全 文 ：作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2014, 40(1): 110−121 http://zwxb.chinacrops.org/
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@chinajournal.net.cn

本研究由国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-06-02-02)资助。
* 通讯作者(Corresponding author): 黄瑞冬, E-mail: r_huang@126.com
第一作者联系方式: E-mail: wangyitao-happy@163.com
Received(收稿日期): 2013-02-28; Accepted(接受日期): 2013-08-16; Published online(网络出版日期): 2013-10-22.
URL: http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20131022.1652.008.html
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2014.00110
基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类
王艺陶 周宇飞 李丰先 依 兵 白 薇 闫 彤 许文娟
高明超 黄瑞冬*
沈阳农业大学农学院, 辽宁沈阳 110866
摘 要: 采用人工气候箱内培养皿培养, PEG-6000溶液模拟干旱胁迫环境, 在萌发期以80、120、150和175 g L–1
PEG-6000水溶液处理31个高粱品种, 旨在根据高粱品种萌发期对不同干旱胁迫程度的响应, 筛选出具有抗旱能力的
高粱品种并探讨高粱萌发期抗旱性鉴定的方法。通过主成分分析法(PCA)和神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法对
各高粱品种进行抗旱性综合分析与评定。PCA 结果表明, 相对芽长、相对根长和相对萌发抗旱指数载荷量最大, 将
其作为萌发期高粱抗旱性筛选的主要评价指标, 并对31个高粱品种抗旱性排序。通过 SOM聚类分析将31个高粱品种
按抗旱性强弱分为5类, 吉杂305等4个品种为高度抗旱品种, HL5等4个品种为抗旱品种, 辽杂10号等8个品种为中等
抗旱品种, 锦杂103等7个品种为干旱敏感品种, 锦杂93等8个品种为高度干旱敏感品种。研究认为, 相对芽长、相对
根长和相对萌发抗旱指数等可以作为高粱品种抗旱性鉴定的重要指标; SOM聚类分析可作为品种抗旱性分类的重要
方法。
关键词: 高粱; 抗旱性; 主成分分析; SOM聚类分析
Identification and Classification of Sorghum Cultivars for Drought Resistance
during Germination Stage Based on Principal Components Analysis and Self
Organizing Map Cluster Analysis
WANG Yi-Tao, ZHOU Yu-Fei, LI Feng-Xian, YI Bing, BAI Wei, YAN Tong, XU Wen-Juan, GAO
Ming-Chao, and HUANG Rui-Dong*
College of Agronomy, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China
Abstract: PEG-6000 was used to simulate drought stress environment in artificial climate chamber for studying the effects of
different concentrations of PEG-6000 (80, 120, 150, and 175 g L–1) on the response of 31 sorghum cultivars at germination stage,
with the objectives of screening drought-resistant cultivars and exploring methods suitable for assessing drought-resistance of
sorghum cultivars. Through principal component analysis (PCA) and Self-Organizing-Map (SOM) cluster analysis, the
drought-resistance of 31 sorghum cultivars was evaluated. PCA showed that relative bud length, relative root length and
drought-resistance index during germination had the maximum weight in values, and were used as the main indices for evaluating
and ranking the drought-resistant capabilities of 31 sorghum cultivars. Five groups of drought-resistance capabilities of 31 sor-
ghum cultivars were detected based on SOM cluster analysis: four cultivars including Jiza 305 were highly drought-resistant, four
cultivars including HL8 were drought-resistant, eight cultivars including Liaoza 10 were medium drought-resistant, seven culti-
vars including Jinza 103 were drought-sensitive and eight cultivars including Jinza 93 were highly drought-sensitive. In conclu-
sion, relative bud length, relative root length and germination drought-resistance index can be used as indices for identifying
drought-resistance in sorghum, and SOM cluster analysis is an important method for classifying drought-resistance.
Keywords: Sorghum; Drought resistance; Principal component analysis (PCA); Self-Organizing-Map (SOM) cluster analysis
随着全球气候的变化, 干旱成为农业生产中经常 遇到的问题, 是影响农业可持续发展的重要因素[1-2]。
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 111


充分利用抗旱性强的作物和品种以减少干旱所带来
的不利影响, 对促进我国干旱、半干旱地区农业生
产具有重要意义[3-5]。高粱是我国北方干旱、半干旱
地区的重要作物之一。尽管其综合抗旱性较强, 但
不同品种间抗旱性存在较大差异[6]。种子萌发阶段
是作物能否在干旱条件下完成生育周期的关键时期
之一, 萌发期抗旱性的强弱影响出苗好坏, 进而影
响作物的生长发育。近年来, 许多学者运用萌发胁
迫指数法、灰色关联度法、隶属函数法和主成分分
析法(PCA)等[7-9]对抗旱性进行了大量的研究, 但多
数只侧重单一干旱处理, 具有一定的局限性, 不能
反映出多水平干旱条件下作物的综合萌发状况。而
近年来兴起的自组织映射(SOM)聚类分析可以较好
地从多水平、多因素着手, 建立多水平多观察值之
间复杂的映射关系, 取得很好的分析效果, 已被广
泛应用于各种聚类分析领域[10-11]。本试验以 4 个不
同 PEG-6000 溶液浓度模拟干旱胁迫, 运用 PCA 分
析和 SOM 聚类分析法对 31 个高粱品种的萌发性状
综合分析及评定, 为高粱抗旱的进一步研究和生产
应用提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 供试材料
31个高粱杂交品种分别来自辽宁省农业科学
院、吉林省农业科学院、黑龙江省农业科学院、沈
阳市农业科学院和锦州市农业科学院(表1)。

表 1 供试高粱品种及来源
Table 1 Sorghum cultivars tested and the origins
编号
Code
品种
Cultivar
来源
Origin
编号
Code
品种
Cultivar
来源
Origin
S1 辽杂 10号 Liaoza 10 辽宁省农业科学院 LnAAS S17 吉杂 121 Jiza 121 吉林省农业科学院 JlAAS
S2 辽杂 12 Liaoza 12 辽宁省农业科学院 LnAAS S18 吉杂 319 Jiza 319 吉林省农业科学院 JlAAS
S3 辽杂 21 Liaoza 21 辽宁省农业科学院 LnAAS S19 HL5 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S4 锦杂 93 Jinza 93 锦州市农业科学院 JzAAS S20 HL8 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S5 锦杂 103 Jinza 103 锦州市农业科学院 JzAAS S21 龙杂 9号 Longza 9 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S6 锦杂 105 Jinza 105 锦州市农业科学院 JzAAS S22 龙杂 10号 Longza 10 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S7 四杂 25 Siza 25 吉林省农业科学院 JlAAS S23 龙杂 12 Longza 12 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S8 四杂 29 Siza 29 吉林省农业科学院 JlAAS S24 辽杂 11 Liaoza 11 辽宁省农业科学院 LnAAS
S9 吉杂 90 Jiza 90 吉林省农业科学院 JlAAS S25 沈杂 5号 Shenza 5 沈阳市农业科学院 SyAAS
S10 吉杂 97 Jiza 97 吉林省农业科学院 JlAAS S26 辽杂 19 Liaoza 19 辽宁省农业科学院 LnAAS
S11 吉杂 123 Jiza 123 吉林省农业科学院 JlAAS S27 辽杂 35 Liaoza 35 辽宁省农业科学院 LnAAS
S12 吉杂 124 Jiza 124 吉林省农业科学院 JlAAS S28 龙杂 11 Longza 11 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S13 吉杂 127 Jiza 127 吉林省农业科学院 JlAAS S29 龙杂 13 Longza 13 黑龙江省农业科学院 HljAAS
S14 吉杂 305 Jiza 305 吉林省农业科学院 JlAAS S30 锦杂 106 Jinza 106 锦州市农业科学院 JzAAS
S15 辽杂 15 Liaoza 15 辽宁省农业科学院 LnAAS S31 葫梁 1号 Huliang 1 锦州市农业科学院 JzAAS
S16 吉杂 99 Jiza 99 吉林省农业科学院 JlAAS
LnAAS: Liaoning Academy of Agricultural Sciences; JzAAS: Jinzhou Academy of Agricultural Sciences; JlAAS: Jilin Academy of
Agricultural Sciences; HljAAS: Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences; SyAAS: Shenyang Academy of Agricultural Sciences.

1.2 试验设计
从每品种选取 25粒大小均匀一致、饱满的种子,
用 7%的次氯酸钠溶液消毒 10 min, 再用蒸馏水冲洗
5次, 用滤纸吸干后摆放在直径 9 cm并铺有 2层滤
纸的培养皿中, 种子间距离为粒长 1~2 倍。干旱胁
迫液质量浓度分别为 80、120、150 和 175 g L–1的
PEG-6000 水溶液 , 与之对应的溶液水势分别为
–0.1、–0.2、–0.3和–0.4 MPa[12], 对照以蒸馏水替代
PEG-6000溶液, 每个培养皿中加入胁迫液 8 mL, 每
处理 3次重复。将培养皿置 RXZ-1000B型人工气候
箱, 其昼/夜温度为 28 /25 , ℃ ℃ 湿度为 60%, 光照/
黑暗为 12 h/12 h, 光照强度为 134 μmol m–2 s–1, 连
续培养 10 d。每 2 d补充适量蒸馏水, 以保持胁迫液
的水势不变。在第 2、第 4、第 6、第 8 和第 10 天
调查发芽数, 并于第 10天测定芽长、根长、芽干重、
根干重和种子剩余干重。
发芽势=第 4 天发芽种子粒数 /供试种子粒数
×100; 发芽率=第 10天发芽种子粒数/供试种子粒数
112 作 物 学 报 第 40卷


×100; 萌发抗旱指数(DGRI)=干旱胁迫下种子萌发
指数(PIS)/对照种子萌发指数(PIC), 式中 PIS/PIC =
(1.00)nd2+(0.75)nd4+(0.50)nd6+(0.25)nd8, 其中, nd2、
nd4、nd6和 nd8分别为第 2、第 4、第 6 和第 8 天的
萌发率[13]; 第 10 天, 从各处理随机取出高粱幼苗 5
株, 测定芽长和根长, 于 85℃烘干后称量芽干重、
根干重和籽粒剩余干重, 计算干物质转运率[14]。
1.3 数据处理与分析
用 Microsoft Excel 2007整理数据并计算各处理
性状的平均值和相对值。用 SPSS 20.0进行相关性分
析和 PCA 分析, 并对高粱品种的抗旱性进行综合评
价。利用 MATLAB 2012a对 31个品种进行 SOM分
析[10]。为了减少各高粱品种间固有的差异, 对各测
定指标均采用干旱胁迫处理和对照测定的相对值 ,
相对值比绝对值能更好地反映不同高粱品种的抗旱
性[15-16]。
2 结果与分析
2.1 不同高粱品种对萌发期干旱胁迫的响应
由表2可知, 相对芽长、相对根长和相对萌发抗
旱指数等8个测定指标在干旱胁迫下总体呈现不同
程度的下降, 随着胁迫程度的加大, 测定指标较对
照降幅增大。吉杂127 (S13)的芽长在–0.4 MPa水势
下降幅最大 , 相对芽长仅为0.33, 而处于同水势的
HL5 (S19)为0.76, 降幅最小。龙杂9号(S21)在–0.1
MPa 水势下具有较高的根长, 相对根长为1.21, 辽
杂35 (S27)在–0.4 MPa 水势下根长降幅最小, 相对
根长为0.94。在–0.4 MPa水势下, 除吉杂127和龙杂
11 (S28)相对发芽势分别为0.20和0.33外, 大多数品
种相对发芽势在0.65~0.85之间, 平均值为0.74。4个
水势下 , 多数品种的相对发芽率在0.80~1.00之间 ,
龙杂9号在–0.1 MPa 水势下相对发芽率最高, 为1.15,
吉杂127在–0.4 MPa 水势下的相对发芽率最低, 为
0.47。在–0.4 MPa水势下, 吉杂127相对芽干重和根
干重均最低, 分别比对照下降65.0%和68.0%; 吉杂
124 (S12)具有最高的相对芽干重, 龙杂10号(S22)具
有最高的相对根干重 , 二者分别仅比对照降低
18.0%和8.0%。辽杂15 (S15)在–0.2 MPa水势下具有
最高的相对干物质转运率。吉杂127在–0.4 MPa水势
下的相对干物质转运率最低, 仅为0.26。HL8 (S20)
在–0.1 MPa 水势下的相对抗旱萌发指数最高 , 为
1.11, 而吉杂127最低, 为0.33, 其次为龙杂11 (S28),
其相对萌发抗旱指数比对照降低53.0%。上述结果表
明, 低强度干旱胁迫(–0.1 MPa)对高粱种子萌发影
响较小或略有提升活力作用 ; 高强度干旱胁迫
(–0.34 ~ –0.40 MPa)足以使高粱不同抗旱性得到表
现。
由表 3可知, 萌发期高粱品种间、同品种不同干
旱胁迫条件下测定值指标间差异显著, 并且由此引
起的互作差异显著, 说明干旱胁迫对高粱萌发性状
影响明显, 不同基因型间存在差异。
对 31个高粱品种在 4个胁迫浓度下的测定值均
赋相同权重, 结果如表 4 所示, 各萌发性状测定指
标在干旱胁迫条件下几乎都小于对照, 不同品种降
幅不同。相对芽长变化的范围为 0.55~0.91, 相对根
长的变化范围为 0.58~0.99, 相对发芽势的变化范围
为 0.62~1.08, 相对发芽率的变化范围为 0.83~1.12,
相对芽干重的变化范围为 0.55~0.90, 相对根干重的
变化范围为 0.61~1.08, 相对干物质转运率的变化范
围为 0.51~0.86, 相对萌发抗旱指数的变化范围为
0.63~1.03。吉杂 305 (S14)和 HL5 (S19)的芽长、根
长、发芽势、发芽率、芽干重、根干重、干物质转
运率和萌发抗旱指数相对值较大, 表现出较强的抗
旱能力。吉杂 123 (S11)和吉杂 124 (S12)各项指标的
相对值比较小, 对干旱胁迫比较敏感, 抗旱能力相
对较差。干物质转运率可以反映出各品种对种子中贮
藏物质的利用速率与效率以及体内能量供应水平[17]。
龙杂 11 (S28)的相对干物质转运率最高, 为 0.86, 对
干旱胁迫不敏感, 吉杂 319 (S18)的相对干物质转运
率最低, 为 0.51, 对干旱胁迫较敏感。在干旱胁迫下,
萌发抗旱指数可避免因品种本身所具有的差异对试
验结果的影响, 较客观地鉴定和评价品种对干旱胁
迫的各种反应[18]。吉杂 305 (S14)相对萌发抗旱指数
最高, 为 1.03, 而龙杂 11 (S28)的相对萌发抗旱指数
最低, 为 0.63。
2.2 不同高粱品种萌发期各性状的相关性分析
利用双变量 Pearson 简单相关系数法对干旱胁
迫下萌发期 8 个指标性状的相对值进行相关性分析
(表 5)[19], 各性状之间均呈现正相关, 多数性状间的
相关性达到了显著或极显著水平。相对萌发抗旱指
数与相对发芽势和相对发芽率相关系数最大, 分别
达到 0.844**和 0.822**。相对芽长与相对根长、相对
芽干重和相对干物质转运率极显著正相关, 相关系
数分别为 0.494**、0.810**和 0.716**。相对根长与相
对芽干重和相对根干重也呈极显著正相关, 相关系
数分别达到 0.577**和 0.731**。
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 113


表 2 干旱胁迫条件下高粱各萌发性状的相对值
Table 2 Relative values of germination traits of sorghum cultivars under drought stress
品种
Cultivar
水势
Water potential (MPa)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
–0.1 0.93 0.81 1.08 1.07 0.84 1.08 0.95 1.08
–0.2 0.89 0.74 0.98 0.99 0.83 0.99 0.79 0.97
–0.3 0.73 0.66 1.02 0.99 0.72 0.75 0.59 0.88
S1
–0.4 0.70 0.53 0.94 0.89 0.60 0.58 0.55 0.75
–0.1 0.89 0.93 1.00 1.03 0.84 1.19 0.95 0.99
–0.2 0.72 0.74 1.05 0.97 0.73 0.83 0.68 0.90
–0.3 0.67 0.78 1.10 1.07 0.76 0.93 0.74 0.97
S2
–0.4 0.52 0.49 0.71 0.85 0.54 0.66 0.48 0.57
–0.1 0.98 1.03 1.10 1.02 0.89 1.06 1.01 0.98
–0.2 0.86 0.70 0.93 0.91 0.84 0.86 0.87 0.89
–0.3 0.83 0.62 1.01 0.97 0.73 0.71 0.66 0.90
S3
–0.4 0.69 0.50 0.87 0.79 0.68 0.77 0.59 0.71
–0.1 0.83 0.75 0.92 0.96 0.79 0.93 0.86 0.85
–0.2 0.78 0.71 0.85 0.90 0.77 0.86 0.76 0.74
–0.3 0.76 0.68 0.75 0.85 0.75 0.81 0.68 0.63
S4
–0.4 0.58 0.53 0.71 0.81 0.62 0.74 0.60 0.56
–0.1 0.71 0.98 0.88 0.97 0.76 1.19 0.76 0.88
–0.2 0.68 0.74 0.89 0.96 0.69 0.99 0.69 0.83
–0.3 0.71 0.63 0.92 0.87 0.68 0.83 0.58 0.79
S5
–0.4 0.59 0.56 0.76 0.84 0.59 0.65 0.50 0.63
–0.1 0.86 0.87 1.00 0.95 0.78 1.05 0.85 0.96
–0.2 0.80 0.75 1.00 0.95 0.78 0.91 0.80 0.95
–0.3 0.77 0.69 0.95 0.91 0.76 0.88 0.69 0.81
S6
–0.4 0.68 0.59 0.89 0.90 0.65 0.75 0.58 0.69
–0.1 0.71 0.91 0.96 0.92 0.71 0.83 0.72 0.88
–0.2 0.57 0.68 0.92 0.94 0.55 0.69 0.54 0.88
–0.3 0.72 0.64 0.83 0.90 0.71 0.91 0.64 0.82
S7
–0.4 0.45 0.47 0.73 0.89 0.45 0.55 0.41 0.75
–0.1 0.89 0.90 1.07 1.05 0.81 1.08 0.80 1.02
–0.2 0.47 0.70 0.91 0.87 0.52 0.85 0.54 0.84
–0.3 0.68 0.62 0.87 0.88 0.65 0.81 0.56 0.83
S8
–0.4 0.58 0.58 0.76 0.78 0.58 0.75 0.48 0.72
–0.1 0.76 0.78 1.22 1.14 0.66 0.94 0.66 1.09
–0.2 0.47 0.85 0.97 0.98 0.52 1.08 0.58 0.93
–0.3 0.58 0.72 1.04 0.92 0.58 0.93 0.56 0.93
S9
–0.4 0.39 0.61 0.70 0.82 0.44 0.86 0.45 0.71
–0.1 0.89 0.87 0.97 1.00 0.77 0.91 0.78 0.93
–0.2 0.55 0.72 1.01 0.96 0.57 0.74 0.58 0.93
–0.3 0.67 0.55 0.94 0.99 0.68 0.97 0.66 0.91
S10
–0.4 0.60 0.47 0.75 0.89 0.55 0.80 0.51 0.78
–0.1 0.81 0.82 0.87 0.85 0.84 0.93 0.79 0.81
–0.2 0.50 0.64 0.95 0.96 0.64 0.77 0.61 0.91
–0.3 0.59 0.54 0.63 0.84 0.67 0.71 0.54 0.68
S11
–0.4 0.60 0.43 0.64 0.77 0.64 0.62 0.52 0.68
114 作 物 学 报 第 40卷


(续表 2)
品种
Cultivar
水势
Water potential (MPa)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
–0.1 0.85 0.78 0.83 0.84 0.89 0.82 0.79 0.79
–0.2 0.71 0.67 0.93 0.93 0.79 0.60 0.61 0.90
–0.3 0.56 0.52 0.74 0.87 0.60 0.46 0.43 0.77
S12
–0.4 0.60 0.54 0.64 0.84 0.82 0.56 0.52 0.68
–0.1 0.93 0.93 1.18 1.13 0.83 0.95 0.76 1.04
–0.2 0.67 0.73 0.77 0.76 0.63 0.76 0.58 0.70
–0.3 0.69 0.73 0.84 0.89 0.66 0.80 0.56 0.79
S13
–0.4 0.33 0.32 0.20 0.47 0.35 0.32 0.26 0.33
–0.1 0.99 1.11 1.08 1.07 0.91 0.91 0.86 1.05
–0.2 0.98 1.00 1.02 1.00 0.86 0.88 0.87 1.04
–0.3 0.81 0.84 0.91 0.97 0.80 0.77 0.67 1.07
S14
–0.4 0.44 0.35 0.65 0.91 0.45 0.65 0.36 0.97
–0.1 0.94 0.95 0.92 0.90 0.97 0.91 0.87 0.87
–0.2 0.85 0.80 0.90 0.90 0.91 0.95 1.01 0.85
–0.3 0.68 0.63 0.75 0.87 0.78 0.76 0.66 0.73
S15
–0.4 0.70 0.58 0.80 0.85 0.77 0.73 0.74 0.75
–0.1 0.95 1.10 1.09 1.05 0.93 1.19 0.81 1.09
–0.2 0.94 0.91 1.06 0.94 0.89 1.08 0.84 0.91
–0.3 0.87 0.83 1.04 0.91 0.85 1.02 0.70 0.88
S16
–0.4 0.72 0.80 1.00 0.95 0.74 0.88 0.62 0.89
–0.1 1.02 1.00 0.80 0.81 1.01 1.13 0.96 0.75
–0.2 0.88 0.93 0.87 0.85 0.83 1.08 0.78 0.79
–0.3 0.76 0.79 0.63 0.81 0.76 0.94 0.72 0.66
S17
–0.4 0.67 0.69 0.59 0.74 0.62 0.79 0.50 0.61
–0.1 0.82 0.91 0.94 0.88 0.89 1.20 0.76 0.88
–0.2 0.66 0.61 0.76 0.83 0.68 0.90 0.54 0.76
–0.3 0.48 0.47 0.83 0.94 0.51 0.73 0.44 0.85
S18
–0.4 0.38 0.30 0.64 0.66 0.35 0.53 0.55 0.62
–0.1 1.02 1.08 1.05 1.03 1.02 1.13 1.01 0.95
–0.2 1.02 1.02 0.91 0.87 0.99 1.09 0.87 0.78
–0.3 0.86 0.83 0.97 0.92 0.88 1.01 0.76 0.78
S19
–0.4 0.76 0.71 0.91 0.91 0.69 0.82 0.59 0.73
–0.1 0.91 0.92 1.00 0.91 0.86 0.94 0.76 0.79
–0.2 0.87 0.82 1.06 0.98 0.78 0.93 0.77 0.94
–0.3 0.82 0.87 0.83 0.87 0.85 0.99 0.70 1.06
S20
–0.4 0.69 0.63 0.83 0.80 0.61 0.77 0.52 1.11
–0.1 0.92 1.21 1.09 1.15 0.94 1.01 0.91 1.09
–0.2 0.90 0.94 1.21 1.13 0.84 0.90 0.80 1.08
–0.3 0.70 0.81 0.99 0.96 0.75 0.70 0.62 0.79
S21
–0.4 0.49 0.63 1.02 1.09 0.52 0.49 0.44 0.95
–0.1 0.89 1.06 1.05 1.08 0.97 1.12 0.91 0.97
–0.2 0.67 0.73 1.00 0.93 0.83 0.94 0.69 0.83
–0.3 0.69 0.96 0.88 0.85 0.87 1.03 0.75 0.68
S22
–0.4 0.63 0.86 0.83 0.83 0.77 0.88 0.64 0.71
–0.1 0.95 1.04 0.91 0.94 0.87 1.09 0.80 0.84
–0.2 0.81 1.00 0.94 0.93 0.79 1.10 0.74 0.84
S23
–0.3 0.70 0.83 0.89 0.91 0.78 1.10 0.68 0.81
–0.4 0.61 0.70 0.70 0.87 0.63 0.92 0.50 0.67
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 115


(续表 2)
品种
Cultivar
水势
Water potential (MPa)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
–0.1 0.90 1.10 1.04 1.01 0.92 1.11 0.89 0.95
–0.2 0.76 1.00 1.08 0.95 0.72 1.05 0.61 0.94
–0.3 0.78 1.02 0.93 0.93 0.75 1.05 0.61 0.83
S24
–0.4 0.62 0.61 0.90 0.93 0.55 0.70 0.40 0.84
–0.1 0.88 0.93 1.04 1.01 0.84 1.07 0.89 0.98
–0.2 0.77 1.02 1.02 0.99 0.85 1.03 0.85 0.96
–0.3 0.66 0.75 1.00 0.97 0.79 1.03 0.76 0.94
S25
–0.4 0.60 0.68 0.93 0.93 0.70 0.88 0.62 0.89
–0.1 0.93 0.88 1.00 0.97 0.84 0.85 0.83 0.96
–0.2 0.82 0.82 0.79 0.94 0.87 0.93 0.77 0.85
–0.3 0.72 0.67 0.88 0.95 0.80 0.76 0.46 0.90
S26
–0.4 0.65 0.63 0.65 0.91 0.75 0.75 0.59 0.81
–0.1 0.74 0.94 0.80 0.84 0.77 1.12 0.91 0.73
–0.2 0.77 0.85 0.83 0.81 0.83 0.75 0.72 0.73
–0.3 0.64 0.87 0.71 0.84 0.74 0.61 0.57 0.69
S27
–0.4 0.66 0.85 0.74 0.79 0.73 0.60 0.58 0.70
–0.1 0.86 0.88 0.90 0.88 0.92 1.00 0.95 0.77
–0.2 0.72 0.87 0.85 0.89 0.88 0.99 0.92 0.76
–0.3 0.62 0.77 0.40 0.70 0.71 0.97 0.84 0.51
S28
–0.4 0.64 0.77 0.33 0.69 0.73 0.85 0.72 0.47
–0.1 0.71 0.76 0.93 0.94 0.72 0.75 0.67 0.89
–0.2 0.65 0.87 0.88 0.88 0.71 1.11 0.63 0.77
–0.3 0.57 0.72 0.90 0.91 0.67 0.82 0.57 0.75
S29
–0.4 0.62 0.80 0.80 0.85 0.69 0.80 0.59 0.70
–0.1 0.87 0.88 0.92 0.98 0.86 0.90 0.84 0.96
–0.2 0.83 0.92 0.85 1.01 0.81 0.98 0.82 0.94
–0.3 0.68 0.78 0.88 0.99 0.70 0.94 0.73 0.95
S30
–0.4 0.63 0.67 0.71 0.89 0.62 0.73 0.65 0.79
–0.1 0.84 0.93 1.02 1.09 0.83 0.85 0.74 0.93
–0.2 0.77 1.01 0.86 0.95 0.77 0.97 0.69 0.74
–0.3 0.67 0.93 0.95 0.95 0.77 0.87 0.60 0.80
S31
–0.4 0.60 0.80 0.62 0.94 0.58 0.63 0.48 0.70
X1: 相对芽长; X2: 相对根长; X3: 相对发芽势; X4: 相对发芽率; X5: 相对芽干重; X6: 相对根干重; X7: 相对干物质转运率; X8: 相
对萌发抗旱指数。
X1: relative bud length; X2: relative root length; X3: relative germinating energy; X4: relative germination rate; X5: relative bud dry weight;
X6: relative root dry weight; X7: relative dry matter transport rate; X8: relative germination drought-resistance index.

2.3 不同高粱品种萌发期抗旱性主成分分析
主成分分析是利用降维的思想, 描述隐藏在一
组被测变量中无法直接测量到的隐性变量, 是综合
处理多因素问题的有效方法[20]。本试验中, 不同胁
迫强度下测得数据经加权平均后进行主成分分析 ,
所得结果如表 6 所示 , 第 i 主成分的贡献率为
47.674%。从主成分表达式可以看出, 在公式(1)中第
i 主成分上相对芽长和相对芽干重都有较高的载荷,
分别为 0.429 和 0.385, 说明第 i 主成分由变量相对
芽长决定的, 可以初步认定第 i 主成分反映高粱在
干旱胁迫下的“芽部”萌发情况, 因此, 可以把第 i主
成分称之为“芽部性状因子”; 第 ii 主成分的贡献率
为 27.625%, 从公式(2)中可以看出, 第 ii 主成分在
相对发芽势、相对发芽率和相对萌发抗旱指数上有
116 作 物 学 报 第 40卷


表 3 高粱对干旱胁迫响应的方差分析
Table 3 ANOVA for response of sorghum to drought stress
性状
Trait
方差结果
ANOVA results
品种
Cultivar
水势
Water potential
品种×胁迫处理
Cultivar×water potential
F 29.65 443.02 6.04 X1
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 132.24 1644.58 23.33 X2
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 109.19 690.95 29.73 X3
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 40.29 98.29 9.19 X4
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 668.61 2359.63 478.62 X5
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 179.75 1682.17 126.69 X6
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 119.71 2342.59 24.25 X7
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
F 73.47 399.10 13.76 X8
P <0.0001 <0.0001 <0.0001
X1-8 stand for germination traits.

较大的载荷, 反映的是高粱种子的萌发状况, 因此,
可以把第 ii主成分称之为“萌发因子”; 第 iii主成分
的贡献率为 12.457%, 在相对根长和相对根干重上
有较大的载荷, 主要反映的是根部的生长发育状况,
因此, 可以把第 iii主成分称之为“根部性状因子”。
前3个主成分的累计贡献率达87.756%, 三者足
以说明该数据的变化趋势, 完全符合主成分分析的
要求 , 故取前3个主成分可以作为数据分析的有效
成分。
经过主成分分析 , 分离出的相互独立的8个主
成分累计贡献率已达到100%, X1~X8即可完全代表
变量的所有变异程度。前3个主成分的累计贡献率达
到87.756%, 可代表变量的绝大多数信息, 为了方便
运算及形象展示, 可用前3个主成分描述变异。根据
各品种的前3个主成分的因子载荷量绘图 , 得到图
1。各项指标由于不同的主成分载荷值而分布在不同
的空间位置, 其中相对发芽势、相对发芽率和相对
萌发抗旱指数之间的欧式距离较近, 说明他们之间
在不同浓度处理下具有相似的响应。同样, 相对根
长和相对根干重在不同浓度处理下具有相似的响应,
相对芽长、相对芽干重和相对干物质转运率在不同
浓度处理下具有相似的响应。并且8个测定指标均不
落在原点和坐标轴上, 说明这8个指标与这3个坐标
轴所对应的因子都有关系。
表 7 和表 8 分别为各成分的因子载荷矩阵和成
分向量矩阵, 据此可获得各因子得分公式。
Y1=0.429X1+0.381X2+0.327X3+0.343X4+0.385X5
+0.307X6+0.354X7+0.281X8 (1)
Y2=–0.149X1–0.158X2+0.460X3+0.426X4–0.352X5
–0.207X6–0.340X7+0.527X8 (2)
Y3=–0.345X1+0.506X2+0.018X3–0.065X4–0.268X5
+0.662X6–0.329X7–0.041×X8 (3)
根据各品种 Y1、Y2和 Y3的值, 各品种的综合得
分公式为:
Y=0.47674Y1+0.27625Y2+0.12457Y3 (4)
计算后 Y值见表 9, Y值越大, 抗旱性越强。因
此, 高粱品种萌发期抗旱性为 S14> S16> S20> S21>
S24> S19> S25> S23> S22> S1> S2> S3> S30> S6>
S9> S27> S31> S26> S10> S15> S5> S29> S8> S17>
S7> S4> S28> S18> S11> S12> S13。
2.4 不同高粱品种萌发期抗旱性聚类分析
将31个高粱品种在4个不同 PEG-6000溶液浓度
下测得的8个性状的相对值数据标准化后 , 利用数
据挖掘软件MATLAB进行自组织映射(SOM)聚类分
析 [21], 将标准化的数据作为网络的输入层 , 进行
100 000次的训练后稳定, 得到聚类分析结果如表10
所示。
聚类分析结果表明, 31个高粱品种可以分为5种
类型, 同时根据主成分分析结果判断, 从第 I类到第
V 类基本遵循抗旱性由弱到强排列。第 I 类高粱
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 117


表 4 干旱胁迫条件下高粱各萌发性状权重后的相对值
Table 4 Relative values after weight of germination traits of sorghum cultivars under drought stress
品种
Cultivar
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
S1 0.81 af 0.68 ad 1.01 ab 1.02 ab 0.75 ag 0.85 ae 0.72 ah 0.92 ad
S2 0.76 ai 0.74 ad 0.96 ac 1.06 ab 0.72 bg 0.90 ad 0.71 ai 0.86 bd
S3 0.84 ac 0.71 ad 0.98 ab 0.96 ab 0.79 ae 0.85 ae 0.78 ad 0.87 bd
S4 0.74 bj 0.67 bd 0.81 ac 0.96 ab 0.73 bg 0.84 ae 0.72 ah 0.69 cd
S5 0.67 ek 0.73 ad 0.87 ac 0.98 ab 0.68 dh 0.92 ad 0.63 dk 0.78 bd
S6 0.78 ah 0.73 ad 0.96 ac 0.98 ab 0.74 ag 0.90 ad 0.73 ah 0.85 bd
S7 0.62 ik 0.67 bd 0.86 ac 0.97 ab 0.60 gh 0.75 ce 0.58 hk 0.84 bd
S8 0.68 dk 0.70 ad 0.90 ac 0.91 ab 0.64 eh 0.87 ae 0.59 fk 0.85 bd
S9 0.55 k 0.74 ad 0.98 ab 0.98 ab 0.55 h 0.95 ad 0.56 ik 0.91 ad
S10 0.68 dk 0.65 cd 0.92 ac 0.95 ab 0.65 eh 0.86 ae 0.63 dk 0.89 ad
S11 0.63 hk 0.61 d 0.77 ac 0.86 b 0.70 cg 0.76 be 0.61 ek 0.77 cd
S12 0.68 dk 0.63 d 0.78 ac 0.87 b 0.78 ae 0.61 e 0.59 gk 0.78 bd
S13 0.66 fk 0.67 cd 0.74 ac 0.83 b 0.62 fh 0.71 de 0.54 jk 0.71 bd
S14 0.81 af 0.83 ad 0.91 ab 0.99 a 0.75 af 0.80 ae 0.69 bj 1.03 a
S15 0.79 ag 0.74 ad 0.84 ac 0.95 ab 0.86 ab 0.84 ae 0.82 ab 0.80 bd
S16 0.87 ab 0.91 ad 1.05 ab 1.01 ab 0.85 ac 1.04 ab 0.74 ag 0.94 ac
S17 0.83 ad 0.85 ad 0.72 bc 0.83 b 0.81 ad 0.99 ad 0.74 ag 0.70 cd
S18 0.59 jk 0.58 d 0.79 ac 0.88 ab 0.61 gh 0.83 ae 0.51 k 0.78 bd
S19 0.91 a 0.91 ad 0.96 ac 1.00 ab 0.90 a 1.00 ac 0.81 ac 0.81 bd
S20 0.82 ae 0.81 ad 0.93 ac 0.89 ab 0.78 ae 0.91 ad 0.69 bj 0.97 ac
S21 0.75 bi 0.90 ad 1.08 a 1.12 ab 0.76 af 0.77 be 0.69 bj 1.01 ab
S22 0.72 bj 0.99 ac 0.94 ac 0.97 ab 0.85 ab 1.08 ac 0.75 af 0.79 bd
S23 0.77 ai 0.99 ac 0.89 ac 0.98 ab 0.77 ae 1.05 a 0.68 bj 0.81 bd
S24 0.77 ai 0.93 ac 0.99 ab 1.01 ab 0.74 bg 0.98 ad 0.63 dk 0.89 ad
S25 0.73 bj 0.85 ad 1.00 ab 0.98 ab 0.79 ae 1.00 ac 0.78 ad 0.94 ac
S26 0.78 ah 0.75 ad 0.82 ac 0.98 ab 0.82 ad 0.82 ae 0.66 ck 0.87 bd
S27 0.70 cj 0.88 ad 0.77 ac 0.88 ab 0.77 af 0.77 ae 0.70 bj 0.71 cd
S28 0.71 cj 0.82 ad 0.62 c 0.89 ab 0.81 ad 0.96 ad 0.86 a 0.63 d
S29 0.64 gk 0.79 ad 0.88 ac 0.96 ab 0.70 cg 0.87 ae 0.62 ek 0.78 bd
S30 0.75 bi 0.81 ad 0.84 ac 1.01 ab 0.75 ag 0.89 ae 0.76 ae 0.91 ad
S31 0.72 bj 0.92 ad 0.86 ac 1.01 ab 0.74 bg 0.83 ae 0.63 dk 0.79 bd
同一列值后相同字母表示 0.05水平差异不显著。
Values followed by the same letter within the same column are not significantly different at the 0.05 probability level.

表 5 干旱胁迫下高粱各萌发性状的相关系数
Table 5 Correlation coefficients of germination traits of sorghum cultivars under drought stress
性状
Trait
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
X1 1.000
X2 0.494** 1.000
X3 0.382* 0.321 1.000
X4 0.403* 0.319 0.772** 1.000
X5 0.810** 0.577** 0.111 0.183 1.000
X6 0.356* 0.731** 0.176 0.165 0.401* 1.000
X7 0.716** 0.418* 0.098 0.188 0.807** 0.398* 1.000
X8 0.291 0.181 0.844** 0.822** 0.026 0.085 0.006 1.000
*和**分别表示在 0.05 和 0.01的显著水平。
* and ** indicate significance at the 0.05 and 0.01 probability levels, respectively. X1–8 stand for germination traits.
118 作 物 学 报 第 40卷


表 6 3个主成分特征值及累计贡献率
Table 6 Eigen values of three principal components and their contribution and cumulative contribution rates
主成分
Principal component
特征值
Eigen value
贡献率
Contribution rate (%)
累计贡献率
Cumulative contribution rate (%)
i 3.814 47.674 47.674
ii 2.210 27.625 75.299
iii 0.997 12.457 87.756

表 7 各因子载荷矩阵
Table 7 Loading matrix of each component
主成分
Principal component
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
i 0.838 0.744 0.638 0.670 0.752 0.600 0.692 0.548
ii –0.222 –0.235 0.684 0.633 –0.524 –0.307 –0.505 0.783
iii –0.344 0.505 0.018 –0.065 –0.268 0.661 –0.329 –0.041

表 8 各成分向量矩阵
Table 8 Components of the vector matrix
主成分
Principal component
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
i 0.429 0.381 0.327 0.343 0.385 0.307 0.354 0.281
ii –0.149 –0.158 0.460 0.426 –0.352 –0.207 –0.340 0.527
iii –0.345 0.506 0.018 –0.065 –0.268 0.662 –0.329 –0.041


图 1 干旱胁迫对高粱抗旱性影响前 3个主成分散点图
Fig. 1 Scatter plots of the first three principal components of
drought-resistance under drought stress

品种抗旱性最弱, 属于高度干旱敏感品种, 含锦杂
93 (S4)、四杂 25 (S7)和吉杂 123 (S11)等 8个品种; 第
II 类高粱品种抗旱性较弱, 属于干旱敏感品种, 含
锦杂 103 (S5)、四杂 29 (S8)和吉杂 97 (S10)等 7个品
种; 第 III 类高粱品种抗旱性一般, 属于中等抗旱性
品种, 含辽杂 10号(S1)、辽杂 12 (S2)和辽杂 21(S3)
等 8 个品种; 第 IV 类高粱品种抗旱性较强, 属于抗
旱性品种, 含 HL5(S19)、龙杂 10 号(S22)和辽杂 11
(S24)等 4 个品种; 第 V 类高粱品种抗旱性最强, 属
于高度抗旱性品种, 含吉杂 305 (S14)、吉杂 99 (S16)
和 HL8 (S20)等 4个品种。
3 讨论
3.1 高粱品种萌发期抗旱性的综合评价
植物在长期进化中形成各种抗旱机能, 并表现
出不同生育阶段的差异性。萌发期是植物可能遇到
的首个干旱胁迫时期, 是实现苗全、苗齐、苗壮的
关键时期。通过简便、快速而准确的萌发期抗旱性
鉴定分析方法, 筛选出具有萌发期抗旱性的作物品
种, 具有重要理论意义和实践价值。多种作物上的
抗旱性研究都表明 , 作物抗旱性受多种因素影响 ,
以单一指标评价高粱萌发期的抗旱能力具有一定的
片面性, 而多指标评价又过于繁琐和低效, 通过其
中的几个主要因素进行分析则可达到快速、准确的
目的[22-23]。因此, 本研究利用了主成分和 SOM聚类
分析的方法, 对31个高粱品种萌发期抗旱性进行了
鉴定与分类, 并取得了比较符合实际的研究结果。
主成分分析法中 , 将4个胁迫浓度下测得的数据均
设权重为1, 在计算中涉及到品种或测定指标的相
关系数的情况下, 可能会忽略一些高粱品种在不同
胁迫程度下的特征差异, 但从抗旱性的排序和分类
结果上看, 与试验中的观察结果较为一致, 能够有
效地对31个高粱品种的抗旱性进行评定。
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 119


表 9 各高粱品种主成分 Y值及抗旱性排序
Table 9 Principal component Y-values and the ranks of drought-resistance of sorghum cultivars
编号
Code
Y1值
Y1-value
Y2值
Y2-value
Y3值
Y3-value
Y值
Y-value
抗旱性排序
Order
S1 0.830 0.979 –1.283 0.506 10
S2 0.528 0.794 –0.504 0.408 11
S3 1.072 –0.173 –1.558 0.269 12
S4 –1.065 –1.006 –0.943 –0.903 26
S5 –1.197 0.259 0.349 –0.456 21
S6 0.433 0.183 –0.748 0.164 14
S7 –2.509 1.383 0.149 –0.795 24
S8 –1.653 0.842 0.353 –0.511 23
S9 –1.978 2.420 1.741 –0.058 16
S10 –1.375 1.202 –0.096 –0.335 20
S11 –2.860 –0.273 –0.499 –1.501 30
S12 –2.441 –0.298 –1.402 –1.421 28
S13 –3.633 –0.247 –0.007 –1.801 31
S14 3.221 2.958 0.243 2.383 1
S15 0.651 –1.380 –1.603 –0.270 18
S16 3.586 –0.281 0.891 1.743 2
S17 –0.040 –2.865 –0.198 –0.835 25
S18 –3.730 0.759 0.572 –1.497 29
S19 3.083 –1.647 –0.544 0.947 6
S20 2.372 2.124 –0.672 1.634 3
S21 1.808 2.138 –0.524 1.387 4
S22 1.597 –1.239 0.902 0.531 8
S23 1.249 –1.090 1.735 0.510 9
S24 1.509 0.422 1.766 1.056 5
S25 1.636 0.083 0.207 0.829 7
S26 0.096 –0.232 –0.959 –0.138 17
S27 0.108 –2.369 2.243 –0.324 19
S28 –0.432 –3.673 –0.121 –1.236 27
S29 –1.329 0.257 0.609 –0.487 22
S30 0.637 –0.041 –0.521 0.227 13
S31 –0.173 0.013 0.423 –0.026 15

表 10 基于 SOM神经网络的聚类分析结果
Table 10 Classification of drought-resistance of sorghum
cultivars based on SOM neural network
抗旱类别
Type of drought-resistance
品种编号
Cultivar code
I: 高度干旱敏感
Highly drought-sensitive
S4, S7, S11, S12, S13, S17, S18, S28
II: 干旱敏感
Drought-sensitive
S5, S8, S10, S15, S26, S27, S29
III: 中等抗旱
Medium drought-resistant
S1, S2, S3, S6, S9, S23, S30, S31
IV: 抗旱
Drought-resistant
S19, S22, S24, S25
V: 高度抗旱
Highly drought-resistant
S14, S16, S20, S21
本试验中, 干旱胁迫下, 大多数高粱种子芽长、
根长、发芽势、发芽率、芽干重、根干重、干物质
转运率和萌发抗旱指数都不同程度地下降, 说明干
旱胁迫抑制了高粱萌发的生理过程, 但轻度胁迫条
件下个别品种某些测定指标较对照有所升高, 可能
是一定程度上干旱胁迫促进了种子的某些萌发进程,
这与前人研究的适当逆境胁迫可能会提高种子发芽
率和活力具有相似之处[24-25]。作物的抗旱性主要表
现在对逆境的适应性和敏感性上, 强大的根系是其
适应干旱胁迫的重要特征之一。本试验结果表明 ,
在萌发期干旱胁迫条件下, 根的生长状况与芽长显
著正相关。通过主成分分析可知, 芽部性状因子对
120 作 物 学 报 第 40卷


高粱萌发期抗旱性影响最大, 因此, 在田间鉴定不
便于测定根系时, 也可主要通过对芽部性状因子的
研究评价高粱的抗旱性。
3.2 自组织映射(SOM)聚类分析结果的判定
自组织映射(SOM)神经网络是无导师自组织和
自学习的网络, 具有自稳定性。SOM 聚类过程无需
外界定义出评价函数, 能够识别出向量空间中最有
意义的特征, 将高维数据压缩到二维平面, 可以广
泛应用于数据的聚类分析, 并且这一过程无需人为
干涉赋予各因子权重值, 从而简化分类过程, 得到
较稳定的分类结果。本试验中, SOM 分类结果与主
成分分析结果较为一致, 说明 SOM应用于高粱抗旱
性分类是可行的。SOM的缺点是压缩过程中难免有
数据信息损失[26-29]。与单一胁迫水平的聚类分析不
同, 本研究中聚类分析全面考虑 4 个胁迫水平上 31
个高粱品种萌发特征的综合表现, 涉及到的数据量
很大, 少量的信息损失不影响结果判定的准确性。
实际应用中, 如何避免神经网络训练时出现“死神经
元”造成数据损失, 以及如何在神经网络训练时确定
较少的训练次数以节约时间并得出较为稳定的输出
结果, 需要试验人员根据实际情况判别和遴选, 但
是 SOM 神经网络聚类分析不失为种质资源抗旱性
鉴定的一个较为简便、理想的方法。
4 结论
通过主成分分析和 SOM聚类分析 , 将31个高
粱品种按照抗旱性强弱分为5大类 , 吉杂305和吉
杂99等4个品种为高度抗旱品种 , HL5和龙杂10号
等4个品种为抗旱品种 , 辽杂10号和辽杂12等8个
品种为中等抗旱品种 , 锦杂103和四杂29等7个品
种为干旱敏感品种 , 锦杂93和四杂25等8个品种为
高度干旱敏感品种。相对芽长、相对根长和相对
萌发抗旱指数可以作为高粱品种抗旱性鉴定的重
要指标。
References
[1] Lobell D B, Field C B. Global scale climate-crop yield relation-
ships and the impacts of recent warming. Environ Res Lett, 2007,
2: 1–7
[2] Hlavinka P, Trnka M, Semeradova D, Dubrovsky M, Zalud Z,
Mozny M. Effect of drought on yield variability of key crops in
Czech Republic. Agric Yor Meteorol, 2009, 149: 431–442
[3] 山仑, 陈培元. 旱地农业生理生态基础. 北京: 科学技术出版
社, 1998. pp 1–18
Shan L, Chen P Y. Dryland agriculture ecological and physio-
logical basis. Beijing: Science Press, 1998. pp 1–18 (in Chinese)
[4] 崔江慧, 李霄, 常金华. PEG 模拟干旱胁迫对高粱幼苗生理特
性的影响. 中国农学通报, 2011, 27(9): 160–165
Cui J H, Li X, Chang J H. Biochemical characteristics in sorghum
seedlings under PEG simulated drought stress. Chin Agric Sci
Bull, 2011, 27(9): 160–165 (in Chinese with English abstract)
[5] Li Y P, Ye W, Wang M, Yan X D. Climate change and drought: a
risk assessment of crop-yield impacts. Clim Res, 2009, 39: 31–46
[6] 山仑, 徐炳成. 论高粱的抗旱性及在旱区农业中的地位. 中国
农业科学, 2009, 42: 2342–2348
Shan L, Xu B C. Discussion on drought resistance of sorghum
and its status in agriculture in arid and semiarid regions. Sci Agric
Sin, 2009, 42: 2342–2348 (in Chinese with English abstract)
[7] 张智猛, 万书波, 戴良香, 吴正峰, 陈静, 苗华荣. 花生萌芽
期水分胁迫品种适应性及抗旱性评价. 干旱地区农业研究,
2009, 27(5): 173–182
Zhang Z M, Wan S B, Dai L X, Wu Z F, Chen J, Miao H R. A
study on appraisal of suitability and drought-resistance of differ-
ent peanut varieties at germination stage. Agric Res Arid Areas,
2009, 27(5): 173–182 (in Chinese with English abstract)
[8] 孟庆立, 关周博, 冯佰利, 柴岩, 胡银岗. 谷子抗旱相关性状
的主成分与模糊聚类分析 . 中国农业科学 , 2009, 42:
2667–2675
Meng Q L, Guan Z B, Feng B L, Chai Y, Hu Y G. Principal com-
ponent analysis and fuzzy clustering on drought-tolerance related
traits of foxtail millet (Setaria italica). Sci Agric Sin, 2009, 42:
2667–2675 (in Chinese with English abstract)
[9] 李文娆, 张岁岐, 山仑. 水分胁迫下紫花苜蓿和高粱种子萌发
特性及幼苗耐旱性. 生态学报, 2009, 29: 3066–3074
Li W R, Zhang S Q, Shan L. Seeds germination characteristics
and drought-tolerance of alfalfa and sorghum seedling under wa-
ter stress. Acta Ecol Sin, 2009, 29: 3066–3074 (in Chinese with
English abstract)
[10] 刘鑫, 迟道才, 吴萍. 基于MATLAB的 SOM网络的干旱聚类
分析. 沈阳农业大学学报, 2008, 39: 61–64
Liu X, Chi D C, Wu P. SOM network’s on clustering analysis of
the drought based on Matlab. J Shenyang Agric Univ, 2008, 39:
61–64 (in Chinese with English abstract)
[11] 文勇立, 李学东, 王永, 马力, 章杰, 陈世忠, 杨克美. 种养结
合模式下基于 R平台的土壤养分 SOM神经网络分析. 西南民
族大学学报(自然科学版), 2011, 37: 393–400
Wen Y L, Li X D, Wang Y, Ma L, Zhang J, Chen S Z, Yang K M.
Self-organizing mapping (SOM) neural network analysis of soil
nutrient based on R after using the model of combination of
planting and breeding. J Southwest Univ Natl (Nat Sci Edn), 2011,
37: 393–400 (in Chinese with English abstract)
[12] Michel B E, Kaufmann M R. The osmotic potential of polyethyl-
ene glycol 6000. Plant Physiol, 1973, 51: 914–916
[13] 付学琴, 贺浩华, 文飘, 罗向东, 谢建坤. 东乡野生稻回交重
组系的抗旱性评价体系. 应用生态学报, 2012, 23: 1277–1285
Fu X Q, He H H, Wen P, Luo X D, Xie J K. Drought resistance
evaluation system for backcross lines of Dongxiang common
wild rice (Oryza rufipogon Griff.). Chin J Appl Ecol, 2012, 23:
1277–1285 (in Chinese with English abstract)
[14] 齐华, 许晶, 孟显华, 王晓波, 刘明, 管宏军. 水分胁迫下燕
麦萌芽期抗旱指标的研究.种子, 2009, 28(7): 7–10
Qi H, Xu J, Meng X H, Wang X B, Liu M, Guan H J. Studies on
第 1期 王艺陶等: 基于主成分和 SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 121


the drought resistance index of oat at germination stage under
water stress. Seed, 2009, 28(7): 7–10 (in Chinese with English
abstract)
[15] 孙璐, 周宇飞, 汪澈, 肖木辑, 陶冶, 许文娟, 黄瑞冬.高粱品
种萌发期耐盐性筛选与鉴定 .中国农业科学 , 2012, 45:
1714–1722
Sun L, Zhou Y F, Wang C, Xiao M J, Tao Y, Xu W J, Huang R D.
Screening and identification of sorghum cultivars for salinity to-
lerance during germination. Sci Agric Sin, 2012, 45: 1714–1722
(in Chinese with English abstract)
[16] 田伯红, 王素英, 李雅静, 王建广, 张立新, 梁凤芹, 翟玉柱,
刘金荣.谷子地方品种发芽期和苗期对 NaCl 胁迫的反应和耐
盐品种筛选. 作物学报, 2008, 34: 2218–2222
Tian B H, Wang S Y, Li J Y, Wang J G, Zhang L X, Liang F Q, Zhai
Y Z, Liu J R. Response to sodium chloride stress at germination
and seedling and identification of salinity tolerant genotypes in
foxtail millet landraces originated from China. Acta Agron Sin,
2008, 34: 2218–2222 (in Chinese with English abstract)
[17] 安永平, 强爱玲, 张媛媛, 张文银, 曹桂兰, 韩龙植. 渗透胁
迫下水稻种子萌发特性及抗旱性鉴定指标研究. 植物遗传资
源学报, 2006, 7: 421–426
An Y P, Qiang A L, Zhang Y Y, Zhang W Y, Cao G L, Han L Z.
Study on characteristics of germination and drought-resistance
index by osmotic stress in rice. J Plant Genet Resour, 2006, 7:
421–426 (in Chinese with English abstract)
[18] 时立文. SPSS19.0统计分析从入门到精通. 北京: 清华大学出
版社, 2012. pp 300–305
Shi L W. SPSS19.0 statistical analysis savvy. Beijing: Tsinghua
University Press, 2012. pp 300–305 (in Chinese)
[19] 高福元, 赵成章, 卓玛兰草. 高寒山地甘肃臭草斑块特征与土
壤水分的关系. 应用与环境生物学报, 2012, 18: 571–574
Gao F Y, Zhao C Z, Zhuo Malancao. Relationship between soil
moisture and patch characteristics of Melica przewalskyii com-
munities in a degraded alpine grassland in Gansu, China. Chin J
Appl Environ Biol, 2012, 18: 571–574 (in Chinese with English
abstract)
[20] 朱春燕, 黄丹枫, 蔡保松, 俞晨玺, 邓浩宣, 卓俊义. 甜瓜品
种资源萌发期耐盐性及其指标评价. 上海交通大学学报(农业
科学版), 2010, 28: 504–508
Zhu C Y, Huang D F, Cai B S, Yu C X, Deng H X, Zhuo J Y. Salt
tolerance and indicators assessment of melon germplasms in
germination stage. J Shanghai Jiaotong Univ (Agric Sci Edn),
2010, 28: 504–508 (in Chinese with English abstract)
[21] 孙景宽, 张文辉, 张洁明, 刘宝玉, 刘新成. 种子萌发期 4 种
植物对干旱胁迫的响应及其抗旱性评价研究. 西北植物学报,
2006, 26: 1811–1818
Sun J K, Zhang W H, Zhang J M, Liu B Y, Liu X C. Response to
droughty stresses and drought-resistances evaluation of four spe-
cies during seed germination. Acta Bot Boreali-Occident Sin,
2006, 26: 1811–1818 (in Chinese with English abstract)
[22] 马斌, 周志宇, 张丽莉, 高文星. 阿拉善荒漠区土壤因子与白
沙蒿人工种群生长的主成分分析. 西北植物学报, 2007, 27:
859–863
Ma B, Zhou Z Y, Zhang L L, Gao W X. The principal component
analysis of soil and population growth status of Artemisia
sphaerocephala in arid region of Alex desert. Acta Bot Bore-
ali-Occident Sin, 2007, 27: 859–863 (in Chinese with English ab-
stract)
[23] 李翠, 梁燕, 张纪涛, 罗雷. 渗透胁迫对番茄种子萌发特性的
影响. 干旱地区农业研究, 2011, 29: 173–179
Li C, Liang Y, Zhang J T, Luo L. Effects of osmotic stress on
germination characteristics of tomato. Agric Res Arid Areas, 2011,
29: 173–179 (in Chinese with English abstract)
[24] 罗音, 王玉军, 谢胜利, 赵新西, 杨兴洪, 王玮. 等渗水分与
盐分胁迫对烟草种子萌发的影响及外源甜菜碱的保护作用.
作物学报, 2005, 31: 1029–1034
Luo Y, Wang Y J, Xie S L, Zhao X X, Yang X H, Wang W. Ef-
fects of isotonic water and salt stress on seed germination of to-
bacco and protective function of exogenous glycinebetaine. Acta
Agron Sin, 2005, 31: 1029–1034 (in Chinese with English ab-
stract)
[25] 刘杰, 刘公社, 齐冬梅, 李芳芳, 汪恩华. 聚乙二醇处理对羊
草种子萌发及活性氧代谢的影响. 草业学报, 2002, 11: 59–64
Liu J, Liu G S, Qi D M, Li F F, Wang E H. Effect of PEG on
germination and active oxygen metabolism in wildrye (Leymus
chinensis) seeds. Acta Pratac Sin, 2002, 11: 59–64 (in Chinese
with English abstract)
[26] 陈家伟, 陈清华, 尹春华, 方福康. SOM与中国不同地区人力
资本构成分析. 北京师范大学学报(自然科学版), 2006, 42:
107–110
Chen J W, Chen Q H, Yin C H, Fang F K. SOM and Chinese hu-
man capital components analysis between areas. J Beijing Norm
Univ (Nat Sci), 2006, 42: 107–110 (in Chinese with English ab-
stract)
[27] 吴春旭, 鲍满园, 苟清龙. 自组织映射聚类算法在电信客户细
分中的应用. 计算机系统应用, 2010, 19(8): 168–172
Wu C X, Bao M Y, Gou Q L. Application of self organization map
to classification of the telecommunication company. Comp Syst
Appl, 2010, 19(8): 168–172 (in Chinese with English abstract)
[28] 陈志强, 陈健飞. 基于 SOM 的漳浦样区土壤分类研究. 吉林
师范大学学报(自然科学版), 2007, (2): 4–6
Chen Z Q, Chen J F. The soil classification study based on SOM
in Zhangpu. Jilin Norm Univ J (Nat Sci Edn), 2007, (2): 4–6 (in
Chinese with English abstract)
[29] Lu Y L, Hao Z F, Xie C X. Large-scale screening for maize
drought resistance using multiple selection criteria evaluated un-
der water-stressed and well-watered environments. Field Crops
Res, 2011, 124: 37–45