Nutrient accumulation characteristics of main litchi cultivars and their relationships with soil nutrients
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摘要:目的
明确荔枝Litchi chinensis Sonn.主栽品种成年挂果树养分需求参数及树体营养与立地土壤性质关系，为荔枝养分管理提供基础数据。
方法在华南主产区挖取树龄约15年的‘妃子笑’等10个主栽品种各1株，调查树体生物学性状，并采集叶片、果实、树干和根系样本，研究树体不同部位养分累积特点及树体营养与土壤养分关系。
结果荔枝单株地上部生物量为158.2~344.9 kg；单株果实生物量为38.4~101.8 kg，占地上部生物量的18.0%~38.1%。荔枝叶片N含量最高，树干则以Ca或N含量最高，外果皮、内果皮、果肉和种子一般以N或K含量最高，根系则Ca含量最高，Mo在多个品种的多个部位中均未检出。以生产50 kg果实计，地上部N、P、K、Ca和Mg累积量分别为811.9 、86.4 、586.0、792.5和112.8 g，随50 kg果实收获带走的养分量为N 114.5 g、P 14.4 g、K 105.1 g、Ca 21.6 g和Mg 12.5 g，带走养分量占地上部树体各养分总量的 15.8%、18.9%、20.2%、3.4%和12.6%。叶片K、Ca、Mg含量与土壤有效K、Ca、Mg含量呈显著正相关(P<0.05)，其他元素含量与土壤养分相关性不显著。
结论为维持荔枝立地土壤肥力、保障树体正常生长发育，荔枝收获果实及修剪带走的养分量是荔枝翌年养分施用量的下限。土壤有效K、Ca和Mg含量可预测荔枝叶片K、Ca、Mg含量。今后将加强对荔枝Ca、Si和Mo营养的研究。
Abstract:ObjectiveTo understand the parameters of nutrient requirement for fruit-bearing plants of the main cultivars of litchi (Litchi chinensis Sonn.) and the relation between litchi plant nutrient and soil fertility, and supply the basic data for nutrient management of litchi.
MethodTen plants from ten litchi main cultivars including ‘Feizixiao’, etc, with medium to high fruit yield and approximately 15 years of age, were excavated at fruit harvest in the main production areas of South China. The biological characteristics of these plants were examined. Moreover, leaf, fruit, trunk and root samples of ten cultivars were collected to investigate the nutrient accumulation and distribution in various parts of litchi plants. The relations between tissue nutrient contents in litchi plants and soil nutrients were calculated.
ResultThe aboveground biomass of these trees ranged from 158.2 to 344.9 kg. Fruit yield per tree varied from 38.4 to 101.8 kg and accounted for 18.0%−38.1% of total biomass of the aboveground part. Litchi leaf contained the highest nitrogen (N) content, while trunk had the maximum calcium (Ca) or N content. N or potassium (K) was detected with the upmost content in epicarp, endocarp, pulp and seed, whereas Ca commonly dominated in root. Molybdenum (Mo) was undetectable in various parts in some cultivars. Based on the yield of 50 kg fruit, N, P, K, Ca and magnesium (Mg) accumulation of litchi aboveground part was 811.9, 86.4, 586.0, 792.5 and 112.8 g respectively. And 114.5 g N, 14.4 g P, 105.1 g K, 21.6 g Ca and 12.5 g Mg were taken away with 50 kg fruit harvest, which amounted for 15.8%, 18.9%, 20.2%, 3.4% and 12.6% of total N, P, K, Ca and Mg nutrients accumulated in the aboveground part of litchi, respectively. Foliar K, Ca and Mg contents had a significantly positive correlation with soil available K, Ca and Mg contents respectively (P<0.05), whereas the other forliar nutrients were not closely related to soil nutrients.
ConclusionThe nutrient removal by fruit harvest and pruning is the lowest nutrient addition amount to maintain soil fertility and healthy plant growth for the next year. Soil available K, Ca and Mg contents can be used to predict K, Ca and Mg contents in litchi leaves. Application of Ca, Si and Mo in litchi is recommended to be further investigated.
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Keywords:
- litchi /
- biomass /
- nutrient requirement /
- leaf nutrient /
- soil property
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水稻 Orryza sativa L. 是中国主要的粮食作物，目前，我国水稻耕整和收获环节机械化程度较高，但种植环节机械智能化程度较低[1-3]。农业农村部在《全国农业机械化发展第十三个五年规划》中提出，实施“互联网+”农业机械化，促进信息化与农机装备、作业生产、管理服务深度融合[4]。因此，发展水稻机械化与智能化种植技术有助于提高我国水稻种植水平。随着物联网技术的发展，将远程控制技术融合于拔抛秧机械手设备[5-7]，不仅可以减轻设备使用人员的工作量、降低劳动力成本，还可以提高设备作业的效率和质量[8-9]。邵耀坚[10]和马瑞峻等[11-13]提出了一种2自由度穴盘钵苗拔抛秧机械手，通过不断改进优化进一步完善了设备的控制系统，主控单元由原来的单片机更换为更加稳定的可编程控制器(Programmable logic controller，PLC)，增加触摸屏作为人机交互的硬件设备，并设计了良好的人机交互界面。本研究结合物联网和Android手机APP技术设计了拔抛秧机械手远程监控系统，并通过试验测试了系统的可靠性。
1. 基于PLC的拔抛秧机械手硬件设计
基于PLC的拔抛秧机械手硬件设备由执行组和监控组2部分组成(图1)。执行组实物图如图1a所示，执行组包括左右水平运动的龙门架、竖直上下同步反向运动的2组机械臂和步进进给运动的秧盘传送带，这3个运动部件由伺服电机驱动控制；龙门架和左、右2组机械臂的运动限位检测由4个漫反射式开关传感器完成；秧盘传送带的进给运动检测由光纤式传感器完成；左、右2个秧夹分别与2组机械臂连接，秧夹的开闭状态由2个步进电机驱动控制，秧夹的运动轨迹为平面矩形轨迹(2自由度笛卡尔坐标运动)[14]。具体工作原理可参照文献[10-11]。监控组实物图如图1b所示，监控组包括SIMAIC PLC S7-200 Smart CPU ST60、ST30和模拟量输入模块EM AI04组成的控制柜，SIMAIC SMART 700 IE V3触摸屏，用于数据传输的GRM530通讯模块，用于数据中转的巨控云服务器Web客户端以及用于接收数据和发送指令的Android手机APP客户端。
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图 1 基于PLC的拔抛秧机械手硬件设备实物图1：左秧夹，2：左机械臂，3：机械臂驱动电机，4：龙门架限位传感器，5：左、右机械臂限位传感器，6：龙门架，7：龙门架驱动电机，8：右机械臂，9：右秧夹，10：秧盘传送带，11：秧盘传送带驱动电机，12：秧盘到位传感器，13：供电模块，14：拔抛秧机械手PLC控制柜，15：触摸屏，16：云服务器Web客户端，17：Android手机APP客户端，18：通讯模块供电电源，19：GRM530通讯模块Figure 1. The hardware of manipulator of rice seedlings transplanting based on PLC1: Left seedling clamp, 2: Left mechanical arm, 3:Drive motor of mechanical arm, 4:Limit sensor on portal frame, 5:Limit sensors on left and right mechanical arms, 6:Portal frame, 7:Drive motor of portal frame, 8:Right mechanical arm, 9:Right seedling clamp, 10:Conveyor belt for seedling tray, 11:Drive motor of conveyor belt for seedling tray, 12:In-place sensor for seedling tray, 13:Power supply module, 14:Control cabinet of rice seedling transplanting manipulator, 15:Touch screen, 16:Cloud server web client, 17:Android mobile APP client, 18:Communication module power, 19:GRM530 communication module2. PLC监控系统和软件设计
2.1 PLC监控系统设计
2.1.1 硬件设计
马瑞峻等[13]设计的控制系统以单片机为主控单元，该控制系统虽然能够满足拔抛秧机械手基本的控制要求，但是并没有设计显示屏等扩展模块来监测和传输设备本身的工作状态和工作数据。本文采用PLC作为主控器，结合触摸屏和GRM530通讯模块[15-16]设计了拔抛秧机械手监控系统，既满足设备作业性能的控制要求，也实现了农机具的远程监控。监控系统硬件电路连接如图2所示，图中伺服电机M0驱动龙门架水平左右运动，伺服电机M1驱动左、右2组机械臂竖直上下同步反向运动。伺服电机运动的控制方式为指令脉冲+方向位置，即运用SIMAIC S7-200 SMART CPU ST60提供的2个数字量输出Q0.0和Q0.1产生PWM指令脉冲，以控制伺服电机M0和M1的旋转速度，Q0.2和Q0.7控制电机的旋转方向；龙门架左、右限位传感器(I0.0和I0.1)作为龙门架左右往复运动的停止信号，左、右机械臂上下运动限位传感器(I0.2和I0.3)作为左、右机械臂上下往复运动的停止信号。CPU ST60的Q0.3端口输出PWM脉冲控制伺服电机M2旋转，从而驱动秧盘传送带进给运动，由于进给运动方向不变，故M2方向信号端Q0.4始终为低电位，秧盘到位传感器(I0.4)为秧盘传送带进给运动的停止信号。将伺服电机外接3个电压变送器后与PLC的模拟量输入模块连接，读取伺服电机工作电压是否正常。电机工作电压异常时，监控系统发出警报，以防止设备长时间工作状态下，电机M0、M1的不断正反转和电机M2的不断启动停止导致的电机过热，从而发生电机故障。
马瑞峻等[13]设计的拔抛秧机械手左、右2个秧夹的开闭由2个直流电磁阀驱动，该电磁阀工作10 min左右就会出现过热并停止运行，影响拔抛秧机械手的工作效率。本文的秧夹开闭状态改进为由步进电机的旋转驱动控制，解决了之前直流电磁阀过热停机的问题。由于CPU ST60只有3个数字量输出端口可直接产生PWM脉冲控制电机运转，为方便进一步控制，引入S7-200 SMART CPU ST30的数字量输出Q0.0和Q0.1产生PWM脉冲控制步进电机。8421数码管驱动显示拔抛秧机械手已拔秧苗行数，指示灯显示设备启停状态，蜂鸣器提示伺服电机故障报警。
2.1.2 PLC程序设计
基于PLC的拔抛秧机械手监控系统有4种控制模式，分别是手动控制模式、自动控制模式、上位机触摸屏控制模式和Android手机APP控制模式。PLC程序采用西门子编程软件STEP 7-MicroWIN Smart编写，该平台提供3种程序编辑器(梯形图、语句表和功能模块图)，本设计采用梯形图[17]进行开发。根据拔抛秧机械手监控系统的功能分析，运用模块化设计方式，分功能完成PLC程序的编写。如图3所示，PLC程序模块包括电机初始化程序、复位和急停程序、自动控制程序、电机工作电压采集程序、秧苗行计数程序、手动控制程序和报警程序。
2.2 监控软件设计
2.2.1 触摸屏监控软件设计
触摸屏采用西门子的SMART 700 IE V3，监控界面采用WinCC flexible SMART V3组态软件[17]开发。在该组态软件中创建与PLC输入、输出点参数一一对应的变量，并设置相应的数据类型和地址，随后创建触摸屏画面并进行变量连接；根据软件客户端功能层次分析，设计系统登录主界面、系统监控界面和电压报表监控界面，并在相应的界面设计功能窗口[18]。系统监控界面如图4所示，该界面包括秧盘计数、报警灯、拔抛秧频率、伺服电机位置与速度、系统控制按钮和手动控制按钮窗口。用户可在此界面设置系统控制模式，并对已拔秧苗行数以及伺服电机的位置和速度进行监测。点击“电压报表界面”按钮后触摸屏跳转到电压报表界面，此时，监控系统每隔100 ms采集1次秧盘传送带驱动电机、龙门架驱动电机和机械臂驱动电机的工作电压，3个电机工作电压数值通过换算后以曲线的形式显示出来。同时，监控系统也会采集控制左、右2个秧夹动作的电压信号。
2.2.2 远程监控系统设计
1) GRM530通讯模块。GRM530是广州巨控科技公司开发的专门用于PLC远程监控和远程维护的无线通讯模块，该模块可实现PLC远程调试、触摸屏远程下载、组态软件远程监控和手机APP监控等功能。通讯模块内置TCP/IP协议栈，能通过3G/4G、WIFI和以太网直接访问网络；SIMATIC S7-200 Smart PLC的数据可通过该模块在Internet进行传输[19]。
2)远程监控系统整体架构。在设备运行时PLC现场采集各个部件的运行参数和工作数据，通过GRM530通讯模块将PLC中的数据上传至云服务器，云服务器将收到的数据解析后保存至云数据库并备份；电脑或手机客户端可直接访问并下载云数据库内PLC工作的实时数据，这些数据通过客户端软件的处理后，最终以数据或图表的形式呈现给客户，实现可视化读取。同时，该系统的数据传输是双向的，用户也可以通过客户端对PLC发送控制指令，实现了整个系统的监测与控制一体化。整体架构如图5所示。
3) Android端监控软件设计。本设计采用Android智能设备作为拔抛秧机械手的远程人机交互软件的载体，既方便用户操作，也符合农业物联网发展趋势的要求[20]。Android手机APP客户端监控软件采用Android studio开发，根据远程监控软件的功能层面分析，开发监控界面并建立逻辑编程[21]，包括访问巨控云服务器并获取数据、拔抛秧机械手远程监控系统登录界面(包括用户登录功能)、远程监控系统主界面、远程监控系统工作过程指示灯界面、远程监控系统报表系统界面(包括龙门架、机械臂、秧盘传送带3个驱动电机的工作电压报表)和远程监控系统手动控制界面。Android手机APP客户端远程监控系统登录界面及手动控制界面如图6所示。
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图 6 远程监控系统Android手机APP客户端Figure 6. The android mobile APP client of remote monitoring system3. 基于PLC的拔抛秧机械手监控系统的试验和结果
2020年9月25日，在华南农业大学工程学院进行基于PLC的拔抛秧机械手监控系统性能试验。试验前确认硬件设备接线无误，触摸屏和GRM530通讯模块使用LAN电缆通过交换机与PLC连接且通讯正常，GRM530通讯模块和Android手机可通过WIFI访问网络。
3.1 Android手机APP客户端远程控制试验和结果
为验证Android手机APP客户端对拔抛秧机械手远程控制的准确性与时效性，首先，进行远程通信测试试验。本文采用文献[5]的远程通信测试方法，利用“Ping”命令检查网络是否连接，并测试网络延时，如图7所示。由图7的试验数据可知，远程通信测试试验未出现丢包问题，且平均延时为25 ms。重复10次试验，丢包率均为0，表明Android手机APP客户端和拔抛秧机械手能实现稳定可靠的双向通信。
在Android手机上打开“监控系统”APP，输入账号和密码登录系统后，在APP内设置拔抛秧机械手为手动控制模式，进入“手动控制界面”，按照拔抛秧机械手工作原理在“手动控制界面”中依次对传送带、龙门架和机械臂发送控制指令，观察远程控制指令发出后拔抛秧机械手是否做出正确动作响应，并测试响应时间，试验重复10次，结果如图8所示。由图8可见，传送带、龙门架和机械臂的远程控制响应时间平均分别为0.586、0.591和0.587 s，最长响应时间分别为0.63、0.62和0.63 s，响应时间的长短受Android手机和GRM530通讯模块所连接的网络信号影响。试验结果表明，Android端远程监控系统稳定可靠，APP发出控制指令后，拔抛秧机械手的传送带、龙门架和机械臂均能产生正确的动作响应，并且在网络信号正常的状态下响应延时低。
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图 8 拔抛秧机械手远程控制响应时间Figure 8. The response time for remote control of rice seedling transplanting manipulator3.2 拔抛秧机械手工作状态监测试验和结果
将穴盘为23行×12列的白色带土秧盘[22]放置在秧盘传送带上，设置拔抛秧机械手为自动控制模式，设备在自动控制模式下自动运行10 min后，分别观察手机APP和触摸屏上反馈的拔抛秧机械手工作状态，并对比所反馈的工作状态与实际工作状态是否一致。
拔抛秧机械手工作状态监控界面如图9所示。从手机APP监控界面(图9)可以观察到，拔抛秧机械手的龙门架在向右运动，右机械臂在上限位处。随后，在触摸屏监控主界面(图10)可以观察到，拔抛秧机械手的龙门架已运动到右限位处，右机械臂仍在上限位处。此时，拔抛秧频率为80 株/min，已拔秧苗行数为69 行(3 盘)。试验结果表明，手机APP和触摸屏端均能反馈拔抛秧机械手的工作状态，并与拔抛秧机械手的实际工作状态一致。
3.3 拔抛秧机械手电机电压曲线监测试验和结果
在拔抛秧机械手工作状态监测试验方案中，点击触摸屏监控主界面的“电压报表界面”按钮后进入电压报表界面，如图11所示，在该界面下观察触摸屏能否正确反馈控制左、右2个秧夹动作(打开放秧或闭合夹秧)的电压信号(0或1)，以及传送带、龙门架和机械臂驱动电机的工作电压曲线，工作电压曲线的横坐标为时间，纵坐标为电压。
由图11可知，秧夹动作的电压信号和3个电机的工作电压曲线均呈周期性变化，且在30 s内有T1~T3共3个完整周期。以图中T1周期为例，t1时间段内拔抛秧机械手的传送带(红色曲线)运动送秧，系统检测到秧苗行到位信息时传送带停止；t2时间段内龙门架(蓝色曲线)向右运动，使左秧夹进入左半边秧苗行，随后左秧夹(第1排黑色曲线)闭合夹秧；t3时间段内左机械臂(绿色曲线)向上运动从而拔起左半边秧苗行，同步右机械臂向下运动，随后右秧夹(第2排黑色曲线)打开放秧；t4时间段内龙门架向左运动，使右秧夹进入右半边秧苗行，随后右秧夹闭合夹秧；t5时间段内右机械臂向上运动从而拔起右半边秧苗行，同步左机械臂向下运动，随后左秧夹打开放秧；紧接着进入下一个周期，传送带继续进给下一行秧苗，此时左、右2个秧夹的开闭状态为左开右闭。在1个工作周期内拔抛秧机械手传送带运动了1次，龙门架与机械臂分别运动了2次，左、右2个秧夹分别打开放秧1次、闭合夹秧1次。
4. 结论
根据拔抛秧机械手的工作原理，设计了基于PLC的监控系统硬件电路和软件程序，监控系统可以使拔抛秧机械手进行自动有序的拔抛秧工作，也可以进行单步手动作业调试。基于触摸屏设计了良好的人机交互界面，使用者可以直接在触摸屏上监控拔抛秧机械手的工作状态和工作数据，通过电压报表界面观测拔抛秧机械手的传送带、龙门架和机械臂驱动电机的工作电压曲线，控制左、右2个秧夹动作的电压信号，从而判断拔抛秧机械手是否正常工作。基于GRM530通讯模块、巨控云服务器和Android手机，设计了基于PLC的拔抛秧机械手远程监控系统手机APP，实现了Android手机APP客户端与控制系统的双向通信。试验结果表明，远程监控系统运行稳定可靠，数据的接收与控制指令的发送稳定，系统响应延时低。
本文设计的拔抛秧机械手监控系统提升了拔抛秧机械手作业的信息化水平，促进了信息化与农机装备的深度融合。
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表 1 供试荔枝基本信息和立地土壤基本性质1)
Table 1 The information of sampled litchi and orchard soil properties
品种
Cultivar产地
Origin树龄/年
Tree age投影直径/m
Projected diameter土壤质地
Soil texturepH w(有机质)/%
Organic matter contentw(有效养分)2)/(mg·kg−1)
Available nutrient contentN P K Ca Mg S Si Fe Mn Cu Zn B Mo 妃子笑
Feizixiao广东惠东
Huidong of Guangdong15 5.4 黏壤土
Clay loam4.55 0.74 41.7 2.2 44.0 114.9 8.6 26.9 10.7 44.1 1.7 0.2 0.6 0.1 0.11 桂味
Guiwei广东化州
Huazhou of Guangdong15 6.0 砂质黏土
Sandy clay4.20 0.94 53.2 46.1 41.5 120.6 10.1 43.7 11.6 110.2 2.4 1.0 0. 6 0.4 0.14 大丁香
Dadingxiang海南海口1
Haikou of Hainan 114 5.2 砂壤土
Sandy loam5.58 7.04 291.7 32.8 422.5 1 751.1 351.0 23.2 289.4 2.7 22.0 0.6 14.7 0.1 0.11 紫娘喜
Ziniangxi海南海口2
Haikou of Hainan 217 6.3 壤质黏土
Loamy clay6.30 7.16 322.3 37.7 226.5 2 783.9 307.6 31.2 229.6 6.1 99.1 1.5 20.5 0.1 0.37 黑叶
Heiye广东高州1
Gaozhou of Guangdong115 6.6 砂壤土
Sandy loam4.60 1.06 50.5 24.0 16.7 132.4 6.4 67.1 9.7 47.3 17.0 0.82 0.5 0.12 0.02 兰竹
Lanzhu福建漳州
Zhangzhou of Fujian15 5.8 砂壤土
Sandy loam5.08 1.48 67.4 24.2 61.5 513.7 48.3 24.3 22.9 51.7 31.2 4.47 6.3 0.41 0.80 白糖罂
Baitangying广东高州2
Gaozhou of Guangdong 222 5.3 砂质黏土
Sandy clay loam4.48 1.81 85.0 46.4 36.0 258.9 21.2 53.7 22.3 9.3 3.0 0.9 2.1 0.3 0.06 白蜡
Baila广东高州3
Gaozhou of Guangdong 316 6.0 砂壤土
Sandy loam5.10 0.86 33.6 2.2 21.5 139.4 18.2 47.8 24.7 17.7 21.9 0.6 1.0 0.1 0.04 淮枝
Huaizhi广西北流
Beiliu of Guangxi17 5.6 黏土
Clay4.65 1.11 76.1 2.6 91.0 731.3 83.3 35.1 48.2 31.0 7.6 1.1 2.5 0.4 0.03 双肩玉荷包
Shuangjianyuhebao广东阳东
Yangdong of Guangdong15 6.0 砂质黏土
Sandy clay4.63 1.01 53.4 2.1 34.5 120.4 17.1 54.4 27.3 36.9 4.3 0.3 0.3 0.3 0.06 1) 表中的 pH、有机质和养分含量均为土壤值；2) N：碱解N，K：速效K
1) The pH, organic matter and nutrient contents were the values in soil; 2) N: Alkali-hydrolyzable N, K: Available K
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表 2 荔枝主栽品种各部位生物量及百分比1)
Table 2 The biomass and percentage of various upper parts of main litchi cultivars
品种
Cultivar果实 Fruit 叶片 Leaf 树干 Trunk 总生物量/kg
Total biomass生物量/kg
Biomass百分比/%
Percentage生物量/kg
Biomass百分比/%
Percentage生物量/kg
Biomass百分比/%
Percentage妃子笑 Feizixao 61.5 25.4 19.7 8.1 161 66.5 242.2 桂味 Guiwei 52.5 31.8 24.6 14.9 88.2 53.4 165.3 大丁香 Dadingxiang 38.4 24.3 26.8 16.9 93.0 58.8 158.2 紫娘喜 Ziniangxi 53.8 21.0 34.0 13.3 167.8 65.6 255.6 黑叶 Heiye 77.3 22.4 46.4 13.5 221.2 64.1 344.9 兰竹 Lanzhu 101.8 38.1 30.8 11.5 134.5 50.4 267.1 白糖罂 Baitangying 46.8 18.0 24.1 9.3 188.8 72.7 259.7 白蜡 Baila 66.3 21.2 31.4 10.1 214.2 68.7 311.9 淮枝 Huaizhi 68.5 22.4 41.0 13.4 196.5 64.2 306.0 双肩玉荷包 Shuangjianyuhebao 80.6 26.4 27.2 8.9 198.0 64.7 305.8 1) 生物量为鲜质量，百分比为各部位的生物量占地上部总生物量的百分比
1) The biomass was fresh weight, and the percentage was the biomass ratio of various part to total aboveground part
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表 3 荔枝主栽品种不同部位(干质量)养分含量状况
Table 3 The contents of nutrients in various parts (dry weight) of main litchi cultivars
w 养分 Nutrient 叶片 Leaf 树干 Trunk 根 Root 外果皮 Epicard 内果皮 Endocarp 果肉 Pulp 种子 Seed N/(g·kg−1) 17.4±1.4 5.7±1.9 3.7±0.6 11.5±2.4 13.0±2.6 10.7±2.0 11.1±1.2 P/(g·kg−1) 1.0±0.3 0.7±0.3 0.3±0.1 0.9±0.2 1.9±0.6 1.5±0.2 1.4±0.2 K/(g·kg−1) 11.5±9.2 4.3±1.6 1.9±1.4 9.3±2.9 13.9±5.7 10.7±2.9 7.3±2.7 Ca/(g·kg−1) 9.5±2.7 7.7±3.0 3.9±1.2 6.2±1.6 5.5±2.3 0.6±0.9 1.3±1.0 Mg/(g·kg−1) 2.5±0.9 0.8±0.3 0.5±0.2 2.0±0.6 2.2±0.5 0.8±0.1 1.3±0.3 S/(g·kg−1) 1.5±0.4 0.5±0.1 0.5±0.2 0.7±0.2 0.9±0.3 0.7±0.2 0.9±0.3 Si/(g·kg−1) 4.0±2.1 0.7±0.5 1.1±0.7 0.8±0.6 1.1±1.0 1.0±1.0 0.8±0.8 Cu/(mg·kg−1) 7.4±2.3 6.8±6.9 2.9±1.5 19.3±28.1 11.2±7.5 9.0±2.8 10.5±2.9 Zn/(mg·kg−1) 29.9±9.4 10.3±5.6 6.8±7.4 20.2±5.3 23.4±5.4 15.7±4.5 24.4±7.1 Fe/(mg·kg−1) 160.3±33.7 102.5±70.8 217.0±150.0 41.3±15.1 49.3±19.0 39.5±38.2 35.8±14.1 Mn/(mg·kg−1) 187.8±154.9 26.5±18.1 14.5±7.8 70.6±43.2 74.5±48.9 7.6±3.6 19.2±7.8 B/(mg·kg−1) 17.5±3.9 7.8±2.7 7.6±3.0 15.9±4.7 22.1±3.6 7.3±3.1 14.2±9.4 Mo/(mg·kg−1) 0.66±1.14 0.09±0.18 0.22±0.39 0.11±0.12 0.09±0.10 0.03±0.04 0.12±0.09
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表 4 生产50 kg果实荔枝地上部树体需要累积的养分量
Table 4 The accumulations of nutrients in aboveground parts of litchi plants to yield 50 kg fruit
m 养分
Nutrient果实 Fruit 叶片 Leaf 树干 Trunk 合计 Total 范围
Range平均
Mean范围
Range平均
Mean范围
Range平均
Mean范围
Range平均
MeanN/g 95.4~135.1 114.5±12.8 124.9~428.3 237.2±106.9 126.6~825.1 460.2±225.0 403.0~1156.4 811.9±298.3 P/g 12.4~17.2 14.4±1.6 6.1~41.5 14.6±10.0 14.6~89.1 57.4±27.4 38.5~145.9 86.4±34.5 K/g 68.4~169.8 105.1±31.5 48.3~829.8 176.2±232.2 117.0~619.3 304.7±146.2 233.7~1140.7 586.0±259.2 Ca/g 12.7~42.0 21.6±8.2 54.3~322.3 135.1±86.5 170.0~1124.4 635.8±354.8 257.2~1318.2 792.5±421.3 Mg/g 9.3~14.1 12.5±1.6 10.1~79.1 35.7±23.0 24.3~147.9 64.6±37.1 48.1~218.8 112.8±54.7 S/g 4.5~11.3 7.7±2.3 9.9~22.2 18.7±3.7 22.1~57.5 39.6±11.4 37.2~82.0 66.0±14.7 Si/g 0.5~28.0 10.4±10.1 11.2~158.6 61.4±51.6 4.9~121.6 45.8±32.7 36.1~281.4 117.6±76.0 Cu/g 0.05~0.48 0.16±0.13 0.06~1.32 0.34±0.51 0.10~1.76 0.48±0.54 0.26~3.37 0.98±0.99 Zn/g 0.13~0.94 0.27±0.24 0.21~0.89 0.40±0.22 0.19~1.58 0.77±0.37 0.74~2.27 1.44±0.44 Fe/g 0.23~1.76 0.55±0.50 0.84~5.04 2.33±1.30 1.41~29.25 8.70±7.75 3.08~31.04 11.58±7.41 Mn/g 0.08~1.10 0.33±0.29 0.60~5.76 2.22±1.75 0.47~5.21 2.24±1.84 1.24~10.51 4.79±3.18 B/g 0.07~0.37 0.14±0.08 0.12~0.38 0.23±0.08 0.29~1.54 0.65±0.41 0.54~1.85 1.02±0.42 Mo/mg 0.0~1.61 0.63±0.58 0.0~35.55 8.36±13.39 0.0~60.34 15.42±25.14 0.0~81.96 24.41±37.50
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表 5 荔枝树体地上部不同部位养分分配比例
Table 5 Nutrient distribution in various aboveground parts of main litchi cultivars
% 养分
Nutrient果实 Fruit 叶片 Leaf 树干 Root 范围
Range平均
Mean范围
Range平均
Mean范围
Range平均
MeanN 10.1~23.9 15.8±5.3 18.5~44.7 30.0±9.0 31.4~71.3 54.1±11.7 P 1.3~39.7 18.9±11.0 10.7~28.4 16.9±6.3 33.8~74.1 63.4±13.2 K 8.1~34.1 20.2±7.7 14.4~72.7 25.6±17.4 19.1~72.0 54.3±15.8 Ca 1.4~5.8 3.4±1.7 8.9~28.1 18.0±6.9 66.1~88.3 78.7±7.4 Mg 1.1~20.8 12.6±6.3 17.1~51.4 30.4±10.3 40.6~67.7 56.3±10.1 S 0.4~17.0 11.1±5.0 22.4~36.1 28.7±4.0 51.9~70.1 59.4±5.6 Si 0.6~37.4 10.3±12.5 22.0~94.4 48.2±21.3 5.1~75.6 42.1±20.6 Cu 0.9~26.7 8.6±8.8 4.8~46.7 25.3±14.8 45.4~94.2 68.5±17.5 Zn 3.2~20.8 8.2±5.5 13.9~63.4 47.1±16.0 15.9~81.8 45.0±17.9 Fe 6.4~75.7 23.8±21.5 6.2~66.5 27.3±16.8 15.4~85.8 48.0±19.4 Mn 9.1~69.9 20.3±17.7 16.0~43.4 27.1±8.8 14.1~71.1 53.5±16.5 B 5.5~44.1 15.1±11.3 11.3~36.8 24.2±8.5 35.0~83.2 60.5±15.4 Mo 0~64.5 23.8±24.5 0~72.6 45.0±24.2 0~80.1 21.0±31.6
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表 6 荔枝立地土壤有效养分含量与荔枝不同部位养分含量的Pearson相关系数1)
Table 6 Pearson coefficients of soil available nutrients and nutrients in various parts of litchi plants
土壤有效养分
Soil available nutrient叶片
Leaf树干
Trunk根
Root外果皮
Epicarp内果皮
Endocarp果肉
Pulp种子
SeedN 0.525 0.394 0.428 −0.035 −0.093 0.114 −0.073 P 0.143 0.580 0.491 0.162 0.450 −0.634* −0.602* K 0.636* 0.071 −0.162 0.086 0.308 −0.106 −0.046 Ca 0.627* 0.733* 0.380 −0.206 −0.224 −0.329 −0.246 Mg 0.669* 0.566 0.562 0.049 −0.259 −0.288 0.351 S 0.137 −0.452 −0.245 −0.077 −0.142 −0.032 −0.011 Si 0.416 0.129 −0.328 0.067 −0.003 −0.033 0.223 Fe −0.111 −0.250 −0.368 0.605* 0.800** 0.126 0.732* Mn −0.480 0.391 0.535 −0.390 −0.327 −0.345 −0.328 Cu 0.242 0.107 0.689* 0.064 −0.017 −0.634* −0.505 Zn −0.180 0.269 0.044 −0.366 −0.173 0.540 0.213 B −0.131 0.040 0.249 0.173 0.261 −0.024 0.204 Mo −0.274 −0.281 −0.151 −0.294 0.025 −0.305 0.399 1) “*”和“**”分别表示0.05和0.01水平的显著相关
1) “*” and “**” refer to significant correlations at 0.05 and 0.01 levels, respectively
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[1] 庄丽娟, 邱泽慧. 印度荔枝产业发展特征与趋势分析[J]. 中国热带农业, 2019(1): 22-25. doi: 10.3969/j.issn.1673-0658.2019.01.006 [2] 雷刘功, 袁惠民. 中国农业年鉴[M]. 北京: 中国农业出版社, 2016. [3] GROFF G W. Some ecological factors involved in successful lychee culture[J]. Proc Fla State Hortic Soc, 1943, 56: 134-155.
[4] CHAPMAN K R. Tropical fruit cultivar collecting in S. E. Asia and China[R]. Queensland: Queensland Department of Primary Industries, 1984.
[5] MENZEL C M, HAYDON G F, SIMPSON D R. Mineral nutrient reserves in bearing litchi trees (Litchi chinensis Sonn.)[J]. J Hortic Sci, 1992, 67(2): 149-160. doi: 10.1080/00221589.1992.11516232
[6] 陈菁, 樊小林, 孙光明. 荔枝树体生物量的构成特点[J]. 果树学报, 2008, 25(6): 860-863. [7] 陈菁, 樊小林, 孙光明. 荔枝树体钾素分布及累积特点[J]. 华南农业大学学报, 2010, 31(2): 9-11. doi: 10.3969/j.issn.1001-411X.2010.02.003 [8] 杨苞梅, 姚丽贤, 李国良, 等. 荔枝叶片养分含量动态及不同比例钾、氮肥施用效应[J]. 植物营养与肥料学报, 2014, 20(5): 1212-1220. doi: 10.11674/zwyf.2014.0518 [9] 樊小林, 黄彩龙, JUHANI U, 等. 荔枝年生长周期内N、P、K营养动态规律与施肥管理体系[J]. 果树学报, 2004, 21(6): 548-551. [10] 邱燕萍, 李志强, 欧良喜, 等. 妃子笑荔枝不同花期果实发育特点及叶、果营养差异研究[J]. 广东农业科学, 2005, 32(1): 46-47. doi: 10.3969/j.issn.1004-874X.2005.01.016 [11] 姚丽贤, 周昌敏, 何兆桓, 等. 荔枝年度枝梢和花果发育养分需求特性[J]. 植物营养与肥料学报, 2017, 23(4): 1128-1134. doi: 10.11674/zwyf.16303 [12] 姚丽贤. 我国荔枝养分管理技术应用与需求调研报告[J]. 荔枝科技通讯, 2009(3): 41-54. [13] 陈厚彬, 齐文娥, 张荣, 等. 我国荔枝安全生产和产业经济调研报告[J]. 荔枝科技通讯, 2009(3): 57-76. [14] 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 2000. [15] 中国林业科学研究院林业研究所森林土壤研究室. 森林植物与森林枯枝落叶层全硅、铁、铝、钙、镁、钾、钠、磷、硫、锰、铜、锌的测定: LY/T 1270—1999[S]. 北京: 中国标准出版社, 1999. [16] 罗东林, 王伟, 朱陆伟, 等. 华南荔枝叶片营养诊断指标的建立[J]. 植物营养与肥料学报, 2019, 25(5): 859-870. doi: 10.11674/zwyf.18201 [17] MENZEL C M, SIMPSON D R. Lychee nutrition: A review[J]. Sci Hortic, 1987, 31(3/4): 195-224.
[18] 全国土壤普查办公室. 中国土壤[M]. 北京: 中国农业出版社, 1998. [19] 姚丽贤, 周昌敏, 何兆桓, 等. 荔枝龙眼果实异常症状观察及矿质营养分析[J]. 中国南方果树, 2017, 46(4): 49-54. [20] MA J F. Role of silicon in enhancing the resistance of plants to biotic and abiotic stresses[J]. Soil Sci Plant Nut, 2004, 50(1): 11-18. doi: 10.1080/00380768.2004.10408447
[21] 陈玉婷, 林威鹏, 范雪莹, 等. 硅接到番茄青枯病抗性的土壤定量蛋白质组学研究[J]. 土壤学报, 2015, 52(1): 162-173. doi: 10.11766/trxb201405200240 [22] MENDEL R R, BITTNER F. Cell biology of molybdenum[J]. Biochim Biophys Acta, 2006, 1763(7): 621-635. doi: 10.1016/j.bbamcr.2006.03.013
[23] JONGRUAYSUP S, DELL B, BELL R W. Distribution and redistribution of molybdenum in black gram (Vigna mungo L. Hepper) in relation to molybdenum supply[J]. Ann Bot, 1994, 73: 161-167. doi: 10.1006/anbo.1994.1019
[24] 谢开云, 何峰, 李向林, 等. 我国紫花苜蓿主产田土壤养分和植物养分调查分析[J]. 草业学报, 2016, 25(3): 202-214. doi: 10.11686/cyxb2015206 [25] 詹其厚, 陈杰. 基于长期定位试验的变性土养分持续供给能力和作物响应研究[J]. 土壤学报, 2006, 43(1): 124-132. doi: 10.3321/j.issn:0564-3929.2006.01.018 [26] 孙钊, 高祥照. 果树测土配方施肥技术现状与建议[J]. 中国农业信息, 2009(11): 16-18. doi: 10.3969/j.issn.1672-0423.2009.11.006 [27] 李国良, 姚丽贤, 张政勤, 等. 广东荔枝园土壤养分肥力时空变化研究[J]. 土壤通报, 2011, 42(5): 1081-1086. [28] 李国良, 张政勤, 姚丽贤, 等. 广西壮族自治区与福建省荔枝园土壤养分肥力现状研究[J]. 土壤通报, 2012, 43(4): 867-871. [29] 马检, 樊卫国. 不同配比的硝态氮和铵态氮对枇杷实生苗氮素吸收动力学及生长的影响[J]. 中国农业科学, 2016, 49(6): 1152-1162. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2016.06.011 [30] 唐艺璇, 郑洁敏, 楼莉萍, 等. 3种挺水植物吸收水体NH4+、NO3-、H2PO4-的动力学特征比较[J]. 中国生态农业学报, 2011, 19(3): 614-618. -
期刊类型引用(8)
1. 黄法伟，董晓威. 基于PLC的水田农业机械智能化研究综述. 农机使用与维修. 2025(02): 62-66 . 
百度学术
2. 何洋洋，袁永超，曾劲松. 工业分拣机械手多自由度夹持角自动控制研究. 计算机仿真. 2025(03): 472-476 . 百度学术
3. 吴德刚，赵利平，陈乾辉. 基于激光传感器的农业机械控制器设计. 激光杂志. 2024(02): 234-238 . 百度学术
4. 杨帆，王钰涌，张馨以，李博，刘水. 基于Android的选矿破碎生产线PLC测控系统. 计算机技术与发展. 2023(01): 82-87 . 百度学术
5. 田素博，谢天，王鹤锦，张雪峰，张堃，白晓虎，孙周平. 蔬菜移栽机可调式喂苗装置设计与试验. 华南农业大学学报. 2023(03): 464-472 . 本站查看
6. 刘安重. 基于视频监控与PLC的选煤厂皮带机自动化控制系统设计. 工业仪表与自动化装置. 2023(04): 18-22+53 . 百度学术
7. 李康，丁为民，郭彬彬，顾家冰，任慧满，施振旦. 基于PLC和云平台的鹅孵化机监控系统设计与试验. 华南农业大学学报. 2022(01): 110-119 . 本站查看
8. 华铁丹. 电子产线实践平台远程监测系统设计. 工业控制计算机. 2022(10): 35-37+40 . 百度学术
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