奶桑种子外部形态及其育苗推荐用种量

王谢, 赖明欢, 张建华, 郭海霞, 唐甜, 张琳慧, 赵兴

农学学报. 2021, 11(6): 47-51

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农学学报 ›› 2021, Vol. 11 ›› Issue (6) : 47-51. DOI: 10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2020-0030
林学/园艺/园林/食用菌

奶桑种子外部形态及其育苗推荐用种量

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The External Morphology of Morus macroura Seeds and the Recommended Amount of Seeds for Seedling

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摘要

为在奶桑育苗中准确推荐用种量,形成技术参数标准,以桑栽培品种‘冀桑3号’的种子为对照,研究奶桑资源驯化种‘攀枝花1号’单粒种子的外部形态结构（长度、宽度、最大投影面积、长宽比、面积系数、单粒重、单粒厚度、单粒体积、单粒密度和千粒重）和种子堆体特征（种子容重、种子比重、种子密度和种子孔隙度）,得到奶桑育苗的推荐质量用种量和推荐体积用种量。结果表明：（1）‘攀枝花1号’种皮为亮棕色、具表皮毛,种柄短;‘冀桑3号’种皮为暗棕色、表皮光滑无毛,种柄较长。两者的种子都为五面体,但‘冀桑3号’较‘攀枝花1号’更为扁平,‘攀枝花1号’的立体感更强。（2）‘攀枝花1号’单粒种子的长度、宽度、最大投影面积、长宽比、面积系数、单粒体积和千粒重较‘冀桑3号’小,分别只有‘冀桑3号’的45.21%、69.04%、53.06%、68.71%、93.20%、26.94%和32.86%。（3）‘攀枝花1号’种子堆体的种子容重、种子比重、种子孔隙度分别为‘冀桑3号’的58.88%、51.25%和85.26%。（4）‘攀枝花1号’的种子推荐质量用种量和体积用种量分别为1.35 kg/hm2和5.55 L/hm2。研究结果可为奶桑的育苗以及种子的生产和储存提供科学依据。

Abstract

To accurately recommend the amount of mulberry seeds used in nursery, the standard of technical parameters was formed. The single seed morphological structure (such as length, width, maximum projection area, aspect ratio, area coefficient, single grain weight, single grain thickness, single grain volume, single grain density, 1000-grain weight) and the characteristics of seed accumulations (seed bulk density, seed specific gravity, seed density and seed porosity) of ‘Panzhihua 1’ (a resource domesticated species of Morus macroura) were studied by a comparison with seeds of ‘Jisang 3’ (a resource domesticated species of Morus alba). The results show that: (1) the testa of ‘Panzhihua 1’ is bright brown, with surface coat and short stipe; the testa of ‘Jisang 3’ is dark brown, smooth and hairless, with long stipe; although the seeds of both species are pentahedral, ‘Jisang 3’ is more flat, and ‘Panzhihua 1’ is more three-dimensional; (2) the length, width, maximum projection area, length width ratio, area coefficient, single seed volume and 1000 seed weight of ‘Panzhihua 1’ are smaller than those of ‘Jisang 3’, only 45.21%, 69.04%, 53.06%, 68.71%, 93.20%, 26.94% and 32.86% of those of ‘Jisang 3’, respectively; (3) the seed bulk density, seed proportion and seed porosity of ‘Panzhihua 1’ are 58.88%, 51.25% and 85.26% of those of ‘Jisang 3’ respectively; (4) the recommended seed quality and volume of ‘Panzhihua 1’ are 1.35 kg/hm2 and 5.55 L/hm2, respectively. The results could provide a basis for the seedling, and production and storage of the seeds of Morus macroura.

关键词

桑 / 奶桑 / 种子 / 形态结构 / 育苗 / 用种量 / 种皮

Key words

Morus alba / Morus macroura / Seed / Morphological Structure / Grow Seedlings / Seed Consumption / Testa

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王谢 , 赖明欢 , 张建华 , 郭海霞 , 唐甜 , 张琳慧 , 赵兴. 奶桑种子外部形态及其育苗推荐用种量. 农学学报. 2021, 11(6): 47-51 https://doi.org/10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2020-0030
Wang Xie , Lai Minghuan , Zhang Jianhua , Guo Haixia , Tang Tian , Zhang Linhui , Zhao Xing. The External Morphology of Morus macroura Seeds and the Recommended Amount of Seeds for Seedling. Journal of Agriculture. 2021, 11(6): 47-51 https://doi.org/10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2020-0030

0 引言

猕猴桃(Actinidia chinensis Planch),也称狐狸桃、羊桃、毛木果、奇异果等,因猕猴喜食,故名猕猴桃,是一种品质鲜嫩,营养丰富,风味鲜美的水果。猕猴桃是20世纪人工驯化栽培野生果树最有成就的四大果种之一[1,2,3],其浆果具有特殊的风味,含多种氨基酸、多种矿物质、维生素C,藤、根、叶及果均可入药,具有很高的经济价值和使用价值。
猕猴桃现代种植技术已不断发展,人工规模化种植面积不断扩大。有关猕猴桃种植技术及与气象条件的关系,许多学者作了大量的研究,这些研究主要集中在猕猴桃生长季气象条件、猕猴桃产量与气象条件的关系[4,5,6];猕猴桃种植气候生态适宜性区划[7];猕猴桃高温干旱灾害风险评估[8];猕猴桃异常落果的原因及防御对策研究[9,10,11,12]等。近年来,较多研究还注重猕猴桃果品气候品质认证模型和方法技术[13,14,15]。
适时采收是猕猴桃生产的关键技术之一。猕猴桃品质与成熟度密切相关,如过早采收,风味不佳。早采的猕猴桃流入市场,将大大损害猕猴桃在消费者心目中的形象,造成品牌形象的损失。猕猴桃成熟期主要由当地气候条件决定,其次与品种有关。猕猴桃的产地分布较广,品种各异,因此,成熟时间也相差较大。目前,猕猴桃的采收标准主要是依据猕猴桃生理成熟期,生产上最直接的判断方法是借助折光分析仪测定其可溶性固形物含量来确定。一般中华猕猴桃可溶性固形物含量(G)达6.2%~6.5%,美味猕猴桃可溶性固形物含量(G)达6.6%~7.0%,就可以认为达到采收成熟期。2013年以来,有些新培育的优良品种可达8.0%以上[16]。
使用气象资料对农作物成熟期进行预报,已较早在其他农产品应用[16,17,18,19,20,21,22]。而对猕猴桃成熟期预报的方法研究,目前还是空白。对于猕猴桃成熟期的判断,目前仍然是主要依赖折光分析检测仪,在缺乏检测仪器的情况下,一般采用生育期天数判断成熟期[23],但同一品种,每年气象条件差异造成每年生育期相差较大,少则相差10天左右,多则20天左右。因此,生育期天数判断法,在实际生产中基本无法掌握,而广大专业猕猴桃种植户又缺少仪器检测设备和检测技术,开展猕猴桃成熟期预报方法研究,具有重要意义。
本研究采用湖北全苑生态农业科技公司浠水猕猴桃种植基地2017—2019年不同时期采样检测的猕猴桃可溶性性固形物含量(G)资料,与气象资料进行相关分析,并求取成熟熵,以成熟熵作为当年猕猴桃成熟期的预报因子,探讨猕猴桃成熟期预报方法,为猕猴桃规模化人工种植基地,根据当年气象条件,准确掌握成熟期,从而摆脱对折光分析检测仪的依赖性,提供有效方法。

1 材料和方法

1.1 猕猴桃可溶性固形物检测

猕猴桃可溶性性固形物含量资料来自湖北全苑生态农业科技公司,资料时间2017—2019年。公司猕猴桃种植基地位于湖北省浠水县散花镇石牛山村,115.09° E,30.31° N,海拔高度45 m。基地于2013年开始规模化人工种植猕猴桃,种植品种主要为中科院武汉植物园培育的‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’,按照生产有机产品的标准,通过土壤测定、抽槽整地、苗木定植、嫁接、棚架架设、配套建设滴灌、喷灌系统、防风系统,种植面积100 hm2,2017年挂果面积约45 hm2。‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’成熟采收标准根据品种属性确定为可溶性固形物含量(G)≥8.0%。
2017年起,在猕猴桃生长果实营养积累期后期,即8月底或9月上中旬开始,每隔5~7天,对猕猴桃果实进行成熟度测定,每次采样数40~60果,求取平均。检测项目含单果重、可溶性固形物含量(G)、干物质含量、色彩角等,其中,可溶性固形物含量(G)检测分别对花萼端及花柱端进行检测,再求取平均。

1.2 气象资料

气象资料采用浠水县国家气象站观测资料。浠水县国家气象站位于115.22° E,30.47° N,海拔高度61.8 m,与猕猴桃种植基地直线距离18 km。资料时间与2017—2019年猕猴桃种植基地物候观测相对应。

2 结果和分析

2.1 猕猴桃成熟熵的设计与计算

先对猕猴桃不同时期测定的可溶性固形物含量与前阶段不同时段发育期温度、光照因子进行相关分析,选取相关性最好的2个因子：猕猴桃末花期次日至检测日前一天的≥0℃有效积温(ΣT)和累计日照总时数(ΣS)。
对ΣT、ΣS进行W检验,W计算值分别为：2.0493、2.129,均>Wα (20,α=0.01) 0.868,表明数据符合正态分布。
对ΣT、ΣS进行共线性检验,R2=0.7672,方差膨胀因子VIFi=4.2955,表明ΣT、ΣS存在一定的共线性关系。使用逐步回归法,拟合优度变化显著,计算F值也变化显著,因此,忽略ΣT、ΣS共线性问题。
ΣT、ΣS与与可溶性固形物含量(G)相关系数分别为0.8577、0.8266,复相关系数为0.8759,F计算值26.9265>F查表值6.11 (α=0.001),通过F检验。
为了更加直接和更简便的使用气象因子计算猕猴桃的成熟度,且又能统筹考虑所选气象因子对作物（猕猴桃）成熟度的贡献值大小,这里先设计猕猴桃成熟熵的计算方法并计算不同检测时期成熟熵。
农作物生长发育及正常成熟与光、温、水等气象条件密切相关,但,猕猴桃标准化种植基地在配套建设滴灌、喷灌设施的条件下,猕猴桃生长发育及果实成熟所需的水分条件能够得到充分满足,致使前期降水量与猕猴桃成熟度的相关性不明显（计算失真）,而温度条件和光照条件仍然是依靠自然气象条件,因此,这里不考虑降水量对成熟期的影响,只考虑温度和光照2个条件。
以猕猴桃末花期次日至统计日间的≥0℃有效积温(ΣT)和累计日照时数(ΣS)为猕猴桃成熟熵(H)的计算变量X1、X2。因积温与日照时数单位和量纲均不同,需对2个变量进行加权处理。用二元回归分析计算得到的回归系数b1=0.0016、b2=0.0041,分别计算b1、b2所占它们的总和的比重[24],得到2个变量的权重系数分别为：0.28、0.72,用检测日前一日ΣT和ΣS统计值分别与它们的权重系数相乘再求和,得到检测日期的前一日的成熟熵(H),如式(1)所示。
H=0.28ΣT+0.72ΣS
(1)

2.2 猕猴桃成熟熵与可溶性固形物含量回归分析

对各检测日计算得到的猕猴桃成熟熵再次进行W检验,W计算值为2.230,通过W检验,符合正态分布。
对成熟熵与可溶性固形物进行直线回归分析（表1）,相关系数r=0.8718,并进行T检验,T计算值7.4747>查表值3.9920 (α=0.001),决定系数为0.76,相关显著。
表1 猕猴桃成熟熵回归分析
可溶性固形物含量
检测日期		 末花期 可溶性固形物含量G
检测值/%		 末花期次日至
检测前一日ΣT		 末花期次日至
检测前一日ΣS		 成熟熵(H) 回归计算
金玉
2017年		 8月30日 4月17日 5.49 3456.1 834.4 1568.5 b1=0.0060
b0=-3.9875
r=0.8718
R=0.7593
T检验：
T=7.4747
t查表值(α=0.001)：3.9920
9月6日 5.78 3620.7 835.7 1615.5
9月13日 6.14 3795.5 875.7 1693.2
9月20日 6.91 3965.8 928.5 1778.9
9月27日 6.46 4135.4 943.7 1837.4
10月4日 6.94 4291.3 953.3 1887.9
10月11日 7.6 4435.6 974.9 1943.9
10月18日 8.74 4546.3 974.9 1974.9
金玉
2018年		 8月16日 4月14日 5.42 3231.5 759.8 1451.9
9月4日 6.4 3767.6 896.3 1700.3
9月11日 5.77 3947.2 941.6 1783.2
9月24日 6.9 4285.3 1011.0 1927.8
9月27日 7.22 4374.4 1027.4 1964.6
10月1日 7.08 4441.3 1044.0 1995.2
10月8日 9.57 4587.6 1131.1 2098.9
2019年
金桃		 9月3日 4月23日 5.4 3481.9 842.7 1581.7
9月10日 5.4 3673.8 911.1 1684.7
9月17日 6.3 3876.5 967.4 1781.9
9月24日 7.1 4040.9 1022.0 1867.3
9月30日 8.3 4193.7 1068.6 1943.6
按表1成熟熵计算数据系列建立猕猴桃成熟熵直线回归方程如(2)所示。
G=-3.9875+0.0060H
(2)
图1为猕猴桃可固含量(G)与成熟熵散点分布及回归分析效果比较图。
图1 猕猴桃可固含量与成熟熵分布及回归直线

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根据回归方程计算得到的2017—2019年可溶性固形物含量值(G)与检测实况值比较见表2。从结果看,两者最小误差0.03%,最大误差-0.96%,平均误差0.083%,均方差为0.31。
表2 猕猴桃可溶性固形物含量计算及检验
检测日期 可溶性固形物含量
检测值(G)/%		 成熟熵(H) 可溶性固形物
含量计算值Gi/%		 残差(δ) 方差(δ*)
2017年
金玉		 8月30日 5.49 1568.5 5.42 -0.07 0.00
9月6日 5.78 1615.5 5.71 -0.07 0.01
9月13日 6.14 1693.2 6.17 0.03 0.00
9月20日 6.91 1778.9 6.69 -0.22 0.05
9月27日 6.46 1837.4 7.04 0.58 0.33
10月4日 6.94 1887.9 7.34 0.40 0.16
10月11日 7.6 1943.9 7.68 0.08 0.01
10月18日 8.74 1974.9 7.86 -0.88 0.77
2018年
金玉		 8月16日 5.42 1451.9 4.72 -0.70 0.48
9月4日 6.4 1700.3 6.21 -0.19 0.03
9月11日 5.77 1783.2 6.71 0.94 0.89
9月24日 6.9 1927.8 7.50 0.60 0.36
9月27日 7.22 1964.6 7.73 0.51 0.26
10月1日 7.08 1995.2 7.98 0.90 0.82
10月8日 9.57 2098.9 8.61 -0.96 0.93
2019年
金桃		 9月3日 5.4 1581.7 5.50 0.10 0.01
9月10日 5.4 1684.7 6.12 0.72 0.52
9月17日 6.3 1781.9 6.70 0.40 0.16
9月24日 7.1 1867.3 7.22 0.12 0.01
9月30日 8.3 1943.6 7.67 -0.63 0.39
平均 0.083 0.31
根据误差分析正态分布原理,可溶性固形物含量(G)回归计算值Gi置信度为0.05时的误差范围为：Gi±0.6076。
从表2分析误差值情况,当G≤8.0时,误差值较小,误差较大值主要是当可溶性固形物含量(G)值>8.0%以后,即出现在达到采收期标准后。在成熟期预报应用中,当计算值G≥8.0时,已达到预报目的,停止计算,因此,这种较大误差对回归方程使用不产生实际影响。
按公式(1)计算得到3年成熟期的成熟熵分别为：1957.03、1961.43、1928.73,平均1949.06。按最大熵原则,取3个值中的最大值,即猕猴桃可溶性固形物含量(G)≥8.0%所需成熟熵为1961.43,其中,‘金玉’品种成熟熵为1961.43,‘金桃’品种为1928.73。
将G=8.0代入公式(2),计算得到的猕猴桃成熟熵为1948.38,计算值与3年实况平均值1949.06误差较小(0.68),误差率0.035%。

2.3 猕猴桃成熟期预报与检验

根据实测猕猴桃可溶性固形物含量(G)达到≥8.0%的前后相邻两个检测日期内插求得2017—2019年猕猴桃实际成熟期（实况）分别为：10月14日（‘金玉’）、9月28日（‘金玉’）、9月29日（‘金桃’）。
根据预报方程计算得到的2017—2019年猕猴桃成熟期日期分别为：10月15日（‘金玉’）、9月27日（‘金玉’）、10月1日（‘金桃’）,与实况误差-1~2天,平均误差0.7（偏迟）天（见表3）。
表3 猕猴桃成熟期预报计算及检验
检测日期 末花期次日至
统计日(ΣT)		 末花期次日至
统计日(ΣS)		 成熟熵
(H)		 可溶性固形物含量G
计算值		 检测
成熟期		 预报成熟期
(G≥8.0日期)		 误差/d
2017年
‘金玉’		 10月9日 4413.6 974.9 1937.74 7.83
10月10日 4435.6 974.9 1943.9 7.87
10月11日 4451.7 974.9 1948.40 7.90
10月12日 4466.6 974.9 1952.6 7.92
10月13日 4482.5 974.9 1957.0 7.95
10月14日 4499.1 974.9 1961.7 7.98 10月14日
10月5日 4515.8 974.9 1966.35 8.01 10月15日 1
2018年
‘金玉’		 9月23日 4285.3 1011.0 1927.8 7.77
9月24日 4309.7 1019.4 1940.7 7.85
9月25日 4333.3 1027.4 1953.1 7.93
9月26日 4374.4 1027.4 1964.6 7.96
9月27日 4374.4 1027.4 1964.6 8.00 9月27日 -1
9月28日 4397.2 1028.9 1972.0 8.04 9月28日
2019年
‘金桃’		 9月25日 4096.1 1031.7 1889.7 7.54
9月26日 4119.9 1036.2 1899.6 7.60
9月27日 4143.5 1047.1 1914.1 7.69
9月28日 4168.0 1057.9 1928.7 7.78
9月29日 4193.7 1068.6 1943.6 7.87 9月29日
9月30日 4220.4 1079.3 1958.8 7.96
10月1日 4246.3 1090.0 1973.76 8.05 10月1日 2

3 结论与讨论

本研究基于收集到的猕猴桃可溶性固形物含量(G)检测资料与气象资料进行相关分析,设计猕猴桃成熟熵计算方法,所选取的气象因子：≥0℃有效积温和累计日照时数,是作物生长发育及成熟的最重要气象因子,具有明显的生物学意义。值得注意的是,在不具备灌溉设施条件下的猕猴桃人工种植基地,还需考虑将自然降水量纳入成熟熵计算因子,对降水变量的加权处理方法相同。
本研究对积温与日照数据的加权处理采用回归系数权重法,充分考虑了2个气象因子与猕猴桃成熟度的相关系数,消除了2个因子因单位和量纲的不同的影响,避免了人为主观确定权重带来的的分析误差,计算结果与实况高度近似。
在猕猴桃果实生长接近成熟时,即在猕猴桃果实营养积累期后期,可随时统计当年猕猴桃末花期次日至当前阶段气象资料,计算猕猴桃成熟熵,从而得到猕猴桃可溶性固形物含量(G),判断当前猕猴桃成熟度;也可按照猕猴桃不同品种可溶性固形物含量(G)采收标准,根据后期气温、日照数值预报,提前进行猕猴桃成熟期预报,从而准确预测猕猴桃商品上市时间。

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本文引用 [2] 摘要
作为植物生活史中的一个关键性特征，种子重量与其它许多植物性状和生态因子有关，种子重量的分异与其它一些植物性状及环境的变化关系 在进化生物学上已经成为一个非常有意义的研究内容，且具有一定的实践意义。种子重量被发现与下列的一些植物学和群落学性状有关：植物 的生活型、种子的散布能力、种子的散布方式、植物的高度、植物的冠幅、 植物的比叶面积、植物的寿命、动物的捕食、植被中植物的数量或 多度、土壤中种子的数量或多度、种子的休眠、种子在土壤中的持久性和植物的净初级生产力等，另外生态因子如降雨、温度、坡向、海拔、 经度、纬度、光强和干扰等都影响种子的重量。种子的重量被认为 是在大量小种子和少量大种子之间的进化折衷，在一定的能量限度内，较大 重量的种子一般具有较少的数量，而较小重量的种子一般数量较多，这是种子重量和数量方面具有的一种反向关系。与其它性状相比，很多研 究都表明种子重量和植物的生活型的关系密切。没有散布结构或风散布的种子比以动物和水作为散布媒介的种子重量要小。种子重量与捕食的 关系现发现有3种格局。种子重量和形状与种子在土壤中的持久性的关系有4种格局。在干旱和阴暗 的环境条件下，种子有变大的趋势。大重量 种子比小种子赋予幼苗较优势的竞争地位，其原理尚有争论，尚不清楚是否是幼苗阶段的竞争决定了世界上大部分植被类型的物种组成。未来 的研究方向主要有以下几个方面：1) 种子重量与植物系统学相结合，探索种子重量的变化规律；2)调查群落三向(纬度、经度和海拔)性的种子 重量谱变化规律；3) 群落演替与群落种子重量谱的变化；4) 种子重量与群落中植物个体和种子的数量的关系 及机理研究；5) 微生境、微地 形如坡向、坡位和林间隙等对种子重量的影响；6) 全球气候变化和种子重量变化的关系。
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现代农业产业技术体系专项“国家蚕桑产业技术体系”(CARS-18)

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