豇豆的地方和改进的生物固氮基因型在布基纳法索(西非):总氮积累可以用于快速估计

文摘

生物固氮的豆类是一个指示器(BNF)回收氮种植制度的潜在贡献。许多技术存在的定量测定豆类BNF。同位素稀释(ID)方法是最精确的,但太贵,耗时,需要专业技术。有一个简单但不准确的总氮的区别之间的差距(TND)法和同位素稀释(ID)的方法。通过测量11豇豆的BNF (豇豆属unguiculata)基因型,本研究旨在开发一个简单的模型作为一种改进工具BNF的快速估计。总N累积来自布基纳法索的传统基因型不同从23到41公斤公顷⁻¹。大约有40 - 65%的这是大气中的氮派生(Ndfa)当TND方法(Ndfa-TND),而ID的方法表示,29日37%的N的积累是来自大气层(Ndfa-ID)。TND方法高估高N-yielding基因型的BNF但低估了BNF低N-yielding基因型(包膜尿素低于31公斤N公顷⁻¹)。包膜之间的关系和Ndfa-ID被一个多项式回归:= 0.0127 - 0.5354+ 17.44,和分别代表Ndfa-ID和包膜尿素(P < 0.05, R²= 0.92)。模型验证和可用于快速估计BNF直接从N累积。

1。介绍

据估计,超过70%的非洲土地肥沃的不充分或退化的农业实践和人类和动物压力(1,2]。与此同时,疲弱的小农户的收入限制营养化肥等投入的应用。生物固氮(BNF)豆类为回收N种植制度作出贡献。他们表现良好在间作系统中,这是非常重要的在发展中国家,以及低投入,低当量的农业系统3- - - - - -6]。小农户的种植系统包括许多固氮豆类作物,如花生(落花生hypogaeal .)和豇豆(豇豆属unguiculata(l)Walp。),它通常是旋转或套种谷物。在复杂和multicropping系统的小农民,饲料和残留的豆类构成动物饲料的重要来源,但是剩下的衰老的叶子和地下部分有机质来源的质量改善土壤矿质N,增加不仅成功禾谷类作物的产量,还其氮利用效率。例如,Bado et al。3]表明,花生和豇豆可以增加土壤矿质N×36 52%,成功高粱的产量50 - 300%由于增加了土壤和肥料氮利用效率和其他旋转好处像害虫、疾病和杂草。在农民的水平,粮食和生物产量的主要标准是采用豆类的基因型,也就是说,总在地上部分N积累是一个有用的指标建议农民采用豆类的基因型。对于研究人员,快速估计BNF可以帮助屏幕豆类的基因型作为第一步在测试之前在农民的田地。

许多方法已经开发了豆类BNF的测量。除了最古老和最简单的方法(总N的区别7],大多数方法是昂贵,耗时,难以实现农民的水平(8]。最古老的方法总N差异(Ndfa-TND)计算N N N累积的差₂修复和nonfixing植物(控制)。TND方法有许多比较优势:简单、迅速、负担能力、易于实现没有伟大的专业知识。然而,这种方法比同位素稀释的方法不准确(ID)。一般来说,TND方法高估了BNF与同位素方法相比(7,9]。时更准确估计的BNF, ID的方法也是最昂贵和耗时。除了自然丰度法,ID方法需要丰富的应用¹⁵N化肥、专业技术和高技术实验室设备¹⁵N分析(7,10,11]。ID的方法并不是真正适合BNF的日常评估。从最简单、最简单和最实惠的TND但不精确的方法最准确的同位素方法,存在差距的工具BNF的快速估计。

目前已经开发出了作物模型模拟的生长和固氮豆类(12]。例如,CROPGRO模型[13)模拟作物开发步骤与许多在日常时间需求的输入数据天气、土壤参数,和其他计算N₂固定(12]。在回顾发表文献的方法用于模拟,而不是衡量,豆类BNF, Yanyan et al。8)显示,大多数仿真模型估计的N固定利率从一个预定义的潜在N固定利率,调整土壤温度的响应函数,土壤/水植物状态,土壤/植物N浓度、植物碳(C)供应和作物生长阶段。所有这些模型都需要详细信息环境和植物遗传性能除了历史作物对校准和验证数据集。

是公有地观察到总N累积N2-fixing豆类似乎N成正比来自大气。否则,高水平的总N累积BNF(高容量的一个指标3]。在这个研究中,我们假定两个因素之间的关系(N和N积累来源于大气测量的ID的方法)可以用来开发一个模型方程BNF的快速估计。

2。材料和方法

2.1。实验地点和材料

这项研究是在布基纳法索(西非)进行的。西非的气候是由热带辐合带(ITCZ),导致北方潮湿条件下通过一个单峰雨季(五月-十月),和“东北贸易”风从北到南(October-April),一个寒冷和尘土飞扬的风把南方降雨14]。布基纳法索的气候特点是一个干燥的季节,持续,平均而言,从11月中旬到4月中旬,和湿季,从五月持续到9月中旬。1月平均气温变化从25°C到32°C night-day变异的4月20°C。温度可以从15°C振荡强烈夜间白天超过40°C。之间的相对湿度变化6%在旱季和雨季的95% (14,15]。实验进行了国家农业研究所(INERA) Farako-Ba研究站的(西方4°20′,6′11°北和405米海拔高度)。一般来说,10月份种植日期发生在6月和收获。今年的总降雨量的实验(2012)1071毫米,可能被认为是一个正常的季节(图1)。实验中使用的土壤是一个老成土,粘土和较低的弱酸性沙质土壤有机C含量。可用的P (P-Bray I)、钙、镁、和可交换的K非常低(表1)。三个传统和八个改善基因型(表使用2)。豇豆的nonfixing基因型(IC-1)被用来控制或测试装置(16]。推荐N-P-K矿物肥料供应14公斤N公顷⁻¹,10公斤P是11公斤K公顷⁻¹是使用。

2.2。实验设计和治疗

实验的土壤仍然处于休耕了四年。尽量减少变异在生育之前的实验中,土壤是裁剪为一季高粱。应用速率(30公斤公顷的一半^{- - - - - -}1 N, 8公斤公顷⁻¹P,和6公斤公顷⁻¹K)的推荐肥料高粱与N-P-K-S-B矿物肥料使用。经过第一个种植季节的高粱,实验是在第二季豇豆基因型。在实验的开始,土壤样本取自顶部20厘米深度进行实验室分析。土壤pH值,可交换的酸度(17),有机碳(18),和氮测定。实验设计是一个随机的费雪块12治疗相应的12个基因型(11 N₂修复和1 non-fixing基因型)。nonfixing豇豆是用作控制或测试工厂计算与总氮的氮来自大气中差分法(7]。12个基因型植物播种密度的125000公顷⁻¹在40厘米×40厘米间距,2植物/山。每个实验图测量24米²(6米×4米)。十公斤哈哈⁻¹P与三磷酸超级ha和11公斤⁻¹K与氯化钾应用10天在播种之前所有的情节。五天后播种,氮肥是应用于14公斤N公顷⁻¹尿素的形式。情节都是由手工除草weed-free维护。豇豆基因型被土著根瘤菌接种,殖民地不仅先前存在的土壤。豇豆在成熟收获的谷物和芽,留下两个边境行消除边缘效应。总重量的芽和谷物收获后45天后测定在用电吹风。

2.3。评估生物固氮作用

在同一块农艺实验,microplots 3.2平方米(1.6 m×2 m)的主要情节。为了避免径流和确保平等¹⁵N, microplots被金属分隔表。相同的均匀剂10公斤公顷⁻¹P ha和11公斤⁻¹K是10天前播种在microplots申请的主要情节。同位素稀释法(ID),小剂量的14公斤N公顷⁻¹通过硫酸铵10。%¹⁵N[过剩10)是应用在相同剂量microplots播种后5天。确保应用的均匀分布¹⁵N,硫酸铵是稀释在水里之前的应用程序。Microplots维持weed-free种植期间,人工除草。豇豆基因型被土著根瘤菌接种,殖民地不仅先前存在的土壤。我们通过视觉观察检查修复结节没有观察到的根nonfixing基因型,同时积极促进固氮基因型结瘤结节殖民的根源。

12芽植物(0.96米²)microplots收获在开花,留下一个边境行消除边缘效应。植物样本干60°C 72小时和地面进行实验室分析。一个元素的同位素比率质谱分析仪耦合机构Seibersdorf实验室用于确定拍摄样品中总N原子百分比15 N过剩。

大气中的氮固定的豇豆基因型计算使用两种方法:总氮差异(TND)和同位素稀释(ID)。使用TND方法、氮来自大气中被减去计算总氮nonfixing豇豆的总氮积累的固氮豇豆基因型(7]。 其中N_acc是总氮积累和Ndfa_TND的氮来自大气中总氮的不同方法。

方法利用多余的ID¹⁵N的₂修复和nonfixing豇豆评估BNF (10]。大气中的氮衍生使用的百分比计算¹⁵N过剩N2-fixing豇豆和nonfixing豇豆(IC-1) [16作物(见)作为参考测试(2))(10]。nonfixing豇豆充满了基本准则作为测试作物的应用同位素稀释法(10]。 一个=¹⁵N。促进固氮豆科植物结瘤e、B =¹⁵N。促进固氮豆科植物结瘤e和C = N(公斤公顷⁻¹)Non-fixing豆类。%¹⁵N。e代表原子过剩的百分比¹⁵N (N₂修复和nonfixing植物)和Ndfa-ID氮来自大气中同位素稀释法的计算。

2.4。数据分析

农业数据的统计分析,N收益率,BNF受到方差分析(方差分析)193)使用Genstat发现版本。大气中的氮之间的关系推导出了这两种方法进行了不同的模型。调整R²从回归分析价值,野生,均方根误差(RMSE)统计分析比较。变量之间的关系描述的模型,更好的最高的R²被选中。验证模型中,数据集从一个类似的实验在同一网站(3使用了)。这个实验也用相同的ID的方法进行¹⁵N和数据集被用来测试测量数据之间的协议和数据模拟的模型方程。

3所示。结果与讨论

土壤是沙质与低粘土(79%)(6%)和有机碳含量(0.5%)和弱酸性(pH = 6.5)。总N(410毫克公斤⁻¹)和可用的P (P 5.5毫克公斤⁻¹)很低。可交换的基地Ca + +, Mg + +, K +和ECEC也很低(见表1)。

3.1。谷物和拍摄收益率

拍摄和粮食产量,N收益率,BNF豇豆基因型展示在表2。变化的谷物和射击,总N收益率,BNF受到基因型的影响(P < 0.01)。nonfixing豇豆基因型产生的最低收益率谷物和射击。通过使用只有一个从土壤中氮的来源,nonfixing豇豆的低收益率可以解释,氮是一个限制因素与N₂修复基因型,获得两个来源的氮(土壤和大气)。与改进的基因型相比,拍摄生产传统基因型低(0.4到0.8 t公顷⁻¹)。粮食产量也很低(0.3 - 0.7公顷⁻¹)。除了一个基因型(Bousse本地),其余的传统基因型最低收益率(见表1)。谷物和拍摄收益率提高和改善基因型。改进的基因型的拍摄收益率变化从0.6到2.1公顷⁻¹,他们的粮食产量变化从0.6到0.9吨公顷⁻¹。因此,拍摄收益率可能会增加525%到260采用改进的基因型,并可增加粮食产量从129年的300%,表明传统的高收益差距和改进的基因型。在传统的基因型,Bousse当地最富有成效的和未来的材料育种项目。最高的拍摄和粮食产量得到三个改进的基因型(11 p, 11 K和IAR7/180-4-5)。在改进的基因型,tvx - 3236生产粮食产量最高(0.9公顷⁻¹),而11 p产生拍(2 t公顷产量最高⁻¹)。确定一个农民的三个主要标准将采用一种特定的基因型(i)更多的谷物食品,(ii)更多的芽对动物饲料,(iii)(食品和饲料)使用。例如,传统的基因型Bousse当地既有良好的粮食和拍摄收益率(0.7和0.8 t公顷⁻¹分别),这可能导致广泛传播的基因型在布基纳法索和其他邻国。

3.2。生物固氮作用

积累的nonfixing豇豆的最低数量N(14公斤N公顷⁻¹)。这是一个迹象表明,nonfixing豆类,其从土壤中氮只有动员,在这个营养很差。

数据从两个基因型的同位素分析(穆萨本地和Bambey 21)意外丢失,和BNF只有TND方法计算。传统基因型不同的N-accumulation 23 - 41公斤公顷⁻¹。TND方法表明,40 - 65%的氮是大气中的动员,而ID的方法表明,只有29 37%的氮来自大气中(见表3)。观察与农艺产量,改进的基因型积累量最高的N,从25到77公斤N公顷不同¹。TND方法表示,43 82%的大气中的氮是固定的,同时,在ID的方法的情况下,N的比例来自大气变化从11到51%。同位素稀释法,大约33%和40%的N累积的地方和改进的基因型,分别从大气中。与当地的基因型相比,大气中的N累积被改进的基因型从1增加到55%。通过固定大气中的51%的N没有接种,11 p是最执行基因型。

我们测试了不同型号的BNF经两种方法之间的关系:来自大气中氮和总氮的区别(Ndfa-TND)和同位素稀释(Ndfa-ID)方法。线性趋势观察Ndfa-TND和Ndfa-ID之间(见图2)。我们使用一个图形化的方法20.分区数据分为两类。两个垂直的线(垂直和水平)散点图被用来分离基因型分为两类通过最大化点在两个象限或类别的数量(见图2)。的垂直线相交轴将基因型划分为两类,A和B(分别为高和低Ndfa-TND)。这两个类别由27公斤Ndfa-TND的值。在第一节课(A),没有Ndfa-TND和Ndfa-ID(参见图之间的关系2)。在这门课(A)(当Ndfa-TND小于27公斤N公顷⁻¹),由Ndfa-TND Ndfa-ID无法预测。否则,测量BNF TND方法不能用于估计ID的BNF预计方法。超越的价值27公斤Ndfa-TND (B类),发现Ndfa-TND和Ndfa-ID之间的线性关系。这是一个迹象表明课程Ndfa-ID估计可以从Ndfa-TND获得。这种线性关系可以用来估计Ndfa-ID Ndfa-TND从数据。

以同样的方式,我们确定了两个之间的关系总包膜基因型和BNF获得两个方法(见图3)。包膜尿素和Ndfa-TND之间的关系是线性的。这是解释这一事实Ndfa-TND通过减去相同的值(14公斤N公顷⁻¹,包膜尿素nonfixing测试工厂)。ID的方法表明,这种关系是线性高N-yielding基因型(N积累和BNF),但不是线性低N-yielding基因型(见图3)。包膜尿素和Ndfa-ID之间的关系被一个重要的多项式回归(P < 0.05)(见图3)。回归模型 在哪里和分别代表Ndfa-ID和N-accumulate。高水平的回归系数(R²= 0.92)表示,92%的变异Ndfa-ID解释总变异的N豇豆基因型的产量。否则,模型(见(3)可以用来计算Ndfa-ID的误差为8%。此外,两条曲线(见图3)解释了两个类中的两个方法估计BNF (A和B)呈现在图2。考虑到nonfixing基因型产生了14公斤N公顷⁻¹拦截,分离两类对应于31公斤N公顷⁻¹(27 + 14)包膜尿素。这是确认图3两条曲线的交点(TND和ID曲线)。与ID的方法相比,TND方法低估了BNF当包膜尿素低于31公斤N公顷⁻¹但当包膜尿素高估了BNF高于这个值。人们普遍认为BNF TND方法倾向于高估,而ID方法给出最准确的评估BNF(汗,吉田9];Ankomah [21])。这些数据证实也进一步澄清我们的理解misestimation TND BNF的方法。一般概念TND方法高估了BNF并不总是正确的,尤其是对于低N的植物(少于31公斤N公顷⁻¹在这个实验中)。然而,高N的BNF的植物由TND高估了方法。

广泛的文学提供了充足的证据表明,N差分法估算BNF是不可靠的。

使用数据在花生和豇豆,Bado et al。3)建立了一个类似的模型方程估计BNF包膜尿素和Ndfa-ID之间比TND方法。获得的数据从一个类似的实验在同一站点花生和豇豆和不同施肥处理。在这个实验中,所述相同的ID的方法被用来量化的BNF两豆类。尽管数据从两个不同的物种的组合(花生和豇豆)模型预测Ndfa-ID从包膜尿素的误差6%3]。目前的模型也证实了这些以前的结果,表明一个好的BNF估计可以获得包膜尿素通过使用这两个参数之间的关系。测试的有效性存在模型(见(3)),我们使用的数据Bado et al。3]BNF与ID方法获得的数据作为观测数据(观察Ndfa-ID)。包膜尿素的数据被用来计算预测BNF(计算Ndfa-ID)模型(见(3))。观察和计算提出了BNF之间的关系图4。包膜尿素的BNF是预测模型与一个错误的7%。否则,该模型使一个好的近似的BNF通过ID的方法。

TND方法假定N₂修复豆类和nonfixing豆科植物从土壤中吸收相同数量的N,这可能不是真的。参考文献(21- - - - - -23)估计的低精度TND与同位素方法相比可能归因于估计中的多变量N产量组件的方法。的多项式关系ID的方法使一个更好的描述N积累和BNF之间的关系。这是证实了BNF的更好的估算模型(见(3))和TDN方法相比。该模型是建立在豇豆基因型没有接种(土著根瘤菌)。豇豆基因型的模型验证修复从8 - 40公斤N是27日至51%的来自大气中。可以说这个模型可能不使用更高N-yielding基因型,例如,与选定的精英根瘤菌接种的情况。作为一个多项式方程,两个因素之间的关系(包膜尿素和BNF)几乎是线性高N-yielding基因型(见图3)。这意味着模型应该使用更多的高N-yielding接种基因型。如果需要,轻微的调整模型的系数可能有必要提高BNF的估计。

4所示。结论

好估计生物固氮(BNF)豇豆基因型可以从包膜尿素获得通过使用该模型:Y = 0.0127 x²17.441 - 0.5354 X + Y和X代表N dfa-ID(公斤N公顷⁻¹)和总包膜尿素(公斤N公顷⁻¹),分别。考虑到包膜尿素通常是确定的常规参数,快速估计BNF可以直接从包膜尿素的计算模型,没有额外的工作。这个简单的工具可以用于研究,扩展代理和农民。这个方法是一个简单的和更便宜的BNF的快速评估的工具。例如,科学家们可以用它来场筛选BNF的豆类。扩展代理和农民可以使用这一模型的快速估计BNF的有用的信息,推荐的豆类的基因型。模型可以改善,适应更多的数据,为其他豆科植物物种和验证。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

工作是作为粮农组织/国际原子能机构协调研究项目的一部分,在热带酸性土壤。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢f·萨帕塔博士项目官员,他的援助,粮农组织/国际原子能机构的员工农业和生物技术实验室Seibersdorf同位素分析的支持,和特拉奥雷Tiekoura Amoro您瓦塔拉在现场工作支持。这项研究是由国际原子能机构(IAEA)和粮食及农业组织(粮农组织)根据粮农组织/国际原子能机构合同bkf - 10952和法国农业研究所de l 'Environnent et de矫揉造作的银行(INERA)布基纳法索

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