全 文 ：2015 年第 37 卷第 5 期 中国麻业科学 PLANT FIBEＲ SCIENCES IN CHINA
文章编号:1671 － 3532(2015)05 － 0259 － 05
苎麻叶面积测定方法比较研究
钟新月1，陈亮2，李文略1，贺丽江1，高磊3，刘立军1，彭定祥1*
(1. 华中农业大学植物科学技术学院，武汉 430070;
2. 湖北生物科技职业学院，武汉 430070;
3. 华中科技大学化学与化工学院，武汉 430074)
摘 要:为确定苎麻叶面积测定的最佳方法，本研究进行了三种叶面积测定方法比较研究，对
不同部位不同形状的苎麻叶片参数与叶面积间的关系进行回归分析。结果表明，长宽积系数法、
鲜重系数法、干重系数法均具有较高的可靠性，构建的三种叶面积测定方法线性模型，相关系数 Ｒ
均大于 0. 99，分别为:y1 = 0. 7287x1 + 1. 1145;y2 = 1. 2041x2 － 16. 805;y3 = 1. 1385x3 － 11. 983。并对
各苎麻叶片参数进行了多因素方差分析，结果表明，取样部位对长宽积系数、鲜重系数、干重系数
均有显著影响，叶片大小对鲜重系数、干重系数有显著影响，叶片形状对长宽积系数有显著影响。
在利用系数回归法测定苎麻叶面积时，应根据不同的叶片参数选择更为贴近的回归线性模型。
关键词:苎麻;叶面积;系数回归方法
中图分类号:S563. 1 文献标志码:A
收稿日期:2015 － 04 － 20
基金项目:国家麻类产业体系(CAＲS － 19 － E12)
作者简介:钟新月(1991 －)，女，硕士研究生，主要从事苎麻栽培生理研究。E － mail:zhongxinyue929@ 163. com。
* 通讯作者:彭定祥(1957 －)，男，教授，从事苎麻栽培研究。E － mail:pdxiang@ mail. hzau. edu. cn。
Comparison of Leaf Area Measurement Methods of Ｒamie
ZHONG Xin － yue1，CHEN Liang2，LI Wen － lue1，HE Li － jiang1，GAO Lei3，
LIU Li － jun1，PENG Ding － xiang1*
(1. College of Plant Science and Technology，Huazhong Agricultural University，Wuhan 430070，China;
2. Hubei Vocational College of Bio － Technology，Wuhan 430070，China;
3. School of Chemistry and Chemical Engineering，Huazhong University of Science
and Technology，Wuhan 430074，China)
Abstract:In order to find out the best method for determining the leaf area of ramie，three kinds of
leaf area measurement methods were compared and the relationships between different leaf parameters and
leaf area were regressively analyzed． The results showed that these three leaf area measurement methods
were all highly reliable． Three correspondent linear models were established，the correlation coefficient
were all greater than 0． 99，the linear models were:y1 = 0. 7287x1 + 1. 1145;y2 = 1. 2041x2 － 16. 805;
y3 = 1. 1385x3 － 11. 983 respectively. The results of multi － factor variance analysis showed that different
sampling locations had significant effect on width product coefficient、fresh weight coefficient and dry
weight coefficient;the size of leaf had significant effect on fresh weight coefficient and dry weight coeffi-
cient;the shape of leaf had significant effect on width product coefficient. When using coefficient regres-
sive methods to measure leaf area，a more appropriate model accroding to different parameters of leaf
should be chosen.
Keywords:ramie;leaf area;coefficient regressive method
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苎麻(Boehmeria(L. )Gaud)是中国重要的纤维作物之一，用途广泛，可作纺织原料、工业有机
材料、家畜饲料、食用菌栽培基质、食用油原料以及药用大黄素的提取，对土壤重金属污染治理及
水土保持均有改善功能［1 － 3］。叶片是植物进行光合作用的主要器官，叶片的生长受环境胁迫及生
长发育不同时期的影响显著，叶面积是直接决定光合产物量的重要因素。目前主要通过非离体测
定和离体取样测定叶面积，非离体测定叶面积主要有系数回归法、方格法、图像处理法，离体测定
叶面积主要有干重法、鲜重法、叶面积仪扫描法等。叶面积的测定方法各异，在水稻、玉米、小麦、
大豆、葡萄、棉花、草莓、苜蓿、马铃薯、猕猴桃、萝卜等作物中均有报道［4 － 6］，而苎麻叶面积测定方法
报道较少［7］。
本研究采用三种常规叶面积测定方法，即长宽积系数法、鲜重法、干重法，对苎麻叶片参数与
叶面积的关系进行统计回归分析，对苎麻叶片参数进行了多因素方差分析。为苎麻栽培生理研究
和生产实践提供较可靠的理论指导。
1 材料与方法
试验于 2014 年在华中农业大学进行。
实验材料为大田种植的三龄“华苎五号”。取样方法:取样部位按株高分为上层、中层、下层，
叶片形状分为尖椭圆、卵圆、心脏形［8］，叶片大小分为大叶(叶宽大于 12cm)、小叶(叶宽小于
12cm)。共 15 种叶片类型(上中层叶片:取尖椭圆形大叶和小叶片各 10 枚，取卵圆形大叶和小叶
片各 10 枚，取心脏形大叶和小叶片各 10 枚;下层叶片:均为小叶，取尖椭圆形、卵圆形和心脏形叶
片各 10 枚;) ，3 次生物学重复(每重复 10 枚叶片)。三种叶面积测定方法如下:
图 1 苎麻三种不同形状叶片
Fig. 1 The three kinds of leaves in ramie
长宽积系数法:量取叶片长宽，量取方法见图 1。计算长宽积 x1，LI － 3100C 台式叶面积仪(美
国)测定实际叶面积 y1，回归分析长宽积系数。
鲜重系数法:新鲜叶片称重记为 wf，剪取叶片中心 5cm ×5cm方形称重记为 wfs，计算鲜重法面
积 x2 =
25
wfs·wf，测定实际叶面积 y2，回归分析鲜重系数。
干重系数法:剪取叶片中心 5cm ×5cm方形，105℃杀青 0. 5h，70℃烘干至恒重，方形干重记为
wds，全叶干重记为 wd，计算干重法面积 x3 =
25
wds·wd，测定实际叶面积 y3，回归分析干重系数。
数据采用 SPSS 19. 0、Microsoft Excel 2010 软件进行方差分析和图形制作。
062 中国麻业科学 第 37 卷
2 结果与分析
2. 1 长宽积系数法
经直线相关回归分析(图 2)，得出苎麻实际叶面积与长宽积估算值的线性回归方程，各回归方
程均呈极显著线性相关。所有供试叶片进行长宽积系数分析(图 2)，得到线性回归方程 y1 =
0. 7287x1 + 1. 1145;Ｒ
2 = 0. 9913。长宽积系数 0. 7287。多因素方差分析(表 1)表明取样部位对长
宽积系数具有极显著影响(F = 8. 493，Sig. = 0. 000)，叶片形状对长宽积系数具有显著影响(Sig. =
0. 016)，而叶片大小对长宽积系数无显著影响(Sig. = 0. 062)。
图 2 苎麻叶片实际叶面积与长宽积的回归曲线
Fig. 2 The regressive curve of ramie between actual leaf area and width product
表 1 苎麻叶片各因素对长宽积系数的方差分析表
Tab. 1 Variance analysis of width product coefficient from leaf parameters of ramie
源 III型平方和 df 均方 F Sig.
校正模型 . 044 14 . 003 3. 688 . 000
截距 45. 034 1 45. 034 53229. 931 . 000
取样位置 . 014 2 . 007 8. 493 . 000
叶片大小 . 003 1 . 003 3. 587 . 062
形状 . 007 2 . 004 4. 391 . 016
2. 2 鲜重系数法
经直线相关回归分析(图 3)，得出苎麻实际叶面积与鲜重法估算值的线性回归方程，各回归方
程均呈显著线性相关。所有供试叶片进行鲜重系数分析(图 3)，得到线性回归方程 y2 = 1. 2041x2
－ 16. 805;Ｒ2 = 0. 9837。鲜重系数 1. 2041。多因素方差分析(表 2)表明取样位置和叶片大小对鲜
重系数具有极显著差异(Sig. = 0. 000)，而叶片形状对鲜重系数无显著影响(Sig. = 0. 462 ＞ 0. 05)。
图 3 苎麻叶片实际叶面积与鲜重法估算值的回归曲线
Fig. 3 The regressive curve of ramie between actual leaf area and imputed value of fresh weight method
162第 5 期 钟新月等:苎麻叶面积测定方法比较研究
表 2 苎麻叶片各因素对鲜重系数的方差分析表
Tab. 2 Variance analysis of fresh weight coefficient from leaf parameters of ramie
源 III型平方和 df 均方 F Sig.
校正模型 . 273 14 . 020 7. 971 . 000
截距 96. 461 1 96. 461 39419. 527 . 000
取样位置 . 204 2 . 102 41. 702 . 000
叶片大小 . 095 1 . 095 38. 827 . 000
形状 . 004 2 . 002 . 780 . 462
2. 3 干重系数法
经直线相关回归分析，得出苎麻实际叶面积与干重法估算值的线性回归方程，各回归方程均
呈高度的线性相关。对所有供试叶片进行干重系数分析(图 4)，得到线性回归方程 y3 = 1. 1385x3
－ 11. 983;Ｒ2 = 0. 9874。干重系数 1. 1385。多因素方差分析(表 3)表明取样位置和叶片大小对干
重系数具有极显著影响(Sig. = 0. 000)，而叶片形状对干重系数无显著影(Sig. = 0. 269 ＞ 0. 05)。
图 4 苎麻叶片实际叶面积与干重法估算值的回归曲线
Fig. 4 The regressive curve of ramie between actual leaf area and imputed value of dry weight method
表 3 苎麻叶片各因素对干重系数的方差分析表
Tab. 3 Variance analysis of dry weight coefficient from leaf parameters of ramie
源 III型平方和 df 均方 F Sig.
校正模型 . 146 14 . 010 2. 511 . 006
截距 92. 133 1 92. 133 22177. 649 . 000
取样位置 . 087 2 . 044 10. 513 . 000
叶片大小 . 056 1 . 056 13. 517 . 000
形状 . 011 2 . 006 1. 336 . 269
3 讨论
本研究探讨了苎麻三种叶面积测定方法，对影响叶面积测定的叶片着生部位、大小、形状进行
了较为系统的比较分析。三种测定方法(长宽积系数法、鲜重系数法、干重系数法)均具有较高的
可靠性，相关系数均在 0. 99 以上。其中取样位置对长宽积系数、鲜重系数、干重系数均有显著影
响;叶片大小对鲜重系数和干重系数有显著影响，可能与苎麻叶片褶皱较多有关，尤其是小叶片;
叶片形状对长宽积系数有显著影响。暗示进行苎麻叶面积测定时，尤其需要注意取样部位。胡茂
兴等［7］研究表明苎麻叶面积换算系数为 0. 66，与本试验结果相差较大，可能源于品种差异;与铁军
等［9］研究结果相似，红豆杉叶片着生位置对叶面积系数构成差异。
值得一提的是，长宽积系数法为非离体测定叶面积，不损害叶片及植株，简便易行，但对于畸
形叶片不宜采用;鲜重系数法与干重系数法、叶面积仪扫描法均为离体测定，而鲜重系数法受叶片
短时失水影响较大，取样时应注意保水，称重迅速。在利用系数回归法测量苎麻叶片叶面积时，也
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可根据不同的叶片参数选择更为贴近的回归线性模型。随着苎麻种植标准化程度加快，叶面积将
作为反映苎麻营养和生长状况的重要指标，其测定方法将在精细化管理中得到更为广泛的应用。
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(上接第 228 页)
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檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯檯
2009．
更 正
本刊第 37 卷第 4 期 214 页表 4 有误，更正为:
表 4 苎麻平原地和山坡地 20 蔸产量性状及亩产纤维的显著性分析
Tab. 4 Significant differences in the yield traits and fiber yield per mu of ramie planting in plain and hillside
产量
有效株数
(株)
无效株数
(株)
总株重
(kg)
鲜杆重
(kg)
鲜麻重
(kg)
原麻干重
(kg)
理论亩产
(kg)
平原地 504a 51a 105. 93a 70. 66a 17. 93a 4. 10a 364. 50a
山坡地 437b 56a 94. 49b 67. 68b 15. 27b 3. 60b 323. 10b
注:不同小写字母之间表示处理间差异达到 5%显著水平。
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