黧蒴栲半同胞家系木材化学成份、热值遗传变异规律及遗传参数估算

童方平，蒋 燚 ，刘振华，黄荣林 ，李 贵，陈 瑞

（1.湖南省林业科学院，湖南 长沙 410004；2.广西林业科学研究院，广西 南宁 530001）

黧蒴栲半同胞家系木材化学成份、热值遗传变异规律及遗传参数估算

童方平1，蒋 燚2，刘振华1，黄荣林2，李 贵1，陈 瑞1

（1.湖南省林业科学院，湖南 长沙 410004；2.广西林业科学研究院，广西 南宁 530001）

为研究黧蒴栲半同胞家系木材化学成份、热值遗传变异和估测其遗传参数，采用随机完全区组试验方法，通过对6年生家系生长测定与木材密度、纤维素含量、木质素含量及热值分析，发现黧蒴栲半同胞家系间木材密度有显著差异，纤维素含量、木质素含量和热值有极显著差异; 52个黧蒴栲半同胞家系平均木材密度为0.447 2 g/cm3，遗传变异系数为4.22%，广义遗传力为0.191 6，平均木材纤维素含量为49.55%，遗传变异系数为6.41%，广义遗传力为0.293 9，受较弱遗传控制；平均木质素含量为21.07%，遗传变异系数为5.17%，广义遗传力为0.494 2，受弱中强度遗传控制；平均木材燃烧热值为18 680.11 J/g，遗传变异系数为7.16%，广义遗传力为0.702 6，受较强遗传控制。家系胸径、树高生长与木材密度、纤维素含量、木质素含量不相关，而与燃烧热值呈很弱相关关系，表明木材密度、纤维素含量、木质素含量、热值等性状在遗传上是相互独立的，可对这些性状进行独立选择，培育出木材材质较好且速生的家系。

黧蒴栲；半同胞家系；木材化学成份；热值；遗传参数

木材密度、纤维素含量、木质素含量变化规律是树木年轮材质分析的主要参数之一，也是反映木材及其利用的重要指标[1-3]。木质能源是重要的可再生能源之一，人们将专门为提供木质能源而经营的森林称为能源林，瑞典和美国以柳树作为重要的木质能源树种已进行了较系统的研究[4-9]。黧蒴栲Castanopsis fissa Rehd.et Wils 又名大叶栎、闽粤栲、大叶蒴、大叶锥等，为壳斗科栲属常绿高大乔木，是该科中生长最迅速的树种，也是营造木质能源林、防火林、工业原料林、菇木林等的优良树种。

作为重要的速生阔叶树种，对黧蒴栲采种育苗[10]、扦插育苗[11-12]、优树选择技术[13-15]、种源家系早期性状测定[16-17]、木材力学性质[18]等进行了研究，该研究通过对黧蒴栲半同胞家系木材材性遗传变异研究与遗传参数估算，为进一步开展黧蒴栲木材材性遗传改良提供技术依据。

1 试验林的营建

黧蒴栲家系子代试验林位于广西柳州市鹿寨县黄冕乡的波寨，其地理位置为 106°45′E，21°54′N，海拔高度 200 m。属中亚热带气候，温暖多雨, 光照充足, 雨热同季, 夏冬干湿明显，年平均气温 19℃，绝对最低温-2.8℃，年均降雨量1750 mm，降雨一般集中在 4～8月，年均蒸发量1426 mm，雨量系数92.1，为水分充足区。土壤为山地红壤，试验林地为马尾松林采伐迹地。

1.1 参试家系

以广西苍梧、融水、永福、平果，广东平远、兴宁, 福建明溪, 湖南通道等 地初选的黧蒴栲52株优树为家系子代试验林的参试家系。于 2005年12月采种育苗，采种优树的分布及编号见表 1。

表1 黧蒴栲参试家系来源地及编号Table 1 Provenances and region code of tested C. fissa families

1.2 试验设计

采用随机完全区组设计，6株小区、3次重复。

1.3 培育技术措施

（1）整地。在全面清山的基础上，进行穴状整地，种植穴规格 50 cm ×50 cm×40 cm。

（2）苗木培育。对所采52个黧蒴栲初选优树家系的种子进行容器育苗，当苗龄达6个月时出圃造林。出圃时苗木的地径为0.16～0.20 cm,苗高为 7.0 ～12.0 cm。

（3）造林。于 2006年5月28日营造52个家系的黧蒴栲子代试验林。其造林的株行距为 2 m×3 m。抚育措施为：植苗造林第一年 7月进行铲草、松土抚育和施肥 1次。9月进行砍草抚育 1次。造林第二年进行铲草、抚育、施肥 1次。每次施肥量为每株250 g复合肥。

1.4 生长测定与统计分析

于2011年12月分别家系测定黧蒴栲子代试验林单株的树高、地径，并在每一试验小区选择一株平均木在胸高处的南面取木材样250 g进行材性分析。黧蒴栲不同家系子代试验林单株材积用V = 0.667 054×10-4×D1.84795445×H0.96657509计算[16]。应用生物统计方法，采用Excel、DPS、SPSS软件对调查的数据进行方差分析和显著性检验等。

2 木材材性测试分析

2.1 木材密度测定

木材基本密度的测定采用了材性改良中常用的Smith最大饱和含水量法。具体方法为：先将木芯样放入蒸馏水中浸泡，24 h后称样品的饱和重，作为样品湿重；然后放入恒温箱中，温度在80℃加热2 h，再升温至103℃加热8 h至恒重，取出冷却后称重，作为样品绝对干重。按下式计算木材的基本密度：

式（1）中：ρ为木材基本密度，g/cm3；Gmv为饱和时试样重，g；Gh为绝对干重时试样的重量，g。

2.2 纤维素含量的测定

纤维素含量测定采用硝酸-乙醇法，是基于用20%硝酸及80%乙醇混合液处理木材，取样粉碎过筛(40～60 d)的样品，使其中所含木素变为硝化木素而溶于乙醇中，将剩余残渣过滤后，用水冲洗烘干，测定其含量即为纤维素含量。

具体方法为：（1）准确称取1g左右试样置于250 mL洁净干燥的锥形瓶中，然后加入25 mL硝酸-乙醇混合液，在沸水浴中加热60 min。（2）弃去已经蒸煮的硝酸-乙醇，重新加入25 mL硝酸-乙醇混合液继续蒸煮，重复3次。（3）将锥形瓶用10 mL硝酸-乙醇混合液洗涤并用热水冲洗样品于G2滤器中，最后用乙醇洗涤两次(每次10 mL)，将样品在105℃下烘干至衡重，称量即为纤维素，并用以下公式进行计算：

CE={[(G1-G)/G2(1-W)]}*100。 （2）

式（2）中：CE为纤维素含量，%；G为玻璃滤器烘干后的重量，g；G1为烘干后玻璃滤器连同残渣重，g；G2为风干试样重，g；W为试样含水量，%。

2.3 木质素含量的测定

采用国标GB/T 2677.8-94方法测定[19]。

2.4 数据统计分析与遗传参数估算

木材材性数据应用生物统计方法，采用Excel、DPS、SPSS软件对测试的数据进行方差分析和显著性检验等。

广义遗传力（H2）估算公式为：

3 结果与分析

经对6a生52个黧蒴栲半同胞家系木材密度、纤维素含量、木质素含量、木材热值方差分析，分析结果见表2。

3.1 木材密度变异

52个黧蒴栲半同胞家系平均木材密度为0.447 2 g/cm3，标准差为0.029 1，其变异幅度为0.401 3～0.519 4 g/cm3，极差为0.118 1 g/cm3， 52个黧蒴栲半同胞家系的木材密度有极显著差异（表1），表明木材密度选择潜力较大，其95%置信区间为0.439 1～0.455 2 g/cm3。其中木材密度高于平均值的半同胞家系有26个，木材密度较大家系依次为：XN01、TD01、YF11、TD02、TD09，其值依次为 0.519 4 g/cm3、0.511 8 g/cm3、0.509 9 g/cm3、0.508 1 g/cm3、0.503 3 g/cm3；木材密度低于平均值的半同胞家系有26个，木材密度较小家系依次为：RS06、MX04、PY09、PY11、MX02。

表2 黧蒴栲半同胞家系木材化成份及热值方差分析†Table 2 Variance analysis of wood chemical composition and calorific values of C. fissa half-sib families

3.2 木材纤维素含量变异

52个黧蒴栲半同胞家系平均木材纤维素含量为49.55%，标准差为4.0969，其变异幅度为42.97%～56.46%，极差为13.49%， 52个黧蒴栲半同胞家系的木材纤维素含量有极显著差异（如表1），表明木材纤维素含量选择潜力较大，其95%置信区间为48.42%～50.68%。其中木材纤维素含量高于平均值的半同胞家系有26个，木材纤维素含量较高家系依次为：YF01、YF10P、YF03、PG04、YF08， 其 值 依 次 为 56.46%、56.24%、55.62%、54.91%、53.55%；木材纤维素含量低于平均值的半同胞家系有26个，木材纤维素含量较低家系依次为：RS03、RS04、MX04、MX03、YF09。

3.3 木质素含量变异

52个黧蒴栲半同胞家系平均木材木质素含量为21.07%，标准差为1.7256，其变异幅度为17.79%～23.80%，极差为6.01%， 52个黧蒴栲半同胞家系的木质素含量有极显著差异（表1），表明木质素含量选择潜力较大，其95%置信区间为20.59%～21.55%。其中木质素含量高于平均值的半同胞家系有25个，木质素含量较高家系依次为：YF11、PG10、CW05、MX03、RS03，其值依次为 23.80%、23.76%、23.50%、23.27%、23.20%；木质素含量低于平均值的半同胞家系有27个，木质素含量较低家系依次为：PY05、PY11、RS01、MX01、YF03。

3.4 木材燃烧热值变异

52个黧蒴栲半同胞家系平均木材燃烧热值为18 680.11 J/g，标准差为1 596.68，其变异幅度为17 220.74～23 377.10 J/g，极差为6 156.36 J/g，52个黧蒴栲半同胞家系的木材燃烧热值有极显著差异（表1），表明木材燃烧热值选择潜力较大，其95%置信区间为18 240.01～19 120.21 J/g。其中木材燃烧热值高于平均值的半同胞家系有19个，木材燃烧热值较高家系依次为：PG10、PY01、RS03、YF10、MX01，其值依次为23 377.1 J/g、23 203.2 J/g、22812.03 J/g、22042.71 J/g、21339.31 J/g；木材燃烧热值低于平均值的半同胞家系有32个，木材燃烧热值较低家系依次为：PY07、CW04、MX04、CW02、PY02。

3.5 木材化成份及热值遗传参数估算

遗传力是树种的主要遗传参数，遗传参数是制定树种遗传改良策略的主要参考指标。黧蒴栲半同胞家系木材纤维素含量、木质素含量、木材燃烧热值遗传参数值见表3。

表3 黧蒴栲家系木材材性遗传参数值Table 3 Genetic parameter values of wood characteristics of C. fissa half-sib families

黧蒴栲半同胞家系木材纤维素含量遗传变异系数为6.41%、表型变异系数为11.83%，广义遗传力为0.293 9，表明黧蒴栲家系纤维素含量遗传变异较小，受较弱遗传控制；黧蒴栲半同胞家系木质素含量遗传变异系数为5.17%、表型变异系数为7.35%，广义遗传力为0.494 2，表明黧蒴栲家系纤维长度变异较小，受中等强度遗传控制，通过一定强度的选择，能获得较高的遗传增益；黧蒴栲半同胞家系燃烧热值遗传变异系数为7.16%、表型变异系数为8.55%，广义遗传力为0.702 6，表明黧蒴栲家系燃烧热值变异较小，受较强度遗传控制，通过一定强度的选择，能获得较高的遗传增益。

3.6 生长性状与木材材化学成份、热值间的相关性

数量性状的遗传受到多基因的遗传控制，由于基因之间的相互作用以及多因一效和一因多效的作用，使得性状间彼此关联，相互影响，只有了解其相关性，才能在育种改良中权衡取舍，提高林木改良效率。相关分析表明（表3），黧蒴栲半同胞家系胸径、树高生长与木材密度、纤维素含量、木质素含量不相关，胸径、树高生长与燃烧热值呈很弱相关关系。

表4 黧蒴栲家系胸径,树高与木材材性相关分析Table 4 Correlation analysis of diameter at breast height,tree height to wood characteristics of C. fissa half-sib families

4 结论与讨论

（1）方差分析表明，黧蒴栲半同胞家系间木材密度有显著差异、木材纤维素含量和木质素含量有极显著差异、胸高处木材热值有极显著差异。52个黧蒴栲半同胞家系平均木材密度为0.447 2 g/cm3，其变异幅度为0.401 3～0.519 4 g/cm3，平均木材纤维素含量为49.55%，变异幅度为42.97%～56.46%，平均木质素含量为21.07%，变异幅度为17.79%～23.80%，平均木材燃烧热值为18 680.11 J/g，变异幅度为17 220.74～23 377.10 J/g。

（2）52个黧蒴栲半同胞家系木材密度遗传变异系数为4.22%，广义遗传力为0.191 6，木材纤维素含量遗传变异系数为6.41%，广义遗传力为0.293 9，受较弱遗传控制；木质素含量遗传变异系数为5.17%，广义遗传力为0.494 2，受弱中强度遗传控制，表明木质素含量通过一定强度的选择，能获得较高的遗传增益；木材热值遗传变异系数为7.16%，广义遗传力为0.702 6，受较强遗传控制，表明木材热值通过遗传改良能获得较高的遗传增益。

（3）黧蒴栲半同胞家系胸径、树高生长与木材密度、纤维素含量、木质素含量不相关，胸径、树高生长与燃烧热值呈很弱相关关系。表明木材密度、纤维素含量、木质素含量、热值等性状在遗传上可能是相互独立的，受不同遗传机制的控制，这些性状可以独立进行选择，进而培育出木材材质较好且速生的家系。

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Chemical composition, calorific value genetic variation laws and genetic parameters estimation of half-sib families of Castanopsis fissa

TONG Fang-ping1, JIANG Yi2, LIU Zhen-hua1, HUANG Rong-lin1, LI Gui1, CHEN Rui1
(1.Hunan Forestry Academy, Changsha 410004, Hunan, China; 2. Guangxi Forestry Research Institute, Nanning 530001, Guangxi, China)

In order to research half-sib families of Castanopsis fissa’s chemical composition, calorific value genetic variation and estimate genetic parameters, the six-year-old Castanopsis fissa half-sib families growth rhythm, wood density, cellulose content, lignin content and calorific value were investigated and analyzed by using random complete block method. The results show that there were significant differences among the half-sib families, there were very significant differences in cellulose content, lignin content and calorific value among the half-sib families; the average wood density and cellulose content of 52 half-sib families were respectively 0.4472 g/cm3 and 49.55%, the wood density and cellulose content’s genetic variation coefficient were respectively 4.22%, 6.41% and the broad heritability were respectively 0.1916, 0.2939, which indicated the two traits were controlled by the weaker genetic factors; the lignin content, genetic variation coefficient and broad heritability were 21.07%, 5.17%, 0.4942 respectively, which indicated the trait was controlled by the moderate genetic factors; the average calorific value, genetic variation coefficient and broad heritability were 18 680.11 J/g, 7.16%, 0.7026 respectively, which indicated the trait was controlled by the strong genetic factors; the DBH, height growth,wood density, cellulose content, lignin content between calorific value had no correlation, but the DBH and height growth between fiber width had a very weak correlation; it shows that the wood density, cellulose content, lignin content and calorific value were mutually independent in genetic. Though choosing these traits in independent, the families which have good wood properties and fast-growing characteristic can be cultivated.

Castanopsis fissa; half-sib families; wood chemical composition; calorific value; genetic parameters

S792.17

A

1673-923X(2013)06-0007-05

2012-12-21

林业公益性行业科研专项“高热能固体燃料树种新品种选育技术研究”（200904036）

童方平（1964- ），男，湖南桃源县人，研究员，博导，主要研究方向：工业原料林遗传改良与丰产栽培、困难立地树种选择、生态修复与植被恢复技术；E-mail：tongfangping@sina.com

[本文编校：欧阳钦]