中国芒(Miscanthus+sinensis)初级核心种质的构建
核素PPT
• 2.4 株高比较评价 • 方差结果表明， 各参试品系的株高差异极显著（F=11.58， Pr>F=0.000 1）。其中有19 个品系的株高均比亲本热研2 号柱花草高， 而所有的品系均比热研5 号柱花草高。 2001-9、2001-39、2001-8、2001-6、2001-84、200158、2001-54 等品系的株高最显著高于其亲本热研2 号柱 花草， 而2001-31、2001-80、2001-55、2001-24、 2001-70、2001-1、2001-81 号等品系次之， 其中最低为 89-91、2001-25、2001-79号和2001-73 号品系， 其他差 异见表3。 • 2.5 存活株数比较 • 试验结束时统计分析植株的存活株数（表3） • 结果表明： SES 柱花草26 个品系和2 个对照间的存活植 株数存在极显著差异（F=4.29， Pr>F =0.000 1）， 只有 4 个SES 柱花草品系的存活株数低于其亲本热研2 号柱花 草群体， 其他22 个SES 柱花草品系的存活植株数均高于 其亲本热研2 号柱花草群体， 其中2001-81、2001-40、 2001-80、2001-38、2001-84 号等5 个品系的存活株数均 极显著高于其亲本热研2 号柱花草，其余的17 个品系均高 于亲本但差异不显著（见表3）。
1.4 试验设计 试验采用单因子随机设计， 设置4 个重复， 小区面积10 m2（2 m×5 m）， 区 距1.0 m， 重复距2.0 m， 种 植规格0.5 m×0.5 m， 每小区种植40 株， 试验地四周设置保护行。重复I 用于 观测和收种， 重复II～IV 用 于生物量测定和观测。试验于2004 年7 月10 日移栽定植， 于2006 年底完成试 验。 1.5 观测内容及方法 1.5.1 干草产量测定首次刈割在移栽3 个月后进行， 刈割高度20～25 cm， 2004 年刈割2 次， 2005～ 2006 年每2 个月测产1 次， 共计测产14 次， 每次刈割后采样测定干物质率。 1.5.2 柱花草炭疽病观测采用Chakraborty Sukumar 提供的0～9 级指标对柱花草 炭疽病进行观察。首 次观察在播种后4 周， 其后每隔15 d 观察1 次。 1.5.3 长势评价采用1～9 五级标准， 分别按9(优)、7(良)、5(中)、3(一般)和1(差) 进行打分。 1.5.4 存活率统计在每次测产前后统计植株存活株数， 并计算存活率。 1.5.5 开花期及种子收获试验期内观察柱花草各种质的初花期、盛花期、种子成 熟期， 并在种子成熟 后收种。 1.6 数据处理用SAS 6.12 进行统计分析， 综合评价采用关联分析法进行评价。
黔南州农作物种质资源现状及建议
北跨纬度 2
°
25
',直线距离 269.
4km,地势北高南低,最
高海拔斗篷山 1961m,最 低 海 拔 红 水 河 海 拔 242m,
高差 1719m,地 质 地 貌 类 型 复 杂 多 样。 气 候 温 暖 多
雨,地区差异明显,冷 暖 变 化 大,呈 现 复 杂 多 变 的 气 候
特征,孕育了生物的多样,提供了丰富的优质农作物种
质资源 176 份、经济 作 物 种 质 资 源 42 份、蔬 菜 种 质 资
源 83 份、果树种质资 源 7 份。 所 收 集 到 的 农 作 物 (粮
食作物、经济作物、蔬 菜)种 质 资 源 均 属 于 当 地 农 民 自
作物(紫苏 1 份、油菜 19 份、晾晒烟 4 份、向日葵 1 份、
茶 2 份),
序号
作物名称
资源份数
科
1
紫苏
1
唇形科
3
晾晒烟
5
苏子
7
花椒
9
豆薯
2
油菜
4
向日葵
6
花生
8
芝麻
10
茶
19
十字花科
4
茄科
8
唇形科
2
芸香科
1
豆科
1
3
菊科
豆科
1
胡麻科
2
山茶科
“科”拉 丁 文
属
“属”拉 丁 文
种
学名
鉴定评价
Lab
i
a
t
a
e
紫苏属
Pe
r
i
l
l
a
紫苏
否
c
r
MixSIAR和IsoSource模型解析植物水分来源的比较研究
第４０卷第１６期２０２０年８月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１６Ａｕｇ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（４１５７１１３００７３）；中国科学院创新交叉团队收稿日期：２０１９⁃１０⁃３０；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０６⁃０８∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｘｕｘｉａｎｌｉｗｗ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９１０３０２２９４曾祥明，徐宪立，钟飞霞，易汝舟，徐超昊，张耀华．ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究．生态学报，２０２０，４０（１６）：５６１１⁃５６１９．ＺｅｎｇＸＭ，ＸｕＸＬ，ＺｈｏｎｇＦＸ，ＹｉＲＺ，ＸｕＣＨ，ＺｈａｎｇＹＨ．ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１６）：５６１１⁃５６１９．ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究曾祥明１，２，３，徐宪立１，３，∗，钟飞霞１，３，易汝舟１，２，３，徐超昊１，２，３，张耀华１，２，３１中国科学院亚热带农业生态研究所，长沙㊀４１０１２５２中国科学院大学，北京㊀１０００４９３中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站，环江㊀５４７１００摘要：选取西南喀斯特地区次生林中主要优势植物刺楸（Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）㊁香椿（Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ）和化香（ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）为研究对象，通过对不同土壤深度的土壤水㊁泉水㊁雨水和植物采样，利用氢氧稳定同位素技术，借助ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ两种模型分析植物水分来源，通过直接相关法判断植物主要吸水源来衡量两种模型的适用性㊂结果表明，降雨δ１８Ｏ值在３月 ６月偏正，在６月 ８月数据偏负，存在明显的季节变化㊂在春季不同土壤层土壤水δ１８Ｏ值土壤深度增加而降低，夏季呈现相反的规律㊂基于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物不同水分来源比例时存在一定差异㊂基于直接相关法定性分析植物水分来源表明ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂基于均方根误差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）进行模型评价，结果显示出ＭｉｘＳＩＡＲ模型的ＲＭＳＥ结果小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型，表明利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物对各水源的利用比例适用性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂本文结果有助于在解析植物水分来源时为模型的选择提供参考㊂关键词：喀斯特；氢氧稳定同位素；水分来源；ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型；ＭｉｘＳＩＡＲ模型；生态水文ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓＺＥＮＧＸｉａｎｇｍｉｎｇ１，２，３，ＸＵＸｉａｎｌｉ１，３，∗，ＺＨＯＮＧＦｅｉｘｉａ１，３，ＹＩＲｕｚｈｏｕ１，２，３，ＸＵＣｈａｏｈａｏ１，２，３，ＺＨＡＮＧＹａｏｈｕａ１，２，３１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｂｔｒｏｐｉｃａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２５，Ｃｈｉｎａ２ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ３ＨｕａｎｊｉａｎｇＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎｆｏｒＫａｒｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｕａｎｊｉａｎｇ５４７１００，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｉｓａｐｒｅｒｅｑｕｉｓｉｔｅｆｏｒｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄｅｃｏｌｏｇｙ．ＥｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎＫａｒｓｔａｒｅａｓ，ｄｕｅｔｏｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｐｌａｎｔｓａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｇｅｎｅｒａｌｌｙｓｕｆｆｅｒｉｎｓｅｖｅｒｅｗａｔｅｒｄｅｆｉｃｉｔ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｉｓｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅｍａｉｎｄｏｍｉｎａｎｔｐｌａｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｆｏｒｅｓｔｏｆｓｏｕｔｈｗｅｓｔｋａｒｓｔｒｅｇｉｏｎｓ，Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．，ＴｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓａｎｄＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．ｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｉｓｏｔｏｐｉｃｓａｍｐｌｅｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｏｉｌｄｅｐｔｈ，ｓｐｒｉｎｇｗａｔｅｒ，ｒａｉｎｗａｔｅｒａｎｄｐｌａｎｔｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．ＷｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂｙＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅδ１８ＯｖａｌｕｅｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌｗｅｒｅｐｏｓｉｔｉｖｅｄｕｒｉｎｇＭａｒｃｈｔｏＪｕｎｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｓｅｖａｌｕｅｓｗｅｒｅｎｅｇａｔｉｖｅｄｕｒｉｎｇＪｕｎｅｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１７．Ｔｈｕｓ，ｔｈｅδ１８Ｏｏｆｒａｉｎｆａｌｌｅｘｈｉｂｉｔｅｄｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｔｅｍｐｏｒａｌｏｒｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅδ１８Ｏｖａｌｕｅｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｏｉｌｌａｙｅｒｓｄｅｃｒｅａｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｓｏｉｌｄｅｐｔｈｉｎｓｐｒｉｎｇ，ｗｈｉｌｅ２１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ｔｈｉｓｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｗａｓｃｏｎｔｒａｒｙｉｎｓｕｍｍｅｒ．ＴｈｅｒｅｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ．ＴｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｐｐｒｏａｃｈｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｗａｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌ（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ（ＲＭＳＥ），０．６１ｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄ０．５９ｉｎｓｕｍｍｅｒ）ｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ（ＲＭＳＥ，０．８４ｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄ０．７４ｉｎｓｕｍｍｅｒ）ｉｎｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｇｕｉｄｅｉｎｍｏｄｅｌｄｅｃｉｓｉｏｎｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｉｎｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｋａｒｓｔ；ｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ；ｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ；ＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ；ＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌ；ｅｃｏｈｙｄｒｏｌｏｇｙ水作为生态系统中物质循环和能量流动的重要载体，在保障生态系统正常运作中起着至关重要的作用，同时也是植物正常生长发育所必须的，因此在缺水区极易成为植物生长的限制因子㊂在南方喀斯特地区，降水丰沛，但年降雨分配不均，存在明显的季节变化［１］，同时喀斯特地区土壤浅薄且不连续，土壤保水蓄水能力差，易形成干旱［２］，因此植物容易因缺水而导致死亡，对当地生态环境造成重大影响㊂植物水分来源是植被耗水的重要组成部分，对植物水分来源的解析有助于理解植被耗水规律，进而为喀斯特石漠化地区植被重建和生态恢复提供相关知识，因此研究喀斯特地区植物水分来源对于恢复和重建当地生态系统有着重要的意义㊂研究植物水分来源方法有很多且存在较大差异㊂主要包括根系挖掘法［３⁃４］㊁连续监测各潜在水分来源的含水量变化［５］㊁监测植物黎明前水势［６］和直接相关法［７⁃１１］㊂根系挖掘法能够根据有无根系分布来确定植物可能利用水源，但不能确定植物对各个水源的吸收比例同时也容易对植物生长环境造成极大的破坏［１２］㊂连续监测各潜在水分来源的含水量变化能够分析植物水源的季节变化，然而只适用于风化程度较高的地区㊂监测植物黎明前水势的方法不受植物所处环境的影响，适应范围广，但无法确定植物对各个水源的吸收比例㊂直接相关法的优势在于操作简单，但亦无法确定植物对各个水源的吸收比例㊂因此，这四种方法都存在不足，或者无法准确的分析出植物对不同水源的利用比例，或者适用范围小㊂随着光谱测定稳定同位素技术的发展，同时植物（除少数盐生和旱生植物）根系吸收水在运输到未栓化茎秆之前，其同位素比率不会发生变化［１３］，各水源之间氢氧稳定同位素存在显著差异［１４］，因此氢氧稳定同位素已被广泛用于植物水分来源研究［９，１５⁃１７］㊂量化植物水分来源模型主要有ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ［１８］㊁ＭｉｘＳＩＲ［１９］㊁ＳＩＡＲ［２０］和ＭｉｘＳＩＡＲ［２１］，然而各种方法定量区分的结果尚值得商榷㊂ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型在计算植物水分来源中运用最广泛，但它只是基于简单的质量守恒，并未考虑随机测量误差与同位素分馏等不确定性对模型的影响［２２］，而ＭｉｘＳＩＡＲ不仅融合了ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型优势又加入源数据输入形式和分类变量等模块，能有效提高模型计算精度［２１］㊂Ｅｖａｒｉｓｔｏ等［２３］在比较二源质量守恒和贝叶斯混合模型计算植物水分来源时发现，贝叶斯混合模型能够更有效的评估植物水分来源的利用比例，Ｗａｎｇ等［２４］在研究半干旱区植物水分来源时发现ＭｉｘＳＩＡＲ和ＳＩＡＲ模型植物水分来源溯源效果优于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＲ模型㊂因此在研究植物水分来源时，应该选择何种方法，研究者对该问题易产生困惑㊂同时ＭｉｘＳＩＡＲ是融合ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型中的优势，所以有必要研究ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型在计算植物水分来源时存在的差异及模型适用性㊂为此本文利用氢氧稳定同位素技术，研究喀斯特地区次生林３种植物（刺楸㊁香椿和化香）在春夏两季水分来源利用情况，通过ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型量化不同水源对植物茎杆水的贡献比例，评估两种模型在计算植物水分来源的表现并探索造成两者模型计算结果差异的潜在原因，希望能为以后研究者在研究喀斯特地区植物水分来源时应选择何种模型来解析水源对植物的贡献比例提供参考㊂１㊀材料和方法１．１㊀研究区概况㊀㊀研究区位于贵州省普定县的陈旗流域（图１）（１０５ʎ４２ᶄ １０５ʎ４３ᶄＥ，２６ʎ１４ᶄ ２６ʎ１５ᶄＮ），该区域属于典型的亚热带季风湿润气候，年平均降雨量１３３６ｍｍ，年均温度为１４．２ħ㊂植被覆盖率和覆盖度较高，次生林主要物种有香椿（Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ）㊁化香（ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）和刺楸（Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）等优势乔木，偶见合欢（ＡｌｂｉｚｉａｊｕｌｉｂｒｉｓｓｉｎＤｕｒａｚｚ．）和白栎（ＱｕｅｒｃｕｓｆａｂｒｉＨａｎｃｅ）等乔木；下层偶见小叶冻绿（Ｒｈａｍｎｕｓｕｔｉｌｉｓ）㊁小果蔷薇（ＲｏｓａｃｙｍｏｓａＴｒａｔｔ．）等小型灌木㊂陈旗流域岩石主要包括白云岩和石灰岩，降雨主要集中在５月 １０月份［２５］，研究区地形崎岖且土壤浅薄不连续［２６］，保水蓄水能力差，同时由于山地被过度开垦，土壤结构出现严重破坏，导致严重的石漠化现象㊂图１㊀样点分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｓｉｔｅｓ１．２㊀研究方法选取次生林中优势物种：刺楸（Ｋ．ｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）㊁香椿（Ｔ．ｓｉｎｅｎｓｉｓ）和化香（Ｐ．ｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）为研究对象㊂并在春季２０１７年４月２４日 ２７日，夏季２０１７年７月８日 １０日分别对不同土层土壤水㊁植物木质部水㊁泉水和降雨进行采样㊂植物样品采集：每种植物选择大小相似位置相近的３棵植物分别采样，每棵植物采集一个样品㊂选择每棵植物茎杆直径为０．１ ０．３ｃｍ，长度４ ５ｃｍ的枝条［２７］，将树皮削去，取植物木质部放入采样瓶中㊂土壤样品采集：在采样植物旁边选择挖掘一个土壤剖面，分别采集１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土壤层的土壤样品，每层土壤采集３个重复，此外在采样前剖面外５ｃｍ的垂直面移除以防止蒸发对同位素产生影响，将采样土壤装入采样瓶中［２８］㊂雨水和泉水样品采集：采样时间２０１７年３月 ８月㊂当样地单次降雨量可被收集时，用塑料容器采集以防止蒸发，当雨量足够多时，将降雨倒入采样瓶中㊂同时对山坡下方存在的两个泉眼进行水样采集，采集频率每５天１次㊂将装有样品的所有采样瓶用封口膜密封，迅速放入带有冰盒的保温盒中，带回实验室后储存于－２０ħ的冰箱中㊂１．３㊀实验分析植物和土壤样品在低温真空条件下，利用ＶａｃｕｕｍＣｏｎｄｅｎｓａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＬＩ⁃２０００，ＬＩＣＡ，Ｃｈｉｎａ）在７００Ｐａ压强下抽提植物木质部水和土壤水，样品中不同的水分含量影响植物抽提速度，一般抽提时间为１．５ ３ｈ，抽提效率超过９８％㊂植物木质部在经过低温真空抽提之后，将所抽提的水经过ＭＣＭ（Ｍｉｃｒｏ⁃ＣｏｍｂｕｓｉｏｎＭｏｄｕｌｅ）设备去除可能含有的有机物质，再用液态水同位素分析仪（Ｌ２１２０－Ｉ，ｐｉｃａｒｒｏ，ＵＳＡ）测定各水体的氢氧稳定同位素比率，其中氢稳定同位素比率精度为１．５ɢ，氧稳定同位素比率精度为０．２ɢ㊂根据同位素表达式计算δ２Ｈ和δ１８Ｏ值：δɢ()＝Ｒｓａｍｐｌｅ－ＲｓｔａｎｄａｒｄＲｓｔａｎｄａｒｄˑ１０００，其中δɢ()为植物㊁土壤㊁雨水和泉水的氢３１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀氧稳定同位素值，Ｒｓａｍｐｌｅ和Ｒｓｔａｎｄａｒｄ分别为样品中２Ｈ／Ｈ和１８Ｏ／１６Ｏ以及国际通用标准物中２Ｈ／Ｈ和１８Ｏ／１６Ｏ㊂氢氧稳定同位素计算结果以标准平均海水为标准㊂１．４㊀数据分析利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型分别计算植物利用各水分来源比例，其中在利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源过程中，Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ为１％，Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ设定值一般不小于Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ增量与各水源同位素比率之间最大差值的乘积的一半［１８］㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型输入的原始数据使用均值和标准差，Ｅｒｒｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ选择Ｒｅｓｉｄ∗Ｐｒｏｃｅｓｓ， ＭＣＭＣ 的运行长度选择 Ｖｅｒｙｌｏｎｇ ㊂通过模型评价指标均方根误差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）来衡量两模型计算结果的适用性㊂由于目前植物对不同水源的实际利用值无法直接观测［２９］，因此本研究将测得的植物木质部同位素比率作为观测值（ｏｉ），预测值（ｐｉ）通过以下公式计算［２４，３０］：ｐｉ＝ðｎｉ＝１ｆｉδＡ（１）式中，ｎ是植物水源个数，ｆｉ是ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物对第ｉ个水源的利用比例，δＡ是不同水源的同位素比率㊂模型效果评价指标ＲＭＳＥ计算公式：ＲＭＳＥ＝［１ｎðｎｉ＝１（ｐｉ－ｏｉ）２］１／２（２）所有计算结果用Ｏｒｉｇｉｎ２０１８作图㊂２㊀结果与分析图２㊀研究期降雨量及雨水δ１８Ｏ值分布特征Ｆｉｇ．２㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌａｎｄδ１８Ｏｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ２．１㊀降水及雨水同位素季节动态在研究区内２０１７全年降雨为９９６．７ｍｍ，其中３月 ８月总降雨为６５７．２ｍｍ，占全年降雨量的６５．９％，降雨相对集中㊂数据结果显示，在３月 ６月，δ１８Ｏ同位素为－２．３９ɢʃ１．９２ɢ，数据偏正，在６月 ８月，δ１８Ｏ同位４１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀素为－１０．１２ɢʃ３．１２ɢ，数据偏负，表现为明显的季节变化㊂根据当地降水同位素，线性拟合出当地大气降水线方程δ２Ｈ＝８．５０δ１８Ｏ＋１２．２９（Ｒ２＝０．９７，Ｐ＝０．００１），而全球大气降水线方程：δ２Ｈ＝８δ１８Ｏ＋１０㊂从方程可以看出当地大气降水线方程在截距和斜率都高于全球大气降水线方程，表明当地降水的蒸发富集现象并不明显㊂２．２㊀植物水分来源定性分析图３结果显示，在春季采样时间（４月２４日 ２７日）土壤水δ１８Ｏ值在表层土壤中最大，并随着土壤深度（０ ４０ｃｍ）的增加而下降，并且此时的泉水δ１８Ｏ值略高于４０ｃｍ土壤处δ１８Ｏ值㊂植物木质部水δ１８Ｏ值中刺楸值最小，同时香椿和化香的δ１８Ｏ值相近，表明当利用模型计算香椿和化香植物水分来源利用比例时各水源结果应该相近㊂图３表明在夏季采样时间内（７月８日 １０日）土壤水δ１８Ｏ值在表层土壤中最小，并且随着土壤深度（０ ４０ｃｍ）增加而增加，与春季δ１８Ｏ值变化规律相反，并且此时的泉水的δ１８Ｏ值最高㊂植物木质部水δ１８Ｏ值中香椿高于化香和刺楸，且夏季香椿和化香的δ１８Ｏ值相差比春季大，表明当利用模型计算香椿和化香植物水分来源比例时各水源利用比例值存在一定差异㊂根据图中植物水δ１８Ｏ值所在的直线与不同源δ１８Ｏ值所在的线的交点所处的位置，初步判断在春季香椿和化香主要利用２０ｃｍ土层土壤水分，而刺楸主要利用３０ｃｍ土层土壤水分㊂在夏季，香椿主要利用４０ｃｍ土层土壤水分，而化香主要利用３０ｃｍ土层土壤水分，刺楸主要利用１０ｃｍ土层土壤水分㊂图３㊀春夏季ＣＱ㊁ＨＸ㊁ＸＣ和不同水源的δ１８Ｏ值变化特征Ｆｉｇ．３㊀Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆδ１８ＯａｍｏｎｇＣＱ，ＨＸ，ＸＣａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄｓｕｍｍｅｒｓｅａｓｏｎｓＣＱ：刺楸Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．；ＨＸ：化香ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．；ＨＸ：香椿Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ２．３㊀基于ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型对植物水分来源定量分析直接相关法只能判断植物水分的大致来源，然而确定植物对各个水源的吸收比例在实际应用中更重要，运用ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型来分析植物对不同土层土壤水（１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ）和泉水的利用比例，计算结果存在一定差异㊂图４结果显示，在春季，利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型对植物水分来源分析结果表明，香椿对１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例分别是２７％㊁２５％㊁２１％㊁１３％㊁１４％与化香的结果（２７％㊁２８％㊁２２％㊁１１％㊁１２％）相近，这与直接相关法定性判断结果相近㊂然而利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型对植物水分来源分析显示，香椿对１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例分别是２８％㊁２７％㊁１０％㊁２１％㊁１３％与化香的结果（２３％㊁２５％㊁２５％㊁１３％㊁１４％）存在较大差异，这个结果与直接相关法分析的结果差别较大㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型的计算表明刺楸主要利用５１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀１０ ３０ｃｍ土层土壤水，与直接相关法分析的结果相近㊂直接相关法分析表明刺楸主要利用２０ ３０ｃｍ土层土壤水并且对１０ ３０ｃｍ土层土壤水的利用比例大于对４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例㊂而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明刺楸主要利用３０ ４０ｃｍ土层土壤水和泉水，与直接相关法判断结果存在很大偏差㊂在夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果表明化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水的总利用比例为５８％，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水总利用比例为２１％，而通过直接相关法显示化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水吸收比例高于１０ｃｍ土层土壤水和泉水，只有ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果满足要求㊂因此ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果比ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果可靠性要高㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水总利用比例为５０％，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水总利用比例为１３％，而直接相关法分析表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水水源吸收比例高于１０ｃｍ和２０ｃｍ土层土壤水，结果同样表明只有ＭｉｘＳＩＡＲ计算结果满足要求㊂ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算刺楸水分来源的结果表明：刺楸主要利用１０ｃｍ土层土壤水，利用比例分别为５９％和９６％，这与直接相关法得出的结果一致㊂图４㊀ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源比例结果Ｆｉｇ．４㊀ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｆｒｏｍＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ图ａ，ｂ分别是ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算春夏季比例结果；图ｃ，ｄ分别是ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算春夏季比例结果２．４㊀模型的总体评价图５显示在春季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值０．６１，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ是０．８４㊂在夏季ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值是０．５９，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ是０．７４㊂上述结果表明，ＭｉｘＳＩＡＲ模型结算结果的ＲＭＳＥ值小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果㊂因此利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源结果误差小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果，在喀斯特地区更适合利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源㊂６１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型评价指标结果Ｆｉｇ．５㊀ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｂｙｕｓｉｎｇＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓ３㊀讨论ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型是量化植物水分来源比例的重要方法㊂本文研究结果显示这两种模型在量化植物水分来源上存在一定差异㊂以量化次生林刺楸㊁香椿和化香３种植物水分来源为例，借助直接相关法的分析结果，衡量哪种方法更适合解析喀斯特地区植物对不同水分来源利的利用比例㊂在春季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型分析结果显示香椿和化香对不同的水分来源利用比例很接近，与直接相关法分析的结果相一致㊂而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果显示香椿和化香对各水源的利用比例存在一定的差异，尤其是植物对３０ ４０ｃｍ土层土壤水利用存在很大的差异，然而直接相关法分析显示香椿㊁化香δ１８Ｏ值与水源线的交点相近，这表明，香椿和化香在对３０ ４０ｃｍ土层土壤水的利用比例应该相近而不应出现较大差异，这与ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的植水分来源结果较一致㊂同时ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算刺楸植物水分来源结果显示刺楸主要利用１０ ３０ｃｍ土层土壤水，并对１０ ３０ｃｍ土层土壤水吸收大于泉水和４０ｃｍ土层土壤水，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果显示，刺楸主要吸收３０ ４０ｃｍ土层土壤水和泉水的水源㊂这两者的计算结果中植物的主要水源都有３０ｃｍ土层土壤水，与直接相关法分析结果近乎一致，但是刺楸δ１８Ｏ值对于１０ ２０ｃｍ土壤δ１８Ｏ值较４０ｃｍ土壤和泉水值更接近，因此刺楸应该对１０ ２０ｃｍ土壤水吸收高于４０ｃｍ和泉水，与ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算出的结果一致，而与ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果存在较大差异㊂结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂同时根据模型评价指标ＲＭＳＥ显示，在春夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型评价指标ＲＭＳＥ都小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂因此，ＭｉｘＳＩＡＲ模型对量化植物水分来源适用性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂氢氧稳定同位素在植物（除少数耐盐和旱生植物外）吸水过程中并不发生分馏，同时各种水源氢氧稳定同位素值存在较大的差异［１３］，这为氢氧稳定同位素研究植物水分来源提供了理论基础［３１］㊂ＰｈｉｌｌｉｐｓａｎｄＧｒｅｇｇ［１８］和Ｐｈｉｌｌｉｐｓ［３２］基于质量守恒方程，利用线性混合模型得出当ｎ＋１的水源能够被ｎ个示踪元素精准的分析出㊂以一个稳定性同位素值和两个源为例，引入ｆＡ和ｆＢ作为利用Ａ㊁Ｂ源的利用比例，δＡ和δＢ为源同位素值，δＭ为混合物同位素值，得出方程组：δＭ＝ｆＡδＡ＋ｆＢδＢ，１＝ｆＡ＋ｆＢ，进而解析出方程中的ｆＡ和ｆＢ值㊂然而，准确计算混合物源的比例需要满足一定条件，只有当源的数量少于或者等于同位素数量＋１时，这些方程才能精准的解析出不同源的利用比例［１９］㊂同时，随机测量误差㊁同位素分馏都会导致这些比例估计值的不确定７１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀性［２２］㊂然而，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型在实际应用的过程中源的数量往往都会高于同位素的数量＋１，因此在利用上述方程求解时，方程将会呈现多解情况，方程的不确定增加，结果就会更加不可靠，同时也没有考虑到同位素在混合物与源之间的分馏，这样使得计算的结果更加不可靠㊂因此，导致本研究中利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源结果可靠性低于ＭｉｘＳＩＡＲ模型㊂为了进一步提高解析混合物与源之间的准确度，解决ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型存在的问题，ＭｏｏｒｅａｎｄＳｅｍｍｅｎｓ［１９］提出了基于ＭＡＴＬＡＢ开发的ＭｉｘＳＩＲ计算模型，该模型提出源对混合物贡献的概论分布，明确指出不确定性与源㊁分馏和同位素特征关系，同时在分析的过程中也可以加入先验信息㊂Ｐａｒｎｅｌｌ等［２０］基于贝叶斯同位素混合模型，并进一步发布一个新的开源Ｒ包ＳＩＡＲ㊂ＳＩＡＲ与ＭｉｘＳＩＲ模型有很大的相似处，然而ＳＩＡＲ模型包含残差而ＭｉｘＳＩＲ模型没有㊂根据ＳＩＡＲ模型计算公式：Ｘｉｊ＝ðＫｋ＝１ｐｋｑｊｋ（ｓｊｋ＋ｃｊｋ）ðＫｋ＝１ｐｋｑｊｋ＋εｉｊ（３）式中，Ｘｉｊ是第ｉ个混合物中同位素ｊ的值，ｐｋ是由模型计算出第ｋ个源对混合物的贡献率，ｑｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的浓度，ｓｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的值，ｃｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的分馏系数，εｉｊ是残差㊂当ＳＩＡＲ模型加入残差εｉｊ后，能够降低模型的不确定，从而提高模型的准确性［３３］㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型是基于Ｒ语言包并结合ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型的优点所做的改进，通过考虑源值㊁分类和连续协变量和先验信息中的不确定性来改进更简单的线性混合模型，以提高模型结果的准确性㊂图５结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值（春季０．６１，夏季０．５９）低于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ值（春季０．８４，夏季０．７４）证实了ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源利用比例误差更小并且可靠性更高㊂然而，在喀斯特地区ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型被广泛运用于解析植物水分来源㊂丁亚丽等［３４］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究尾巨桉水分利用特征，Ｎｉｅ等［３５］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究木本植物水分来源季节变化，Ｄｅｎｇ等［３６］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究青冈（Ｃｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａ）植物水分来源利用情况㊂在喀斯特地区很少有研究者利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源，ＭｉｘＳＩＡＲ模型多数被用于非喀斯地区，如杜俊杉等［３７］利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型分析冬小麦植物水分来源，ＭａａｎｄＳｏｎｇ等［３８］利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型研究玉米水分来源季节变化㊂但本研究表明在喀斯特地区更适合利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源㊂４㊀结论雨水δ１８Ｏ值存在明显的季节变化特征，在３月 ６月偏正，在６月 ８月数据偏负㊂在喀斯特地区利用ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物对不同水源的利用比例结果存在差异㊂基于直接相关法结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源优于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果㊂基于ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果总体评价的结果显示，在春夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源的ＲＭＳＥ值分别为０．６１（０．５９）和０．８４（０．７４），因此ＭｉｘＳＩＡＲ模型在计算植物水分来源时可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂所以在喀斯特地区利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源比ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型更适合㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＬｉｕＭＸ，ＸｕＸＬ，ＳｕｎＡＹ，ＷａｎｇＫＬ，ＬｉｕＷ，ＺｈａｎｇＸＹ．ＩｓｓｏｕｔｈｗｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａｅｘｐｅｒｉｅｎｃｉｎｇｍｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｘｔｒｅｍｅｓ？ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１４，９（６）：０６４００２．［２］㊀彭晚霞，王克林，宋同清，曾馥平，王久荣．喀斯特脆弱生态系统复合退化控制与重建模式．生态学报，２００８，２８（２）：８１１⁃８２０．［３］㊀ＤａｈｌｍａｎＲＣ，ＫｕｃｅｒａＣＬ．Ｒｏｏｔｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｔｕｒｎｏｖｅｒｉｎｎａｔｉｖｅｐｒａｉｒｉｅ．Ｅｃｏｌｏｇｙ，１９６５，４６（１／２）：８４⁃８９．［４］㊀ＺｈａｎｇＸＹ，ＰｅｉＤ，ＣｈｅｎＳＹ．ＲｏｏｔｇｒｏｗｔｈａｎｄｓｏｉｌｗａｔｅｒｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＰｌａｉｎ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２００４，１８（１２）：２２７５⁃２２８７．［５］㊀聂云鹏，陈洪松，王克林．土层浅薄地区植物水分来源研究方法．应用生态学报，２０１０，２１（９）：２４２７⁃２４３３．［６］㊀ＴｕｒｎｅｒＮＣ，ＪｏｎｅｓＭＭ．Ｔｕｒｇｏｒｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｂｙｏｓｍｏｔｉｃａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ：ａｒｅｖｉｅｗａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ／／ＴｕｒｎｅｒＮＣ，ＫｒａｍｅｒＰＪ，ｅｄｓ．ＡｄａｐｔａｔｉｏｎｏｆＰｌａｎｔｓｔｏＷａｔｅｒａｎｄＨｉｇｈＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＳｔｒｅｓｓ．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＪｏｈｎＷｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，１９８０：８７⁃１０３．８１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀［７］㊀ＡｓｂｊｏｒｎｓｅｎＨ，ＭｏｒａＧ，ＨｅｌｍｅｒｓＭＪ．ＶａｒｉａｔｉｏｎｉｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｄｙｎａｍｉｃｓａｍｏｎｇｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄｎａｔｉｖｅｐｌａｎｔｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅＭｉｄｗｅｓｔｅｒｎＵ．Ｓ．Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ＆Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００７，１２１（４）：３４３⁃３５６．［８］㊀邓文平，余新晓，贾国栋，李亚军，刘玉洁，白艳婧．利用稳定氢氧同位素定量区分栓皮栎旱季水分来源的方法比较．应用基础与工程科学学报，２０１３，２１（３）：４１２⁃４２２．［９］㊀付青云，刘廷玺，段利民，王冠丽，曹文梅，黄天宇．基于稳定性氧同位素分析不同树龄小叶锦鸡儿用水策略．生态学杂志，２０１９，３８（５）：１５７０⁃１５７９．［１０］㊀李雪松，贾德彬，钱龙娇，冯蕴．基于同位素技术分析不同生长季节杨树水分利用．生态学杂志，２０１８，３７（３）：８４０⁃８４６．［１１］㊀张景文，陈报章．基于同位素分析研究山东禹城夏玉米水分来源．水土保持学报，２０１７，３１（４）：９９⁃１０４．［１２］㊀ＺｈａｎｇＹＣ，ＳｈｅｎＹＪ，ＳｕｎＨＹ，ＧａｔｅｓＪＢ．Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｉｎａｎｉｒｒｉｇａｔｅｄｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｆｉｅｌｄ：ａｃｏｍｂｉｎｅｄｉｓｏｔｏｐｉｃａｎｄｍｉｃｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｐｐｒｏａｃｈ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１１，４０８（３／４）：２０３⁃２１１．［１３］㊀聂云鹏，陈洪松，王克林，ＳｕｓａｎｎｅＳ．采用稳定同位素技术判定喀斯特地区植物水分来源的挑战与可能应对方案．应用生态学报，２０１７，２８（７）：２３６１⁃２３６８．［１４］㊀ＢｒｕｎｅｌＪＰ，ＷａｌｋｅｒＧＲ，ＤｉｇｈｔｏｎＪＣ，ＭｏｎｔｅｎｙＢ．Ｕｓｅｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｏｆｗａｔｅｒｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｏｒｉｇｉｎｏｆｗａｔｅｒｕｓｅｄｂｙｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｔｏｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ．ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｆｒｏｍＨＡＰＥＸ⁃Ｓａｈｅｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，１９９７，１８８⁃１８９：４６６⁃４８１．［１５］㊀ＤａｗｓｏｎＴＥ，ＥｈｌｅｒｉｎｇｅｒＪＲ．Ｉｓｏｔｏｐｉｃｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆｗａｔｅｒｉｎｔｈｅ ｗｏｏｄｙ ｔｉｓｓｕｅｓｏｆｐｌａｎｔｓ：Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅ，ｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅ，ａｎｄｏｔｈｅｒｓｔｕｄｉｅｓｗｈｉｃｈｕｓｅｔｈｅｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｉｃｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｃｅｌｌｕｌｏｓｅ．ＧｅｏｃｈｉｍｉｃａｅｔＣｏｓｍｏｃｈｉｍｉｃａＡｃｔａ，１９９３，５７（１４）：３４８７⁃３４９２．［１６］㊀ＬｉｕＷＪ，ＬｉｕＷＹ，ＬｉＰＪ，ＤｕａｎＷＰ，ＬｉＨＭ．ＤｒｙｓｅａｓｏｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙｔｗｏｄｏｍｉｎａｎｔｃａｎｏｐｙｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｉｎａｔｒｏｐｉｃａｌｓｅａｓｏｎａｌｒａｉｎｆｏｒｅｓｔｏｆＸｉｓｈｕａｎｇｂａｎｎａ，ＳＷＣｈｉｎａ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄＦｏｒｅｓｔＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０１０，１５０（３）：３８０⁃３８８．［１７］㊀ＮｉｅＹＰ，ＣｈｅｎＨＳ，ＷａｎｇＫＬ，ＹａｎｇＪ．ＷａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｂｙｗｏｏｄｙｐｌａｎｔｓｇｒｏｗｉｎｇｏｎｄｏｌｏｍｉｔｅｏｕｔｃｒｏｐｓａｎｄｎｅａｒｂｙｓｏｉｌｓｄｕｒｉｎｇｄｒｙｓｅａｓｏｎｓｉｎｋａｒｓｔｒｅｇｉｏｎｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１２，４２０⁃４２１：２６４⁃２７４．［１８］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ，ＧｒｅｇｇＪＷ．Ｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ｃｏｐｉｎｇｗｉｔｈｔｏｏｍａｎｙｓｏｕｒｃｅｓ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００３，１３６（２）：２６１⁃２６９．［１９］㊀ＭｏｏｒｅＪＷ，ＳｅｍｍｅｎｓＢＸ．Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎｄｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓ．ＥｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２００８，１１（５）：４７０⁃４８０．［２０］㊀ＰａｒｎｅｌｌＡＣ，ＩｎｇｅｒＲ，ＢｅａｒｈｏｐＳ，ＪａｃｋｓｏｎＡＬ．Ｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ｃｏｐｉｎｇｗｉｔｈｔｏｏｍｕｃｈｖａｒｉａｔｉｏｎ．ＰＬｏＳＯｎｅ，２０１０，５（３）：ｅ９６７２．［２１］㊀ＳｔｏｃｋＢＣ，ＳｅｍｍｅｎｓＢＸ．ＭｉｘＳＩＡＲＧＵＩｕｓｅｒｍａｎｕａｌ．Ｖｅｒｓｉｏｎ３．１．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｂｒｉａｎｓｔｏｃｋ／ＭｉｘＳＩＡＲ．［２２］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ，ＧｒｅｇｇＪＷ．Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００１，１２７（２）：１７１⁃１７９．［２３］㊀ＥｖａｒｉｓｔｏＪ，ＭｃＤｏｎｎｅｌｌＪＪ，ＣｌｅｍｅｎｓＪ．Ｐｌａｎｔｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒａｐｐｏｒｔｉｏｎｍｅｎｔｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｉｍｐｌｅｌｉｎｅａｒ，ｔｗｏ‐ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２０１７，３１（２１）：３７５０⁃３７５８．［２４］㊀ＷａｎｇＪ，ＬｕＮ，ＦｕＢＪ．Ｉｎｔｅｒ⁃ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１９，６６６：６８５⁃６９３．［２５］㊀ＺｈａｏＭ，ＺｅｎｇＣ，ＬｉｕＺＨ，ＷａｎｇＳＪ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅ／ｌａｎｄｃｏｖｅｒｏｎｋａｒｓｔｈｙｄｒｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ：ａｐａｉｒｅｄｃａｔｃｈｍｅｎｔｓｔｕｄｙｏｆＣｈｅｎｑｉａｎｄＤｅｎｇｚｈａｎｈｅ，Ｐｕｄｉｎｇ，Ｇｕｉｚｈｏｕ，ＳＷＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１０，３８８（１／２）：１２１⁃１３０．［２６］㊀ＷａｎｇＪＸ，ＺｏｕＢＰ，ＬｉｕＹ，ＴａｎｇＹＱ，ＺｈａｎｇＸＢ，ＹａｎｇＰ．Ｅｒｏｓｉｏｎ⁃ｃｒｅｅｐ⁃ｃｏｌｌａｐｓｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｓｏｉｌｌｏｓｓｆｏｒｔｈｅｋａｒｓｔｒｏｃｋｙｄｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＣｈｅｎｑｉｖｉｌｌａｇｅ，Ｐｕｄｉｎｇｃｏｕｎｔｙ，Ｇｕｉｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１４，７２（８）：２７５１⁃２７６４．［２７］㊀ＤａｉＹ，ＺｈｅｎｇＸＪ，ＴａｎｇＬＳ，ＬｉＹ．ＳｔａｂｌｅｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓｒｅｖｅａｌｄｉｓｔｉｎｃｔｗａｔｅｒｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｔｗｏＨａｌｏｘｙｌｏｎｓｐｅｃｉｅｓｉｎｔｈｅＧｕｒｂａｎｔｏｎｇｇｕｔＤｅｓｅｒｔ．ＰｌａｎｔａｎｄＳｏｉｌ，２０１５，３８９（１／２）：７３⁃８７．［２８］㊀ＧｕＤＸ，ＺｈａｎｇＺＦ，ＭａｌｌｉｋＡ，ＺｈｏｕＡＰ，ＭｏＬ，ＨｅＣＸ，ＨｕａｎｇＹＱ．ＳｅａｓｏｎａｌｗａｔｅｒｕｓｅｓｔｒａｔｅｇｙｏｆＣｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａｉｎａｋａｒｓｔａｒｅａｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，７４（２）：１００７⁃１０１４．［２９］㊀ＲｏｔｈｆｕｓｓＹ，ＪａｖａｕｘＭ．Ｒｅｖｉｅｗｓａｎｄｓｙｎｔｈｅｓｅｓ：ｉｓｏｔｏｐｉｃａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｒｏｏｔｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅ：ａｒｅｖｉｅｗａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｅｔｈｏｄｓ．Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１７，１４（８）：２１９９⁃２２２４．［３０］㊀ＥｈｌｅｒｉｎｇｅｒＪＲ，ＤａｗｓｏｎＴＥ．Ｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙｐｌａｎｔｓ：ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｆｒｏｍｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｐｌａｎｔ，Ｃｅｌｌ＆Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９２，１５（９）：１０７３⁃１０８２．［３１］㊀ＷａｎｇＰ，ＳｏｎｇＸＦ，ＨａｎＤＭ，ＺｈａｎｇＹＨ，ＬｉｕＸ．Ａｓｔｕｄｙｏｆｒｏｏｔｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｏｆｃｒｏｐｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｂｙｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃａｓｅｉｎＳｈａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＷａｔｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１０，９７（３）：４７５⁃４８２．［３２］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ．Ｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓｉｎａｎａｌｙｓｅｓｏｆｄｉｅｔｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃｒｉｔｉｑｕｅ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００１，１２７（２）：１６６⁃１７０．［３３］㊀ＪａｃｋｓｏｎＡＬ，ＩｎｇｅｒＲ，ＢｅａｒｈｏｐＳ，ＰａｒｎｅｌｌＡ．ＥｒｒｏｎｅｏｕｓｂｅｈａｖｉｏｕｒｏｆＭｉｘＳＩＲ，ａｒｅｃｅｎｔｌｙｐｕｂｌｉｓｈｅｄＢａｙｅｓｉａｎｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌ：ａｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆＭｏｏｒｅ＆Ｓｅｍｍｅｎｓ（２００８）．ＥｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２００９，１２（３）：Ｅ１⁃Ｅ５．［３４］㊀丁亚丽，陈洪松，聂云鹏，王升，张慧玲，王克林．基于稳定同位素的喀斯特坡地尾巨桉水分利用特征．应用生态学报，２０１６，２７（９）：２７２９⁃２７３６．［３５］㊀ＮｉｅＹＰ，ＣｈｅｎＨＳ，ＷａｎｇＫＬ，ＴａｎＷ，ＤｅｎｇＰＹ，ＹａｎｇＪ．ＳｅａｓｏｎａｌｗａｔｅｒｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｗｏｏｄｙｓｐｅｃｉｅｓｇｒｏｗｉｎｇｏｎｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｏｌｏｓｔｏｎｅｏｕｔｃｒｏｐｓａｎｄｎｅａｒｂｙｔｈｉｎｓｏｉｌｓｉｎｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌＣｈｉｎａ．ＰｌａｎｔａｎｄＳｏｉｌ，２０１１，３４１（１／２）：３９９⁃４１２．［３６］㊀ＤｅｎｇＹ，ＫｕｏＹＭ，ＪｉａｎｇＺＣ，ＱｉｎＸＭ，ＪｉｎＺＪ．ＵｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙＣｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａｉｎｔｙｐｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｓｏｆｋａｒｓｔｐｅａｋｓｉｎＣｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，７４（２）：１０３９⁃１０４６．［３７］㊀杜俊杉，马英，胡晓农，童菊秀，张宝忠，孙宁霞，高光耀．基于双稳定同位素和ＭｉｘＳＩＡＲ模型的冬小麦根系吸水来源研究．生态学报，２０１８，３８（１８）：６６１１⁃６６２２．［３８］㊀ＭａＹ，ＳｏｎｇＸＦ．Ｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｏｆｓｕｍｍｅｒｍａｉｚｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１６，５５０：４７１⁃４８３．９１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀。
青稞苗期耐低氮能力的品种差异分析
西北农业学报 2024,33(5):834-841A c t a A gr i c u l t u r a e B o r e a l i -o c c i d e n t a l i s S i n i c a d o i :10.7606/j.i s s n .1004-1389.2024.05.006h t t p s ://d o i .o r g /10.7606/j.i s s n .1004-1389.2024.05.006青稞苗期耐低氮能力的品种差异分析收稿日期:2022-09-13 修回日期:2022-11-15基金项目:青海省农林科学院创新基金(2019-N K Y -05);国家自然科学基金(32060423);2022年国家大麦(青稞)产业技术体系(C A R S -05-01A -05);青海省自然科学基金计划-创新团队(2022-Z J -902);青海省创新平台建设专项(2022-Z J -Y 01)㊂第一作者:安立昆,男,助理研究员,硕士生导师,主要从事青稞遗传育种研究㊂E -m a i l :a n l i k u n @163.c o m 通信作者:吴昆仑,男,研究员,博士生导师,主要从事青稞遗传育种研究㊂E -m a i l :w k l qa a f @163.c o m 安立昆1,2,3,4,马爱莎5,姚有华1,2,3,4,其美永藏5,吴昆仑1,2,3,4(1.青海大学农林科学院,西宁 810016;2.青藏高原种质资源研究与利用实验室,西宁 810016;3.青海省青稞遗传育种重点实验室,西宁 810016;4.国家麦类改良中心青海青稞分中心,西宁 810016;5.青海大学生态环境工程学院,西宁 810016)摘 要 以8个代表性品种为材料,分析低氮胁迫下青稞苗期的农艺性状和耐低氮能力㊂结果表明:低氮胁迫下各青稞农艺性状都出现显著差异㊂所有青稞中株高㊁植株鲜质量㊁植株干质量都明显下降,根长㊁根鲜质量㊁根干质量都明显上升㊂但不同品种的根冠比变化差异不同,通过对各农艺性状分析发现,植株和根的鲜质量和干质量更能反映青稞的耐低氮能力,其中根干质量是筛选耐低氮青稞的最重要农艺性状,可以作为青稞耐低氮资源筛选的重要指标㊂多指标综合分析结果表明,各青稞耐低氮能力为 昆仑15 > 黄青1号 > 肚里黄 > 昆仑14 > 昆仑18 > 二道眉白青稞 > 洛隆宗 > 特邬 ㊂关键词 青稞;低氮胁迫;苗期;农艺性状青稞(H o r d e u m v u l ga r e L .v a r .n u d u m H o o k .f .)是大麦属1a 生草本植物,由于其成熟后稃壳容易脱落,也称为裸大麦,是中国青藏高原地区种植面积最大,分布最广泛的重要粮食和饲料作物[1-3]㊂青稞富含β-葡聚糖㊁纤维素㊁酚类物质等多种特色营养成分,具有预防癌症㊁糖尿病㊁高血脂等多种功效,是一种非常具有开发潜力的保健食品[4]㊂青稞主要生长在生态脆弱㊁土地贫瘠的高原地区,在青稞种植过程中不可避免要施用大量氮肥,对高原地区脆弱的农业生态造成严重影响,筛选和培育耐低氮青稞品种,减少青稞生产中的氮肥施用,是目前高原地区青稞产业可持续发展面临的重要问题之一[5-8]㊂氮是作物生长发育中最重要的营养元素之一,充足的氮元素供应是保证作物产量和品质的重要因素㊂同一作物中不同基因型对低氮的耐受能力差异极大,通过统计分析低氮培养条件下的作物农艺性状特点,筛选出具有耐低氮特性的作物基因型及与耐低氮密切相关的农艺性状,是目前作物耐低氮资源筛选和研究所普遍采用的方法[9-14]㊂王晓芸等[15]采用苗期水培的方法通过统计分析低氮培养条件下大麦苗期农艺性状的变异范围,对42种大麦资源的氮利用效率进行研究,筛选出氮高效利用大麦资源3份和氮低效利用资源2份㊂姜琪等[16]采用水培的方法对19份大麦地方品种低氮条件下根长㊁株高㊁分蘖数和干质量等指标的显著性㊁变异系数㊁相关性进行分析,筛选出耐低氮大麦资源5份,并且发现植株和根干质量是大麦耐低氮筛选的重要农艺性状,而株高不适于作为大麦耐低氮筛选的农艺性状指标㊂扎桑等[17]采用苗期H o a gl a n d s 营养液培养的方法对1029份青稞苗期低氮条件下株高㊁根长㊁植株和根的鲜质量和干质量等农艺性状和生理指标进行测量和分析,筛选出30份耐低氮和30份对低氮敏感的青稞材料㊂目前,关于青稞耐低氮资源筛选和农艺性状特点的研究报道较少㊂研究低氮条件下青稞的农艺性状特点,筛选耐低氮青稞资源,并研究其关键农艺性状,对于筛选和培育耐低氮青稞品种具有重要的意义㊂本研究对低氮胁迫下不同青稞苗期的农艺性状指标进行研究,以期为耐低氮青稞资源筛选㊁品种培育提供参考㊂1材料与方法1.1试验材料以前期从108份青稞资源中初步筛选出耐贫瘠能力较强,在生产上广泛种植,并具有不同青稞主产区代表性的青稞品种: 昆仑15 黄青1号 昆仑18 肚里黄 洛隆宗 特邬 二道眉白青稞 ㊂以上8种青稞种子均由青藏高原种质资源研究与利用实验室保存㊂1.2试验方法1.2.1青稞低氮处理各青稞种子经84消毒液浸泡6m i n后用自来水冲洗6次,将种子放在湿润的滤纸上进行萌发,1周后选取长势相似的幼苗固定于泡沫板中,每种青稞5株幼苗,放于黑色塑料盒(600mmˑ500mmˑ160mm)中,共设置2盒㊂采用改良H o a g l a n d s培养液(80m g/L N H4N O4)进行培养㊂每盒20L培养液㊂用空气泵24h向培养液中通入空气,每3d更换1次培养液,每天用1m o l/L K O H溶液稳定p H为7.0㊂当幼苗生长至3叶期时,分别采用正常(80 m g/L N H4N O4)和低氮(20m g/L N H4N O4)的改良H o a g l a n d s培养液继续进行培养㊂待青稞生长至5叶期时对农艺性状进行测量㊂1.2.2测定指标与方法测量株高和根长㊁植株和根鲜质量后将植株和根在105ħ下烘30m i n 杀青,80ħ烘至恒质量后对植株和根干质量进行称量㊂1.2.3数据统计与分析各指标显著性㊁变异系数㊁相关性㊁主成分和隶属函数分析,参照吕立军[18]㊁王春萍等[19]㊁李洁[20]㊁吝海霞[21]㊁马尧[22]㊁吴雯雯[23]进行计算与分析㊂利用M i c r o s o f t E x c e l 2019和S P S S22.0以及R语言分析处理数据㊂耐低氮系数=低氮处理值/正常处理值变异系数=(标准偏差/平均值)ˑ100% P e a r s o n相关性分析:计算公式:r=Nðx i y i-ðx iðy iNðx2i-(ðx i)2Nðy2i-(ðy i)2主成分分析:使用R语言包F a c t o e x t r a通过线性组合对多维数据进行主成分分析,提取表征组间差异的关键变量㊂利用偏最小二乘法判别分析(P L S-D A)建立指标变化与植株处理组别之间的关系模型,通过计算变量投影重要度(V I P)来实现对样本类别预测和差异指标的筛选㊂使用R 语言P L S程序包建立模型㊂随机森林分析:采用R语言R a n d o m F o r e s t 程序包进行计算㊂V1=1nt r e eð(e r r o j-e r r o),n t r e e代表树的数量,e r r o代表误差率㊂隶属函数分析计算公式:μ(X j)=(X j-X m i n)/(X m a x-X m i n),j=1, 2,3, ,n;μ(X j)=1-(X j-X m i n)/(X m a x-X m i n),j= 1,2,3, ,nμ(X j)表示第j个综合指标的隶属函数值, X j表示第j个综合指标值;X m a x表示第j个综合指标的最大值,X m i n表示第j个综合指标的最小值㊂2结果与分析2.1低氮胁迫对不同青稞幼苗农艺性状的影响低氮胁迫处理后所有青稞株高㊁植株鲜质量㊁植株干质量都出现明显下降,根长㊁根鲜质量㊁根干质量都出现明显上升,但不同青稞的指标上升或下降幅度不同(表1)㊂通过对青稞的耐低氮指数分析发现根干质量的变异系数最大(表2)㊂2.2低氮胁迫与不同青稞幼苗农艺性状的相关性和主成分分析对所测定的7个农艺性状进行相关性分析表明,各相对指标之间的相关性存在差异,有1对相对指标呈显著相关(P<0.05)(表3)㊂本研究中, KMO统计量为0.687,B a r l e t t小于0.001,说明数据结构效度良好,可使用主成分分析提取用于青稞耐低氮筛选的相关农艺性状指标㊂利用特征根大于1的筛选标准提取3个主成分,结果所示,前3个主成分解释度达89.33%,正常和低氮处理下青稞不同农艺性状指标差异明显,说明低氮处理下青稞农艺性状指标发生明显变化(表1,表4,图1-A,图1-C)㊂进一步计算不同公因子载荷系数可知:因子1中主要包括根干质量㊁植株干质量㊁根鲜质量和根长,其样本解释度达58.91%;因子2中主要包括植株鲜质量和株高,其样本解释度达16.05%;因子3中主要是根冠比,其样本解释度达14.37%(表4)㊂2.3低氮胁迫下不同青稞幼苗农艺性状P L S-D A判别和随机森林分析P L S-D A判别分析作为有监督模型可提高不㊃538㊃5期安立昆等:青稞苗期耐低氮能力的品种差异分析表1 低氮胁迫下青稞苗期农艺性状( x ʃs )T a b l e 1 A g r o n o m i c t r a i t s o f h u l l e s s b a r e l y a t s e e d l i n g s t a g e u n d e r l o w n i t r o ge n s t r e s s 品种C u l t i v a r指标I n d e x株高/c mP l a n t h e i gh t 根长/c mR o o t l e n gt h 植株鲜质量/gP l a n t f r e s h m a s s根鲜质量/gR o o t f r e s h m a s s植株干质量/gP l a n t d r y m a s s根干质量/gR o o t d r y m a s s根冠比R o o t -s h o o t r a t i o肚里黄D u l i h u a n g正常N o r m a l n i t r o ge n 26.93ʃ1.35a 17.00ʃ0.56a 6.42ʃ0.79a 2.17ʃ0.25a 0.18ʃ0.01a 0.15ʃ0.04a 0.84ʃ0.22a低氮L o w n i t r o ge n 22.23ʃ0.60b 21.17ʃ1.57b 3.53ʃ0.18b 3.68ʃ0.21b 0.79ʃ0.03b 0.87ʃ0.02b 1.10ʃ0.05b洛隆宗L u o l o n g z o n g正常N o r m a l n i t r o g e n 18.57ʃ0.71a 14.67ʃ0.40a 6.74ʃ0.55a 2.67ʃ0.04a 0.11ʃ0.02a 0.42ʃ0.26a 4.20ʃ2.94a低氮L o w n i t r o ge n 13.33ʃ0.50b 16.37ʃ1.16b 2.41ʃ0.26b 2.77ʃ0.10a 0.65ʃ0.07a 0.66ʃ0.04b 1.03ʃ0.017b昆仑14K u n l u n 14正常N o r m a l n i t r o g e n 28.33ʃ1.05a 14.37ʃ1.20a 7.91ʃ0.39a 2.54ʃ0.12a 0.12ʃ0.01a 0.13ʃ0.03a 1.09ʃ0.27a低氮L o w n i t r o ge n 26.37ʃ0.31b 15.50ʃ0.85b 3.78ʃ0.23b 3.04ʃ0.07b 0.81ʃ0.08b 0.96ʃ0.02b 1.20ʃ0.14a黄青1号H u a n g q i n g 1正常N o r m a l n i t r o g e n 26.10ʃ0.72a 12.23ʃ0.80a 5.90ʃ0.29a 2.42ʃ0.10a 0.21ʃ0.02a 0.19ʃ0.04a 0.91ʃ0.20a低氮L o w n i t r o ge n 18.47ʃ0.90b 22.37ʃ1.16b 4.62ʃ0.29b 3.78ʃ0.10b 0.91ʃ0.02b 0.96ʃ0.06b 1.06ʃ0.08a特邬T e w u正常N o r m a l n i t r o g e n 20.33ʃ1.05a 12.07ʃ0.64a 6.83ʃ0.51a 2.25ʃ0.08a 0.15ʃ0.02a 0.13ʃ0.02a 0.85ʃ0.21a低氮L o w n i t r o ge n 11.03ʃ0.67b 13.97ʃ0.32b 2.06ʃ0.46b 2.91ʃ0.15b 0.58ʃ0.03b 0.63ʃ0.07b 1.09ʃ0.10b昆仑15K u n l u n 15正常N o r m a l n i t r o g e n 17.50ʃ1.15a 17.27ʃ1.00a 4.09ʃ0.24a 2.76ʃ0.22a 0.18ʃ0.03a 0.17ʃ0.06a 0.94ʃ0.25a低氮L o w n i t r o ge n 15.73ʃ1.01b 18.70ʃ0.96b 3.96ʃ0.36a 3.86ʃ0.57b 0.61ʃ0.06b 0.76ʃ0.12b 1.25ʃ0.13b昆仑18K u n l u n 18正常N o r m a l n i t r o g e n 24.87ʃ0.67a 16.53ʃ1.16a 5.65ʃ0.27a 2.78ʃ0.20a 0.18ʃ0.02a 0.16ʃ0.04a 0.92ʃ0.14a低氮L o w n i t r o ge n 16.37ʃ1.16b 16.40ʃ0.46a 4.09ʃ0.24b 3.11ʃ0.15b 0.57ʃ0.04b 0.57ʃ0.27b 1.00ʃ0.51a二道眉白青稞正常N o r m a l n i t r o g e n 21.33ʃ1.25a 16.00ʃ0.53a 7.05ʃ0.14a 2.73ʃ0.42a 0.15ʃ0.03a 0.15ʃ0.01a 1.06ʃ0.28aE r d a o m e i w h i t e h u l l e s s b a r l e y低氮L o w n i t r o ge n 13.90ʃ0.61b 18.37ʃ0.93b 3.30ʃ0.44b 3.22ʃ0.52b 0.67ʃ0.05b 0.75ʃ0.05b 1.13ʃ0.03a注:不同的小写字母表示低氮处理与对照组之间存在显著差异(P <0.05)㊂下同㊂N o t e :D i f f e r e n t l o w e r c a s e l e t t e r s i n d i c a t e s i g n i f i c a n t d i f f e r e n c e s b e t w e e n l o w n i t r o ge n t r e a t m e n t a n d c o n t r o l (P <0.05).T h e s a m e b e l o w.表2 正常与低氮水平处理下青稞苗期农艺性状间的变异( x ʃs )T a b l e 2 V a r i a t i o n c o e f f i c i e n t o f a g r o n o m i c t r a i t s o f h u l l e s s b a r e l y a t s e e d l i n gs t a g e u n d e r n o r m a l n i t r o g e n a n d l o w n i t r o ge n t r e a t m e n t 农艺性状A gr o n o m i c t r a i t 正常N o r m a l n i t r o ge n 变幅V a r i a t i o n 均值M e a n低氮L o w n i t r o ge n 变幅V a r i a t i o n 均值M e a n耐低氮系数L o w n i t r o ge n t o l e r a n c e i n d e x 变幅V a r i a t i o n 均值M e a n农艺性状A gr o n o m i c t r a i t 变异系数/%C VC o e f f i c i e n t o f v a r i a t i o n正常N o r m a l n i t r o g e n 低氮L o w n i t r o ge n 耐低氮系数L o w n i t r o g e n t o l e r a n c e i n d e x 株高/c mP l a n t h e i gh t 16.30~29.423.00ʃ3.91a 10.3~26.717.18ʃ4.75b 0.58~0.980.74ʃ0.12b 株高P l a n t h e i gh t 0.170.280.17根长/c m R o o t l e n gt h 11.4~18.3015.02ʃ2.03a 13.6~23.617.85ʃ2.80b 0.93~1.871.21ʃ0.27b根长R o o t l e n gt h 0.140.160.22植株鲜质量/gP l a n t f r e s h m a s s3.89~8.366.32ʃ1.13a 1.65~4.93.47ʃ0.85b 0.25~1.040.58ʃ0.22b植株鲜质量P l a n t f r e s h m a s s0.180.240.38根鲜质量/gR o o t f r e s h m a s s1.98~3.212.54ʃ0.28a 2.63~4.253.30ʃ0.46b 1.02~1.761.31ʃ0.23b根鲜质量R o o t f r e s h m a s s0.110.140.17植株干质量/gP l a n t d r y ma s s 0.09~0.220.16ʃ0.03a 0.54~0.920.70ʃ0.12b 2.70~7.824.62ʃ1.26b植株干质量P l a n t d r y ma s s 0.220.180.27根干质量/g R o o t d r y ma s s 0.10~0.610.19ʃ0.12a 0.32~0.990.77ʃ0.17b 1.07~9.805.02ʃ2.00b根干质量R o o t d r y ma s s 0.650.220.40根冠比R o o t -s h o o t r a t i o0.59~6.781.35ʃ1.38a 0.52~1.541.11ʃ0.19b 0.16~2.041.13ʃ0.43b根冠比R o o t -s h o o t r a t i o1.020.170.38表3 青稞苗期不同农艺性状相对值之间的相关性分析T a b l e 3 C o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t a m o n g l o w n i t r o g e n s t r e s s c o e f f i c i e n t s o f a g r o n o m i c t r a i t s o f h u l l e s s b a r e l y a t s e e d l i n g s t a ge 指标I n d e x株高P l a n t h e i gh t 根长R o o t l e n gt h 植株鲜质量P l a n t f r e s hm a s s植株干质量P l a n t d r y m a s s根鲜质量R o o t f r e s h m a s s根干质量R o o t d r y m a s s根冠比R o o t -s h o o t r a t i o株高P l a n t h e i gh t 1根长R o o t l e n gt h -0.0551植株鲜质量P l a n t f r e s h m a s s0.4450.2261植株干质量P l a n t d r y ma s s 0.4250.6180.4281根鲜质量R o o t f r e s h m a s s0.296-0.098-0.556-0.1781根干质量R o o t d r y ma s s 0.7060.3130.0950.3870.4191根冠比R o o t -s h o o t r a t i o0.5590.3780.5620.564-0.3380.709*1同指标组合时的判别准确率,去除冗余信息㊂通过计算每个性状指标的变量投影重要度(V I P )可以发现,植株干质量㊁根干质量㊁植株鲜质量和根鲜质量在区分正常和低氮处理组的贡献度最高㊃638㊃西 北 农 业 学 报33卷(图2-A )㊂这4个指标在主成分分析的因子1和因子2中也展现较高的样本表征能力,因此这4个指标可作为体现青稞耐低氮能力的关键指标㊂进一步利用随机森林筛选青稞耐低氮能力的关键指标,结果显示根干质量与低氮胁迫关联度最高,其次是植株干质量㊁根鲜质量和植株鲜质量(图2-B )㊂虽然P L S -D A 模型和随机森林分析筛选到与耐低氮相关青稞性状指标重要度排名略有不同,但是根干质量㊁植株干质量㊁根鲜质量和植株鲜质量均作为前4名与耐低氮相关指标被筛选出来㊂表4 正常与低氮处理下青稞农艺性状主成分分析特征值与方差贡献率T a b l e 4 E i g e n v a l u e s a n d v a r i a n c e c o n t r i b u t i o n s o f p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s o f a gr o n o m i c t r a i t s o f h u l l e s s b a r e l y s e e d l i n g s u n d e r n o r m a l a n d l o w n i t r o ge n t r e a t m e n t s 成分F a c t o r 特征根E i ge n 特征根E i g e n v a l u e (U n r o t a t e d )方差百分比/%O f v a r i a n c e累积/%C u m u l a t i v e o f v a r i a n c e旋转后方差解释率V a r i a n c e o f r o t a t e d特征根E i g e n v a l u e (U n r o t a t e d )方差百分比/%O f v a r i a n c e累积/%C u m u l a t i v e o f v a r i a n c e14.12458.9158.913.15945.1445.1421.12416.0574.971.98128.3173.4431.00614.3789.331.11215.8989.3340.4776.8196.1450.172.4298.5660.0971.3999.9570.0030.05100.0A.碎石图;B .散点图;C .因子载荷矩阵热图A.S c r e e t e s t ;B .S c a t t e r p l o t ;C .H e a t m a p o f c o m po n e n t m a t r i x 图1 正常和低氮处理下青稞苗期农艺性状主成分分析F i g .1 P r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s o f a g r o n o m i c t r a i t s i n h u l l e s s b a r l e y s e e d l i n gs u n d e r n o r m a l a n d l o w n i t r o ge n t r e a t m e n t s 2.4 低氮胁迫下不同青稞幼苗农艺性状隶属函数分析利用隶属函数对低氮胁迫下各青稞农艺性状进行分析,对各青稞的耐低氮能力进行评价㊂各青稞耐低氮能力分别为 昆仑15 >黄青1号 > 肚里黄 > 昆仑14 > 昆仑18 >二道眉白青稞 > 特邬 >洛隆宗 (表5)㊂3 讨论作物耐低氮资源筛选与农艺性状特点研究一直是作物育种中的热点领域之一㊂关于青稞中耐低氮资源筛选和农艺性状特点的研究报道较少㊂作为中国青藏高原地区最重要的粮食作物,研究低氮胁迫下青稞农艺性状特点,筛选耐低氮青稞资源对于减少青稞氮肥的施用,降低青稞生产成本,促进高原地区生态农业经济发展具有重要的意义㊂虽然不同作物耐低氮评价的农艺性状指标各有不同,但很多研究都表明干质量尤其是根干质量是与很多作物耐低氮能力密切相关的农艺性状指标[24-28]㊂李梁等[29]采用苗期水培方法对全国不同地区的22个大麦品种低氮胁迫下的农艺性状进行显著性㊁变异系数㊁相关性和聚类分析,㊃738㊃5期安立昆等:青稞苗期耐低氮能力的品种差异分析A.P L S-D A模型变量V I P值排名;B.随机森林模型变量重要度排名A.V I P v a l u e r a n k i n g o f P L S-D A m o d e l v a r i a b l e s;B.I m p o r t a n c e r a n k i n g o f r a n d o m f o r e s t m o d e l v a r i a b l e s图2基于P L S-D A和随机森林模型的青稞耐低氮相关农艺性状重要性排序F i g.2R a n k i n g e o f i m p o r t a n c e f o r a g r o n o m i c t r a i t s o f l o w n i t r o g e n t o l e r a n c e i nh u l l e s s b a r l e y b a s e d o n P L S-D A a n d r a n d o m f o r e s t表5低氮条件下青稞苗期农艺性状隶属函数分析T a b l e5M e m b e r s h i p f u n c t i o n a n a l y s i s o f a g r o n o m i c t r a i t s o f h u l l e s s b a r e l y a t s e e d l i n g s t a g e u n d e r l o w n i t r o g e n t r e a t m e n t品种C u l t i v a r株高P l a n th e i g h t根长R o o tl e n g t h植株鲜质量P l a n t f r e s hm a s s植株干质量P l a n t d r ym a s s根鲜质量R o o t f r e s hm a s s根干质量R o o t d r ym a s s根冠比R o o t-s h o o t r a t i o平均值M e a n排名R a n k i n g昆仑15K u n l u n150.906220.149231.000000.508760.948570.504341.000000.716731黄青1号H u a n g q i n g10.336811.000000.721350.783380.688790.597100.839500.709562肚里黄D u l i h u a n g0.687530.334250.369331.000000.665740.704280.970060.675883昆仑14K u n l u n141.000000.144530.259700.179720.000001.000000.779770.480534昆仑18K u n l u n180.190060.045270.632980.047851.000000.325280.774270.430825二道眉白青稞E r d a o m e i w h i t e h u l l e s s b a r l e y0.170390.223320.246280.148030.645630.576580.747050.393906洛隆宗L u o l o n g z o n g0.182800.461250.072000.233220.264950.606820.888760.387127特邬T e w u0.000000.000000.000000.000000.447410.000000.000000.063928发现不同大麦品种在低氮胁迫下的农艺性状差异显著,相对茎叶干质量和相对植株干质量变异系数较大,可以作为大麦耐低氮能力的评价指标㊂杨丽娜[30]在研究82份野生大麦和16份栽培大麦耐低氮能力时直接采用地上部相对干质量为筛选指标,筛选出高度耐性材料5份㊁中度耐性材料2份和对低氮敏感材料4份,认为低氮条件下发达的根系是大麦耐低氮能力的保证㊂李俊杰等[31]采用苗期水培方法对118份小麦资源在低氮胁迫下的农艺性状进行了显著性㊁变异系数㊁主成分㊁聚类分析㊁隶属函数等综合分析后发现,根干质量和植株干质量是反映小麦苗期耐低氮能力的关键指标,并筛选出耐低氮小麦3份㊂本研究中各青稞在低氮处理下各农艺性状和对低氮的耐受性表现出了明显差异㊂低氮胁迫使构成青稞生物体最重要的蛋白质合成受到抑制,导致青稞的株高㊁植株鲜质量㊁植株干质量都出现明显下降㊂为了吸收更多的氮元素,相对于在正常培养条件下,低氮胁迫下的青稞根系变得更加发达,根长㊁根鲜质量㊁根干质量都出现了明显上升㊂本研究同样发现发达的根系是青稞耐低氮能力的基础,与根系相关的农艺性状是反映青稞耐低氮能力的关键指标㊂低氮培养下青稞根干质量的耐低氮系数在各指标中的变异系数最大,说明根干质量受低氮胁迫影响最明显,可以作为青稞耐低氮筛选的关键农艺性状指标㊂通过相关性㊁主成分㊁P L S-D A判别㊁随机森林以及隶属函数综合分析也发现,相对于株高和根长,植株和根的鲜质量和干质量更能反映青稞的耐低氮能力,其中根干质量是筛选耐低氮青稞最重要农艺性状㊂8种青稞耐低氮能力为 昆仑15 > 黄青1号 > 肚里黄 > 昆仑14 > 昆仑18 > 二道眉白青稞 > 洛隆宗 > 特邬 ㊂采用苗期水培方法对作物进行低氮培养,研㊃838㊃西北农业学报33卷究与耐低氮相关的关键农艺性状特点并筛选耐低氮作物资源是目前普遍采用的研究方法㊂相对于土培和田间试验方法,苗期水培方法具有操作简单㊁周期短㊁可以精确控制培养条件等优点,适合快速对大量作物资源进行研究和筛选㊂但无法反映作物在田间全生育期缺氮条件下的农艺性状特点以及对产量的影响㊂本研究采用苗期水培方法,对低氮培养条件下不同青稞农艺性状进行综合分析,明确反映青稞耐低氮能力的关键农艺性状,并对8种青稞的耐低氮能力进行评价,为青稞耐低氮资源筛选和品种培育提供一定参考㊂参考文献R e f e r e n c e:[1]吴昆仑,陈丽华,迟德钊.不同生态区青稞品种变异的S S R鉴定[J].浙江农业学报,2011,23(3):475-478.WU K L,C H E N L H,C H I D Z H.I d e n t i f i c a t i o n o f v a r i a t i o n o f h u l l e s s b a r l e y i n d i f f e r e n t e c o l o g i c a l r e g i o n s b y S S R m a r k e r s[J].A c t a A g r i c u l t u r a e Z h e j i a n g e n s i s,2011, 23(3):475-478.[2]姚晓华,张志斌.HV A1基因的同源克隆及其转基因植物耐逆性研究进展[J].广东农业科学,2011,38(14):129-131, 137.Y A O X H,Z H A N G Z H B.R e s e a r c h o n s t r e s s t o l e r a n c e o f HV A1g e n e a n d t r a n s g e n i c p l a n t s[J].G u a n g d o n g A g r i c u l-t u r a l S c i e n c e s,2011,38(14):129-131,137.[3]任晴雯,安立昆,姚有华,等.青稞H v n P HO1;2基因克隆㊁亚细胞定位和表达模式分析[J].西北农业学报,2021, 30(10):1461-1472.R E N 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e[J].J o u r n a l o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,2021,23(7):21-32.㊃048㊃西北农业学报33卷A n a l y s i s o f V a r i e t a l D i f f e r e n c e o f L o w N i t r o g e n T o l e r a n c e o f H u l l e s sB a r l e y a t S e e d l i n g S t a ge A N L i k u n1,2,3,4,MA A i s h a 5,Y A O Y o u h u a1,2,3,4,C H E M I Y A N G Z OM 5a n d WU K u n l u n1,2,3,4(1.C o l l e g e o f A g r i c u l t u r e a n d F o r e s t r y S c i e n c e s ,Q i n g h a i U n i v e r s i t y ,X i n i n g 810016,C h i n a ;2.L a b o r a t o r yf o r R e s e a r c h a n d U t i l i z a t i o n o f Q i ngh ai T i b e t P l a t e a u G e r m p l a s m R e s o u r c e s ,X i n i n g810016,C h i n a ;3.Q i n g h a i K e y L a b o r a t o r y o f H u l l e s s B a r l e y G e n e t i c s a n d B r e e d i n g ,X i n i n g810016,C h i n a ;4.Q i n g h a i S u b c e n t e r o f N a t i o n a l H u l l e s s B a r l e y I m p r o v e m e n t ,X i n i n g810016,C h i n a ;5.C o l l e g e o f E c o -E n v i r o n m e n t a l E n g i n e e r i n g ,Q i n g h a i U n i v e r s i t y ,X i n i n g810016,C h i n a )A b s t r a c t T h e g r o n o m i c t r a i t s a n d l o w n i t r o g e n t o l e r a n c e s o f 8r e p r e s e n t a t i v e h u l l e s s b a r l e y va r i e t i e s w e r e a n a l y z e d a t t h e s e e d l i n g s t a g e u n d e r l o w n i t r o g e n s t r e s s ,t h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e r e w e r e s i g-n i f i c a n t d i f f e r e n c e s i n a l l a g r o n o m i c t r a i t s o f a l l h u l l e s s b a r l e y u n d e r l o w n i t r o g e n s t r e s s ,t h e p l a n t h e i g h t ,f r e s h m a s s a n d d r y m a s s d e c r e a s e d s i g n i f i c a n t l y ,m e a n w h i l e ,t h e r o o t l e n gt h ,f r e s h m a s s a n d d r y m a s s i n c r e a s e d s i g n i f i c a n t l y .A f t e r t h e a n a l y s i s o f t h e a gr o n o m i c t r a i t s ,t h e r e s u l t s r e v e a l e d t h a t t h e f r e s h a n d d r y m a s s o f p l a n t s a n d r o o t s b e t t e r r e f l e c t e d t h e l o w n i t r o g e n t o l e r a n c e o f h u l l e s s b a r l e y,i t s r o o t d r y m a s s w a s t h e m o s t i m p o r t a n t a g r o n o m i c t r a i t f o r s c r e e n i n g l o w n i t r o ge n t o l e r a n t h u l l e s s b a r l e y ,w h i c h c o u l d b e u s e d a s a n i m p o r t a n t i n d i c a t o rf o r s c r e e n i ng o f l o w n i t r o ge n t o l e r a n t h u l l e s s b a r l e y r e s o u r c e s .T h e r e s u l t s of t h e m u l t i -i n d i c a t o r a n a l y s i s s h o w e d t h a t t h e l o w n i t r o ge n t o l e r a n c e of e a c h v a r i e t y w a s r a n k e d a s K u n l u n 15 > H u a ng q i n g 1 > D u l ih u a n g > K u n l u n 14 > K u n l u n 18 > E r d a o m ei w h i t e h u l l e s s b a r l e y > L u o l o n g z o n g> T e w u .K e y wo r d s H u l l e s s b a r e l y (H o r d e u m v u l g a r e L .v a r .n u d u m H o o k .f .);L o w n i t r o g e n s t r e s s ;S e e d -l i n g s t a g e ;A gr o n o m i c t r a i t s R e c e i v e d 2022-09-13 R e t u r n e d 2022-11-15F o u n d a t i o n i t e m I n n o v a t i o n F u n d o f Q i n g h a i A c a d e m y o f A g r i c u l t u r a l a n d F o r e s t r y Sc i e n c e s (N o .2019-N K Y -05);N a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u nd a t i o n o f C h i n a (N o .32060423);C h i n a B a r le y (h u l l e s s b a r l e y )I n d u s t r y T e c h n o l o g y S y s t e m (N o .C A R S -05-01A -05);N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f Q i n g h a i P r o v i n c e ,-I n n o v a t i o n T e a m (N o .2022-Z J -902);I n n o v a t i o n P l a t f o r m C o n s t r u c t i o n P r o j e c t o f Q i n gh a i P r o v i n c e (N o .2022-Z J -Y 01).F i r s t a u t h o r A N L i k u n ,m a l e ,a s s i s t a n t r e s e a r c h f e l l o w ,m a s t e r s u p e r v i s o r .R e s e a r c h a r e a :b r e e d i n g of h u l l e s s b a r l e y.E -m a i l :a n l i k u n @163.c o m C o r r e s p o n d i n g au t h o r WU K u n l u n ,m a l e ,r e s e a r c h f e l l o w ,d o c t o r a l s u p e r v i s o r .R e s e a r c h a r e a :b r e e d i n g o f h u l l e s s b a r l e y .E -m a i l :w k l qa a f @163.c o m (责任编辑:顾玉兰 R e s po n s i b l e e d i t o r :G U Y u l a n )㊃148㊃5期安立昆等:青稞苗期耐低氮能力的品种差异分析。
老鹳草属药用植物化学成分及药理作用研究进展
编号
化合物名称
１ 老鹳草素 ／老鹳草鞣质（ｇｅｒａｎｉｉｎ）
表 １ 老鹳草属药用植物中的鞣质类化合物
分子式
ＣＡＳ号
来源植物
Ｃ４１Ｈห้องสมุดไป่ตู้８Ｏ２７
６０９７６４９０
野老 鹳 草［１１］、? 牛 儿 苗［１２］、中 日 老 鹳 草［１３］、 鼠掌老鹳草［１４］
２ 鞣花酸 ／并没食子酸（ｅｌｌａｇｉｃａｃｉｄ）
Ｃ７６Ｈ５２Ｏ４６ ５４２４２０４ 血红花老鹳草 ＧｓａｎｇｕｉｎｕｍＬ［２５］ Ｃ１４Ｈ１０Ｏ８ １５４７０２７６８ 老鹳草［２６］、鼠掌老鹳草［１４］
·９１９·
２０２１年 ５月 第 ２３卷 第 ５期
中国现代中药 ＭｏｄＣｈｉｎＭｅｄ
Ｍａｙ２０２１ Ｖｏｌ２３ Ｎｏ５
·９２０·
图 １ 老鹳草属药用植物中鞣质类化合物结构
Ｃ１４Ｈ１０Ｏ８ １５４７０２７６８ 野老鹳草［１６］
５ 没食子酸乙酯（ｅｔｈｙｌｇａｌｌａｔｅ）
Ｃ９Ｈ１０Ｏ５ ８３１６１８
野老鹳草［１７］
６ １，２，３，６四没食子酰葡萄糖（１，２，３，６ ｔｅｔｒａｇａｌｌｏｙｌｇｌｕｃｏｓｅ）
Ｃ３４Ｈ２８Ｏ２２ ７９８８６５０３ 老鹳草［１５，１８］
７ １，２，３，４，６Ｏ五没食子酰葡萄糖 （１，２，３，４，６Ｏｐｅｎｔａｇａｌｌｏｙｌｇｌｕｃｏｓｅ）
Ｍａｙ２０２１ Ｖｏｌ２３ Ｎｏ５
物。老鹳草属药用植物中挥发性成分已报道的有 近 ８０个，其 结 构 主 要 通 过 气 相 色 谱质 谱 联 用 技 术结合数据库予以鉴定，关于这类成分已有较为 详细的 相 关 综 述 ， ［６９］ 故 本 文 对 挥 发 油 类 成 分 不 做重点介绍。
１ 化学成分
中国棉花主栽品种DNA指纹数据库初步构建研究
Ａｂｓ ａ ｔ ３ ｏ ｅｐ ｉ ｒ ｒ ｓ ｄ ｆ ｒｃ ｎ ｔ ｃｉ ｇ ａＤＮＡ ｎ ｅ ｐ ｉ ｔ ａ ａ ａ ｅｏ ３ ｅ ｄ ｎ ｏ ｎ ｖ ｒ ｔ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｌ — ｔ ｃ ： ６ ｃ ｒ ｒ ｒ ｍｅ ｓ ｗｅ ｅｕ ｅ ｏ ｏ ｓ ｕ ｔ ｒ ｎ ｉ ｆ ｇ ｒ ｒ ｔ ｂ ｓ ｆ１ ８ ｌａ ｉｇ ｃ Ｒｏ ａ ｅ ｉ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ｎ ｄ ｉ ｅ ｉ
（ 国农 业 科 学 院 棉 花 研 究 所 ／ 花 生物 学 国家 重 点 实 验 室 ， 南 安 阳 ４ ５ ０ ） 中 棉 河 ５００
摘 要 ： 于 多 重 Ｐ Ｒ（ ｏｙ ｒｓ ｈ ｉ ａｔ ｎ 与 毛 细 管 五 色 荧 光检 测 系 统 ， 用 ３ 基 Ｃ Ｐｌ ｍｅａ ｅ ａｎ ｅｃｉ ） ｃ ｒ ｏ 利 ６对 核 心 引 物 构 建 了 １ ８ ３ 份 棉 花 主 栽 品种 Ｄ ＮＡ 指 纹 数 据 库 ． 用 棉 花 Ｄ Ａ 指 纹 数据 库 软 件 管 理 系 统 进 行 数 据统 计 与分 析 。 ６对 引物 采 Ｎ ３ 在 １ ８份 材 料 中共 扩增 出 １ ３个 多态 性 等 位 位 点 ，每 对 引 物 的 等位 位 点 数 为 ２ ８个 ，平 均 每 对 引物 扩 增 出 ３ ４ ～ ３９ ． ７个 多态 性 等位 位 点 抽 查 的 １ １ 主栽 品种 仅 ４ ． 的位 点 完 全 纯 合 ， ０ 个 ５６ ％ 中棉 所 系 列 品种 ６ ． 的位 点完 全 １％ ６
药用植物学书（基本知识点）
药用植物学书（基本知识点）5药用植物学书(基本知识点)【p3】我国药用植物学的发展简史公元1世纪到2世纪的《神农本草经》，收载药物365种，其中有药用植物237种，是我国现存的第一部记载药物的专著。
唐代（公元659年）由官方颁发的《新修本草》（习称“唐本草”），被认为是古代首部药典。
最著名的古代本草著作为明朝李时珍的《本草纲目》。
【p9】植物细胞的基本构造：一个典型的植物细胞的构造，可见外面包围着一层比较坚韧的细胞壁，壁内为原生质体。
原生质体主要包括细胞质、细胞核、质体等有生命的物质。
此外细胞中尚含有多种非生命物质，它们是原生质的代谢产物，称为后含物。
【p10】原生质体：原生质体是细胞内有生命的物质的总称，构成原生质体的物质基础是原生质，它最主要的成分是蛋白质与核酸为主的复合物。
【p11】细胞质：细胞质是原生质体的基本组成成分，为半透明、半流动的基质。
质膜：细胞质与细胞壁相接触的一层薄膜，质壁分离时可以看到质膜是原生质体表面一层光滑的薄膜。
质膜功能：1、选择通透性，2、渗透现象，3、调节代谢的作用，4、对细胞识别的作用。
【p12】细胞核：细胞核是细胞生命活动的控制中心。
细胞核具一定的结构，可分为核膜、核液、核仁和染色质四部分。
??核膜：是位于真核生物的核与细胞质交界处的双层结构膜。
核膜对核内外物质的交通有高度选择性，控制细胞核内外物质交换运输和信息传输。
??核仁：细胞核内折光率较强的小球状体，有一个或几个。
核仁的主要功能是进行核糖体的合成??质体：质体是植物细胞中由双层膜包裹的一类细胞器的总称，存在于真核植物细胞内质体由蛋白质、类脂组成。
（质体分为白色体、叶绿体和有色体）【p12】细胞器：细胞器是细胞中具有一定形态结构、组成和具有特定功能的微器官，细胞器包括质体（质体分为白色体、叶绿体和有色体）、液泡、线粒体、内质网、核糖核蛋白体、微管、高尔基复合体、圆球体、溶酶体、微体等。
【p18】植物细胞的后含物：植物细胞在生活过程中，由于新陈代谢的活动而产生各种非生命的物质，统称为后含物。
(完整版)茶树育种学习题及答案
《茶树育种学》习题及答案一、填空题1．茶树染色体以x=（15）为基数，在体细胞中为（30）条，在性细胞中为（15）条。
2．作为核型分析的染色体，一般以体细胞有丝分裂（中期）的染色体为基本形态。
3．茶树有丝分裂标本常以种子用沙培1周长出的（幼根）为材料。
4．茶树树型分为（乔木）、（小乔木）和（灌木）三种。
5．茶树学名是用（属名）、（种加词）和（命名人姓名的缩写）组成。
茶树品种福鼎大白茶的植物学拉丁文全名是（Camellia sinensis cv. Fuding-dabaicha）6．茶树的表现型是（基因型）与环境共同作用的结果。
7．以无性繁殖方法生产树苗，其后代个体基因是杂合的，品种内个体之间基因型是（相同的）。
8．气温（低）的地区向气温（高）的地区引种茶树，一般能够适应。
9．云南等省的一些大叶种引种到安徽北部等地区，难以种植成功，主要是（冬季极限最低气温）比原产地低得多。
10．南方茶树品种北引后，其最低分枝部位（降低）。
11．南方茶树品种北引后，新梢茶多酚含量（减少）。
12．茶苗移栽通常在（春初）或（秋末冬初）进行。
13．选择的实质就是造成有（差别）的生殖率和成活率，从而定向地改变群体的遗传组成。
14．（基因重组）是茶树有性群体中造成不同个体遗传组成差别的主要来源。
15．（基因突变）是茶树无性系品种产生变异的主要因素。
16．（自然选择）是按茶树适应自然环境条件的方向进行的，选择的结果使茶树更适应自然环境条件。
17．（人工选择）是根据社会的经济要求或人类的喜好，从自然界混杂的茶树群体中或人工创造的原始材料中，选择需要的类型和个体。
18．表型方差可以分为遗传方差和（环境）方差两部分。
19．遗传力是介于（0～1）之间的数值。
20．通过与产量因子密切相关地一些性状，如（树高）、（树幅）、（叶片光合强度）、（幼年茶树定型修剪枝叶重量）、（单株芽叶数）、（新梢着叶数）、（百芽重）、（发芽密度）、（扦插苗发根数）、（根干重）和（抽梢率）等，可间接判断某品种的产量。