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出口单头切花菊祭祀适宜品种综合评价与筛选

2023-10-30陆云峰金文良袁冬明王建军

江西农业学报 2023年8期
关键词:单头花头花径

王 豪,陆云峰,沈 波,赵 绮,金文良,袁冬明,王建军*

(1.宁波市农业技术推广总站,浙江 宁波 315012;2.宁波市鄞州区农业技术推广站,浙江 宁波 315199;3.宁波芳华农业科技发展有限公司,浙江 宁波 315137)

0 引言

菊花(Chrysanthemum morifoliumRamat.)是世界四大切花之一,广泛应用于装饰设计领域,在亚洲花卉市场中占有重要地位。日本为亚洲市场的主要鲜切花消费国[1],菊花年消费量在30亿支左右,是我国切花菊出口的主要目标市场[2]。受日本文化及祭祖拜神习俗影响,单头切花菊被广泛用于祭祀,其品质、价格均高于其他用途的切花菊,因此,形成了巨大、稳定且具有高度特殊性的单头切花菊消费市场[3-4]。

国内学者对切花菊的种质资源筛选与评价开展了许多研究,其目的与方法各不相同,开展筛选与评价较多的是多头切花菊[5-8],对单头切花菊的研究较少,主要集中在观赏性评价方面[9-11]。宁惠娟等[12]对40个大花型秋菊品种开展了观赏性、开花周期、瓶插寿命和病虫害抗性评价,从中选出5个适合做切花菊的品种;朱德宁等[13]对69个多花型园林小菊品种进行了生长特性、观赏特性和适应性评价,筛选出12个性状优良的品种;郭方其等[14]对48个多头菊品种进行了观赏和生育方面共16个农艺性状的评价,最终筛选出23个优良品种。

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种将定量因素与定性因素相结合,研究多因素问题的系统化、层次化的科学决策方法,能够客观、有效地反映各因素的影响效果[15-16]。K-means聚类分析法是一种迭代性聚类算法,其通过反复计算各个数据对象到聚类中心的距离和优化聚类中心的位置,实现对未知数据对象的分类[17]。这2种方法在花卉的综合评价和植物品种的选育中均有广泛的应用[18],已在月季、百合、铁线莲等花卉综合评价及利用方面取得较好的效果[19-21]。结合层次分析法和K-Means聚类分析法可有效实现切花菊的综合评价和分级,并快速筛选出性状佳的优良品种。

目前,我国出口日本的单头切花菊品种较为单一,主栽品种多年未更新,在日本市场缺乏竞争力,迫切需要筛选一批综合性状好的单头切花菊品种进行生产出口。出口祭祀用切花菊要在花未全开时进行采收,具备花色为黄色或白色、花枝高、叶片数量多、瓶插寿命长等特性,而针对出口祭祀用花标准且适宜产业化生产的品种评价及筛选尚未见报道。因此,构建一套针对出口单头切花菊祭祀适宜品种的综合评价体系非常必要。基于此,本研究针对出口祭祀用切花菊需求和产业化生产要求,选择了15个性状作为评价因子,采用层次分析法和K-Means聚类分析法构建综合评价模型,旨在筛选出适宜出口的祭祀用单头切花菊品种,以期为出口切花菊企业的规模化生产和品种选育提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料及试验环境

2019年4月—2021年9月,从浙江海丰花卉有限公司、昆明虹之华园艺有限公司引进单头白菊、黄菊等共计17个品种,其来源及特性详见表1。供试品种定植于宁波芳华农业科技发展有限公司基地的连栋温室大棚内,该基地位于宁波市鄞州区云龙镇陈黄村(121.58°E, 29.73°N),海拔10 m,年平均气温16.2 ℃,年极端最高气温39.0 ℃,年极端最低气温-11.0 ℃,年均降水量1380 mm,年平均日照时间2000 h。土壤为水稻土,土壤容重为0.84,土壤pH值为5.71,水解性氮含量为234.0 mg/kg,有效磷含量为131.0 mg/kg,速效钾含量为57.9 mg/kg。基地有连栋温室大棚8 hm2,配备水肥一体化设备、遮黑布、补光灯等设施。

1.2 试验方法

试验采用完全随机区组设计,种植畦长20 m、宽0.8 m,植株定植距离为10 cm×10 cm,每个小区种植30株整齐一致的植株。试验期间采用电照补光栽培,每日于22:00~次日1:00进行补光,植株高度达到60 cm后停止补光。植株高度达到30 cm时拉网,及时抹除侧芽和侧蕾。统计总侧芽数的试验不做任何抹侧芽处理,各品种30株。于盛花期观察并记录各品种性状,每个品种随机选取5株进行测定,结果取平均值。

1.3 性状筛选与观测

参考菊花DUS 测试指南[22]、日本鲜切花标准[23]、荷兰菊花切花标准[24]及韩勇等[9]的综合评价标准,征求专家、出口切花菊生产商意见,并综合市场需求最终确定株高、单枝重、茎秆粗度、总侧芽数、花头以下20 cm内叶片数、叶柄着生角度、花色亮度、花2级开放度时花径、花9级开放度时花径、舌瓣花数量、花梗长度、花头长度、瓶插观赏期、气温适应性和病虫害抗性等15个最重要的测试性状指标。为减小误差,所有性状的测定均由同一人完成。

各指标的测定方法和标准为:花朵开放级别:花朵开放级别共划分为11级,根据出口市场需求,2级时进行采收,9级为最佳观赏级别,其中2级为萼片包裹花头1/2,花瓣紧抱;9级为外3层花瓣舒展,整体花头呈杯状[25];单枝重:在距根部10 cm处剪下花枝,测量枝重;总侧芽数:统计地上部分主干上所有着生芽或已萌发成枝的节点数;花头以下20 cm内叶片数:统计花序向下20 cm以内的总叶片数;花2级开放度时花径:于花朵2级开放时测量花序直径;花9级开放度时花径:于花朵9级开放时测量花序直径;瓶插观赏期:剪下花枝放入清水瓶插,每2 d换1次清水,直到失去品质价值,计算每个品种的平均瓶插天数;气温适应性:在试验品种生长过程中,观测记录每个品种对高温、低温的耐受情况;病虫害抗性:在试验品种生长过程中,观测记录每个品种的自然感病和受虫害侵扰情况以及感染后的轻重程度;其余7个观赏性状参照菊花DUS测试指南进行观测。株高、单枝重、花头以下20 cm内叶片数、花2级开放度时花径、花梗长度、瓶插观赏期在花2级开放度时进行测量。

1.4 统计与分析

使用Excel 2010软件对各性状测得的数据进行处理,参考曹茂林[26]的方法计算各评价因子的权重值,利用SPSS 24.0软件进行聚类分析。

1.4.1 评价模型构建 根据出口单头切花菊祭祀适宜品种评价因子间的相互关系和隶属关系,构建了出口单头切花菊3个层次的综合评价模型,包含目标层(Z)、约束层(C)和标准层(P),共15个评价因子(表2)。

1.4.2 判断矩阵及一致性检验 根据构建模型中各层次间的关系,以及同层次中各影响因子的相对重要性,参考专家意见,采用1~9比例标度法[27],对任意2个评价指标逐项进行比较,1、3、5、7和9代表一个因子对另一个因子的重要性分别为同样重要、稍微重要、明显重要、非常重要和绝对重要,2、4、6和8表示上述两个相邻判断的中间值,构造层次间和同一层次中相互比较的判断矩阵,如表3~表7所示。一致性检验结果表明,随机一致性比率CR值均小于0.1,说明构建的判断矩阵符合数学理论的要求,各评价因子的相互关系合理,均通过了一致性检验。

表3 Z组的判断矩阵及一致性检验结果

表4 C1组的判断矩阵及一致性检验结果

表5 C2组的判断矩阵及一致性检验结果

表6 C3组的判断矩阵及一致性检验结果

表7 C4组的判断矩阵及一致性检验结果

2 结果与分析

2.1 单头切花菊形态观赏指标统计及各因子评分标准的制定

由表8和图1可知,12个形态观赏指标的均值与中值接近,其中株高、单枝重、茎秆粗度的均值分别为74.53 cm、50.52 g和4.88 mm,株高最大值为116.77 cm,株高>100 cm的品种数占比为29.4%,单枝重>60 g的品种数占比为23.5%,茎秆粗度在4.0~5.5 mm的品种数最多;总侧芽数、花头以下20 cm内叶片数、叶柄着生角度的均值分别为25.0个、12.1片和55.4°,总侧芽数在20~25和30~35个范围的品种数最多,花头以下20 cm内叶片数在7~15片的品种数最多;花2级开放度时花径、花9级开放度时花径的均值分别为20.85、122.25 mm,花2级开放度时花径>20.00 mm的占比为70.6%,花9级开放度时花径>140.00 mm的占比为17.6%;舌瓣花数量均值为253.3瓣,其中200~250瓣的品种数最多;花梗长度、花头长度的均值分别为4.2、3.0 cm,花梗长度<4.0 cm的占比为41.18%,花头长度在2.5~3.5 cm的品种数占比为76.5%;瓶插观赏期的均值为19.2 d。除花头以下20 cm内叶片数、花梗长度外,其余10个形态观赏性状的频率均呈正态分布,其中株高、叶柄着生角度、舌瓣花数量右偏态分布明显,花头长度左偏态分布明显。根据上述性状的频率分布情况,参考生产实践及专家意见,将花头以下20 cm内叶片数>15、花梗长度<4.0 cm的定为3分,其余性状则根据各自分布情况,并参考其他单头切花菊的评分标准制定3分制的评分标准(表9)。

图1 供试单头切花菊品种的12个形态观赏性状的频率分布

表8 供试单头切花菊品种的形态观赏指标

表9 各因子的评分标准

2.2 各影响因子的权重值

由表10可知,花2级开放度时花径对出口单头切花菊品质性状影响最大,其权重为0.173,其次是株高,其权重为0.127,第三是花梗长度,其权重为0.116,花9级开放度时花径对出口单头切花菊品质性状影响位列第四,其权重值为0.095。单枝重、茎秆粗度、总侧芽数、花头以下20 cm内叶片数、叶柄着生角度、花色亮度、舌瓣花数量、花头长度、瓶插观赏期、气温适应性、病虫害抗性等因子对出口单头切花菊品质性状的影响相对较小。

表10 各层次权重值矩阵分析

2.3 单头切花菊品种综合评价

根据评分标准对17个单头切花菊品种进行逐一打分,并根据各影响因子相对于目标层的权重值计算出各个品种的综合得分(表11)。利用K-Means聚类分析法将17个单头切花菊品种划分为3个等级,代码1~3分别表示单头切花菊综合品质为优、良、差,各样本点综合品质得分的聚类中心分别为2.50、2.08和1.73。聚类分析结果表明:优等级品种有5个,占29.4%,综合性状优良,主要表现为花2级及9级开放度时的花径大、花枝高、花梗短、茎秆粗重、侧芽数少、花色亮、瓶插观赏期长、气温适应性与抗性佳;良等级品种有9个,占52.9%,综合性状较好,表现为花2级及9级开放度时的花径较大、花枝较高、花梗长度中等、花色较亮、茎秆较粗重;差等级品种有3个,占17.7%,综合性状一般,主要表现为花径小、植株较矮、花梗长、花色较暗、花枝轻。

表11 供试单头切花菊品种的综合得分及等级

3 结论与讨论

单头切花菊品种繁多,不同品种间的性状差异较大,根据供试材料和研究目的不同,应选取不同的形态指标进行综合评价。张亚琼等[28]对32个大花型秋菊品种的19个观赏性和适应性指标进行了观测统计,从观赏性状、抗逆性、栽培流程3个方面,筛选出7个既具有中国传统特色又适用规模化生产的盆栽菊花品种。张冬菊等[29]选出与切花菊生产相关的观赏特性、栽培特性和与病虫害抗性相关的15个性状,对40个单头切花菊品种进行了评价,从中筛选出20个引种较为成功且综合性状优良的品种。史峰霖[30]对32个彩色标准型切花菊品种开展了株形、叶、花、无性繁殖4个方面共17个性状的评价,筛选出优等级品种10个。

本研究在引种品种的观赏性的基础上综合考虑品种适应性及规模化生产的成本,将总侧芽数、气温适应性和病虫害抗性作为评价因子。出口切花菊是劳动密集型产业,栽培过程中抹芽需要大量人工,通过评价不同品种的侧芽发生特性,可筛选出少侧芽品种,从而减少用工,控制成本。品种的适应性决定了植株生长势、生产的难易和观赏品质,是切花菊生产企业极为关心的指标,在后期的研究中应将适应性转为定量分析,从而使评价结果准确、可靠。病虫害抗性不仅直接与切花菊出口标准相关,推广生产抗性强的品种也能有效降低农药施用量,从而达到绿色节本的目标。由于气候条件会直接影响菊花病虫害的发生情况,而本研究的观测时间较短,难以做出全面评价,后续可将蓟马、白锈病等主要病虫害的自然感病和受虫害侵扰情况纳入适应性评价指标中。同时,根据日本等国的切花菊检验标准,增加了花2级开放度时花径、花头以下20 cm内叶片数等评价因子,使评价结果更加符合出口市场的需求。根据不同的出口国家,应及时针对不同的出口检验标准调整相关观赏指标,使评价体系更加精准和实用。

本研究筛选出15项指标,可归纳为4个方面的作用因子,依次为整体株形因子、叶芽的性状因子、花的性状因子以及适应性与抗性因子。整体株形因子由株高、单枝重和茎秆粗度构成;叶芽的性状因子由总侧芽数、花头以下20 cm内叶片数和叶柄着生角度构成;花的性状因子由花色亮度、花2级开放度时花径、花9级开放度时花径、舌瓣花数量、花梗长度、花头长度和瓶插观赏期构成;适应性与抗性因子由气温适应性、病虫害抗性构成。运用层次分析法确定了花2级开放度时花径(0.173)、株高(0.127)、花梗长度(0.116)等权重值相对较高的指标,符合筛选出口单头切花菊祭祀适宜品种的要求。采用K-means聚类分析法将17个品种的得分划分为3个等级,最终筛选出5个综合性状优良的品种,分别为金扇、白扇、优香、黄玉、神马,评价结果与生产实际相符,体现了综合评价体系的有效性。综上,本研究构建的出口单头切花菊祭祀适宜品种综合评价体系对企业生产出口切花菊具有重要的指导价值,同时,该评价体系的建立也可为我国单头切花菊新品种的选育工作提供一定的借鉴和指导。

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