分株繁殖对3种薹草属植物生长发育的影响

李英博 ，王超凡，杨龙彪，鞠志新※

（1.吉林农业科技学院农学院，吉林 132101；2.吉林农业大学园艺学院，长春 130000；3.前郭县国有林总场韩家店分场，松原 138000）

薹草属（CarexL.）为莎草科植物，分布范围广，种类繁多，抗逆性好，对环境适应性强，不易感染病虫害，可减少因使用农药对环境造成的污染，在北方具有代替冷季型草坪的潜力[1-2]。本研究以薹草种类、芽数、间距、深度为因素，采用四因子三水平的正交试验设计，研究各因子对薹草株高及分蘖的影响，通过各因子对薹草株高、分蘖的回归分析，比较各因子对薹草株高及分蘖影响的贡献率，评价影响薹草株高和分蘖的关键因子，筛选最优的栽培技术参数，为建立薹草高产优质栽培体系提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

2021年4月20日种植3种薹草，种植试验区为吉林农业科技学院九站校区园艺场长白山薹草资源圃。该资源圃位于东经126°28'，北纬43°57'，海拔192 m，该地区属于温带季风气候，年平均气温3～5 ℃，最低气温可达－20 ℃。年均降雨量700 mm，无霜期130～140 d。≥10 ℃年积温2 400～2 600 ℃。土壤为黑土，土壤有机质含量19.0 g/kg，碱解氮含量80.1 mg/kg，速效磷含量52.3 mg/kg，速效钾含量176 mg/kg，pH为7.4。

1.2 试验材料

以低矮薹草（Carex humilis）、乌拉草（Carexmeyeriana）、亚柄薹草（Carexsubpediformis）3种薹草为试材，引种于吉林省长白市靖宇县，现保存于吉林农业科技学院九站校区园艺场长白山薹草资源圃。

1.3 试验方法

采用正交试验，设置三水平四因素，栽植苗为低矮薹草、乌拉草、亚柄薹草3种薹草属植物，分株每丛芽数为5、10、15个，丛间距为20 cm×20 cm、30 cm×30 cm、40 cm×40 cm，栽植深度为4、6、8 cm，采用L9（34）正交试验设计（见表1），9个处理，重复3次，小区面积为1 m×1 m，南北方向。栽植后缓苗1个月，统计成活率，每30 d测量1次生长指标，直至进入枯黄期。

表1 L9（3 4）的正交试验设计

1.4 项目测定

株高：测量3种薹草从地面到草丛顶部的垂直高度。分蘖数：指从底部数起，植株所有的分蘖个数。

1.5 数据分析

采用SPSS 22.0软件对试验数据进行方差分析；采用Duncan法对试验数据进行多重比较，显著性水平为0.05，试验结果用平均值±标准差表示；采用Excel 2016、Origin 2018软件进行图表制作。

不同处理间由于量纲存在较大差异，为了将不同处理的各个水平统一在同一个系统中进行比较，对不同处理的各个水平进行数字化处理。将各试验因子（X1i、X2i、X3i、X4i）中的3个水平以1、2、3进行数字化处理，赋值情况如表1所示。作为自变量，分别与因变量Yi，即株高（Y1）、分蘖（Y2）进行回归分析，得到各因子的回归系数Bji，通过比较各因素的回归系数绝对值，分析影响3种薹草株高和分蘖的主要因素，绝对值越大，相应的因素影响越大。按照回归系数Bji计算各对应评价因素（Xji）的权重Pji，即Pji=（Bji/Bji×100）。各因子的回归系数的绝对值权重分别为株高贡献率（P1i）及分蘖贡献率（P2i）。通过比较各贡献率的大小，进一步分析评价各因子对株高及分蘖的影响程度[3]。

2 结果与分析

2.1 不同处理对3种薹草株高的影响

通过对不同处理下3种薹草株高变化的方差分析，如表2所示。整个生育周期，3种薹草株高均呈上升趋势。5个测量时间点中，5月29日和6月29日3种薹草植物种类之间存在显著差异（P<0.05）。7月29日至9月29日亚柄薹草与低矮薹草差异不显著。9月29日亚柄薹草株高达到最高，显著高于乌拉草；低矮薹草次之，显著高于乌拉草，且与亚柄薹草差异不显著；乌拉草株高增长最低。而在芽数、间距、深度3个影响因子下，各处理间均差异不显著（P>0.05），说明芽数、间距、深度3个影响因子对株高的影响较小。

3种薹草不同影响因子参数对其株高发育影响的回归分析结果，如表3所示。5月29日、6月29日、7月29日和8月29日株高与各因子的回归拟合程度较高，方程确定性系数分别达到0.807、0.683、0.656和0.641，而9月29日株高与各因子的回归拟合程度较低，方程确定性系数为0.616。

5个测量时间点中各因子的株高贡献率如图1所示。种类的株高贡献率最大，分别达到82%、84%、74%、71%和60%；间距的株高贡献率最小，分别为10%、3%、6%、2%和5%。6月29日3种薹草株高受种类影响最大，种类的株高贡献率达到84%；9月29日芽数对3种薹草株高影响作用变大，芽数的株高贡献率达到27%，说明9月29日为秋季3种薹草即将进入休眠，芽数作用凸显。间距和深度的株高贡献率最小，均在2%～10%。因此，在不同的种植参数中，种类对株高的影响最大，其次是芽数，间距和深度的影响最小。

图1 不同处理下3种薹草的株高贡献率

2.2 不同处理对3种薹草分蘖的影响

通过对不同处理下3种薹草分蘖数变化的方差分析，如表4所示。整个生育周期，3种薹草分蘖数均呈上升趋势。5个测量时间点中，亚柄薹草与低矮薹草之间差异不显著，二者均与乌拉草存在显著差异（P<0.05）。6月29日至7月29日亚柄薹草分蘖数变化最快，增幅最大，为103.68%；8月29日 至9月29日增幅变慢，说明生长进入缓慢发育阶段，即将进入休眠期。9月29日亚柄薹草分蘖数达到最大，显著高于乌拉草；低矮薹草次之，显著高于乌拉草，且与亚柄薹草差异不显著。而在芽数、间距、深度3个影响因子下，各处理间均差异不显著（P>0.05），说明芽数、间距、深度3个影响因子对分蘖数的影响较小。

表4 不同处理对3种薹草分蘖的影响

3种薹草不同影响因子参数对其分蘖数影响的回归分析结果，如表5所示。5月29日、7月29日和9月29日分蘖数与各因子的回归拟合程度较高，方程确定性系数分别达到0.584、0.647和0.724，而6月29日和8月29日分蘖数与各因子的回归拟合程度较低，方程确定性系数为0.460和0.527。

表5 不同处理对3种薹草分蘖影响的回归分析

5个测量时间点中各因子的分蘖数贡献率如图2所示。种类的分蘖数贡献率最大，分别达到63%、49%、59%、61%和45%，深度的分蘖数贡献率最小，分别为19%、7%、9%、13%和8%。5月29日和8月29日3种薹草分蘖数受种类影响最大，种类的分蘖数贡献率分别达到63%和61%；9月29日芽数对3种薹草分蘖数影响作用变大，芽数的贡献率达到29%，说明9月29日为秋季3种薹草即将进入休眠，芽数作用凸显。因此，在不同的种植参数中，种类对分蘖数的影响最大，其次是芽数，间距和深度影响最小。

图2 不同处理下3种薹草的分蘖贡献率

3 讨论与结论

优良品种是薹草发展的内在因素。随着栽培生产的发展，对抗逆性新品种的需求增多，育种目标主要集中在抗寒高产、抗旱高产、耐盐高产、抗病、抗虫、根蘖耐牧等方面[3]。芽数与种植深度是薹草生长发育的重要条件之一，芽数过少、种植过深均不利于生长，因此合理的芽数与种植深度才能使薹草植物正常生长发育。此外合理的种植间距是确保薹草生长发育的重要条件，密度过大，植物之间对光、热、水、肥等因素的竞争强烈，不利于植株合理利用资源；密度过小，植株间的竞争减少，但单位空间内植株数量少，影响生物产量，只有合理的种植密度才能使植物在充分利用外界资源的同时，获得较高的产量[4-5]。许多学者在不同地区进行了薹草品种的栽培适应性及栽培生长评价。石进朝等[6]对北京山区野生地被植物涝峪苔草栽培技术进行研究得出，涝峪苔草能够通过分株方法繁殖，在3－8月进行最好。栽植密度为30 cm×30 cm，涝峪苔草不需要修剪，是一个适于护坡绿化的野生地被植物。乔家凤等[7]通过基质对青绿苔草和披针叶苔草穴盘生长的影响，发现基质配比为草炭：松针＝1：1对其生长发育最好。

本研究表明，3种薹草植物种类之间具有显著差异，亚柄薹草与低矮薹草生长指标之间显著高于乌拉草，说明亚柄薹草与低矮薹草生产栽培优于乌拉草。而在芽数、间距、深度3个影响因子下，各处理之间均差异不显著。在不同的影响因子下，种类与芽数对于薹草的生长发育起到较大作用，其生长贡献率显著高于其他影响因子，因此在薹草生产栽培中优先注重薹草种类与芽数。5月29日至7月29日各种植因子的贡献率均达到较高水平，说明春夏种植薹草有利于其生长发育；而在9月29日其生长指标贡献率有所下降，说明进入秋季，生长速度减慢。本研究通过方差分析以及回归分析，比较了各因素对生长影响贡献率的大小，评价影响薹草生长的关键因子，筛选最优的栽培技术参数，为薹草的高产优质栽培体系的建立提供理论依据，对薹草种植关键技术措施的制定具有重要意义。