全 文 ：植物生态学报 2012, 36 (9): 992–1003 doi: 10.3724/SP.J.1258.2012.00992
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2012-02-03 接受日期Accepted: 2012-05-12
* 通讯作者Author for correspondence (E-mail: dengwuli@yahoo.com.cn)
基于层次-向量法分析的普通鹿蹄草品质与生态因
子的相关性
吕振江 王冬梅 李登武*
西北农林科技大学林学院, 陕西杨凌 712100
摘 要 采用层次-向量法, 从生态因子、有效成分含量、抗氧化活性3个层次, 分析了层次间关系, 研究了生态因子对普通
鹿蹄草(Pyrola decorata)品质的影响, 揭示影响其有效成分含量的生态主导因子。结果表明: 不同地区普通鹿蹄草的4种有效
成分含量及抗氧化活性差异显著。抗氧化活性(DPPHIC50值)与单宁、金丝桃苷、槲皮素含量呈负相关关系, 其相关系数分别
为: –0.829、–0.378和–0.749, 与总黄酮含量表现为正相关(p = 0.260)。单宁含量和槲皮素含量是影响抗氧化活性的重要指标,
其含量增加时DPPHIC50值下降, 抗氧化活性增强。年平均气温、一月份平均气温、年积温、年极高气温、无霜期、土壤全氮、
速效氮、速效磷和有机质是影响有效成分含量的主要因子, 其中土壤因子对有效成分含量的影响更显著。土壤因子对单宁和
槲皮素含量的影响最大, 对金丝桃苷含量影响最小; 气候因子对4种有效成分含量影响较弱且对各成分的影响程度基本相同。
研究结果表明, 选择合适的生境, 尤其是土壤因子可有效地提高普通鹿蹄草的品质。
关键词 生态因子, 层次-向量分析法, 普通鹿蹄草
Correlation between quality of Pyrola decorata and its ecological factors based on hierarchy-
vector analysis
LÜ Zhen-Jiang, WANG Dong-Mei, and LI Deng-Wu*
College of Forestry, Northwest A & F University, Yangling, Shaanxi 712100, China
Abstract
Aims Plant secondary metabolites have played a significant role in drug discovery and development. Their pro-
duction and accumulation are affected by environmental factors. Our objective was to determine the dominant
ecological factors influencing functional components content of Pyrola decorata, the relationships among eco-
logical factors, the contents of functional components and antioxidant activity.
Method The HPLC method was used to determine the contents of tannin, quercetin and hyperoside. Total fla-
voniods content was evaluated by NaNO2-Al(NO3)3 spectrophotometric determination. The antioxidant activity
was measured by DPPH radical assay in vitro. The hierarchy-vector analysis was applied to determine relation-
ships between the quality of P. decorata and ecological factors.
Important findings The contents of functional components as well as the antioxidant activity in different re-
gions were significantly different. Tannin, quercetin and hyperoside as the key factors affecting the antioxidant
activity showed negative correlation with the antioxidant ability; their correlation coefficients were –0.829, –0.378
and –0.749, respectively. There was a positive correlation between DPPHIC50 value and the total flavoniods con-
tent (p = 0.260). DPPHIC50 values decreased while the functional components contents increased, which indicated
the enhancement of antioxidant activity. Nine ecological factors contributed significantly to the functional com-
ponents contents: annual mean air temperature, January mean air temperature, annual accumulated air tempera-
ture, annual extreme high air temperature, frost-free period, soil total nitrogen, available nitrogen, available phos-
phorus and organic matter. The soil factors made greater contributions to the contents of the four effective com-
ponents than did climatic factors, and they also had a large impact on the content of tannin and quercetin com-
pared with hyperoside. Therefore, selecting a suitable habitat, especially appropriate soil, could effectively im-
prove the quality of P. decorata.
Key words ecological factor, hierarchy-vector analysis, Pyrola decorata
吕振江等: 基于层次-向量法分析的普通鹿蹄草品质与生态因子的相关性 993

doi: 10.3724/SP.J.1258.2012.00992
药用植物的大多有效成分为次级代谢产物 ,
是植物在长期的生长和进化过程中适应外界环境
的结果, 也是环境对植物选择的结果; 其产生和
变化比糖、氨基酸等初生代谢产物与环境有着更
强的相关性和对应性(鲁守平等, 2006; 阎秀峰等,
2007)。探索和阐明药用植物的有效成分与环境的
关系, 不但可以提高资源植物生物工程的效率和
质量, 而且可以为传统中药药源植物的标准化和
目标化种植提供科学的理论依据。
环境因子对植物次生代谢物的产生和积累具
有十分重要的作用, 国内外的大量研究已经在生态
因子对植物次生代谢产物的产生、积累及形成机理
等方面形成了一定的理论基础(Oh et al., 2009; Vin-
cenzo et al., 2009; 张莲婷等 , 2010; 段艳涛等 ,
2011)。但是, 有关这方面的研究还存在以下几个方
面的不足(赵丽英等, 2009): (1)植物次生代谢的调
节和变化过程极为复杂, 是多种环境因子共同作
用的结果, 研究土壤或者气候中的单个或几个因
子对一种或者几种次生代谢产物含量变化的影响
缺乏全面性和整体性。(2)简单的相关性和回归性
分析, 不能反映环境因子对次生代谢产物的综合
作用过程, 因此, 很难反映其总体规律。(3)采用
逐步回归法、灰色关联法分析多变量的关系要求变
量间存在一定的线性关系, 但是生态因子变量和有
效成分变量是否存在线性关系有待进一步的研究。
普通鹿蹄草(Pyrola decorata)为鹿蹄草科鹿
蹄草属植物, 具有祛风湿、强筋骨和止血的功能,
用于治疗风湿痹痛、腰膝无力、月经过多, 久咳
等症(中国药材公司, 1994)。目前, 对鹿蹄草属植
物有效成分的研究主要集中在化学成分(Kagawa
et al., 1992; Bergeron et al., 1998)、药理作用(吉腾
飞等, 1999; 罗定强等, 2004)等方面, 而对普通鹿
蹄草的品质与生态因子的相关性研究尚未见报
道。本研究以不同产地的普通鹿蹄草为研究对象,
采用层次-向量法研究普通鹿蹄草品质与生态因
子的相关性, 探讨影响普通鹿蹄草有效成分含量
的主要生态因子, 在实践上为普通鹿蹄草的人工
栽培与管理提供科学依据。
1 材料和方法
1.1 实验材料
普通鹿蹄草全草于2010年10月采自陕西眉县
(太白山点兵场、鹿圈梁、下白云、中山寺、大殿、
放羊寺)、山阳、宁陕, 四川峨眉, 青海互助, 内
蒙古阿拉善左旗 , 吉林临江(猫耳山、三公里后
山)。共7个采样地区, 13个采样点。每个采样点随
机取样, 重复3次。样品由李登武教授鉴定, 45 ℃
烘干(101-2AB型电热恒温鼓风干燥箱, 天津泰斯
特), 过40目尼龙筛, 备用。土壤样品为普通鹿蹄
草生境土, 以梅花布点法采样, 重复3次。
1.2 测定项目和方法
1.2.1 气候因子各指标测定方法
根据本研究的需要, 重点依据全国气象站点
30年地面气象数据计算所得的气候因子和基础地
理信息栅格数据(每km2)及衍生数据。包括10个指
标: 年平均气温、1月份平均气温、7月份平均气
温、年积温、年极高气温、年极低气温、年降水
量、年日照、无霜期和相对湿度。基础地理信息
数据库是全国1:100万地图的矢量数据库。
1.2.2 土壤因子各指标的测定方法
土壤pH值、有机质、全氮、全磷、全钾、速
效氮、速效磷和速效钾的测定按森林土壤分析方
法(中华人民共和国林业局, 1999)进行。pH值采用
电位测定法; 有机质采用重铬酸钾法; 全氮采用
半微量凯氏法, 速效氮采用2 mol·L–1 KCl浸提-蒸
馏法 ; 全磷采用HClO4-H2SO4法 , 速效磷采用碳
酸氢钠法; 全钾、速效钾采用火焰光度法。
1.2.3 有效成分含量及抗氧化活性测定方法
1.2.3.1 提取液的制备 准确称取普通鹿蹄草干
粉20.00 g置于烧瓶中, 加200 mL乙醚脱脂提取2
h, 过滤, 弃去滤液。按料液比为1:20加入体积分
数为70%的乙醇400 mL, 在80 ℃热水浴中回流提
取3 h, 过滤, 重复操作2次, 合并2次提取液, 减
压浓缩 (R-1001旋转蒸发器 , 郑州长城 ; DLSB-
5/20低温冷却液循环泵, 郑州长城; SHB-III循环
水式多用真空泵, 郑州长城), 用70%乙醇定容至
50 mL。用于总黄酮含量的测定, 剩余提取液浓
缩、烘干至恒重。
1.2.3.2 总黄酮含量测定 NaNO3-Al(NO3)3显色
法 ; 标准曲线方程 : y = 13.067x + 0.0367, r =
0.999 6。线性范围: 4–40 μg·mL–1。
1.2.3.3 单宁含量、金丝桃苷含量、槲皮素含量
的测定 高效液相色谱法(1200高效液相色谱仪
(Agileat Technologies CO., Ltd., Santa Clara,
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USA)。
色谱条件: 色谱柱: ZORBAX SB-C 18 (4.6 ×
250 mm, 5 μm); 流动相: 乙腈-0.5%磷酸水溶液
梯度洗脱, 0–8 min, 18%甲醇, 8–9 min, 18%–20%
甲醇, 9–17 min, 20%甲醇, 17–30 min, 20%–34%
甲醇, 30–35 min, 34%–65%, 35–45 min, 65%甲
醇。柱温: 25 ℃; 流速: 1 mL·min–1; 检测长为370
nm; 进样量为20 μL。
标准曲线的制备 : 精密称取单宁(天津市东
丽区天大化学试剂厂, 批号: 20081108)、金丝桃
苷(上海融禾医药科技有限公司 , 批号 : 100726,
纯度>98%)和槲皮素(上海融禾医药科技有限公
司, 批号: 100723, 纯度>98%)对照品适量, 加甲
醇配制成质量浓度分别为2.0、5.0和1.0 mg·mL–1
的对照品溶液。分别吸取上述溶液0.05、0.25、0.5、
0.7、0.8和1 mL用甲醇定容至10 mL。配成系列浓
度, 按上述色谱条件测定, 以峰面积(Y)为纵坐标,
质量浓度(X, mg·mL–1)为横坐标, 进行线性回归,
得单宁、金丝桃苷、槲皮素的回归方程分别为: Y
= 1834.64X + 0.87, r = 0.999 9; Y = 207483.37X –
7.83, r = 0.999 7; Y = 57170.12X – 119.26, r =
0.999 8。线性范围分别为 : 10–200、25–500和
5–100 μg·mL–1。
样品液的制备: 准确称取普通鹿蹄草提取物
100.00 mg, 甲醇溶解定容至10 mL容量瓶中, 即
得单宁、金丝桃苷、槲皮素待测液。
1.2.3.4 抗氧化能力的测定及DPPHIC50值的计算
精确称取普通鹿蹄草提取物10.00 mg, 用50%的
乙醇溶解、定容至50 mL, 稀释至浓度为0.010、
0.015、0.030、0.060和0.090 mg·mL–1的待测液, 备
用。取待测液3 mL, 加入3 mL 0.1 mmol·mL–1的
DPPH溶液 , 以等体积的50%的乙醇代替样品溶
液作对照组, 等体积的甲醇代替DPPH作空白组,
混匀 , 避光反应 30 min, 517 nm处测吸光度
(UV-1800紫外可见分光光度计, 岛津仪器(苏州)
有限公司, 苏州, 中国)。清除率(SA)计算公式如
下。以清除率(Y)为纵坐标, 普通鹿蹄草提取物质
量浓度(X, mg·mL–1)为横坐标, 进行线性回归, 可
得回归方程: Y = alnX + c。DPPHIC50值为半清除
浓度 , 即清除率为50%时 , 普通鹿蹄草提取物的
质量浓度, 计算公式如下:
SA = (1 – (Ai–Aj)/A0) × 100%; DPPHIC50 = exp
((50 – c)/a)
式中: Ai为总黄酮提取物溶液的吸光值, Aj为空白
组吸光值, A0为对照组吸光值。
1.3 层次-向量分析法
层次-向量分析法的基本思想 : 根据各指标
所属范畴划分层次、标准化数据; 用因子分析法
分析普通鹿蹄草有效成分含量指标得到主因子 ,
对环境因子进行主成分分析得到主成分。按主成
分所包含的信息大小比例(特征值)进行向量合成,
合成向量中包含对有效成分含量指标影响的主要
因子成分。因此, 将合成向量在有效成分含量指
标主因子上的投影, 作为环境因子对有效成分含
量指标的影响因素。向量合成和分解公式如下:
依据各主成分所占信息量, 对主成分模型表
达式E1、E2、E3进行合成, 合成向量为D。
D = E3 × λ3/λ1 + E2 × λ2/λ1 + E1 (1)
λ1、λ2、λ3分别为第一、第二、第三主成分的
特征值。
令D向量与Fi向量(因子模型)的夹角为θi, 则:
cosθi = (‖Fi‖2 + ‖D‖2 –‖D–Fi‖2)/
(2×‖D‖×‖Fi ) (‖ i = 1, 2, 3) (2)
则D在F1、F2、F3三个向量上的分量:
D1 = Dcosθ1, D2 = D cosθ2, D3 = D cosθ3 (3)
1.4 数据处理
应用Microsoft Excel 2003软件绘制表格, 应
用PASW Statistics 18软件进行数据统计分析, 采
用单因素方差分析中的Duncan法进行差异性检
验。
2 结果和分析
2.1 各层次指标的数据统计
本文共划分了3个层次。第一层次为生态因子
指标 , 包括土壤和气象两种不同类型的生态因
子。第二层次为有效成分含量指标, 包括总黄酮
含量、单宁含量、金丝桃苷含量、槲皮素含量4
个指标。第三层次为抗氧化能力(DPPHIC50)。各
指标实测值见表1–3。
2.2 普通鹿蹄草有效成分含量与生态因子的相
关性分析
由表4可以看出 , 总黄酮含量与年降水量和
速效氮表现为显著相关; 单宁含量与年降水量、
年日照、pH值、速效磷、速效钾、有机质显著相
吕振江等: 基于层次-向量法分析的普通鹿蹄草品质与生态因子的相关性 995

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表1 普通鹿蹄草有效成分含量及抗氧化活性(DPPHIC50值) (n = 3)
Table 1 Effective component content indexes and antioxidant activity (DPPHIC50 value) of Pyrola decorata (n = 3)
编号
No.
采样地点
Sampling site
总黄酮含量
Total flavonoid
content
(mg·g–1)
单宁含量
Tannin
content
(mg·g–1)
金丝桃苷含量
Hyperin
content
(mg·g–1)
槲皮素含量
Quercetin
content
(μg·g–1)
DPPHIC50
(μg·mL–1)
S1 太白山点兵场 Dianbingchang of Taibai Mountain 2.14cd 14.26bc 0.86cd 79.76bc 44.56b
S2 太白山鹿圈梁 Lujuanliang of Taibai Mountain 1.75gh 9.77c 0.46e 70.26bc 38.23c
S3 陕西山阳 Shanyang, Shaanxi 1.62h 11.84c 0.35e 63.36a 27.74def
S4 陕西宁陕 Ningshan, Shaanxi 2.07de 14.90bc 0.55de 61.56c 30.56de
S5 太白山中山寺 Zhongshansi of Taibai Mountain 1.66h 31.84a 1.79b 130.77c 9.02g
S6 内蒙古阿拉善左旗 Left banner of Alxa, Inner
Mongolia
1.93ef 34.75a 0.46e 147.08a 7.96g
S7 四川峨眉 Emei, Sichuan 3.78a 12.62ab 0.34e 67.25c 29.91de
S8 吉林临江 Linjiang, Jilin 2.67b 15.47bc 2.16a 73.96bc 26.56ef
S9 太白山下白云 Xiabaiyun of Taibai Mountain 2.28c 10.60c 0.57de 65.83c 32.69d
S10 青海互助 Huzhu, Qinghai 1.83fg 20.34b 1.93ab 83.70bc 11.99g
S11 太白山大殿 Dadian of Taibai Mountain 2.09de 9.77c 0.82cd 63.69c 42.85bc
S12 太白山放羊寺 Fangyangsi of Taibai Mountain 2.28c 16.48bc 0.96c 75.97bc 50.33a
S13 吉林临江 Linjiang, Jilin 2.77b 13.12bc 0.29e 90.42b 23.03f
同一列不同字母表示差异显著(α = 0.01)。
Different letters in the same column indicate significant difference (α = 0.01).



表2 土壤因子各指标实测值(n = 3)
Table 2 Measurement value of soil indicators (n = 3)
编号
No.
pH 速效氮
Available N
(mg·kg–1)
速效磷
Available P
(mg·kg–1)
速效钾
Available K
(mg·kg–1)
有机质
Organic
matter (%)
全氮
Total N (%)
全磷
Total P (%)
全钾
Total K
(%)
S1 4.92 38.76 7.39 61.69 3.79 0.17 0.01 1.61
S2 4.72 44.71 20.83 252.60 7.11 0.31 0.05 1.86
S3 5.75 27.73 17.46 252.60 8.90 0.38 0.03 1.44
S4 5.94 42.09 12.57 242.42 6.78 0.27 0.07 1.72
S5 7.21 73.62 61.47 409.12 11.06 0.68 0.12 1.33
S6 7.39 78.18 28.53 384.96 17.20 0.56 0.11 1.66
S7 6.31 8.65 9.18 128.24 4.44 0.17 0.03 1.77
S8 5.26 14.00 15.62 228.56 12.77 0.37 0.06 1.73
S9 6.16 21.99 30.26 148.30 10.74 0.35 0.06 1.95
S10 6.07 35.08 20.39 251.24 9.09 0.35 0.07 1.65
S11 6.71 16.64 11.33 346.07 10.07 0.35 0.14 1.57
S12 7.29 28.12 7.58 357.53 6.52 0.25 0.11 1.49
S13 5.13 26.50 22.41 202.76 9.68 0.35 0.06 1.60
S1–S13, 同表1。
S1–S13, see Table 1.



关, 与速效氮和全氮表现为极显著相关; 金丝桃
苷含量与年平均气温、7月份平均气温显著相关,
与年极高气温极显著相关 ; 槲皮素含量与年日
照、速效氮和全氮极显著相关, 与速效磷、有机
质显著相关。从以上结果可以看出, 很难找到影
响这几个指标的共同生态因子, 不同的生态因子
对不同的有效成分影响程度不一样, 表现出一定
的复杂性。因此, 单独从一对一的相关性分析不
能得到影响普通鹿蹄草品质的生态因子。
2.3 生态因子的主成分分析及向量合成
土壤因子包括pH值(X1)、有机质(X2)、全氮
(X3)、全磷(X4)、全钾(X5)、速效氮(X6)、速效磷(X7)
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和速效钾(X8); 气候因子包括年平均气温(Y1)、1
月份平均气温(Y2)、7月份平均气温(Y3)、年积温
(Y4)、年极高气温 (Y5)、年极低气温 (Y6)、年降
水量 (Y7)、年日照 (Y8)、无霜期 (Y9)和相对湿度
(Y10)。
2.3.1 土壤因子主成分分析与向量合成
对土壤因子8个变量进行主成分分析 , 第一
主成分、第二主成分和第三主成分的方差累计贡
献率达到85.46% (表5), 所以提取3个主成分(图1
左)。主成分分析模型:
E1 = 0.154X1 + 0.638X2 + 0.886X3 + 0.205X4–
0.216X5 + 0.796X6 + 0.899X7 + 0.416X8
E2 = 0.849X1 + 0.510X2 + 0.415X3 + 0.928X4 –
0.307X5 + 0.164X6 + 0.134X7 + 0.814X8
E3 = –0.202X1 + 0.427X2 – 0.063X3 – 0.068X4
+ 0.866X5 – 0.230X6 – 0.112X7 – 0.231X8
从以上模型可知, 对第一主成分有重要影响
的土壤因子为全氮、速效氮、速效磷和有机质, 对
第二主成分有重要影响的土壤因子为pH值、全磷
和速效钾, 对第三主成分有重要影响的土壤因子
为全钾。由于第一主成分占有较大的信息量
(58.29%) (表5), 所以全氮、速效氮、速效磷和有
机质为重要影响因子。利用公式(1)对E1、E2、E3
进行合成, 合成向量为D。
D = 0.341X1 + 0.860X2 + 0.985X3 + 0.440X4–
0.126X5 + 0.794X6 + 0.912X7 + 0.588X8
2.3.2 气候因子主成分分析与向量合成
对气候因子10个变量进行主成分分析, 第一
主成分、第二主成分和第三主成分的方差累计贡
献率达到97.60% (表6), 所以提取3个主成分(图1
右)。主成分分析模型:
E1 = 0.924Y1 + 0.817Y2 + 0.345Y3 + 0.980Y4 +
0.895Y5 – 0.307Y6 + 0.248Y7 – 0.042Y8 + 0.713Y9 +
0.168Y10
E2 = 0.310Y1 + 0.554Y2–0.218Y3 – 0.169Y4–
0.101Y5 + 0.772Y6 + 0.948Y7 – 0.998Y8 + 0.675Y9 +
0.753Y10
E3 = 0.152Y1 + 0.151Y2 + 0.913Y3 – 0.026Y4 +
0.430Y5 – 0.473Y6 – 0.199Y7 + 0.037Y8 + 0.192Y9
–0.544Y10
由模型可知, 对第一主成分有重要影响的气
候因子为年平均气温、1月份平均气温、年积温、
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表4 普通鹿蹄草有效成分含量与生态因子的相关系数
Table 4 Correlative coefficients between effective component content of Pyrola decorata and ecological factors
*, α = 0.05; *, α = 0.01.


表5 土壤因子主成分分析
Table 5 Principal component analysis of soil factors


年极高气温和无霜期, 对第二主成分有重要影响
的气候因子为年极低气温、年降水量和相对湿度,
对第三主成分有重要影响的气候因子为7月份平
均气温和年日照。由于第一主成分占有较大的信
息量(51.09%) (表6), 所以年平均气温、1月份平均
气温、年积温、年极高气温和无霜期为重要的影
响因子。利用公式(1)对E1、E2、E3进行合成, 合
成向量为D。
表6 气候因子主成分分析
Table 6 Principal component analysis of climatic factors
成分
Component
特征值
Eigenvalue
方差贡献率
Variance contri-
bution rate (%)
累计贡献率
Cumulative con-
tribution rate (%)
1 5.109 51.086 51.086
2 3.922 39.223 90.308
3 0.729 7.289 97.597
4 0.240 2.403 100.000
5 0.000 0.000 100.000
6 0.000 0.000 100.000
7 0.000 0.000 100.000
8 0.000 0.000 100.000
9 0.000 0.000 100.000
10 0.000 0.000 100.000


D = 1.184Y1 + 1.264Y2 + 0.308Y3 + 0.846Y4 +
0.879Y5 + 0.218Y6 + 0.947Y7 – 0.803Y8 + 1.258Y9 +
0.668Y10
2.4 普通鹿蹄草有效成分含量指标的主成分分
析与因子分析
有效成分含量指标包括总黄酮含量(Z1)、单宁
总黄酮
Total flavonoid
单宁
Tannin
金丝桃苷
Hyperin
槲皮素
Quercetin
DPPHIC50
1月平均气温 January mean air temperature 0.602 –0.439 –0.721 –0.454 0.615
7月平均气温 July mean air temperature –0.115 0.341 –0.858* 0.327 0.132
年极高气温 Annual highest air temperature 0.064 –0.026 –0.946** 0.039 0.464
年极低气温 Annual lowest air temperature 0.295 –0.413 –0.130 –0.560 0.207
年降水量 Annual precipitation 0.795* –0.771* –0.229 –0.735 0.585
年相对湿度 Annual relative humidity 0.376 –0.944 0.391 –0.898 0.737
年日照 Annual sunlight time –0.111 0.878* –0.071 0.960** –0.683
无霜期 Frostless period –0.272 –0.585 –0.688 –0.620 0.785
年平均气温 Annual mean air temperature 0.446 –0.334 –0.801* –0.343 0.478
年积温 Annual accumulated air temperature 0.738 –0.157 –0.754 –0.106 0.330
速效氮 Available N –0.619* 0.842** 0.079 0.837** –0.599*
速效磷 Available P –0.396 0.641* 0.340 0.668* –0.731**
速效钾 Available K –0.497 0.605* 0.272 0.541 –0.356
有机质 Organic matter –0.290 0.602* 0.257 0.636* –0.687*
全氮 Total N –0.509 0.761** 0.373 0.768** –0.802**
全磷 Total P –0.261 0.477 0.265 0.442 –0.193
全钾 Total K 0.357 –0.421 –0.292 –0.367 0.184
pH –0.095 0.620* 0.110 0.495 –0.279
DPPHIC50 0.260 –0.829* –0.378 –0.749 1.000
成分
Component
特征值
Eigenvalue
方差贡献率
Variance contri-
bution rate (%)
累计贡献率
Cumulative con-
tribution rate (%)
1 4.663 58.292 58.292
2 1.247 15.586 73.877
3 0.926 11.579 85.456
4 0.460 5.752 91.208
5 0.364 4.547 95.754
6 0.248 3.095 98.849
7 0.087 1.084 99.933
8 0.005 0.067 100.000
998 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2012, 36 (9): 992–1003

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图1 土壤(左)和气候(右)因子在主成分上的载荷图。AAT, 年积温; AHT, 年极高气温; AK, 速效钾; ALT, 年极低气温;
AMT, 年平均气温; AN, 速效氮; AP, 速效磷; APT, 年降水量; AST, 年日照; FP, 无霜期; JAT, 1月平均气温; JuAT, 7月
平均气温; OM, 有机质; RH, 相对湿度; TK, 全钾; TN, 全氮; TP, 全磷。
Fig. 1 Loading plots of soil factors (left figure) and climatic factors (right figure) on component. AAT, annual accumulated
air temperature; AHT, annual highest air temperature; AK, available potassium; ALT, annual lowest air temperature; AMT,
annual mean air temperature; AN, available nitrogen; AP, available phosphorus; APT, annual mean precipitation; AST, annual
sunlight time; FP, frostless period; JAT, January average air temperature; JuAT, July average air temperature; OM, organic
matter; RH, relative humidity; TK, total potassium; TN, total nitrogen; TP, total phosphorus.


含量(Z2)、金丝桃苷含量(Z3)、槲皮素含量(Z4)共4
个指标。有效成分含量指标位于中间层, 既要研
究其与生态因子的关系, 又要研究其与抗氧化活
性的关系 , 所以对有效成分含量的4个指标进行
因子分析和主成分分析。由于同一地区不同采样
点具有基本相同的气候条件, 但是同一地区的不
同采样点的土壤因子各指标含量不同, 因此, 在
分析气候因子对有效成分含量的影响时, 对具有
多个采样点的地区, 各有效成分含量值选择距离
气象观测站最近的采样点数据。
2.4.1 普通鹿蹄草有效成分含量指标主成分分析
有效成分含量的4个指标主成分分析模型:
F1 = –0.149Z1 + 0.956Z2 + 0.136Z3 + 0.983Z4
F2 = –0.082Z1 + 0.204Z2 + 0.987Z3 + 0.041Z4
F3 = 0.985Z1 – 0.145Z2 – 0.082Z3 – 0.109Z4
从以上模型系数的绝对值可以看出, 对第一
主成分有重要影响的有效成分含量指标为单宁含
量和金丝桃苷含量, 对第二主成分有重要影响的
有效成分含量指标为槲皮素含量, 对第三主成分
有重要影响的有效成分含量指标为总黄酮含量。
但是第一主成分占有较大的信息量(表7), 所以单
宁含量和槲皮素含量为主要指标。利用公式(1)对
F1、F2、F3进行向量合成, 形成新向量H。
2.4.2 普通鹿蹄草有效成分含量指标因子分析
对各采样点有效成分含量的4个指标进行因
子分析 , 前3个公因子可提取全部信息的92.39%
(表9), 因此, 提取3个公因子。由于第一公因子在
Z2、Z4两个变量上的载荷比较大, 可定义为单宁和
槲皮素含量的影响因子; 第二公因子在Z3变量上
的载荷比较大, 可定义为金丝桃苷含量的影响因
子; 第三公因子在Z1变量上的载荷比较大, 可定义
为总黄酮含量的影响因子。因子分析表达式为:
Z1 = 0.127F1 + 0.071F2 + 1.039F3
Z2 = 0.507F1 + 0.023F2 + 0.063F3
Z3 = –0.117F1 + 1.021F2 + 0.070F3
Z4 = 0.560F1 – 0.152F2 + 0.087F3
对各地区有效成分含量的4个指标进行因子

表7 普通鹿蹄草有效成分含量的主成分分析
Table 7 Principal component analysis of effective com-
ponent content in Pyrola decorata
成分
Component
特征值
Eigenvalue
方差贡献率
Rate of
variance (%)
累计贡献率
Cumulative
rate (%)
1 2.225 55.613 55.613
2 0.910 22.755 78.368
3 0.820 20.501 98.869
4 0.045 1.131 100.000

吕振江等: 基于层次-向量法分析的普通鹿蹄草品质与生态因子的相关性 999

doi: 10.3724/SP.J.1258.2012.00992
表8 普通鹿蹄草有效成分含量指标的主成分分析载荷矩阵
Table 8 Loading matrix of principal component analysis
of effective component content in Pyrola decorata
成分 Component

1 2 3
黄酮含量 Flavoniod content –0.149 –0.082 0.985
单宁含量 Tannin content 0.956 0.204 –0.145
金丝桃苷含量 Hyperoside content 0.136 0.987 –0.082
槲皮素含量 Quercetin content 0.983 0.041 –0.109



表9 各采样点有效成分含量因子分析
Table 9 Factor analysis of effective component content in
sampling plots


分析, 前3个公因子可提取全部信息的96.10% (表
10), 同样提取3个公因子。第一公因子在Z2、Z4
两个变量上的载荷比较大, 可定义为单宁和槲皮
素含量的影响因子; 第二公因子在Z1变量上的载
荷比较大 , 可定义为金丝桃苷含量的影响因子 ;
第三公因子在Z3变量上的载荷比较大, 可定义为
总黄酮含量的影响因子。因子分析表达式为:
Z1 = 0.120F1 + 1.039F2 + 0.104F3
Z2 = 0.505F1 + 0.025F2 + 0.015F3
Z3 = –0.001F1 + 0.108F2 + 1.015F3
Z4 = 0.529F1 + 0.120F2 – 0.013F3
2.5 层次间相关性分析
2.5.1 有效成分含量各指标实测值与生态因子预
测值的相关性分析
根据公式(2)、(3), 将土壤因子、气候因子的
合成向量D在F1、F2、F3三个向量上的分量代替
相应因子模型表达式中的F1、F2、F3可得到总黄
酮含量(Z1)、单宁含量(Z2)、金丝桃苷含量(Z3)、
槲皮素含量(Z4) 4种有效成分的生态因子影响预
测值Z1′、Z2′、Z3′、Z4′, 然后对Zi与Zi′进行相关分
析, 结果见表11。
表11显示, 4种有效成分的气候因子预测值和
实测值的相关性均不显著, 且各有效成分实测值
表10 各采样区有效成分含量因子分析
Table 10 Factor analysis of effective component content
in sampling regions
成分
Component
特征值
Eigenvalue
方差贡献率
Rate of
variance (%)
累计贡献率
Cumulative
rate (%)
1 2.852 57.042 57.042
2 1.134 22.671 79.713
3 0.818 16.386 96.099
4 0.172 3.440 99.509
5 0.025 0.491 100.000



表11 普通鹿蹄草有效成分含量各指标实测值与生态因
子预测值的相关系数
Table 11 Correlative coefficients between observation
values of effective component content and estimated values
of ecological factors
Z1, Z1′ Z2, Z2′ Z3, Z3′ Z4, Z4′
气候因子 Climatic factor 0.516 0.636 0.684 0.640
土壤因子 Soil factor 0.518 0.830** 0.325 0.819**
Zi, 有效成分含量实测值; Zi′, 有效成分含量预测值。**, α
= 0.01。
Zi, observation values of effective component content; Zi′,
estimated values of effective component content. **, α = 0.01.


和预测值的相关系数相差不大, 说明气候因子对
各有效成分的影响较小, 且对各种有效成分含量
的影响程度基本一致; 土壤因子对单宁含量、槲
皮素含量的预测值和实测值的相关性均达到极显
著水平, 对总黄酮含量、金丝桃苷含量的预测值
和实测值的相关性不显著, 表明土壤因子对单宁
和槲皮素的影响作用较大, 对总黄酮和金丝桃苷
影响较小, 对金丝桃苷含量影响最小。与气候因
子相比, 土壤因子对有效成分含量的影响程度较
大。
2.5.2 普通鹿蹄草提取物的抗氧化能力与有效成
分含量的相关性分析
根据公式(3)可以求出抗氧化能力(DPPHIC50
值) W与有效成分含量指标合成向量H的夹角余
弦值。余弦值为正表示抗氧化能力(DPPHIC50值)
变化方向和有效成分含量变化方向相同, 即有效
成分含量增加有利于DPPHIC50值的增加, 余弦值
越大表明促进作用越强; 余弦值为负值时则表现
出相反的作用。
DPPHIC50值向量W与有效成分含量指标合成
向量H的夹角余弦值cosθ = –0.737, 表明4种有效
成分含量和DPPHIC50值的变化趋势相反, 随着有
成分
Component
特征值
Eigenvalue
方差贡献率
Rate of
variance (%)
累计贡献率
Cumulative
rate (%)
1 2.835 56.706 56.706
2 0.947 18.937 75.643
3 0.838 16.751 92.394
4 0.335 6.707 99.103
5 0.045 0.897 100.000
1000 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2012, 36 (9): 992–1003

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效成分含量的增加 , DPPHIC50值下降 , 抗氧化能
力增强。由表4可知DPPHIC50值与单宁、槲皮素、
金丝桃苷含量均呈负相关, 与单宁含量、槲皮素
含量的相关性系数的绝对值较大 , 表明单宁含
量、槲皮素含量是影响抗氧化活性的重要指标 ,
这与因子分析结果一致。DPPHIC50值与总黄酮含
量呈正相关。
3 讨论
普通鹿蹄草有效成分含量与生态因子的相关
性分析表明, 全氮、速效氮、速效磷和有机质等
土壤因子对有效成分含量的影响程度比年平均气
温、1月份平均气温、年积温、年极高气温和无霜
期等气候因子的影响程度大。金亚波等(2010)研
究了气候、土壤因子对玉溪烤烟质量的影响, 也
得到类似结果。土壤氮肥有利于提高土壤有机质
含量(洪春来等, 2003), 为植物生长提供原料; 同
时, 氮肥、磷肥的施用可提高土壤pH值, 有利于
黄酮类化合物的积累(孔璐等, 2010)。研究表明,
土壤中的氮和有机质是影响夏蜡梅 (Sinocaly-
canthus chinensis)叶片中总黄酮含量的主要因子
(金则新等 , 2007), 土壤酸碱度和有机质对麦冬
(Radix ophiopogonis)活性成分含量有重要影响
(张莲婷等, 2010)。气候因子是人力所不能控制的
因素, 在普通鹿蹄草人工栽培的过程中, 种植者
应该特别注意普通鹿蹄草生境中的土壤条件, 尤
其是土壤中的全氮、速效氮、速效磷和有机质的
含量。
有效成分含量与抗氧化活性的相关性分析表
明, DPPHIC50值与4种有效成分含量表现出复杂的
关系。由于抗氧化活性与植物代谢产物中许多活
性物质有关(Niki, 2010), 导致DPPHIC50值随4种
有效成分含量的变化规律不明显。已有研究表明,
植物中的酚醛酸、黄酮、单宁、维生素及萜类化
合物等均具有抗氧化作用(Suhaz, 2006; Yanish-
lieva et al., 2006), 例如, 丁香(Syzygium aromati-
cum)中的没食子酸和丁子香酚(Lee & Shibamato,
2001), 迷迭香(Rosmarinus officinalis)中的鼠尾草
酚、鼠尾草酸(Pizzale et al., 2002)都具有较强的抗
氧化能力。虽然已有研究表明普通鹿蹄草中总黄
酮、单宁、槲皮素、金丝桃苷含量丰富(Yazaki et
al., 1989), 但是植物的多种代谢产物都能对
DPPHIC50值产生影响 , 因此 , 在选择与目标变量
相关性较大的指标时, 也应该在条件允许的情况
下尽可能多地选取指标。
目前, 有关药用植物有效成分含量与环境因
子关系的研究报道很多, 研究方法也较多样化。
主要有相关分析以及基于相关分析的典型相关分
析(牛书金等, 2009)、回归分析(Yan et al., 2004)
以及基于回归分析的偏最小二乘回归分析(孟祥
才等 , 2010)和逐步回归分析(杜玮炜和黄宏文 ,
2008)、基于因子分析的模糊综合评判分析(李彦
平等, 2010)、通径分析(Cramer & Wehner, 2000;
Okuyama et al., 2004; 黄祥童等, 2011)、主成分分
析(褚必海等, 2007; Xue & Bajorath, 2000)、灰色
关联分析(李倩等, 2010; 王宗权等, 2010)等等。采
用以上方法研究环境因子对药用植物有效成分含
量的关系时, 都是以有效成分含量与环境因子间
存在一定的回归关系为前提的(褚必海等, 2007)。
事实上, 植物的代谢产物含量与环境因子间的关
系, 不仅仅是简单的线性关系(赵丽英等, 2009),
因此, 在运用上述方法对数据进行分析时, 可能
会导致研究结论较为主观, 不能够准确地反映实
际情况(张金屯, 2005)。本文在采用层次-向量法
前, 采用回归分析研究了普通鹿蹄草有效成分含
量与生态因子的相关性, 但是回归方程, 回归系
数r均不显著(表12)。因此, 本文采用层次-向量分
析法, 对生态因子指标、有效成分含量指标、抗
氧化活性指标分层次处理, 利用向量合成分解法
代替线性回归法来揭示有效成分含量指标和环境
因子间的关系。该方法可以客观地分析和显示非
线性变量间的复杂关系, 但是存在一定的缺陷。


表12 有效成分含量与环境因子回归系数及回归方程显
著性
Table 12 Equation significant and regression coefficient
of effective component content and environmental factors
环境因子
Environmental factor
方程显著性
Equation
significant
回归系数
Regression
coefficient
黄酮含量 Flavoniod content 0.82 0.75
单宁含量 Tannin content 0.16 0.95
金丝桃苷含量 Hyperoside content 0.98 0.53
槲皮素含量 Quercetin content 0.21 0.94

吕振江等: 基于层次-向量法分析的普通鹿蹄草品质与生态因子的相关性 1001

doi: 10.3724/SP.J.1258.2012.00992
今后研究任务: (1)如何进行向量的合成才能行之
有效地反映各分向量对有效成分含量的影响, 本
文按特征值进行向量的合成能否合理地反映各个
主成分的作用效果, 有待进一步研究; (2)变量信
息的损失在主成分分析及因子分析过程中是不可
避免的, 如何评价损失的信息对有效成分含量的
影响, 信息的损失能否影响生态因子对有效成分
含量的预测值, 如何减小信息的损失, 从而达到
准确地反映生态因子和有效成分含量的关系的目
的, 有待进一步研究; (3)本文采用相关性分析研
究了有效成分含量的实测值与环境因子对有效成
分含量预测值的相关性。若环境因子对有效成分
含量的预测值能够真实体现有效成分的含量, 成
对数据的t检验也可用来分析环境因子对有效成
分含量的影响程度。成对数据的t检验和相关性分
析哪一种更适合有效成分含量的实测值与环境因
子预测值的检验, 有待进一步研究。
4 结论
(1)影响普通鹿蹄草有效成分含量的主要气
候因子为年平均气温、1月份平均气温、年积温、
年极高气温和无霜期, 主要土壤因子为全氮、速
效氮、速效磷和有机质。
(2)气候、土壤两种生态因子对普通鹿蹄草有
效成分含量的影响程度不同。气候因子对4种有效
成分的影响较小 , 且对4种有效成分的影响程度
基本一致; 土壤因子对4种有效成分的影响较大,
且对各个成分的影响程度差异较大, 其对单宁和
槲皮素的影响作用较大, 对总黄酮和金丝桃苷影
响较小, 对金丝桃苷含量的影响最小。
(3)抗氧化活性DPPHIC50值与有效成分含量
表现为负相关 , 随着有效成分含量的增加 ,
DPPHIC50值下降, 抗氧化能力增强。DPPHIC50值
与单宁、槲皮素、金丝桃苷含量均呈负相关, 且
与单宁的含量为显著负相关, 但与总黄酮含量呈
正相关。
(4)土壤因子特别是其中的全氮、速效氮、速
效磷和有机质是影响普通鹿蹄草品质的重要因
子。因此, 在人工栽培普通鹿蹄草的过程中, 要注
意合理施肥(尤其是氮肥和磷肥)。
致谢 国家林业公益性行业科研专项 (20090-
4004)和西北农林科技大学“青年学术骨干支持计
划” (Z111020902)项目资助。
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