Page 52 - 《广西植物》2022年第3期
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areaꎬ SLA)、叶干物质含量( leaf dry matter contentꎬ
1 研究地区与研究方法 LDMC)、叶含水率( leaf water contentꎬ LWC) 和叶
组织密度(leaf tissue densityꎬ LTD)ꎮ
1.1 样品采集区概况和地理环境因子数据的获取 气孔属性性状包括气孔长度( stomatal lengthꎬ
选取广西区内 5 个不同纬度梯度的自然生长 SL)、气 孔 宽 度 ( stomatal widthꎬ SW)、 气 孔 面 积
的观 光 木 进 行 研 究 ( 图 1)ꎬ 其 地 理 分 布 范 围 (stomatal areaꎬ SA)、 气 孔 密 度 ( stomatal densityꎬ
(109.99°—110.21° E、23.52°—25.89° N) 从南向 SD)ꎮ 测定具体步骤:将无色指甲油均匀涂抹于叶
北依 次 是 桂 平 市 ( GP )、 金 秀 县 ( JX)、 永 福 县 片背面(约 1 cm ꎬ注意避开叶脉)ꎬ待其风干后用
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(YF)、灵川县( LC)、龙胜县( LS)ꎬ该区域属于亚 透明胶带粘住指甲油涂抹部分并取下铺展在载玻
热带季风气候ꎬ夏季炎热多雨ꎬ冬季温暖少雨ꎬ由 片上制片ꎬ采用光学显微镜在 40 倍物镜和 10 倍目
南向北呈现明显的温度梯度和降水梯度变化ꎬ年 镜下观察并拍摄图片ꎬ每一样品随机选择 3 个视
均温为 17. 6 ~ 21. 4 ℃ ꎬ 最 冷 月 1 月 份 平 均 气 温 野记录气孔数目ꎬ根据视野内的气孔数量计算 SDꎮ
7.9 ~ 13 ℃ ꎬ最热月 7 月份平均气温 24.3 ~ 29.5 ℃ ꎮ 同时在每个视野图片中随机选择 3 个气孔ꎬ利用
年平均降水量一般在 1 534.7 ~ 1 992.6 mm 之间ꎮ ImageJ 1.8 软件分析测定气孔长度、气孔宽度ꎬ本
全年平均无霜期为 345 dꎬ各个采样地的基本环境 文以气孔器保卫细胞的长轴长度( μm) 和短轴长
概况见表 1ꎬ气象数据来源于国家气象局气象数据 度(μm)代表气孔长度和宽度、气孔面积代表气孔
中心( http: / / data. cma. cn / )ꎮ 在 样 品 采 集 过 程 大小ꎮ 各性状的计算公式如下:
2  ̄1
中ꎬ利用手持 GPS 测定各样地所处的经度、纬度ꎬ 比叶面积( SLAꎬ m kg ) = 叶面积 / 叶干重ꎻ
 ̄1
用坡度 仪 测 量 坡 度ꎬ 同 时 用 冠 层 分 析 仪 测 量 郁 叶干物质含量( LDMCꎬ gkg ) = 叶干质量 / 叶饱
闭度ꎮ 和鲜重ꎻ叶含水率(LWCꎬ %)= (叶鲜重-叶干重) /
1.2 样品采集和处理 叶鲜重×100ꎻ叶组织密度(LTDꎬ mgmm )= 叶干
 ̄3
2019 年 7 月ꎬ于各天然分布点ꎬ分别选取 3 株 重 / (叶面积×叶厚度)ꎮ
长势良好的成年观光木ꎬ在每株标准木的东、南、 1.4 数据处理
西、北 4 个方向ꎬ截取冠层全光照下具有完好成熟 采用 R 3.5.1 进行数据统计分析ꎬ利用单因素
叶片的 4 根当年生小枝ꎮ 小枝样品放入密封袋并 方差分析(one ̄way ANOVA) 和 LSD 法进行多重比
编号ꎬ立即放入有冰袋的保温箱中ꎬ在黑暗的环境 较(α = 0.05)ꎬ分析观光木 5 个天然分布点的各性
中储藏 12 hꎬ将样本带回室内实验室ꎬ对叶片、小 状差异显著性以及不同纬度梯度上功能性状的差
枝进行分离ꎮ 从密封袋中随机选取健康完整的 11 异性ꎮ 用 Pearson 相关性分析法对各功能性状间
片完全展开、大小相似、未受损的健康叶片ꎬ并对 关系进 行 相 关 分 析ꎬ 同 时 使 用 R 3. 5. 1 软 件 的
叶片进行标记编号ꎬ其中 10 片用于测量叶性状指 “vegan”包进行典型相关分析( CCA)ꎬ分析功能性
标ꎬ1 片用来测气孔性状ꎮ 状与环境因子的关系ꎮ 采用异速生长方程对当年
1.3 叶片功能性状测定 生小枝和枝条上总叶片生物量分配进行描述ꎮ 表
用 CanoScan LiDE 300 扫描仪结合 Photoshop 测 达式 y = b x ꎬ对数转化为 lgy = lgb + algx ꎮ 式
a
定其叶面积(leaf areaꎬLA)ꎮ 用精度为 0.01 mm 的 中: x 与 y 表示 2 个特征参数ꎬ利用 lgx 和 lgy 作图ꎻ
电子游标卡尺在叶片非叶脉的前、中、末端分别测 b 为异速生长常数ꎻ a 为异速生长指数ꎬ即线性关
量叶片厚度(leaf thicknessꎬLT)ꎬ取平均值作为叶厚 系的斜率(当 a = 1 时为等速生长ꎬ a ≠ 1 时为异
度ꎮ 用 电 子 天 平 称 量 叶 鲜 量 ( leaf fresh weighꎬ 速生长)ꎮ 使用 R 3.5.1 的“ smatr” 包进行标准化
LFW)ꎬ精确到 0.01 gꎬ将取出的叶片放入 70 ℃ 烘箱 主 轴 回 归 分 析 ( standardized major axisꎬ SMA )
内烘干至恒重后ꎬ称量干重(leaf dry weightꎬ LDW)ꎮ (Warton et al.ꎬ 2006)ꎮ 分析纬度变化过程中小枝
同时ꎬ将枝条样品烘干至恒重ꎬ 得出总叶片干重 功能性状间的异速生长关系ꎬ通过观光木当年生
(total leaf dry massꎬ TLDW)、(小枝上全部叶片和叶 小枝和小枝总叶片生物量特征值即小枝和总叶片
柄的总干重)、小枝干重(twig dry weightꎬ TDW)ꎮ 的干重ꎬ计算出异速指数ꎬ 并通过 Warton(Warton &
植 物 叶 片 性 状 包 括 比 叶 面 积 ( specific leaf Weberꎬ 2002)