淡竹叶品质与主导气候因子的灰色关联度分析△

邵莹，吴启南，乐巍，周婧

(南京中医药大学 药学院，江苏 南京 210023)

淡竹叶品质与主导气候因子的灰色关联度分析△

邵莹，吴启南*，乐巍，周婧

(南京中医药大学 药学院，江苏 南京 210023)

气候因子对植物的生长及其有效成分含量有重要影响，为寻找淡竹叶优质产区，有效保护和开发利用淡竹叶资源，本文采用高效液相色谱法，研究了14个淡竹叶产地中7种有效成分的含量差异，结合灰色关联度分析，探讨其与气候因子的关系。实验结果分析表明：降水量为有机酚酸类成分的气候主导因子，7月份均温和年平均气温为影响淡竹叶中黄酮类成分含量的气候主导因子。7月份均温、年平均气温和降水量可作为寻找和开发淡竹叶道地产区的参考指标。本研究为科学合理保护和开发淡竹叶资源，开展淡竹叶GAP种植研究，保证中成药生产原料质量提供科学依据和参考。

淡竹叶；有效成分；气候因子；灰色关联度

在自然条件下，植物的生长发育、器官形成及次生代谢产物的累积与环境因子关系密切。生长环境是引起植物次生产物含量差异的一个重要方面，温度、光照、水分等气候因子作为主要的环境因子[1-2]，通过单一或相互作用影响着药用植物的品质[3-4]。在不同的气候条件下，药材的性状和质量有一定的差异，气候因子在年内分布的不均匀性对植物次生代谢具有重要影响[5-6]。

灰色关联度分析(Gray Relational Analysis)依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析，基于灰色系统的灰色过程，进行因素间时间序列的比较，以确定主导因素，是一种动态过程的研究。其意义在于在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，基于其以上特性，本实验中将其运用于中药材品质与主导气候因子之间的关联分析。

淡竹叶(Herba Lophatheri)为禾本科(Gramineae)植物淡竹叶(LophatherumgracileBrongn.)的干燥茎叶，具有清热泻火，除烦止渴，利尿通淋等功效。目前市场上的商品淡竹叶均系野生，其主要产区随着经济发展而逐年减少退化，因此，亟需寻找其新的优质产区。本实验研究了各产地淡竹叶有效成分含量差异，运用灰色关联度分析，分析其与气候因子之间的关联度，明确影响淡竹叶生长及有效成分累积的主导气候因子，多方面探索淡竹叶次生代谢产物含量和生态因素的关系，其研究结果对高品质淡竹叶产区选择有重要意义，并为应用现代生态学理论，科学合理选择中药材规范化生产区域，保证中成药生产原料质量以及中药材按需生产提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区域自然概况及气候因子

经资源调查结果显示，淡竹叶主要分布于华东、西南北亚热带、中亚热带，涉及江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、四川各省。

淡竹叶主要产区采样地的经纬度及海拔见表1。各采样地经纬度略有差异，海拔高度不等，各样地间立地环境差异显著。海拔高度、年平均气温、1月份平均气温、7月份平均气温、年降水量、年日照时数和无霜期7个气候因子都有很大差异。各气候因子数据通过统计各样地气象记录及邻近的气象观测站2009-2011年观测记录平均值获得。

表1 各样地经纬度及海拔高度

1.2 淡竹叶化学成分含量测定[7]

1.2.1 仪器与试药

Waters 2695-2996高效液相色谱仪(美国Waters公司)。

对照品反式对香豆酸、异荭草苷、荭草苷、异牡荆苷对照品(上海融合医药科技发展有限公司)，日当药黄素对照品(南京中医药大学中药鉴定实验室，质量分数≥98%)，牡荆苷、木犀草苷对照品(上海永恒生物科技有限公司)。

试剂：乙腈、甲醇(色谱纯)、乙酸(分析纯)、超纯水。

14批淡竹叶药材经南京中医药大学中药鉴定教研室吴启南教授鉴定为禾本科植物淡竹叶LophatherumgracileBrongn.的茎叶。

1.2.2 色谱条件及系统适应性试验

Elite Sino Chrom BP C18色谱柱(4.6 mm×250 mm，5 μm)；以乙腈-1%冰醋酸为流动相，梯度洗脱；流速1.0 mL·min-1；检测波长为331 nm；柱温25 ℃。反式对香豆酸、异荭草苷、荭草苷、日当药黄素、牡荆苷、异牡荆苷、木犀草苷色谱峰与相邻色谱峰分离度大于2.0，理论塔板数均大于70 000。

1.2.3 对照品溶液的制备

分别取反式对香豆酸、异荭草苷、荭草苷、日当药黄素、牡荆苷、异牡荆苷、木犀草苷对照品适量，精密称定，加甲醇制成含混合溶液，经0.45 μm微孔滤膜滤过，即得。

1.2.4 供试品溶液的制备

称取淡竹叶药材粗粉约2 g，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入70%甲醇溶液30 mL，静置1 h，超声处理2次，每次30 min，滤过。合并滤液，水浴挥干。加70%甲醇溶液溶解，置5 mL量瓶中，加溶液至刻度。摇匀，经0.45 μm微孔滤膜滤过，即得。

1.2.5 线性关系考察

精密依次吸取混合对照品溶液0.1，1，2，5，10，20 μL进样。以对照品质量X(μg)为横坐标，峰面积Y为纵坐标进行线性回归，得回归方程、相关系数及线性范围。反式对香豆酸：Y=3.377 1×106X-4.222 4×102，r=0.999 9，(0.020 2～4.040 0 mg·mL-1)；异荭草苷：Y=3.677 2×106X-2.644 5×104，r=0.999 9，(0.020 4～4.080 0 mg·mL-1)；荭草苷：Y=2.247 6×106X-2.542 9×104，r=0.999 9，(0.019 7～3.940 0 mg·mL-1)；日当药黄素：Y=2.302 9×106X-3.091 8×104，r=0.999 9，(0.020 0～4.000 0mg·mL-1)；牡荆苷：Y=3.287 2×106X-7.770 4×103，r=0.999 9，(0.019 8～3.960 0 mg·mL-1)；异牡荆苷：Y=2.756 9×106X-8.581 1×103，r=0.999 9，(0.020 0～4.000 0 mg·mL-1)；木犀草苷：Y=2.821 2×106X-1.014 9×104，r=0.999 9，(0.020 8～4.160 0 mg·mL-1)。

1.2.6 精密度试验

精密吸取同一样品溶液，按上述色谱条件重复进样6次，每次10 μL，7种成分峰面积的RSD均小于3%。

1.2.7 重复性试验

取同一药材粉末，按“供试品溶液的制备”项下方法，制备6份供试品溶液，按上述色谱条件测定，进样10 μL，7种成分峰面积的RSD均小于3%。

1.2.8 稳定性试验

取同一样品溶液，分别于0，4，8，16，24，36 h进样，按上述色谱条件测定，进样10 μL，7种成分峰面积的RSD均小于3%。

1.2.9加样回收率试验

分别取同一样品6份，约1 g，精密加入混合对照品溶液，按“供试品溶液的制备”项下方法，制备6份供试品溶液，按上述色谱条件测定，进样10 μL，7种成分含量的回收率在98%～101%之间，其RSD均小于5%。

1.3 数据处理

应用DPS v7.05软件分别进行了气候因子与淡竹叶成分含量的灰色关联分析。

2 结果与分析

2.1 淡竹叶产区气候因子

表2 淡竹叶各产区气候因子

根据气象资料统计平均值，淡竹叶不同产区各气候因子差异见表2。各产地间气候条件差异明显，年平均气温相差14 ℃，1月份均温相差29.8 ℃，7月份均温相差5.7 ℃，年降水量相差1 163.5 mm，年日照时数相差1 511 h，无霜期相差254 d。

2.2 各产地淡竹叶有效成分含量分析

分别取14个产地的淡竹叶样品，按“1.2.4供试品溶液的制备”项下方法制备供试品溶液，按上述色谱条件测定7种有效成分的含量，结果见表3。

2.3 气候因子与淡竹叶含量灰色关联分析

灰色关联度分析是灰色理论的一种数据处理和分析方法，其基本思想是根据离散数列之间的几何相似程度来判断数列之间的关联度大小，其要求的样本数相对较少，可在多个因素中分析母因素与子因素之间的相互关系[8，9]。本研究把淡竹叶有效成分视为母因素，将各地气候生态因子作为子因素。

表3 不同产地淡竹叶中7种有效成分的含量 /mg·g-1

灰色关联度的计算：

(1)对单位不同或初值不同的序列作关联度分析时，一般要做均值化或初值化预处理，使之无量纲化、规一化。

数据初值化处理：

(1)

yi(i=1，2，…，N)分别是母因素和各子因素的初值化序列。

(2)设母因素序列x0：x0={x0(k)|k=1，2，…，n}

(2)

其中ρ为分辨系数(0≤ρ≤1)。其作用在于提高灰色关联度之间的差异显著性。一般取ρ=0.5，ρ越小，分辨能力越强。

(3)对各点的关联度ξ(k)(k=1，2，…，n)求平均值：

(3)

则ri称为子因素序列xi与母因素序列x0的灰色关联度。它描述了子因素xi对母因素x0的影响程度，ri越大影响就越大。

根据气候因子与淡竹叶含量数据，运用DPS v7.05软件进行灰色关联分析，其灰色关联度计算结果见表4。

表4 气候因子与淡竹叶7种化学成分的灰色关联度

由于反式对香豆酸、异荭草苷、荭草苷、日当药黄素、牡荆苷、异牡荆苷和木犀草苷是淡竹叶中目前所能同步检测到的7个成分，本文以此评价各气候因子对淡竹叶中化学成分含量的影响。结果显示出一定的规律：

各气候因子对淡竹叶中反式对香豆酸含量的影响依次为：年降水量>7月份均温>年平均气温>1月份均温>无霜期>年日照时数

各气候因子对淡竹叶中异荭草苷含量的影响依次为：年平均气温>1月份均温>年降水量>7月份均温>无霜期>年日照时数

各气候因子对淡竹叶中荭草苷含量的影响依次为：7月份均温>年降水量>年平均气温>年日照时数>1月份均温>无霜期

各气候因子对淡竹叶中日当药黄素含量的影响依次为：年平均气温>1月份均温>7月份均温>无霜期>年降水量>年日照时数

各气候因子对淡竹叶中牡荆苷含量的影响依次为：7月份均温>年日照时数>1月份均温>无霜期>年平均气温>年降水量

各气候因子对淡竹叶中异牡荆苷含量的影响依次为：7月份均温>年平均气温>年日照时数>1月份均温>年降水量>无霜期

各气候因子对淡竹叶中木犀草苷含量的影响依次为：7月份均温>年降水量>年平均气温>1月份均温>无霜期>年日照时数

分析结果显示关联值均较高，说明这些气候因子与淡竹叶的化学成分含量关系密切。其中，年降水量是影响反式对香豆酸含量的主导因子，灰色关联度为0.420 2；年平均气温和1月份均温是影响异荭草苷含量的主导因子，灰色关联度分别为0.400 7和0.396 6；7月份均温是影响荭草苷、牡荆苷、异牡荆苷和木犀草苷含量的主导因子，灰色关联度分别为0.385 4、0.493 8、0.556 4和0.480 7；影响日当药黄素含量的主导因子是年平均气温。综上所述，7月份采收期的平均气温对淡竹叶中黄酮类成分的累积影响最大，其次为年平均气温、降水量和1月份平均温度，由于淡竹叶喜阴，生长环境较为阴湿，因此无霜期和年日照时数影响较小；降水量可能对有机酚酸类成分的成分影响较大。

3 讨论与结论

淡竹叶中化学成分含量与气候因子之间的关系密切，但自然生态因子各因素之间的关系是灰色的。因此，很难用简单的统计方法分析各因子之间的主次关系。灰色关联分析是以分析系统中主行为因子与相关行为因子的关系的密切程度，从而来判断引起该系统发展的主要因素和次要因素为主要内容，以系统内各因子之间的灰色关联度为依据，比较灰色关联度的大小，来确定主要影响因子和次要因子。灰色系统方法是对系统动态过程发展态势的定量比较分析技术，适用于部分信息已知、部分信息未知的不确定性系统，因此，在分析植物与环境的关系时结论可靠，并能反映实际情况[10-14]。分析结果显示，各气候因子与淡竹叶中化学成分的含量之间灰色关联系数在0.269 2～0.556 4之间，表明所选各气候因子与淡竹叶次生代谢产物的积累有一定的联系，但是整体区分度不是特别明显，可见淡竹叶的生长和次生代谢产物的积累影响因素较多，并不是明显受某一因素单一影响。气候因子对淡竹叶中化学成分含量的影响力大小为：7月份均温>年平均气温>年降水量>1月份均温>无霜期>年日照时数。

其中，7月份的平均气温对淡竹叶中黄酮类成分的含量影响较为明显，说明热量条件对于一些黄酮类物质的积累有重要影响。7月份已接近淡竹叶传统采收期，也是其生长发育最旺盛的时候。但是淡竹叶中异荭草苷的含量受7月份气温的影响不大，而受年平均气温的影响较大。此外，反式对香豆酸的含量受降水量的影响明显大于7月份的平均温度。说明不同的次生代谢产物的合成对相同的气候因子相应并不相同。

降水量的大小可以决定植物生长土壤中水分含量和环境的湿润程度，并且对植物蒸腾作用和生长发育有一定的影响，而对光合作用影响较小。淡竹叶喜阴凉气候，多生长在山坡林下及阴湿处，因此，降水以保证淡竹叶生长环境的湿度，但是由于自然环境的相对稳定性和自身调节能力，降水量只能在一定程度上影响淡竹叶中化学成分的含量。

日照是植物光合作用的必要条件，因此对植物次生代谢产物的合成和积累也有重要的影响。年日照时数和纬度的高低有着密切的联系，但由于淡竹叶多生长在林下，周围多高大的乔木或灌木遮挡，因此，日照时数对淡竹叶中成分含量影响不大。

无霜期是制约植物对光、热资源利用的重要因素，其长短决定了淡竹叶生长期的长度。实验结果表明，不同的成分，对无霜期的长短响应值不同，推测与次生代谢产物合成的时间和途径不同有关。

本实验通过研究收集不同产区的淡竹叶药材并测定其中的化学成分，就化学成分的种类而言，仅略有差异。本实验仅研究了淡竹叶中7种次生代谢产物对不同气候因子的响应，但对其遗传信息和其他自然因素如土壤因子等尚未涉及。不同的植物对气候因子的响应程度不同，同一植物中不同的化学成分与气候因子的关联度亦不同。因此，在研究药材质量、寻找道地产区和开展药材种植研究时，可采用本实验的方法，对其主要气候影响因子进行初步的分析和探讨。

[1] Mao F，Lu Z G，Zhang JH，etal.Relations between AVHRR NDVI and climate factors in Northern Tibet in recent 20 years[J].ActaEcologicaSinica，2007，27(8)：3198-3198-3205.

[2] Shi JF，Liu Y，Cai QF，etal.A case study of physiological characteristics of statistical correlation betweenPinustabulaeformistree-ring widths and climatic factors[J].ActaEcologicaSinica，2007，26(3)：697-705.

[3] Huang LQ； Guo LP.Secondary metabolites accumulating and geoherbs formation under enviromental stress[J].ChinaJournalofChineseMateriaMedica，2007，32(4)：277-280.

[4] Cao HL，Cao GF，Wei JH，etal.Effects of genetical and environmental factors on medicinal plant quality[J].ResearchesinMedicalEducation，2007，5：785-788.

[5] 王东辉.环境要素对玄参次生代谢的影响[D].北京：中国科学院研究生院，2010：15-23..

[6] 郭兰萍，黄璐琦，蒋有绪，等.影响苍术挥发油组分的气候主导因子及气候适宜性区划研究[J].中国中药杂志，2007，32(10)：888-893.

[7] Shao Y，Wu QN，Tang YP，etal.Simultaneous quantitative determination of seven Polyphenols Constituents from Herba Lophatheri by High Performance Liquid Chromatography[J].InstrumentationScienceandTechnology，2011，39(5)：419-431.

[8] Yeh Y L，Chen T C.Application of grey correlation analysis for evaluating the artificial lake site in Pingtung Plain，Taiwan[J].CanJCivilEng，2004，31：56-64.

[9] 吴庆生，朱仁斌，宛志沪，等.西洋参有效成分与气候生态因子的关系[J].生态学报，22(5)：779-782.

[10] 李倩，梁宗锁，董娟娥，等.丹参品质与主导气候因子的灰色关联度分析[J].生态学报，2010，30(10)：2569-2575.

[11] 王建林，常天军，成海宏，等.西藏野生芥菜型油菜构件种群相互关系及其与气候因素的灰色关联度分析[J].生态科学，2006，25(6)：507-511.

[12] Cui Y，Chen BJ，Ma S S.Correlation of photoplankton and its environmental factors in Rushan bay[J].Chinesejournalofappliedecology，2000，11(6)：935-938.

[13] Li KH，Hu YK，Wang X，etal.Relationships between aboveground biomass and environm ental factors along an altitude gradient of alpine grassland[J].Chinesejournalofappliedecology，2007，18(9)：2019-2024.

[14] 刘玉成，杜道林，黎云祥，等.缙云山大头号茶幼苗种群构件结构及与环境因子的多元分析[J].植物生态学报，1996，20(4)：338-347.

GrayrelationanalysisforqualityandmainclimaticfactorsofHerbaLophatheri

SHAO Ying，WU Qi-nan，YUE Wei，ZHOU Jing

(SchoolofPharmacy，NanjingUniversityofChineseMedicine，Nanjing210023，China)

Climate factors play an important role in the growth and the contents of effective constituents of Herba Lophatheri.In order to find the high quality production place，protect and utilize the resources of the herbs effectively，the high-performance liquid chromatography combined with the gray relation analysis were used to reveal the content differences of seven effective constituents in Herba Lophatheri from fourteen production areas.The results indicate that rainfall was the leading climatic factor that influenced the content of phenolic acid，meanwhile July average temperature and annual average temperature were the factors that effected the content of flavonoid.As a result，Rainfall，July average temperature and annual average temperature could be regarded as the reference indexes of finding and developing the genuine producing area of Herba Lophatheri.This research may provide the scientific basis and references for the reasonable protection and development of the resources，the research on GAP，and the raw material quality assurances of the Chinese patent drugs.

Herba Lophatheri； effective constituent； climate factor； gray relation

2012-11-28)

△

江苏省教育厅产业化项目(JHZD09-11)，江苏省高等学校“中药资源化学研究”优秀科技创新团队(2011)项目，江苏省“六大人才高峰”支撑项目(2010)资助。

*

吴启南，Tel：(025)85811507，E-mail:qnwyjs@163.com