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君迁子Diospyros lotus果实又名黑枣、软枣，为柿科Ebenaceae柿属Diospyros落叶乔木，分为有核和无核2个大类[1-2]。无核君迁子果实可食率高，硬熟期果皮呈浅黄色，软熟期果皮呈黄褐色，后呈黑色，主要分布在河南、河北、山东、陕西、山西等中西部地区，具有肉厚味甜、风味独特、质地细嫩、果汁少、口感好、耐储藏运输等优良特性[2-3]，鲜果富含维生素C、维生素A、碘、果胶、膳食纤维等[4]。黑枣具有止渴，去烦热，令人润泽等功效，为“五黑固肾粥”的主要配方之一[5-6]。因此，无核君迁子为药食同源果品，除鲜食外，可加工成枣面、黑枣酒、黑枣醋等，开发价值高，市场潜力巨大。
果实质地、糖含量、糖酸比和黄酮、酚类、单宁等活性物质，是果实内在品质的重要组成部分，对果实的鲜食和加工品质均有重要影响[7-9]。其中，质地变软是果实发育成熟最明显的标志，是果实采收和品质评价的重要指标[10]。无核君迁子果实因其独特的风味和食疗保健价值而深受消费者喜爱，但目前关于无核君迁子的研究主要集中在栽培技术、粗加工技术等方面[11-13]，关于发育成熟软化过程中生理指标变化规律的研究尚未见报道。
本研究以不同时期无核君迁子果实为研究对象，测定其单宁、黄酮、总酚、花青素、糖、果胶组分以及果胶降解酶活性，从果实发育、成熟、软化全过程对果实内在品质变化进行了系统研究，并对其相关性进行分析，以期为无核君迁子果实的深入开发利用提供参考。
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试验材料为中国林业科学研究院经济林研究所选育的‘无核1号’ ‘Wuhe 1’果实，试验基地位于河南省新乡市原阳县原武镇靳屋村(34°55′30″~34°56′45″N，113°46′24″~113°47′59″E)。选择树势健壮、无病虫害的无性系单株10株，从花后约5周至花后27周的6个时期，即2020年6月15日(幼果期)、7月15日(膨大期)、8月15日(青果期)、9月15日(转色期)、10月15日(初熟期)和11月15日(软熟期)，在树冠中部外围，按东、南、西、北4个方向采样，每个方向采集果实5个，混合均匀后低温冷藏带回实验室，冰水冲洗后用纱布吸干表面水分，切碎经液氮速冻于−80 ℃超低温冰箱中保存，用于相关指标测定。
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可溶性单宁和不溶性单宁测定采用Folin-Ciocalteu法，参考余轩[14]的方法，以单宁酸为标准品，测定725 nm处的吸光度。
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总酚测定采用Folin-Ciocalteu法[15]，以没食子酸为标准品，测定760 nm处的吸光度；黄酮测定采用三氯化铝(醋酸-醋酸钠)显色法测定[15]，以芦丁为标准品，测定400 nm处的吸光度；花青素测定采用曹建康等[16]的方法，以530 nm处的吸光度D(530)和600 nm处的吸光度D(600)的差值D花青素表示花青素含量。
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淀粉采用蒽酮比色法测定[16]，以葡萄糖为标准品，测定620 nm处的吸光度。糖组分的提取方法参照杜改改等[17]的方法并稍作改进。精密称取试验材料中无核君迁子果肉1.000 g，5 mL蒸馏水沸水提取30 min，冰水中冷却后10 000 g离心20 min，收集上清液。在滤渣中再次准确加入5 mL蒸馏水，重复提取1次，合并2次上清液，0.45 μm微孔滤膜过滤后上机测定。糖组分检测参照GB 5009.8—2016《食品中果糖、葡萄糖、蔗糖、麦芽糖、乳糖的测定》，色谱柱为CNW Athena NH2-RP(4.6 mm×250.0 mm，5 µm)，柱温为40 ℃，流动相为体积分数75%的乙腈水溶液，流速为1.0 mL·min−1，检测器为Waters 2414示差折光检测器，根据峰面积和标准曲线计算果糖、葡萄糖、蔗糖的质量分数。可滴定酸采用酸碱滴定法[16]测定。糖酸比由可溶性糖质量分数与可滴定酸质量分数的比值计算。
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参考齐秀东等[10]的方法，进行水溶性果胶、离子结合果胶、共价结合果胶的提取，以半乳糖醛酸为标准，用咔唑比色法测定各果胶组分。
多聚半乳糖醛酸酶的提取和测定参考REN等[18]的方法并加以改进，多聚半乳糖醛酸酶活性以每小时每克样品在37 ℃催化半乳糖醛酸水解生成半乳糖醛酸的质量表示，单位为mg·g−1·h−1；果胶裂解酶的提取和测定参考ZHI等[19]的方法并加以改进，果胶裂解酶活性定义为每克组织每分钟分解果胶产生1 nmol不饱和半乳糖醛酸所需的酶量为1个酶活力单位，单位为16.67 nkat·g−1·min−1。
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利用Excel软件计算各指标的平均值、标准差、线性回归方程等；利用SPSS 20.0进行方差分析、Duncan多重比较(显著性水平为0.05)、Pearson相关性分析，利用Excel和GraphPad Prism 6作图。
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如图1所示：无核君迁子果实发育成熟过程中可溶性单宁质量分数随着果实的发育成熟不断降低，果实软熟期降至(0.75±0.23) mg·g−1，低于可食用阈值(2.00 mg·g−1)[20]，口尝无涩味；不溶性单宁质量分数随着果实成熟过程逐渐上升，软熟期上升至(21.63±0.94) mg·g−1，这可能与果实脱涩过程中可溶性单宁向不溶性单宁的转化有关[21]。
图 1 果实发育成熟过程中可溶性单宁和不溶性单宁的变化
Figure 1. Changes of soluble tannin and insoluble tannin contents during fruit development and ripening
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如图2A和图2B所示：无核君迁子果实在幼果期和膨大期，果实中黄酮和酚类物质质量分数较低，8月中旬青果期最高，后随着果实的成熟软化逐渐降低。花青素如图2C所示：幼果期最高，初熟期最低，其他时期花青素无显著性差异。
图 2 果实发育成熟过程中总酚(A)、黄酮(B)和花青素(C)的变化
Figure 2. Changes of total polyphenols (A), flavonoids (B), and anthocyanin (C) contents during fruit development and ripening
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由表1可知：无核君迁子果实发育成熟过程中淀粉逐渐积累，呈显著上升趋势(P＜0.05)，果实软熟期淀粉质量分数高达 (56.70±3.60) mg·g−1。无核君迁子果实中果糖和葡萄糖质量分数呈相似的增加趋势，在6—7月，葡萄糖质量分数高于果糖，8月后果糖质量分数高于葡萄糖。根据甜度值计算方法，定义蔗糖甜度为100，则果糖为175，葡萄糖为75[22]。由此可知，8月后由于果糖质量分数增加且超过葡萄糖，无核君迁子果实甜度呈增加的趋势。蔗糖在7月中旬后的样品中未检出，无核君迁子果实可溶性糖以葡萄糖和果糖为主，因此其糖积累类型为己糖积累型。无核君迁子可滴定酸呈先升后降的变化趋势，在7月中旬达到峰值后随着果实成熟度的增加而下降，导致酸味显著降低。糖酸比呈逐渐上升的变化趋势，糖酸比越高果实甜度越大，说明果实甜味随着发育成熟逐渐增加。
表 1 淀粉、可溶性糖、可滴定酸和糖酸比在果实发育成熟过程中的变化
Table 1. Changes of soluble starch, soluble sugar, titratable acid and sugar-acid ratio during fruit development and ripening
采样时间(月-日) 淀粉/(mg·g−1) 果糖/(mg·g−1) 葡萄糖/(mg·g−1) 蔗糖/(mg·g−1) 可滴定酸/(mg·g−1) 糖酸比 06-15 9.48±0.79 a 9.85±0.34 a 17.25±0.40 a 8.09±0.17 5.05±0.05 e 6.96±0.16 a 07-15 12.27±0.91 ab 11.58±0.53 a 17.68±0.10 a 16.01±0.14 6.05±0.37 d 7.49±0.36 a 08-15 13.74±0.31 b 37.59±0.45 b 33.58±0.56 b − 4.43±0.23 c 16.08±0.80 b 09-15 20.77±1.45 c 60.34±2.41 c 46.63±2.07 c − 4.13±0.17 bc 25.97±1.73 c 10-15 24.90±0.20 d 95.30±2.62 d 78.42±2.53 d − 3.85±0.18 ab 45.22±3.23 d 11-15 56.70±3.60 e 151.85±5.61 e 132.88±4.65 e − 3.54±0.16 a 80.43±3.64 e 说明：同列不同的字母表示差异显著(P＜0.05)。−表示未检出 -
无核君迁子果实发育成熟过程中水溶性果胶和离子结合果胶质量分数呈上升的变化趋势(图3A和图3B)，均在果实软熟期质量分数最高，分别为(10.59±0.39)、(5.21±0.13) mg·g−1。由图3C可知：共价结合果胶质量分数呈先上升后下降的变化趋势，果实软熟期则显著下降(P＜0.05)。如图4所示：无核君迁子果实发育成熟期间多聚半乳糖醛酸酶活性在6—8月逐渐下降，8月后活性逐渐上升，在果实软熟期活性最高，为(20.39±0.18) mg·g−1·h−1；果胶裂解酶活性在果实软熟期显著升高(P＜0.05)，为(230.48±15.59)×16.67 nkat·g−1·min−1。
图 3 果实发育成熟过程中水溶性果胶(A)、离子结合果胶(B)和共价结合果胶(C)的变化
Figure 3. Changes of water soluble pectin (A), ironic soluble pectin (B) and covalent soluble pectin (C) contents during fruit development and ripening
图 4 果实发育成熟过程中多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶活性的变化
Figure 4. Changes of polygalacturonase and pectate lyase activity during fruit development and ripening
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相关性分析(表2)表明：无核君迁子果实发育成熟过程中，可溶性单宁与总酚、黄酮和可滴定酸呈极显著正相关(P＜0.01)，与不溶性单宁、淀粉、果糖、葡萄糖、糖酸比、水溶性果胶、离子结合果胶以及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著负相关(P＜0.01)，说明无核君迁子可溶性单宁在果实发育成熟过程中逐渐转化为不溶性单宁，其转化过程可能与糖组分和细胞壁组分的变化有关。总酚、黄酮与不溶性单宁、淀粉、果糖、葡萄糖、糖酸比、水溶性果胶、离子结合果胶以及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著负相关(P＜0.01)，与可溶性单宁、共价结合果胶呈极显著正相关(P＜0.01)；花青素与果糖呈显著负相关(P＜0.05)；淀粉、果糖、葡萄糖均与糖酸比、水溶性果胶、离子结合果胶及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)，与可滴定酸呈极显著负相关(P＜0.01)，说明无核君迁子果实发育成熟过程中，在果胶降解酶的参与下，细胞壁果胶组分降解，进而导致果实软化、可溶性糖升高以及活性成分变化；随着果实的发育成熟，可溶性糖上升，可滴定酸下降，从而引起果实糖酸比逐渐上升，果实甜度增加。果实水溶性果胶与离子结合果胶呈极显著正相关(P＜0.01)，水溶性果胶和离子结合果胶均与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)；共价结合果胶与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈显著负相关(P＜0.05)；多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)，说明多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶参与了无核君迁子果实的软化过程，这与果胶降解、细胞壁结构解体有关。
表 2 无核君迁子果实发育成熟过程中各指标的Pearson相关性分析
Table 2. Pearson correlation coefficients analysis of seedless D. lotus fruit
指标 可溶性单宁 不溶性单宁 总酚 黄酮 花青素 淀粉 果糖 葡萄糖 可溶性单宁 1 不溶性单宁 −0.963** 1 总酚 0.706** −0.615** 1 黄酮 0.837** −0.735** 0.908** 1 花青素 0.325 −0.215 0.065 0.406 1 淀粉 −0.973** 0.911** −0.709** −0.808** −0.348 1 果糖 −0.946** 0.841** −0.651** −0.834** −0.500* 0.951** 1 葡萄糖 −0.975** 0.893** −0.679** −0.843** −0.439 0.972** 0.994** 1 可滴定酸 0.666** −0.527* 0.310 0.504* 0.384 −0.678** −0.826** −0.784** 糖酸比 −0.973** 0.892** −0.692** −0.848** −0.431 0.971** 0.991** 0.998** 水溶性果胶 −0.922** 0.941** −0.668** −0.708** −0.201 0.938** 0.803** 0.855** 离子结合果胶 −0.936** 0.942** −0.669** −0.696** −0.133 0.953** 0.831** 0.880** 共价结合果胶 0.453 −0.364 0.819** 0.605** −0.393 −0.453 −0.404 −0.432 多聚半乳糖醛酸酶 −0.941** 0.944** −0.807** −0.846** −0.098 0.891** 0.824** 0.877** 果胶裂解酶 −0.893** 0.920** −0.647** −0.636** −0.030 0.911** 0.765** 0.822** 指标 可滴定酸 糖酸比 水溶性果胶 离子结合果胶 共价结合果胶 多聚半乳糖
醛酸酶果胶裂解酶 可滴定酸 1 糖酸比 −0.784** 1 水溶性果胶 −0.437 0.859** 1 离子结合果胶 −0.524* 0.881** 0.986** 1 共价结合果胶 0.309 −0.443 −0.382 −0.459 1 多聚半乳糖醛酸酶 −0.492* 0.882** 0.896** 0.906** −0.611** 1 果胶裂解酶 −0.463 0.823** 0.969** 0.991** −0.480* 0.888** 1 说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01 -
果实是植物储藏淀粉的重要器官之一。本研究表明：淀粉在无核君迁子果实生长发育期间逐渐积累，果实成熟后淀粉质量分数高达(56.70±3.60) mg·g−1。田娟等[23]对22份不同地区火棘Pyracantha果实淀粉质量分数的研究表明：仅有2份资源淀粉的质量分数高于(56.70±3.60) mg·g−1。由此可知：成熟的无核君迁子果实中淀粉质量分数较高，具有潜在的开发利用价值。可溶性糖是水果中的重要营养成分，其种类和构成比例在很大程度上影响果品的甜度和口感[24]。本研究表明：无核君迁子果实中以葡萄糖和果糖为主，糖积累类型为己糖积累型；葡萄糖在果实发育早期高于果糖，后期低于果糖，由于果糖甜度高于葡萄糖，这是果实成熟过程中甜度逐渐增加的主要原因。
多酚和黄酮是植物中广泛存在的次生代谢产物，具有抗氧化、抗衰老、提高免疫力等保健作用。无核君迁子果实总酚和黄酮质量分数在8月中旬最高，此时是提取多酚、黄酮类物质的最佳采收时期。花青素是一类生物活性极强的可溶性黄酮类物质，除具有防治心血管疾病、抗高血压、降血脂、降血糖、抗癌等活性[25-26]外，也是决定果实色泽的主要色素。本研究表明：无核君迁子花青素在果实发育初期最高，随后下降，果实软熟期略有回升，但决定无核君迁子发育过程中颜色变化的花青素种类和质量分数有待深入研究。
根据柿Diospyros kaki单宁在醇中溶解性的不同，分为可溶性单宁和不溶性单宁2类，柿果实涩味主要是由可溶性单宁引起的[27]。本研究表明：无核君迁子果实发育成熟过程中可溶性单宁不断下降，软熟期降至可食用阈值以下，同时也伴随着不溶性单宁逐渐上升的过程。有关涩柿脱涩单宁聚合的研究可归结为缩合学说和凝胶学说[28]，胶凝学说认为可溶性单宁在脱涩过程中与果肉中的果胶、多糖发生胶凝反应，形成凝胶，涩味消失。本研究表明：可溶性单宁与不溶性单宁、淀粉、果糖、葡萄糖、水溶性果胶、离子结合果胶以及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著负相关(P＜0.01)，这说明无核君迁子果实脱涩过程不仅存在单宁缩合效应，还存在单宁缩合与凝胶综合作用。
果胶主要起着粘连细胞的作用，与果实质地密切相关[10]。研究表明：果胶在果实成熟之前呈不溶状态，随着果实成熟软化逐步降解，使果胶的平均分子质量和果胶多糖交联能力下降，细胞结构随之受损，导致果实软化[24]。而这些过程往往伴随着果胶降解酶，如多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶等的参与，它们通过降解果胶多糖组分，使细胞间连接减少，细胞离散而参与果实质地软化，且在果实软化的不同阶段起不同的作用[10]。本研究发现：水溶性果胶和离子结合果胶质量分数呈上升的变化趋势，共价结合果胶质量分数呈先上升后下降的变化趋势。齐秀东等[10]对秋子梨‘京白梨’ Pyrus ussuriensis ‘Jingbaili’发育软化与果胶的关系研究表明：水溶性果胶和离子结合果胶逐渐增加，而共价结合果胶先升后降；罗自生[29]对柿果实软化过程中细胞壁组分的研究表明：水溶性果胶质量分数逐渐增加。这些均与本研究结果一致。相关性分析表明：无核君迁子果实水溶性果胶、离子结合果胶与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)，共价结合果胶与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈显著负相关(P＜0.05)；淀粉、果糖、葡萄糖与水溶性果胶、离子结合果胶及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)，说明多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶参与了细胞壁果胶组分降解，导致无核君迁子果实的软化和可溶性糖的升高。
无核君迁子与柿树嫁接成活率高，是中国北方的主要砧木树种，目前对君迁子的研究主要集中在嫁接适宜性及成活率方面，而忽略了其作为果树的经济价值，本研究对其果实资源的开发利用具有参考价值。
Variation patterns of physiological indices of seedless Diospyros lotus during fruit development and ripening
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摘要:
目的 探讨无核君迁子Diospyros lotus果实发育成熟过程中生理指标的变化规律，为无核君迁子果实资源的进一步开发利用提供参考。 方法 以不同时期无核君迁子果实为材料，测定单宁、总酚、黄酮、花青素、糖和果胶组分以及果胶降解酶活性的变化规律，并分析其相关性。 结果 无核君迁子果实发育成熟过程中，可溶性单宁和花青素不断降低，不溶性单宁、淀粉、果糖、葡萄糖、糖酸比、水溶性果胶、离子结合果胶逐渐上升，总酚、黄酮、可滴定酸和共价结合果胶先升后降；多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶活性在果实软熟期显著上升(P＜0.05)。相关性分析表明：水溶性果胶、离子结合果胶与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)，共价结合果胶与多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈显著负相关(P＜0.05)，淀粉、果糖、葡萄糖与水溶性果胶、离子结合果胶及多聚半乳糖醛酸酶、果胶裂解酶活性呈极显著正相关(P＜0.01)。 结论 无核君迁子果实发育成熟过程中，可溶性单宁逐渐下降至可食用阈值以下，多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶参与催化细胞壁果胶组分降解，进而引起无核君迁子果实果胶组分变化、可溶性糖升高以及活性成分变化。图4表2参29 Abstract:Objective This study, with an investigation of the variation patterns of physiological indices of seedless Diospyros lotus during fruit development and ripening, is aimed to provide a theoretical basis for the further utilization of such resources. Method With fruits of seedless D. lotus of different stages collected, a survey was conducted of the variation patterns of tannin, total polyphenols and flavonoids, anthocyanins, sugar and pectin composition, as well as the activity of pectin degrading enzyme before an analysis was conducted of the correlation. Result During the fruit development and ripening there was a constant decrease in the contents of soluble tannin and anthocyanin and a gradual increase in the contents of insoluble tannin, starch, fructose, glucose, sugar-acid ratio, water soluble pectin and ironic soluble pectin whereas there was first an increase and then a decrease in the contents of total polyphenols, flavonoids, titratable acids and covalent soluble pectin content. There was a significant increase in the activities of polygalacturonase and pectate lyase at the later stage of fruit ripening (P＜ 0.05). There was a significant positive correlation between the contents of water soluble pectin and ironic soluble pectin and the activities of polygalacturonase and pectate lyase (P＜0.01), a significant negative correlation between the contents of covalent soluble pectin and the activities of polygalacturonase and pectate lyase (P＜ 0.05) and a significant positive correlation between the contents of starch, fructose and glucose and the contents of water soluble pectin, ironic soluble pectin as well as the activities of polygalacturonase and pectate lyase (P＜ 0.01). Conclusion During the development and ripening of seedless D. lotus, the content of soluble tannin gradually decreased to below the edibility threshold while polygalacturonase and pectate lyase enzymes were involved in the catalytic degradation of pectin components in the cell wall, which led to the change of pectin components, the increase of soluble sugar content and the change of active components in the fruit. [Ch, 4 fig. 2 tab. 29 ref.] -
随着城市化加速发展，不透水地面逐渐增多，城市热岛效应(urban heat island effect，UHI)日益凸显。学者们多从热环境时空变化[1−2]、影响机制及驱动力[3]、城市热岛效应缓解方法[4]等方面展开研究，但较少关注景观网络在缓解热岛效应中的作用。这些研究表明，地表温度受斑块间的热交换影响显著，热源与热汇的连通性是影响热流动的重要因素。然而，地表温度难以反映整体格局和连通性，需要合适的方法来准确描述热环境的空间格局。对城市热岛的研究侧重于整体区域尺度或是斑块水平上的统计分析，忽视了景观网络对缓解城市热环境的作用。陈利顶等[5]利用“源-汇”理论，将热环境与生态过程结合，为解决城市热环境问题提供新思路。
城市绿地对缓解城市热岛效应具有重要作用[6]，当绿地覆盖面积在40%以下时，绿地系统的空间格局将对环境的增势以及降温产生主要影响[7]，在有限的城市空间中增加大面积的绿地已经难以实现，因此通过优化绿地空间格局来缓解城市热岛效应尤为重要。基于景观生态学“源-汇”理论，识别城市热岛像元与绿地像元，构建多层级生态网络，将是缓解城市热环境的重要手段。生态网络构建方法主要包括形态空间格局分析方法(morphological spatial pattern analysis，MSPA)、最小累积阻力模型以及重力模型等 [8−9]。MSPA方法强调景观内部结构性的连接，可以准确地将前景要素划分为核心、孤岛、孔隙、边缘、环道、桥接和支线等7类，为后期廊道以及生态节点的识别提供理论依据[10−12]。近年来MSPA方法也逐渐应用到城市热岛的研究中，以达到缓解城市热岛效应的目的。景观连通性指数包括整体连通性指数(integral index of connectivity，IIC)、可能连通性指数(probability of connectivity，PC)等，反映了景观对生态过程中能量流动的促进或阻碍作用大小，良好的景观连通性有助于构建稳定的生态环境[13]。最小累积阻力模型是指物种从源地向目标迁移扩散过程中，穿越不同景观表面所需耗费的最小代价的模型[14]，最小累积阻力模型与重力模型相结合能更好地识别生态廊道间的相互作用强度，以筛选具有重要作用的关键廊道。目前，大多数研究利用MSPA、景观连通性指数、最小累积阻力模型等方法进行绿地生态网络的构建，但利用该方法体系构建缓解城市热环境的多层级生态网络的研究相对较少。
本研究以成都市中心城区为研究对象，基于“源-汇”理论，利用MSPA与景观连通性指数，筛选研究区“源”“汇”景观，利用最小累积阻力模型、重力模型以及水文分析模块构建“源-源”“汇-汇”“源-汇”景观廊道以及生态节点，最终形成具备“补偿-运输-作用”功能的多层级景观网络格局，确定需要重点保护的生态用地、重要廊道以及关键节点，提出优化策略，为成都市生态网络空间的构建提供有效支撑。
1. 研究区域与数据来源
1.1 研究区域概况
成都市位于川西平原，30°22′~30°96′N，103°68′~104°49′E，地势较为平坦，由于地形影响，夏季炎热，冬季寒冷。本研究的中心城区(图1)包括郫都区、新都区、青白江区、温江区、金牛区、成华区、龙泉驿区、青羊区、武侯区、锦江区、双流区等11个行政区，总面积为3 732.06 km2。中心城区处于全国两大静风区之一，建筑及人口密度高，地表通风能力弱[15]，不利于城市内部热量扩散，城市热环境矛盾突出，因此具有研究城市热岛效应的典型特征。
1.2 数据来源与处理
所用数据包括2020年空间分辨率为30 m的Landsat 8 OLI卫星影像数据(
http://earthexplorer.usgs.gov )，空间分辨率为30 m的DEM高程数据(https://www.gscloud.cn/ )，以及《成都市国土空间总体规划(2020—2035年)》(草案)等相关规划图件。利用ENVI软件对获取的遥感影像预处理后利用覃志豪等[16]的单窗算法反演地表温度；利用监督分类的方法，将研究区2020年的土地利用类型细分为草地、林地、耕地、水域以及城乡建设用地等5种类型，通过实地调研踏勘与高分辨率遥感影像的目视判别，对分类结果进行校正，最终解译精度达89%以上。2. 研究方法
2.1 生态源地的识别与评价
2.1.1 “源-汇”景观划分
通过计算城市区域与周边地区的平均温度之差来确定相对热岛强度，相对热岛强度越高，相应区域内热岛效应越明显[17]。在ArcGIS中通过计算不同用地类型的相对热岛强度来判别“源-汇”景观。按照LAL等[18]和贾玉雪等[19]的研究将计算结果中相对热岛强度(H)≥0的斑块定义为对城市热环境有促进作用的“源”景观，H＜0的景观定义为“汇”景观。
2.1.2 空间形态格局分析
将“源”景观作为前景，赋值为2，“汇”景观作为背景，赋值为1，并将其转化为30 m×30 m栅格数据；运用Guidos Toolbox软件对其进行MSPA分析，设置8邻域的连通规则，边缘宽度为1，获得7种景观类型：核心区、边缘、孤岛、桥接区、环道、支线和孔隙。按相同步骤将“汇”景观作为前景，“源”景观作为背景，得到“汇”景观的空间形态格局。
2.2 基于景观连通性评价筛选生态源地
景观连通性指数可以衡量不同空间单元之间景观要素的连通性。量化景观要素在生态源地之间进行扩散或者迁移的难易程度，也是衡量生态过程之间联系程度的重要指标[20]。利用Conefor 2.6软件，通过计算IIC、PC以及斑块重要性(dI’)来衡量不同核心斑块的重要程度[21]。考虑研究区内斑块的面积和连通性，通过反复测试计算，设定斑块连接性阈值为2 000，连通概率为0.5。最后，基于景观连通性指数dI’值大小综合评估核心区斑块的景观重要程度。
2.3 阻力面构建
根据研究区现状以及数据的可获取性，最终选取用地类型、高程、坡度以及归一化植被指数(NDVI)来构建综合阻力面。其中高程决定了城市内不同区域的温度分布，坡度影响空气流动和热量累积，不同用地类型对城市热环境产生不同影响，而NDVI则反映了植被覆盖情况，对城市温度、热岛效应和空气质量有重要影响。采用专家打分法确定因子阻力值，并采用层次分析法(AHP)计算其权重值(表1)，通过叠加分析最终生成综合阻力面(图2)。可以看出，研究区内阻力值的呈现由中心向四周扩散，逐渐递减，尤其是东南方向的递减最为明显。
表 1 赋予不同影响因子的阻力值Table 1 Resistance values assigned to different impact factors影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 用地分类 林地 10 0.520 坡度/( º ) 0~10 10 0.078 水地 20 10~20 30 草地 30 20~30 50 耕地 50 30~40 70 未利用土地 70 40~50 90 建设用地 100 ＞50 100 高程/m ＜200 10 0.078 归一化植被
指数(NDVI)−1.00~−0.20 10 0.201 200~400 30 −0.20~0.30 30 400~600 50 0.30~0.50 50 600~800 70 0.50~0.70 70 800~1 000 90 0.70~1.00 90 ＞1 000 100 2.4 景观生态廊道的构建
在ArcGIS中，利用Cost-distance工具构建研究区的累积耗费距离表面。利用Cost-path构建多对多的潜在生态廊道，以连接不同的“源-汇”景观。最后，利用重力模型[22]计算生态廊道间的相互作用强度，通过筛选合适的强度阈值，确保所有的“源-汇”景观均被连通，从而提取出“源-源”“汇-汇”“源-汇”生态廊道。
2.5 生态节点的识别
识别生态廊道中的关键点和障碍点能够为物种的迁徙及物种保护区的划分和规划提供科学依据[23−24]。在ArcGIS中，运用水文分析模块，对累积耗费距离表面进行水流方向、汇流累积量等一系列分析计算。通过对比不同阈值设定下最小阻力路径的完整性与连通性，最后确定阈值为500构建研究区内的低阻力廊道。运用ArcGIS中的Intersect工具将低阻力值廊道与“源-源”“汇-汇”廊道进行相交分析从而获得不同生态节点，包括生态障碍点与生态关键点，其中生态关键点是生态廊道中能量流动密度较大的点，需要对关键点进行有效利用与保护；对障碍点则需进行生态修复来提升廊道整体的连接度，以保障冷热能的有效传递。
2.6 构建缓解城市热环境多层级“源-汇”景观生态网络
将“源-源”“汇-汇”“源-汇”廊道共同相交[25]，得到一级补偿廊道；将“汇-汇”“源-汇”廊道进行相交，得到二级输送引导廊道；将“源-源”“源-汇”廊道进行相交，得到三级作用廊道，完成廊道的“补偿-运输-作用”的完整体系，构建完整的多层级“源-汇”生态景观网络。
3. 结果与分析
3.1 生态源地的识别与评价
3.1.1 “源-汇”景观的识别
从图3A可以看出：“源”景观在研究区中部呈现聚集特征，“汇”景观大多分散分布在研究区的西北部以及东南部。其中，“汇”景观斑块总计
98342 个，占研究区域总面积的62.1%，以大面积的带状水域和块状绿地为主；“源”景观斑块总计212 231个，占研究区域总面积的37.9%，由大面积建设用地组成。3.1.2 基于MSPA的“源-汇”景观分析
从“源-汇”景观的MSPA格局分析(图3B)可以看出：“源”核心景观密集地分布在研究区中部，多为城市建设用地；研究区西北以及东南两侧的“源”景观核心斑块较为破碎，景观连通性较差。研究区中部的“汇”景观由于城市绿地破碎化严重导致空间连通性较差。对比不同景观要素类型面积比(表2)发现：“源”景观核心区面积为1 169.33 km2，占“源”景观前景要素总面积的31.83%；“汇”景观核心区面积为2 053.78 km2，占“汇”景观前景要素总面积的55.91%，对城市热岛效应起重要作用。最终，分别筛选面积在0.01 km2以上的源、汇核心斑块作为重要核心斑块，以进行景观连通性分析。
表 2 “源”“汇”景观要素不同类型面积占比Table 2 Area proportion of different types of “source” “sink” landscape elements景观类型 “汇”景观面
积占比/%“源”景观面
积占比/%核心区 55.91 31.83 孤岛 0.07 0.14 孔隙 2.46 1.61 边缘区 3.32 3.77 环岛 0.06 0.04 桥接区 0.06 0.08 支线 0.21 0.26 3.1.3 基于景观连通性的生态源地筛选
将dI’值大于0.1的斑块作为研究的生态源地，分别筛选出24 个“源”“汇”生态源地(图3C)，其中“源”景观生态源地占研究区总面积的28.81%，“汇”景观生态源地占研究区总面积的53.60%。“汇”生态源地主要分布在青白江生态带、龙泉山国家森林片区、三圣乡片区、青龙湖湿地公园片区、兴隆湖湿地公园片区以及江安河流域段，而“源”景观生态源地主要分布在金牛区、成华区、锦江区、青羊区以及武侯区(简称“五城区”)。
3.2 多层级“源-汇”景观廊道
3.2.1 “源-汇”景观廊道构建
基于最小成本路径构建“源-源”廊道276条，“汇-汇”廊道266条，“源-汇”廊道690条。利用重力模型最终筛选出“源-源”廊道102条，总长度为2 081.6 km，“汇-汇”廊道141条，总长度为1 907.8 km，“源-汇”廊道325条，总长度为7 698.0 km (图4)。其中“源”景观23、24号生态源点与“汇”景观23号生态源点仅由单条景观廊道连通，表明它们在整个热环境中相对独立，呈孤岛状分布，受到其他景观斑块的影响较小，导致在整个热传导的过程中不能发挥良好的作用。
3.2.2 不同类型生态廊道与城市景观格局的空间关系
统计不同行政区内各廊道的占比情况(表3)发现：新都区、郫都区与双流区内各类“源-汇”重要廊道最多，主要以毗河、岷江等河流，部分廊道呈簇团状分布，说明在研究区冷热交换过程中起到了重要作用；由于五城区分布有大片的“源”景观生态源地，且建筑密度相对较高，区域内各层级“源-汇”重要廊道分布较少，导致其在冷热交换过程中发挥的作用较小。尤其是成华区建筑密度为14.49%，各层级廊道占比都相对较低，区域内大量热空气堆积不易扩散，热岛效应明显。
表 3 研究区各行政区景观廊道分布Table 3 Distribution of landscape corridors in each administrative district行政区 建筑密度/% “源-源”廊道长度/km 所占比例/% “汇-汇”廊道长度/km 所占比例/% “源-汇”廊道长度/km 所占比例/% 新都区 20.50 825.32 26.6 642.65 17.2 23 563.22 21.87 郫都区 20.43 518.02 16.7 810.47 21.8 17 422.12 16.17 双流区 12.72 509.82 16.4 689.71 18.6 23 944.23 22.22 温江区 19.12 357.46 11.5 233.84 6.2 9 438.32 8.76 龙泉驿区 11.16 345.57 11.1 171.33 4.6 9 768.86 9.06 金牛区 18.99 229.24 7.3 379.07 6.2 5 423.08 5.03 青白江区 15.01 201.95 6.5 31.16 0.8 3 699.39 3.43 成华区 14.49 90.75 2.9 18.13 0.5 2 827.71 2.62 锦江区 18.01 11.05 0.3 177.75 4.7 3 295.24 3.06 青羊区 28.09 7.04 0.2 303.22 8.2 3 500.85 3.25 武侯区 22.20 5.26 0.2 409.52 11.0 4 882.50 4.53 3.2.3 生态关键点与生态障碍点的数量与空间分布特征
利用水文分析模块获取低阻力廊道95条，将低阻力廊道与“源-汇”廊道相交分析得到生态障碍点148个，生态关键点103个(图5A)，其中生态关键点在青羊区、武侯区以及锦江区与双流区交汇处出现堆积现象，导致该区域出现功能廊道不能充分利用的问题。生态关键点整体分布与“汇”景观生态源地分布情况大致相同，这意味着加强“汇”景观源地的生态建设，降低周边阻力值，将会有效提升网络连通性。而生态障碍点大多聚集在建筑密度相对较高的区域，生态障碍点堆积处出现大量的热能无法有效被传输，加强生态障碍点的生态修复对城市热量的传导具有重要作用。
图 5 低阻力廊道、生态障碍点与关键点分布(A)及“源-汇”多层级景观网络示意图(B)Figure 5 Distribution of low-resistance corridors, ecological barrier points and key points (A), and “source-sink” multi-level landscape network (B)3.2.4 缓解热环境的多层级生态网络构建
多层级“源-汇”景观网络中(图5B)，一级补偿廊道36条，主要由岷江、毗河和其他河流廊道构成，分布在研究区西部以及北部，在城市中发挥着冷热空气交换的重要作用，是补充能量的主要途径；二级输送引导廊道125条，主要分布在西部、南部以及北部的三环路附近，起到将冷空气运输和分配的作用，是实现能量传递的次要路线；三级作用廊道86条，主要分布在研究区西北以及东北部，主要承担实现热空气的运输和分配的任务，是“源-汇”景观能量交换过程的末端环节。3种廊道共同作用，实现了廊道的“补偿-输送-作用”的功能，以达到缓解城市热岛效应的作用。
4. 缓解城市热环境的优化策略
4.1 生态源地优化
优化生态网络中的“源-汇”景观源地对改善城市热环境具有重要作用。在五城区中大量建筑密度高、人口高度密集的“源”景观生态源地，应加强垂直绿化、屋顶绿化等来增加植被覆盖率；在源地周围增加社区口袋公园、绿化带等构建缓冲区，以改善城市生态环境。对于龙泉驿区、双流区等植被覆盖率高、生态质量好的“汇”景观生态源地，可建设生态公园和自然保护区、引进生态景观设计等，以增强其改善气候环境的生态效能。
4.2 生态节点优化
对区域内生态障碍点来说，可以推广绿色建筑以有效地吸收太阳辐射，对新建城区的建筑布局进行合理规划，降低建筑密度、增加绿色基础服务设施以降低城市表面的温度，有效改善城市热岛效应。对生态关键点可退耕还林、扩大区域植被绿化面积、建立生态缓冲区等来降低生态关键点周边的阻力值，以确保生态关键点与生态廊道的连通性，保障热量之间的相互流通。
4.3 生态廊道优化
一级补偿廊道多依托水系以及绿道进行构建，是调节气候的关键要素，可对其进行生态规划保护，包括河道整治、整合岸线资源以及拓宽绿道宽度等。二级输送引导廊道相当于城市通风廊道，可对廊道布局、地形特征和内部设施等方面合理规划，以保证冷空气的输送，尤其需注重绿地植被结构的优化设计，确保其通透性。三级作用廊道主要起热交换的作用，可以拓宽廊道横截面、加强沿线绿化建设等提高其作用效率。
4.4 生态网络的空间联系
通过生态缓冲区的建设提高生态关键点与障碍点的生态环境质量，增强与生态廊道的有效连接与过渡，强化“源”“汇”景观生态源地之间的相互渗透，增加绿色基础设施建设，减弱高密度建成区对自然生态环境的干扰，推进城市生态环境多层次、立体化、网络化的建设思路，整体提升生态网络缓解城市热岛效应的能力。
5. 讨论与结论
本研究共筛选“源” “汇”景观源地24个，“源-源”廊道102条，“汇-汇”廊道141条，“源-汇”廊道325条，生态关键点103个，生态障碍点148个。多层级景观网络中，一级补偿廊道36条，二级输送廊道125条，三级作用廊道86条，分布在研究区北部、南部与西北部。
与其他研究相比[15−16]，本研究利用MSPA方法提取研究区内与城市热环境相关的“源-汇”景观核心斑块，计算景观连通性筛选“源-汇”景观生态源地，使生态源地识别过程更科学，减少生态源地识别的主观性；运用最小累积阻力模型与重力模型，最终构建多层级生态网络优化格局，该研究方法框架将为缓解城市热环境提出新的研究思路。综合运用水文分析模块构建的低阻力廊道与不同类型的“源”“汇”景观生态廊道相交，获取缓解城市热环境的生态关键点与生态障碍点，同时，将不同类型的“源”“汇”生态廊道进行相交，构建多层级的“源-汇”生态网络，分析城市建设开发状况与生态网络的空间格局关系，可更直观地揭示出生态网络脆弱区域存在的生态问题。
本研究仅对2020年的城市热环境数据展开分析，城市景观格局不断地发生变化，根据不同时期城市景观格局与城市热岛效应之间的动态变化关系，筛选具有高稳定性、高连通性的源地，综合构建缓解热环境的优化生态网络空间格局，将是后期研究的重点方向。生态网络建设是一个复杂的过程，涉及诸多因素，需要从不同尺度进行多层次分析和构建。增强城市与周边地区生态斑块之间的联系，保护核心生态斑块的完整性，保护区域的生物多样性并促进城市的可持续发展是其最终目的，因此从多尺度协同角度出发来构建综合生态网络，也是后期研究的重要方向。
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图 1 果实发育成熟过程中可溶性单宁和不溶性单宁的变化
Figure 1 Changes of soluble tannin and insoluble tannin contents during fruit development and ripening
图 2 果实发育成熟过程中总酚(A)、黄酮(B)和花青素(C)的变化
Figure 2 Changes of total polyphenols (A), flavonoids (B), and anthocyanin (C) contents during fruit development and ripening
图 3 果实发育成熟过程中水溶性果胶(A)、离子结合果胶(B)和共价结合果胶(C)的变化
Figure 3 Changes of water soluble pectin (A), ironic soluble pectin (B) and covalent soluble pectin (C) contents during fruit development and ripening
图 4 果实发育成熟过程中多聚半乳糖醛酸酶和果胶裂解酶活性的变化
Figure 4 Changes of polygalacturonase and pectate lyase activity during fruit development and ripening
表 1 淀粉、可溶性糖、可滴定酸和糖酸比在果实发育成熟过程中的变化
Table 1. Changes of soluble starch, soluble sugar, titratable acid and sugar-acid ratio during fruit development and ripening
采样时间(月-日) 淀粉/(mg·g−1) 果糖/(mg·g−1) 葡萄糖/(mg·g−1) 蔗糖/(mg·g−1) 可滴定酸/(mg·g−1) 糖酸比 06-15 9.48±0.79 a 9.85±0.34 a 17.25±0.40 a 8.09±0.17 5.05±0.05 e 6.96±0.16 a 07-15 12.27±0.91 ab 11.58±0.53 a 17.68±0.10 a 16.01±0.14 6.05±0.37 d 7.49±0.36 a 08-15 13.74±0.31 b 37.59±0.45 b 33.58±0.56 b − 4.43±0.23 c 16.08±0.80 b 09-15 20.77±1.45 c 60.34±2.41 c 46.63±2.07 c − 4.13±0.17 bc 25.97±1.73 c 10-15 24.90±0.20 d 95.30±2.62 d 78.42±2.53 d − 3.85±0.18 ab 45.22±3.23 d 11-15 56.70±3.60 e 151.85±5.61 e 132.88±4.65 e − 3.54±0.16 a 80.43±3.64 e 说明：同列不同的字母表示差异显著(P＜0.05)。−表示未检出 
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表 2 无核君迁子果实发育成熟过程中各指标的Pearson相关性分析
Table 2. Pearson correlation coefficients analysis of seedless D. lotus fruit
指标 可溶性单宁 不溶性单宁 总酚 黄酮 花青素 淀粉 果糖 葡萄糖 可溶性单宁 1 不溶性单宁 −0.963** 1 总酚 0.706** −0.615** 1 黄酮 0.837** −0.735** 0.908** 1 花青素 0.325 −0.215 0.065 0.406 1 淀粉 −0.973** 0.911** −0.709** −0.808** −0.348 1 果糖 −0.946** 0.841** −0.651** −0.834** −0.500* 0.951** 1 葡萄糖 −0.975** 0.893** −0.679** −0.843** −0.439 0.972** 0.994** 1 可滴定酸 0.666** −0.527* 0.310 0.504* 0.384 −0.678** −0.826** −0.784** 糖酸比 −0.973** 0.892** −0.692** −0.848** −0.431 0.971** 0.991** 0.998** 水溶性果胶 −0.922** 0.941** −0.668** −0.708** −0.201 0.938** 0.803** 0.855** 离子结合果胶 −0.936** 0.942** −0.669** −0.696** −0.133 0.953** 0.831** 0.880** 共价结合果胶 0.453 −0.364 0.819** 0.605** −0.393 −0.453 −0.404 −0.432 多聚半乳糖醛酸酶 −0.941** 0.944** −0.807** −0.846** −0.098 0.891** 0.824** 0.877** 果胶裂解酶 −0.893** 0.920** −0.647** −0.636** −0.030 0.911** 0.765** 0.822** 指标 可滴定酸 糖酸比 水溶性果胶 离子结合果胶 共价结合果胶 多聚半乳糖
醛酸酶果胶裂解酶 可滴定酸 1 糖酸比 −0.784** 1 水溶性果胶 −0.437 0.859** 1 离子结合果胶 −0.524* 0.881** 0.986** 1 共价结合果胶 0.309 −0.443 −0.382 −0.459 1 多聚半乳糖醛酸酶 −0.492* 0.882** 0.896** 0.906** −0.611** 1 果胶裂解酶 −0.463 0.823** 0.969** 0.991** −0.480* 0.888** 1 说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01
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