丹参（Salvia miltiorrhiza Bge.）为唇形科鼠尾草属多年生草本植物，以干燥根和根茎入药^[1]。始载于《神农本草经》，列为上品。丹参是著名川产道地药材，具有活血祛瘀、通经止痛、清心除烦、凉血消痈之功效^[2]。现代医学临床试验表明，丹参中的丹酚酸、丹参酮类主要活性物质具有促进血管新生、改善微循环、抗心肌缺血、抗血小板活化、抗炎及降血脂等药理作用，常用于治疗心脑血管疾病、慢性器官衰竭、肿瘤、免疫系统疾病等^[3]。

施肥是提高中药材产量的重要手段^[4]。合理施肥能促进药材生长发育，提高药材的产量，改善药材品质。丹参生产中存在偏施大量元素肥、不施微肥、少施有机肥的生产问题。大量研究表明，合理的大量元素与有机肥的配施对药材的产质量提升效果大于大量元素的单施或配施^[5-6]，合理的大量元素与微量元素的配施对产质量提升的效果高于单施大量元素或微量元素^[7-8]。另有研究表明，有机肥单施或与化肥配施能够改善土壤的理化性质，促进植物营养吸收，且能够显著提高药材的产量以及药用成分含量^[9]。前人对丹参的栽培研究多注重于氮磷钾肥的单因素肥效研究^[10]，或只偏重于微肥配施^[11]，有机肥对丹参产量及质量的影响研究较少，以氮磷钾配施微肥、配施有机肥的研究更为少见。微肥的选用从提高产量及内在质量两方面出发，研究发现锌能提高多种根类药材中有效成分的含量^[12]，已有研究发现锌能显著提高丹参有效成分的含量^[13]。大量研究表明钼能显著提高植株的生物量和根茎产量^[14-15]，但丹参上未见有钼肥的施用研究。因此研究锌、钼与大量元素氮磷钾、有机肥的配施对丹参产、质量的影响具有重要的现实意义。丹参作为药用植物的模式作物，结合微量元素、大量元素、有机肥，以有机无机肥配施的形式提高植物产、质量的栽培模式，对其他中药材的田间生产具有较大的借鉴意义和引领作用。

因此，本试验以无机元素锌、钼、氮磷钾和有机肥作为4个试验因素，设置5个水平，采用二次正交旋转组合设计，以产量、丹参有效成分丹酚酸、丹参酮含量为目标函数，建立各因素与目标函数的数学模型，利用模型分析各种肥料对丹参产量、质量的肥效影响，通过对单因素效应、互作效应的分析，应用频数选优法，获得丹参优质高产的施肥方案。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验用丹参经四川农业大学陈兴福教授鉴定为人工栽培丹参 Salvia miltiorrhiza Bge.。试验在四川省中江合兴乡尖寨村四川神龙药业丹参生产基地进行。试验地土壤为紫色土：土壤pH 7.99、有机质57.23g/kg、碱解氮49.84mg/kg、有效磷8.36mg/kg、速效钾112.02mg/kg。供试肥料：锌肥（分析纯，ZnSO₄ 98.0%）、钼肥（分析纯，H₈MoN₄O₄ 98.0%）、氮肥为尿素（N 46.4%），磷肥为过磷酸钙（P₂O₅ 12.0%），钾肥为硫酸钾（K₂O 51%）、有机肥为潼城金天宝牌生物有机肥（有机质≥ 40%，氮 + 钾 + 磷≥ 5%，腐植酸≥ 2%）。

1.2 试验设计

试验丹参栽种于2018年1月5日。田间试验采用二次回归正交旋转组合设计，共36个处理。选择丹参长势均匀的田块划分成小区，试验小区面积为10m²，小区田间分布按照完全随机分布排列，株行距为30cm×20cm。锌肥施用量（X₁）、钼肥施用量（X₂）、氮、磷、钾肥施用量（X₃）、有机肥施用量（X₄）为试验因素。试验因素和因素水平编码见表1。

试验于2018年6月初施用20%的氮磷钾肥，全部有机肥，7月中旬施用40%的氮磷钾肥，8月中旬再拌土施用锌、钼肥以及剩下40%的钾、磷肥。

1.3 产量、质量的测定及方法

于2018年12月26日采收丹参，将各小区内丹参挖起，分别计数各小区的株数，除去根部泥沙，于45℃烘箱烘干后计算根干重并折算产量。将烘干的丹参粉碎过0.25mm筛。按照《中华人民共和国药典》（2015年版，一部）要求，对丹酚酸和丹参酮进行测定。

1.4 数据处理

试验数据用Excel 2010和DPS 7.05软件进行统计分析，按照统计学方法进行单因素效应、互作效应、频数统计选优的分析，确定适宜于中江丹参的最佳肥料配比。

2 结果与分析

2.1 模型的建立与检验

使用DPS 7.05对所得的丹参干物质产量、丹酚酸、丹参酮数据进行统计分析，得到丹参干物质产量（Y_A）、丹酚酸（Y_B）、丹参酮（Y_C）与锌肥 （X₁）、钼肥（X₂）、氮磷钾（X₃）、有机肥（X₄） 的回归模型。回归方程为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{Y}}_{\mathrm{A}}=7584.92314-203.43290{\mathrm{X}}_1-498.44392{\mathrm{X}}_2-\\ 258.96742{\mathrm{X}}_3+427.72015{\mathrm{X}}_4-470.22410{\mathrm{X}}_1^2+\\ 571.41369{\mathrm{X}}_2^2-912.65998{\mathrm{X}}_3{}^2-108.89629{\mathrm{X}}_4{}^2+974.45860{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_2+\\ 664.70423{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_3+376.38681{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4-173.99087{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_3+\\ 661.02942{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4-244.67275{\mathrm{X}}_3{\mathrm{X}}_4\end{array}$

$\begin{array}{c}{\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}}=6.69315+0.23454{\mathrm{X}}_1+0.02066{\mathrm{X}}_2-\\ 0.37421{\mathrm{X}}_3+0.20356{\mathrm{X}}_4-0.19149{\mathrm{X}}_1{}^2-0.13216{\mathrm{X}}_2{}^2+\\ 0.19321{\mathrm{X}}_3{}^2+0.23436{\mathrm{X}}_4{}^2+0.10404{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_2-0.01864{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_3+\\ 0.29715{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4+0.38271{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_3-0.43920{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4+0.15710{\mathrm{X}}_3{\mathrm{X}}_4\end{array}$

$\begin{array}{c}{\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}}=0.32081+0.00197{\mathrm{X}}_1-0.00291{\mathrm{X}}_2-0.04191{\mathrm{X}}_3-\\ 0.01220{\mathrm{X}}_4-0.04200{\mathrm{X}}_1^2-0.05955{\mathrm{X}}_2^2+0.07378{\mathrm{X}}_3^2+0.04517{\mathrm{X}}_4^2-\\ 0.05146{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_2+0.04032{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_3+0.06042{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4-0.01940{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_3-\\ 0.06048{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4-0.01263{\mathrm{X}}_3{\mathrm{X}}_4\end{array}$

用 F 检验法分别检验方程各回归系数、方程总回归系数和失拟度，得到方差分析结果（表2）。丹参产量、丹酚酸含量、丹参酮含量3个测定指标在方差分析中回归值全部达到显著，失拟不显著，表明方程拟合得好，可以作为预测产量、丹酚酸及丹参酮含量的数学模型。为增强试验预测效果，提高二次回归方程的稳定性，对回归方程的各个回归系数进行显著性检验（表2）。

注：F_{0.05（10，11）}=2.86，F_{0.05（14，21）}=2.18，F_{0.01（10，11）}=4.54，F_{0.01（14，21）}=3.02，F_{0.1（1，21）}=2.96，F_{0.05（1，21）}=4.35，F_{0.01（1，21）}=8.10。*、** 分别表示结果为显著、极显著。

由表2的方差分析结果可知，每个因子的一次项、二次项、交互项为不显著、显著或者极显著的水平，在 α=0.1的显著水平下剔除不显著项后，得到达到显著水平的因素对产量（Y_A）、丹酚酸 （Y_B）及丹参酮（Y_C）影响的回归方程：

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{A}}=7584.92314-470.22410{\mathrm{X}}_1{}^2+571.41369{\mathrm{X}}_2{}^2-912.65998{\mathrm{X}}_3{}^2+974.45860{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_2+664.70423{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_3$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}}=6.69315-0.37421{\mathrm{X}}_3+0.23436{\mathrm{X}}_4{}^2+0.29715{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4+0.38271{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_3-0.43920{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}}=0.32081-0.04200{\mathrm{X}}_1{}^2-0.05955{\mathrm{X}}_2{}^2+0.07378{\mathrm{X}}_3{}^2+0.04517{\mathrm{X}}_4{}^2+0.06042{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4-0.06048{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4$

解析产量、丹酚酸、丹参酮的数学模型，可寻求到各因子在此控制范围内对产量及丹酚酸含量、丹参酮含量的控制影响情况。还可预测在该模型下的能够使测定指标达到最优的因子水平。

2.2 数学模型的解析优化及技术方案的模拟寻优

2.2.1 单因素效应分析

由表2分析可知，在产量的影响因子中，有机肥（X₄）的一次项、二次项、交互项都未达到显著水平，直接被剔除出产量模型。再通过降维法对产量的回归方程进一步分析，可分别得到钼肥、锌肥、氮磷钾肥的单因素效应方程。将钼肥、氮磷钾肥2个因素固定在0水平，可得到锌肥与丹参产量的影响关系为：

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{A}1}=7584.92314-470.22410{\mathrm{X}}_1{}^2$；同理可得到钼肥和氮磷钾肥与丹参产量的影响关系：$Y_{\mathrm{A}2}=7584.92314+571.41369X_2{}^2$，${\mathrm{Y}}_{\mathrm{A}3}=7584.92314-912.65998{\mathrm{X}}_3^2$。得到产量的单因素效应图（图1）。

在选择的用量梯度内，锌肥与氮磷钾肥对产量的肥效呈现波峰状，0水平前，锌肥、氮磷钾肥促进产量，0水平时丹参产量达到最高峰，0水平后锌肥、氮磷钾肥抑制产量形成，总体呈现低水平促进产量形成，高水平抑制产量形成的肥效趋势。钼肥的肥效趋势呈现波谷状，在低水平及高水平时出现最高值，在零水平处出现最低值。低水平及高水平有利于产量形成，中等水平抑制产量形成。

在丹酚酸的影响因子中，锌肥（X₁）、钼肥（X₂）对丹酚酸的单因子效应影响不明显，被剔除出模型。经过降维法对丹酚酸的回归方程进一步分析，可分别得到氮磷钾肥、有机肥的单因素效应方程为：${\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}1}=6.69315-0.37421{\mathrm{X}}_3;{\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}2}=6.69315+0.23436{\mathrm{X}}_4^2$。得到丹酚酸的单因子效应图 （图2）。

在选择的用量梯度内，随着氮磷钾水平的升高，丹酚酸含量随之减少，呈负相关的趋势，说明高水平的氮磷钾肥不利于丹酚酸的累积。低水平与高水平的有机肥都能够促进丹酚酸的积累，中等水平的有机肥不利于丹酚酸的积累。

通过降维法，得到丹参酮与锌肥、钼肥、氮磷钾肥、有机肥的单因素效应关系，得到方程为：${\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}1}=0.32081-0.04200{\mathrm{X}}_1{}^2,{\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}2}=0.32081-0.05955{\mathrm{X}}_2{}^2,{\mathrm{Y}}_{C3}=0.32081+0.07378{\mathrm{X}}_3{}^2,{\mathrm{Y}}_{C4}=0.32081+0.04517{\mathrm{X}}_4^2$。得到丹参酮的单因子效应图（图3）。

锌肥及钼肥对丹参酮含量的影响呈现先增加后减少的趋势，且在0水平处达到最大值，这说明锌和钼存在一个最佳临界值。氮磷钾肥与有机肥在选定因素区间丹参酮含量呈现先减小后增加的趋势，在0水平以后，总丹参酮含量与二者呈明显的正相关，说明在0水平以后，提高氮磷钾以及有机肥的用量能够对总丹参酮的累积起到积极作用。

2.2.2 互作效应分析

由回归分析可知，锌肥与钼肥、锌肥与氮磷钾肥的互作效应对丹参的产量影响达到了显著水平，说明多因素肥料配施时，各肥料间存在交互效应，影响了丹参产量。对两因素交互作用对产量的影响进行分析。通过降维法，固定氮磷钾肥为0水平，得到锌肥、钼肥与丹参产量的关系；固定钼肥为0水平，得到锌肥、氮磷钾肥与丹参产量的关系：${\mathrm{Y}}_{A4}=7584.92314-470.22410{\mathrm{X}}_1{}^2+571.41369{\mathrm{X}}_2{}^2+974.45860{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_2,{\mathrm{Y}}_{\mathrm{A}5}=7584.92314-470.22410{\mathrm{X}}_1{}^2-912.65998{\mathrm{X}}_3{}^2+664.70423{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_3$，由以上两方程得到两个两因素回归曲面图：锌-钼肥互作效应图（图4）和锌-氮磷钾肥互作效应图（图5）。

低水平的锌肥和中等水平的钼肥配施、中等水平的钼肥和高水平的锌肥配施有利于产量提高。低水平的锌肥高水平的钼肥配施，高水平锌肥低水平钼肥配施都不利于产量形成。说明锌钼肥互作影响丹参的产量，适宜的锌钼配施能够促进丹参产量提高。

锌肥与氮磷钾肥互作效应，呈现为一个半球形的曲面，锌肥与氮磷钾肥都处于中等水平时产量达到最高。高水平的锌肥与高水平的氮磷钾肥配施，低水平的锌肥与低水平的氮磷钾肥配施都不利于丹参产量的积累。高水平的氮磷钾与低水平锌肥互作，低水平氮磷钾肥与高水平锌肥互作会严重抑制丹参产量形成。

锌肥与有机肥、钼肥与氮磷钾肥、钼肥与有机肥互作对丹酚酸含量影响达到了显著水平；锌肥与有机肥、钼肥与有机肥互作对丹参酮含量影响达到显著水平。通过降维法，固定其他两个变量，分别得到锌肥与有机肥、钼肥与氮磷钾肥、钼肥与有机肥互作对丹酚酸含量产生的效应关系；锌肥与有机肥、钼肥与有机肥对丹参酮含量产生的效应关系。

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}3}=6.69315+0.23436{\mathrm{X}}_4{}^2+0.29715{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}4}=6.69315-0.37421{\mathrm{X}}_3+0.38271{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_3$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{B}5}=6.69315+0.23436{\mathrm{X}}_4{}^2-0.43920{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}5}=0.32081-0.04200{\mathrm{X}}_1{}^2+0.04517{\mathrm{X}}_4{}^2+0.06042{\mathrm{X}}_1{\mathrm{X}}_4$

${\mathrm{Y}}_{\mathrm{C}6}=0.32081-0.05955{\mathrm{X}}_2{}^2+0.04517{\mathrm{X}}_4{}^2-0.06048{\mathrm{X}}_2{\mathrm{X}}_4$

作出两因素回归曲面图，表示两个因素互作效应对丹酚酸及丹参酮的影响曲面趋势。锌-有机肥互作效应见图6、钼-氮磷钾肥互作效应见图7、钼-有机肥互作效应见图8。

由图6可知，高水平锌肥低水平有机肥，高水平有机肥低水平锌肥都不利于丹酚酸的积累。锌肥及有机肥水平都在低水平或者同在高水平时，能够互相促进丹酚酸含量的提高。

钼肥及氮磷钾肥都在低水平处丹酚酸的含量达到最高，在低水平氮磷钾肥高水平钼肥、高水平氮磷钾肥低水平钼肥、高水平的氮磷钾肥与高水平钼肥时丹酚酸的含量都较低，说明氮磷钾与钼肥互作不利于丹酚酸的积累。

高水平钼肥与高水平有机肥互作，低水平钼肥与低水平有机肥互作都不利于丹酚酸的积累。低水平钼肥与高水平有机肥，高水平钼肥与低水平有机肥有利于丹酚酸的积累。

同理，对丹参酮产生显著影响互作因子方程作图，得出两个两因素回归曲面图，锌-有机肥互作效应见图9、钼-有机肥互作效应见图10。

低水平锌肥和低水平有机肥的互作、高水平锌肥与高水平有机肥互作有利于丹参酮含量的积累，低水平锌肥与高水平有机肥，高水平锌肥与低水平有机肥互作不利于丹参酮的积累。

高水平钼肥和高水平有机肥，低水平钼肥和低水平有机肥均不利于丹参酮积累，低水平钼肥与高水平有机肥，低水平有机肥与高水平钼肥对丹参酮积累具有积极作用。

2.2.3 丹参高产的最优施肥方案分析

用产量作为目标函数所建立的四元回归模型，通过田间统计与数学计算，利用统计频数法选优得出本试验条件下丹参高产所需施肥量的范围。根据试验地土壤状况，结合当地丹参产量水平，以每公顷丹参产量达到6971.35kg为高产，结果分析见表3。

根据数学模型继续进行相应的农艺措施计算，在95%的置信区间内，得出丹参产量大于6971.35kg/hm² 的235个方案，并从中寻找到锌肥、钼肥、氮磷钾肥、有机肥的最佳配施组合为锌肥41.33～48.66kg/hm²，钼肥0.81～0.99kg/hm²，氮肥210.49～239.51kg/hm²，磷肥111.26～127.74kg/hm²，钾肥140.33～159.68kg/hm²，有机肥1637.1～1962.9kg/hm² 时可达高产。

根据数学模型，利用统计频数法选优得出本试验条件下丹酚酸含量≥ 6.76%所需施肥量的范围 （表4）。

根据数学模型，利用统计频数法选优得出本试验条件下丹酚酮含量≥ 0.33%所需施肥量的范围 （表5）。

根据数学模型，分别将丹酚酸含量≥ 6.76%、丹参酮含量≥ 0.33%作为优质丹参，在95%的置信区间内，得出丹酚酸含量≥ 6.76%的357个方案，并从中寻找到锌肥、钼肥、氮磷钾肥、有机肥的最佳配施组合为锌肥：锌肥39.62～50.38kg/hm²，钼肥0.84～0.96kg/hm²，氮肥200.14～249.87kg/hm²，磷肥106.74～133.26kg/hm²，钾肥133.43～166.58kg/hm²，有机肥1755.90～1844.10kg/hm² 时可达优质。

在95%的置信区间内，得出丹参酮含量 ≥ 0.33%的344个方案，并从中寻找到锌肥、钼肥、氮磷钾肥、有机肥的最佳配施组合为锌肥：锌肥41.96～48.04kg/hm²，钼肥0.84～0.96kg/hm²，氮肥205.76～244.24kg/hm²，磷肥109.74～130.26kg/hm²，钾肥137.18～162.83kg/hm²，有机肥1654.20～1945.80kg/hm² 时可达优质。

3 讨论

3.1 单因素效应对丹参产质量的影响

在本研究中对丹参产量影响显著的因子有锌、钼、氮磷钾肥。有机肥在方差分析中的一次项、二次项、交互项全部未达到显著水平，在产量的构成模型中被完全剔除，说明有机肥的施用对丹参的产量影响并不明显。王凡^[16]、王立刚等^[17]的研究也发现有机肥肥效的发挥是一个长期的积累过程，短期内对作物产量提高的影响力不足。其他3个因子在单因素效应分析中发现，3个因素对产量构成的影响力不同，低锌、高钼、低氮磷钾肥水平有利于产量提高。锌肥用量在低水平时促进生长，高水平时会抑制生长；锌肥参与调控产量因素的重要原因可能与锌在植物体内主要参与吲哚乙酸即生长素的合成有关^[18-19]，产生的肥效与生长素对植物的生长呈现相似的趋势。钼肥对丹参产量表现出低水平抑制，高水平促进的趋势，与刘利^[20]、张纪利等^[21]研究结果一致，他们发现施钼肥会造成植物各器官氮素的分配率不同，而氮素是产量形成的重要原因。钼用量在低水平时，可促使氮向上运输，当加大钼肥施用量，氮素向根部积累，地下部分开始旺盛生长。本试验钼肥对丹参产量的影响趋势并不完整，在2水平的基础上继续加大钼肥的用量，可能会出现丹参产量的最大值。但可能达到某一临界值时，钼肥开始对丹参产量呈现负面影响。磷钾肥呈现正态分布曲线，能够展示对产量影响完整趋势，也表现出低用量促进高用量抑制，适宜用量的氮磷钾能够提供足够的营养供应生长，以增加产量，过量会对植物产生毒害，抑制生长。

对丹酚酸的单因子效应进行分析，发现有机肥与氮磷钾肥能够对丹酚酸含量产生影响。氮磷钾肥明显抑制了丹酚酸的累积，有机肥在低用量时表现为抑制的趋势，高用量时表现为促进的趋势。氮磷钾对丹酚酸的单因子效应与王渭玲等^[22]、夏贵惠^[23]的研究结果有所不同，可能是本试验中的氮磷钾肥的因子效应是以氮磷钾为一个整体的影响力作为评价指标，前人的研究多是氮磷钾三者之一或之二的肥料效应，对于多个因素的肥料配施，还要考虑到各因子之间的互作效应以及整体效应。对丹参酮的单因子分析发现，氮磷钾及有机肥对丹参酮含量呈现出先抑制后促进的趋势，锌钼肥呈现出先抑制后促进的趋势。氮磷钾对总丹参酮的影响与对产量的影响呈现相反的趋势，这与丹参酮类物质的分布情况关系密切，丹参酮类物质多分布于丹参根的周皮中^[24]，丹参的产量增加，体积增加，周皮的相对面积减少，因此丹参酮类物质含量就相应减少。有机肥提高丹参酮类物质是因为有机肥中的腐植酸能够提高根系的氧化能力，提高多酚氧化酶的活性，以此来促进丹参酮类物质的积累。郭亚勤^[25]发现不同用量的腐植酸对丹参主要酮类物质：丹参酮ⅡA，丹参酮Ⅰ、隐丹参酮的影响程度和效果不同，推测有机肥中的腐殖质会在低用量下更好地促进丹参酮Ⅰ、隐丹参酮的合成和积累，在高用量下促进丹参酮ⅡA的合成和积累，与本试验中有机肥对丹参酮含量的影响呈现先抑制后促进的变化规律相符合。

3.2 互作效应对丹参产质量的影响

作物对每种肥料类型的敏感度和吸收量都存在较大差异^[26]。单种肥料对丹参的生长及品质具有调控能力，不同肥料之间显示出协同或拮抗作用。锌肥与氮磷钾肥、钼肥与氮磷钾肥对丹参产量产生的互作效应达到了显著水平。锌肥与有机肥、钼肥与氮磷钾肥产生的互作效应对丹酚酸含量影响达到了显著水平。锌肥与有机肥、钼肥与有机肥的互作效应对丹参酮含量影响达到了显著水平。这表明，锌、钼、氮磷钾、有机肥对产量及主要有效成分丹酚酸、丹参酮的影响具有一定的复杂性，不同因子在不同水平对产量、丹酚酸、丹参酮的影响力不同。不同元素之间的互作效应主要作用于植物机体内，通过影响植物体内基因表达^[27]或者影响植物体内各种代谢途径的酶促反应^[28]，以此来对产量以及质量性状产生影响，但在药用植物栽培研究中，元素间的互作研究仅限于表观形状以及代谢后的最终产物的高低，不同元素间产生的交互效应在植物体内的一系列反应机制的研究较少。在本研究中，只观察和观测了植物表观以及有效成分的最终含量，对于不同元素在植物体内的互作机制并不明确。

本试验研究在95%置信区间内，得到各指标最优对应的一个最佳的施肥组合，再将3个组合的施肥量进行综合取交集，得到丹参产量、丹酚酸含量、丹参酮含量达到综合最佳的施肥范围。

4 结论

锌、钼、氮磷钾与有机肥的合理配施对丹参的增产、丹酚酸及丹参酮含量的提高有显著的效果。达到丹参优质高产的最佳施肥范围为：锌肥41.96～48.04kg/hm²，钼肥0.84～0.96kg/hm²，氮肥210.49～239.51kg/hm²，磷肥111.26～127.74kg/hm²，钾肥140.33～159.68kg/hm²，有机肥1755.90～1844.10kg/hm²。

参考文献