基于灰色關聯(lián)度法的不同紫花苜蓿品種氮、磷、鉀養(yǎng)分重吸收評價

高晗，李麗珠，郭歡歡，秦萌，王魯北，楊燕,王振南，呂慎金

(1.臨沂大學農林科學學院，山東 臨沂 276000；2.臨沂市園林環(huán)衛(wèi)保障服務中心，山東 臨沂 276000；3.臨沂市農業(yè)科學院，山東 臨沂 276012)

養(yǎng)分重吸收(Nutrient resorption)為植物營養(yǎng)保留提供了重要的策略，其將衰老葉中營養(yǎng)元素重新利用在成熟葉或莖稈中，減少了植物的養(yǎng)分損失，提高了植物的養(yǎng)分利用，增加了植物對環(huán)境的適應能力[1-4]。養(yǎng)分重吸收效率(Resorption efficiency，RE)指養(yǎng)分從衰老葉轉移至成熟葉中的比例[1，5-6]。植物的養(yǎng)分重吸收效率因植物物種[7]、年齡[8]、環(huán)境因素(溫度、水分、土壤營養(yǎng)狀況等)[9-12]和人為因素(火燒、施肥等)[10-11]等不同而不同，但有關不同植物品種養(yǎng)分重吸收效率差異的研究報道較少，而研究某一植物不同品種間的養(yǎng)分重吸收對不同品種間的環(huán)境適應性有一定的理論與實踐意義。

品種選擇能夠直接影響植物的產量、品質，抵抗蟲害、病害等逆境的能力，延長壽命等[13]。學者主要通過評價作物的產量、質量及農藝性狀等篩選品種[14-15]。楊曌等[15]發(fā)現(xiàn)在湘西南地區(qū)不適宜種植紫花苜蓿(Medicagosativa)品種阿爾岡金，但伏兵哲等[16]發(fā)現(xiàn)阿爾岡金在銀川地區(qū)具有較高的產量。同一品種在不同地區(qū)呈現(xiàn)的差異性體現(xiàn)了植物的環(huán)境適應性，而植物的養(yǎng)分重吸收特征能夠較好地反映植物對環(huán)境適應能力[1-4]。因此，監(jiān)測植物的養(yǎng)分重吸收效率，對于品種的選擇提供了新的參考方法，為篩選環(huán)境適應性強的品種提供了理論與實踐意義。

紫花苜蓿為多年生豆科牧草，具有品質優(yōu)良、環(huán)境適應性強等優(yōu)點[17-19]，但不同品種的環(huán)境的適應性表現(xiàn)各異[20]。因此，采用灰色關聯(lián)度分析法(Grey Correlative Degree Analysis，GRDA)[21]，對不同紫花苜蓿品種氮、磷和鉀養(yǎng)分重吸收效率進行綜合分析，從環(huán)境適應性角度篩選紫花苜蓿品種，為選擇適宜魯南地區(qū)建植的紫花苜蓿品種提供一定的理論依據(jù)與實踐參考。

1 材料和方法

1.1 研究地概況

在山東省臨沂市蘭山區(qū)亞姆巴奶山羊場(N 35°14′2.88″，E 118°18′18.15″)建植試驗田開展研究。該地年平均降水量800 mm，年平均氣溫13.3 ℃，年無霜期202 d。土壤有機碳含量5.2 g/kg，全氮含量0.46 g/kg，速效磷含量41 mg/kg，速效鉀含量0.45 g/kg。

1.2 試驗設計及樣品處理

選取南苜601、WL343、中原804、無棣、WL319、WL525HQ、標靶7個紫花苜蓿品種為試驗對象，紫花苜蓿種子由青島農業(yè)大學草地農牧業(yè)研究中心提供。試驗采用完全隨機設計，每個品種重復3次，小區(qū)為長方形，面積15 m2(5 m×3 m)，相鄰小區(qū)設置0.6 m間隔。播種前按照N 103.5 kg/hm2(尿素，含N 46%)、P2O5198 kg/hm2(重過磷酸鈣，含P2O544%)添加基肥，之后不再進行水肥添加。

所有紫花苜蓿品種于2016年4月20日播種，于越冬前最后一茬初花期(10月2日，第2茬)對15株紫花苜蓿成熟葉和衰老葉進行采集，每株苜蓿成熟葉和衰老葉各采集10片。采集標準：衰老葉是指葉片仍保留于苜蓿植株莖稈上，但在輕輕抖動苜蓿時會自然掉落下來的葉片；成熟葉是指苜蓿葉腋處顏色深綠且成熟的三出復葉[20]。采集樣品時，用米尺在田間進行植株株高測量。

1.3 指標測定

將樣品先置于105 ℃烘箱中殺青10 min，再置于70 ℃烘箱中烘干48 h至恒重。烘干樣品用植物粉碎機粉碎，過0.5 mm篩后進行全氮(N)、全磷(P)和全鉀(K)含量測定。

采用凱氏定氮法進行N含量測定；采用鉬銻抗比色法進行P含量測定；采用火焰光度計進行K含量測定[22]。

1.4 參數(shù)計算

重吸收效率(RE)計算方法為：

式中：Nugreen和Nusenesced分別代表成熟葉和衰老葉元素含量，N、P和K重吸收效率分別表示為NRE、PRE和KRE。

1.5 灰色關聯(lián)度分析

將7個苜蓿品種的NRE、PRE和KRE作為一個3指標灰色系統(tǒng)，此時不同紫花苜蓿品種即為灰色系統(tǒng)的一個因素。對7種紫花苜蓿的NRE、PRE和KRE應用灰色關聯(lián)度分析法進行綜合分析[21]。

以各指標的最理想值構建參考數(shù)列X0(k)={X0(1)，X0(2)，…，X0(n)}(k=1，2，…，n；n=3)，各指標的測定值則構成比較數(shù)列Xi(k)={Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(n)}(i=1，2，3，…，m；m=7)。

用Xi＇(k)=Xi(k)/X0(k)將測定數(shù)據(jù)無量綱化，轉化為評價值。

求第i品種紫花苜蓿測定值Xi與最理想值X0在第k個指標上的絕對差值：△i(k)=|X0(k)-Xi(k)|。進而求得比較數(shù)列Xi與參考數(shù)列X0在第k個指標的關聯(lián)系數(shù)εi(k)：

εi(k)=

式中：minmin|X0(k)-Xi(k)|為二級最小差；maxmax|X0(k)-Xi(k)|為二級最大差；ρ為分辨系數(shù)，此處為0.5。

1.6 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)均用Microsoft Excel 2016輸入、計算平均值及標準差等。用SPSS 17中One-Way ANOVA對紫花苜蓿品種間及N、P和K化學計量特征間進行單因素方差分析。用Microsoft Excel 2016進行灰色關聯(lián)度數(shù)據(jù)分析并制圖，誤差以標準差表示。

2 結果與分析

2.1 葉N、P和K元素含量

不同苜蓿品種成熟葉和衰老葉中N、P和K含量不同，7個品種成熟葉中N、P和K含量均顯著高于衰老葉中N、P和K含量(P<0.05)(圖1)。成熟葉中N含量以WL319最高(50.88 g/kg)，以WL343最低(41.78 g/kg)；衰老葉中N含量以無棣最高(30.06 g/kg)(圖1-A)。成熟葉中P含量在標靶(2.40 g/kg)中最高，在南苜601(1.62 g/kg)中最低；衰老葉中P含量品種間無顯著差異(P>0.05)(圖1-B)。成熟葉K含量以標靶(26.73 g/kg)最高，南苜(20.54 g/kg)其次，其他品種間無顯著差異(P>0.05)；衰老葉中K含量以WL343(9.72 g/kg)和中原804(9.79 g/kg)最高，顯著高于其他品種(P<0.05)(圖 1-C)。

圖1 不同品種紫花苜蓿葉中N、P和K含量

2.2 紫花苜蓿的NRE、PRE和KRE

紫花苜蓿NRE、PRE和KRE以品種無棣NRE最低，中原804 NRE最高(P<0.05)；PRE在苜蓿品種間差異不顯著(P>0.05)；KRE在標靶中最高，而在無棣中最低(P<0.05)。WL319呈KRE>NRE>PRE(P<0.05)；WL343的NRE顯著低于PRE(P<0.05)；標靶、南苜601和WL525HQ都呈KRE>PRE>NRE；無棣和中原804的NRE、PRE和KRE間差異不顯著(P>0.05)。7種紫花苜蓿的NRE、PRE和KRE平均值分別為42.72%、42.35%和52.13%，其變異系數(shù)分別為19.49%、12.01%和25.09%(表1)。

表1 紫花苜蓿NRE、PRE和KRE

2.3 灰色關聯(lián)度綜合分析

2.3.1 指標無量綱化處理及關聯(lián)系數(shù)計算 不同紫花苜蓿品種NRE、PRE和KRE進行無量綱化處理(表2)。NRE、PRE和KRE的關聯(lián)系數(shù)見表3。

表2 不同紫花苜蓿品種NRE、PRE和KRE無量綱化處理

表3 NRE、PRE和KRE的關聯(lián)系數(shù)

2.3.2 苜蓿NRE、PRE和KRE綜合分析 不同紫花苜蓿品種養(yǎng)分重吸收效率的灰色關聯(lián)度分析表明。7個紫花苜蓿品種的養(yǎng)分重吸收效率等權關聯(lián)度和加權關聯(lián)度排序一致，依次為標靶、中原804、南苜601、WL525HQ、WL319、WL343和無棣。7個紫花苜蓿品種的養(yǎng)分重吸收效率等權關聯(lián)度和加權關聯(lián)度的決定系數(shù)R2=0.997 7，達到極顯著水平(P<0.001)(圖2)。

圖2 加權關聯(lián)度與等權關聯(lián)度的相關性

2.4 紫花苜蓿株高

7個紫花苜蓿品種株高排序依次為：中原804、標靶、南苜601、WL319、WL525HQ、無棣、WL343，但排名前四位的紫花苜蓿品種間無顯著差異(P>0.05)(圖3-A)。株高與加權關聯(lián)度排序間存在顯著性關系(P<0.05)(圖3-B)。

表4 7個品種紫花苜蓿養(yǎng)分重吸收效率的灰色關聯(lián)度分析

圖3 紫花苜蓿株高(A)及與加權關聯(lián)度排序間的相關性(B)

3 討論

隨著植物的生長發(fā)育，不同品種紫花苜蓿葉片N、P和K含量呈現(xiàn)不同，這可能與植物自身吸收、利用環(huán)境資源能力和元素在體內的代謝有關，體現(xiàn)了不同品種紫花苜蓿自身的表達性和環(huán)境的適應性[23]。植物主要從兩個途徑獲取元素、保持體內元素含量：環(huán)境獲取和養(yǎng)分重吸收[24]。植物通過養(yǎng)分重吸收減少自身營養(yǎng)元素的損失，降低植物從外界吸收營養(yǎng)元素的量，從而提高自身的環(huán)境適應性[1-4]。本研究中，7個苜蓿品種的平均NRE(42.72%)、PRE(42.35%)和KRE(52.13%)均低于全球陸生植物均值NRE(62%)、PRE(65%)和KRE(70%)[25]，這可能是因研究的植物類型不同及區(qū)域尺度而產生差異。不僅如此，不同品種苜蓿的NRE、PRE和KRE三者間也表現(xiàn)高低不一，說明不同品種紫花苜蓿對環(huán)境提供N、P和K元素的依賴性不同，對N和K元素的依賴性變異性較強，而對P元素的依賴較平穩(wěn)。

牧草品種選擇是人工草地成功建植的關鍵因素之一，能夠直接影響植物的產量、品質、抵抗病蟲害等逆境的能力[13]。前期的研究主要通過牧草產量、品質、抗病蟲性、農藝性狀等對品種進行篩選[14-15,26]，其都呈現(xiàn)了環(huán)境的適應性。植物的養(yǎng)分重吸收能夠較好地反映植物對環(huán)境的適應能力，本研究評價了不同品種苜蓿的養(yǎng)分重吸收效率：中原804對N元素的保持能力最強，對環(huán)境N元素的依賴性最弱；標靶和南苜601對K元素的保持能力最強，對環(huán)境K元素的依賴性最弱；不同品種的苜蓿對環(huán)境P元素的依賴性基本相似。

本研究中，苜蓿草地的NRE、PRE和KRE因品種表現(xiàn)不一，因此僅分析單一元素的養(yǎng)分重吸收效率，不易篩選出環(huán)境適應性最強的紫花苜蓿品種?；疑P聯(lián)度分析法克服了單一因素不能準確評價不同品種綜合養(yǎng)分重吸收效率的問題，能客觀的反映出養(yǎng)分重吸收效率最佳的苜蓿品種，避免了通過單一元素養(yǎng)分重吸收效率判斷某一品種苜蓿具有最佳的環(huán)境適應性的問題。目前，灰色關聯(lián)度分析方法已從苜蓿產量、品質、生長性狀等角度評價篩選最佳利用的苜蓿品種[15,27]。本研究采用灰色關聯(lián)度分析法綜合評價了不同品種苜蓿的養(yǎng)分重吸收效率，進而篩選具有最佳環(huán)境適應性的苜蓿品種，避免了因單一因素評價可能造成的偏差。對不同品種苜蓿養(yǎng)分重吸收效率的等權關聯(lián)度和加權關聯(lián)度排序分析，標靶具有最高的綜合養(yǎng)分重吸收效率，其對N、P和K元素的綜合保持能力最強，在7個紫花苜蓿品種中環(huán)境適應力最強。這與7個品種紫花苜蓿株高的變化基本一致，即苜蓿綜合養(yǎng)分重吸收效率與紫花苜蓿植株株高呈顯著正相關關系，促進了紫花苜蓿的生長。

4 結論

不同紫花苜蓿品種的NRE、PRE和KRE表現(xiàn)不一，利用灰色關聯(lián)度法綜合評價，在7個紫花苜蓿品種中，標靶對N、P和K的綜合養(yǎng)分重吸收效率最高。7個品種紫花苜蓿株高與綜合養(yǎng)分重吸收效率變化基本一致。因此，從耐瘠性及環(huán)境適應性角度選擇，在魯南地區(qū)較為適合種植的品種為標靶和中原804。