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揭示原地适应的遗传基础是分子生态学和进化生物学研究的重点,鉴定这些适应性遗传变异可以促进对原地适应性的遗传机制和物种的适应潜力的研究。本试验对整个分布范围内10个白皮松种群进行抽样,以SCoT分子标记技术为研究方法,分析白皮松居群的遗传结构、检测环境适应性相关位点、推断环境变量与适应性遗传变异之间的关系,建立一个合适的景观适应性指数。研究结果如下:（1）选用12个SCoT引物共检测出430个601200 bp的基因位点。12个引物所检测的位点数量最少的是引物SCoT 24,为17个位点;最多的是SCoT 25,为48个位点。多态等位基因数量最少的是四川高坪会种群（SCGP,P9）,有87个多态等位基因,占总等位基因数量的20.2%（NA=87,PPA=20.2）;数量最多的山西南垴山种群（SXNN,P1）,有153个多态等位基因,占总等位基因数量的35.6%（NA=153,PPA=35.6）。种群内部基因多样性水平最低的是湖北李家寨种群（HBLJ,P10）,Nei值（HE）为0.069,最高的是山西南垴山种群（SXNN,P1）,Nei值（HE）为0.143。（2）贝叶斯种群结构分析把10个白皮松种群分成三个遗传群组。AMOVA分析结果表明,在白皮松10个种群中存在显著遗传分化,这三个居群中只有一小部分遗传变异存在(21.88%,FCT=0.219,P<0.001),大部分遗传变异发生在种群内(63.08%,FST=0.369,P<0.001)。RDA分析结果表明,7个环境变量与种群结构的形成相关联,其中Bio1、Bio4、Bio6和Bio8与温度有关;Bio12、Bio13和Bio16与降水有关,Bio12和Bio16显示了7个环境变量之间最强的相关性。（3）BayeScan方法识别出31个异常位点,占SCoT分子标记总数的7.2%;FDIST2方法,确定49个异常位点,占SCoT分子标记总数的11.4%。两种方法检测到16个共同位点,占SCoT分子标记总数的3.7%,代表稳定的异常位点。在这16个异常位点中,用LFMM检测到13个环境适应性位点。这些确定的EAL与温度和降水显著相关。在12个环境变量中,Bio1,Bio5,Bio8,Bio12,Bio14和Bio16的相关EAL数量最多。白皮松的EAL表征结果表明:与物种生态习性相关的环境变化是物种适应性进化的关键驱动因素,它们的相关基因将经历适应性分化。此外,提出了一种计算物种景观适应性指数的方法以量化物种的适应潜力,并利用生态位模型来估计物种空间分布的气候适宜区域来验证这个指数。