谷子抗旱相关性状的主成分与模糊聚类分析

【目的】探讨作物抗旱性分析评判的方法,对谷子主要农艺性状和部分生理指标与抗旱性之间的关系进行综合评价。 【方法】采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚类(Fuzzy Clustering,FC)分析,根据16个谷子品种在干旱胁迫和自然降水条件下的抗旱相关性状对其抗旱性进行综合评价。 【结果】主成分分析结果表明,6个综合主成分可代表谷子抗旱性90.71%的原始数据信息量。利用抗旱性度量值进行模糊聚类,可将16个谷子品种的抗旱性划分为3类,聚类结果可以较好地反映这些谷子品种的选育和种植区域的干旱特点,其中冀谷18和豫谷1号抗旱性强且稳定性好。 【结论】利用主成分分析,结合模糊聚类的方法进行谷子的抗旱性综合评价,不仅可以避免单一指标的片面性和不稳定性,而且可以较好地揭示谷子抗旱相关性状与其抗旱性的关系。