石翔，夏志林，管世栓，寧揚(yáng)，尹銳，陶怡，劉祥，王允白*

遵義市部分煙區(qū)烤煙中、微量元素含量及其空間分布

石翔1,2，夏志林3，管世栓4，寧揚(yáng)1，尹銳1,2，陶怡1,2，劉祥1,2，王允白1*

（1 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院煙草研究所，山東青島 266101；2 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院研究生院，北京 100081；3 貴州省煙草公司遵義市公司，貴州遵義 563000；4 山東中煙有限責(zé)任公司，山東濟(jì)南 250100）

【目的】作為煙草生長(zhǎng)發(fā)育所必需的營(yíng)養(yǎng)元素，中、微量元素對(duì)于協(xié)調(diào)煙株生理機(jī)能、烤煙產(chǎn)量、品質(zhì)的形成和增強(qiáng)抗病能力有著大量元素不可替代的作用。本研究基于野外取樣與室內(nèi)檢測(cè)所獲得的煙葉養(yǎng)分信息，旨在探求遵義市部分煙區(qū)烤煙煙葉中微量元素特征與空間分布情況，為該地烤煙生產(chǎn)養(yǎng)分分區(qū)管理、配方施肥技術(shù)和化肥減量提效提供科學(xué)參考。 【方法】運(yùn)用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，初步對(duì)研究區(qū)烤煙煙葉中微量元素的豐缺狀況進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，并結(jié)合 GPS 定位，以地統(tǒng)計(jì)學(xué)的半變異函數(shù)為工具，定量分析了研究區(qū)煙葉中微量元素的空間變異特征，采用 Kriging 插值法，得到煙葉中微量元素含量的空間分布格局。 【結(jié)果】1) 研究區(qū) C3F等級(jí)煙葉 7 種中微量元素含量平均值分別為 Ca 20.3 g/kg、Mg 3.7 g/kg、Cu 4.42 mg/kg、Zn 34.85 mg/kg、Fe 229.81 mg/kg、Mn 205.43 mg/kg、Mo 0.25 mg/kg，含量范圍分別為 Ca 14.7～27.3 g/kg、Mg 1.3～8.0 g/kg、Cu 1.69～8.83 mg/kg、Zn 12.31～56.11 mg/kg、Fe 141.62～339.00 mg/kg、Mn 66.21～426.11 mg/kg、Mo 0.06～0.60 mg/kg，各元素變異系數(shù)在 12.8%～48.7% 之間，均表現(xiàn)為中等強(qiáng)度變異；參照煙葉中微量營(yíng)養(yǎng)元素分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，研究區(qū)煙葉適宜范圍內(nèi)鈣占 95.2%，高水平錳含量占 65.1%，低水平鎂、銅、鋅、鐵含量分別占 26.5%、55.4%、32.5%、20.5%，適宜水平鎂、銅、鋅、鐵分別占 48.2%、25.3%、63.9%、79.5%，煙葉鉬含量總體較缺乏。2) 研究區(qū)煙葉中 Ca、Mg、Zn 和 Fe 符合正態(tài)分布，Cu、Mn、Mo 經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化后均符合正態(tài)分布，分別選擇指數(shù)模型作為 Ca、Cu、Fe、Mo 的最優(yōu)擬合理論模型，Mg、Zn、Mn 為高斯模型，得出煙葉中 Ca、Mg、Cu、Zn、Fe、Mn、Mo 7 種元素各項(xiàng)異性比均大于 1，塊金系數(shù)分別為 43.8%、26.9%、31.0%、58.4%、69.0%、32.6%、42.7%，變程分別為 148.099、137.407、15.554、18.723、25.624、88.770、74.749 km。【結(jié)論】研究區(qū)煙葉 Ca 含量基本在適宜范圍內(nèi)，Mn 含量總體較高，Mg、Cu、Zn、Fe 含量基本在低–適宜水平，Mo 較缺乏。地統(tǒng)計(jì)分析表明：7 種元素均具有空間各向異性；空間變異指標(biāo)塊金系數(shù)大小順序?yàn)?Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg，均為中等空間相關(guān)性；空間自相關(guān)范圍由大到小依次為 Ca、Mg、Mn、Mo、Fe、Zn、Cu。采用地統(tǒng)計(jì)插值繪制的空間分布圖，直觀地反映了研究區(qū)煙葉中微量營(yíng)養(yǎng)元素的含量分布狀況。

空間分布；地統(tǒng)計(jì)；ArcGIS；中微量元素；烤煙；遵義

作為煙草生長(zhǎng)發(fā)育所必需的中、微量營(yíng)養(yǎng)元素，對(duì)于協(xié)調(diào)煙株生理機(jī)能、烤煙產(chǎn)量、品質(zhì)的形成和增強(qiáng)抗病能力有著大量元素不可替代的作用[1-2]，并且其含量在不同地區(qū)之間存在一定的差別，如楊佳玫等[3]對(duì)湖南、河南、云南、福建、貴州、四川 6省 C3F 煙樣營(yíng)養(yǎng)元素與感官評(píng)吸質(zhì)量的研究表明，不同生態(tài)區(qū)煙葉的營(yíng)養(yǎng)成分均存在極顯著差異，鐵、鋅、錳、銅、氯含量異常偏高地區(qū)，煙葉感官評(píng)吸質(zhì)量下降；黃愛(ài)纓等[4]通過(guò)對(duì)云南昭通 10 個(gè)植煙生態(tài)區(qū)進(jìn)行田間試驗(yàn)的結(jié)果顯示，該地有低 Cu 含量分布特點(diǎn)，土壤–氣候條件對(duì)煙葉 Cu、Zn 含量具有高度影響效應(yīng)；于建軍等[5]在對(duì)四川會(huì)理煙區(qū)烤煙中 11 種礦質(zhì)元素含量及其與評(píng)吸結(jié)果關(guān)系的研究表明，該煙區(qū)煙葉中鈣、鐵、錳、鋅的含量在較適宜的范圍內(nèi)，鎂、銅含量缺乏，同時(shí)鎂、鉀、鐵和氯的含量對(duì)煙葉感官質(zhì)量有較大的影響。

地統(tǒng)計(jì)學(xué)和 GIS、GPS 技術(shù)相結(jié)合的方法彌補(bǔ)了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)忽略空間方位的缺陷[9–10]，已成為研究區(qū)域化變量的空間異質(zhì)性通用的有效手段，較為普遍[10–15]，但對(duì)于煙葉中微量元素的空間變異特征研究卻鮮有報(bào)道。為此，本研究以貴州省遵義市部分煙區(qū) 2013 年烤煙 C3F 等級(jí)煙葉為研究對(duì)象，結(jié)合 GPS定位技術(shù)，分別采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，運(yùn)用 ArcGIS 10.2 的 Geostatistical Analyst 模塊對(duì)烤煙煙葉中微量元素含量空間變異特征及其分布格局進(jìn)行分析，旨在揭示研究區(qū)煙葉中微量元素含量的整體特征與空間分布狀況，為該地烤煙生產(chǎn)養(yǎng)分分區(qū)管理、配方施肥技術(shù)和化肥減量提效提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

遵義市位于貴州省北部，介于東經(jīng) 105°36′～108°13′，北緯 27°08′～29°12′之間，東西橫跨 254 km，南北縱距 230 km，總面積 30762 km2。遵義市處于云貴高原向湖南丘陵和四川盆地過(guò)渡的斜坡地帶，海拔高度一般在 800～1300 m，地形起伏大，地貌類型復(fù)雜，境內(nèi)山地占 64.4%，丘陵占 29.3%，盆地及河谷壩子僅占 6.3%。氣候?qū)儆趤啛釒Ц咴瓭駶?rùn)季風(fēng)氣候，年平均氣溫 15.1℃，降水量 400～500 mm，水熱同期。土壤類型以黃壤、石灰土、紫色土和水稻土為主。全市烤煙種植規(guī)?；痉€(wěn)定在 4×104～5.3×104hm2，年產(chǎn)烤煙約 9×104t，具有典型中間香型香氣特征。

1.2 煙葉樣品的采集

根據(jù)遵義市煙草種植區(qū)劃、煙區(qū)分布和發(fā)展?jié)摿Φ惹闆r，采用 GPS 定位技術(shù)，2013 年在遵義市 5個(gè)主要植煙縣 (市) 確定 83 個(gè)代表性取樣點(diǎn)，采集烤煙 C3F 等級(jí)煙葉樣品 83 份，取樣點(diǎn)空間分布圖見(jiàn)圖 1。

1.3 檢測(cè)方法

煙葉中鈣、鎂測(cè)定采用原子吸收法[16–17]。

煙葉中銅、鋅、鐵、錳、鉬的測(cè)定，參考相關(guān)文獻(xiàn)[18–20]進(jìn)行方法改進(jìn)和優(yōu)化：稱取 0.20 g 煙末到聚四氟消解內(nèi)罐中，加入 2 mL 68% 硝酸和 0.5 mL 40% 氫氟酸，靜置 12 h；120℃ 趕酸至近干，加入 1 mL 68% 硝酸，置于防腐溶樣罐外套內(nèi)，180℃ 恒溫消解 1.5 h；冷卻、轉(zhuǎn)移、超純水定量至 40 g 搖勻待測(cè)，檢測(cè)儀器為 PE (NexIon300D) 電感耦合等離子體質(zhì)譜儀。按建立的分析方法，對(duì)植物標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)(GBW07602、GBW07603、GBW08517、GBW10016)重復(fù)測(cè)定，結(jié)果表明精密度較高，測(cè)定元素的平均值和標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的參考值之間的相對(duì)誤差較小，實(shí)現(xiàn)快速同時(shí)測(cè)定煙葉中多種元素含量。

1.4 描述性統(tǒng)計(jì)分析和地統(tǒng)計(jì)

根據(jù)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，利用 SPSS 22.0 軟件對(duì)取樣數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析和 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 檢驗(yàn)。應(yīng)用 ArcGIS 10.2的Geostatistical Analyst模塊，進(jìn)行對(duì)地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析中實(shí)驗(yàn)半方差函數(shù)的計(jì)算、理論模型擬合、Kriging 插值及圖形繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 遵義部分煙區(qū)煙葉中、微量元素含量的描述性統(tǒng)計(jì)

研究區(qū)煙葉中、微量元素含量描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表 1，7 種元素含量范圍分別為，鈣 14.7～27.3 g/kg、鎂 1.3～8.0 g/kg、銅 1.69～8.83 mg/kg、鋅12.31～56.11 mg/kg、鐵 141.62～339.00 mg/kg、錳66.21～426.11 mg/kg、鉬 0.06～0.60 mg/kg。7 種元素含量平均值分別為 Ca 20.3 g/kg、Mg 3.7 g/kg、Cu 4.42 mg/kg、Zn 34.85 mg/kg、Fe 229.81 mg/kg、Mn 205.43 mg/kg、Mo 0.25 mg/kg；從各元素的含量變化范圍來(lái)看，各元素的最大值與最小值相差 1.86～9.47倍，鉬含量變幅最大，鈣變幅最??；各元素變異系數(shù)在 12.8%～48.7% 之間，均表現(xiàn)為中等強(qiáng)度變異，鈣變異最小，鉬變異最大，從側(cè)面反映了研究區(qū)煙葉中微量元素具有一定程度的空間變異性，對(duì)該地區(qū)煙葉中微量元素進(jìn)行空間分析是有必要的。

圖1 遵義煙區(qū)煙葉取樣點(diǎn)空間分布圖Fig. 1 The spatial distribution of tobacco samples in Zunyi City

表1 煙葉中、微量元素含量的描述性統(tǒng)計(jì)Table1 Descriptive analysis of medium and trace element contents of tobacco leaves

參考加拿大程顯華先生對(duì)打頂時(shí)第 10 片制定的煙葉營(yíng)養(yǎng)元素含量豐缺評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[21](表 2)，對(duì)研究區(qū)內(nèi)烤煙 C3F 煙葉中、微量元素含量進(jìn)行分級(jí) (表 3)。鈣含量總體在適宜范圍內(nèi)，占 95.2%，錳處于適宜–高水平，分別占 34.9%、65.1%；鎂、銅、鋅、鐵含量基本在低–適宜水平，其中適宜水平分別占 48.2%、25.3%、63.9%、79.5%，低水平占26.5%、55.4%、32.5%、20.5%；鉬含量總體缺乏。

2.2 遵義部分煙區(qū)煙葉中、微量元素的空間結(jié)構(gòu)分析

運(yùn)用半變異函數(shù)，能夠同時(shí)對(duì)區(qū)域化變量的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性進(jìn)行描述，但首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布性檢驗(yàn)[22]，并且數(shù)據(jù)的正態(tài)分布性又是使用地統(tǒng)計(jì)學(xué) Kriging 方法對(duì)煙葉元素含量特性進(jìn)行空間分析的前提[9]。經(jīng)過(guò) Kolmogorov-Smirnov (k-s) 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn) 7 種元素含量數(shù)據(jù)中 Ca、Mg、Zn 和 Fe 符合正態(tài)分布，Cu、Mn、Mo 經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后均符合正態(tài)分布(表 4)。因此，本研究中 Ca、Mg、Zn 和 Fe 的變異函數(shù)計(jì)算仍采用原始數(shù)據(jù)，Cu、Mn、Mo 的變異函數(shù)計(jì)算采用轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)。

表2 煙葉中、微量元素含量豐缺評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table2 Evaluation grade of the medium and trace element contents in tobacco leaves

表3 調(diào)查煙葉樣本的中、微量元素含量在各級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中的數(shù)量和比例 (n = 83)Table3 Number and percentage of the medium and trace element contents in the evaluation grades of tobacco leaves

表4 煙葉銅、錳、鉬元素含量對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換Table4 Logarithmic transformation of Cu, Mn, Mo content of tobacco leaves

分別對(duì)不同趨勢(shì)效應(yīng) (無(wú)趨勢(shì)、一階趨勢(shì)和二階趨勢(shì)效應(yīng)) 參數(shù)和不同模型 (Spherical 模型、Exponential 模型和 Gaussian 模型)，對(duì)研究區(qū)煙葉 7種中、微量元素進(jìn)行擬合，并對(duì)各模型的擬合精度進(jìn)行交叉驗(yàn)證，選取標(biāo)準(zhǔn)平均誤差 (MSE) 最接近于0，均方根誤差 (RMSE) 越小，平均標(biāo)準(zhǔn)誤差 (ASE)與均方根誤差 (RMSE) 越接近，標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(RMSSE) 最接近于 1 的插值模型作為最優(yōu)擬合模型[7, 9]。由表 5 可見(jiàn)，MSE 接近于 0，RMSSE 接近于1，滿足 Kriging 插值的要求。

半方差是度量區(qū)域化變量在一定尺度上空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性的綜合指標(biāo)，包括塊金值 (Nugget)、基臺(tái)值 (Sill)、變程 (Range) 等重要參數(shù)。其中塊金值為樣點(diǎn)間距為 0 時(shí)的半方差函數(shù)值 C0，表示區(qū)域化變量因隨機(jī)因素引起的空間異質(zhì)性，若塊金值較大則表明較小尺度的某些過(guò)程不可忽視；結(jié)構(gòu)方差表示空間自相關(guān)部分 (結(jié)構(gòu)性因素) 引起的空間異質(zhì)性；基臺(tái)值是半變異函數(shù)隨間距遞增到一定程度后出現(xiàn)的平穩(wěn)值 (C0+ C)，通常表示系統(tǒng)內(nèi)總的變異[23–24]。塊金值與基臺(tái)值之比 (Nugget/Sill) 為塊金效應(yīng)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式 [C0/(C0+ C)] 可以反映系統(tǒng)變量的空間相關(guān)性程度，當(dāng) C0/(C0+ C) < 25%，說(shuō)明系統(tǒng)具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性；如果 C0/(C0+ C) 在 25%～75%，表明系統(tǒng)具有中等的空間相關(guān)性；C0/(C0+ C) > 75%，則說(shuō)明系統(tǒng)空間相關(guān)性很弱[25–26]。

由表 5 可見(jiàn)，研究區(qū)煙葉中、微量元素的 C0/(C0+ C)范圍除 Zn (58.4%) 和 Fe (69.0%) 比值較大，其余各元素在 26.9%～43.8% 之間，大小順序?yàn)?Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg。煙葉中該 7 種元素都具有中等程度空間相關(guān)性，這表明研究區(qū)內(nèi)其空間變異是由結(jié)構(gòu)性和隨機(jī)性因素共同作用的結(jié)果；其中Zn、Fe 大于 50%，空間自相關(guān)性最弱，說(shuō)明這兩種元素的空間變異更側(cè)重于隨機(jī)因素，從而使空間相關(guān)性減弱。變程反映了變量空間自相關(guān)范圍的大小，為空間最大相關(guān)距離。研究區(qū)煙葉中 7 種中、微量元素的變程從大到小依次為 Ca、Mg、Mn、Mo、Fe、Zn、Cu，各項(xiàng)異性比均大于 1，表明區(qū)域內(nèi)煙葉中、微量元素的分布具有各向異性。

2.3 遵義部分煙區(qū)煙葉中、微量元素的空間分布模擬

為了解研究區(qū)煙葉中、微量元素的空間分布特征，采用研究區(qū)煙葉中、微量元素的最優(yōu)空間插值模型，采用普通 Kriging 法分別繪制研究區(qū)煙葉 7 種中、微量元素的空間分布圖。

從圖 2 中可看出研究區(qū)煙葉中元素含量在空間位置的分布特征：Ca 空間分布規(guī)律不明，不同斑塊交錯(cuò)鑲嵌分布，低值區(qū) (< 17.7 g/kg) 零星分布在遵義縣，高值區(qū) (> 23.6 g/kg) 分布在正安與務(wù)川縣。Mg 低值區(qū) (< 2.2 g/kg) 主要分布在正安，高值區(qū) (> 6.7 g/kg)主要分布在湄潭南部。Cu 含量空間分布斑塊的破碎化較嚴(yán)重，高值區(qū) (> 5.63 mg/kg) 分布較零亂，低值區(qū) (< 2.70 mg/kg) 主要分布在湄潭。Zn 空間分布規(guī)律不明顯，不同斑塊呈交錯(cuò)鑲嵌分布，低值區(qū) (< 20.00 mg/kg) 分布在湄潭南部，高值區(qū) (> 45.78 mg/kg) 零星分布于正安、務(wù)川。Fe 分布規(guī)律不明顯，低值區(qū)(< 190.6 mg/kg) 零星分布在務(wù)川，高值區(qū) (> 259.5 mg/kg)零星分布在正安、綏陽(yáng)。Mn 空間分布規(guī)律不明顯，不同斑塊交錯(cuò)鑲嵌分布，低值區(qū) (< 124.7 mg/kg) 主要分布在湄潭與遵義縣東南部，高值區(qū) (> 313.2 mg/kg)分布在綏陽(yáng)。Mo 分布規(guī)律不明顯，不同斑塊交錯(cuò)鑲嵌分布，低值區(qū) (< 0.14 mg/kg) 主要分布在務(wù)川，高值區(qū) (> 0.40 mg/kg) 主要分布在湄潭。

表5 煙葉中、微量元素半方差函數(shù)模型及擬合參數(shù)表Table5 Semi-variogram models of medium and trace element contents of tobacco leaves and their parameters

3 討論

本研究結(jié)果初步探求了遵義市部分煙區(qū)烤煙煙葉中、微量元素特征與空間分布情況，對(duì)該地烤煙生產(chǎn)養(yǎng)分分區(qū)管理、配方施肥技術(shù)和化肥減量提效有較大的參考價(jià)值。描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，Mo含量普遍較缺乏，Ca 總體在適宜范圍，Mn 含量在適宜–高范圍內(nèi)，Mg、Cu、Zn、Fe 含量基本在低–適宜水平。因此，在施肥上，建議研究區(qū)開(kāi)展全面補(bǔ)施鉬肥試驗(yàn)，控制含鈣、錳肥料的施用，針對(duì)銅、鐵、鎂、鋅缺乏區(qū)域分別開(kāi)展酌量補(bǔ)施相應(yīng)肥料的試驗(yàn)，根據(jù)試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果，進(jìn)行施肥決策。

該研究區(qū)中、微量元素服從正態(tài)或?qū)?shù)正態(tài)分布，均表現(xiàn)為中等強(qiáng)度變異，這反映了該地區(qū)煙葉中、微量元素受到自然或人為因素的影響?？臻g結(jié)構(gòu)分析表明，研究區(qū)煙葉中、微量元素含量的塊金效應(yīng)在 26.9%～69.0%，表明煙葉中、微量元素含量同時(shí)受結(jié)構(gòu)性因素和隨機(jī)性因素的影響。7 種元素中鈣、鎂元素含量的變程較大，反映了這兩種元素在研究區(qū)較大的范圍內(nèi)具有相關(guān)性，可能受結(jié)構(gòu)性因素 (氣候、海拔、地形地貌、成土母質(zhì)等) 影響更大，受隨機(jī)性因素 (施肥措施、種植制度等) 影響較小。研究區(qū)煙葉中、微量元素表現(xiàn)出的空間分布特點(diǎn)，其主要原因可能有：1) 生態(tài)環(huán)境對(duì)烤煙煙葉中、微量元素含量的影響。楊佳玫等[3]研究結(jié)果表明，由于成土母質(zhì)及風(fēng)化程度、土類及 pH 值和降水等環(huán)境因素的影響，不同生態(tài)區(qū)煙葉營(yíng)養(yǎng)元素的含量不同，均存在極顯著差異。于建軍等[27]對(duì)四川省會(huì)理煙區(qū)土壤及煙葉中、微量元素含量研究發(fā)現(xiàn)，土壤內(nèi)中、微量元素對(duì)煙葉中相對(duì)應(yīng)的元素起主要作用，煙葉中、微量元素與其土壤內(nèi)中微量元素均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系。本研究遵義煙區(qū)地處云貴高原向湘西丘陵和四川盆地過(guò)度的斜坡地帶，地貌地形復(fù)雜，海拔介于 221～2227 m，有山地、丘陵、盆地及河谷壩地；成土母質(zhì)類型多樣，主要有不同巖類的風(fēng)化殘積物和坡積物、溝谷堆積物、沖積物等；氣候多變，年均氣溫介于 13℃～18℃，降水量介于400～500 mm；土壤類型多樣，有黃壤、石灰土、紫色土和水稻土。水、氣、熱、土壤、地形狀況等因地域不同而存在明顯差異，區(qū)域內(nèi)自然生態(tài)環(huán)境條件的特殊性，造就了煙葉中、微量元素空間分布的特殊性。2) 施肥措施 (農(nóng)藝措施)、種植制度等對(duì)烤煙煙葉中微量元素含量的影響。梁文旭等[28]研究結(jié)果表明，煙稻復(fù)種連作年限與煙葉鐵、錳、銅、鋅、鎂含量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與煙葉鈣含量呈正相關(guān)關(guān)系。3) 不同煙草品種對(duì)烤煙煙葉中、微量元素含量的影響。龐夙等[29]研究發(fā)現(xiàn)，在四川省煙葉主產(chǎn)區(qū)的煙葉品種中，紅花大金元、云煙 97 和中煙 103 煙葉鈣、鎂、銅、錳、鋅、鐵元素含量整體比 K326、云煙85、云煙 87 高。針對(duì)研究區(qū)煙葉中微量元素含量的空間變異性研究，今后可進(jìn)一步開(kāi)展相關(guān)的試驗(yàn)，以深入探討影響煙葉中微量元素空間分布的因素及其機(jī)理。

4 結(jié)論

1) 描述性統(tǒng)計(jì)顯示，從 7 種中、微量元素的含量變化范圍來(lái)看，各元素的最大值與最小值相差1.86～9.47 倍，以鉬含量變幅最大，鈣變幅最?。籆a總體在適宜范圍，Mg、Cu、Zn、Fe 含量基本在低–適宜水平，Mn 含量在適宜–高范圍內(nèi)，Mo 含量較缺乏。

2) 地統(tǒng)計(jì)分析表明，7 種元素均具有空間各向異性。空間變異指標(biāo) C0/(C0+ C) 大小順序：Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg，C0/(C0+ C) 在26.9%～69.0% 之間，具有中等空間相關(guān)性；空間自相關(guān)范圍由大到小依次為 Ca、Mg、Mn、Mo、Fe、Zn、Cu。

3) 采用地統(tǒng)計(jì)插值繪制的空間分布圖，能夠直觀地反映研究區(qū)煙葉中微量營(yíng)養(yǎng)元素的含量分布狀況，以進(jìn)一步推進(jìn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)施，使信息技術(shù)服務(wù)于農(nóng)業(yè)養(yǎng)分分區(qū)管理、資源合理配置的優(yōu)勢(shì)得以發(fā)揮。

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Medium and trace element contents in flue-cured tobacco and their spatial distribution of part of Zunyi City, Guizhou Province

SHI Xiang1,2, XIA Zhi-lin3, GUAN Shi-shuan4, NING Yang1, YIN Rui1,2, TAO Yi1,2, LIU Xiang1,2, WANG Yun-bai1*
( 1 Tobacco Research Institute of CAAS, Qingdao 266101, China; 2 Graduate School of CAAS, Beijing 100081, China; 3 Zunyi Tobacco Company of Guizhou Province, Zunyi 563000, China; 4 China Tobacco Shandong Industrial Co., Ltd., Jinan 250100, China )

【Objectives】 As the essential nutrient elements for tobacco growth and development, medium and trace elements play an irreplaceable role in the coordination of tobacco plant physiology, formation of flue-cured tobacco yield and quality, and enhancing the capacity of resistance. The study investigates the characteristics and spatial distribution of medium and trace elements in flue-cured tobacco leaves from some tobacco growing areasof Zunyi by using tobacco leaf nutrient information, to supply scientific references on the management of tobacco nutrient partition, the technology of fertilization formula and the efficiency of chemical fertilizer. 【Methods】Classical statistics method is used to evaluate the abundance of medium and trace element contents in tobacoo leaves of research areas, combined with GPS, using the semivariogram of geostatistics for analyzing of the spatial variability of elements in tobacco leaves, and the spatial distribution patterns of elements are examined using Kriging. 【Results】1) The means of element contents in tobacco C3F leaves from study area are as follows, Ca 20.3 g/kg, Mg 3.7 g/kg, Cu 4.42 mg/kg, Zn 34.85 mg/kg, Fe 229.81 mg/kg, Mn 205.43 mg/kg, Mo 0.25 mg/kg, the ranges of 7 element contents are as follows, 14.7–27.3 g/kg, 1.3–8.0 g/kg, 1.69–8.83 mg/kg, 12.31–56.11 mg/kg, 141.62–339.00 mg/kg, 66.21–426.11 mg/kg, 0.06–0.60 mg/kg. The variance coefficients are from 12.8% to 48.7%, which are in moderate variation, according to the standard for rating medium and trace element content in tobacco leaves. Within the tobacco research area, the suitable range of the content of Ca accounts for 95.2%, the high level of Mn content accounts for 65.1%, low levels of Mg, Cu, Zn, Fe contents account for 26.5%, 55.4%, 32.5% and 20.5% respectively, the suitable level account for 48.2%, 25.3%, 63.9% and 79.5% respectively, while tobacco leaves of research area lacks Mo. 2) Ca, Mg, Zn and Fe contents have normal distribution, and other elements are transformed to have normal distribution, exponential model is the best fitting theoretical semivariogram model for contents of Ca, Cu, Fe and Mo, gaussian model for Mg, Zn and Mn. Anisotropic ratio of Ca, Mg, Cu, Zn, Fe, Mn, Mo are greater than 1 respectively, nugget coefficients are 43.8%, 26.9%, 31.0%, 58.4%, 69.0%, 32.6% and 42.7% respectively, spatial heterogeneity ranges are respectively 148.099, 137.407, 15.554, 18.723, 25.624, 88.770 and 74.749 km. 【Conclusions】The content of Ca is in suitable level, the content of Mn is rich, the contents of Mg, Cu, Zn and Fe are within low to suitable level, while Mo is deficient. Geostatistical analysis shows that contents of 7 elements are spatially anisotropic; spatial variability index-nugget coefficient from large to small is: Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg, 7 elements have middle spatial correlation; spatial autocorrelation range from large to small is followed by Ca, Mg, Mn, Mo, Fe, Zn, Cu. Spatial distribution maps reflect the distribution situation of 7 elements of tobacco leaves in research areas.

spatial distribution; geostatistics; ArcGIS; medium and trace elements; flue-cured tobacco; Zunyi

2016–08–26 接受日期：2017–03–13

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程（ASTIP-TRIC06-2016）資助。

石翔（1991—），女，山東青島人，碩士研究生，主要從事農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢測(cè)及評(píng)價(jià)研究。E-mail：18660280228@163.com。 *通信作者 E-mail：wangyunbai@caas.cn