张春鸽
(北华大学林学院,吉林 吉林 132013)
甘草(Glycyrrhiza uralensis Fisch)又名甜草,为豆科(Leguminosae)甘草属(Glycyrrkiza L.)多年生草本植物,地上部分常呈群丛状,地下根和根茎发达,具有耐旱、耐盐、耐沙埋等特性,固沙能力强。在我国,甘草入药历史悠久,大多数中药处方中都有甘草,故甘草素有“国老”、“十方九草”之誉。甘草性平、味甘、归心、肺、脾、胃经,具有益气补中、清热解毒、祛痰止咳、缓急止痛、缓和药性等功效[1,2]。甘草甜素及钙盐具有解毒作用[3~7]。甘草野生资源少、人工栽培产量低,如何提高栽培甘草的产量和品质,已成为中药材资源开发利用中亟待解决的课题。本研究依据不同氮、磷、钾施肥比例与甘草多糖含量分析,确立最佳肥料配比。
1.1 实验仪器
超声波振荡器(常州首创仪器设备有限公司);UV―2450紫外分光光度计、旋转蒸发仪(上海科兴仪器有限公司);1/10 000天平(赛多利斯科学仪器有限公司)。
1.2 实验地点
2015年在北华大学实验基地开展了甘草施肥试验,甘草样地采用垄式种植。试验地土壤为粘壤土,腐殖质含量0.5612%、pH值7.86~8.19、全氮1.2182%、水解氮0.648 4%、全磷0.110 1%、速效磷0.072 0%、全钾2.478 6%、速效钾1.289 3%。
采用相邻格子法划分为14个4m 8m样方,随机排序,每个样方内均为3年生乌拉尔甘草,长势和密度相近。
1.3 施肥设计
本实验采用三元一次回归正交设计,以寻求优化施肥配方。各实验因素码值水平的上限、下限施肥量根据专业知识确定,“0”水平施肥量由公式计算而得。见表1。
表1 设计码值(X j)和施肥量(Z j)Tab.1 Designing cuonter(X j)and fertilization quantity(Z j)
设码值和实验因素水平分别为xj和zj(j=1,2,3),xj的上限、下限分别为 x2j、x1j,zj的上限、下限分别为z2j和z1j,单位码值的因素水平区间相应的实验因素水平zj=z1j+△j(xj-xx1j)
1.4 施肥配比方案
依据三元一次回归正交设计要求,在14个样方安排氮、磷、钾不同用量配比。见表2。
表2 配方施肥设计方案Tab.2 Designing programme offormula fertilization
1.5 超声波提取法测定甘草中多糖含量[8]
1.5.1 标准曲线的绘制 精确称取干燥恒重的葡萄糖25.2mg,加适量水溶解,转移至250mL容量瓶中,加水至刻度,摇匀,配置成100.8mg/L标准葡萄糖溶液,备用。精确量取葡萄糖标准溶液0.1mL、0.2mL、0.3mL、0.4mL、0.5mL、0.6mL、0.7mL,置干燥试管中,分别加水至1mL,再分别加入50g/L苯酚溶液1.6mL,摇匀,加浓H2SO47.0mL,充分摇匀,室温放置25min,同时做空白对照,490nm处测定吸光度,以吸光度(A)对浓度(C)进行线性回归。
1.5.2 甘草多糖与葡萄糖换算系数的测定 称取干燥甘草粉末40g,置500mL锥形瓶中,分别用石油醚(60℃~90℃)、乙醚和 80%乙醇于 35KH 超声提取30min;残渣挥干溶剂后,加水50mL超声提取30min;过滤,加水50mL重复超声提取1次,合并2次水提液,减压浓缩至一半体积,加入1g/L活性炭脱色,过滤;滤液加入95%乙醇,静置过夜,过滤;残渣用乙醚、无水乙醇反复洗涤,得甘草多糖,60℃烘干至恒重,备用。
精确称取甘草多糖 20mg,水溶解后定容到100mL,摇匀,作为多糖储备液。精确量取多糖储备液0.5mL,加水至1mL,按测定标准曲线同样的方法测其吸光度值。换算系数f=W/C D,其中,f.换算系数;W.甘草多糖质量(;C.多糖储备液中葡萄糖的质量(D.多糖的稀释倍数。
1.5.3 样品多糖含量的测定 首先用石油醚、乙醚和80%乙醇对甘草粉末进行脱脂,然后采用水提法得到甘草多糖。样品测定采用乙醇和水进行超声提取,得甘草多糖含量,多糖含量=(W/样品干重)100%。见图1、图 2。
图1 甘草多糖的提取Fig.1 Extraction of G.Uralensis polysaccharide
图2 甘草多糖的测定Fig.2 Determining of G.uralensis polysaccharide
1.6 统计分析的确定。
前期数据整理采用Excell软件,数据统计分析部分用 SAS8.2统计软件的 ANOVA方差分析程序模块、TTEXT程序模块、REG线性回归分析模块和RSREG(二次响应曲面回归过程)模块对各施肥配比的测定指标进行方差分析、多重比较和三元二次回归分析以及通过 VB自编程序寻求最佳施肥配比方案
2.1 不同施肥配比甘草多糖含量
经多糖含量检测,氮、磷、钾施肥比例不同,甘草多糖含量不同。施肥配比13、1、14多糖含量较高,这几种施肥比例约为N∶P∶K=1.6∶1.3∶1,施肥配比 4、5、8、9、12 多糖含量较低。见表 3。
表3 不同施肥配比甘草多糖含量Tab3 Contention of G.uralensis polysaccharide among formula fertilizations
2.2 氮、磷、钾对甘草多糖含量的贡献
将多糖含量与施肥因子进行回归分析,模型总回归p=0.670 6,模型不显著;线性项(一次项)、二次项交叉项 p值分别为 0.539 0、0.815 4、0.520 5,拟合均不显著。回归交叉项显著性>线性项显著性>二次项显著性,因子效应K肥(0.469 4)>P肥(0.599 0)>N肥(0.6 514),说明钾肥对多糖含量贡献较大,施肥时应主要考虑K肥施用量,并考虑到K肥的交互作用。见表4。
表4 预测控制模型及施肥因子显著性检验Tab.4 Significance test of forcast model and fertilization factor
2.3 增加多糖含量的最佳施肥模式
通过三元二次正交回归分析得甘草多糖含量响应模型为Y=0.115 0+0.012 5N+0.008 8P+0.006 3K-0.003 8 N2-0.001 3N P+0.011 3N K-0.011 3P K。
从响应模型可以看出,模型中一次项正效应N肥(0.012 5)>P肥(0.008 8)>K肥(0.006 3);N K肥交叉项正效应(0.0113)等于P K肥交叉项负效应(-0.0113)>N P肥交叉项负效应(-0.001 3);N肥二次项表现为负效应(-0.003 8)。见表5。
结合表4与表5,施肥中应多施K肥,适当增施N肥,减少P肥施用量。
计算机仿真寻优结果表明,甘草多糖含量最大值为 143.9g/kg,码值为N(1)、P(-1)、K(1),依据公式回算出施肥量(范围为±5%),N、P、K分别为11.6~12.9g/m2、2.6~2.9g/m2、7.4~8.2g/m2。
表5 N、P、K对甘草多糖含量预测控制模型参数估计Tab.5 Parameter estimation of forcast model abuotN,P,K to contention of G.Uralensis polysaccharide
3.1 氮、磷、钾施肥比例为1.6∶1.3∶1时,多糖含量较高。
3.2 多糖含量与施肥因子进行回归分析表明,钾肥对多糖含量贡献较大,施肥时应主要考虑K肥施用量,并考虑到K肥的交互作用。
3.3 依据甘草多糖含量实测数据,通过三元二次正交回归分析,N肥、P肥、K肥施肥配比对甘草多糖含量的响应模型为 Y=0.115 0+0.012 5N+0.008 8P+0.006 3K-0.003 8N2-0.001 3N P+0.011 3N K-0.011 3P K。
响应模型表明,应多施K肥,适当增施N肥,减少P肥施用量。计算机仿真寻优结果表明,甘草多糖含量最大值为 143.9g/kg,码值为N(1)、P(-1)、K(1),计算出施肥量并将其范围控制在±5%,N肥、P肥、K肥分别为 11.6g/m2~12.9g/m2、2.6g/m2~2.9g/m2、7.4g/m2~8.2g/m2。