Genetic variation analysis on oleoresin yield and growth traits of Pinus elliottii open-pollinated families
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摘要:目的
生长性状、木材性状和产脂性状是广东湿地松新一轮遗传改良的目标性状。分析湿地松树高、胸径、材积、松脂质量等的表型统计量、遗传力与性状相关性，为制定多性状遗传改良策略提供理论依据。
方法以广东省台山市18年生的32个湿地松自由授粉家系为材料，收集24 h内胸高处的松脂样品，称质量并调查生长量。利用Asreml统计软件估算性状的遗传力和性状间的相关系数。
结果松脂质量(m)呈正偏态分布，其变异系数高于生长性状的变异系数，达到75.04%。转换后的松脂质量(mt)单株狭义遗传力与家系平均遗传力分别为0.216 1和0.600 5。生长性状单株狭义遗传力为0.252 7~0.415 1，家系平均遗传力为0.648 3~0.751 2。树高、胸径和单株材积之间呈极显著遗传正相关(相关系数为0.813~0.983, P＜0.001)，三者与木材密度呈显著的正相关(P＜0.05)，但标准误较大；上述性状与松脂质量的遗传相关均不显著。
结论在广东选择脂、材性状优良的个体，应采用家系选择与家系内单株选择的合并选择方法；在广东现有的湿地松遗传材料中，对生长量、木材密度和松脂质量做同步改良是可行的。
Abstract:ObjectiveGrowth property, wood property and oleoresin trait are target traits in the new round of slash pine (Pinus elliottii ) genetic improvement. The goal was to analyze phenotypic performance, heritabilities and trait correlations of tree height, diameter at breast height (DBH), individual volume and resin mass, and provide a theoretical basis for developing breeding strategies for multiple traits.
MethodThirty-two open-pollinated families of 18-year-old P.elliottii in Taishan City of Guangdong Province were tested. Resin samples at breast height were collected for 24 hours, the mass was determined and the amount of growth was measured. The trait heritabilities and correlations between traits were estimated using Asreml.
ResultThe resin mass (m) presented positively skewed distribution, and its coefficient of variation was higher than those of the growth traits, reaching 75.04%. The individual narrow-sense heritability and family average heritability for transformed resin mass (mt) were 0.216 1 and 0.600 5. The narrow-sense heritabilities for growth traits ranged from 0.252 7 to 0.415 1, and the family average heritabilities ranged from 0.648 3 to 0.751 2. The genetic correlations among tree height, DBH and individual tree volume were strong with the correlation coefficients from 0.813 to 0.983(P＜0.001), and their genetic correlations with wood density were medium and significantly positive(P＜0.05), while the standard errors were large. No significant correlation was found between resin mass and the above traits.
ConclusionTo select individual performing well in oleoresin and wood properties, it is reliable to combine family selection and within-family selection. It’s possible to simultaneously improve growth, wood density and resin mass using current genetic materials of P. elliottii.
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Keywords:
- Pinus elliottii /
- open-pollinated family /
- resin mass /
- genetic correlation
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土壤理化性质是衡量土壤综合生产力的重要指标，对作物产量和品质起着关键性作用，研究表明，土壤有效养分(尤其是土壤碱解氮、有效磷和速效钾)与作物品质及养分吸收量间存在一定的相关关系[1]。对药用植物而言，土壤养分是影响药材产量和品质的重要环境因子。在实际生产过程中发现，尤其在逆境条件下，药用植物栽培前后土壤养分变化非常明显[2-3]，导致药材质量也具有一定差异。磷素是植株生长所需的大量元素之一，主要作用是促进根系生长和果实发育，但在我国乃至全球的环境下，磷素一直处于严重匮乏的状况，研究表明，当磷供给不能满足植物生长时，会出现植株新陈代谢受阻、生长繁殖迟缓、对环境的不良刺激抗逆性变弱等症状[4]。当土壤全磷质量分数低于0.03%时，土壤往往表现缺少有效磷。因此，在磷胁迫下，植物会形成一系列的响应策略，同时土壤养分含量的变化反过来影响着药用植物的生长发育及药材质量。
防风Saposhnikovia divaricata是我国常用大宗中药材之一，以未抽薹的干燥根入药，具有解表祛风、胜湿、止痉等作用[5]，其主要药效成分为色原酮类，主要包括升麻素苷、升麻素、5−O−甲基维斯阿米醇苷和亥茅酚苷等[6-8]。近年来，对防风的水分、光照以及化学成分等方面研究较多[8-11]，而不同磷浓度处理对防风影响的研究鲜见报道。本研究以2年生防风为试验材料，就不同磷浓度对防风生长特性、4种色原酮总含量及土壤理化性质的影响开展研究，揭示防风对低磷环境的响应，旨在为吉林省西部缺磷环境条件下防风人工栽培技术策略的制定以及防风对低磷环境响应机制的研究提供理论依据。
1. 材料与方法
1.1 试验材料
在吉林省长春市吉林农业大学人工气候室内，采用室内圆柱沙培的方式进行试验，柱高50 cm，口径10 cm，每桶装洗净的沙子3.3 kg，沙子的有效磷、速效钾、碱解氮质量分数分别为0.05、47.06、22.15 mg/kg，有机质质量分数为0.57 mg/g。2019年6月播种，期间保证水分充足，7月齐苗后，每柱定苗1株。
1.2 试验设计
参考全国以及分布区内防风土壤中有效磷含量，试验共设计了3个磷浓度处理，采用Hoagland营养液浇灌[12-13]的方式供应营养液，营养液的磷 (NH4H2PO4) 浓度分别为1.0、0.1和0 mmol/L，其他营养元素供应均相同。2020年6月15日开始供应营养液，每个处理的营养液浇灌时间均相同，每10天1次，每柱浇灌营养液100 mL，每个处理设置50柱。分别于处理30 、60 和90 d采土样，每个处理随机取防风10株。
1.3 试验方法
1.3.1 土壤指标测定
将土壤自然晾干后，过筛，pH、电导率 (κ) 采用pH计法测定，有机质含量采用重铬酸钾容量法测定，碱解氮含量采用碱解扩散法测定，有效磷含量采用碳酸氢钠浸提−钼锑抗比色法测定，速效钾含量采用醋酸铵浸提−火焰光度法测定[14]，酸性磷酸酶活性采用苯磷酸二钠法测定[15]。
1.3.2 生长指标测定
防风样品置于冰盒中带回实验室，用流水迅速清洗干净，吸干表面水分，分别测量防风根长、根粗，并称量根鲜生物量，烘干后称量根干生物量。
1.3.3 4种色原酮总含量测定
将干燥的防风根用粉碎机粉碎，过100目筛，精确称取0.5 g样品，加入φ为70%的乙醇15 mL，在微波萃取仪中，90 ℃条件下提取3 min，收集滤液，采用Agilent 1260高效液相色谱仪测定4种色原酮的总含量，4种色原酮分别为升麻素苷、升麻素、5−O−甲基维斯阿米醇苷和亥茅酚苷。色谱条件：色谱柱为Diamonsil C18(4.6 mm ×200 mm，5 μm)，柱温30 ℃，检测波长254 nm。甲醇–水梯度洗脱：0~15 min，φ为20%~45%的甲醇；15~25 min，φ为45%~70%的甲醇。流速1 mL/min[6, 16]。
1.4 数据统计与分析
利用Excel 2010对原始数据进行整理，采用DPS12.01统计软件对数据统计分析，使用 Origin 9.5软件绘图。
2. 结果与分析
2.1 不同磷浓度对防风土壤理化性质的影响
2.1.1 不同磷浓度对防风土壤养分含量的影响
如图1所示，土壤pH(图1A)在处理30 d时3种磷浓度处理间存在显著差异，无磷处理的pH 显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，随着处理时间的延长，60 d 时0.1 mmol·L−1和无磷处理的pH 显著降低，较30 d时分别降低了约12%，90 d 时0.1 mmol·L−1和无磷处理的pH 显著低于1.0 mmol·L−1磷处理，分别降低了7%和12%，3种处理间差异显著。土壤电导率(图1B) 在整个试验期间表现为1.0 mmol·L−1磷处理显著高于无磷处理，在30、60 和90 d 时分别为无磷处理的2.14、1.64 和2.03 倍。土壤有机质含量(图1C) 在整个试验期间表现为无磷处理显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，在30、60 和90 d时，无磷处理的土壤有机质含量较1.0 mmol·L−1磷处理分别提升了1.23、0.72和1.63倍，较0.1 mmol·L−1磷处理分别提升了0.78、0.74和0.61倍。
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图 1 不同磷浓度对防风土壤理化性质的影响各图中，相同处理时间柱子上方的不同小写字母表示不同磷浓度间差异显著(P＜0.05，Duncan’s法)Figure 1. Effects of different phosphorus concentrations on physicochemical properties of soil in which Saposhnikovia divaricata was grownIn each figure, different lowercase letters on the columns of the same treatment time indicate significant differences among different phosphorus concentrations (P＜0.05, Duncan’s method)处理30 d时土壤碱解氮含量(图1D)表现为无磷处理显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，60 d 时3种处理间无显著差异，90 d 时各处理的碱解氮含量均升为最大值，且无磷处理显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，分别为1.0和0.1 mmol·L−1磷处理的1.35和1.44 倍。土壤有效磷含量(图1E) 在处理30和60 d时表现为0.1 mmol·L−1和无磷处理显著低于1.0 mmol·L−1磷处理，且分别较1.0 mmol·L−1磷处理下降了约34% 和63%，随着处理时间的延长，90 d 时的土壤有效磷含量积累到最大值，且0.1 mmol·L−1磷处理显著高于无磷处理。0.1 mmol·L−1和无磷处理的速效钾含量(图1F) 在整个处理期间无显著差异，在30 d 时1.0 mmol·L−1磷处理的速效钾含量显著高于0.1 mmol·L−1和无磷处理。
2.1.2 不同磷浓度对防风土壤酸性磷酸酶活性的影响
磷酸酶活性是评价土壤磷素生物转化方向及强度的指标，酸性磷酸酶参与有机磷的转化，因此被认为是研究低磷胁迫下磷代谢的重要酶[17]。如图2可知，2年生防风根系土壤中酸性磷酸酶活性在处理30 d时为无磷处理＞0.1 mmol·L−1磷处理＞1.0 mmol·L−1磷处理，3种处理间存在显著差异，处理60 和90 d时3种处理间无显著差异。因此，试验初期，缺磷(0.1 mmol·L−1和无磷)处理下，防风增加酸性磷酸酶的分泌，以此转化更多的无机磷供自身吸收利用。
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图 2 不同磷浓度对防风土壤酸性磷酸酶活性的影响相同处理时间柱子上方的不同小写字母表示不同磷浓度间差异显著(P＜0.05，Duncan’s法)Figure 2. Effects of different phosphorus concentrations on acid phosphatase activity of soil in which Saposhnikovia divaricata was grownDifferent lowercase letters on the columns of the same treatment time indicate significant differences among different phosphorus concentrations (P＜0.05, Duncan’s method)2.2 不同磷浓度对防风生长的影响
如图3可知，根长(图3A)在处理30 d时3种磷浓度无显著差异，处理60 d时无磷处理的根长显著高于0.1 mmol·L−1磷处理，90 d 时无磷处理的根长显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，均高出12% 左右。根粗(图3B) 表现为在整个试验期间1.0 mmol·L−1磷处理高于0.1 mmol·L−1和无磷处理，30 d 时1.0 mmol·L−1磷处理与无磷处理之间存在显著差异，根粗增加，3种磷水平间差异缩小；根鲜生物量(图3C)在处理30 d时1.0 mmol·L−1磷处理显著高于0.1 mmol·L−1和无磷处理；根干生物量(图3D) 在整个试验期间表现为1.0 mmol·L−1磷处理显著高于无磷处理。说明，磷胁迫(无磷处理)下2年生防风地下部分生长受到了限制，根生物量显著降低。
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图 3 不同磷浓度对防风生长的影响各图中，相同处理时间柱子上方的不同小写字母表示不同磷浓度间差异显著(P＜0.05，Duncan’s法)Figure 3. Effects of different phosphorus concentrations on growth of Saposhnikovia divaricataIn each figure, different lowercase letters on the columns of the same treatment time indicate significant differences among different phosphorus concentrations (P＜0.05, Duncan’s method)2.3 不同磷浓度对防风药材品质的影响
由图4可以看出，处理30和60 d时防风4种色原酮总含量在3个磷浓度间无显著差异，处理90 d时0.1 mmol·L−1和无磷处理的4 种色原酮总含量显著高于1.0 mmol·L−1磷处理，且分别高出59%和46%。结果表明，防风在长期的磷胁迫下，会通过增加次生代谢产物色原酮来适应外界环境。
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图 4 不同磷浓度下防风4种色原酮总含量变化相同处理时间柱子上方的不同小写字母表示不同磷浓度间差异显著(P＜0.05，Duncan’s法)Figure 4. Changes in total content of four chromones of Saposhnikovia divaricata in different phosphorus concentrationsDifferent lowercase letters on the columns of the same treatment indicate significant differences among different phosphorus concentrations (P＜0.05, Duncan’s method)2.4 土壤理化性质、防风生长指标与4种色原酮总含量的相关关系
2.4.1 相关性分析
不同磷浓度处理下土壤理化性质、防风生长指标和4种色原酮总含量的相关关系见图5，从图5中可以看出，1.0 mmol·L−1磷处理下，碱解氮、有效磷含量与4种色原酮总含量存在极显著负相关(P＜0.01)，根长与4种色原酮总含量呈显著正相关(P＜0.05)，根鲜质量与4种色原酮总含量呈正相关，其他各指标均与4种色原酮总含量呈负相关；0.1 mmol·L−1磷处理下，pH、碱解氮含量、酸性磷酸酶活性与4种色原酮总含量呈正相关，其他指标均与4种色原酮总含量呈负相关；无磷处理下，碱解氮、有效磷含量和根鲜生物量与4种色原酮总含量呈正相关，其他指标与色原酮含量存在负相关。
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图 5 不同磷浓度下的土壤理化性质、防风生长指标与4种色原酮总含量的相关关系1：根长，2：根粗，3：根鲜生物量，4：根干生物量，5：pH，6：电导率，7：有机质含量，8：碱解氮含量，9：有效磷含量，10：速效钾含量，11：酸性磷酸酶活性，12：4种色原酮总含量；“*”和“**”分别表示2个指标间显著(P＜0.05)和极显著(P＜0.01)相关(Pearson检验)Figure 5. Correlation between soil physicochemical property, growth index with total content of four chromones of Saposhnikovia divaricataunder different phosphorus concentrations1: Root length, 2: Root diameter, 3: Root fresh biomass, 4: Root dry biomass, 5: pH, 6: Conductivity, 7: Organic matter content, 8: Alkali-hydrolyzale nitrogen content, 9: Available phosphorus content, 10: Available potassium content, 11: Acid phosphatase activity, 12: Total content of four chromones; “*” and “**” indicate significant correlations at 0.05 and 0.01 levels, respectively(Pearson test)2.4.2 灰色关联度分析
表1为不同磷浓度处理下土壤理化性质、防风生长指标与4种色原酮总含量的灰色关联度矩阵。从表1中可以看出，1.0 mmol·L−1磷处理下，各因子与4种色原酮总含量的关联系数在0.270~0.496之间，与4种色原酮总含量的关联系数最大的为根长；0.1 mmol·L−1磷处理下，各因子与4种色原酮总含量的关联系数在0.297~0.459之间，与4种色原酮总含量的关联系数最大的为酸性磷酸酶活性；无磷处理下，各因子与4种色原酮总含量的关联系数在0.292~0.524之间，pH和根长是与4种色原酮总含量关联系数最大的2个因子，分别为0.524和0.500。
表 1 不同磷浓度下的土壤因子、防风生长指标与4种色原酮总含量的灰色关联度分析Table 1. Grey correlation analysis between soil factors, growth index with total content of four chromones of Saposhnikovia divaricataunder different phosphorus concentrations因子 Factor 关联系数 Correlation coefficient 1.0 mmol·L−1 0.1 mmol·L−1 0 mmol·L−1 根长Root length 0.496 0.447 0.500 根粗 Root diameter 0.386 0.447 0.444 根鲜生物量 Root fresh biomass 0.406 0.423 0.396 根干生物量 Root dry biomass 0.413 0.351 0.423 pH 0.445 0.448 0.524 电导率 Conductivity 0.334 0.332 0.320 有机质含量 Organic matter content 0.295 0.334 0.486 碱解氮含量 Alkali-hydrolyzale nitrogen content 0.274 0.451 0.442 速效磷含量 Available phosphorus content 0.323 0.297 0.292 速效钾含量 Available potassium content 0.270 0.355 0.328 酸性磷酸酶活性 Acid phosphatase activity 0.394 0.459 0.460 2.4.3 通径分析
通径分析可将相关系数分解为直接作用和间接作用，从而清楚地显示各因素的相关关系。从表2中可以看出：1.0 mmol·L−1磷处理下，电导率、根粗、根鲜生物量对防风4种色原酮总含量的直接通径系数为正值，有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量及酸性磷酸酶活性、pH、根长、根干质量对防风4种色原酮总含量的直接通径系数为负值；0.1 mmol·L−1磷处理下，仅有根鲜质量对防风4种色原酮总含量的直接通径系数为正值，其他指标均为负值；无磷处理下，有机质和碱解氮含量及根长、根鲜质量对防风药材4种色原酮总含量的直接通径系数为正值，pH、电导率、酸性磷酸酶活性、根粗、根干质量以及有效磷和速效钾含量对防风药材品质的直接通径系数均为负值。
表 2 不同磷浓度下的土壤理化性质、防风生长指标与4种色原酮总含量的通径系数1)Table 2. Path coefficient between soil factors, growth index with total content of four chromones of Saposhnikovia divaricata under different phosphorus concentrationsc(P)/
(mmol·L−1)变量
Variate直接系数
Direct coefficient间接系数 Indirect coefficient x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 1.0 x1 −0.085 −0.012 0.037 0.003 0.082 −0.079 0.001 0.367 0.270 −0.017 −0.090 x2 0.087 0.012 0.111 −0.014 −0.024 0.251 −0.023 −0.235 −0.116 −0.271 −0.035 x3 0.173 −0.018 0.056 −0.018 0.012 −0.002 0.025 −0.002 0.029 −0.091 0.141 x4 −0.041 0.005 0.029 0.076 0.010 0.210 0.007 −0.209 −0.044 −0.115 0.058 x5 −0.174 0.040 0.012 −0.012 0.002 −0.114 0.049 −0.317 −0.391 0.230 0.249 x6 0.585 0.012 0.037 −0.001 −0.015 0.034 −0.057 −0.102 0.031 −0.308 −0.313 x7 −0.099 0.000 0.020 −0.044 0.003 0.086 0.333 0.052 0.143 −0.306 −0.397 x8 −0.595 0.053 0.035 0.001 −0.014 −0.093 0.100 0.009 −0.365 0.052 0.099 x9 −0.489 0.047 0.021 −0.010 −0.004 −0.139 −0.037 0.029 −0.444 0.178 0.237 x10 −0.497 −0.003 0.048 0.032 −0.009 0.080 0.362 −0.061 0.062 0.175 −0.202 x11 −0.523 −0.015 0.006 −0.047 0.005 0.083 0.350 −0.075 0.112 0.222 −0.192 0.1 x1 −0.229 0.032 −0.081 0.007 −0.226 0.150 0.002 0.000 0.004 0.057 0.007 x2 −0.103 0.071 0.140 −0.042 0.256 −0.195 −0.005 −0.027 −0.040 −0.073 −0.008 x3 0.233 0.079 −0.062 −0.048 0.203 −0.144 −0.002 −0.006 −0.032 −0.043 −0.017 x4 −0.061 0.027 −0.070 0.181 0.149 −0.144 −0.002 −0.013 −0.037 −0.059 −0.013 x5 −0.505 −0.102 0.052 −0.094 0.018 0.390 0.003 0.005 −0.030 0.132 0.018 x6 −0.534 0.064 −0.037 0.063 −0.017 0.369 −0.005 0.012 0.056 −0.162 −0.032 x7 −0.008 0.042 −0.063 0.044 −0.016 0.150 −0.315 −0.008 −0.006 −0.091 −0.020 x8 −0.060 0.000 −0.046 0.023 −0.013 0.041 0.106 −0.001 −0.059 0.021 0.013 x9 −0.113 0.007 −0.037 0.067 −0.020 −0.134 0.266 0.000 −0.032 0.081 0.017 x10 −0.171 0.077 −0.044 0.059 −0.021 0.391 −0.507 −0.004 0.008 0.053 −0.025 x11 −0.045 0.037 −0.018 0.087 −0.018 0.206 −0.380 −0.004 0.017 0.042 −0.093 0 x1 0.157 −0.509 0.277 −0.013 0.647 −0.151 0.003 0.051 −0.544 −0.043 0.036 x2 −1.214 0.066 0.298 −0.023 1.011 −0.237 0.008 0.050 −0.177 −0.077 0.059 x3 0.616 0.071 −0.588 −0.030 0.339 −0.136 −0.009 −0.048 −0.146 −0.022 −0.122 x4 −0.038 0.054 −0.710 0.487 0.397 −0.104 −0.008 −0.007 −0.026 −0.025 −0.105 x5 −1.234 −0.082 0.994 −0.169 0.012 0.346 −0.013 −0.110 0.412 0.112 −0.048 x6 −0.508 0.047 −0.567 0.165 −0.008 0.840 0.013 −0.250 0.540 −0.166 −0.175 x7 0.026 0.020 −0.366 −0.225 0.012 0.642 −0.260 −0.016 0.131 −0.088 0.068 x8 0.914 0.009 −0.066 −0.033 0.000 0.148 0.139 −0.001 −1.225 0.076 0.160 x9 −1.664 0.051 −0.129 0.054 −0.001 0.306 0.165 −0.002 0.673 0.078 0.200 x10 −0.192 0.035 −0.484 0.070 −0.005 0.717 −0.438 0.012 −0.360 0.673 −0.191 x11 −0.354 −0.016 0.203 0.213 −0.011 −0.168 −0.250 −0.005 −0.413 0.942 −0.104 1) x1：根长；x2：根粗；x3：根鲜生物量；x4：根干生物量；x5：pH；x6：电导率；x7：有机质含量；x8：碱解氮含量；x9：有效磷含量；x10：速效钾含量；x11：酸性磷酸酶活性
1) x1: Root length; x2: Root diameter; x3: Root fresh biomass; x4: Root dry biomass; x5: pH; x6: Conductivity; x7: Organic matter content; x8: Alkali-hydrolyzale nitrogen content; x9: Available phosphorus content; x10: Available potassium content; x11: Acid phosphatase activity从间接通径系数来看，1.0 mmol·L−1磷处理下，x10(速效钾含量)→(通过)x6(电导率)→y(4种色原酮总含量)、x11(酸性磷酸酶活性)→x6→y、x7(有机质含量)→x6→y的间接通径系数为正，且位列前3，分别为0.362、0.350和0.333；x9(有效磷含量)→x8(碱解氮含量)→y、x11→x10→y、x9→x5(pH)→y的间接通径系数为负，且其绝对值位列前3，分别为−0.444、−0.192、−0.139。
0.1 mmol·L−1磷处理下，x10→x5→y、x5→x6→y、x6→x5→y的间接通径系数为正，且位列前3，分别为0.391、0.390、0.369；x10→x6→y、x11→x6→y、x7→x6→y的间接通径系数为负，且其绝对值位列前3，分别为−0.507、−0.380、−0.315。
无磷处理下，x5→x2(根粗)→y、x11→x9→y、x6→x5→y的间接通径系数为正，且位列前3，分别为0.994、0.942、0.840；x4(根干生物量)→x2→y、x3(根鲜生物量)→x2→y、x6→x2→y的间接通径系数为负，且其绝对值位列前3，分别为−0.710、−0.588、−0.567。
3. 讨论与结论
植物的生长发育与土壤养分含量密切相关[18]，除受自身遗传因素控制外，药用植物生长特性、药效成分与土壤养分也密切相关，药效成分多为次生代谢产物，是植物与环境在长期进化过程中相互作用的结果，更加容易受到外界环境的影响。磷素是影响植物生理活动的重要生态因素，土壤中的磷素有效性高低与土壤对磷的吸附−解吸、沉淀−溶解等过程有关，而这些过程又取决于气候条件、土壤理化性质等因素[19]。前人研究发现，进入土壤中的磷素有效性不仅受土壤理化性质影响，反过来低磷或缺磷的环境下，植物根系也会启动一系列的觅磷策略，从而抵御不良环境，例如增加有机酸的分泌，通过其络合或螯合作用活化土壤中难溶的营养成分供自身吸收利用，反过来也影响土壤理化性质[20]，或者改变根系生物量及形态特征，从而影响根系对营养成分的吸收。
本研究发现，防风根系土壤pH在7.04~7.99之间，呈弱碱性，处理30 d 时无磷处理的pH显著高于1.0和0.1 mmol·L−1磷处理，随着处理时间延长，60和90 d 时0.1 mmol·L−1和无磷处理的pH降低，且显著低于1.0 mmol·L−1磷处理，90 d 时更是表现出3 种处理间pH存在显著差异。pH是影响植物对土壤中难溶磷进行活化的重要因素，有学者研究表明，在一定范围内，随着根际土壤pH的下降，植物对磷的吸收会显著增加[21]，本研究结果表明，0.1 mmol·L−1和无磷处理下2 年生防风处于缺磷状态，要通过提高自身对土壤中磷的获取，才能满足植株的生长以及各项生理活动对磷的需求，因此0.1 mmol·L−1和无磷处理下防风根系不断分泌有机酸等物质，导致处理后期低磷胁迫下土壤pH显著低于1.0 mmol·L−1磷处理，这与刘晓霞[22]、谢安强等[23]的研究结果一致。植物根系分泌物和土壤pH的相互作用之间存在动态平衡，并受多方面因素共同调节，Chen等[24]提出有机质、碱解氮等物质含量与维持土壤微生态平衡之间关系密切，本研究发现，防风在磷胁迫下，土壤有机质、碱解氮含量积累增加，这可能是一方面低磷环境使得土壤中微生物的数量和活性受到了抑制，因此减缓了有机质等的消耗，另一方面，也可能是有机酸和其他螯合剂的分泌增多，将土壤中难溶的部分释放为可溶态，因此使土壤中的速效养分含量增多，同时， 0.1 mmol·L−1和无磷处理在长时间的磷胁迫下，防风根系可吸收的磷不足，根表面积和生物量减小，进一步抑制了根系对氮的吸收，导致无磷处理下防风根际土壤中碱解氮的含量显著高于其他2个处理，这与李荣坦[25]研究结果相一致。
酸性磷酸酶是重要的水解酶，也是诱导酶，它不仅在植物碳水化合物转化及蛋白质合成中起重要作用，还与土壤中有机磷的分解和再利用有密切联系。徐静等[26]研究表明，大麦根际土壤酸性磷酸酶活性在不施磷以及磷质量分数为30 mg/g的土壤中显著高于磷质量分数为90 mg/g的土壤。本试验通过分析发现，防风根系土壤中酸性磷酸酶活性在处理30 d时表现为无磷处理>0.1 mmol·L−1磷处理>1.0 mmol·L−1磷处理，说明试验初期防风在低磷环境下酸性磷酸酶分泌增多，使得土壤中酸性磷酸酶活性提高，从而提高防风对低磷环境的适应性。
无磷处理下，2年生防风的根粗、根生物量在整个处理期间均低于1.0 mmol·L−1磷处理，这与郭轶敏等[27]研究结果低磷胁迫下柱花草Stylosanthes guianensis的生物量总体呈下降趋势相一致，但是无磷处理下防风的根长随着处理时间的延长逐渐增加，在处理3个月时显著高于1.0 mmol·L−1磷处理，说明2 年生防风长期在无磷胁迫处理下，为满足自身生长需求，通过增加根长来增加与土壤的接触面积，吸收更多的养分，这与Liu等[28]研究结果相一致，即植物可以通过增加根长来提高植株对低磷胁迫的耐受。
中药材药效成分的含量由遗传因素和环境因素共同决定，遗传因素决定其是否具有合成药效成分的能力，而环境因素决定其药效成分的含量高低[29]。韩忠明等[8]研究发现，适当的逆境胁迫有助于提高中药材有效成分含量及药材品质。本研究结果表明，在整个处理期间，0.1 mmol·L−1和无磷处理下防风的4 种色原酮含量高于1.0 mmol·L−1磷处理，特别是90 d 时，0.1 mmol·L−1和无磷处理的4 种色原酮含量显著高于1.0 mmol·L−1磷处理。相关性分析和灰色关联度分析表明，1.0 mmol·L−1磷处理下，碱解氮和有效磷含量与4 种色原酮总含量存在极显著负相关关系，与通径分析结果相一致；0.1 mmol·L−1磷处理下酸性磷酸酶活性是影响4 种色原酮总含量的最大因子；无磷处理下土壤pH和根长是与4种色原酮总含量关联系数最大的2个因子，通径分析结果进一步确定了根长对防风4种色原酮总含量是正向促进作用，土壤pH对防风4种色原酮总含量是负向作用。说明低磷胁迫下，防风通过改变代谢途径维持其基本生长的需要，根长增加、有机酸的释放以及酸性磷酸酶的分泌致使pH降低，从而促进磷素的吸收、转运和有效利用，进而影响防风次生代谢水平，因此土壤pH对防风4种色原酮总含量的影响是负向作用，而根长对防风4种色原酮总含量的影响是正向促进作用。
3种磷浓度下防风生长状况、土壤理化性质与4种色原酮总含量之间并不是简单的相关关系，它们通过协同作用共同维持防风正常生长，以减轻低磷胁迫给防风造成的危害。因此，防风面对磷胁迫有一系列的响应机制，在磷胁迫下，防风对土壤有机质和碱解氮的吸收利用减弱，但通过增加根长及有效成分总色原酮的含量，在试验初期增加酸性磷酸酶的分泌，从而改变土壤的pH、活化土壤中难溶的营养成分供自身吸收利用，以提高对低磷环境的适应性。本研究结果能够为防风人工栽培技术策略的制定以及防风对低磷胁迫响应机制的研究提供理论依据。但本研究仅限于室内盆栽试验，试验结果需进一步开展大田试验研究进行验证。
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表 1 18年生湿地松生长量与松脂质量基本概况
Table 1 The basic information of growth and resin mass of 18-year-old Pinus elliottii
项目 Item 树高/m
Tree height胸径/cm
Diameter at breast height单株材积/m3
Individual tree volumem(松脂)/g
Resin weight均值 Mean 13.26 20.03 0.22 2.84 最大值 Max. 17.50 33.30 0.68 16.00 最小值 Min. 7.80 11.50 0.05 0.10 标准差 SD 1.51 3.89 0.10 2.13 变异系数/% Coefficient of variation 11.36 19.44 47.10 75.04 
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表 2 湿地松生长性状与松脂质量的遗传参数估计1)
Table 2 Estimates of genetic parameters for growth traits and resin mass in Pinus elliottii
性状
Trait单株狭义遗传力(hi2)
Individual narrow-sense heritability家系平均遗传力(hf2)
Family average heritability树高 Tree height 0.415 1±0.142 7 0.751 2±0.071 7 胸径 Diameter at breast height 0.252 7±0.206 3 0.648 3±0.198 7 单株材积 Individual tree volume 0.299 8±0.106 1 0.685 5±0.082 5 松脂质量 Resin mass 0.216 1±0.092 0 0.600 5±0.107 9 1)表中“±”之后的数据为标准误，n=805
1) The data after “±” are standard errors, n=805
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表 3 性状间的加性遗传相关与表型相关系数1)
Table 3 Additive genetic and phenotypic correlation coefficients between traits
性状 Trait HT DBH Vol Den mt HT 0.731±0.017*** 0.783±0.014*** 0.324±0.034*** 0.084±0.039* DBH 0.813±0.095*** 0.965±0.002*** 0.269±0.034*** 0.182±0.036*** Vol 0.884±0.063*** 0.983±0.011*** 0.275±0.034*** 0.151±0.037*** Den 0.613±0.248** 0.449±0.306* 0.524±0.283* −0.007±0.037 mt 0.095±0.269 0.096±0.288 0.156±0.368 −0.007±0.037 1) HT为树高，DBH为胸径，Vol为单株材积，Den为木材密度，mt为转换的松脂质量；表中“±”之后的数据为标准误；表中右上方数据为表型相关系数，左下方数据为遗传相关系数；“*”、“**”和“***”分别表示达0.05、0.01和0.001水平的显著相关
1) HT: Height of tree; DBH: Diameter at breast height; Vol: Individual tree volume; Den: Wood density; mt: Transformed resin mass. Data after “±” are standard errors. Upper right data are phenotypic correlation coefficients, and lower left data are genetic correlation coefficients. “*”, “**” and “***” indicate significant correlation at 0.05, 0.01 and 0.001 levels, respectively
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