本文介绍了一种用于采集木材样本以全面评估其生长结构的实验方案。描述了制备和可视化木材解剖学及树木生态学数据所必需的宏观与微观技术,以获得重复性好、分辨率高的数据集。
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本文介绍了一种用于采集木材样本以全面评估其生长结构的实验方案。描述了制备和可视化木材解剖学及树木生态学数据所必需的宏观与微观技术,以获得重复性好、分辨率高的数据集。
树木年轮生态学研究利用树木年轮中储存的信息,来理解单株树木乃至整个森林生态系统对环境变化的响应,并最终重建这些环境变化。该方法通过分析树木生长在时间上的变化,并将各种植物特异性参数与(例如)温度记录进行关联来实现。在这些分析中整合木材解剖学参数,将增强重建结果的可靠性,甚至达到年内分辨率。因此,本文提供了一套实验方案,介绍如何对木材样本进行取样、制备和分析,以适用于常规的宏观分析,以及后续的微观分析。此外,我们还提出了一种潜在解决方案,用于分析由常见大小样本生成的数字图像,以支持时间序列分析。本方案介绍了目前可应用的基本操作步骤。在此基础上,仍需持续改进现有技术,并发展新技术,以记录和量化过去及当前正在进行的环境过程。传统的木材解剖学研究需要拓展,以纳入生态学信息,推动该研究领域的发展。这将有助于树木年轮科学家分析新的参数,并开发新的方法,以理解特定环境因子对木本植物解剖结构的短期和长期影响。
树木以及灌木、矮灌木甚至草本植物,均会表现出与环境变化相关的多种响应模式。这些模式自19世纪中期以来一直是植物学和植物生理学的研究对象1。当时,对木本植物的研究主要集中在树木上,并侧重于在生态学背景下对年轮结构及其变异性的描述性分析1。当安德鲁·埃利科特·道格拉斯(Andrew Ellicott Douglass)发明了树木年轮研究中的交叉定年技术后2,这种生态学背景在很大程度上被考古学中精确测定木质遗存年代的新能力所掩盖。交叉定年首次实现了将树木年轮准确对应到具体日历年份,至今仍被视为所有应用领域中树木年轮研究的基石1。
与此同时,自19世纪末以来,木材解剖学已发展成为一个重要的研究学科,与自然科学和应用科学的许多其他领域密切相关3。该学科确立了两个主要领域:系统木材解剖学,这是考古学中木材鉴定的基础4;以及应用木材解剖学,涉及木材技术、生理学、病理学和生态学3,5。
在树木年轮研究中,树木生态学(dendroecology)如今被定义为涵盖与树木年轮相关的环境研究领域,例如地貌过程(树木地貌学,dendrogeomorphology)、温度与降水重建(树木气候学,dendroclimatology)、水位变化(树木水文学,dendrohydrology),甚至冰川波动(树木冰川学,dendroglaciology)6。正如该定义所示,树木年轮分析在环境过程的定年与重建研究中正变得日益重要,例如:(i)通过分析年轮宽度的年际变化7,8、木材密度9或同位素组成10来重建过去的气候条件;或(ii)确定地貌过程的重复发生周期11。这些关于年轮宽度变化及其同位素含量的详细研究,表明有必要对年轮进行更深入的分析,即,研究年轮的解剖结构。然而,将木材解剖特征与环境变化关联起来的精细研究仍然较为罕见12,13。尽管这些微观特征已被认知14,但在微观层面上将其应用于树木生态学研究的情况却很少见。此外,对于天然生长树木中生长响应的精确时间记录——这对于精确定年至关重要——近年来也鲜有报道15。
关于全球变暖的影响16,有必要改进现有技术并发展新技术,以记录和量化过去及当前的环境过程,尤其是在气候影响研究方面11。通过将传统的木材解剖学研究拓展为基于生态学的木材解剖学17,树木年轮科学家可以分析新的参数并开发新的方法,以理解特定环境因子对木本植物解剖结构的短期和长期影响18。要理解树木年轮形成的变异性,基本前提是深入了解个体年轮内不同细胞参数的变化及其与特定驱动因素(例如,机械力、气候变化)之间的关系。与常规的年轮宽度测量相比,识别木材解剖结构的变化需要更复杂且耗时耗力的制样技术。样品切割、染色和包埋等详细操作步骤繁多,且始终取决于研究目的19。
对于针叶树年轮宽度的宏观分析,或阔叶材中导管的数量、大小或分布等结构特征的分析,通常使用细粒度砂纸或专用研磨机对样品表面进行抛光处理20。该方法的一个缺点是细胞腔内会填满粉尘,从而阻碍后续的半自动显微分析21。在制备用于宏观观察的样品时,若使用剃刀刀片或其它锋利刀具切割样品表面,可获得最佳效果。
对于小样本,剃刀片是理想的工具;而对于较大的样本(如钻芯),则需要在整个钻芯范围内切割出平整的切面。与打磨不同,该方法不会使细胞腔内充满粉尘,从而便于后续进行连续的图像分析。此外,开放的细胞腔、完整切割的细胞壁以及整个样本的平整表面,使得高频密度测定法22可应用于整个钻芯样本。对于图像分析,可通过黑色墨水对样本表面(细胞壁)进行染色,随后用白色粉笔填充开放的细胞腔,以增强细胞壁与腔体区域之间的对比度19,23。这种相对简单的方法能够实现对较大细胞结构的宏观初步评估,适用于导管尺寸的测量。
这些切削平面表面的技术足以用于宏观分析。对于详细的木材解剖学(即, 显微分析中,透射光显微镜法是树木科学中最常用的方法。木质部细胞通过包括细胞类型决定、细胞分裂、细胞分化以及程序性细胞死亡在内的复杂过程进行分化。24由于这些过程发生的时间和速率决定了细胞的解剖学特征,因此影响这些过程的环境条件可能导致年轮结构出现解剖学上的变异。作为此类分析的重要前提,需要使用切片机制备显微切片。19在制备切片样品时,导管或纤维方向的可见性至关重要。建议使用手动滑动式切片机来制备显微切片,因为该技术能够制备出满足图像分析所需的高质量切片。19根据特定研究目的,可将显微切片切割成与细胞纵向垂直或平行的切面。随后在显微镜下对切片进行拍照,并使用专业的图像分析软件测量细胞尺寸。
直到最近,制备微小切片的能力仅限于小尺寸样品(约1 cm × 1 cm)。这种方法适用于分析特定年份中单一事件(如干扰)的影响,但无法满足环境重建所需的长时间序列分析。只有通过开发新的、高效且经济的样品制备方法和分析技术,才能实现这一目标。近年来,瑞士联邦森林、雪与景观研究所(WSL)树木年轮实验室的成员已就此课题开展了深入研究。由此开发出一系列新设备和分析技术,以推动将木材解剖特征整合到广泛的环境研究领域中的理念。
1. 采样技术
2. 样品制备
3. 微型载玻片的制备
4. 观察细胞内容物
5. 准备解剖特征的数字图像
6. 解剖学特征的量化
所有树木年轮生态学分析都依赖于准确的样品,无论采集的是圆盘、钻芯还是微钻芯。为此,采样工具必须保持最佳状态(精确打磨锋利),以避免木材样品内部产生微裂纹。在对生长轮钻芯样品进行表面处理时,使用钻芯切片机至关重要。获得开放的细胞结构,可进一步处理以增强图像分析和导管尺寸测量的对比度(图1),这是将解剖结构特征纳入时间序列分析的第一步重要工作。有时硬木样品的密度较高,无法使用切片机,在这种情况下,适当的抛光处理,随后用压缩空气或真空设备清除导管中多余的木屑,是最佳选择。
为了对针叶树早材和晚材管胞等较小的细胞结构进行更详细的分析,需要制备高质量的显微切片。在此过程中,应避免出现次生细胞壁从初生壁上剥离等潜在的人工假象图2)。如果数字图像中出现这些伪影,则无法再对细胞尺寸进行自动分析。此时必须手动校正这些伪影,该过程耗时且大多数情况下会导致细胞尺寸测量结果不准确。通过简单应用一种非牛顿流体, 即,向样品顶部加入玉米淀粉溶液有助于维持结构的稳定性,同时将伪影的产生降至最低(图2)26玉米淀粉的应用适用于所有木材样本,包括热带树种,这使得在切片前对样本进行包埋处理变得多余。
显微切片有助于更准确地确定年轮。对于生长在自然分布边界(即高海拔地区林线处)的针叶树而言,这一点尤为明显。例如,极窄的年轮十分常见,且在宏观上难以识别(图3)。在极端情况下,年轮仅由一至两列早材细胞和一列扁平的晚材细胞组成,这些晚材细胞缺乏(与普通晚材细胞不同)增厚的细胞壁,因此只有通过显微切片才能更好地观察,甚至只能通过显微切片观察到。此外,密度波动与年轮边界之间的区分也更为清晰,这有助于在地中海地区和热带地区更简便地识别年轮(图3)。
在40倍或更高放大倍数下分析图像时,可以观察到单个细胞,并能检测其细胞壁的厚度。半自动分析软件能够沿指定路径测量特定参数,以追踪其时间和空间上的发育方向(图4)。通过该方法,可测定单个参数(如细胞腔或细胞壁厚度)在整个年轮范围内的变化(图4)。此方法适用于图像中可见的所有年轮,充分满足长时间序列分析的需求。
图像分析还可用于确定生长季内年轮的发育阶段(图5)。在使用偏振光分析经藏红花素和亮蓝染色的切片图像时,即使是从细胞壁外角开始到次生细胞壁完全木质化的不同木质化阶段,也能清晰可见。这是因为木质化(成熟)的细胞壁在偏振光下会发亮(图5)。这些详细的发育信息可与相应生长季的环境数据进行关联,以进一步阐明气候与生长之间的关系。

图1. 橡树微切片及制备平面表面的示例,包含年轮宽度和导管尺寸测量。 左图:橡树生长轮钻芯最外部分。使用钻芯切片机切割出直径为5 mm的芯样,随后用记号笔将表面染黑,并在染料干燥后用白粉笔填充细胞空腔。右图:图表显示了对左图所示芯样表面进行的年轮宽度和导管尺寸测量结果。由于钻芯切片机可产生清晰的表面,因此无需制作微切片即可完成这些测量(修改自21)。底部:从生长轮钻芯上切下的微切片,经染色、脱水后用加拿大树胶封片。厚度:20 µm,长度:25 cm。 请点击此处查看该图的高清版本。

图 2. 未经稳定处理切片与使用玉米淀粉溶液处理后切片的显微切片图像对比。 左图:显示针叶树早材管胞切片中存在切割假象。该样品未进行包埋处理,导致早材细胞较薄的次生壁从初生壁上剥离(蓝色箭头所示)。右图:针叶树早材管胞中无任何假象的显微切片。该切片(与左侧为同一样品)在切片前于样品表面涂抹了玉米淀粉溶液。 请点击此处查看此图的放大版本。

图3. 难以识别的年轮边界示例。 左图:生长锥微切片(此处为Larix decidua),显示由单列扁平的晚材细胞组成的年轮边界(黑色箭头),细胞壁无明显增厚。该年轮在宏观上不可见。右图:年内密度波动(白色箭头)在地中海物种中较为常见(微切片:Quercus ilex)。细胞结构从早材逐渐过渡至晚材,再返回早材结构(白色箭头),据此可区分密度波动与真正的年轮边界(黑色箭头)。请点击此处查看该图的高清版本。

图4. 针叶树年轮内管胞腔面积与细胞壁厚度测量示意图。 上图:裁剪图像,显示Pinus sylvestris(欧洲赤松)年轮中ROXAS分析的一个示例结果。年轮边界以黄色标示,管胞腔轮廓以青色标示。对于一个径向细胞列(蓝色管胞腔),测得的细胞壁厚度以红色圆圈表示。黑色标尺 = 100 µm。下图:整个年轮中管胞腔面积和管胞细胞壁厚度的年内变化。请点击此处查看该图的放大版本。

图5. 年轮形成示例。 该图像为2023年7月7日采集的微芯样品经微切片后,使用番红-亚甲蓝染色,在偏振光显微镜下拍摄所得th,2007年来自一个 Larix decidua 生长于海拔1300米的勒奇山谷。在此显微切片中,可识别出形成层细胞、扩大阶段细胞、细胞壁增厚阶段细胞以及成熟细胞。图像的切向宽度覆盖了约1 mm的木质部横切面。 请点击此处以查看该图的放大版本。
将木材解剖学成功且可持续地整合到树木生态学研究中所面临的挑战,除了多种分析问题外,主要源于技术层面。这些挑战涵盖了从基本的取样方法到高质量显微切片的制备及其后续分析的各个环节19。
乍一看,钻取树芯甚至圆盘样本似乎是一个已知多年的简单操作。然而,该过程中有许多环节容易出错,取样时的微小误差都可能在后续的制备和分析阶段引发严重问题。如果研究目的仅限于年轮宽度测量,那么取样时未完全垂直于茎轴钻取,或使用刃口不够锋利的取样器等问题尚可接受。然而,若目标是对样本进行显微分析,则不正确的取样方向可能导致细胞壁在显微观察中出现光学畸变,而使用钝的取样器则会在树芯内部产生微裂纹。结果,在尝试对这些树芯切取显微切片时,薄切片极易碎裂,无法保证高效的样品制备。微型取样(micro-core sampling)同样如此:钝的取样头在冲头敲击进入茎木质部时会产生巨大压力,导致形成层受到压缩,形成层细胞(图5)因此被挤压,无法进行有效分析。
在分析生长变异并将其与环境变化相关联时,圆盘取样确实是最佳策略。然而,要从所有拟采样的树木中获取圆盘以进行后续分析,实际上是不可行的。尽管如此,特别是在热带树木年轮学研究中,仍需结合使用一定数量的树干圆盘和生长锥钻取的年轮样芯。这些圆盘可用于界定年轮边界,并为基于年轮样芯分析所确定的边界提供支持依据12,27,28。
打磨与切割的优缺点经常被讨论1,11,21。如上所述,最佳操作方法始终取决于研究问题及待分析的参数(宏观或微观)。如果后续工作步骤中计划进行同位素或化学分析,则必须特别注意,打磨过程中产生的磨料粉尘可能充满整个样本的细胞腔,需通过真空或压缩空气仔细清除。
制备显微分析样品时,切取微小切片是最适宜的方法,适用于所有显微镜分析。首先,从样品上切下切片后,可确保样品免受污染,便于后续可能的进一步分析;其次,这些切片能够实现对单个细胞参数的高分辨率测量。此外,通过使用玉米淀粉溶液26来稳定细胞,避免了耗时的包埋技术,这是微切片技术的一大优势。
显微切片的一个缺点仍然是样本尺寸有限,导致制备时间较长。对于需要回溯数个世纪甚至数千年的时间序列实时分析,有必要进一步改进现有的切割装置17,19,以及图像处理和分析技术18。朝这一方向迈出的第一步是核心切片机的开发21,该设备最初被制造用于在岩心上切割平面表面(图1)。最近的测试表明,该设备能够对整个岩心进行显微切片(图1)。
高质量的显微切片是有效图像分析的基本前提。在显微镜下获取图像是常规操作19,但其有效分析仍是一项有待进一步发展的任务17。所有现有的图像分析系统均为半自动,i.e., 均需技术人员不同程度地进行干预。在许多情况下,需要对图像进行校正,甚至重新获取图像,以增强对比度,从而帮助软件更好地识别结构,同时不改变图像中的细胞壁厚度。
专用图像分析工具,例如 ROXAS18,WinCell 或 ImageJ 的特定脚本29 能够提供基本的解剖学数据,如细胞数量、细胞尺寸、细胞壁厚度以及细胞在年轮内的位置。从这些基本测量值中还可计算出多种与树木生态学相关的附加解剖指标,例如最大导管的尺寸、导管尺寸分布、早材或首列导管的尺寸、(光学)木材密度、年内导管尺寸和细胞壁厚度的变化轮廓,以及导管的排列模式(单个、多个) 等等。).
利用软件 ROXAS18,可自动识别导管腔(即 输水细胞)和年轮边界的轮廓,并以叠加图的形式直观地显示在原始图像之上。导管的检测算法基于颜色、大小和形状信息,而年轮边界的检测算法则依赖于每个导管的局部上下文信息。通过一个工具箱,我们可以手动优化这些结果,直接编辑叠加图中的特征,即 删除、添加或修改年轮边界和导管轮廓。编辑完成后,系统将自动生成最终数据输出(包括细胞壁厚度,适用于针叶树),并保存至电子表格中。目前尚无完全自动化的系统,即使是结构相对简单的针叶树也尚未实现完全自动化,但这将是未来发展的目标。这一进展将有力推动木材解剖参数在时间序列分析中的全面整合。
作者声明不存在任何竞争性经济利益。
作者谨此感谢 Sandro Lucchinetti(Schenkung Dapples,苏黎世)在构建样品制备所需装置方面所付出的努力,这些装置对保障实验进展至关重要。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 增量取样器 | http://www.haglofinc.com/index.php?option=com_content&view=article &id=57&Itemid=88&lang=en | ||
| Core-Microtome | http://www.wsl.ch/dendro/products/microtomes/index_EN | ||
| 实验室切片机 | http://www.wsl.ch/dendro/products/microtomes/index_EN | ||
| Trephor 微型取芯器 | http://intra.tesaf.unipd.it/Sanvito/trephorEn.asp | ||
| Nawashin 溶液 | 十份 1% 铬酸,四份 4% 甲醛,一份乙酸 | ||
| 苦味酸-苯胺蓝 | 一份饱和苯胺蓝和四份三硝基苯酚溶于 95% 乙醇中 | ||
| 番红 | 经验式(希尔记法)C20H19ClN4 | ||
| 星蓝 | 经验式(希尔记法)C47H52CuN14O6S3 | ||
| 乙醇 | 线性式 CH3CH2OH | ||
| 二甲苯(Xylene) | 线性式 C6H4(CH3)2 | ||
| 加拿大树胶 | 显微镜用封片剂 | ||
| Roxas 软件 | http://www.wsl.ch/dienstleistungen/produkte/software/roxas/index_EN | ||
| ImageJ 软件 | http://imagej.nih.gov/ij/ | ||
| WinCell | http://imagej.nih.gov/ij/ |
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