全 文 ：第 22卷　第 4期 　　　　　　　　　　　　　　云南农业大学学报　　　　　　　 Vo l. 22　No.4
2007年　7月 　　　　　　　　　　 Journa l o fYunnanA griculturalUniversity　　　　　 Ju.l 2007
　收稿日期:2006 - 07 - 11　　　　修回日期:2006 - 10 -09
　作者简介:陈守智(1948 -), 男 ,云南昆明人 , 副教授 ,主要从事园艺学和生物统计研究工作。
云南杨梅种植气候生态适应性的统计分析
陈守智 ,吴兴恩 ,张梅芳 ,钟瑞芳 ,李正丽
(云南农业大学园林园艺学院 ,云南 昆明 650201)
摘要:以影响杨梅产量和果实品质的气候要素资料 , 借助 SAS, DPS统计软件进行多元统计分析。主成分分析结
果表明 , 前 3个主成分的累计贡献率达到 87. 44%,第 1主成分表现为水分因子的影响 ,第 2主成分表现为温度
因子的影响 , 第 3主成分表现为温度和干燥度对不同海拔高度的地区的综合影响为地形因素。 R型聚类分析显
示 , 14个气候要素可分为 4类 , 分别为:温度因子 、水分因子 、干燥度因子和地形因子。两种分析共同揭示了影响
杨梅生长和果实品质的气候因子组成。为提高杨梅产量 ,果实品质和杨梅栽培区划提供新的理论依据。
关键词:杨梅;气候要素;主成分分析:聚类分析
中图分类号:S 667. 6.02　　文献标识码:A　　文章编号:1004 - 390X(2007)04 - 0566 -04
Statistical Analysis on Ecological and C lmi atic Adaptab ility
for Cultivation ofMyrica rubra in Yunnan
CHEN Shou-zh i,WU X ing-en, ZHANG Mei-fang, ZHONG Rui-fang , LI Zheng-li
(Faculty o f Landscape and H or ticu ltu re, Y A U, Kunm ing 650201, China)
Abstract:In this research , fourteen c limatic fac to rs in fluencing yie ld and fruit quality o fMyrica rubra
were observed, and themethods o f principal componen t analy sis and clustering ana lysisw e re app lied by
the statistical so ftw are o f SAS and DPS. The results indicated tha t the percent of cumu lative variance of
first three principa l components amounted to 87. 44% in principal component ana ly sis. The firstp rinc i-
pal component factorw as thew ater. The second w as the temperature factor, and the third w as the topo-
g raphical factor. It’ s a lso ind ica ted tha t the fou rteen c lim ate factors could be div ided respective ly in to
four types based on c lustering analysis o fR ’ s type. Therew ere temperature facto r, precipita tion factor,
dryness fac to r and topog raphical facto r. The tw o analyses opened out toge ther the composition of clima t-
ic factors and o ffered theo re tica l founda tion fo r theMyrica rubra increasing y ie ld, improv ing its quality
and cultu ra l reg ionalization.
Key words:Myrica rubra;c limatic factor;principa l component analy sis;c lustering ana ly sis
　　杨梅(Myrica rubra S ieb. e t Zucc. )是中国著名
的特产果树 ,属于亚热带常绿果树 ,喜温暖气候 ,好
湿耐荫 ,对日照要求不严 ,畏寒冷 、干旱 ,主要分布
于长江流域以南各地 。杨梅果实色泽鲜艳 ,营养价
值高 ,风味独特;较耐瘠薄 ,适应强 ,栽培容易 ,适宜
山地种植;树冠茂密浓绿 ,凋落物量大 ,又是非豆科
固氮常绿植物 ,是很好的生态经济型树种 [ 1 ～ 5] 。杨
梅产量品质与产地的地理环境和气候条件密切相
关 ,而且优良品种的分布与气候等条件的关系很密
切[ 6 ～ 12] 。充分合理地利用云南省的资源优势选择
气候生态适宜区域种植杨梅 ,对提高产量和品质有
重要意义 [ 6 ～ 12] 。根据杨梅生长发育的气候生态条
件 ,对其生存 、生长 、发育和产量 、品质影响较大的
有 14个气候要素[ 6 ～ 12] 。利用主成分分析和聚类
DOI牶牨牥牣牨牰牪牨牨牤j牣issn牣牨牥牥牬牠牫牴牥x牗n牘牣牪牥牥牱牣牥牬牣牥牪牱
分析对影响杨梅气候要素的研究迄今末见报
道 [ 8 ～ 12] ,本文通过收集云南省年平均温度 14℃以
上气候站点的气候要素进行多元统计分析 [ 13 ～ 17] ,
旨在克服盲目引种 ,确保优质 、高效栽培并为杨梅
栽培区划提供理论依据。
1　材料和方法
1. 1　材料
研究中气象资料取自云南省气象局近 30年的
资料主要选择对杨梅生长和果实品质影响较大的
热量指标和 5月 、6月的水分指标等主要气候要
素 。收集了年平均温度 14℃以上的云南省 108个
气候站点的下列 14个气候要素的数据 , 1月平均
气温(X1)、7月平均气温 (X 2)、年平均温度 (X3)、
极端最低温 (X 4)、极端最高温(X 5)、≥10℃活动积
温 (X 6)、5月降雨量 (X7)、6月降雨量 (X 8)、全年
降水量 (X9 )、 5月干燥度 (X10)、 6月的干燥度
(X11)、5月相对湿度 (X 12)、6月相对湿度(X 13)、海
拔高度 (X 14)[ 16] 。
1. 2　分析方法及数据处理
对收集的数据进行必要的整理 ,在此基础上通
过 SAS和 DPS统计软件完成全部数据分析处
理 [ 17, 18] 。具体设置如下:①主成分分析:用变量的
相关矩阵提取公因子 ,采用方差最大旋转法进行主
成份分析[ 17 ～ 20] 。 ②聚类分析:对原始数据标准化
处理后 ,应用欧氏距离 ,类平均法进行 R型聚类分
析 [ 17 ～ 20] 。
2　结果与分析
2. 1　主成分分析
对 14个气候要素的数据 ,用变量的相关矩阵
提取公因子 ,采用方差最大旋转法进行主成份分
析 ,结果见表 1。
表 1　主成分的方差贡献率和累积方差贡献率
Tab. 1　Characters va riance p ropo rtion and
cumu la tive of three princ ipa l components
主成分
prine lpa l
特征根
eigenva lue
贡献率
proportion
累积方差贡献率
cumu la tive
1 5. 827 828 18 0. 416 3 0. 416 3
2 5. 396 582 75 0. 385 5 0. 801 7
3 1. 016 501 63 0. 072 6 0. 874 4
4 0. 620 913 72 0. 044 4 0. 918 7
…… …… …… ……
由表 1可知 ,前 3个主成分的累积方差贡献率
为 87.44%,表明前 3个主成分已经代表了全部因
子 87.44%的综合信息 ,后 11个主成分在影响杨
梅生长中所起的作用仅为 12.56%,因此 ,前 3个
主成分为影响杨梅生长的重要主成分[ 21 ～ 23] 。
由于主成分是 14个气候要素的线性组合函
数。根据计算相关矩阵的特征向量见表 2可给出
主成分的函数式为:
Y 1 =0.148 208X 1 +0.093 055X 2 +0.166 800
X 3 +0.207 053X 4 +0.042 288X 5 +0.181 559X 6 +
0.368 196 X 7 +0.324 893 X 8 +0.357 567 X 9 -
0.333 703 X10 - 0.313 263X 11 +0.340 588 X 12 +
0.345 247X 13 - 0.224 198X 14
Y 2 =0.280 391X 1 +0.388 182X 2 +0.384 416
X 3 +0.263 429X 4 +0.376 854 X5 +0.368 95X 6 -
0.081 088 X 7 - 0.145 438 X 8 - 0.127 873 X 9 +
0.136 474 X 10 +0.220 280 11 - 0.142 473 X 12 -
0.192 858X 13 - 0.326 590X 14
Y 3 =0.489 703X 1 - 0.315 326X 2 +0.088 427
X 3 +0.287 372X 4 - 0.298 296X 5 +0.166 778X 6 +
0.020 603 X 7 +0.301 003 X 8 +0.212 424 X 9 +
0.328 509 X10 +0.003 649X 11 - 0.313 657 X 12 -
0.075 634X 13 +0.324 622X 14
表 2　气候要素相关矩阵的特征向量
Tab. 2　E igenvectors of co rre lation m a trix of
C lim a tic pa ram e te r Eigenvec to rs of co rre la tion
ma trix o f C lim a tic fac to r
气候要素
clima tic param eter
第 1主成分
P rin1
第 2主成分
P rin2
第 3主成分
P rin3
X1 0. 148 208 0. 280 391 0. 489 703
X2 0. 093 055 0. 388 182 - 0. 315 326
X3 0. 166 800 0. 384 416 0. 088 427
X4 0. 207 053 0. 263 429 0. 287 372
X5 0. 042 288 0. 376 854 - 0. 297 045
X6 0. 181 559 0. 368 951 0. 166 778
X7 0. 368 196 - 0. 081 088 0. 020 603
X8 0. 324 893 - 0. 145 438 0. 301 003
X9 0. 357 567 - 0. 127 873 0. 212 424
X 10 -0. 333 703 0. 136 474 0. 328 509
X 11 -0. 313 263 0. 220 280 0. 003 649
X 12 0. 340 588 - 0. 142 473 - 0. 318 591
X
13 0. 345 247 - 0. 192 858 - 0. 075 634
X 14 -0. 224 198 - 0. 326 590 0. 324 622
由以上函数式可以看出 ,在 3个主成分方程
中 ,第 1主成分 PR IN1中 5月降雨量 X 7的系数最
大 ,其次是全年降雨量 X 9和 6月相对湿度 X13 ,可
567第 4期　　　　　　　　　陈守智 ,等:云南杨梅种植气候生态适应性的统计分析
见第 1主成分表现为水分因子的影响 。
第 2主成分中 , 7月平均温度 X2的系数最大 ,
其它依次是全年平均温度 X 3和最高极端温度 X 5
的系数也较大 ,所以第 2主成分表现为温度因子的
影响。
第 3主成分中 , 1月平均温度 X1的系数最大 ,
其它依次是 5月干燥度 X 10 ,海拔高度 X 14最大 ,故
第 3主成分表现为温度和干燥度对不同海拔高度
的地区等的综合影响为地形因素。
2. 2　聚类分析
对 14个气候要素的原始数据标准化处理后 ,
应用欧氏距离 ,类平均法进行 R型聚类分析。结
果见图 1。
从图 1可以看出 , 当距离系数阈值为 10.19
时 , 14个气候要素可分为Ⅳ类:第Ⅰ类——— 由 1月
平均气温 (X1)、7月平均气温 (X2)、年平均温度
(X3)、极端最低温 (X 4)、极端最高温 (X 5)、≥10℃
活动积温 (X 6)、聚为一类 , 第 Ⅱ类——— 由 5月降
雨量(X 7)、6月降雨量 (X8)、全年降水量 (X 9)、 5
月相对湿度 (X 12)、6月相对湿度(X 13)、聚为一类 ,
第 Ⅲ类——— 由 5月干燥度 (X 10 )、6月的干燥度
(X11)聚为一类 , 第Ⅳ类——— 由海拔高度 (X 14)聚
为一类 ,由此可以将它们分别命名为温度因子类 、
水分因子类 、干燥因子类 、地形因子类。主成分分
析和聚类分析共同揭示了影响杨梅生长和果实品
质和杨梅种植气候生态因子组成[ 21, 23] 。
3　讨论
(1)应用多元统计中的主成分分析和聚类分
析法探讨了影响杨梅气候要素分类问题 ,共同揭示
了影响杨梅生长和果实品质的气候因子组成即;14
个气候要素可分为 4类:水分因子 ,温度因子 、地形
因子和干燥度因子 。两种分析共同揭示了影响杨
梅生长和果实品质的气候因子组成 。为提高杨梅
产量 ,果实品质并为杨梅栽培区划提供新的理论
依据 。
(2)水分是影响杨梅生长发育的首要因子 ,一
般当年降水量达 1 000mm以上时 ,能满足杨梅的
正常生长和发育。 5 ～ 6月份是杨梅果实生长发育
关键期 ,尤其 6月是果实的 “发水期 ”,水分供应多
少直接影响着杨梅的产量高低和品质优劣 。一般
要求 6月份降水量达 160mm左右 ,当降水量少于
100mm时杨梅产量降低 。空气湿度对杨梅开花 、
授粉 、受精和果实品质的形成也有着重要的影响 。
杨梅花期的空气湿度大 ,授粉 、受精良好 ,反之则
差。果实成熟期 ,即 6月平均相对湿度与 6月份平
均温度之比值与杨梅果实的可溶性固形物和糖酸
比之间存在较高的正相关 [ 6, 24] 。
(3)温度是影响杨梅生长发育重要因子 ,杨梅
在年平均温度≥14℃和年内≥10℃的活动积温在
4 500℃以上的地区均能生长发育 。但杨梅在 5 ～ 6
月果实发育至成熟期忌高温 , 此时温度若超过
22℃,则会导致果实含酸量增加 ,影响杨梅品质 。
一般情况下 ,在极端最低温度 > - 9℃时 ,杨梅可
以安全越冬 。当冬季出现极端低温≤ - 9℃,日平
均温度≤0℃连续 3 d以上时就会使杨梅严重受
冻 ,并造成大幅度减产[ 2, 3, 6] 。
(4)本文采用气候要素与地形相结合研究影
响杨梅生长发育条件能较客观地反映杨梅栽培对
气候生态条件的要求 。因此将海拔高度这一重要
因子用于杨梅气候生态区划是非常必要的 。气象
要素不仅与海拔高度有关 ,还受坡度 、坡向的影响 ,
云南大树杨梅生产气候条件最优越的地区海拔多
在 1 400 ～ 1 900m之间。各地在发展杨梅生产时 ,
除选择适宜当地种植的品种外 ,还可将不同成熟期
的品种合理配置 ,同时利用不同海拔高度 ,不同坡
向的气候条件来延长供应期 [ 6 ～ 12] 。
(5)干燥因子主要对 7 ～ 9月杨梅花芽分化期
影响 ,如果干燥度 (K) ≥1.8时 ,次年杨梅的产量
将有不同程度的减产 [ 8, 24] 。
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