全 文 ：Vol. 32 No. 2
Feb. 2012
第 32卷 第 2期
2012年 2月
中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
Journal of Central South University of Forestry & Technology
凹叶厚朴 (Magnolia offi cinalis subsp. biloba)
是我国重要的药材两用经济林树种之一，主要分
布区是浙江南部、福建西部、江西西南部、湖南
南部、广东东北部、广西北部及贵州的东部 [1]，
其药用主要活性成分是树皮中所含的厚朴酚、和
厚朴酚等酚类物质 [2]，其药材品质优劣主要反映
凹叶厚朴树体厚朴酚、和厚朴酚含量变化模型
的研究
王晓明 1，2，3，杨硕知 1，2，裴 刚 4，蒋丽娟 3，宋庆安 1，2，蔡 能 1，2，李永欣 1，2，曾慧杰 1，2
(1.湖南省林业科学院，长沙 410004；2.湖南省林木无性系育种重点实验室，长沙 410004；
3.中南林业科技大学，长沙 410004；4.湖南中医药大学，长沙 410208)
摘要： 为了研究凹叶厚朴树厚朴酚、和厚朴酚的积累分布规律，以 10年生凹叶厚朴为试验材料，建立了凹叶
厚朴树体解析木高度与厚朴酚、和厚朴酚及树皮厚度含量的数学模型。结果表明：解析木高度与总酚含量、厚
朴酚含量、和厚朴酚含量关系最优模型依次为 y=─ 0.053 636x3+0.665 503x2─ 2.543 869x+3.964 848，y=─ 0.008
939x3+0.110 233x2─ 0.419 464x+0.693 864，y=─ 0.044 697x3+0.555 271x2─ 2.124 405x+3.270 985；树体解析木高度
与树皮厚度关系最优模型为 y=─ 0.008 965x3+0.031 331x2─ 0.143 492x+4.941 212，可用于凹叶厚朴树体厚朴酚、
和厚朴酚含量的预测，为科学采收厚朴皮提供了理论依据。
关键词： 凹叶厚朴；数学模型；厚朴酚；和厚朴酚；树皮厚度
中图分类号： S794.08; S759.8 文献标志码： A 文章编号： 1673-923X(2012)02-0001-05
Study on content variation model of magnolol and honokiol in
Magnolia offi cinalis subsp. biloba
WANG Xiao-ming1,2,3，YANG Shuo-zhi1,2，PEI Gang4，JIANG Li-juan3，SONG Qing-an1,2，
CAI Neng1,2，LI Yong-xin1,2，ZENG Hui-jie1,2
(1. Hunan Academy of Forestry，Changsha 410004，China；2.Hunan Key Laboratory of Trees Clones Breeding Technology，
Changsha 410004，China；3.Central South Forestry and Technology University，Changsha 410004，China；
4.Hunan Traditional Chinese Medicine University，Changsha 410007，China)
Abstract: Ten-year-old Magnolia offi cinalis subsp. biloba were used as the experimental material for the purpose of studying on the regularity
of accumulation and distribution of magnolol and honokiol in trees, and mathematical models were established. The results show that the
best model of relation between the tree’s height and total phenol, magnolol, honokiol are y= –0.053 636x3+0.665 503x2–2.543 869x+3.964
848, y= –0.008 939x3+0.110 233x2–0.419 464x+0.693 864, y= –0.044 697x3+0.555 271x2–2.124 405x+3.270 985, the best model of relation
between the tree’s height and bark thickness is y= –0.008 965x3+0.031 331x2–0.143 492x+4.941 212. These models can be used in forecasting
magnolol and honokiol content and providing scientifi c basis in bark harvesting of Magnolia offi cinalis subsp. biloba.
Key words: Magnolia offi cinalis subsp. biloba; mathematic model; magnolol; honokiol; bark thickness
收稿日期：2011-11-24
基金项目：国家林业公益性行业科研专项 “金银花、厚朴优良新品种创制及利用技术研究”（201104023）
作者简介：王晓明 (1964—)，男，湖南永兴人，研究员，主要从事木本药用植物及观赏植物育种与栽培研究；E-mail：wxm1964@163.com
在这 2种成份的差异上 [3]。
种源、树龄、产地和立地条件等与厚朴产量
及厚朴酚、和厚朴酚含量关系密切 [4-6]，是影响其
栽培经济效益的重要因素。有关凹叶厚朴的厚朴
酚、和厚朴酚含量测定及影响树皮厚度的因子和
不同药 用部位中酚类成分的含量分析等方面已有
王晓明，等：凹叶厚朴树体厚朴酚、和厚朴酚含量变化模型的研究2 第 2期
研究报道 [7-10]，涂育合等 [11]也建立了凹叶厚朴树
皮产量预测模型，但凹叶厚朴树体不同部位中厚
朴酚、和厚朴酚积累分布规律至今尚未见研究报
道。为了更好地评价凹叶厚朴人工林的生产潜力，
探讨其主要活性成分含量的积累分布规律 ,笔者
尝试建立凹叶厚朴树体解析木高度与厚朴酚、和
厚朴酚含量及树皮厚度之间的相关数学模型，旨
在为凹叶厚朴树体厚朴酚、和厚朴酚含量预测提
供理论依据，从而科学指导凹叶厚朴的生产。
1 试验地概况
试验地设在湖南省永州市道县洪塘营瑶族乡
海拔 1 200 m处。所处地理位置属温、热带结合部，
既具阳光丰富的大陆性季风气候特点，又有雨量
充沛、空气湿润的海洋性气候特征。全年平均气
温在 17.6℃ ~18.6℃之间，一月平均气温 7.4℃，
七月平均气温 26.5℃，极端高温 36℃。极端最低
气温在 –4.9 ~ –8.4℃之间。年平均日照时数为
1300~1740 h，无霜期年均 285~311 d，年降雨量
1290~1900 mm。试验地士壤为花岗岩发育的山地
黄壤为主，土层深厚，土壤质地好，微酸性至中性。
2 材料与方法
1.1 材 料
以湖南省永州市道县 10 年生凹叶厚朴为调查
对象及试验材料，测定树体不同高度的树皮厚度
及厚朴酚、和厚朴酚和厚朴总酚含量。
1.2 方 法
1.2.1 采样方法
在同一坡面的上、中、下坡选择大小一致的 5
株树为试验对象，分别伐倒，先测定其树高、胸径，
然后以 1 m为一段，按阴、阳面分段采割树皮，
测定树皮厚度。将新鲜厚朴皮运回室内，自然通
风阴干备用。
1.2.2 测定方法
(1) 仪器 Agilent 1200 HPLC四元泵，Agilent
1200工作站。
(2) 色谱条件 色谱柱：迪马DIKMA C18柱 (250
mm ×4.6 mm，5 μm )；流动相：甲醇︰水 (73︰
27)；波长：294 nm；柱温：30℃；流速：1.0 mL/min；
理论塔板数以厚朴酚峰计不低于 4 000。
(3) 对照品溶液的制备及标准曲线的测定：用
甲醇分别制成浓度为厚朴酚标准品溶液 0.08 mg/
mL、和厚朴酚标准品溶液 0.096 mg/mL测厚朴酚、
和厚朴酚各自的回归方程。
(4) 供试品溶液的制备：分别取不同的厚朴样
品 0.1g，粉碎 (过三号筛 )，精密称定，置 50 mL
的磨口锥形瓶中，精密加入甲醇 25 mL，称重，超
声处理 20 min，取出放冷至室温，称重，用溶剂
补足减少的甲醇量，摇匀，滤过，取续滤液再用
0.45 μm的微孔滤膜滤过，滤液即为供试品溶液。
(5) 精密度、稳定性和加样回收率测定：按同
样色谱条件进行 HPLC分析，每次进样 10 μL，
连续进样 5次，计算厚朴酚、和厚朴酚的含量后，
衡量仪器的稳定性。
分别在 0、2、4、6、8、24 h 测定厚朴酚对照
溶液和和厚朴酚对照品溶液混合液，计算厚朴酚、
和厚朴酚的含量，衡量二者稳定性。
精密加入厚朴酚、和厚朴酚至已知含量的厚
朴原药材中，按样品溶液制备方法操作，制备样
品液，按色谱条件测定厚朴酚、和厚朴酚的含量，
计算加样回收率。
(6) 样品溶液的制备取样品粉末（过三号筛）
约 0.2 g, 精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲
醇 25 mL，摇匀，密塞，浸渍 24 h，滤过，精密量
取续滤液 5 mL，置于 25 mL 容量瓶中，加甲醇至
刻度，摇匀，即得。
1.2.3 建模方法
对收集到的数据运用 SPSS统计软件分析，以
解析木高度为自变量 (x, m)，树皮厚度或酚类物质
的含量为因变量 (y, cm, %)，采用线性方程、二次
方程、三次方程、指数方程、对数方程、乘幂曲线、
复合曲线、S曲线模型、Logostic生长曲线、反响
曲线、等比级数曲线 11种曲线进行拟合，以期找
到适宜的该凹叶厚朴树体解析木高度与树皮厚度
及厚朴总酚、厚朴酚与和厚朴酚含量的数学模型。
2 结果与分析
2.1 凹叶厚朴解析木不同高度与厚朴酚、和厚朴
酚含量的模型拟合
曲线拟合结果表明 : 线性方程模型式 (1)、二
3第 32卷 中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
次方程模型式 (2)、三次方程模型式 (3)及复合曲
线模型式 (4)均达到极显著水平 (r0.01=0.87400,　
r0.05=0.70700,下同 )，指数方程、对数方程等其它
模型没有达到显著水平。根据模型拟合结果 (见表
1、2、3)，在凹叶厚朴解析木不同高度分别与同一
高度阴面、阳面的平均总酚含量、厚朴酚含量、
和厚朴酚含量的回归关系中，其相关系数按模型
式 (3)、(2)、(4)、(1)的顺序依次减小，其中模型
式 (3)的相关系数最大，总酚含量 -解析木高度模
型、厚朴酚含量 -解析木高度模型、和厚朴酚含
量 -解析木高度模型的相关系数分别为 0.950 50、
0.938 97、0.952 61。从精度来说 , 三次方程模型式
(3)为最优的拟合模型，可以用作凹叶厚朴树体不
同高度的厚朴酚、和厚朴酚、总酚含量分布规律
的预测依据。
面、阳面数据分别拟合的结果 (见表 4、5、6、7、8、
9)与阴阳面平均数据拟合的结果一致 (见表 1、2、
3)，只有线性方程模型、二次方程和三次方程模型、
复合曲线模型达到极显著水平，其它模型均没有
达到显著水平。模型式 (3)、(2)、(4)、(1)的相关
系数依次减小，以三次方程模型式 (3)的相关系数
最大，为各模型中的最佳拟合模型。从凹叶厚朴
解析木树体高度与阴面、阳面的总酚、厚朴酚、
和厚朴酚拟合模型式 (3)中的残差平方和可看出，
阳面数据拟合度 都优于阴面数据的拟合效果，其
中阳面的厚朴酚—树木高度、和厚 朴酚—树木高
度的模型残差平方和分别比阳面的减少 13.49%和
12.45%。这可能与凹叶厚朴树体阴面比阳面的光
照时间较短，光照强度较弱，酚类物质的累积较
小有关，从而导致曲线拟合的效果也较差。
表 1 凹叶厚朴解析木总酚含量相关性预测模型
Table 1 The predictive model of correlation between height and total
phenol content for Magnolia officinalis subsp. biloba
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.352619x+2.685417 4.3963494 0.73684
2 y=0.102321x
2－
1.068869x+3.401667 2.6374440 0.85194
3 y=－ 0.053636x
3+0.665503x2
－ 2.543869x+3.964848 0.9285895 0.95050
4 y=0.803085x+2.523568 1.0878054 0.80620
表 2 凹叶厚朴解析木厚朴酚含量相关性预测模型
Table 2 The predictive model of correlation between height and
magnolol content for Magnolia officinalis subsp. biloba
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y-0.059048x+0.485417 0.12454940 0.73511
2 y=0.016369x2－ 0.173631x+0.600000 0.07953452 0.84054
3 y=－ 0.008939x
3+0.110233x2
－ 0.419464 x +0.693864 0.03206634 0.93897
4 y=0.825464x+0.461899 0.8821233 0.79787
表 3 凹叶厚朴解析木和厚朴酚含量相关性预测模型
Table 3 The predictive model of correlation between height and
honokiol content for Magnolia officinalis subsp. biloba
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.293517x+2.2000000 3.0445143 0.73699
2 y=0.085952x2－ 0.895238x+2.801667 1.8033619 0.85405
3 y=－ 0.044697x
3+0.555271x2－
2.124405x+3.270985 0.6166574 0.95261
4 y=0.797621x+2.061030 1.1522835 0.80672
树体阴面、阳面的光照时间和强度不同，其
树皮活性成分累积也有差异。凹叶厚朴解析木阴
表 4 凹叶厚朴解析木阳面总酚含量相关性预测模型
Table 4 The predictive model of correlation between height and total phenols
content for Magnolia officinalis subsp. biloba (sunny side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.356905x+2.761667 5.5627476 0.70018
2 y=0.105000x2－ 1.091905x+3.496667 3.7105476 0.81239
3 y=－ 0.063535x
3+0.772121x2－
2.839127x+4.163788 1.3127234 0.93793
4 y=0.810633x+2.513192 1.4392436 0.75006
表 5 凹叶厚朴解析木阳面厚朴酚含量相关性预测模型
Table 5 The predictive model of correlation between height and magnolol
content for Magnolia officinalis subsp. biloba (sunny side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.061429x+0.510000 0.15651429 0.70932
2 y=0.017500x2－ 0.183929x+0.632500 0.10506429 0.81637
3 y=－ 0.009949x
3+0.121970x2－
0.457540x+0.736970 0.04626277 0.92365
4 y=0.831341x+0.474234 1.0410807 0.76106
表 6 凹叶厚朴解析木阳面和厚朴酚含量相关性预测模型
Table 6 The predictive model of correlation between height and honokiol
content for Magnolia officinalis subsp. biloba (sunny side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.295476x+2.251667 3.8646905 0.69776
2 y=0.087500x2－ 0.907976x+2.864167 2.5784405 0.81096
3 y=－ 0.053586x
3+0.650152x2－
2.381587x+3.426818 0.8728026 0.94027
4 y=0.805254x+2.036756 1.5795665 0.74502
2.2 凹叶厚朴解析木不同高度与树皮厚度的模型
拟合
利用解析木不同高度与树皮阴阳面平均厚度
王晓明，等：凹叶厚朴树体厚朴酚、和厚朴酚含量变化模型的研究4 第 2期
表 7 凹叶厚朴解析木阴面总酚含量相关性预测模型
Table 7 The predictive model of correlation between height and total phenols
content for Magnolia officinalis subsp. biloba (night side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.348333x+2.609167 4.1160833 0.74377
2 y=0.099643x2－ 1.045833x+3.306667 2.4480619 0.85689
3 y=－ 0.043737x
3+0.558885x2－
2.248611x+3.765909 1.3117649 0.92607
4 y=0.795918x+2.447127 1.2039202 0.80318
表 8 凹叶厚朴解析木阴面厚朴酚含量相关性预测模型
Table 8 The predictive model of correlation between height and magnolol
content for Magnolia officinalis subsp. biloba (night side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.056667x+0.460833 0.12888333 0.71508
2 y=0.015238x2－ 0.163333x+0.567500 0.08987381 0.81194
3 y=－ 0.007929x
3+0.098496x2－
0.381389x+0.650758 0.05252684 0.89490
4 y=0.819069x+0.433806 1.2399058 0.75786
表 9 凹叶厚朴解析木阴面和厚朴酚含量相关性预测模型
Table 9 The predictive model of correlation between height and honokiol
content for Magnolia officinalis su bsp. biloba (night side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.302381x+2.163333 2.8161619 0.75956
2 y=0.083333x2－ 0.885714x+2.746667 1.6494952 0.86729
3 y=－ 0.033535x
3+0.435455x2－
1.807937x+3.098788 0.9814710 0.92334
4 y=0.764587x+2.109299 1.6017267 0.80863
表 10 凹叶厚朴解析木树皮厚度预测模型
Table 10 The predictive model of bark thickness for Magnolia
officinalis subsp. biloba
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.336548x+5.286667 0.7493869 0.92947
2 y=－ 0.062798x2+0.103036x+4.847083 0.0868720 0.99208
3 y=－ 0.008965x
3+0.031331x2－
0.143492x+4.941212 0.0391353 0.99644
4 y=0.912814x+5.515228 0.09219842 0.88953
的数据进行曲线拟合 (表 10)，结果表明，线性方
程模型、二次方程和三次方程模型、复合曲线模
型达到极显著水平，其它模型均没有达到显著水
平。但以三次方程模型 (3)的相关系数（0.99644）
最大，其残差平方和（0.0391）最小，是 4种拟合
模型中的最优模型，适合作为凹叶厚朴树皮阴阳
面平均厚度的预测模型。
分别将凹叶厚朴解析木阴面和阳面的树皮厚
度与树体不同高度的数据进行曲线拟合，其拟合
模型的相关系数大小排序与阴阳面平均数据的拟
合结果相似，全部达到极显著水平 (见表 11、
12)，且以三次方程模型式 (3)相关系数最大。以
模型式 (3)分析比较阴面、阳面数据模型的相关系
数和残差平方和的差异，阴面的相关系数大 于阳
面的，其残差平方和比阳面减小 164.34%，说明阴
面数据模型的拟合效果比阳面的好些。这可能与
树体阴面一天内光照较为稳定，树皮厚度较均匀，
而阳面从早到晚接受光照强度以及角度有较大的
表 11 凹叶厚朴解析木阳面不同高度树皮厚度预测模型
Table 11 The predictive model of bark thickness for Magnolia
officinalis subsp. biloba (sunny side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.379167x+5.553333 0.6525583 0.94998
2 y=－ 0.058155x2+0.027917x+5.146250 0.0843863 0.99367
3 y=－ 0.005783x
3+0.002565x2－
0.131111x+5.206970 0.0645223 0.99517
4 y=0.905501x+5.815695 0.08352689 0.91218
变化有关，故而，阳面树皮厚度均匀性较差，从
而导致其数据模型拟合效果不如阴面。
3 结论与讨论
本文中，采用曲线拟合法对 10年生凹叶厚朴
解析木高度与树皮厚度及厚朴酚含量、和厚朴酚
等含量进行了曲线拟合，并建立了相应的数学模
型。从结果来看，在已采用的 11种曲线模型中，
拟合效果均以三次方程模型为最佳。其中，解析
木高度与总酚含量、厚朴酚含量、和厚朴酚含量
的最优模型分别为：
y =－ 0.053 636x3+0.665 503x2–2.543 869x+3.964 848，
y =－ 0.008 939x3+0.110 233x2–0.419 464x+0.693 864，
y =－ 0.044 697x3+0.555 271x2–2.124 405x+3.270 985。
解析木高度与树皮厚度相关性最优模型为：
y =－ 0.008 965x3+0.031 331x2-0.143 492x+4.941 212。
有报道凹叶厚朴树体不同部位的厚朴酚与和
厚朴酚含量有显著差异，根皮的酚含量远高于干
表 12 凹叶厚朴解析木阴面树皮厚度预测模型
Table 12 The predictive model of bark thickness for Magnolia
officinalis subsp. biloba (night side)
序号 数学模型 残差平方和 相关系数
1 y=－ 0.294881x+5.025833 0.8690869 0.89876
2 y=－ 0.066964x2+0.173869x+4.557083 0.1157387 0.98712
3 y=－ 0.012399x
3+0.063225x2－
0.167103x+4.687273 0.0244201 0.99730
4 y=0.920442x+5.222432 0.10260301 0.85893
5第 32卷 中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
皮和枝皮 ;干皮自下而上酚含量逐渐降低 ;枝皮的
酚含量比中上部干皮的高 [7，10]。本的研究结果表明，
凹叶厚朴树皮厚度虽然随着树体高度增加而逐步
递减趋势，但并非线性均匀减少，总酚、厚朴酚
与和厚朴酚含量随着树体高度增加而呈现减少的
趋势，但其中反复增减的变化。从试验数据来看，
凹叶厚朴树体基部 1 m以内主要活性成分含量最
高，1 m以上解析木各段最高含量仅为基部段的
40%。有研究认为，阳坡对厚朴皮厚生长有利，阴
坡厚朴的皮往往比较薄 [5]。本研究也发现凹叶厚
朴树体各个主，度段的阳面树皮厚度均比阴面略
厚，两者的研究结论相似。
本文中，对凹叶厚朴树皮厚度与厚朴酚、和
厚朴酚含量关系也进行了曲线拟合，但结果均未
达到显著水平。多数研究者认为凹叶厚朴树皮越
厚品质越好，但有报道称树皮厚度随年龄不断增
加，但其此生代谢强度到一定年龄会开始降低，
因此树皮厚度与厚朴酚、和厚朴酚含量相关性不
密切 [6]，本研究结论与该观点一致。
综上所述，本研究建立了凹叶厚朴树体不同
高度与厚朴酚、和厚朴酚、厚朴总酚含量以及树
皮厚度的数学模型，揭示了凹叶厚朴树体不同部
位的主要活性成分及树皮厚度的变化规律，为科
学预测凹叶厚朴产量及主要活性成分含量提供了
的理论依据，从而有利于科学地指导凹叶厚朴生
产，提高凹叶厚朴种植的经济效益，增加山区农
民收入，促进农村经济发展。
若要进一步提高凹叶厚朴树体主要活性成分
含量分布预测的可靠性，应该调查研究各种树龄
的树体，全面把握凹叶厚朴不同年龄阶段的主要
活性成分分布规律。本文由于材料限制，在此未
及详述。
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[本文编校：邱德勇 ]