张 俊，程广有，刘 岩

(北华大学林学院，吉林 吉林 132013)

黄檗(Phellodenromamurense)为芸香科黄檗属落叶乔木，又名黄波椤.国内主要分布在东北三省；国外在朝鲜、日本以及俄罗斯远东地区有分布[1-3].黄檗材质坚硬且纹理美观，是我国东北林区主要的用材树种[4]，是东北“三大硬阔”之一.黄檗内皮为我国传统中药材，具有强抗氧化性、抗病毒、预防癌症等作用[5-8].目前，黄檗研究成果主要集中在繁殖技术、药用价值、用材树种[9-11]、园林景观[12]以及N肥和N、P配比施肥对黄檗生长的影响[13-15]等方面，而有关N、P、K配比施肥对黄檗生长的影响未见报道.本研究将建立黄檗幼树树高生长、地径生长、侧枝伸长生长对施肥处理的响应模型，通过模型显著性检验，预测培育黄檗幼树适宜的N、P、K配比，为黄檗速生林抚育提供科学依据.

1 试验地概况

试验地设在吉林省白山市临江市境内的桦树林场，隶属吉林森工集团临江林业局.地理位置为42°01′N，127°33′E，平均海拔530 m，属温带大陆性气候，年平均气温3～5 ℃，年平均降雨量750～1 000 mm，无霜期135 d.土壤以暗棕壤森林土为主，pH为5.5～6.0，呈弱酸性.试验地土壤肥力状况见表1.

表1 试验地土壤肥力

2 试验设计

试验材料为桦树林场8林班13、14小班3 a生黄檗幼树，于2019年5月下旬施以基肥，P肥全部施入，N肥施入2/5，K肥施入1/2，剩余N肥和K肥于6—8月分两次等量作追肥溶解于水中施入.选用L9(34)正交表进行3因素3水平正交试验设计，每组处理5个重复，随机选取并标记8株幼树(株行距1 m×1 m).试验N肥为尿素(ω(N)为46%)，P肥为磷酸二铵(ω(P2O5)为48%)，K肥为硫酸钾(ω(K2O)为50%).施肥配比方案见表2、表3.

表2 正交试验设计

表3 肥料用量换算

3 结果与分析

3.1 黄檗幼树高生长对施肥的响应

设黄檗幼树树高生长为因变量y，N肥、P肥、K肥分别为自变量x1、x2、x3，依据表4中的参数建立黄檗幼树树高生长对N、P、K的响应模型：

由响应模型可以看出：模型中K肥一次项表现为负效应(-3.839 4)，P肥一次项正效应(4.068 5)>N肥一次项正效应(0.218 2)；N、P、K肥二次项均表现为负效应(-0.011 1、-0.118 4、-0.107 1)，P肥的一次项、二次项系数均大于N肥和K肥，说明P肥的施入对于黄檗幼树树高生长有较大影响；P×K肥交叉项正效应(0.186 5)>N×K肥交叉项正效应(0.109 7)>N×P肥交叉项负效应(-0.076 4)，K肥与P肥之间的交互作用在P=0.046 5水平下显著，K肥与N肥之间的交互作用在P=0.017 8水平下显著，说明K肥的单独施入对于黄檗幼树树高生长的影响不大，而与N肥和P肥共同施入可以更好地促进黄檗幼树树高生长，提高肥料利用效率.

表4 黄檗幼树树高生长对N、P、K响应模型的参数估计

黄檗幼树树高生长对N、P、K响应模型的显著性检验结果见表5.由表5可知：模型中线性项拟合效果不显著(R2=0.021 4，P=0.428 1)，二次项拟合效果极显著(R2=0.021 4，P<0.000 1)，交叉项拟合效果显著(R2=0.021 4，P=0.027 6)，模型总体在P<0.000 1水平下极显著.综上所述，模型拟合效果较为理想，基本可以接受.

表5 黄檗幼树树高生长对N、P、K响应模型的显著性检验

根据计算模型仿真寻优结果可知：在N、P、K的码值分别取1、1、-1时，黄檗幼树树高生长最大，为8.479 4 cm.依据模型计算N、P、K施肥量并将其范围设定为±5%，则可得到有利于黄檗幼树树高生长的N、P、K施肥量分别为28.47～31.47 g/m2、15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2.

3.2 黄檗幼树地径生长对施肥的响应

设黄檗幼树地径生长为因变量y，N肥、P肥、K肥分别为自变量x1、x2、x3，依据表6中的参数建立黄檗幼树地径生长对N、P、K的响应模型：

由响应模型可以看出：模型中K肥一次项表现为负效应(-8.401 4)，P肥一次项正效应(8.475 6)>N肥一次项正效应(0.570 7)；N、P、K肥二次项均表现为负效应(-0.021 8、-0.248 1、-0.305 0)，N肥的一次项、二次项系数均小于P肥和K肥，说明N肥的施入对于黄檗幼树地径生长的影响小于P、K肥；P×K肥交叉项正效应(0.483 3)>N×K肥交叉项正效应(0.271 5)>N×P肥交叉项负效应(-0.202 9)，K肥与P肥之间的交互作用在P=0.039 0水平下显著，K肥与N肥在P=0.018 7水平下显著，说明施肥时应避免单独施入一种肥料.

黄檗幼树地径生长对N、P、K响应模型的显著性检验结果见表7.由表7可知：模型中线性项拟合效果不显著(R2=0.013 7，P=0.667 8)，二次项拟合效果极显著(R2=0.310 5，P<0.000 1)，交叉项拟合效果不显著(R2=0.065 9，P=0.064 7)，模型总体在P<0.000 1水平下极显著.综上所述，模型拟合效果较为理想，基本可以接受.

表6 黄檗幼树地径生长对N、P、K响应模型的参数估计

表7 黄檗幼树地径生长对N、P、K响应模型的显著性检验

根据计算模型仿真寻优结果可知：在N、P、K的码值分别取1、1、-1时，黄檗幼树地径生长最大，为17.68 mm.依据模型计算出N、P、K施肥量并将其范围设定为±5%，则可得到有利于黄檗幼树地径生长的N、P、K施肥量分别为28.47～31.47 g/m2、15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2.

3.3 黄檗幼树侧枝伸长生长对施肥的响应

设黄檗幼树侧枝伸长生长为因变量y，N肥、P肥、K肥分别为自变量x1、x2、x3，依据表8中的参数建立黄檗幼树侧枝伸长生长对N、P、K的响应模型：

由响应模型可以看出：模型中只有K肥一次项表现为正效应(2.164 5)，P肥一次项负效应(-0.968 2)>N肥一次项负效应(-0.642 7)；N、P、K肥二次项均表现为正效应，P肥二次项正效应(0.038 3)>K肥二次项正效应(0.037 0)>N肥二次项正效应(0.006 1)，N肥的一次项、二次项系数均小于P肥和K肥，说明N肥的施入对于黄檗幼树侧枝伸长生长的影响小于P、K肥；P×K肥交叉项负效应(-0.107 5)>N×P肥交叉项正效应(0.040 3)>N×K肥交叉项负效应(-0.034 8)，P肥与K肥之间的交互作用在P=0.048 2水平下显著，但交叉项表现为负效应，说明施肥时应考虑P肥和K肥之间的配比关系以促进黄檗幼树侧枝伸长生长.

表8 黄檗幼树侧枝伸长生长对N、P、K响应模型的参数估计

黄檗幼树侧枝伸长生长对N、P、K响应模型的显著性检验结果见表9.由表9可知：模型中线性项拟合效果显著(R2=0.192 1，P=0.000 4)，二次项拟合效果不显著(R2=0.053 5，P=0.136 7)，交叉项拟合效果显著(R2=0.099 0，P=0.019 3)，模型总体在P=0.000 3水平下显著.综上所述，模型拟合效果较为理想，基本可以接受.

表9 黄檗幼树侧枝伸长生长对N、P、K响应模型的显著性检验

根据计算模型仿真寻优结果可知：在N、P、K的码值分别取-1、-1、1时，黄檗幼树侧枝伸长生长最大，为5.376 9 cm.依据模型计算出N、P、K施肥量并将其范围设定为±5%，则可得到有利于黄檗幼树侧枝伸长生长的N、P、K施肥量分别为15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2、15.82～17.48 g/m2.

4 小结与讨论

依据模型计算出适合黄檗幼树树高生长的N、P、K施肥量分别为28.47～31.47 g/m2、15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2，适合黄檗幼树地径生长的N、P、K施肥量分别为28.47～31.47 g/m2、15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2，适合黄檗幼树侧枝伸长生长的N、P、K施肥量分别为15.82～17.48 g/m2、9.49～10.49 g/m2、15.82～17.48 g/m2.

黄檗常作为伴生树种散生于阔叶红松林中，蓄积量很少；黄檗内皮具备很高的药用价值，致使其被过度采伐，野生黄檗种源处于衰竭状态.合理施入N、P、K肥料，可以促进黄檗快速生长，增加木材和药用原材料产量，缓解市场供不应求的局面.同时，建立黄檗高效施肥技术体系，也可为黄檗集约化经营提供技术支撑.利用测土配方施肥，可提高肥料利用效率，进而使林木产量提高、品质提升.程勇等[16]研究了N、P、K配施对青冈栎生长的影响，结果表明，在N、P、K质量比为2∶3∶1时，青冈栎生长促进效果最好；崔太淑等[13]探讨了氮肥对黄檗生长的影响，认为适量施入N肥对黄檗苗木生长有促进效果；崔健等[14]进一步论证了N、P配比施肥可更好地促进黄檗苗高、地径等生长，这些结论与本研究结果基本一致.