水、肥和蕓苔素內酯對油茶葉片養分、種仁出油率和開花量的影響

周裕新，郭曉敏，魯順保，2，胡玉玲，4，胡冬南，牛德奎，涂淑萍*

(1江西農業大學園林與藝術學院，江西南昌330045;2江西師范大學生命科學學院，江西南昌330022;3江西省吉安市林業局，江西吉安343000;4中國林業科學院亞熱帶林業研究所，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，油茶高產栽培技術及施肥技術日益受到關注，施肥(氮、磷、鉀)及植物生長調節劑蕓苔素內酯(BRs)在油茶豐產優質高產栽培方面的研究已有報道［3－6］，并取得了一些有價值的成果。水分是植物賴以生存的物質，是各種生理生化反應的介質，水分供應不足，油茶會出現“七月干籽，八月干油”和推遲開花等現象［7－8］。但目前，有關水、肥與植物生長調節劑耦合對油茶生長發育等方面的研究鮮有報道，為此，針對水、肥和植物生長調節劑對油茶生長發育的影響進行了多因素多水平的試驗，旨在探索多因素協同作用對油茶生長發育的影響及其規律，為進一步探討油茶速生豐產系統技術提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗地位于江西省吉安市永豐縣藤田鎮，屬亞熱帶東部季風性濕潤氣候區，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℃，平均相對濕度81%。林地地勢平緩，為花崗巖母質發育而成的紅壤，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。土壤養分含量采用ASI法［9］測定，土壤 pH值為4.4～5.7，含銨態氮5.4 mg/L，硝態氮2.3 mg/L，有效磷 4.3 mg/L，有效鉀 40.5 mg/L。

1.2 試驗材料

試驗材料為中國林科院亞林中心提供的長林系列166號油茶品系;蕓苔素內酯(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 試驗設計

選擇生長狀況相對一致的油茶林地，試驗設五因素(氮、磷、鉀、灌水、蕓苔素內酯)五水平1/2實施，各因素水平編碼見表1。采用 DPS12.1［10］軟件進行二次正交旋轉設計，共36個處理(見表2)。每個處理10株，處理間設置保護行，施肥在2010年4月進行，采用溝施;蕓苔素內酯噴施時間分別為2010年4月、7月和9月，于無雨、少風的下午進行，采用葉面噴施;灌水在7月份的連續晴天進行，每5 d澆灌一次。

1.4 測定項目及方法

測定項目有葉片氮、磷、鉀含量、油茶種仁出油率以及開花數量等。葉片采集和采果時間同時在2010年10月23日進行。葉片相關指標測定是在每處理各棵樹上4個方向各取6～8片健康的當年生葉，葉片氮含量(不含硝態氮)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］。開花數量采用計數法。

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

表2 油茶葉片養分、種仁出油率及開花數量Table 2 Contetns of nutrients in leaf，number of flowers and seed oil content of Camellia oleifera

1.5 數據處理

利用DPS 12.01、Microsoft Office Excel 2003等統計軟件對數據進行處理分析，顯著性水平為α=0.05。

2 結果與分析

2.1 不同處理對油茶葉片氮含量的影響

2.1.1各因素耦合作用對葉片含氮量影響的回歸分析 不同處理葉片含氮量見表2，對各處理與葉片含氮量進行二次多項式回歸，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)，相關系數R2=0.8197。

對不同處理油茶葉片含氮量進行方差分析，經回歸系數顯著性檢驗得出P=0.0095＜0.05，說明二次回歸方程能較好地擬合不同因素處理對油茶葉片含氮量的影響;而失擬性檢驗得出P=0.1300＞0.05，說明該試驗重復性較好;從回歸方程系數的大小可以看出，5個因素對葉片含氮量影響權重大小依次是BRs＞H2O ＞K ＞P＞N;由DPS分析可知，當每株施 N 240 g、P2O50 g、K2O 0 g、H2O 20 kg、BRs濃度為0(mg/L)時，葉片含氮量最高達到28.23 mg/g。當葉片含氮量大于12.61 mg/g，在95%的分布區間內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。當葉片含氮量大于12.61 mg/g，在2086個方案中(平均預期產出為15.51)各變量取值的頻率分布見表3。

2.1.2 各單因子對葉片含氮量影響 5個因素中，當其只存在一個因素，其他因素為零時，5個因素對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 不同因素對葉片氮含量影響Fig．1 Effects of different factors on leaf N content

2.2 不同處理對葉片磷含量影響

2.2.1各因素耦合作用對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，經回歸分析，得出二次多項式回歸方程(2):

其中相關系數R2=0.1471。回歸系數顯著性檢驗P=0.1，回歸系數差異不顯著，因此回歸方程擬合較差，說明各因素耦合作用對葉片含磷量影響的規律性不強，但失擬性檢驗也為0.1，大于0.05，說明試驗重復性非常好。

從以上的回歸方程一次項系數可以看出，5個因子對葉片磷含量影響的權重為BRs＞H2O＞P＞K ＞N，當每株施 N 91.01 g、P2O554.72 g、K2O 136.84 g、H2O 8.91 kg、BRs濃度0.036 mg/L時葉片含磷最多達到0.64 mg/g，由于指標臨界值太大，不能形成優化方案。

2.2.2 各單因子對葉片含磷量的影響分析 5個因素中，當其只存在一個因素，其他因素為零時，從X軸歸一化X－Y圖(圖2)可以看出，各因素對葉片含磷量的影響曲線都呈現類似開口朝下的拋物線，在開始都出現一定的增加，然后出現下降趨勢。鉀的施入沒有抑制葉片對磷的積累，并在不同程度上促進了葉片對磷的積累，但是隨著鉀施入量的增加，葉片含磷量增加幅度不斷變小。土壤灌水達到了一定量后，葉片中含磷水平逐漸下降，由于整個灌水量的曲線在施鉀曲線之下，說明灌水對葉片磷含量的影響沒有比施鉀的影響大。施磷濃度較低時，比較施鉀及灌溉處理，對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個因素都低。施氮和噴蕓苔素內酯對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個因素分析來看，當施入量相對較低時更有利于葉片磷的積累，因此生產上不宜過量增加該5個因素的用量，否則，不僅僅是浪費，還會對植物產生傷害。

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

2.3 不同處理對葉片鉀含量的影響

2.3.1各因素耦合作用對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軟件進行不同組合葉片鉀含量二次多項式回歸，得回歸方程(3):

其中相關系數R2=0.6196。經回歸系數顯著性檢驗得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葉片含鉀量的影響復雜，不能通過回歸曲線較好地反映，而失擬性檢驗為0.33大于0.05，表明試驗重復性較好。

從回歸方程(3)一次項系數的大小可以看出，5個因子對葉片含鉀量影響的權重依次為BRs＞H2O ＞P＞K＞N。當每株施N 0 g、P2O5120 g、K2O 240 g、H2O 20 kg、BRs濃度0 mg/L 時，葉片含鉀最多達到11.55 mg/g。通過DPS分析發現，當葉片含鉀量大于5.70 mg/g時，在95%水平下分布區間內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，2318個方案中各變量取值的頻率分布情況見表4，葉片平均含鉀量預期為7.07 mg/g。

2.3.2各單因子對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個因素中，當其他因素為零，只有一個因子存在時，所有因素對葉片鉀含量的影響，出現一致的變化趨勢，即施用量低時略有下降，隨著施用量的增加葉片含鉀量增加。其中施氮對葉片鉀含量增加量最大，其次是BRs。

2.4 不同處理對種仁出油率的影響

2.4.1各因素耦合作用對種仁出油率影響的回歸分析 不同處理種仁出油率見表5，經二次多項式回歸分析，得回歸方程(4):

其中相關系數R2=0.5193。經回歸系數顯著性檢驗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種仁出油率影響的規律性不強，失擬性檢驗為P=0.62，大于0.05，表明試驗重復性較好。

表4 不同處理對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

從回歸方程系數可以看出，5個因子對種仁出油率影響權重依次是BRs＞H2O＞K ＞N＞P，當N為240 g、P2O5為120 g、K2O 為240 g、H2O為0 kg、BRs濃度為0 mg/L時，理論出油率最高達到60.2%，由DPS分析發現，當出油率大于46% 時，在95%的分布區間內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，平均預期產出49.3%。出油率大于0.46時，872個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個因素中，當其他因子為零時，各因素對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，到后來出現明顯上升的趨勢，磷素情況剛好相反，灌水量和施氮量對出油率影響較小，隨著量的增加出油率有小幅增加，鉀素較其他4個因素影響最明顯，當鉀素施入增加時，出油率明顯增加，最后出油率出現了恒定的趨勢。

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

2.5 不同處理對開花數量的影響

2.5.1各因素耦合作用對開花數量回歸分析 對不同處理油茶開花數量進行方差分析，得出回歸系數顯著性檢驗，得P=0.0439，小于0.05，說明二次回歸方程能較好地擬合了不同因素處理對開花數量的影響，而失擬性檢驗P=0.0073，小于0.01，說明該試驗重復性較差。對表2不同處理種仁出油率進行二次多項式回歸，得回歸方程(5):

其中相關系數R2=0.7623。

從回歸方程系數可以看出，5個因子對種仁出油率影響權重依次是BRs＞H2O＞N＞P＞K，當N為0 g、P2O5為0 g、K2O 為0 g、H2O為20 kg、BRs濃度為0 mg/L時，理論開花數量達到最高(386.93朵)，通過DPS分析，當每株開花數量超過107.57朵時，在95%的分布區間內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。開花數量大于107.57時，974個方案中各變量取值的頻率分布情況見表6，平均開花數量為175.63朵。

表6 不同處理對開花數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各單因子對開花數量的影響分析 從圖5可以看出，水分對油茶開花數量的影響最大，隨著土壤灌水量增加，開花數量呈近直線增加趨勢;當鉀和BRs施用量較低時，開花數量增加，當施用量增加至一定量時，油茶開花受到抑制，開花數量出現下降［13］;油茶開花數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，后期開花數量增加，這一研究與胡玉玲［14］的結果不完全一致，其機制還有待進一步研究。

圖5 不同因素對開花數量影響Fig．5 Effects of different factors on the number of flowers

3 討論與結論

本試驗的五個因子當中，以蕓苔素內酯(BRs)對油茶葉片氮、磷、鉀含量、開花數量及種仁出油率的影響最大，這和BRs對植物的作用特點［15－16］高度一致，其次是水，由于水是良好的溶劑，亦是各項生理生化反應的底物，所有的生命活動必須在含水量適宜時才能發揮作用，因此激素和水是影響植物生長的瓶頸因子［17］。氮、磷、鉀肥對各項指標的影響相對較小，其原因可能與土壤作為一個較大的養分庫以及氮、磷、鉀在植物體內可以移動有關［18－19］。

本研究還可以看出，當對油茶種仁出油率、葉片含鉀及含磷量進行二次回歸時，得出的回歸方程曲線決定系數較小，表明規律性較差，其原因可能是由于這三項測試指標與本試驗的5個因素之間不存在直接相關，而主要受環境因子的影響，此外，還與其自身遺傳特性有一定的相關性。雖然這些指標方程擬合較差，但是試驗重復性較好，仍具有一定的借鑒價值。

從單因子來看，各試驗因子對油茶葉片氮、磷、鉀含量、開花數量及種仁出油率的影響并不完全一致，有些有促進作用，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，在生產上應綜合運用各項農業技術措施，掌握各因子對油茶的耦合作用。

氮、磷、鉀肥施用量和葉片中氮、磷、鉀的含量并沒有直接相關，這是因為不同元素間的吸收和利用并不是簡單的機械過程，與植物體內其他環境狀態、元素的組合及植物的發育階段密切相關［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量和種仁出油率，進而影響油茶的生產效益，因此通過對油茶定向培育的最優目標考察，選擇相應的農業措施，可以為油茶的優質高產高效栽培措施提供參考依據。

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