2. 中国农业科学院研究生院,北京 100081;
3. 贵州省烟草公司遵义市公司,贵州遵义 563000;
4. 山东中烟有限责任公司,山东济南 250100
2. Graduate School of CAAS, Beijing 100081, China;
3. Zunyi Tobacco Company of Guizhou Province, Zunyi 563000, China;
4. China Tobacco Shandong Industrial Co., Ltd., Jinan 250100, China
作为烟草生长发育所必需的中、微量营养元素,对于协调烟株生理机能、烤烟产量、品质的形成和增强抗病能力有着大量元素不可替代的作用[1-2],并且其含量在不同地区之间存在一定的差别,如杨佳玫等[3]对湖南、河南、云南、福建、贵州、四川 6 省 C3F 烟样营养元素与感官评吸质量的研究表明,不同生态区烟叶的营养成分均存在极显著差异,铁、锌、锰、铜、氯含量异常偏高地区,烟叶感官评吸质量下降;黄爱缨等[4]通过对云南昭通 10 个植烟生态区进行田间试验的结果显示,该地有低 Cu 含量分布特点,土壤–气候条件对烟叶 Cu、Zn 含量具有高度影响效应;于建军等[5]在对四川会理烟区烤烟中 11 种矿质元素含量及其与评吸结果关系的研究表明,该烟区烟叶中钙、铁、锰、锌的含量在较适宜的范围内,镁、铜含量缺乏,同时镁、钾、铁和氯的含量对烟叶感官质量有较大的影响。
地统计学和 GIS、GPS 技术相结合的方法弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷[9–10],已成为研究区域化变量的空间异质性通用的有效手段,较为普遍[10–15],但对于烟叶中微量元素的空间变异特征研究却鲜有报道。为此,本研究以贵州省遵义市部分烟区 2013 年烤烟 C3F 等级烟叶为研究对象,结合 GPS 定位技术,分别采用经典统计学和地统计学方法,运用 ArcGIS 10.2 的 Geostatistical Analyst 模块对烤烟烟叶中微量元素含量空间变异特征及其分布格局进行分析,旨在揭示研究区烟叶中微量元素含量的整体特征与空间分布状况,为该地烤烟生产养分分区管理、配方施肥技术和化肥减量提效提供科学参考。
1 材料与方法 1.1 研究区概况遵义市位于贵州省北部,介于东经 105°36′~108°13′,北纬 27°08′~29°12′之间,东西横跨 254 km,南北纵距 230 km,总面积 30762 km2。遵义市处于云贵高原向湖南丘陵和四川盆地过渡的斜坡地带,海拔高度一般在 800~1300 m,地形起伏大,地貌类型复杂,境内山地占 64.4%,丘陵占 29.3%,盆地及河谷坝子仅占 6.3%。气候属于亚热带高原湿润季风气候,年平均气温 15.1℃,降水量 400~500 mm,水热同期。土壤类型以黄壤、石灰土、紫色土和水稻土为主。全市烤烟种植规模基本稳定在 4×104 ~5.3×104 hm2,年产烤烟约 9×104 t,具有典型中间香型香气特征。
1.2 烟叶样品的采集根据遵义市烟草种植区划、烟区分布和发展潜力等情况,采用 GPS 定位技术,2013 年在遵义市 5 个主要植烟县 (市) 确定 83 个代表性取样点,采集烤烟 C3F 等级烟叶样品 83 份,取样点空间分布图见图 1。
1.3 检测方法烟叶中铜、锌、铁、锰、钼的测定,参考相关文献[18–20]进行方法改进和优化:称取 0.20 g 烟末到聚四氟消解内罐中,加入 2 mL 68% 硝酸和 0.5 mL 40% 氢氟酸,静置 12 h;120℃ 赶酸至近干,加入 1 mL 68% 硝酸,置于防腐溶样罐外套内,180℃ 恒温消解 1.5 h;冷却、转移、超纯水定量至 40 g 摇匀待测,检测仪器为 PE (NexIon300D) 电感耦合等离子体质谱仪。按建立的分析方法,对植物标准物质 (GBW07602、GBW07603、GBW08517、GBW10016) 重复测定,结果表明精密度较高,测定元素的平均值和标准物质的参考值之间的相对误差较小,实现快速同时测定烟叶中多种元素含量。
1.4 描述性统计分析和地统计根据经典统计学原理,利用 SPSS 22.0 软件对取样数据进行描述性统计分析和 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验。应用 ArcGIS 10.2的Geostatistical Analyst 模块,进行对地统计学分析中实验半方差函数的计算、理论模型拟合、Kriging 插值及图形绘制。
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图1 遵义烟区烟叶取样点空间分布图 Fig. 1 The spatial distribution of tobacco samples in Zunyi City |
研究区烟叶中、微量元素含量描述性统计见表 1,7 种元素含量范围分别为,钙 14.7~27.3 g/kg、镁 1.3~8.0 g/kg、铜 1.69~8.83 mg/kg、锌 12.31~56.11 mg/kg、铁 141.62~339.00 mg/kg、锰 66.21~426.11 mg/kg、钼 0.06~0.60 mg/kg。7 种元素含量平均值分别为 Ca 20.3 g/kg、Mg 3.7 g/kg、Cu 4.42 mg/kg、Zn 34.85 mg/kg、Fe 229.81 mg/kg、Mn 205.43 mg/kg、Mo 0.25 mg/kg;从各元素的含量变化范围来看,各元素的最大值与最小值相差 1.86~9.47 倍,钼含量变幅最大,钙变幅最小;各元素变异系数在 12.8%~48.7% 之间,均表现为中等强度变异,钙变异最小,钼变异最大,从侧面反映了研究区烟叶中微量元素具有一定程度的空间变异性,对该地区烟叶中微量元素进行空间分析是有必要的。
参考加拿大程显华先生对打顶时第 10 片制定的烟叶营养元素含量丰缺评价标准[21](表 2),对研究区内烤烟 C3F 烟叶中、微量元素含量进行分级 (表 3)。钙含量总体在适宜范围内,占 95.2%,锰处于适宜–高水平,分别占 34.9%、65.1%;镁、铜、锌、铁含量基本在低–适宜水平,其中适宜水平分别占 48.2%、25.3%、63.9%、79.5%,低水平占 26.5%、55.4%、32.5%、20.5%;钼含量总体缺乏。
表1 烟叶中、微量元素含量的描述性统计 Table 1 Descriptive analysis of medium and trace element contents of tobacco leaves |
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表2 烟叶中、微量元素含量丰缺评价标准 Table 2 Evaluation grade of the medium and trace element contents in tobacco leaves |
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表3 调查烟叶样本的中、微量元素含量在各级评价标准中的数量和比例 (n = 83) Table 3 Number and percentage of the medium and trace element contents in the evaluation grades of tobacco leaves |
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运用半变异函数,能够同时对区域化变量的随机性和结构性进行描述,但首先要对数据进行正态分布性检验[22],并且数据的正态分布性又是使用地统计学 Kriging 方法对烟叶元素含量特性进行空间分析的前提[9]。经过 Kolmogorov-Smirnov (k-s) 检验,发现 7 种元素含量数据中 Ca、Mg、Zn 和 Fe 符合正态分布,Cu、Mn、Mo 经对数转换后均符合正态分布 (表 4)。因此,本研究中 Ca、Mg、Zn 和 Fe 的变异函数计算仍采用原始数据,Cu、Mn、Mo 的变异函数计算采用转化后数据。
表4 烟叶铜、锰、钼元素含量对数转换 Table 4 Logarithmic transformation of Cu, Mn, Mo content of tobacco leaves |
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分别对不同趋势效应 (无趋势、一阶趋势和二阶趋势效应) 参数和不同模型 (Spherical 模型、Exponential 模型和 Gaussian 模型),对研究区烟叶 7 种中、微量元素进行拟合,并对各模型的拟合精度进行交叉验证,选取标准平均误差 (MSE) 最接近于 0,均方根误差 (RMSE) 越小,平均标准误差 (ASE) 与均方根误差 (RMSE) 越接近,标准均方根误差 (RMSSE) 最接近于 1 的插值模型作为最优拟合模型[7, 9]。由表 5 可见,MSE 接近于 0,RMSSE 接近于 1,满足 Kriging 插值的要求。
半方差是度量区域化变量在一定尺度上空间相关性和空间异质性的综合指标,包括块金值 (Nugget)、基台值 (Sill)、变程 (Range) 等重要参数。其中块金值为样点间距为 0 时的半方差函数值 C0,表示区域化变量因随机因素引起的空间异质性,若块金值较大则表明较小尺度的某些过程不可忽视;结构方差表示空间自相关部分 (结构性因素) 引起的空间异质性;基台值是半变异函数随间距递增到一定程度后出现的平稳值 (C0 + C),通常表示系统内总的变异[23–24]。块金值与基台值之比 (Nugget/Sill) 为块金效应,其数学表达式 [C0/(C0 + C)] 可以反映系统变量的空间相关性程度,当 C0/(C0 + C) < 25%,说明系统具有强烈的空间相关性;如果 C 0/(C0 + C) 在 25%~75%,表明系统具有中等的空间相关性;C0/(C0 + C) > 75%,则说明系统空间相关性很弱 [25–26]。
由表 5 可见,研究区烟叶中、微量元素的 C0/(C0 + C)范围除 Zn (58.4%) 和 Fe (69.0%) 比值较大,其余各元素在 26.9%~43.8% 之间,大小顺序为 Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg。烟叶中该 7 种元素都具有中等程度空间相关性,这表明研究区内其空间变异是由结构性和随机性因素共同作用的结果;其中 Zn、Fe 大于 50%,空间自相关性最弱,说明这两种元素的空间变异更侧重于随机因素,从而使空间相关性减弱。变程反映了变量空间自相关范围的大小,为空间最大相关距离。研究区烟叶中 7 种中、微量元素的变程从大到小依次为 Ca、Mg、Mn、Mo、Fe、Zn、Cu,各项异性比均大于 1,表明区域内烟叶中、微量元素的分布具有各向异性。
表5 烟叶中、微量元素半方差函数模型及拟合参数表 Table 5 Semi-variogram models of medium and trace element contents of tobacco leaves and their parameters |
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为了解研究区烟叶中、微量元素的空间分布特征,采用研究区烟叶中、微量元素的最优空间插值模型,采用普通 Kriging 法分别绘制研究区烟叶 7 种中、微量元素的空间分布图。
从图 2 中可看出研究区烟叶中元素含量在空间位置的分布特征:Ca 空间分布规律不明,不同斑块交错镶嵌分布,低值区 (< 17.7 g/kg) 零星分布在遵义县,高值区 (> 23.6 g/kg) 分布在正安与务川县。Mg 低值区 (< 2.2 g/kg) 主要分布在正安,高值区 (> 6.7 g/kg) 主要分布在湄潭南部。Cu 含量空间分布斑块的破碎化较严重,高值区 (> 5.63 mg/kg) 分布较零乱,低值区 (< 2.70 mg/kg) 主要分布在湄潭。Zn 空间分布规律不明显,不同斑块呈交错镶嵌分布,低值区 (< 20.00 mg/kg) 分布在湄潭南部,高值区 (> 45.78 mg/kg) 零星分布于正安、务川。Fe 分布规律不明显,低值区 (< 190.6 mg/kg) 零星分布在务川,高值区 (> 259.5 mg/kg) 零星分布在正安、绥阳。Mn 空间分布规律不明显,不同斑块交错镶嵌分布,低值区 (< 124.7 mg/kg) 主要分布在湄潭与遵义县东南部,高值区 (> 313.2 mg/kg) 分布在绥阳。Mo 分布规律不明显,不同斑块交错镶嵌分布,低值区 (< 0.14 mg/kg) 主要分布在务川,高值区 (> 0.40 mg/kg) 主要分布在湄潭。
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图2 遵义烟区烟叶取样点空间分布图 Fig. 2 The spatial distribution of tobacco samples in Zunyi City |
本研究结果初步探求了遵义市部分烟区烤烟烟叶中、微量元素特征与空间分布情况,对该地烤烟生产养分分区管理、配方施肥技术和化肥减量提效有较大的参考价值。描述性统计分析结果表明,Mo 含量普遍较缺乏,Ca 总体在适宜范围,Mn 含量在适宜–高范围内,Mg、Cu、Zn、Fe 含量基本在低–适宜水平。因此,在施肥上,建议研究区开展全面补施钼肥试验,控制含钙、锰肥料的施用,针对铜、铁、镁、锌缺乏区域分别开展酌量补施相应肥料的试验,根据试验验证结果,进行施肥决策。
该研究区中、微量元素服从正态或对数正态分布,均表现为中等强度变异,这反映了该地区烟叶中、微量元素受到自然或人为因素的影响。空间结构分析表明,研究区烟叶中、微量元素含量的块金效应在 26.9%~69.0%,表明烟叶中、微量元素含量同时受结构性因素和随机性因素的影响。7 种元素中钙、镁元素含量的变程较大,反映了这两种元素在研究区较大的范围内具有相关性,可能受结构性因素 (气候、海拔、地形地貌、成土母质等) 影响更大,受随机性因素 (施肥措施、种植制度等) 影响较小。研究区烟叶中、微量元素表现出的空间分布特点,其主要原因可能有:1) 生态环境对烤烟烟叶中、微量元素含量的影响。杨佳玫等[3]研究结果表明,由于成土母质及风化程度、土类及 pH 值和降水等环境因素的影响,不同生态区烟叶营养元素的含量不同,均存在极显著差异。于建军等[27]对四川省会理烟区土壤及烟叶中、微量元素含量研究发现,土壤内中、微量元素对烟叶中相对应的元素起主要作用,烟叶中、微量元素与其土壤内中微量元素均呈极显著正相关关系。本研究遵义烟区地处云贵高原向湘西丘陵和四川盆地过度的斜坡地带,地貌地形复杂,海拔介于 221~2227 m,有山地、丘陵、盆地及河谷坝地;成土母质类型多样,主要有不同岩类的风化残积物和坡积物、沟谷堆积物、冲积物等;气候多变,年均气温介于 13℃~18℃,降水量介于 400~500 mm;土壤类型多样,有黄壤、石灰土、紫色土和水稻土。水、气、热、土壤、地形状况等因地域不同而存在明显差异,区域内自然生态环境条件的特殊性,造就了烟叶中、微量元素空间分布的特殊性。2) 施肥措施 (农艺措施)、种植制度等对烤烟烟叶中微量元素含量的影响。梁文旭等[28]研究结果表明,烟稻复种连作年限与烟叶铁、锰、铜、锌、镁含量呈负相关关系,与烟叶钙含量呈正相关关系。3) 不同烟草品种对烤烟烟叶中、微量元素含量的影响。庞夙等[29]研究发现,在四川省烟叶主产区的烟叶品种中,红花大金元、云烟 97 和中烟 103 烟叶钙、镁、铜、锰、锌、铁元素含量整体比 K326、云烟 85、云烟 87 高。针对研究区烟叶中微量元素含量的空间变异性研究,今后可进一步开展相关的试验,以深入探讨影响烟叶中微量元素空间分布的因素及其机理。
4 结论1) 描述性统计显示,从 7 种中、微量元素的含量变化范围来看,各元素的最大值与最小值相差 1.86~9.47 倍,以钼含量变幅最大,钙变幅最小;Ca 总体在适宜范围,Mg、Cu、Zn、Fe 含量基本在低–适宜水平,Mn 含量在适宜–高范围内,Mo 含量较缺乏。
2) 地统计分析表明,7 种元素均具有空间各向异性。空间变异指标 C0/(C0 + C) 大小顺序:Fe > Zn > Ca > Mo > Mn > Cu > Mg,C 0/(C0 + C) 在 26.9%~69.0% 之间,具有中等空间相关性;空间自相关范围由大到小依次为 Ca、Mg、Mn、Mo、Fe、Zn、Cu。
3) 采用地统计插值绘制的空间分布图,能够直观地反映研究区烟叶中微量营养元素的含量分布状况,以进一步推进精准农业实施,使信息技术服务于农业养分分区管理、资源合理配置的优势得以发挥。
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