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在当前中国水土流失严重、生态平衡危机频发、栽培药材品质备受质疑的大背景下，尤其是2020年初新冠病毒的突然来袭，金银花Lonicera japonica、内蒙黄芪Astragalus membranaceus var. mongholicus等传统中药材的品质和产量需求大增。发展药用植物的生态种植在合理利用土地资源、防治病虫害、改良土壤肥力、增强作物对自然灾害的抗逆能力等方面都有重要的作用。传统药用植物多为单一栽培模式，土地生产力和使用率低，对产业持续性发展不利[1]。相比而言，混播栽培是提高作物产量的有效措施。研究表明[2-3]：混播有助于防止水土流失，有利于病虫害治理和增强作物对自然灾害的抵抗力，在调节土壤生物养分有效性及生态系统资源合理配置等方面也至关重要。目前，混播多在豆科Leguminosae植物(如紫花苜蓿Medicago sativa、豌豆Pisum sativum等)-禾本科Gramineae植物(如燕麦Avena sativa、小麦Triticum aestivum等)间采用[4-5]。豆科植物根系的固氮能力不仅可以维持自身的氮素营养需求，还可通过根系间的相互作用为与其混播的作物提供养分，满足后者生长过程中的生理需求。近年来药用植物的研究主要聚焦在土壤施用肥料数量和不同质地土壤对药用植物生产量的影响[6-9]上，对不同播种模式下，土壤中有机碳、氮质量分数及土壤酶活性的研究较少；少有豆科植物与与药用植物的混播研究。本研究在不施氮磷钾肥的情况下，以忍冬科Caprifoliaceae金银花、菊科Compositae杭白菊Chrysanthemum morifolium和豆科内蒙黄芪为研究对象，采用大田实验随机区组设计，以沙化裸地(ck)为对照，研究金银花单播(LJT)、杭白菊单播(CMR)、黄芪单播(AMB)、金银花/内蒙黄芪混播(LJT/AMB)、杭白菊/内蒙黄芪混播(CMR/AMB) 5种模式下土壤碳、氮质量分数和酶活性的变化，旨在为人工药用草地建植及土壤治理保护提供科学依据。
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研究区位于河南省新乡市洪门镇(35°16′N，113°57′E)，海拔120 m，大陆性季风气候，四季分明，昼夜温差大，年平均气温为14.2 ℃，全年平均日光辐射时数约2 400 h，年平均降水量为573.4 mm，年际间降水分布不均，主要集中在7、8月，年平均相对湿度为68.0%，无霜期220 d[10]。供试土壤为砂壤土，供试土壤0~40 cm土层基本养分状况见表1。
表 1 供试土壤(0~40 cm)养分特性
Table 1. Soil nutrient characteristics (0−40 cm)
土层/cm 全氮/(g·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 全钾/(g·kg−1) 碱解氮/(mg·kg−1) 速效磷/(mg·kg−1) 速效钾/(mg·kg−1) 有机碳/(g·kg−1) pH 0~20 1.28 0.77 13.13 73.75 15.39 107.69 9.44 7.87 20~40 0.69 0.59 11.25 42.68 10.60 66.28 6.10 7.83 -
2016−2019年连续4 a进行随机区组试验。共设6个处理，即：以沙化裸地为对照(ck)，设LJT、CMR、AMB、LJT/AMB、CMR/AMB等5种不同的播种模式，各处理重复3次，共18个小区，各小区面积为30 m2 (5 m×6 m)。杭白菊、金银花均为南北行种植，株距60 cm，行距60 cm。内蒙黄芪为条播，行距为33 cm，播种量为15 kg·hm−2，混播模式下金银花与内蒙黄芪的行间距为40 cm，杭白菊与内蒙黄芪的行间距为40 cm。不施用任何肥料，采用免耕处理，定期浇水及除草。
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2019年10月，清除土壤表面的枯枝落叶及地表碎石，五点法取样采集土壤样品装入自封袋带回实验室。自然风干后研磨，过筛，检测土壤各指标。采用有机碳分析仪(Elementar，德国)测定土壤有机碳质量分数(g·kg−1)，采用碱解扩散法测定土壤碱解氮质量分数(g·kg−1)[11]。采用常规测定方法检测分析土壤酶活性[12]。采用靛酚蓝比色法测定脲酶活性，以24 h后1.0 g土样中铵态氮质量分数(mg·g−1)表示；采用3,5-二硝基水杨酸比色法测定蔗糖酶活性，以24 h后1.0 g土样中葡萄糖质量分数(mg·g−1)表示；采用磷酸苯二钠比色法测定碱性磷酸酶活性，以24 h后1.0 g土样中释放的酚的质量分数(mg·g−1)表示；采用邻苯二酚比色法测定多酚氧化酶活性，以2 h后1.0 g土样中紫色没食子素的质量(mg)表示。
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数据以3次平行测定的平均值±标准误表示，经Excel 2007和SPSS 19.0软件统计分析。采用单因素方差分析(one-way ANOVA)和最小显著差异法(LSD)进行分析，Pearson相关系数法进行相关性分析。
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由图1可知：相比于ck，5种播种模式下不同土层土壤有机碳质量分数均显著增加(P＜0.05)，且同一土壤深度土壤有机碳质量分数从大到小均依次为CMR/AMB、LJT/AMB、AMB、CMR、LJT、ck。与3种单播模式相比，2种混播模式下土壤有机碳质量分数均显著增加(P＜0.05)，其中CMR/AMB模式有机碳质量分数略高于LJT/AMB(P＞0.05)。LJT和CMR模式下土壤表层(0~20 cm)有机碳质量分数较ck显著增加(P＜0.05)，而在土壤亚表层(20~40 cm)无显著性差异(P＞0.05)。此外，不同种植模式下土壤有机碳质量分数均呈表聚性现象，即土壤有机碳质量分数随着土壤垂直剖面加深而逐渐降低。
图 1 不同播种模式下土壤各土层有机碳质量分数
Figure 1. Soil organic carbon content under different planting patterns
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由图2可知：AMB、CMR/AMB和LJT/AMB播种模式下土壤碱解氮质量分数最高，分别为63.89，62.87和61.66 mg·kg−1，3种播种模式间无显著差异(P＞0.05)；但显著高于LJT和CMR模式(P＜0.05)。在土壤表层(0～20 cm)5种播种模式下碱解氮质量分数均显著高于ck (P＜0.05)，但在土壤亚表层(20~40 cm)无显著差异(P＞0.05)。说明不同播种模式下土壤碱解氮质量分数也呈现表聚性现象。
图 2 不同播种模式下土壤各土层碱解氮质量分数
Figure 2. Soil available nitrogen content under different planting patterns
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与ck相比(表2)，5种播种模式下4种土壤酶(脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶)活性均显著增加(P＜0.05)。20~40 cm土层，单播和混播模式之间蔗糖酶和碱性磷酸酶活性差异显著(P＜0.05)，5种播种模式下土壤脲酶活性差异显著(P＜0.05)，土壤氧化酶活性差异不显著(P＞0.05)。从土壤酶活性的各土层平均值来看，各个播种模式下土壤脲酶活性较ck的增幅最大。LJT/AMB的脲酶活性(0.789 9 mg·g−1)和多酚氧化酶活性(1.077 6 mg·g−1)最高，CMR/AMB下的蔗糖酶活性(8.289 6 mg·g−1)和碱性磷酸酶活性(0.644 8 mg·g−1)最高。LJT/AMB下脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性对比ck分别增加201.82%、56.95%、77.05%和70.85%，CMR/AMB下脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性对比ck分别增加192.63%、58.37%、78.75%和59.36%，AMB模式下脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性对比ck分别增加140.62%、44.57%、52.86%和57.90%，CMR模式下脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性对比ck分别增加106.74%、38.42%、49.06%和55.25%，LJT模式下脲酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性对比ck分别增加67.69%、33.80%、23.63%和55.81%。此外，从土壤的垂直分布来看，不同播种模式下土壤酶活性也呈表聚性特征。
表 2 不同播种模式下各土层土壤酶活性
Table 2. Soil enzyme activities in each soil layer under different planting patterns
土层/cm 种植方式 脲酶/(mg·g−1) 蔗糖酶/(mg·g−1) 碱性磷酸酶/(mg·g−1) 多酚氧化酶/(mg·g−1) 0~10 ck 0.342 5±0.021 8 d 6.358 2±0.265 0 d 0.417 6±0.020 6 d 0.754 8±0.046 9 b LJT 0.624 2±0.056 4 c 7.947 8±0.645 6 c 0.617 6±0.043 2 c 1.116 4±0.074 6 a CMR 0.606 7±0.046 5 c 7.847 8±0.241 8 c 0.655 6±0.034 5 c 1.103 1±0.072 6 a AMB 0.844 7±0.062 6 b 8.720 9±0.468 9 b 0.732 5±0.052 6 b 1.127 3±0.089 5 a LJT/AMB 1.108 3±0.061 3 a 9.466 5±0.532 5 a 0.843 2±0.067 8 a 1.275 3±0.084 2 a CMR/AMB 1.036 7±0.055 8 a 9.217 4±0.204 1 a 0.800 4±0.057 2 a 1.134 3±0.067 0 a 10~20 ck 0.310 3±0.018 7 d 5.575 0±0.344 7 d 0.387 5±0.025 3 d 0.697 9±0.037 0 b LJT 0.473 0±0.057 5 c 7.443 8±0.245 9 c 0.490 3±0.053 7 c 1.075 2±0.063 5 a CMR 0.578 1±0.032 1 c 7.143 8±0.443 0 c 0.587 9±0.047 6 c 1.052 2±0.068 7 a AMB 0.639 3±0.052 4 b 8.039 8±0.352 6 b 0.585 8±0.036 2 b 1.068 2±0.070 1 a LJT/AMB 0.843 2±0.064 7 a 8.732 1±0.231 9 a 0.665 4±0.054 7 a 1.182 6±0.096 4 a CMR/AMB 0.798 2±0.045 1 a 8.798 4±0.234 7 a 0.696 3±0.047 3 a 1.093 6±0.074 3 a 20~30 ck 0.222 5±0.015 3 d 4.754 6±0.125 4 c 0.332 7±0.022 3 c 0.563 7±0.026 4 b LJT 0.357 2±0.043 6 c 6.764 5±0.538 6 b 0.355 0±0.023 1 b 0.931 6±0.065 3 a CMR 0.489 7±0.030 7 c 6.994 5±0.364 8 b 0.453 6±0.036 1 b 0.880 7±0.057 0 a AMB 0.553 6±0.038 7 b 7.184 6±0.342 1 b 0.472 2±0.032 7 b 0.952 5±0.085 4 a LJT/AMB 0.667 1±0.059 8 a 7.648 7±0.452 3 a 0.551 2±0.166 0 a 0.994 3±0.073 2 a CMR/AMB 0.663 3±0.043 7 a 7.957 2±0.102 5 a 0.575 4±0.048 9 a 0.926 6±0.088 5 a 30~40 ck 0.171 6±0.013 4 d 4.248 9±0.247 5 c 0.304 9±0.019 7 c 0.506 4±0.022 7 b LJT 0.301 0±0.016 7 c 5.856 4±0.448 7 b 0.320 8±0.003 8 b 0.807 5±0.042 0 a CMR 0.489 7±0.030 7 c 6.994 5±0.364 8 b 0.453 6±0.036 1 b 0.8807±0.057 0 a AMB 0.481 2±0.034 2 b 6.323 1±0.476 8 b 0.415 0±0.025 4 b 0.835 4±0.067 3 a LJT/AMB 0.540 9±0.043 4 a 7.013 2±0.189 7 a 0.494 7±0.113 7 a 0.858 0±0.067 6 a CMR/AMB 0.565 0±0.038 1 a 7.185 4±0.114 6 a 0.506 9±0.036 1 a 0.865 9±0.064 0 a 说明：不同字母表示同一土层不同播种模式间差异显著(P＜0.05) -
由Pearson相关系数(表3)可知：土壤有机碳与碱解氮、4种酶呈极显著相关(P＜0.01)，土壤碱解氮与4种酶呈极显著相关(P＜0.01)。4种土壤酶彼此之间呈极显著相关(P＜0.01)。其中脲酶与碱性磷酸酶之间相关系数达0.965，有机碳与碱性磷酸酶之间相关系数达0.949，蔗糖酶与多酚氧化酶之间相关系数达0.948，说明土壤碳、氮与酶之间关系极为紧密。
表 3 土壤碳、氮质量分数与酶活性的相关性分析
Table 3. Correlations analysis of soil carbon, available nitrogen and enzyme activities
参数 有机碳 碱解氮 脲酶 蔗糖酶 碱性磷酸酶 多酚氧化酶 有机碳 1 0.893** 0.943** 0.897** 0.949** 0.808** 碱解氮 1 0.848** 0.844** 0.917** 0.835** 脲酶 1 0.949** 0.965** 0.871** 蔗糖酶 1 0.931** 0.948** 碱性磷酸酶 1 0.875** 多酚氧化酶 1 说明：**表示在0.01水平(双侧)上显著相关 -
与单播相比，混播不仅可以增加土壤碳、氮总量，更利于土壤有机碳库的稳定[13-14]，还能增加土壤速效养分含量，提高土壤养分的有效性。本研究发现：LJT/AMB模式下，土壤有机碳和碱解氮质量分数(0~40 cm土层平均值)较LJT分别提高了19.41%和11.80%，CMR/AMB模式下，土壤有机碳和碱解氮质量分数较CMR分别提高了20.16%和13.24%，这与包兴国等[15]、郑伟等[16]发现混播更有助于改善土壤有机碳、碱解氮的结论一致。作为生物固氮植物，混播模式下内蒙黄芪在向金银花/杭白菊转移土壤氮素的同时，也能通过氮素根际沉积为金银花/杭白菊提供一定的氮素，减缓土壤氮素消耗，土壤速效氮质量分数明显高于LJT和CMR。土壤脲酶通过水解土壤中的尿素形成铵态氮提供氮源，其活性直接表征氮素转化率[17-19]；土壤蔗糖酶通过水解土壤有机质生成葡萄糖提供碳源，表征有机碳的积累转化和土壤熟化程度[20-21]；土壤碱性磷酸酶通过加速有机磷的脱磷速度直接参与土壤磷素循环，表征磷元素生物转化方向和强弱[22]；土壤多酚氧化酶参与土壤芳香族化合物循环，通过分子氧氧化酚或多酚形成醌，醌与土壤中蛋白质、糖、矿质元素等反应生成有机质，分解凋落物木质素获取碳、氮元素[23-24]。蔺芳[18]发现：土壤脲酶、蔗糖酶对土壤碳循环有直接贡献，脲酶、蔗糖酶和碱性磷酸酶对土壤氮循环有直接贡献，与本研究一致，说明土壤中不同种类酶之间、酶和土壤养分之间具有协同交互作用[25]。本研究混播模式下的4种土壤酶活性均显著均高于3种单播和ck (P＜0.05)，且相关性分析表明：土壤有机碳和碱解氮均与4种酶活性极显著相关(P＜0.01)。说明在混播体系中，豆科植物的生物固氮作用及种间竞争作用促进了植物根系生长，大大增加根系种类、生物量和根系纵横分布，增加土壤孔隙度，提高蓄水保水能力，从而改变土壤理化性质。豆科植物根系周围的根瘤菌能促进根系分泌物、细根周转，改善菌根代谢，使得土壤微生物代谢旺盛，呼吸强度增强，促进蔗糖酶、脲酶活性，提高碳素、氮素转化效率，促进碱性磷酸酶和多酚氧化酶活性，对提高土壤肥力有重要作用[26-27]。不同种植模式下土壤有机碳、碱解氮和酶活性均在土壤剖面呈表聚性，表明土壤表层更有利于酶促反应形成有机质和有效氮。与TU等[25]、来幸樑等[28]结果一致。土壤表层凋落物、腐殖质容易积累，微生物代谢旺盛，植物根系集中，有利于物质积累和酶促反应的进行；随着土壤深度的加深，土壤中的水、汽、热状况变差，微生物生境变差，数量急剧减少，酶促反应底物也不如表层，碳氮积累和酶活均随着土层剖面下降。
混播模式充分利用豆科植物内蒙黄芪的生物固氮作用，使金银花/杭白菊在没有氮肥的条件下获取氮源，提高植物氮素吸收利用效率，减少土壤无机氮的累积，降低种植地氮素污染的风险。杭白菊/黄芪混播和金银花/黄芪混播模式下土壤有机碳、碱解氮质量分数、土壤脲酶、蔗糖酶和碱性磷酸酶活性均显著高于杭白菊或金银花单播(P＜0.05)，而彼此之间差异不显著(P＞0.05)。相较于单播，2种混播模式对土壤有机碳、碱解氮的积累和土壤酶活性的促进作用更强，更有利于改良土壤肥力，是适合在豫北地区推广的可持续发展的生态农业模式。
Effects of single/mixed sowing of three medicinal plants on the contents of carbon, nitrogen and enzymes activities of sandy soil
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摘要:
目的 探究3种药用植物单/混播对土壤品质的影响。 方法 以金银花Lonicera japonica (LJT)、杭白菊Chrysanthemum morifolium (CMR)、内蒙黄芪Astragalus membranaceus (AMB)为材料，以沙化裸地为对照(ck)，在豫北地区连续4 a进行定位试验。分析单/混播种植模式对不同土层(0~40 cm)中有机碳、碱解氮和土壤酶活性的影响，并分析其相关性。 结果 杭白菊/内蒙黄芪(CMR/AMB)和金银花/内蒙黄芪(LJT/AMB)混播模式下土壤有机碳、碱解氮质量分数、土壤脲酶、蔗糖酶和碱性磷酸酶活性均显著高于杭白菊(CMR)和金银花(LJT)单播模式(P＜0.05)。CMR/AMB模式下土壤有机碳质量分数较ck、CMR和AMB分别提高了29.32%、20.16%和10.25%，碱解氮质量分数较ck和CMR分别提高了28.02%和13.24%；LJT/AMB模式下土壤有机碳质量分数较ck、LJT和AMB分别提高了25.46%、18.09%和6.96%，碱解氮质量分数较ck和LJT分别提高了25.56%和11.80%。土壤有机碳、碱解氮和4种土壤酶彼此之间均呈极显著相关(P＜0.01)。从土壤剖面看，不同种植模式下土壤有机碳、碱解氮含量及4种酶活性均呈表聚性特征。 结论 LJT/AMB和CMR/AMB混播模式能通过内蒙黄芪的生物固氮作用提高土壤养分有效性，是适合在当地推广的可持续发展的生态种植模式。图2表3参28 Abstract:Objective This study aims to explore the effects of single and mixed sowing of three medicinal plants on soil quality. Method Taking Lonicera japonica (LJT), Chrysanthemum morifolium (CMR) and Astragalus membranaceus var. mongholicus (AMB) as experimental materials and sandy bare land as control(ck), the effects of single and mixed sowing patterns on organic carbon, alkaline hydrolyzable nitrogen and soil enzyme activity in different soil layers (0−40 cm) were studied in the location test conducted in northern Henan Province for 4 consecutive years, and their correlation was analyzed. Result The content of soil organic carbon, alkali hydrolyzable nitrogen and soil enzyme activity of urease, sucrase and alkaline phosphatase under the mixed sowing patterns of CMR/AMB and LJT/AMB were significantly higher than those under the single patten of CMR or LJT (P＜0.05). Soil organic carbon content in CMR/AMB pattern increased by 29.32%, 20.16% and 10.25% respectively, compared with ck, CMR and AMB. Alkaline hydrolyzable nitrogen content increased by 28.02% and 13.24% respectively, compared with ck and CMR. Soil organic carbon content of LJT/AMB pattern increased by 25.46%, 18.09% and 6.96%, respectively, compared with ck, LJT and AMB. Alkaline hydrolyzable nitrogen content increased by 25.56% and 11.80% respectively, compared with ck and LJT. Soil organic carbon, alkali hydrolyzable nitrogen, and four soil enzymes were all significantly correlated with each other (P＜0.01). From the view of soil profile, the soil organic carbon, alkali hydrolyzable nitrogen and the activities of 4 species of soil enzymes showed the characteristics of surface aggregation under different planting patterns. Conclusion CMR/AMB and LJT/AMB mixed patterns can improve the effectiveness of soil nutrients through the biological nitrogen fixation of A. membranaceus var. mongholicus. They are sustainable ecological patterns suitable for local promotion. [Ch, 2 fig. 3 tab. 28 ref.] -
榧树Torreya grandis四季常绿，是红豆杉科Taxaceae植物中少有的集果用、油用、药用、材用、观赏于一体的植物，雌雄异株，生命周期可达上千年。榧树种子含油量高，主要含油酸和亚油酸，不饱和脂肪酸含量远超饱和脂肪酸[1]。饱和脂肪酸中主要是山俞酸和棕榈酸[2]。榧树自然分布于浙江、安徽南部、福建北部、江西东北部，零星分布于贵州松桃、江苏南部、湖南西南部等地，其中以浙江最多，近年来人类活动的干扰加剧了榧树资源的破坏，威胁到部分种群的生存[3−4]。
遗传多样性是生物多样性的重要组成部分。一个物种的稳定性和进化潜力依赖其遗传多样性，物种的经济和生态价值依赖其特有的基因组成。因此，保护生物多样性的最终目标就是保护遗传多样性[5−7]。DNA分子标记的数量极多，多态性高，受限制少，检测方法简单易掌握，结果稳定可靠，已被广泛应用于植物多样性研究[8−9]。简单重复序列标记(SSR)技术是以特异引物PCR为基础的分子标记技术，其特点是标记在整个基因组DNA中随机分布，多态性较高，操作简单，可通过PCR直接扩增来检测，重复性好，成本低[10]。
香榧T. grandis‘Merrillii’是榧树优良的变异类型，具有较高的经济价值[11]。自然环境中榧树结种迟，一般作为香榧嫁接的砧木，雄株因不结种被大量砍伐，使榧树遗传多样性受到影响，但榧树具有丰富的遗传多样性，产生了丰富的变异类型，形成了物种生存与进化的基础，也为资源的开发利用提供了可供选择的物质基础[12]。因此，本研究利用多重比较、方差分析等对不同种群雌性榧树叶片、种实表型、种实营养成分及遗传多样性指标的变异进行分析，以期为榧树的利用提供理论依据。
1. 材料与方法
1.1 材料
基于天然榧树的分布情况以及前人的研究成果[13]，于2019年10—11月榧树种实成熟期，从浙江省杭州市富阳区洞桥村(富阳)、杭州市临安区洪岭村(临安)、杭州市建德市大库村(建德)、绍兴市嵊州市榆树村(嵊州)及安徽省黄山市呈坎村(黄山)5个海拔在250~600 m的雌性榧树种群中，分别采集叶片和种实用于表型及种实营养成分的探究。基于詹利云等[14]的研究，选择富阳、临安、嵊州、黄山以及杭州市淳安县半夏村(淳安)的雌性榧树种群，分别采集叶片对榧树种群遗传多样性进行研究。样株间距大于50 m，生长状况良好。每株采集相同位置的新鲜叶片，采集至少100颗自然脱落的成熟种实，样品装入带有硅胶的塑封袋中，并利用全球卫星定位系统(GPS)定位采样点。叶片测量表型后置于−40 ℃冰箱保存，种实测完表型后置于阴凉通风处，等待假种皮自然开裂，用于后续研究。
1.2 表型测定
从各单株选取2个小枝相同部位的叶片共20片，用卡尺测量叶长、叶宽，并计算叶形指数(叶宽/叶长)，用天平称取单片叶的质量。从各单株随机选取30颗种实，用卡尺测量单颗种实和种核的横径、纵径、假种皮厚、种壳厚，并计算种形指数(种实横径/种实纵径)、核形指数(种核横径/种核纵径)，用天平称取单颗种实质量和种核质量。
1.3 营养成分测定
脂肪相对含量参照GB/T 14772—2008《食品中粗脂肪的测定》索氏抽提法测定。脂肪酸组成参照GB/T 17376—2008《食品脂肪酸含量的测定》测定。可溶性糖质量分数参照蒽酮比色法[15]测定。
1.4 DNA提取及SSR标记分析
采用改良的十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)法[16]提取雌性榧树叶片的DNA。参照郑刘辉等[17]的SSR反应体系，合成引物序列，进行PCR扩增。
1.5 数据分析
采用SPSS 23.0进行数据统计、方差分析、多重比较、主成分分析；用Genemaker软件准确读取SSR位点信息。用Popgene 1.32计算平均等位基因数、观察杂合度、多态信息含量等遗传多样性指标。使用Structure 2.3.4分析种群的遗传结构，并绘制遗传结构图，用Q值表示一种遗传组成的比率，即同一颜色所占比率最大的种群聚类为同一亚群。通过NTSYS2.10e计算Nei’s遗传相似矩阵，使用非加权组平均聚类分析法(UPGMA)分析样品的亲缘关系，并进行聚类分析。
2. 结果与分析
2.1 叶与种实性状的变异研究
从表1可见：在叶质量和叶形指数上，临安种群的变异系数最大。在种实质量上，嵊州种群的变异系数最大。种形指数和种核质量富阳种群的变异系数最大。核形指数的变异系数在富阳种群中最大，但仅为10.2%。种壳厚和假种皮厚的变异系数在嵊州种群中最大。方差分析(表2)表明：叶质量、叶形指数、种实质量、种形指数、种核质量、核形指数、假种皮厚、种壳厚8个指标在种群间和种群内个体间差异极显著(P＜0.01)。
表 1 雌性榧树种群叶片与种实表型Table 1 Leaf and seed phenotypes of female quince populations in T. grandis种群 叶质量 叶形指数 种实质量 种形指数 假种皮厚 种核质量 核形指数 种壳厚 数值/g CV/% 数值 CV/% 数值/g CV/% 数值 CV/% 数值/mm CV/% 数值/g CV/% 数值 CV/% 数值/mm CV/% 富阳 0.02±0.01 31.1 0.15±0.02 10.8 10.70±2.42 22.6 0.78±0.07 9.0 3.53±0.36 10.2 4.77±1.27 26.5 0.66±0.07 10.2 0.54±0.11 19.7 嵊州 0.02±0.01 29.9 0.16±0.02 11.2 11.85±3.36 28.3 0.79±0.05 6.5 3.67±0.78 21.3 4.92±1.18 23.9 0.68±0.06 8.9 0.72±0.25 34.6 黄山 0.02±0.01 19.2 0.16±0.02 11.6 9.50±2.27 22.9 0.81±0.07 5.5 2.94±0.53 17.8 4.51±0.93 19.0 0.71±0.07 5.8 0.91±0.17 21.1 临安 0.02±0.01 33.9 0.16±0.02 15.3 9.50±2.27 23.9 0.81±0.07 8.2 2.94±0.53 18.1 4.51±0.93 20.6 0.71±0.07 9.5 0.91±0.17 19.1 建德 0.02±0.01 33.8 0.17±0.02 9.5 11.19±2.41 21.5 0.83±0.05 6.1 3.63±0.46 12.8 4.58±0.97 21.1 0.70±0.05 7.8 0.85±0.13 14.7 说明：数值为均值±标准差；CV为变异系数。 表 2 榧树叶片与种实表型的方差分析Table 2 Variance analysis of phenotypic parameters of the leaf and seeds in T. grandis指标 变异来源 平方和 自由度 均方 F 指标 变异来源 平方和 自由度 均方 F 叶质量 种群间 0.220 4 0.005 121.000 种核质量 种群间 358.014 4 89.503 112.981 个体间 0.028 29 0.001 21.158 个体间 355.326 29 12.253 15.467 叶形指数 种群间 0.181 4 0.045 50.937 核形指数 种群间 0.600 4 0.150 64.909 个体间 0.252 29 0.009 9.779 个体间 1.256 29 0.043 18.755 种实质量 种群间 2 530.950 4 632.737 191.245 假种皮厚 种群间 796.646 4 199.162 91.175 个体间 1 612.471 29 55.602 16.806 个体间 484.026 29 16.691 7.641 种形指数 种群间 0.408 4 0.102 46.454 种壳厚 种群间 16.018 4 4.005 116.324 个体间 1.194 29 0.041 18.764 个体间 10.813 29 0.373 10.831 说明：所有指标P=0.000。 2.2 种仁营养成分分析
2.2.1 脂肪相对含量和组成
由表3可见：5个种群的脂肪相对含量从大到小依次为嵊州、黄山、临安、建德、富阳，变异系数为7.7%~21.6%。多重分析发现各种群间脂肪相对含量差异显著(P＜0.05)。
表 3 5个榧树种群种仁的脂肪相对含量Table 3 Lipid content of the kernel among 5 T. grandis populations种群 脂肪相对含量/% CV/% 最大值 最小值 平均值±标准差 富阳 47.79 18.25 29.36±6.34 d 21.6 嵊州 48.14 30.62 42.35±3.77 a 8.9 黄山 46.81 33.61 40.93±3.19 ab 7.8 临安 44.90 32.19 39.82±3.07 b 7.7 建德 40.52 16.19 33.96±4.66 c 13.7 说明：不同字母表示不同种群间差异显著(P＜0.05)。CV为变异系数。 榧树种子脂肪酸组成(表4)分析发现：不饱和脂肪酸的相对含量远远高于饱和脂肪酸，且前者是后者的2倍多；脂肪酸中亚油酸的相对含量最高，其次是油酸、金松酸、棕榈酸，亚麻酸相对含量最低。可见，榧树种子中主要的不饱和脂肪酸是亚油酸和油酸。5个种群间的脂肪酸组成存在不同程度的变异，其中多不饱和脂肪酸相对含量最高的是临安种群，随后依次是嵊州、建德、黄山、富阳种群；单不饱和脂肪酸相对平均含量富阳种群最高，为(29.20±6.34)%，建德种群最低，为(24.14±2.59)%；变异系数不饱和脂肪酸远小于饱和脂肪酸。从脂肪酸种类上看，变异系数最大的为花生一烯酸(13.0%~40.0%)，其次是硬脂酸(18.0%~38.0%)、花生二烯酸(15.0%~27.0%)。
表 4 5个榧树种群脂肪酸组成的变异Table 4 Variation in fatty acid composition among 5 T. grandis populations种群 棕榈酸/% 硬脂酸/% 油酸/% 亚油酸/% 亚麻酸/% 花生一烯酸/% 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 富阳 10.70±2.59 24.0 2.97±1.14 38.0 28.29±6.06 21.0 41.82±8.01 19.0 0.52±0.17 32.0 0.91±0.37 40.0 嵊州 8.52±1.22 14.0 2.18±0.47 21.0 23.78±4.26 18.0 47.85±2.88 6.0 0.50±0.06 12.0 0.67±0.09 14.0 黄山 8.06±0.98 12.0 2.97±0.54 18.0 26.21±2.87 11.0 46.81±2.35 5.0 0.47±0.05 11.0 0.65±0.08 13.0 临安 8.47±0.88 10.0 2.15±0.46 22.0 23.63±2.40 11.0 49.00±2.45 5.0 0.57±0.00 14.0 0.59±0.09 16.0 建德 9.58±1.83 19.0 2.80±0.92 33.0 23.47±2.63 11.0 46.49±3.67 8.0 0.48±0.07 14.0 0.67±0.10 15.0 种群 花生二烯酸/% 金松酸/% 饱和脂肪酸/% 不饱和脂肪酸/% 单不饱和脂肪酸/% 多不饱和脂肪酸/% 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 相对含量 CV 富阳 2.42±0.63 26.0 10.76±2.14 20.0 13.68±3.45 25.0 84.71±4.39 5.0 29.20±6.34 22.0 55.52±10.16 18.0 嵊州 2.80±0.75 27.0 12.61±2.02 16.0 10.70±1.32 12.0 88.22±2.04 2.0 24.45±4.30 18.0 63.77±4.36 7.0 黄山 2.64±0.41 15.0 11.11±1.25 11.0 11.03±0.88 8.0 87.89±0.97 1.0 26.86±2.89 11.0 61.03±2.97 5.0 临安 2.60±0.53 20.0 12.00±0.98 8.0 10.63±1.06 10.0 88.39±1.14 1.0 24.22±2.52 10.0 64.18±2.92 5.0 建德 2.49±0.40 16.0 11.98±1.56 13.0 12.38±2.16 17.0 85.58±2.95 3.0 24.14±2.59 11.0 61.44±4.63 8.0 说明：数值为平均值±标准差。CV为变异系数。 2.2.2 可溶性糖
从表5可见：平均可溶性糖质量分数建德种群最高，为(50.49±9.26) mg·g−1，随后依次是黄山、嵊州、临安种群，富阳种群最低，为(40.23±4.80) mg·g−1。不同种群的变异系数为8.8%~19.3%。多重比较发现：嵊州、黄山种群间无显著差异，但与其他种群间差异显著(P＜0.05)。
表 5 5个榧树种群种仁的可溶性糖质量分数Table 5 Soluble sugar content of the kernel among 5 T. grandis populations种群 可溶性糖质量分数/(mg·g−1) 最大值 最小值 平均值±标准差 CV/% 富阳 47.91 32.10 40.23±4.80 c 11.9 嵊州 65.56 29.35 45.35±8.77 b 19.3 黄山 60.02 31.80 44.38±7.56 b 17.0 临安 54.34 37.24 47.75±4.18 ab 8.8 建德 68.68 34.36 50.49±9.26 a 18.3 说明：不同字母表示不同种群间差异显示(P＜0.05)。CV为变异系数。 2.2.3 主成分分析
20个指标通过主成分分析提取出6个指标，发现特征值均大于1.000的前6个主成分累计贡献率为75.38%，可以全面反映各个指标的信息(表6)。第1主成分贡献率为30.76%，特征值较高的为亚油酸、饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸；第2主成分贡献率为13.09%，特征值较高的为种实质量、种核质量；第3主成分贡献率为10.92%，其大小主要由核形指数、种形指数决定；第4主成分贡献率为7.98%，特征值较高的为叶形指数、叶片质量、种皮厚度；第5主成分贡献率为6.93%，特征值较高的为叶片质量、种形指数、叶形指数；第6主成分贡献率为5.70%，其大小主要由含油率、金松酸、叶形指数决定。
表 6 5个榧树种群叶片和种实表型、品质的主成分分析Table 6 Principal components of leaf and plant phenotypes among 5 T. grandis populations指标 主成分 指标 主成分 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 种实质量 0.074 0.856 −0.082 0.387 −0.007 0.263 硬脂酸 0.724 −0.236 −0.217 0.248 0.062 −0.061 种核质量 0.116 0.819 0.091 0.132 −0.187 0.305 油酸 0.731 −0.431 −0.251 0.157 0.132 0.269 种形指数 0.010 −0.131 0.741 0.370 0.466 −0.085 亚油酸 −0.946 0.142 0.046 −0.106 −0.011 0.009 核形指数 −0.099 −0.097 0.834 0.194 0.370 0.003 亚麻酸 0.239 −0.047 0.295 −0.204 −0.314 0.120 种皮厚度 0.105 0.498 −0.321 0.529 0.259 0.054 花生一烯酸 0.804 −0.046 0.027 −0.047 0.076 −0.017 种壳厚度 −0.367 −0.243 0.340 0.082 −0.333 0.327 花生二烯酸 −0.372 0.114 −0.178 0.152 0.369 −0.310 叶片质量 0.202 0.289 0.049 −0.533 0.496 0.190 金松酸 −0.649 0.424 0.186 −0.152 −0.176 −0.397 叶形指数 −0.116 −0.179 0.056 0.614 −0.416 −0.391 饱和脂肪酸 0.943 0.093 0.160 0.000 −0.124 −0.106 含油率 −0.459 −0.485 −0.195 0.319 0.018 0.426 不饱和脂肪酸 −0.927 −0.113 −0.194 −0.025 0.131 0.114 可溶性糖 −0.199 0.010 0.497 0.044 −0.207 0.330 特征值 6.153 2.618 2.184 1.595 1.387 1.138 棕榈酸 0.843 0.221 0.296 −0.111 −0.181 −0.105 累计贡献率/% 30.76 43.85 54.77 62.75 69.68 75.38 2.3 雌性榧树SSR标记分析
2.3.1 SSR位点分析
13对引物在146个雌性榧树中共获得37个等位基因，每对引物可扩增2~5个等位基因，平均每对引物扩增出2.85个等位基因，TG55平均等位基因数最多，ZAFU-3和TG19最少；每对引物的平均有效等位基因数为1.899个；平均观测杂合度(0.429)略高于平均期望杂合度(0.404)；Nei’s遗传多样性指数平均为0.400，其中GR98 (0.688)最高，TG19 (0.015)最低；Shannon’s指数为0.039~1.252，有11对引物的Shannon’s信息指数高于0.500，其中GR98 (1.252)最高，TG19 (0.039)最低，平均为0.650，说明榧树遗传多样性丰富(表7)。
表 7 榧树13个SSR位点的遗传参数Table 7 Genetic parameters of 13 SSR loci in T. grandis引物
编号平均等位
基因数/个有效等位
基因数/个观测
杂合度期望
杂合度Nei’s遗传
多样性指数Shannon’s
指数引物
编号平均等位
基因数/个有效等位
基因数/个观测
杂合度期望
杂合度Nei’s遗传
多样性指数Shannon’s
指数ZAFU-1 3.750 1.604 0.225 0.366 0.362 0.661 GR98 4.375 3.230 0.697 0.695 0.688 1.252 ZAFU-3 1.625 1.120 0.030 0.091 0.090 0.164 TG19 1.625 1.016 0.000 0.015 0.015 0.039 ZAFU-5 2.500 2.004 0.550 0.506 0.501 0.709 TG55 5.375 2.706 0.584 0.622 0.616 1.112 ZAFU-6 2.000 1.495 0.289 0.329 0.325 0.504 TG70 2.500 1.986 0.912 0.502 0.496 0.698 ZAFU-8 2.000 2.000 0.997 0.505 0.500 0.693 TG81 2.000 1.014 0.000 0.014 0.014 0.041 ZAFU-11 2.625 1.961 0.462 0.491 0.486 0.713 TG88 3.750 2.453 0.492 0.593 0.587 1.022 GR12 3.000 2.095 0.341 0.525 0.519 0.839 平均 2.856 1.899 0.429 0.404 0.400 0.650 2.3.2 种群遗传多样性分析
在种群水平上，Nei’s遗传多样性指数(H)与Shannon’s指数(I)在5个雌性种群间的变化趋势相似。Nei’s遗传多样性指数平均为0.390，从大到小依次为淳安、临安、黄山、富阳、嵊州；Shannon’s指数平均为0.621，从大到小依次为淳安、临安、富阳、黄山、嵊州；多态位点百分比平均为81.54%，其中富阳、黄山、嵊州3个种群的多态位点百分比相等，临安和淳安种群相等。淳安(H=0.410，I=0.658)的遗传多样性最高，嵊州(H=0.369，I=0.565)的遗传多样性最低(表8)。
表 8 5个榧树亲本种群的遗传多样性Table 8 Genetic diversity among 5 T. grandis populations种群 平均等位基因数/个 有效等位基因数/个 观测杂合度 期望杂合度 Nei’s遗传多样性指数 Shannon’s指数 多态位点百分比/% 富阳 2.692 1.848 0.431 0.387 0.381 0.625 84.62 嵊州 2.154 1.791 0.377 0.376 0.369 0.565 84.62 黄山 2.231 1.811 0.451 0.399 0.392 0.611 84.62 临安 2.462 1.917 0.464 0.406 0.399 0.648 76.92 淳安 2.462 1.954 0.423 0.418 0.410 0.658 76.92 种群水平 2.400 1.864 0.429 0.397 0.390 0.621 81.54 物种水平 3.231 1.925 0.429 0.406 0.405 0.671 92.31 说明：种群水平指5个种群平均值；物种水平指5个种群中所有物种平均值。 在物种水平上，5个种群榧树的平均等位基因数为3.231个，平均有效等位基因数为1.925个，期望杂合度(0.406)略小于观测杂合度(0.429)，Nei’s遗传多样性指数为0.405，Shannon’s指数为0.671，多态位点百分比为92.31%(表8)。各种群在种群水平上的多态位点百分比及Shannon’s指数均低于物种水平，仅淳安种群在种群水平上的Nei’s遗传多样性指数高于物种水平。
2.3.3 遗传分化与遗传结构
5个雌性榧树种群间的总遗传多样性平均为0.497；群体内近交系数均为负值，说明群体内杂合子过剩，纯合子缺失[18]，这与榧树雌雄异株的特性相吻合，且这些供试雌株都是杂交后代；种群间近交系数变幅为0.054~0.207，平均为0.129；遗传分化指数变幅为0.153~0.218，平均为0.199，表明5个雌性榧树种群间存在的遗传分化程度不大，这与榧树风媒、花粉流动性大的特性相吻合；基因流的变幅为0.898~1.381，平均为1.029，表明种群间存在基因交流，每代交流约1个基因，基因流动相对来说不是很频繁(表9)。
表 9 5个榧树种群的遗传分化Table 9 Genetic differentiation among 5 T. grandis populations种群 总遗传
多样性种群内
近交系数种群间
近交系数遗传分
化指数基因流 富阳 0.457 −0.113 0.058 0.153 1.381 嵊州 0.475 −0.003 0.206 0.209 0.946 黄山 0.491 −0.132 0.054 0.188 1.082 临安 0.527 −0.143 0.120 0.230 0.838 淳安 0.534 −0.013 0.207 0.218 0.898 平均值 0.497 −0.081 0.129 0.199 1.029 方差分析结果(表10)表明：榧树的遗传变异集中在种群内，种群内(92%)的遗传变异远大于种群间(8%)。
表 10 5个榧树种群的分子方差分析Table 10 Molecular variance among 5 T. grandis populations来源 自由度 平方和 均方 方差分量 变异百
分比/%P 种群间 4 67.427 16.857 0.416 8 0.081 种群内 141 664.251 4.711 4.711 92 总数 145 731.678 5.127 100 对亚群归属分析发现：每个种群的样本基本上都有3个亚群的痕迹，只是比例不同而已(图1)。这说明榧树天然异交导致高度杂合的特性。
图 1 基于Structure分析的5个榧树种群的遗传结构图Figure 1 Genetic structure of 5 T. grandis populations based on structure analysis2.3.4 种群间的遗传距离和遗传相似度
5个榧树种群的遗传相似系数平均为0.969，说明各种群间的遗传相似度很高，亲缘关系较近，存在一定程度的遗传变异(表11)。遗传距离平均为0.032，黄山与淳安种群的遗传距离最大(0.055)，遗传相似度最小(0.946)，富阳与黄山、临安种群的遗传距离最小(0.022)，遗传相似度最大(0.977)。表明雌性榧树群体遗传相似度高，但因雌雄异株天然杂交的特性，使物种内又存在一定的变异。
表 11 5个榧树种群的遗传距离和遗传相似度Table 11 Genetic distance and genetic identity among 5 T. grandis populations种群 富阳 嵊州 黄山 临安 淳安 富阳 0.976 0.977 0.977 0.962 嵊州 0.024 0.970 0.971 0.957 黄山 0.023 0.031 0.973 0.946 临安 0.023 0.030 0.027 0.977 淳安 0.038 0.045 0.055 0.024 说明：对角线下方为遗传距离，对角线上方为遗传相似度。 UPGMA聚类分析发现：富阳与黄山种群相聚之后再与嵊州种群聚在一起，随后上述3个种群与临安种群聚在一起，富阳、黄山、嵊州、临安4个种群与淳安种群之间存在差异 (图2)。
3. 讨论
本研究表明：5个雌性榧树种群叶与种实指标在种群间及个体间均存在显著差异，这与其本身雌雄异株风媒花天然杂交的特性相符。詹利云等[14]对富阳、嵊州、黄山、临安种群雄性榧树的叶片、种实表型指标进行了研究，而本研究则对上述相同种群雌株的叶片、种实表型指标进行探究。比较发现：在种群间，雄株仅叶长这一指标存在显著差异，雌株则各指标均有差异，但种群内雌雄榧树间各指标都有显著差异；黄山种群雌株叶质量的均值要小于雄株，且变异系数雌株种群比雄株种群大；叶形指数雌雄榧树均值接近，变异系数仅嵊州(13.97%)和临安(18.27%)种群的雄株比雌株(分别为11.20%、15.30%)大。
与沈登锋等[19]的研究结果相比，本研究的种实和种核质量与其接近，但变异系数较低，而种实相对脂肪含量两者相近。究其原因，沈登锋等[19]的研究是从种子可食性的角度收集种质，而本研究在各种群的取样则是随机的，数据更能反映自然条件下榧树种群的状况。董雷鸣等[20]对榧树黄山种群的种实进行了分析，发现与本研究在种实质量、种核质量、种形指数、核形指数上接近，而脂肪相对含量本研究的结果要高近7%。尽管研究材料取自同一种群，但榧树雌雄异株天然风媒杂交的特性决定了雄株花粉在其中所起的作用，加之研究的年份不同，气候气象条件也不同，因此研究结果有出入。本研究表明：榧树种实与种核的表型指标中，变异系数大于10%的包括种实质量、假种皮厚、种核质量及种壳厚，这些指标与种实产量有关，而各种群间相差10%以上的指标包括假种皮厚、种壳厚。
本研究的榧树种实可食性较差，其脂肪相对含量不及香榧。金松酸作为一种特殊的不饱和脂肪酸，目前已知来源较少，得率低[21]。本研究各种群金松酸的平均相对含量为10.76%~12.61%，接近或高于香榧及日本榧Torreya nucifera的平均值，且有的单株相对含量更高，进一步说明榧树种子的利用价值。本研究发现：榧树种实脂肪相对含量的变异系数为7.70%~21.80%，而不饱和脂肪酸的变异系数较小，低于5%，脂肪中各脂肪酸组分种群间差异显著，金松酸的变异系数为8.00%~20.00%，因此不仅具有优株选择的潜力，且基于脂肪、金松酸相对含量的高低来进行优株选择理论上是可行的。
本研究表明：天然雌性榧树的遗传变异集中在种群内，种群内(92%)的遗传变异远大于种群间(8%)，这与异交风媒植物90%以上的遗传变异存在于种群内的结果相符[22]，且说明榧树单株间的遗传变异更丰富，选育要基于单株性状表现来进行。以遗传多样性指标来看，仅淳安种群(H=0.410，I=0.658)的遗传多样性大于雌性榧树物种水平(H=0.405，I=0.671)，而雌性物种水平的多态位点百分比(92.31%)均大于5个天然雌性榧树种群。这与刘浩凯[12]用相关系列扩增多态性(SRAP)分析天然雌性榧树种群的结果相似。
天然榧树种群内近交系数均为负值，杂合子过剩而纯合子缺失，这也与该物种风媒传粉天然杂交的特性相吻合，说明天然雌性榧树种群没有近交衰退的现象[10]。WRIGHT[23]研究表明：遗传分化指数(Fst)可反映群体间遗传分化程度，当0＜Fst≤0.05、0.05＜Fst≤0.15、0.15＜Fst≤0.25、Fst＞0.25时，遗传分化程度分别为很弱、中等、较大分化、极大。基因流越大，遗传分化越小[24]。当基因流大于1时，说明种群间存在一定的基因交流，种群间的遗传分化不会太大[25]。在本研究中，5个雌性榧树种群的遗传分化指数为0.199，但基因流为1.029，说明种群间的遗传分化较大。
从榧树染色体水平参考基因组，可获得更加详细和精确的基因组信息[26]。这些信息不仅包括基因的序列，还包括基因的结构、功能和调控网络等。通过深入分析这些信息，可以更准确地识别和定位SSR标记，从而提高其全面性和多态性。
4. 结论
不同雌性榧树种群叶与种实表型指标在种群间及个体间存在显著差异。脂肪相对含量、脂肪酸相对含量及可溶性糖质量分数在种群间差异极显著，榧树种实表型和种仁品质变异丰富。基于遗传多样性指标，发现雌性榧树种群表现出一定程度的变异，淳安种群的遗传多样性最大，且雌性榧树的遗传变异种群内远大于种群间。
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图 1 不同播种模式下土壤各土层有机碳质量分数
不同字母表示同一土层不同播种模式间差异显著(P＜0.05)
Figure 1 Soil organic carbon content under different planting patterns
图 2 不同播种模式下土壤各土层碱解氮质量分数
不同字母表示同一土层不同播种模式间差异显著(P＜0.05)
Figure 2 Soil available nitrogen content under different planting patterns
表 1 供试土壤(0~40 cm)养分特性
Table 1. Soil nutrient characteristics (0−40 cm)
土层/cm 全氮/(g·kg−1) 全磷/(g·kg−1) 全钾/(g·kg−1) 碱解氮/(mg·kg−1) 速效磷/(mg·kg−1) 速效钾/(mg·kg−1) 有机碳/(g·kg−1) pH 0~20 1.28 0.77 13.13 73.75 15.39 107.69 9.44 7.87 20~40 0.69 0.59 11.25 42.68 10.60 66.28 6.10 7.83 
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表 2 不同播种模式下各土层土壤酶活性
Table 2. Soil enzyme activities in each soil layer under different planting patterns
土层/cm 种植方式 脲酶/(mg·g−1) 蔗糖酶/(mg·g−1) 碱性磷酸酶/(mg·g−1) 多酚氧化酶/(mg·g−1) 0~10 ck 0.342 5±0.021 8 d 6.358 2±0.265 0 d 0.417 6±0.020 6 d 0.754 8±0.046 9 b LJT 0.624 2±0.056 4 c 7.947 8±0.645 6 c 0.617 6±0.043 2 c 1.116 4±0.074 6 a CMR 0.606 7±0.046 5 c 7.847 8±0.241 8 c 0.655 6±0.034 5 c 1.103 1±0.072 6 a AMB 0.844 7±0.062 6 b 8.720 9±0.468 9 b 0.732 5±0.052 6 b 1.127 3±0.089 5 a LJT/AMB 1.108 3±0.061 3 a 9.466 5±0.532 5 a 0.843 2±0.067 8 a 1.275 3±0.084 2 a CMR/AMB 1.036 7±0.055 8 a 9.217 4±0.204 1 a 0.800 4±0.057 2 a 1.134 3±0.067 0 a 10~20 ck 0.310 3±0.018 7 d 5.575 0±0.344 7 d 0.387 5±0.025 3 d 0.697 9±0.037 0 b LJT 0.473 0±0.057 5 c 7.443 8±0.245 9 c 0.490 3±0.053 7 c 1.075 2±0.063 5 a CMR 0.578 1±0.032 1 c 7.143 8±0.443 0 c 0.587 9±0.047 6 c 1.052 2±0.068 7 a AMB 0.639 3±0.052 4 b 8.039 8±0.352 6 b 0.585 8±0.036 2 b 1.068 2±0.070 1 a LJT/AMB 0.843 2±0.064 7 a 8.732 1±0.231 9 a 0.665 4±0.054 7 a 1.182 6±0.096 4 a CMR/AMB 0.798 2±0.045 1 a 8.798 4±0.234 7 a 0.696 3±0.047 3 a 1.093 6±0.074 3 a 20~30 ck 0.222 5±0.015 3 d 4.754 6±0.125 4 c 0.332 7±0.022 3 c 0.563 7±0.026 4 b LJT 0.357 2±0.043 6 c 6.764 5±0.538 6 b 0.355 0±0.023 1 b 0.931 6±0.065 3 a CMR 0.489 7±0.030 7 c 6.994 5±0.364 8 b 0.453 6±0.036 1 b 0.880 7±0.057 0 a AMB 0.553 6±0.038 7 b 7.184 6±0.342 1 b 0.472 2±0.032 7 b 0.952 5±0.085 4 a LJT/AMB 0.667 1±0.059 8 a 7.648 7±0.452 3 a 0.551 2±0.166 0 a 0.994 3±0.073 2 a CMR/AMB 0.663 3±0.043 7 a 7.957 2±0.102 5 a 0.575 4±0.048 9 a 0.926 6±0.088 5 a 30~40 ck 0.171 6±0.013 4 d 4.248 9±0.247 5 c 0.304 9±0.019 7 c 0.506 4±0.022 7 b LJT 0.301 0±0.016 7 c 5.856 4±0.448 7 b 0.320 8±0.003 8 b 0.807 5±0.042 0 a CMR 0.489 7±0.030 7 c 6.994 5±0.364 8 b 0.453 6±0.036 1 b 0.8807±0.057 0 a AMB 0.481 2±0.034 2 b 6.323 1±0.476 8 b 0.415 0±0.025 4 b 0.835 4±0.067 3 a LJT/AMB 0.540 9±0.043 4 a 7.013 2±0.189 7 a 0.494 7±0.113 7 a 0.858 0±0.067 6 a CMR/AMB 0.565 0±0.038 1 a 7.185 4±0.114 6 a 0.506 9±0.036 1 a 0.865 9±0.064 0 a 说明：不同字母表示同一土层不同播种模式间差异显著(P＜0.05)
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表 3 土壤碳、氮质量分数与酶活性的相关性分析
Table 3. Correlations analysis of soil carbon, available nitrogen and enzyme activities
参数 有机碳 碱解氮 脲酶 蔗糖酶 碱性磷酸酶 多酚氧化酶 有机碳 1 0.893** 0.943** 0.897** 0.949** 0.808** 碱解氮 1 0.848** 0.844** 0.917** 0.835** 脲酶 1 0.949** 0.965** 0.871** 蔗糖酶 1 0.931** 0.948** 碱性磷酸酶 1 0.875** 多酚氧化酶 1 说明：**表示在0.01水平(双侧)上显著相关
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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20200486
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