0.3289、0.3235、0.3005、0.3404、0.3829及−0.3546,主要反映果实的营养和功能成分因子;第3主成分硼含量(K20)的特征向量正值较大,栗苞总质量(K1)和单果质量(K3)的特征向量负值较大,分别为0.6272、−0.4671和−0.3566;第4主成分硼含量(K20)和蛋白质含量(K13)的特征向量正值较大,总黄酮含量(K17)特征向量负值较大,分别为0.6386、0.3197和−0.3752;第5主成分出籽率(K7)和每苞坚果数(K2)的特征向量正值较大,总黄酮含量(K17)的特征向量负值较大,分别为0.5758、0.3635和−0.4427。

      表 4  板栗果实表型和品质性状主成分分析

      Table 4.  Principal component analysis of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut

      主成分 Principal component
      12345
      特征值 Eigen value 0.1147 0.0657 0.0504 0.0402 0.0242
      方差贡献率 Contribution rate/% 30.80 17.63 13.53 10.78 6.51
      累计贡献率 Comulate contribution rate/% 30.80 48.43 61.96 72.74 79.25
      特征向量
      Eigenvector
      K1 0.2836 0.1778 −0.4671 0.2891 −0.2449
      K2 0.0544 0.1399 −0.0451 −0.0555 0.3635
      K3 0.3148 0.1740 −0.3566 0.2788 −0.0483
      K4 0.1384 0.1868 −0.1452 0.1019 −0.0165
      K5 0.0589 −0.0550 −0.1373 0.1903 −0.0854
      K6 0.0848 0.2502 −0.0161 −0.0820 0.0726
      K7 0.1252 0.0492 0.1016 −0.0140 0.5758
      K8 −0.1362 −0.1188 0.0166 0.1919 0.0249
      K9 0.0102 −0.1264 −0.0524 −0.0339 −0.1982
      K10 −0.1827 0.1964 0.1203 0.0639 −0.2723
      K11 0.0610 −0.2032 −0.0946 −0.0575 −0.1636
      K12 0.5095 0.3289 0.2909 −0.2462 0.0037
      K13 −0.2098 0.3235 0.0173 0.3197 0.0413
      K14 −0.1855 0.3005 −0.0683 0.0842 0.1599
      K15 0.5202 −0.3546 −0.1133 0.0129 0.1636
      K16 0.2116 0.0971 0.2370 −0.0528 0.0306
      K17 0.1144 0.3404 0.1368 −0.3752 −0.4427
      K18 0.0565 −0.0202 0.0204 −0.0157 0.0299
      K19 −0.0891 0.3829 −0.0671 0.1223 0.2240
      K20 0.1967 −0.0669 0.6272 0.6386 −0.1352
    • 根据灰色系统理论,并参照前人研究[19-20],以所有参试品种各指标的最大值作为最优值,构成最优样本,即参考数列。对30个板栗品种果实表型和品质性状20项指标进行无量纲化处理,计算绝对差值。进一步根据关联度系数公式分别计算各品种各项指标的关联度系数,结果见表5。由于板栗果实表型和品质各性状特征的重要性不同,因此,需要根据其不同指标的重要程度确定不同的权重系数。利用各性状的关联系数占关联系数总和的比值来确定各性状的权重值,各性状权重值排序为:钾含量 > 坚果纵径 > 坚果含水率 > 每苞坚果数 > 总淀粉含量 > 磷含量 > 支链淀粉含量 > 出籽率 > 坚果横径 > 总氨基酸含量 > 果形指数 > 蛋白质含量 > 直链淀粉含量 > 可溶性糖含量 > 栗苞总质量 > 硼含量 > 总多酚含量 > 单果质量 > 脂肪含量 > 总黄酮含量(表5)。

      表 5  板栗各品种果实表型和品质性状的关联度系数

      Table 5.  Correlation coefficient of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut cultivars

      关联度系数
      Correlation
      coefficient
      K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12K13K14K15K16K17K18K19K20
      ε1 0.5633 0.8047 0.4815 0.6813 0.8402 0.6080 0.6646 0.7565 0.6360 0.9172 0.5473 0.5859 0.7584 0.7169 0.4366 0.5157 0.4094 0.6765 0.9207 0.8121
      ε2 0.5872 0.5875 0.5581 0.7543 0.9173 0.6262 0.6147 1.0000 0.8084 0.7636 0.7305 0.5955 0.9186 0.9910 0.4366 0.5244 0.4094 0.8992 0.8606 0.9061
      ε3 0.4458 0.7510 0.4659 0.6770 0.7300 0.6665 0.9992 0.7326 0.7863 0.4416 0.8657 0.9926 0.4339 0.5070 1.0000 1.0000 0.4563 0.9706 0.6161 1.0000
      ε4 0.4015 0.8450 0.3822 0.5384 0.7620 0.5218 0.7702 0.9210 0.7223 0.8031 0.6403 0.3772 0.7177 0.8280 0.3924 0.4410 0.3801 0.9690 0.8374 0.4332
      ε5 0.3961 0.8111 0.3719 0.5362 0.6216 0.5938 0.6494 0.9646 0.6577 0.5401 0.6403 0.4204 0.6278 0.6567 0.3334 0.4775 0.4202 0.8108 0.6506 0.5018
      ε6 0.5573 0.7050 0.5185 0.7373 0.8521 0.6419 0.6733 0.9957 0.6961 0.6828 0.6388 0.3772 0.8514 0.9440 0.4627 0.5120 0.4202 0.7125 0.7303 0.6683
      ε7 0.5982 0.6856 0.4691 0.6893 0.7877 0.6393 0.5582 0.9958 1.0000 0.6127 1.0000 0.4388 0.7814 0.4922 0.5082 0.5103 0.3894 0.8839 0.5662 0.9952
      ε8 0.6328 0.8111 0.4801 0.6753 0.8305 0.6077 0.5846 0.7441 0.7899 0.5184 0.8079 0.5015 0.4979 0.7300 0.5082 0.4683 0.3992 0.7879 1.0000 0.4142
      ε9 0.7005 0.7250 0.5269 0.7614 0.8339 0.6677 0.5696 0.8958 0.8084 0.5477 0.8124 0.4299 0.5822 0.6537 0.5439 0.5337 0.4436 0.6586 0.5485 0.3987
      ε10 0.4850 0.6162 0.4664 0.6564 0.7892 0.6119 0.5943 0.9219 0.8894 0.6710 0.8431 0.3776 0.6423 0.6518 0.3647 0.4694 0.4094 0.8581 0.6756 0.3660
      ε11 0.4028 0.7114 0.4057 0.5721 0.7183 0.5715 0.8632 0.7701 0.7810 0.6079 0.7514 0.4851 0.5084 0.5468 0.4247 0.5100 0.4094 0.6619 0.4764 0.5796
      ε12 0.4524 0.7952 0.4326 0.9616 0.7545 0.8935 0.8066 0.7992 0.7775 0.5720 0.7632 0.4280 0.7352 0.8391 0.3827 0.4161 0.4094 0.7211 0.9488 0.3998
      ε13 0.6677 0.9219 0.5528 0.7676 0.9046 0.6389 0.7610 0.8521 0.7671 0.5596 0.7572 0.5170 0.6982 0.6931 0.4493 0.4717 0.3894 0.7741 0.7663 0.4591
      ε14 0.4989 0.7652 0.5114 0.7142 0.8049 0.6492 1.0000 0.7565 0.7408 0.5678 0.7233 0.6382 0.5537 0.5455 0.6596 0.4995 0.3894 0.8215 0.5891 0.7629
      ε15 0.7292 0.7799 0.6231 0.8053 0.9926 0.6295 0.7358 0.7847 0.6467 0.5364 0.6291 0.6341 0.7428 0.9339 0.5439 0.4552 0.4202 0.7209 0.8584 0.4809
      ε16 0.4648 0.8277 0.4214 0.6208 0.7255 0.6154 0.7101 0.9606 0.7208 0.6710 0.6667 0.4747 0.8636 0.9031 0.3924 0.4597 0.4202 0.7519 0.9703 0.5024
      ε17 0.5614 0.7313 0.4911 0.7069 0.8477 0.6230 0.6653 0.7915 0.7671 0.6276 0.7287 0.4833 0.5056 0.6357 0.6079 0.4405 0.5706 1.0000 0.5163 0.4727
      ε18 0.5915 0.5545 0.5019 0.6475 0.7914 0.6036 0.5005 0.7444 0.9351 0.5477 0.9699 0.5842 0.4885 0.5763 0.6889 0.4973 0.4697 0.6939 0.5752 0.4491
      ε19 0.5085 0.6616 0.4491 0.6250 0.7265 0.6189 0.5781 0.6443 0.8122 1.0000 0.6922 0.6035 0.5957 0.6697 0.4627 0.4907 0.5153 0.7877 0.6194 0.3949
      ε20 0.5546 0.9434 0.4804 0.6893 0.8632 0.6047 0.8081 0.7061 0.7972 0.4859 0.8406 0.6851 0.5445 0.6537 1.0000 0.5047 0.4563 0.8407 0.6155 0.4637
      ε21 0.6976 0.9434 0.6526 0.8388 1.0000 0.6439 0.9079 0.7552 0.6892 0.4859 0.7023 0.8640 0.5685 0.6152 0.7209 0.4960 0.4316 0.9610 0.5776 0.5036
      ε22 0.4518 0.7636 0.4123 0.8568 0.6916 0.9027 0.6295 0.7347 0.6325 0.8289 0.5535 0.9639 0.8004 1.0000 0.3647 0.5411 1.0000 0.7037 0.8204 0.5980
      ε23 0.5654 0.7799 0.5499 0.7530 0.8787 0.6404 0.8239 0.9202 0.6615 0.6079 0.6224 0.4388 0.7106 0.9012 0.5082 0.5269 0.4094 0.7059 0.6245 0.5036
      ε24 0.7011 0.9390 0.5644 0.7640 0.9956 0.6074 0.7365 0.7699 0.5834 0.6486 0.5332 0.7769 0.6367 0.6460 0.5082 0.6064 0.4697 0.7006 0.6475 0.4923
      ε25 0.7202 0.9410 0.5182 0.7333 0.9594 0.6007 0.6115 0.6704 0.8141 0.5254 0.8334 0.4827 0.7397 0.7449 0.4134 0.5638 0.5918 0.8707 0.9073 0.5181
      ε26 0.5963 0.6877 0.4985 0.6967 0.8704 0.6070 0.6497 0.6554 0.7538 0.5116 0.7673 0.5550 0.6824 0.6697 0.4366 0.5953 0.5153 0.7979 0.7620 0.5971
      ε27 0.6985 0.9659 0.6500 0.8699 0.6588 1.0000 0.9793 0.6422 0.7604 0.6276 0.7215 0.8754 0.6256 0.6739 0.5082 0.7188 0.5325 0.9463 0.8531 0.5024
      ε28 1.0000 0.8791 1.0000 1.0000 0.7632 0.9111 0.8184 0.6588 0.7104 0.5678 0.6889 0.5573 0.5996 0.5959 0.5637 0.5096 0.4436 0.8271 0.8436 0.5260
      ε29 0.6648 0.9014 0.6643 0.8328 0.7023 0.8564 0.8120 0.6283 0.8439 0.6596 0.7990 1.0000 0.6192 0.6050 0.4247 0.5975 0.5706 0.9241 0.8574 0.4792
      ε30 0.4819 1.0000 0.4410 0.6533 0.5614 0.9273 0.8156 0.6936 0.6784 0.5894 0.6460 0.5452 1.0000 0.9843 0.4493 0.6614 0.4840 0.7633 0.9675 0.4125
      权重系数 ω 0.0434 0.0596 0.0389 0.0545 0.0604 0.0508 0.0547 0.0597 0.0567 0.0468 0.0548 0.0442 0.0501 0.0540 0.0387 0.0400 0.0351 0.0605 0.0555 0.0415
    • 根据主成分模型公式和加权关联度计算方法得到板栗品种综合评价结果(表6)。从表6可知:采用2种方法得出的30个板栗品种果实表型和品质性状综合评价排序结果有一定的出入,但总体趋势较一致,乌壳栗、浅刺大板栗、玫瑰红、八月红、处暑红、九月寒等6个长江中下游区板栗品种均排在前列。将2种评价方法的品种综合得分值进行相关性分析,其相关系数为0.7621,具有极显著(P < 0.01)的正相关性。因此,这2种方法的评价结果具有较好的一致性,且能够相互验证。采用主成分分析法得出的30个品种综合得分值范围为−0.24674~0.23400,差值为0.480 74;采用灰色关联度分析法得出的30个品种关联度值范围为0.6046~0.7542,差值为0.1496。说明主成分综合评价结果变异较大,灰色关联度评价结果相对稳定。

      表 6  基于2种分析方法的板栗各品种果实表型和品质性状的综合得分值及排序

      Table 6.  Comprehensive score and ranking of fruit phenotypic and quality traits of Chinese chestnut cultivars based on two analysis methods

      主成分分析 Principal component analysis灰色关联度分析 Grey correlation analysis
      品种
      Cultivars
      综合得分值
      Comprehensive
      score
      排序
      Ranking
      品种
      Cultivars
      关联度值
      Correlation
      value
      排序
      Ranking
      浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 0.23400 1 乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 0.7542 1
      乌壳栗 C. mollissima ‘Wukeli’ 0.19234 2 九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 0.7434 2
      玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 0.14743 3 玫瑰红 C. mollissima ‘Meiguihong’ 0.7359 3
      处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 0.14233 4 八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 0.7337 4
      八月红 C. mollissima ‘Bayuehong’ 0.13743 5 浅刺大板栗 C. mollissima ‘Qiancidabanli’ 0.7304 5
      青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 0.10949 6 处暑红 C. mollissima ‘Chushuhong’ 0.7197 6
      怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 0.10223 7 怀九 C. mollissima ‘Huaijiu’ 0.7193 7
      九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 0.09715 8 重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 0.7084 8
      九月寒 C. mollissima ‘Jiuyuehan’ 0.07613 9 深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 0.7070 9
      蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 0.07013 10 广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 0.7025 10
      广德大红袍 C. mollissima ‘Guangde Dahongpao’ 0.06520 11 铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ 0.6979 11
      桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 0.05729 12 桂花香 C. mollissima ‘Guihuaxiang’ 0.6919 12
      青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 0.03368 13 罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ 0.6917 13
      深刺大油栗 C. mollissima ‘Shencidayouli’ 0.00511 14 燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ 0.6916 14
      重阳蒲 C. mollissima ‘Chongyangpu’ 0.00226 15 粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ 0.6882 15
      铁粒头 C. mollissima ‘Tielitou’ −0.01801 16 石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ 0.6814 16
      罗田早栗 C. mollissima ‘Luotian Zaoli’ −0.02138 17 蜜蜂球 C. mollissima ‘Mifengqiu’ 0.6807 17
      焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ −0.02550 18 青毛软扎 C. mollissima ‘Qingmaoruanzha’ 0.6802 18
      粘底板 C. mollissima ‘Zhandiban’ −0.04771 19 焦扎 C. mollissima ‘Jiaozha’ 0.6762 19
      六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ −0.05665 20 九家种 C. mollissima ‘Jiujiazhong’ 0.6745 20
      浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ −0.05677 21 尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ 0.6619 21
      毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ −0.07845 22 毛板红 C. mollissima ‘Maobanhong’ 0.6614 22
      燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ −0.08714 23 青扎 C. mollissima ‘Qingzha’ 0.6601 23
      石丰 C. mollissima ‘Shifeng’ −0.08780 24 六月爆 C. mollissima ‘Liuyuebao’ 0.6559 24
      泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ −0.10192 25 大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ 0.6488 25
      大底青 C. mollissima ‘Dadiqing’ −0.10458 26 魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ 0.6420 26
      燕山红栗 C. mollissima ‘Yanshan Hongli’ −0.13631 27 燕山早丰 C. mollissima ‘Yanshan Zaofeng’ 0.6360 27
      叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ −0.18618 28 浙早1号 C. mollissima ‘Zhezao No.1’ 0.6327 28
      尖顶油栗 C. mollissima ‘Jiandingyouli’ −0.21702 29 叶里藏 C. mollissima ‘Yelicang’ 0.6060 29
      魁栗 C. mollissima ‘Kuili’ −0.24674 30 泰安薄壳 C. mollissima ‘Tai’an Baoke’ 0.6046 30
    • 果实表型和品质性状是板栗最重要的经济性状,受自身遗传因素和外部环境的影响,不同板栗品种果实表型和品质性状差异较大,对其进行科学评价是有效利用和选择优良品种并推广栽培的基础和前提[12]。本研究中,30个板栗品种果实表型和品质性状20项指标存在不同程度的变异,变异系数范围为7.85%~41.20%,其中,果实表型7项指标平均变异系数为16.05%,果实品质13项指标的平均变异系数为20.98%,且可溶性糖含量、脂肪含量、总黄酮含量和硼含量的变异系数均在30%以上,脂肪含量变异系数高达41.20%,而果实表型中单果质量变异系数最大,为28.55%,表明板栗果实品质性状较表型性状变异更广泛。一般研究认为,果实形态性状是相对稳定的植物学性状。刘国彬等[21-22]研究发现,板栗农家品种、杂交后代的坚果高度、宽度、厚度等形态指标变异系数均在15.0%以内,而单粒质量变异系数较大,最高达26.6%。江锡兵等[23]对我国板栗地方品种表型多样性进行研究,发现其坚果品质性状的平均变异系数大于坚果表型性状的平均变异系数。本研究结果与上述研究结果具有一致性。

      植物的许多性状之间存在着一定的相关性,而进行相关性分析可以直观地发现各性状间的内在联系。本研究中,板栗果实表型和品质性状各项指标间分别有23对和18对相关性达到极显著(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05),其中,总淀粉含量与支链淀粉含量正相关系数最大,达0.93,二者高度相关,说明支链淀粉既是板栗果实淀粉的主要组成部分,同时支链淀粉含量的高低又直接影响总淀粉含量的高低,二者变化趋势具有高度一致性。淀粉是板栗坚果的主要成分,是影响坚果口感和加工品质的主要因素之一。而淀粉由支链淀粉和直链淀粉两部分组成,诸多研究表明,板栗支链淀粉含量越高则糯性越强,支链淀粉含量是反映板栗糯性的重要指标[24-25]。同时,研究发现,果实品质13项指标间约30%达到显著或极显著相关水平,表明这些品质指标间关系较为紧密,某一指标含量的高低可能受到其它指标的影响。此外,果实表型7项指标与品质性状13项指标多数未达到显著相关水平,表明板栗果实表型与品质性状间既存在一定的关联性,又相对较独立,与江锡兵等[13]前期研究结果相类似。

      主成分分析和灰色关联度分析均是目前常用的多元统计方法,二者分析原理不同,但均可以较为全面、客观地对表型、品质等性状进行综合评价。主成分分析是将多个相关变量转化为少数相关性较小的综合指标,通过计算主成分综合得分,使得不同品种的性状具有可比性。谭秋锦等[26]采用主成分分析法对12份澳洲坚果优良种质果仁的主要营养成分进行分析和评价,将10项营养成分指标简化为相互独立的4个主成分,累计贡献率87.91%,4个代表因子可作为澳洲坚果种质鉴定评价果实品质的重要性状。本研究中,通过主成分分析,将20项板栗果实表型和品质性状指标转化为5项综合因子,其累计方差贡献率达79.25%,反映了果实表型和品质性状的大部分信息,其中,第1主成分主要反映果实的风味口感因子,第2主成分代表果实的营养和功能成分因子,第3和第4主成分分别代表果实质量和元素含量因子,第5主成分反映出籽率、出籽比例。各主成分间相对较独立,可避免重复信息的干扰并简化选择程序,便于综合评价候选品种,评价结果具有准确性和科学性。

      灰色关联度分析法是以矩阵的形式将所有性状两两间的关联度直观呈现出来,通过加权关联度判断与理想品种的差距。采用灰色关联度分析法对板栗果实表型和品质性状进行分析,可以摆脱指标多、难以选择的困境,达到全方位评价的标准。本研究根据灰色系统理论,将30个板栗品种的果实表型和品质性状共20项指标作为一个灰色系统,以所有参试品种各指标的最大值作为最优值,并利用各性状的关联系数占关联系数总和的比值来确定各性状的权重值,即客观权重系数法。结果显示20个指标中钾含量权重系数最大,为0.0605,其次为坚果纵径、坚果含水率、每苞坚果数、总淀粉含量等,而总黄酮含量权重系数最小,为0.0351。客观权重系数是根据每个指标的变异程度及其在所有指标中的比重自动确定,主要依据数据的测定结果,得出的结论较客观和真实。而主观权重系数易受个人偏好影响,主观随意性较大,所得结论与真实结果往往有一定的偏差。本研究的目的在于对长江中下游区板栗主栽品种果实表型和品质性状进行客观、科学的综合评价,宜采用客观权重系数法。

      本研究中,主成分分析和灰色关联度分析结果具有较好的一致性,2种分析方法得出各品种综合得分值的相关系数达到极显著相关水平。同时,由于2种评价方法的原理不同,导致二者结果有一定的偏差,但总体趋势较一致。2种方法兼顾了评价性状权重的客观性,且能相互佐证,在综合评价中具有较强的可行性和科学性。

    • 30个供试板栗品种果实表型和品质性状20项指标存在不同程度的变异,变异系数范围为7.85%~41.20%;各指标间分别有23对和18对相关性达到极显著(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05),而多数指标间相关性未达到显著水平;果实表型与品质性状间既存在一定的关联性,又相对较独立;主成分分析法和灰色关联度分析法得出的30个板栗品种果实性状综合表现排序总体趋势较为一致,乌壳栗、浅刺大板栗、玫瑰红、八月红、处暑红、九月寒6个长江中下游区板栗品种均排在前列,且2种方法得出的品种综合得分值相关系数为0.7621,达极显著水平,相互验证。研究结果为筛选适宜浙江省种植推广的板栗品种提供了理论依据。

参考文献 (26)

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