土壤養分對駿棗品質的影響及其光譜預測研究

代希君 彭 杰 彭云發 張艷麗 羅雪寧 胡曉男 羅華平，3*

(1 塔里木大學機械電氣化工程學院， 新疆 阿拉爾 843300)(2 塔里木大學植物科學學院， 新疆 阿拉爾 843300)(3現代農業工程重點實驗室， 新疆 阿拉爾 843300)

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土壤養分對駿棗品質的影響及其光譜預測研究

代希君1彭 杰2彭云發1張艷麗2羅雪寧1胡曉男1羅華平1，3*

(1 塔里木大學機械電氣化工程學院， 新疆 阿拉爾 843300)(2 塔里木大學植物科學學院， 新疆 阿拉爾 843300)(3現代農業工程重點實驗室， 新疆 阿拉爾 843300)

研究土壤養分與駿棗品質之間的相關性，是駿棗科學合理施肥、改善品質的基本依據。通過同步采集土壤與駿棗果實樣品，室內化學分析土壤養分、駿棗品質指標，研究了土壤全氮、全磷、全鉀、有機質、pH、速效磷、速效鉀對駿棗總糖、總酸的影響。結果表明：駿棗果實品質與土壤養分存在顯著性相關關系，其中總糖含量與土壤中速效鉀和有機質含量成顯著正相關，相關系數R分別為0. 830 3和0. 811 4。土壤光譜能較好的預測土壤養分，相關系數R在0. 78～0. 89之間。

駿棗； 果實品質； 土壤養分； 相關性分析； 光譜

紅棗(Zizyphus jujube)是鼠李科棗屬植物棗樹的果實，既是木本食糧，又是營養珍品。據統計，目前我國的紅棗產量占世界總產量的95%以上。國內外對紅棗的化學成份和功能特性的研究已有眾多報道[1-2]。紅棗糖的含量比一般瓜果高一倍，而且還含有較多的脂肪、蛋白質、鈣、磷、鐵等多種物質同時還含人體所必需的18種氨基酸。紅棗不但作為消費者喜愛的果品，而且能夠滋脾補腎、安神補腦、調養身體，老少病弱者皆適合食用，是滋補佳品[3-4]。

陳波浪[5]等研究得出，紅棗果實中總酸度隨氮肥施用量增加而增加；磷鉀肥能降低總酸度。張兆斌[6]等研究表明土壤因素對果實可溶性糖、可溶性蛋白的影響大于氣象因子。新疆南部地區以其獨特的地理優勢和氣候環境優勢決定該地區非常適合紅棗的生長，是天然的綠色果品生產基地。隨著紅棗種植規模的不斷增加和自治區相關政策的支持，估計到2013年后，各個紅棗品種種植面積在南疆地區將達到3×105hm2，屆時，南疆地區紅棗無論是種植規模還是品種都將在世界屈指一數，將成為最大的紅棗基地[7]。然而，現階段南疆大部分棗園果實大小和品質參差不齊，導致產量較低從而影響經濟效益，一直缺乏有效的監測手段。將土壤近紅外光譜與紅棗品質結合起來研究，并以此間接預測紅棗品質。本文以10年樹齡駿棗為研究對象，開展土壤養分與駿棗品質相關性研究，為南疆紅棗品質的遙感實時監測提供一定的理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

1.2 試驗方法

試驗于2013年10月進行。紅棗品種為10年樹齡的駿棗，株行距為2. 0×3. 0 m。所有土壤均采集0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm的剖面分層土樣，駿棗園土壤養分如表1所示。

表1 駿棗園土壤養分

1.3 測定方法

土樣自然風干后過篩，有機質用硫酸重鉻酸鉀容量法-外加熱法測定；全氮采用HClO4-H2SO4消煮，擴散法測定；全磷采用HClO4-H2SO4消煮，然后通過比色法測定；全鉀采用HClO4-H2SO4消煮，通過火焰光度法測定；速效磷采用中性和石灰性法測定；速效鉀采用NH4OAc；pH采用電導率儀測定[9]；總糖和總酸采用直接滴定法測定。

1.4 實驗設計

實驗取自10月中下旬的駿棗成熟期果實，隨機抽取10株果樹，并在相應的果樹上均采集50粒駿棗進行品質測定(總糖、總酸)。同時，分層采集每株棗樹的土壤樣品，并將采集的土樣在室內攤開，自然風干后，分為兩份，一份用于光譜分析，一份用于室內化學分析，完成土壤養分(全氮、全磷、全鉀、有機質(SOM)、pH、速效磷、速效鉀)的測定[10]。每株棗樹的土壤樣品和紅棗樣品分別做好標記(如表2所示)，確保一一對應。

表2 兩類樣品的標記

1.5 測量儀器及分析方法

客觀地講，由于囿于當時客觀歷史條件的限制，中國古代的社會救助與現代的社會救助不可同日而語。其根本原因在于，由于中國古代社會救助建立于封建的小農經濟關系基礎之上，不可避免地存在著其自身無法逾越和克服的歷史性和制度性障礙，因此具有一定的歷史局限性。然而，這并不妨礙我們以真誠和敬畏之心去仔細研磨、虛心學習前人留下的寶貴思想遺產。

采用美國賽默飛世爾科技生產的Antaris Ⅱ FT-NIR型光譜儀采集土壤紅外光譜，以儀器內部空氣為背景，測量范圍4 000～10 000 cm-1，采樣點數為1 557點，每張光譜掃描次數32次，分辨率為8 cm-1，儀器使用InGaAs檢測器，化學計量學分析軟件為儀器自帶的TQ 8.0軟件，數據統計和分析所使用的工具軟件為MATLAB和DPS。

2 結果與分析

土壤養分等理化指標是駿棗果實內有機化合物的重要組成部分，同時也是其合成的原料，直接或間接的影響著駿棗果實內有機物質的累積，對駿棗果實品質的形成起著重要的作用。本實驗中，研究了駿棗品質與土壤養分的相關性，以及土壤養分對駿棗品質(總糖、總酸)的影響程度，即相關性大小。同時，將對應駿棗的土壤光譜與土壤養分進行初步建模分析，探索其之間的相關關系。

由實驗室測定駿棗果實品質得出，果實中的總糖(可溶性糖)、總酸平均含量分別達到60. 07%，0. 908 1%。假設土壤中全氮為X1，全磷為X2，全鉀為X3，有機質為X4， pH為X5，速效磷為X6，速效鉀為X7，果實中總糖為Y1，總酸為Y2。應用MATLAB和DPS數據統計軟件進行多元逐步線性回歸分析，得到最優的回歸方程。

在對棗園土壤養分、駿棗果實總糖和總酸測定的基礎上，對駿棗果實內總糖、總酸與棗園土壤養分做了初步的相關性分析。分析結果如表3所示，駿棗果實內總糖分別與土壤中速效鉀和有機質成顯著正相關，相關系數R分別為0. 830 3和0. 811 4，駿棗果實內總酸含量與土壤中全氮成正相關，相關系數R為0. 541 9，與全磷成負相關，相關系數R為-0. 530 7。盡管駿棗果實和土壤養分間的一些指標未達到顯著性相關水平，但是從分析數據仍舊可以看出，駿棗品質與土壤養分之間客觀上存在著一定的聯系。

表3 駿棗品質指標與土壤養分相關性

2.1 駿棗果實中總糖含量與土壤養分相關性分析

對果實中可溶性糖含量和土壤養分測定數據進行多元逐步線性回歸分析，得出方程為：

Y1= 128. 293 4-170. 383 1X1+39. 410 8X4+0. 113 4X6+12. 394 6X7

回歸方程顯著性檢驗的概率為P=0. 031 1小于顯著水平P=0. 05，說明方程存在并成立；決定系數R2= 0. 855 2，說明回歸方程的擬合程度較好。其中，X1(R =-0. 230 9)，X4(R = 0. 811 4)，X6(R=0. 122 1)，X7(R=0. 830 3)；從總的偏相關系數中可以看出，駿棗總糖與土壤中全氮、全磷、有機質和速效鉀含量有關，其中總糖分別與土壤中速效鉀和有機質成顯著正相關，相關系數R分別為0. 830 3和0. 811 4，與全氮成負相關，相關系數為R=-0. 230 9；表明了在一定范圍內，駿棗總糖會隨著土壤中速效鉀和有機質含量的增加而增加。這一結果與張光倫、陳波浪、唐都[5，11-12]等研究一致。

2.2 駿棗果實中總酸含量與土壤養分相關性分析

對果實中總酸含量和土壤養分測定數據進行多元逐步線性回歸分析，得出方程為：

Y2=-2. 347 2+4. 103 3X1-4. 313 9X2+0. 377 1X4-0. 383 6X5+2. 143 5X7

回歸方程顯著性檢驗的概率為P=0. 037 2小于顯著水平P= 0. 05，說明方程存在并成立；決定系數R2=0. 758 5，說明回歸方程的擬合程度好。X1(R =0. 541 9)，X2(R =-0. 530 7)，X4(R=0. 309 4)，X5(R=-0. 580 3)，X7(R=0. 324 3)；從總的偏相關系數中可以看出，駿棗總酸與土壤中全氮、有機質和速效鉀的含量成正相關，相關系數R分別為0. 541 9、0. 309 4和0. 324 3；與全磷和pH成負相關，相關系數R分別為-0. 530 7和-0. 580 3。以上分析表明在一定范圍內，總酸會隨著全氮、有機質和速效鉀含量的增加而增加，隨著全磷和pH值增大而降低。這一結果與陳波浪、張兆斌[5-6]等的研究結論吻合。

2.3 土壤養分與土壤的光譜分析

建立定量校正模型被認為是近紅外光譜分析的關鍵技術，常用的定量校正模型有偏最小二乘回歸(PLSR)、主成分回歸(PCR)、多元線性回歸(MLR)、人工神經網絡(ANN)和拓撲學方法等。其中使用最多和效果最好的一種方法就是偏最小二乘回歸(PLSR)。

按照光譜學定量分析步驟，將采集的80份土壤樣品分為校正樣品和預測樣品，其中校正樣品為60份，預測樣品為20份[13]圖1為土壤原始吸光度光譜。

近紅外原始吸光度光譜數據極易受到待測樣品間物理性質(如顆粒度、裝填密度、濕度等)差異所導致的散射影響而發生基線的平移和偏移現象，單波長通道處的線性相關計算很難消除這種散射影響。近紅外光譜標準正態變量變換處理方法，主要是消除固體顆粒大小，表面散射以及光程變化對漫反射光譜的影響所導致的基線平移和偏移現象，提高原吸光度光譜的信噪比[14-15]。將標準正態變量變換(SNV)處理方法對近紅外光譜進行預處理，得到標準正態變量變換光譜圖具有很高的信噪比。圖2經過標準正態變量變換(SNV)處理的土壤光譜。

圖1 土壤原始吸光度光譜

圖2 經過SNV處理的土壤光譜

綜合2.1和2.2中的分析，篩選出土壤養分中與總糖、總酸相關性均比較好的5個指(全氮、速效磷、速效鉀、有機質和pH值)標來建模。應用TQ 8.0軟件中自帶的偏最小二乘法(PLS)分析功能初步建立了土壤養分與其吸光度之間的定量校正模型。對全氮的預測能力比較好，相關系數R=0. 83，預測標準偏差RMSEP為4. 56。從表4中觀察并得出，速效鉀較速效磷的預測效果更佳，相關系數R=0. 78，RMSEP為24. 30。用近紅外光譜來預測土壤有機質和pH，相關系數R分別為0. 89和0. 85，RMSEP分別為0. 46和0. 41，近紅外預測土壤有機質比pH和全氮要好。權衡各指標分析得，可以將有機質和速效鉀作為光譜預測量化指標。

表4 土壤養分預測模型的統計參數

3 結論

植物的生長環境在一定條件下決定了其生態系統的復雜性，然而其中的各種因子又是相互作用和相互影響的，有的是輔助作用，有的是抑制作用。得出以下結論：

3.1 在一定范圍內，駿棗果實中總糖和總酸的含量會隨著土壤中速效鉀和有機質的含量增加而增加。可以將其作為預測駿棗果實品質的量化指標。

3.2 將土壤原始吸光度光譜經過標準正態變量變換處理后，消除散射影響而發生基線的平移和偏移現象，提高了原始吸光度光譜的信噪比，從而提高了光譜預測精度。

3.3 土壤光譜與土壤中全氮、有機質和pH較好的相關性，對這三種元素建立的回歸模型的重復性比較高。本實驗對速效磷和速效鉀的預測效果不如全氮、有機質和pH,引起這一結果的原因可能是土壤中的速效磷和速效鉀與C-H-O-N無直接關系。用近紅外來預測土壤中的速效磷和速效鉀還需要進一步的提高。

果實品質與土壤養分間的關系比較復雜，從前人研究來看，與理化性質、土壤微生物也有關系。簡單從果實品質而言，它與光、熱、水分等條件均有一定的關系。

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The Influence of Soil Nutrients on Junzao Quality and Spectral Prediction Research

Dai Xijun1Peng Jie2Peng Yunfa1Zhang Yanli2Luo Xuening1Hu Xiaonan1Luo Huaping1,3*

(1 College of Mechanical and Electrical Engineering, Tarim University, Alar,Xinjiang 843300)

(2 Plant Science and Technology college，Tarim University，Alar，Xinjiang 843300)

(3 Key Laboratory of Mordern Agricultural Engineering, Alar,Xinjiang 843300)

Studying the correlation between soil nutrients and Jun Jujube quality is the reasonable for Jun Jujube’s scientific fertilization, and the fundamental basis for improving its quality. By sampling the soil and Jun Jujube fruit at the same time, analyzing the of nutrients and the Jun Jujube’s quality index, the effects on the Jun Jujube’s total sugar and total acid by the soil total nitrogen, total phosphorus, total potassium, organic matter, pH, available phosphorus and potassium were determined. The results showed that the Jun Jujube fruit qualities were significantly correlated with soil nutrients, and the total sugar content was significantly positive correlated with the soil available potassium (R=0. 8303) and organic matter content (R=0. 8114). Soil nutrients could be predicted by the spectrum of soil with the correlation coefficient R between 0. 78 and 0. 89.

Jun Jujube; fruit quality; soil nutrients; correlation analysis; spectrum

2014-06-04

國家自然科學基金項目(11164023)

代希君(1989-)，男，2013級在讀碩士，研究方向為農產品近紅外光譜檢測技術。E-mail：dxj-sp@163.com

*為通訊作者E-mail：luohuaping739@163.com

1009-0568(2015)01-0092-05

G

ADOI：10.3969/j.issn.1009-0568.2015.01.016