9个丁香品种叶面积测量相关性分析及回归方程的建立

摘要 ［目的］建立方便、准确的叶面积测定方法。［方法］以植物园9个丁香品种的成熟叶片为试材，采用扫描叶片并结合 Image-J 程序的数字图像处理技术测定丁香叶长、叶宽及叶面积，并运用 Spss-26 统计软件对其叶长、叶宽、叶长与叶宽的乘积与叶面积进行相关性分析，建立9个丁香品种叶面积的一元回归方程、多元回归方程、幂函数、总三元线性回归方程及总幂函数方程。［结果］叶面积与叶长与叶宽的乘积具有极显著相关性，通过建立的各丁香品种叶面积估算方程，发现三元线性回归方程和幂函数方程是估算不同丁香品种叶面积的较佳回归方程，通过建立的总三元回归方程和总幂函数方程进行拟合优度，差异百分率和估算值与实测值的相关系数比较，得出总幂函数方程对估算9个不同品种丁香叶面积的准确性高，其方程为Y=0.746X+0.975。［结论］该研究成功建立了9种不同品种丁香的叶面积回归方程，但针对其他品种丁香叶面积还需要验证。

关键词 丁香；叶面积；回归方程；幂函数

中图分类号 S718.42 文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2023）04-0118-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.04.028

Correlation Analysis of Leaf Area Measurement of Nine Clove Varieties and Establishment of Regression Equation

LIN Yu-xi1，SUN Wei2

（1.College of Forestry and Landscape Architecture，Xinjiang Agricultural University，Urumqi，Xinjiang 830052;2.Urumqi Botanical Garden of Xinjiang Uygur Autonomous Region，Urumqi，Xinjiang 830013）

Abstract ［Objective］To establish a convenient and accurate method for leaf area measurement.［Method］Using the mature leaves of 9 clove varieties in the botanical garden as materials，the length，width and area of clove leaves were measured by scanning leaves and digital image processing technology combined with Image-j program.The correlation between the product and area of length，width，length and width were analyzed by Spss-26 statistical software，and the univariate regression equation of leaf area of 9 clove varieties was established multiple regression equation and power function，total ternary linear regression equation and total power function equation.［Result］There was a very significant correlation between leaf area and the product of leaf length and leaf width.Through the established estimation equations of leaf area of various varieties of clove，it was found that the ternary linear regression equation and power function equation were the better regression equations for estimating the leaf area of different varieties.Through the goodness of fit of the established total ternary regression equation and total power function equation，the percentage of difference and the correlation coefficient between the estimated value and the measured value，it was concluded that the total power function equation had high accuracy in estimating the leaf area of 9 different varieties of clove，the equation was Y=0.746X+0.975.［Conclusion］This study successfully establishes the regression equation of leaf area of nine different varieties of clove，but the leaf area of other varieties needs to be verified.

Key words Clove;Leaf area;Regression equation;Power function

叶片是植物进行光合作用的主要器官。因此，叶片的大小会直接影响植物生长的全过程。叶片的发育状况和叶面积大小对作物生长发育、抗逆性及产量形成的影响很大，叶面积是作物栽培和育种实践中常用的指标，是农作物产量和品质的评价指标，也是选育理想株型、测定害虫危害损失的重要指标。因此，建立方便、准确的叶面积测定方法，对于指导农业生产实践活动，制订优质和高效的栽培技术措施具有积极意义［1］。

丁香是木樨科（Oleaceae）丁香属（Syringa Linn.）植物的泛称。丁香属植物叶对生，单叶，全缘，花两性，顶生或侧生圆锥花序，种子有翅。全属约有27种植物，自然分布于东亚、中亚和欧洲。我国约有22种，其中特有种18种。我国拥有丁香属81%的野生种类，是丁香属植物的现代分布中心。丁香属主要分布于亚热带亚高山、暖温带至温带的山坡林缘、林下及寒温带的向阳灌丛［2］。

目前，叶面积测定方法很多，常用的有求积仪法、透明方格法、称重法、经验公式、数字图像处理法等，因仪器设备、试验精确度和时间等方面的限制，在实际应用中有很大的不便。在测定叶面积的方法中，回归方程法具有简单易行、快速、不伤叶片等优点，加之计算工具普及，越来越被人们重视［1，3-14］。近年来，许多学者通过建立回归方程，结合测量植物叶长、叶宽来预测植物叶面积，并用该方法对萝卜［15］、新高梨［16］、山茱萸［17］和葡萄［18］等叶面积进行了研究，取得了较好的应用，但尚鲜见对丁香叶面积进行回归研究的相关报道。笔者通过对9个丁香品种的叶长、叶宽和叶长宽乘积与叶面积的实际测算，并进行回归分析，以期建立可靠的丁香叶面积回归方程［19-20］，为服务生产和科研实践提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 丁香属植物叶片的采集 于8月下旬在乌鲁木齐市植物园采集叶片。选择丁香属品种有北京丁香［Syringa pekinensis）、暴马丁香［Syringa reticulata （Blume） H.Hara var.amurensis （Rupr.） J.S.Pringle］、布氏丁香（Syringa hyacinthiflora ‘Pocahontas’）、长筒白丁香（Syringa oblata Lindl.‘Chang Tong Bai’）、波峰丁香（Syringa oblata ‘Buffon’）、罗兰紫丁香（Syringa oblata ‘Lou Lan Zi’）、黄丁香（Syringa  pekinensis var.jinyuan）、晚花紫丁香（Syringa oblata ‘Wan Hua Zi’）、大花重瓣洋丁香（Syringa  vulgaris cv ‘Dahua’）9种。

1.2 采样方法 于8月下旬从每个品种中选取具有代表性的10株作为采样树，分别从树冠的外围，按东南西北4个方向选生长健壮、无病虫害的枝条。在其枝条中部进行采集，每个品种共采集60 片树叶。为防止树叶脱水，影响测量结果，采摘后立即将树叶放入塑料密封袋中。测量前，将树叶用清水进行处理，待树叶上的水珠挥发完毕后进行测量。

1.3 测量与计算方法

将每个品种丁香叶平贴于复印纸上并逐一标记，再将叶片用 hp-5500扫描仪进行扫描;叶片扫描图像的主要参数为600DPI，JPEG 格式存储（图1）。然后将扫描存储于计算机的丁香树叶图像用 Image-J 软件测量其长、宽及面积，并逐一按品种和叶片序号做好对应的记录工作。利用 SPSS-26 统计软件对测量的数据进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 暴马丁香叶面积与叶形指标的相关性及最优一元回归方程的建立

分别做叶长（X1）与叶面积、叶宽（X2）与叶面积、叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的散点分布图（图2），通过数据分析得出叶面积与叶长（X1）之间的拟合优度为0.522，叶面积与叶宽（X2）之间的拟合优度为0.788，叶面积与叶长与叶宽的乘积（X3）的拟合优度为0.964。从图2可以看出，暴马丁香叶片的叶长（X1）、叶宽（X2）、叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积之间均呈直线关系，进一步分析得出叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的直线关系最紧密。因此，暴马丁香叶的最优一元线性回归方程为叶长与叶宽乘积（X3）与叶面积之间的拟合一元回归方程，为Y1=0.689X3+1.135，其中F值为1 012.421，呈极显著相关。

2.2 多元线性回归方程的建立

在一元回归分析的基础上进行暴马丁香叶长（X1）、叶宽（X2）、叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的二元和三元回归方程拟合。各拟合方程的复相关系数均达极显著水平，其中叶长（X1）和叶宽（X2）与叶面积的二元复相关系数为0.988，叶长（X1）和叶长与叶宽的乘积（X3） 与叶面积的二元复相关系数为0.989，叶宽（X2）和叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的二元复相关系数为0.989。这表明二元回归方程Y4=2.646X2+0.588X3-7.555估算其叶面积效果较好。

由拟合结果可知，叶长（X1）、叶宽（X2）、叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的三元回归的复相关系数为0.990，三元线性拟合回归方程为Y5=0.745X1+3.754X2+0.451X3-15.227（表1）。

2.3 回归方程法估算暴马丁香叶面积的误差检验及拟合优度

将采集、测量记录暴马丁香 40 片叶片的数值带入上述建立的方程 Y4和 Y5，分别计算出叶面积，并与用 image-J软件测量的实际叶面积进行比较，并进行误差检验，计算差异百分率（表2）。通过拟合优度进行分析，在3个二元线性回归方程中，叶宽（X2）和叶长与叶宽的乘积（X3）与叶面积的回归方程的拟合优度较高，拟合优度值为0.979，三元线性回归方程的拟合优度为0.979（表1）。通过平均差异百分率比较得出，三元线性回归方程的平均差异百分率小于二元线性回归方程的平均差异百分率。由此得出，三元线性回归方程具有较好的估算叶面积的作用。