技术领域本发明涉及植物组分含量检测技术领域，尤其涉及一种电阻抗法测定楸树茎叶可溶性糖含量和楸树抗寒性的方法。
背景技术：
植物对低温胁迫的适应与自身细胞膜、保护酶系统、渗透调节物质等生理生化活动密切相关。简令成等认为，植物在低温胁迫初期主要依靠可溶性糖进行渗透调节，而当胁迫进一步加深时，可溶性蛋白等其他渗透物质才起作用，因此可溶性糖含量常作为鉴定植物抗寒性理化指标。及时准确的检测和诊断植物体内可溶性糖含量的变化，有助于了解植物生理状况变化，对于监测植物抗寒性具有重要的意义。楸树（Catalpaspp.）是中国特有的种质资源，不仅是重要的用材树种，而且也是重要的城市绿化树种，应用途径广泛。楸树素有“木王”之称，分布于东起海滨、西至甘肃、南始云南、北到长城的广大区域内，喜光，较耐寒，生长年平均气温10℃~15℃，不仅可营造速生丰产林，以获取优质用材，还可以用作防护林保水保土，作为城市绿化树种，抗污染力强，观赏价值高。随着人们绿化意识的提升，楸树作为抗寒的优良观赏树种将被广泛应用于北方的绿化中。为了研究楸树对北方温度的适应性，需要对其抗寒性能进行测定。鉴于现有技术已经发现可溶性糖含量与抗寒性之间的关系，对于可溶性糖含量的检测能够实现楸树抗寒性的测定。而目前传统的测定植物可溶性糖的方法主要有蒽酮法和苯酚法，但是传统的方法不仅繁琐、费力、耗时，而且具有破坏性和滞后性，不能够满足生产中快速、实时的要求。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种电阻抗法测定楸树茎叶中可溶性糖含量和楸树抗寒性的方法，本发明提供的方法能够实现楸树茎叶中可溶性糖含量的快速、实时测定，并且实现了对楸树抗寒性的准确测定。本发明提供了一种电阻抗法测定楸树茎叶中可溶性糖含量的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。优选的，所述电阻抗参数包括高频电阻率、低频电阻率、胞外电阻率、胞内电阻率、弛豫时间和弛豫时间分布系数。优选的，所述等效电路为单-DCE模型。优选的，所述楸树茎电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型为楸树茎的高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型。优选的，所述楸树茎的高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型中楸树茎的高频电阻率为自变量，可溶性糖含量为因变量。优选的，所述楸树茎的高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型为二次方程或三次方程。优选的，所述楸树叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型为楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型。优选的，所述楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型中楸树叶的弛豫时间分布系数为自变量，可溶性糖含量为因变量。优选的，所述楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型为二次方程或三次方程。本发明提供了一种电阻抗法测定楸树抗寒性的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定合适的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；将预定的楸树茎叶的可溶性糖含量与所述待测样品的电阻抗参数进行相关性分析，得到与可溶性糖含量相关性极显著的电阻抗参数；根据所述与可溶性糖含量相关性极显著的电阻抗参数，通过Logistic方程计算得到楸树茎叶的抗寒性。本发明提供了一种电阻抗法测定楸树茎叶中可溶性糖含量的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法建立了楸树茎和叶的电阻抗参数与其可溶性糖含量之间的回归模型，从而根据测得的电阻抗参数计算得到楸树茎和叶中的可溶性糖含量，而且能够实现可溶性糖的含量快速、实时诊断。而且，本发明还建立了电阻抗参数与抗寒性变化之间的关系，从而能够根据电阻抗参数的变化得知楸树茎和叶的抗寒性，为抗寒性变化的估测提供了重要的理论依据和技术支持。附图说明图1为本发明实施例1得到的金丝楸茎的电阻抗图谱变化曲线；图2为本发明实施例2得到的金丝楸叶的电阻抗图谱变化曲线；图3为本发明实施例7得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎中可溶性糖含量的变化曲线；图4为本发明实施例8得到的抗寒锻炼期间金丝楸叶中可溶性糖含量的变化曲线。具体实施方式本发明提供了一种电阻抗法测定楸树茎叶中可溶性糖含量的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法建立了楸树茎和叶的电阻抗参数与其可溶性糖含量之间的回归模型，从而根据测得的电阻抗参数计算得到楸树茎和叶中的可溶性糖含量，而且能够实现可溶性糖的含量快速诊断。本发明检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱。本发明对所述楸树茎叶待测样品的选择没有特殊的限制，本领域技术人员可根据其熟知的方法选择有代表性的待测样品。在本发明的实施例中，所述楸树茎的待测样品的长度优选为10mm~30mm，更优选为15mm~20mm；所述楸树叶的待测样品优选为不含叶脉的楸树叶；所述楸树叶的待测样品优选包括但不限于长方形或圆形；当所述楸树叶的待测样品为长方形时，所述楸树叶的待测样品的尺寸优选为4mm×10mm。本发明对所述电阻抗测定的仪器没有特殊的限制，采用本领域技术人员熟知的电阻抗仪即可。在本发明的实施例中，所述电阻抗仪可以为型号为HP4284A的阻抗仪。在本发明中，所述电阻抗测定用到的电极优选为Ag/AgCl电极；本发明优选在电极表面上涂覆电极凝胶。在本发明中，所述电极凝胶的涂覆厚度优选为0.5cm~2cm，更优选为1cm~1.5cm。本发明对所述电极和电极凝胶的来源和种类没有特殊的限制，采用本领域技术人员熟知的电阻抗测定用电极和电极凝胶的市售商品即可，如可以采用美国产WPI品牌的RCI型号电极和美国产WPI品牌的GEL100型号凝胶。本发明在对所述楸树茎和叶的待测样品进行测定时，优选将电极与待测样品的横切面接触；当所述电极表面涂覆电极凝胶时，优选将待测样品的横切面与电极凝胶接触。得到待测样品的电阻抗图谱后，本发明根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路。在本领域中，植物等效电路的确定一般分为两种类型：集总模型和分布模型。在本发明中，得到的楸树茎和叶待测样品的电阻抗图谱为单弧，确定的等效电路为单-DCE模型，这属于分布模型的一种。确定合适的等效电路后，本发明根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数。在本发明的实施例中，采用Cole-Cole模型和确定的等效电路进行数据拟合，具体方法可参照现有技术中孟昱等报道的《涝渍胁迫下白桦根系可溶性糖和淀粉含量与电阻抗的相关性分析》（孟昱,邸葆,张钢,封新国,徐成立,田军.涝渍胁迫下白桦根系可溶性糖和淀粉含量与电阻抗的相关性分析.生物物理学报,2013,29(6):450~460.），具体为：电阻抗的计算公式参见式I：式I中，Z为阻抗；R为高频电阻，在本发明实施例中，采用100mv的交流电压、80Hz~1MHz的频率对楸树茎叶样品进行激励，在频率≥1000Hz得到的电阻为高频电阻；R1为低频电阻，在本发明实施例中，采用100mv交流电压、80Hz~1MHz的频率对楸树茎叶待测样品做激励，在频率＜1000Hz时所获得的电阻为低频电阻；i=-1的开方，是复数算符；ω为角频率，ω=2×π×f，其中f为频率；τ为弛豫时间；ψ为弛豫时间分布系数。本发明采用式II计算胞外电阻Re：Re=R+R1式II；式II中，R为高频电阻，获得方式同式I中R；R1为低频电阻，获得方式同式I中R1。本发明采用式III计算胞内电阻Ri：式III中，R为高频电阻，获得方式同式I中R；R1为低频电阻，获得方式同式I中R1。本发明根据每个样本的截面积和长度归一化，根据式IV计算各电阻率参数：式IV中，rx为各电阻的电阻率，如re为胞外电阻率，ri为胞内电阻率；Rx为测定的电阻值，单位为Ω；l为样本长度，单位为m；A为样本截面积，单位为m2。在本发明中，弛豫时间和弛豫时间分布系数不作归一化处理。在本发明中，所述电阻抗参数优选包括高频电阻率r（Ωm）、低频电阻率r1（Ωm）、胞外电阻率re（Ωm）、胞内电阻率ri（Ωm）、弛豫时间τ和弛豫时间分布系数ψ。得到电阻抗参数后，本发明根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明研究发现，楸树茎和叶的电阻抗参数值与其中的可溶性糖含量之间存在一定的相关性，因此建立了可溶性糖含量与电阻抗参数之间的回归模型。在本发明中，所述楸树茎电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型优选为楸树茎的高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型；更优选的，所述楸树茎的高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型中楸树茎的高频电阻率为自变量，可溶性糖含量为因变量；在本发明的实施例中，所述楸树茎的最高频电阻率与可溶性糖含量的回归模型为二次方程或三次方程。在本发明中，所述楸树叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型优选为楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型；更优选的，所述楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型中楸树叶的弛豫时间分布系数为自变量，可溶性糖含量为因变量；在本发明的实施例中，所述楸树叶的弛豫时间分布系数与可溶性糖含量的回归模型为二次方程或三次方程。在本发明中，所述楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型优选按照以下方法建立：测定楸树茎和叶中可溶性糖含量；测定楸树茎和叶的电阻抗图谱；根据所述电阻抗图谱确定适合等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述电阻抗图谱进行数据拟合，得到楸树茎和叶的电阻抗参数；将所述楸树茎和叶的可溶性糖含量与所述电阻抗参数进行相关性分析，得到与所述楸树茎和叶的可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数；将所述楸树茎和叶的可溶性糖含量与所述极显著相关的电阻抗参数进行回归分析，得到楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型。本发明检测楸树茎和叶中可溶性糖含量。本发明对所述可溶性糖含量的检测方法没有特殊的限制，采用本领域技术人员熟知的可溶性糖含量的检测技术方案对楸树茎和叶进行检测即可。在本发明的实施例中，可采用蒽酮显色法对楸树茎和叶中可溶性糖含量进行测定。本发明在对楸树茎和叶进行测定以前，优选将楸树茎和叶洁净后烘干；本发明对所述洁净的方法没有特殊的限定，采用本领域技术人员熟知的洁净植物样本的方法即可，如可以采用去离子水对楸树的茎和叶进行洗净，擦干后再进行烘干。本发明对所述烘干的方法没有特殊的限制，采用本领域技术人员熟知的烘干的技术方案即可；在本发明中，所述烘干采用的设备优选为烘箱；所述烘干的温度优选为70℃~100℃，更优选为75℃~90℃，最优选为80℃~85℃；所述烘干的时间优选为45h~3d，更优选为2d~2.5d。本发明优选按照上述技术方案所述的电阻抗的测定方法、电阻抗参数的测定方法进行测定，得到楸树茎和叶的电阻抗参数。得到楸树茎和叶的可溶性糖含量和楸树茎和叶的电阻抗参数后，本发明将所述可溶性糖含量和电阻抗参数进行相关性分析，得到与所述楸树茎和叶的可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数。在本发明中，所述极显著相关优选为在0.01水平上极显著相关。在本发明中，与楸树茎中可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数优选为楸树茎的高频电阻率r；与楸树叶中可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数优选为楸树叶的弛豫时间分布系数ψ。得到与所述楸树茎和叶的可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数后，本发明将所述楸树茎和叶的可溶性糖含量与所述极显著相关的电阻抗参数进行回归分析，得到楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型。在本发明中，所述回归分析可以为线性回归分析，也可以为非线性回归分析；所述非线性回归分析优选包括对数回归分析、二次回归分析、立方回归分析、幂回归分析和指数回归分析。在本发明的实施例中，得到的楸树茎的线性回归模型为y茎=0.4724r+9.9964；楸树茎的对数回归模型为y茎=3.5626Ln(r)+8.0709；楸树茎的二次回归模型为y茎=-0.0177r2+0.889r+8.5912；楸树茎的立方回归模型为y茎=-0.0012r3+0.0316r2+0.351r+9.6032；楸树茎的幂回归模型为y茎=8.8429r0.2527；楸树茎的指数回归模型为y茎=10.202e0.0329r；在楸树茎的回归模型中，y茎为楸树茎中可溶性糖含量，r为楸树茎的高频电阻率。在本发明的实施例中，得到的楸树叶的线性回归模型为y叶=-0.399ψ+21.997；楸树叶的对数回归模型为y叶=-4.4759Ln(ψ)+27.766；楸树叶的二次回归模型为y叶=0.0499ψ2-1.6055ψ+27.742；楸树叶的立方回归模型为y叶=0.0068ψ3-0.2023ψ2+1.2192ψ+18.486；楸树叶的幂回归模型为y叶=31.537ψ-0.2631；楸树叶的指数回归模型为y叶=22.498e-0.0236ψ；在楸树叶的回归模型中，y叶为楸树叶中可溶性糖含量，ψ为楸树叶的弛豫时间分布系数。得到楸树茎叶的电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型后，本发明根据上述技术方案得到的待测样品的电阻抗参数与所述回归模型，计算得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法分别建立的楸树茎和楸树叶的回归模型，从而得到楸树茎和楸树叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法建立了电阻抗参数与可溶性糖含量之间的回归模型，由于电阻抗参数与样本大小无关，只需考虑测定误差即可，能够反映植物的客观状态，测定结果准确率高。现有技术中常将可溶性糖含量作为鉴定植物抗寒性理化指标，及时准确的检测和诊断植物体内可溶性糖含量的变化，有助于了解植物生理状况的变化。因此，本发明提供的方法检测得到可溶性糖含量，能够反映出楸树茎和楸树叶的抗寒性。具体的，本发明还提供了一种楸树抗寒性的检测方法，包括以下步骤：检测楸树茎和叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定合适的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；将预定的楸树茎叶的可溶性糖含量与所述待测样品的电阻抗参数进行相关性分析，得到与可溶性糖含量相关性极显著的电阻抗参数；根据所述与可溶性糖含量相关性极显著的电阻抗参数，通过Logistic方程计算得到楸树茎叶的抗寒性。本发明为了检测楸树茎和叶的抗寒性，优选将楸树茎和叶的待测样品进行冷冻处理，解冻后待测。本发明优选讲楸树茎和叶洗净擦干后置于塑料袋中，并相其中喷入去离子水，防止材料过冷。在本发明中，所述冷冻处理优选设置5~9个温度梯度，更优选设置7个温度梯度；所述楸树茎冷冻处理的温度梯度中，第一梯度温度优选为4℃，作为对照组；第二梯度温度优选为-3℃~-8℃；第三梯度温度优选为-6℃~-16℃；第四梯度温度优选为-10℃~-24℃；第五梯度温度优选为-15℃~-34℃；第六梯度温度优选为-20℃~-46℃；第六梯度温度优选为-30℃~-72℃；在对楸树叶的冷冻处理的梯度温度中，第一梯度温度优选为4℃，作为对照组；第二梯度温度优选为-2℃~-3℃；第三梯度温度优选为-5℃~-6℃；第四梯度温度优选为-8℃~-10℃；第五梯度温度优选为-12℃~-15℃；第六梯度温度优选为-18℃~-25℃；第七梯度温度优选为-25℃~-35℃。在本发明中，冷冻处理采用降温的方式，温度梯度依次降低；所述降温的速率优选为4℃/h~8℃/h，更优选为5℃/h~7℃/h，最优选为6℃/h。冷冻处理后，本发明将冷冻处理后的楸树茎和液解冻后进行电阻抗测定，本发明优选按照上述技术方案所述的方法，得到与楸树茎和叶可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数，具体的，与楸树茎可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数为高频电导率，与楸树叶可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数为弛豫时间分布系数。本发明优选将冷冻处理后的楸树茎和叶置于2℃~10℃的温度条件下静置，更优选为4℃~6℃；所述静置的时间优选为20h~40h，更优选为22h~30h，最优选为24h~27h。得到与楸树茎和叶可溶性糖含量极显著相关的电阻抗参数后，本发明根据所述与可溶性糖含量相关性极显著的电阻抗参数，通过Logistic方程计算得到楸树茎叶的抗寒性。在本发明中，所述Logistic方程参见式V：式V中，y为EIS参数；x为冷冻处理温度，单位为℃；?EIS为未受冻害时EIS参数值与受冻害时EIS参数值之差；B为温度拐点曲线斜率，即EIS参数随冷冻温度变化的斜率；C为拐点温度，即冻害变化率（dy/dx）达最大值时的温度值，为估测的抗寒性；D为受冻害时EIS参数的最小值；在本发明中，当x→–∞时，y＝D，函数的下渐进线，表示受冻害时EIS参数的最小值；当x→∞时，y＝?EIS+D，函数的上渐进线，表示未受冻害时EIS参数的基础值。应用SPSS13.0软件通过计算方程的拐点温度（C值）表示组织的半致死温度（LT50），估算抗寒性。本发明提供了一种电阻抗法测定楸树茎叶中可溶性糖含量的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法建立了楸树茎和叶的电阻抗参数与其可溶性糖含量之间的回归模型，从而根据测得的电阻抗参数计算得到楸树茎和叶中的可溶性糖含量，而且能够实现可溶性糖的含量快速、实时诊断。而且，本发明还建立了电阻抗参数与抗寒性变化之间的关系，从而能够根据电阻抗参数的变化得知楸树茎和叶的抗寒性，为抗寒性变化的估测提供了重要的理论依据和技术支持。为了进一步说明本发明，下面结合实施例对本发明提供的电阻抗法测定梂树茎叶中可溶性糖含量和楸树抗寒性的方法进行详细地描述，但不能将它们理解为对本发明保护范围的限定。下述实施例的试验于2009年9月至2010年1月进行，供试材料为1年生嫁接苗，材料为江苏连云港的金丝楸（119°16＇N34°59＇E），于2009年4月28日，移栽到河北农业大学标本园（河北省保定市，38°50＇N，115°26＇E），待楸树进入抗寒锻炼期间，于2009年9月20日至2010年1月20日每隔一个月对茎进行采样，于2009年9月20日每隔15d对叶进行采样，直至落叶。实施例1将茎用去离子水洗净擦干后分别装入塑料袋，8次重复，袋中喷入少量去离子水，防止材料过冷。冷冻处理温度设置7个温度梯度（参见表1），以4℃为对照，其中包含样本全部成活和全部死亡的温度。降温速率为6℃·h-1，到达处理温度时保持4h，然后放入4℃解冻24h，待测。表1本发明实施例1中金丝楸茎抗寒性测定冷冻处理设置温度随机选取解冻后的8段15mm长的茎进行电阻抗测定：EIS测定用阻抗仪（HP4284A,USA），试验采用Ag/AgCl电极，在电极上加电极凝胶，使样本的横切面与凝胶接触，测定得到金丝楸茎的电阻抗图谱。结果如图1所示，图1为本发明实施例1得到的金丝楸茎的电阻抗图谱变化曲线，图谱为处理数据（由右至左，从80Hz到1MHz共42个频率）的平均值，由图1可以看出，抗寒锻炼期间金丝楸茎的EIS发生了变化，表明茎的内部结构和生理生化为了适应环境变化发生了相应的改变。茎的图谱表现为单弧，随着抗寒锻炼的进程，茎的弧在逐渐增大，其弧顶电抗值呈一直减小趋势，在1月20日达到最小值-96.86KW。实施例2将叶用去离子水洗净擦干后分别装入塑料袋，8次重复，袋中喷入少量去离子水，防止材料过冷。冷冻处理温度设置7个温度梯度（表2），以4℃为对照，其中包含样本全部成活和全部死亡的温度。降温速率为6℃·h-1，到达处理温度时保持4h，然后放入4℃解冻24h，待测。表2本发明实施例2中金丝楸叶抗寒性测定冷冻处理设置温度随机选取解冻后的8段不含叶脉的长方形叶段，尺寸为4mm×10mm，进行电阻抗测定：EIS测定用阻抗仪（HP4284A,USA），试验采用Ag/AgCl电极，在电极上加电极凝胶，使样本的横切面与凝胶接触，测定得到金丝楸叶的电阻抗图谱。叶的电阻抗变化如图2所示，图2为本发明实施例2得到的金丝楸叶的电阻抗图谱变化曲线，由图2可以看出，抗寒锻炼期间金丝楸叶的EIS发生了变化，表明叶的内部结构和生理生化为了适应环境变化发生了相应的改变。茎的图谱表现为单弧，在抗寒锻炼期间呈先增大后减小的趋势，其弧顶电抗值表现为先减小后增大的趋势，最小值出现在10月5日，达到-482.38KW。与实施例1得到的茎的电阻抗图谱相比，叶的电抗值一直低于茎的电抗值，表明在抗寒锻炼期间金丝楸为了抵御低温，自身进行了调节，但由于器官功能的不同，从而导致植物器官电抗值出现差异。实施例3将金丝楸的茎用去离子水洗净擦干后，放入80℃的烘箱内烘干2d，取出后采用蒽酮显色法测定其中可溶性糖的含量；按照实施例1的方案测定对金丝楸茎的75组样品进行电阻抗测定，得到75组金丝楸茎样品的电阻抗值，再参照孟昱等（孟昱,邸葆,张钢,封新国,徐成立,田军.涝渍胁迫下白桦根系可溶性糖和淀粉含量与电阻抗的相关性分析.生物物理学报,2013,29(6):450~460.）方法进行EIS参数的测定，利用LEVM8.06软件，采用单-DCE模型进行数据拟合，最终得到高频电阻率r（Ωm）、低频电阻率r1（Ωm）、胞外电阻率re（Ωm）、胞内电阻率ri（Ωm）、弛豫时间τ和弛豫时间分布系数ψ6个EIS参数。采用SPASS13.0统计和Excel2003进行数据分析，差异显著性分析采用重复度量分析法；估算模型的准确性和适用性采用通用的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)3个指标评定，并估算模型的拟合度和可靠性。利用得到的EIS参数的特征变量与上述得到的可溶性糖含量进行相关性分析，结果如表3所示，表3为本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间EIS参数和可溶性糖含量相关性。表3本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎叶的EIS参数和可溶性糖含量相关性注：茎的样品数量n=75，叶的样品数量n=72；*表示在0.05水平上显著，**表示在0.01水平上极显著。由表3可以看出，在抗寒锻炼期间，金丝楸茎的EIS参数和可溶性糖含量有较好的相关性，其中茎的高频电阻率r与可溶性糖含量极显著相关，相关系数为0.93；以50组样品建模，以r为自变量，以茎的可溶性糖含量为因变量，进行线性和非线性回归分析，同时根据最大R2优选的原则选取最佳的估算模型，如表4所示，表4为本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎和叶的可溶性糖与EIS参数回归模型。表4本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎和叶的可溶性糖与EIS参数回归模型注：茎的样品数量n=50，叶的样品数量n=48。得到的估算模型中，茎的最佳估算模型为y茎=-0.0177r2+0.889r+8.5912和y茎=-0.0012r3+0.0316r2+0.351r+9.6032，决定系数分别为0.92和0.93。实施例4取25组金丝楸茎的待测样品，按照实施例3中的方法测定得到其EIS参数高频电阻率r，根据实施例3得到的茎的回归模型，计算得到25组茎的待测样品中可溶性糖含量；再采用蒽酮显色法测定25组茎的待测样品中可溶性糖的含量，用来检验模型精度。结果如表5所示，表5为本发明实施例4和实施例6得到的金丝楸茎和叶可溶性糖含量实测值与预测值拟合评定指标。表5本发明实施例4和实施例6得到的金丝楸茎和叶可溶性糖含量实测值与预测值拟合评定指标由表5可以看出，本发明提供的方法得到的茎的可溶性糖的两个回归模型，决定系数分别为0.87和0.95，其中y茎=-0.0177r2+0.889r+8.5912模型具有较小的均方根误差(RWSE=1.57)和较小的相对误差(RE=8.38%)，验证表现为最佳模型，该模型的预测精度为91.62%。实施例5将金丝楸的叶用去离子水洗净擦干后，放入80℃的烘箱内烘干2d取出后采用蒽酮显色法测定其中可溶性糖的含量；按照实施例2的技术方案对金丝楸叶的72组样品进行电阻抗测定，得到72组金丝楸叶样品的电阻抗值，再按照实施例3中的方案进行数据拟合，得到高频电阻率r（Ωm）、低频电阻率r1（Ωm）、胞外电阻率re（Ωm）、胞内电阻率ri（Ωm）、弛豫时间τ和弛豫时间分布系数ψ6个EIS参数。采用SPASS13.0统计和Excel2003进行数据分析，差异显著性分析采用重复度量分析法；估算模型的准确性和适用性采用通用的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)3个指标评定，并估算模型的拟合度和可靠性。利用得到的金丝楸叶的EIS参数的特征变量与上述得到的可溶性糖含量进行相关性分析，结果如表3所示，表3为本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎叶的EIS参数和可溶性糖含量相关性。由表3可以看出，在抗寒锻炼期间，金丝楸叶的EIS参数与可溶性糖含量有较好的相关性，其中，叶的弛豫时间分布系数ψ与可溶性糖含量极显著负相关，相关系数为-0.79；叶测定的48组数据用来建模，以ψ为自变量，以叶的可溶性糖含量为因变量，进行线性和非线性回归分析，同时根据R2优选的原则选取最佳的估算模型，如表4所示，表4为本发明实施例3和实施例5得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎和叶的可溶性糖与EIS参数回归模型。得到的估算模型中，叶的最佳估算模型为y叶=0.0499ψ2-1.6055ψ+27.742和y叶=0.0068ψ3-0.2023ψ2+1.2192ψ+18.486，决定系数分别为0.67和0.70。实施例6取24组金丝楸叶的待测样品，测定其EIS参数弛豫时间分布系数ψ，根据实施例5得到的叶的估算模型，计算得到24组叶的待测样品中可溶性糖含量；再采用蒽酮显色法测定24组叶的待测样品中可溶性糖的含量，用来检测模型的精度。结果如表5所示，表5为本发明实施例4和实施例6得到的金丝楸茎和叶可溶性糖含量实测值与预测值拟合评定指标。由表5可以看出，本发明提供的方法得到的金丝楸叶的可溶性糖的两个回归模型，决定系数分别为0.86和0.75，其中y=0.0068ψ3-0.2023ψ2+1.2192ψ+18.486模型具有较小的均方根误差(RWSE=3.38)和较小的相对误差(RE=18.94%)，验证表现为最佳模型，该模型的预测精度为81.06%。实施例7按照表1中的冷冻处理设置温度，对金丝楸茎进行冷冻处理，冷冻处理后按照实施例4得到的回归模型计算得到金丝楸茎中的可溶性糖含量。测定结果如图3所示，图3为本发明实施例7得到的抗寒锻炼期间金丝楸茎中可溶性糖含量的变化曲线，由图3可以看出，在抗寒锻炼期间，金丝楸茎可溶性糖含量呈上升趋势，在抗寒锻炼末期可溶性糖含量比初期增加了98.47%。实施例8按照表2中的冷冻设置温度，对金丝楸叶进行冷冻处理，冷冻处理后按照实施例6得到的回归模型计算得到金丝楸叶中的可溶性糖含量。测定结果如图4所示，图4为本发明实施例8得到的抗寒锻炼期间金丝楸叶中可溶性糖含量的变化曲线，由图4可以看出，在抗寒锻炼期间，金丝楸叶可溶性糖含量呈上升趋势，在抗寒锻炼末期可溶性糖含量比初期增加了57.90%。实施例9将冷冻处理过的金丝楸茎置于4℃环境中放置24h解冻后，测定其相对电导率（EL）和EIS，相对电导率测试过程具体为：将每个金丝楸茎待测样品用去离子水洗净，平均劈成4瓣放入盛有12mL去离子水的试管中，每个样品重复测定4次，求取平均值；将盛有样品的试管用Parafilm膜封口，放进摇床中震荡24h，用DDSL-308型电导仪测定初始电导值（C1）和初始空白电导值（C01）；然后，将试管放入水浴中沸煮20min,再放进摇床中震荡24h，测定最终电导值（C2）和最终空白电导值（C02）。用公式VI计算相对电导率：根据实施例1的技术方案测定解冻后茎的EIS的测定。相对电导率的变化与抗寒性的关系或电阻抗参数与抗寒性的关系用Logistic方程式VII表示：EL法式中：y为相对电导率；x为冷冻处理温度（℃）；B为温度拐点曲线斜率，相对电导率随处理时间变化的斜率；C为拐点温度，冻害变化率（dy/dx）达最大值时的温度值，即为估测的抗寒性。当x→∞时，y＝D，为函数的下渐进线，表示未受冻害时相对电导率的基础值。当x→–∞时，y＝A+D，为函数的上渐进线，表示受冻害时相对电导率的最大值。EIS法式中：y＝EIS参数；当x→–∞时，y＝D，函数的下渐进线，表示受冻害时EIS参数的最小值；当x→∞时，y＝A+D，函数的上渐进线，表示未受冻害时EIS参数的基础值。应用SPSS13.0软件通过计算方程的拐点温度（C值）表示组织的半致死温度（LT50），估算抗寒性。结果如表6所示，表6为本发明实施例9和实施例10得到的抗寒锻炼期间EL法和EIS参数测定金丝楸茎和叶的抗寒性结果。表6本发明实施例9和实施例10得到的抗寒锻炼期间EL法和EIS参数测定金丝楸茎和叶的抗寒性结果细胞膜透性鉴定植物抗寒性结果与其在田间表现较为一致。采用EL法和选取的最佳EIS参数测定金丝楸茎的抗寒性，通过Logistic方程计算抗寒性，由表6可知，EL法测定的茎抗寒性的值与r估测茎的抗寒性的值差异不大，其平均绝对误差值为3.01。实施例10将冷冻处理过的金丝楸叶置于4℃环境中放置24h解冻后，测定其相对电导率和EIS，相对电导率测试过程具体为：用直径为5mm的打孔器打取4枚叶圆片，将得到的4个待测样品置于盛有12mL去离子水的试管中，每个样品重复测定4次；将盛有样品的试管用Parafilm膜封口，放进摇床中震荡24h，按照实施例9中的方法，采用EL法和EIS法估算金丝楸叶的抗寒性，结果如表6所示，表6为本发明实施例9和实施例10得到的抗寒锻炼期间EL法和EIS参数测定金丝楸茎和叶的抗寒性结果。细胞膜透性鉴定植物抗寒性结果与其在田间表现较为一致。采用EL法和选取的最佳EIS参数测定金丝楸茎和叶抗寒性，通过Logistic方程计算抗寒性，由表6可知，EL法测定的叶抗寒性的值与ψ估测叶的抗寒性的值差异不大，其平均绝对误差值为2.83。由以上实施例可知，本发明提供了一种电阻抗测定楸树茎叶中可溶性糖含量的方法，包括以下步骤：检测楸树茎叶待测样品的电阻抗图谱；根据所述待测样品的电阻抗图谱确定适合的等效电路；根据所述确定的等效电路，将所述待测样品的电阻抗图谱进行数据拟合，得到所述待测样品的电阻抗参数；根据预定的楸树茎叶电阻抗参数与可溶性糖含量的回归模型和所述待测样品的电阻抗参数，得到楸树茎叶中可溶性糖含量。本发明提供的方法建立了楸树茎和叶的电阻抗参数与其可溶性糖含量之间的回归模型，从而根据测得的电阻抗参数计算得到楸树茎和叶中的可溶性糖含量，而且能够实现可溶性糖的含量快速、实时诊断。而且，本发明还建立了电阻抗参数与抗寒性变化之间的关系，从而能够根据电阻抗参数的变化得知楸树茎和叶的抗寒性，为抗寒性变化的估测提供了重要的理论依据和技术支持。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。