Processing math: 100%
  • 中文核心期刊
  • CSCD来源期刊
  • 中国科技核心期刊
  • CA、CABI、ZR收录期刊

不同类型生物质材料改良茶园土壤酸度的效果评价

李艳春, 陈志鹏, 王义祥, 蒋宇航, 李兆伟, 林文雄

李艳春, 陈志鹏, 王义祥, 蒋宇航, 李兆伟, 林文雄. 不同类型生物质材料改良茶园土壤酸度的效果评价[J]. 福建农业学报, 2018, 33(11): 1190-1194. DOI: 10.19303/j.issn.1008-0384.2018.11.012
引用本文: 李艳春, 陈志鹏, 王义祥, 蒋宇航, 李兆伟, 林文雄. 不同类型生物质材料改良茶园土壤酸度的效果评价[J]. 福建农业学报, 2018, 33(11): 1190-1194. DOI: 10.19303/j.issn.1008-0384.2018.11.012
LI Yan-chun, CHEN Zhi-peng, WANG Yi-xiang, JIANG Yu-hang, LI Zhao-wei, LIN Wen-xiong. Effect of Biomass on Amelioration of Acidic Soils at Tea Plantations[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2018, 33(11): 1190-1194. DOI: 10.19303/j.issn.1008-0384.2018.11.012
Citation: LI Yan-chun, CHEN Zhi-peng, WANG Yi-xiang, JIANG Yu-hang, LI Zhao-wei, LIN Wen-xiong. Effect of Biomass on Amelioration of Acidic Soils at Tea Plantations[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2018, 33(11): 1190-1194. DOI: 10.19303/j.issn.1008-0384.2018.11.012

不同类型生物质材料改良茶园土壤酸度的效果评价

基金项目: 

农业部引进国际先进农业科学技术计划(948计划)项目 2014-Z36

福建省科技计划项目——省属公益类科研院所基本科研专项 2017R1016-2

详细信息
    作者简介:

    李艳春(1980-), 女, 博士, 助理研究员, 研究方向:生态农业(E-mail:lyc7758@163.com)

    通讯作者:

    林文雄(1957-), 博士, 教授, 研究方向:农业生态学(E-mail:wenxiong181@163.com)

  • 中图分类号: S153

Effect of Biomass on Amelioration of Acidic Soils at Tea Plantations

  • 摘要: 通过室内培养试验,研究稻秸、麦秸、生物质炭、羊粪等4种生物质材料对茶园土壤酸度的改良效果。结果表明,在茶园土壤中施入稻秸、麦秸、生物质炭、羊粪等4种物料培养90 d后,土壤pH值分别比对照显著提高了0.72、0.53、0.77、0.72个单位(2%添加量)和0.89、0.76、1.16、1.32个单位(4%添加量)。4种生物质材料均能显著降低土壤交换性酸和交换性铝含量、增加土壤盐基离子量以及提高土壤盐基饱和度,且改良效果随着施用量的增加而提高。只有羊粪处理能够显著提升土壤阳离子交换量和硝态氮含量,生物质炭处理对土壤硝态氮含量的影响不显著,麦秸和稻秸反而降低了土壤硝态氮含量。综合比较,羊粪改良茶园酸化土壤的效果最佳,生物质炭次之。
    Abstract: This indoor incubation study aimed to evaluate the ameliorating effects of four biomass materials, including rice straw, wheat straw, biochar and sheep manure, on acidic soil at a tea plantation. The results showed that the pH of the soil incorporated with rice straw, wheat straw, biochar, and sheep manure increased by 0.72, 0.53, 0.77, and 0.72 units, respectively, at 2% addition level, and 0.89, 0.76, 1.16, and 1.32 units, respectively, at 4% addition level over control. In addition, the applications significantly decreased the contents of exchangeable acidity and exchangeable aluminum, while increased the exchangeable and saturation on cations in the soil. The amelioration of the soil was enhanced with increasing biomass addition. Different from the other materials, sheep manure significantly increased the cation exchange capacity (CEC) and nitrate nitrogen (NO3 -N) content in soil, biochar exerted no significant effect on NO3 -N, and rice or wheat straws significantly decreased NO3 -N. Consequently, sheep manure followed by biochar were considered the choice materials for acid alleviation on tea plantation soil.
  • 大豆起源于我国,是重要的植物蛋白和食用植物油来源,也是重要的轻工业原料和饲料[1-3]。福建省春大豆栽培历史悠久,大豆种质资源丰富多样。研究大豆种质多样性对其种质的收集、保存、评价、利用具有指导意义。分析不同种质农艺性状的差异性是研究种质资源最简单直观的方法,能全面反映种质间的差异性[4]

    主成分分析的基本思想是用少数几个互不相关的综合指标来代替原本具有一定相关性的多个指标,以反映样品的基本信息,达到降维的目的,每个综合指标都是多个原始指标的线性组合[5-8]。该方法已被广泛应用于大豆种质资源的多样性分析中[9-16],如:李清华等[10]利用该方法将34份菜用大豆的16个性状归为4个主成分,分别为荚数因子、荚大小因子、出仁率因子、株型因子,其累计贡献率达81.522%,并根据前述4个主成分值计算各品种的遗传距离,将34份种质分成7个大类群;张恒斌等[14]利用该方法对26份新疆大豆资源的形态多样性进行分析,表明大豆品种的生物学性状可分为产量性状因子和粒重性状因子,并根据第一主成分值和第二主成分值将26份种质分成7个大类。

    为了解2018年福建省泉州市农业科学研究所种植的春大豆种质资源的多样性,本试验采用相关性分析、主成分分析、聚类分析等方法对39份春大豆种质的7个农艺性状指标和2个品质性状指标进行分析,以期为今后利用这些种质资源配制杂交亲本提供科学依据。然而,前人的研究仅仅是利用农艺性状指标[9, 11-12, 15-16]或者主成分值[10, 14]对大豆种质资源进行聚类分析,而同时采用两种聚类方法进行分析并比较其结果的研究未见报道。本试验同时采用两种聚类方法进行聚类分析,并比较其结果,探讨其结果是否一致。

    参试39份春大豆种质材料名称及来源见表 1

    表  1  参试39份春大豆种质材料名称及来源
    Table  1.  Name and sources of 39 soybean germplasms
    序号名称来源
    1中黄302中国农科院作物所
    2中黄306中国农科院作物所
    3中黄320中国农科院作物所
    4中黄325中国农科院作物所
    5冀豆23河北农林科学院粮油作物所
    6冀1514河北农林科学院粮油作物所
    7郑1307河南省农科院经作所
    8苏豆28号江苏省农科院作物所
    9苏豆29号江苏省农科院作物所
    10成豆17四川省农科院作物所
    11成豆18四川省农科院作物所
    12贡1245四川省自贡市农科所
    13贡7183四川省自贡市农科所
    14南春豆31四川省南充市农科院
    15赣豆10号江西省农科院作物所
    16福豆12号福建省农科院作物所
    17福豆13号福建省农科院作物所
    18福豆14号福建省农科院作物所
    19福豆234福建省农科院作物所
    20莆豆610福建省莆田市农科所
    21莆豆704福建省莆田市农科所
    22泉豆17福建省泉州市农科所
    23泉豆20福建省泉州市农科所
    24泉豆22福建省泉州市农科所
    25泉豆23福建省泉州市农科所
    26泉豆24福建省泉州市农科所
    27泉豆25福建省泉州市农科所
    28桂春豆121广西农科院经作所
    29桂春1016广西农科院经作所
    30桂春1602广西农科院经作所
    31桂春1603广西农科院经作所
    32桂春1805广西农科院经作所
    33桂春1806广西农科院经作所
    34华春2号华南农业大学农学院
    35华春7号华南农业大学农学院
    36华春11号华南农业大学农学院
    37粤春2016-1华南农业大学农学院
    38粤春2016-2华南农业大学农学院
    39粤春2017-1华南农业大学农学院
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    试验于2018年3月在福建省泉州市农业科学研究所的晋江紫帽基地进行。参试材料为39份春大豆种质资源,采取随机区组设计,3次重复,试验地四周设有保护行,每小区4行,行长6 m,行距0.50 m,株距0.185 m,双行穴播,穴播3粒种子,每穴留苗2株,治虫不治病,田间管理同大田。

    成熟时每个小区随机选取10株连根拔起,进行室内考种,以每个性状10次考种数据的平均值作为该性状指标值,并选取其中7个主要农艺性状指标进行分析,性状代号及名称见表 2

    表  2  7个农艺性状指标代号及名称
    Table  2.  Number and name of 7 agronomic traits indicator
    代号性状名称
    x1株高/cm
    x2底荚高度/cm
    x3主茎节数/节
    x4有效分枝数/个
    x5单株粒数/粒
    x6单株粒重/g
    x7百粒重/g
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    挑选饱满、无虫食的大豆籽粒,采用近红外谷物分析仪(InfratecTM 1241)进行粗蛋白和粗脂肪含量测定,每个性状测定3次,以3次测定值的平均值作为该性状指标值,将这两个性状指标分别编号为x8x9

    上述7个农艺性状指标和2个品质性状指标数据用Excel 2010软件进行处理,用SPSS 22.0软件分别基于综合主成分值和基于农艺性状标准化数据作系统聚类分析,并对两种聚类分析方法的结果进行比较。

    39份春大豆种质材料9个主要性状的室内考种数据及其统计分析结果列于表 3。由表 3可知,参试大豆种质材料之间的农艺性状差异很大,其中:株高、底荚高、主茎节数是决定植株株型的主要因素,变异系数分别为18.62%、23.79%、15.55%;有效分枝数、单株粒数、单株粒重、百粒重是构成产量的重要因素,变异系数分别为22.12%、27.63%、22.15%、11.49%;而粗蛋白含量和粗脂肪含量是影响大豆品质的重要因素,变异系数分别为4.36%和4.51%。大豆行业中,粗蛋白含量≥45%的被称为高蛋白型大豆,粗脂肪含量≥21.5%的被称为高油型大豆。本试验中,粗蛋白含量赣豆10号最小、华春11号最大,高蛋白型大豆种质有15份,占比为38.46%;粗脂肪含量福豆234最小、冀豆1514最大,高油型大豆种质有16份,占比为41.03%;高蛋白高油型大豆种质有1份(中黄306),占比为2.56%。试验结果表明,参试春大豆种质资源材料在株型性状因素、产量构成因素、品质因素上可供选择的育种材料均较丰富。

    表  3  9个主要性状的统计分析结果
    Table  3.  Statistical analysis table of 9 agronomic traits of 39 soybean germplasm materials
    (单位/%)
    性状平均值标准偏差变异系数
    株高x149.539.2218.62
    底荚高度x29.582.2823.79
    主茎节数x311.141.7315.55
    有效分枝数x43.310.7322.12
    单株粒数x554.4615.0527.63
    单株粒重x610.352.2922.15
    百粒重x721.062.4211.49
    粗蛋白含量x844.501.944.36
    粗脂肪含量x921.560.974.51
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    对39份春大豆种质株型和产量性状因子进行主成分分析,由表 4表 5可知,7个性状指标间存在着相关性,且某些性状间的相关性达到极显著水平,存在信息重叠,适宜作因子分析。

    表  4  KMO和Bartlett的球形度检验
    Table  4.  KMO and Bartlett's sphericity test
    KMO取样适切性量数0.527
    Bartlett的球形度检验上次读取的卡方110.094
    自由度21
    显著性0.000
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表  5  7个农艺性状间的相关系数矩阵
    Table  5.  Correlation coefficient matrix of 7 agronomic traits
    性状
    代号
    x1x2x3x4x5x6
    x20.556**
    x30.515**0.565**
    x40.2390.0170.601**
    x50.332*-0.038-0.046-0.014
    x60.124-0.172-0.194-0.1010.736**
    x7-0.348*-0.135-0.0980.008-0.522**-0.174
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    表 6可知,在所有的主成分构成中,信息主要都集中在前三个主成分中,得到三个特征值大于1的主成分因子,分别命名为MF1、MF2、MF3,其累计总方差贡献率达到79.433%,MF1方差贡献率最大,为34.499%,MF2、MF3方差贡献率分别为29.747%和15.187%。由表 7可知,株高、主茎节数、底荚高度在MF1上有较高的载荷,这说明MF1主要反映了这3个性状的信息,可称为株型性状因子,且MF1与这3个性状均呈正相关;单株粒数、单株粒重、百粒重、有效分枝数在MF2中有较高的载荷,这说明MF2主要反映了这4个性状的信息,可称为产量性状因子,且MF2与单株粒数、单株粒重均呈正相关,与百粒重、有效分枝数均呈负相关;MF3中除了有效分枝数和底荚高度有较高的载荷外,其余的性状载荷都比较低,而前两个主成分因子(MF1、MF2)已经能说明所考察的7个性状的信息,因此只选取前两个主成分因子进行分析。

    表  6  主成分因子的方差贡献率
    Table  6.  Variance contribution rate of principal component factors
    主成分初始特征值提取载荷平方和
    特征值方差百分比/%累积总方差贡献率/%特征值方差百分比/%累积总方差贡献率/%
    1(MF1)2.41534.49934.4992.41534.49934.499
    2(MF2)2.08229.74764.2462.08229.74764.247
    3(MF3)1.06315.18779.4331.06315.18779.434
    40.73510.50189.935
    50.3565.08695.022
    60.1822.59597.617
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表  7  初始因子载荷矩阵
    Table  7.  Matrix of initial factor load
    性状因子主成分
    MF1MF2MF3
    株高x10.8510.068-0.161
    主茎节数x30.785-0.4540.198
    底荚高度x20.675-0.308-0.539
    单株粒数x50.3890.8570.125
    单株粒重x60.1130.8300.221
    百粒重x7-0.483-0.4920.195
    有效分枝数x40.471-0.3340.778
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    表 7中的数据除以相对应的主成分的特征值(2.415和2.082)的平方根,得到2个主成分中每个因子所对应的特征向量MF11和MF22[5],如表 8所示。

    表  8  因子特征向量矩阵
    Table  8.  Matrix of factor eigenvector
    性状因子主成分特征向量
    MF11MF22
    株高x10.5480.047
    主茎节数x30.505-0.315
    底荚高度x20.434-0.213
    单株粒数x50.2500.594
    单株粒重x60.0730.575
    百粒重x7-0.311-0.341
    有效分枝数x40.303-0.231
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    将7个性状的原始数据进行标准化处理,获得7组新的标准化数据zx1zx7。将7个性状的特征向量与相对应的标准化数据相乘,分别得到第一主成分总特征值(F1)和第二主成分总特征值(F2),结果列于表 9

    F1=0.548zx1+0.434zx2+0.505zx3+0.303zx4+0.250zx5+0.073zx60.311zx7
    F2=0.047zx10.213zx20.315zx30.231zx4+0.594zx5+0.575zx60.341zx7
    表  9  39份大豆种质各主成分值及其排名
    Table  9.  The main component values and ranking of 39 soybean germplasms
    种质材料第一主成分(F1)排名第二主成分(F2)排名综合主成分(F)排名
    中黄302-1.26931-0.50828-0.91735
    中黄306-1.694360.25616-0.79134
    中黄320-0.616281.50720.36512
    中黄325-1.361330.9546-0.29127
    冀豆23-3.42739-0.27925-1.96939
    冀1514-1.418350.25517-0.64432
    郑13070.65012-0.141230.28313
    苏豆28号0.424160.306130.36911
    苏豆29号-0.42823-0.67532-0.54231
    成豆17-1.35432-2.15139-1.72038
    成豆18-1.84137-1.35038-1.61337
    贡1245-0.140211.49630.6159
    贡71830.377170.079180.23915
    南春豆31-2.24238-0.19224-1.29236
    赣豆10号-1.390340.8168-0.37030
    福豆12号0.70911-0.514290.14419
    福豆13号-0.485260.62690.02923
    福豆14号1.3536-1.103360.21717
    福豆2341.4774-0.138220.7307
    莆豆6100.33918-0.326260.03222
    莆豆704-0.10820-1.31237-0.66433
    泉豆170.76010-0.95735-0.03424
    泉豆201.35850.524100.9714
    泉豆221.97530.268141.1852
    泉豆232.0602-0.802330.7356
    泉豆240.486150.025200.27214
    泉豆25-0.48425-0.11121-0.31228
    桂春豆1214.0271-0.436271.9611
    桂春10160.59614-0.81634-0.05726
    桂春16020.60813-0.528300.08221
    桂春16030.233191.18940.6758
    桂春18051.19380.257150.7595
    桂春18061.30870.81971.0813
    华春2号-0.646291.58410.38610
    华春7号0.9519-0.624310.22216
    华春11号-0.689300.05319-0.34629
    粤春2016-1-0.473240.44312-0.04925
    粤春2016-2-0.552271.01450.17318
    粤春2017-1-0.266220.492110.08420
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    再以每个主成分的特征值占所提取的所有主成分的特征值总和的比例作为权重计算每个参试样品的综合主成分值(F),结果列于表 9

    F=0.316zx1+0.134zx2+0.125zx3+0.056zx4+0.409zx5+0.305zx60.325zx7

    用39份大豆的7个农艺性状的主成分综合得分数据,选用欧氏距离,Ward(离差平方和)法进行系统聚类分析,构建树状图(图 1)。由图 1可见,可将39份大豆种质分为3个大类2个亚类。第1大类包含2个亚类,第1个亚类共25份种质,第2个亚类共9份种质;第2大类共4份种质;第3大类仅有1份种质,即桂春豆121。说明桂春豆121与其他38份大豆种质资源间的遗传距离最大,即亲缘关系最远。

    图  1  基于主成分值的聚类分析
    Figure  1.  Clustering tree based on principal component values

    本试验中所考察的数量性状包括株高、底荚高度、主茎节数、有效分枝数、单株粒数、单株粒重、百粒重、粗蛋白质含量、粗脂肪含量。将39份大豆种质资源的9个性状原始数据作标准化处理,选用欧氏距离,Ward(离差平方和)法进行系统聚类分析,构建树状图(图 2)。由图 2可见,可将39份大豆种质资源分为3个大类4个亚类,第1大类包含2个亚类,第1个亚类共24份种质,第2个亚类共4份种质;第2大类包含2个亚类,第1个亚类共3份种质,第2个亚类共7份种质;第3大类仅有1份种质,即桂春豆121。说明桂春豆121与其余种质间遗传距离最大,亲缘关系最远。

    图  2  基于农艺性状标准化数据的聚类分析
    Figure  2.  Clustering tree based on standardized data of agronomic traits

    经主成分分析,可用2个主成分因子代替原本的7个株型和产量性状因子来对参试大豆种质进行说明。第一主成分(MF1)主要是与株型性状相关的因子,且与株高、底荚高度、主茎节数这3个性状都呈正相关,说明MF1值越大,植株越高、底荚高度越高、主茎节数越多;第二主成分(MF2)主要是与产量性状相关的因子,且与单株粒数、单株粒重呈正相关,与百粒重、有效分枝数呈负相关,说明MF2值越大,单株粒数越多、单株粒重越大、百粒重越小、有效分枝数越少。

    分别进行了基于主成分值的聚类分析(第一种聚类方法)和基于9个农艺性状标准化数据的系统聚类分析(第二种聚类方法),以下简要总结一下两种聚类方法聚类结果的异同点。

    相同点:两种聚类分析结果都首先将桂春豆121归为单独的一个大类,这说明桂春豆121与其余的38份大豆种质资源的遗传距离是最远的;两种聚类分析都将粤春2016-1、粤春2016-2、粤春2017-1、桂春1016、桂春1602、桂春1603、桂春1805、桂春1806、福豆13、中黄320、苏豆28号、贡1245、贡7183、泉豆20、泉豆23、泉豆24、华春2号、华春7号、郑1307归在同一个大类中,这说明这19份大豆种质具有某种程度上的相似性,遗传距离比较近;两种聚类方法均将泉豆25、中黄302、中黄306、中黄325、赣豆10号、华春11号、冀1514、苏豆29归到同一个大类中,这说明这8份大豆种质遗传距离比较近。

    不同点:虽然两种聚类分析方法都将莆豆610、泉豆17、泉豆22、福豆12号、福豆14号、福豆234归在同一个大类里,但是第一种聚类方法将这6个样品归到与泉豆20同一个大类中,而第二种聚类分析方法将这6个样品与莆豆704一起单独归为一个大类;虽然两种聚类方法均将成豆17、成豆18、南春豆31归到同一个大类中,但是第一种聚类方法将冀豆23也归到这个大类中,而第二种方法则将这3份种质归到与泉豆25同一个大类中。

    综上所述,两种聚类方法的聚类结果虽然有一定的差异,但是总体上都能将遗传距离比较近的大豆种质都归到同一个大类中,结果基本上是一致的。为更确切地了解这39份大豆种质信息,有待于后续进一步进行基于分子水平的遗传多样性分析。

    由本试验结果可见,不同春大豆种质资源在株型、产量、品质性状上均存在较大的差异,这为培育高产优质的大豆新品种提供了较丰富的选择机会。在后续的育种生产上,结合39份春大豆种质的聚类分析结果,以及对粗蛋白含量、粗脂肪含量数据的分析结果,将聚类分析中归为不同类的高蛋白型或高油型或双高型的大豆种质配制杂交组合,以期培育出高产、高蛋白、高油型的大豆新品种。

  • 图  1   不同生物质材料添加对茶园土壤pH的影响

    Figure  1.   Effect of biomass incorporation on soil pH

    图  2   不同生物质材料添加对茶园土壤硝态氮含量的影响

    Figure  2.   Effects of biomass incorporation on nitrate nitrogen content

    表  1   生物质材料的化学成分

    Table  1   Chemical composition of biomass materials

    生物质材料 pH 灰化碱/(cmol·kg-1) K/(cmol·kg-1) Ca/(cmol·kg-1) Mg/(cmol·kg-1) 有机C/% 全N/% 全P/% C/N
    稻秸 6.58c 32.00c 70.91c 37.86b 5.36d 41.64c 0.62c 0.18c 67.16
    麦秸 8.30a 23.83c 75.49b 28.96c 6.18c 47.17b 0.35d 0.11c 134.77
    生物质炭 8.43a 97.33b 23.77d 97.60a 9.28b 57.57a 1.27b 0.35b 45.33
    羊粪 8.03b 124.50a 101.04a 98.85a 10.34a 35.74d 2.53a 0.58a 14.13
    注:同列数据后不同小写字母表示差异显著(P < 0.05)。表 23同。
    下载: 导出CSV

    表  2   不同生物质材料添加对茶园土壤交换性酸的影响

    Table  2   Effect of biomass incorporation on soil exchangeable acidity

    处理 交换性H+/(cmol·kg-1) 交换性Al3+/(cmol·kg-1) 交换性酸/(cmol·kg-1)
    对照 0.60d 7.47a 8.07a
    稻秸(2%) 0.62cd 5.18b 5.80bc
    稻秸(4%) 0.62cd 4.00cd 4.61d
    麦秸(2%) 1.13b 5.01bc 6.14b
    麦秸(4%) 0.87bc 4.40c 5.27c
    生物质炭(2%) 0.40d 4.80bc 5.21c
    生物质炭(4%) 1.83a 0.90e 2.73e
    羊粪(2%) 0.60d 3.52d 4.12d
    羊粪(4%) 0.52d 0.76e 1.28f
    下载: 导出CSV

    表  3   不同生物质材料添加对茶园土壤交换性能的影响

    Table  3   Effect of biomass incorporation on soil exchange properties

    处理 交换性盐基离子总量/ (cmol·kg-1) CEC/ (cmol·kg-1) 盐基饱和度/%
    1/2Ca2+ 1/2Mg2+ K+ 总量
    对照 1.28e 0.09f 0.07f 1.44e 9.31d 15.47e
    稻秸(2%) 1.74d 0.15e 1.37d 3.26d 9.64cd 33.82d
    稻秸(4%) 2.17d 0.21de 3.09b 5.47bc 8.90d 61.46b
    麦秸(2%) 2.17d 0.18de 1.59d 3.93d 8.27e 47.52c
    麦秸(4%) 1.86d 0.25d 2.86b 4.98c 10.02c 49.70c
    生物质炭(2%) 2.90c 0.23d 0.36e 3.48d 9.58cd 36.33d
    生物质炭(4%) 4.28b 0.35c 1.21d 5.84bc 9.10d 64.18b
    羊粪(2%) 3.71b 0.61b 2.04c 6.36b 10.83b 58.73bc
    羊粪(4%) 5.37a 0.86a 3.82a 10.05a 11.59a 86.71a
    下载: 导出CSV

    表  4   土壤酸度指标与物料性质的相关性分析

    Table  4   Correlation between soil acidity indices and biomass properties

    酸度指标 灰化碱 物料pH Ca Mg K 有机C 全N 全磷 C/N
    土壤pH 0.99* 0.28 0.96* 0.94 0.06 -0.17 0.95* 0.98* -0.17
    交换性铝 -0.98* -0.46 -0.99** -0.96* 0.17 -0.09 -0.96 -0.90 -0.09
    交换性酸 -0.99** -0.31 -0.95 -0.95 -0.13 0.22 -0.97* -0.99** 0.22
    注:*表示差异显著(P < 0.05),**表示差异极显著(P < 0.01)。
    下载: 导出CSV
  • [1] 马立峰.重视茶园土壤的急速酸化和改良[J].中国茶叶, 2001, 23(4):30-31. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3150.2001.04.010
    [2] 谢少华, 宗良纲, 褚慧, 等.不同类型生物质材料对酸化茶园土壤的改良效果[J].茶叶科学, 2013, 33(3):279-288. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/cykx201303017
    [3]

    POCKNEE S, SUMMER M E. Cation and nitrogen contents of organic matter determine its liming potential[J]. Soil Science Society of America Journal, 1997, 61(1):86-92. DOI: 10.2136/sssaj1997.03615995006100010014x

    [4]

    WONG M T F, NORTCLIFF S, SWIFT R S. Method for determining the acid ameliorating capacity of plant residue compost, urban waste compost, farmyard manure and peat applied to tropical soils[J]. Communication in Soil Science and Plant Analysis, 1998, 29(19-20):2927-2937. DOI: 10.1080/00103629809370166

    [5]

    MOKOLOBATE M S, HAYNES R J. Comparative liming effect of four organic residues applied to an acid soil[J]. Biology and Fertility of Soils, 2002, 35(2):79-85. DOI: 10.1007/s00374-001-0439-z

    [6]

    YUAN J H, XU R K, QIAN W, et al. Comparison of the ameliorating effects on an acidic ultisol between four crop straws and their biochars[J]. Journal of Soils and Sediments, 2011(11):741-750. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=3394b7d1be18e16dda75b6dc269e774a

    [7] 王宁, 李九玉, 徐仁扣.三种植物物料对两种茶园土壤酸度的改良效果[J].土壤, 2009, 41(5):764-771. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/tr200905014
    [8] 鲁如坤.土壤农业化学分析方法[M].北京:中国农业科学技术出版社, 2000.
    [9] 韩永俊, 尹大庆, 赵艳忠.秸秆还田的研究现状[J].农机化研究, 2003(2):39-40. DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2003.02.016
    [10]

    XU R K, COVENTRY D R. Soil pH changes associated with lupin and wheat plant materials incorporated in a red-brown earth soil[J]. Plant and soil, 2003, 250(1):113-119. DOI: 10.1023/A:1022882408133

    [11]

    XU J M, TANG C, CHEN Z L. The role of plant residues in pH change of acid soils differing in initial pH[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2006, 38(4):709-719. DOI: 10.1016/j.soilbio.2005.06.022

    [12] 鲁彩艳, 陈欣.有机碳源添加对不同C/N比有机物料氮矿化进程的影响[J].中国科学院研究生院学报, 2004, 21(1):108-112. DOI: 10.3969/j.issn.1002-1175.2004.01.017
    [13] 于天仁, 季国亮, 丁昌璞.可变电荷土壤的电化学[M].北京:科学出版社, 1996:226-251.
    [14] 袁金华, 徐仁扣.生物质炭对酸性土壤改良作用的研究进展[J].土壤, 2012, 44(4):541-547. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9829.2012.04.003
    [15] 索龙, 潘凤娥, 胡俊鹏, 等.秸秆及生物质炭对砖红壤酸度及交换性能的影响[J].土壤, 2015, 47(6):115-1162. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TURA201506021.htm
    [16] 马宗国, 卢绪奎, 方丽, 等.小麦秸秆还田对水稻生长及土壤肥力的影响[J].作物杂志, 2003(5):37-38. DOI: 10.3969/j.issn.1001-7283.2003.05.018
  • 期刊类型引用(23)

    1. 林文磊,吕美琴,李明松,施迎迎,康蓉蓉,曾红英. 47份福建省鲜食春大豆种质资源的遗传分析及综合评价. 福建农业学报. 2024(03): 276-289 . 本站查看
    2. 韩岱,时晓磊,丁孙磊,张金波,严勇亮. 60份大豆种质资源苗期耐盐性鉴定评价. 大豆科学. 2023(04): 494-505 . 百度学术
    3. 隋翔鹏,周永刚,孙鹏宇,李森权,叶开烨,王栋灵,井妍,李海燕. 中国热区适应性高产大豆种质的评价与筛选. 分子植物育种. 2023(21): 7292-7299 . 百度学术
    4. 杨芳,梁海燕,宋晓强,邓亚蕊,李海. 晋北地区15个苜蓿品种产量及品质分析. 饲料研究. 2023(18): 119-123 . 百度学术
    5. 李妍颖,李梅梅,杨琪,陈丽慧,李伯辽,房爱省,何柯杭,董继广,赵玉婉,于志浩,郝引川,仵均祥. 亚洲玉米螟为害对玉米产量的影响与防治指标研究. 植物保护. 2022(01): 82-89 . 百度学术
    6. 李炜,毕影东,刘建新,王玲,刘淼,邸树峰,樊超,杨光,谢婷婷,来永才. 寒地野生大豆资源农艺性状的相关性和主成分分析. 土壤与作物. 2022(01): 10-17 . 百度学术
    7. 陈观杰,郑殿峰,冯乃杰,沈雪峰,母德伟,刘玲,李甜子,周行,齐德强,谢平. 雷州半岛地区大豆农艺性状因子和聚类分析. 浙江农业科学. 2022(03): 485-491+523 . 百度学术
    8. 王玲燕,黄金华,张素平,黄中文,董彦琪,朱红彩,唐振海. 夏大豆种质资源农艺性状与产量的多样性分析. 湖北农业科学. 2022(10): 15-19+47 . 百度学术
    9. 黎松松,赖建军,张红梅,崔晓艳,刘晓庆,陈新,朱月林,陈华涛. 江苏鲜食春大豆种质资源表型鉴定及综合评价. 大豆科学. 2022(04): 385-396 . 百度学术
    10. 杨芳,梁海燕,林凤仙,宋晓强,邓亚蕊,李海. 24份黍子材料农艺性状主成分和聚类分析. 农学学报. 2022(08): 27-34 . 百度学术
    11. 郭敏杰,邓丽,李玉荣,王瑾,任丽. 基于主成分和聚类分析的冀花高油酸花生品种综合评价. 中国油料作物学报. 2022(06): 1210-1217 . 百度学术
    12. 王玲燕,刘贺娟,任福森,唐振海,董彦琪,刘震宇. 98份大葱种质资源农艺性状相关性及主成分分析. 中国瓜菜. 2021(08): 38-43 . 百度学术
    13. 李艳红,聂俊,郑锦荣,谭德龙,张长远,史亮亮,谢玉明. 华南地区樱桃番茄表型性状遗传多样性分析及综合评价. 园艺学报. 2021(09): 1717-1730 . 百度学术
    14. 李琼,常世豪,舒文涛,杨青春,李金花,张东辉,张保亮,张来成,耿臻. 黄淮海地区夏大豆(南片)46份大豆品种(系)农艺性状综合分析. 新疆农业科学. 2021(10): 1765-1774 . 百度学术
    15. 范继征,石达金,吕巨智,唐国荣,程伟东. 基于关联度、主成分和聚类分析的西南区玉米新组合评价. 种子. 2020(01): 102-110 . 百度学术
    16. 郑淑琳,石玉涛,王飞权,张渤,王涵,林立,石元值,叶乃兴. 乌龙茶种质资源矿质元素含量特征分析与评价. 福建农业学报. 2020(02): 150-160 . 本站查看
    17. 石玉涛,郑淑琳,王飞权,陈荣冰,李远华,张渤,王涵,林立. 武夷名丛茶树种质资源矿质元素含量特征分析. 中国农业科技导报. 2020(07): 37-50 . 百度学术
    18. 刘珮君,王晓敏,李国花,郑福顺,赵宇飞,胡新华,付金军,高艳明,李建设. 166份番茄种质资源的综合评价. 云南大学学报(自然科学版). 2020(04): 792-803 . 百度学术
    19. 刘杰,张春宵,李淑芳,曹铁华,梁烜赫,刘学岩,马永鑫,郑大浩,李晓辉. 81份玉米杂交种萌发期耐冷性的鉴定和评价. 玉米科学. 2020(05): 20-26+31 . 百度学术
    20. 吕丹,黎瑞源,郑冉,郑俊青,朱丽伟,石桃雄,陈庆富. 213份苦荞种质资源主要农艺性状分析及高产种质筛选. 南方农业学报. 2020(10): 2429-2439 . 百度学术
    21. 李方舟,张海生,王军,杨婷婷,古晓红,李广信,刘晋联. 山西省大豆多点试验品系农艺性状分析. 山西农业科学. 2019(06): 931-934+1010 . 百度学术
    22. 王婷婷,韦小丽,张兰. 贵州不同种源棕榈苗期生长性状比较及评价. 经济林研究. 2019(03): 146-152 . 百度学术
    23. 牟书靓,牛海龙,李伟堂,杨翔宇,王曙文,刘红欣,何中国. 花生种质资源农艺性状主成分及聚类分析. 辽宁农业科学. 2019(06): 1-5 . 百度学术

    其他类型引用(3)

图(2)  /  表(4)
计量
  • 文章访问数:  1269
  • HTML全文浏览量:  269
  • PDF下载量:  16
  • 被引次数: 26
出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-11
  • 修回日期:  2018-09-14
  • 刊出日期:  2018-11-27

目录

/

返回文章
返回