Page 44 - 《广西植物》2025年第12期
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2 1 8 6                                广  西  植  物                                         45 卷
            种典型的方法ꎬ在众多领域皆有报道ꎮ 本课题组                             27°42′50″ N)ꎮ 西北高、东南低ꎬ属于中亚热带季
            之前利用该方法对油茶( Hu et al.ꎬ 2022)、茶树                    风湿润气候区ꎬ立体气候典型ꎮ 夏季炎热ꎬ日照充
            (仇杰等ꎬ2023)等材料进行了解剖结构与抗旱性、                          足ꎬ无霜期长ꎬ年均气温 17.1 ℃ ꎬ年降水量 1 100 ~
            抗寒性关系的研究ꎮ 本研究在前期初步筛选出的                             1 400 mmꎬ日照时数 1 250 hꎮ
            油茶优株中对其叶片进行解剖ꎬ测定解剖结构参                              1.2 试验材料
            数ꎬ通过描述性及方差分析、相关分析和聚类分析                                 用于试验的油茶品种均为普通油茶ꎬ前期已
            判断叶片解剖结构与抗旱性的关系ꎬ并在叶片解                              筛选出 35 株优良单株ꎬ于 2023 年 10 月ꎬ选择 35
            剖结构中筛选出能够反映植物抗旱性的典型指                               株优株ꎬ采集叶片若干ꎬ以 TY 加序号作为优株编

            标ꎬ最终结合解剖结构运用隶属函数综合评价 35                            号ꎬ编号为 TY01-TY35ꎮ 装袋标记并带回实验室ꎮ
            株油茶优良单株的抗旱性ꎬ通过不同的隶属函数                              取每株树冠向阳面第 5 ~ 7 节位成熟且无病虫害叶
            综合值反映不同优株的抗旱性ꎬ筛选出抗旱性较                              片 3 片ꎬ共 9 个重复ꎮ 先以叶片主脉为中心剪切成
            强的优良单株ꎮ 因此ꎬ基于叶片解剖结构ꎬ对油茶                            5 mm × 5 mm 的叶片方块ꎬ再避开主脉剪切 5 mm × 5
            的抗旱能力进行分析评价ꎬ为油茶抗旱良种选育                              mm 的叶肉组织方块ꎬ立即放入卡诺液 [ V( 无水乙
            提供理论依据ꎮ                                            醇) ∶ V(冰醋酸)= 3 ∶ 1]中固定 12 hꎬ最后抽气并
                 贵州省是我国油茶的主要产区之一(刘海等ꎬ                          转入 70 %酒精中置于 4 ℃ 环境条件下保存ꎮ
            2022)ꎬ种植面积达 2 458.9 km ꎮ 普通油茶一般主                   1.3 试验方法
                                        2
            要分布在 800 m 以下的低山丘陵区ꎬ1 000 m 以上                         叶面积测量:每份选取 3 片能代表平均值大小
            的天然分布较少ꎮ 高海拔地区的油茶可能具有更                             的叶片对其进行叶面积测量ꎬ将选取的叶片平整
            高的遗产多样性ꎬ这有助于其适应不同的环境压                              按压于方格纸上ꎬ描绘出其轮廓并进行叶面积计
            力ꎮ 近年来ꎬ全球气候变化导致温度升高和降水                             算ꎬ取 3 片的平均值为叶面积并记录叶片的叶长、
            模式的改变ꎬ油茶产业受到干旱的影响ꎬ尤其是高                             叶宽(方格纸每一格代表 1 mm)ꎬ取平均值ꎮ
            海拔地区更为严重ꎬ出现干旱导致油茶死亡现象ꎬ                                 叶片解剖结构:采用常规石蜡切片法来观测ꎬ
            而高海拔地区油茶资源缺乏系统研究ꎬ在该地区                              对采集的材料进行固定、乙醇梯度脱水、透明、浸
            的油茶抗旱性研究缺乏相关科学报道ꎬ没有选育                              蜡和包埋ꎬ用石蜡切片机(Leica RM2235ꎬJapan) 切
            出抗旱良种ꎬ因此从本地优异种质资源中筛选出                              片ꎬ之后粘片、烘干、脱蜡、苏木精染色、封 片、烘
            抗旱种尤为重要ꎮ 开展抗旱性研究ꎬ可以帮助我                             干ꎮ 在显微镜[ Olympus BX53( LED)ꎬJapan] 下拍
            们更好地理解油茶在不同环境条件下的生长特性                              照观察ꎮ 采 用 Image J 软 件 测 量 叶 片 厚 度 ( leaf
            和适应性( 冯士令ꎬ2014)ꎮ 本课题组前期搜集了                         thickness)、叶脉厚度( vein thickness)、角质层厚度
            1 000 m 以上海拔的部分优异资源ꎬ结合 1 000 m                     (cuticle thickness)、上表皮细胞厚度( thickness of
            以上海拔地区干旱少雨的现状ꎬ开展抗旱性研究ꎬ                             upper epidermis)、 下 表 皮 细 胞 厚 度 ( thickness of
            对 1 000 m 以上海拔地区发展油茶及筛选抗旱性                         lower epidermis )、 栅 栏 组 织 厚 度 ( thickness of
            强的优株具有重要意义ꎮ 结合本课题组前期调查                             palisade tissueꎬ TP) 以及海绵组织厚度( thickness
            方法ꎬ本研究筛选出抗旱性强的优株ꎬ不仅可以提                             of spongy tissueꎬ TS)ꎬ计算栅海比( TP / TS)、组织
            高油茶在高海拔地区的种植成功率ꎬ还能为油茶                              结构紧密度(tissue structure tightness)、组织结构疏

            产业的可持续发展提供支持( 叶宝鉴等ꎬ2020)ꎮ                          松度(tissue structure looseness)、叶脉突起度( vein
            此外ꎬ对其叶片解剖结构与抗旱性关系进行研究ꎬ                             protuberant degree )、 变 异 系 数 ( coefficient of
            筛选出综合评价油茶抗旱性的有效指标ꎮ                                 variationꎬCV)ꎮ 每一植株观察 10 个切片ꎬ每个制
                                                               片选 3 个视野进行观察测量ꎬ所有数据为 30 个视
            1  材料与方法                                           野的平均值ꎮ

                                                                   栅海比 = 栅栏组织厚度 / 海绵组织厚度ꎻ
            1.1 试验地概况                                              组织结构紧密度 = 栅栏组织厚度 / 叶片厚度ꎻ
                 本试验地位于贵州省黔东高海拔地区( 地理                              组织结构疏松度 = 海绵组织厚度 / 叶片厚度ꎻ
            位置: 107° 44′55″—108° 33′47″ E、 27° 17′05″—             变异系数 = 标准差 / 平均值×100%ꎮ
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