• ISSN 1008-505X
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锌硼钼配施对川白芷药材农艺性状与产量的影响

张亚琴 雷飞益 陈雨 李思佳 窦明明 马留辉 石峰 陈兴福

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锌硼钼配施对川白芷药材农艺性状与产量的影响

    作者简介: 张亚琴 E-mail: qyqzhang@hotmail.com;
    通讯作者: 陈兴福, E-mail:chenxf64@sohu.com
  • 基金项目: 四川省育种攻关项目(2011NZ0098-12-01)资助。

Effect of combined fertilization of zinc, boron and molybdenum on agronomic traits and yield of Angelica dahurica

    Corresponding author: CHEN Xing-fu, E-mail:chenxf64@sohu.com
  • 摘要: 【目的】 川白芷道地产区遂宁的紫色土有效态养分中缺硼和较缺锌、钼,成为川白芷优质高产的限制因子之一。本研究旨在探索锌、硼、钼三种微量元素肥料对遂宁地区川白芷药材的农艺性状和产量的影响,找出适合遂宁地区川白芷的微肥配施方案。 【方法】 采用三元二次正交旋转组合设计进行田间试验,在川白芷生长旺盛期前分3次进行锌、硼、钼微肥叶面喷施处理,2015年7月采收,分别测定药材的农艺性状和产量。使用DPS软件解析数据建立了锌、硼、钼与川白芷药材农艺性状和产量的函数模型,通过F检验,分析了回归方程和各项回归系数的显著性,利用模型分析了微量元素肥料对根折干率、根密度、根体积、根长、根直径及产量的影响,使用统计频数法和灰色关联度和DTOPSIS法综合各项指标获得最优施肥方案。 【结果】 施用锌、硼、钼微肥可影响川白芷药材根部农艺性状,并显著影响其产量,且因素间存在显著的协同效应和抑制效应。单因素分析结果表明,本研究施肥水平下各因素对根折干率、根体积、根长、根直径和产量的影响大小为钼>锌>硼,对根密度的影响大小为硼>锌>钼。在一定范围内,钼能增加根体积、降低根密度,锌能增加根直径,硼抑制根密度和根长。互作效应分析结果表明,锌肥和硼肥互作、锌肥和钼肥互作对产量增加存在显著的抑制效应,锌肥和钼肥互作抑制根体积,钼肥和硼肥互作抑制根密度。根据统计频数法优化出锌肥0.0305~0.0960 kg/hm2、硼肥1.0270~1.7928 kg/hm2、钼肥0.1354~0.1774 kg/hm2的最佳施肥配方,利用灰色关联度和DTOPSIS法综合获得使用锌肥0.06 kg/hm2、硼肥2.28 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2下产量最高,较对照增加了44.4%。 【结论】 锌、硼、钼三种微肥配合施用对川白芷增产有显著的效果,但是需要适量施用,过量施用对产量会产生抑制效果。
  • 图 1  单因素效应

    Figure 1.  Single factor effect

    图 2  锌、钼互作对根体积的影响

    Figure 2.  Effect of Zn-Mo interaction on root volume

    图 3  硼、钼互作对根密度的影响

    Figure 3.  Effect of B-Mo interaction on root density

    图 4  产量单因素效应

    Figure 4.  Single factor effect of yield

    图 5  锌硼、锌钼互作效应分析

    Figure 5.  Interactions analysis of Zn-B, Zn-Mo

    表 1  因素水平编码表(kg/hm2)

    Table 1.  Factor level coding table

    编码值
    Xjcode level
    X1
    (Zn)
    X2
    (B)
    X3
    (Mo)
    γ (1.68) 0.286 2.859 0.214
    1 0.228 2.277 0.171
    0 0.143 1.429 0.107
    –1 0.058 0.582 0.043
    –γ (–1.68) 0.000 0.000 0.000
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    表 2  试验设计与实施方案

    Table 2.  Experimental design and implementation plan

    处理号
    Treatment No.
    试验设计
    Experimental design
    实施方案 (kg/hm2)
    Implementation plan
    X1 X2 X3 X1 X2 X3
    1 1 1 1 0.23 2.28 0.17
    2 1 1 –1 0.23 2.28 0.04
    3 1 –1 1 0.23 0.58 0.17
    4 1 –1 –1 0.23 0.58 0.04
    5 –1 1 1 0.06 2.28 0.17
    6 –1 1 –1 0.06 2.28 0.04
    7 –1 –1 1 0.06 0.58 0.17
    8 –1 –1 –1 0.06 0.58 0.04
    9 –1.68 0 0 0.00 1.43 0.11
    10 1.68 0 0 0.29 1.43 0.11
    11 0 –1.68 0 0.14 0.00 0.11
    12 0 1.68 0 0.14 2.86 0.11
    13 0 0 –1.68 0.14 1.43 0.00
    14 0 0 1.68 0.14 1.43 0.21
    15 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    16 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    17 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    18 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    19 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    20 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    21 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    22 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    23 0 0 0 0.14 1.43 0.11
    CK –1.68 –1.68 –1.68 0.00 0.00 0.00
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    表 3  方差分析表

    Table 3.  Analysis of variance

    变异来源
    Variation source
    F value
    鲜产量 (Y1)
    Fresh yield
    干产量 (Y2)
    Dry yield
    根折干率 (Y3)
    Root dry rate
    根体积 (Y4)
    Root volume
    根密度 (Y5)
    Root density
    根长 (Y6)
    Root length
    根直径 (Y7)
    Root diameter
    X1 5.870* 7.786* 1.334 8.088* 0.394 0.914 5.727*
    X2 0.080 0.098 0.015 0.382 5.711* 3.199(*) 1.772
    X3 5.241* 6.453* 0.355 4.555(*) 3.992(*) 1.733 0.259
    X12 0.465 0.324 0.041 0.062 2.348 0.006 4.796*
    X22 1.378 1.484 0.000 0.893 0.087 1.048 0.012
    X32 4.409(*) 3.296(*) 0.989 6.568* 7.987* 0.165 0.975
    X1X2 3.815(*) 4.926* 1.601 2.522 0.079 0.234 0.008
    X1X3 7.793* 8.792* 0.090 14.230** 2.690 0.071 0.295
    X2X3 2.045 0.983 3.992(*) 2.462 0.210 0.492 0.021
    回归R (F2) 3.458* 3.796* 0.936 4.421* 2.618(*) 0.873 1.544
    失拟Lf (F1) 1.375 1.777 0.100 0.407 3.756* 0.439 1.053
    注(Note):**—P ≤ 0.01; *—0.01 < P ≤ 0.05; (*)—0.05 < P ≤ 0.1.
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    表 4  单因素贡献率

    Table 4.  Single factor contribution rate

    变异来源
    Variation source
    根折干率 (Y3)
    Root dry rate
    根体积 (Y4)
    Root volume
    根密度 (Y5)
    Root density
    根长 (Y6)
    Root length
    根直径 (Y7)
    Root diameter
    Zn (X1) 1.634 1.713 0.438 1.643 0.888
    B (X2) 0.899 0.725 0.562 0.599 0.825
    Mo (X3) 2.274 1.985 0.375 2.390 1.938
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    表 5  产量 ≥ 8250 kg/hm2的频率分布及农艺措施

    Table 5.  The frequency distribution of yield ≥ 8250 kg/hm2 and agronomic measures

    水平编码Level code X1(Zn) X2(B) X3(Mo)
    次数
    Time
    频率 (%)
    Frequency
    次数
    Time
    频率 (%)
    Frequency
    次数
    Time
    频率 (%)
    Frequency
    –1.68 13 43.33 7 23.33 1 3.33
    –1 13 43.33 5 16.67 2 6.67
    0 0 0 6 20 7 23.33
    1 0 0 6 20 10 33.33
    1.68 4 13.33 6 20 10 33.33
    频数合计Total frequency 30 100 30 100 30 100
    加权均数Weighted average –0.938 –0.023 0.771
    标准误SE 0.196 0.230 0.168
    95%置信区间95% confidence interval –1.323~–0.553 –0.474~0.429 0.443~1.100
    最佳微肥量 Optimum fertilizer level (kg/hm2) 0.0305~0.0960 1.0270~1.7928 0.1354~0.1774
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    表 6  参评材料的关联度γi和权重值ωk

    Table 6.  Correlative degree weight value of the evaluation materials

    指标Index 产量Yield 折干率Dry rate 体积Volume 密度Density 根长Root length 根直径Root diameter
    γi 0.5861 0.8844 0.5836 0.5898 0.7663 0.7591
    ωk 0.1406 0.2121 0.1400 0.1415 0.1838 0.1821
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    表 7  待评价材料的加权关联度riCi排序值比较

    Table 7.  Comparison of the weighted correlation degree ri and Ci sorting value of the material

    处理Treatment 灰色关联度分析结果Results of gray related degree DTOPSIS法分析结果Results of DTOPSIS
    ri 关联度差异 (%)
    Correlation degree difference
    排序
    Sort
    Ci Ci差异 (%)
    Ci difference
    排序
    Sort
    1 0.6754 23.77 22 0.2531 61.37 22
    2 0.6801 23.24 21 0.2672 59.22 21
    3 0.7582 14.42 11 0.4518 31.05 11
    4 0.7450 15.92 16 0.3988 39.14 16
    5 0.8860 0.00 1 0.6553 0.00 1
    6 0.7426 16.19 17 0.3952 39.70 18
    7 0.8653 2.34 2 0.6485 1.03 2
    8 0.7980 9.94 7 0.5116 21.93 7
    9 0.7424 16.21 18 0.3863 41.05 19
    10 0.6611 25.39 24 0.2357 64.04 24
    11 0.7908 10.75 8 0.5032 23.20 8
    12 0.7314 17.45 19 0.3987 39.16 17
    13 0.8145 8.07 5 0.5357 18.25 6
    14 0.7159 19.20 20 0.3392 48.23 20
    15 0.8118 8.38 6 0.5486 16.29 5
    16 0.6639 25.07 23 0.2389 63.55 23
    17 0.7552 14.77 12 0.4179 36.23 13
    18 0.7518 15.15 14 0.4087 37.63 14
    19 0.7460 15.81 15 0.4020 38.65 15
    20 0.8332 5.97 3 0.5973 8.85 3
    21 0.8313 6.18 4 0.5623 14.18 4
    22 0.7663 13.51 10 0.4564 30.35 10
    23 0.7840 11.51 9 0.4618 29.53 9
    CK 0.7544 14.86 13 0.4371 33.30 12
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-23
  • 刊出日期:  2018-05-01

锌硼钼配施对川白芷药材农艺性状与产量的影响

    作者简介:张亚琴 E-mail: qyqzhang@hotmail.com
    通讯作者: 陈兴福, chenxf64@sohu.com
  • 四川农业大学农学院/农业部西南作物生理生态与耕作重点实验室,成都 611130
  • 基金项目: 四川省育种攻关项目(2011NZ0098-12-01)资助。
  • 摘要:  【目的】 川白芷道地产区遂宁的紫色土有效态养分中缺硼和较缺锌、钼,成为川白芷优质高产的限制因子之一。本研究旨在探索锌、硼、钼三种微量元素肥料对遂宁地区川白芷药材的农艺性状和产量的影响,找出适合遂宁地区川白芷的微肥配施方案。 【方法】 采用三元二次正交旋转组合设计进行田间试验,在川白芷生长旺盛期前分3次进行锌、硼、钼微肥叶面喷施处理,2015年7月采收,分别测定药材的农艺性状和产量。使用DPS软件解析数据建立了锌、硼、钼与川白芷药材农艺性状和产量的函数模型,通过F检验,分析了回归方程和各项回归系数的显著性,利用模型分析了微量元素肥料对根折干率、根密度、根体积、根长、根直径及产量的影响,使用统计频数法和灰色关联度和DTOPSIS法综合各项指标获得最优施肥方案。 【结果】 施用锌、硼、钼微肥可影响川白芷药材根部农艺性状,并显著影响其产量,且因素间存在显著的协同效应和抑制效应。单因素分析结果表明,本研究施肥水平下各因素对根折干率、根体积、根长、根直径和产量的影响大小为钼>锌>硼,对根密度的影响大小为硼>锌>钼。在一定范围内,钼能增加根体积、降低根密度,锌能增加根直径,硼抑制根密度和根长。互作效应分析结果表明,锌肥和硼肥互作、锌肥和钼肥互作对产量增加存在显著的抑制效应,锌肥和钼肥互作抑制根体积,钼肥和硼肥互作抑制根密度。根据统计频数法优化出锌肥0.0305~0.0960 kg/hm2、硼肥1.0270~1.7928 kg/hm2、钼肥0.1354~0.1774 kg/hm2的最佳施肥配方,利用灰色关联度和DTOPSIS法综合获得使用锌肥0.06 kg/hm2、硼肥2.28 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2下产量最高,较对照增加了44.4%。 【结论】 锌、硼、钼三种微肥配合施用对川白芷增产有显著的效果,但是需要适量施用,过量施用对产量会产生抑制效果。

    English Abstract

    • 白芷 (Angelica dahurica) 为伞形科当归属植物[1],其根药食两用,常用于治疗感冒、偏头痛、皮肤炎症等疾病,也用作食物香料[2]。四川省遂宁市是白芷的道地产区,种植白芷的土壤为紫色土[34]。研究表明其有效态养分中缺硼和较缺锌、钼[56],是遂宁白芷增产的限制因子之一。长期栽培白芷,产地土壤日趋贫瘠,导致近年来白芷体积普遍瘦小,商品性状不佳[7],优质的川白芷资源常处于供不应求的状态[8]。为了满足白芷生长过程中对微量元素的需求,提高药材川白芷的产量和商品性,增加药农的经济效益,在生产中补充施用微量元素肥料十分必要。

      微量元素是植物生长代谢及养分吸收运转相关酶的重要组成成分,在植物生长发育过程中扮演着重要角色[911],使用微量元素肥料来调节植物生长在经济作物生产实践中已较为广泛[1213]。中药材作为一种特殊商品,始终遵循着“看货论级,分档议价”的指导思想,即药材的农艺性状可以区分药材质量,从而决定了药材的商品等级,是判别药材价格档次的重要指标[14]。研究证明,施用微量元素肥料可以有效地调控药材性状,同时提高产量。孟杰等[15]研究表明喷施适宜配比的锌、硼、钼肥料有利于北柴胡 (Bupleurum chinense) 干物质的向地下部分的转移,可显著提高北柴胡的产量。李瑶等[16]研究了化肥与微肥配施对川泽泻 (Alisma orientalis) 的影响,发现化肥、微肥配施有利于增加泽泻的产量,并优化了最优施肥量配方。罗意等[17]在附子 (Aconitum carmichaeli Debx) 上叶面喷施微肥,发现适宜浓度的铁、锌、硼、锰肥能提高附子的干物质积累及产量,增加一等品的比例。综合前人研究和当前川白芷产区土壤基本情况,本研究选择了锌、硼和钼三个因素研究其四川遂宁白芷的农艺性状和产量的影响,以期为该地区白芷生产上微肥的施用提供理论参考和技术支撑。

      • 试验于2014年至2015年在四川省遂宁市大英县隆盛镇天丹中药材科技有限责任公司试验基地 (105°21′E,30°36′N) 进行,该地区日平均温度为17.5℃,年平均降雨量为925 mm,无霜期为298 d。试验地土壤pH 7.3,全氮 (N) 1.47 g/kg,全磷 (P) 0.30 g/kg,全钾 (K) 15.30 g/kg,碱解氮 (N) 14.60 mg/kg,有效磷 (P) 5.15 mg/kg,速效钾 (K) 112.13 mg/kg,有效锌 (Zn) 9.47 mg/kg,有效硼 (B) 0.22 mg/kg,有效钼 (Mo) 0.38 mg/kg。

      • 供试材料经四川农业大学陈兴福教授鉴定为伞形科当归属植物白芷[Angelica dahurica (Fisch. ex Hoffm.) Benth.et Hook. f]。试验采用三因素二次回归正交旋转组合设计,设置锌肥 (ZnSO4·7H2O)、硼肥 (H3BO3) 和钼肥[(NH4)2Mo4O13]三个因素,各5个水平,试验的23个小区随机排列,另外设置1小区喷施等量的清水为对照。供试微肥均为分析纯,含量均 ≥ 99.0%。试验设定的各因素水平编码见表1,各小区微肥用量见表2。将表2中微肥量按小区面积折算用量并均分成3份,每份混合配制成500 mL溶液。分别在2015年4月12日﹑2015年4月27日和2015年5月12日清晨用微型喷雾器均匀喷施于川白芷叶面,喷施每小区时用塑料薄膜遮挡周边小区。

        表 1  因素水平编码表(kg/hm2)

        Table 1.  Factor level coding table

        编码值
        Xjcode level
        X1
        (Zn)
        X2
        (B)
        X3
        (Mo)
        γ (1.68) 0.286 2.859 0.214
        1 0.228 2.277 0.171
        0 0.143 1.429 0.107
        –1 0.058 0.582 0.043
        –γ (–1.68) 0.000 0.000 0.000

        表 2  试验设计与实施方案

        Table 2.  Experimental design and implementation plan

        处理号
        Treatment No.
        试验设计
        Experimental design
        实施方案 (kg/hm2)
        Implementation plan
        X1 X2 X3 X1 X2 X3
        1 1 1 1 0.23 2.28 0.17
        2 1 1 –1 0.23 2.28 0.04
        3 1 –1 1 0.23 0.58 0.17
        4 1 –1 –1 0.23 0.58 0.04
        5 –1 1 1 0.06 2.28 0.17
        6 –1 1 –1 0.06 2.28 0.04
        7 –1 –1 1 0.06 0.58 0.17
        8 –1 –1 –1 0.06 0.58 0.04
        9 –1.68 0 0 0.00 1.43 0.11
        10 1.68 0 0 0.29 1.43 0.11
        11 0 –1.68 0 0.14 0.00 0.11
        12 0 1.68 0 0.14 2.86 0.11
        13 0 0 –1.68 0.14 1.43 0.00
        14 0 0 1.68 0.14 1.43 0.21
        15 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        16 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        17 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        18 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        19 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        20 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        21 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        22 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        23 0 0 0 0.14 1.43 0.11
        CK –1.68 –1.68 –1.68 0.00 0.00 0.00
      • 白芷于2014年10月播种,行距0.5 m,株距0.27 m,小区面积为21 m2 (5 m × 4.2 m),每穴定苗3株。2015年4月12日起,每15天叶面喷施试验设计微肥量共3次,其余农业栽培措施与当地药农习惯保持一致。

      • 试验材料于2015年7月11日田间取样,每小区采用五点法随机取5株完整白芷植株,用清水洗净,除去少量须根,晾干表面水分。将地上部分和地下部分从茎基部分开,测量根长、根直径、根体积和根重。所有样品置于105℃烘箱杀青15 min,45℃烘干至恒重后称干重。

      • 于2015年7月11日,白芷地上部分枯黄时取样,将各小区内川白芷全部取出,去掉地上部分,全部洗净后称鲜重,45℃烘干至恒重后称干重。

      • 使用Excel 2013软件进行数据的初步换算和处理,使用DPS 7.05数据处理系统对数据进行回归模型的建立和分析,最后用Excel 2013软件制图。根据川白芷生产要求,参考孟杰等[18]对药材综合品质评价方法,结合灰色关联度和DTOPSIS法对川白芷外观性状,包括根体积、根密度、根折干率、根长、根直径和产量6个指标进行权重计算和综合评价。

        根折干率 (%) = 平均根干重/平均根鲜重 × 100

        根密度 (g/cm3) = 平均单株鲜重/平均单株体积

        川白芷产量 (kg/hm2) = 平均单株根重 × 每公顷株数

      • 使用DPS 7.05统计软件对所得数据进行回归分析,分别得到鲜产量 (Y1)、干产量 (Y2)、根折干率 (Y3)、根体积 (Y4)、根密度 (Y5)、根长 (Y6)、根直径 (Y7) 与锌 (X1)、硼 (X2)、钼 (X3) 的回归模型。用F检验法分别检验方程各项回归系数、方程总回归系数和失拟度,得到方差分析表 (表3)。

        表 3  方差分析表

        Table 3.  Analysis of variance

        变异来源
        Variation source
        F value
        鲜产量 (Y1)
        Fresh yield
        干产量 (Y2)
        Dry yield
        根折干率 (Y3)
        Root dry rate
        根体积 (Y4)
        Root volume
        根密度 (Y5)
        Root density
        根长 (Y6)
        Root length
        根直径 (Y7)
        Root diameter
        X1 5.870* 7.786* 1.334 8.088* 0.394 0.914 5.727*
        X2 0.080 0.098 0.015 0.382 5.711* 3.199(*) 1.772
        X3 5.241* 6.453* 0.355 4.555(*) 3.992(*) 1.733 0.259
        X12 0.465 0.324 0.041 0.062 2.348 0.006 4.796*
        X22 1.378 1.484 0.000 0.893 0.087 1.048 0.012
        X32 4.409(*) 3.296(*) 0.989 6.568* 7.987* 0.165 0.975
        X1X2 3.815(*) 4.926* 1.601 2.522 0.079 0.234 0.008
        X1X3 7.793* 8.792* 0.090 14.230** 2.690 0.071 0.295
        X2X3 2.045 0.983 3.992(*) 2.462 0.210 0.492 0.021
        回归R (F2) 3.458* 3.796* 0.936 4.421* 2.618(*) 0.873 1.544
        失拟Lf (F1) 1.375 1.777 0.100 0.407 3.756* 0.439 1.053
        注(Note):**—P ≤ 0.01; *—0.01 < P ≤ 0.05; (*)—0.05 < P ≤ 0.1.

        表3可知,在显著水平α = 0.10的水平下通过方差分析发现方程Y1、Y2、Y4、Y5的总回归系数F1均达到了显著水平,方程Y1、Y2、Y4的失拟度未达到显著水平,这说明方程Y1、Y2、Y4的模型成立,具有较好的预测性,可以进行模型决策。剔除显著水平α < 0.10不显著的项后,得到优化的回归方程Y 1′、Y2′和Y4′。

        Y1′ = 1200.42 – 122.42X1 + 115.69X3 – 98.36X32 – 128.95X1X2 – 184.31X1X3

        Y2′ = 502.30 – 59.03X1 + 53.74X3 – 35.61X32 – 61.34X1X2 – 81.95X1X3

        Y4′ = 113.83 – 12.04X1 + 9.03X3 – 10.06X32 – 20.86X1X3

      • 利用表3中各项回归系数的F值计算各因素对因变量的贡献率,可分析回归方程中各因素的重要性。使用贡献率计算公式计算,分别得到各因素对川白芷外观性状的贡献率 (表4)。

        表4可知,各因素对川白芷外观性状的影响不同。对根折干率、根体积、根长和根直径的影响表现为:钼 > 锌 > 硼。可以看出,硼肥对外观性状的影响最小,钼肥对外观品质影响较大,锌肥处于中间调控的地位。对根密度的影响表现为:硼 > 锌 > 钼。

        表 4  单因素贡献率

        Table 4.  Single factor contribution rate

        变异来源
        Variation source
        根折干率 (Y3)
        Root dry rate
        根体积 (Y4)
        Root volume
        根密度 (Y5)
        Root density
        根长 (Y6)
        Root length
        根直径 (Y7)
        Root diameter
        Zn (X1) 1.634 1.713 0.438 1.643 0.888
        B (X2) 0.899 0.725 0.562 0.599 0.825
        Mo (X3) 2.274 1.985 0.375 2.390 1.938
      • 使用降维法,固定其他因子为零水平,可分析锌、硼、钼对川白芷外观性状的影响。由表3可知,单因素项中,锌分别对根体积和根直径有显著影响,硼分别对根密度和根长有显著影响,钼分别对根体积和根密度有显著影响。由此分别计算出锌、硼、钼肥对根体积、根密度、根长和根直径的单因素效应方程,由方程作单因素图 (图1)。

        图1A可看出,在本研究地区的地力水平下,钼肥对川白芷的根体积的影响存在一个最佳浓度值X3 = 0.90,即钼肥浓度为0.096 kg/hm2时,其根体积最大,说明喷施适宜浓度的钼肥有利于根体积的增加。由图1B可看出随着钼肥水平的增加,根密度先降低后增加,与钼肥对根体积的影响恰好相反,说明钼肥在增加川白芷根体积的同时,根密度在降低。由图1A可知,随着锌肥浓度的升高,根体积逐渐降低。由图1BC可看出随着硼肥水平的增加,根密度逐渐降低,根长在缩短,这说明硼肥抑制了川白芷根密度的增长和根的伸长,浓度越高,抑制效果越明显。由图1D可看出,锌肥对川白芷根直径存在最佳浓度值X1 = – 1.18,即锌肥浓度为0.043 kg/hm2时,其根最粗。这说明适宜浓度的锌肥有利于川白芷根的增粗,但对其体积的增加有抑制作用。

        图  1  单因素效应

        Figure 1.  Single factor effect

      • 表3可知,锌、钼互作对根体积有显著影响,硼、钼互作对根密度有较显著影响。使用降维法固定单因子为零,可得到锌、钼互作对根体积和硼、钼互作对根密度的方程,分别作互作效应图 (图2图3)。

        图  2  锌、钼互作对根体积的影响

        Figure 2.  Effect of Zn-Mo interaction on root volume

        图2可知,在钼肥水平为1.68,锌肥水平为 –1.68时,川白芷根体积最高。当钼肥处于1水平以上时随着锌肥水平的增加,根体积越来越低。当锌肥处于1以上水平时,随着钼肥水平的增加,根体积越来越低。在锌肥和钼肥均处于1.68水平时体积最小。这说明锌、钼互作对川白芷根体积增长有抑制作用。

        图3可知,当硼肥和钼肥处于 –1.68水平时,川白芷根密度最大。当硼肥保持一定水平时,钼肥水平越高,川白芷根密度先降低后升高,在钼肥为零水平左右时达到最低。这说明钼肥与硼肥互作不利于川白芷根密度的增加,尤其是在钼肥处于零水平左右时抑制作用最为明显。

        图  3  硼、钼互作对根密度的影响

        Figure 3.  Effect of B-Mo interaction on root density

      • 使用2.2.1中贡献率法计算得到各因素对产量的贡献率为Δ=1.713,Δ=0.725,Δ=1.985。按从大到小排序为钼肥 > 锌肥 > 硼肥,说明钼肥对产量的影响最大,锌肥和硼肥次之。

      • 表3分析可知,锌硼钼配施对川白芷的折干率无影响,且川白芷的鲜产量和干产量回归方程趋势一致,由此本文仅对干产量进行分析,以下简称产量。使用降维法对产量的回归方程进一步分析,可分别得到锌、硼、钼肥对产量的单因素效应方程,分别由方程作单因素图 (图4)。

        图  4  产量单因素效应

        Figure 4.  Single factor effect of yield

        图4可知,随着锌肥水平的升高,产量逐渐降低,施用锌肥对产量有抑制作用;随着钼肥水平的增加,产量先增加后降低,钼肥在0.5~1.5水平川白芷产量达到最高,这说明0.139~0.203 kg/hm2的钼肥水平可使产量达到较高水平。

      • 表3的回归系数显著性分析可知,锌和硼、锌和钼对川白芷产量的影响达到了显著水平,硼和钼对产量的影响不显著。通过降维法对互作效应进一步分析,可得到锌和硼互作、锌和钼互作与川白芷产量的关系方程,由此可根据方程作出互作效应的曲面图 (图5A图5B)。

        图  5  锌硼、锌钼互作效应分析

        Figure 5.  Interactions analysis of Zn-B, Zn-Mo

        图5A可知在高水平的锌肥和硼肥水平下川白芷产量最低,而高水平的硼肥和低水平的锌肥条件下川白芷产量达到最高,即1.682水平的硼肥和0水平的锌肥条件下产量可达到极值11626 kg/hm2。随着硼肥水平的提高,锌肥水平越低,产量越高。这说明高水平的锌肥和硼肥配合不利于川白芷产量的增加。由图5B可知锌肥和钼肥的互作效应与锌肥和硼肥类似,在1.682水平的硼肥和0水平的锌肥水平下产量最高可达12345 kg/hm2。这说明在互作关系中,锌肥对硼、钼肥料的肥效产生了抑制作用。

      • 通过已建立的产量的回归模型,可计算出各因素的最适施用配方的理论值。考虑到实际生产时存在土壤、气候环境的差异影响,通过使用统计频数法进行分析可以得到一个合适的高产范围。按照当地土壤、气候条件可知小区产量高于8250 kg/hm2即为高产,在此使用统计频数法计算出产量高于8250 kg/hm2的最佳施肥量范围 (表5)。

        表 5  产量 ≥ 8250 kg/hm2的频率分布及农艺措施

        Table 5.  The frequency distribution of yield ≥ 8250 kg/hm2 and agronomic measures

        水平编码Level code X1(Zn) X2(B) X3(Mo)
        次数
        Time
        频率 (%)
        Frequency
        次数
        Time
        频率 (%)
        Frequency
        次数
        Time
        频率 (%)
        Frequency
        –1.68 13 43.33 7 23.33 1 3.33
        –1 13 43.33 5 16.67 2 6.67
        0 0 0 6 20 7 23.33
        1 0 0 6 20 10 33.33
        1.68 4 13.33 6 20 10 33.33
        频数合计Total frequency 30 100 30 100 30 100
        加权均数Weighted average –0.938 –0.023 0.771
        标准误SE 0.196 0.230 0.168
        95%置信区间95% confidence interval –1.323~–0.553 –0.474~0.429 0.443~1.100
        最佳微肥量 Optimum fertilizer level (kg/hm2) 0.0305~0.0960 1.0270~1.7928 0.1354~0.1774

        表5可知,当锌肥在低水平编码 – 1.682~ – 1时频率最高,即锌肥施用浓度在0~0.058 kg/hm2间,川白芷的产量呈现较高状态;硼肥频率分布较平均,这说明施用硼肥浓度对产量的影响并不大;钼肥在中高水平编码1~1.682间频率较大,即当钼肥浓度在0.171~0.214 kg/hm2时川白芷产量较高。综合以上的频数分析,可以优化最佳农艺措施为锌肥0.0305~0.0960 kg/hm2,硼肥1.0270~1.7928 kg/hm2,钼肥0.1354~0.1774 kg/hm2

      • 为了用川白芷的各项指标对川白芷整体做出一个客观评价,本文综合了产量、根折干率、根体积、根密度、根长、根直径,使用灰色关联度法计算出各参评材料的权重值和灰关联度 (表6)。使用灰关联权重值进行了DTOPSIS法处理,得到DTOPSIS法的相对接近度值Ci及其排序 (表7),并计算出待评材料与理想材料的关联度 (表7)。

        表 6  参评材料的关联度γi和权重值ωk

        Table 6.  Correlative degree weight value of the evaluation materials

        指标Index 产量Yield 折干率Dry rate 体积Volume 密度Density 根长Root length 根直径Root diameter
        γi 0.5861 0.8844 0.5836 0.5898 0.7663 0.7591
        ωk 0.1406 0.2121 0.1400 0.1415 0.1838 0.1821

        表 7  待评价材料的加权关联度riCi排序值比较

        Table 7.  Comparison of the weighted correlation degree ri and Ci sorting value of the material

        处理Treatment 灰色关联度分析结果Results of gray related degree DTOPSIS法分析结果Results of DTOPSIS
        ri 关联度差异 (%)
        Correlation degree difference
        排序
        Sort
        Ci Ci差异 (%)
        Ci difference
        排序
        Sort
        1 0.6754 23.77 22 0.2531 61.37 22
        2 0.6801 23.24 21 0.2672 59.22 21
        3 0.7582 14.42 11 0.4518 31.05 11
        4 0.7450 15.92 16 0.3988 39.14 16
        5 0.8860 0.00 1 0.6553 0.00 1
        6 0.7426 16.19 17 0.3952 39.70 18
        7 0.8653 2.34 2 0.6485 1.03 2
        8 0.7980 9.94 7 0.5116 21.93 7
        9 0.7424 16.21 18 0.3863 41.05 19
        10 0.6611 25.39 24 0.2357 64.04 24
        11 0.7908 10.75 8 0.5032 23.20 8
        12 0.7314 17.45 19 0.3987 39.16 17
        13 0.8145 8.07 5 0.5357 18.25 6
        14 0.7159 19.20 20 0.3392 48.23 20
        15 0.8118 8.38 6 0.5486 16.29 5
        16 0.6639 25.07 23 0.2389 63.55 23
        17 0.7552 14.77 12 0.4179 36.23 13
        18 0.7518 15.15 14 0.4087 37.63 14
        19 0.7460 15.81 15 0.4020 38.65 15
        20 0.8332 5.97 3 0.5973 8.85 3
        21 0.8313 6.18 4 0.5623 14.18 4
        22 0.7663 13.51 10 0.4564 30.35 10
        23 0.7840 11.51 9 0.4618 29.53 9
        CK 0.7544 14.86 13 0.4371 33.30 12

        表7可知,采用灰色关联度法和DTOPSIS法的综合评价结果几乎一致。两种方法所得综合表现最优的处理5和处理7,即当使用锌肥0.06 kg/hm2、硼肥2.28 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2和锌肥0.06 kg/hm2、硼肥0.58 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2时川白芷的经济性状和产量综合最优,这与频数分析法得到的最优方案相同。这两种配方仅硼肥施用量不同,这印证了单因素分析过程中,硼对产量无影响的结果。由表7可知灰色关联度法所得关联度最大差异为25.39%,DTOPSIS法所得Ci值最大差异可达64.04%,这说明DTOPSIS法能放大样品间的差异性,更便于区分待评材料间表现的优劣。

      • 微量元素在植物生长代谢过程中起到重要的作用,缺乏微量元素会影响植物根系营养供给和生理活动,过量时植物会受到毒害,而每种植物对微量元素的耐受性和需求量不同,不同地区的土壤微量元素含量也存在较大差异[19],施用适合的微量元素用量才能有效调控植物的生长。本研究的三个因素锌、硼、钼对植物生长发育影响较大[2022],已在众多植物中得到印证[2325]。本研究结果表明,各因素对产量、根体积等的贡献率排序为钼肥 > 锌肥 > 硼肥,对根密度的贡献率排序为锌肥 > 钼肥 > 硼肥。单因素分析结果表明,钼肥能降低川白芷根的密度、增加体积和增产,在施用钼肥0.1 kg/hm 2左右浓度时体积最大,密度最小,在0.17 kg/hm2浓度左右,川白芷产量最高。这与钼肥对甘草[26]和莴笋[27]的影响相同。这可能与钼肥促进了植物光合作用,有利于植物干物质积累有关[28],钼肥对增加根类药材的性状和产量有较好的提升效果。锌肥能够增加川白芷根的长度,在浓度为0.043 kg/hm2时根长最长,但是施用锌肥会抑制根体积和产量的增长,锌和钼互作对根体积和产量有抑制效应,锌和硼互作对产量也产生了抑制效应。这与柴胡[15]、泽泻[29]不同,可能是由于白芷对锌肥的耐受性较低,使锌肥对白芷的根系干物质积累产生了抑制,也影响了钼肥对根体积和产量的促进效果。硼对川白芷的根密度和根直径都有抑制作用,对产量影响较小,硼和钼互作会影响根密度的增加。这可能与硼肥移动性较弱,对根部干物质积累的控制力度不够导致,而硼钼互作影响根密度可能与硼影响细胞伸展有关,影响了钼肥对根密度的调控效果[30]。已有研究证明硼肥对川白芷有效成分含量影响较大,能有效增加川白芷中香豆素成分的含量[31],这说明硼肥对有效成分含量的提高效果更佳,其原因有待进一步研究探索。药材市场上通常按白芷的粗细、重量、粉性和香气分3等,一等品的价格最贵而三等品的药效成分更高[32]。以本试验结果看,钼肥既能增加药材性状,提高白芷的商品等级和经济效益,也能有效增产;锌肥能影响根长,也能提高白芷等级,从而增加经济效益。

        锌硼钼的调控效果不同,但是三者协同作用时可使川白芷达到高产的目标。窦明明等[29]研究微肥和化肥在泽泻上的应用,结果表明适宜配比的锌、硼、钼肥料和化肥配施可显著提高泽泻的产量。罗意等[17]研究发现适当浓度铁、锰、锌、硼的微肥配比能显著提高附子产量,并优化出4∶1∶1∶2的附子最优微肥施用配方。本研究结果表明,微肥锌、硼、钼配施可调控川白芷根密度、根体积、根长和根粗,增加川白芷产量,并优化出微肥配施方案:在喷施锌肥0.0305~0.0960 kg/hm2、硼肥1.0270~1.7928 kg/hm2、钼肥0.1354~0.1774 kg/hm2时,川白芷能够高产。本文还使用了灰色关联度和DTOPSIS法综合分析比较了本试验条件下所有处理的优劣,结果表明,使用锌肥0.06 kg/hm2、硼肥2.28 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2和锌肥0.06 kg/hm2、硼肥0.58 kg/hm2、钼肥0.17 kg/hm2时川白芷的药材性状和产量综合最优,这与频数分析法的结果一致,也说明了硼肥对产量的影响很小。但因素之间是通过什么途径对川白芷产量产生影响,怎样协同互作还需进一步研究。

      • 通过正交旋转试验设计,本研究建立了以锌、硼、钼为自变量,川白芷药材性状和产量为因变量的函数模型。通过对模型分析得出,锌、钼对川白芷药材性状和产量有显著影响,且因素间存在互作效应。三因素对产量和根体积等的影响排序为钼 > 锌 > 硼,对根密度的影响排序为锌 > 钼 > 硼。

        锌、硼、钼三种微肥配施能调节川白芷药材性状,增加川白芷的产量,但存在一个合适的浓度配比,施用浓度过高或过低都会影响其产量和药材农艺性状。本研究使用频数分析法和灰色关联度和DTOPSIS法综合优化出川白芷施肥配方为锌肥0.0305~0.0960 kg/hm2、硼肥1.0270~1.7928 kg/hm2、钼肥0.1354~0.1774 kg/hm2。川白芷生产上可根据土壤、产量、经济效益预期等,依据此配方调整锌、硼、钼肥施用量,以提高川白芷产量。

    参考文献 (32)

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