• ISSN 1008-505X
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基于多效唑减量和川麦冬优质高产的施肥量研究

雷飞益 杨正明 张亚琴 陈雨 李思佳 窦明明 石峰 陈兴福

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基于多效唑减量和川麦冬优质高产的施肥量研究

    作者简介: 雷飞益E-mail:l_feiyi@163.com;
    通讯作者: 陈兴福, E-mail:chenxf64@sohu.com

Reducing use of paclobutrazol through reasonable fertilization for high yield and quality of Sichuan main-grown Ophiopogon japonicus

    Corresponding author: CHEN Xing-fu, E-mail:chenxf64@sohu.com
  • 摘要: 【目的】川麦冬生产上存在多效唑滥用现象,长期过量施用多效唑会造成土壤酸化、有效养分淋湿,降低川麦冬产量及品质,不利于川麦冬出口。本研究旨在找到合理的氮、磷、钾肥配比,以期减少多效唑的施用量。【方法】田间试验采用4因素5水平 (2、1、0、–1、–2水平) 二次正交旋转组合设计,氮肥5个水平分别为3200、2500、1800、1100、400 kg/hm2;磷肥5个水平4100、3100、2100、1100、100 kg/hm2;钾肥5个水平分别为1760、1333、907、480、53 kg/hm2;多效唑用量分别为150、112.5、75、37.5、0 kg/hm2共36个处理。于收获期调查了川麦冬根、茎、叶生长状况,块根产量及折干率、根冠比。【结果】试验因素对块根鲜重、块根干重、叶鲜重、叶干重、叶长、根冠比有显著影响,对叶片数、叶宽、分蘖数、须根数、须根长、块根数及折干率无显著影响。随氮肥施用水平的增加,叶长、叶鲜重、叶干重、块根鲜重、块根干重均降低。随磷肥施用水平的增加,叶干重先增加后降低、根冠比先降低后升高。随钾肥施用水平的增加,叶鲜重、叶干重增加,块根鲜重先降低后增加,根冠比 (干) 降低。随多效唑施用水平的增加,叶长、叶鲜重、叶干重、块根鲜重、块根干重均降低。在影响地上部生长的因素中,多效唑贡献率最高,在影响产量的因素中,氮肥贡献率最高。【结论】通过肥料的合理配施,可保证川麦冬产量,多效唑的施用量较川麦冬生产中用量降低41%。川麦冬产量大于3100 kg/hm2的肥料用量为尿素799~1051 kg/hm2、过磷酸钙1904~2296 kg/hm2、硫酸钾823.31~900.69 kg/hm2,其多效唑用量为44.25~58.88 kg/hm2
  • 图 1  单因素对单株叶片长、叶片数和须根数的影响

    Figure 1.  Effect of single factor on the leaf length and the numbers of leaf and fibrous root per plant

    图 2  单因素对植株生物量的影响

    Figure 2.  Effect of single factor on the plant biomass

    表 1  因素及其水平编码表 (kg/hm2)

    Table 1.  Factors and levels represented by codes

    因素FactorX1X2X3X4
    γ (2)320041001760150
    1250031001333112.5
    018002100 90775
    –111001100 48037.5
    γ (–2) 400 100 530
    Δj 7001000 42737.5
    注(Note):X1—氮肥 Urea;X2—磷肥 Phosphorous fertilizer;X3—钾肥 Potassium fertilizer;X4—多效唑 Paclobutrazol;γ—因素水平 Factor level;Δj—因素水平级差 Factor level differential.
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    表 2  麦冬产量及农艺性状的方差分析 (F)

    Table 2.  Analysis of variance of Ophiopogon japonica yield and agronomic traits

    变异来源
    Variation source
    块根
    鲜重
    RW
    块根
    干重
    RDW
    折干率
    DR
    叶鲜重
    LW
    叶干重
    LDW
    叶长
    LL
    叶片数
    LN
    叶宽
    LW
    分蘖数
    TN
    须根长
    FRL
    须根数
    FRN
    块根数
    RN
    根冠比
    RSR
    (鲜)
    根冠比
    DRSR
    (干)
    一次项Linear term X1 9.753* 7.0027* 0.244 13.761 3.694 17.765** 1.108 0.704 0.005 2.295 3.3807 1.166 0.011 1.961
    X2 1.901 0.0006 6.161 0.001 0.043 0.673 0.242 1.101 0.013 2.250 0.0028 0.302 0.357 0.0008
    X3 0.979 0.0402 4.381* 4.119 8.210* 0.962 1.445 0.136 0.243 1.878 0.7266 2.029 0.580 5.566*
    X4 4.730* 7.6293* 1.424 12.521 31.505* 19.809** 3.680 0.074 0.035 2.180 2.4025 0.326 0.030 0.074
    二次项Quadratic term X12 7.702* 7.1753* 0.025 0.291 0.658 0.235 0.057 2.717 0.852 0.194 0.539 0.747 2.572 10.162**
    X22 0.141 1.0537 1.711 1.457 2.995 0.058 0.924 0.624 0.090 0.160 0.757 0.222 0.529 3.578
    X32 6.039* 2.8507 1.178 0.430 0.2036 0.189 1.867 0.409 0.043 0.228 1.119 0.216 2.560 5.404*
    X42 0.392 0.6027 0.080 4.340* 9.751 2.330 0.218 0.304 0.005 0.186 2.330 0.359 0.622 0.339
    交互项Interactive term X1X2 0.086 0.8372 1.882 0.449 0.188 0.0150 0.240 0.727 0.487 3.008 0.202 0.036 0.087 0.258
    X1X3 4.427* 1.5859 1.295 1.119 2.726 3.777 0.043 0.027 0.218 3.161 0.161 0.062 0.567 0.003
    X1X4 2.847 2.5398 0.006 0.033 0.001 3.011 3.965 1.766 1.004 2.918 0.138 0.048 2.386 4.565*
    X2X3 1.080 0.6551 0.081 0.373 0.062 7.194* 0.388 0.005 0.001 3.102 0.004 0.683 0.353 0.241
    X2X4 0.002 0.6487 2.114 1.496 0.969 0.173 0.085 2.305 0.059 3.101 0.158 0.063 0.031 0.145
    X3X4 0.296 0.9121 0.545 1.570 0.110 0.611 1.575 6.834* 1.108 3.138 0.505 0.056 0.272 1.865
    回归Regression (F2) 2.884* 2.395* 1.509 2.997* 4.365** 4.057** 1.131 1.267 0.297 1.985 0.888 0.451 0.783 2.44*
    失拟Misfit (F1) 1.506 1.787 1.177 1.432 1.530 0.882 0.570 0.423 0.118 648.478** 0.4296 0.465 1.711 2.756
    注(Note):RW—Tuber root weight;RDW—Root dry weight;DR—Dry rate;LDW—Leaf dry weight;LL—Leaf length;LN—Leaf number;LW—Leaf width;TN—Tiller number;FRL—Fibrous root length;FRN—Fibrous root number;RN—Root tuber number;RSR—Root-shoot ratio;DRSR—Dry root-shoot ratio. *、**表示变异来源对农艺性状在 0.05 和 0.01 水平具有显著影响 * and ** mean the significant effects of variation sources on agronomic traits at 0.05 and 0.01 levels,respectively.
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    表 3  单因素对植株外观形态的贡献率

    Table 3.  Contribution rate of single factor on the morphology

    变异来源
    Variance source
    叶片长
    Leaf length
    叶片数
    Leaf No.
    叶宽
    Leaf width
    分蘖数
    Tillering No.
    须根长
    Fine root length
    须根数
    Fine root No.
    块根数
    Root tuber No.
    N1.6450.4720.8490.0021.5680.7040.142
    P0.4310 0.3750 1.5670 0
    K0.7980.9550.4270.0491.4890.1060.507
    PP3331.8541.285 0.92670.0511.5491.1550
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    表 4  单因素对植株生物量的贡献率

    Table 4.  Contribution rate of single factor on the biomass

    变异来源Variance source块根鲜重
    Tuber root fresh
    weight
    块根干重
    Tuber root dry
    weight
    折干率Drying rate叶鲜重
    Leaf fresh
    weight
    叶干重
    Leaf dry
    weight
    根冠比 (鲜)
    Root/shoot (fresh)
    根冠比 (干)
    Root/shoot (dry)
    N2.4792.2060.3480.9811.0460.9021.782
    P0.5110.0511.7510.4790.6660 0.720
    K1.2580.8341.0370.8101.1950.6091.867
    PP3331.1131.1720.5611.8551.8660.2900.622
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    表 5  产量与农艺性状的Pearson相关系数

    Table 5.  Pearson correlation coefficient between yield and agronomic traits of O. japonicas

    项目IndexTRDWLFWLDWFRWFRDWLLLNLWTNFRLFRNRN
    TRDW1.0000.3200.38*0.2900.38*0.35*0.43**–0.010–0.0800.1800.2700.230
    LFW0.3201.0000.79**0.66**0.63**0.63**0.33*–0.0400.1500.35*0.53**0.270
    LDW0.38*0.79**1.0000.40*0.51**0.66**0.42**0.1000.1200.1800.55**0.230
    FRFW0.2900.66**0.40*1.0000.87**0.50**0.240–0.3100.1100.2900.39*0.290
    FRDW0.38*0.63**0.51**0.87**1.0000.51**0.49**–0.2500.2400.2000.53**0.280
    LL0.35*0.63**0.66**0.50**0.51**1.000.2700.0300.0300.17000.44**0.140
    FN0.43**0.33*0.42**0.2400.49**0.2701.000–0.0800.33*0.1100.49**0.180
    LW–0.010–0.0400.100–0.310–0.2500.030–0.0801.000–0.35*0.0300.0400.100
    TN–0.0800.1500.1200.1100.2400.0300.33*–0.35*1.000–0.0100.2600.010
    FRL0.1800.35*0.1800.2900.2000.1700.1100.0300–0.0101.0000.0700.000
    FRN0.2700.53**0.55**0.39*0.53**0.44**0.49**0.0400.2600.0701.0000.55**
    TRN0.2300.2700.2300.2900.2800.1400.1800.10000.0100.0000.55**1.000
    注 (Note):TRDW —块根干重 Tuber root dry weight;LFW—叶鲜重 Leaf fresh weight;LDW—叶干重 Leaf dry weight;FRW—须根鲜重 Fine root fresh weight;FRDW—须根干重 Fine root dry weight;LL—叶片长Leaf length;LN —叶片数 Leaf number;LW—叶宽 Leaf width;TN—分蘖数 Tiller number;FRL—须根长 Fine root length;FRN—须根数 Fine root number;RN—块根数 Root tuber number. *—P < 0.05; **—P < 0.01.
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    表 6  川麦冬块根产量 ≥ 3100 kg/hm2的频率分布及农艺措施

    Table 6.  Frequency distribution of the tuber root yield ≥ 3100 kg/hm2 and the agronomic measures

    水平编码
    Level code
    X1X2X3X4
    次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency
    –212562.504020.004020.007537.50
    –15025.004020.004020.005025.00
    0 00 4020.004020.002512.50
    1 00 4020.004020.002512.50
    22512.504020.004020.002512.50
    频数合计Total frequency200 100 200 100 200 100 200 100
    加权平均数Weighted average–1.2500 0 –0.18 –0.6250
    标准误SSe0.0920 0.1000 0.1000 0.1000
    95%置信区间
    95% confidence interval
    –1.430~–1.070 –0.196~0.196 –0.196~0.196 –0.820~–0.430
    最佳施用量 (kg/hm2)
    Optimal fertilizer rate
    799~1051 1904~2296 823.31~900.69 44.25~58.88
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-07
  • 网络出版日期:  2019-06-27
  • 刊出日期:  2019-06-01

基于多效唑减量和川麦冬优质高产的施肥量研究

    作者简介:雷飞益E-mail:l_feiyi@163.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

摘要: 目的川麦冬生产上存在多效唑滥用现象,长期过量施用多效唑会造成土壤酸化、有效养分淋湿,降低川麦冬产量及品质,不利于川麦冬出口。本研究旨在找到合理的氮、磷、钾肥配比,以期减少多效唑的施用量。方法田间试验采用4因素5水平 (2、1、0、–1、–2水平) 二次正交旋转组合设计,氮肥5个水平分别为3200、2500、1800、1100、400 kg/hm2;磷肥5个水平4100、3100、2100、1100、100 kg/hm2;钾肥5个水平分别为1760、1333、907、480、53 kg/hm2;多效唑用量分别为150、112.5、75、37.5、0 kg/hm2共36个处理。于收获期调查了川麦冬根、茎、叶生长状况,块根产量及折干率、根冠比。结果试验因素对块根鲜重、块根干重、叶鲜重、叶干重、叶长、根冠比有显著影响,对叶片数、叶宽、分蘖数、须根数、须根长、块根数及折干率无显著影响。随氮肥施用水平的增加,叶长、叶鲜重、叶干重、块根鲜重、块根干重均降低。随磷肥施用水平的增加,叶干重先增加后降低、根冠比先降低后升高。随钾肥施用水平的增加,叶鲜重、叶干重增加,块根鲜重先降低后增加,根冠比 (干) 降低。随多效唑施用水平的增加,叶长、叶鲜重、叶干重、块根鲜重、块根干重均降低。在影响地上部生长的因素中,多效唑贡献率最高,在影响产量的因素中,氮肥贡献率最高。结论通过肥料的合理配施,可保证川麦冬产量,多效唑的施用量较川麦冬生产中用量降低41%。川麦冬产量大于3100 kg/hm2的肥料用量为尿素799~1051 kg/hm2、过磷酸钙1904~2296 kg/hm2、硫酸钾823.31~900.69 kg/hm2,其多效唑用量为44.25~58.88 kg/hm2

English Abstract

  • 药材麦冬为百合科沿阶草属植物麦冬Ophiopogon japonicus (Thunb.) Ker-Gawl.的干燥块根,其作为药材始载于《本经》,距今有上千年历史。麦冬具有养阴生津、润肺清心的功效[1],是沙参麦冬汤、增液汤、生脉散等的主要原料,现代药理学研究表明其具有保护心血管、抗炎、抗癌及抗氧化等的活性[2-4]。川麦冬在全国麦冬市场的份额较大,也出口日本、韩国等国家。随着市场需求的增加,川麦冬的种植规模随之增加,目前三台县麦冬种植面积超过2700 hm2[5]

    多效唑是一种三唑类植物生长延缓剂,可以使叶色加深、叶绿素含量增多,进而增强光合作用,同时还可调节地上部和地下部光合产物的分配方向[6],对川麦冬块根的增产效果显著[7],从而被广泛应用于川麦冬种植中。氮、磷、钾肥作为植物生长过程中必需的三大营养元素,在植物生长过程中起着至关重要的作用,不同药材对氮、磷、钾元素的需求不同[8-12],通过肥料的合理配施能显著提高药材产量[13-15]。近年来,生产区主要施用氮、磷、钾养分配比为1∶1∶1的复合肥作为追肥,而陈兴福等[16]研究表明,川麦冬对氮、磷、钾需求量比例为1∶0.26∶0.82;李琼芳等[17]研究表明,川麦冬高产施肥配比为氮、磷、钾元素比例1∶0.3∶0.48。可见,该生产区所用复合肥的养分配比不合适,造成了产区的施肥不合理。十多年前,发现使用多效唑可以让麦冬增产,加上不合理施肥,使农户过度依赖多效唑来提高产量,造成多效唑的用量只增不减,多效唑的使用量从最初的15 kg/hm2演变到如今的150 kg/hm2[18]。多效唑在土壤中吸附性强,施用后水体中会少量残留,大部分残留在土壤中,半衰期为12个月,会影响后茬作物的敏感性,长期大量地使用多效唑造成了土壤的酸化、黄化,导致土壤养分下降[19],影响麦冬的生长,导致产量降低,同时,有研究表明大量施用多效唑会降低麦冬品质[20]。为了维持产量,川麦冬生产中的肥料和多效唑施用量多年来一直呈增长趋势,给土壤、环境造成污染,化肥和多效唑的不合理施用造成的面源污染已成为制约川麦冬绿色发展的主要因素。本研究在结合了产区多效唑和肥料施用情况的基础之上,探讨试验因素对川麦冬农艺性状和产量的影响,并分析其间的相关关系,旨在确定科学的氮、磷、钾施用量,减少多效唑使用,为麦冬产业的可持续发展提供理论依据。

    • 试验材料为绵阳市三台县花园镇人工栽种川麦冬Ophiopogon japonicus (Thunb.) Ker-Gawl.。试验地前茬作物为花生,土壤有机质48.68 g/kg、碱解氮130 mg/kg、有效磷184 mg/kg、速效钾153 mg/kg,pH为7.15。供试肥料和植物生长调节剂分别为尿素 (N 46.4%)、过磷酸钙 (P2O5 12%)、硫酸钾 (K2O 45%) 和15%可湿性多效唑粉末。

    • 田间试验采用4因素5水平二次回归正交旋转组合设计,共36个处理。试验因素包括氮肥施用量 (X1)、磷肥施用量 (X2)、钾肥施用量 (X3) 和多效唑施用量 (X4)。将生产区肥料和多效唑的普遍用量设为0水平,按照等量级差,每个因素设5个水平,试验因素和水平编码见表1。小区田间分布按照完全随机分布排列,试验材料川麦冬于2017年4月移栽。株行距为10 cm × 10 cm,小区面积为5.1 m2

      因素FactorX1X2X3X4
      γ (2)320041001760150
      1250031001333112.5
      018002100 90775
      –111001100 48037.5
      γ (–2) 400 100 530
      Δj 7001000 42737.5
      注(Note):X1—氮肥 Urea;X2—磷肥 Phosphorous fertilizer;X3—钾肥 Potassium fertilizer;X4—多效唑 Paclobutrazol;γ—因素水平 Factor level;Δj—因素水平级差 Factor level differential.

      表 1  因素及其水平编码表 (kg/hm2)

      Table 1.  Factors and levels represented by codes

      将肥料用土拌匀后条施,施肥共分3次,第一次于8月21日进行,施肥料总量的30%;第二次于9月13日施肥料总量的30%;第三次于9月28日施肥料总量的40%。多效唑采用叶面喷施,于10月18日喷施,喷施时用塑料薄膜遮挡周边小区。各处理田间除草、病虫害及水分管理措施一致。

    • 按照五点法取样,各小区取10株洗净、晾干后,进行农艺性状测定。分别测定叶片数、叶长、叶宽、分蘖数、须根数、须根长、块根数,以上指标均以其平均值作为其实测值。

    • 在五点法取样区外,随机取40株麦冬,剪下块根,洗净、晾干,记录鲜重。合并10株和40株麦冬的叶片、须根和块根,分别称重,按照种植密度换算 (kg/hm2),记为叶鲜重、须根鲜重、块根鲜重。所有样品置于105℃烘箱杀青15 min后,于60℃烘干后,计算其相应叶干重、须根干重、块根干重,并计算折干率、根冠比 (鲜重和干重)。

    • 试验数据用Excel 2013软件和DPS 7.05软件进行统计分析,按照统计学方法进行贡献率、频数统计选优的分析[21],探讨肥料和多效唑配施对川麦冬生长的影响,并优化得到川麦冬高产施肥方案。

    • 使用DPS7.05统计软件进行回归分析,分别得到处理因素与各农艺性状及产量的回归模型。用F检验法分别检验此方程各项回归系数、方程总回归系数和失拟度 (表2)。

      变异来源
      Variation source
      块根
      鲜重
      RW
      块根
      干重
      RDW
      折干率
      DR
      叶鲜重
      LW
      叶干重
      LDW
      叶长
      LL
      叶片数
      LN
      叶宽
      LW
      分蘖数
      TN
      须根长
      FRL
      须根数
      FRN
      块根数
      RN
      根冠比
      RSR
      (鲜)
      根冠比
      DRSR
      (干)
      一次项Linear term X1 9.753* 7.0027* 0.244 13.761 3.694 17.765** 1.108 0.704 0.005 2.295 3.3807 1.166 0.011 1.961
      X2 1.901 0.0006 6.161 0.001 0.043 0.673 0.242 1.101 0.013 2.250 0.0028 0.302 0.357 0.0008
      X3 0.979 0.0402 4.381* 4.119 8.210* 0.962 1.445 0.136 0.243 1.878 0.7266 2.029 0.580 5.566*
      X4 4.730* 7.6293* 1.424 12.521 31.505* 19.809** 3.680 0.074 0.035 2.180 2.4025 0.326 0.030 0.074
      二次项Quadratic term X12 7.702* 7.1753* 0.025 0.291 0.658 0.235 0.057 2.717 0.852 0.194 0.539 0.747 2.572 10.162**
      X22 0.141 1.0537 1.711 1.457 2.995 0.058 0.924 0.624 0.090 0.160 0.757 0.222 0.529 3.578
      X32 6.039* 2.8507 1.178 0.430 0.2036 0.189 1.867 0.409 0.043 0.228 1.119 0.216 2.560 5.404*
      X42 0.392 0.6027 0.080 4.340* 9.751 2.330 0.218 0.304 0.005 0.186 2.330 0.359 0.622 0.339
      交互项Interactive term X1X2 0.086 0.8372 1.882 0.449 0.188 0.0150 0.240 0.727 0.487 3.008 0.202 0.036 0.087 0.258
      X1X3 4.427* 1.5859 1.295 1.119 2.726 3.777 0.043 0.027 0.218 3.161 0.161 0.062 0.567 0.003
      X1X4 2.847 2.5398 0.006 0.033 0.001 3.011 3.965 1.766 1.004 2.918 0.138 0.048 2.386 4.565*
      X2X3 1.080 0.6551 0.081 0.373 0.062 7.194* 0.388 0.005 0.001 3.102 0.004 0.683 0.353 0.241
      X2X4 0.002 0.6487 2.114 1.496 0.969 0.173 0.085 2.305 0.059 3.101 0.158 0.063 0.031 0.145
      X3X4 0.296 0.9121 0.545 1.570 0.110 0.611 1.575 6.834* 1.108 3.138 0.505 0.056 0.272 1.865
      回归Regression (F2) 2.884* 2.395* 1.509 2.997* 4.365** 4.057** 1.131 1.267 0.297 1.985 0.888 0.451 0.783 2.44*
      失拟Misfit (F1) 1.506 1.787 1.177 1.432 1.530 0.882 0.570 0.423 0.118 648.478** 0.4296 0.465 1.711 2.756
      注(Note):RW—Tuber root weight;RDW—Root dry weight;DR—Dry rate;LDW—Leaf dry weight;LL—Leaf length;LN—Leaf number;LW—Leaf width;TN—Tiller number;FRL—Fibrous root length;FRN—Fibrous root number;RN—Root tuber number;RSR—Root-shoot ratio;DRSR—Dry root-shoot ratio. *、**表示变异来源对农艺性状在 0.05 和 0.01 水平具有显著影响 * and ** mean the significant effects of variation sources on agronomic traits at 0.05 and 0.01 levels,respectively.

      表 2  麦冬产量及农艺性状的方差分析 (F)

      Table 2.  Analysis of variance of Ophiopogon japonica yield and agronomic traits

      表2显示,处理因素对麦冬植株块根鲜重、块根干重、叶鲜重、叶干重等生物量积累指标有显著性影响,形态指标中仅对叶长具有极显著影响,对叶片数、叶宽、分蘖数、须根数、块根数无显著性影响。

      在α = 0.10显著水平下,通过方差分析发现方程块根鲜重、块根干重、叶鲜重、须根鲜重、叶长的总回归系数F1均达到了显著水平,且失拟度未达到显著水平,这说明方程块根鲜重、块根干重、叶鲜重、叶干重和叶长的模型成立,具有较好的预测性,可以进行模型决策。剔除在α < 0.10水平不显著的项后得到优化的回归方程块根鲜重 (Y1)、块根干重 (Y2)、叶鲜重 (Y3)、叶干重 (Y4)、叶长 (Y5) 和根冠比 (干) (Y6):

      Y1 = 779.23 − 788.88X1 − 549.32429X4 + 607.08X12 + 537.57X32 − 650.89X1X3

      Y2 = 2513.40 − 228.37X1 − 238.37X4 + 200.19X12

      Y3 = 11756.15 − 1061.53X1 + 580.78X3 − 1012.57X4 + 516.27X42

      Y4 = 3883.27 − 137.96X1 + 205.67X3 − 402.88X4 − 107.59X22 + 194.11X42

      Y5 = 28.95 − 1.02605X1 − 1.08X4 − 0.58X1X3 − 0.52X1X4 − 0.80X2X3

      Y6 = 0.65 − 0.05X3 + 0.06X12 + 0.03471X22 + 0.04263X32 − 0.05074X1X4

    • 利用表2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进行计算[22],分别得到各因素对川麦冬植株外观形态的贡献率 (表3)。

      变异来源
      Variance source
      叶片长
      Leaf length
      叶片数
      Leaf No.
      叶宽
      Leaf width
      分蘖数
      Tillering No.
      须根长
      Fine root length
      须根数
      Fine root No.
      块根数
      Root tuber No.
      N1.6450.4720.8490.0021.5680.7040.142
      P0.4310 0.3750 1.5670 0
      K0.7980.9550.4270.0491.4890.1060.507
      PP3331.8541.285 0.92670.0511.5491.1550

      表 3  单因素对植株外观形态的贡献率

      Table 3.  Contribution rate of single factor on the morphology

      表3可知,影响叶长、叶片数、叶宽、分蘖数、须根数等性状的不同处理因素中,均是多效唑贡献率最高,表明作为植物生长调节剂之一的多效唑在调控川麦冬植株外观形态中起着重要调控作用,同时氮、磷、钾肥在植株的外观形态中也起到一定调控作用。

    • 表1方差分析结果可知,试验因素对叶长有显著性影响,对其余外观形态指标叶宽、叶片数、须根数、须根长、块根数、分蘖数等均无显著性影响。通过降维法把其他因子固定为零,可分析单因素对川麦冬叶长的影响。分别算出氮肥、磷肥、钾肥和多效唑对川麦冬植株叶长的单因素效应方程,并作单因素效应图 (图1)。

      图  1  单因素对单株叶片长、叶片数和须根数的影响

      Figure 1.  Effect of single factor on the leaf length and the numbers of leaf and fibrous root per plant

      图1可知,试验处理因素对叶片长、叶片数和须根数具有显著性影响。随着氮肥水平的提高,叶片长和须根数呈降低趋势,表明过量施用氮肥会抑制叶片伸长和须根的发生,随着多效唑水平的提高,叶片长呈降低趋势。可见,多效唑可以通过抑制叶片伸长来控制川麦冬地上部分的生长。同时,氮肥也可以影响叶片的伸长,并一定程度上影响须根的发生。

      从川麦冬植物外观形态上看,在影响川麦冬植株地上部分生长的因素中,多效唑贡献率高,处于主要调控地位。喷施多效唑后可抑制地上部分的生长,主要体现在抑制叶片伸长、抑制新叶片发生以及减小叶宽。

    • 使用2.2.1中贡献率法计算得到各因素对川麦冬生物量的贡献率 (表4)。由表4可知,对麦冬块根鲜重的影响大小为氮 > 钾 > 多效唑 > 磷;对块根干重影响大小为氮 > 多效唑 > 钾 > 磷。这表明块根的干物质积累受氮肥影响较大,钾肥可能会同时促进干物质和水分转运、积累在块根中,而多效唑会促进干物质更多的转运并积累在块根中。磷肥对折干率影响最大,表明磷肥主要影响干物质的积累和转运,而对水分运输影响较小。对叶鲜重的影响大小为多效唑 > 氮 > 钾 > 磷,对叶干重的影响大小为多效唑 > 钾 > 氮 > 磷,表明多效唑在调控叶片干物质合成和转运中起着主要调控作用,氮肥和钾肥对川麦冬地上部分生长起着次要调控作用。分别对鲜重、干重的根冠比进行贡献率计算,发现处理因素对鲜重根冠比的影响大小为氮 > 钾 > 多效唑 > 磷,对干重根冠比的影响大小为钾 > 氮 > 磷 > 多效唑,表明氮、钾肥在调控川麦冬干物质合成、积累和运输中起着重要调控作用。

      变异来源Variance source块根鲜重
      Tuber root fresh
      weight
      块根干重
      Tuber root dry
      weight
      折干率Drying rate叶鲜重
      Leaf fresh
      weight
      叶干重
      Leaf dry
      weight
      根冠比 (鲜)
      Root/shoot (fresh)
      根冠比 (干)
      Root/shoot (dry)
      N2.4792.2060.3480.9811.0460.9021.782
      P0.5110.0511.7510.4790.6660 0.720
      K1.2580.8341.0370.8101.1950.6091.867
      PP3331.1131.1720.5611.8551.8660.2900.622

      表 4  单因素对植株生物量的贡献率

      Table 4.  Contribution rate of single factor on the biomass

    • 通过降维法固定其他因子为0水平,分别得到各因子对川麦冬块根、叶干重和鲜重,根冠比 (鲜) 和根冠比 (干) 的单因素效应方程,根据方程作单因素图 (图2)。

      图  2  单因素对植株生物量的影响

      Figure 2.  Effect of single factor on the plant biomass

      川麦冬叶鲜重、干重随着氮肥和多效唑水平的增加而降低,川麦冬叶鲜重、干重随钾肥水平的增加而增加,随磷肥水平的增加呈先增加、后降低的趋势。表明在一定范围内,过量施用多效唑和氮肥会抑制地上部分生长。在较低水平下,增加磷肥的施用有利于地上部分生长。块根鲜重、干重随氮肥和钾肥水平的增加而降低,川麦冬块根的产量随多效唑水平的增加而降低。对根冠比做单因素效应分析以讨论地上部分和地下部分生物量和干物质积累的变化,结果表明试验因素对根冠比 (鲜) 无显著影响(未附图)。

      根冠比随氮、磷、钾肥水平的变化而变化,多效唑对根冠比无显著影响,表明在调节根冠比中,氮、磷、钾肥起着主导作用。

      从生物量和干物质积累情况来看,在影响川麦冬块根生长的因素中,氮肥贡献率最高,其次为多效唑,表明氮肥在块根生长过程中处于主要调控地位,而多效唑则可能通过调节干物质的运输进一步影响块根的生长,起次要调控作用。单因素效应分析表明,随着氮肥和多效唑施用水平的增加,块根的鲜重、干重以及叶干重都呈降低趋势,可见过量的氮肥和多效唑的使用会给麦冬生长带来负面影响。

    • 以块根干重作为产量指标,对川麦冬块根产量与各项农艺指标进行相关分析 (表5)。川麦冬块根产量与部分农艺性状存在或强或弱的相关性 (P < 0.05)。其中,产量与叶干重 (0.38) 和叶片长 (0.35) 呈显著正相关,与叶片数 (0.43) 呈极显著正相关。同时,须根作为干物质转运的重要器官,其干重与产量呈显著正相关 (0.38)。可见,地上部分的良好生长对于产量的提高起着至关重要的作用,地下部干物质转移器官须根的旺盛生长也有利于块根产量的提高。过量的施用多效唑可过度抑制地上部生长,不能盲目增加多效唑的施用以促进干物质转移而忽视地上部分的生长,同时需要通过肥料的合理配施以保证地上部分及须根的良好生长。

      项目IndexTRDWLFWLDWFRWFRDWLLLNLWTNFRLFRNRN
      TRDW1.0000.3200.38*0.2900.38*0.35*0.43**–0.010–0.0800.1800.2700.230
      LFW0.3201.0000.79**0.66**0.63**0.63**0.33*–0.0400.1500.35*0.53**0.270
      LDW0.38*0.79**1.0000.40*0.51**0.66**0.42**0.1000.1200.1800.55**0.230
      FRFW0.2900.66**0.40*1.0000.87**0.50**0.240–0.3100.1100.2900.39*0.290
      FRDW0.38*0.63**0.51**0.87**1.0000.51**0.49**–0.2500.2400.2000.53**0.280
      LL0.35*0.63**0.66**0.50**0.51**1.000.2700.0300.0300.17000.44**0.140
      FN0.43**0.33*0.42**0.2400.49**0.2701.000–0.0800.33*0.1100.49**0.180
      LW–0.010–0.0400.100–0.310–0.2500.030–0.0801.000–0.35*0.0300.0400.100
      TN–0.0800.1500.1200.1100.2400.0300.33*–0.35*1.000–0.0100.2600.010
      FRL0.1800.35*0.1800.2900.2000.1700.1100.0300–0.0101.0000.0700.000
      FRN0.2700.53**0.55**0.39*0.53**0.44**0.49**0.0400.2600.0701.0000.55**
      TRN0.2300.2700.2300.2900.2800.1400.1800.10000.0100.0000.55**1.000
      注 (Note):TRDW —块根干重 Tuber root dry weight;LFW—叶鲜重 Leaf fresh weight;LDW—叶干重 Leaf dry weight;FRW—须根鲜重 Fine root fresh weight;FRDW—须根干重 Fine root dry weight;LL—叶片长Leaf length;LN —叶片数 Leaf number;LW—叶宽 Leaf width;TN—分蘖数 Tiller number;FRL—须根长 Fine root length;FRN—须根数 Fine root number;RN—块根数 Root tuber number. *—P < 0.05; **—P < 0.01.

      表 5  产量与农艺性状的Pearson相关系数

      Table 5.  Pearson correlation coefficient between yield and agronomic traits of O. japonicas

    • 通过已建立的产量回归模型,可计算出最高产量下各因素的适宜施用配方的理论值。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3100 kg/hm2即为高产,使用统计频数法计算出产量高于3100 kg/hm2的最佳施肥量范围 (表6)。

      水平编码
      Level code
      X1X2X3X4
      次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency次数Times频率 (%) Frequency
      –212562.504020.004020.007537.50
      –15025.004020.004020.005025.00
      0 00 4020.004020.002512.50
      1 00 4020.004020.002512.50
      22512.504020.004020.002512.50
      频数合计Total frequency200 100 200 100 200 100 200 100
      加权平均数Weighted average–1.2500 0 –0.18 –0.6250
      标准误SSe0.0920 0.1000 0.1000 0.1000
      95%置信区间
      95% confidence interval
      –1.430~–1.070 –0.196~0.196 –0.196~0.196 –0.820~–0.430
      最佳施用量 (kg/hm2)
      Optimal fertilizer rate
      799~1051 1904~2296 823.31~900.69 44.25~58.88

      表 6  川麦冬块根产量 ≥ 3100 kg/hm2的频率分布及农艺措施

      Table 6.  Frequency distribution of the tuber root yield ≥ 3100 kg/hm2 and the agronomic measures

      氮肥在低水平编码 –2~–1时频率最高,达87.5%,即氮肥施用量在400~1100 kg/hm2时,川麦冬的产量在较高水平。磷、钾肥在各水平编码分布频率均匀,都为20%,表明磷、钾肥对川麦冬产量无显著影响。多效唑编码水平在–2~–1时频率最高,达62.5%,即多效唑用量为0~37.5 kg/hm2(表6)。

      综合以上频数统计结果,可优化得出在95%置信区间内川麦冬产量达到3100 kg/hm2的农艺措施,即,尿素799~1051 kg/hm2,过磷酸钙1904~2296 kg/hm2,硫酸钾823~901 kg/hm2,多效唑44.2~58.9 kg/hm2

    • 合理施肥能够有效提高药用植物产量[23-24]。本研究表明,川麦冬叶片长、叶片生物量随着氮肥施用水平的升高而降低,可能是由于过量施用尿素会降低氮肥利用率和偏生产率[25],对地上部生长促进作用降低,且在高氮肥水平下根冠比较高,表明合成的大量光合产物运输并积累在了块根中,因此地上部的生物量降低。多效唑能显著抑制植物地上部分生长,抑制程度与多效唑施用量呈正相关,这与彭映辉等[26]的研究结果一致。叶干重随磷肥水平的增加先增加后降低、随钾肥施用水平的增加而增加,表明适量增施磷、钾肥有利于地上部干物质的积累,这可能是由于磷涉及糖磷酸盐的碳固定过程中的许多中间步骤、钾可能通过影响碳同化代谢酶类活性和光合磷酸化过程等[27-28],影响叶片光合性能,最终影响光合产物的合成。根冠比 (干) 随磷、钾肥施用水平的增加先降低后增加,表明在较低磷、钾肥施用水平下,磷、钾可能优先参与光合作用,当光合作用强度达到一定程度时,适当增加磷肥的施用有利于光合产物向根部运输,与曹鲜艳等[23]、杜彩艳等[29]的研究结果一致,其具体机理有待进一步研究。

      川麦冬产量随氮肥施用水平的升高而降低,这与李琼芳等[17]、李金龙等[30]研究结果一致,过量氮肥导致川麦冬地上部生长减弱,减少了源向库的输出,从而降低了产量。林秋霞等人[7]研究表明适量施用多效唑可提高川麦冬产量,本研究中川麦冬产量随多效唑施用水平的升高而降低,表明过度施用多效唑反而降低产量,可能是由于多效唑过量施用会过度抑制地上部生长,减少光合产物的合成,影响干物质输出到块根,进而降低产量。相关性分析结果也表明,叶干重与叶片数与产量呈显著正相关,因此良好的地上部分生长对产量的保证至关重要。

      基于本研究可见,目前川麦冬生产上氮肥和多效唑的施用量超出了川麦冬生长所需。过量施用氮肥和农药会导致水体富营养化,造成地下水污染、空气污染、土壤质量退化甚至生态系统安全等问题[31-33]。过量的多效唑施用会降低麦冬品质及安全性[20, 34-35]。与前人[17]研究结果相比,本研究氮、磷、钾肥的用量均有所增大,可能是近15年川麦冬生产上不再施用有机肥、大量施用化肥,造成土壤肥力下降,过量施用多效唑,加剧了土壤贫瘠速度,需要加大肥料的施用量以提高土壤中养分含量来保证川麦冬的生长。

      本文通过二次正交旋转试验,建立了氮、磷、钾肥和多效唑与川麦冬各项农艺性状的函数模型,优化出川麦冬块根产量超过3100 kg/hm2的经济、生态的川麦冬施肥与多效唑配方,即尿素799~1051 kg/hm2,过磷酸钙 1904~2296 kg/hm2,硫酸钾 823~901 kg/hm2,多效唑 44.2~58.9 kg/hm2。该配方达到当地川麦冬生产的较高产量水平,多效唑的施用量却较生产中减少了41%,表明氮、磷、钾肥的合理配施在保证产量的同时达到减少多效唑施用的目的。川麦冬生产上可根据土壤、产量、经济效益预期等,依据此配方进行适当调整,实现川麦冬优质高产高效种植。在川麦冬生产中,可通过有机肥与无机肥配施进一步提高产量、改善土壤环境,最终实现川麦冬优质、高产的可持续种植模式。

参考文献 (35)

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