薄皮甜瓜果实相关性状的灰色关联分析

胡建斌，李 琼，李 静

（河南农业大学园艺学院，河南 郑州 450002）

甜瓜（Cucumis melo L.）为世界十大水果之一，是一种色、香、味俱佳的世界性果品，我国是甜瓜生产大国，其栽培面积和产量均占世界的40%以上[1]。我国是甜瓜的次级起源中心之一[2]，种质资源和变异类型十分丰富，为我国甜瓜遗传育种提供了丰厚的物质保障。明确甜瓜资源主要经济性状之间的相互关系，可为甜瓜育种中对目的性状的有效选择提供科学依据。在作物育种中，通常采用基于概率论的相关分析研究各性状之间的相互关系，但由于生物系统的复杂性，人们在观察、分析和预测时只能得到部分信息，无法为相关分析提供完整信息。基于灰色系统理论的灰色关联分析，可通过对部分已知信息的生成和开发，从而实现对未知信息的描述和认识[3]，近年来被广泛应用于作物品种评判、产量和品质评价及抗性生理研究[4]。笔者应用灰色关联分析方法，对我国地方薄皮甜瓜品种的果实相关性状进行分析，明确影响甜瓜果实产量和品质的主要农艺性状及影响程度，为薄皮甜瓜高产和品质育种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

供试材料为15份薄皮甜瓜品种，即牛角蜜、王海、十道梨、台湾蜜、齐甜2号、杭州黄金、江西梨瓜、青州银瓜、白线瓜、黄金瓜、荆农4号、金巴齿、金令瓜、安徽面瓜和农友二号，均为我国优良地方品种。

1.2 试验设计

试验于2008年在河南农业大学科教园区教学实习基地进行，前茬作物为非葫芦科蔬菜，肥力中等。3月上旬保护地育苗，中下旬塑料大棚定植。采取随机区组设计，3次重复。小区面积6 m×1.2 m，株距50 cm，行距80 cm，高畦栽培，双行种植，常规管理。

小区内随机取样5株正常生长的植株，调查其首花节位，并测量单果重、果纵径、果横径、果肉厚、可溶固形物含量、种子千粒重；小区内所有成熟果实累加重量即为小区产量。可溶固形物含量测定采用手持式糖度计。

1.3 分析方法

分别计算9个性状的基本统计量，并进行各性状之间的灰色关联分析。首先对原始数据进行均值化处理，得到无量纲化数据。确定参考数列（x0）和比较数列（xi），如分析各性状与产量的关系时，将产量作为x0，其他性状作为xi。然后按照公式ζi（k）=计算关联系数，式中k）为x0与xi在品种k上的关联系数；表示数列x0与数列xi在品种k上的绝对差为二级最小差；max为二级最大差；ρ为分辨系数，取值0.5。最后求ζi（k）均值，即xi性状与参考性状之间的关联度。

2 结果与分析

2.1 基本统计量分析

15份薄皮甜瓜品种的9个性状的基本统计数据见表1。不同性状各品种之间差异十分明显，9个性状的平均变异系数为42.31%。其中变异系数最大的是果形指数（64.39%），其次为果纵径（62.42%）和单果重（57.31%），说明所选薄皮甜瓜品种果实形态变异大。小区产量、可溶性固形物含量和果横径的变异系数分别为44.28%、42.36%和38.50%，种子千粒重（22.55%）、果肉厚度（21.32%）和首花节位（20.00%）的变异系数相对较小。由此可知，与薄皮甜瓜果实相关的9个性状变异较大，在各品种间差异显著，反映了试验材料丰富的遗传多样性，同时也说明本试验选用的材料具有较好的代表性。

表1 15份薄皮甜瓜性状统计数据

2.2 产量性状的关联度分析

根据灰色系统理论，以产量作为参考数列x0，其他性状作为比较数列xi，经灰色关联法分析，得出xi与x0的关联度，并进行排序，根据排序位次即可确定各比较数列对参考数列影响程度的大小。由表2可知，8个性状与小区产量的关联度大小依次为：单果重>果肉厚>种子千粒重>果纵径>果横径>首花节位>果形指数>可溶性固形物含量。其中，单果重、果肉厚和种子千粒重对产量的关联度分别排在第一、二、三位，说明三者对薄皮甜瓜产量影响最大。因此，在薄皮甜瓜育种中，可通过对单果重、果肉厚和种子千粒重的选择，实现对薄皮甜瓜产量的改良。

表2 产量与其他性状的关联度

2.3 单果重的关联度分析

以单果重作为参考数列，经灰色关联法分析，得出各性状与单果重的关联度及排序。灰色关联分析结果（表3）表明，8个性状与单果重的关联度大小依次为：果肉厚>首花节位>种子千粒重>果纵径>小区产量>果形指数>可溶性固形物含量>果横径。其中，果肉厚、首花节位和种子千粒重与单果重关联度排列在前三位，说明选育薄皮甜瓜大果形品种，可通过对果肉厚、首花节位和种子千粒重性状的选择来实现。

表3 单果重与其他性状的关联度

2.4 可溶性固形物含量的关联度分析

以可溶性固形物含量作为参考数列，得出其他8个性状与可溶性固形物含量的关联度及其排序（表4）：首花节位>果横径>种子千粒重>单果重>小区产量>果形指数>果纵径>果肉厚。其中与可溶性固形物含量关系最为密切的是首花节位、果横径和种子千粒重。因此，可通过对以上易于观测性状的选择，来提高薄皮甜瓜可溶性固形物含量，以达到改良品质的目的。

表4 可溶性固形物含量与其他性状的关联度

2.5 果形指数的关联度分析

以果形指数为参考数列，经灰色关联法分析，得出与其他8个性状的关联度及其排序。由表5可知，8个性状与果形指数关联度大小依次为：果纵径>单果重>首花节位>可溶性固形物含量>小区产量>种子千粒重>果肉厚>果横径。其中果纵径与果形指数的关联度最大，排在首位，单果重和首花节位次之。因此，对果形指数的改良，重点应考虑对瓜纵径的选择。

表5 果形指数与其他性状的关联度

3 结论与讨论

灰色关联度分析法已广泛应用于农业科学研究中，该方法最大的特点是通过对不完整信息的分析实现对未知信息的有效评价[3]。与其他的数理统计方法相比，灰色关联度分析法还具有不满足某种理论分布、样本数量少、分析方法简单、结果准确等优点[5]，在作物育种上应用潜力巨大。

果实性状是甜瓜商品性状的主要反映，采用灰色系统理论对甜瓜果实相关性状进行分析，可为甜瓜果实性状改良提供理论基础。以15份来自我国各地薄皮甜瓜品种为材料，采用灰色关联分析法对其产量、果形、品质等性状的关联度进行了分析，结果发现：单果重、果肉厚和种子千粒重对产量影响最大；果肉厚、首花节位和种子千粒重对单果重影响最大；首花节位、果横径和种子千粒重对品质（可溶性固形物含量）影响最大；果纵径、单果重和首花节位对果形指数影响最大。该结果为薄皮甜瓜育种提供了以下参考：（1）丰产性育种应重视育种材料的单果重、果肉厚和种子千粒重；（2）果形的改良要考虑材料的果肉厚、首花节位、种子千粒重等性状；（3）品质改良可通过对首花节位、果横径、种子千粒重等可见性状的选择得以实现；（4）果形指数的改良可从果纵径、单果重和首花节位等性状入手。由于灰色关联分析法提供信息是参考数列与比较数列关联度的大小，而不知比较数列对参考数列的影响是正效应还是负效应[6]，因此，灰色关联分析法与相关分析或主成分分析相结合，可为作物育种提供更为精确的育种信息。

[1]刘君璞，马 跃.我国西瓜甜瓜种业的现状与发展对策[J].中国西瓜甜瓜，2003，（3）：2-6.

[2]孟令波，褚向明，秦智伟，等.关于甜瓜起源与分类的探讨[J].北方园艺，2001，（4）：20-21.

[3]邓聚龙.灰色理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2003.

[4]岳含云.灰色关联度分析在作物性状分析上的应用[J].农业系统科学与综合研究，2000，16（4）：296-298.

[5]孙才志，孙炳双.改进的灰色关联度在农业系统中的应用[J].农业系统科学与综合研究，2001，17（1）：5-8.

[6]张绍良，张国良.灰色关联度计算方法比较及其存在问题分析[J].系统工程，1996，14（3）：45-49.