江西省广丰区铜钹山国家森林公园二乔玉兰品种分类研究

杨清福1邱克2徐文元1林昌勇1

2.上饶市林业生态保护中心  江西上饶  334000

摘 要：以10个二乔玉兰栽培品种为分类运算单位（OUT）,选取7个枝叶形态性状和10个花的形态性状进行聚类分析和主成分分析，结果表明：数量性状基本可以反映二乔玉兰品种间的亲缘关系，但与传统分类方法有一定的差距，Q型聚类分析能比较理想地将供试品种在Lq1（D=20.87）水平上分为2个类群,在Lq2（D=13.87）水平上分为3个类群，和在Lq3（D=9.12）水平上分为4个类群。R型聚类17个性状被分为几个主要的类群，性状间关系除几个独立性状外关系密切。主成分分析显示：17个性状可综合为5个主成分，其累计贡献率达88.255%，进而选出了影响力比较大的一些性状。

关键词：二乔玉兰；数量分类；聚类分析；主成分分析

1  前言

二乔玉兰（Magnolia soulangeana Soul）为木兰科（Magnoliaceae）木兰属（Magnolia），是玉兰属中第一个由玉兰和紫玉兰通过人工杂交育成的杂交种，为一种小乔木，观赏价值很高，是城市绿化的极好花木。广泛用于公园、绿地和庭园等孤植观赏。树皮，叶、花均可提取芳香浸膏。约90种，分布于北美至南美的委内瑞拉东南部和亚洲的热带及温带地区，中国约有30种，广布于南北各省，大部为很美丽的观赏树。为了利于二乔玉兰更好的开发利用，常对二乔玉兰进行分类研究。但传统的形态分类往往进行定性描述，缺乏定量分析，带有一定的主观色彩，在系统划分和某些种类的归属上长期存在分歧，影响了二乔玉兰植物的开发利用。传统的形态研究与计算机技术结合，形成了数量分类学。

数量分类是应用数学方法和电子计算机来研究生物分类问题的边缘学科，又称数值分类学。形态学分类是其它分类方法的基础，数量分类学把数学的方法和计算机技术引入到植物分类学研究中，从而使植物分类学的研究从定性的、描述性的水平引向精确的、定量的水平。大量的实践已经证明，数量分类方法能够对大盘生物学性状进行比较全面的综合分析，摆脱了传统分类的主观性，能够得出比较正确的分类结果。为了客观反映植物类群间的亲缘关系，目前常用数量分类方法，通过采用尽可能多的性状，等权处理，将所有的性状信息，浓缩为分类运算单位(OTUs, Operational Taxonomic Units)间的相似性系数，形成相似性系数矩阵，然后进行聚类分析。这是一种客观的、量化的、直观的探讨植物类群间亲缘关系的现代方法。现在，数量分类学已经成功的应用于百合、蔷薇、梅花、桂花、兰花、荷花、桃花和芍药等花卉的品种分类。

迄今为止，对二乔玉兰系统的数量分类学研究报道还相对较少。研究的目的是在对各种二乔玉兰的形态学性状进行数量统计分析的基础上，为二乔玉兰组间和种间的分类学处理提供数量分类学依据。

2  研究地概况

铜钹山国家森林公园位于江西省广丰区境内、武夷山脉东段。总面积19500公顷。广丰区位于武夷山脉东北部，其东部为仙霞岭西延支脉，南部为武夷山北延余脉。地形以中低山、丘陵、山间谷地、山间平畈为主。铜钹山海拔1534.6米，为全县最高峰。 因其独特的旖旎风光、悠久的人文景观和天然的绿色宝藏，2002年被确定为国家森林公园。铜钹山气侯湿润温和，属亚热带季风区，雨量充沛，四季分明，春秋季短，冬夏季长。年平均气温 17℃-17.7℃，极端最高气温40.9℃，极端最低气温-15.2℃。年降雨量1600-1700mm，降水日为147-157d，年平均暴雨日5.6d，年平均相对湿度为78.5%。年日照时间1723-1820h，日照率为40%。年平均风速2.3m/s。年无霜期，冬季多偏北风，夏季多偏南风。

3  材料与方法

3.1  材料来源

以分布在铜钹山国家森林公园内的十种二乔玉兰植物共计10个样株作为运算单位。如表1。

表1  材料种名和来源

编号	品种名称 Species	样本来源 Source
1	圆瓣二乔玉兰  ‘Yuan Ban’	公园西部
2	红基二乔玉兰  ‘Hong Ji’	公园东部
3	卷瓣二乔玉兰  ‘Juan Ban’	公园东部
4	红基阔瓣二乔玉兰 ‘Hong Ji Kuo Ban ‘	公园中东部
5	白花二乔玉兰  ‘Bai Hua’	公园中东部
6	红脉二乔玉兰 ‘Hong Mai’	公园中东部
7	绿花二乔玉兰  ‘Lv Hua’	公园中东部
8	白花阔瓣二乔玉兰  ‘Bai Hua Kuo Ban’	公园中东部
9	淡粉二乔玉兰  ‘Dan Fen’	公园东部
10	红花二乔玉兰  ‘Hong Hua’	公园中东部

3.2  测试项目

F1：枝节个数；F2：枝最长节长度（cm）；F3：枝最短节长度（cm）；F4：叶长(cm)；F5：叶宽(cm)；F6：叶柄长度(cm)；F7：花径长度（cm）；F8：花被基部斑块颜色；F9：雄蕊颜色；F10：最外层花被花斑长（比例）；F11：最外层花被花斑宽度(cm)；F12：外层花被宽(cm)；F13：外层花被长(cm)；F14：中层花被宽(cm)；F15：中层花被长(cm)；F16：内层花被宽(cm)；F17：内层花被长(cm)。

性状的编码方法取决于性状的类型，数量性状直接以所测得值进行赋值；对于二元性状:表示肯定的状态值为1，表示否定的状态值为2；有序多态性状按状态的等级依次编码为1,2,3……。

3.3  试验设计

试验于2022年2月至2023年9月在铜钹山国家森林公园内进行。先分别对园内大部分的二乔玉兰品种进行取样。经对所有样本的分析鉴定之后，确定了10个典型的二乔玉兰品种类型。再对此10个玉兰品种在各自的盛花期进行着重取样，每个品种取三个样枝，共得到30个样枝。对每个品种株进行取平均。在所有样本进行拍照测量各得出17个性状类型。最后得出10个品种17个性状，并对此进行聚类分析。

3.4  数据处理方法

聚类分析利用SPSS软件对10个玉兰材料进行分析，采用欧氏距离平方系数计算遗传距离，聚类方法采用组间连接法，建立聚类分析图。利用SPSS软件对所有性状进行主成分分析。

4  结果与分析

4.1  Q型聚类结果与分析

Q型聚类是以OUT为分类基木单位的分类运算，得到的是OUT的分类结果，具体见图1

图1    Q型聚类分析图

为了便于分析，取等级结合线Lq1（D=20.87）,Lq2（D=13.87）和Lq3（D=9.12）。

等级结合线Lq1将10个样本单位分为两个类群。第一类群只包括一个品种卷瓣二乔玉兰，第二大类群包括红花二乔玉兰，白花二乔玉兰，红基阔瓣二乔玉，白花阔瓣二乔玉，绿花二乔玉兰，红基二乔玉兰，圆瓣二乔玉兰，红脉二乔玉兰以及淡粉二乔玉兰。从外部形态特征上看，第一类群与第二类群在枝叶性状，花被性状等比较相似，但在花斑性状特征上存在非常显著的差异。卷瓣二乔玉兰品种没有花斑，与其他品种不同，故最容易分离了出来。

等级结合线Lq2将除卷瓣二乔玉兰外的9个品种又分为两个类群，第一类群包括白花二乔玉兰和红花二乔玉兰，第二类群包括红基阔瓣二乔玉，白花阔瓣二乔玉，绿花二乔玉兰，红基二乔玉兰，圆瓣二乔玉兰，淡粉二乔玉兰及红脉二乔玉兰。白花二乔玉兰和红花二乔玉兰相对第二类群来说，花被都比较宽长，其他性状差异不是很显著，可能与观测指标的多好有关。第二类群在枝叶性状，花被性状上相对来说比较相似，所以能聚类到一起。

等级结合线Lq3又将白花二乔玉兰及红花二乔玉兰分别开来，从外部特征性状观察，会发现两者在花斑性状以及花被性状上存在显著差异，红花二乔玉兰是在遗传性状上比较亲近于紫玉兰，花被通体都是紫红色，这与其它品种类型形成最大的区别，至于没有较早的聚类分离出来，可能与观测的指标多少有关。而且在叶长宽性状上看，红花二乔玉兰叶型比较宽，宽长比小。

4.2R型聚类结果与分析

R型聚类分析是对各性状间关系的讨论，以寻求各性状之间的相关性，又能对Q型聚类分析的性状选取是否合理进行验证，同时也能为育种工作正确选择亲本及进一步的生物学研究，如染色体定位、连锁等遗传现象的研究提供启示。

R型聚类分析树状图如图2所示，取等级结合线Lq4(D=16.00)，可看出将17个性状分为两大类群，第一类群包括花斑颜色，花斑长及花斑宽等3个主要的花斑形态类型，因为都是花斑的形态特征，相关性比较大，所以能很快的聚到一起。可以看出，此方面性状通常是聚在一起对Q型聚类结果产生较大影响，成为品种分类的一个重要的指标类型。第二大类群主要包括4各方面的性状类型：枝叶性状，花径，雄蕊颜色，以及花被片长宽等性状。枝叶性状之间相关性比较大能较早的聚在一起，花被片的长宽等性状类似，能快速的聚为一类，而花径，雄蕊等性状相对来说比较独立。

通过R型聚类分析可以看出性状间由于取得性状指标分布的差异而呈现出各种不同的相关性与独立性，性状明显的形成几个组群，只有小部分性状是相对独立的，从聚类图上可以看出，几个比较大的组群内部性状关系密切。

图2  R型聚类分析图

4.3  主成分分析

从以下的主成分分析表2和表3的分析结果显示，前5个主成分的累积贡献率达88.255% 。故主要对前5个主成分进行分析即可。

表2 主成分分析表

解释的总方差
成份	初始特征值			提取平方和载入
	合计	方差的 %	累积 %	合计	方差的 %	累积 %
1	4.987	29.336	29.336	4.987	29.336	29.336
2	4.251	25.005	54.342	4.251	25.005	54.342
3	2.494	14.670	69.011	2.494	14.670	69.011
4	1.941	11.416	80.427	1.941	11.416	80.427
5	1.331	7.828	88.255	1.331	7.828	88.255

第1主成分的贡献率达到29.336%，特征向量绝对值较大的性状有最外层花被花斑宽，最外层花被宽，最外层花被长，中层花被宽，中层花被长，内层花被宽，内层花被长等。主要反映花被的形态特征。

第2主成分贡献率达25.005%，特征向量绝对值较大的性状有最长节长度，叶长，花斑颜色，花斑长比例等性状。主要反映枝叶，花斑的形态特征。

第3这成分贡献率达14.670%，特征向量绝对值较大的性状有最长节长度，叶宽，雄蕊颜色等，主要反映枝叶，花蕊等的形态特征。

第4主成分贡献率达11.416%，特征向量绝对值较大的性状有枝节个数，叶柄长度，花径等，主要反映枝节，花的形态特征。

第5主要成分贡献率达7.828%，特征向量绝对值较大的性状有最短节长度，花斑颜色等枝节，花斑的形态特征。因后面的成分影响因素较小，故后面的成分分析无需进行。

表3各性状在主成分分析中的载荷量表

5  小结与讨论

（1）Q型聚类是在对二乔玉兰枝叶性状和花的多种形态学性状综合定量分析的基础上揭示其品种间的亲缘关系，根据数量分类的原理得知，亲缘关系越近，就越早地聚合为一类。由分析结果可知，圆瓣二乔玉兰、红脉二乔玉兰及淡粉二乔玉兰；红基二乔玉兰、红基二乔玉兰及白花阔瓣二乔玉等植株品种亲缘关系较近，故较早的聚为一类。结合主成分分析可知，花被上花斑宽度，花斑的长度，花被的长宽，花斑颜色，枝叶性状对分类的贡献率较大，所以在Q型聚类结果显示圆瓣二乔玉兰、红脉二乔玉兰及淡粉二乔玉兰；红基二乔玉兰、红基二乔玉兰及白花阔瓣二乔玉较早的聚为一类。

（2）由得出R型聚类分析图，揭示出17种性状指标的相关性与独立性，并对Q型聚类进行了检验。试验根据二乔玉兰的形态学性状，对10个品种的二乔玉兰进行了聚类分析，证明了Q型聚类与R型聚类的联系，把性状与分类群结合在一起，更有利于对结果做出合理的解释。

（3）数量分类法较为科学地对二乔玉兰品种间的亲缘关系进行了探讨，但在以性状为基础的分析中，性状指标获取的质量及后期处理直接影响着最终分析结果。枝叶，花被等的数值性状虽然是多次采样取平均值，相对来说误差要小些，但由于测量方法，测量人员的不同也会产生相应的视差。表型形态指标不但受人为因素影响，而且还受植物生境影响；性状编码及分类方法的选择都对其分析结果有所影响。

（4）本文进行分类结果显示，二乔玉兰的数量分类结果与传统形态学分类显示出一定的差异性，针对二乔玉兰数量分类研究的初期探讨，有待进一步进行的分类研究。由此可见，只有综合各种分类方法，才能进一步完善二乔玉兰品种的亲缘关系鉴定和分类。

参考文献

［1］朱建平.应用多元统计分析［M］.北京：科学出版社，2006：62-106.

［2］陈俊愉.中国花卉品种分类学［M］.北京：中国林业出版社，2008:46-53.

［3］朱颖，董玉芝，替少平，等. 15种忍冬属植物的数量分类研究［J］. 新疆农业科学，2009,46(4) :691-695.

［4］张学时，李晴，韩玉珠，等. 吉林省主栽番茄品种的数量分类研究［J］.北方园艺，2010( 4)：38- 40.

［5］龚双军，万卉敏，杨秋生，等. 牡丹栽培品种数量分类的初步研究［J］. 江西农业学报，2009, 21( 12) : 66 – 69.

［6］顾翠花，工守先，田苗，等. 紫薇品种数量分类研究［J］. 浙江林学院学报,2010, 27(6): 903 – 907.