周裕新，郭曉敏，魯順保，2，胡玉玲，4，胡冬南，牛德奎，涂淑萍*

(1江西農(nóng)業(yè)大學(xué)園林與藝術(shù)學(xué)院，江西南昌330045;2江西師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，江西南昌330022;3江西省吉安市林業(yè)局，江西吉安343000;4中國林業(yè)科學(xué)院亞熱帶林業(yè)研究所，浙江富陽311400)

油茶(Camellia oleifera Abel)是世界四大著名木本油料樹種之一，是我國南方特有的木本食用油料樹種，由于茶油對(duì)人體具有重要的保健功能，因此深受市場青睞［1－2］。近年來，油茶高產(chǎn)栽培技術(shù)及施肥技術(shù)日益受到關(guān)注，施肥(氮、磷、鉀)及植物生長調(diào)節(jié)劑蕓苔素內(nèi)酯(BRs)在油茶豐產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)栽培方面的研究已有報(bào)道［3－6］，并取得了一些有價(jià)值的成果。水分是植物賴以生存的物質(zhì)，是各種生理生化反應(yīng)的介質(zhì)，水分供應(yīng)不足，油茶會(huì)出現(xiàn)“七月干籽，八月干油”和推遲開花等現(xiàn)象［7－8］。但目前，有關(guān)水、肥與植物生長調(diào)節(jié)劑耦合對(duì)油茶生長發(fā)育等方面的研究鮮有報(bào)道，為此，針對(duì)水、肥和植物生長調(diào)節(jié)劑對(duì)油茶生長發(fā)育的影響進(jìn)行了多因素多水平的試驗(yàn)，旨在探索多因素協(xié)同作用對(duì)油茶生長發(fā)育的影響及其規(guī)律，為進(jìn)一步探討油茶速生豐產(chǎn)系統(tǒng)技術(shù)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)地位于江西省吉安市永豐縣藤田鎮(zhèn)，屬亞熱帶東部季風(fēng)性濕潤氣候區(qū)，雨量充沛，日照充足，年平均氣溫18℃，1月平均氣溫8～9℃，7月平均氣溫28～29℃，年平均降水量1577.4 mm，年平均無霜期279 d，平均有效積溫5723.4℃，平均相對(duì)濕度81%。林地地勢平緩，為花崗巖母質(zhì)發(fā)育而成的紅壤，土層厚度大于40 cm。油茶林齡為5a，栽植密度為2.0 m×2.0 m。土壤養(yǎng)分含量采用ASI法［9］測定，土壤 pH值為4.4～5.7，含銨態(tài)氮5.4 mg/L，硝態(tài)氮2.3 mg/L，有效磷 4.3 mg/L，有效鉀 40.5 mg/L。

1.2 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為中國林科院亞林中心提供的長林系列166號(hào)油茶品系;蕓苔素內(nèi)酯(BRs)由上海威敵生物南昌公司提供;氮肥為尿素(N≥46%)，磷肥為過磷酸鈣(P2O5≥16%)，鉀肥為氯化鉀(K2O≥60%)。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

選擇生長狀況相對(duì)一致的油茶林地，試驗(yàn)設(shè)五因素(氮、磷、鉀、灌水、蕓苔素內(nèi)酯)五水平1/2實(shí)施，各因素水平編碼見表1。采用 DPS12.1［10］軟件進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)，共36個(gè)處理(見表2)。每個(gè)處理10株，處理間設(shè)置保護(hù)行，施肥在2010年4月進(jìn)行，采用溝施;蕓苔素內(nèi)酯噴施時(shí)間分別為2010年4月、7月和9月，于無雨、少風(fēng)的下午進(jìn)行，采用葉面噴施;灌水在7月份的連續(xù)晴天進(jìn)行，每5 d澆灌一次。

1.4 測定項(xiàng)目及方法

測定項(xiàng)目有葉片氮、磷、鉀含量、油茶種仁出油率以及開花數(shù)量等。葉片采集和采果時(shí)間同時(shí)在2010年10月23日進(jìn)行。葉片相關(guān)指標(biāo)測定是在每處理各棵樹上4個(gè)方向各取6～8片健康的當(dāng)年生葉，葉片氮含量(不含硝態(tài)氮)用凱氏定氮法，磷用鉬銻抗比色度法，鉀用火焰光度法測定［11］。種仁出油率用索氏抽提法測定［12］。開花數(shù)量采用計(jì)數(shù)法。

表1 因素水平編碼Table 1 Coding of factors and levels

表2 油茶葉片養(yǎng)分、種仁出油率及開花數(shù)量Table 2 Contetns of nutrients in leaf，number of flowers and seed oil content of Camellia oleifera

1.5 數(shù)據(jù)處理

利用DPS 12.01、Microsoft Office Excel 2003等統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，顯著性水平為α=0.05。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同處理對(duì)油茶葉片氮含量的影響

2.1.1各因素耦合作用對(duì)葉片含氮量影響的回歸分析 不同處理葉片含氮量見表2，對(duì)各處理與葉片含氮量進(jìn)行二次多項(xiàng)式回歸，得回歸方程(1):

式中:X1、X2、X3、X4、X5分別代表N、P、K、H2O和BRs(下同)，相關(guān)系數(shù)R2=0.8197。

對(duì)不同處理油茶葉片含氮量進(jìn)行方差分析，經(jīng)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)得出P=0.0095＜0.05，說明二次回歸方程能較好地?cái)M合不同因素處理對(duì)油茶葉片含氮量的影響;而失擬性檢驗(yàn)得出P=0.1300＞0.05，說明該試驗(yàn)重復(fù)性較好;從回歸方程系數(shù)的大小可以看出，5個(gè)因素對(duì)葉片含氮量影響權(quán)重大小依次是BRs＞H2O ＞K ＞P＞N;由DPS分析可知，當(dāng)每株施 N 240 g、P2O50 g、K2O 0 g、H2O 20 kg、BRs濃度為0(mg/L)時(shí)，葉片含氮量最高達(dá)到28.23 mg/g。當(dāng)葉片含氮量大于12.61 mg/g，在95%的分布區(qū)間內(nèi)各因素取值范圍分別為每株121.99 g＜N ＜129.52 g、59.51 g＜P2O5＜63.37 g、114.77 g＜K2O＜122.58 g、9.47 kg＜H2O＜10.123 kg、0.046 mg/L＜BRs濃度 ＜0.049 mg/L。當(dāng)葉片含氮量大于12.61 mg/g，在2086個(gè)方案中(平均預(yù)期產(chǎn)出為15.51)各變量取值的頻率分布見表3。

2.1.2 各單因子對(duì)葉片含氮量影響 5個(gè)因素中，當(dāng)其只存在一個(gè)因素，其他因素為零時(shí)，5個(gè)因素對(duì)葉片含氮量的影響差異明顯，從圖1可以看出，施氮、磷和澆水對(duì)葉片含氮量影響的變化趨勢一致，隨著氮、磷施入量和澆水量的增加，葉片氮含量增加。施鉀和噴施BRs對(duì)葉片氮含量的影響一致，隨著二者施入量的增加，葉片含氮量呈下降趨勢，與施氮、施磷和澆水的效果正好相反。

表3 不同處理對(duì)葉片氮含量在各水平下取值頻率分布Table 3 Frequency distribution of leaf N content in different treatments

圖1 不同因素對(duì)葉片氮含量影響Fig．1 Effects of different factors on leaf N content

2.2 不同處理對(duì)葉片磷含量影響

2.2.1各因素耦合作用對(duì)葉片含磷量影響的回歸分析 各處理油茶葉片的含磷量如表2所示，經(jīng)回歸分析，得出二次多項(xiàng)式回歸方程(2):

其中相關(guān)系數(shù)R2=0.1471?；貧w系數(shù)顯著性檢驗(yàn)P=0.1，回歸系數(shù)差異不顯著，因此回歸方程擬合較差，說明各因素耦合作用對(duì)葉片含磷量影響的規(guī)律性不強(qiáng)，但失擬性檢驗(yàn)也為0.1，大于0.05，說明試驗(yàn)重復(fù)性非常好。

從以上的回歸方程一次項(xiàng)系數(shù)可以看出，5個(gè)因子對(duì)葉片磷含量影響的權(quán)重為BRs＞H2O＞P＞K ＞N，當(dāng)每株施 N 91.01 g、P2O554.72 g、K2O 136.84 g、H2O 8.91 kg、BRs濃度0.036 mg/L時(shí)葉片含磷最多達(dá)到0.64 mg/g，由于指標(biāo)臨界值太大，不能形成優(yōu)化方案。

2.2.2 各單因子對(duì)葉片含磷量的影響分析 5個(gè)因素中，當(dāng)其只存在一個(gè)因素，其他因素為零時(shí)，從X軸歸一化X－Y圖(圖2)可以看出，各因素對(duì)葉片含磷量的影響曲線都呈現(xiàn)類似開口朝下的拋物線，在開始都出現(xiàn)一定的增加，然后出現(xiàn)下降趨勢。鉀的施入沒有抑制葉片對(duì)磷的積累，并在不同程度上促進(jìn)了葉片對(duì)磷的積累，但是隨著鉀施入量的增加，葉片含磷量增加幅度不斷變小。土壤灌水達(dá)到了一定量后，葉片中含磷水平逐漸下降，由于整個(gè)灌水量的曲線在施鉀曲線之下，說明灌水對(duì)葉片磷含量的影響沒有比施鉀的影響大。施磷濃度較低時(shí)，比較施鉀及灌溉處理，對(duì)葉片磷含量影響較緩慢。隨著施用濃度的增加，葉片磷含量呈直線下降，最終葉片磷含量比其他4個(gè)因素都低。施氮和噴蕓苔素內(nèi)酯對(duì)葉片含磷量的影響比較接近，隨著施用量的增加，兩者曲線接近平行。從5個(gè)因素分析來看，當(dāng)施入量相對(duì)較低時(shí)更有利于葉片磷的積累，因此生產(chǎn)上不宜過量增加該5個(gè)因素的用量，否則，不僅僅是浪費(fèi)，還會(huì)對(duì)植物產(chǎn)生傷害。

圖2 不同因素對(duì)葉片磷含量影響Fig．2 Effects of different factors on leaf P content

2.3 不同處理對(duì)葉片鉀含量的影響

2.3.1各因素耦合作用對(duì)葉片含鉀量影響的回歸分析 不同處理葉片鉀含量見表2，采用DPS12.1軟件進(jìn)行不同組合葉片鉀含量二次多項(xiàng)式回歸，得回歸方程(3):

其中相關(guān)系數(shù)R2=0.6196。經(jīng)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)得P=0.35，大于0.05，因此回歸方程擬合較差，表明各因素耦合作用對(duì)葉片含鉀量的影響復(fù)雜，不能通過回歸曲線較好地反映，而失擬性檢驗(yàn)為0.33大于0.05，表明試驗(yàn)重復(fù)性較好。

從回歸方程(3)一次項(xiàng)系數(shù)的大小可以看出，5個(gè)因子對(duì)葉片含鉀量影響的權(quán)重依次為BRs＞H2O ＞P＞K＞N。當(dāng)每株施N 0 g、P2O5120 g、K2O 240 g、H2O 20 kg、BRs濃度0 mg/L 時(shí)，葉片含鉀最多達(dá)到11.55 mg/g。通過DPS分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)葉片含鉀量大于5.70 mg/g時(shí)，在95%水平下分布區(qū)間內(nèi)各因素取值范圍分別為每株123.89 g＜N ＜131.17 g、58.27 g＜ P2O5＜61.99 g、112.28 g＜K2O ＜ 119.55 g、10.36 kg＜ H2O ＜10.96 kg、0.049 mg/L＜BRs濃度 ＜0.052 mg/L。葉片含鉀大于5.70 mg/g時(shí)，2318個(gè)方案中各變量取值的頻率分布情況見表4，葉片平均含鉀量預(yù)期為7.07 mg/g。

2.3.2各單因子對(duì)葉片含鉀量的影響分析 從X軸歸一化X－Y(圖3)可以看出，5個(gè)因素中，當(dāng)其他因素為零，只有一個(gè)因子存在時(shí)，所有因素對(duì)葉片鉀含量的影響，出現(xiàn)一致的變化趨勢，即施用量低時(shí)略有下降，隨著施用量的增加葉片含鉀量增加。其中施氮對(duì)葉片鉀含量增加量最大，其次是BRs。

2.4 不同處理對(duì)種仁出油率的影響

2.4.1各因素耦合作用對(duì)種仁出油率影響的回歸分析 不同處理種仁出油率見表5，經(jīng)二次多項(xiàng)式回歸分析，得回歸方程(4):

其中相關(guān)系數(shù)R2=0.5193。經(jīng)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)P值為0.68，大于0.05，因此回歸方程擬合較差，表明各因素耦合作用對(duì)種仁出油率影響的規(guī)律性不強(qiáng)，失擬性檢驗(yàn)為P=0.62，大于0.05，表明試驗(yàn)重復(fù)性較好。

表4 不同處理對(duì)葉片鉀含量在各變量取值的頻率分布Table 4 Frequency distribution of K content in leaves

圖3 不同因素對(duì)葉片鉀含量影響Fig．3 Effects of different factors on K content in leaves

從回歸方程系數(shù)可以看出，5個(gè)因子對(duì)種仁出油率影響權(quán)重依次是BRs＞H2O＞K ＞N＞P，當(dāng)N為240 g、P2O5為120 g、K2O 為240 g、H2O為0 kg、BRs濃度為0 mg/L時(shí)，理論出油率最高達(dá)到60.2%，由DPS分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)出油率大于46% 時(shí)，在95%的分布區(qū)間內(nèi)各因素取值范圍分別是每株:130.28 g＜ N ＜141.55 g、75.22 g＜ P2O5＜ 80.26 g、122.43 g＜ K2O ＜ 133.14 g、7.78 kg＜ H2O ＜8.76 kg和0.043 mg/L＜BR濃度 ＜0.049 mg/L，平均預(yù)期產(chǎn)出49.3%。出油率大于0.46時(shí)，872個(gè)方案中各變量取值的頻率分布情況見表5，平均出油率為0.49。

表5 不同處理對(duì)種仁出油率在各變量取值的頻率分布Table 5 Frequency distribution of seed oil contents in different treatments

2.4.2各單因子對(duì)種仁出油率的影響分析 從X軸歸一化X－Y圖(圖4)可以看出，5個(gè)因素中，當(dāng)其他因子為零時(shí)，各因素對(duì)種仁出油率影響有一定差異，隨著BRs噴施量增加，開始出油率影響不明顯，到后來出現(xiàn)明顯上升的趨勢，磷素情況剛好相反，灌水量和施氮量對(duì)出油率影響較小，隨著量的增加出油率有小幅增加，鉀素較其他4個(gè)因素影響最明顯，當(dāng)鉀素施入增加時(shí)，出油率明顯增加，最后出油率出現(xiàn)了恒定的趨勢。

圖4 不同因素對(duì)種仁出油率影響Fig．4 Effects of different factors on oil contents of seeds

2.5 不同處理對(duì)開花數(shù)量的影響

2.5.1各因素耦合作用對(duì)開花數(shù)量回歸分析 對(duì)不同處理油茶開花數(shù)量進(jìn)行方差分析，得出回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，得P=0.0439，小于0.05，說明二次回歸方程能較好地?cái)M合了不同因素處理對(duì)開花數(shù)量的影響，而失擬性檢驗(yàn)P=0.0073，小于0.01，說明該試驗(yàn)重復(fù)性較差。對(duì)表2不同處理種仁出油率進(jìn)行二次多項(xiàng)式回歸，得回歸方程(5):

其中相關(guān)系數(shù)R2=0.7623。

從回歸方程系數(shù)可以看出，5個(gè)因子對(duì)種仁出油率影響權(quán)重依次是BRs＞H2O＞N＞P＞K，當(dāng)N為0 g、P2O5為0 g、K2O 為0 g、H2O為20 kg、BRs濃度為0 mg/L時(shí)，理論開花數(shù)量達(dá)到最高(386.93朵)，通過DPS分析，當(dāng)每株開花數(shù)量超過107.57朵時(shí)，在95%的分布區(qū)間內(nèi)各因素取值范圍分別是每株:85.97 g＜N ＜100.07 g、52.47 g＜P2O5＜57.67 g、111.78 g＜K2O ＜121.44 g、10.24 kg＜H2O ＜11.11 kg、0.044 mg/L＜BRs濃度 ＜0.049 mg/L。開花數(shù)量大于107.57時(shí)，974個(gè)方案中各變量取值的頻率分布情況見表6，平均開花數(shù)量為175.63朵。

表6 不同處理對(duì)開花數(shù)量在各變量取值的頻率分布Table 6 Frequency distribution of number of flower in different treatments

2.5.2各單因子對(duì)開花數(shù)量的影響分析 從圖5可以看出，水分對(duì)油茶開花數(shù)量的影響最大，隨著土壤灌水量增加，開花數(shù)量呈近直線增加趨勢;當(dāng)鉀和BRs施用量較低時(shí)，開花數(shù)量增加，當(dāng)施用量增加至一定量時(shí)，油茶開花受到抑制，開花數(shù)量出現(xiàn)下降［13］;油茶開花數(shù)量隨施磷量增加呈直線下降;隨著施氮量的增加，初期開花量下降，后期開花數(shù)量增加，這一研究與胡玉玲［14］的結(jié)果不完全一致，其機(jī)制還有待進(jìn)一步研究。

圖5 不同因素對(duì)開花數(shù)量影響Fig．5 Effects of different factors on the number of flowers

3 討論與結(jié)論

本試驗(yàn)的五個(gè)因子當(dāng)中，以蕓苔素內(nèi)酯(BRs)對(duì)油茶葉片氮、磷、鉀含量、開花數(shù)量及種仁出油率的影響最大，這和BRs對(duì)植物的作用特點(diǎn)［15－16］高度一致，其次是水，由于水是良好的溶劑，亦是各項(xiàng)生理生化反應(yīng)的底物，所有的生命活動(dòng)必須在含水量適宜時(shí)才能發(fā)揮作用，因此激素和水是影響植物生長的瓶頸因子［17］。氮、磷、鉀肥對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的影響相對(duì)較小，其原因可能與土壤作為一個(gè)較大的養(yǎng)分庫以及氮、磷、鉀在植物體內(nèi)可以移動(dòng)有關(guān)［18－19］。

本研究還可以看出，當(dāng)對(duì)油茶種仁出油率、葉片含鉀及含磷量進(jìn)行二次回歸時(shí)，得出的回歸方程曲線決定系數(shù)較小，表明規(guī)律性較差，其原因可能是由于這三項(xiàng)測試指標(biāo)與本試驗(yàn)的5個(gè)因素之間不存在直接相關(guān)，而主要受環(huán)境因子的影響，此外，還與其自身遺傳特性有一定的相關(guān)性。雖然這些指標(biāo)方程擬合較差，但是試驗(yàn)重復(fù)性較好，仍具有一定的借鑒價(jià)值。

從單因子來看，各試驗(yàn)因子對(duì)油茶葉片氮、磷、鉀含量、開花數(shù)量及種仁出油率的影響并不完全一致，有些有促進(jìn)作用，有些則有抑制作用，有些影響較大，有些影響則較為平緩。因此，在生產(chǎn)上應(yīng)綜合運(yùn)用各項(xiàng)農(nóng)業(yè)技術(shù)措施，掌握各因子對(duì)油茶的耦合作用。

氮、磷、鉀肥施用量和葉片中氮、磷、鉀的含量并沒有直接相關(guān)，這是因?yàn)椴煌亻g的吸收和利用并不是簡單的機(jī)械過程，與植物體內(nèi)其他環(huán)境狀態(tài)、元素的組合及植物的發(fā)育階段密切相關(guān)［20－21］。各因素不同水平處理，油茶葉片氮、磷、鉀含量存在差異，從而影響植株的開花數(shù)量和種仁出油率，進(jìn)而影響油茶的生產(chǎn)效益，因此通過對(duì)油茶定向培育的最優(yōu)目標(biāo)考察，選擇相應(yīng)的農(nóng)業(yè)措施，可以為油茶的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)高效栽培措施提供參考依據(jù)。

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