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植物挥发性有机化合物(VOCs)是植物体通过次生代谢途径合成的低沸点、小分子一类化合物[1]，在植物与环境因子、微生物和动物互作中起着重要作用[2]，特别对改善空气质量和提高人类身体健康有积极意义[3]。植物在生长过程中，会产生大量的空气负离子。植物进行光合作用利用二氧化碳(CO2)产生氧气(O2)过程中会形成空气负离子[4]；树叶和树木尖端放电也能产生空气负离子，针叶树比阔叶树更容易产生负离子[5]。空气负离子既能降低PM2.5浓度，也能有效抑制细菌和真菌的生长[6]；同时也是治疗多种慢性疾病的良药[7]，不仅可以缓解人体心血管的舒张压和提高内分泌的稳定性，还能有效降低情绪和血清素含量[8]。FATEMI等[9]在研究植物VOCs对猕猴桃Actinidia chinensis防腐作用时发现：黑香芹Petroselinum crispum和茴香Foeniculum vulgare精油能够完全抑制猕猴桃果实灰霉病Botrytis cinerea的生长；ZHENG等[10]研究发现：反式肉桂醛对水稻Oryza sativa稻曲病病菌Ustilaginoidea virens感染具有较强的抑制作用。受害植物经(E)-2-己烯醛和(Z)-3-乙酸己酯处理后能释放更多的萜烯类化合物[11]；萜烯类物质不仅具有增强植物的抗病能力[12]，还能够抑制真菌生长[13]。同时萜烯类化合物具有重要的药用价值，如紫杉醇具有抗肿瘤效果，青蒿素具有抗疟疾特效[14]。植物释放的挥发物不仅是天然的“防腐剂”“保健品”，也是天然的空气“清洁剂”。林富平等[15]研究金桂Osmanthus fragrans ‘Thunbergii’挥发物对空气微生物的作用时发现：金桂对空气中细菌、真菌和放线菌具有较强的抑制作用；谢慧玲等[16]研究发现：皂荚Gleditsia sinensis和五角枫Acer truncatum等8种植物挥发物单体对细菌和放线菌有明显的抑制效果。目前，已有研究者在植物VOCs的抑菌活性[17]和林分空气负离子[18]的研究等方面取得了较大进展。但关于杨梅Myrica rubra、青梅Vatica mangachapoi、茶Camellia sinensis植物VOCs对环境的研究尚未见报道。本研究以杨梅、青梅和茶为对象，测定了3种植物VOCs组分和含量、园内空气负离子和微生物含量，探讨植物VOCs的抑菌和净化空气作用，为选择良好的经济林环境提供理论依据。
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样地设在杭州市临安区浙江农林大学东湖校区杨梅园、青梅园和茶园(纯园无其他树种)教学实习基地(30°15′25″N，119°43′39″E)，该研究区属中亚热带季风气候，温暖湿润，四季分明，雨热同期，有梅雨季节，空气湿润，年日照时数为1 939.0 h。年均气温为16.4 ℃，1月最低，平均为−0.4~5.5 ℃，极端最低为−13.1 ℃；7月最高，平均为24.4~30.8 ℃，极端最高为41.2 ℃。全年降水量为1 628.6 mm，年平均相对湿度在70%以上。空旷地为园外环境(无树木的影响)；杨梅树高约6.0 m，胸径15.0 cm；青梅树高约5.0 m，胸径10.0 cm；茶树长势均匀，高约0.5 m。无病虫害，树木生长健康。2018年5月选择晴朗无风的天气，气温约30 ℃的条件下开展实验。
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采用QC-2型大气采样仪(北京市劳动保护科学研究所)，在距地面1.5 m(人正常呼吸的平均身高)处，对空旷地(对照)、杨梅、青梅、茶的树木VOCs以及园内空气VOCs进行采集，采集时间为9:00−11:00。气体循环流量为100 mL·min−1，采气时间为1 h，采样重复5次，采集后采摘3种树木叶片称量。3种树木及空气VOCs分析参照GAO等[19]的方法，采用动态顶空气体循环热脱附/气相色谱/质谱联用分析技术(TDS-GC-MS)。通过TDS-GC-MS技术分析，获得VOCs的总离子流量色谱图，利用NIST2008谱库查询，色谱峰面积进行定量分析，并计算相对含量。
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采用ITC-201A 型(Andes公司生产，日本)空气负离子测定仪，在高度为1.5 m处测定空旷地(对照)、杨梅、青梅和茶园内的空气负离子数。选择5个采样点，采样点的距离为2棵树之间距离取平均值，采样时间为7:00、10:00、13:00、16:00和19:00。
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按照周德庆[20]的方法配制细菌培养基(牛肉膏蛋白胨培养基)、真菌培养基(马丁式培养基)和放线菌培养基(高式1号培养基)。按照GAO等[19]方法分别配制了体积分数为0.1%、0.5%、1.0% 的罗勒烯、柠檬烯、壬醛和癸醛4种单体的培养基。
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采用自然沉降法[16]，在空旷地(对照)、杨梅、青梅和茶园内均设5个采样点，采集微生物。将3种不同培养基的培养皿分别置于离地面1.5 m高的平板支架上，距树干水平距离1.0 m，采集空气中自然漂浮的微生物(细菌、真菌和放线菌)。采样时间为7:00、10:00、13:00、16:00和19:00，培养基在空气中暴露10 min后，用保鲜膜包好后带回实验室置于25 ℃恒温培养箱中培养。接菌的培养皿在25 ℃培养箱培养24 h后进行细菌菌落统计，培养72 h后进行真菌菌落统计，培养96 h后进行放线菌菌落统计。根据微生物计算公式处理微生物数[15]，计算公式为：菌数(个·m−3)=50 000N/(AT)。其中：N为培养皿中菌落平均数(个)；A为培养皿的面积(cm2)；T为打开培养皿皿盖的时间(min)。抑菌率=(对照菌数−处理菌数)/对照菌数×100%。
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所有数据均为5次重复的平均值±标准差，利用Origin 9.0进行统计分析和作图。统计方法采用One-Way ANOVA，进行Tukey多重比较(P＜0.05)。
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3种常绿树VOCs总离子流图共有41种化合物(图1和表1)，主要有萜烯类、酯类、醛类、醇类、酮类和苯类。杨梅检测到22种化合物，其中：萜类有15种，占总量的78.5%，主要有α-草烯、香芹醇、罗勒烯、柠檬烯、石竹烯；4种醇类占总量的19.7%；1种醛类占总量的1.2%。青梅共检测到17种化合物，其中：3种酯类占总量的54.1%，主要有乙酸叶醇酯、丁酸辛酯；萜烯类有5种，占总量的11.1%；4种醛类占总量的12.9%；2种醇类占总量的8.6%。茶检测到26种化合物，其中：5种酯类占总量的40.8%，主要有乙酸叶醇酯、丁酸辛酯、丁酸庚酯；萜类有8种，占总量的17.9%；4种醛类占总量的13.0%；3种醇类占总量的5.2%；2种酮类占总量的5.1%。
图 1 3种常绿树单株VOCs总离子流图
Figure 1. Total ion flow diagrams of three evergreen single plant VOCs
表 1 3种常绿树VOCs成分分析
Table 1. VOCs components of 3 evergreen plants
序号 保留时间/min 挥发性有机物 化学式 峰面积/(×105 g−1) 杨梅 青梅 茶 1 6.941 己烯醛2-hexenal C6H10O − 2.24±0.52 − 2 7.113 顺式-3-己烯醇cis-hex-3-en-1-ol C6H10O − 14.03±3.02 − 3 7.913 壬烯nonene C9H18 − − 5.57±0.76 4 8.232 庚醛heptanal C7H14O − − 2.68±0.45 5 8.652 苯甲醚anisole C7H8O − − 21.64±3.38 6 8.655 茴香醚anisole C7H8O − 1.66±0.34 − 7 9.070 α-蒎烯α-pinene C10H16 4.57±1.56 4.32±0.26 2.10±0.73 8 9.711 1,4-环己二烯1,4-cyclohexadiene C10H14 0.47±0.07 − 5.96±0.66 9 10.708 月桂烯myrcene C10H16 5.99±3.59 3.34±0.31 − 10 11.023 辛醛octyl aldehyde C8H16O − 3.39±0.88 5.76±0.37 11 11.150 乙酸叶醇酯cis-3-hexenyl acetate C8H14O2 − 90.40±8.80 59.16±4.67 12 11.230 对二氯苯para-dichlorobenzene C6H4Cl2 0.49±0.01 13.98±1.44 9.94±0.55 13 11.586 邻伞花烃0-cymene C10H14 − − 2.15±0.76 14 11.693 柠檬烯limonene C10H16 38.07±2.00 3.34±0.97 5.64±0.26 15 12.228 罗勒烯ocimene C10H16 43.46±1.54 4.65±3.77 6.70±0.22 16 13.478 紫苏烯perillene C10H14O 2.86±0.86 − 2.07±0.24 17 13.596 里哪醇linalool C10H18O 7.07±2.04 − 2.69±4.00 18 13.695 壬醛nonanal C9H18O 4.02±0.89 12.90±4.36 11.34±0.18 19 13.999 松香芹酮pinocarvone C10H14O 1.64±0.36 8.97±2.46 8.70±1.19 20 14.144 杜烯durene C10H14O 7.90±0.90 − − 21 14.357 香芹醇(-)-carveol C10H16O 55.35±4.55 1.70±0.37 − 22 14.652 别罗勒烯allo-ocimene C10H16 4.01±1.49 − − 23 14.754 莰酮cmaphenone C10H16O − − 1.50±0.39 24 15.467 薄荷醇menthol C10H20O − − 2.17±0.57 25 15.744 甘氨酰肌氨酸glycinosinine C5H10N2O3 − − 4.39±0.80 26 16.083 水杨酸甲酯methyl salicylate C8H8O3 − 2.82±0.28 6.17±1.02 27 16.353 癸醛decanal C10H20O − 5.09±1.58 6.18±1.03 28 21.249 丁酸庚酯heptyl butyrate C11H22O2 − − 4.36±0.40 29 21.878 丁酸辛酯octyl butyrate C12H24O2 − 5.73±0.68 8.56±1.47 30 22.983 α-柏木烯α-cedrene C15H24 − 4.64±0.34 2.35±1.35 31 23.183 石竹烯caryophyllene C15H24 17.83±2.17 − 3.35±0.65 32 23.458 别香橙烯allo-aromadendrene C15H24 5.73±0.23 − − 33 24.085 α-草烯α-humulene C15H24 98.08±1.92 − − 34 25.074 花柏烯chamigrene C15H24 13.86±1.14 − − 35 25.093 β-瑟林烯β-selinene C15H24 6.63±1.13 − − 36 25.265 蛇床烯selinene C15H24 11.57±1.64 − − 37 26.515 桉叶醇eudesmol C15H26O 1.22±0.11 − − 38 27.497 雪松醇cedar camphor C15H26O − − 5.48±1.11 39 28.263 斯巴醇spathulenol C15H24O 4.35±0.72 − − 40 28.675 石竹烯氧化物caryophyllene oxide C15H24O 9.72±0.33 − − 41 31.655 肉豆蔻酸异丙酯isopropyl myristate C17H34O2 − − 3.28±1.79 说明：“−”表示未测到化合物 比较3种常绿树释放的VOCs成分，杨梅释放VOCs总量最大，其次为茶、青梅。杨梅释放的VOCs主要是α-草烯；青梅和茶释放VOCs均以乙酸叶醇酯为主，但是茶特有的醛类VOCs是庚醛，而青梅特有的醛类是己烯醛。
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从图2和表2可以看出：空气中的VOCs总量从高到低分别为青梅园、茶园、杨梅园、空旷地。空气中主要是以苯类为主，也有少量的萜烯类，这些萜烯类化合物在植物中也存在。空旷地检测出12种物质，其中：5种苯类占总量的74.2%，2种萜烯类占总量的10.3%，3种烷烃类占总量的11.9%，2种醛类占总量的3.6%。杨梅园空气中VOCs共检测出10种物质，4种苯类占总量的54.8%，3种萜烯类占总量的35.6%。青梅园空气中VOCs共检测出9种物质，3种苯类占总量的35.4%，4种萜烯类占总量的52.2%，1种醛类占总量的3.1%。茶园空气中检测出13种化合物，包括4种苯类占总量的50.1%，5种萜烯类占总量的36.5%。
图 2 3种常绿树园空气VOCs总离子流图
Figure 2. Total ion flow charts of air VOCs in 3 evergreen plants gardens
表 2 3种常绿树园空气VOCs成分分析
Table 2. Air VOCs composition in three evergreen plants gardens
序号 保留时间/min 有机挥发物 化学式 峰面积/(×105 g−1) 空旷地 杨梅园 青梅园 茶园 1 7.116 乙苯ethylbenzene C8H10 13.98±5.26 59.43±7.27 − 57.85±1.59 2 7.326 对二甲苯p-xylene C8H10 21.01±7.82 107.81±8.90 131.51±6.62 98.27±2.25 3 7.914 苯乙烯styrene C8H8 11.32±6.19 125.71±4.70 58.61±2.11 128.58±2.48 4 8.125 壬烷nonane C9H20 1.83±0.77 − − − 5 9.080 α-蒎烯pinene C10H16 4.64±1.36 190.60±4.80 245.10±12.45 143.96±5.53 6 9.484 莰烯camphene C10H16 − 19.33±6.35 25.54±8.06 18.48±2.82 7 9.875 3-乙基甲苯3-ethyltoluene C9H12 4.68±1.32 − − − 8 9.916 枯烯cumene C9H12 − − − 34.70±4.54 9 10.254 蒈烯3-carene C10H16 − − 48.49±4.29 − 10 10.265 桧烯sabinene C10H16 3.11±2.20 − − 17.35±3.25 11 10.625 2,6-二甲基辛烷dimethyloctane C10H22 2.64±0.57 19.15±1.80 − 21.86±4.05 12 11.246 对二氯苯para-dichlorobenzene C6H4Cl2 4.90±1.08 47.35±1.06 40.95±5.09 30.52±0.93 13 11.580 间伞花烃m-cymene C10H14 − 22.59±2.85 − 25.55±3.43 14 11.703 柠檬烯limonene C10H16 − 11.00±7.78 21.68±1.07 15.11±2.16 15 13.695 壬醛nonanal C9H18O 1.58±0.37 − 19.98±4.13 − 16 16.339 癸醛decanal C10H20O 1.17±0.83 − − − 17 21.886 丁酸辛酯butyric acid, octyl ester C12H24O2 − − − 22.61±1.12 18 25.089 十五烷pentadecane C15H32 4.49±2.62 17.66±3.33 61.14±3.69 14.03±9.92 说明：“−”表示未测到化合物 比较3种常绿树园和空旷地空气的VOCs发现：青梅园VOCs总量最高，其次为茶园、杨梅园。杨梅园、青梅园和茶园萜烯类化合物均高于35%。从萜烯类化合物总量从高到低依次为青梅园、茶园、杨梅园，苯类化合物总量从高到低依次为空旷地、杨梅园、茶园、青梅园。
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由图3可知：空气负离子数在13:00最低，在7:00和19:00最高。杨梅、青梅、茶园内、空旷地日平均值分别为2 559.2、2 660.0、1 878.4、1 078.8个·cm−3。杨梅园中在7:00空气负离子数最高，13:00比7:00减少了63.9%，19:00比13:00增加了44.0%；青梅园中的负离子数，13:00比7:00减少了47.8%，19:00比7:00减少了21.4%；茶园中的负离子数7:00比13:00多51.6%，比19:00多19.9%。
图 3 3种常绿树园空气负离子日变化
Figure 3. Diurnal variations of negative air ions in 3 evergreen plants
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从图4A可以看出：空旷地细菌数量明显高于杨梅园、青梅园和茶园。杨梅园、青梅园和茶园均在13:00降幅最大，分别比空旷地降低了53.1%、55.5%和46.9%。茶园细菌数量高于杨梅园和青梅园。在7:00、10:00、13:00、16:00、19:00，茶园细菌数量比空旷地明显下降，分别下降了27.3%、41.3%、46.9%、43.8%和37.4%(P＜0.01)，表明不同园子内随着时间的变化，细菌数量明显不同。从图4B可以看出：杨梅园、青梅园和茶园真菌的数量低于空旷地。各园真菌数量在13:00降幅最大，杨梅园、青梅园和茶园比空旷地分别降低了46.2%、41.7%、38.6%。13:00−19:00空气中的微生物数量明显高于7:00−13:00。从图4C可以看出：空旷地放线菌数量高于杨梅园、青梅园和茶园。杨梅园在13:00抑制率最大，青梅园在10:00降幅最大，茶园在16:00降幅最大，分别降低了50.0%、51.7%、48.5%。各园放线菌降幅程度在16:00−19:00明显高于7:00−13:00。
图 4 3种常绿树园微生物变化
Figure 4. Variation of microbial content in three evergreen plants gardens
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在单体体积分数为0.1%~0.5%的水平下，罗勒烯抑制细菌的生长效果比柠檬烯明显，在体积百分比为1.0%的水平下，罗勒烯抑制真菌生长的效果比柠檬烯更有效，而柠檬烯抑制放线菌的作用比罗勒烯更强(图5)。2种单体醛对空气微生物具有明显的抑制作用，体积分数为1.0%的壬醛对细菌、真菌和放线菌的抑制率分别为33.1%、43.4%和54.5%；体积分数为1.0%的癸醛对细菌、真菌和放线菌的抑制率分别为48.6%、37.4%和56.1%。在4种单体中，醛类比萜烯类抑制速率更大，醛对细菌、真菌和放线菌生长有明显的抑制作用。
图 5 4种单体对空气微生物的影响
Figure 5. Effect of 4 monomer concentrations on the micro-organisms
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植物基因型是决定VOCs种类和含量的重要因素，植物种属间的差异导致释放出的VOCs物质种类与比例具有明显的差异[21]。吴章文等[22]研究发现：8种柏科Cupressaceae(崖柏Thuja sutchuenensis、日本扁柏Chamaecyparis obtusa、干香柏Cupressus duclouxiana、柏木Cupressus funebris、西藏柏木Cupressus torulosa、侧柏Platycladus orientalis、圆柏Sabina chinensis、叉子圆柏Sabina vulgaris)植物释放的VOCs以萜烯类物质为主；迷迭香Rosmarinus officinalis[23]和雪松Cedrus deodara[24]释放的VOCs虽然都是萜烯类物质，但是种类和含量各不相同。本研究显示：茶叶片VOCs是以乙酸叶醇酯为主，与乔如颖等[25]的研究一致，因为白茶叶片富有茸毛，而茸毛是储存、合成VOCs的场所，叶表面附着大量的己烯醛和己烯醇，它们都是合成乙酸叶醇酯的前体，所以乙酸叶醇酯最高。MIYAZAWA等[26]研究发现：青梅果实在未成熟时以醛类物质为主，而成熟期时以酯类物质为主，这与本研究结果相同。杨梅叶片VOCs以萜烯类物质为主，主要是α-草烯，与尹洁等[27]发现杨梅叶中的VOCs主要是α-葎草烯的研究结果一致。
植物能够产生大量的空气负离子是由于存在植物叶片“尖端放电”[28]和“光电效应”[9]的现象。白保勋等[29]研究发现：年均空气负离子数量从高到低依次为森林、果园、农田、绿地；王洪俊[30]发现：乔灌草复层结构、灌草结构、草坪空气负离子数量依次递减。本研究表明：杨梅园、茶园和青梅园的空气负离子日平均数量明显高于空旷地。植物VOCs能够促进空气电离，有助于形成空气负离子，从而增加空气负离子的数量，萜烯类化合物有重要促进作用。3种树园中的空气负离子数量日变化呈早晚较高，中午低的趋势，可能原因是早晚湿度大、温度低影响了空气负离子数量，中午温度和光照强度逐渐增高，植物为了减少蒸腾作用，关闭气孔，植物VOCs释放的速率下降，从而空气负离子数量减少。
植物释放的VOCs具有重要的生态学功能，参与植物直接与间接防御反应，同时防止病菌及微生物的感染。SALEM等[31]和BEHBAHANI等[32]分别研究发现：桉树Eucalyptus robusta油和橄榄Canarium album精油对细菌具有较强的抑菌作用。GAO等[19]研究发现：醛类物质也具有抑菌作用。本研究显示：杨梅园、青梅园和茶园中都有α-蒎烯、莰烯、柠檬烯和壬醛，且细菌、真菌和放线菌的相对含量明显低于空旷地，说明植物VOCs对微生物的生长有抑制作用。同时采用植物VOCs较高的罗勒烯、柠檬烯、壬醛和癸醛对空气微生物的抑制作用发现：随着单体体积分数的增加，抑制效果也逐渐增强，在高体积分数时抑菌效果最明显；醛类物质抑制细菌、真菌和放线菌的效果比萜烯类更明显。杨梅园、青梅园、茶园的空气微生物相对含量低于空旷地，说明罗勒烯、柠檬烯、壬醛和癸醛在植物中可能是抑菌的主要物质[19, 33]。
植物VOCs和空气负离子是森林康养的重要组成部分，森林康养是依托植物释放对人有益的VOCs和杀菌素，能够增加空气负离子[34]和提高人的免疫力[35]，是改善人类身心健康的一种疗养方式[36]。同时能够降低促炎细胞因子和应激激素的水平[36]，无论是生理上还是心理上都能得到放松[37]。空气负离子能够调节人的内循环系统，对气管炎、冠心病、脑血管等疾病具有一定的疗效[38]。杨梅园中存在对人有益的VOCs，如α-草烯、罗勒烯、柠檬烯、花柏烯和石竹烯；茶园存在对人有益的VOCs有α-派烯、罗勒烯、柠檬烯，还有抑制微生物生长的庚醛、苯甲醛、辛醛、壬醛；青梅园中有对人有益的VOCs有α-柏木烯、罗勒烯、柠檬烯，也存在壬醛、癸醛和辛醛。总的来说，3种常绿树园在早晚时空气负离子达到最高状态，微生物的抑制效果亦是最强的。
综上所述，杨梅释放的VOCs主要以萜烯类为主，青梅和茶均以酯类为主；3种常绿树园都能释放出对人体有益的VOCs组分，它能够抑制空气微生物的生长，同时具有促进空气负离子形成和改善空气质量的作用。青梅园内的空气负离子比其他园林高，3种常绿树园内的空气质量在7:00和19:00较好，中午最差；园内微生物中细菌相对含量最高，真菌次之，放线菌最少。茶园的微生物(细菌、真菌、放线菌)相对含量居首位，从7:00−19:00呈逐渐增加的趋势。细菌抑制率最高的是青梅园，真菌和放线菌抑制率最高的是杨梅园。
Effects of volatile components of three evergreen plants on air anion and microorganism
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摘要:
目的 研究3种常绿植物挥发性有机化合物(VOCs)抑制空气微生物和净化空气的作用。 方法 采用热脱附/气相色谱/质谱技术，对杨梅Myrica rubra、青梅Vatica mangachapoi、茶Camellia sinensis单株以及空旷地VOCs组成和含量进行了分析，采用自然沉降法研究了VOCs对空气微生物的影响，同时测定了空气负离子数。 结果 杨梅VOCs主要成分有α-草烯、香芹醇、罗勒烯、柠檬烯、壬醛等，萜烯类化合物占总量的78.5%；青梅VOCs主要成分有乙酸叶醇酯、丁酸辛酯、顺式-3-己烯醇、松香芹酮、壬醛、癸醛、辛醛，酯类化合物占总量的54.1%；茶VOCs主要成分有乙酸叶醇酯、丁酸辛酯、水杨酸甲酯、壬醛、癸醛、柠檬烯等，酯类化合物占总量的40.8%。空旷地主要成分为苯类物质，占总量的74.2%；杨梅园内苯类占总量的54.8%，萜烯类占总量的35.6%；青梅园内苯类占总量的35.4%，萜烯类占总量的52.2%；茶园内苯类占总量的50.1%，萜烯类占总量的36.5%。杨梅园、青梅园、茶园、空旷地空气负离子日平均数分别为2 559.2、2 660.0、1 878.4、1 078.8个·cm−3。杨梅园、青梅园和茶园细菌日平均抑制率分别为45.5%、48.7%和39.3%；真菌日平均抑制率分别为39.0%、35.8%和34.6%；放线菌日平均抑制率分别为42.3%、42.2%和39.7%。 结论 植物VOCs对空气微生物的生长有抑制作用，同时具有促进空气负离子形成和改善空气质量的作用。图5表2参38 Abstract:Objective The objective is to study the effects of volatile organic compounds (VOCs) from three evergreen plants on air microorganism inhibition and air purification. Method The composition and content of VOCs in Myrica rubra, Vatica mangachapoi, Camellia sinensis in single tree and open field were analyzed using thermal desorption system/gas chromatography/mass spectrometry (TDS-GC-MS) technique. The effect of VOCs on airborne microorganism was investigated by natural sedimentation method, and the number of air anion was measured. Result The main VOCs of M. rubra were α-oxalene, parsley alcohol, rolene, limonene and nonaldehyde, in which terpenes accounted for 78.5% of the total. The main VOCs of V. mangachapoi were acetyl acetate, octyl butyrate, cis-3-hexenol, pinocarvone, nonanal, decanal, and octanal, in which ester compounds accounted for 54.1% of the total. Acetyl acetate, octyl butyrate, methyl salicylate, nonanal, decanal, limonene were the main VOCs of C. sinensis, and ester compounds accounted for 40.8% of the total. The VOCs in open space were benzene, accounting for 74.2% of the total. The VOCs in M. rubra garden were benzene and terpene, accounting for 54.8% and 35.6%, respectively. The VOCs in V. mangachapoi garden were benzene and terpene, accounting for 35.4% and 52.2%, respectively. The VOCs in C. sinensis garden were benzene and terpene, accounting for 50.1% and 36.5%, respectively. The daily average number of air anion in M. rubra garden, V. mangachapoi garden, C. sinensis garden, and the open space was 2 559.2, 2 660.0, 1 878.4, 1 078.8 per cubic centimeter, respectively. In M. rubra garden, V. mangachapoi garden, and C. sinensis garden, daily average bacterial inhibition rate was 45.5%, 48.7% and 39.3%, respectively, daily average inhibition rate of fungi was 39.0%, 35.8% and 34.6%, respectively, and that of actinomycetes was 42.3%, 42.2% and 39.7%, respectively. Conclusion Plant VOCs can inhibit the growth of airborne microorganism, promote the formation air anion and improve the air quality. [Ch, 5 fig. 2 tab. 38 ref.] -
Key words:
- botany /
- Myrica rubra /
- Vatica mangachapoi /
- Camellia sinensis /
- volatile organic compounds(VOCs) /
- air anion /
- microorganism
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蚂蚁作为膜翅目Hymenoptera蚁科Formicidae昆虫，在自然界中具有不可忽视的作用，具备改良土壤、分解有机质、促进土壤碳氮循环、维持微生态平衡等重要作用[1−2]，常被用作各类环境生物多样性的指示物种[3−4]。全世界已记载的蚂蚁共有16亚科342属14 187种[5]，蚂蚁是地球上分布最广、种类及数量最多的社会性昆虫[6]。
当前，中国的蚂蚁群落研究集中在西南地区[7−9]，而对西北地区蚂蚁群落研究报道较少。在新疆地区蚂蚁研究方面，吴坚等[10]记录了新疆地区2亚科、5属、14种；夏永娟等[11−12]记录了新疆地区3亚科、16属、43种，其中1新种；COLLINGWOOD等[13]报道准葛尔盆地及其邻近山区的蚂蚁46种，其中27种为中国新纪录种；黄人鑫等[14]报道了新疆蚂蚁42种新记录种。通过上述研究共记载了新疆蚂蚁3亚科20属118种，其中分布于天山的种类仅46种。可见，对新疆蚂蚁的研究，尤其是天山地区的研究还十分有限，且仅限于区系和分类，缺乏蚂蚁物种多样性的研究。近期，翟奖等[15]研究了新疆天山东部与邻近地区蚂蚁分布规律，共报道2亚科、14属、29种，发现蚂蚁物种主要集中在土壤温润、树木高大的人工林内；杨林等[16]对新疆天山中部的蚂蚁物种多样性进行了分析，共报道蚂蚁2亚科27种，北坡的蚂蚁物种多样性显著高于南坡，且中海拔区域的物种多样性最高。这些研究丰富了天山地区蚂蚁分布和物种多样性的研究，也使分布于天山的物种增加至50种。
天山中-西段主要位于克拉玛依的奎屯至阿克苏地区的库车一线区域，由北坡、山间谷地和南坡组成，于2022年7—8月对新疆天山中-西段的蚂蚁多样性进行调查，探讨蚂蚁群落结构、物种多样性与海拔和植被的关系等问题，并与天山中部的蚂蚁多样性进行比较，以全面揭示干旱区蚂蚁物种多样性随着海拔和植被的变化如何变化，以期为该地区的生物多样性保护提供基础资料。
1. 材料与方法
1.1 样地设置
新疆天山中-西段海拔为781~3 235 m，依地形划分为北坡独山子垂直带、山间起伏盆地的乌拉斯台和那拉提2个垂直带及南坡的库车垂直带，共4个垂直带。海拔每上升250 m，选取植被典型的1块50 m×50 m样地进行调查，共设置33块样地，其中垂直带中海拔最低的1块样地位于奎屯市独山子区天景颐园，海拔为781 m。各垂直带调查样地的位置及自然概况见表1。受野外自然条件限制，选定样地的海拔会有一定误差，控制在±50 m内。
表 1 新疆天山中-西段蚂蚁群落调查样地概况Table 1 Survey sites of ant communities in the middle-western section of Tianshan Mountains in Xinjiang垂直带 样地
编号海拔/m 纬度(N) 经度(E) 土壤类型 土壤湿度 植被类型 乔木郁闭度 盖度/% 地被物厚度/cm 灌木 草本 地被物 独山子 1 781 44°19′01.12″ 84°52′42.12″ 黄壤 潮湿 落叶阔叶林 0.5 0 70 70 1.0~2.0 2 1 050 44°12′39.95″ 84°50′46.69″ 黄壤 干燥 落叶阔叶林 0.3 5 75 75 0.5~1.0 3 1 278 44°09′56.52″ 84°49′39.46″ 黄沙土 干燥 灌丛 0 30 80 80 0.5~1.0 4 1 540 44°07′11.10″ 84°49′31.52″ 黄沙土 干燥 灌丛 0 30 70 70 0.5~1.0 5 1 726 44°06′08.44″ 84°48′15.93″ 黄沙土 潮湿 灌丛 0 40 60 60 1.0~2.0 6 2 029 43°53′15.47″ 84°29′59.35″ 黄壤 湿润 草丛 0 0 95 95 0.5~1.0 7 2 285 43°50′12.22″ 84°28′14.13″ 棕黄壤 湿润 灌丛 0 30 80 80 2.0~3.0 8 2 549 43°47′27.07″ 84°27′51.96″ 棕壤 湿润 草丛 0 0 95 95 1.0~2.0 9 2 773 43°46′43.76″ 84°27′21.36″ 灰黄壤 湿润 锦鸡儿灌丛 0 30 95 95 1.0~2.0 10 3 023 43°45′14.16″ 84°26′13.54″ 黄沙土 湿 草甸 0 0 95 95 1.0~2.0 11 3 235 43°44′21.20″ 84°24′57.72″ 灰棕壤 湿 草甸 0 0 85 85 1.0~2.0 乌拉斯台 11 3 235 43°44′21.20″ 84°24′57.72″ 灰棕壤 湿 草甸 0 0 85 85 1.0~2.0 12 3 024 43°42′27.20″ 84°26′51.60″ 棕壤 湿 草丛 0 0 80 80 1.0~2.0 13 2 760 43°41′15.80″ 84°23′57.55″ 棕壤 湿 柏木灌丛 0 50 90 90 1.0~2.0 14 2 533 43°40′02.69″ 84°24′24.03″ 棕壤 湿润 灌丛 0 30 90 95 0.5~1.0 15 2 295 43°37′57.52″ 84°18′48.52″ 棕壤 湿润 云杉林 0.6 20 70 100 2.0~3.0 16 2 000 43°21′36.52″ 84°22′00.32″ 棕壤 湿润 草丛 0 0 100 100 0.5~1.0 17 1 798 43°20′12.98″ 84°21′30.23″ 棕壤 湿润 针阔混交林 0.4 0 95 95 1.0~2.0 那拉提 18 1 802 43°13′43.85″ 84°19′15.64″ 棕壤 湿润 针阔混交林 0.5 30 95 95 2.0~3.0 19 2 020 43°13′31.38″ 84°19′24.66″ 棕壤 湿润 针阔混交林 0.5 70 50 100 1.0~2.0 20 2 288 43°11′26.28″ 84°19′42.82″ 棕壤 湿润 草丛 0 0 100 100 1.0~2.0 21 2 548 43°10′06.98″ 84°21′04.21″ 棕壤 湿润 高山柳灌丛 0 90 100 100 2.0~3.0 22 2 547 42°41′24.77″ 83°41′18.64″ 棕壤 湿润 草丛 0 0 100 100 0.5~1.0 23 2 785 42°34′51.52″ 83°36′53.84″ 棕壤 湿润 草丛 0 10 95 95 1.0~2.0 24 3 055 42°30′50.27″ 83°28′54.46″ 棕壤 湿 草丛 0 0 70 70 1.0~2.0 库车 25 3 058 42°28′36.91″ 83°26′04.32″ 棕壤 湿 草丛 0 0 95 95 1.0~2.0 26 2 759 42°27′50.54″ 83°24′29.82″ 黄壤 湿润 灌丛 0 50 95 95 1.0~2.0 27 2 508 42°27′38.24″ 83°23′21.49″ 暗棕壤 湿润 云杉林 0.5 20 95 100 2.0~3.0 28 2 233 42°26′31.70″ 83°15′21.55″ 黄壤 湿润 草丛 0 0 90 90 1.0~2.0 29 2 052 42°25′05.20″ 83°16′01.70″ 黄壤 湿润 草丛 0 10 98 98 1.0~2.0 30 1 773 42°13′34.37″ 83°13′57.53″ 黄沙土 湿润 灌丛 0 40 50 50 0.5~1.0 31 1 539 42°07′16.52″ 83°09′02.09″ 红壤 干燥 灌丛 0 30 10 30 0.5 32 1 269 41°51′24.16″ 82°49′08.19″ 黄沙土 干燥 疏灌丛 0 10 10 10 0.5 33 1 009 41°44′01.62″ 82°55′43.37″ 黄沙土 干燥 落叶阔叶林 0.2 30 30 30 0.5 说明：乌拉斯台垂直带在该海拔梯度内可选择的典型植被类型样地较少，为更直观地揭示蚂蚁物种数量变化，选择独山子垂直带海拔为3 235 m的样地(编号11)为乌拉斯台垂直带起始点。灌丛指多种灌木组成的灌丛，高于1.0 m，区别于单树种灌丛；疏灌丛指盖度小于10%的灌丛。锦鸡儿Caragana sinica；柏木Cupressus funebris；云杉Picea asperata；高山柳Salix cupularis。土壤湿度以含水量＜12%为干燥，12%~15%为湿润，15%~20%为潮湿，＞20%为湿。 1.2 调查及标本制作方法
参考文献[1]，在新疆天山中-西段不同海拔采用样地调查法和搜索法进行蚂蚁群落调查，在选定样地内沿对角线选取5个1 m×1 m的样方，每个样方间隔10 m，在采集地表蚂蚁前，先测量每个样方内地被物的厚度。分别采集样地地表样、土壤样和树冠样的蚂蚁，并将蚂蚁保存至装有无水乙醇的离心管，贴上标签。样方调查结束后，5人同时对样地内样方外周围地表、石下、树冠和朽木等微生境进行搜索调查，时间为1 h。将采集到的蚂蚁装入离心管并作标签和记录。依据同种同巢、同种形态相同原则对采集的标本进行归类、编号、登记，将每号标本制作成不超过9头的三角纸干制标本，多余的个体用无水乙醇浸渍保存，依据相关分类学文献[1, 10]鉴定蚂蚁标本，尽可能鉴定到种。
1.3 群落结构分析方法
按照黄钊等[8]的方法，以各类蚂蚁物种个体数占群落物种总数的比例(β)来揭示群落结构特征，采用常规划分标准分为5个类型，即类型 A 为 β≥10.0% ，优势种；类型B为 5.0%≤β＜10.0% ，常见种；类型C为 1.0%≤β＜5.0% ，较常见种；类型D为 0.1%≤β＜1.0% ，较稀有种；类型E为 β＜0.1%，稀有种。
1.4 多样性指标测定方法
利用Estimate S 9.1.0 对数据进行处理[17−18]，采用5项主要指标测定物种多样性：物种数目、Shannon-Wiener 多样性指数、Pielou 均匀度指数、Simpson 优势度指数、Jaccard 相似性系数[1, 19]，利用SPSS软件中的one-way ANOVA对各垂直带蚂蚁多样性的各个指数进行方差分析并进行多重比较；采用Pearson相关分析方法[20]分析蚂蚁群落多样性各个指数与海拔的相关性，若存在显著相关性，则使用线性和二项式模型进行拟合，基于拟合系数(R2)评价拟合度，并进行显著性t检验，同时分析蚂蚁群落多样性指标与植被特征的相关性。
2. 结果与分析
2.1 蚂蚁群落的结构分析
在新疆天山中-西段4个垂直带共采集蚂蚁136 247头，经鉴定共29种，隶属于2亚科12属。其中优势种3种，分别为草地铺道蚁Tetramorium caespitum、黑毛蚁Lasius niger和丝光蚁Formica fusca；常见种3种，分别是黄毛蚁L. flavus、光亮黑蚁F. candida和工匠收获蚁 Messor structor；角结红蚁 Myrmica angulinodis、红林蚁F. sinae等10种为较常见种；凹唇蚁F. sanguinea、喜马毛蚁L. himalayanus 和纹头原蚁Proformica striaticeps 3种为较稀有种；诺斯铺道蚁T. nursei、堆土细胸蚁Leptothorax acervorum等10种为稀有种(表2)，较常见种和稀有种种类较多。
表 2 新疆天山中-西段蚂蚁群落结构Table 2 Ant community structure of the middle-western section of Tianshan Mountains in Xinjiang编号 物种名称 N/头 β/% 物种类型 编号 物种名称 N/头 β/% 物种类型 1 草地铺道蚁Tetramorium caespitum 31 856 23.38 优势种 16 弯角红蚁Myrmica lobicornis 1 411 1.04 较常见种 2 黑毛蚁Lasius niger 22 629 16.61 优势种 17 凹唇蚁Formica sanguinea 1 002 0.74 较稀有种 3 丝光蚁Formica fusca 17 991 13.20 优势种 18 喜马毛蚁Lasius himalayanus 736 0.54 较稀有种 4 黄毛蚁Lasius flavus 12 247 8.99 常见种 19 纹头原蚁Proformica striaticeps 139 0.10 较稀有种 5 光亮黑蚁Formica candida 10 500 7.71 常见种 20 诺斯铺道蚁Tetramorium nursei 129 0.09 稀有种 6 工匠收获蚁Messor structor 9 688 7.11 常见种 21 堆土细胸蚁Leptothorax acervorum 128 0.09 稀有种 7 角结红蚁Myrmica angulinodis 4 406 3.23 较常见种 22 蒙古原蚁Proformica mongolica 116 0.08 稀有种 8 红林蚁Formica sinae 4 023 2.95 较常见种 23 长柄心结蚁Cardiocondyla elegans 12 0.01 稀有种 9 阿富汗红蚁Myrmica afghanica 3 903 2.86 较常见种 24 广布弓背蚁Camponotus herculeanus 5 0 稀有种 10 艾箭蚁Cataglyphis aenescens 3 695 2.71 较常见种 25 吉市红蚁Myrmica jessensis 4 0 稀有种 11 满斜结蚁Plagiolepis manczshurica 3 030 2.22 较常见种 26 婀娜收获蚁Messor aralocaspius 3 0 稀有种 12 草地蚁Formica pratensis 3 009 2.21 较常见种 27 蒙古切胸蚁Temnothorax mongolicus 3 0 稀有种 13 类干蚁Formica approximans 2 043 1.50 较常见种 28 针毛收获蚁Messor aciculatus 1 0 稀有种 14 掘穴蚁Formica cunicularia 1 933 1.42 较常见种 29 条纹切胸蚁Temnothorax striatus 1 0 稀有种 15 中亚凹头蚁Formica mesasiatica 1 604 1.18 较常见种 合计 136 247 100 说明：N为个体数，β为各类蚂蚁物种个体数占群落物种总数的比例。 2.2 蚂蚁群落的多样性指标分析
2.2.1 物种累积曲线分析
随着调查样地的增加，实际观察物种数(S)、基于多度(个体数量)的预测值(ACE)、Chao 1和Chao 2值均先急剧上升，后缓慢上升，最后趋于稳定(图1)。蚂蚁物种S为29，与丰富度估计值(ACE值为30.03，Chao1值为30，Chao 2值为29.97)相接近，实际采集到的物种数约为预测值的96.57%~96.76%，可见抽样充分。
图 1 新疆天山中-西段蚂蚁物种实测值和预测值累积曲线Figure 1 Cumulative curve of measured and predicted ant species in the middle-western section of Tianshan Mountains in Xinjiang2.2.2 物种数
从物种的实测值来看，新疆天山中-西段4个垂直带的蚂蚁物种数都接近或等于ACE估计值(表3)，其中独山子垂直带海拔2 773 m锦鸡儿灌丛、3 023 m草甸、3 235 m草甸，乌拉斯台垂直带海拔3 024 m草丛，那拉提垂直带海拔2 548 m高山柳灌丛、
3055 m草丛及库车垂直带3 058 m草丛样地均未发现蚂蚁。4个垂直带蚂蚁物种数顺序为：独山子垂直带(18种)＞那拉提垂直带(14种)＞库车垂直带(13种)＞乌拉斯台垂直带(10种)。如图2所示：各垂直带的蚂蚁物种数与海拔存在显著(P＜0.05)相关性。总体来看，各垂直带的蚂蚁物种数随海拔升高基本呈下降趋势。独山子、乌拉斯台和那拉提垂直带蚂蚁物种数与海拔的二项式变化趋势与线性变化趋势基本一致，线性模型显示乌拉斯台和那拉提垂直带的蚂蚁物种数与海拔分别呈显著(R2=0.770，P=0.022)和极显著(R2=0.739，P=0.013)负相关关系，二项式变化同线性分析趋势一致，但无显著相关性(P＞0.05)；而库车垂直带物种数与海拔的二项式模型呈现随海拔升高先升高后下降的单峰曲线。表 3 各垂直带蚂蚁群落多样性指标Table 3 Diversity indexes of ant communities in different vertical zones垂直带 物种数/种 ACE估计值 Shannon-Wiener多样性指数 Pielou均匀度指数 Simpson优势度指数 独山子 18 20.10±0.00 0.515 2±0.153 9 a 0.313 8±0.095 8 a 0.446 3±0.107 8 a 乌拉斯台 10 10.00±0.00 0.539 9±0.221 6 a 0.348 9±0.121 5 a 0.403 7±0.135 8 a 那拉提 14 16.54±1.49 0.596 7±0.265 9 a 0.329 9±0.139 0 a 0.316 8±0.132 5 a 库车 13 13.60±0.00 0.505 8±0.119 1 a 0.408 6±0.103 2 a 0.611 0±0.096 0 a 说明：同列相同字母表示差异不显著(P＞0.05)。数值为平均值±标准误。 2.2.3 多样性指数
新疆天山中-西段4个垂直带蚂蚁群落多样性指数变化顺序为：那拉提垂直带(0.596 7)＞乌拉斯台垂直带(0.539 9)＞独山子垂直带(0.515 2)＞库车垂直带(0.505 8)，但4个垂直带的蚂蚁多样性指数差异不显著(表3)。如图3所示：在4个垂直带上，独山子和乌拉斯台垂直带的蚂蚁多样性指数与海拔存在显著(P＜0.05)或极显著(P＜0.01)相关性，而那拉提和库车垂直带的蚂蚁多样性指数与海拔的相关性不显著(P＞0.05)。总体来看，各垂直带的蚂蚁多样性指数随海拔升高而呈现降低的趋势，二项式变化趋势与线性变化趋势基本一致。其中线性模型显示乌拉斯台垂直带蚂蚁多样性指数与海拔呈显著负相关(P＜0.05)，二项式变化趋势与线性分析一致，但无相关性。
2.2.4 均匀度指数
新疆天山中-西段4个垂直带蚂蚁群落均匀度指数变化顺序为：库车垂直带(0.408 6)＞乌拉斯台垂直带(0.348 9)＞那拉提垂直带(0.329 9)＞独山子垂直带(0.313 8)，但4个垂直带的蚂蚁均匀度指数差异不显著(表3)。如图4所示：在4个垂直带上，独山子和乌拉斯台垂直带的蚂蚁均匀度指数与海拔存在显著相关性(P＜0.05)，而那拉提和库车垂直带的蚂蚁均匀度指数与海拔关系不显著(P＞0.05)。其中在独山子垂直带，均匀度指数与海拔的线性模型显著负相关(P＜0.05)，二项式模型呈现极显著负相关(P＜0.01)，二项式和线性模型变化趋势不一致；线性模型显示乌拉斯台垂直带蚂蚁群落均匀度指数与海拔化显著负相关(R2=0.697，P＜0.05)，二项式和线性模型变化趋势不一致，且相关性不显著(P＞0.05)；线性和二项式模型显示，那拉提和库车垂直带的蚂蚁群落均匀度指数与海拔变化相关性均不显著(P＞0.05)，但二项式和线性模型变化趋势基本一致。
2.2.5 优势度指数
新疆天山中-西段4个垂直带蚂蚁群落优势度指数变化顺序为：库车垂直带(0.611 0)＞独山子垂直带(0.446 3)＞乌拉斯台垂直带(0.403 7)＞那拉提垂直带(0.316 8)，与多样性指数的变化趋势正相反，但4个垂直带的蚂蚁群落优势度指数差异不显著(表3)。相关分析发现：各垂直带的蚂蚁群落优势度指数与海拔的相关性不显著(P＞0.05)；4个垂直带的线性模型和二项式模型的变化趋势不一致，二项式模型分析均呈先升高后降低的变化趋势(图5)，仅独山子垂直带的二项式模型呈显著性(R2=0.846，P＜0.01)。
2.3 蚂蚁群落相似性分析
新疆天山中-西段各垂直带蚂蚁群落间相似性系数为0.166 7~0.600 0(表4)，处于极不相似至中等相似水平；平均值0.289 0，显示中等不相似水平。其中同处于山间盆地的那拉提与乌拉斯台垂直带的蚂蚁群落间相似性最大(0.600 0)，乌拉斯台与独山子垂直带的蚂蚁群落间相似性最小(0.166 7)，库车与那拉提垂直带之间相似性较低，处于中等不相似水平，其余垂直带间相似性低，处于极不相似水平。总体来说，新疆天山中-西段蚂蚁群落之间相似性较低，群落结构差异较大。
表 4 新疆天山中-西段各垂直带蚂蚁群落间相似性系数Table 4 Similarity coefficients of ant communities in the middle-western section of Tianshan Mountains in Xinjiang垂直带 垂直带q 乌拉斯台 那拉提 库车 独山子 0.166 7 0.230 8 0.240 0 乌拉斯台 0.600 0 0.210 5 那拉提 0.285 7 平均值 0.289 0 说明：q为相似性系数， 1≥q≥0.75，极相似；0.75 ＞q≥0.50，中等相似；0.50 ＞q≥0.25，中等不相似；0.25＞q≥0，极不相似。 2.4 蚂蚁群落多样性指标与植被特征相关分析
如表5所示：新疆天山中-西段蚂蚁物种数与乔木郁闭度显著正相关(P＜0.05)，但与灌木盖度、草木盖度、地被物盖度和地被物厚度相关性不显著；多样性指数、均匀度指数和优势度指数与植被特征的相关性均不显著。
表 5 蚂蚁多样性与植被特征相关分析Table 5 Correlation analysis between ant diversity and vegetation feature植被特征 物种数 多样性
指数均匀度
指数优势度
指数乔木郁闭度 0.424* 0.296 0.285 0.095 灌木盖度 0.049 0.099 0.114 −0.015 草本盖度 −0.226 −0.234 −0.234 −0.072 地被物盖度 −0.161 −0.143 −0.137 −0.075 地被物厚度 −0.148 −0.240 −0.256 −0.071 说明：数值为Pearson相关系数，*表示在0.05水平上显著相关。 3. 讨论
在新疆天山中-西段4个垂直带共采集蚂蚁136 247头，隶属于2亚科12属29种，物种数略高于新疆天山中段[16](2亚科15属27种)，与天山东段[15](2亚科14属29种)相等，但明显高于临近的祁连山国家公园青海片区[21](2亚科6属13种)，可能是因为天山中部和祁连山国家公园海拔较高，海拔落差较大，其物种丰富度较低，而新疆天山中-西段和东段由于平均海拔较低，蚂蚁物种丰富度较高，相对海拔高度对蚂蚁物种丰富度也有着重要影响。与同为干旱区的伊朗中部相比，新疆天山中-西段的蚂蚁物种数明显低于伊朗中部[22](8亚科12属34种)，可能是伊朗中部纬度和海拔均低于新疆天山，表明耐热性较低的物种更喜欢聚集在中部高海波区域[22]，而伊朗中部因适合蚂蚁生存的海拔跨度较大造成物种多样性较高，新疆天山中-西段由于低海拔炎热干燥，高海拔温度过低，适合蚂蚁生存的海拔跨度较小而使多样性较低。
目前，全球蚂蚁物种多样性沿海拔梯度变化主要呈现5种模式[23]：①随海拔升高蚂蚁多样性呈递减的趋势(物种多样性最高出现在低海拔区域)[24]；②低高原模式(300 m以下最低海拔的高多样性)；③单峰模式，即在中海拔区域物种多样性最高，可用“中域效应”来解释(海拔高于300 m)[25]；④随海拔升高蚂蚁多样性呈现多个峰值，可用“多域效应”来解释[26]；⑤无规律模式。研究表明：在沿海拔梯度的5种模式中，最常见的是单峰模式和递减模式[27−29]。中海拔地区的物种丰富度较高是由于高海拔或低海拔地区的气候严酷和高海拔地区资源的可利用性有限[30−31]；物种丰富度随海拔升高而下降，原因是海拔升高，温度和生产力下降[32]。通过对新疆天山中-西段4个垂直带的物种数和多样性指数分析发现：蚂蚁物种多样性沿海拔梯度变化总体呈现随海拔升高而降低的趋势，主要原因是随着海拔的升高气温会逐渐降低而影响蚂蚁的生存；4个垂直带的物种数和多样性指数与海拔变化显著相关，均匀度指数和优势度指数与海拔的相关显著性不尽相同，这与天山中部南北坡的蚂蚁多样性变化规律一致[16]。除了气温以外，还可能受到湿度的制约。与藏东南、四川西部大凉山和云南地区自然保护区不同，新疆天山位居中国内陆，印度洋季风因受到喜马拉雅山脉的阻挡而无法到达，太平洋季风虽可以到达，但距离较远，因此新疆天山常年较干旱，雨水较少，湿度较低，植被类型多以草地及灌木为主，蚂蚁物种丰富度也较低；从4个垂直带来看，蚂蚁物种数独山子垂直带(18种)＞那拉提垂直带(14种)＞库车垂直带(13种)＞乌拉斯台垂直带(10种)，独山子垂直带位于天山北坡，库车垂直带位于天山南坡，可见天山的北坡蚂蚁物种数比南坡要多，可能是因为新疆天山位于北半球，南坡为阳坡，北坡为阴坡，南坡日照时间长，水分蒸发量大，土壤湿度低，蚂蚁物种较少，这与天山中部南北坡的蚂蚁物种分布一致[16]。因此湿度也成为制约蚂蚁物种多样性的因素之一。同时温度和湿度也影响着植被类型、土壤结构和微生境等，故蚂蚁物种多样性受到多种因素的影响。
从群落相似性来看，那拉提与乌拉斯台垂直带的蚂蚁群落间相似性较高，其原因可能是这2个垂直带地理位置相邻，海拔高度和植被类型相似，相同的生境提供了相同的栖息场所和食物资源，从而孕育了较多相同的蚂蚁种类；而其余各垂直带间的群落相似性较低，处于极不相似至中等不相似水平，蚂蚁群落组成差异明显。相关性分析表明：天山中-西段蚂蚁群落的物种数与多样性指数与海拔变化呈显著负相关，海拔梯度显著影响该区域的蚂蚁物种多样性。有研究表明：凋落物覆盖率增高可增加蚂蚁的物种丰富度[33]，但蚂蚁物种丰富度与凋落物的数量间无显著相关性，本研究中各垂直带蚂蚁物种数与草本盖度、地被物的盖度和厚度负相关，但相关性不显著，与前人研究结果一致[34]；物种数与乔木郁闭度呈显著正相关，在四川王朗自然保护区[ 35]、青藏高原西南坡[36]和西北坡[37]等地区的研究也存在这种相关关系，可能是高大的乔木给蚂蚁提供了较理想的栖息场所、食物来源，蚂蚁群落得以发展。从栖息生境来看，天山中-西段的植被多为草丛和灌丛，仅在海拔相对较低的地方分布有阔叶林、针阔混交林，生态系统脆弱，保护和利用好区域内的昆虫生物多样性，对维持和改善生态系统具有重要意义。
4. 结论
在新疆天山中-西段4个垂直带共记录到蚂蚁2亚科12属29种，优势种为草地铺道蚁、黑毛蚁和丝光蚁。新疆天山中-西段的蚂蚁物种多样性明显高于祁连山国家公园青海片区，与天山东段和中段接近，低于同为干旱区的伊朗中部。整体而言，天山中-西段4个垂直带蚂蚁群落多样性指数随海拔升高而呈现降低趋势。物种数和多样性指数与海拔显著负相关，且物种数与乔木郁闭度显著正相关，海拔显著影响该地区的蚂蚁物种多样性，同时坡向、湿度、植被等也起到重要作用。各垂直带间的蚂蚁群落相似性总体较低，表明蚂蚁群落分化明显。
5. 致谢
感谢西南林业大学图书馆房华老师和研究生杨蕊、韩秀、杨林、钱怡顺在标本采集和样地调查，本科生杨润娇、何丽华、杨洋和潘宇航在标本整理与制作中的帮助。
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图 1 3种常绿树单株VOCs总离子流图
A. 杨梅；B. 青梅；C. 茶
Figure 1 Total ion flow diagrams of three evergreen single plant VOCs
图 2 3种常绿树园空气VOCs总离子流图
A. 空旷地；B. 杨梅园；C. 青梅园；D. 茶园
Figure 2 Total ion flow charts of air VOCs in 3 evergreen plants gardens
图 3 3种常绿树园空气负离子日变化
Figure 3 Diurnal variations of negative air ions in 3 evergreen plants
图 4 3种常绿树园微生物变化
Figure 4 Variation of microbial content in three evergreen plants gardens
表 1 3种常绿树VOCs成分分析
Table 1. VOCs components of 3 evergreen plants
序号 保留时间/min 挥发性有机物 化学式 峰面积/(×105 g−1) 杨梅 青梅 茶 1 6.941 己烯醛2-hexenal C6H10O − 2.24±0.52 − 2 7.113 顺式-3-己烯醇cis-hex-3-en-1-ol C6H10O − 14.03±3.02 − 3 7.913 壬烯nonene C9H18 − − 5.57±0.76 4 8.232 庚醛heptanal C7H14O − − 2.68±0.45 5 8.652 苯甲醚anisole C7H8O − − 21.64±3.38 6 8.655 茴香醚anisole C7H8O − 1.66±0.34 − 7 9.070 α-蒎烯α-pinene C10H16 4.57±1.56 4.32±0.26 2.10±0.73 8 9.711 1,4-环己二烯1,4-cyclohexadiene C10H14 0.47±0.07 − 5.96±0.66 9 10.708 月桂烯myrcene C10H16 5.99±3.59 3.34±0.31 − 10 11.023 辛醛octyl aldehyde C8H16O − 3.39±0.88 5.76±0.37 11 11.150 乙酸叶醇酯cis-3-hexenyl acetate C8H14O2 − 90.40±8.80 59.16±4.67 12 11.230 对二氯苯para-dichlorobenzene C6H4Cl2 0.49±0.01 13.98±1.44 9.94±0.55 13 11.586 邻伞花烃0-cymene C10H14 − − 2.15±0.76 14 11.693 柠檬烯limonene C10H16 38.07±2.00 3.34±0.97 5.64±0.26 15 12.228 罗勒烯ocimene C10H16 43.46±1.54 4.65±3.77 6.70±0.22 16 13.478 紫苏烯perillene C10H14O 2.86±0.86 − 2.07±0.24 17 13.596 里哪醇linalool C10H18O 7.07±2.04 − 2.69±4.00 18 13.695 壬醛nonanal C9H18O 4.02±0.89 12.90±4.36 11.34±0.18 19 13.999 松香芹酮pinocarvone C10H14O 1.64±0.36 8.97±2.46 8.70±1.19 20 14.144 杜烯durene C10H14O 7.90±0.90 − − 21 14.357 香芹醇(-)-carveol C10H16O 55.35±4.55 1.70±0.37 − 22 14.652 别罗勒烯allo-ocimene C10H16 4.01±1.49 − − 23 14.754 莰酮cmaphenone C10H16O − − 1.50±0.39 24 15.467 薄荷醇menthol C10H20O − − 2.17±0.57 25 15.744 甘氨酰肌氨酸glycinosinine C5H10N2O3 − − 4.39±0.80 26 16.083 水杨酸甲酯methyl salicylate C8H8O3 − 2.82±0.28 6.17±1.02 27 16.353 癸醛decanal C10H20O − 5.09±1.58 6.18±1.03 28 21.249 丁酸庚酯heptyl butyrate C11H22O2 − − 4.36±0.40 29 21.878 丁酸辛酯octyl butyrate C12H24O2 − 5.73±0.68 8.56±1.47 30 22.983 α-柏木烯α-cedrene C15H24 − 4.64±0.34 2.35±1.35 31 23.183 石竹烯caryophyllene C15H24 17.83±2.17 − 3.35±0.65 32 23.458 别香橙烯allo-aromadendrene C15H24 5.73±0.23 − − 33 24.085 α-草烯α-humulene C15H24 98.08±1.92 − − 34 25.074 花柏烯chamigrene C15H24 13.86±1.14 − − 35 25.093 β-瑟林烯β-selinene C15H24 6.63±1.13 − − 36 25.265 蛇床烯selinene C15H24 11.57±1.64 − − 37 26.515 桉叶醇eudesmol C15H26O 1.22±0.11 − − 38 27.497 雪松醇cedar camphor C15H26O − − 5.48±1.11 39 28.263 斯巴醇spathulenol C15H24O 4.35±0.72 − − 40 28.675 石竹烯氧化物caryophyllene oxide C15H24O 9.72±0.33 − − 41 31.655 肉豆蔻酸异丙酯isopropyl myristate C17H34O2 − − 3.28±1.79 说明：“−”表示未测到化合物 
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表 2 3种常绿树园空气VOCs成分分析
Table 2. Air VOCs composition in three evergreen plants gardens
序号 保留时间/min 有机挥发物 化学式 峰面积/(×105 g−1) 空旷地 杨梅园 青梅园 茶园 1 7.116 乙苯ethylbenzene C8H10 13.98±5.26 59.43±7.27 − 57.85±1.59 2 7.326 对二甲苯p-xylene C8H10 21.01±7.82 107.81±8.90 131.51±6.62 98.27±2.25 3 7.914 苯乙烯styrene C8H8 11.32±6.19 125.71±4.70 58.61±2.11 128.58±2.48 4 8.125 壬烷nonane C9H20 1.83±0.77 − − − 5 9.080 α-蒎烯pinene C10H16 4.64±1.36 190.60±4.80 245.10±12.45 143.96±5.53 6 9.484 莰烯camphene C10H16 − 19.33±6.35 25.54±8.06 18.48±2.82 7 9.875 3-乙基甲苯3-ethyltoluene C9H12 4.68±1.32 − − − 8 9.916 枯烯cumene C9H12 − − − 34.70±4.54 9 10.254 蒈烯3-carene C10H16 − − 48.49±4.29 − 10 10.265 桧烯sabinene C10H16 3.11±2.20 − − 17.35±3.25 11 10.625 2,6-二甲基辛烷dimethyloctane C10H22 2.64±0.57 19.15±1.80 − 21.86±4.05 12 11.246 对二氯苯para-dichlorobenzene C6H4Cl2 4.90±1.08 47.35±1.06 40.95±5.09 30.52±0.93 13 11.580 间伞花烃m-cymene C10H14 − 22.59±2.85 − 25.55±3.43 14 11.703 柠檬烯limonene C10H16 − 11.00±7.78 21.68±1.07 15.11±2.16 15 13.695 壬醛nonanal C9H18O 1.58±0.37 − 19.98±4.13 − 16 16.339 癸醛decanal C10H20O 1.17±0.83 − − − 17 21.886 丁酸辛酯butyric acid, octyl ester C12H24O2 − − − 22.61±1.12 18 25.089 十五烷pentadecane C15H32 4.49±2.62 17.66±3.33 61.14±3.69 14.03±9.92 说明：“−”表示未测到化合物
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[1] 陈晓亚, 王凌健, 毛颖波, 等. 植物萜类生物合成与抗虫反应[J]. 生命科学, 2015, 27(7): 813 − 818. CHEN Xiaoya, WANG Lingjian, MAO Yingbo, et al. Biosynthesis and insect resistance of plant mites [J]. Life Sci, 2015, 27(7): 813 − 818. [2] TURLINGS T C J, ERB M. Tritrophic interactions mediated by herbivore-induced plant volatiles: mechanisms, ecological relevance, and application potential [J]. Annu Rev Entomol, 2018, 63(1): 433 − 452. [3] ILMBERGER J, HEUBERGER E, MAHRHOFER C, et al. The influence of essential oils on human attention. I: alertness [J]. Chem Senses, 2001, 26(3): 239 − 245. [4] 郭二果, 王成, 郄光发, 等. 城市森林生态保健功能表征因子之间的关系[J]. 生态学杂志, 2013, 32(11): 2893 − 2903. GUO Erguo, WANG Cheng, SHU Guangfa, et al. Relationship between urban forest ecological health function characterization factors [J]. Chin J Ecol, 2013, 32(11): 2893 − 2903. [5] WANG Jun, LI Shuhua. Changes in negative air ions concentration under different light intensities and development of a model to relate light intensity to directional change [J]. J Environ Manage, 2009, 90(8): 2746 − 2754. [6] ZHAO Xinglei, LI Yuyao, HUA Ting, et al. Low-resistance dual-purpose air filter releasing negative ions and effectively capturing PM2.5 [J]. ACS Appl Mater Interfaces, 2017, 9(13): 12054 − 12063. [7] FLORY R, AMETEPE J, BOWERS B. A randomized, placebo-controlled trial of bright light and high-density negative air ions for treatment of Seasonal Affective Disorder [J]. Psychiatry Res, 2010, 177(1/2): 101 − 108. [8] JIANG Shuye, ALI M A, RAMACHANDRAN S. Negative air ions and their effects on human health and air quality improvement [J]. Int J Mol Sci, 2018, 19(10): 2966 − 2985. [9] FATEMI H, AMINIFARD M H, MOHAMMADI S. Efficacy of plant essential oils on post-harvest control of rot caused by Botrytis cinerea on kiwi fruits [J]. Arch Phytopathol Plant Prot, 2013, 46(5): 536 − 547. [10] ZHENG Jingge, LIU Tingting, GUO Zhixin, et al. Fumigation and contact activities of 18 plant essential oils on Villosiclava virens, the pathogenic fungus of rice false smut [J]. Sci Rep, 2019, 9(1): 2045 − 2322. [11] FROST C J, MESCHER M C, DERVINIS C, et al. Priming defense genes and metabolites in hybrid poplar by the green leaf volatile cis-3-hexenyl acetate [J]. New Phytol, 2008, 180(3): 722 − 734. [12] 付佳, 王洋, 阎秀峰. 萜类化合物的生理生态功能及经济价值[J]. 东北林业大学学报, 2003, 31(6): 59 − 61. FU Jia, WANG Yang, YAN Xiufeng. Physiological and ecological functions and economic value of terpenoids [J]. J Northeast For Univ, 2003, 31(6): 59 − 61. [13] BENNETT R N, WALLSGROVE R M. Secondary metabolites in plant defence mechanisms [J]. New Phytol, 2010, 127(4): 617 − 633. [14] 王凌健, 方欣, 杨长青, 等. 植物萜类次生代谢及其调控[J]. 中国科学: 生命科学, 2013, 43(12): 1030 − 1046. WANG Lingjian, FANG Xin, YANG Changqing, et al. Secondary metabolism and regulation of plant mites [J]. Chin Sci Life Sci, 2013, 43(12): 1030 − 1046. [15] 林富平, 周帅, 马楠, 等. 4个桂花品种叶片挥发物成分及其对空气微生物的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2013, 30(1): 15 − 21. LI Fuping, ZHOU Shuai, MA Nan, et al. Volatile components in leaves of four Osmanthus osmanthus varieties and their effects on air microorganisms [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2013, 30(1): 15 − 21. [16] 谢慧玲, 李树人, 袁秀云, 等. 植物挥发性分泌物对空气微生物杀灭作用的研究[J]. 河南农业大学学报, 1999, 33(2): 127 − 133. XIE Huiling, LI Shuren, YUAN Xiuyun, et al. Study on the killing effect of plant volatile secretions on air microbes [J]. J Henan Agric Univ, 1999, 33(2): 127 − 133. [17] 杨敏, 梅馨月, 廖静静, 等. 3种葱属作物挥发物和提取液对植物病原真菌和卵菌的抑菌活性[J]. 植物保护, 2013, 39(3): 36 − 44. YANG Min, MEI Xinyue, LIAO Jingjing, et al. Antibacterial activity of volatiles and extracts from three Allium crops against phytopathogenic fungi and oomycetes [J]. Plant Prot, 2013, 39(3): 36 − 44. [18] 赵怡宁, 史常青, 许荡飞, 等. 崇礼区典型林分空气负离子浓度及影响因素[J]. 林业科学研究, 2018, 31(3): 127 − 135. ZHAO Yining, SHI Changqing, XU Dangfei, et al. Air anion concentration and influencing factors of typical stands in Chongli District [J]. For Sci Res, 2018, 31(3): 127 − 135. [19] GAO Yan, JIN Youju, LI Haidong, et al. Volatile organic compounds and their roles in bacteriostasis in five conifer species [J]. J Integrative Plant Biol, 2005, 47(4): 499 − 507. [20] 周德庆. 微生物学实验教程[M]. 2版. 北京: 高等教育出版社, 2006: 372 − 374. [21] 郭阿君, 王志英, 邹丽. 樟子松挥发性有机物释放动态及其抑菌作用[J]. 东北林业大学学报, 2014, 42(4): 115 − 118. GUO Ajun, WANG Zhiying, ZOU Li. Volatile organic matter release dynamics and its antibacterial activity of Pinus sylvestris var. mongolica [J]. J Northeast For Univ, 2014, 42(4): 115 − 118. [22] 吴章文, 吴楚材, 陈奕洪, 等. 8种柏科植物的精气成分及其生理功效分析[J]. 中南林业科技大学学报, 2010, 30(10): 1 − 9. WU Zhangwen, WU Chucai, CHEN Yihong, et al. Analysis of the essential components and physiological effects of eight species of Cypress plants [J]. J Cent South Univ For Technol, 2010, 30(10): 1 − 9. [23] 刘芳, 左照江, 许改平, 等. 迷迭香对干旱胁迫的生理响应及其诱导挥发性有机化合物的释放[J]. 植物生态学报, 2013, 37(5): 454 − 463. LIU Fang, ZUO Zhaojiang, XU Gaiping, et al. Physiological response of rosemary to drought stress and its induction of release of volatile organic compounds [J]. Chin J Plant Ecol, 2013, 37(5): 454 − 463. [24] 宋秀华, 李传荣, 许景伟, 等. 元宝枫、雪松挥发物释放的昼夜节律[J]. 林业科学, 2015, 51(4): 141 − 147. SONG Xiuhua, LI Chuanrong, XU Jingwei, et al. Circadian rhythm of the release of volatiles from Acer truncatum and Cedrus deodara [J]. For Sci, 2015, 51(4): 141 − 147. [25] 乔如颖, 郑新强, 李清声, 等. 茶叶挥发性香气化合物研究进展[J]. 茶叶, 2016, 42(3): 135 − 142. QIAO Ruying, ZHENG Xinqiang, LI Qingsheng, et al. Research progress on volatile aroma compounds in tea [J]. Tea, 2016, 42(3): 135 − 142. [26] MIYAZAWA M, SHIRAKAWA N, UTSUNOMIYA H, et al. Comparision of the volatile components of unripe and ripe Japanese apricot (Prunus mume Sieb. et Zucc.) [J]. Nat Prod Res, 2009, 23(17): 1567 − 1571. [27] 尹洁, 蒋健, 刘文静, 等. GC-O和GC-MS结合鉴定杨梅叶精油中的关键香气成分[J]. 中国南方果树, 2017, 46(3): 64 − 71. YIN Jie, JIANG Jian, LIU Wenjing, et al. GC-O and GC-MS combined to identify the key aroma components in the essential oil of bayberry leaves [J]. South China Fruit Tree, 2017, 46(3): 64 − 71. [28] TIKHONOV V P, TSVETKOV V D, LITVINOVA E G, et al. Generation of negative air ions by plants upon pulsed electrical stimulation applied to soil [J]. Russ J Plant Physiol, 2004, 51(3): 414 − 419. [29] 白保勋, 陈东海, 徐婷婷, 等. 河南中北部不同植被区空气负离子浓度变化分析[J]. 生态环境学报, 2016, 25(10): 1629 − 1637. BAI Baoxun, CHEN Donghai, XU Tingting, et al. Analysis of air anion concentration changes in different vegetation areas in central and northern Henan Province [J]. J Eco-Environ, 2016, 25(10): 1629 − 1637. [30] 王洪俊. 城市森林结构对空气负离子水平的影响[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2004, 28(5): 96 − 98. WANG Hongjun. Influence of urban forest structure on air anion level [J]. J Nanjing For Univ Nat Sci Ed, 2004, 28(5): 96 − 98. [31] SALEM M Z M, ASHMAWY N A, ELANSARY H O, et al. Chemotyping of diverse Eucalyptus species grown in Egypt and antioxidant and antibacterial activities of its respective essential oils [J]. Nat Prod Res, 2015, 29(7): 681 − 685. [32] BEHBAHANI B A, YAZDI F T, VASIEE A, et al. Oliveria decumbens essential oil: chemical compositions and antimicrobial activity against the growth of some clinical and standard strains causing infection [J]. Microb Pathog, 2018, 114(1): 449 − 452. [33] FARRÉ-ARMENGOL G, FILELLA I, LLUSIA J, et al. Bidirectional interaction between phyllospheric microbiotas and plant volatile emissions [J]. Trends Plant Sci, 2016, 21(10): 854 − 860. [34] 张清杉, 贺延梅, 赵建民, 等. 森林公园小气候空气负离子保健浓度分级评价[J]. 西北林学院学报, 2006, 21(3): 48 − 49. ZHANG Qingshan, HE Yanmei, ZHAO Jianmin, et al. Evaluation of microclimate air anion health concentration in forest park [J]. J Northwest For Univ, 2006, 21(3): 48 − 49. [35] OCHIAI H, IKEI H, SONG C, et al. Physiological and psychological effects of a forest therapy program on middle-aged females [J]. Int J Environ Res Public Health, 2015, 12(12): 15222 − 15232. [36] 赵庆, 钱万惠, 唐洪辉, 等. 广东省云勇森林公园6种林分保健功能差异比较[J]. 浙江农林大学学报, 2018, 35(4): 750 − 756. ZHAO Qing, QIAN Wanhui, TANG Honghui, et al. Differences of health care functions of six forest stands in Yunyong Forest Park, Guangdong [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2018, 35(4): 750 − 756. [37] 蒋冬月, 李永红, 沈鑫. 芸香叶片和花瓣释放挥发性有机物成分及其变化规律[J]. 浙江农林大学学报, 2018, 35(3): 572 − 580. JIANG Dongyue, LI Yonghong, SHEN Xin. Components and variations of volatile organic compounds released from leaves and flowers of Ruta graveolens [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2018, 35(3): 572 − 580. [38] 邵海荣, 贺庆棠. 森林与空气负离子[J]. 世界林业研究, 2000, 13(5): 19 − 23. SHAO Hairong, He Qingtang. Forest and air negative ions [J]. World For Res, 2000, 13(5): 19 − 23. 期刊类型引用(8)
1. 江峰，谭晓萍，周小青，叶正钱. 衢州市城市绿地土壤特性及改良措施. 林业科技通讯. 2024(08): 80-84 . 
百度学术2. 霍佳，吕刚，李坤衡. 辽西半干旱区典型城市土壤质量评价. 生态科学. 2023(05): 181-187 . 百度学术3. 杨涛，王丽，杜红霞. 绿地类型及植物配置对西安城市绿地土壤理化性质的影响. 现代园艺. 2023(22): 25-30+33+38 . 百度学术4. 周文娟. 园林土壤质量管理探讨配置的几点思考. 四川农业科技. 2019(01): 71-72 . 百度学术5. 唐赛男，王成，裴男才，张昶，王子研，段文军，孙睿霖. 广州南沙区河涌沿岸植物景观特征及其与人类活动的关系. 浙江农林大学学报. 2019(02): 375-385 . 本站查看6. 翁俊. 洪泽湖古堰森林公园的植物种类及应用. 黑龙江农业科学. 2018(01): 96-99 . 百度学术7. 秦娟，许克福. 我国城市绿地土壤质量研究综述与展望. 生态科学. 2018(01): 200-210 . 百度学术8. 施健健，蔡建国，刘朋朋，魏云龙. 杭州花港观鱼公园森林固碳效益评估. 浙江农林大学学报. 2018(05): 829-835 . 本站查看其他类型引用(3)
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