黄芩为唇形科植物黄芩(Scutellaria baicalensis Georgi)的干燥根，性寒味苦，具有清热燥湿、泻火解毒、凉血、安胎的功效^[1]。我国黄芩野生植物资源广泛分布于东北、华北、华中、西南等地区^[2]。之前，我们已经开展了黄芩次生代谢产物地理变异及其质量评价，以及生态因子对黄芩的综合影响及其道地性研究^{[3, 4]}。无机元素在植物干物质中所占的比重较小，却是植物重要的成分。不少研究表明土壤中无机元素含量与药材中无机元素含量有一定相关性，并对药材的品质产生较大影响。总体来看，目前不同产地药材无机元素的含量的差异比较研究较多，药材无机元素及其根际土无机元素含量的关系的研究也时有报道，但通过综合比较不同产地药材及根际土无机元素含量、变异系数及富集特征，来系统分析不同产地药材无机元素变异规律，进而探讨不同产地土壤无机元素对药材无机元素影响的研究却鲜有报道。本文拟开展全国范围内野生黄芩及其相应根际土壤中10种无机元素的分析，目的是了解黄芩及其根际土中无机元素的含量及变异，以及黄芩对各无机元素的吸收特性，从而探讨不同产地根际土无机元素与黄芩无机元素的关系，为全面认识黄芩质量地理变异、研究黄芩道地性、开展适生地选择提供依据^{[5, 6]}。

黄芩野生药材由本课题组于2007年7—9月在黄芩主产区采集，产地信息见表 1。本研究选取的16个产地分布于内蒙古、陕西、山西、甘肃、黑龙江、北京、河北和吉林等省或自治区，覆盖了黄芩的大部分产地，样品具有代表性。黄芩样品的采集方法为，每产地选择一个居群，用随机取样法采集黄芩单株样品4—6个，采集时在不同产地选取根粗细基本一致(根上部约1.5—2 cm),并用竹片轻轻刮下根上所带泥土(约100 g)，装于与药材编号对应的口袋中。共采集92株野生黄芩样品。黄芩根部样品和根际土壤样品均为单独处理测定，且药材和土壤一一对应。样品均由中国中医科学院中药研究所黄璐琦研究员鉴定，为唇形科植物黄芩Scutellaria baicalensis Georgi的根。

ULTIMA型电感耦合等离子光谱仪(ULTIMA 2，法国HORIBA Jobin Yvon公司，巴黎，法国)。1/10万电子天平(Shimadzu LibrorAEG-45SM型，日本岛津制作所，日本)，1/1万电子天平(Shimadzu AW220型，日本岛津制作所，日本)。消解无机元素用玻璃仪器均经10% HNO₃(优级纯，批号：T20100612，国药集团化学试剂有限公司，上海)浸泡过夜，用超纯水清洗。水为Millpore-Q装置(Milli-Q Advantage A10，Z00Q0V0WW，Merck Millipore，Massachusetts，USA)处理过的超纯水。消解用高氯酸(分析纯，批号：F 20100304，国药集团化学试剂有限公司，上海)，氢氟酸(优级纯，批号：20100419，国药集团化学试剂有限公司，上海)。土壤标准物质GBW-07408(GSS-8，批号：4901037)，购于地矿部物化探所、测试所。铁、铜、锰、锌、镉、铬、铅、钙、镁、钾、锶溶液均为中国计量院国家标准物质中心提供的单元素标准储备液，各离子浓度为1.0 g/L。

黄芩样品采集后，用清水洗净根、茎叶表面的泥土，再用蒸馏水、去离子水分别快速淋洗3遍，晾干，以60 ℃烘干至恒重，均用玛瑙乳研钵研细备用。对应的根际土壤样品在室内风干、粉碎，过100目筛备用^{[7, 8]}。

黄芩样品的消解方法根据《中国药典》(2010年版)一部附录ⅨB中Pb测定项下的制备B法确定^[9]。取供试品约0.5 g，精密称定，置凯氏烧瓶中，加硝酸-高氯酸(4 ∶ 1)混合溶液20 mL，混匀，置电热板上加热消解，保持微沸，若变棕黑色，再加硝酸-高氯酸(4 ∶ 1)混合溶液适量，持续加热至溶液澄明后升高温度，继续加热至冒浓烟，直至白烟散尽，消解液呈无色透明或略带黄色，放冷，转入50 mL量瓶中，用2%硝酸溶液洗涤容器，洗液合并入量瓶中，高纯水定容至50 mL。同时平行做一份空白试液。每份样品做3个重复。

根际土壤样品的消解方法为^[10]，取供试品约0.5 g，精密称定，置聚四氟乙烯坩埚中，加入硝酸-高氯酸-氢氟酸(3 ∶ 1 ∶ 1)混合溶液25 mL，浸泡过夜，置电热板上加热消解，待大量白烟冒尽，样品可呈流动球珠状时取下，用高纯水定容至50 mL。同法处理土壤标准物质。同时平行做一份空白溶液。每份样品做3个重复。

样品无机元素的测定运用ULTIMA型电感耦合等离子光谱仪，仪器工作参数：发生器功率小于5 kW；载气流量为0.92 L/min；冷却气流量为12 L/min；护套气流量为0.2 L/min；观测高度为12 mm；样品提升量为1 mL/min；雾室压力为298 kPa。

试验结果应用Excel2003、SPSS13.0和Solo+MIA统计软件进行分析。相关分析用Pearson相关系数法。

方差分析显示，除Zn外，不同产地的黄芩及其根际土无机元素均有显著差异(表 2)。例如，黑龙江杜尔伯特黄芩中Cr含量显著高于其他产地，约为总分布区平均值的8倍，其他如陕西山阳黄芩中Ca、河北围场和河北赤城黄芩中Cu、黑龙江呼玛和北京延庆黄芩中Fe、Mn、河北赤城黄芩中K含量、黑龙江呼玛与河北围场黄芩中P、黑龙江呼玛与吉林白城黄芩中Sr均显著高于其他产地，而内蒙古西林和内蒙古赤峰黄芩中K、内蒙古赤峰黄芩中Mg含量显著低于其他产地。与此同时，河北围场和河北赤城黄芩根际土壤中Cr、Fe、K、Mn、Sr以及河北赤城的Cu都显著高于其他产地，并且除Sr外均为河北赤城大于河北围场，其中河北围场和赤城Sr含量约为其他产地的11倍和8倍；内蒙古额尔古纳黄芩根际土壤中K和黑龙江呼玛中Mn、Sr则显著高于河北赤城和河北围场外的其他产地；此外，黑龙江呼玛和内蒙古额尔古纳黄芩根际土壤中P、陕西山阳和吉林白城的Ca、山西汾阳的Mg都显著大于其他产地；陕西山阳K、黑龙江杜尔伯特Mg、以及河北围场、黑龙江杜尔伯特、陕西山阳的P含量则显著低于其他产地，仅为总分布区内均值的1/3—1/2。

黄芩中各元素含量从大到小顺序为Ca-K-Mg-Fe-P-Sr-Mn-Zn-Cu-Cr，根际土壤为Ca-K-Fe-Mg-Mn-P-Cr-Zn-Cu-Sr，后者主要反映了各地土壤无机元素地质背景，前者更多反映了在某种地质背景下黄芩对无机元素的吸收特征。本研究表明，黄芩中无机元素含量大小的顺序与根际土壤中虽不完全一致，却有一定程度的相似性。黄芩及根际土中Ca、K、Fe、Zn、Cu的顺序和位置完全一致，Mg、P、Mn和Cr稍有移动，其中，只有Sr在土壤中的含量排在第10位，在黄芩中排到了第6位，提前了4位。提示黄芩对无机元素的吸收既受根际土壤背景的影响，也受黄芩自身对不同无机元素的吸收特性的影响。

黄芩根际土中Ca、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、P、Sr、Zn含量分别是药材中含量的3.76、16.70、1.61、6.79、3.53、1.72、12.83、1.07、0.55、2.43倍。T检验显示，黄芩中Ca、K、Fe、Mg、Mn、Cr、Zn、Cu 8种无机元素含量均显著低于其根际土壤中含量(P≤0.05)，黄芩与根际土中P含量没有显著差异，黄芩中Sr含量显著高于黄芩根际土壤(P≤0.05)，提示黄芩对土壤中Sr有显著富集作用。

由于地质背景和生物进化造成的遗传特征不同，同种植物对不同无机元素的需求和含量不同，由此产生大量元素、微量元素及痕量元素的概念。换言之，由于各种无机元素的本底差异极大，单独分析同种植物中各种无机元素含量的高低很难得出有意义的结论。只有在了解植物中无机元素含量总体分布的基础上，观察某种无机元素含量在植物无机元素分布中的位置，才能更好地理解该种植物中每个无机元素含量在总体水平上究竟是较高还是较低。我们利用管竞环等^[11]所制定的“植物类中药无机元素含量区间表”来度量黄芩中各元素含量相对的高低水平。“植物类中药无机元素含量区间表”将自然界植物中无机元素分成1到10级，等级越高表明该植物中某种元素在自然界的相对水平越高。本研究显示，黄芩中Mg(9级)含量较其他植物含量高；Fe(7级)含量较高；P(1级)、K(2级)、Mn(3级)含量与其他植物相比处处较低水平；而Ca(6级)、Cu(5级)、Sr(5级)、Zn(4级)处于中等居中。不同产地黄芩中无机元素含量等级不同，但多数产地黄芩中各元素含量等级顺序较为稳定，除Sr和Ca外，其他大部分无机元素含量等级差异较小(表 3)。

根据定量测量的元素结果并参考西洋参、何首乌等的无机元素分析方法^{[12, 13]}，将测量的10中无机元素按其原子序数顺序制作含量分布曲线。为绘图方便，把一些含量悬殊的元素同时放大或缩小相同倍数至同一数量级(Ca缩小10倍；Cu、Sr放大10倍)。为了便于比较，本文将16个产地的样品的无机元素分布图谱绘在一起(图 1)，建立黄芩无机元素指纹图谱，为黄芩的鉴别和质量评价提供无机元素方面的依据。从图中可以看出，16个产地的黄芩样品无论生长在哪里都有相似的峰形，而由于样品不用，其含量有所差异。这一共性是黄芩的无机元素指纹图谱与其他药材无机元素指纹图谱的区别。但是，不同产地的无机元素指纹图谱中各元素有较大差异，这与不同产地的地理环境、不同黄芩样品的种质和生长年限等存在显著的差异有关。本文采集的黄芩样品几乎遍及了黄芩在全国的分布区，因此可以对无机元素含量分布的均值+标准差的分布曲线作图 1，获得黄芩总分布区内黄芩无机元素的变化范围。

图 1 黄芩中无机元素含量分布曲线 Fig. 1 Content distribution curve of inorganic elements in S. baicalensis

图选项

观察黄芩及根际土无机元素含量差异主要是分布在不同产地间还是同一产地的不同个体间，对指导黄芩样品的采集具有重要意义。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。本研究各种无机元素的平均数不同，因而采用标准差与平均数的比值，即“标准差率(又称变异系数)”，比较了不同产地间和同产地不同个体间黄芩及根际土(表 4)。结果发现，1)总体来看，同一产地无机元素含量变异系数黄芩中大于根际土，T检验显示，各地黄芩中Cr、Fe、K、Mn、P、Sr变异系数显著大于根际土壤；但黄芩总分布区药材及根际土壤无机元素变异系数无显著差异。提示，由于同一产地黄芩根际土无机元素相对较均一，黄芩个体主动吸收的差异对无机元素变异的贡献较大；而不同产地土壤及黄芩种质变异都较大，黄芩种质及土壤背景对黄芩吸收无机元素的影响都不容忽视。2)黄芩中Ca、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、P、Sr、Zn总分布区变异系数分别是各产地变异系数的1.67、4.29、2.72、1.81、1.94、1.63、1.99、1.73、2.80、1.55倍，平均为2.21倍，黄芩根际土中 Ca、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、P、Sr、Zn总分布区变异系数分别是各产地变异系数的3.28、12.66、4.09、9.99、2.91、4.54、5.73、6.25、15.67、2.45倍，平均6.76倍。可见，不同产地黄芩及根际土壤中无机元素含量变异均大于同一产地内变异，且根际土壤尤为明显。3)各无机元素变异系数不论在黄芩或其根际土壤中均差异较大，黄芩或其根际土均为Cr的变异系数最大，分别为285.86%和147,54%；K、Mg变异系数较小，黄芩及其根际土壤中K分别为37.17%和22.47%、黄芩及其根际土壤中Mg变异系数分别为19.24%和40.28%。提示土壤无机元素的含量变异与黄芩中无机元素变异有一定相关性。

对16个产地的92份样本黄芩及其相应的根际土壤中显著性差异的无机元素含量应用Solo+MIA统计软件进行主成分分析(图 2)^{[14, 15, 16]}，其中PC1方差贡献率为77.10%，PC2方差贡献率为18.59%，据此选取前2个主成分进行评价，其代表了黄芩及其相应根际土壤中无机元素量的97.51%的信息量。图 2中PC1 和PC2的值分别代表了样品和因子(无机元素)在水平和垂直方向的载荷值，由此可知，PC1和Ca土呈高度正相关，和Ca植呈正相关，和K土呈现高度负相关。PC2和Fe土，K土呈高度正相关，和Mg土、Mn土、Zn土呈正相关，由此可知总方差主要的贡献来自PC1和PC2中根际土壤无机元素Ca土、K土、Mg土、Mn土、Zn土，此结果表明，土壤无机元素的变异远大于黄芩中无机元素的变异，其中黄芩根际土壤中的特征无机元素为Ca、K、Mg、Mn、Zn。

图 2 16个产地黄芩及其相应根际土壤中无机元素主成分分析图，PC1 和PC2的值分别代表了样品和因子 (无机元素) 在水平和垂直方向的载荷 Fig. 2 The bioplot of the principal component analysis on the content of inorganic elements in S. baicalensis and its relevant rhizosphere soil of 16 areas

图选项

同理，运用Solo+MIA统计软件对92个样本黄芩中显著性差异的无机元素进行主成分分析(图 3)^{[17, 18]}，由因子载荷值可知，PC1和黄芩中Ca、Fe呈高度正相关，PC2和黄芩中K、Mg呈高度正相关，其中总方差90%的贡献来自于第1、2主成分因子，因此可认为K、Mg、Ca、Fe、Zn是黄芩的特征无机元素。

图 3 16个产地黄芩中无机元素主成分分析图 Fig. 3 The bioplot of the principal component analysis on the content of inorganic elements in S. baicalensis of 16 areas

图选项

如表 5所示，黄芩中10种无机元素中，只有Sr和P 2种元素的富集系数大于1。其中，黄芩对Sr的富集系数达到3.52，富集作用明显；黄芩对P富集系数为1.27，但各地对P的富集作用不同，16个产地中有8个产地的富集系数大于1，另8个产地的富集系数小于1，总体来看，富集作用不明显。其他8种元素的富集系数均小于1。

T检验表明各地黄芩中同一种无机元素的富集系数有显著差异。如黑龙江杜尔伯特产地黄芩中Cr富集系数高达1.49，极显著大于其他产地(多数在0.1左右)；北京延庆黄芩中Ca和Mn、河北围场和黑龙江杜尔伯特黄芩中P、以及河北围场黄芩中Zn富集系数也显著高于其他产地；此外，河北赤城和河北围场两产地黄芩中Sr的富集系数显著小于其他产地，分别为0.22和0.20，仅为其他产地平均富集系数的1/20；内蒙古西林和内蒙古赤峰两产地黄芩中K的富集系数也显著小于其他产地。

黄芩总分布区各元素富集系数的变异系数远大于各地无机元素富集系数的变异系属的均值。黄芩总分布区Ca、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、P、Sr、Zn富集系数的变异是各地富集系数变异的2.06、5.95、3.83、1.56、1.90、2.93、1.59、2.45、2.33、2.72倍，平均2.73倍。黄芩总分布区及各产地内无机元素富集系数的变异均为Cr最大，变异系数达到341.75%；K、Mg最小，分别为40.60%和43.55%；其他Cu，Zn、Ca、P、Fe、Mn、Sr 7种变异系数都超过50%。提示黄芩对无机元素的富集能力对产地有很大的依赖性，不仅与黄芩本身对无机元素的吸收特点有关。

不同产地黄芩无机元素有很大变异。总体来看，黄芩中无机元素具有以下特征：Mg(9级)含量较其他植物含量高；P(1级)、K(2级)、Mn(3级)含量与其他植物相比处处较低水平^[11]；黄芩对Sr(富集系数达到3.52)有较强富集，但黄芩中Sr在植物中处于中等居中；各地黄芩中Cr不论在含量(变异系数285.86%)及富集能力(富集系数的变异系数为341.75%)方面均有很大变异。在植物生理功能中，镁(Mg)是糖代谢和呼吸不可缺少的辅因子，参与光合作用、脂肪酸的代谢、蛋白质合成时起催化作用。锶(Sr)在体内的代谢与钙极为相似，能促进骨骼发育生长，维持人体正常生理功能。铬(Cr)(Ⅲ价)是胰岛激素的辅因子，是维生素B₁₂的重要组成部分，主要功能是调节血糖代谢，促进蛋白质代谢合成，但过多铬可诱发肺癌。以上3种无机元素在黄芩地理变异研究中需要引起特别重视。

黄芩各无机元素变异情况差异较大，变异系数最大的为Cr，达到285.86%，最小的是Mg为19.24%。总体来看，黄芩总分布区无机元素变异系数远远大于各地无机元素变异系数的均值，前者为后者的2.21倍。黄芩总分布区各元素富集系数的变异系数也远远大于各地该值的均值，前者是后者的2.73倍。提示在开展黄芩无机元素相关研究中，取样的代表性极其重要，其中来源于多个不同产地的样地尤其重要，在总样品数量不变的情况下，增加样地数目会让样品的代表性更好。

此外，本文构建的16个产地无机元素分布曲线图谱中Mg、P、K、Ca、Mn、Fe、Zn等元素的峰形相似，可作为黄芩药材无机元素指纹谱与其他药材无机元素指纹谱的鉴别特征。通过主成分分析筛选出Mg、K、Ca、Fe、Zn为黄芩的特征无机元素，为黄芩药理作用与无机元素的关系研究提供理论依据。

植物和土壤是生态系统内具有紧密联系的两个分室，土壤中的无机元素含量对植物体内的各无机元素含量存在一定程度的影响^{[19, 20]}。本研究表明，各地黄芩及根际土壤中无机元素相对大小呈现出相似的变化顺序，而且不同产地间黄芩各元素富集系数的变异远远大于单个产地内的变异，即黄芩对各元素的吸收能力受产地的影响较大，提示黄芩对无机元素的吸收与各产地黄芩根际土壤无机元素有一定关联性。而除Sr和Ca外，多数产地黄芩其他大部分无机元素含量等级差异较小，黄芩对各无机元素的需求和吸收能力相对稳定，这反映了黄芩植物本身对各无机元素需求和吸收特征。

总体来看，黄芩对各无机元素吸收能力的大小不仅与黄芩植物对该无机元素的需求量和吸收特点有关，也对不同产地的黄芩的根际土壤无机元素的含量有很大关联性。例如，同一产地无机元素含量变异系数黄芩中大于根际土，总分布区中黄芩及根际无机元素变异系数无显著差异，提示同一产地内黄芩无机元素的变异主要是由个体变异导致的；而不同产地之间的变异主要由黄芩种质及土壤背景对 无机元素吸收的影响等导致。此外，本文结果只能反映黄芩无机元素与根际土无机元素的关系，不能完全反映黄芩无机元素与不同产地土壤(非根际)之间的关系，因为黄芩根际会产生根系分泌物能够活化和富集一部分无机元素，成为有效态的，从而被黄芩吸收利用。此试验分析了土壤中无机元素的全量与黄芩无机元素含量的关系，土壤中无机元素的形态及其有效性有待进一步的分析研究。