栽培赤芍配方肥优化分析

王立民 吕 品* 于志民 张继舟

1 黑龙江省科学院自然与生态研究所 哈尔滨 150040

2 湿地与生态保育国家地方联合工程实验室 哈尔滨 150040

中药赤芍主要来源为毛茛科芍药（Paeonia lactifolraPall.）野生种群的根，为我国传统大宗药材，药用历史悠久，具有活血化瘀、清热凉血、散瘀止痛功效［1］。由于近年来对野生资源破坏而导致药材匮乏，国内许多地区开展了栽培赤芍的尝试和探索。国内学者在芍药药效分类、人工栽培及生物性状、土壤养分环境评价及芍药成分分析方面进行了一系列的研究[2～14]。虽然国内对栽培赤芍研究开展领域较多，但在产量品质等关键技术方面还不够深入。本研究针对栽培赤芍产量和芍药苷含量提升进行有机物料（褐煤）、氮、磷施肥量配比优化，以探索达到产量品质俱佳的赤芍优化施肥模式，为中药材规模化种植提供科技支撑，为中药产业健康发展提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 试验地点及供试材料

试验地点在黑龙江省集贤县太平镇三苗圃。

供试土壤类型为黑钙土，耕层（0 ～20 cm）土壤基本肥力：有机质含量23.68 g/kg，pH 5.74，碱解氮含量178 mg/kg，速效磷含量50.46 mg/kg，速效钾含量311 mg/kg。

供试肥料，氮肥为尿素（含N 46%）；磷肥为过磷酸钙（含P2O516%）；有机物料为褐煤，产自黑龙江省孙吴县，在施入前将其粉碎到20 目大小的颗粒，褐煤中的总腐植酸含量28%，黄腐酸含量2.27%，pH 为3.6，有机质含量≥50%，其中含N 1.95 g/kg，P2O50.31 g/kg，K2O 0.25 g/kg（均为干基）。

1.2 试验方法

1.2.1 试验设计

试验采用氮、磷、有机物料三因素二次饱和D-最优回归设计[15]，共设置10 个处理，各处理编码值和实际施肥量列于表1。

试验用磷肥、有机物料于播种前整地时一次施入，氮肥分两次施用，其中第1 年以基肥施入1/3，第2 年返青时以追肥施入2/3；赤芍种苗定植时间2018 年9 月—10 月，将选好的3 年生种苗按株距30 ～45 cm 定植，芽朝上，覆土5 ～8 cm，稍压，其他为常规田间管理措施，2019 年9 月—10 月收获。

表1 试验因素水平设置Tab.1 Test factor level setting

1.2.2 测定方法

收获时按小区计产（鲜重），折算成亩产量，随机量取50 株赤芍的根长、根粗，并测定根部芍药苷含量。

芍药苷含量采用液相色谱法，色谱条件为C18色谱柱；流动相为乙腈和0.1%磷酸水溶液，流动相梯度洗脱条件为0 min，0%乙腈；0 ～40 min，0 ～50%乙腈；40 ～42 min，50%～0 乙腈；42 ～50 min，0%乙腈；体积流量1.0 mL/min；检测波长230 nm；柱温30 ℃；进样量为10 μL。芍药苷在230 nm 附近有吸收峰。

1.3 数据分析

采用SPSS 16.0、DPSv 15.10 和Excel 2007 等软件对试验测定数据进行整理、统计分析及图表制作。

2 结果与讨论

2.1 不同处理对赤芍根系性状、产量及芍药苷含量的影响

表2 为不同处理赤芍根系性状、产量及芍药苷含量。由表中数据可以看出，不同处理对赤芍根长、根粗、产量和芍药苷含量影响不同。处理4、处理5 的赤芍根长大于其他处理，与处理1、处理2、处理6、处理7、处理9、处理10 差异显著，与处理3 和处理8 差异不显著；处理2、处理5 的赤芍根粗大于其他处理，与处理8 之外的其他处理差异显著；处理6 的赤芍产量最高，与处理8之外的其他处理差异显著；处理3、处理7 的芍药苷含量高于其他处理，与处理9 之外的其他处理差异显著。

表2 不同处理赤芍根系性状、产量及芍药苷含量Tab.2 Root traits, yield and paeonif lorin content of Radix Paeoniae Rubra in different treatments

2.2 施肥模型建立

根据表2 的试验结果，通过数学模拟[15]，建立赤芍产量效应函数和芍药苷含量效应函数。

赤芍产量（Y）与氮（x1）、磷（x2）、有机物料（x3）的码值效应函数为：

对该方程进行F检验，F=36.91**＞F0.01（9，1）=5.56，决定系数R2=0.9999，产量与氮、磷、有机物料施用量之间存在极显著的回归关系，所获得施肥的效应函数拟合性好，在指导生产上具有较好的可靠性。

芍药苷含量（Y）与氮（x1）、磷（x2）、有机物料（x3）的码值效应函数为：

对该方程进行F检验，F=39.29**＞F0.01（9，1）=5.56，决定系数R2=0.9999，芍药苷含量与氮、磷、有机物料施用量之间也存在极显著的回归关系，所获得芍药苷含量效应函数拟合性好，说明能较好地指导实际施肥情况。

2.2.1 赤芍产量和芍药苷含量码值效应函数的单因素效应分析

为分别探讨氮、磷、有机物料施用量对赤芍产量和芍药苷含量的影响，固定其中任意2 个码值自变量为零水平，对方程（1）和（2）使用徐中儒等[16]提出的降维法，得到两组单因子效应方程（3）、（4）、（5）和（6）、（7）、（8），并分别作图（图1、图2）。

（1）氮、磷、有机物料与产量的单因子效应方程。

图1 赤芍产量因子效应曲线Fig.1 Yield factor effect curve of Radix Paeoniae Rubra

由图1 中可看出，3 条曲线都是开口朝下的抛物线，说明氮、磷、有机物料与赤芍产量的关系符合先上升后下降的E.Mitscherlich 学说[17]，根据图1 及方程（3）、（4）、（5）可得出，在低水平（氮0 ～90 kg/hm2、 磷0 ～100 kg/hm2、 褐 煤0 ～3700 kg/hm2）施用量情况下，氮肥、磷肥、有机物料适量施用促产效果显著，而过高及超过一定用量（氮＞110 kg/hm2、磷＞150 kg/hm2、褐煤＞4200 kg/hm2）其减产作用也很显著；施钾肥对赤芍产量的影响并不显著。因此必须注意其合理施用量范围，否则将会导致肥料的严重浪费，并显著降低经济效益。

（2）氮、磷、有机物料与芍药苷含量的单因子效应方程。

图2 赤芍芍药苷因子效应曲线Fig.2 Paeonif lorin factor effect curve of Radix Paeoniae Rubra

芍药苷是一种单萜类糖苷化合物，具有多种生物活性，如抗氧化、抗自由基损伤、抗血小板聚集、改善微循环、免疫调节等，且毒副作用小［18～20］。由图2 可知，芍药苷含量随施氮量的递增而近乎线性下降，一定量施氮引起的芍药苷含量下降可能和产量提高引起的“稀释作用”有关；但芍药苷含量随施氮量增加而下降，说明施氮对其积累有不利影响。由于氮代谢是一切生命活动的基础，也是植物体内糖类、脂类、氨基酸等物质代谢的基础。可能施氮过多导致赤芍体内某些酶或辅酶的含量发生较大变化，从而对其次生代谢产生明显影响，不利于赤芍芍药苷积累。随磷肥和有机物料施用量增加，芍药苷含量的变化均为开口向下的抛物线。赤芍芍药苷含量的极大值点分别出现在磷肥编码值为0.2312 和有机物料编码值为0.3008 时，即过磷酸钙和有机肥施用量分别为613 kg/hm2和4650 kg/hm2时，说明对于赤芍芍药苷的积累需要一个最适宜的土壤营养环境，土壤养分含量不足会影响其积累，但施肥过量同样会导致其含量下降。同时也说明磷和有机质能够影响芍药苷的形成和积累，适量施用对芍药苷含量提升有促进作用。

2.2.2 施肥模型寻优结果

采用频率分析法[21]对赤芍产量-施肥模型进行寻优，在95%的置信区间内，当x1取-0.4987～-0.2929，x2取-0.7123 ～-0.4169，x3取-0.2564 ～0.0548，对应的优化施肥量为尿素174～240 kg/hm2，过磷酸钙437～687 kg/hm2，褐煤3700 ～4500 kg/hm2时，可以实现目标产量在2800 ～3200 kg/hm2范围内。

同理，在赤芍芍药苷含量3%～4%的约束条件下，采用频率分析法[21]对赤芍苷含量-施肥模型进行寻优，在95%的置信区间内，当x1取0.7076 ～0.4170；x2取0.6694 ～0.3740；x3取-0.3050 ～0.0718，对应的优化施肥量为尿素200 ～350 kg/hm2，过磷酸钙550 ～750 kg/hm2，褐煤2490 ～4200 kg/hm2。

将上述肥料施用量取交集，得：尿素200 ～240 kg/hm2，过 磷 酸 钙550 ～687 kg/hm2，褐 煤3700 ～4200 kg/hm2，可以实现赤芍产量2800 ～3200 kg/hm2，芍药苷含量3%～4%。

3 结论

研究结果表明，氮、磷、有机物料合理施用能促进赤芍的生长发育，并对赤芍的产量和品质产生影响。在施用量相对少的情况下氮肥、有机物料对产量的促进作用很明显，但超过一定用量以后，减产作用也很明显；施磷肥对赤芍产量的影响不显著。磷和有机物料（褐煤）能够参与单萜类糖苷化合物的形成和积累，一定量的施用对芍药苷含量提升有促进作用。本结果同时证明，有机物料（褐煤）表现出增产、增质的良好效应。

结合试验数据及肥效分析，赤芍的施肥应在保证充足有机肥（有机物料）的基础上，实现氮、磷肥的合理配施。为保证栽培赤芍高产优质，建议配方肥合理范围：尿素200 ～240 kg/hm2，过磷酸钙550 ～687 kg/hm2，褐煤3700 ～4200 kg/hm2，可实现产量2800 ～3200 kg/hm2，芍药苷含量3%～4%。在赤芍的种植过程中，由于赤芍生长的地理环境与土壤环境会有一些变化，本模型的参数可根据土壤肥力状况进行调整和优化，以实现氮、磷、有机物料的平衡配施，达到高产优质效果。