侯趙玉，龔亦釗，錢祎，程卓雅，陶俊，趙大球

芍藥耐熱性評價及其鑒定指標(biāo)篩選

侯趙玉，龔亦釗，錢祎，程卓雅，陶俊，趙大球

揚州大學(xué)園藝園林學(xué)院，江蘇揚州 225009

【目的】采用多元統(tǒng)計分析方法評價不同芍藥品種的耐熱能力、篩選芍藥耐熱性鑒定指標(biāo)，建立更加全面可靠的芍藥耐熱性評價體系。【方法】本研究以140個芍藥品種為材料，采用田間試驗，在芍藥經(jīng)過夏季高溫脅迫后于8月份測定熱害指數(shù)、株高、冠幅、葉綠素相對含量（SPAD）等8個形態(tài)結(jié)構(gòu)指標(biāo)以及丙二醛（MDA）、相對電導(dǎo)率（REC）等13個生理指標(biāo)。采用相關(guān)性分析、隸屬函數(shù)分析、主成分分析、聚類分析和逐步回歸分析對芍藥耐熱性進行綜合評價并篩選耐熱性鑒定指標(biāo)?！窘Y(jié)果】21個指標(biāo)之間存在不同程度的變異，變異系數(shù)范圍為6.66%—78.02%，變異系數(shù)具體表現(xiàn)為：過氧化氫酶（CAT）＞過氧化物酶（POD）＞凈光合速率（Pn）＞非光化學(xué)猝滅系數(shù)（qN）＞超氧化物歧化酶（SOD）＞氣孔密度＞柵欄/海綿組織＞可溶性糖含量（SSC）＞可溶性蛋白含量（SPC）＞熱害指數(shù)＞SPAD＞實際光合效率（Y(Ⅱ)）＞色相（b）＞丙二醛（MDA）＞非調(diào)節(jié)性能量耗散（Y(NO)）＞冠幅＞葉片厚度＞株高＞相對電導(dǎo)率（REC）＞有效光化學(xué)量子產(chǎn)量（Fv/Fm）＞色度角（h），其中變異系數(shù)最大的為CAT，變異系數(shù)最小的為h；通過對各項指標(biāo)進行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，X1（熱害指數(shù)）與X2（株高）、X3（冠幅）、X4（SPAD）、X7（Fv/Fm）、X12（葉片厚度）、X17（SSC）呈極顯著負(fù)相關(guān)，與X6（Pn）、X8[Y(Ⅱ)]、X13（氣孔密度）、X20（CAT）呈顯著負(fù)相關(guān)，與X5（REC）、X9[Y(NO)]、X16（MDA）、X18（SPC）呈極顯著正相關(guān)，各指標(biāo)之間存在不同程度的相關(guān)性，較為復(fù)雜；通過主成分分析法將21個指標(biāo)提取為7個主成分因子，貢獻率分別為20.50%、11.66%、8.24%、7.24%、7.06%、5.31%和4.85%，累計貢獻率達到64.87%；利用隸屬函數(shù)分析法計算出140個芍藥品種的綜合得分值（W），在此基礎(chǔ)之上采用聚類分析將芍藥品種分為“優(yōu)”“良”“中”“差”4個耐熱等級，其中“優(yōu)”占比14.3%，“良”占比26.4%，“中”占比46.4%，“差”占比12.9%；進一步利用逐步回歸分析建立最優(yōu)線性回歸方程W=0.228-0.166X1+0.002X4+0.325X7-0.257X9+0.112X10+ 0.00028X13+ 0.002X17+0.00015X19+0.001X20，從21個指標(biāo)中篩選出X1（熱害指數(shù)）、X4（SPAD）、X7（Fv/Fm）、X9[Y(NO)]、X10（qN）、X13（氣孔密度）、X17（SSC）、X19（SOD）、X20（CAT）這9個指標(biāo)作為芍藥耐熱性的鑒定指標(biāo)。【結(jié)論】采用多元統(tǒng)計分析的方法評價芍藥耐熱性，將140個芍藥品種分為4類（優(yōu)、良、中、差），篩選出熱害指數(shù)、SPAD值等9個指標(biāo)作為芍藥耐熱性鑒定指標(biāo)，快速評價芍藥的耐熱能力，從而顯著提高芍藥耐熱性鑒定的效率。

芍藥；耐熱性；主成分分析；隸屬函數(shù)分析；綜合評價體系

0 引言

【研究意義】芍藥（Pall.）是中國的傳統(tǒng)名花，栽培歷史悠久，有“百花之中，其名最古”之說。芍藥喜陽光充足的環(huán)境，忌夏季炎熱，耐寒性強，多在北方栽培[1]。隨著人民生活水平的不斷提高，長江中下游及以南地區(qū)芍藥的引種栽培也逐步進入大眾的視野[2]。然而這些地區(qū)具有夏季高溫持續(xù)時間長、強度大等特點，嚴(yán)重抑制部分觀賞芍藥的生長發(fā)育。因此，建立科學(xué)、系統(tǒng)的芍藥耐熱性評價體系、篩選耐熱性鑒定指標(biāo)對于在長江中下游及以南地區(qū)進一步推廣芍藥種植具有重要意義。【前人研究進展】目前有關(guān)芍藥耐熱性評價的研究報道較少。劉林艷[3]以3個芍藥品種為材料，采用因子分析法和隸屬函數(shù)法對測定的8個指標(biāo)進行統(tǒng)計分析，從而篩選出耐熱性品種；趙大球等[4]以30個芍藥品種為材料，通過相關(guān)性分析和逐步回歸分析篩選出熱害指數(shù)、相對電導(dǎo)率、葉綠素相對含量（soil and plant analysis development，SPAD）、光合速率作為芍藥耐熱性鑒定指標(biāo)；張佳平等[5]對浙江省杭州和湖州地區(qū)的‘楊妃出浴’‘春曉’等10個品種進行觀測，采用隸屬函數(shù)分析法與主成分分析法進行耐熱性綜合評價，將它們劃分為3個等級，同時發(fā)現(xiàn)耐熱性越弱的芍藥品種丙二醛（malondiadeyde，MDA）含量積累越高；抗壞血酸過氧化物酶（ascorbate peroxidase，APX）活性隨著高溫脅迫的上升逐漸增大；張方靜等[6]采用主成分分析法對‘月月紅’和‘月月粉’兩個月季品種進行耐熱性評價以及耐熱性鑒定指標(biāo)的篩選，選取最大熒光產(chǎn)量（Fm）、光化學(xué)猝滅系數(shù)（qP）、光合電子傳遞速率（ETR）、有效光化學(xué)量子產(chǎn)量（Fv/Fm）、固定熒光（Fo）、非光化學(xué)猝滅系數(shù)（qN）及相對電導(dǎo)率（REC）、可溶性糖含量（soluble sugar，SS）、葉綠素含量、超氧化物歧化酶（superoxide dismutase，SOD）、丙二醛（malondiadeyde，MDA）含量作為月季耐熱性鑒定指標(biāo)；余炳偉等[7]以11個性狀穩(wěn)定的黃瓜自交系為材料，測定SOD、過氧化物酶（peroxidase，POD）等生理指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，耐熱的黃瓜幼苗相對電導(dǎo)率低于不耐熱的黃瓜幼苗、谷胱甘肽（GSH）含量高于不耐熱的黃瓜幼苗；對黃瓜幼苗葉片的顯微結(jié)構(gòu)進行觀察發(fā)現(xiàn)耐熱的黃瓜幼苗組織細(xì)胞結(jié)構(gòu)完整性好，柵欄組織和海綿組織厚度大、結(jié)構(gòu)緊密，而不耐熱的黃瓜幼苗葉片降解程度大，結(jié)構(gòu)遭到破壞；毛靜等[8]對16個德國鳶尾品種進行耐熱性評價，通過主成分分析篩選出葉綠素含量、超氧化物歧化酶（superoxide，SOD）、脯氨酸含量作為鳶尾耐熱性鑒定指標(biāo)。【本研究切入點】目前評價芍藥耐熱性研究所采用的供試材料較少，測定指標(biāo)單一，未采用多元統(tǒng)計分析方法，難以全面、準(zhǔn)確地反映不同芍藥品種的耐熱性。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究選取140個芍藥品種為材料，基于所測定的相關(guān)形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)，采用多元統(tǒng)計分析方法進行分析，最終建立芍藥耐熱性評價體系；篩選芍藥耐熱性鑒定指標(biāo)，為高效選育芍藥耐熱性品種及芍藥耐熱性機理研究奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試材料為140個芍藥品種（表1），均在2009年引種保存并于2017年分株栽植，田間管理同大田水平。

1.2 試驗方法

試驗于2022年8月在揚州大學(xué)國家芍藥種質(zhì)資源庫進行。芍藥適宜生長溫度為15—25℃，從6月開始芍藥便經(jīng)受高溫脅迫（2022年江蘇省揚州市6月白天平均溫度為32.6 ℃，最高溫度37 ℃；7月白天平均溫度為34.8 ℃，最高溫度40 ℃；8月白天平均溫度為35.2 ℃，最高溫度為41 ℃）。株高、冠幅、熱害指數(shù)等指標(biāo)在8月上旬進行測定；于8月15日取不同品種芍藥葉片，液氮速凍后置于-80 ℃冰箱保存，用于生理生化指標(biāo)的測定。

1.3 測定指標(biāo)及方法

1.3.1 植株形態(tài) 芍藥株高、冠幅用卷尺進行測量，每個指標(biāo)隨機選取3株植株進行重復(fù)測定并取平均值。

1.3.2 葉色 使用手持色差儀（X-rite RM200QC，美國）測定葉色，選取芍藥4—5葉位的葉片為測定對象，進行色相（b）與色度角（h）指標(biāo)測定，重復(fù)3次。

1.3.3 熱害指數(shù) 根據(jù)芍藥枝葉在夏季高溫脅迫下的傷害情況，將耐熱能力級別分為5級，具體標(biāo)準(zhǔn)如下[9]：0級，所有枝條無高溫傷害癥狀；1級，單個枝條有少于1/4的葉片出現(xiàn)枯萎斑點；2級，單個枝條有1/4—1/2的葉片出現(xiàn)焦邊；3級，單個枝條有1/2—3/4的葉片出現(xiàn)枯焦或穿孔；4級，單個枝條有3/4以上葉片枯焦；5級，整株葉片枯萎或死亡。每個品種觀測3株及以上。熱害指數(shù)通過公式計算：

熱害指數(shù)＝Σ（級別株數(shù)×級別數(shù)）/（最高級數(shù)×總株數(shù)）。

1.3.4 SPAD值 選取每株芍藥4—5葉位的葉片，避開主葉脈，使用SPAD-502便攜式葉綠素儀（Koinca Minolia sensing，日本）測定SPAD值，每3張葉片為一組重復(fù)，重復(fù)3次，取平均值。

1.3.5 相對電導(dǎo)率（REC） 用去離子水清洗新鮮葉片，使用直徑1 cm的打孔器在葉片上打孔，稱取0.1 g樣品放入含有少許去離子水的注射器中。抽真空后將樣品轉(zhuǎn)移到盛有20 mL去離子水的離心管中靜置4 h，用電導(dǎo)率儀（DDS-307，中國雷磁儀器有限公司）測定初始溶液電導(dǎo)率（A1）；隨后，在沸水浴中加熱離心管30 min，冷卻至室溫，測定電導(dǎo)率（A2）。

REC（%）＝A1/A2×100

1.3.6 氣體交換參數(shù)和葉綠素?zé)晒鈪?shù) 采用Li-6400光合作用測定儀（Li-cor，美國）在7：00—8：00測定基部第3對真葉凈光合速率（Pn）。利用雙通道調(diào)制葉綠素?zé)晒鈨xPAM-2500（WALZ，德國）測定葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)，用葉片夾夾住葉片，暗適應(yīng)30 min后分別測定熒光參數(shù)有效光化學(xué)量子產(chǎn)量（Fv/Fm）、實際光合效率（Y(Ⅱ)）、非調(diào)節(jié)性能量耗散（Y(NO)）、非光化學(xué)猝滅系數(shù)（qN）。每個指標(biāo)隨機選取3株植株進行測定，并取平均值。

1.3.7 氣孔密度 在高溫脅迫后選取長勢良好的植株采集樣品，從植株頂部往下數(shù)的第2—6片葉取樣，每個品種取3片完整葉片，用于葉片氣孔特征觀察。采用指甲油撕取法制成臨時片，將剛采集下來的氣孔用清水洗凈后用濾紙吸干表面水分，用指甲油均勻涂抹在載玻片上，然后葉片的下表面貼在載玻片上，自然晾干后用鑷子將上表皮和葉肉層輕輕撕取下來，保持葉片的完整，用顯微鏡（ZEISS Imager.z 2）在10×10倍的顯微鏡下觀察葉片下表皮氣孔并拍照，采用Image J 64軟件測量氣孔密度，并計算[10]。每個指標(biāo)取3個視野，統(tǒng)計數(shù)據(jù)后取平均值。

1.3.8 葉片橫切結(jié)構(gòu) 取不同品種長勢良好的新鮮葉片，每個品種各取3片，選取葉片中部最寬處。用徒手切片的方式制作葉片橫截面的臨時裝片[11]。在普通的光學(xué)顯微鏡上進行觀察，利用熒光顯微鏡以及cellSens Standard軟件在20倍鏡下進行葉片橫切結(jié)構(gòu)的觀察與測量。測量內(nèi)容為芍藥的柵欄組織、海綿組織及葉片厚度。每個指標(biāo)測量3次，計算平均值。

1.3.9 生理生化指標(biāo) 丙二醛含量（MDA）、可溶性糖含量（SSC）、可溶性蛋白含量（SPC）、超氧化物歧化酶（SOD）活性、過氧化物酶（POD）活性、過氧化氫酶（CAT）活性的測定均參照試劑盒（蘇州科銘生物有限公司）說明進行操作。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Excel進行數(shù)據(jù)處理，采用SPSS25.0進行主成分分析、隸屬函數(shù)分析、聚類分析、逐步回歸分析，使用Origin2021進行相關(guān)性分析。使用SPSS25.0將不同芍藥品種測定指標(biāo)進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化[12-13]。

（1）隸屬函數(shù)值U（xi）=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）；i=1,2,3,…,n。

（2）Vp=λp/∑pp=1λp，Vp表示提取的第p個主成分的權(quán)重，λp表示提取的主成分所對應(yīng)的貢獻率。

（3）W=∑pp=1（wp×μxi），W表示高溫處理響應(yīng)因子綜合值，以W值進行聚類統(tǒng)計，劃分耐高溫等級。

2 結(jié)果

2.1 芍藥相關(guān)指標(biāo)的遺傳變異分析

從表2可以看出，高溫脅迫對不同芍藥品種影響較大。芍藥品種間的21個性狀變異豐富，變異系數(shù)具體表現(xiàn)為：CAT＞POD＞Pn＞qN＞SOD＞氣孔密度＞柵欄/海綿組織＞SSC＞SPC＞熱害指數(shù)＞SPAD＞Y(Ⅱ)＞b＞MDA＞Y(NO)＞冠幅＞葉片厚度＞株高＞REC＞Fv/Fm＞h；其中變異系數(shù)最大的為CAT，變異系數(shù)最小的為h，不同指標(biāo)間的變異幅度較大。根據(jù)單一性狀指標(biāo)直接判斷芍藥品種的耐熱性過于片面和缺乏可靠性，因此，需進一步對各指標(biāo)相關(guān)性進行分析和評價。

2.2 高溫脅迫下各指標(biāo)間的相關(guān)性分析

通過對21個指標(biāo)進行相關(guān)性分析可知（圖1），X1（熱害指數(shù)）與X2（株高）、X3（冠幅）、X4（SPAD）、X7（Fv/Fm）、X12（葉片厚度）、X17（SSC）呈極顯著負(fù)相關(guān)，與X6（Pn）、X8[Y(Ⅱ)]、X13（氣孔密度）、X20（CAT）呈顯著負(fù)相關(guān)，與X5（REC）、X9[Y(NO)]、X16（MDA）、X18（SPC）呈極顯著正相關(guān)，其他各指標(biāo)之間也存在著不同的相關(guān)性，各個指標(biāo)之間的關(guān)系存在重疊、交叉的現(xiàn)象。可以看出芍藥的耐熱性是一個復(fù)雜的、綜合的性狀，受環(huán)境和遺傳等共同影響，需要將各單項指標(biāo)進行綜合考慮進而得到準(zhǔn)確的信息量，從而消除使用單一的指標(biāo)評價耐熱性所造成的不確定性和不足。因此，需要進一步運用多元化的方式進行評價。

*:＜0.05; **:＜0.01

不同顏色表示相關(guān)性的強度，越接近紅色（正）或藍色（負(fù)）說明相關(guān)性越高，圓形直徑越大說明相關(guān)系數(shù)越大

Different colors indicate the intensity of the significant, and the closer to red (plus) or blue (minus), the higher for the significant, the larger the circular diameter, the greater the correlation coefficient

圖1 芍藥不同指標(biāo)間的相關(guān)性分析

Fig. 1 Correlation analysis of different indices of herbaceous peony

2.3 高溫脅迫下不同芍藥品種測定指標(biāo)的主成分分析

通過主成分分析法對不同芍藥品種的測定指標(biāo)進行分析，根據(jù)特征值大于1的準(zhǔn)則提取了7個主因子，從而將21個單項指標(biāo)提取為7個新的相互獨立的綜合指標(biāo)，分別用主成分C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7表示，其特征值分別為4.31、2.45、1.73、1.52、1.48、1.12、1.02，貢獻率分別為20.50%、11.66%、8.24%、7.24%、7.06%、5.31%、4.85%，累計貢獻率達到64.87%，說明這7個主成分因子具有較強的信息代表性。依據(jù)表3特征向量的絕對值可以看出，第一主成分主要包括X1、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X15、X16、X18，第二主成分主要包括X10、X13，第三主成分主要包括X2、X14、X19，第四主成分主要包括X11、X20，第六主成分主要包括X17、X21，第七主成分主要包括X12。表明通過主成分分析取得的7個獨立性綜合指標(biāo)可以全面地反映出原始的21個指標(biāo)包含的信息。

表3 各性狀主成分特征向量、特征值、貢獻率

2.4 不同芍藥品種的綜合得分

利用SPSS22.0對各單項指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)和通過主成分分析得到的各主成分綜合指標(biāo)的系數(shù)進行乘積，計算出每個芍藥品種的7個綜合指標(biāo)得分值（表4）。根據(jù)公式（1）將綜合指標(biāo)的得分值進行計算得出各試驗材料的隸屬函數(shù)值U（xi），然后根據(jù)公式（2）計算出7個主成分綜合指標(biāo)所占的權(quán)重，分別為0.32、0.18、0.13、0.11、012、0.08、0.07，利用公式（3）計算出各芍藥品種的綜合評價值（W），W值即為每個品種的耐熱能力，即W值越大，耐熱能力越強。

2.5 不同芍藥品種耐熱能力聚類分析

基于不同芍藥品種的綜合得分值（W）對其進行分類，使用平方歐式距離法采用組間連接的方式進行聚類分析，將140個芍藥品種耐熱能力分為優(yōu)、良、中、差4個等級（圖2），即I、II、III、IV組群，其中第I組群包括SY101（‘碧天晴空’）、SY12（‘桃花系金’）、SY6（‘粉珠盤’）等20個品種，占比為14.3%；第II組群包括：SY126（‘佛光珠影’）、SY100（‘蓮臺’）、SY53（‘紫羽球’）等37個品種，占比為26.4%；第III組群包括SY46（‘紫袍’）、SY15（‘晚妝粉’）、SY94（‘奇麗’）等65個品種，占比為46.4%；第IV組群包括SY64（‘湖水蕩漾’）、SY136（‘紅樓顯貴’）、SY131（‘紅綾’）等18個品種，占比為12.9%。

表4 不同芍藥品種的綜合得分

2.6 回歸模型建立及耐熱性指標(biāo)的篩選

為了進一步分析21個測定指標(biāo)與不同芍藥品種耐熱性之間的關(guān)系，通過逐步回歸分析法，以綜合評價值（W）為因變量，以不同芍藥品種測定的各指標(biāo)為自變量建立最優(yōu)化線性回歸方程：

W=0.228-0.166X1+0.002X4+0.325X7-0.257X9+0.112X10+0.00028X13+0.002X17+0.00015X19+0.001X20。

該方程決定系數(shù)2=0.977，Durbin-Watson統(tǒng)計量d=1.959。由方程可知，上述9個指標(biāo)與綜合評價值（W）呈顯著性相關(guān)（＜0.05），篩選X1（熱害指數(shù)）、X4（SPAD）、X7（Fv/Fm）、X9[Y(NO)]、X10（qN）、X13（氣孔密度）、X17（SSC）、X19（SOD）、X20（CAT）這9個指標(biāo)作為芍藥耐熱性的鑒定指標(biāo)具有可靠性。使用該方程對不同芍藥品種的耐熱能力進行綜合評價值預(yù)測，其預(yù)測值（PV，表5）與評價值（W）呈極顯著相關(guān)（表6），表明使用該回歸方程對不同芍藥品種的耐熱能力進行預(yù)測具有很高的準(zhǔn)確性。

圖2 基于W值的芍藥耐熱能力聚類分析

2.7 不同耐熱能力芍藥品種的特征分析

依據(jù)不同耐熱能力芍藥品種的各形態(tài)、生理指標(biāo)平均值（表7，圖3），對方程的9個耐熱性鑒定指標(biāo)進行不同芍藥品種表現(xiàn)特征的比較。結(jié)果表明，隨著不同芍藥品種耐熱能力的逐漸降低，熱害指數(shù)逐漸增大，SPAD值逐漸變小，芍藥葉片萎蔫、植株枯萎程度不斷加深；通過對不同耐熱能力芍藥品種SSC含量及SOD、CAT活性的測定發(fā)現(xiàn)，耐熱能力強的芍藥品種SSC含量及SOD、CAT活性均高于耐熱能力弱的芍藥品種；隨著不同芍藥品種耐熱能力的逐漸降低，F(xiàn)v/Fm、qN值逐漸變小，Y(NO)值逐漸增大，氣孔密度逐漸變小。

表5 不同芍藥品種的預(yù)測值得分

表6 W值與PV值相關(guān)性分析

**：＜0.01

2.8 芍藥品種耐熱能力與耐熱性鑒定指標(biāo)關(guān)系

綜合聚類分析和逐步回歸方程的結(jié)果，分析聚類結(jié)果中不同耐熱能力芍藥品種與耐熱性鑒定指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度以及主成分分析。耐熱能力評價結(jié)果為“優(yōu)”的芍藥品種與SPAD、qN、氣孔密度、CAT這4個耐熱性鑒定指標(biāo)之間存在較強的關(guān)聯(lián)性；耐熱能力評價結(jié)果為“良”“中”的芍藥品種與各耐熱性鑒定指標(biāo)之間有較為均衡的關(guān)聯(lián)性；耐熱能力評價結(jié)果為“差”的芍藥品種與熱害指數(shù)、Y(NO)關(guān)聯(lián)性較強（圖4-A）。此結(jié)果在耐熱性鑒定指標(biāo)PCA圖中也得到了良好的驗證（圖4-B），同時，不同耐熱能力的芍藥品種與耐熱性鑒定指標(biāo)之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，進一步表明在芍藥耐熱性評價過程中，采用多元統(tǒng)計分析的方法更加合理。此外，熱害指數(shù)、Y(NO)、qN分布在第二與第三象限，并與其他指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)。

圖3 聚類結(jié)果中不同耐熱能力類型芍藥品種的形態(tài)及生理表現(xiàn)特征

3 討論

3.1 高溫脅迫對芍藥的影響

高溫是制約植物正常生長發(fā)育的環(huán)境因素之一。隨著溫室效應(yīng)的加劇，夏季極端高溫天氣的出現(xiàn)頻率也在不斷增加，輕則造成植物萎蔫，重則對植物細(xì)胞造成不可逆轉(zhuǎn)的損害、代謝途徑造成破壞、膜結(jié)構(gòu)和蛋白質(zhì)受到永久性損傷等[14-16]。前期研究表明，植物在受到高溫脅迫后會降低體內(nèi)葉綠素合成的速率，加快葉綠素的降解，同時會造成體內(nèi)活性氧的積累[17-20]。此外，芍藥葉片在受到高溫脅迫后會呈現(xiàn)黃綠色、小而密集的曬傷穿孔以及大面積的黑褐色斑塊，進而造成植株枯萎死亡[21]。本研究發(fā)現(xiàn)，耐熱能力強的芍藥品種在經(jīng)歷高溫脅迫后，熱害指數(shù)、SPAD值、葉綠素?zé)晒鈪?shù)指標(biāo)均優(yōu)于耐熱能力差的芍藥品種。同時，耐熱性弱的芍藥品種葉片黃化、枯萎程度明顯高于耐熱性強的芍藥品種。Wu等[22]通過對芍藥高溫脅迫的生理生化和分子響應(yīng)研究發(fā)現(xiàn)，耐熱性強的芍藥品種抗氧化酶活性水平更高，以此來確保植株在高溫脅迫下的正常生長。在本研究中，與活性氧清除相關(guān)的抗氧化酶SOD和CAT活性以及SSC含量在耐熱品種中均明顯高于耐熱能力差的芍藥品種，這與Wu等[22]的研究結(jié)果一致。上述結(jié)果表明，植物在經(jīng)歷高溫脅迫后會通過提高抗氧酶活性等酶促防御系統(tǒng)以及可溶性糖含量等非酶促防御系統(tǒng)來緩解高溫脅迫所帶來的傷害[23]。

圖4 芍藥品種耐熱能力類型與耐熱性鑒定指標(biāo)關(guān)系（A）與耐熱性指標(biāo)主成分分析（B）

3.2 芍藥耐熱性評價方法的確定

關(guān)于植物耐熱性評價與品種篩選的研究早有報道，前期人們多提出使用熱害指數(shù)來鑒定多個植物品種的耐熱能力[24-25]。前人基于熱害指數(shù)篩選芍藥耐熱性品種并以熱害指數(shù)為因變量、測定指標(biāo)為自變量建立最優(yōu)化線性回歸方程，篩選出熱害指數(shù)、相對電導(dǎo)率、光合速率、SPAD值作為芍藥耐熱性鑒定指標(biāo)[4]，這種方法雖簡單易行，但是僅憑熱害指數(shù)這單一的指標(biāo)去篩選耐熱性品種卻忽略了芍藥耐熱性受多方面的影響。本研究中，隨著不同芍藥品種耐熱能力的逐漸降低，熱害指數(shù)均值不斷升高，但是單個芍藥品種的熱害指數(shù)也會出現(xiàn)與綜合評價不符的情況。因此，以熱害指數(shù)為主因素去評價芍藥的耐熱性是否具有可靠性還有待商榷。

高溫對植物的影響是一個復(fù)雜的過程，受環(huán)境、生理、遺傳等多種因素的影響[26-30]，僅依靠一個或幾個指標(biāo)去評價植物的耐熱能力、篩選耐熱品種具有局限性。多元統(tǒng)計分析方法可以將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化成幾個指標(biāo)，將復(fù)雜的問題簡單化，增加評價的高效性[31]。蔡繼鴻等[32]在自然高溫脅迫下，利用主成分分析將8個測定指標(biāo)提取為3個主成分進行綜合評價，并對18個杜鵑品種的耐熱性進行排序；凌瑞等[33]通過測定8個繡球品種的14個指標(biāo)，利用主成分分析法將其轉(zhuǎn)化為4個綜合指標(biāo)，通過隸屬函數(shù)法計算出的綜合評價值進行聚類分析，劃分出3個耐熱等級，篩選出游離脯氨酸含量、葉綠素a+葉綠素b含量、類胡蘿卜素含量、SOD活性、相對含水量（RWC）與可溶性糖（SS）作為耐熱性鑒定指標(biāo)；付麗軍等[34]對12個黃瓜品種進行耐熱性評價，利用主成分分析法將12個測定指標(biāo)轉(zhuǎn)化為3個主成分，使用隸屬函數(shù)分析法計算綜合評價值并進行聚類分析，建立黃瓜耐熱性綜合評價體系。前期研究表明，使用主成分分析法、隸屬函數(shù)分析法等多元統(tǒng)計方法評價植物的耐熱性具有一定的可靠性與準(zhǔn)確性。本研究采用多元統(tǒng)計分析的方法對芍藥的耐熱性進行評價；同時建立芍藥耐熱性評價體系，避免了單一指標(biāo)評價所造成的片面性，這種評價方法更加科學(xué)合理。

3.3 芍藥耐熱性品種篩選

趙大球等[4]篩選出‘紅綾簪’‘碧天晴空’‘紫鳳羽’等品種具有較強的耐熱性；張佳平等[5]篩選出強耐熱性品種‘杭白芍’‘楊妃出浴’‘春曉’。本研究篩選出等級為“優(yōu)”的品種中：‘碧天晴空’‘楊妃出浴’與前人的研究結(jié)果一致，均對高溫具有較強的抗性；而‘紅綾簪’‘紫鳳羽’等品種在本研究中尚未進行觀測，后續(xù)仍需對部分未涉及到的品種進行夏季高溫的觀測，補充其耐熱性評價。另外，本研究還發(fā)現(xiàn)不同芍藥品種在經(jīng)歷高溫脅迫后的生理指標(biāo)差異較大，這主要是由于植物受到脅迫后的生理生化反應(yīng)是一個動態(tài)的過程，同時植物也會通過不同的生理生化反應(yīng)進行自愈[35]，因此，在后續(xù)的研究中應(yīng)該繼續(xù)對評價為“優(yōu)”的芍藥品種進行連續(xù)多年觀測，測定耐熱性指標(biāo)，進行綜合評價，這樣才能更有利于選育耐熱性品種。

4 結(jié)論

本研究將140個芍藥品種按其綜合評價值（W）分為4個耐熱能力不同的等級，篩選出‘碧天晴空’‘桃花系金’‘粉珠盤’等20個耐熱能力為“優(yōu)”的芍藥品種；采用逐步回歸法建立了最優(yōu)線性回歸方程，并從21個測定指標(biāo)中篩選出熱害指數(shù)、葉綠素相對含量（SPAD）、有效光化學(xué)量子產(chǎn)量（Fv/Fm）、非調(diào)節(jié)性能量耗散（Y(NO)）、非光化學(xué)猝滅系數(shù)（qN）、氣孔密度、可溶性糖含量（SSC）、超氧化物歧化酶（SOD）、過氧化氫酶（CAT）作為評價芍藥耐熱性的指標(biāo)。

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Evaluation of Heat Tolerance of Herbaceous Peony and Screening of Its Identification Indices

HOU ZhaoYu, GONG YiZhao, QIAN Yi, CHENG ZhuoYa, TAO Jun, ZHAO DaQiu

College of Horticulture and Landscape Architecture, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu

【Objective】The multivariate statistical analysis method was used to evaluate the heat-tolerance of different herbaceous peonyPall.) varieties, to screen the heat-tolerance identification indexes of peony, and finally to establish a more comprehensive and reliable heat-tolerance evaluation system of peony. 【Method】In this study, 140 peony varieties were used as materials, and field experiments were used to measure 8 morphological and structural indexes, including heat damage index, plant height, crown width, and SPAD value;at the same time, 13 physiological indexes, such as malondialdehyde and relative electrical conductivity, were measured in August after high-temperature stress in summer. Correlation analysis, subordination function method, principal component analysis, cluster analysis and stepwise regression analysis were used to comprehensively evaluate the peony heat-toleranceand to screen the identification indexes of heat-tolerance.【Result】There were different degrees of variation among the 21 indicators, and the variation coefficient ranged from 6.66% to 78.02%. The variation coefficient was shown as follows: Catalase (CAT)＞POD＞Pn＞qN＞SOD＞stomatal density＞barrier tissue thickness/sponge tissue thickness＞SSC＞SPC＞heat damage index＞SPAD＞Y(Ⅱ)＞b＞MDA＞Y(NO)＞crown width＞leaf thickness＞plant height＞REC＞Fv/Fm＞Hue angle (H), among which, CATwas the largest coefficient of variation, and H was the smallest coefficient of variation;through the correlation analysis of each index, it was found that X1(heat damage index) and X2(plant height), X3(crown width), X4(SPAD), X7(Fv/Fm), X12(leaf thickness), X17(SSC ) were extremely significantly negatively correlated, which were significantly negatively correlated with X6(Pn), X8[Y(Ⅱ)], X13(stomatal density), X20(CAT), while they were extremely significantly positively correlated with X5(REC), X9[Y(NO)], X16(MDA) and X18(SPC) . There were different degrees of correlation among the indicators, which was relatively complicated; 21 indicators were extracted into 7 principal component factors through the principal component analysis method, and the contribution rates were 20.50%, 11.66%, 8.24%, 7.24%, 7.06%, 5.31%, and 4.85%, respectively, while the cumulative contribution rate reached 64.87%; the comprehensive score (W) of 140 peony varieties were calculated by the membership function analysis method. On this basis, cluster analysis was used to classify the peony cultivars into four types of heat resistance: “excellent” “good” “medium” and “poor”. The “excellent” type accounted for 14.3%, “good” type accounted for 26.4%, “medium” type accounted for 46.4%, and “poor” type accounted for 12.9%; the stepwise regression analysis was further used to establish the optimal linear regression equation: W=0.228-0.166X1+0.002X4+0.325X7-0.257X9+0.112X10+0.00028X13+0.002X17+0.00015X19+0.001X20, and 9 indicators were selected from 21 indicators (heat damage index), including X1(heat damage index), X4(SPAD), X7(Fv/Fm), X9[Y(NO)], X10(qN), X13(pore density), X17(SSC), X19(SOD), and X20(CAT) , which were used as identification peony indicators of heat-resistance. 【Conclusion】By using multivariate statistical analysis method to evaluate the heat resistance of peony, 140 peony varieties were divided into 4 categories (excellent, good, medium, and poor). 9 indexes including heat damage index and SPAD value were screened as identification indexes of heat-resistance of peony, to quickly evaluate the heat-resistant ability of peony, thereby significantly improving the efficiency of heat-resistant identification of peony.

herbaceous peony; heat-tolerance; principal component analysis; subordination function methods; comprehensive evaluation system

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.23.015

2023-04-12；

2023-06-14

江蘇省種業(yè)振興揭榜掛帥項目[JBGS(2021)020]、揚州市科技計劃（現(xiàn)代農(nóng)業(yè)）項目（YZ2022053）、國家林草科技創(chuàng)新發(fā)展研究項目（2023132012）、江蘇省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)（花卉）產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系[JATS(2023)489]

侯趙玉，E-mail：1148570156@qq.com。通信作者陶俊，E-mail：taojun@yzu.edu.cn。通信作者趙大球，E-mail：dqzhao@yzu.edu.cn

（責(zé)任編輯 趙伶俐）