華南荔枝葉片營養診斷指標的建立

羅東林，王 偉，朱陸偉，白翠華，李 歡，周昌敏，邱全敏，姚麗賢

（華南農業大學資源環境學院，廣東廣州 510642）

我國荔枝總產量和種植面積雖然位列世界第一，但單產只有2.49 t/hm2，不及印度的二分之一，也不及世界的平均水平[1]。我國荔枝產量低而不穩，存在多種限制因素。其中，荔枝營養診斷技術和施肥技術是主要限制因素之一。國外有報道提出荔枝葉片大中微量元素診斷指標[2]。但是由于荔枝生長環境、氣候及品種的差異，國外指標難以在國內應用。另外，國內也有報道某些區域荔枝品種的葉片診斷指標[3-8]，但目前仍然缺乏一個廣泛認同的荔枝葉片營養診斷指標體系。

目前國際上常用的作物營養診斷方法主要有4種。第一是臨界值法 (critical value approach，CVA)。該法在植物生長量或產量與葉片養分濃度之間建立曲線回歸方程，將獲得最大收獲量90%的養分濃度確定為臨界濃度[9]。該法的不足之處是養分含量與產量之間建立的擬合曲線方程不能直觀地得到診斷范圍 (需要將相對理論產量回代到曲線中進行大量計算)，并且某些元素的擬合曲線方程不適于進行營養診斷。第二是充足范圍法 (sufficiency range approach，SRA)。如伏廣農等[8]建立了深圳糯米糍荔枝7種營養元素的適宜標準范圍。然而，該法無法確定所用的高產水平是否已達到作物的最大產量潛力。第三是診斷施肥綜合法 (diagnosis recommended integrated system，DRIS)。該法由Beaufils提出，應用DRIS指數值大小和正負表示作物需肥狀況[10]。1986年Walworth將干物質DM納入DRIS診斷體系，以DM指數為參照判定元素豐缺，建立改進的M-DRIS法[11]。1990年Hallmark等用對數轉換數據，將MDRIS法進一步修正[12]。(M-)DRIS法在芒果、檸檬、香蕉、梨、橙和蘋果上已有應用[13-18]。但是，該方法將產量分組時具有較大的主觀性，忽視了最大產量潛力，而且只能排列出養分需求順序，不能得到明確的診斷指標。第四是組分營養診斷法 (compositional nutrient diagnosis，CND)，1992年由 Parent和 Dafir提出，通過建立養分累積方差函數與產量的三次函數關系進一步求導得到高產數據，然后借鑒DRIS法進一步得到診斷指標[19]。該方法注重采樣果園產量的代表性，比依靠經驗確定高產果園相對合理。目前CND法在國內應用較少，僅見于遼西地區蘋果養分狀況的診斷[20]。該法的不足之處也是只能獲得養分需求順序，不能得到量化的診斷范圍，無法定量指導施肥。

妃子笑是我國最廣泛種植的早熟優質荔枝品種。本研究選取華南荔枝主產區的22個妃子笑果園，分別在荔枝末次梢老熟期和果實膨大期采集葉片，測定葉片大中微量元素養分含量，準確記錄采樣試驗樹的果實產量。通過歐式距離平方法確定高產群體，建立果實產量與葉片養分含量之間的關系模型，用上述4種方法診斷荔枝葉片營養狀況，比較不同診斷結果的優缺點，確定荔枝適用的營養診斷方法及其診斷指標，為診斷荔枝樹體營養及荔枝養分管理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 供試果園

選取廣東 (7個)、廣西 (7個)、海南 (6個)、云南 (1個)、福建 (1個) 荔枝主產區22個管理穩定且較好的成年妃子笑果園進行研究，試驗樹樹齡在10～20年之間。果園具體地址見表1。

1.2 葉片樣本采集及果實產量記錄

分別在2016年妃子笑果實膨大期 (4月中旬～5月中旬)、末次梢老熟期 (10月中旬～11月下旬)和2017年妃子笑果實膨大期 (4月下旬～5月下旬)采集荔枝葉片樣本。每株樹采集8個方位枝條上的第二復葉第二小葉，合計30～40片葉作為一個樣本。2016年果實膨大期共采集193個葉片樣本，末次梢老熟期共采集186個樣本，在2017年果實膨大期共采集159個樣本。2016和2017年分別獲得193和159株試驗樹準確果實產量。因此，2016年以193株的葉片樣本養分含量與產量數據、2017年以159株的數據進行葉片營養診斷研究。

1.3 葉片樣本處理與測試

葉片樣本經洗滌、烘干、制樣后，部分樣本用H2SO4-H2O2消解，用凱氏定氮儀測定氮含量；部分用HNO3-HClO4消解，用ICP (OES，710-ES，VARIAN，USA) 測定P、K、Ca、Mg、Zn、S、B含量，用標準物質 (GBW07603，GSV-2) 控制測試質量。

1.4 數據處理與統計

1.4.1 數據分析 試驗數據用Excel 2010整理，制作果實產量與葉片養分含量的散點圖，用模型擬合兩者的關系，用SPSS22.0檢驗模型的顯著性。用SPSS 22.0的歐式距離平方法對兩年果實產量進行分類。

1.4.2 CVA的計算 根據荔枝果實產量與葉片養分含量的擬合方程，將達到最高理論產量95%～100%產量水平所對應的葉片養分含量定為適宜含量范圍，將75%～95%最高理論產量水平對應的葉片養分含量定為偏低或偏高范圍，將低于75%最高理論產量水平對應的葉片養分含量定為缺乏或過量范圍。

1.4.3 SRA的計算 通過歐式距離平方法獲得高產群體，計算高產群體葉片養分平均含量及其標準差。葉片養分含量平均值 ± 0.5246倍標準差為最適含量范圍，偏低范圍是指平均值-0.5246倍標準差到平均值-1.2818倍標準差之間的葉片養分含量，偏高范圍是平均值 + 0.5246倍標準差到平均值 + 1.2818倍標準差的葉片養分含量，缺乏范圍是指低于平均值-1.2818倍標準差的含量水平，過量范圍是高于平均值 + 1.2818倍標準差的范圍[21]。

1.4.4 M-DRIS指數的計算 通過歐式距離平方法獲得高產群體，參考Hallmark等的方法[12]，由公式 (1)和 (2) 計算M-DRIS指數Xi。其中，S是觀測整個群體任何兩種礦質養分濃度的比值，M是高產群體任何兩種礦質養分濃度的比值，n代表診斷元素個數，A、B...、N代表營養元素，SEln是對數轉換比值函

表 1 妃子笑荔枝試驗園地點Table 1 Location of 22 sampled Feizixiao orchards

數的標準差，Mdry是干物質量 (高產群體養分含量)。1.4.5 CND指數的計算 通過歐式距離平方法獲得高產群體，參考Parent等的方法[19]，由公式 (3) 到(8) 計算 ND指數Ix。

式中：R是引入值；N、P、K…代表葉片中養分元素含量的百分數；Vx是觀測整個群體的分析參數；Vx*是高產群體分析參數平均值；d代表診斷元素個數；SDx*為Vx*的標準差。

2 結果與分析

2.1 果實產量

表2表明，由于荔枝樹體較大，在同一果園中即使氣候條件、管理方式基本相同，不同采樣樹的株產存在較大差別。2016年不同果園單株產量變異系數在15.4%～93.3%之間，2017年在20.6%～76.6%之間。因此，如按傳統產量計算方法，將每個果園采樣樹平均株產乘以種植密度計算產量來研究葉片營養診斷方法，實際上掩蓋了樹體之間的真實差異，會造成很大偏差。另外，對比同一果園兩年產量，除少數果園兩年均能保持中高產外，大部分果園的年際產量差異很大，說明荔枝產量大小年現象的真實存在。

表 2 2016和2017年各采樣果園單株產量Table 2 Fruit yield per tree in various litchi orchards in 2016 and 2017

由于同一年不同采樣樹的株產差異大，而且同一采樣樹年際間株產變異整體也較大，加之本研究均為單株采樣并測定養分含量，因此，本研究采用株產乘以密度的方式計算產量。將產量用歐式距離平方法進行分類，并結合生產中認為的妃子笑高產水平 (18750 kg/hm2)，確定2016和2017年高產水平分別為19710和19785 kg/hm2(表3)。

2.2 葉片養分含量

表4表明，2016年荔枝果實膨大期葉片養分含量為 N 10.1～25.2 g/kg、P 0.80～1.94 g/kg、K 2.4～10.5 g/kg、Ca 3.0～20.2 g/kg、Mg 0.87～7.27 g/kg、S0.92～2.65 g/kg、Zn 10.6～87.5 mg/kg、B 4.1～47.6 mg/kg。2016年末次梢老熟期葉片養分含量為N 13.2～34.9 g/kg、P 1.27～4.76 g/kg、K 5.3～24.5 g/kg、Ca 1.1～9.8 g/kg、Mg 1.49～4.25 g/kg、S 1.04～4.67 g/kg、Zn 8.9～37.5 mg/kg、B 2.5～33.1 mg/kg。2017年果實膨大期葉片養分含量為N 12.5～25.8 g/kg、P 0.70～2.07 g/kg、K 2.8～14.0 g/kg、Ca 3.3～19.4 g/kg、Mg 1.23～8.64 g/kg、S 1.23～2.44 g/kg、Zn 9.1～85.3 mg/kg、B 2.0～34.9 mg/kg。同一時期不同采樣樹葉片同一養分含量差異很大，最高和最低含量相差兩倍至十數倍。

表 3 2016和2017年產量分類(kg/hm2)Table 3 Classification of fruit yields in 2016 and 2017

對不同時期葉片養分含量進行比較，兩年果實膨大期全部采樣樹除葉片N和B含量外，P、K、Ca、Mg、S和Zn含量均存在顯著差異 (P＜ 0.05，表5)。整體而言，2017年果實膨大期樹體營養水平高于2016年，這與2017年整體產量水平高于2016年的現象是一致的。再對果實膨大期高產群體葉片養分含量進行比較，則兩年葉片N、Mg、S、Zn含量差異不大，葉片P、K、Ca和B含量雖然仍存在顯著差異，但除B外的F值均大大低于總體樣本的F值或Z值。這表明兩年的高產群體葉片養分含量相對較為穩定，是高產樹的共同必要特征。如對2016年末次梢老熟期和2017年果實膨大期葉片養分含量進行比較，兩個時期總體樣本或是高產群體的養分含量均存在顯著差異 (P＜ 0.05)。因此，荔枝不同生育期應采用不同的診斷指標。

2.3 果實產量 (y) 與葉片養分含量 (x) 關系

表6擬合模型表明，2016年果實膨大期葉片Ca、Zn和B含量，2016年末次梢老熟期葉片N和Ca含量及2017年果實膨大期葉片N、P、K、S和Zn含量與產量關系密切，其他養分含量與產量則缺乏密切關系。

表 4 2016和2017年荔枝葉片養分含量Table 4 Foliar nutrient contents in sampled litchi trees at different growth stages in 2016 and 2017

表 5 2016和2017年不同生育期荔枝葉片養分含量比較Table 5 Comparison of foliar nutrient contents between 2016 and 2017 in different growth stages

表 6 2016和2017不同生育期荔枝果實產量(y)和葉片養分含量(x)關系模型Table 6 Models for litchi fruit yield (y) versus foliar nutrient concentration (x) at different growth stages in 2016 and 2017

2.4 葉片營養診斷指標的建立

2.4.1 2016年果實膨大期葉片養分診斷結果 用4種診斷方法對2016年果實膨大期荔枝葉片養分的診斷結果表明，用臨界值法 (CVA) 僅能計算獲得葉片Ca含量的診斷指標(表7)。由于該時期荔枝產量與葉片Zn和B含量關系分別為冪函數和a值大于0的多項式 (表6)，不能計算最高理論產量，因此，不能利用CVA計算葉片Zn和B的診斷指標。用充足范圍法 (SRA) 則可以計算獲得該時期各種養分的診斷指標，而且，葉片Ca含量的診斷指標與CVA計算獲得的診斷指標較為接近。用診斷施肥綜合法 (M-DRIS) 診斷該時期的需肥順序為B ＞ K ＞N ＞ P ＞ S ＞ Mg ＞ Zn ＞ Ca；用組分營養診斷法 (CND)診斷的需肥順序為 B ＞ K ＞ P ＞ N ＞ Mg ＞ S ＞ Zn ＞Ca。由此可見，這2種方法的診斷結果大致相同，均指出葉片B和K營養是優先需要補充，而Ca的需求迫切程度低。根據表6果實產量與葉片B和Zn含量關系模型，果實產量隨葉片B含量的增加而提高，這與2種方法診斷認為B是最為缺乏養分的結果吻合；果實產量隨葉片Zn含量的增加而降低，與2種方法診斷指出的Zn養分需求程度較低的結果趨勢也大致吻合。然而，2種方法診斷認為Ca的需求程度最低，則與果實產量與葉片Ca含量關系存在較大差異。另外，果實產量與葉片K含量并未表現出密切關系，這與2種方法認為鉀為第二需要補充的營養的結果也不符。

表 7 2016年荔枝果實膨大期葉片營養診斷結果Table 7 Diagnosis indices of litchi foliar nutrients at fruit swelling stage of 2016

2.4.2 2016年末次梢老熟期葉片養分診斷結果 根據2016年末次梢老熟期果實產量與葉片N和Ca含量關系模型 (表6)，可分別計算獲得兩種營養元素的診斷指標 (表8)。對CVA和SRA獲得的診斷指標進行比較，則兩種方法獲得的N含量缺乏和偏低水平的指標極為接近，但CVA在適宜至過量水平的指標明顯高于SRA的；兩種方法獲得的Ca含量指標則存在較大差異，而且CVA只能獲得4級診斷指標，無法獲得缺乏范圍的指標。M-DRIS法的診斷結果為 N ＞ S ＞ B ＞ K ＞ Zn ＞ Ca ＞ Mg ＞ P，CND 法的診斷結果為 N ＞ S ＞ B ＞ K ＞ Ca ＞ Zn ＞ Mg ＞ P，2 種方法診斷結果大致相同。然而，2種方法認為N素為最需補充或第二需要補充的養分，這與果實產量與葉片N含量關系模型并不一致，而葉片S和P含量與產量之間并未具有密切關系，與2種方法診斷的結果也差異較大。另外，果實產量整體上隨葉片Ca含量的提高而降低，這與CND法診斷認為Ca是第五需要補充的養分的結果也存在較大差異。

2.4.3 2017年果實膨大期葉片養分診斷 雖然2017年果實膨大期荔枝葉片N、P、K、S和Zn與產量間均存在顯著的相關性 (表6)，但利用CVA只能獲得葉片K的診斷指標 (表9)。與CVA診斷指標相比，SRA獲得的K含量適宜指標與之較為接近，但偏低至缺乏水平的指標則高于CVA，而偏高至過量水平的指標則低于CVA。M-DRIS法診斷結果為N ＞S ＞ K ＞ Mg ＞ Ca ＞ B ＞ P ＞ Zn，CND 法則診斷為 N ＞S ＞ K ＞ Ca ＞ P ＞ Mg ＞ B ＞ Zn，2 種方法的診斷結果也大致相同。2種方法均診斷葉片N為最需補充的養分，這與果實產量隨葉片N含量的提高而增加的現象一致，但與果實產量隨葉片S含量提高呈先下降后提高的規律不符。果實產量隨葉片P含量的增加而降低，CND法診斷P為第五位需要補充的養分，與實際情況有較大差異。果實產量隨葉片Zn含量的增加而提高，這與2種方法均診斷Zn為需要程度最低的結果較為吻合。

2.4.4 荔枝葉片營養診斷方法及指標的確定 如果不能建立荔枝果實產量與葉片養分含量的關系模型，也就無法應用CVA建立營養診斷指標。而且，即使產量與養分含量關系模型擬合顯著，部分模型也不符合CVA要求，也無法計算獲得診斷指標。

對表7和表9兩年果實膨大期SRA獲得的葉片養分診斷指標進行比較，可以看出各種養分的診斷指標均較為接近，部分指標甚至基本相同。這說明即使在荔枝存在大小年結果的條件下，用該法獲得的診斷指標仍較為穩定。這對大小年結果現象普遍的荔枝而言，具有特別重要的實用意義。

M-DRIS和CND法診斷荔枝葉片營養的準確性與診斷時期有關。整體上，這2種方法對果實膨大期的診斷結果與產量和葉片養分含量關系的吻合程度高于末次梢老熟期，對末次梢老熟期的診斷偏差很大。這大概是由于果實膨大期是果實發育大量需要養分的時期，此時葉片營養狀況與果實產量更為相關，因而診斷準確性相對較高。荔枝末次梢老熟后，樹體經歷數月的花芽分化及開花座果。這個階段如控梢、促花、花穗管理、保果、病蟲害防治不當或受不良天氣影響，均對產量影響很大，葉片養分含量與產量間關系會被干擾或掩蓋，導致診斷的準確性下降。同時，這2種方法的診斷準確性與被診斷元素的豐缺程度也有關系。對于最為缺乏或最為過量的營養，這2種方法的診斷結果較為一致而且與實際情況相對較為吻合；對于缺乏或過量程度較低的營養，則診斷偏差很大。而且，對表7和表9中2種方法對果實膨大期的診斷結果進行比較，發現兩年間的葉片營養需求程度差異非常大。這意味著在某年研究獲得的診斷結果可能并不能用

于指導翌年或今后的荔枝養分管理。另外，該2種診斷方法只能獲得需肥順序，不能定量描述養分含量的準確狀況，在生產上容易引起理解歧義。

表 8 2016年末次梢老熟期葉片營養診斷結果Table 8 Diagnosis indices of litchi foliar nutrients at the last autumn shoot maturing stage of 2016

表 9 2017年荔枝果實膨大期葉片營養診斷結果Table 9 Diagnosis indices of litchi foliar nutrients at fruit swelling stage of 2017

綜上所述，SRA可獲得葉片各種養分診斷指標，而且年度變異小，因此，本研究采用SRA作為荔枝葉片營養診斷方法，并將兩年果實膨大期各種養分的各級診斷指標進行平均，作為果實膨大期的診斷指標，末次梢老熟期則采用2016年末次梢老熟期的診斷指標，從而建立妃子笑的葉片營養診斷指標體系 (表 10)。

3 討論

3.1 國內荔枝葉片營養診斷指標的比較

將本研究妃子笑診斷指標與國內其他品種的指標進行比較 (表11)，發現不同品種間及同一品種不同時期間均存在較大差別。這可能與不同品種的養分需求存在一定差異有關。同時，不同主產區土壤類型的差異，可能也是一個影響因素。如陳紫與蘭竹的產地在福建，土壤類型主要為紅壤[22]，大紅袍在四川，土壤類型主要為紫色土[22]，兩地土壤性質差異很大。另外，糯米糍的兩個研究均是在廣東深圳進行，但由于是對不同生育期的研究，獲得的指標差異很大，也從側面印證了本研究認為不同生育期需要有不同診斷指標的觀點。此外，不同研究的診斷指標差異，可能與研究年份也有一定關系。由于荔枝較普遍存在大小年結果現象，前人報道[3]及本研究(表6) 均表明，葉片養分含量確實存在年際間的差異，而不同診斷方法 (如本研究的M-DRIS與CND)的年際間診斷差異，也可能會導致不同研究者提出的診斷指標不同。

3.2 國際荔枝葉片營養診斷指標的比較

由于國外報道的荔枝葉片營養診斷指標多數未明確品種及診斷時期，只能將本研究診斷指標與國外指標進行粗略的比較 (表12)。本研究確定的果實膨大期氮素含量范圍與新西蘭的含量范圍相似，比南非、以色列和澳大利亞的稍高；末次梢老熟期N指標與其它國家的相差很大。本研究末次梢老熟期的P指標與南非的接近，指標范圍比其他國家相對較窄，但是，果實膨大期的P指標較低。究其原因，可能是由于華南荔枝主產區土壤酸性較強，土壤P有效性低[23-24]，導致診斷指標偏低。本研究果實膨大期K指標低于其他國家，末次梢老熟期K指標則與南非接近，高于以色列和澳大利亞，但適宜上限低于新西蘭的上限含量。

表 10 妃子笑荔枝不同時期葉片營養診斷指標Table 10 Foliar nutrient diagnosis norms for litchi (cv. Feizixiao) in South China

表 11 國內荔枝葉片養分適宜含量范圍比較Table 11 Foliar nutrient diagnosis norms for litchi in different production regions of China

表 12 國際荔枝葉片營養診斷指標比較Table 12 Foliar diagnosis norms for litchi in different production regions

本研究果實膨大期Ca指標與新西蘭和澳大利亞的相近，低于以色列和南非的。末次梢老熟期Ca指標則均低于其他國家的。本研究兩個生育期Mg含量指標均低于其他國家。本研究Ca和Mg指標整體上低于其他國家的，可能與我國荔枝園土壤普遍缺乏Ca、Mg[23-24]及果農不注重施Ca、Mg肥有關。

本研究中果實膨大期Zn適宜指標與澳大利亞和南非的相近，均高于新西蘭和以色列的；末次梢老熟期的Zn指標與以色列的較為接近，其中診斷下限與其他國家的相近，診斷上限低于南非、新西蘭和澳大利亞的。華南妃子笑在兩個時期葉片B指標均低于其他國家，這也大概與華南荔枝園土壤普遍缺B有關[23-24]。這也從側面提示華南荔枝可能要注意補充B肥。

4 結論

荔枝同一生育期不同試驗樹葉片同一養分含量相差兩倍至十數倍。CVA、SRA、M-DRIS、CND四種方法相比，SRA法適宜于荔枝葉片的營養診斷。以該法進行計算，果實膨大期葉片養分適宜范圍為N 16.7～19.2 g/kg、P 1.06～1.25 g/kg、K 5.1～6.7 g/kg、Ca 7.7～11.0 g/kg、Mg 2.5～3.7 g/kg 和 S 1.51～1.81 g/kg，Zn 19.6～32.6 mg/kg和 B 11.5～19.2 mg/kg；末次梢老熟期葉片養分適宜水平為 N 19.7～22.0 g/kg、P 1.69～1.95 g/kg、K 10.8～12.7 g/kg、Ca 3.0～4.1 g/kg、Mg 2.5～2.9 g/kg和S 1.38～1.57 g/kg，Zn 15.0～18.9 mg/kg和B 10.8～16.8 mg/kg。