一种快速筛选优质春石斛盆花的方法
专利名称：一种快速筛选优质春石斛盆花的方法
技术领域：
本发明属于园林花卉育种技术领域，具体涉及一种快速筛选优质春石斛盆花的方法。
背景技术：
石斛兰，兰科(Orchidaceae)石斛属(Dendrobium)的多年生草本植物，属附生兰类。石斛兰姿态优美、花色艳丽、茎干挺拔，花期长达3个月，观赏价值很高，而且是少有的具有香味的洋兰，被誉为“世界四大观赏洋兰”之一，尤其深受东南亚洲人民的欢迎。石斛兰依据花期的不同可分为春石斛和秋石斛。秋石斛自然花期在秋季，为顶生花序类，常做切花用。春石斛，为节生花序类，株高30～100cm，叶色苍翠，直立的假鳞茎呈扁圆柱形，花朵硕大，花色丰富，多分枝，可同时观花、叶、茎，特别适合作盆花栽培。春石斛自然花期为3～4月，花期调控可提前至春节或情人节开花，近年来逐渐成为市场畅销的年宵高档花卉，商业前景大。2004年的年宵花市场上，一盆4株组合，品质优良的春石斛盆花售价达1000元人民币，在国际市场上的售价更高(叶香娟等，2007)。
石斛属是兰科中仅次于石豆兰属的第二大属，该属植物广泛分布于亚洲热带、亚热带至大洋洲地区，总共有1000多个原生种，我国有74种和2变种，其中可作观赏的石斛兰有39种1变种。园艺栽培品种众多，目前已有10700多个石斛兰杂交种在英国园艺协会(RHS)登录。大量的春石斛品种，在为其提供丰富的种质资源的同时，增大了选种的难度。由于春石斛的巨大市场潜力，近年来筛选合适的已有品种与选育新品种已成为春石斛的主要研究热点之一。对其进行科学、准确的全方位品质评价是春石斛育种、选种的基础。花卉类品质的评价常采用的方法有根据视觉效果直接分级(胡汉升等，2003)，或利用生物统计和感官判断方法根据组距分级(武春霞等，2006)，或测取其数量性状，然后对不同指标的权重人工赋值，加权求和，最后根据和分级(周媛等，2006)。但这些方法中人为因素的影响明显。目前，尚未见利用数学方法简化指标，确定权重，直接根据春石斛数量性状筛选优质盆花的方面的文献报道，无法结合现有的计算机技术建立数字化快速筛选方法，不利于其科学研究和规模化生产。
聚类分析和主成分分析等多元统计方法是一种比较科学的对相似指标聚类，简化指标，进而确定指标参数的方法。在花卉品种分类，土壤肥力评价，春石斛形态特征数量分析中已应用(赵凯歌等，2004；隋跃宇等，2007；陈和明，2009)。本发明在前人工作的基础上，首次创造性地将多元统计的方法应用到了春石斛品质综合评价中，同时以各指标的得分代替其标准化值，建立了一套完整的快捷、科学的优质品种与植株筛选方法，是建立数字化农业的基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种快速、准确地筛选春石斛盆花的方法。
本发明的技术方案如下 一种快速筛选优质春石斛盆花的方法，它包括适合作为盆花的春石斛品种的筛选方法A和优质春石斛植株的筛选方法B，如下所示 A快速筛选优质春石斛盆花品种的步骤 (1)以春石斛不同品种三年生开花植株为调查对象，随机抽取各品种15～25株为样本，获得反映春石斛群体性状的原始数据单元； (2)将各品种的平均值标准化，对各指标间相关性进行聚类分析，通过各主成分的贡献率与特征系数计算出各指标的权重，建立综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重的评价单元； (3)根据不同品种春石斛群体分布状态，建立品种间的单因子分级标准体系单元； (4)构建综合评价方程F＝∑λi*mi，(i＝1，2，3…10)，建立快速筛选适合作为盆花的春石斛品种的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级； (5)筛选得到1级盆花品种V1； B快速筛选V1品种优质植株的步骤 (1)以步骤A(5)中筛选出的1级盆花品种V1为试验材料，随机抽取其中85～100株，调查反映该品种植株差异的原始数据； (2)确定综合评价优质V1品种的指标及其权重； (3)根据V1品种春石斛群体分布状态，建立品种内的单因子分级标准体系单元； (4)构建V1综合评价方程F＝∑λi*ni，(i＝1，2，3…10)，求出各植株的观赏特征值F值，建立快速筛选优质V1植株的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级。
本发明的优点是 (1)本发明首次将聚类分析、主成分分析等多元统计方法与春石斛品种观赏价值的综合评价结合，建立主要以数量性状指标直接评价春石斛综合品质的方法，减少主观因素对春石斛盆花综合品质评价的影响。
(2)应用聚类分析方法从多项指标中选取有代表性的指标反映品种与植株的性状，简化筛选体系，提高本方法的可操作性，利于推广普及。
(3)通过各主成分的贡献率pi以及其特征系数ri，计算出各指标的权重λi＝∑pi*ri，减少因为人为对各指标赋值导致的主观性。
(4)以各个指标的级别mi，ni代替原标准化数据带入综合评价方程F＝∑λi*mi，或F＝∑λi*ni，，简化计算。
(5)本发明中春石斛V1品种盆花品质评价方法对春石斛其他品种的春石斛盆花的品质评价具有指导意义。
图1是春石斛不同品种各指标间相关性的聚类分析 其中，x1初花期；x2盛花期长；x3总花期长；x4枝花量；x5总花量；x6单花枝叶数；x7总叶数；x8开花节数；x9此分枝的节数；x10径粗；x11花枝长；x12假鳞茎高；x13冠幅；x14花径；x15叶长；x16叶宽；x17花香；x18花色；x19整齐度；x20花节数比；x21花枝长比；x22叶面积；x23单枝花序上小花量；x24分枝数 图2春石斛V1品种各指标间相关性的聚类分析 其中，x1初花期；x2盛花期长；x3总花期长；x4枝花量；x5总花量；x6单花枝叶数；x7总叶数；x8开花节数；x9此分枝的节数；x10径粗；x11花枝长；x12假鳞茎高；x13冠幅；x14花径；x15叶长；x16叶宽；x17花香；x18花色；x19整齐度；x20花节数比；x21花枝长比；x22叶面积；x23单枝花序上小花量；x24分枝数 图3是春石斛优质盆花品种评选结果示例 其中，1(a)为春石斛V1号品种一分枝植株；5(b)为V5号品种二分枝植株；其余同
具体实施例方式 实施例1 A快速筛选优质春石斛盆花品种的方法 (1)调查不同品种，获得反映春石斛栽培品种群体性状的原始数据。调查对象为即将开花的三年生不同品种，包括大花型、中花型与小花型，单枝、双枝、三枝成熟假鳞茎，红色、黄色、白色三色系等各种状态。各品种随机选取15～25株，分别调查以下24个性状指标 初花期x1(测定方法从处理开始到开花率达到10％的时间；单位天)， 盛花期长x2(测定方法从开花率30％到剩余开花量占总花量50％的时间；单位天)， 总花期长x3(测定方法从开花率10％到剩余开花量占总花量10％的时间；单位天)， 花开整齐度x19(测定方法盛花期长占总花期长的比例；单位朵)， 单枝花量x4(测定方法各假鳞茎上总花数；单位朵)， 总花量x5(测定方法达到统计要求的假鳞茎上的所有总花数；单位朵)， 花径x14(测定方法花朵充分展开时两个侧萼顶部的最大长度；单位厘米)， 花香x17(等级无香型，微香型，淡香型，香型，浓香型；分别对应1，2，3，4，5分)， 花色x18(测定方法不同品种间，分为颜色鲜艳明快，颜色较鲜艳，颜色不鲜艳但协调，颜色较浅，有杂色，分别对应1，2，3，4，5分；不同个体间花色，分为完全反映品种花色，基本反映品种花色，不能反映品种花色三类，分别对应1，3，5分)， 单枝花序上小花量x23(测定方法单枝花量与连续开花节数之比；单位朵)， 开花节数x8(测定方法单株假鳞茎上开花节数)， 花节数比x20(测定方法连续开花节数与总节数之比)， 花枝长x11(测定方法从最底部花序基部到最上方花序基部；单位厘米)， 花枝长比x21(测定方法花枝长与假鳞茎高之比)， 冠幅x13(测定方法自然最宽幅度；单位厘米)， 假鳞茎粗x10(测定方法假鳞茎最粗部位的宽度；单位厘米)， 假鳞茎高x12(测定方法从根颈到假鳞茎最高端的长度；单位厘米)， 此分枝的节数x9(测定方法单一假鳞茎的节数)， 总叶数x7(测定方法达到统计要求的假鳞茎上的所有总叶数)， 单花枝叶数x6(测定方法单枝假鳞茎上叶数)， 叶长x15(测定方法最大叶长；单位厘米)， 叶宽x16(测定方法最大叶宽；单位厘米)， 叶面积x22(测定方法最大叶面积；单位平方厘米)， 分枝数x24(测定方法统计花量达到1/3最大花量的分枝)。
(2)确定综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重。对以上24个指标的数据进行标准化处理，利用SAS软件程序进行聚类分析，根据指标间的相关性将指标分为10个组合，保留每个组合中一个指标，去除其余指标，从而将筛选体系简化为10个指标。针对不同品种或植株的10个主要性状进行主成分分析，得到各主成分的贡献率pi以及各主成分的特征系数ri，通过计算分别得到10个指标在品质综合影响中的权重λi＝∑pi*mi(表1)。
表1筛选出的春石斛品种的指标与各指标所占权重
(3)建立品种间的单因子分级标准体系，划分春石斛单因子级别。根据《盆栽春石斛产品质量等级》，结合春石斛不同数量性状指标的分布范围，将以上10个指标分别分为以下5个等级。实施时，查表2可得到各品种单项指标的等级，分别记作mi。
表2春石斛品种间的单因子分级标准
(4)构建春石斛不同品种的综合评价方程，求出各植株的观赏特征值F值。构建针对不同品种春石斛品质的综合评价方程，F＝∑λi*mi，(i＝1，2，3…10)，求出春石斛盆花品质的观赏特征值F值。
(5)建立春石斛的盆花品质等级模型。根据已得到的F值，将春石斛的盆花品质分为5个等级(表3)。
表3春石斛的盆花品质等级
实施例2 B快速筛选优质春石斛植株的方法 (1)调查春石斛栽培品种V1，获得反映V1群体性状的原始数据。随机选取85～100株三年生V1品种，按A(1)方法分别调查以上24个性状指标； (2)确定综合评价V1品种优质盆花的指标及其权重。利用A(2)方法得到10个指标在品质综合影响中的权重λi＝∑πi*ni(表4)。
表4筛选出的V1号品种的简化指标与各指标所占权重
(3)建立V1品种的单因子分级标准体系，划分春石斛单因子级别。根据V1品种不同数量性状指标的分布范围，将以上10个指标分别分为以下5个等级。实施时，查表5可得到各品种单项指标的等级，分别记作ni。
表5春石斛V1号品种的单因子分级标准
(4)构建春石斛V1品种的综合评价方程，求出各植株的观赏特征值F值。构建针对V1的综合评价方程，F＝∑λi*ni，(i＝1，2，3…10)，求出V1盆花品质的观赏特征值F值。
(5)建立V1品种的盆花品质等级模型。根据已得到的F值，将V1品种的盆花品质分为5个等级(表3)。
除上述实施方案外，本发明还有针对除V1号品种以外的其他品种的评价体系，凡采用本技术流程得到的春石斛或者其他盆花的品质评价体系，均落在本发明的要求保护范围内。
参考文献金延德等，主成分分析和聚类分析在花卉栽培基质配方选择中的应用J.土壤通报，2004，35(5)588～591中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志M.北京科学出版社，1999，19671～746叶香娟等.华东地区春石斛花期调控与花期花后管理技术J.现代园艺，2007，318～19胡汉升等.一品红盆花质量标准的研究J.中南林学院学报，2003，23(5)112～114武春霞等.晚香玉切花质量等级划分标准的研制J.西南园艺，2006，34(2)20～22周媛等.桂花切花品种筛选J.浙江林学院学报，2006，23(6)660～663赵凯歌等.蜡梅品种的数量分类和主成分分析J.北京林业大学学报，2004，26(增刊)79～83隋跃宇等.黑土肥力评价指标体系P.中国，专利，200510017059.2，2007-2-28陈和明等.春石斛形态特征数量分析M.张启翔主编，中国观赏园艺研究进展.2009.中国园艺学会观赏园艺专业委员会2009年学术年会，临安，2009，北京中国林业出版社，200995～100何清正等.商品洋兰M.广州广东科学技术出版社，200534王伟等，观赏石斛兰研究进展J.安徽农业科学，2009，37(2)589～591郑勇平等.LY/T 1736-2008.盆栽春石斛产品质量等级.北京国家林业局，2008
权利要求
1.一种快速筛选春石斛盆花的方法，包括步骤A和步骤B，如下所示
A快速筛选优质春石斛盆花品种的步骤
(1)以春石斛不同品种三年生植株为调查对象，随机抽取各品种15～25株为样本，获得反映春石斛群体性状的原始数据单元；
(2)将各品种各性状的平均值标准化，对品种内各指标间相关性进行聚类分析，通过各主成分的贡献率与特征系数计算出各指标的权重，建立确定综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重的分析单元；
(3)根据春石斛群体分布状态，建立品种间的单因子分级标准；
(4)构建综合评价方程，建立快速筛选适合作为盆花的春石斛品种的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级；
(5)筛选得到1级盆花品种V1；
B快速筛选V1品种优质植株的步骤
(1)以步骤A中(5)筛选出的1级盆花品种V1为试验材料，随机抽取其中85～100株，调查反映该品种植株差异的原始数据；
(2)确定综合评价V1品种的指标及其权重；
(3)建立V1品种的单因子分级标准体系；
(4)构建V1品种综合评价方程F＝∑λi*ri，(i＝1，2，3...10)，求出各植株的观赏特征值F值，建立快速筛选质春石斛植株的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级。
全文摘要
本发明属于园林花卉育种技术领域，具体涉及一种快速筛选优质春石斛盆花的方法。本发明的特征是，在盆栽春石斛的花期，通过对品种间与品种内反映植株品质的指标的调查、分析与筛选，指标参数值的设定，求出不同品种或同一品种不同植株间的观赏特征值F值，根据F值的大小，将春石斛的盆花品质分为5个等级，所得测试优质盆花的结果能准确反映测试的春石斛盆花的品质特性。本发明为春石斛优质盆花的筛选提供了科学准确、简易实用的指标与方法，是建立数字化农业的基础。
文档编号G01N33/00GK101750471SQ200910273279
公开日2010年6月23日 申请日期2009年12月17日 优先权日2009年12月17日
发明者王彩云, 李丽, 麦荣章, 黄丽莉, 张晓慧 申请人:华中农业大学
技术领域：
本发明属于园林花卉育种技术领域，具体涉及一种快速筛选优质春石斛盆花的方法。
背景技术：
石斛兰，兰科(Orchidaceae)石斛属(Dendrobium)的多年生草本植物，属附生兰类。石斛兰姿态优美、花色艳丽、茎干挺拔，花期长达3个月，观赏价值很高，而且是少有的具有香味的洋兰，被誉为“世界四大观赏洋兰”之一，尤其深受东南亚洲人民的欢迎。石斛兰依据花期的不同可分为春石斛和秋石斛。秋石斛自然花期在秋季，为顶生花序类，常做切花用。春石斛，为节生花序类，株高30～100cm，叶色苍翠，直立的假鳞茎呈扁圆柱形，花朵硕大，花色丰富，多分枝，可同时观花、叶、茎，特别适合作盆花栽培。春石斛自然花期为3～4月，花期调控可提前至春节或情人节开花，近年来逐渐成为市场畅销的年宵高档花卉，商业前景大。2004年的年宵花市场上，一盆4株组合，品质优良的春石斛盆花售价达1000元人民币，在国际市场上的售价更高(叶香娟等，2007)。
石斛属是兰科中仅次于石豆兰属的第二大属，该属植物广泛分布于亚洲热带、亚热带至大洋洲地区，总共有1000多个原生种，我国有74种和2变种，其中可作观赏的石斛兰有39种1变种。园艺栽培品种众多，目前已有10700多个石斛兰杂交种在英国园艺协会(RHS)登录。大量的春石斛品种，在为其提供丰富的种质资源的同时，增大了选种的难度。由于春石斛的巨大市场潜力，近年来筛选合适的已有品种与选育新品种已成为春石斛的主要研究热点之一。对其进行科学、准确的全方位品质评价是春石斛育种、选种的基础。花卉类品质的评价常采用的方法有根据视觉效果直接分级(胡汉升等，2003)，或利用生物统计和感官判断方法根据组距分级(武春霞等，2006)，或测取其数量性状，然后对不同指标的权重人工赋值，加权求和，最后根据和分级(周媛等，2006)。但这些方法中人为因素的影响明显。目前，尚未见利用数学方法简化指标，确定权重，直接根据春石斛数量性状筛选优质盆花的方面的文献报道，无法结合现有的计算机技术建立数字化快速筛选方法，不利于其科学研究和规模化生产。
聚类分析和主成分分析等多元统计方法是一种比较科学的对相似指标聚类，简化指标，进而确定指标参数的方法。在花卉品种分类，土壤肥力评价，春石斛形态特征数量分析中已应用(赵凯歌等，2004；隋跃宇等，2007；陈和明，2009)。本发明在前人工作的基础上，首次创造性地将多元统计的方法应用到了春石斛品质综合评价中，同时以各指标的得分代替其标准化值，建立了一套完整的快捷、科学的优质品种与植株筛选方法，是建立数字化农业的基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种快速、准确地筛选春石斛盆花的方法。
本发明的技术方案如下 一种快速筛选优质春石斛盆花的方法，它包括适合作为盆花的春石斛品种的筛选方法A和优质春石斛植株的筛选方法B，如下所示 A快速筛选优质春石斛盆花品种的步骤 (1)以春石斛不同品种三年生开花植株为调查对象，随机抽取各品种15～25株为样本，获得反映春石斛群体性状的原始数据单元； (2)将各品种的平均值标准化，对各指标间相关性进行聚类分析，通过各主成分的贡献率与特征系数计算出各指标的权重，建立综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重的评价单元； (3)根据不同品种春石斛群体分布状态，建立品种间的单因子分级标准体系单元； (4)构建综合评价方程F＝∑λi*mi，(i＝1，2，3…10)，建立快速筛选适合作为盆花的春石斛品种的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级； (5)筛选得到1级盆花品种V1； B快速筛选V1品种优质植株的步骤 (1)以步骤A(5)中筛选出的1级盆花品种V1为试验材料，随机抽取其中85～100株，调查反映该品种植株差异的原始数据； (2)确定综合评价优质V1品种的指标及其权重； (3)根据V1品种春石斛群体分布状态，建立品种内的单因子分级标准体系单元； (4)构建V1综合评价方程F＝∑λi*ni，(i＝1，2，3…10)，求出各植株的观赏特征值F值，建立快速筛选优质V1植株的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级。
本发明的优点是 (1)本发明首次将聚类分析、主成分分析等多元统计方法与春石斛品种观赏价值的综合评价结合，建立主要以数量性状指标直接评价春石斛综合品质的方法，减少主观因素对春石斛盆花综合品质评价的影响。
(2)应用聚类分析方法从多项指标中选取有代表性的指标反映品种与植株的性状，简化筛选体系，提高本方法的可操作性，利于推广普及。
(3)通过各主成分的贡献率pi以及其特征系数ri，计算出各指标的权重λi＝∑pi*ri，减少因为人为对各指标赋值导致的主观性。
(4)以各个指标的级别mi，ni代替原标准化数据带入综合评价方程F＝∑λi*mi，或F＝∑λi*ni，，简化计算。
(5)本发明中春石斛V1品种盆花品质评价方法对春石斛其他品种的春石斛盆花的品质评价具有指导意义。
图1是春石斛不同品种各指标间相关性的聚类分析 其中，x1初花期；x2盛花期长；x3总花期长；x4枝花量；x5总花量；x6单花枝叶数；x7总叶数；x8开花节数；x9此分枝的节数；x10径粗；x11花枝长；x12假鳞茎高；x13冠幅；x14花径；x15叶长；x16叶宽；x17花香；x18花色；x19整齐度；x20花节数比；x21花枝长比；x22叶面积；x23单枝花序上小花量；x24分枝数 图2春石斛V1品种各指标间相关性的聚类分析 其中，x1初花期；x2盛花期长；x3总花期长；x4枝花量；x5总花量；x6单花枝叶数；x7总叶数；x8开花节数；x9此分枝的节数；x10径粗；x11花枝长；x12假鳞茎高；x13冠幅；x14花径；x15叶长；x16叶宽；x17花香；x18花色；x19整齐度；x20花节数比；x21花枝长比；x22叶面积；x23单枝花序上小花量；x24分枝数 图3是春石斛优质盆花品种评选结果示例 其中，1(a)为春石斛V1号品种一分枝植株；5(b)为V5号品种二分枝植株；其余同
具体实施例方式 实施例1 A快速筛选优质春石斛盆花品种的方法 (1)调查不同品种，获得反映春石斛栽培品种群体性状的原始数据。调查对象为即将开花的三年生不同品种，包括大花型、中花型与小花型，单枝、双枝、三枝成熟假鳞茎，红色、黄色、白色三色系等各种状态。各品种随机选取15～25株，分别调查以下24个性状指标 初花期x1(测定方法从处理开始到开花率达到10％的时间；单位天)， 盛花期长x2(测定方法从开花率30％到剩余开花量占总花量50％的时间；单位天)， 总花期长x3(测定方法从开花率10％到剩余开花量占总花量10％的时间；单位天)， 花开整齐度x19(测定方法盛花期长占总花期长的比例；单位朵)， 单枝花量x4(测定方法各假鳞茎上总花数；单位朵)， 总花量x5(测定方法达到统计要求的假鳞茎上的所有总花数；单位朵)， 花径x14(测定方法花朵充分展开时两个侧萼顶部的最大长度；单位厘米)， 花香x17(等级无香型，微香型，淡香型，香型，浓香型；分别对应1，2，3，4，5分)， 花色x18(测定方法不同品种间，分为颜色鲜艳明快，颜色较鲜艳，颜色不鲜艳但协调，颜色较浅，有杂色，分别对应1，2，3，4，5分；不同个体间花色，分为完全反映品种花色，基本反映品种花色，不能反映品种花色三类，分别对应1，3，5分)， 单枝花序上小花量x23(测定方法单枝花量与连续开花节数之比；单位朵)， 开花节数x8(测定方法单株假鳞茎上开花节数)， 花节数比x20(测定方法连续开花节数与总节数之比)， 花枝长x11(测定方法从最底部花序基部到最上方花序基部；单位厘米)， 花枝长比x21(测定方法花枝长与假鳞茎高之比)， 冠幅x13(测定方法自然最宽幅度；单位厘米)， 假鳞茎粗x10(测定方法假鳞茎最粗部位的宽度；单位厘米)， 假鳞茎高x12(测定方法从根颈到假鳞茎最高端的长度；单位厘米)， 此分枝的节数x9(测定方法单一假鳞茎的节数)， 总叶数x7(测定方法达到统计要求的假鳞茎上的所有总叶数)， 单花枝叶数x6(测定方法单枝假鳞茎上叶数)， 叶长x15(测定方法最大叶长；单位厘米)， 叶宽x16(测定方法最大叶宽；单位厘米)， 叶面积x22(测定方法最大叶面积；单位平方厘米)， 分枝数x24(测定方法统计花量达到1/3最大花量的分枝)。
(2)确定综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重。对以上24个指标的数据进行标准化处理，利用SAS软件程序进行聚类分析，根据指标间的相关性将指标分为10个组合，保留每个组合中一个指标，去除其余指标，从而将筛选体系简化为10个指标。针对不同品种或植株的10个主要性状进行主成分分析，得到各主成分的贡献率pi以及各主成分的特征系数ri，通过计算分别得到10个指标在品质综合影响中的权重λi＝∑pi*mi(表1)。
表1筛选出的春石斛品种的指标与各指标所占权重
(3)建立品种间的单因子分级标准体系，划分春石斛单因子级别。根据《盆栽春石斛产品质量等级》，结合春石斛不同数量性状指标的分布范围，将以上10个指标分别分为以下5个等级。实施时，查表2可得到各品种单项指标的等级，分别记作mi。
表2春石斛品种间的单因子分级标准
(4)构建春石斛不同品种的综合评价方程，求出各植株的观赏特征值F值。构建针对不同品种春石斛品质的综合评价方程，F＝∑λi*mi，(i＝1，2，3…10)，求出春石斛盆花品质的观赏特征值F值。
(5)建立春石斛的盆花品质等级模型。根据已得到的F值，将春石斛的盆花品质分为5个等级(表3)。
表3春石斛的盆花品质等级
实施例2 B快速筛选优质春石斛植株的方法 (1)调查春石斛栽培品种V1，获得反映V1群体性状的原始数据。随机选取85～100株三年生V1品种，按A(1)方法分别调查以上24个性状指标； (2)确定综合评价V1品种优质盆花的指标及其权重。利用A(2)方法得到10个指标在品质综合影响中的权重λi＝∑πi*ni(表4)。
表4筛选出的V1号品种的简化指标与各指标所占权重
(3)建立V1品种的单因子分级标准体系，划分春石斛单因子级别。根据V1品种不同数量性状指标的分布范围，将以上10个指标分别分为以下5个等级。实施时，查表5可得到各品种单项指标的等级，分别记作ni。
表5春石斛V1号品种的单因子分级标准
(4)构建春石斛V1品种的综合评价方程，求出各植株的观赏特征值F值。构建针对V1的综合评价方程，F＝∑λi*ni，(i＝1，2，3…10)，求出V1盆花品质的观赏特征值F值。
(5)建立V1品种的盆花品质等级模型。根据已得到的F值，将V1品种的盆花品质分为5个等级(表3)。
除上述实施方案外，本发明还有针对除V1号品种以外的其他品种的评价体系，凡采用本技术流程得到的春石斛或者其他盆花的品质评价体系，均落在本发明的要求保护范围内。
参考文献金延德等，主成分分析和聚类分析在花卉栽培基质配方选择中的应用J.土壤通报，2004，35(5)588～591中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志M.北京科学出版社，1999，19671～746叶香娟等.华东地区春石斛花期调控与花期花后管理技术J.现代园艺，2007，318～19胡汉升等.一品红盆花质量标准的研究J.中南林学院学报，2003，23(5)112～114武春霞等.晚香玉切花质量等级划分标准的研制J.西南园艺，2006，34(2)20～22周媛等.桂花切花品种筛选J.浙江林学院学报，2006，23(6)660～663赵凯歌等.蜡梅品种的数量分类和主成分分析J.北京林业大学学报，2004，26(增刊)79～83隋跃宇等.黑土肥力评价指标体系P.中国，专利，200510017059.2，2007-2-28陈和明等.春石斛形态特征数量分析M.张启翔主编，中国观赏园艺研究进展.2009.中国园艺学会观赏园艺专业委员会2009年学术年会，临安，2009，北京中国林业出版社，200995～100何清正等.商品洋兰M.广州广东科学技术出版社，200534王伟等，观赏石斛兰研究进展J.安徽农业科学，2009，37(2)589～591郑勇平等.LY/T 1736-2008.盆栽春石斛产品质量等级.北京国家林业局，2008
权利要求
1.一种快速筛选春石斛盆花的方法，包括步骤A和步骤B，如下所示
A快速筛选优质春石斛盆花品种的步骤
(1)以春石斛不同品种三年生植株为调查对象，随机抽取各品种15～25株为样本，获得反映春石斛群体性状的原始数据单元；
(2)将各品种各性状的平均值标准化，对品种内各指标间相关性进行聚类分析，通过各主成分的贡献率与特征系数计算出各指标的权重，建立确定综合评价优质盆花春石斛品种的指标及其权重的分析单元；
(3)根据春石斛群体分布状态，建立品种间的单因子分级标准；
(4)构建综合评价方程，建立快速筛选适合作为盆花的春石斛品种的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级；
(5)筛选得到1级盆花品种V1；
B快速筛选V1品种优质植株的步骤
(1)以步骤A中(5)筛选出的1级盆花品种V1为试验材料，随机抽取其中85～100株，调查反映该品种植株差异的原始数据；
(2)确定综合评价V1品种的指标及其权重；
(3)建立V1品种的单因子分级标准体系；
(4)构建V1品种综合评价方程F＝∑λi*ri，(i＝1，2，3...10)，求出各植株的观赏特征值F值，建立快速筛选质春石斛植株的等级模型，即F＞3.5，1级；3＜F＜3.5，2级；2.5＜F＜3，3级；2＜F＜2.5，4级；F＜2，5级。
全文摘要
本发明属于园林花卉育种技术领域，具体涉及一种快速筛选优质春石斛盆花的方法。本发明的特征是，在盆栽春石斛的花期，通过对品种间与品种内反映植株品质的指标的调查、分析与筛选，指标参数值的设定，求出不同品种或同一品种不同植株间的观赏特征值F值，根据F值的大小，将春石斛的盆花品质分为5个等级，所得测试优质盆花的结果能准确反映测试的春石斛盆花的品质特性。本发明为春石斛优质盆花的筛选提供了科学准确、简易实用的指标与方法，是建立数字化农业的基础。
文档编号G01N33/00GK101750471SQ200910273279
公开日2010年6月23日 申请日期2009年12月17日 优先权日2009年12月17日
发明者王彩云, 李丽, 麦荣章, 黄丽莉, 张晓慧 申请人:华中农业大学
最新回复(0)