謝文輝 趙文武 趙麗麗 王雷挺 陳超

摘 要：飼草種質(zhì)資源的遺傳多樣性是飼草產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容和新品種改良的基礎(chǔ)。我國(guó)草業(yè)育種研究起步較晚，且現(xiàn)有飼草種質(zhì)資源相對(duì)匱乏，遺傳背景單一，親緣關(guān)系較近，是制約我國(guó)草業(yè)種質(zhì)改良與創(chuàng)新的主要因素。該文介紹了葛藤植物的種類及種質(zhì)資源收集保存情況，對(duì)當(dāng)前植物種質(zhì)資源鑒定評(píng)價(jià)及篩選的研究方法進(jìn)行了綜述，對(duì)比分析了目前學(xué)術(shù)界常用的幾種評(píng)價(jià)篩選方法，并對(duì)未來如何提高鑒定評(píng)價(jià)效率等提出了幾點(diǎn)建議。

關(guān)鍵詞：葛藤;種質(zhì)資源;評(píng)價(jià);篩選

中圖分類號(hào) S567.239 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2021）06-0085-05

Evaluation and Selection Techniques of Excellent Pueraria Lobata （wild.） Ohwi Germplasm Resources

XIE Wenhui et al.

（College of Animal Science， Guizhou University， Guizhou 550000， China）

Abstract： The genetic diversity of forage grass germplasm resources is an important part of the sustainable development of the forage grass industry and the basis for the improvement of new varieties. The research of forage breeding in my country started late， and the existing forage germplasm resources are relatively scarce，the genetic background is single， and the genetic relationship is relatively close，which are the main factors restricting the improvement and innovation of forage germplasm in my country. This research briefly introduces the types of Pueraria lobata plants and the collection and preservation of germplasm resources， reviews the current research methods of plant germplasm resources identification， evaluation and selection， and introduces several evaluations and selections commonly used in academia. And put forward a few suggestions on how to improve the efficiency of identification and evaluation in the future.

Key words： Pueraria lobata; Germplasm resources; Evaluation; Screening

葛藤[Pueraria lobata （Willd.） Ohwi]，又名野葛、葛條，屬豆科蝶形花亞科葛藤屬，為多年生落葉藤本植物。葛藤喜溫暖、潮濕的環(huán)境，主要分布于溫帶和亞熱帶地區(qū)，多生于草坡、路邊或疏林中，在我國(guó)，除新疆、西藏及青海外，其余地區(qū)均有分布[1]。目前，眾多學(xué)者認(rèn)為葛藤在中國(guó)有15個(gè)種和1個(gè)變種[2]，也有研究者認(rèn)為國(guó)內(nèi)有約18個(gè)種[3]。據(jù)最新調(diào)查，貴州省現(xiàn)有葛藤10個(gè)種。

葛藤一般是指葛的地上部分，包括莖、葉、花和果，地下部分常稱葛根。葛藤莖葉密、長(zhǎng)有褐色的毛茸，莖可達(dá)10m以上，莖葉纖維發(fā)達(dá)而堅(jiān)韌，生長(zhǎng)適應(yīng)性強(qiáng)，耐干旱、瘠薄，是常見的優(yōu)良覆被植物[4]。葛藤具有食用、藥用、保健及美容、飼用、觀賞、綠化、生態(tài)維護(hù)等眾多功能，具有很高的綜合利用價(jià)值，可以產(chǎn)生良好的社會(huì)效益和生態(tài)效益[5]。

1 種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選的重要意義

種質(zhì)資源也稱為遺傳資源，是具有實(shí)際和潛在價(jià)值的遺傳材料[6]，包括栽培種、野生種、瀕危稀有物種的繁殖材料，以及利用上述繁殖材料來人工創(chuàng)造的各種遺傳材料。種質(zhì)資源是品種培育和生物學(xué)研究的重要物質(zhì)基礎(chǔ)[7]，飼草行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展離不開優(yōu)良種質(zhì)資源的選擇和培育。通過對(duì)種質(zhì)資源進(jìn)行鑒定和篩選，可以選擇出優(yōu)良的親本材料，有目的性地改良飼用、藥用、觀賞及水土保持型葛藤，為逐步開發(fā)利用葛藤種質(zhì)資源，促進(jìn)和保障我國(guó)葛藤的繁育和生產(chǎn)提供保障[8]。

我國(guó)葛藤種質(zhì)資源分布較廣，主要集中在貴州地區(qū)，有必要結(jié)合葛藤不同種質(zhì)資源種類、分布及綜合開發(fā)利用情況，對(duì)葛藤資源進(jìn)行初步的評(píng)價(jià)與篩選。為此，本文對(duì)比分析了近年來應(yīng)用廣、效果佳的種質(zhì)資源評(píng)價(jià)方法，為從葛藤抗旱、耐熱、耐土壤瘠薄、牧草高產(chǎn)和優(yōu)質(zhì)等方面綜合評(píng)價(jià)提供有效的借鑒方法，為進(jìn)一步篩選產(chǎn)量高、品質(zhì)優(yōu)、適合不同地區(qū)栽培的優(yōu)質(zhì)葛藤種質(zhì)材料提供技術(shù)支持。

2 常見植物種質(zhì)資源的評(píng)價(jià)篩選技術(shù)

2.1 層次分析法 層次分析法（Analytical Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP）是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T. L. Saaty于20世紀(jì)70年代初提出的一種定性與定量相結(jié)合的分析方法[9]。該方法可以將復(fù)雜問題按照指標(biāo)之間的隸屬關(guān)系進(jìn)行層層分析，消除分析過程中產(chǎn)生的不確定性和盲目性，結(jié)構(gòu)清晰，系統(tǒng)性強(qiáng)，能有效提高分析的準(zhǔn)確性和合理性，指導(dǎo)人們進(jìn)行科學(xué)決策。有學(xué)者將層次分析法應(yīng)用于三葉崖爬藤[10]的種質(zhì)資源評(píng)價(jià)鑒定中，篩選出了14個(gè)在生長(zhǎng)、抗性等方面有一定的優(yōu)越性的種質(zhì)，為三葉崖爬藤的育種工作提供了優(yōu)良遺傳基因。王曉斌等[11]將該方法應(yīng)用于引進(jìn)馬鈴薯的種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選，篩選出幾種優(yōu)良的馬鈴薯種質(zhì)。李慧敏等[12]以濕地植物化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷的去除率作為水處理效果評(píng)價(jià)指標(biāo)，甲烷與一氧化二氮排放量作為溫室氣體排放情況評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用層次分析法構(gòu)建了濕地植物評(píng)價(jià)和篩選模型，對(duì)菖蒲、美人蕉、水和風(fēng)車草等4種濕地植物進(jìn)行了評(píng)價(jià)和篩選。

本文利用層次分析法建立了一套有效的種質(zhì)資源的綜合評(píng)價(jià)體系，對(duì)葛藤種質(zhì)資源的主要農(nóng)藝性狀和品質(zhì)性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為今后葛藤種質(zhì)資源的評(píng)價(jià)提供理論和技術(shù)支持，也在加快葛藤的育種過程起到非常重要的作用?；趯哟畏治龇▽?duì)葛藤種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選的技術(shù)路線如圖1所示。

利用層次分析法對(duì)種質(zhì)資源進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，首先應(yīng)通過咨詢專家，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)建立一套準(zhǔn)確的評(píng)分方法。常見的評(píng)分方法為建立5級(jí)評(píng)分制對(duì)種質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行量化分級(jí)，為每一個(gè)指標(biāo)確定相應(yīng)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)[13]（見表1）。

其次，根據(jù)層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造判斷矩陣，利用MATLAB軟件計(jì)算得到每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。再經(jīng)過一致性檢驗(yàn)篩選出品質(zhì)指標(biāo)，生長(zhǎng)指標(biāo)和環(huán)境適應(yīng)性3個(gè)重要指標(biāo)，并得出影響最終目標(biāo)選擇的主要因素[14]。

再次，在種質(zhì)篩選中，根據(jù)調(diào)查結(jié)果，利用比較評(píng)價(jià)指標(biāo)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)方法，得出每種參選種質(zhì)的各項(xiàng)指標(biāo)得分，計(jì)算得到綜合評(píng)價(jià)值，對(duì)各種質(zhì)進(jìn)行排序，并根據(jù)計(jì)算得出一定的最小權(quán)重值，選擇高于該值的種質(zhì)作為優(yōu)良種質(zhì)。在實(shí)踐中，研究者常利用GGE模型結(jié)合層次分析法來對(duì)目標(biāo)種質(zhì)資源進(jìn)行種質(zhì)評(píng)價(jià)與篩選，可以有效減小試驗(yàn)過程產(chǎn)生的誤差，得到更加精準(zhǔn)的結(jié)果[15]。

層次分析法結(jié)合定性和定量的方法，運(yùn)用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)分析計(jì)算，克服了綜合評(píng)價(jià)與分析過程中的不確定因素，為綜合評(píng)價(jià)與分析過程提供了一個(gè)較準(zhǔn)確、合理、有效的分析結(jié)果。但其應(yīng)用于植物種質(zhì)資源的評(píng)價(jià)和篩選實(shí)踐中，會(huì)因研究者考慮的因素不全面，導(dǎo)致最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不完善，且存在判斷過程中會(huì)存在主觀偏見等問題。因此，在設(shè)定各個(gè)級(jí)別的影響因素之間的判斷比例時(shí)，應(yīng)廣泛咨詢專家，以求盡可能地實(shí)現(xiàn)客觀評(píng)價(jià)。

2.2 方差分析法 方差分析（Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱ANOVA），又被稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是英國(guó)統(tǒng)計(jì)與遺傳學(xué)家R.A.Fisher于20世紀(jì)50年代提出的一種統(tǒng)計(jì)方法，常用于2個(gè)及2個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)[16]。它從觀測(cè)變量的方差入手，研究確定許多控制變量中哪些是對(duì)觀察變量有顯著性影響的變量[17]。方差分析法具體運(yùn)用在不同品種葛藤評(píng)價(jià)篩選中時(shí)，通過比較不同品種葛藤幼苗發(fā)芽指數(shù)、活力指數(shù)以及不同品種植株的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)參數(shù)、抗病、早熟、抗倒、抗寒、耐旱等多因素是否存在顯著差異。常見的方差分析法有單因素分析法、雙因素分析法及多因素分析法，其中單因素及雙因素是最常見、運(yùn)用最廣泛的方法。如對(duì)不同品種葛藤產(chǎn)量的單因素方差分析主要步驟為：選取中國(guó)貴州常見的黃毛萼葛（P. calycina Franch），食用葛藤（P. edulis Pamp），麗花葛藤（P. elegans Wang et Tang），野葛藤[P. thlenbergiana（S.et.Z.）]，峨嵋葛藤（P. omeiensis Tang et Wang），三裂葉葛藤[P. phascoloides（Roxb）]，斯氏葛藤（P. stracheyi Baker），越南葛藤（P. tonkinensis Gagnep）。分別對(duì)其編號(hào)為a、b、c、d、e、f、g、h。設(shè)定其各個(gè)品種產(chǎn)量為A、B、C、D、E、F、G、H。編制產(chǎn)量比較表，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算：

（1）分解自由度

df總=nk-1

df處=n-1

df區(qū)=k-1

df誤=df總-df處-df區(qū)

（2）分解平方和

C=T2/nk

SS總=Σx2-C

SS處=ΣTi2/k-C

SS區(qū)=ΣTj2/n-C

SS誤=SS總-SS處-SS區(qū)

（3）求均方值

MS處=SS處/df處

MS區(qū)=SS處/df處

MS誤=SS誤/df誤

（4）F測(cè)驗(yàn)：若設(shè)定α=0.01，查F表，得到F0.05;F0.01;F0.05;F0.01;將查表值填入表。F處>F0.01，則處理均方差異極顯著。F區(qū)

盡管方差分析是目前我國(guó)種質(zhì)資源評(píng)價(jià)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析中一種最主要的分析方法，但其存在的缺點(diǎn)也是顯而易見的，通過其計(jì)算出的數(shù)據(jù)精度相對(duì)其他模型較低[18]。

2.3 主成分分析法 主成分分析（Principal Component Analysis，簡(jiǎn)稱PCA），嘗試將原始的大量相關(guān)性指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，被稱為降維數(shù)學(xué)變換方法[19]。通過降維，將多個(gè)農(nóng)藝品質(zhì)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一定的幾個(gè)綜合指標(biāo)（即主成分），其中每個(gè)主成分都可以反映出原始變量的大部分信息，并且所包含的信息不會(huì)重復(fù)[20]。

在實(shí)際研究中，通常使用Bartlett球形度檢驗(yàn)來確定顯著性水平，以確定是否可以進(jìn)行主成分分析[21]。在對(duì)某一植物品質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，一般將該植物某幾個(gè)批次品種測(cè)定的各種指標(biāo)歸類和簡(jiǎn)化，再利用SPASS軟件對(duì)所得指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到主成分特征及貢獻(xiàn)率。選擇主成分累積貢獻(xiàn)率較大幾個(gè)數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)得到保留原始數(shù)據(jù)信息較多的幾個(gè)指標(biāo)，再選取排在前列能夠較好地解釋原有變量所包含的信息的幾個(gè)主成分。將排在前列的主成分特征值來代替評(píng)價(jià)原有品種品質(zhì)的全部指標(biāo)。最終通過計(jì)算得到選定的特征絕對(duì)值較大的某幾個(gè)指標(biāo)，并將其作為評(píng)價(jià)植物品質(zhì)的主要指標(biāo)。最后通過SPASS 21.0軟件處理得到綜合得分高的植物樣品，即為評(píng)價(jià)篩選結(jié)果[22]。

魏臻武等[23]以來自北美、歐洲、澳洲和我國(guó)的84個(gè)苜蓿種質(zhì)為材料，采用主成分分析對(duì)苜蓿生長(zhǎng)特性和產(chǎn)草量相關(guān)性狀進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，得到苜蓿生長(zhǎng)特性和產(chǎn)草量之間的關(guān)系。在牧草品種評(píng)價(jià)篩選中運(yùn)用主成分分析時(shí)，通常以不同品種或不同種質(zhì)資源作為研究材料，對(duì)各品種或種質(zhì)進(jìn)行植物學(xué)形態(tài)特征鑒定和葉片品質(zhì)檢測(cè)。常見葛藤的形態(tài)學(xué)特征和葉片品質(zhì)參數(shù)見表2。

將以上每個(gè)葛藤品種的形態(tài)特征和莖葉品質(zhì)參數(shù)采用Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，品質(zhì)數(shù)據(jù)用“平均值±標(biāo)準(zhǔn)差”表示，利用SPSS19.0的Duncan多重比較方法在P<0.05或P<0.01水平下對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行差異顯著性分析，利用皮遜爾相關(guān)性分析進(jìn)行指標(biāo)篩選，以及使用Z-score描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)篩選的品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，最后通過SPSS19.0即可直接得到結(jié)果[24]。

主成分分析法可以全面深入、細(xì)致、直觀地呈現(xiàn)出每個(gè)種質(zhì)的所有信息，克服了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的單一性、片面性和主觀性等缺點(diǎn)，是植物種質(zhì)資源評(píng)價(jià)中高效而新型的分析方法。但主成分分析也因計(jì)算過程中未考慮旋轉(zhuǎn)前后坐標(biāo)權(quán)重的變化，此存在內(nèi)在的矛盾，而這種矛盾引起的誤差通常很容易被忽略，從而影響了模型的準(zhǔn)確性。因此，許多研究人員建議將主成分分析作為作物評(píng)價(jià)篩選研究的中間步驟。

2.4 隸屬函數(shù)分析法 隸屬函數(shù)（Subordinate function）法基于模糊數(shù)學(xué)原理，利用隸屬函數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[25]。一般步驟如下：首先利用隸屬度函數(shù)給出閉區(qū)間（0，1）內(nèi)各指標(biāo)的對(duì)應(yīng)值，稱之為“單因素隸屬度”，對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行單一評(píng)價(jià)。然后對(duì)每個(gè)單因素隸屬度進(jìn)行加權(quán)算術(shù)平均，計(jì)算出綜合隸屬度，得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值。越接近0，表明該品種抗逆性較差;越接近1，表明該品種抗逆性較強(qiáng)[26]。模糊隸屬函數(shù)法通過計(jì)算測(cè)定指標(biāo)加權(quán)平均值來全面系統(tǒng)的反映評(píng)價(jià)指標(biāo)，廣泛應(yīng)用于植物抗逆性評(píng)價(jià)[27]。目前，在飼草品種評(píng)價(jià)篩選中，該方法常用來比較不同品種或種質(zhì)的耐鹽耐堿性、抗旱性、抗寒性等生理指標(biāo)。常見不同葛藤品種抗逆性的生理指標(biāo)如表3所示。

不同抗逆系數(shù)：

K=脅迫處理測(cè)定值/對(duì)照測(cè)定值[28]。

隸屬函數(shù)值：

R（Xij）=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin） （1）

R（Xij）=1--（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin） （2）

式中，Xij為i品種j指標(biāo)的抗逆系數(shù);Xmin、Xmax為j指標(biāo)中所有參試材料的最小值和最大值;R（Xij）為i品種j指標(biāo)的隸屬函數(shù)值。如果某一指標(biāo)與抗逆程度為負(fù)相關(guān)，則用反隸屬函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，即公式（2）[29]。

將各品種所有指標(biāo)的隸屬函數(shù)值進(jìn)行累加，求其平均數(shù)得各品種的隸屬函數(shù)值R。R值越大，表示抗逆性越強(qiáng)[30]。

3 結(jié)論與展望

本文介紹了葛藤種質(zhì)資源綜合評(píng)價(jià)方法，為牧草的綜合評(píng)價(jià)提供了多種可行的評(píng)價(jià)方法。野生飼用葛藤資源豐富，在我國(guó)分布較廣泛，具有較高的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)價(jià)值。今后應(yīng)加大對(duì)已發(fā)現(xiàn)的不同葛藤種質(zhì)資源的綜合評(píng)價(jià)分析力度，充分利用好野生飼用葛藤資源，從而更好地為我國(guó)生態(tài)草地畜牧業(yè)服務(wù)。

本文介紹的4種國(guó)內(nèi)研究者所通用的植物種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選方法均可以運(yùn)用于不同葛藤種質(zhì)資源的評(píng)價(jià)篩選中，通過對(duì)葛藤農(nóng)藝性狀和營(yíng)養(yǎng)成分進(jìn)行綜合評(píng)定，如評(píng)價(jià)葛藤的飼用價(jià)值時(shí)，可采用在方差分析基礎(chǔ)上的層次分析法來綜合評(píng)價(jià)莖長(zhǎng)、莖粗、鮮草產(chǎn)量、干草產(chǎn)量等指標(biāo)，篩選出適合作為優(yōu)良飼草的飼用葛藤資源。種質(zhì)篩選評(píng)價(jià)方法對(duì)葛藤而言最為適用，誤差也較小。

在今后的研究中，應(yīng)依據(jù)種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選標(biāo)準(zhǔn)利用更多的數(shù)學(xué)模型，借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)研究與數(shù)學(xué)的緊密結(jié)合，探索出更多更精準(zhǔn)的植物種質(zhì)資源評(píng)價(jià)篩選體系。

參考文獻(xiàn)

[1]吳榮華，吳鳳蓮，莘海亮，等.野葛的飼用價(jià)值和栽培技術(shù)[J].中國(guó)林副特產(chǎn)，2017（05）：51-53.

[2]張川黔，顧明.貴州極有開發(fā)潛力的飼用植物——葛藤[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，1998（04）：3-5.

[3]陳鑫珠，劉遠(yuǎn)，張曉佩，等.葛藤的研究與利用[J].當(dāng)代畜禽養(yǎng)殖業(yè)，2014（09）：8-9.

[4]袁秀芬.葛藤一身都是寶[J].養(yǎng)生月刊，2020，41（09）：810-812.

[5]易顯菊，丘金花，龐天德，等.優(yōu)質(zhì)豆科牧草葛藤高產(chǎn)特征特性與栽培利用[J].上海畜牧獸醫(yī)通訊，2019（04）：50-51.

[6]趙來喜.優(yōu)異牧草種質(zhì)資源收集、評(píng)價(jià)利用的潛力及對(duì)策[J].中國(guó)草地學(xué)報(bào)，2009，31（04）：13-19.

[7]章秋平，劉威生.杏種質(zhì)資源收集、評(píng)價(jià)與創(chuàng)新利用進(jìn)展[J].園藝學(xué)報(bào)，2018，45（09）：1642-1660.

[8]譚景晨，趙麗麗，張淑煒，等.干旱脅迫對(duì)葛藤種苗生理特性的影響[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2020，40（22）：17-20.

[9]孟林.層次分析法在草地資源評(píng)價(jià)中應(yīng)用的研究[J].草業(yè)科學(xué)，1998（06）：3-5.

[10]楊華，宋緒忠，陳磊.運(yùn)用層次分析法對(duì)三葉崖爬藤種質(zhì)評(píng)價(jià)與選擇的研究[J].安徽林業(yè)科技，2010（02）：11-13.

[11]王曉斌.引進(jìn)馬鈴薯種質(zhì)資源的綜合評(píng)價(jià)[D].蘭州：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

[12]李慧敏，豐遠(yuǎn)平，黃德英，等.基于層次分析法和群決策的濕地植物評(píng)價(jià)篩選[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2019，42（11）：232-236.

[13]李素華，韓浩章，蔣亞華，等.基于層次分析法的景天科多肉植物品種評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與應(yīng)用[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，49（08）：101-108.

[14]廖美蘭，龍定建，杜鈴，等.層次分析法在攀援植物綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].廣西林業(yè)科學(xué)，2016，45（04）：447-451.

[15]許乃銀.基于GGE模型的棉花品種生態(tài)區(qū)劃分與試驗(yàn)環(huán)境評(píng)價(jià)[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012.

[16]張賢珍.電子計(jì)算機(jī)在種質(zhì)資源研究中的應(yīng)用（三）[J].作物品種資源，1984（01）：43-47.

[17]陸作楣，馬澤仁.作物品種試驗(yàn)的方差分析[J].種子世界，1989（10）：9-11.

[18]吳明月，吳超.方差分析方法在短期氣候預(yù)測(cè)中的應(yīng)用;proceedings of the 第28屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)，中國(guó)福建廈門，F(xiàn)，2011 [C].

[19]劉建新，李清超，王錦，等.主成分分析在玉米區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)科技通訊，2015（11）：42-45.

[20]袁輝，王建玲，遠(yuǎn)輝.基于主成分分析和聚類分析對(duì)新疆紅棗的品質(zhì)評(píng)價(jià)[J].食品工業(yè)，2020，41（09）：305-309.

[21]張群遠(yuǎn)，孔繁玲.作物品種區(qū)域試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析模型的比較[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2002（04）：365-371.

[22]杜晶，趙黎明.主成分分析應(yīng)用于綜合評(píng)價(jià)的局限性[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007（06）：125-130.

[23]魏臻武，符昕，曹致中，等.苜蓿生長(zhǎng)特性和產(chǎn)草量關(guān)系的研究[J].草業(yè)學(xué)報(bào)，2007（04）：1-8.

[24]高海娟，劉澤東，孫蕊，等.不同品種冰草農(nóng)藝性狀變異程度及對(duì)干草產(chǎn)量的主成分分析[J].黑龍江畜牧獸醫(yī)，2020（20）：101-105.

[25]張自強(qiáng)，白晨，張惠忠，等.基于隸屬函數(shù)法的甜菜種質(zhì)資源耐鹽性分析[J].中國(guó)糖料，2019，41（04）：54-57.

[26]王志泰，馬瑞，馬彥軍，等.利用隸屬函數(shù)法分析胡枝子抗旱性[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2013，27（09）：119-123.

[27]杜培兵，張永福，白小東，等.主成分分析和隸屬函數(shù)法對(duì)馬鈴薯品種抗旱性的評(píng)價(jià)[J].種子，2019，38（08）：120-126.

[28]田藝心，曹鵬鵬，高鳳菊.基于主成分、隸屬函數(shù)和聚類分析的大豆耐鹽性綜合評(píng)價(jià)[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，52（04）：16-22.

[29]張靜，楊旭東，郭麗君，等.利用隸屬函數(shù)法分析葛根種質(zhì)資源品質(zhì)的研究[J].中藥材，2017，40（06）：1314-1317.

[30]翟新秘，秦利軍，項(xiàng)陽(yáng)，等.隸屬函數(shù)分析法對(duì)25份貴州玉米種質(zhì)抗旱性評(píng)價(jià)研究[J].種子，2018，37（09）：51-55.

（責(zé)編：張宏民）