南方春大豆品种秋播条件下的综合评价及聚类分析

李清华等

摘 要：通过测定17个南方春大豆品种在莆田地区秋播下的生物学性状，变异分析结果表明，17个春大豆品种底荚高度变异系数最大；相关性分析表明，春大豆秋播条件下，单株粒重与单株粒数呈显著正相关；主成分分析结果表明，前4个主成分的总方差遗传累积贡献率达84.43%，基本上反映了所有性状的变异信息；系统聚类分析表明，17份品种主要可分为有籽粒大、中、小，且产量高、中、低交叉等7大类型。

关键词：春大豆；秋播；主成份分析；聚类分析

中图分类号 S565.1 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）08-52-04

Abstract：Tested the main biological characters of 17 south spring soybean varieties sowed in autumn in Putian region. The results showed that the variance coefficient of height of pod was the largest. The correlation analysis indicated that seed weight per plant positive significant correlation with number of seeds per plant when south spring soybean sowed in autumn；Principal components analysis showed that the first four principal components variance accumulation contribution rate amounted to 84.43%，which basically reflected the variance information as listed of all characteristics above. Cluster analysis showed that 17 south spring soybean could be divided into 7 types which included big、medium and little seed，and high、medium and low yield，and so on.

Key words：Spring soybean；Autumn sowing；Principal component analysis；Cluster analysis

大豆是粮油兼用作物，是人们获取植物蛋白的主要来源，也是发展畜牧业的重要精饲料和许多轻工业的重要原料。福建省属亚热带湿润季风区，大豆栽培历史悠久，适宜一年两播，但是由于不同播种季节所处的气候环境存在一定差异，造成不同播种季节下种植产量、效益的差距。春播大豆生育期一般处于3月上旬至7月上旬，而在5、6月份结荚鼓粒期至成熟期福建地区多台风暴雨，易造成大豆落花落荚、植株倒伏、烂荚烂粒等现象。秋播大豆生育期一般处于7月下旬至10月中下旬，生育前期多高温，植株生长过快，导致后期植株变矮、粒重下降。以上不利因素导致了大豆产量降低、效益减少，进而影响了农民群众种植春大豆积极性，导致福建省春大豆种植面积的不断减少。

近年来，数量分类学在农作物品种研究上得到广泛应用，科学准确地鉴定筛选新品种，是大豆育种、推广程序中的一个重要环节。特别是主成分分析和聚类分析在花生[1-2]、玉米[3]、水稻[4]、甘薯[5]等作物种质资源分类方面的应用，对于科学评价品系好坏真实性、品种适应性起到了较好的效果，同时在大豆育种中品系鉴定和品种推广应用也有较多的报道[6-8]。本试验通过借鉴以往研究方法的基础上，采用主成分分析和聚类分析方法对17份南方春大豆品种在莆田地区秋种的适应性进行评价，以期为福建省秋季大豆种植品种更新和筛选及春大豆育种中就地秋播加代对性状有效选择提供理论依据，为大豆品种的区域适应性评价提供方法参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料 本试验的材料包括有：福建省莆田市农业科学研究所育成的莆豆8008、莆豆10号和莆豆5号；福建省农科院作物所育成的福豆310和福豆234；福建省泉州市农业科学研究所育成的泉豆6号和泉豆7号。福建省华南农业大学农学院育成的华春1号、华春2号、华春3号、华春5号和华春6号；广西壮族自治区玉米研究所育成的桂春1号、桂春2号、桂春5号、桂春6号和桂春8号。

1.2 试验设计 试验在福建省莆田市农业科学研究所的试验基地进行，该地块土层深厚，地势平坦，肥力均匀中上，半粘壤土，排灌方便，前茬水稻，多为水稻-蔬菜轮作。2013年8月6日播种，小区随机区组排列，3次重复，小区面积6.67m2（6.67m×1m）。每小区双行穴播，行距0.40m，株距0.238m，种植密度16 800株/667m2。

1.3 数据收集与处理 观察与考种记载项目包括全生育期（T）、主茎高（X1）、主茎节数（X2）、有效分枝（X3）、底荚高度（X4）、单数荚数（X5）、单株粒数（X6）、百粒重（X7）、单株粒重（X8）。采用DPS软件进行数据处理[9]。数据处理包括变异分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析。聚类分析先按性状组合进行聚类，然后进行综合性状聚类；聚类时将原始数据先进行标准化变换，然后在欧氏距离水平上采用离差平方和法进行系统聚类分析[10]。

2 结果与分析

2.1 生物学性状的变异分析 试验材料的9个主要观测值及变异情况见表1。由表1可以看出，有效分枝、底荚高度和单株粒数变异系数较大，分别为21.76%、25.21%、14.16%，变异明显；主茎高、主茎节数、单株荚数、百粒重和单株粒重变异系数分别为7.21%、6.02%、8.52%、9.92%、6.63%，变异较明显；生育期变异系数最小，仅为4.06%。endprint

2.2 生物学性状的相关性分析 对17分春大豆品种主要农艺性状的相关分析表明（表2）：单株粒数与单株荚数呈极显著正相关，百粒重与单株荚数、单株粒数呈极显著负相关；单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数、单株荚数及单株粒数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关；主茎高与单株粒数呈负相关，与百粒重呈正相关；主茎节数与底荚高度呈负相关、与单株粒数呈正相关；有效分枝与底荚高度呈正相关。

2.3 主成分分析 对供试的17份春大豆品种的9个主要观测值采用DPS数据处理软件进行主成分分析，计算得特征值Yi、特征值累计百分率和主成份特征向量。各特征值大小代表各综合指标遗传方差大小，各特征值累计百分率代表各有关综合指标对总遗传方差贡献的百分率。为提高分析精度，只选用对总遗传方差贡献率达85.43%的前4个特征值（表3）。

从表3可以看出，第一主成分的特征向量中，单株荚数、单株粒数和单株粒重的权重系数为正值，百粒重的权重系数为负值，均较大，构成了变异主要来源，说明单株荚数、单株粒数与单株粒重呈同步增长态势，而单株荚数、单株粒数同时影响了籽粒的大小，故可称为产量关键因子；第二主成分的特征向量中，有效分枝、底荚高度权重系数为正值，百粒重、单株粒重权重系数为负值，且较大，构成了变异主要来源，说明有效分枝过多、底荚高度过高将影响大豆籽粒大小，进而影响了大豆的单株产量，故可称为产量影响因子；第三主成分的特征向量中，主茎高、主茎节数和有效分枝权重系数均为正数，且较大，这些主要反映了植株生长势，故称为生长势因子；第四主成份的特征向量中，生育期与主茎高、底荚高度权重系数较大，可称之为生育期与植株高度综合因子。

2.4 聚类分析

2.4.1 不同性状组合的聚类分析 对参试品种分别按植株性状与经济性状2种性状组合分别进行少类性状聚类。其中植株性状包括：主茎高、主茎节数、有效分枝与底荚高度；经济性状包括：单株荚数、单株粒数、百粒重与单株粒重。聚类结果表明：参与聚类的性状组合不同，其聚类结果各异。按植株性状方面聚类（图1），17个品种在聚类水平D2=1.07时可分成12类，类型较为多样复杂；按经济性状方面聚类（图2），17个品种在聚类水平D2=4.06时只分成了四大类，且从图中可以看出福建省育成的多数春大豆品种在经济性状方面较为相似。

2.4.2 综合性状聚类分析 对参试品种9个观测值进行标准化变换后在欧氏距离水平上采用离差平方和法进行系统聚类分析（图3），根据统一类群内大豆品种类群间距离接近且综合性状差异值较小的原则，17份大豆品种在聚类水平D2=4.24时可以划分为7大类群。

第1类群有1、2和7号3个品种，该类群品种有效分枝、底荚高度两性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于单株荚数、粒数偏少，籽粒较大的低产型品种；第2类群有4、5、6和17号4个品种，该类群品种在植株性状和单株荚数存在明显差异，其他性状均表现相近，属于生育期较长，粒少、粒大的中产型品种；第3类群有3和9号2个品种，两品种在产量性状表现上存在较小差异，均属于生育期适中，植株旺盛，结荚数适宜，粒少、粒大的中高产型品种；第4类群有8、16、11和15号4个品种，该类群生育期、主茎节数和有效分枝性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于底荚高度较低，荚多粒多，籽粒较小的高产型品种；第5类群有10号1个品种，该品种属于株高适中，分枝旺盛，底荚高度较高，粒多、粒小的早熟低产型品种；第6类群12和14号3个品种，该类群品种属于生育期较长，底荚高度偏高，籽粒大小中等，其他性状均表现优异的中产型品种。第7类群有13号1个品种，该品种属于生育期偏长，主茎节数少，底荚高度高，荚数粒数多，籽粒小的低产型品种。

从不同角度进行的聚类分析结果可以看出，综合性状的聚类与两种性状组合聚类的结果存在明显不同。少数性状组合的聚类只考虑到少数性状表现的相似性，各类群内只有被聚类的性状表现一致，而大多性状表现明显差异。综合性状的聚类使类群内大多性状表现一致，仅个别性状有差异，结果更具整体性和合理性[3]。

3 结论和讨论

本研究结果表明，供试的17份南方春大豆品种秋播下的生物学性状变异系数以底荚高度最大、生育期最小。单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数及单株荚数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关。主成份分析结果表明，秋播条件下不同大豆品种的生物学性状可分为产量关键因子、产量影响因子、生长势因子和生育期与株高综合因子4个主成分，它们基本上代表了所有性状的变异信息。系统聚类分析结果表明，17份品种类群较为复杂，其中有荚少粒少、粒大的低产型品种，粒少、粒大的中高产型品种，荚多粒多，籽小的高产型品种等；同时聚类分析结果还表明了来自同一单位育成的品种不一定类型相似。总之，主成分分析结果反映了17份春大豆秋播下生物学性状的主导影响因子，聚类结果反映了产量的差异，这为正确评价大豆品种的适应性及科学地选择品种提供了依据[6]。

参考文献

[1]殷冬梅，李铨柱，崔党群.花生主要农艺性状的相关性及聚类分析[J].中国油料作物学报，2010，32（2）：212-216.

[2]李清华，黄金堂，陈海玲，等.27份花生种质资源的主成份分析与遗传距离测定[J].植物遗传资源学报，2011，12（4）：519-524.

[3]李淑华，荆绍凌，杨丹萍，等.聚类分析法在玉米种质资源中的应用[J].农业技术，2008，28（5）：43-45.

[4]冯永祥，刘沐江，汪秀志，等.寒地水稻产量性状相关及聚类分析[J].安徽农业科学，2008，36（23）：9 925-9 928.

[5]苏春华，李育明，黄迎冬，等.甘薯主要亲本材料的主成分分析及聚类分析[J].杂粮作物，2007，27（6）：405-409.

[6]张玉革，胡绪彬.基于主成分和聚类分析的大豆品种生物学性状的比较研究[J].大豆科学，2004，23（3）：178-183[J].

[7]李向华，常钕镇.中国春大豆品种聚类分析及主成分分析[J].作物学报，1998，24（3）：325-332.

[8]刘灿洪，林荣辉，刘德金.福建省大豆地方品种多元统计分析[J].福建农业学报，1999，14（4）：11-15.

[9] 唐启义，冯光明. 实用统计分析及DPS其数据处理系统[M].北京：科学出版社，2002.

[10]王林辉.基于主成分分析的棉花品种综合评价及聚类分析[J].广东农业科学，2009，（1）：29-32. （责编：张宏民）endprint

2.2 生物学性状的相关性分析 对17分春大豆品种主要农艺性状的相关分析表明（表2）：单株粒数与单株荚数呈极显著正相关，百粒重与单株荚数、单株粒数呈极显著负相关；单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数、单株荚数及单株粒数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关；主茎高与单株粒数呈负相关，与百粒重呈正相关；主茎节数与底荚高度呈负相关、与单株粒数呈正相关；有效分枝与底荚高度呈正相关。

2.3 主成分分析 对供试的17份春大豆品种的9个主要观测值采用DPS数据处理软件进行主成分分析，计算得特征值Yi、特征值累计百分率和主成份特征向量。各特征值大小代表各综合指标遗传方差大小，各特征值累计百分率代表各有关综合指标对总遗传方差贡献的百分率。为提高分析精度，只选用对总遗传方差贡献率达85.43%的前4个特征值（表3）。

从表3可以看出，第一主成分的特征向量中，单株荚数、单株粒数和单株粒重的权重系数为正值，百粒重的权重系数为负值，均较大，构成了变异主要来源，说明单株荚数、单株粒数与单株粒重呈同步增长态势，而单株荚数、单株粒数同时影响了籽粒的大小，故可称为产量关键因子；第二主成分的特征向量中，有效分枝、底荚高度权重系数为正值，百粒重、单株粒重权重系数为负值，且较大，构成了变异主要来源，说明有效分枝过多、底荚高度过高将影响大豆籽粒大小，进而影响了大豆的单株产量，故可称为产量影响因子；第三主成分的特征向量中，主茎高、主茎节数和有效分枝权重系数均为正数，且较大，这些主要反映了植株生长势，故称为生长势因子；第四主成份的特征向量中，生育期与主茎高、底荚高度权重系数较大，可称之为生育期与植株高度综合因子。

2.4 聚类分析

2.4.1 不同性状组合的聚类分析 对参试品种分别按植株性状与经济性状2种性状组合分别进行少类性状聚类。其中植株性状包括：主茎高、主茎节数、有效分枝与底荚高度；经济性状包括：单株荚数、单株粒数、百粒重与单株粒重。聚类结果表明：参与聚类的性状组合不同，其聚类结果各异。按植株性状方面聚类（图1），17个品种在聚类水平D2=1.07时可分成12类，类型较为多样复杂；按经济性状方面聚类（图2），17个品种在聚类水平D2=4.06时只分成了四大类，且从图中可以看出福建省育成的多数春大豆品种在经济性状方面较为相似。

2.4.2 综合性状聚类分析 对参试品种9个观测值进行标准化变换后在欧氏距离水平上采用离差平方和法进行系统聚类分析（图3），根据统一类群内大豆品种类群间距离接近且综合性状差异值较小的原则，17份大豆品种在聚类水平D2=4.24时可以划分为7大类群。

第1类群有1、2和7号3个品种，该类群品种有效分枝、底荚高度两性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于单株荚数、粒数偏少，籽粒较大的低产型品种；第2类群有4、5、6和17号4个品种，该类群品种在植株性状和单株荚数存在明显差异，其他性状均表现相近，属于生育期较长，粒少、粒大的中产型品种；第3类群有3和9号2个品种，两品种在产量性状表现上存在较小差异，均属于生育期适中，植株旺盛，结荚数适宜，粒少、粒大的中高产型品种；第4类群有8、16、11和15号4个品种，该类群生育期、主茎节数和有效分枝性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于底荚高度较低，荚多粒多，籽粒较小的高产型品种；第5类群有10号1个品种，该品种属于株高适中，分枝旺盛，底荚高度较高，粒多、粒小的早熟低产型品种；第6类群12和14号3个品种，该类群品种属于生育期较长，底荚高度偏高，籽粒大小中等，其他性状均表现优异的中产型品种。第7类群有13号1个品种，该品种属于生育期偏长，主茎节数少，底荚高度高，荚数粒数多，籽粒小的低产型品种。

从不同角度进行的聚类分析结果可以看出，综合性状的聚类与两种性状组合聚类的结果存在明显不同。少数性状组合的聚类只考虑到少数性状表现的相似性，各类群内只有被聚类的性状表现一致，而大多性状表现明显差异。综合性状的聚类使类群内大多性状表现一致，仅个别性状有差异，结果更具整体性和合理性[3]。

3 结论和讨论

本研究结果表明，供试的17份南方春大豆品种秋播下的生物学性状变异系数以底荚高度最大、生育期最小。单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数及单株荚数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关。主成份分析结果表明，秋播条件下不同大豆品种的生物学性状可分为产量关键因子、产量影响因子、生长势因子和生育期与株高综合因子4个主成分，它们基本上代表了所有性状的变异信息。系统聚类分析结果表明，17份品种类群较为复杂，其中有荚少粒少、粒大的低产型品种，粒少、粒大的中高产型品种，荚多粒多，籽小的高产型品种等；同时聚类分析结果还表明了来自同一单位育成的品种不一定类型相似。总之，主成分分析结果反映了17份春大豆秋播下生物学性状的主导影响因子，聚类结果反映了产量的差异，这为正确评价大豆品种的适应性及科学地选择品种提供了依据[6]。

参考文献

[1]殷冬梅，李铨柱，崔党群.花生主要农艺性状的相关性及聚类分析[J].中国油料作物学报，2010，32（2）：212-216.

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[3]李淑华，荆绍凌，杨丹萍，等.聚类分析法在玉米种质资源中的应用[J].农业技术，2008，28（5）：43-45.

[4]冯永祥，刘沐江，汪秀志，等.寒地水稻产量性状相关及聚类分析[J].安徽农业科学，2008，36（23）：9 925-9 928.

[5]苏春华，李育明，黄迎冬，等.甘薯主要亲本材料的主成分分析及聚类分析[J].杂粮作物，2007，27（6）：405-409.

[6]张玉革，胡绪彬.基于主成分和聚类分析的大豆品种生物学性状的比较研究[J].大豆科学，2004，23（3）：178-183[J].

[7]李向华，常钕镇.中国春大豆品种聚类分析及主成分分析[J].作物学报，1998，24（3）：325-332.

[8]刘灿洪，林荣辉，刘德金.福建省大豆地方品种多元统计分析[J].福建农业学报，1999，14（4）：11-15.

[9] 唐启义，冯光明. 实用统计分析及DPS其数据处理系统[M].北京：科学出版社，2002.

[10]王林辉.基于主成分分析的棉花品种综合评价及聚类分析[J].广东农业科学，2009，（1）：29-32. （责编：张宏民）endprint

2.2 生物学性状的相关性分析 对17分春大豆品种主要农艺性状的相关分析表明（表2）：单株粒数与单株荚数呈极显著正相关，百粒重与单株荚数、单株粒数呈极显著负相关；单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数、单株荚数及单株粒数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关；主茎高与单株粒数呈负相关，与百粒重呈正相关；主茎节数与底荚高度呈负相关、与单株粒数呈正相关；有效分枝与底荚高度呈正相关。

2.3 主成分分析 对供试的17份春大豆品种的9个主要观测值采用DPS数据处理软件进行主成分分析，计算得特征值Yi、特征值累计百分率和主成份特征向量。各特征值大小代表各综合指标遗传方差大小，各特征值累计百分率代表各有关综合指标对总遗传方差贡献的百分率。为提高分析精度，只选用对总遗传方差贡献率达85.43%的前4个特征值（表3）。

从表3可以看出，第一主成分的特征向量中，单株荚数、单株粒数和单株粒重的权重系数为正值，百粒重的权重系数为负值，均较大，构成了变异主要来源，说明单株荚数、单株粒数与单株粒重呈同步增长态势，而单株荚数、单株粒数同时影响了籽粒的大小，故可称为产量关键因子；第二主成分的特征向量中，有效分枝、底荚高度权重系数为正值，百粒重、单株粒重权重系数为负值，且较大，构成了变异主要来源，说明有效分枝过多、底荚高度过高将影响大豆籽粒大小，进而影响了大豆的单株产量，故可称为产量影响因子；第三主成分的特征向量中，主茎高、主茎节数和有效分枝权重系数均为正数，且较大，这些主要反映了植株生长势，故称为生长势因子；第四主成份的特征向量中，生育期与主茎高、底荚高度权重系数较大，可称之为生育期与植株高度综合因子。

2.4 聚类分析

2.4.1 不同性状组合的聚类分析 对参试品种分别按植株性状与经济性状2种性状组合分别进行少类性状聚类。其中植株性状包括：主茎高、主茎节数、有效分枝与底荚高度；经济性状包括：单株荚数、单株粒数、百粒重与单株粒重。聚类结果表明：参与聚类的性状组合不同，其聚类结果各异。按植株性状方面聚类（图1），17个品种在聚类水平D2=1.07时可分成12类，类型较为多样复杂；按经济性状方面聚类（图2），17个品种在聚类水平D2=4.06时只分成了四大类，且从图中可以看出福建省育成的多数春大豆品种在经济性状方面较为相似。

2.4.2 综合性状聚类分析 对参试品种9个观测值进行标准化变换后在欧氏距离水平上采用离差平方和法进行系统聚类分析（图3），根据统一类群内大豆品种类群间距离接近且综合性状差异值较小的原则，17份大豆品种在聚类水平D2=4.24时可以划分为7大类群。

第1类群有1、2和7号3个品种，该类群品种有效分枝、底荚高度两性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于单株荚数、粒数偏少，籽粒较大的低产型品种；第2类群有4、5、6和17号4个品种，该类群品种在植株性状和单株荚数存在明显差异，其他性状均表现相近，属于生育期较长，粒少、粒大的中产型品种；第3类群有3和9号2个品种，两品种在产量性状表现上存在较小差异，均属于生育期适中，植株旺盛，结荚数适宜，粒少、粒大的中高产型品种；第4类群有8、16、11和15号4个品种，该类群生育期、主茎节数和有效分枝性状表现上存在较大差异外，其他性状均表现相近，属于底荚高度较低，荚多粒多，籽粒较小的高产型品种；第5类群有10号1个品种，该品种属于株高适中，分枝旺盛，底荚高度较高，粒多、粒小的早熟低产型品种；第6类群12和14号3个品种，该类群品种属于生育期较长，底荚高度偏高，籽粒大小中等，其他性状均表现优异的中产型品种。第7类群有13号1个品种，该品种属于生育期偏长，主茎节数少，底荚高度高，荚数粒数多，籽粒小的低产型品种。

从不同角度进行的聚类分析结果可以看出，综合性状的聚类与两种性状组合聚类的结果存在明显不同。少数性状组合的聚类只考虑到少数性状表现的相似性，各类群内只有被聚类的性状表现一致，而大多性状表现明显差异。综合性状的聚类使类群内大多性状表现一致，仅个别性状有差异，结果更具整体性和合理性[3]。

3 结论和讨论

本研究结果表明，供试的17份南方春大豆品种秋播下的生物学性状变异系数以底荚高度最大、生育期最小。单株粒重与单株粒数呈显著正相关，与生育期、主茎节数及单株荚数呈正相关，与主茎高、有效分枝、底荚高度、百粒重呈负相关。主成份分析结果表明，秋播条件下不同大豆品种的生物学性状可分为产量关键因子、产量影响因子、生长势因子和生育期与株高综合因子4个主成分，它们基本上代表了所有性状的变异信息。系统聚类分析结果表明，17份品种类群较为复杂，其中有荚少粒少、粒大的低产型品种，粒少、粒大的中高产型品种，荚多粒多，籽小的高产型品种等；同时聚类分析结果还表明了来自同一单位育成的品种不一定类型相似。总之，主成分分析结果反映了17份春大豆秋播下生物学性状的主导影响因子，聚类结果反映了产量的差异，这为正确评价大豆品种的适应性及科学地选择品种提供了依据[6]。

参考文献

[1]殷冬梅，李铨柱，崔党群.花生主要农艺性状的相关性及聚类分析[J].中国油料作物学报，2010，32（2）：212-216.

[2]李清华，黄金堂，陈海玲，等.27份花生种质资源的主成份分析与遗传距离测定[J].植物遗传资源学报，2011，12（4）：519-524.

[3]李淑华，荆绍凌，杨丹萍，等.聚类分析法在玉米种质资源中的应用[J].农业技术，2008，28（5）：43-45.

[4]冯永祥，刘沐江，汪秀志，等.寒地水稻产量性状相关及聚类分析[J].安徽农业科学，2008，36（23）：9 925-9 928.

[5]苏春华，李育明，黄迎冬，等.甘薯主要亲本材料的主成分分析及聚类分析[J].杂粮作物，2007，27（6）：405-409.

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[8]刘灿洪，林荣辉，刘德金.福建省大豆地方品种多元统计分析[J].福建农业学报，1999，14（4）：11-15.

[9] 唐启义，冯光明. 实用统计分析及DPS其数据处理系统[M].北京：科学出版社，2002.

[10]王林辉.基于主成分分析的棉花品种综合评价及聚类分析[J].广东农业科学，2009，（1）：29-32. （责编：张宏民）endprint