曾燕蓉,朱方容,林强,潘启寿,朱光书,崔秋英,邱长玉,李莉
(广西壮族自治区蚕业技术推广总站,南宁 530007)
·试验研究·
两种桑科植物叶面积与叶鲜重的估测方法研究
曾燕蓉,朱方容,林强,潘启寿,朱光书,崔秋英,邱长玉,李莉
(广西壮族自治区蚕业技术推广总站,南宁 530007)
对桑树、菩提树叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积与对应的叶面积和叶鲜重之间的相关性进行分析,建立回归方程,旨在探寻一种简便的测算桑树、菩提树叶面积和叶鲜重的方法。将采集的叶片样本按照叶片编号用电子分析天平分别称其鲜重,再运用叶面积测定仪测量叶面积和叶长、叶宽,应用成对分析法进行相关性研究。结果表明,两种常见桑科植物桑树、菩提树叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积分别与叶面积和叶鲜重之间均呈极显著相关。经检验,所建立的回归方程具较高的可靠性。桑品种试11的叶面积和叶鲜重,以叶片宽来估测精度较高;菩提树的叶面积以叶长宽之和来估测精度较高,而叶鲜重则以叶片宽来估测精度较高。
桑树;菩提树;叶面积;叶鲜重
桑树(Morus Linn.)和菩提树(Ficus religiosa Linn.)是两种较常见桑科植物,其中桑树是农业蚕桑生产中家蚕的唯一饲料作物,桑叶产量是蚕茧产量的基础;菩提树是城市园林绿化植物,其树叶具有观赏和生态效能。叶面积是评价植物光合产量和生态效能(包括固碳量、释氧量、蒸腾释水量、蒸腾吸热量、滞尘能力和吸收SO2等毒物能力)的基础。准确、快速的估测桑树和菩提树的叶面积是选育优良桑树品种、制定和调整阶段养蚕计划以及评估和检测植株生态效应、园林绿化效果等的重要研究手段。
关于桑树叶面积估测研究中,孙日彦等[1]研究了应用桑叶长宽估测叶面积的方法,但对具体品种、桑叶长宽与叶面积的相关性未作深入研究;垄垒等[2]提出可运用桑叶鲜重来计算桑叶面积及桑园叶面积指数,但未针对任何品种展开具体研究;菩提树叶面积估测相关研究的文献目前暂未查到。前人研究发现植物的叶长、叶宽、叶长宽乘积都与叶面积具有高度相关性[3-5],当研究需要测量植物的叶面积发展动态时为非破坏性取样测定叶面积,不需要离体取样以减少取样误差[6],可采取简便有效的方法就是不破坏枝叶而直接测量植株的叶片长和宽,并将叶长和叶宽代入回归方程式,即可计算出相应的叶面积[7-10],但是相应的回归方程式需要预先制定、验证并且样品数量确保足够以保证回归方程式的可靠性。另有研究表明,运用鲜重法可快速测定叶面积[11-13]。
本试验对桑树、菩提树叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积与对应的叶面积之间,以及这些叶片大小指标与叶鲜重之间的相关性进行分析,建立回归方程,旨在探寻一种简便、快速、无损的测算桑树和菩提树叶面积和叶鲜重的方法,为蚕桑生产中桑叶产量的测定、桑树栽培技术的研究以及菩提树生态效益研究提供参考。
1.1 试验材料
以广西蚕业科学研究院种子园内桑树品种试11的叶片与菩提树的叶片为供试材料,试11桑叶是全叶,叶形呈心脏形,叶尖为长尾状,叶缘锯齿,叶基为心形[14];菩提树属桑科榕属(Ficus L.),供试的1号株的叶片为全叶,三角状长卵形,叶尖长尾状,全缘无齿,叶基圆形至截形。
选择生长状况良好、大小较一致、完好无缺损、未受病虫为害与机械损害的试11品种桑树的第10~12叶片和菩提树1号株的第7~8叶片各30片作为样本,编号,以便测定时方便记录。
1.2 试验方法
经设备验证,叶面积测量仪(YMJ-C型,浙江托普仪器有限公司)测量叶面积精确度较高,误差较小,且操作简单,速度快,能满足试验要求。先将采集的植物叶片样本按照叶片编号用电子分析天平分别称其鲜重,然后利用叶面积测定仪进行测定,采集叶面积、叶长、叶宽等数据。采用Excel软件整理数据,使用回归分析、相关系数检验法[15]分析数据及作表、作图。
2.1 叶片大小指标间的相关分析
桑树试11叶片、菩提树1号株叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积与对应叶面积的相关分析表明,叶长与叶面积间、叶宽与叶面积间、叶长宽之和与叶面积间、叶长宽乘积与叶面积间为极显著高度正相关,品种不同、检测项目不同回归方程式也不相同(表1)。
表1 叶片长宽与叶面积的相关分析统计结果
2.2 叶片大小与叶片鲜重的相关分析
2.2.1 叶面积与叶鲜重的相关分析 由表2可知,桑品种试11及菩提树1号株的叶面积与叶鲜重之间为极显著高度正相关。分析认为,桑树和菩提树品种内叶片叶形稳定、叶片结构相似,单位面积叶片鲜重相似,因此叶面积与叶鲜重之间具有极显著相关性。
表2 叶面积与叶鲜重的相关分析统计结果
2.2.2 叶长、叶宽与叶鲜重的相关分析 表3表明试11品种桑树和菩提树1号株的叶片长、宽、长宽之和、长宽乘积均与相应叶鲜重呈极显著高度正相关,叶片的长宽之和、长宽之积与叶鲜重的相关性最高。分析认为,桑树和菩提树品种内叶片叶形稳定、叶片结构相似,叶面积与叶鲜重之间具有极显著相关性,上述2.1叶片大小指标间的相关分析可知叶片的长宽之和、长宽乘积与面积的相关性均较高于长、宽与面积的相关性,因此叶片长宽之和、长宽之积与叶鲜重的相关性也较大。
表3 叶片长宽与叶片鲜重的相关分析统计结果
2.3 用回归方程估测叶面积和叶鲜重的可靠性检验
随机选择试11品种桑树、菩提树的生长状况良好、完好不缺损、没有遭受机械损害和病虫为害的叶片各10片,进行逐一编号,将相应的面积、长、宽、叶鲜重等叶片各指标参数,分别代入所得的相应回归方程式,计算获得理论叶鲜重或理论面积等估测值,最后利用实测值与对应估测值进行相关性分析,验证利用叶片的长、宽值估测面积、叶鲜重的方法的可靠性。
由表4可知,以叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积估测面积时,实测值与估测值之间均呈极显著高度相关;统计10片叶估测值与实测值的偏差的平均值(均差),桑品种试11的叶片,以叶宽来估测叶面积值的均差最小、精度最高;其次以叶长宽之和来估测叶面积,其均差也较小;菩提树的叶片,以叶长宽之和及以叶长宽乘积来估测叶面积值与实测值的误差为最小,精度最高;其次以叶鲜重来估测叶面积,均差也较小,也有较高的精度。
由表5可知,以叶面积、叶长、叶宽、叶长宽之和、叶长宽乘积等估测叶鲜重时,桑品种试11的叶片和菩提树叶片的各指标估测值与实测值之间均为极显著高度相关。桑品种试11及菩提树的叶鲜重,以叶面积和以叶宽来估测较准确,估测值与实测值的均差最小,误差率最低。
表5 用叶长、叶宽与叶面积估测单片叶鲜重的验证分析
桑树和菩提树的叶片形状品种内基本一致,叶形变化不大。经验证,桑树试11、菩提树叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积和面积之间都表现极显著相关,叶长宽之和、叶长宽乘积与叶面积的相关系数均大于叶长、叶宽与叶面积的相关系数;以叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积等参数对面积进行估测,估测值和实测值间为极显著高度正相关,与文献[16-17]中新高梨植株叶片的长、宽、长×宽和面积都呈正相关,所得回归方程均能估测叶面积的结果一致,回归方程法适用于叶形较稳定的叶片,叶片面积对长、宽的相关系数均小于对长宽积的相关系数的结论一致。
研究植物当年生枝条叶片的大小和数量的关系表明,以单叶片的面积或干重表示叶片的大小,均得到相同的结果,植物叶片的面积、大小与干重之间均呈显著相关[18]。研究发现,据桑叶公斤叶面积,能计算出单位面积桑叶产量的叶面积指数,桑叶的叶鲜重、面积、叶面积指数之间表现显著相关[19]。利用叶片鲜重和面积的关系,将鲜重法应用于叶面积的测定,这是植物叶片面积测定的一种新方法[20],本试验是对该方法深入、细致的研究。本试验桑树品种试11和菩提树的叶片叶面积、叶长、叶宽、叶长宽之和、叶长宽乘积分别与叶片鲜重之间均表现高度相关性;经验证,桑树品种试11和菩提树叶片大小与叶片鲜重的回归方程可靠性极高,研究结果与文献[18-20]的结果一致。
桑树品种试11的叶片为心脏形、叶尖长尾状、叶基心形;菩提树的叶片为三角状长卵形、叶尖长尾状、叶基圆形至截形。由于叶片宽为叶片最宽处的距离;叶片长为叶尖顶端到叶基线的垂直距离,包含了长尾状叶尖的长度,叶尖虽长,但叶尖的面积及叶鲜重很小;而且桑树叶片的叶基至叶柄处为心形凹缺,又减少了部分叶片面积和叶鲜重。因此,用叶宽估测叶面积和叶鲜重的精度较高,用叶长数据来估测叶面积和叶鲜重,会增加误差。
本研究表明,桑树、菩提树叶片的长、宽、长宽之和、长宽乘积、面积与叶鲜重间具有极显著高度相关性,提出估测叶面积和叶鲜重的简易方法:可在不破坏植物枝叶的前提下,测量植株各叶片的叶长和叶宽,依回归方程式,就可计算出相应叶面积;仅简单测量植物叶片的叶长、叶宽等数据即可估算叶鲜重。其中,估测桑叶的叶面积和叶鲜重,以叶宽测量值来估测,估测值误差率较小,精度较高;估测菩提树的叶面积以叶长宽之和或以叶长宽乘积来估测,精度较高;而叶鲜重以叶片宽度来估算,误差较小,精度较高。
桑树品种不同、检测项目不同则对应的回归方程也不同,所以必须根据具体的植物品种经预实验确定相应的回归方程式。本试验只研究了桑树品种试11和菩提树的叶面积,叶片为全缘叶,为了更好的提供科研参考、服务生产实践,今后可针对桑树叶面积指数与产叶量关系展开类似研究,同时需开展裂叶的叶片鲜重与叶面积的相关性研究,探索叶面积指数与产叶量的变化规律,为高产栽培技术研究提供参考依据。
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S888.2;
A;
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2016-08-12
八桂学者建设工程专项(No.2011104-16);现代农业产业技术体系建设专项(No.CARS-22);广西壮族自治区蚕业科学研究院青年科技项目(No.201601);广西重点研发计划(桂科计字〔2016〕380号下达)。
信息]曾燕蓉(1983—),女,硕士,农艺师,主要从事桑树育种、桑树生理以及桑树饲料开发与生态应用研究工作。E-mail:zengyanrong712@163.com
信息]朱方容(1962—),男,本科,推广研究员。E-mail: gxzfr@126.com