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杜仲Eucommia ulmoides具有补肝肾、强筋骨、安胎等功效，可用于治疗腰脊酸、高血压等疾病[1−2]，其树皮和树叶中含多种次级代谢产物(烯醚萜类、酚类、木脂素类和甾醇类等)[3−5]，其中京尼平苷、桃叶珊瑚苷、绿原酸等化合物被应用于杜仲药品、保健品、饲料添加剂和化妆品等行业中。QI等[6]研究发现：杜仲叶提取的绿原酸具有调节免疫力的功效；王琴等[7]研究发现：松脂二聚葡萄糖苷在缓解自发性高血压疾病上具有较好的表现。由于杜仲次级代谢产物在药理调节方面的较好作用，近年来杜仲作为具有开发潜力和商业前景的药用材料受到了科研工作者的广泛关注。
植物生长调节剂是人工合成的(或从微生物中提取的天然的)，具有和天然植物激素相似调节作用的有机化合物，对植物生长发育过程以及次级代谢物的产生有重要影响[8]。β-吲哚乙酸(β-indoleacetic acid, IAA)、α-萘乙酸(α-naphtalene acetic acid, NAA)和6-苄基腺嘌呤(6-benzylaminopurine, 6-BA)等属于生长刺激型激素[9−10]，张睿等[11]研究表明：植物生长调节剂能有效促进植物叶片中次级代谢产物的积累。例如施加生长素IAA、6-BA和赤霉素(GA3)可有效提升盐肤木Rhus chinensis植株叶片中的酚酸质量分数[12]。宁倩等[13]研究表明：在低氮胁迫条件下外施IAA，可提高水稻Oryza sativa养分吸收和累积的能力。在杜仲愈伤组织诱导过程中施加6-BA等植物生长调节剂，可提升主要次级代谢产物绿原酸的含量[14−15]。目前，植物生长调节剂对杜仲生长以及主要次级代谢产物影响的研究，大部分停留在对单一指标和特定次级代谢产物的影响上，综合多指标评估植物生长调节剂对杜仲影响的研究较少。鉴于此，本研究利用不同质量浓度的植物生长调节剂配比，探讨了杜仲次级代谢产物质量分数的变化规律，分析了杜仲次级代谢产物生物合成的调控机制，以期为杜仲植物生长调节剂的调控和次级代谢产物质量分数的提升提供理论依据。
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2年生的杜仲苗购自山西花卉市场，在实验室盆栽1个月后，于5月初挑选长势一致的苗放于自然光，(20±3) ℃下培养，并于每天17:00浇水1次。
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将不同质量浓度配比的IAA以及6-BA (表1)均匀地喷洒在长势一致的杜仲叶片上(每隔10 d喷施１次，共喷施2次，每个处理组设3个重复组)，选择喷洒等量的蒸馏水作为对照(ck)。在处理30 d后，收集杜仲顶芽下方完全展开的第1片叶片，测定各项生长指标以及绿原酸、桃叶珊苷、京尼平、京尼平苷、京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、哈巴苷、咖啡酸、车叶草苷的质量分数。每个处理均随机取样，重复3次。
表 1 不同植物生长调节剂质量浓度与配比情况
Table 1. Specific concentrations of plant growth regulators
处理 IAA/
(mg·L−1)6-BA/
(mg·L−1)处理 IAA/
(mg·L−1)6-BA/
(mg·L−1)ck 0 0 T8 100 300 T1 100 0 T9 100 500 T2 300 0 T10 300 100 T3 500 0 T11 300 300 T4 0 100 T12 300 500 T5 0 300 T13 500 100 T6 0 500 T14 500 300 T7 100 100 T15 500 500 -
用直尺测量杜仲叶长和叶宽，用天平测量叶片鲜质量和干质量，选用游标卡尺测量其叶厚和干径(距地面10 cm处树干直径)。根据描形数格法计算叶面积。
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杜仲主要次级代谢产物质量分数的测定参考付金颖等[16]的研究方法，利用超高效液相色谱-质谱联用(UPLC-MS)测定杜仲主要次级代谢产物。称取杜仲鲜叶0.4 g置于10 mL试管中，随后加入 8 mL色谱级甲醇，并放入研磨器60 Hz震荡120 s。研磨成匀浆液后，40 ℃超声45 min，4 ℃低温离心10 min，并吸取上清液于新的离心管中，随后46 ℃下浓缩挥干。
上机检测前用质谱级别的甲醇复溶至1 mL，离心10 min取上清液，并用0.25 μm微孔滤膜过滤。采用C18 (2.1 mm×100 nm，1.6 μm)；流动相体积比为：62%水(溶剂A)与38%的甲醇(溶剂B)，流速为0.25 mL·min−1，柱温为25 ℃，进样量为5 μL。标准品采购于阿拉丁官网。
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使用MassLynx (Version 4.1)软件分析UPLC-MS数据。利用SPSS 22.0进行显著性检验(P＜0.05)以及主成分分析和因子分析。使用Origin作图。文中数据为平均值±标准误。
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由表2可知：相较于ck，单施加低质量浓度的IAA (100 mg·L−1，T1)时，杜仲叶片的叶面积、叶周长、叶宽、叶厚度、叶鲜质量以及叶干质量分别增加了9.80%、3.16%、24.75%、9.06%、78.26%以及71.43%。当IAA增加至300 mg·L−1 (T2)时，杜仲叶片的叶面积、叶周长、叶长、叶宽相较于ck分别降低了31.78%、14.21%、12.43%、25.54%。当IAA为500 mg·L−1 (T3)时，各形态指标数值均高于T2处理；除叶面积外，其他叶片形态指标均低于ck和T1。表明较低质量浓度的IAA更有利于叶片的生长。单施6-BA对叶鲜质量和叶干质量的影响规律与单施IAA一致，当单施6-BA为100 mg·L−1时，相较于ck，叶鲜质量和叶干质量分别增加了23.91%和14.29%，其余指标变化不显著。
表 2 杜仲叶片形态指标对植物生长调节剂配比的响应
Table 2. Response of leaf morphological indexes of E. ulmoides to concentration ratio of plant growth regulators
处理 叶面积/cm2 叶周长/cm 叶长/cm 叶宽/cm 叶厚度/mm 比叶面积/(cm2·g−1) 叶鲜质量/g 叶干质量/g ck 39.25±8.56 bc 28.14±3.07 b 13.03±1.49 a 5.05±0.65 bcd 0.320±0.043 cdef 287.92±54.31 bc 0.46±0.00 jh 0.140±0.06 d T1 43.10±6.36 b 29.08±2.43 b 12.61±1.07 abc 6.30±0.62 a 0.349±0.043 bcd 186.81±38.09 f 0.80±0.04 b 0.240±0.011 a T2 26.78±9.32 d 24.14±3.21 efj 11.41±1.95 cdef 3.76±0.68 f 0.321±0.037 cdef 244.63±41.97 cde 0.42±0.02 hij 0.110±0.050 f T3 31.40±4.86 bcd 23.99±2.15 defj 10.47±1.05 fjh 4.82±0.36 de 0.299±0.030 fj 343.40±74.98 a 0.39±0.02 ij 0.094±0.005 j T4 38.05±5.53 bcd 26.95±1.92 bcde 11.92±1.06 abcde 5.45±0.62 bc 0.326±0.036 cdef 250.00±50.93 cde 0.57±0.02 d 0.160±0.005 c T5 27.28±4.87 d 22.81±1.77 fj 9.53±0.91 h 4.85±0.52 cde 0.362±0.032 ab 221.09±36.13 ef 0.43±0.02 hi 0.130±0.003 e T6 33.08±3.97 bcd 24.49±1.46 defj 10.63±0.72 efjh 5.02±0.37 bcd 0.350±0.026 bcde 258.36±46.50 cde 0.46±0.02 jh 0.130±0.004 e T7 34.33±5.75 bcd 25.37±2.57 bcdef 11.18±0.96 def 4.83±0.46 cde 0.360±0.019 ab 321.08±40.46 ab 0.43±0.02 hi 0.110±0.004 f T8 40.37±6.42 b 27.71±2.04 bc 12.19±0.90 abcd 5.50±0.62 b 0.390±0.025 a 229.79±37.17 def 0.61±0.03 cd 0.180±0.006 b T9 31.13±5.32 cd 24.91±2.36 efj 11.10±0.90 def 4.37±0.35 e 0.350±0.041 abc 291.41±44.84 bc 0.45±0.02 jh 0.110±0.056 f T10 28.15±5.02 d 22.07±2.32 e 9.67±1.30 jh 4.41±0.52 e 0.280±0.039 h 331.78±35.29 ab 0.33±0.02 j 0.085±0.004 j T11 40.20±10.74 b 26.40±3.76 bcde 11.64±3.76 bcde 5.20±0.69 bcd 0.310±0.028 ef 274.26±51.65 de 0.56±0.03 e 0.160±0.004 c T12 37.10±5.36 bcd 26.80±2.95 bcde 11.90±2.95 abcde 5.28±0.36 bcd 0.340±0.047 bcde 237.54±38.21 cdef 0.59±0.03 de 0.160±0.007 c T13 37.31±4.53 bcd 27.18±1.55 bcd 11.96±1.55 defj 5.12±0.37 bcd 0.340±0.030 bcde 289.99±17.43 bc 0.51±0.02 f 0.130±0.004 e T14 34.87±4.43 bcd 25.46±1.77 cdefj 10.97±1.77 defj 5.10±0.21 bcd 0.320±0.030 def 269.77±55.03 cd 0.53±0.00 f 0.130±0.003 e T15 56.00±31.70 a 30.38±7.02 a 13.00±7.02 ab 6.41±1.46 a 0.330±0.027 bcdef 266.97±69.23 cde 0.90±0.04 a 0.230±0.001 a 说明：同列不同字母表示处理间差异显著(P＜0.05)。 相较于ck，复合施加500 mg·L−16-BA+500 mg·L−1IAA时(T15)，杜仲叶片形态以及生长指标显著升高(P＜0.05)，其中叶面积、叶周、叶宽、叶厚度、叶鲜质量以及叶干质量分别增加了42.68%、7.96%、26.93%、3.12%、95.65%、64.29%。
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从图1可见：单施6-BA时(T4~T6)，绿原酸、桃叶珊瑚苷、车叶草苷、京尼平苷酸以及咖啡酸的质量分数总体随6-BA质量浓度的增加而升高；哈巴苷质量分数变化趋势为先增加后下降；京尼平、京尼平苷、松脂醇二聚葡萄糖质量分数各组间差异不明显。单施IAA时(T1~T3)，桃叶珊瑚苷、京尼平苷酸、哈巴苷质量分数随IAA施加质量浓度的增加而逐渐升高。其中施加500 mg·L−1的6-BA时(T6)，绿原酸、咖啡酸、松脂醇二葡萄糖苷质量分数达到峰值；施加100 mg·L−1 IAA+100 mg·L−1 6-BA (T7)时，车叶草苷质量分数比ck处理增加了0.041 µg·g−1(P＜0.05)；当施加100 mg·L−1 IAA+ 500 mg·L−1 6-BA时(T9)，京尼平苷酸质量分数达到峰值，与ck相比增加了0.140 µg·g−1，并显著高于其他处理组(P＜0.05)；当施加500 mg·L−1 IAA时，桃叶珊瑚苷和哈巴苷质量分数最高，分别为3.760和0.040 µg·g−1，比ck处理增加了3.340和0.017 µg·g−1。
图 1 植物生长调节剂对杜仲9种主要次级代谢产物质量分数的影响
Figure 1. Effects of plant growth regulators on the contents of nine major secondary metabolite of E. ulmoides
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如图2所示：IAA与比叶面积、桃叶珊瑚苷、京尼平苷、京尼平苷酸呈显著正相关(P＜0.05)，与咖啡酸、叶面积、叶周长、叶长、叶宽、叶厚度、叶鲜质量、叶干质量呈显著负相关(P＜0.05)；6-BA与绿原酸以及京尼平苷酸呈显著正相关(P＜0.05)，与其他指标之间的相关性不显著；叶鲜质量与京尼平苷酸呈显著负相关(P＜0.05)，与咖啡酸呈显著正相关(P＜0.05)；叶干质量与京尼平苷京、尼平苷酸呈现显著负相关(P＜0.05)，与咖啡酸呈现显著正相关(P＜0.05)；叶周长、叶长、叶宽、叶面积与叶鲜质量和干质量都呈显著正相关(P＜0.05)。
图 2 植物生长调节剂与各指标的相关性分析
Figure 2. Correlation analysis of plant growth regulators with each index
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提取物的产量不仅受叶片生物量的影响，还与活性物质有关。因此，本研究对叶片的干质量(x1)、鲜质量(x2)、绿原酸(x3)、桃叶珊瑚苷(x4)、咖啡酸(x5)、京尼平苷酸(x6)、松脂醇二葡萄糖苷(x7)、京尼平(x8)、哈巴苷(x9)、车叶草苷(x10)、京尼平苷(x11)9种次级代谢产物在内的11个指标进行主成分以及因子分析，以达到综合评价的目的。
如表3所示：主成分1中，绿原酸、桃叶珊瑚苷的特征向量分别为0.43、0.41，相较于其他指标较大，这解释了主成分1是从绿原酸和桃叶珊瑚苷化合物质量分数上进行评估；主成分2中，叶鲜质量、京尼平、京尼平苷酸和松脂醇二葡萄糖苷的特征向量较大；主成分3中，哈巴苷的特征向量较大；主成分4中，叶鲜质量、叶干质量、京尼平、京尼平苷、京尼平苷酸、咖啡酸和车叶草苷的系数较大，表明主成分4主要是从上述7个维度对处理组进行解释和打分。
表 3 杜仲次级代谢物产量主成分分析的特征向量与载荷值
Table 3. Characteristic vector and load value of principal component analysis (PCA) for secondary metabolites of of E. ulmoides
性能指标 主成分1 主成分2 主成分3 主成分4 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 干质量 −0.52 −0.88 0.11 0.18 −0.11 −0.15 0.10 0.12 鲜质量 −0.52 −0.88 0.04 0.07 −0.06 −0.08 0.11 0.13 绿原酸 0.43 0.71 0.08 0.13 −0.31 −0.42 −0.07 −0.08 桃叶珊瑚苷 0.41 0.69 −0.14 −0.22 0.17 0.23 −0.10 −0.12 咖啡酸 0.11 0.19 0.55 0.86 −0.05 −0.06 0.21 0.26 京尼平苷酸 0.17 0.29 −0.49 −0.78 0.06 0.08 0.35 0.43 松脂醇二葡萄糖苷 0.10 0.16 0.46 0.72 0.16 0.22 0.31 0.37 京尼平 0.21 0.36 0.36 0.57 −0.3 −0.41 0 0 哈巴苷 −0.02 −0.04 0.03 0.05 0.66 0.90 −0.11 −0.13 车叶草苷 0 −0.01 −0.27 −0.43 −0.43 −0.59 0.48 0.58 京尼平苷 0.09 0.16 0.04 0.06 0.34 0.46 0.68 0.82 特征值 2.82 2.47 1.84 1.46 贡献率/% 25.59 22.46 16.74 12.26 累积贡献率/% 25.59 48.05 64.79 78.05 结合11个指标的特征向量，主成分1得分(y1)、主成分2得分(y2)、主成分3得分(y3)、主成分4得分(y4)的线性组合公式为：
y1=−0.523x1−0.522x2+0.426x3+0.408x4+0.114x5+0.170x6+0.095x7+0.213x8−0.024x9−0.005x10+0.094x11；
y2=0.111x1+0.043x2+0.081x3−0.139x4+0.546x5−0.494x6+0.457x7+0.363x8+0.033x9−0.273x10+0.039x11；
y3=−0.107x1−0.060x2−0.309x3+0.171x4−0.046x5+0.061x6+0.162x7−0.301x8+0.662x9−0.433x10+0.337x11；
y4=0.100x1+0.11x2−0.066x3−0.098x4+0.211x5+0.354x6+0.307x7+0.003x8−0.107x9+0.476x10+0.679x11。
通过4个主成分的得分，可得出综合得分(Y)：Y=0.255 9y1+0.480 5y2+0.647 9y3+0.700 8y4。
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如表4所示：500 mg·L−16-BA (T6)处理组y1得分高达2.14分，表明其配比最利于绿原酸、桃叶珊瑚苷以及松脂醇二葡萄糖苷的积累，500 mg·L−1 IAA+500 mg·L−1 6-BA (T15)的得分为−2.883，不利于3种化合物产量的提高。
表 4 各主成分得分和综合分析
Table 4. Principal component scores and comprehensive analysis
处理 y1 y2 y3 y4 Y 排名 处理 y1 y2 y3 y4 Y 排名 ck −0.901 −1.251 −1.293 −1.052 −0.867 15 T8 −0.842 0.768 0.899 0.404 0.161 7 T1 −2.304 0.344 −0.837 0.369 −0.604 14 T9 1.082 1.081 1.211 −0.241 0.690 2 T2 1.990 −0.120 1.012 0.256 0.686 3 T10 1.533 0.966 0.011 −0.639 0.526 4 T3 1.829 −1.194 1.879 −1.069 0.373 5 T11 −0.103 −0.006 −0.503 −0.199 −0.138 10 T4 −1.596 0.207 −0.172 −0.213 −0.419 13 T12 −0.631 −0.558 0.597 0.435 −0.129 9 T5 −0.202 0.869 0.329 −0.791 0.094 8 T13 0.180 −1.548 0.135 −0.387 −0.330 12 T6 2.140 0.177 −3.089 1.285 0.241 6 T14 0.281 −0.449 −0.671 −0.490 −0.206 11 T7 0.428 1.066 1.628 1.774 0.857 1 T15 −2.883 −0.353 −1.136 0.558 −0.933 16 说明：y1、y2、y3、y4分别表示主成分1、主成分2、主成分3、主成分4的得分，Y表示综合得分，排名为综合得分的排名。 y2各组得分中，100 mg·L−1IAA+ 100 mg·L−16-BA (T7)和100 mg·L−1IAA+ 500 mg·L−16-BA (T9)处理组得分分别为1.066、1.081，表明在叶鲜质量、京尼平、京尼平苷酸和松脂醇二葡萄糖苷积累上表现良好，500 mg·L−1 IAA (T3)和500 mg·L−1 IAA+ 100 mg·L−1 6-B (T13)处理组得分分别为−1.194和−1.548，所以在y2中的表现不佳。
y3各组得分中，T3、T7和T9处理的得分分别为1.879、1.628和1.211，是最有利于哈巴苷积累的处理组；T6处理组得分为−3.089，不利于哈巴苷得积累。T6和T7处理组y4得分为1.285、1.774，这表明T6和T7处理组对叶鲜质量、叶干质量、京尼平、京尼平苷、京尼平苷酸、咖啡酸和车叶草苷7个指标是有利的。11个指标的综合得分从大到小依次为T7、T9、T2 (300 mg·L−1IAA)、其他处理组和ck，是最有利于杜仲主要次级代谢产物产量提升的处理组。
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植物的生长发育过程中，激素起着重要的调控作用[17]。植物生长调节剂通过影响植物体内激素的平衡，促使植物发生生理生态方面的改变。本研究施加500 mg·L−1IAA+500 mg·L−16-BA，与对照相比，叶面积、叶宽、叶周长明显增加，这与李彩龙等[18]和石海燕等[19]的研究结果一致，表明IAA和6-BA可以通过影响叶片的生长过程，影响植物的形态指标及生物量的积累。植物生长调节剂还能调节植物细胞中次级代谢产物的产生[20−21]。施加IAA可显著地促进黄芩Scutellaria baicalensis中黄芩苷、黄芩素质量分数的提高，并且在条件一致的情况下，黄芩中的不同次级代谢物对植物生长调节剂的敏感性程度有所不同[22]。谷宇超等[23]研究发现：单施6-BA可引起烤烟Nicotiana tabacum中烟碱的积累量增加，这与本研究结果一致。在本研究中，500 mg·L−16-BA的处理组有利于促进绿原酸、松脂醇二葡萄糖苷和咖啡酸的积累，500 mg·L−1 IAA的处理组，有利于桃叶珊瑚苷、京尼平苷以及哈巴苷的积累。同样的结果还出现在薰衣草Lavandula angustifolia的研究中，不同剂量的植物生长调节剂对薰衣草植株中挥发性物质的合成影响效果不同[24]。
利用主成分分析法可从多方面综合评估植株的品质以及产量高低[25]。韩德志等[26]利用主成分分析综合评价大豆Glycine max种质资源的耐密性，从90个品种中筛选出了具有高耐密性优良种质的8个品种。本研究采用相关性分析结合主成分分析的方法，优化了不同质量浓度植物生长调节剂配比对杜仲次级代谢产物的影响，最后得出100 mg·L−1 IAA+100 mg·L−1 6-BA、100 mg·L−1 IAA+ 500 mg·L−1 6-BA和300 mg·L−1 IAA的处理组在提升叶用杜仲可利用部位生物量积累的同时，可最大限度促进9种主要次级代谢产物的产量提高。
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综上所述，单施500 mg·L−1IAA或6-BA(T6)，杜仲叶面积降低，生物量积累不明显，但能促进叶中绿原酸、松脂醇二葡萄糖苷、咖啡酸和桃叶珊瑚苷、京尼平苷、哈巴苷质量分数的增加。复合喷洒500 mg·L−1IAA和6-BA以及100 mg·L−1IAA+300 mg·L−16-BA可促进叶片的生长；此外100 mg·L−1IAA+100 mg·L−16-BA、100 mg·L−1 IAA+500 mg·L−1 6-BA可达到提升主要次级代谢产物的产量(既能促进叶片生长又能促进9种次级代谢产物积累)。
Effects of plant growth regulators on the main secondary metabolites in Eucommia ulmoides leaves
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摘要:
目的 探讨不同质量浓度植物生长调节剂对杜仲Eucommia ulmoides叶片次级代谢产物积累的影响，筛选促进次级代谢产物生成的最适植物生长调节剂配比条件，为杜仲次级代谢产物的调控提供参考。 方法 以2年生杜仲幼苗作为研究材料，施加不同质量浓度配比的吲哚乙酸(IAA)和6-苄氨基嘌呤(6-BA)，测量杜仲叶片生长形态特征以及叶干、鲜质量，利用超高效液相色谱-质谱(UPLC-MS)测定9种次级代谢产物的质量分数，结合生物量进行主成分分析及因子分析，筛选高产量的次级代谢产物的最适生长调剂配比条件。 结果 与对照组相比，500 mg·L−1 IAA + 500 mg·L−1 6-BA处理时，杜仲叶面积、叶周长、叶宽、叶干质量、叶鲜质量显著提高(P＜0.05)；相关性分析表明：IAA质量浓度与比叶面积、桃叶珊瑚苷、京尼平苷、京尼平苷酸质量分数呈显著正相关(P＜0.05)；6-BA质量浓度与绿原酸以及京尼平苷酸质量分数呈显著正相关(P＜0.05)；综合指标分析表明：单独施加500 mg·L−1 6-BA时，绿原酸、桃叶珊瑚苷、松脂醇二葡萄糖苷积累量最高，分别为0.036、0.046、0.031 µg·g−1。 结论 IAA质量浓度对桃叶珊瑚苷、车叶草苷酸积累作用显著；6-BA质量浓度对绿原酸、咖啡酸的积累作用显著。当复合施加100 mg·L−1 IAA+300 mg·L−1 6-BA时有利于植株的生长；施加100 mg·L−1 IAA+ 100 mg·L−1 6-BA时，不仅利于提高杜仲生物量，也促进次级代谢产物的积累。图2表4参26 Abstract:Objective The objective is to explore the effects of different concentrations of plant growth regulators on the accumulation of secondary metabolites in Eucommia ulmoides leaves and screen the optimal ratio conditions of plant growth regulator to promote the generation of secondary metabolites, so as to provide reference for the regulation of secondary metabolites in E. ulmoides. Method The 2-year-old E. ulmoides seedlings with different concentrations of 3-indole acetic acid (IAA) and 6-benzylaminopurine (6-BA) (15 groups) were used as materials, and growth morphological characteristics and dry and fresh weight of E. ulmoides leaves were measured. The contents of 9 secondary metabolites were determined by ultra high performance liquid chromatography-mass spectrometry (UPLC-MS). The optimal growth ratio conditions for high-yield secondary metabolites were selected by principal component analysis (PCA) and factor analysis combined with biomass. Result Compared with the control, the leaf area, leaf circumference, leaf width, dry and fresh weight significantly increased (P＜0.05) when the conditions of plant growth regulators was 500 mg·L−1 IAA + 500 mg·L−1 6-BA. Correlation analysis showed that the IAA concentration was significantly positively correlated with leaf area, aucubin, geniposide and geniposidic acid (P＜0.05). The concentration of 6-BA was significantly positively correlated with the content of chlorogenic acid and geniposidic acid (P＜0.05). The comprehensive indicator analysis showed that when 500 mg·L−1 6-BA was applied alone, the accumulation of chlorogenic acid, aucubin and pinoresinol diglucoside were the highest , which were 0.036, 0.046 and 0.031 μg·g−1 respectively. Conclusion The concentration of IAA has significant effects on the accumulation of aucubin and asperulosidic acid, while the concentration of 6-BA has significant effects on the accumulation of chlorogenic acid and caffeic acid (P＜0.05). When 100 mg·L−1 IAA + 300 mg·L−1 6-BA is applied in combination, it is beneficial for plant growth. When 100 mg·L−1 IAA + 100 mg·L−1 6-BA is applied, it is beneficial both for the biomass and the accumulation of secondary metabolites in E. ulmoides. [Ch, 2 fig. 4 tab. 26 ref.] -
土壤呼吸又被称为土壤二氧化碳(CO2)排放通量，是土壤中的碳以CO2形式从土壤向大气圈流动的结果，是陆地生态系统碳循环中一个重要环节[1]。土壤中的碳储量约1 500 Gt，超过了植被(约560 Gt)和大气含量(约750 Gt)的总和[2]。全球每年因土壤呼吸作用向大气中释放的CO2量约是77 Pg，其量值仅次于全球陆地总初级生产力，是化石燃料燃烧所产生的CO2的10倍[3-4]，是碳进入大气系统的主要途径之一[5]。因此，土壤呼吸的一些细小变化都会对大气的CO2浓度产生影响，进而造成全球性的气候变化。土壤呼吸受植被类型、土壤温度、湿度、养分、微生物等因素的交互影响[6-9]。有研究表明：土壤温度和土壤呼吸速率之间存在着明显的指数相关关系[10-11]，土壤呼吸对温度变化的敏感性则通常用Q10表示，即温度每升高10 ℃土壤呼吸的变化倍数[12]。土壤湿度对土壤呼吸的影响十分显著，在干旱半干旱地区土壤湿度甚至成为影响土壤呼吸的主要控制因子[13]，而在元江干热河谷这种干热的特殊环境下对土壤呼吸特征及其调控因子等方面的研究还尚不明确。热带与亚热带的萨王纳生态系统占据了全球陆地面积的1/6，占据陆地生态系统净初级生产力的30%[14-15]，因而，萨王纳生态系统对全球的物质循环、气候变化等方面都至关重要，另外，根据相关研究：萨王纳生态系统是全球温室气体主要的排放源之一[16-18]。在中国，萨王纳系统主要表现为干热河谷的稀树灌草丛生态系统，元江干热河谷就是中国萨王纳生态系统的典型代表，该系统因复杂的地理环境和局部小气候的综合作用形成了独特的干热生境：焚风盛行，年均气温20 ℃以上，降水量小，蒸发量大[19-21]。目前中国对于干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸的相关研究和报道还很鲜见，本研究利用实测数据，探究了干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸的特征和变化规律，及其与土壤温度和土壤湿度的相关关系，计算该生态系统土壤CO2年排放量和Q10。可为国家温室气体清单估算提供基础数据；为进一步预测气候变化对干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸的影响提供参考。
1. 研究区域与方法
1.1 研究区域概况
监测样地位于云南省元江县普漂村的元江国家级自然保护区试验区内，距离元江县城约25 km。样地建在中国科学院西双版纳热带植物园元江干热河谷生态系统研究站1 hm2永久样地旁，海拔570 m，23°28′N，102°10′E，地形相对平坦，土壤类型为燥红壤，0~20 cm土壤有机质质量分数为1.2%，pH 7.3(土水比为1.0∶2.5)。50 a(1965−2014)年平均气温23.8 ℃，最冷月平均气温16.7 ℃，最热月平均气温28.6 ℃，≥10 ℃年积温达8 708.9 ℃；干湿季节分明，干季为11月至翌年4月，雨季为5−10月；50 a年平均降水799.9 mm，其中79.2%的降水集中在雨季[22]。群落林冠高度约6 m，优势种为厚皮树Lannea coromandelica、霸王鞭Euphorbia royleana、老人皮Polyalthia cerasoides、余甘子Phyllanthus emblica；灌丛高度一般在1~3 m，优势种为虾子花Woodfordia fruticosa、云南黄素馨Jasminum mesnyi；草本主要以多年生禾本科Poaceae植物扭黄茅Heteropogon contortus为优势种[23-24]。
1.2 实验设置
考虑该区域植被状况及代表性，在中国科学院西双版纳热带植物园元江干热河谷生态站的取样样地中选取5块10 m×10 m的典型样地，每个典型样地间相距10 m，在每块样地中分别放置3个采样桶，共计15个采样桶。采样桶为圆柱形聚氯乙烯(PVC)桶，桶高为20 cm，直径15 cm，每个小桶配1个底座，底座高5 cm，实验前1个月安置采样桶，采样桶底座压入土中，并长期保留在样地中。桶盖用惰性PVC板制作而成，桶盖上打有3个直径5 mm的圆孔，小孔用来插接进、出气管和电子温度计。测量时用黏胶和橡皮泥将桶盖密封在桶身上。
1.3 测定方法
土壤呼吸：采用红外CO2分析法，测定土壤呼吸中的CO2成分，测定仪器为Li-820(Li-Cor，美国)。每次测定前24 h，齐地剪去地表植物，去除植被的光合作用和呼吸作用对土壤呼吸的影响[25-27]。测定时间为8:30−11:00，实验前先预热仪器约30 min，测量时收集有效数据2 min。从2014年6月下旬开始测量至2015年6月上旬结束，每月测定2次(上半月下半月各1次，间隔10 d以上)，每季度用标气校正Li-820[28]。
环境因子测定：测定土壤呼吸的同时，采用长杆温度计在气室顶部小孔插入测定气室温度，在采样桶周围10 cm内埋设HOBO温度采集器，测定5、10 cm处土壤温度。采用TDR 100土壤水分速测仪测定采样桶周边0~5、0~10 cm土壤体积含水量，简称5、10 cm土壤湿度。
1.4 数据处理
1.4.1 土壤呼吸计算
$$ {F=}\frac{{M}}{{{V}}_{{0}}}\frac{{P}}{{{P}}_{{0}}}\frac{{{T}}_{{0}}}{{T}}{H}\frac{{{d}}_{{c}}}{{{d}}_{{t}}}\text{。}$$ (1) 式(1)中：F为CO2通量(mg·m−2·h−1)，M为CO2摩尔质量(g·mol−1)，P0和T0为理想气体标准状态下的空气压力和气温(分别为1 013.25 hPa和273.15 K)，V0为CO2在标准状态下的摩尔体积，即22.41 L·mol−1，H为采样箱内气室高度(m)，P和T为采样时箱内的实际气压(hPa)和气温(℃)，dc
/dt 为桶内CO2浓度随时间变化的回归曲线斜率。年通量计算：把干季、雨季和全年观测的土壤呼吸速率的分别进行平均计算，分别作为观测期内干季、雨季和全年的日平均值，根据干季、雨季的天数计算得到干季、雨季和全年通量。 1.4.2 拟合计算
土壤温度和土壤呼吸的关系采用指数方程进行拟合[29]：
$$ {R}_{\rm{S}}{=}{{a}}_{{1}}{\rm{exp}}\;({b_{1}{T}})\text{。} $$ (2) Q10计算方程为：
$$ {{Q}}_{{10}}{=}{\rm{exp}}{(}{10}{{b}}_{{1}}{)}\text{。} $$ (3) 土壤湿度和土壤呼吸的关系采用二次曲线进行拟合[30]：
$$ {R}_{\rm{S}}{=}{{a}}_{{2}}{{W}}^{{2}}{+}{{b}}_{{2}}{W+}{{c}}_{{1}}\text{。} $$ (4) 土壤温度和湿度和土壤呼吸的关系采用指数与二次耦合方程拟合[30]：
$$ {R}_{\rm{S}}{=}{{a}}_{{3}}\left({d}{{W}}^{{2}}{+}{k}{W+}{{c}}_{{2}}{}\right){\rm{exp}}\;({b_{3}{T}})\text{。} $$ (5) 式(2)~(5)中：RS为土壤呼吸速率(μmol·m−2·s−1)，T为 5、10 cm处土壤温度(℃)，W为5、10 cm土壤湿度(%)，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、d和k为拟合常数。
全年计算方法：实验开始于2014年6月22日，结束于2015年6月16日，因此为了与历史气象数据以及元江干季和雨季配合，本研究设定6月22日为起始日，次年6月21日为结束日，11月1日为干季起始日，次年4月30日为干季结束日，雨季为全年去除干季的部分。本研究历史气候数据都是依照这个方法进行计算。
1.4.3 全球萨王纳生态系统土壤呼吸平均值计算
参考文献[7, 17-18, 31-54]，得出全球萨王纳生态系统土壤呼吸平均值，与本研究结果进行比较。
1.4.4 数据处理
使用SigmaPlot 12.0对土壤呼吸与温度和土壤湿度的关系进行拟合并作图，显著性水平为0.05。
2. 结果与分析
2.1 降水、土壤温度和土壤湿度的季节变化
测定期间内元江干热河谷稀树灌草丛生态系统的总降水量为718.3 mm，较元江50 a(1965−2014)平均降水量799.9 mm减少10.2%(表1)。其中雨季降水量为515.2 mm，占测定周期总降水量的71.7%，少于50 a平均值79.2%；干季的降水量为203.1 mm，占测定周期总降水量的28.3%，多于50年平均值20.8%。
表 1 干季、雨季和全年降水、土壤呼吸总量和土壤温度、湿度日均值Table 1 Total value of precipitation and soil respiration, daily mean values soil temperature, soil water content in the dry season, the rain season and annual respectively时期 土壤温度/℃ 土壤湿度/% 土壤呼吸总量/(t·hm−2) 降水/mm 5 cm 10 cm 5 cm 10 cm 干季 22.0±1.2 B 22.4±0.5 B 12.5±0.9 B 13.8±1.2 B 1.49±0.53 B 203.1 雨季 29.0±1.1 A 27.8±0.4 A 14.7±1.1 A 17.8±1.0 A 2.71±0.76 A 515.2 年 25.7±1.2 25.2±0.4 13.7±1.0 15.9±1.1 4.20±1.30 718.3 说明：数值为平均值±标准误，同列不同大写字母表示同一指标不同时期在0.01水平差异显著 如图1所示：元江干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤5、10 cm处温度和湿度具有明显的季节变化，均呈现出雨季极显著高于干季的变化规律(表1)。5、10 cm处土壤温度的最低值均出现在1月，分别为15.1和16.9 ℃，随后逐渐升高，最高值出现在雨季的7−9月(图1B)，分别为32.5 ℃(9月)和30.5 ℃(7月)。5、10 cm土壤湿度的最低值均出现在干季初期12月，分别为2.5%和7.1%，随后逐渐升高，最高值均出现在雨季后期的9月(图1A)，分别为28.1%和28.2%。
图 1 2014年6月至2015年6月降水量，土壤湿度(A)，土壤温度(B)和土壤呼吸速率(C)季节变化Figure 1 Seasonal dynamics in precipitation and soil water content at 5 cm,10 cm depth (A), soil temperature at 10 cm (B) and soil respirations (C) from 2014 June to 2015 June数值为平均值±标准误(n=5)2.2 土壤呼吸速率的季节变化
元江干热河谷稀树灌草丛土壤呼吸具有明显的季节变化，土壤呼吸速率总体呈现近似单峰型且雨季大于干季(图1C)。1−6月，随着温度的上升和降水量的逐渐增加，土壤呼吸速率也随之逐渐增加；在温度较高，降水相对稳定的6−9月，土壤呼吸速率也维持在一个相对稳定的较高水平，并且在雨季初期的2015年5月出现土壤呼吸速率峰值，为2.27 μmol·m−2·s−1；9月之后，随着温度的降低和降水量的逐渐减少，土壤呼吸速率总体上也随之减弱，到12月降水量降到最小值，土壤呼吸速率也在此时出现最低值，为0.27 μmol·m−2·s−1。经过计算，元江干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸年总量为4.20 t·hm−2·a−1，其中，雨季的CO2排放量2.71 t·hm−2，占到全年碳排放总量的64.5%，干季的CO2排放量1.49 t·hm−2，占到全年碳排放总量的35.5%(表1)，通过1 a的观测研究，元江干热河谷稀树灌草丛土壤呼吸的通量在雨季和干季都为正值，并没有出现负值。
2.3 土壤呼吸速率与土壤温度和土壤湿度的关系
元江干热河稀树冠草丛生态系统土壤呼吸速率与5和10 cm土壤温度呈现指数相关关系，相关性显著(P＜0.05)(图2)。根据式(3)计算得到的干热河谷土壤5和10 cm处土壤呼吸Q10分别为1.73和1.98。
图 2 环境因子土壤温度(A)和土壤湿度(B)模拟土壤呼吸Figure 2 Simulated results of soil respirations by environment factors soil temperature (A) and soil water content (B)土壤呼吸速率与5和10 cm处土壤湿度呈现凸型抛物线关系，二者相关性显著(P＜0.01)(图2)。湿度过低或者过高都会抑制土壤呼吸速率，其中5 cm处土壤湿度在25.4%时土壤呼吸速率最高，10 cm处土壤湿度在20.3%时土壤呼吸速率最高。
根据以上结果土壤呼吸受土壤温度和土壤湿度共同作用，因此依据式(5)拟合得图3。5和10 cm土壤温度、湿度的二因子模型可以分别解释土壤呼吸的74.4%和78.9%，拟合效果均高于土壤温度和土壤湿度单独拟合的效果(图2)。
图 3 5、10 cm土壤温度、土壤湿度分别进行双因子回归模拟土壤呼吸速率Figure 3 Soil respirations estimated from two-factor regression soil temperature and soil water content at 5 and 10 cm receptively2.4 与全球萨王纳系统比较
汇总全球49个点数据(图4)，得出全球萨王纳生态系统土壤呼吸年总量平均值为8.16 t·hm−2·a−1，比本研究高出近1倍。本研究土壤呼吸年总量在全球萨王纳生态系统呼吸中处于较低的位置。
图 4 全球萨王纳土壤呼吸年总量与年降水量(A)和年均气温(B)的关系Figure 4 Relationship between annual soil respiration and mean annual precipitation and mean annual temperature across Savanna ecosystem of the world3. 讨论
3.1 土壤呼吸
元江干热河谷稀树灌草丛生态系统干季、雨季的土壤呼吸总量分别为1.49和2.71 t·hm−2，土壤呼吸年总量为4.2 t·hm−2·a−1，低于RAICH[55]统计全球9个点得出的全球萨王纳生态系统土壤呼吸6.30 t·hm−2·a−1的均值，也低于本研究统计的全球49个点的均值，与TALMON等[31]在以色列灌丛样地，MILLARD等[18]在美国草地，REY等[32]在西班牙草地和SUN等[33]在南澳大利亚的桉树Eucalyptus spp.林的结果接近，其主要原因是这些生态系统降水量普遍偏低，而土壤呼吸总量与年均降水量相关性显著，因此这些降水量较低的萨王纳生态系统土壤呼吸均较低。
元江干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸雨季高于旱季，这与西双版纳橡胶Hevea brasiliensis林的研究结果相似[56]，在干湿季分明的地区，雨季时，温度高，降水较多，植物生长旺盛，土壤湿度较高，较多的光合产物向地下分配，并且凋落物加速分解，从而促进了土壤呼吸[57-58]；干季时，温度高，降水少，土壤湿度较低，限制了土壤呼吸的进行[59-60]，本研究与相关研究[61]得出温度和湿度是土壤呼吸的主要影响因子，寒冷地区温度成为土壤呼吸的主要控制因子[62]，温带和亚热带则是温度和降水的季节变化交替控制土壤呼吸[63]，在热带则是降水成为主要的控制因子[64]。而元江干热河谷稀树灌草丛生态系统正是干湿季分明，气温常年较高的状态，干湿季交替导致土壤湿度的显著变化，进而造成了土壤呼吸速率表现出明显的季节波动，雨季高于干季，且差异较大。
元江干热河谷稀树灌草丛生态系统干季土壤呼吸总量占年总量的35.5%，与SUN等[33]在南澳大利亚桉树林得到的结果类似，但是高于其他的已有研究结果[31, 34-35]。主要有2个原因：第一，干季土壤含水量较低，一般小于20%，土壤呼吸在土壤湿度为21%左右达到最大，因此在干季土壤湿度较低的情况下，土壤呼吸会随着土壤湿度的增加而增加，测试时间内干季降水量较50 a均值高出22%，干季降水的异常导致了较高的干季土壤呼吸；第二，本研究测定频率不高，因此可能会高估干季的土壤呼吸[17]。
3.2 土壤呼吸与环境因子的关系
土壤呼吸与5、10 cm处土壤温度均呈指数相关关系，这与多数研究结果一致[65-66]。然而相比于其他生态系统，干热河谷稀树灌草丛生态系统终年温度较高，且土壤湿度相对较低，对土壤呼吸产生了抑制作用，从而导致土壤呼吸和温度的指数相关较为离散，使二者趋向于凸型抛物线相关，在较干热的地区，温度较高不是限制因子，水分是主要的限制因子，导致出现这种现象[32]。土壤呼吸与土壤湿度呈凸型抛物线型关系，这与多数研究结果相似[67-68]。这表明土壤湿度过高或者过低都会抑制土壤呼吸。本研究显示：土壤呼吸的最适土壤湿度在21%左右，且最适土壤湿度5 cm大于10 cm，可能是因为雨季5 cm处土壤温度高于10 cm处土壤温度，而土壤呼吸主要受土壤温度和水分协同影响[69]，本研究的结果亦是如此，因此较高的土壤温度(5、10 cm分别为27.68、28.88 ℃)需要更高的土壤湿度(5、10 cm分别为22.07%、21.12%)配合才能使土壤呼吸速率(2.27 μmol·m−1·s−1)达到最大；也可能是本研究测定频率不高，且持续时间只有1 a，因此在将来的实验中需要增加观测频率和时间长度。本研究土壤湿度与土壤呼吸速率的拟合效果优于土壤温度，土壤湿度长期处于最优土壤湿度下方，因此，该生态系统土壤呼吸可能处于抑制状态，从而使土壤湿度成为影响土壤呼吸的主要生态因子[36]，这与全球萨王纳生态系统土壤呼吸速率与土壤温度拟合效果不显著与降水拟合显著的结果是一致的，表明土壤水分对全球萨王纳生态系统土壤呼吸的影响大于土壤温度。
3.3 Q10及其影响因子
由5和10 cm处土壤温度计算得到该系统土壤呼吸的Q10分别为1.73和1.98，分别小于和接近全球平均值2.0。这可能是与该生态系统全年温度较高、土壤养分含量和土壤湿度均较低有关。有关研究表明：Q10随着温度的升高而降低，随土壤有机质含量的增加而增大[70-71]。与该生态系统纬度相近而年均温较低降水较多的热带雨林的Q10为2.03~2.36[68]；纬度相近年均温更低，降水更多，土壤有机质含量较高的哀牢山常绿阔叶林的Q10可达4.53[28]。因此，在年均温较高的干热河谷地区，土壤呼吸对温度的敏感性相对较低，而降水成为限制土壤呼吸的主要因子。其中5 cm处的Q10(1.73)小于10 cm处的Q10(1.98)，可能是雨季5 cm处土壤温度高于10 cm处土壤温度，符合随着温度越高Q10越低的普遍认知[70-72]。10 cm土温下Q10=1.98与全球均值很接近且10 cm处土壤温度与土壤呼吸拟合效果高于5 cm土壤温度，因此在采用模型模拟元江萨王纳生态系统土壤呼吸时，建议采用10 cm处土壤温度。
4. 结论
元江干热河谷稀树灌草丛生态系统的土壤温度、湿度和土壤呼吸速率具有明显的季节变化特征，均表现为雨季高于干季。元江干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸年总量为4.20 t·hm−2·a−1，其中，雨季的CO2排放量2.71 t·hm−2，占到全年碳排放总量的64.5%，干季的CO2排放量1.49 t·hm−2，占到全年碳排放总量的35.5%。元江干热河谷稀树灌草丛生态系统土壤呼吸速率与土壤温度和土壤湿度分别呈指数和抛物线关系，土壤呼吸受土壤温度和土壤湿度共同影响，土壤湿度是土壤呼吸的主要限制因子，5和10 cm处土壤温度计算得到的Q10分别为1.73和1.98，小于全球均值2.0。全球萨王纳生态系统年平均碳排放量为8.16 t·hm−2·a−1，比元江萨王纳生态系统高出近1倍，全球萨王纳生态系统平均降水为931.29 mm，比元江高出14.1%；全球萨王纳生态系统土壤呼吸主要受年降水量的影响。
5. 致谢
感谢中国科学院西双版纳热带植物园元江干热河谷生态站和中心实验室的大力支持，以及刀万有、封乾元、刀新明在实验过程中的帮助。
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图 1 植物生长调节剂对杜仲9种主要次级代谢产物质量分数的影响
Figure 1 Effects of plant growth regulators on the contents of nine major secondary metabolite of E. ulmoides
图 2 植物生长调节剂与各指标的相关性分析
Figure 2 Correlation analysis of plant growth regulators with each index
表 1 不同植物生长调节剂质量浓度与配比情况
Table 1. Specific concentrations of plant growth regulators
处理 IAA/
(mg·L−1)6-BA/
(mg·L−1)处理 IAA/
(mg·L−1)6-BA/
(mg·L−1)ck 0 0 T8 100 300 T1 100 0 T9 100 500 T2 300 0 T10 300 100 T3 500 0 T11 300 300 T4 0 100 T12 300 500 T5 0 300 T13 500 100 T6 0 500 T14 500 300 T7 100 100 T15 500 500 
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表 2 杜仲叶片形态指标对植物生长调节剂配比的响应
Table 2. Response of leaf morphological indexes of E. ulmoides to concentration ratio of plant growth regulators
处理 叶面积/cm2 叶周长/cm 叶长/cm 叶宽/cm 叶厚度/mm 比叶面积/(cm2·g−1) 叶鲜质量/g 叶干质量/g ck 39.25±8.56 bc 28.14±3.07 b 13.03±1.49 a 5.05±0.65 bcd 0.320±0.043 cdef 287.92±54.31 bc 0.46±0.00 jh 0.140±0.06 d T1 43.10±6.36 b 29.08±2.43 b 12.61±1.07 abc 6.30±0.62 a 0.349±0.043 bcd 186.81±38.09 f 0.80±0.04 b 0.240±0.011 a T2 26.78±9.32 d 24.14±3.21 efj 11.41±1.95 cdef 3.76±0.68 f 0.321±0.037 cdef 244.63±41.97 cde 0.42±0.02 hij 0.110±0.050 f T3 31.40±4.86 bcd 23.99±2.15 defj 10.47±1.05 fjh 4.82±0.36 de 0.299±0.030 fj 343.40±74.98 a 0.39±0.02 ij 0.094±0.005 j T4 38.05±5.53 bcd 26.95±1.92 bcde 11.92±1.06 abcde 5.45±0.62 bc 0.326±0.036 cdef 250.00±50.93 cde 0.57±0.02 d 0.160±0.005 c T5 27.28±4.87 d 22.81±1.77 fj 9.53±0.91 h 4.85±0.52 cde 0.362±0.032 ab 221.09±36.13 ef 0.43±0.02 hi 0.130±0.003 e T6 33.08±3.97 bcd 24.49±1.46 defj 10.63±0.72 efjh 5.02±0.37 bcd 0.350±0.026 bcde 258.36±46.50 cde 0.46±0.02 jh 0.130±0.004 e T7 34.33±5.75 bcd 25.37±2.57 bcdef 11.18±0.96 def 4.83±0.46 cde 0.360±0.019 ab 321.08±40.46 ab 0.43±0.02 hi 0.110±0.004 f T8 40.37±6.42 b 27.71±2.04 bc 12.19±0.90 abcd 5.50±0.62 b 0.390±0.025 a 229.79±37.17 def 0.61±0.03 cd 0.180±0.006 b T9 31.13±5.32 cd 24.91±2.36 efj 11.10±0.90 def 4.37±0.35 e 0.350±0.041 abc 291.41±44.84 bc 0.45±0.02 jh 0.110±0.056 f T10 28.15±5.02 d 22.07±2.32 e 9.67±1.30 jh 4.41±0.52 e 0.280±0.039 h 331.78±35.29 ab 0.33±0.02 j 0.085±0.004 j T11 40.20±10.74 b 26.40±3.76 bcde 11.64±3.76 bcde 5.20±0.69 bcd 0.310±0.028 ef 274.26±51.65 de 0.56±0.03 e 0.160±0.004 c T12 37.10±5.36 bcd 26.80±2.95 bcde 11.90±2.95 abcde 5.28±0.36 bcd 0.340±0.047 bcde 237.54±38.21 cdef 0.59±0.03 de 0.160±0.007 c T13 37.31±4.53 bcd 27.18±1.55 bcd 11.96±1.55 defj 5.12±0.37 bcd 0.340±0.030 bcde 289.99±17.43 bc 0.51±0.02 f 0.130±0.004 e T14 34.87±4.43 bcd 25.46±1.77 cdefj 10.97±1.77 defj 5.10±0.21 bcd 0.320±0.030 def 269.77±55.03 cd 0.53±0.00 f 0.130±0.003 e T15 56.00±31.70 a 30.38±7.02 a 13.00±7.02 ab 6.41±1.46 a 0.330±0.027 bcdef 266.97±69.23 cde 0.90±0.04 a 0.230±0.001 a 说明：同列不同字母表示处理间差异显著(P＜0.05)。
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表 3 杜仲次级代谢物产量主成分分析的特征向量与载荷值
Table 3. Characteristic vector and load value of principal component analysis (PCA) for secondary metabolites of of E. ulmoides
性能指标 主成分1 主成分2 主成分3 主成分4 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 特征向量 载荷值 干质量 −0.52 −0.88 0.11 0.18 −0.11 −0.15 0.10 0.12 鲜质量 −0.52 −0.88 0.04 0.07 −0.06 −0.08 0.11 0.13 绿原酸 0.43 0.71 0.08 0.13 −0.31 −0.42 −0.07 −0.08 桃叶珊瑚苷 0.41 0.69 −0.14 −0.22 0.17 0.23 −0.10 −0.12 咖啡酸 0.11 0.19 0.55 0.86 −0.05 −0.06 0.21 0.26 京尼平苷酸 0.17 0.29 −0.49 −0.78 0.06 0.08 0.35 0.43 松脂醇二葡萄糖苷 0.10 0.16 0.46 0.72 0.16 0.22 0.31 0.37 京尼平 0.21 0.36 0.36 0.57 −0.3 −0.41 0 0 哈巴苷 −0.02 −0.04 0.03 0.05 0.66 0.90 −0.11 −0.13 车叶草苷 0 −0.01 −0.27 −0.43 −0.43 −0.59 0.48 0.58 京尼平苷 0.09 0.16 0.04 0.06 0.34 0.46 0.68 0.82 特征值 2.82 2.47 1.84 1.46 贡献率/% 25.59 22.46 16.74 12.26 累积贡献率/% 25.59 48.05 64.79 78.05
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表 4 各主成分得分和综合分析
Table 4. Principal component scores and comprehensive analysis
处理 y1 y2 y3 y4 Y 排名 处理 y1 y2 y3 y4 Y 排名 ck −0.901 −1.251 −1.293 −1.052 −0.867 15 T8 −0.842 0.768 0.899 0.404 0.161 7 T1 −2.304 0.344 −0.837 0.369 −0.604 14 T9 1.082 1.081 1.211 −0.241 0.690 2 T2 1.990 −0.120 1.012 0.256 0.686 3 T10 1.533 0.966 0.011 −0.639 0.526 4 T3 1.829 −1.194 1.879 −1.069 0.373 5 T11 −0.103 −0.006 −0.503 −0.199 −0.138 10 T4 −1.596 0.207 −0.172 −0.213 −0.419 13 T12 −0.631 −0.558 0.597 0.435 −0.129 9 T5 −0.202 0.869 0.329 −0.791 0.094 8 T13 0.180 −1.548 0.135 −0.387 −0.330 12 T6 2.140 0.177 −3.089 1.285 0.241 6 T14 0.281 −0.449 −0.671 −0.490 −0.206 11 T7 0.428 1.066 1.628 1.774 0.857 1 T15 −2.883 −0.353 −1.136 0.558 −0.933 16 说明：y1、y2、y3、y4分别表示主成分1、主成分2、主成分3、主成分4的得分，Y表示综合得分，排名为综合得分的排名。
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