基于冗余分析的降香黃檀人工林葉部病害與土壤因子的關(guān)系研究

張　茜,　周國英,　董文統(tǒng),　楊　蕾,　楊　菁,　吳　毅

(1. 經(jīng)濟林培育與保護教育部重點實驗室, 中南林業(yè)科技大學(xué), 長沙　410004; 2. 湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院,株洲　412001)

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基于冗余分析的降香黃檀人工林葉部病害與土壤因子的關(guān)系研究

張茜1,2,周國英1*,董文統(tǒng)1,楊蕾1,楊菁1,吳毅1

(1. 經(jīng)濟林培育與保護教育部重點實驗室, 中南林業(yè)科技大學(xué), 長沙410004; 2. 湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院,株洲412001)

為了探討降香黃檀人工林土壤因子與葉部病害發(fā)生的關(guān)系,對海南省13塊降香黃檀人工純林樣地進行了病害調(diào)查和土壤因子的測定,運用冗余分析找到影響病害發(fā)生的主導(dǎo)因子,結(jié)果表明:土壤的pH、速效氮、全磷、速效鉀是影響病害發(fā)生最主要的4個指標。對病害發(fā)生影響的土壤因子按其重要性依次為:pH>速效氮>全磷>速效鉀。在冗余分析的基礎(chǔ)上,通過聚類分析將樣地劃分為輕度、中度、重度感病區(qū)3種不同類型,并通過單因素方差分析研究了4個主導(dǎo)因子在不同類型樣地中的差異。結(jié)果表明,不同發(fā)病程度的樣地與土壤因子相關(guān)性差異明顯,總體表現(xiàn)為:發(fā)病嚴重的Ⅲ類樣地土壤中的速效氮和全磷含量最高,平均值分別為82.08 mg/kg、0.68 g/kg,輕度感病的Ⅰ類樣地土壤中的pH和速效鉀含量最高,平均值分別為6.56、143.60 mg/kg。

土壤因子;冗余分析;降香黃檀;人工林;葉部病害

降香黃檀(Dalbergiaodorifera)是豆科蝶形花科喬木,國家二級重點保護、瀕危樹種[1]。降香黃檀的心材有著極高的藥用和經(jīng)濟價值,隨著種植面積的不斷增加,病蟲害問題日益突出[2]。據(jù)調(diào)查,降香黃檀的病害主要發(fā)生在葉部,以黑痣病和炭疽病最為嚴重[3]。

目前,國外對降香黃檀的研究甚少,國內(nèi)大多集中于降香黃檀生物學(xué)特性[46]、栽培管理[7]以及病蟲防治[13]等方面的研究,針對其土壤的研究較少[8]。土壤與降香黃檀病害發(fā)生關(guān)系的研究亦鮮有報道。van Dijk等[9]的研究發(fā)現(xiàn)松樹枯梢病發(fā)病嚴重的樣地同健康的樣地相比,其土壤中的氮、磷含量明顯要高出很多。廖太林等[10]的研究發(fā)現(xiàn)松樹葉部病害的發(fā)生與土壤中磷含量呈正相關(guān)關(guān)系,與水解氮、有效鉀、土壤pH相關(guān)性不強。曾亮忠等[11]研究發(fā)現(xiàn)濕地松針褐斑病、赤枯病病害發(fā)生與土壤中的全鉀含量呈極顯著的負相關(guān),與土壤全氮含量、N/K、P/K和N/P比均呈顯著的正相關(guān)。林挺秀等[12]的研究發(fā)現(xiàn)影響濕地松針葉病害的關(guān)鍵因素是全K,并與全K含量呈負相關(guān),并認為施用鉀肥對抑制病害發(fā)生有一定效果。

冗余分析是一種多變量的直接梯度分析的方法,能夠?qū)⒍鄠€環(huán)境變量和樣本數(shù)據(jù)進行多元回歸分析,通過將樣點投射到兩條排序軸構(gòu)成的二維平面上構(gòu)建出原始變量和典型變量間的線性關(guān)系模型[1314]。構(gòu)建出的二維平面圖可以通過樣點的散集形態(tài)、在象限的分布等來反映研究區(qū)的特點。冗余分析經(jīng)過對特征值進行一系列的分解篩選,以達到有效地簡化變量個數(shù)的目的,并能將物種與環(huán)境因子的關(guān)系直觀地體現(xiàn)在同一坐標軸上,從而更好地分析出主導(dǎo)因素在病害發(fā)生過程的作用[1516]。冗余分析在國外已經(jīng)廣泛應(yīng)用于環(huán)境、生態(tài)等領(lǐng)域的研究[17],并主要集中在影響生物[18]、植被[19]、景觀分布[20]的關(guān)鍵環(huán)境因子篩選。目前國內(nèi)運用冗余分析做研究的較少,僅有少數(shù)研究人員應(yīng)用此方法開展了對環(huán)境科學(xué)[2125]、植物生態(tài)學(xué)[2628]、微生物群落結(jié)構(gòu)[2930]等領(lǐng)域的研究。

筆者以海南省降香黃檀人工林主要葉部病害為研究對象,選取13塊樣地進行野外調(diào)查,獲得了葉部病害發(fā)生情況的數(shù)據(jù)和林地土壤樣品,測定土壤理化性質(zhì)和微生物數(shù)量等土壤因子,運用數(shù)量生態(tài)學(xué)中的冗余分析方法(RDA)研究土壤因子與病害發(fā)生情況的內(nèi)在聯(lián)系,以期為降香黃檀人工林病害的防治提供理論支撐。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)域概況

海南省地理坐標為108°37′～111°03′E, 18°10′～20°10′N,陸地總面積約35 400 km2。海南島屬于熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫22～27℃,年降水量為1 000～2 600 mm,干濕兩季明顯。海南島平均海拔120 m,四周低平,中間高聳,其土壤類型十分豐富,主要有:磚紅壤、赤紅壤、砂壤、燥紅壤、紅壤、濱海沙土等類型。

1.2樣地設(shè)置

野外調(diào)查在2013年4月-6月進行。樣地分別設(shè)置在海南省的10個縣市,包括五指山市、?？谑?、白沙縣、東方市、定安縣、屯昌縣、澄邁縣、保亭縣、樂東縣、昌江縣。每個市縣1～2個樣地,共13個樣地。樣地面積4～7 hm2左右,每個樣地設(shè)立3個30 m×30 m的標準地。人工林林齡均為幼齡林,林分類型均為純林,土壤厚度為0.8～1.2 m,林分結(jié)構(gòu)、管理措施基本相似,土壤類型不相同(表1)。記錄樣地坡度、坡向、經(jīng)緯度、密度、海拔、樹高、胸徑等因子。

表1　樣地基本情況

1.3土壤樣品采集及因子測定方法

土壤樣品的采集在2013年4月-6月進行。每個樣地設(shè)置3個標準地,每個標準地中采用五點取樣法采樣1次[8]。每個采樣點去除地表植被和枯枝落葉后采集0～20 cm土層的土壤。用于測定微生物數(shù)量的土壤于-80℃保存?zhèn)溆?用于理化性質(zhì)測定的土樣,做風(fēng)干過篩處理。

共選擇15個土壤環(huán)境相關(guān)因子進行測定:包括細菌數(shù)量、真菌數(shù)量、放線菌數(shù)量、pH、有機質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、有效氮、有效磷、有效鉀、含水量、容重、孔隙度、土壤類型。微生物數(shù)量的測定采用稀釋涂布平板法,細菌、放線菌、真菌分別采用牛肉膏蛋白胨培養(yǎng)基、高氏一號培養(yǎng)基、PDA培養(yǎng)基培養(yǎng)[31]。pH、有機質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、速效氮、速效磷、速效鉀分別采用電位法、重鉻酸鉀氧化外加熱法、半微量凱式法、堿熔鉬銻抗比色法、堿熔火焰光度計法、堿解擴散法、雙酸浸提法、乙酸銨浸提火焰光度計法進行測定[32]。土壤含水量測定采用烘干法;土壤容重測定采用環(huán)刀法;土壤類型由熟悉土壤分類的人員現(xiàn)場判斷并查閱當?shù)赜嘘P(guān)土壤資料獲得[8]。

1.4病情調(diào)查

采用踏查法和標準地調(diào)查相結(jié)合的方法對降香黃檀野外林木發(fā)病情況進行調(diào)查,調(diào)查與土壤樣品采集同步進行。每個樣地隨機調(diào)查100株以上的標準樹。針對降香黃檀葉部病害的情況,確定降香黃檀病害的調(diào)查對象為黑痣病、炭疽病。通過觀察2種病害的病斑面積大小及其所占的比例,以2種病害發(fā)病情況的總和計算降香黃檀病害的發(fā)病率和病情指數(shù),公式計算如下:

1.5數(shù)據(jù)分析

統(tǒng)計分析時所有數(shù)據(jù)均為平均數(shù)±標準差,采用SPSS 19.0進行聚類分析、單因素方差分析、相關(guān)性分析和Fisher’s F-test(P<0.05)檢驗。冗余分析(redundancy analysis,RDA)應(yīng)用CANOCO 4.5.1進行。

應(yīng)用CANOCO 4.5.1分析病害與土壤因子的相關(guān)關(guān)系。首先,對數(shù)據(jù)文件進行除趨勢對應(yīng)分析(DCA),結(jié)果顯示,4個排序軸中梯度最大值(LGA)為1.532,小于3。理論上,LGA<3適合線性模型。因此,采用線性模型的冗余分析比較合適。對13個樣地所選擇的15個環(huán)境因子進行RDA分析。進行RDA分析要構(gòu)建2個數(shù)據(jù)矩陣,一個是物種(species)矩陣,另一個是環(huán)境因子(environment)矩陣。構(gòu)建矩陣需先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成CANOCO能識別的格式文件,即需要將定性指標進行編碼[18],據(jù)此本研究中將土壤類型分為4類:1代表紅壤、2代表磚紅壤、3代表燥紅壤、4代表砂壤,其余因子按實測值進行輸入。15種土壤因子的篩選(剔除)是通過CANOCO的環(huán)境因子的預(yù)選功能(the forward selection of the environmental variables in CANOCO for windows)來確定,再將篩選后的主導(dǎo)因子進行后續(xù)的RDA排序,了解主導(dǎo)因子對信息的獨立解釋量和信息的損失量,同時利用499次蒙特卡洛置換檢驗(Monte Carlo permutation test)對其顯著性進行檢驗。

為了將樣地病害情況進行分類,在Bray-Curtis相似性測量的基礎(chǔ)上,對13個樣地葉部病害的發(fā)生情況進行聚類分析,采用組間平均聚類分析方法,并繪制聚類樹枝圖,同時采用單因素方差(One-way ANOVA)法檢驗主導(dǎo)土壤因子在不同發(fā)病程度的樣地間含量的差異,并采用LSD方法進行顯著性多重比較(a=0.05)。

2　結(jié)果與分析

2.1土壤理化性質(zhì)及微生物學(xué)性質(zhì)

經(jīng)測定分析發(fā)現(xiàn),各樣地的土壤理化性質(zhì)有很大差異(表2)。所有樣地的pH都較低,為酸性土壤。其中,P7號樣地土壤的速效磷、速效鉀含量最高,分別為12.83、187.52 mg/kg。

調(diào)查樣地的土壤中微生物數(shù)量從多到少依次為細菌>放線菌>真菌。其中微生物總數(shù)含量最高的為P7號樣地,達到了625.28×104cfu/g;P7號樣地土壤中細菌最多,數(shù)量為58.32×104cfu/g;P11號樣地中真菌和放線菌的數(shù)量最多,分別為10.92×104cfu/g、35.30×104cfu/g。P4號樣地的細菌、真菌、放線菌的數(shù)量分別為26.51×104、5.81×104、13.32×104cfu/g,屬于各樣地中微生物數(shù)量較少的一塊樣地。

表2　土壤理化性質(zhì)及微生物數(shù)量1)

1) 表中數(shù)據(jù)為平均值±標準差(n=3)。 同列數(shù)值后不同字母代表經(jīng)ANOVA分析,處理間有顯著差異(P<0.05)。

The data are mean±SD. Different lowercase letters in the same column represent significant difference at 0.05 level by ANOVA.

2.2土壤因子間的相互關(guān)系

相關(guān)分析表明,土壤各因子間的相關(guān)性差異很大(表3),其中,存在極顯著正相關(guān)的是:含水率與土壤類型;pH與孔隙度、有機質(zhì);全磷含量與全氮含量;速效氮含量與全氮含量、全磷含量;速效磷含量與全氮含量、全磷含量;速效鉀含量與有機質(zhì)、pH;真菌數(shù)量與全氮含量、速效磷含量、速效鉀含量;細菌數(shù)量與容重、全氮含量、全磷含量、速效N和真菌含量;放線菌數(shù)量與容重、全氮含量、速效磷含量、真菌數(shù)量、細菌數(shù)量。存在極顯著負相關(guān)的是:孔隙度與容重；全磷含量與pH；全鉀含量與全磷含量;速效氮含量與pH、全鉀含量;速效鉀含量與土壤類型、速效氮含量;細菌數(shù)量與pH。孔隙度與容重呈極顯著負相關(guān),孔隙度越小,土壤板結(jié)嚴重,則容重增加。有機質(zhì)與含水率成正相關(guān),可能是由于有機質(zhì)能夠吸附一定的水分,形成膠體。pH與土壤中的N、P、K含量有顯著的相關(guān)性,可能是由于土壤的酸堿度能夠影響N、P、K的合成與分解。土壤中的微生物,包括真菌、細菌、放線菌數(shù)量均與N、P含量呈正相關(guān),說明N、P元素能夠影響微生物的數(shù)量。三類微生物間也存在著極顯著的正相關(guān)關(guān)系,表明三類微生物之間彼此依存。

2.3降香黃檀病害發(fā)生情況與土壤因子的RDA綜合分析

2.3.1影響降香黃檀葉部病害發(fā)生的主導(dǎo)土壤因子篩選及解釋

經(jīng)CANOCO的forward分析表明,pH、速效氮含量、全磷含量和速效鉀含量對降香黃檀葉部病害發(fā)生的影響最為顯著。RDA分析顯示(圖1),第一軸能夠解釋所有信息的88.5%,第二軸能解釋9.1%,累計解釋信息量達97.6%。由此可知,前兩軸能夠很好地反映病害與土壤因子的關(guān)系,并且主要是由第一軸決定。從圖1中可以看出,pH與病害發(fā)生呈極顯著負相關(guān),速效氮含量與病害發(fā)生正相關(guān),全磷含量與葉部病害呈正相關(guān)關(guān)系,速效鉀含量與葉部病害呈負相關(guān)關(guān)系。

圖1　降香黃檀葉部病害發(fā)生情況與土壤因子關(guān)系的冗余分析Fig.1　Redundancy analysis of the relationship between Dalbergia odorifera leaf disease occurence and soil variables

2.3.24個主導(dǎo)土壤因子RDA的排序及解釋

通過對15個土壤因子進行篩選得出4個對于病害發(fā)生有顯著影響的土壤因子,特提取這4個主導(dǎo)因子做RDA二維排序圖,進一步分析主導(dǎo)因子對病害發(fā)生的貢獻率并了解15個變量的信息解釋量與4個變量的信息解釋量的差異。RDA分析結(jié)果顯示, 土壤因子對病害發(fā)生影響的重要性排序為:pH>全磷>速效鉀>速效氮(圖2)。此外,僅選擇這4個土壤變量可解釋土壤因素與病害關(guān)系的90.1%的信息量,比15個變量所解釋的信息量僅少7.5%(表4)。并且通過499次monte carlo置換檢驗,所有的排序軸與土壤因子之間均達到了極顯著水平(F=68.840,P=0.002),說明排序軸與土壤因子之間的線性結(jié)合程度能較好地反映土壤與病害的關(guān)系,并且排序的結(jié)果是可靠的。

圖2　4個主導(dǎo)土壤因子RDA排序圖Fig.2　RDA ordination of four dominant soil variables

土壤因子Soilvariable第Ⅰ軸AxisⅠ第Ⅱ軸AxisⅡ第Ⅲ軸AxisⅢ第Ⅳ軸AxisⅣpH0.8693-0.1619-0.03540.1254全磷TotalP-0.69380.44570.11550.1254有效氮 AvailableN-0.59370.2254-0.40130.3168有效鉀 AvailableK0.63330.2597-0.00170.3207特征值 Eigenvalues0.8960.0050.0860.013累計解釋量Cumulativepercentagevarianceofspeciesdata89.690.198.7100.0典范特征值 Sumofallcanonicaleigenvalues0.901總特征值 Sumofalleigenvalues1.000

2.4樣地聚類分析

對13個不同感病程度的降香黃檀樣地的發(fā)病率和病情指數(shù)進行聚類分析,結(jié)果見圖3。按照樣地中降香黃檀感病程度的高低將調(diào)查樣地分為3種不同類型。Ⅰ類:包括樣地P5、P7、P8、P4;Ⅱ類:包括樣地P3、P10、P1、P2;Ⅲ類:包括樣地P11、P12、P6、P13、P9。Ⅰ類代表輕度感病區(qū),樣地平均發(fā)病率為16.28%, 病情指數(shù)為13.02;Ⅱ類代表中度感病區(qū),樣地平均發(fā)病率為49.24%, 病情指數(shù)為32.22;Ⅲ類代表重度感病區(qū),樣地平均發(fā)病率87.79%,病情指數(shù)為59.93。

圖3　降香黃檀人工林葉部病害樣地聚類圖Fig.3　Cluster analysis of sampling plots of Dalbergia odorifera leaf disease

2.54個主導(dǎo)因子與病害發(fā)生的關(guān)系

為了更加深入地了解病害與主導(dǎo)土壤因子的關(guān)系,在RDA分析的基礎(chǔ)上,通過聚類分析,將樣地劃分為3種不同類型,并將4個對病害有顯著影響的土壤因子做進一步分析,對比3種不同類型的樣地中4個土壤主導(dǎo)因子與病害發(fā)生的關(guān)系。

2.5.1pH與病害發(fā)生的關(guān)系

不久，江帆再出高價雇私人偵探，終于查到李輝和吳霞各有一個用于單線聯(lián)系的手機號。江帆撥通妻子這個手機號，對她說：“你和與李輝的事情，我都知道了。你回來吧，不管我們還在不在一起，我都承認事情發(fā)展到這個地步我也有責(zé)任……”吳霞放聲大哭：“我傷害了你，可我……”劉珊珊也給李輝打電話，表達了同樣意思。后來，李輝主動和江帆通話，說：“我知道現(xiàn)在你和珊珊關(guān)系親密。我愧對你在先，所以我不恨你?！?/p>

方差分析表明,pH在不同發(fā)病程度的降香黃檀人工林樣地的差異性達到極顯著水平(F=22.718,P=0.000)。降香黃檀人工林發(fā)病較輕的Ⅰ類樣地土壤中的pH平均值為6.56,明顯高于發(fā)病嚴重的Ⅲ類樣地的pH。說明降香黃檀人工林的病情隨著土壤pH減小而加重(圖4)。

2.5.2速效氮含量與病害發(fā)生的關(guān)系

速效氮含量在不同發(fā)病程度的樣地差異顯著(F=12.422,P=0.007)。在Ⅱ類和Ⅲ類樣地中速效氮含量差異不顯著,而兩者均與Ⅰ類樣地存在顯著差異。重度感病的Ⅲ類樣地的速效氮含量平均值為82.08 mg/kg,明顯高出Ⅰ類樣地。結(jié)果表明,隨著土壤中速效氮含量的增加,病害發(fā)生加重(圖5)。

圖4　不同類型的降香黃檀樣地與土壤pH的關(guān)系Fig.4　Correlation between soil pH and different susceptible plot type of Dalbergia odorifera

圖5　不同類型的降香黃檀樣地與土壤速效氮的關(guān)系Fig.5　Correlation between available N content and different susceptible plot type of Dalbergia odorifera

2.5.3全磷含量與病害發(fā)生的關(guān)系

全磷含量在不同發(fā)病程度的樣地差異達到顯著水平(F=10.411,P=0.011)。全磷含量在Ⅰ類和Ⅱ類樣地中差異不顯著,而兩者均與Ⅲ類樣地存在顯著差異。重度感?、箢悩拥氐娜缀科骄禐?.68 g/kg,輕度感?、耦悩拥氐娜缀科骄禐?.41 g/kg。全磷含量高的樣地病害發(fā)生嚴重,而土壤中全磷含量低的樣地病情相對較輕(圖6)。

圖6　不同類型的降香黃檀樣地與土壤全磷的關(guān)系Fig.6　Correlation between total P content and different susceptible plot type of Dalbergia odorifera

2.5.4速效鉀含量與病害發(fā)生的關(guān)系

速效鉀含量在不同發(fā)病程度的樣地差異顯著(F=19.924,P=0.000)。多重比較發(fā)現(xiàn),在Ⅱ類和Ⅲ類樣地速效鉀的含量差異不顯著,而兩者均與Ⅰ類樣地的速效鉀含量存在顯著差異。從樣地分類分析可以看出,輕度感病區(qū)的Ⅰ類樣地的速效鉀含量平均值為143.60 mg/kg,明顯高于其他兩類樣地土壤中速效鉀的含量。由此說明,土壤速效鉀含量與降香黃檀葉部病害的發(fā)生程度呈明顯的負相關(guān),即土壤中速效鉀含量越高,病害發(fā)生情況越輕微。降香黃檀人工林的病情隨著土壤速效鉀含量減小而加重(圖7)。

圖7　不同類型的降香黃檀樣地與土壤速效鉀的關(guān)系Fig.7　Correlation between available K content and different susceptible plot type of Dalbergia odorifera

3　結(jié)論

土壤因子對病害發(fā)生影響的重要性排序為:pH>速效氮含量>全磷含量>速效鉀含量。降香黃檀人工林葉部病害的發(fā)生與pH和速效鉀含量呈負相關(guān),病害的發(fā)生與全磷含量和速效氮含量呈正相關(guān)。

通過聚類(cluster)分析將樣地劃分為輕度感病區(qū)、中度感病區(qū)、重度感病區(qū)3種不同類型。在輕度感病區(qū)的樣地,土壤中的pH高、速效鉀含量高;在重度感病區(qū)的樣地,土壤中的速效氮、全磷的含量較高。

4　討論

有關(guān)土壤因子與病害的關(guān)系,國內(nèi)外學(xué)者主要針對土壤理化性質(zhì)與病害的關(guān)系研究[912],較少考慮到土壤微生物指標對病害的影響,病害調(diào)查一般是以病情指數(shù)為指標[3334]。本研究比較全面地篩選了15個土壤理化指標和微生物指標,以病情指數(shù)和發(fā)病率作為病害評價指標,對土壤因子與降香黃檀葉部病害的關(guān)系做了研究。

土壤化學(xué)因素對降香黃檀葉部病害發(fā)生的影響顯著,而物理因素和微生物因素對病害影響較小。pH和速效鉀含量與病害發(fā)生呈負相關(guān),速效氮含量和全磷含量與病害發(fā)生呈正相關(guān)。本研究表明:pH對降香黃檀葉部病害發(fā)生的影響達到極顯著水平(P<0.01)。原因可能是:本研究所調(diào)查樣地的土壤pH在4～6,屬于酸性土壤,而降香黃檀主要葉部病害炭疽病的病原菌為膠孢炭疽菌,該菌適宜在酸性環(huán)境下生長繁殖,低pH為病菌的生長創(chuàng)造了更為有利的條件,加劇了病原菌侵染的機會。這與油松落針病病情隨著土壤pH減小而加重的結(jié)論相同[33]。速效氮含量和全磷含量與病害發(fā)生呈正相關(guān)。已有研究表明,速效氮含量過多會導(dǎo)致病害加劇[33]。原因可能是在氮素過多的情況下,植株營養(yǎng)生長過盛,造成植株過嫩、密度過大,尤其是秋季氮素過多可導(dǎo)致枝條生長繁茂, 這為病原菌在植株間傳播創(chuàng)造條件,導(dǎo)致病情嚴重。另一方面,土壤速效氮含量高,病原菌得到的營養(yǎng)多,因而容易繁殖,與van Dijk等[9]和廖太林等[10]得出的松樹葉部病害的發(fā)生與土壤中氮、磷含量關(guān)系的結(jié)果一致。速效鉀含量越高,降香黃檀葉部病害發(fā)生率越低。鉀可以提高植株抗病性,是植物抗性防御的重要影響因素。一方面,鉀含量可以提高植株葉細胞的滲透壓,促進組織中低分子化合物(如葡萄糖)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叻肿踊衔?如纖維等),降低可溶性養(yǎng)分含量,起到抑制病原菌生長發(fā)育的作用[11]。另一面,鉀元素的缺乏將導(dǎo)致植株本身發(fā)育不良,抗病性能差,為病原菌的侵入創(chuàng)造了便利的條件。因此,提高土壤中的鉀含量,能降低降香黃檀葉部病害的發(fā)生。本試驗的結(jié)論與曾亮忠等[11]、林挺秀[12]研究濕地松葉部病害發(fā)生與鉀的關(guān)系的結(jié)論一致,并認為施用鉀肥對抑制病害發(fā)生有一定效果。

目前,因子分析、相關(guān)分析、主成分分析、回歸分析等多種傳統(tǒng)多元統(tǒng)計分析方法在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,并且在解決特定的問題上各具優(yōu)勢[22]。RDA分析優(yōu)點如下:第一,不僅可以有效地簡化變量個數(shù),同時還能獨立保持各個變量對環(huán)境的貢獻率[1314]。第二,能對具體指標解釋能力的大小及排序的可靠性進行定量描述[1516]。本研究利用冗余分析技術(shù)研究土壤因子與病害發(fā)生之間的關(guān)系,直觀地解釋了多變量之間的相互作用,是對該方法應(yīng)用的有益嘗試。

本論文只采用了15個指標研究土壤因子與病害的關(guān)系,僅反映了土壤的一部分情況;另外本論文采用傳統(tǒng)的平板培養(yǎng)法測定土壤微生物數(shù)量,由于培養(yǎng)基上可培養(yǎng)的微生物≤1%,所以試驗結(jié)果不能完全反映土壤微生物的數(shù)量。因此利用更全面、先進的方法,如高通量測序技術(shù)來研究土壤微生物多樣性,能更準確反映土壤的實際狀況。

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(責(zé)任編輯：楊明麗)

Study on the relationships between the foliage diseases ofDalbergiaodoriferaplantations and soil variables based on the redundancy analysis

Zhang Qian1,2,Zhou Guoying1,Dong Wentong1,Yang Lei1,Yang Jing1,Wu Yi1

(1. Key Laboratory of Non-wood Forest Cultivation and Conservation of Ministry of Education, Central South University of Forestry & Technology, Changsha410004, China; 2. Hunan Automobile Engineering Professional College, Zhuzhou412001, China)

In order to explore the correlation between soil variables andDalbergiaodoriferafoliage disease, investigation of the diseases and determination of soil factors were made in 13 sample plots in Hainan Province. Redundancy analysis (RDA) was used to select dominant factors affecting foliage diseases occurrence onD.odoriferaplantations. RDA results indicated that pH, available N, total P and available K were four dominant factors affecting the disease. The importance of soil variables was arranged as pH>available N>total P>available K. By clustering analysis, the sample plots were divided into 3 types which were mildly diseased plot, moderately diseased plot and highly diseased plot based on the RDA.The results showed that the correlations between the soil variables and the sample plot with different degree of disease were significantly different. Overall, in highly diseased plot, the content of available N and total P in the soil was highest; the average values were 82.08 mg/kg and 0.68 g/kg. In mildly diseased plot, pH and available K content were highest, the average values were 6.56 and 143.60 mg/kg.

soil variables;redundancy analysis;Dalbergiaodorifera;plantation;foliage diseases

20150610

20150815

國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(201304402)

E-mail:gyzhou2118@163.com

S 763

A

10.3969/j.issn.05291542.2016.03.006