仝培江 孟煥文 潘玉朋 劉漢強 程智慧

摘 ? ?要：針對黃瓜耐濕熱性鑒定方法鮮見報道的情況，以8個耐濕熱性不同的黃瓜品種為試材，在人工濕熱（42 ℃/32 ℃+RH 95%）和常溫常濕（28 ℃/18 ℃+RH 75%）條件下采集幼苗形態(tài)和生理指標，在夏季大棚濕熱和露地種植采集成株期生長和結瓜指標；經(jīng)主成分分析構建獨立向量，逐步回歸分析構建方程。結果表明，8個品種間14個指標表現(xiàn)出不同程度的差異，其5個主成分的累積貢獻率達94.1%。逐步回歸分析構建了含不同變量的4個預測方程，以含4個自變量的方程預測效果最好，Y=3.586+1.021Xdw+0.369Xhf+0.635Xtr-3.064Xci，R=0.999，R2=0.998，式中Xdw、Xhf、Xtr和Xci分別為苗干質(zhì)量、采瓜數(shù)、蒸騰速率和胞間CO2濃度的相對值；Y值越大，耐濕熱性越強。以4個耐濕熱性不同的品種驗證表明，該回歸方程預測準確度高于96%，可用于黃瓜耐濕熱性鑒定。

關鍵詞：黃瓜；耐濕熱性；鑒定方程

中圖分類號：S642.2 文獻標志碼：A 文章編號：1673-2871（2023）06-032-05

Establishment of an identification equation for cucumber hot-humid tolerance

TONG Peijiang， MENG Huanwen， PAN Yupeng， LIU Hanqiang， CHENG Zhihui

（College of Horticulture， Northwest A&F University， Yangling 712100， Shaanxi， China）

Abstract： Aming at the lack of hot-humid tolerance idetification method report on cucumber， the seedlings of 8 cucumber cultivars with different hot-humid tolerance were treated under artificial hot-humid （42 ℃/32 ℃+RH 95%） and normal condition （28 ℃/18 ℃+RH 75%） to collect the morphological and physiological indexes; and grown in hot-humid plastic tunnel and open field during hot summer season to collect adult plant growth and fruiting indexes. The independent vectors were constructed by principal component analysis to the collected indexes and the equation was constructed by regression analysis. The results showed that the 14 indexes collected showed difference among eight cultivars， five principal components with cumulative contribution of 94.1% could represent those indexes， four prediction equations with different variables were constructed by stepwise regression analysis and the equation with four independent variables presented the best prediction effect： Y=3.586+1.021Xdw+0.369Xhf+0.635Xtr-3.064Xci， R=0.999，R2=0.998. Xdw， Xhf， Xtr and Xci in the equation represent the relative values of seedling dry weight， harvested fruit number， transpiration rate and intercellular CO2 concentration， respectively. The higher the Y value， the stronger the resistance to hot-humid. The verification experiment using 4 cultivars with different hot-humid tolerance indicated that the prediction accuracy of the regression equation is higher than 96%， which can be used to identify the hot-humid resistance of cucumber.

Key words： Cucumber; Hot-humid tolerance; Identification equation

濕熱是我國北方設施蔬菜和南方夏季蔬菜生產(chǎn)中常面臨的主要復合逆境，關于濕熱逆境影響的研究尚處于起步階段。黃瓜是典型的喜溫果菜，不耐高溫和高濕，其耐熱性及其鑒定方法研究已有較多積累[1-8]，濕熱脅迫影響也已引起關注[9-12]，但耐濕熱性鑒定方法尚未見研究報道。筆者的研究以前期試驗篩選的耐濕熱性不同的黃瓜品種為試材，采集在自然和人工濕熱處理環(huán)境下幼苗和成株的生長發(fā)育和生理指標，通過生物數(shù)學分析建立耐濕熱性鑒定方程并進行驗證，以期為黃瓜品種資源耐濕熱性鑒定和育種以及栽培品種選擇提供技術方法。

1 材料與方法

試驗于2017年10月至2019年4月在西北農(nóng)林科技大學園藝學院進行。

1.1 材料和處理

在前期試驗對黃瓜品種資源耐濕熱性分析的基礎上，選擇苗期和成株期耐濕熱性有差異的8個品種，包括耐濕熱性較好的燕青（YQ，重慶市農(nóng)科院蔬菜花卉所，華南型）、德瑞特8-9F（D8-9F，天津德瑞特有限公司，華北型）和津優(yōu)6號（JY6，天津科潤黃瓜研究所，華北型）；耐濕熱性中等的北京204（BJ204，國家蔬菜工程技術中心，華北型）和莉娜2號（LN2，山東壽光洪亮有限公司，歐洲溫室型）；對濕熱較敏感的綠精靈5號（LJL5，國家蔬菜工程技術中心，歐洲溫室型）、燕白（YB，重慶市農(nóng)科院蔬菜花卉所，華南型）和津春4號（JC4，天津科潤黃瓜研究所，華北型）進行耐濕熱性鑒定方程建立試驗；用苗期和成株期耐濕熱性有差異的4個品種，包括耐濕熱性較好的虞美人（YMR，Nuhems India Pvt. Ltd，印度型）和碧玉（BY，北京宏圖有限公司，歐洲溫室型）及對濕熱較敏感的中農(nóng)6（ZN6，中國農(nóng)科院蔬菜花卉所，華北型）和中農(nóng)12（ZN12，中國農(nóng)科院蔬菜花卉所，華北型）進行耐濕熱性鑒定方程驗證試驗。

將供試品種種子洗去種衣劑，在溫度（晝/夜）28 ℃/18 ℃、空氣相對濕度（RH）75%、光/暗周期12 h/12 h，白天光照度16 000 lx的人工氣候箱72孔穴盤基質(zhì)育苗。2片真葉期以后在人工氣候箱進行苗期濕熱（42 ℃/32 ℃+RH 95%）處理4 d，以28 ℃/18 ℃+RH 75%為對照。試驗采用隨機區(qū)組設計，每處理15株，3次重復。

為了避免氣候箱在晝夜臨界期環(huán)境劇烈上下波動的影響，在每天晝夜交替時段設過渡環(huán)境。具體為：夜晝過渡時段和晝夜過渡時段各1 h，光照度10 000 lx，濕熱處理為37 ℃+RH 95%，對照為23 ℃+ RH 75%；白晝時段12 h，光照度20 000 lx，濕熱處理為42 ℃+RH 95%，對照為28 ℃+RH 75%；夜間時段10 h，無光照，濕熱處理為32 ℃+RH 95%，對照為18 ℃+RH 75%。

成株期濕熱處理于夏季高溫期在塑料大棚內(nèi)進行，以露地栽培為對照。試驗期間大棚旬最高溫度區(qū)間為48.4～50.8 ℃，>38 ℃時數(shù)188 h，RH>80%時數(shù)411 h，露地旬最高溫度區(qū)間為44.4～48.1 ℃，>38 ℃時數(shù)125 h，RH>80%時數(shù)188 h。將各品種2片真葉期幼苗分別定植于大棚和露地，株距32 cm，行距60 cm，每處理15株，2次重復。

1.2 指標測定和數(shù)據(jù)處理方法

試驗各處理的每重復分別隨機取樣10株進行有關指標測定。苗期測定有關形態(tài)和生理指標，并統(tǒng)計濕熱害指數(shù)。苗鮮質(zhì)量（FW）用1/1000電子天平稱質(zhì)量，經(jīng)105 ℃殺青0.5 h、65 ℃烘72 h后再用1/10 000電子天平稱取苗干質(zhì)量（DW）；葉面積（LA）用尼康D7000相機在距離60 cm處拍照離體平鋪的第2片真葉，用ImageJ軟件測算；超氧化物歧化酶（SOD）、過氧化物酶（POD）和過氧化氫酶（CAT）的活性均取真葉樣分別采用NBT法、愈創(chuàng)木酚法測定和紫外吸收法測定，凈光合速率（Pn）、氣孔導度（Gs）、胞間CO2濃度（Ci）、蒸騰速率（Tr）采用Li-Cor 6400XT便攜式光合儀（Licor，Lincoln，NE，USA）測定[9]，濕熱害指數(shù)（HHDI）采用濕熱處理受害分級和株數(shù)統(tǒng)計計算。濕熱處理幼苗受害程度分為5個等級：0級，無可見濕熱害；1級，僅1片葉片上有黃色斑點或葉緣微黃；2級，所有葉片出現(xiàn)小部分脫水斑變黃，但沒有萎蔫；3級，1片真葉邊緣壞死干枯，葉片萎蔫，大部分葉片出現(xiàn)脫水變黃，邊緣壞死干枯；4級，所有真葉變黃干枯或全部壞死。

濕熱害指數(shù)（HHDI）=（1級株數(shù)×1+2級株數(shù)×2+3級株數(shù)×3+4級株數(shù)×4）/總株數(shù)×4。

田間成株期試驗在定植后30 d內(nèi)，每8 d用卷尺測定1次實際株高，計算株高增速；結瓜后每2 d采收1次果實，記錄并計算單株采瓜數(shù)，用電子秤稱取單瓜質(zhì)量。

除苗期濕熱害指數(shù)外，其他指標均計算相對值，即處理指標值/對照指標值。試驗數(shù)據(jù)用Microsoft Excel 2019軟件進行處理，用IBM SPSS 23.0進行單因素方差分析、多重比較、主成分分析和逐步回歸分析。

2 結果與分析

2.1 黃瓜耐濕熱性鑒定方程的建立

苗期濕熱處理8個品種的苗鮮質(zhì)量（FW）、苗干質(zhì)量（DW）、葉面積（LA）、SOD活性、POD活性、CAT活性、凈光合速率（Pn）、氣孔導度（Gs）、胞間CO2濃度（Ci）和蒸騰速率（Tr）的相對值，除SOD外品種間均有顯著差異（表1），其變異系數(shù)分別為21.6%、33.3%、14.3%、10.1%、17.3%、11.4%、12.6%、31.0%、3.2%和17.7%，濕熱害指數(shù)的變異系數(shù)為40.9%，表明各品種在濕熱脅迫下表現(xiàn)出了形態(tài)和生理上的差異。

成株期濕熱處理8個品種的株高增速、采瓜數(shù)和單瓜質(zhì)量相對值的變異系數(shù)分別為20.8%、72.7%和68.1%，品種間有顯著差異（表2），表明供試品種成株期在濕熱脅迫下表現(xiàn)出了生長和結瓜的差異。

由于8個品種苗期和成株期在濕熱環(huán)境下相關指標的變異系數(shù)差異較大，因此可用于耐濕熱鑒定方程的構建。將苗期和成株期14個指標進行主成分分析，結果見表3。前5項主成分的累計貢獻率達94.2%。各主成分分別可解釋33.76%、28.97%、15.12%、14.08%和8.06%的總變異；前2、3、4個主成分的累計貢獻率分別為59.1%、73.3%和86.6%，所以可用這5個互相獨立的主成分變量代表原來的14個單獨變量進行方程構建。

根據(jù)5個主成分的特征向量可推導出8個黃瓜品種的耐濕熱性綜合評價值計算式，分別為：

C1=-0.622X1+0.391X2-0.063X3+0.054X4+0.668X5-0.284X6+0.741X7+0.544X8+0.613X9-

0.672X10+0.576X11+0.103X12+0.770X13+0.878X14；

C2=0.169X1+0.367X2+0.869X3-0.838X4+0.285X5+0.100X6+0.022X7+0.767X8+0.686X9+0.331X10+0.699X11+0.580X12-0.177X13-0.290X14；

C3=0.602X1-0.151X2-0.165X3+0.349X4-0.129X5+0.891X6-0.192X7+0.105X8+0.188X9-0.304X10-

0.276X11-0.097X12+0.522X13+0.338X14；

C4=0.284X1-0.818X2+0.397X3+0.182X4+0.610X5+0.036X6-0.208X7-0.206X8-0.260X9-

0.269X10+0.164X11-0.455X12-0.242X13-0.160X14；

C5=0.236X1-0.124X2-0.030X3+0.358X4+0.124X5-0.308X6-0.488X7+0.116X8+0.148X9-

0.257X10+0.200X11+0.587X12-0.168X13-0.009X14。

以8個品種14個指標相對值為自變量，用逐步回歸法分別獲得用1、2、3、4個自變量預測D值的4個回歸模型：

Y=1.223+1.990Xdw；

Y=1.273+1.508Xdw+0.227Xhf；

Y=0.912+0.925Xdw+0.371Xhf+0.345Xtr；

Y=3.586+1.021Xdw+0.369Xhf+0.635Xtr-3.064Xci。

式中，Xdw、Xhf、Xtr、Xci分別為苗干質(zhì)量、采瓜數(shù)、蒸騰速率和胞間CO2濃度的相對值。

用4個回歸模型計算8個品種的D值見表4。

4個回歸模型中，隨著自變量數(shù)增加，模型的R值增大，即相關性越顯著，以模型4的R值最大（表5）。除模型1外的3個模型R值都大于0.94，都可作為黃瓜品種耐濕熱性鑒定方程。

2.2 黃瓜耐濕熱性鑒定方程的驗證

用4個驗證品種濕熱處理與對照的14個指標的相對值（表6）計算主成分公式，得到其綜合系數(shù)，根據(jù)各主成分的權重計算出D值。對模型4進行驗證，將X3（相對采瓜數(shù)）、X8（相對苗干質(zhì)量）、X13（相對胞間CO2濃度）和X14（相對蒸騰速率）代入回歸方程得到回歸值（表7）?？梢钥闯?，測試品種的D值由大到小順序為BY>YMR>ZN6>ZN12，回歸值由大到小順序為BY>YMR>ZN6>ZN12，排序與綜合評價值（D）基本一致，準確度皆大于96%。因此，該回歸模型可以用于黃瓜品種耐濕熱性鑒定。

3 討論與結論

高溫是植物生長的主要逆境之一，高空氣濕度也影響植物生長發(fā)育[13]，高溫高濕形成的復合濕熱環(huán)境是我國北方設施蔬菜和南方夏季蔬菜生產(chǎn)中面臨的主要復合逆境。

形態(tài)指標直接反映植物的生長狀況。葉片是植物光合作用的主要器官，葉面積反映了植物接受太陽光的潛在能力；生物量（干質(zhì)量和鮮質(zhì)量）反映了植物同化作用的結果；逆境下的生長指標可以指示植物對逆境的適應能力[1，4]。高溫影響黃瓜幼苗生長[14]，高溫高濕環(huán)境下加富CO2可增加黃瓜植株干質(zhì)量和葉面積[15]?？寡趸富钚钥梢苑从持参锏钟婢车哪芰Γ邷馗邼裼绊懼参锟寡趸富钚?，抑制光合作用；高溫促進蒸騰作用，而高濕度會限制蒸騰作用[16-19]。苗期高溫高濕處理對黃瓜營養(yǎng)生長和生殖生長都有顯著的抑制作用，且高溫高濕的傷害略大于高溫常濕，常溫高濕的影響相對最小[9]。

建立抗逆性鑒定方法是植物種質(zhì)資源研究和育種以及栽培中選擇抗逆品種的基礎。黃瓜是喜溫果菜，發(fā)芽期和幼苗期抗逆性鑒定具有簡便、快速的特點，但成株期鑒定可能更能反映逆境下的生產(chǎn)能力。關于黃瓜耐熱性鑒定方法，前人已建立了不同時期、適用不同類型材料的多種鑒定方法[1-4，6，8]，但尚未見有關耐濕熱性鑒定方法的報道。

楊寅桂等[19]經(jīng)田間自然高溫下幼苗期與成株期篩選，并結合幼苗期人工高溫篩選，從不同生態(tài)型黃瓜品種中篩選出耐熱材料6個、熱敏材料2個。本研究結果表明，苗期和成株期指標都與黃瓜耐濕熱性有關?？紤]到濕熱復合逆境的復雜性，分別在苗期和成株期進行濕熱脅迫，采集生長發(fā)育和生理指標，并且以同品種對照環(huán)境的植株生長發(fā)育為參比，計算指標的相對值；用主成分分析將14個指標轉(zhuǎn)換為5個相獨立的綜合指標；用逐步回歸分析建立方程，14個指標每引入1個變量則會進行F檢驗，并對已選入的指標再逐個進行t檢驗，刪除不顯著已引入的指標，確保了每次引入新變量之前方程只含有顯著指標[20]。

筆者的研究通過逐步回歸分析，分別建立了含2個自變量的模型Y=1.273+1.508Xdw+0.227Xhf，含3個自變量的模型Y=0.912+0.925Xdw+0.371Xhf+0.345Xtr，含4個自變量的模型Y=3.586+1.021Xdw+0.369Xhf+0.635Xtr-3.064Xci，都可用于黃瓜耐濕熱能力的預測（式中Xdw、Xhf、Xtr和Xci分別為苗干質(zhì)量、采瓜數(shù)、蒸騰速率和胞間CO2濃度的相對值）；預測Y值越大，表明黃瓜耐濕熱能力越強。3個預測方程中，以含4個自變量的預測方程效果最好。

參考文獻

[1] 孟煥文，張彥峰，程智慧，等．黃瓜幼苗對熱脅迫的生理反應及耐熱鑒定指標篩選[J]．西北農(nóng)業(yè)學報，2000，9（1）：96-99．

[2] 聶文娟，孟煥文，程智慧，等．自然高溫條件下黃瓜耐熱性成株期鑒定技術研究[J]．北方園藝，2010（20）：22-25．

[3] 程智慧，聶文娟，孟煥文，等．黃瓜耐熱性芽苗期鑒定指標篩選及預測方程的建立[J]．西北農(nóng)林科技大學學報（自然科學版），2011，39（4）：121-126．

[4] 但忠，木萬福，蘇銀玲，等．歐洲型黃瓜成株期耐熱性鑒定指標的篩選及預測方程的建立[J]．西南農(nóng)業(yè)學報，2015，28（5）：2213-2217．

[5] 張松，苗晗，宋子超，等．黃瓜發(fā)芽期耐熱性評價及全基因組關聯(lián)分析[J]．植物遺傳資源學報，2019，20（2）：335-346．

[6] 黃建都，林翮飛，王艷娜，等．黃瓜芽期耐熱相關指標的篩選及預測方程的建立[J]．江西農(nóng)業(yè)學報，2019，31（12）：8-12．

[7] 魏爽，張松，薄凱亮，等．黃瓜核心種質(zhì)幼苗耐熱性評價及GWAS分析[J]．植物遺傳資源學報，2019，20（5）：1223-1231．

[8] 付麗軍，李聰曉，蘇勝宇，等．黃瓜苗期耐熱種質(zhì)篩選與耐熱性評價體系構建[J]．植物生理學報，2020，56（7）：1593-1604．

[9] 仝培江，程智慧，孟煥文．黃瓜幼苗對高溫高濕脅迫的生理響應[J]．西北農(nóng)林科技大學學報（自然科學版），2021，49（6）：85-93．

[10] 鄭涵，王丹，楊再強，等．花期高溫高濕對設施黃瓜葉片光合特性和保護酶活性的影響[J]．北方園藝，2021（5）：48-55．

[11] 張豐寅，楊再強，楊立，等．高溫高濕對苗期黃瓜葉片光合特性和保護酶活性的影響[J]．北方園藝，2022（16）：1-8．

[12] 楊立，楊再強，陸思宇，等．高溫高濕脅迫對黃瓜產(chǎn)量形成的影響機理[J]．中國農(nóng)業(yè)氣象，2022，43（5）：392-407．

[13] 張婷華，楊再強，李葉萌，等．相對濕度對黃瓜葉片光合特性的影響[J]．氣象科技，2013，41（6）：1128-1133．

[14] 李建建，徐曉昀，聶書明，等．高溫脅迫對黃瓜幼苗生長的影響[J]．紅河學院學報，2007（5）：10-13．

[15] 劉杰才，崔世茂，吳玉峰，等．CO2加富下空氣濕度調(diào)控對高溫大棚嫁接黃瓜逆境生理的影響[J]．華北農(nóng)學報，2012，27（3）：130-135．

[16] 薛義霞，李亞靈．空氣濕度對高溫下番茄營養(yǎng)生長的影響[J]．西北農(nóng)業(yè)學報，2010，19（4）：149-154．

[17] 楊世瓊，楊再強，王琳，等．高溫高濕交互對設施番茄葉片光合特性的影響[J]．生態(tài)學雜志，2018，37（1）：57-63．

[18] 袁昌洪，楊再強，趙和麗．番茄高溫高濕脅迫后的補償生長[J]．生態(tài)學雜志，2020，39（2）：487-496．

[19] 楊寅桂，李為觀，婁群峰，等．黃瓜耐熱材料篩選[J]．中國瓜菜，2008，21（1）：1-3．

[20] ZHAN X H，LIANG X，XU G H，et al．Influence of plant root morphology and tissue composition on phenanthrene uptake： Stepwise multiple linear regression analysis[J]．Environmental Pollution，2013，179：294-300．