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喜树Camptotheca acuminata是中国特有树种，属于蓝果树科Nyssaceae喜树属Camptotheca植物，因叶片含有抗癌物质喜树碱（camptothecin），被认为是重要药用植物。施肥是高效培育喜树、增加叶片产量的重要措施之一[1]。氮素是植物生长和产量形成的首要因素，植物吸收氮素的形式主要有铵态氮（NH4+-N）和硝态氮（NO3--N）。研究表明：合理增施氮肥可以促进植物生长，提升植物品质[2]；除了影响光合作用，氮素还影响植物中抗氧化酶和膜脂过氧化物的生理代谢。过量氮肥会打破植物内活性氧代谢的平衡，破坏膜系统结构[3]，导致植物生理系统的紊乱，影响植物类囊体数量和类囊体蛋白形成。psbA，psbB和psbC是光系统Ⅱ核心复合体（PSⅡ）中重要的蛋白编码基因。卡尔文循环中，核酮糖-1, 5-二磷酸羧化酶（rubisco）是光合特性中碳同化的关键酶，主要由大、小2个亚基组成，在植物碳同化过程中具有重要作用，影响植物的光合特性[4]。不同植物在不同环境和生育期表现出对不同氮素形态吸收的显著性差异[5-6]。三叶青Tetrastigma hemsleyanum[7]和铁核桃Juglans sigillata[8]都表现出对NO3--N吸收的偏向性，而水稻Oryza sativa的叶绿素荧光动力学参数在2种氮素营养下没有差异[9]；出现差异的原因可能与研究对象和条件都存在一定的相关性[10]，但氮素形态对植物叶绿素荧光动力学过程及其参数的影响机制，目前尚无明确定论。总的来说，不同植物对氮素形态吸收具有偏向性，而后者直接影响了植物生长和叶绿素荧光特性，从而影响植物生长的产量和品质，因此合适的氮肥水平及形态对植物生长具有重要意义。近年来，关于氮肥对喜树生长的研究，主要集中在氮肥处理的不同水平[11]，而尚未采用不同氮素形态的不同水平对喜树进行处理研究。因此，本研究以2年生喜树实生苗为实验材料，采用不同水平的铵态氮和硝态氮施肥处理，通过研究叶片生长、叶绿素荧光特性和叶绿体相关基因的表达，来探究适于喜树生长的最佳氮素水平和氮素形态，为喜树施肥栽培提供一定的理论依据。
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于2017年4月5日选取无病虫害、生长健壮、规格基本一致的优质2年生喜树实生苗270株（江西九江森淼绿化苗木公司），栽植在直径30.0 cm，高40.0 cm的花盆中。栽植基质为V（泥炭）:V（珍珠岩）:V（园土）＝1:1:3，填土（10.0±0.2）kg·盆-1，土壤pH值为6.8，土壤电导率（EC）为0.305 mS·cm-1，水解氮为86.6 mg·kg-1，速效磷为3.2 mg·kg-1，速效钾为94.6 mg·kg-1。苗木于浙江农林大学平山试验基地（30°15′50.09″N，119°42′54.67″E）缓苗2月，缓苗期间正常浇水，待全部成活后，于6月18日搬于浙江农林大学温室内（30°15′30.39″N，119°43′26.92″E）进行施肥处理。
试验以清水组为对照（ck），铵态氮处理组使用硫酸铵[（NH4）2SO4]施肥，施氮量分别为2.5（T1），5.0（T2），7.5（T3）和10.0（T4）g·株-1，硝态氮处理组使用硝酸钾（KNO3）施肥，施氮量分别为2.5（W1），5.0（W2），7.5（W3）和10.0（W4）g·株-1。所有盆栽苗均随机摆放，叶片之间无重叠，各盆配有直径40.0 cm的托盘，防止养分流失，每处理设置10株，重复3次。试验从6月18日至10月4日，隔15 d施肥1次。供试氮肥均为分析纯（AR99%），购自国药（硫酸铵CAS#: 7783-20-2，硝酸钾CAS: 7757-7）。施铵态肥时，肥料中加入7.0 μmol·L-1二氰二氨（C2H4N4, DCD）以抑制硝化反应，于0，30，60，90，105 d测定相关数据。试验期间进行正常的管理。
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叶长：分别于处理前后（0，105 d）选第2轮叶的倒数第3，4，5片叶子，用直尺测量苗木的叶长（测量3株，取平均值），从叶片与叶柄连接基部到叶片尖端，精确到0.1 cm。叶面积：于处理前后（0，105 d）选第2轮叶的倒数第3，4，5片叶子，用方格纸测定苗木的叶面积（测量3株，取平均值），从叶片与叶柄连接基部到叶片尖端的整个范围，精确到0.01 cm2。叶绿素a和叶绿素b：采集喜树顶端第5，6片叶，参照李合生[12]乙醇浸提法测定叶绿素质量分数。叶绿素荧光参数：采用Li-6400便携式光合仪（LI-COR，Lincoln，美国），于晴天上午9：00-11：00测定植株上位叶（第2轮叶倒数3，4片）叶绿素荧光参数。叶片暗适应30 min后测定初始荧光产量（Fo），随后施加1次强闪光（6 000 μmol·m-2·s-1，脉冲时间0.7 s）测最大荧光产量（Fm），然后在自然光下适应20 min，待荧光基本稳定再测得稳态荧光产量（Fs），最后给予1次强闪光，获得光适应下的最大荧光产量（Fm′）和最小荧光（Fo′）。各处理均3次重复。暗反应下PSⅡ最大光化学效率Fv/Fm=（Fm-Fo）/Fm，光系统下PSⅡ最大捕获效率Fv′/Fm′=（Fm′-Fo′）/Fm′，光化学猝灭系数qP＝（Fm′-Fs）/（Fm′-Fo′），非光化学猝灭系数qNP＝1-Fv′/Fm′[13]。测定叶绿素荧光参数时，同时任选3株，从各株顶端6~9片叶中任意采集3片，放入液氮罐中带回实验室置于-80 ℃冰箱中保存，用于测定光合酶基因的表达。叶绿体基因的表达：采用RNAperp Pure Plant Kit（TIANGEN，北京）试剂提取喜树RNA；参照Reverse Transcriptase M-MLV（Takara，大连）试剂说明书合成cDNA，于-20 ℃储存备用。从美国国立生物技术信息中心（NCBI）上获得喜树叶绿体基因序列，以Actin为内参基因，用Primer Express software（Applied Bio systems）设计引物（表 1）。反转录产物cDNA稀释10倍后，用SYBR®Primix Ex TaqTM试剂盒（Takara，大连）进行实时荧光定量聚合酶链式反应（qRT-PCR），利用Light Cycler 480 Ⅱ（Roche）荧光定量仪器进行目的基因qRT-PCR表达分析，反应体系为20.0 μL，其中SYBR®Primix Ex TaqTM荧光染料10.0 μL，cDNA模板2.0 μL，上下游引物（10 μmol·L-1）各0.8 μL，双蒸水6.4 μL。两步法PCR扩增标准程序：预变性95 ℃ 30 s；聚合酶链式反应95 ℃ 5 s，61 ℃ 30 s，40个循环，每个样品重复3次，采用2-ΔΔCt算法分析结果。
表 1 荧光定量PCR引物
Table 1. Primers sequence of target genes
基因 正向引物（5′→3′） 反向引物（5′→3′） psbA ACAGATTCGGTCAAGAGGAAGA CAGTGAACCAGATACCTACTACAG psbB GGAGGAATCGCTTCTCATCATAT CGGACGCTAAGATGGAATAGAC psbC GTCAATTATGTCTCGCCTAGAAGT GACCTACGAAGAAGAAGAATCCTAA RbcL CTTGGCAGCATTCCGAGTAAC GTTGTCCATGTACCAGTAGAAGATT Actin GGTACTCGTTCACAACAACTGCTG CTGTCCATCGGGCAACTCATAG -
采用Excel 2007和SPSS 20.0软件对数据进行统计分析。采用单因素（one-way ANOVA）和Duncan法进行方差分析和多重比较（α＝0.05）。利用Origin 9.0软件作图。图表中数据为平均值±标准差。
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表 2显示：喜树生长至105 d，叶长和叶面积均增加，处理组叶长和叶面积均显著高于ck（P＜0.05）。随着氮素处理水平的提高，叶长和叶面积均呈先上升后下降趋势。与其他处理相比，T3和W3叶长和叶面积最大，叶长较ck（8.10±0.02）cm分别增加了32.3%和78.5%，叶面积较ck（25.43±0.15）cm2依次增加了130.0%和242.0%；且硝态氮处理水平下的叶长和叶面积均高于铵态氮，说明硝态氮更有利于植物生长。
表 2 氮素处理水平对喜树叶长和叶面积的影响
Table 2. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on leaf lengh of Camptotheca acuminata
处理 叶长/cm 叶面积/cm2 ck 13.00 ± 0.12 Ad 58.83 ± 0.14 Ae T1 15.80 ± 0.12 Ac 79.07 ± 0.08 Bd T2 16.70 ± 0.03 Bb 98.93 ± 0.08 Bc T3 16.70 ± 0.03 Bb 124.03 ± 0.12 Ba T4 16.40 ± 0.05 Bb 116.37 ± 0.31 Bb ck 13.00 ± 0.12 Ad 53.83 ± 0.14 Ae W1 19.20 ± 0.06 Ac 139.73 ± 0.24 Ad W2 20.80 ± 0.08 Ab 152.07 ± 0.35 Ab W3 23.20 ± 0.21 Aa 184.30 ± 0.05 Aa W4 20.50 ± 0.03 Ab 150.97 ± 0.12 Ac 说明:不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05) -
由表 3可知：随生长时长，植株叶片叶绿素质量分数总体升高，除T4外，其他处理叶绿素质量分数60 d较30 d时有所下降，90 d时又有所上升，至105 d时达到最大值。相同生长时长下，不同处理水平间差异较小。生长至105 d时，T3叶绿素质量分数显著高于其余处理（P＜0.05），较ck，T1，T2和T4依次上升了35.2%，17.2%，23.8%和15.2%。
表 3 不同铵态氮处理水平对喜树叶片叶绿素质量分数的影响
Table 3. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on chlorophyll content in C. acuminata
处理 w叶绿素/（mg·g－1） 0 d 30 d 60 d 90 d 105 d ck 1.61 ± 0.26 Da 1.90 ± 0.26 Db 2.80 ± 0.10 Cb 3.96 ± 0.22 Ba 4.38 ± 0.16 Ac T1 1.63 ± 0.19 Da 4.54 ± 0.83 Aa 4.30 ± 0.08 Ca 3.72 ± 0.85 Ca 5.05 ± 0.12 ABb T2 1.61 ± 0.09 Da 4.78 ± 0.49 Aa 4.36 ± 0.19 Ca 4.72 ± 0.39 Ca 5.14 ± 0.36 ABb T3 1.67 ± 0.14 Da 5.25 ± 0.32 Ba 4.53 ± 0.17 Ca 4.80 ± 0.32 Ca 5.92 ± 0.11 Aa T4 1.61 ± 0.11 Da 4.88 ± 0.11 Ba 4.39 ± 0.15 ABa 4.26 ± 0.23 ABa 4.78 ± 0.22 Ab 说明：不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05) -
表 4表明：随处理时间的延长，硝态氮处理下喜树叶片叶绿素质量分数变化显著；但不同处理水平相比，质量分数差异较小。处理30~60 d，所有铵态氮处理下叶绿素质量分数均显著高于ck，各处理水平相比，W3处理下叶绿素质量分数最高，较ck和其他处理依次高出73.9%，44.5%，10.2%和31.3%。处理90~105 d，ck和W1的叶绿素质量分数继续上升，W2，W3和W4先上升后下降，105 d时，W1叶绿素质量分数高于其他处理，W4最低。
表 4 不同硝态氮处理水平对喜树叶片叶绿素质量分数的影响
Table 4. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on the chlorophyll content in C. acuminata
处理 w叶绿素/（mg·g－1） 0 d 30 d 60 d 90 d 105 d ck 1.61 ± 0.17 Ca 1.90 ± 0.26 Ba 2.80 ± 0.10 ABc 4.38 ± 0.16 Ba 3.69 ± 0.22 Aab W1 1.65 ± 0.24 Ca 2.97 ± 0.84 Ba 3.37 ± 0.16 Ab 4.39 ± 0.10 Aa 4.41 ± 0.13 ABa W2 1.63 ± 0.12 Ba 3.84 ± 0.09 Aa 4.42 ± 0.38 Aab 3.68 ± 0.11 Abc 3.95 ± 0.11 Aa W3 1.67 ± 0.19 Ca 3.89 ± 0.14 Aa 4.87 ± 0.23 Aa 3.15 ± 0.49 Ac 3.83 ± 0.29 Ba W4 1.61 ± 0.11 Ba 3.45 ± 0.10 Aa 3.71 ± 0.28 Ab 3.22 ± 0.13 Ac 3.80 ± 0.35 Aa 说明:不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05) -
由图 1可知：至30 d，Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP呈显著上升趋势（P＜0.05），qNP呈下降趋势，T4处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP达到最大。到60 d时，T2和T3处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP达到最大值，与ck相比，依次提高了1.4%，9.2%和84.8%。60 d时T3处理组各测试参数显著高于其他处理（P＜0.05），T4显著低于其他处理。处理90~105 d，T2，T3和T4处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP值呈下降趋势，T1处理下Fv/Fm下降，Fv′/Fm′和qP值呈上升趋势，T3依然高于其余处理。90 d时，T3处理下qNP显著低于其他同类处理，与ck相比下降了12.9%；105 d时，T4处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP降到最小，显著低于其他处理；与ck相比，依次下降了11.1%，3.3%和5.6%。
图 1 铵态氮不同处理水平对喜树叶片叶绿素荧光参数的影响
Figure 1. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen on chlorophyll fluorescence characteristics of Camptotheca acuminata
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图 2显示：30 d时，不同硝态氮处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP显著上升，qNP显著下降，其中W4处理Fv/Fm和Fv′/Fm′达到最大值，此后显著下降（P＜0.05）。60 d时，W2和W3处理下Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP达到最大值，与ck相比，依次上升了2.6%，12.3%和115.8%；此时W3处理下这3个参数值显著高于其他处理。处理90~105 d，W2，W3和W4处理Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP值呈下降趋势；W1处理Fv/Fm下降，Fv′/Fm′和qP值上升；W3处理Fv′/Fm′和qP值依然高于其他处理，qNP显著低于其他处理，与ck相比下降了29.9%。至105 d时，W4处理Fv/Fm，Fv′/Fm′和qP显著低于其他处理，与ck相比，依次下降了11.1%，3.3%和5.6%。
图 2 铵态氮不同处理水平对喜树叶片叶绿素荧光参数的影响
Figure 2. Effects of different concentrations of nitrate nitrogen on chlorophyll fluorescence characteristics of C. acuminata
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以不同处理在0 d时的表达量为ck，增施氮肥对PSⅡ蛋白编码基因psbA（图 3A和图 3B），psbB（图 3C和图 3D），psbC（图 3E和图 3F）和光合酶基因RbcL（图 3G和图 3H）表达的影响显著（P＜0.05）。由图 3可知：生长30 d，所有基因表达量显著提高。处理60 d时，T3处理下psbA表达上调，其余处理下所有基因表达显著下调（P＜0.05），T3和W3处理下psbA，psbC和RbcL表达量显著高于其他同类处理（P＜0.05），所有铵态氮处理psbB随处理水平的升高而升高，T2处理psbB表达量显著低于其他同类处理（P＜0.05）；与T1，T2和T4相比，T3处理psbA表达量上升了76.3%，50.8%和55.6%，psbC表达量上升了15.8%，16.5%和52.5%，RbcL表达量上升了66.8%，34.4%和39.9%。与W1，W2和W4相比，W3处理psbA表达量上升了71.9%，57.9%和75.6%；psbC表达量上升了8.7%，61.7%和15.4%；RbcL表达量上升了47.1%，22.3%和79.1%，处理90~105 d，T3和W3也保持显著优势，90 d时，T3较T1，T2和T4依次增加了88.9%，28.7%，379.1%，W3较W1，W2，W4依次增加了201.8%，52.3%和45.5%。105 d时，T4处理psbA和RbcL表达量显著低于其他同类水平处理，达到最小值。
图 3 氮素形态和氮素水平对喜树叶绿体基因和光合酶基因表达的影响
Figure 3. Effects of different ammonium nitrogen and nitrate on the expression of chloroplast genes and photosynthetic enzyme genes in C. acuminata
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植物不同生长过程对氮肥需求不同，在合理范围内增施氮肥，可以显著促进植物生长，提高植物的产量和品质[14]。研究认为：与铵态氮相比，硝态氮具有更好的亲和力、氮转运和吸收效果[15]。本研究发现：铵态氮和硝态氮均提高了喜树的叶面积和叶长生长量，以T3和W3优势最为明显；相比而言，硝态氮处理下喜树生长更优；随着氮素水平的继续提高，喜树叶长和叶面积显著下降，说明植物吸收利用氮素存在一定限度，过量添加不利于生物量的积累[16]。
叶绿素参与光能的吸收传递及分配，是重要的光合色素；不同氮素形态对植物叶绿素合成及对光能吸收、传递、捕获和转换具有重要影响[17]。研究表明：适量增加氮素可促进米老排Mytilaria laosensis[18]和菘蓝Isatis indigotica[19]叶绿素合成，提高光合效率。本研究发现：合理范围内（T1~T3，W1~W3）增施氮肥，喜树叶片叶绿素合成和光合效率显著提高，以T3和W3效果最佳。对油麦菜Lactuca sativa var. longifoliaf[20]和黄瓜Cucumis sativus[21]而言，硝态氮处理下叶绿素相对含量和叶绿素荧光参数高于铵态氮处理；本研究同样发现，处理初期，相同氮素水平下，硝态氮处理组叶绿素质量分数和叶绿素荧光参数显著高于铵态氮，这可能与植物对氮素形态的吸收代谢有关。李晓静等[22]发现铵态氮以被动吸收为主，扩散进入生物膜并破坏生物膜结构，阻碍质子动力势的建立和碳同化物的形成；而硝态氮以主动吸收为主，进入生物膜并储存于液泡中，对植物体内离子平衡、碳同化物的形成有利。RAAB等[23]研究发现：高氮会造成叶绿素酶失活，叶绿素分解，光系统Ⅱ遭到破环，光子传递受阻，使植物发生光抑制现象；如小麦Triticum aestivum在高氮处理下，植物光合结构和功能受到伤害，光合特性降低[24]。本研究发现，处理中后期（60~105 d）高氮水平下（T4和W4），喜树的叶绿素质量分数、叶绿素荧光特性显著下降。原因可能是高铵态氮造成铵离子在体内积累，类囊体结构被破坏，质子形成受阻，形成氧化磷酸化，破坏碳水化合物的形成，导致叶绿素合成受阻和植物光合特性降低[25]；高硝态氮处理破坏土壤理化性质，造成喜树缺素症，表现出对铁、镁等元素吸收的拮抗作用，从而影响植物光合特性[26]。不同氮素形态或水平对qNP影响无显著规律，其原因还需要进一步研究。
光系统Ⅱ（PSⅡ）由多亚基复合组成，吸收外界光能并将激发能转移到反应中心；psbA，psbB和psbC是编码PSⅡ反应中心蛋白质基因，RbcL基因编码核酮糖二磷酸羧化酶的大亚基。研究发现：增施氮肥可以提高植物碳同化能力，促进RbcL表达[27]。以甜菜Beta vulgaris[28]为例，铵态氮处理，其叶片中Rubisco酶基因表达高于硝态氮处理。本研究中，处理初期（30 d）不同氮素形态处理均促进了叶绿体基因的表达，相同水平下硝态氮处理RbcL的表达高于铵态氮；至中后期，T1和W1处理下RbcL的表达显著高于其他同类处理，说明适宜的铵态氮和硝态氮处理提高了植物的碳同化能力；相比之下，硝态氮较铵态氮更有利于提高喜树的碳同化能力，进一步说明了喜树是喜硝植物[29]。叶绿素荧光过程极其复杂，受各种刺激调控，植物碳同化和氮同化可能存在相应的竞争关系。本试验60 d时，叶绿体基因表达下调，可能原因是随着植物对长期环境变化的响应和适应，相关叶绿体基因表达受到影响[30-31]。环境胁迫造成PSⅡ中的蛋白质破坏，受蛋白编码基因刺激表达的影响，受损的蛋白质不断被新合成的蛋白质替代。SHAO等[32]发现：2.0 mg·L-1氮处理下，连苯三酚引起的铜绿假单胞菌Pseudomonas aeruginosa损害可通过psbA的刺激表达弥补。本实验中psbA，psbB和psbC在不同氮素水平处理下表达差异不显著，可能是氮素刺激了PSⅡ的蛋白质合成，形成自我保护机制[33]。高氮处理下，植物光电子传递受阻、热耗散能力显著下降、碳同化能力下降，发生了明显的光抑制现象[34]，也会造成叶绿体基因的表达显著下调。高铵态氮下铵离子的积累破坏了类囊体蛋白，降低了Rubisco酶活力，而高硝态氮下，植物对三价铁离子、二价镁离子的吸收下降，Rubisco酶活力受损，导致叶绿体基质中类囊体光驱电子的转移受阻碍，从而影响质子中铁硫-氧化蛋白的还原[35]。
Leaf growth, chlorophyll fluorescence characteristics, and expression of photosystem-related genes in Camptotheca acuminata with different N forms'fertilization
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摘要: 为探究适于喜树Camptotheca acuminata生长的最佳氮素水平和氮素形态，采用盆栽法，以2年生喜树实生苗为材料，以分析纯硫酸铵[（NH4）2SO4]、硝酸钾（KNO3）为氮肥，设置对照（ck）、铵态氮（NH4+-N）[T1（2.5 g·株-1）、T2（5.0 g·株-1）、T3（7.5 g·株-1）、T4（10.0 g·株-1）]和硝态氮（NO3--N）[W1（2.5 g·株-1）、W2（5.0 g·株-1）、W3（7.5 g·株-1），W4（10.0 g·株-1）]处理，研究不同水平铵态氮和硝态氮施肥对喜树生长生理特性、叶绿素荧光参数及光系统Ⅱ核心复合体叶绿体相关基因（psbA，psbB，psbC和RbcL）表达的影响。结果表明：从整个生育期看，与ck相比，合理增施（T1~T3，W1~W3）铵态氮和硝态氮显著促进了喜树的生长发育、叶绿素合成、叶绿素荧光特性及叶绿体相关基因的表达（P < 0.05）。本试验条件下，T3和W3施肥处理效果最佳（P < 0.05），且W3优于T3（P < 0.05），认为喜树属于喜硝植物；高氮T4和W4处理下处理后期（处理60~105 d），喜树叶片受到明显的光抑制（P < 0.05），表明高氮不利于植物光合特性的提高。适当增加铵态氮和硝态氮可以显著促进喜树的生长和光合效率；喜树在7.5 g·株-1的铵态氮和硝态氮施氮量下生长效果最佳。Abstract: To provide a theoretical basis for fertilizer cultivation of Camptotheca acuminata and to explore the optimum nitrogen (N) level and suitable N form for growth, two-year-old C. acuminata was used as the material with pure ammonium sulfate[(NH4)2SO4] and potassium nitrate (KNO3) for fertilization by using pot-cultivated experiments. The control (ck-no fertilizer), and four different concentrations of both ammonium nitrogen (NH4+-N)[T1(2.5 g·tree-1), T2(5.0 g·tree-1), T3(7.5 g·tree-1), and T4(10.0 g·tree-1)] and nitrate N(NO3--N)[W1(2.5 g·tree-1), W2(5.0 g·tree-1), W3(7.5 g·tree-1), and W4(10.0 g·tree-1)] were used. The effects of growth physiology, chlorophyll fluorescence parameters, and expression of PS Ⅱ chloroplast-associated genes (psbA, psbB, psbC, and RbcL) were studied. Results showed that compared with no fertilizer, all C. acuminata plants with all ammonium N and nitrate N fertilization treatments promoted (P < 0.05) growth, chlorophyll synthesis, chlorophyll fluorescence characteristics, and chloroplast-related gene expression. Both T3 and W3 fertilization treatments had the best effect (P < 0.05), W3 was better than T3 in the growth(P < 0.05) and C. acuminata can be considered as a nitrophilous plant Chlorophyll fluorescence was significantly inhibited P < 0.05) with T4 and W4 treatments. Thus, excessive N fertilizer was not conducive to improvement of the photosynthetic ability in plants. The growth and photosynthetic efficiency of C. acuminata can be improved by increasing ammonium nitrogen and nitrate nitrogen. Both ammonium nitrogen and nitrate nitrogen had the best growth effect at 7.5 g·tree-1.
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石漠化作为一种次生的自然灾害，指在脆弱的岩溶地区，由于受到不合理的人类活动干扰，发生地表植被破坏、土壤侵蚀和基岩裸露等退化极端现象，是中国第三大生态问题[1-2]。中国西南地区岩溶地貌类型齐全、石漠化分布范围广[3]，其中以云南、贵州尤为典型。与贵州省不同，云南省岩溶地貌分布广泛，全省129个县(市、区)中，122个存在石漠化现象，且在湿润、半湿润以及半干旱、干旱气候条件下均有发生[4]。云南省严重的石漠化问题，已造成植被逆演替、水土流失、人地矛盾加剧等问题，严重威胁长江、珠江和澜沧江等河流的生态安全，制约着区域经济发展和生态文明建设[5-6]。近年来，国内外专家学者对石漠化信息的遥感提取方法[7-8]、时空演变规律[9-10]、驱动机制[11-12]、恢复治理[13-14]以及修复评价[15-16]等进行了系统性研究，为准确掌握石漠化的时空分布信息和演变规律、修复治理区域生态起到关键作用。利用遥感手段对石漠化信息的提取和时空演变过程的探索，如李阳兵等[17]基于岩石裸露率将石漠化划分为6个等级，人工目视判别后寨河流域5个地点石漠化信息，并引入石漠化变化重要性指数分析了岩溶山地石漠化的变化趋势；王茜等[18]选取岩石裸露率和植被+土被覆盖度，将石漠化划分为5个等级，采用人机交互方式解译广南县石漠化斑块，使用石漠化转移矩阵模型探讨了生态治理后的石漠化格局分布变化；习慧鹏等[19]依据岩石裸露率、植被覆盖度和坡度，将石漠化划分为6级，采用地理探测器获得表征因子贡献率，进行叠加分析提取普定县石漠化斑块信息，构建因子变化模型对表征因子与石漠化时空演变特征进行了评价；左太安等[20]以岩石裸露率、植被+土被覆盖度、土地利用类型为指标，建立了6级分类体系，采用决策树分类法完成了毕节试验区石漠化斑块信息提取，分析了石漠化的时空演变过程。上述研究发现：通过选取若干个遥感表征因子，建立石漠化遥感识别分类体系，所选取的表征因子和分类体系不一致，会增加石漠化斑块信息提取的不确定性，无法保障石漠化斑块信息提取的一致性，不易探析各研究结果石漠化时空演变规律的异同。目前多数研究采用人机交互解译的方法进行小尺度石漠化斑块信息提取，难以满足大尺度石漠化信息提取的需求。
针对上述问题，本研究基于Landsat系列卫星影像，以云南省为研究区，依据《岩溶地区石漠化监测技术规定》(2011年修订)，定量提取表征因子，采用决策树分类法完成2000、2010、2020年石漠斑块信息的提取，引入多个土地利用动态变化模型定量分析云南省石漠化的时空演变过程和特征，旨在为宏观石漠化监测及演变规律研究提供方法。
1. 研究地区与研究方法
1.1 研究区概况
云南省(21°08′~29°15′N，97°31′~106°11′E)国土总面积为39.41×104 km2，辖16个地级市、129个县级行政区。境内主要为山地高原地形，地势呈阶梯状自西北向东南逐级降低，平均海拔约2 000 m。属亚热带高原季风气候，受季风气候和地形影响，区域差异和垂直变化显著，年均气温为5~24 ℃，南北温差约19 ℃；降水充沛，但时空分布不均，年均降水量约1 100 mm，集中于5—10月。地质构造复杂，基岩分布以沉积岩和变质岩面积最广，其中，碳酸岩主要分布于滇东北、滇东、滇东南以及滇西北等地区。植被类型丰富，有热带雨林、季雨林、季风常绿阔叶林和暖热针叶林、半湿润常绿阔叶林和暖温性针叶林、湿润常绿阔叶林、温凉性针叶林及寒温性针叶林[21]。
1.2 数据收集与预处理
收集2000、2010和2020年共3个时段的云南省Landsat系列卫星遥感影像、地质分布数据和土地利用分布数据。其中，遥感影像来源于谷歌地球引擎(Google Earth Engine，GEE)平台，空间分辨率为30 m，已经过大气校正、几何校正和地形校正等预处理。1∶50万云南省地质分布数据来源于中国地质调查局地质云(
https://geocloud.cgs.gov.cn )。土地利用分布数据来源于全球地表覆盖数据产品平台(Globeland 30)，空间分辨率为30 m (http: //www.globallandcover.com/ )。对基础数据进行以下预处理：①基于GEE平台，筛选2000、2010和2020年各年1月1日至12月31日影像，借助影像数据集中的QA频段进行云像元掩膜，基于去云后影像采用均值算法合成，完成拼接和裁剪，获得年度最优影像[22-23] (以上步骤均以代码实现)；②对云南省地质分布数据进行几何校正，确定岩溶地区范围。
1.3 石漠化表征因子提取
石漠化表征因子是石漠化识别和等级评定的重要依据。诸多研究采用植被覆盖度和岩石裸露率构建评定体系。此外，有学者通过坡度和地表结构稳定性的关系，将植被覆盖度、岩石裸露率和坡度作为石漠化评定指标。鉴于石漠化表征因子选取标准的不一致，本研究依据《岩溶地区石漠化监测技术规定》(2011年修订)，选取土地利用类型、岩石裸露率、植被类型、植被覆盖度和土层厚度共5个表征因子作为石漠化评定指标。
石漠化表征因子的提取过程如下：①计算归一化岩石指数(INDR)和归一化植被指数(INDV)，采用像元二分法模型计算岩石裸露率(RE)和植被覆盖度(FVC)；②依据岩溶地区岩石裸露率与土层厚度(ST)空间关联进行岩溶区土层厚度定量反演[24]；③基于土地利用数据将研究区植被类型划分为乔木型、灌木型、草丛型、作物型和无植被型。各石漠化表征因子的计算方法如表1所示。
表 1 石漠化表征因子计算公式Table 1 Calculation formulas of rocky desertification indicators表征指标 计算公式 归一化岩石指数 INDR=(BSWIR−BNIR)/(BSWIR+BNIR) 归一化植被指数 INDV=(BNIR−BRED)/(BNIR+BRED) 岩石裸露率 RE=(INDR−INDR-min)/( INDR-max−INDR-min) 植被覆盖度 FVC=(INDV−I NDV-min)/( INDV-max−I NDV-min) 土层厚度 ST=0.0036RE 2−0.717 9RE+40.312 说明：取INDR累计贡献率为5%和95%的值作为INDR-min和 INDR-max；取INDV累计贡献率为5%和95%的值作为 INDV-min和INDV-max[10]。BSWIR、BNIR、BRED分别表示 近红外、红外、红光波段的像元值 1.4 石漠化斑块信息提取
完成上述5个表征因子的计算(图1)，将岩溶地区石漠状况分为无石漠化土地、潜在石漠化土地和石漠化土地3种类型，其中，石漠化土地又细分为轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化和极重度石漠化4个等级。石漠化信息提取过程如下：①基于岩石裸露率、植被覆盖度和土地利用类型，采用决策树分类法进行岩溶地区土地类型划分；②根据评定标准计算岩石裸露率、植被覆盖度、植被类型、土层厚度的分值，根据综合评分值确定石漠化程度。
1.5 石漠化时空演变过程分析
为了探析石漠化的时空演变特征，引入土地利用动态变化分析模型研究单一等级石漠化动态度、综合等级石漠化动态度、石漠化面积转移矩阵及石漠化双向变化率，定量描述石漠化的时空演变过程。
①单一等级石漠化动态度：用于表示研究时段内单一等级石漠化的变化幅度，是石漠化等级变化差异和未来变化预测的重要依据。计算公式为：
$$ {K}_{{i}}=\frac{{{U}}_{\mathrm{b}}-{U}_{\mathrm{a}}}{{U}_{\mathrm{a}}}\times \frac{1}{{T}}\times 100\% 。 $$ (1) 式(1)中：Ki为研究时段内第i类石漠化类型动态度(%)；Ua和Ub分别为研究初期及研究末期该类石漠化类型的面积(km2)；T为研究时段长度(a)。
②综合等级石漠化动态度：反映研究时段内石漠化总体的变化幅度和速度。计算公式为：
$$ {K}_{n}=\sum _{i=1}^{n}\frac{\left(\left|{U}_{{\rm{b}}i}-{U}_{{\rm{a}}i}\right|\right)}{{S}}\times \frac{1}{{T}}\times 100\mathrm{\%} 。 $$ (2) 式(2)中：Kn为研究时段内综合等级石漠化类型动态度(%)；Uai、Ubi为研究区域内第i类石漠化类型在研究起始年和终止年的统计面积(km2)；S为研究区总面积(km2)；n为石漠化类型数量。
③石漠化面积转移矩阵：反映石漠化各等级内部的变化特征，亦能描述研究区不同时期各等级石漠化的转换方向和转换量。计算公式为：
$$ {{\boldsymbol{S}}}_{ij}=\left[\begin{array}{cccc}{S}_{11}& {S}_{12}& \cdots & {S}_{1{n}}\\ {S}_{21}& {S}_{22}& \cdots & {S}_{2{n}}\\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ {S}_{{n}1}& {S}_{{n}2}& \cdots & {S}_{{n}{n}}\end{array}\right] 。 $$ (3) 式(3)中：Sij为研究时段内第i等级石漠化转换成第j等级石漠化的面积(km2)；n为转换前后的石漠化等级数量。
④石漠化双向变化率：是对石漠化内部变化速度的量化表达，反映研究区各等级石漠化转换速度的差异。计算公式为：
$$ {P}_{{i}}=\frac{\displaystyle \sum _{ij}^{n}\left[\left({U}_{{i}{j}}+{U}_{{j}{i}}\right)/{U}_{{i}}\right]}{{T}}\times 100\% 。 $$ (4) 式(4)中：Pi为第i等级石漠化的双向变化率(%)；Uij为i等级石漠化转换到非i等级石漠化的面积(km2)；Uji为除i等级的其他等级石漠化转换为i等级石漠化的面积(km2)；Ui为初期第i等级石漠化的面积(km2)。
2. 结果与分析
2.1 石漠化斑块信息提取结果
结合云南省岩溶地区的边界范围和谷歌地球引擎不同成像时间的高清遥感影像，随机抽取1 200个样点，采用目视解译的方法完成验证数据的采集。以2020年石漠化分类结果为例，计算石漠化斑块遥感分类精度的混淆矩阵(表2)。结果显示：中间过渡等级的判对率较低，两端等级的判对率较高，无石漠化和极重度石漠化的识别精度均可达75%以上。遥感分类结果的总体精度为75.25%，Kappa系数为0.680，利用本研究提出的方法可较为准确地提取石漠化斑块信息。
表 2 云南省石漠化遥感分类精度混淆矩阵Table 2 Confusion matrix of remote sensing classification accuracy of rocky desertification in Yunnan等级 无石漠化/个 潜在石漠化/个 轻度石漠化/个 中度石漠化/个 重度石漠化/个 极重度石漠化/个 制图精度/% 用户精度/% 无石漠化 401 18 5 4 1 2 79.25 93.04 潜在石漠化 61 114 21 10 1 1 73.08 54.81 轻度石漠化 44 4 65 0 0 0 55.08 57.52 中度石漠化 0 14 15 97 16 3 76.98 66.90 重度石漠化 0 6 9 7 132 27 79.04 72.93 极重度石漠化 0 0 3 8 17 94 74.02 77.05 2.2 云南省石漠化空间分布格局分析
云南省石漠化的空间分布范围广，但不均匀，发生面积总体呈东多西少的分布特征。研究时段内，滇东北的昭通、滇东的曲靖、滇东南的文山、滇南的红河及滇中的昆明等地的石漠化发生面积占全省石漠化发生总面积的65.42%~72.14%，是云南省石漠化分布的集中区(图2)。同时，全省石漠化发生变化的区域较大，呈集中连片分布。石漠化的演变过程可分为2种类型，大部分地区属于持续减少型，仅有临沧、丽江、文山和迪庆属于先增后减型。其中，文山、昭通、曲靖和红河的石漠化变化最为显著，占全省石漠化变化面积的75.22%。可见，2010年前云南省石漠化的扩张趋势大部分已得到遏制，但2008—2010年遭遇不同程度的干旱和冰雪灾害，以及石漠化综合治理等生态工程的实施对生态系统造成的破坏，局部地区石漠化程度仍在恶化；2010年以后，云南省石漠化状况整体得到一定改善，但治理形式依然严峻。
2.3 云南省石漠化时间演变过程分析
由表3可知：2000—2020年，云南省石漠化分布面积整体呈缩减趋势，石漠化分布面积占国土面积比例从9.65%下降至6.48%。其中：重度石漠化面积缩减面积最多，减少面积占国土面积的2.05%。无石漠化分布面积呈持续扩张趋势，增加面积占国土面积比例从16.30%增加至19.50%。潜在石漠化面积变化不明显，变化面积仅占国土面积的0.03%。
表 3 云南省2000—2020年各等级石漠化动态度Table 3 Dynamic degree of desertification rocky desertification grade of Yunnan from 2000 to 2020等级 面积/km2 2000—2010年 2010—2020年 2000年 2010年 2020年 变化面积/km2 动态度/% 变化面积/km2 动态度/% 无石漠化 62 459.24 66 179.97 74 720.13 3 720.73 0.60 8 540.16 1.29 潜在石漠化 18 895.02 18 391.77 18 763.56 −503.25 −0.27 371.79 0.20 轻度石漠化 3 849.05 4 402.55 2 438.54 553.50 1.44 −1 964.01 −4.46 中度石漠化 5 644.20 4 976.98 5 140.92 −667.22 −1.18 163.94 0.33 重度石漠化 19 957.55 16 322.75 12 122.71 −3 634.80 −1.82 −4 200.04 −2.57 极重度石漠化 7 500.45 8 031.49 5 119.65 531.04 0.71 −2 911.84 −3.63 总计 9 610.54 0.81 18 151.78 1.53 从单一等级石漠化动态度来看，研究区石漠化状况可分为4种演变特征：①动态度持续正值变化，面积呈扩张趋势，为无石漠化演变特征；②动态度负向变化，面积呈缩减趋势，为重度石漠化演变特征；③动态度由负值变化为正值，面积变化呈先缩减后扩张，以潜在石漠和轻度石漠化演变特征为主；④动态度由正值变化为负值，面积变化呈先扩张后缩减，以轻度石漠化和极重度石漠化演变特征为主。
2000—2010年，云南省石漠化面积缩减了3 217.48 km2，占国土面积的0.84%。在此期间，无石漠化、轻度石漠化和极重度石漠化分布面积扩张，其中，轻度石漠化扩张幅度最大，动态度为1.44%，年均扩张面积为55.35 km2；其余等级石漠化分布面积缩减，其中，重度石漠化面积缩减幅度最大，动态度为−1.82%，年均缩减面积为363.48 km2。
2010—2020年，云南省石漠化状况显著改善，石漠化缩减面积占国土面积的2.33%。无石漠化、潜在石漠化和中度石漠化分布面积增加；其余等级石漠化面积减少。与2000—2010年相比，除潜在石漠化和中度石漠化外，其余各等级石漠化变化幅度有所增加，其中，无石漠化面积扩张幅度最大，动态度为1.29%，年均扩张面积为854.02 km2，轻度石漠化面积缩减幅度最大，动态度为−4.46%，年均缩减面积为196.40 km2。
2个时段相比，2010—2020年各等级石漠化变化面积多于2000—2010年，综合等级石漠化动态度也远高于2000—2010年(表3)。上述结果表明，2010—2020年云南省石漠化演变幅度较2000—2010年大。
综上，2000—2020年期间，云南省石漠化演变过程复杂、变化幅度大。2000—2010年和2000—2020年2个时段，云南省石漠化状况整体上均有一定改善，但部分等级石漠仍在恶化。无石漠化和重度石漠化演变方式单一，其余石漠化演变方式复杂，说明云南省石漠化防治仍需高度重视。
2.4 云南省石漠化演变过程流向分析
进入21世纪以来，云南省石漠化演变过程较为剧烈。基于2000、2010和2020年石漠化遥感分类结果制作转移矩阵弦图(图3)。2000—2010年，无石漠化变化面积最大，重度石漠化次之。无石漠化转移至潜在石漠化面积最多，占无石漠化转移面积的49.65%；潜在石漠化和轻度石漠化主要向低等级石漠化转移；中度石漠化转移为无石漠化和重度石漠化面积较多，分别占中度石漠化转移面积的28.89%和25.43%；重度石漠化转移至其余各等级石漠化面积相差不大，其中转移至极重度石漠化面较多，占重度石漠化转移面积的23.17%；极重度石漠化转移至重度石漠化面积最多，占转移面积的56.30%。2010—2020年，轻度石漠化、中度石漠化和重度石漠化主要转移为无石漠化和潜在石漠化；极重度石漠转移为重度石漠化面积仍最多，占极重度石漠化转移面积的51.01%，转移为无石漠化面积有所增加，占重度石漠化转移面积的28.64%。
上述结果表明：2000—2010年，中度石漠化、重度石漠化在转移过程中向高等级石漠化转移面积较多，存在恶化倾向；2010—2020年，以高等级石漠化转出为低等级石漠化为主，石漠化改善面积多于恶化面积。2个时段，在转移过程中极重度石漠化转移至重度石漠面积均最多，且占转移面积的50%以上，极重度石漠化治理难度大，改善周期长。
2000—2010年，轻度石漠化新增速率快、中度石漠化转移速率快，双向变化速率轻度石漠化最快(表4)。2010—2020年，轻度石漠化变化为转移速率快，中度石漠化则变为新增速率快，双向变化速率中度石漠化最快。2个时段相比，2010—2020年各等级石漠化变化速率均有所提高。无石漠化、潜在石漠化、中度石漠化的新增速率增高，转移速率降低；轻度、重度、极重度石漠化则与之相反。分析可知：轻度石漠化和中度石漠化为石漠化演变的过度阶段，双向变化速率较快，易于改善的同时也需防止其恶化。此外，2010—2020年较2000—2010年石漠化改善速率有大幅提升。
表 4 云南省2000—2020年石漠化演变双向变化速率Table 4 Two-way change rate of rocky desertification evolution in Yunnan from 2000 to 2020等级 2000—2010年 2010—2020年 新增面
积/km2转移面
积/km2新增速
率/%转移速
率/%变化速
率/%新增面
积/km2转移面
积/km2新增速
率/%转移速
率/%变化速
率/%无石漠化 11 351.06 7 630.33 1.82 1.22 3.04 15 582.55 7 042.38 2.35 1.06 3.42 潜在石漠化 8 917.64 9 420.88 4.72 4.99 9.71 10 884.71 10 512.93 5.92 5.72 11.63 轻度石漠化 3 768.21 3 214.71 9.79 8.35 18.14 1 808.59 3 772.60 4.11 8.57 12.68 中度石漠化 4 266.72 4 933.93 7.56 8.74 16.30 4 176.47 4 012.53 8.39 8.06 16.45 重度石漠化 7 386.66 11 021.46 3.70 5.52 9.22 5 446.48 9 646.52 3.34 5.91 9.25 极重度石漠化 4 139.78 3 608.74 5.52 4.81 10.33 1 925.33 4 837.18 2.40 6.02 8.42 3. 结论
基于遥感数据提取的石漠化信息和全国石漠化监测结果存在一定差异。目前，云南省采用以地面调查为主的方法对65个石漠化重点监测县进行了3次综合监测，其中以2011年与本研究2010年石漠化研究时段相近。据统计，2011年监测区石漠化面积为28 397.51 km2，潜在石漠化面积为17 710.26 km2[25]；而本研究2010年65个重点监测县石漠化面积为30 725.78 km2，潜在石漠化面积为16 107.40 km2。两项研究石漠化提取面积相差2 328.27 km2，相对误差为8.20%；潜在石漠化相差1 602.86 km2，相对误差为9.05%，进一步验证了本研究的提取方法的可靠性。
石漠化的时空演变过程实质上是人类活动干扰生态系统，从而影响生态演替的方向和进程。本研究采用遥感手段定量提取石漠化斑块信息，引入多种模型对石漠化时空演变总体特征和内部转移特征进行定量评价，探讨了石漠化分布特征和演变规律。主要结论如下：
①基于GEE平台的Landsat TM/OLI数据，采用决策树分类法对云南省岩溶区石漠化信息进行遥感识别和提取，云南省2020年石漠化遥感分类总体精度达75.25%，Kappa系数达0.680，利用本研究提出的方法可较为准确地提取石漠化斑块信息。
②云南省石漠化空间分布特征呈东多西少，其中，以昭通、曲靖、文山、红河等地区石漠化分布面积较多，且石漠化发生情况较严重；演变类型空间分布特征整体表现为持续减少型，局部地区石漠化面积仍有扩张。
③研究时段内，云南省石漠化面积总体呈持续缩减的演变趋势，但部分等级石漠化存在先增后减或先减后增的演变态势；与2000—2010年相比，2010—2020年石漠化综合等级动态度及大部分单一等级石漠化动态度数值有所增加，表明云南省石漠化演变方式多样，且后一时段较前一时段的演变幅度大。
④研究时段内，云南省石漠化的演变流向复杂，且内部演变过程较为剧烈，无石漠化为最大的新增型，重度石漠化面积转移最多；2个阶段，轻度石漠化和中度石漠化双向变化速率较高，易发生变化，稳定性低。
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图 1 铵态氮不同处理水平对喜树叶片叶绿素荧光参数的影响
Figure 1 Effects of different concentrations of ammonium nitrogen on chlorophyll fluorescence characteristics of Camptotheca acuminata
图 2 铵态氮不同处理水平对喜树叶片叶绿素荧光参数的影响
Figure 2 Effects of different concentrations of nitrate nitrogen on chlorophyll fluorescence characteristics of C. acuminata
图 3 氮素形态和氮素水平对喜树叶绿体基因和光合酶基因表达的影响
Figure 3 Effects of different ammonium nitrogen and nitrate on the expression of chloroplast genes and photosynthetic enzyme genes in C. acuminata
表 1 荧光定量PCR引物
Table 1. Primers sequence of target genes
基因 正向引物（5′→3′） 反向引物（5′→3′） psbA ACAGATTCGGTCAAGAGGAAGA CAGTGAACCAGATACCTACTACAG psbB GGAGGAATCGCTTCTCATCATAT CGGACGCTAAGATGGAATAGAC psbC GTCAATTATGTCTCGCCTAGAAGT GACCTACGAAGAAGAAGAATCCTAA RbcL CTTGGCAGCATTCCGAGTAAC GTTGTCCATGTACCAGTAGAAGATT Actin GGTACTCGTTCACAACAACTGCTG CTGTCCATCGGGCAACTCATAG 
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表 2 氮素处理水平对喜树叶长和叶面积的影响
Table 2. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on leaf lengh of Camptotheca acuminata
处理 叶长/cm 叶面积/cm2 ck 13.00 ± 0.12 Ad 58.83 ± 0.14 Ae T1 15.80 ± 0.12 Ac 79.07 ± 0.08 Bd T2 16.70 ± 0.03 Bb 98.93 ± 0.08 Bc T3 16.70 ± 0.03 Bb 124.03 ± 0.12 Ba T4 16.40 ± 0.05 Bb 116.37 ± 0.31 Bb ck 13.00 ± 0.12 Ad 53.83 ± 0.14 Ae W1 19.20 ± 0.06 Ac 139.73 ± 0.24 Ad W2 20.80 ± 0.08 Ab 152.07 ± 0.35 Ab W3 23.20 ± 0.21 Aa 184.30 ± 0.05 Aa W4 20.50 ± 0.03 Ab 150.97 ± 0.12 Ac 说明:不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05)
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表 3 不同铵态氮处理水平对喜树叶片叶绿素质量分数的影响
Table 3. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on chlorophyll content in C. acuminata
处理 w叶绿素/（mg·g－1） 0 d 30 d 60 d 90 d 105 d ck 1.61 ± 0.26 Da 1.90 ± 0.26 Db 2.80 ± 0.10 Cb 3.96 ± 0.22 Ba 4.38 ± 0.16 Ac T1 1.63 ± 0.19 Da 4.54 ± 0.83 Aa 4.30 ± 0.08 Ca 3.72 ± 0.85 Ca 5.05 ± 0.12 ABb T2 1.61 ± 0.09 Da 4.78 ± 0.49 Aa 4.36 ± 0.19 Ca 4.72 ± 0.39 Ca 5.14 ± 0.36 ABb T3 1.67 ± 0.14 Da 5.25 ± 0.32 Ba 4.53 ± 0.17 Ca 4.80 ± 0.32 Ca 5.92 ± 0.11 Aa T4 1.61 ± 0.11 Da 4.88 ± 0.11 Ba 4.39 ± 0.15 ABa 4.26 ± 0.23 ABa 4.78 ± 0.22 Ab 说明：不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05)
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表 4 不同硝态氮处理水平对喜树叶片叶绿素质量分数的影响
Table 4. Effects of different concentrations of ammonium nitrogen and nitrate on the chlorophyll content in C. acuminata
处理 w叶绿素/（mg·g－1） 0 d 30 d 60 d 90 d 105 d ck 1.61 ± 0.17 Ca 1.90 ± 0.26 Ba 2.80 ± 0.10 ABc 4.38 ± 0.16 Ba 3.69 ± 0.22 Aab W1 1.65 ± 0.24 Ca 2.97 ± 0.84 Ba 3.37 ± 0.16 Ab 4.39 ± 0.10 Aa 4.41 ± 0.13 ABa W2 1.63 ± 0.12 Ba 3.84 ± 0.09 Aa 4.42 ± 0.38 Aab 3.68 ± 0.11 Abc 3.95 ± 0.11 Aa W3 1.67 ± 0.19 Ca 3.89 ± 0.14 Aa 4.87 ± 0.23 Aa 3.15 ± 0.49 Ac 3.83 ± 0.29 Ba W4 1.61 ± 0.11 Ba 3.45 ± 0.10 Aa 3.71 ± 0.28 Ab 3.22 ± 0.13 Ac 3.80 ± 0.35 Aa 说明:不同小写字母表示同种氮素不同水平间差异显著(P < 0.05)，不同大写字母表示同种氮素相同水平下与ck差异显著(P < 0.05)
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https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.2019.05.009
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