Page 169 - 《广西植物》2022年第12期
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１２ 期 秦文华等: 西北干旱区葡萄净光合速率变化及其影响因素 ２ １ ５ ９
作为材料ꎬ葡萄藤苗木的苗龄为 １１ ａꎬ葡萄田为倾
斜单篱架式ꎬ架高 ２.５ ｍꎬ株距为 １ ｍꎬ行距为 ３ ｍꎮ ２ 结果与分析
葡萄田地的土壤 ｐＨ 值约为 ８ꎬ土壤类型为灰钙荒
漠土ꎬ土壤质地为沙壤土ꎮ 常规管理措施包括每 ２.１ 不同月份葡萄叶片周围生态因子日变化
月一次的灌溉ꎬ开花前一周的剪枝ꎬ５ 月初施入氮 图 １ 为 ６—９ 月选择晴朗无云天气情况下的葡
￣２ 萄叶片周围生态环境因子的日变化特征ꎮ ＰＡＲ 呈
肥 ３７０ ｋｇ ｈｍ 左 右ꎬ６ 月 初 施 磷 酸 二 铵 约 ４００
￣２ ￣２ 现出先升高、再降低的日变化特征ꎬ６—９ 月的日最
ｋｇｈｍ ꎬ７ 月追施复合肥 ３７０ ｋｇｈｍ ꎮ
￣１
￣２
１.３ 指标测定与方法 大值均大于 １ ３００ μｍｏｌｍ ｓ ꎬ其中 ７、８ 月份
￣２
￣１
观测期为典型生长季 ６—９ 月ꎬ涵盖了葡萄的 可以达到 １ ８００ μｍｏｌｍ ｓ 左右ꎮ ＶＰＤ 在一定
开花期(６ 月 ８ 日—７ 月 ３ 日)、浆果生长期(７ 月 ４ 程度上能反映 Ｔ 和 ＲＨ 的综合作用( 杨泽粟等ꎬ
ａ
２０１５)ꎬ所以其变化曲线波动较大ꎬ６—９ 月内各月
日—８ 月 １０ 日)、浆果成熟期(８ 月 １１ 日—９ 月 １５
日)和新 梢 成 熟 及 落 叶 期 ( ９ 月 １６ 日—１０ 月 １１ 的日 平 均 值 分 别 为 ３. ２２、３. ５１、３. ０７、２. ６４ ｋＰａꎮ
日)４ 个生长时期ꎮ 由于研究区为日照时数较长地 ＶＰＤ 在日出和日落前后有较低值ꎬ且日落前后的
区ꎬ所以观测时段为北京时间 ６ ００—２２ ００ꎮ 在大 ＶＰＤ 值明显高于日出前后ꎮ 这主要归因于在干旱
田自然条件下ꎬ选取长势相同的 ３ 株葡萄藤做标 区ꎬ下午时段的温度比上午时段的高ꎬ且下午时段
的空气湿度一般低于上午时段ꎮ Ｔ 的日变化曲线
记ꎬ在晴朗无云的 ６ 月 １４ 日、６ 月 ２３ 日、７ 月 １６ ａ
日、７ 月 ２５ 日、８ 月 １７ 日、８ 月 ２８ 日、９ 月 １７ 日和 也是先升高、后降低ꎬ早晚温差较大ꎮ ６—９ 月内各
９ 月 ２３ 日ꎬ对 ３ 株葡萄藤的冠层中部的 １ 个叶片 月的日平均温度分别为 ２４.７５、２６.９４、２７.２６、１８.８７
进行光合作用观测ꎬ观测时保持叶片自然生长角 ℃ ꎮ ＲＨ 则呈现出早晚高、午间低的单调谷型变化
度不变ꎮ 样叶选择冠层中部健康、成熟、平展、受 特征ꎬ最高值分别出现在日出和日落前后ꎬ各月的
阳光直射的叶片ꎮ 使用便携式光合作用—荧光测 日 平 均 值 分 别 为 ５２. ０５％、 ４７. ７２％、 ５５. ３４％、
３８.６５％ꎮ日进程中随着 ＰＡＲ 和 Ｔ 的不断增大ꎬＲＨ
量系统 ＧＦＳ￣３０００ꎬ每 １０ ｍｉｎ 记录一次实时数据ꎬ ａ
逐渐降低ꎻ在 ＰＡＲ 和 Ｔ 较高的午间时段ꎬＲＨ 有较
测定的参数包括光合有效辐射( ＰＡＲ)、饱和水汽 ａ
低值且平稳ꎬ之后又随着 ＰＡＲ 和 Ｔ 的降低ꎬＲＨ 开
压差(ＶＰＤ)、空气温度(Ｔ )、大气相对湿度( ＲＨ)、 ａ
ａ
始有所回升ꎮ
净光合速率( Ｐ )、气孔导度( Ｇ )、蒸腾速率( Ｔ )
ｓ
ｎ
ｒ
２.２ 不同月份葡萄叶片生理因子日变化
和胞间 ＣＯ 浓度(Ｃ )ꎮ
２ ｉ
１.４ 数据分析 图 ２ 结果表明ꎬ各月的葡萄叶片 Ｐ 日变化均
ｎ
呈单峰型曲线ꎬ具有上午升高、下午降低的特征ꎮ
通径分析是相关性分析和回归分析的拓展ꎬ
可以对自变量和因变量的相关性进行直接作用和 ６ 月和 ８ 月的 Ｐ 日峰值出现在 １４ ００ 左右ꎬ分别
ｎ
￣２ ￣１ ￣２ ￣１
间接作用的分解( 侍瑞等ꎬ２０１９ꎻ文强等ꎬ２０１９)ꎮ 为 １３.９９ μｍｏｌｍ ｓ 和 ２０.４１ μｍｏｌｍ ｓ ꎻ７
使用 ＩＢＭ ＳＰＳＳ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ２５ 中的线性回归实现通 月的 Ｐ 日 峰 值 出 现 在 １３ ００ꎬ 为 １５. ８３ μｍｏｌ
ｎ
￣２
￣１
径分析ꎬ线性回归方程的标准系数为直接通径系 ｍ ｓ ꎻ９ 月的 Ｐ 日峰值出现在 １２ ００ 左右ꎬ为
ｎ
￣１
￣２
数ꎬ间接通径系数为两个自变量的相关系数与间 １３.５７ μｍｏｌｍ ｓ ꎬ其日峰值排序为 ８ 月>７ 月>
６ 月>９ 月ꎮ 从图 ３ 的月变化来看ꎬ８ 月份的葡萄
接变量的直接通经系数的乘积( 杜家菊和陈志伟ꎬ
２０１０ꎻ杜鹃ꎬ２０１２)ꎮ 决策系数可计算各自变量对 叶片 Ｐ 日峰值和平均值都明显高于其他月份ꎬ葡
ｎ
因变量的综合作用ꎬ最终确定影响因变量的主要 萄叶片 Ｐ 日平均值从大到小依次为 ８ 月( ９. ２３
ｎ
￣１
￣２
￣１
决定变量和限制变量( 靳甜甜等ꎬ２０１１)ꎮ 决策系 μｍｏｌｍ ｓ )、７ 月(７.４１ μｍｏｌｍ ｓ )、６ 月
￣２
￣２
数 Ｒ (ｉ)的计算见式(１)ꎬ式中ꎬＰ 为自变量 ｉ 的直 (６.６２ μｍｏｌｍ ｓ ) 和 ９ 月(５.１７ μｍｏｌｍ
￣１
￣２
２
ｉ
接通径系数ꎬ ｒ 为自变量 ｉ 与因变量 ｙ 的相关系 ｓ )ꎮ 各月的葡萄叶片 Ｐ 日变化峰值与平均值的
￣１
ｉｙ ｎ
数ꎮ 利用 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ ２０１０ 整理观测数据ꎬ所有 变化趋势相同ꎬ大小排序也一致ꎮ ６—９ 月的葡萄
叶片 Ｇ 日变化均为先升高、后降低的变化趋势ꎬ日
的作图均在 ＭＡＴＬＡＢ Ｒ２０１８ａ 完成ꎮ ｓ
２
Ｒ (ｉ) ＝ ２ Ｐ ｒ － Ｐ ｉ ２ (１) 峰值分别为 １７８.６４、 １８２.３９、 １８５.６４、１１４.４１ ｍｍｏｌ
ｉｙ
ｉ
