第37卷 专刊1

    2 0 0 1年 11 月

    林 业 科 学 SCIENTIA SILVAE SINICAE

    Vol137 , Sp11

    Nov. , 2 0 0 1

    肉桂多性状综合选优的研究

    梁一池 吴志庄 阮少宁

    (福建农林大学林学院 南平 353001)

    关键词: 肉桂 , 多性状 , 聚类分析

    收稿日期:2000201208。

    基金项目:福建省自然科学基金课题B9910020。

    STUDY ON COMPREHENSIVE SELECTION FOR MULTI- CHARACTERS

    IN CINNAMOMUM CASSIA PRESL

    Liang Yichi Wu Zhizhuang Ruan Shaoning

    ( Forestry College of Fujian Agriculture and Forestry University Nanping 353001)

    Abstract : Based on the investigation and analysis in 25 - year - old Cinnamomum cassia Presl ,the relative chief

    value was defined ,both the criteria and method of multi - characters selection was put forward. In the meanwhile ,plus tree was classified according to them. The selection results were analysed and discussed.

    Key words : Cinnamomum cassia Presl , Multi - characters ,Cluster analysis

    肉桂( Cinnamomum cassia Presl)属樟科 ,热带、南亚热带常绿乔木 ,是我国特有的著名经济树种之一 ,主要产品有桂皮和桂油 ,是名贵中药和天然香料 ,国内外需求量很大(张明发 ,1995) 。目前的原材料一

    部分利用日趋枯竭的天然资源 ,一部分是人工种植的肉桂林分。人工林大都没进行系统改良 ,种子随采

    随种 ,造成产品质量良莠不齐 ,严重影响桂品出口的销路。因此开展肉桂选优和良种选育 ,加快肉桂生

    产的良种化进程 ,提高肉桂产品在国际上的竞争力 ,成了当前发展肉桂生产的当务之急。

    肉桂人工林选优 ,在国内尚未见到其它方面的有关报道(刘永华 ,1996) 。其它药用经济树种如杜仲

    (李火根等 ,1994)用材树种如油松(陈伯望等 ,1992) 、马尾松(白根本等 ,1994)等已有许多报道。本文采

    用了主成分指数法进行肉桂多性状综合选优 ,取得了较好的效果。

    1 材料与方法

    本文所得的数据来自华安县金山林场人工肉桂林 20 hm2

    ,林龄为 25 a ,郁闭度 017。在林分中按表

    型及选优目标预选优树候选树。以候选树为圆心 ,在候选树周围用小样地法进行每木测量( 分别测1～

    30 株对比木) ,实测其胸径( D) 、树高( H) 和各株胸径处的树皮厚等3个数量性状 ,并对候选树和对比木

    的通直度、分叉度、冠幅、浓密度、病虫害、香味、香型、结实量、冻害等质量性状进行评分。同时随机测定

    50株肉桂的板桂、桂通、桂碎的鲜重产量 ,和干重产量(在阳光下 ,晒干至恒重) ,并建立胸径、树高、树皮

    厚等测树因子与板桂、桂通、桂碎产量的最佳数学拟合模型。

    根据优树候选树与对比木各性状比值变动系数变化情况 ,确定了肉桂的选优方法(吴志庄等 ,2000) 。

    以各优树与 n 株对比木各性状比值 ,运用正交变化等手法求出各性状之权重 ,进而制定评分标准

    及优树入选最低分数限。对性状的权重进行定量分析 ,并采用百分制制定新的评分标准 ,进行选优(梁

    一池等 ,2000) 。

    在观测数据矩阵 X 中 ,每项质量指标的得分值都是人为确定的 ,但各个因子得分值间的变化趋势

    则不受人为标准的影响 ,本文采用相关系数矩阵( R)来对 X 作第一步变换。

    先用( xij - ? xj)P σ i 对 X 进行标准化处理 ,得到无量纲的数据矩阵 X’ ( xij是第i 因子第j 次观测值 ,是

    xi 第i 因子样本平均值,σ i 是第 i 因子样本标准差) ,对相关系数矩阵 R 作正交变换使λ为 R 的第 n 个

    ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.特征值 , T为单位化的正交矩阵。

    R = X’ X’=

    r1 ,1 r1 ,2 …… r1 , n

    r2 ,1 r2 ,2 …… r2 , n…… …… …… ……

    rn ,1 rn ,2 …… rn , n

    ,T

    - 1

    RT =

    λ 1

    λ2……

    λ10

    ,T =

    t1 ,1 t1 ,2 …… t1 ,10

    t2 ,1 t2 ,2 …… t2 ,10… … … …

    t10 ,1 t10 ,2 … t10 ,10

    矩阵 T的每一列向量为各因子的综合向量 ,它可以反映出各因子对综合变量的贡献.矩阵 T 的行向量

    反映了同一因子在不同综合变量(坐标)上的分 ,即: yi = ti ,1 × λ1 + ti ,2 × λ2 + ……+ ti ,10 × λ 10 = ∑ 10

    j = 1

    t ij ,这

    样 , yi 值分别反映了10个因子单独对β的贡献量 ,所以 yiP∑ 10

    i = 1

    yi × 100就是第 Ⅰ 因子的权重。

    采用100分制 ,求得各因子的得分值 ,再划分等级制订评分标准。

    以各优树得分值 ,进行聚类分析 , 采用最短距离法(nearest neighbor)进行系统聚类(梁一池 ,1988 ;

    1992)评选优良类型。

    Ds ( p , q) = min{ djk | j ∈Gp , K ∈Gq | }

    式中 ,min{ djk | j ∈Gp , K∈Gq | }表示 Gp 和 Gq 中最临近的两个样本的距离。

    2 结果与分析

    表1 特征值及贡献率

    Tab. 1 Character value and their

    consecration ratio

    №

    特征值

    Character

    value

    百分率

    Percentage

    ( %)

    累计贡献率

    Contribution

    ratio ( %)

    1 41835 43195 43195

    2 11743 15184 59180

    3 11085 9186 69166

    4 01998 9107 78173

    5 01908 8125 86198

    6 01711 6146 93144

    7 01532 4184 98128

    8 01111 1101 99129

    9 01045 0141 99169

    10 01031 0128 99198

    11 01003 0102 100100

    选取10个与肉桂生长和药用性状:胸径、树高、冠幅、通

    直度、分杈度、树皮厚、结实量 ,板桂、桂通、桂皮数据 ,以各优

    树分别进行11株对比木均值比较 ,得各性状比值矩阵 ,运用

    正交变换 ,进行主成份分析 ,求出各性状之权重 ,进而制定评

    分标准及优树入选最低分数限 ......