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摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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基于生物多样性保护的兴安落叶松与白桦最佳混交比例要要要以阿尔山林区为例
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中国能源消费碳排放的时空特征 舒娱琴 渊源怨缘园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区坡面尺度土壤水分空间变异及影响因子 姚雪玲袁傅伯杰袁吕一河 渊源怨远员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆艾比湖流域土壤有机质的空间分布特征及其影响因素 王合玲袁张辉国袁秦摇 璐袁等 渊源怨远怨冤噎噎噎噎噎噎
雅鲁藏布江山南宽谷风沙化土地土壤养分和粒度特征 李海东袁沈渭寿袁邹长新袁等 渊源怨愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
一株溶藻细菌对海洋原甲藻的溶藻效应 史荣君袁黄洪辉袁齐占会袁等 渊源怨怨猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
砷形态对黑藻和竹叶眼子菜有机酸含量的影响 钟正燕袁王宏镔袁王海娟袁等 渊缘园园圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
七项河流附着硅藻指数在东江的适用性评估 邓培雁袁雷远达袁刘摇 威袁等 渊缘园员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
杭州湾滨海湿地不同植被类型沉积物磷形态变化特征 梁摇 威袁邵学新袁吴摇 明袁等 渊缘园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
剪形臂尾轮虫形态的时空变化及其与生态因子间的关系 葛雅丽袁席贻龙袁马摇 杰袁等 渊缘园猿源冤噎噎噎噎噎噎噎
太湖流域河流水质状况对景观背景的响应 周摇 文袁刘茂松袁徐摇 驰袁等 渊缘园源猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
荒漠植物白刺属 源 个物种的生殖分配比较 李清河袁辛智鸣袁高婷婷袁等 渊缘园缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
臭氧浓度升高对香樟叶片光合色素及抗过氧化的影响及其氮素响应 牛俊峰袁张巍巍袁李摇 丽袁等 渊缘园远圆冤噎噎
不同密度下凤仙花重要形态性状与花朵数的关系 田旭平袁常摇 洁袁李娟娟袁等 渊缘园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
五种高速公路边坡绿化植物的生理特性及抗旱性综合评价 谭雪红袁高艳鹏袁郭小平袁等 渊缘园苑远冤噎噎噎噎噎噎
散孔材与环孔材树种枝干尧叶水力学特性的比较研究 左力翔袁李俊辉袁李秧秧袁等 渊缘园愿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区行道树国槐叶面尘分布及重金属污染特征 戴斯迪袁马克明袁宝摇 乐 渊缘园怨缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
南亚热带米老排人工林碳贮量及其分配特征 刘摇 恩袁 刘世荣 渊缘员园猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
植物生活史型定量划分及其权重配置方法要要要以四棱豆生活史型划分为例 赵则海 渊缘员员园冤噎噎噎噎噎噎噎
半干旱区湿地鄄干草原交错带边界判定及其变化 王摇 晓袁张克斌袁杨晓晖袁等 渊缘员圆员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氮肥运筹对晚播冬小麦氮素和干物质积累与转运的影响 吴光磊袁郭立月袁崔正勇袁等 渊缘员圆愿冤噎噎噎噎噎噎噎
氮肥形态对冬小麦根际土壤氮素生理群活性及无机氮含量的影响 熊淑萍袁车芳芳袁马新明袁等 渊缘员猿愿冤噎噎噎
基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 周摇 磊袁何洪林袁孙晓敏袁等 渊缘员源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原半湿润区气候变化对冬小麦生长发育及产量的影响 姚玉璧袁王润元袁杨金虎袁等 渊缘员缘源冤噎噎噎噎噎
基于土地破坏的矿区生态风险评价院理论与方法 常摇 青袁邱摇 瑶袁谢苗苗袁等 渊缘员远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生态位的山地农村居民点适宜度评价 秦天天袁齐摇 伟袁李云强袁等 渊缘员苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氯虫苯甲酰胺对黑肩绿盲蝽实验种群的影响 杨摇 洪袁王摇 召袁金道超 渊缘员愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎远 种植物次生物质对斜纹夜蛾解毒酶活性的影响 王瑞龙袁孙玉林袁梁笑婷袁等 渊缘员怨员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
云南元江芒果园桔小实蝇成虫日活动规律及空间分布格局 叶文丰袁李摇 林袁孙来亮袁等 渊缘员怨怨冤噎噎噎噎噎噎
重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 邓合黎袁马摇 琦袁李爱民 渊缘圆园愿冤噎噎噎噎噎
专论与综述
生态系统服务竞争与协同研究进展 李摇 鹏袁姜鲁光袁封志明袁等 渊缘圆员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
中国沿海无柄蔓足类研究进展 严摇 涛袁黎祖福袁胡煜峰袁等 渊缘圆猿园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
冰雪灾害对森林的影响 郭淑红袁薛摇 立 渊缘圆源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同干扰因素对森林和湿地温室气体通量影响的研究进展 杨摇 平袁仝摇 川 渊缘圆缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
采石场废弃地的生态重建研究进展 杨振意袁薛摇 立袁许建新 渊缘圆远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
基于地统计学和 悦云陨样地的浙江省森林碳空间分布研究 张摇 峰袁杜摇 群袁葛宏立袁等 渊缘圆苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿源源鄢扎澡鄢孕鄢 预 苑园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员圆鄄园愿
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封面图说院 秋色藏野驴群要要要秋天已经降临在海拔 源圆园园 多米的黄河源区袁红色的西伯利亚蓼渊生于盐碱荒地或砂质含盐碱土
壤冤铺满大地袁间有的高原苔草也泛出了金黄袁行走在上面的藏野驴们顾不上欣赏这美丽的秋色袁只是抓紧时间在严
冬到来之前取食袁添肥增膘以求渡过青藏高原即将到来的漫长冬天遥
彩图提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援 糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援 糟燥皂
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则藻增蚤藻憎 燥灶 贼澡藻 遭葬造葬灶燥皂燥则责澡 遭葬则灶葬糟造藻泽 蚤灶 贼澡藻 糟燥葬泽贼葬造 憎葬贼藻则泽 燥枣 悦澡蚤灶葬 再粤晕 栽葬燥袁 蕴陨 在怎枣怎袁 匀哉 再怎枣藻灶早袁 藻贼 葬造 渊缘圆猿园冤噎噎噎噎噎噎耘枣枣藻糟贼泽 燥枣 蚤糟藻鄄泽灶燥憎 凿葬皂葬早藻 燥灶 枣燥则藻泽贼泽 郧哉韵 杂澡怎澡燥灶早袁 载哉耘 蕴蚤 渊缘圆源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎郧则藻藻灶澡燥怎泽藻 早葬泽 枣造怎曾 枣则燥皂 枣燥则藻泽贼泽 葬灶凿 憎藻贼造葬灶凿泽院 葬 则藻增蚤藻憎 燥枣 贼澡藻 藻枣枣藻糟贼泽 燥枣 凿蚤泽贼怎则遭葬灶糟藻 再粤晕郧 孕蚤灶早袁栽韵晕郧 悦澡怎葬灶 渊缘圆缘源冤噎噎噎噎噎粤凿增葬灶糟藻泽 蚤灶 藻糟燥造燥早赠 则藻泽贼燥则葬贼蚤燥灶 燥枣 葬遭葬灶凿燥灶藻凿 择怎葬则则蚤藻泽 再粤晕郧 在澡藻灶赠蚤袁 载哉耘 蕴蚤袁 载哉 允蚤葬灶曾蚤灶 渊缘圆远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎杂糟蚤藻灶贼蚤枣蚤糟 晕燥贼藻杂责葬贼蚤葬造 凿蚤泽贼则蚤遭怎贼蚤燥灶 燥枣 枣燥则藻泽贼 糟葬则遭燥灶 蚤灶 在澡藻躁蚤葬灶早 孕则燥增蚤灶糟藻 憎蚤贼澡 早藻燥泽贼葬贼蚤泽贼蚤糟泽 遭葬泽藻凿 燥灶 悦云陨 泽葬皂责造藻 责造燥贼泽在匀粤晕郧 云藻灶早袁 阅哉 匝怎灶袁 郧耘 匀燥灶早造蚤袁 藻贼 葬造 渊缘圆苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
第 32 卷第 16 期
2012 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 32,No. 16
Aug. ,2012
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050205);广东省科技计划项目(粤科规划字[2009]198 号)
收稿日期:2011鄄07鄄10; 摇 摇 修订日期:2012鄄04鄄06
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: zhzh315@ sina. com
DOI: 10. 5846 / stxb201107101024
赵则海.植物生活史型定量划分及其权重配置方法———以四棱豆生活史型划分为例.生态学报,2012,32(16):5110鄄5120.
Zhao Z H. The novel methods of quantitative classification of plant life cycle forms and weight collocation: taking classification of life cycle forms of
Psophocarpus tetragonolobus as an example. Acta Ecologica Sinica,2012,32(16):5110鄄5120.
植物生活史型定量划分及其权重配置方法
———以四棱豆生活史型划分为例
赵则海
(肇庆学院生命科学学院, 肇庆摇 526061)
摘要:植物生活史型定量划分方法研究是植物生活史型研究的重要内容。 现有的生活史型定量划分方法是基于主成分分析法
(PCA)建立起来的,未考虑性状指标之间的相互影响,因此需要探索适用于“网状冶结构指标体系的植物生活史型划分新方法。
根据植物生活史型划分指标的层次性特点,以攀援型和矮生型四棱豆(Psophocarpus tetragonolobus)为例,分别采用主成分分析
法(PCA)、层次分析法(AHP)和网络层次分析法(ANP)对性状指标进行权重配置,计算性状指标的综合得分和生活史型划分
参数,结果如下:与 ANP相比,PCA计算的 V型(营养生长型)参数值偏低(x在 0. 39 以下),S型(有性生殖型)参数值偏高( z在
0. 453 以上);AHP计算的 V型参数值偏高(x在 0. 614 以上),S型参数值偏低( z在 0. 088 以下);3 种方法计算的生活史型划分
参数差异明显。 由于 PCA、AHP均要求性状指标之间相互独立,不能排除性状指标之间的关联,因此基于 PCA、AHP 的四棱豆
生活史型划分结果均出现了偏差,表明性状指标之间的相关性影响了生活史型划分结果。 ANP 的指标体系为“网状冶结构,其
控制层、网络层各个指标之间均存在关联。 构建 ANP的判断矩阵时提取了性状指标的相关矩阵信息,权重配置反映了性状指
标之间的相关关系。 基于 ANP方法对攀援型和矮生型四棱豆生活史型的划分结果分别为 V0. 517C0. 327 S0. 156和 V0. 416C0. 43 S0. 154。
当性状指标之间的相关不显著时,可采用 PCA和 AHP法分配权重;当性状指标之间存在显著相关时,采用 ANP法进行权重配
置更为恰当。 综上所述,基于 ANP的植物生活史型划分方法解决了性状指标之间相互影响问题,为植物生活史型定量研究提
供了新的有效方法。
关键词:生活史型;权重配置;网络层次分析法;四棱豆
The novel methods of quantitative classification of plant life cycle forms and
weight collocation: taking classification of life cycle forms of Psophocarpus
tetragonolobus as an example
ZHAO Zehai
College of Life Sciences, Zhaoqing University, Zhaoqing 526061, China
Abstract: With the development of theoretical study on plant life cycle forms, quantitative classification methods have
become one of the main research approaches in this field. The current methods for classification of plant life cycle forms are
based on the principal component analysis ( PCA). However, these methods just assume that plant trait indicators are
independent variables and never make more serious with the interactions among target traits. Therefore, classification
methods adapted for ‘mesh爷 structure of plant life cycle forms need to be developed as an new indicator system. According
to hierarchical characteristics of the indicator system of plant life cycle forms, both the climbing and dwarf types of
Psophocarpus tetragonolobus were used as the experimental models to allocate the weights for trait indicators by principal
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component analysis ( PCA), analytic hierarchy process (AHP) and analytic network process (ANP) respectively. The
composite scores and classification parameters of trait indicators had been calculated respectively. The results were as
follows: compared with ANP, parameter values ( x) of V type ( vegetative growth type) was below 0. 39 and parameter
values ( z) of S type (sexual reproduction type) was over 0. 39 by PCA, parameter values (x) of V type was over 0. 614
and parameter values ( z) of S type was below 0. 088 by AHP. There were significant differences among these classification
parameters of life cycle forms by three methods. For the PCA and AHP required independent trait indicators couldn忆 t
eliminate significant correlation among them, so there were deviations between the classification results based on PCA or
AHP of plant life cycle forms on P. tetragonolobus. These results showed that the correlation of trait indicators affected
classification results of life cycle forms. The indicator system of ANP is a ‘mesh爷 structure, and indicators for control and
network layer are associated with each other. To build judgement matrices of control layer and network layer on ANP, the
correlation information had been extracted from correlation matrices of trait indicators and the weight distribution really
reflected the correlationship among trait indicators. The results based on ANP of life cycle forms in different types of
climbing and dwarf for P. tetragonolobus were V0. 517C0. 327S0. 156 and V0. 416C0. 43S0. 154 respectively. If the correlation among trait
indicators was not significant, both PCA and AHP can be used to calculate weights. Otherwise, the ANP is better for the
case that there were significant correlation among them. To sum up, the classification method of plant life cycle forms based
on ANP can be used not only to resolve the interdependence among each pair of indicators but also to provide new and
effective ways for quantitative classification of plant life cycle forms.
Key Words: life cycle forms; weight collocation; analytic network process (ANP); Psophocarpus tetragonolobus
同种植物在不同的时间和空间,或不同植物在相同的时间和空间里,由于生态异质性、环境筛的选择强度
变化,植物生活史在有性生殖、无性生殖和营养生长 3 个基本阶段表现出不同的配置关系,因而具有多样的植
物生活史型[1]。 在环境调控下,植物在完成其生活史过程中所表现出的营养生长、克隆生殖和有性生殖过程
的配置关系称为植物的生活史型[2],是该植物在特定生境条件下营养生长、克隆生殖和有性生殖过程相互权
衡的结果。 现有的植物生活史型定量划分方法是基于主成分分析法(principal components analysis, PCA)建立
起来的,将植物的营养生长、克隆生殖和有性生殖性状参数归一化表述为 Vx1Cx2Sx3形式[3]。 由于植物的形态
参数容易获得,且形态特征是其遗传物质在不同生境条件下的外在表现,因此采用植物形态性状指标进行生
活史型定量划分具有很强的可操作性。 一些学者采用 PCA 法对植物生活史型的研究结果表明,植物生活史
型对自然生境变化、人工调控环境均较为敏感[4鄄7],并证明了植物生活史型定量划分方法具有普适性。 现有
的植物生活史型定量划分方法在使用过程中存在如下问题:(1)当出现 2 个以上主分量时,PCA 需要引入主
分量权重进行综合评分;(2)虽然主成分分析可将原始数据直接标准化,但计算综合得分时需要对原始数据
归一化处理,以避免各个指标的量纲不统一对分析结果的影响。 (3)构建性状指标体系时,必须要考虑指标
之间的相互关联,即需要检验性状参数是否为相互独立的变量。 主成分分析法的前提是假定所有性状参数是
相互独立的,主分量得分系数(权重)不能反映指标之间的相互影响。 如果要考虑性状参数之间的相互关系,
则需要构建“网状冶性状指标体系,并探索新的权重分配方法。 有学者在生态健康评价指标体系分析中采用
权重 2 次分配法对多层“网状冶生态指标权重进行分配[8],为解决植物生活史型划分指标之间的重叠和交叉
联系问题提供了借鉴。 “网状冶生态指标权重分配的层次性网络层次分析法(ANP)是在层次分析方法(AHP)
基础上发展起来的,用于解决网状结构问题的一种有效方法。 在经济、管理以及技术领域得到了广泛应
用[9],但未见对生态学指标进行分析的资料。 本文以藤本植物四棱豆(P. tetragonolobus)的形态性状构建其
生活史型划分指标体系,对 PCA、AHP和 ANP3 种方法的权重配置以及生活史型划分结果进行比较,为植物生
活史型理论研究探索生活史型定量划分的新方法。
1115摇 16 期 摇 摇 摇 赵则海:植物生活史型定量划分及其权重配置方法———以四棱豆生活史型划分为例 摇
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1摇 实验方法
1. 1摇 研究材料
摇 摇 在肇庆市农业良种示范推广中心种植攀援型和矮生型四棱豆,攀援型四棱豆支持物为竹竿(直径约 3
cm,高度 4 m);矮生型四棱豆没有支持物。 四棱豆的播种时间为 2010 年 3 月 12 日,并确保种植条件及田间
管理尽可能一致。 在丰产期(7 月中旬)对矮生型四棱豆和攀援型四棱豆的形态指标进行测定,各设 10 个组,
每组设 5 个重复。 分别调查以下 3 类指标:营养生长指标[生长高度(cm)、主蔓长度(cm)、基径(mm)、节间
长(cm)、叶片数(片 /株)等],无性生殖指标[1 级分枝数(个 /株)、2 级以上分枝数(个 /株)、基部分枝到地面
距离(cm)、休眠芽数量(个 /株)、萌发芽数量(个 /株)等],以及有性生殖指标[花数(枚 /株)、花冠长(mm)、
豆荚长(cm)、荚果数(枚 /株)、种子数(枚 /豆荚)等]。 攀援型和矮生型四棱豆的总体性状指标见表 1。
表 1摇 攀援型和矮生型四棱豆生活史型划分的总体性状指标
Table 1摇 General morphological parameters of the P. tetragonolobus of climbing type and dwarf type for classification of life cycle form (means依
D, n=10)
分类
Classify
变量
Var.
形态性状
Morphological characteristics
攀援型 Climbing type
平均数 Mean依标准差 SD
矮生型 Dwarf type
平均数 Mean依标准差 SD
营养生长(V) V1 生长高度 / cm 277. 196依25. 225 28. 128依5. 127
Vegetative growth V2 主蔓长度 / cm 331. 468依36. 294 171. 447依31. 679
V3 基径 / mm 7. 221依0. 976 5. 986依1. 115
V4 节间长 / cm 16. 142依2. 745 18. 738依3. 091
V5 叶片数 / (片 /株) 136. 735依18. 444 87. 768依7. 963
无性生殖(C) C1 1 级分枝数 / (个 /株) 4. 346依0. 997 6. 724依1. 426
Clonal reproduction C2 2 级以上分枝数 / (个 /株) 1. 947依1. 253 3. 869依1. 502
C3 基部分枝到地面距离 / cm 30. 822依5. 406 7. 498依2. 356
C4 休眠芽数量 / (个 /株) 106. 038依19. 984 77. 224依9. 915
C5 萌发芽数量 / (个 /株) 7. 917依1. 677 15. 048依2. 966
有性生殖(S) S1 花数 / (枚 /株) 29. 492依2. 666 14. 412依2. 479
Sexual reproduction S2 花冠长 / mm 34. 212依2. 945 32. 128依3. 789
S3 荚果长 / cm 22. 522依2. 354 19. 713依2. 320
S4 荚果数 / (枚 /株) 22. 816依5. 717 7. 920依1. 527
S5 种子数 / (枚 /荚果) 15. 125依2. 011 10. 813依2. 246
1. 2摇 指标数据归一化
为了避免指标单位对分析结果的影响,对原始数据进行归一化处理,处理后值在 0 到 1 之间[10],采用下
式计算:
Z ij =
xij
X imax
,摇 i= 1, 2,…,n;摇 j= 1, 2,…,m
式中,Z ij为第 i指标第 j个重复观测值 xij的标准化值;指标数为 n;重复数为 m。
1. 3摇 权重计算
1. 3. 1摇 主成分分析法(PCA) [3]
将归一化数据在 SPSS13 中进行 PCA 分析,计算各指标相关矩阵、特征向量和特征值、载荷矩阵等,确定
特征值大于 1 的主成分个数。 取 PCA的得分系数向量为各指标权重。
当 PCA超过 2 个以上主成分时,需要计算综合权重。 以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分特
征值之和的比例作为综合权重,假定有 k个大于 1 的特征值,即 A1, A2, …, Ak,则存在 k个得分系数向量 f1,
f2, …, fk,综合权重 fA以下式计算:
fA =移
k
i = 1
f i·
Ai
TA
,i=1, 2, …, k;其中, TA =移
k
i = 1
Ai
2115 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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1. 3. 2摇 层次分析法(AHP)
基于 AHP的植物生活史型划分的性状指标结构分 3 层,分别为目标层、中间层、指标层(图 1)。 指标体
系为“分叉结构冶,性状指标为相互独立的。
图 1摇 植物生活史型划分的 AHP指标结构
Fig. 1摇 The index structure on AHP for the classification of life cycle form
V:营养生长 Vegetative growth;C:无性生殖 Clonal reproduction;S:有性生殖 Sexual reproduction
构建判断矩阵:AHP多采用 1—9 标度法对指标重要性进行赋值,适用于定性指标和定量指标的判断矩
阵赋值[11]。 由于植物生活史型划分指标均为定量数据,笔者采用相关矩阵构建判断矩阵,将相关系数进行数
据转换后用于权重计算。 数据转换公式为:
a = 10r 摇 摇 摇 r 逸0 且 r 屹 1
a = - 110r 摇 摇 r <
{ 0
表 2摇 性状指标的判断矩阵
Table 2摇 The judgement matrix of morphological indicators
p1 p2 … pn
p1 a11 a12 … a1 n
p2 a21 a22 … a2 n
… … … …
pn an 1 an 2 … ann
摇 摇 aij为标度值,指标数为 n
式中,r为相关系数;a为判断矩阵标度值。 植物性状指
标的判断矩阵(表 2),在 MATLAB中计算特征向量和最
大特征根。 特征向量的归一化结果即为权重向量。
判断矩阵调整:如果判断矩的一致性指标(CR)
CR<0. 1,则判断矩阵达到一致性要求,特征向量的归
一化向量即为权重向量。 如果判断矩阵的一致性指
标 CR>0. 1,判断矩阵需要调整。 通过逐步调节判断
矩阵中不一致偏差大的标度值,使判断矩阵一致性指标满足 CR<0. 1[12]。
1. 3. 3摇 网络层次分析法(ANP)
与 AHP相比,ANP考虑了植物性状指标之间的相关性,各层指标为网络结构。 基于 ANP 的植物生活史
型划分的性状指标结构分 3 层,即目标层、控制层和网络层;其中,控制层、网络层各个指标之间均存在关联,
指标体系均为网络结构(图 2 和图 3)。
图 2摇 植物生活史型划分的 ANP指标网络结构
Fig. 2摇 The index network structure on ANP for the classification of life cycle form
3115摇 16 期 摇 摇 摇 赵则海:植物生活史型定量划分及其权重配置方法———以四棱豆生活史型划分为例 摇
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图 3摇 控制层指标的网络结构
摇 Fig. 3摇 The network structure for indicators of control
layer摇
ANP的控制层指标、网络层指标判断矩阵构建方法同
AHP。 在 SUPER DECISIONS软件中分别计算营养生长、无性
生殖和有性生殖网络层指标的超矩阵、加权超矩阵、极限超矩
阵,计算网络层指标权重向量。
控制层指标相关矩阵从营养生长、无性生殖和有性生殖
的综合得分计算,并构建控制层判断矩阵,计算控制层指标的
超矩阵、加权超矩阵、极限超矩阵,计算控制层指标权重向量。
1. 4摇 植物生活史型划分参数计算
1. 4. 1摇 综合得分计算
将植物生活史型划分指标数据归一化处理后,分别计算营养生长、无性生殖和有性生殖的综合得分。 综
合得分计算公式如下:
f =移
n
i = 1
Z i·w i 摇 摇 i=1, 2, …, n;
式中,f为综合得分;Z i为归一化的指标数据;w i为指标权重;n为指标数量。
如综合得分存在负值,需要将综合得分进行数据转换,计算公式为:
Z f = 10 f
式中,Z f为指数变换数据;f为综合得分。
设营养生长、无性生殖和有性生殖的权重分别为 wv、wc、ws(PCA无此步骤),加权后综合得分计算公式如下:
Fv = f·wv ; Fc = f·wc ; Fs = f·ws
式中,Fv、Fc、Fs分别为营养生长、无性生殖和有性生殖加权后的综合得分。
1. 4. 2摇 生活史型划分参数计算
植物生活史型划分的 V型参数、C型参数和 S型参数计算公式如下:
x =
Fv
Fv + Fc + Fs
; y =
Fc
Fv + Fc + Fs
; z =
Fs
Fv + Fc + Fs
式中,x、y、z分别为 V型参数、C型参数和 S型参数,且 x+y+z=1。
植物生活史型以 VxCySz的形式表示。
1. 5摇 数据分析方法
PCA在 SPSS13. 0中处理;AHP在 Excel和MATLAB6. 0中处理;ANP在 EXCEL和 SUPER DECISIONS中处理。
2摇 研究结果
2. 1摇 基于 PCA的生活史型划分结果
分别对四棱豆的营养生长、无性生殖和有性生殖指标数据进行归一化处理,并进行主成分分析,营养生
长、无性生殖和有性生殖过程均各提取 1 个主成分(特征值均大于 1),其贡献率分别为 66. 35% 、72. 14%和
63. 27% 。 营养生长、无性生殖和有性生殖过程各变量的主分量得分系数向量见表 3。
表 3摇 四棱豆不同生活史过程的主分量得分系数向量
Table 3摇 The coefficient vectors of principal components in different periods of life histories of P. tetragonolobus
营养生长
Vegetative growth
变量 Var. 系数 Coef.
无性生殖
Clonal reproduction
变量 Var. 系数 Coef.
有性生殖
Sexual reproduction
变量 Var. 系数 Coef.
V1 0. 287 C1 0. 231 S1 0. 280
V2 0. 285 C2 0. 236 S2 0. 174
V3 0. 204 C3 -0. 242 S3 0. 224
V4 -0. 152 C4 -0. 219 S4 0. 287
V5 0. 270 C5 0. 248 S5 0. 273
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摇 图 4摇 基于 PCA的攀援型和矮生型四棱豆生活史型划分结果
Fig. 4 摇 The classification results of life cycle form on P.
tetragonolobus of climbing type and dwarf type based on PCA
摇 摇 以得分系数向量为权重向量计算综合得分,生活史
型划分结果见图 4。 攀援型四棱豆生活史型划分参数
中,V 型参数值(x)在 0郾 269—0. 390 之间,C 型参数值
(y)在 0. 035—0. 078 之间,S 型参数值( z)在 0. 569—
0郾 696 之间。 攀援型四棱豆生活史型总体上以 V0. 323
C0. 053S0. 624(x、y、z 为平均值,下同)为中心,表明攀援型
四棱豆为有性生殖发达、营养生长次之、无性生殖最弱。
矮生型四棱豆的 V 型参数值( x)在 0. 175—0郾 292 之
间,C型参数值(y)在 0. 194—0. 336 之间,S 型参数值
( z)在 0. 453—0. 561 之间。 矮生型四棱豆生活史型总
体上以 V0. 218C0. 262S0. 520为中心,表明矮生型四棱豆为有
性生殖发达、无性生殖次之、营养生长最弱。 PCA 法很
好地将攀援型和矮生型四棱豆的生活史型区分开,也反
映了矮生型四棱豆无性生殖高于攀援型的典型特征,但将 V型参数值(x)过低,S 型参数值( z)过高。 甚至出
现攀援型四棱豆的 V型参数值(x)比矮生型还低,而田间试验中攀援型四棱豆营养生长明显高于矮生型,显
然,基于 PCA法的生活史型划分结果存在偏差。
2. 2摇 生活史型划分指标的相关分析
营养生长参数 V4(节间长)与 V1(生长高度)、V2(主蔓长度)、V3(基径)、V5(叶片数)之间均为不显著负相
关;除此之外,各参数之间均存在显著或极显著的正相关(表 4)。 营养生长性状指标均不是相互独立的变量。
无性生殖性状指标之间均存在显著相关(表 5)。 其中 C1(1 级分枝数)与 C2(2 级以上分枝数)、C1与 C5、
C2与 C5、C3(基部分枝到地面距离)与 C4(休眠芽数量)、C5(萌发芽数量)之间均存在不同程度的正相关,其余
变量之间均存在负相关。 无性生殖性状指标之间均不是相互独立的变量。
表 4摇 四棱豆营养生长性状指标的相关矩阵
Table 4摇 The correlation matrix of vegetative growth indicators of P. tetragonolobus
变量 Var. V1 V2 V3 V4 V5
V1 1 0. 951** 0. 517* -0. 375 0. 860**
V2 1 0. 565** -0. 386 0. 792**
V3 1 -0. 199 0. 489*
V4 1 -0. 349
V5 1
摇 摇 * 在 0. 05 水平相关显著;** 在 0. 01 水平相关显著
表 5摇 四棱豆无性生殖性状指标的相关矩阵
Table 5摇 The correlation matrix of clonal reproduction indicators of P. tetragonolobus
变量 Var. C1 C2 C3 C4 C5
C1 1 0. 683** -0. 632** -0. 555* 0. 668**
C2 1 -0. 591** -0. 588** 0. 750**
C3 1 0. 679** -0. 794**
C4 1 -0. 565**
C5 1
摇 摇 * 在 0. 05 水平相关显著;** 在 0. 01 水平相关显著
有性生殖性状指标之间均存在不同程度的正相关(表 6)。 其中 S1(花数)与 S2(花冠长)、S2与 S4(荚果
数)、S2与 S5(种子数)之间均为正相关,但未均达到显著水平。 其余指标之间均为显著或极显著正相关。 有
性生殖性状指标之间均不是相互独立的变量。
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表 6摇 四棱豆有性生殖性状指标的相关矩阵
Table 6摇 The correlation matrix of sexual reproduction indicators of P. tetragonolobus
变量 Var. S1 S2 S3 S4 S5
S1 1 0. 331 0. 478* 0. 883** 0. 684**
S2 1 0. 477* 0. 271 0. 365
S3 1 0. 483* 0. 476*
S4 1 0. 799**
S5 1
摇 摇 * 在 0. 05 水平相关显著;** 在 0. 01 水平相关显著
生活史型划分指标相关分析表明四棱豆的营养生长、无性生殖、有性生殖性状指标均不是相互独立的,部
分指标之间的相关达到极显著水平,变量之间存在不同程度的信息重叠。 因此,对四棱豆生活史型划分时应
考虑指标之间的关联。
2. 3摇 基于 AHP的生活史型划分结果
相关分析表明性状指标之间存在相互关联,需要对性状指标的重要性进行判断。 分别用营养生长、无性
生殖、有性生殖性状指标的相关矩阵构建指标层判断矩阵(相关矩阵见表 4、表 5 和表 6)。 营养生长指标层判
断矩阵的平均随机一致性指标 CR=0. 987>0. 1,判断矩阵需要调节。 经一致性优化,得到判断矩阵(表 7),CR
=0. 079<0. 1,表明具有良好的一致性。
表 7摇 营养生长指标的判断矩阵
Table 7摇 The judgement matrix of vegetative growth indicators
变量 Var. V1 V2 V3 V4 V5
V1 1 6. 000 5. 170 3. 800 3. 000
V2 0. 167 1 2. 000 0. 259 0. 500
V3 0. 193 0. 500 1 0. 333 0. 204
V4 0. 263 3. 860 3. 000 1 3. 000
V5 0. 333 2. 000 4. 890 0. 333 1
无性生殖指标层判断矩阵的 CR=1. 16>0. 1,经一致性优化,得到判断矩阵(表 8),CR = 0. 090<0. 1,具有
良好的一致性。
表 8摇 无性生殖指标的判断矩阵
Table 8摇 The judgement matrix of clonal reproduction indicators
变量 Var. C1 C2 C3 C4 C5
C1 1 6. 825 0. 500 5. 500 6. 681
C2 0. 147 1 0. 169 0. 170 1. 000
C3 2. 000 5. 912 1 6. 788 7. 943
C4 0. 182 5. 877 0. 147 1 3. 000
C5 0. 150 1. 000 0. 126 0. 333 1
有性生殖指标层判断矩阵的 CR=0. 63>0. 1,经一致性优化,得到判断矩阵(表 9),CR = 0. 078<0. 1,具有
良好的一致性。
中间层的相关矩阵见表 10,指标之间存在极显著正相关。 建立判断矩阵的一致性指标 CR = 0. 322>0. 1,
需要对判断矩阵进行调整。 经一致性优化,得到调整后的判断矩阵(表 11),CR = 0. 069<0. 1,满足一致性
要求。
分别用四棱豆营养生长、无性生殖、有性生殖性状的指标层判断矩阵计算权重向量;根据中间层的相关矩
阵和判断矩阵计算中间层权重。 中间层权重和指标层权重向量见表 12。 VV权重高达 0. 712,SS权重仅 0. 06。
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表 9摇 有性生殖指标的判断矩阵
Table 9摇 The judgement matrix of sexual reproduction indicators
变量 Var. S1 S2 S3 S4 S5
S1 1 3. 310 7. 000 8. 829 6. 838
S2 0. 302 1 4. 770 2. 712 3. 653
S3 0. 143 0. 210 1 0. 208 0. 500
S4 0. 113 0. 369 4. 800 1 3. 000
S5 0. 146 0. 274 2. 000 0. 333 1
表 10摇 中间层指标的相关矩阵
Table 10摇 The correlation matrix of middle layer indicators
变量 Var. VV CC SS
VV 1 0. 731** 0. 949**
CC 1 0. 745**
SS 1
摇 摇 1. VV、CC、SS分别为控制层变量;2. ** 在 0. 01 水平相关显著
表 11摇 中间层指标的判断矩阵
Table 11摇 The judgement matrix of middle layer indicators
变量 Var. VV CC SS
VV 1 4 9. 49
CC 0. 25 1 5
SS 0. 11 0. 20 1
摇 摇 VV、CC、SS分别为控制层变量
表 12摇 基于 AHP的四棱豆生活史型划分参数的权重向量
Table 12摇 The weighting vectors of classification parameters of life cycle form of P. tetragonolobus based on AHP
营养生长
Vegetative growth
变量 Var. 权重 Weighting
无性生殖
Clonal reproduction
变量 Var. 权重 Weighting
有性生殖
Sexual reproduction
变量 Var. 权重 Weighting
VV 0. 712 CC 0. 229 SS 0. 060
V1 0. 481 C1 0. 331 S1 0. 567
V2 0. 075 C2 0. 044 S2 0. 211
V3 0. 055 C3 0. 465 S3 0. 041
V4 0. 238 C4 0. 117 S4 0. 120
V5 0. 151 C5 0. 044 S5 0. 061
摇 摇 VV、CC、SS分别为控制层变量;V1—5、C1—5、C1—5为指标层变量
摇 图 5摇 基于 AHP的攀援型和矮生型四棱豆生活史型划分结果
Fig. 5摇 The classification results of life cycle form on P.
tetragonolobus of climbing type and dwarf type based on AHP
以权重向量计算营养生长、无性生殖、有性生殖性
状指标综合得分,以中间层权重计算综合得分加权平均
数,生活史型划分结果见图 5。 攀援型四棱豆 V型参数
值( x) 在 0. 716—0. 785 之间, C 型参数值 ( y ) 在
0郾 148—0. 226 之间,S型参数值( z)在 0. 058—0. 076 之
间。 攀援型四棱豆生活史型总体上以 V0. 745C0. 187S0. 068为
中心。 矮生型四棱豆的 V 型参数值 ( x)在 0. 614—
0郾 716 之间,C型参数值(y)在 0. 210—0. 305 之间,S 型
参数值( z)在 0. 061—0. 088 之间。 矮生型四棱豆生活
史型总体上以 V0. 664C0. 258 S0. 077为中心。 AHP 区分攀援
型和矮生型四棱豆生活史型效果明显,攀援型和矮生型
四棱豆均为营养生长发达、有性生殖次之、无性生殖最
弱。 基于 AHP的生活史型划分结果反映了矮生型四棱
豆无性生殖高于攀援型的典型特征,但 S型参数值均过低。 矮生型四棱豆 S 型参数值甚至略高于攀援型,实
际上矮生型四棱豆的有性生殖低于攀援型,生活史型划分结果出现偏差。
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2. 4摇 基于 ANP的生活史型划分结果
控制层指标的相关矩阵见表 13,指标之间均为极显著正相关。
ANP的控制层指标和网络层指标均为网络结构。 网络层指标的判断矩阵构建方法同 AHP(表 7、表 8 和
表 9)。 控制层指标的判断矩阵一致性指标 CR=0郾 129>0. 1,经一致性优化,得到调整后的判断矩阵(表 14),
判断矩阵 CR= 0. 070<0. 1,满足一致性要求。
分别计算网络层、控制层的权重向量,结果见表 15。
表 13摇 控制层指标的相关矩阵
Table 13摇 The correlation matrix of control layer indicators
变量 Var. VV CC SS
VV 1 0. 520** 0. 938**
CC 1 0. 550**
SS 1
摇 摇 VV、CC、SS分别为控制层变量; ** 在 0. 01 水平相关显著
表 14摇 控制层指标的判断矩阵
Table 14摇 The judgement matrix of control layer indicators
变量 Var. VV CC SS
VV 1 5. 197 9. 383
CC 0. 192 1 4. 000
SS 0. 107 0. 250 1
摇 摇 VV、CC、SS分别为控制层变量
表 15摇 基于 ANP的四棱豆生活史型划分参数的权重向量
Table 15摇 The weighting vectors of classification parameters of life cycle form of P. tetragonolobus based on ANP
营养生长
Vegetative growth
变量 Var. 权重 Weighting
无性生殖
Clonal reproduction
变量 Var. 权重 Weighting
有性生殖
Sexual reproduction
变量 Var. 权重 Weighting
VV 0. 470 CC 0. 397 SS 0. 132
V1 0. 361 C1 0. 328 S1 0. 395
V2 0. 138 C2 0. 076 S2 0. 278
V3 0. 069 C3 0. 350 S3 0. 058
V4 0. 215 C4 0. 158 S4 0. 178
V5 0. 216 C5 0. 087 S5 0. 089
摇 摇 VV、CC、SS分别为控制层变量;V1—5、C1—5、C1—5为指标层变量
摇 图 6摇 基于 ANP的攀援型和矮生型四棱豆生活史型划分结果
Fig. 6 摇 The classification results of life cycle form of P.
tetragonolobus of climbing type and dwarf type based on ANP
以权重向量计算营养生长、无性生殖、有性生殖性状指标综合得分,以控制层权重计算综合得分加权平均
数,基于 ANP的生活史型划分结果见图 6。 攀援型四棱豆 V 型参数值(x)在 0. 487—0. 57 之间,C 型参数值
(y)在 0. 272—0. 382 之间,S 型参数值( z)在 0. 131—0. 169 之间。 攀援型四棱豆生活史型总体上以 V0. 517
C0. 327S0. 156为中心,表明攀援型四棱豆营养生长发达、无性生殖次之、有性生殖均较弱。 矮生型四棱豆的 V 型
参数值(x)在 0. 371—0. 471 之间,C 型参数值(y)在 0. 372—0. 473 之间,S 型参数值( z)在 0. 129—0. 166 之
间。 矮生型四棱豆生活史型总体上以 V0. 416C0. 43S0. 154为
中心,表明矮生型四棱豆为无性生殖较为发达、营养生
长次之,有性生殖较弱。 矮生型四棱豆无性生殖显著高
于攀援型,其营养生长高于低于攀援型,两者有性生殖
均较弱。 基于 ANP的生活史型划分结果符合田间实际
情况,反映了攀援型和矮生型四棱豆生活史型特征。
2. 5摇 基于 3 种方法的生活史型划分参数比较
PCA和 AHP 均假定营养生长指标变量为独立变
量,生活史型划分参数计算时未考虑指标之间的相互关
系。 PCA计算的 V型参数值(x)最低,由营养生长指标
变量计算结果偏低(图 7)。 AHP计算的 V 型参数值最
高,主要原因是其中间层的营养生长权重较大,达到 0.
712,导致 V型参数值偏高。 ANP计算 V型参数值时考
8115 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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虑了指标之间的相互影响,计算出的营养生长权重为 0. 47,因而基于 ANP 的综合得分在 PCA 和 AHP 之间。
ANP、PCA和 AHP法计算的攀援型四棱豆的 V型参数值总体上均高于矮生型。
PCA计算的攀援型四棱豆 C型参数值(y)最低,矮生型四棱豆 C 型参数值略高于 AHP,总体上两种的 C
型参数估测偏低。 ANP法的两种类型四棱豆的 C型参数均高于 PCA和 AHP法(图 7),表明考虑指标之间的
相互影响的无性生殖综合得分均较高,与藤本植物无性生殖较为发达的实际相符合。 ANP、PCA和 AHP计算
的攀援型四棱豆的 C型参数值总体上均低于矮生型。
PCA计算的攀援型和矮生型四棱豆 S型参数值( z)均最高,均在 0. 42 以上,S 型参数估测偏高。 AHP 的
两种类型四棱豆的 S 型参数均低于 ANP(图 7),表明考虑指标之间的相互影响的综合得分被调高。 PCA、
ANP和 AHP计算的攀援型四棱豆的 S型参数值总体上均高于矮生型。
图 7摇 四棱豆生活史型划分参数比较
Fig. 7摇 Comparisons between classification parameters of life cycle form of P. tetragonolobus
总体看,PCA、ANP和 AHP对攀援型和矮生型四棱豆的生活史型划分参数估测趋势一致,即攀援型四棱
豆的 V型参数和 S型参数均高于矮生型,C型参数均低于矮生型。 与 ANP相比,PCA计算的 V型参数值(x)
和 C型参数值(y)偏低,S型参数值( z)偏高;AHP计算的 V型参数值(x)偏高,C 型参数值(y)和 S 型参数值
( z)偏低。 三者生活史型划分参数差异表明性状指标之间的相关关系对生活史型定量划分结果产生了明显
影响。
3摇 结论
基于 PCA的植物生活史型划分方法的主要改进体现在以下 3 个方面:(1) 一些学者在生活史型划分参
数计算时已注意到原始数据单位的影响问题[10],因此生活史型划分的原始数据必须进行归一化处理;(2) 当
存在 2 个以上主成分时,给出了主成分权重配置和计算综合得分的方法;(3) 以性状指标之间不存在显著的
相关为 PCA的适用条件。 基于 PCA的生活史型划分的计算过程简单,划分参数的区分度好,在性状指标之间
相关不显著的条件下可以使用。 由于四棱豆性状指标之间存在显著或极显著的相关性,得到的 V 型参数值
(x)偏低(x在 0. 390 以下),S型参数值( z)偏高( z在 0. 453 以上),甚至攀援型四棱豆的 V型参数值(x)比矮
生型还低,与实际情况不符,因此基于 PCA的四棱豆生活史型划分方法存在局限性。
植物的性状指标是人们根据植物生长发育特征分类、筛选的,对性状指标的重要性判断多基于植物生长
发育特征进行定性排序。 基于 AHP的生活史型划分指标体系为 3 层的“分叉冶结构,提供了中间层(即性状
指标组)和指标层的权重分配办法。 计算过程分为 4 个步骤:(1) 构建植物生活史型划分的 3 层“分叉冶结构
指标体系;(2) 参考性状指标的相关矩阵构建判断矩阵,计算中间层和指标层的权重向量;(3) 分别计算营养
生长、无性生殖和有性生殖的综合得分;(4) 计算生活史型划分参数。 由于 AHP 假定指标变量之间相互独
立,尤其是中间层权重计算未考虑指标之间的显著相关,计算的营养生长变量 VV的权重过高(0. 712),有性生
殖 SS的权重过低(0. 06),因此得到的 V型参数值(x)偏高(x在 0. 614 以上),S 型参数值( z)偏低( z 在 0郾 088
以下),导致生活史型划分结果出现偏差。 在性状指标之间存在显著相关关系的条件下,AHP 法也不适于植
物生活史型的定量划分。
基于 ANP的生活史型划分指标体系为“网状冶结构,其中控制层和网络层的权重分配均考虑了指标之间
9115摇 16 期 摇 摇 摇 赵则海:植物生活史型定量划分及其权重配置方法———以四棱豆生活史型划分为例 摇
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的关联。 计算过程分为 4 个步骤:(1) 构建植物生活史型划分的 3 层“网状冶结构指标体系;(2) 参考性状指
标的相关矩阵构建判断矩阵,计算控制层和网络层的权重向量;(3) 分别计算营养生长、无性生殖和有性生殖
的综合得分;(4) 计算生活史型划分参数。 ANP的指标体系考虑了指标变量之间关联,提取性状指标相关矩
阵信息构建判断矩阵,控制层和网络层的权重分配合理,攀援型和矮生型四棱豆 V 型参数值( x)分别在
0郾 487—0. 57 和 0. 371—0. 471 之间,C型参数值(y)在 0. 272—0. 382 和 0. 372—0. 473 之间,S 型参数值( z)
在 0. 131—0. 169 和 0. 129—0. 166 之间。 在性状指标之间相关显著的条件下,基于 ANP 的植物生活史型划
分方法是进行植物生活史型定量化分的有效方法。
基于 ANP的生活史型划分方法,攀援型和矮生型四棱豆生活史型分别为 V0. 475 C0. 262 S0. 263和 V0. 378
C0. 365S0. 257。
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