出口單頭切花菊祭祀適宜品種綜合評價與篩選

王 豪，陸云峰，沈 波，趙 綺，金文良，袁冬明，王建軍*

（1.寧波市農業技術推廣總站，浙江 寧波 315012；2.寧波市鄞州區農業技術推廣站，浙江 寧波 315199；3.寧波芳華農業科技發展有限公司，浙江 寧波 315137）

0 引言

菊花（Chrysanthemum morifoliumRamat.）是世界四大切花之一，廣泛應用于裝飾設計領域，在亞洲花卉市場中占有重要地位。日本為亞洲市場的主要鮮切花消費國［1］，菊花年消費量在30億支左右，是我國切花菊出口的主要目標市場［2］。受日本文化及祭祖拜神習俗影響，單頭切花菊被廣泛用于祭祀，其品質、價格均高于其他用途的切花菊，因此，形成了巨大、穩定且具有高度特殊性的單頭切花菊消費市場［3-4］。

國內學者對切花菊的種質資源篩選與評價開展了許多研究，其目的與方法各不相同，開展篩選與評價較多的是多頭切花菊［5-8］，對單頭切花菊的研究較少，主要集中在觀賞性評價方面［9-11］。寧惠娟等［12］對40個大花型秋菊品種開展了觀賞性、開花周期、瓶插壽命和病蟲害抗性評價，從中選出5個適合做切花菊的品種；朱德寧等［13］對69個多花型園林小菊品種進行了生長特性、觀賞特性和適應性評價，篩選出12個性狀優良的品種；郭方其等［14］對48個多頭菊品種進行了觀賞和生育方面共16個農藝性狀的評價，最終篩選出23個優良品種。

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一種將定量因素與定性因素相結合，研究多因素問題的系統化、層次化的科學決策方法，能夠客觀、有效地反映各因素的影響效果［15-16］。K-means聚類分析法是一種迭代性聚類算法，其通過反復計算各個數據對象到聚類中心的距離和優化聚類中心的位置，實現對未知數據對象的分類［17］。這2種方法在花卉的綜合評價和植物品種的選育中均有廣泛的應用［18］，已在月季、百合、鐵線蓮等花卉綜合評價及利用方面取得較好的效果［19-21］。結合層次分析法和K-Means聚類分析法可有效實現切花菊的綜合評價和分級，并快速篩選出性狀佳的優良品種。

目前，我國出口日本的單頭切花菊品種較為單一，主栽品種多年未更新，在日本市場缺乏競爭力，迫切需要篩選一批綜合性狀好的單頭切花菊品種進行生產出口。出口祭祀用切花菊要在花未全開時進行采收，具備花色為黃色或白色、花枝高、葉片數量多、瓶插壽命長等特性，而針對出口祭祀用花標準且適宜產業化生產的品種評價及篩選尚未見報道。因此，構建一套針對出口單頭切花菊祭祀適宜品種的綜合評價體系非常必要?；诖?，本研究針對出口祭祀用切花菊需求和產業化生產要求，選擇了15個性狀作為評價因子，采用層次分析法和K-Means聚類分析法構建綜合評價模型，旨在篩選出適宜出口的祭祀用單頭切花菊品種，以期為出口切花菊企業的規?；a和品種選育提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料及試驗環境

2019年4月—2021年9月，從浙江海豐花卉有限公司、昆明虹之華園藝有限公司引進單頭白菊、黃菊等共計17個品種，其來源及特性詳見表1。供試品種定植于寧波芳華農業科技發展有限公司基地的連棟溫室大棚內，該基地位于寧波市鄞州區云龍鎮陳黃村（121.58°E, 29.73°N），海拔10 m，年平均氣溫16.2 ℃，年極端最高氣溫39.0 ℃，年極端最低氣溫-11.0 ℃，年均降水量1380 mm，年平均日照時間2000 h。土壤為水稻土，土壤容重為0.84，土壤pH值為5.71，水解性氮含量為234.0 mg/kg，有效磷含量為131.0 mg/kg，速效鉀含量為57.9 mg/kg?；赜羞B棟溫室大棚8 hm2，配備水肥一體化設備、遮黑布、補光燈等設施。

1.2 試驗方法

試驗采用完全隨機區組設計，種植畦長20 m、寬0.8 m，植株定植距離為10 cm×10 cm，每個小區種植30株整齊一致的植株。試驗期間采用電照補光栽培，每日于22:00~次日1:00進行補光，植株高度達到60 cm后停止補光。植株高度達到30 cm時拉網，及時抹除側芽和側蕾。統計總側芽數的試驗不做任何抹側芽處理，各品種30株。于盛花期觀察并記錄各品種性狀，每個品種隨機選取5株進行測定，結果取平均值。

1.3 性狀篩選與觀測

參考菊花DUS 測試指南［22］、日本鮮切花標準［23］、荷蘭菊花切花標準［24］及韓勇等［9］的綜合評價標準，征求專家、出口切花菊生產商意見，并綜合市場需求最終確定株高、單枝重、莖稈粗度、總側芽數、花頭以下20 cm內葉片數、葉柄著生角度、花色亮度、花2級開放度時花徑、花9級開放度時花徑、舌瓣花數量、花梗長度、花頭長度、瓶插觀賞期、氣溫適應性和病蟲害抗性等15個最重要的測試性狀指標。為減小誤差，所有性狀的測定均由同一人完成。

各指標的測定方法和標準為：花朵開放級別：花朵開放級別共劃分為11級，根據出口市場需求，2級時進行采收，9級為最佳觀賞級別，其中2級為萼片包裹花頭1/2，花瓣緊抱；9級為外3層花瓣舒展，整體花頭呈杯狀［25］；單枝重：在距根部10 cm處剪下花枝，測量枝重；總側芽數：統計地上部分主干上所有著生芽或已萌發成枝的節點數；花頭以下20 cm內葉片數：統計花序向下20 cm以內的總葉片數；花2級開放度時花徑：于花朵2級開放時測量花序直徑；花9級開放度時花徑：于花朵9級開放時測量花序直徑；瓶插觀賞期：剪下花枝放入清水瓶插，每2 d換1次清水，直到失去品質價值，計算每個品種的平均瓶插天數；氣溫適應性：在試驗品種生長過程中，觀測記錄每個品種對高溫、低溫的耐受情況；病蟲害抗性：在試驗品種生長過程中，觀測記錄每個品種的自然感病和受蟲害侵擾情況以及感染后的輕重程度；其余7個觀賞性狀參照菊花DUS測試指南進行觀測。株高、單枝重、花頭以下20 cm內葉片數、花2級開放度時花徑、花梗長度、瓶插觀賞期在花2級開放度時進行測量。

1.4 統計與分析

使用Excel 2010軟件對各性狀測得的數據進行處理，參考曹茂林［26］的方法計算各評價因子的權重值，利用SPSS 24.0軟件進行聚類分析。

1.4.1 評價模型構建 根據出口單頭切花菊祭祀適宜品種評價因子間的相互關系和隸屬關系，構建了出口單頭切花菊3個層次的綜合評價模型，包含目標層（Z）、約束層（C）和標準層（P），共15個評價因子（表2）。

1.4.2 判斷矩陣及一致性檢驗 根據構建模型中各層次間的關系，以及同層次中各影響因子的相對重要性，參考專家意見，采用1~9比例標度法［27］，對任意2個評價指標逐項進行比較，1、3、5、7和9代表一個因子對另一個因子的重要性分別為同樣重要、稍微重要、明顯重要、非常重要和絕對重要，2、4、6和8表示上述兩個相鄰判斷的中間值，構造層次間和同一層次中相互比較的判斷矩陣，如表3~表7所示。一致性檢驗結果表明，隨機一致性比率CR值均小于0.1，說明構建的判斷矩陣符合數學理論的要求，各評價因子的相互關系合理，均通過了一致性檢驗。

表3 Z組的判斷矩陣及一致性檢驗結果

表4 C1組的判斷矩陣及一致性檢驗結果

表5 C2組的判斷矩陣及一致性檢驗結果

表6 C3組的判斷矩陣及一致性檢驗結果

表7 C4組的判斷矩陣及一致性檢驗結果

2 結果與分析

2.1 單頭切花菊形態觀賞指標統計及各因子評分標準的制定

由表8和圖1可知，12個形態觀賞指標的均值與中值接近，其中株高、單枝重、莖稈粗度的均值分別為74.53 cm、50.52 g和4.88 mm，株高最大值為116.77 cm，株高＞100 cm的品種數占比為29.4%，單枝重＞60 g的品種數占比為23.5%，莖稈粗度在4.0~5.5 mm的品種數最多；總側芽數、花頭以下20 cm內葉片數、葉柄著生角度的均值分別為25.0個、12.1片和55.4°，總側芽數在20~25和30~35個范圍的品種數最多，花頭以下20 cm內葉片數在7~15片的品種數最多；花2級開放度時花徑、花9級開放度時花徑的均值分別為20.85、122.25 mm，花2級開放度時花徑＞20.00 mm的占比為70.6%，花9級開放度時花徑＞140.00 mm的占比為17.6%；舌瓣花數量均值為253.3瓣，其中200~250瓣的品種數最多；花梗長度、花頭長度的均值分別為4.2、3.0 cm，花梗長度＜4.0 cm的占比為41.18%，花頭長度在2.5~3.5 cm的品種數占比為76.5%；瓶插觀賞期的均值為19.2 d。除花頭以下20 cm內葉片數、花梗長度外，其余10個形態觀賞性狀的頻率均呈正態分布，其中株高、葉柄著生角度、舌瓣花數量右偏態分布明顯，花頭長度左偏態分布明顯。根據上述性狀的頻率分布情況，參考生產實踐及專家意見，將花頭以下20 cm內葉片數＞15、花梗長度＜4.0 cm的定為3分，其余性狀則根據各自分布情況，并參考其他單頭切花菊的評分標準制定3分制的評分標準（表9）。

圖1 供試單頭切花菊品種的12個形態觀賞性狀的頻率分布

表8 供試單頭切花菊品種的形態觀賞指標

表9 各因子的評分標準

2.2 各影響因子的權重值

由表10可知，花2級開放度時花徑對出口單頭切花菊品質性狀影響最大，其權重為0.173，其次是株高，其權重為0.127，第三是花梗長度，其權重為0.116，花9級開放度時花徑對出口單頭切花菊品質性狀影響位列第四，其權重值為0.095。單枝重、莖稈粗度、總側芽數、花頭以下20 cm內葉片數、葉柄著生角度、花色亮度、舌瓣花數量、花頭長度、瓶插觀賞期、氣溫適應性、病蟲害抗性等因子對出口單頭切花菊品質性狀的影響相對較小。

表10 各層次權重值矩陣分析

2.3 單頭切花菊品種綜合評價

根據評分標準對17個單頭切花菊品種進行逐一打分，并根據各影響因子相對于目標層的權重值計算出各個品種的綜合得分（表11）。利用K-Means聚類分析法將17個單頭切花菊品種劃分為3個等級，代碼1~3分別表示單頭切花菊綜合品質為優、良、差，各樣本點綜合品質得分的聚類中心分別為2.50、2.08和1.73。聚類分析結果表明：優等級品種有5個，占29.4%，綜合性狀優良，主要表現為花2級及9級開放度時的花徑大、花枝高、花梗短、莖稈粗重、側芽數少、花色亮、瓶插觀賞期長、氣溫適應性與抗性佳；良等級品種有9個，占52.9%，綜合性狀較好，表現為花2級及9級開放度時的花徑較大、花枝較高、花梗長度中等、花色較亮、莖稈較粗重；差等級品種有3個，占17.7%，綜合性狀一般，主要表現為花徑小、植株較矮、花梗長、花色較暗、花枝輕。

表11 供試單頭切花菊品種的綜合得分及等級

3 結論與討論

單頭切花菊品種繁多，不同品種間的性狀差異較大，根據供試材料和研究目的不同，應選取不同的形態指標進行綜合評價。張亞瓊等［28］對32個大花型秋菊品種的19個觀賞性和適應性指標進行了觀測統計，從觀賞性狀、抗逆性、栽培流程3個方面，篩選出7個既具有中國傳統特色又適用規?；a的盆栽菊花品種。張冬菊等［29］選出與切花菊生產相關的觀賞特性、栽培特性和與病蟲害抗性相關的15個性狀，對40個單頭切花菊品種進行了評價，從中篩選出20個引種較為成功且綜合性狀優良的品種。史峰霖［30］對32個彩色標準型切花菊品種開展了株形、葉、花、無性繁殖4個方面共17個性狀的評價，篩選出優等級品種10個。

本研究在引種品種的觀賞性的基礎上綜合考慮品種適應性及規?；a的成本，將總側芽數、氣溫適應性和病蟲害抗性作為評價因子。出口切花菊是勞動密集型產業，栽培過程中抹芽需要大量人工，通過評價不同品種的側芽發生特性，可篩選出少側芽品種，從而減少用工，控制成本。品種的適應性決定了植株生長勢、生產的難易和觀賞品質，是切花菊生產企業極為關心的指標，在后期的研究中應將適應性轉為定量分析，從而使評價結果準確、可靠。病蟲害抗性不僅直接與切花菊出口標準相關，推廣生產抗性強的品種也能有效降低農藥施用量，從而達到綠色節本的目標。由于氣候條件會直接影響菊花病蟲害的發生情況，而本研究的觀測時間較短，難以做出全面評價，后續可將薊馬、白銹病等主要病蟲害的自然感病和受蟲害侵擾情況納入適應性評價指標中。同時，根據日本等國的切花菊檢驗標準，增加了花2級開放度時花徑、花頭以下20 cm內葉片數等評價因子，使評價結果更加符合出口市場的需求。根據不同的出口國家，應及時針對不同的出口檢驗標準調整相關觀賞指標，使評價體系更加精準和實用。

本研究篩選出15項指標，可歸納為4個方面的作用因子，依次為整體株形因子、葉芽的性狀因子、花的性狀因子以及適應性與抗性因子。整體株形因子由株高、單枝重和莖稈粗度構成；葉芽的性狀因子由總側芽數、花頭以下20 cm內葉片數和葉柄著生角度構成；花的性狀因子由花色亮度、花2級開放度時花徑、花9級開放度時花徑、舌瓣花數量、花梗長度、花頭長度和瓶插觀賞期構成；適應性與抗性因子由氣溫適應性、病蟲害抗性構成。運用層次分析法確定了花2級開放度時花徑（0.173）、株高（0.127）、花梗長度（0.116）等權重值相對較高的指標，符合篩選出口單頭切花菊祭祀適宜品種的要求。采用K-means聚類分析法將17個品種的得分劃分為3個等級，最終篩選出5個綜合性狀優良的品種，分別為金扇、白扇、優香、黃玉、神馬，評價結果與生產實際相符，體現了綜合評價體系的有效性。綜上，本研究構建的出口單頭切花菊祭祀適宜品種綜合評價體系對企業生產出口切花菊具有重要的指導價值，同時，該評價體系的建立也可為我國單頭切花菊新品種的選育工作提供一定的借鑒和指導。