黑云杉的食用方法

Ⅰ 白桦和黑云杉属于落叶乔木吗

白桦属于落叶乔木，黑云杉不是。
白桦，落叶乔木，树干可达25米高，50厘米粗。有白色光滑像纸一样的树皮，可分层剥下来，用铅笔还可以在剥下薄薄的树皮上面写字。
黑云杉，性耐寒，常绿乔木。原产于北美洲北部，广布于美国及加拿大大湖区，从阿拉斯加到纽芬兰和美国东北部、中部和东南部南在科他黑山地区以及西部蒙大拿都有分布。

Ⅱ 黑精油是什么树长的

黑云杉精油是从加拿大黑云杉树的针形嫩枝蒸馏而得。它与铁杉很类似，但有更浓烈的森林芳香气息。这种精油的香气有舒缓和提神作用,特别适合用于练...

Ⅲ Joyce 2002 NN 黑云杉

使用 空间技术和最近邻居调整 来分析具有随机非连续单树图的黑云杉后代的农田试验，以评价在控制遗传参数的估计的位点异质性中使用的区组和邻居调整的有效性。在3-10岁的树高变化的空间分析显示， 行和列在6岁后显示不同形状的梯度（分别为大致V和N形状），这些梯度一起解释了10岁时的9.7％的位点变异此外，发现的斑块状结构遵循指数协方差模型，具有12个地块（即7-11m）的估计范围，并且占据了10岁时的站点变化的19.8％ 。应用的区组有效地去除了22.7％的可移动位点变异，但是4,8和12最近邻的后验数据调整分别去除了57.6,77.6和83.1％。 邻居调整也对与家庭排名和家庭，个人和早期选择的遗传增益相关的遗传参数的估计显示出相当大的影响 。家庭平均估计值和所有家庭平均值的估计方差之间的标准误差分别降低到10.2和19.3％。家庭和个体遗传的估计以及早期选择的估计效率分别增加到6.7％，16.4％和16.6％。这些发现鼓舞了未来在森林遗传试验分析中使用空间技术和后相邻调整。

黑云杉（Picea marianna [MILL。] B.S.P）是加拿大安大略省北部一年种植6500万棵树的最重要的重新造林物种之一。安大略省的黑云杉的遗传改良在20世纪80年代初开始，选择大约8000棵树。这些加上树木后来被分配到27个育种计划。后代测试的后续测量已经用于相关联的秧苗种子园的增量卷积。近年来，工业和省政府都启动了第二代育种计划，以减少由于作为公园和保护区的土地数量的增加而导致的木材供应缺口。
1990年，安大略省东北部一个育种计划的黑云杉后代的两次田间试验被注销，因为在试验地点内存活率差和出乎意料的高异质性。因此，1992年建立了一个农田试验，目的是产生一些遗传信息，用于垄断相关的第一代幼苗种子园。农田测试可以通过广泛的现场准备，近距离和几乎完全的杂草控制在年轻时产生高质量的遗传信息。在过去十年中，在加拿大使用农田测试已经大大增加（CARL-SON，1990），但很少有关于农田实地测试在业务计划中的有效性的研究（WOODS等，1995） 。需要有关控制遗传异质性，遗传参数估计的质量以及早期选择生长潜力的相对效率的信息与常规田间试验中的相比，以支持关于先进一代育种计划的决定的信息。
在本研究中，我们对黑云杉后代的Aidie Creek农田试验进行了详细分析，希望了解（1）测试地点通过广泛的现场管理是如何均匀的; （2）应用区组在控制位点变化方面的有效性;和（3）后验数据调整的应用是否可以增强对场址变化的控制以实现其测试目标。具体来说， 首先应用空间技术来描述位点变异，并估计斑块大小和实验上可移除的位点变异（FU等人，1999） 。这些估计使我们能够推导出适用于邻居调整的最大邻域，并分别评估应用区组和邻居调整在控制站点变化方面的有效性。然后，在对各种遗传参数进行估计之前，对测试数据进行导出的最近邻近调整，以评估邻居调整的影响。

为了评价农田试验中场址变化的空间模式，我们分析了在八个年龄段测量的树高的残差。对于给定年龄的树高，计算家庭平均值，并从家庭成员的每次观察中扣除，这是用SAS PROC GLM（SAS®Institute Inc.，1996）完成的。然而， 由于家族遗传变异不能从这样的开放授粉后代测试数据中有效地去除，所得到的残基应该仍然保留3/4的遗传变异。这些残差也可能与块和复制效应混淆 。
首先用中值抛光技术分析给定年龄的残留物，以（i）获得用于趋势（或梯度）分析的每一行和一列的残差的中值，以及（ii）通过去除这些中值而产生残留残差行和列用于小规模空间结构的分析（FU等人，1999）。注意，这里使用中位数而不是均值，因为前者比后者更稳健，因为行或列中可用的观测值数量不相等。还要注意，中间抛光只是通过行和列，而不是在其他方向，可能不能捕获所有的大规模的确定结构。在本研究中，中位数和去趋势数据首先用SAS IML（SAS®Institute Inc.，1996）编写的程序生成。然后绘制行和列上的中值以评估梯度。绘制所有八个年龄的残余中值以评估它们的时间稳定性。
分析给定年龄的分解残差，以获得用于使用变差函数技术（MATHERON，1963）表征测试部位的斑块变化的块，基础和范围。这种技术及其在森林遗传试验数据的应用由FU等人详细讨论。 （1999）。该技术的主要思想是首先获得实验方差作为地块之间的距离函数，然后使用理论模型拟合这些实验方差，从而可以估计熔核，基石和范围。具体地，建模方差接近渐近最大值（定义为窗台）的滞后距离估计数据在空间上相关的范围。随着滞后距离接近零，建模方差也接近有限值，称为块。注意，sill等于块和补丁方差的总和。在本研究中，使用SAS PROC VARIOGRAM（SAS Institute Institute，1996）在最大60个滞后距离上获得各向同性变异图。尝试将实验变差函数拟合到各种理论空间模型（例如球形，指数，高斯）中是使用SAS PROC NLIN（SAS Institute Institute，1996）。发现以下指数空间模型主要解释实验变量[2γ（h）]：
其中n是块，p是块方差，h是滞后距离，以及范围。将指数空间模型拟合到实验变差函数给出了熔核，基石和范围的估计。为了说明拟合，绘制实验和拟合的变异函数，以及贴片方差，熔核和范围的估计。对所有八个年龄的变异图重复绘制以评估它们的时间稳定性。

在这项研究中，我们调整主体树的高度测量与4,8和12最近邻树（分别为N4，N8和N12，分别为简明）的高度测量如下：
其中s是主题树，x表示所选择的最近邻树。这些选择的邻域大小主要基于来自空间分析的斑块大小的估计，并且预期小于在该研究中检测的平均斑块大小（参见下文）。对于每个邻域大小，主体树的高度残差（在给定年龄）通过所有选择的最近邻树的平均高度残差来调整。如果平均高度残差为正（即，上述平均邻域），则对主题树进行向下调整，当平均高度残差为负时，向下调整。注意，用于主题树的所选择的最近邻树的数目可以等于或小于指定的邻域大小，因为一些选择的树可能具有缺失值，或者主题树可能位于边缘行或列上。然后加入调整的残留物及其相应的家族平均值。在测试中对每棵树重复该过程。它是用SAS IML（SAS®Institute Inc.，1996）编写的计算机程序完成的，为每个邻域大小生成一个数据文件，以供以后分析。

在60列和200行的年龄为3到10的树高的残留中值的评价表明，在列和行方向的梯度不是线性的;它们在列方向上呈现N形，在行方向上呈现V形。当树龄为6岁时，这些模式变得明显，并且在较老的年龄没有变化（图1）。作为滞后（图）距离的函数的实验方差的模式以及具有指数协方差模型的下降残差的拟合，在图1中显示了在3,6和10岁的树。显然，实验使用对于6岁及以上的树的所使用的指数协方差模型很好地拟合了变差函数。正如预期的，斑块变化的估计随着年龄的增加而增加，因此也是块金（或图示方差）。在树木生长的前五年，范围的估计值从6.3大幅波动到13.4，并且在较老的年龄，大约12个地块（标准误差范围从0.66到0.72）没有改变太多。这意味着片状大小将为7-11米（注意，行和列中的树的间距不等于如上所述）。表1中给出了通过梯度，斑块性和绘图解释的总表型方差的比例。行和列中的梯度解释了总表型方差的9.7％，并且斑块性占19.8％，如针对H10所揭示的，树高10岁）。组合梯度和补片方差两者得到总表型方差的29.5％，其原则上可以通过先前的有效场布局（或各种区组）或后验数据分析（例如邻居调整）来移除。这种可去除的位点变异与来自南部沿海不列颠哥伦比亚省的道格拉斯 - 冷杉后代试验报道的那些相容（FU等人1999）。

估计的块方差相对于总表型方差的比例在表1中给出。显然，它们在八个年龄上从0.6到10.7％波动。在10岁时，总表型变异的6.7％由块解释。这意味着在该测试中应用的区组有效地去除了可移除位点变化的22.7％（= 6.7 / 29.5百分比）。表1中给出了去除位点变异的三个邻居调整的有效性。例如，三个邻居调整（N4，N8和N12）分别去除了总表型方差的17.0,22.9和24.5％，如所揭示的为H10。这三个相邻调整分别占可移动位置变化的57.6％，77.6％和83.1％。然而，这种效果在其他年龄上差别很大。

清除站点变化的邻居调整的有效性清楚地反映在家庭平均估计和所有家庭平均估计的差异的标准误差的减少中，如表2所示。例如， H10，三种调整（N4，N8和N12）的家庭平均值之间的差异的标准误差的减少分别为7.6,8.4和10.2％，并且它们相应的所有家庭平均值的方差的减少为14.3， 16.0和19.3％。显然，邻居调整增加了估计家庭手段的精度，从而提高了家庭排名的精确度，更多的邻居被调整。然而，估计家庭平均值的精度的增加相对于树龄而波动很大（表2）。

家庭差异的估计随年龄的增加而增加，但随着更多的邻居调整，他们略有减少（表3）。无邻居调整的家庭遗产估计范围为0.50至0.60（不包括3和4岁的家庭），并且随着邻居数量的增加而普遍增加。例如，对于H10，家庭遗传率的估计从0.577（没有邻居调整）增加到0.591,0.616和0.608，分别调整N4，N8和N12。无邻居调整的个体遗传力的估计为约0.20（不包括3和4岁的那些），但它们通常随着更多邻居调整而显着增加。例如，在10岁时，个体遗传力的估计分别从N4，N8和N12的调整值的0.191（无邻近调整）增加到0.201,0.22和0.215。这些个体遗传力的估计增加高达16％。然而，从8个到最近的邻居的调整显示家庭和个体遗传的估计略有减少。注意，3-4岁时家庭和个体遗传的高估计是由于存在意想不到的家族差异的高估计

在表4中给出了在没有邻居调整的情况下的八个年龄的估计遗传年龄相关性。这些相关性在选择年龄上的线性回归被发现是非常显着的，其线性系数（及其标准误差）为0.385（0.042 ）。类似地，来自三个相邻调整（N4，N8和N12）的线性回归也分别具有0.433（0.040），0.444（0.046）和0.439（0.045）的线性系数（和它们的标准误差）也是高度显着的。表3中还给出了相对于20岁时的选择，从3岁到10岁的黑云杉的早期选择的估计效率，以及来自三种邻近调节的估计效率相对于没有调节的估计效率的百分比变化。估计效率可高达1.82，取决于早期选择的年龄。邻域尺寸高达8的调整提高了早期选择的效率，高达24％取决于早期选择的年龄。这些研究结果清楚地表明，邻居调整可以对预测的年龄相关性和选择年龄的确定具有积极影响

这里提出的分析产生了一些来自Aidie Creek农田试验的综合结果。首先，农田试验，即使具有广泛的场地管理，仍然表现出梯度和斑块状结构的实质位点异质性。这种异质性在6岁后是稳定的。其次，估计的可去除位点变异是10岁时总表型变异的30％。应用的区组和用4,8和12最近邻的调整有效地去除23,58,78和83％的可移动位点变异。第三，应用的邻居调整对各种参数的估计显示出相当大的影响。家庭和个人幸福感和早期选择效率的估计分别从邻居调整增加到7％，16％和17％。这些研究结果不仅为我们提供了有效的艾迪溪农田实验在黑云杉的作业育种计划中的表现，而且对未来黑云杉和其他林木的农田试验的发展是有价值的。
我们的分析没有考虑从测试布局中使用的不等间距的不对称邻域问题。可以推断，这种不对称布局会影响斑块大小的估计，并且还会增加来自使用的邻域调整的各种遗传参数的估计的一些不确定性。关于邻域校正的进一步研究应该提供一些关于这个问题的见解。此外，由于有限的计算资源的可用性，我们的分析没有考虑逐个家庭的交互。这种相互作用的存在肯定会影响遗传参数的估计，并因此影响各种邻居调整的比较。此外，我们应用估计的补丁大小来指导邻居大小在所使用的邻居调整的选择，没有详细探讨邻域优化。在这项研究中获得的结果似乎暗示所使用的12个最近邻近应该接近最优，但是关于邻域大小的选择的进一步研究应该为邻域调整的有效使用提供信息。最后，我们应用邻域调整的家族的减法可以偏置各种遗传参数的估计（WILKINSON等人1983; MAGNUSSEN 1993; J.A.LOO-DINKINS和J.H.WOODS未公开）。这表示在遗传试验数据分析中使用邻居调整的主要限制（LOO-DINKINS 1992）。因此，在调整数据的遗传估计的解释中需要谨慎。
为了有效应用后验数据调整，应首先使用SAS MIXED和VARIOGRAM程序（SAS®Institute Inc.，1996）对各种空间协方差模型评估试验数据。然后，最佳拟合空间模型应该直接整合到各种遗传参数的分析中，如MAGNUSSEN（1990）和APIOLAZA et al。 （2000）。这种积分预期将消除更多的斑块变化并且具有比这里采用的方法更少的偏差（如果有的话），因此更有效。然而，集成方法需要相当多的计算资源，并且对于每次测试由超过10,000个记录组成的常规测试数据（例如，400个家庭×30个人）是不可行的，直到高级计算资源的可用性。当需要REML选项时，即使没有空间治疗，这个问题也存在于大型试验数据的分析中，但是仍然较少被认可（ADAMS等人1994）。所有这些挑战为后面的数据调整打开了一条研究大道。
本研究中获得的结果虽然主要针对艾迪河农田试验，但对黑云杉和其他林木的遗传检测有一些一般的意义。首先，在农田试验中仍然可以发现实质的位点异质性，即使具有广泛的位点管理和在试验位点观察到一致性。在选择测试场地，正确的场地准备和有效的场所管理方面需要注意（WOODS等人1995）。第二， 应用区组可以去除一定比例的位点变异，但是更有效的现场设计，例如Alpha设计（WILLIAMS和TALBOT，1996）的应用可以帮助消除更多的位点异质性以获得更高的遗传估计效率（FU等。1998） 。第三，不应忽略任何农田试验的空间分析，也不应忽视常规现场试验。这种分析可以产生有用的信息，不仅用于评估现场布局在控制位点变化（FU等人，1999）的有效性，而且还便于后面的数据调整，如本研究所示。可以使用诸如SAS PROC VARIOGRAM（SAS Institute Institute，1996）的各种SAS程序容易地进行空间分析。 （WRIGHT，1977; BONGARTEN和DOWD，1984; THOMPSON和EL-KASSABY，1988; LOO-DINKINS 1992; ANEKONDA和LIBBY），这些研究结果表明， ，1996）。这种有效性鼓舞了未来在森林遗传试验分析中使用后验数据调整。

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黑云杉是加拿大北方森林中的重要工业经济植物，黑云杉的木材最常用于制作钢琴响板、大中小提琴、竖琴等乐器，也可用于造纸、箱板用材、建筑骨架材料，还常被用作圣诞树，树脂可做口香糖。

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Ⅶ Lu2008 黑云杉

摘要：从安大略省西北部的 720个开放授粉家庭和42000多棵树 中，对第一代 黑云杉 （Picea mariana（Mill）BSP）的生长性状的遗传参数进行了估算。通过联合地点分析，6岁，11岁和19岁的 树高 生长平均狭义遗传力的无偏估计值分别为0.19,0.18和0.14，相比之下，单点分析相同年龄分别为0.25,0.23和0.16。对于 胸径和茎体积的遗传力估计值低于19岁时的高度 ，表明树高是在黑云杉中选择的更理想的特征。 B型遗传相关性的适度高估计意味着基因型环境相互作用的操作重要性有限。在6,11和19年的累积树高生长中，年龄 - 年龄遗传相关性的估计值较高（> 0.88），但 在不同年龄间隔的高度增量之间的估计值较低 。 B型年龄 - 遗传相关性的估计值比A型低0.2以上，表明共同环境对A型遗传相关性估计的强烈影响。根据相对选择效率， 选择6至11岁之间的累积树高比19岁时更有效 。

黑云杉（Picea mariana（Mill）BSP）是加拿大中部和东部最重要的商业树种之一。据估计，黑云杉占安大略省年收获量的43％左右，占该省西北地区60％的树木（安大略省自然资源部，2006年）。为了提高森林生产力，安大略省自然资源部在20世纪80年代初期开始实施第一代黑云杉改良工程，并由省级树木改良总体规划（安大略省自然资源部1987年）指导。从自然群体中选择加树，随后建立后代测试和幼苗种子园。最初，在安大略省西北部建立了12个繁殖种群，用于不同的繁殖区，主要基于气候相似性，后来使用焦点种子区方法（Parker 1992; Parker等2001）和生物学信息从生物学研究中合并为4个繁殖区。 （Parker等1994）。第二代育种开始于21世纪初，使用类似于松树（Pinus banksiana Lamb。）的核育种策略（Joyce和Nitschke 1993）。来自rogued第一代幼苗种子园的遗传改良种子现在可广泛用于人工再生。
尽管黑云杉具有经济重要性，但其生长性状的遗传信息相对稀少。来自Maritimes的已公布的遗传参数基于相对较小的家系数量（Mullin和Park 1994; Mullin等1992,1995），而来自安大略省繁殖群体的遗传参数是单点分析的偏差估计（Joyce等2002）。在本文中，我们报告了生长性状的遗传参数，包括遗传力估计，年龄 - 年龄遗传相关性，基因型 - 环境（GXE）相互作用的规模，估计来自大约720个开放授粉（OP）家系等超过42 000株。

分析中包含的数据是来自三个初始繁殖区的720个OP家族，随后合并到新的Wabigoon繁殖区。在三个原始繁殖区的每一个中，240个OP家族分别在两个现场测试：Dominion璈untley，Kawawia璕ugby和Lambrechts璖avant家庭测试。表1中给出了这些测试地点的环境条件，存活率和平均树高增长。测试中的现场实验布局是 随机化的完整区组设计 ，具有 六区组六树行小区 （图1）。间距约为1.8~2.25米。由于每个测试中有大量的遗传条目，OP家族被随机分组成家庭组（即A，B和C），每组有80个家庭。这些家庭集合在区组中以相同的顺序系统地种植。
树龄和健康状况在6,11和19年龄时测量，而胸径（DBH）仅在19岁时测量。 在进行统计分析之前，从数据集中删除了被认为没有发展到其潜力（异常值）的昆虫和疾病严重破坏的树木 。从分析中排除的树随机分布在OP家族和区区组中;因此， 他们的排除不应该偏向于分析结果 。最初种植在大多数区区组中的树木占70％至85％，或者每个区域约有7000,000棵树木仍在进行分析。总共分析了720个OP家庭（42 860棵树）。分析的特征是6年（H6），11（H11）和19年（H19）的累积高度和6至11年之间的高度增量（ H6-11），11至19年之间（ H11-19），以及在6到19岁之间（ H6-19）。还评估了第19年（V19）的DBH和树干体积。可用的黑云杉操作锥度方程不适用于小直径的树木;因此，在Forslund（1991）之后，单个树体积近似为V19 = 3/7 [1？（130 / H19）]（？/ 3）[p（DBH）2H19] / 4，其中H19和DBH的单位是以厘米为单位。
数据被标准化以减少对方差分量估计的潜在尺度影响 （Hodge等1996; White 1996; White等2007）。具体而言， 每个家族集的表型观测值以（0,1）尺度在区组内进行标准化。这是通过从每个观察中减去家族集的平均值然后除以相同家族集的表型方差的平方根来实现的 。

使用具有六树行图和大量家族的随机完全区组实验设计需要大区组，这导致区区组内的空间异质环境条件。除非进行适当的调整，否则经常报道空间环境异质性大大降低了实验精度和较低的遗传度估计值（Magnussen 1990; Ericsson 1997; Fu et al 1999; Joyce et al 2002）。一些研究表明，Post hoc blocking在降低空间环境异质性方面可以与更复杂的分析方法一样有效，并且几乎不会增加计算复杂度，从而大大提高实验精度（Wright 1978; Ericsson 1997; Gezan et al 2006）。通过试点调查（未发表的数据）证实了该研究的Post hoc blocking效率。因此，采用了一种Post hoc blocking方案，该方案 将完整区组内的族集划分为8个不完整的区组，每个区组具有10个OP族（图1） 。

为了避免由区组内的族集的非随机布局引起的族集和区组之间的潜在混淆， 对每个族集（即，对于A，B和C）分别进行分析 。子代测试的这种划分不应导致信息丢失，因为这些OP家族在遗传上是不相关的，并且每组中出现相对大量（80）的家族。结果，有9个数据集可用于分析，每个数据集在两个地点上测试了80个OP家族。组合位点分析的分析线性模型是

其中 是第 个地点第 个完整区组内第 个不完整区组中第 个族的第 个树的度量， 是整体均值，ti是第i个地点的效应，rj（i）是效应 在第i个地点内的第j个区组中，bk（ij）是第i个地点第j个完整区组内第k个不完整区组的效应，fl是第j个族的效应，ftil是第l个族的交互效应。 第i个地点，pkl（ij）是第i个地点的第j个区组内的第k个图的效应，eijklm是第i个地点第j个复制的第k个不完整区组中第l个族的第m个树的残差。
地点和区组效应被视为固定的，而模型中的其他效应被视为随机的。 使用SAS混合程序（SAS Institute Inc.，1996）以限制的最大似然法估计方差分量。 对于每个单点分析，分析模型是

Ⅷ 冷杉和云杉的区别是什么

区别如下：

枝干区别

冷杉的一年生枝条呈棕黄色、浅棕色或灰黄色，叶与枕头之间的沟槽中有短发或无毛，二至三年生的枝条为棕色灰色或浅棕灰色。大部分侧枝平展。

云杉的一年生枝条呈棕黄色或红褐色，枕头上有白色粉末，二至三年生的枝条呈棕色或棕色灰色。第一侧枝斜向上，二次下垂。

冷杉

Ⅸ 云杉与红皮云杉的区别

鱼鳞云杉和红皮云杉在外观上的主要差别在于：鱼鳞云杉树皮幼时呈细鳞状开裂，灰褐色，后呈圆形或近圆形的块状裂片，灰褐色或黑褐色似鱼鳞，小枝淡黄色，叶条形扁平，上面有两条气孑L线，下面无气孑L线；而红皮云杉树皮暗红色或淡红褐色，呈规则的长薄片状

Ⅹ 中医体质与精油【上集】

那我是什么体质？平时应该怎么使用精油调养？能吃什么？不能吃什么？

每个人的体质真的有差吗？

早在千年前的《黄帝内经》中就记载对体质、特征、分类和疾病的关系。所谓的体质，是指在没有生病的情况下每个人的状态。体质可以被大致分类，有些人体质明确，有些人则可能是由一种以上不同体质融合而成。

体质真的可以分类吗？

虽然每个人的体质都有些微的不同，但仍然可以系统性的大致分为十种体质类型：和平质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、血虚质、特禀质。而2007年的《中华中医药学刊》中指出，只有约三成的人是最平衡的“和平质”，近七成的人则是偏颇体质。

建议调理

食物宜多样摄取、避免偏食或暴饮暴食，适度运动即可达到保健身体的效果。

饮食建议

几乎没有忌口，仅需注意均衡饮食，少食加工制品。

建议调理

掌握“益气健脾、强健肌肉”的原则。如红枣补气、红萝卜补气明目、桂圆肉温补心脾，都是适合调理气虚体质的饮食。积极运动也是养气的好方法之一，运动时可以透过一呼一吸来引导每一个肢体动作。

饮食建议

宜吃：益气健脾食物 (小米、大麦、红枣、红萝卜、香菇、莲子、枸杞、豆腐、菌菇、鸡肉、牛肉等)

不宜：太油腻、耗气食物 (柿子、生萝卜、芥菜、芫荽、葱蒜、苦瓜、蚕豆、空心菜等)

精油建议

1滴柠檬草+3滴椰子油，混合后涂抹肌肉紧张部位

1滴五味子+1滴乳香香薰，缓和嘘咳

1滴五味子+1滴黑云杉+1滴圆柚香薰，消除疲劳

建议调理

阳虚体质的保养关键在平日里养精蓄锐，包含有充足的睡眠、不熬夜、不做无谓的体能消耗。饮食要避免生冷，多吃温热的食物。搭配生姜、肉桂皮等温暖的精油泡澡、泡脚或按摩，能有效地促进血液循环，暖和身体。

饮食建议

宜吃：甘温益气食物 (牛肉、羊肉、虾、核桃、栗子、腰果、花生、生姜、韭菜、辣椒、胡椒、南瓜、冬虫夏草等)

不宜：生冷、苦寒食物 (西瓜、梨、黄瓜、柿子、苦瓜、冬瓜、芹菜、绿豆、绿茶等)

精油建议

2滴生姜滴入热水中，泡脚至微微出汗

在汤品中加1滴黑胡椒帮助消化

1滴肉桂皮+10滴椰子油，混合后涂抹后腰并搓热按摩

建议调理

阴虚体质的关键在于养阴清热、滋阴补肾，避免烤炸、辛辣、麻辣锅等易上火食物。生活习惯和运动也要注意，阴虚体质的人本身燥热，不宜再做过于激烈的运动，可选择轻柔缓和的运动为主，避免大量流汗。生活中保持心情的轻松愉快，并适时释放压力，有助于疏解不适。

饮食建议

宜吃：富含营养，能让身体充满水分的食物 (芝麻、糯米、蜂蜜、甘蔗、梨、苹果、葡萄、桃子、菠菜、金针菇、豆腐、燕窝、银耳、蟹、鱼类、鸭肉等)

不宜：辛辣刺激、温热燥食物 (葱、姜、蒜、椒、羊肉、葵花子、肉桂等)

精油建议

睡觉前在香薰机内滴入2滴苦橙叶香薰，帮助入眠

1滴茉莉/橙花+3滴椰子油混合后涂抹小腹

5滴快乐鼠尾草滴入3匙浴盐中泡澡/泡脚

建议调理

应以清热祛湿、清除粘滞为主，避免食用甜腻或过油的食物，顾脾护胃。随着天气变化，也要注意环境的除湿抗菌。夏日要穿透气的衣物不要闷住身体，运动或劳动后要擦汗清洁，并适当补充水分。为了避免热的部分更加严重，容易上火的食物，例如酒精、辣椒、坚果要尽量减少。

饮食建议

宜吃：清热化湿、性平偏甘寒食物 (芹菜、白菜、黄瓜、苋菜、丝瓜、苦瓜、蕃茄、莲藕、冬瓜、香蕉、西瓜、绿豆等)

不宜：辛辣、刺激、滋腻食物 (韭菜、生姜、辣椒、胡椒等)

精油建议

1滴茶树与适量洗面奶混合后清洁面部

1滴绿花白千层+3滴椰子油混合后，适量涂抹在伤口上，可防止感染化脓

稀释后的栀子花精油，适量涂抹于面部，帮助消炎修复

待续…