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    膜下滴灌水氮耦合效應(yīng)對黑花生產(chǎn)量的影響

    2016-03-23 03:53:45夏桂敏陳俊秀遲道才沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院沈陽110161
    中國農(nóng)村水利水電 2016年3期
    關(guān)鍵詞:水氮水肥氮肥

    夏桂敏,陳俊秀,遲道才(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利學(xué)院,沈陽 110161)

    0 引 言

    花生是重要的油料作物,是世界五大油料作物之一,含有豐富的脂肪和蛋白質(zhì),具有口感好、品質(zhì)優(yōu)等特點(diǎn)。其中,黑花生是我國新培育的品種,抗旱抗病性強(qiáng),適合中等以上肥力及沙壤土種植[1]。從2006年起,遼寧省花生的生產(chǎn)狀況不再低迷,截至2011年,花生種植面積由原來的96 100 hm2增加至377 100 hm2,但由于花生主要種植地為土壤較薄的丘陵地帶,且沒有施加充足的有機(jī)肥料以及灌溉量,導(dǎo)致花生畝產(chǎn)量低[2]。東北半干旱地區(qū)大都地表水較少,氣候差異明顯,冬季寒冷且漫長,春季風(fēng)大,蒸發(fā)強(qiáng)烈,且常常會有春旱夏澇的災(zāi)害發(fā)生,造成該地區(qū)農(nóng)作物的減產(chǎn),農(nóng)民收入降低。隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,在東北半干旱地區(qū)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)成為改善該地區(qū)不良現(xiàn)狀的必經(jīng)之路,對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展有著深遠(yuǎn)的意義?;谝陨锨闆r,研究半干旱地區(qū)節(jié)水灌溉施肥對花生生長的影響具有實(shí)際意義。

    水分和肥料是影響作物生長發(fā)育和生產(chǎn)力水平提高的重要物質(zhì)基礎(chǔ),二者相互促進(jìn),相互制約[3-5]。水是肥效發(fā)揮的關(guān)鍵,肥是打開水土系統(tǒng)生產(chǎn)效能的鑰匙[6],因而養(yǎng)分和水分結(jié)合能有效提高水肥資源的利用率[7,8],獲得更高的生產(chǎn)和生態(tài)效益。國內(nèi)外就水肥耦合對作物的生長、品質(zhì)以及水肥利用率的影響已經(jīng)做了大量的研究。如Cabello等[9]研究了不同水氮處理對甜瓜產(chǎn)量及品質(zhì)的影響,表明當(dāng)灌水量與實(shí)際騰發(fā)量相同、施氮量為90 kg/hm2時其水分利用效率最高,在中度水分虧缺條件下(灌水量為 90%實(shí)際騰發(fā)量),其對產(chǎn)量和品質(zhì)影響較小。薛亮等[10]研究表明水、氮對夏玉米產(chǎn)量有明顯的促進(jìn)作用,而且氮素作用大于灌水作用;兩因素交互作用對玉米產(chǎn)量的影響為正效應(yīng)。且當(dāng)生育期灌水量為 972 m3/hm2,施氮量為230 kg/hm2時,夏玉米產(chǎn)量最高為4 076 kg/hm2。徐國偉等[11]研究表明灌溉方式與施氮量存在明顯的互作效應(yīng),輕度水分脅迫增加了水稻主要生育期根長、根質(zhì)量、根質(zhì)量密度、根系氧化力、總吸收面積、活躍吸收面積及根系氮代謝酶活性,降低穗分化后水稻根冠比,為該試驗(yàn)最佳的水氮耦合運(yùn)籌模式;重度水分脅迫則降低根長、根質(zhì)量、根系活力及氮代謝酶活性,增加主要生育期根冠比。王鐵良等[12]研究表明水和鉀肥耦合存在一個上限,產(chǎn)量有最大值,超過這一限度,將會產(chǎn)生負(fù)效應(yīng),造成產(chǎn)量偏低。鄭永美等[13]則證明生產(chǎn)中施用酰胺態(tài)氮有利于花生氮代謝及氮吸收。

    近年來,有關(guān)施氮和水分脅迫對花生產(chǎn)量、植株生育性狀及氮素吸收利用等方面研究報道較多,部分學(xué)者對花生的抗旱生理也進(jìn)行了一些研究[14,15],然而,有關(guān)不同水、氮條件下,水、氮互作對花生的協(xié)同作用,及其對花生生理特性和產(chǎn)量品質(zhì)的影響等方面的研究還未見報道。本研究在遮雨棚測坑栽培人工控肥控水的條件下,研究水、氮互作對花生的協(xié)同作用及其生理特性,以期為花生高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)栽培提供理論依據(jù)和技術(shù)指導(dǎo)。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

    試驗(yàn)于2014年5-10月在沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院綜合試驗(yàn)場進(jìn)行。試驗(yàn)場地理位置為北緯41°44′,東經(jīng)123°27′,海拔44.7 m。試驗(yàn)在帶有滑動式遮雨棚的測坑中進(jìn)行,每個測坑面積為2 m×1.5 m=3 m2,共計有27個測坑。遮雨棚在降雨之前關(guān)閉,雨后開啟,能有效隔絕降雨,排除降雨對試驗(yàn)的影響。測坑土壤質(zhì)地為潮棕壤土,其主要理化性質(zhì)見表1。

    表1 供試土壤基本理化性質(zhì)Tab.1 Physical and chemical properties of the experimental soil

    1.2 供試材料

    供試花生品種黑花生,供試氮肥為尿素(純含氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)為46%)。

    1.3 試驗(yàn)設(shè)計

    試驗(yàn)采用2因素(肥料用量和灌溉上限)、3水平組合設(shè)計,設(shè)計方案見表2。

    表2 試驗(yàn)設(shè)計方案Tab.2 Experimental design scheme

    1.4 試驗(yàn)方法

    試驗(yàn)共設(shè)9個處理,3次重復(fù),共計27個測坑,每個測坑為一小區(qū),試驗(yàn)采用大壟雙行種植,每個小區(qū)內(nèi)種植花生20穴,每穴3粒,共60株花生。小區(qū)設(shè)有保護(hù)行。測坑內(nèi)種植黑花生行距50 cm,穴距20 cm。播種深度5 cm,每穴3粒,播種時溝灌適量水分,以保證安全出苗。滴灌帶離播種行距15 cm左右,地膜選擇0.007 cm的地膜。

    采用膜下滴灌的灌水方法,灌水時先將井水引至距地面1.7 m的容積為50 kg的塑料桶內(nèi),再由塑料桶放水到滴灌帶,實(shí)現(xiàn)重力滴灌的目的。這樣不但能延長滴灌帶的使用壽命,還能有效防止管涌現(xiàn)象,使灌溉水出流均勻[16]。試驗(yàn)所用肥料為尿素,按照表2,在播種時一次性施入。開溝施肥,溝深15 cm左右,施后覆土,壟上不施。

    各小區(qū)埋設(shè)1 m深的Trim管3根,用以測量土壤含水率。每3天測定一次,每次測定深度為10、20、30、40、50及60 cm,并在灌水前后加測含水量。當(dāng)土壤含水率達(dá)到灌溉下限時灌水以下式計算每次小區(qū)灌水量:

    M=0.1γzp(θmax-θmin)/η

    (1)

    式中:M為設(shè)計灌水定額,mm;γ為土壤容重;z為土壤的計劃濕潤土層深度,m;p為土壤濕潤比,即被濕潤的土壤體積占計劃濕潤層總土壤體積的百分比,通常以地面以下20~30 cm處濕潤面積占總灌溉面積的百分比來表示,本試驗(yàn)取30 cm;θmax和θmin適宜土壤含水率上、下限,占土壤體積的百分比。其中上限為田間持水率,下限為凋萎系數(shù);η為灌溉水利用系數(shù),本試驗(yàn)為0.90。

    1.5 測定項(xiàng)目與方法

    株高:在每小區(qū)非邊行處定點(diǎn)3株長勢中等、一致的植株掛牌,每7 d測定掛牌株的株高,采用米尺測量從子葉節(jié)至主莖頂芽的高度;葉面積:采用北京雅欣理儀科技有限公司生產(chǎn)的雅欣葉面積儀測定標(biāo)記植株的葉片葉面積;產(chǎn)量:收獲時實(shí)收計產(chǎn)。

    1.6 數(shù)據(jù)分析

    采用Microsoft Excel 2010和Sigmaplot軟件處理數(shù)據(jù)和制圖,用Spss20.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同水氮模式對黑花生生長性狀的影響

    2.1.1不同水氮模式對黑花生株高的影響

    圖1為膜下滴灌同一灌溉水平下3種不同施氮處理下黑花生全生育期株高的變化。由圖可見,隨著黑花生生育期的推進(jìn),前期生長比較快,到結(jié)莢期增長緩慢。各處理的株高均呈現(xiàn)增長的趨勢。生育前期,處理間差異不明顯,從花針期(7月13日)開始,差異開始逐漸顯現(xiàn)。在W3灌溉水平下,N2的株高最終達(dá)到64.7 cm,分別比N1和N3高7.5%和4.2%;W2水分水平下,N2分別比N1和N3高6.0%和3.1%;W1水分水平下,N2分別比N1和N3高7.3%和4.8%。從灌水量和施氮量的耦合效應(yīng)來看,W3N2處理下的黑花生株高最大,為64.7 cm,表現(xiàn)為最優(yōu)的水氮配比;W1N1最低,為58.8 cm,可見充足的灌水量對黑花生植株的生長起促進(jìn)作用,而過高以及較低的施氮量會在一定程度上抑制黑花生植株的生長。

    圖1 不同水肥處理對黑花生株高的影響Fig.1 Effects of different drip irrigation quota and nitrogen application on plant height of black peanut

    2.1.2不同水氮模式對黑花生葉面積變化的影響

    在不同水氮耦合水平下隨著黑花生生育期的推進(jìn),葉面積逐漸增大,約在結(jié)莢期后期達(dá)到最大值,之后葉面積開始逐漸下降,直至成熟期,葉片完全變黃脫落為止,變化趨勢如圖2、圖3、圖4所示。由圖2可以看出,在同一灌水水平下,不同施氮處理對黑花生葉面積產(chǎn)生了一定影響,葉面積值表現(xiàn)為:N2>N3>N1,說明并不是施加氮肥越多效果越好。由圖3可以看出,黑花生葉面積隨著灌溉量的增加而增大,其表現(xiàn)為:W3>W2>W1。由圖4可知,從灌水量和施氮量的耦合效應(yīng)來看,W3N2處理下的黑花生葉面積最大,而W1N1處理下最低,其結(jié)果與黑花生株高一致。

    2.2 不同水氮模式對黑花生產(chǎn)量的影響

    由表3和表4可知,施氮肥量和灌溉量對黑花生產(chǎn)量有顯著性影響。各個水平之間通過LSD分析比較均達(dá)到了顯著性水平,但是增加施氮肥量,產(chǎn)量反而下降。此時可能會造成氮肥浪費(fèi),最終可導(dǎo)致嚴(yán)重的環(huán)境污染。灌溉水平和施氮肥量交互作用對應(yīng)的顯著性水平P=0.045<0.05,即灌溉水平和施氮肥量交互作用對黑花生產(chǎn)量的影響顯著。將各處理全生育期灌溉量、施肥量與產(chǎn)量的關(guān)系用表5顯示。由表5可知,在3種灌溉水平下,在一定范圍內(nèi),黑花生產(chǎn)量隨著施氮肥量增加而呈現(xiàn)先增后降的趨勢,當(dāng)施氮肥量>150 kg/hm2時,黑花生產(chǎn)量有下降趨勢,說明施入的氮肥量并不是越多越好;在3種施肥水平下,黑花生產(chǎn)量整體隨灌溉量的增大而增大,最優(yōu)灌溉處理為W3。雖然氮肥對黑花生的生長至關(guān)重要,但不是施氮量越大產(chǎn)量越高。施氮量增大到一定程度后,多余的氮肥并未提高黑花生的產(chǎn)量反而影響其生長。在一定范圍內(nèi),水氮耦合對產(chǎn)量的提高具有相互促進(jìn)的關(guān)系,合理有效的水氮調(diào)控措施是實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)的前提與重要基礎(chǔ)[17]。

    圖2 單位面積上不同施氮水平對葉面積動態(tài)的影響Fig.2 Effects of different Nitrogen application level on leaf area dynamics of black peanut

    圖3 單位面積上不同灌溉水平對葉面積動態(tài)的影響Fig.3 Effects of different irrigation level on leaf area dynamics of black peanut

    圖4 單位面積上各因素不同水平組合對葉面積動態(tài)的影響Fig.4 Effects of different drip irrigation quota and nitrogen application on leaf area dynamics of black peanut

    表3 測坑產(chǎn)量方差分析結(jié)果Tab.3 The results of analysis of variance of test pit yield

    注:均值差值在0.05級別上較顯著。df代表自由度,sig相當(dāng)于P值。P<0.05表示該因素對產(chǎn)量有顯著的影響。

    表4 LSD法對產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析結(jié)果Tab.4 Linearized data formats

    表5 不同灌水和施肥處理黑花生的產(chǎn)量 kg/hm2Tab.5 The black peanut production with different irrigation and treatments of fertilizer

    2.3 水氮耦合對黑花生產(chǎn)量影響的效應(yīng)模型

    水肥兩因子相互作用對作物產(chǎn)量的效應(yīng)既可能為正,也可能為負(fù)[18]。當(dāng)水分和肥料或水分與肥料中的氮、磷、鉀等因素之間投入合理、供應(yīng)協(xié)調(diào)時,會產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng),促進(jìn)作物生長[19]。在半干旱區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)中,水肥具有明顯的耦合關(guān)系,肥料的增產(chǎn)作用不僅在于肥料本身,更重要的在于與土壤水分的互作。協(xié)調(diào)水肥的目的就是要實(shí)現(xiàn)水肥協(xié)同,共同促進(jìn)植物的生長發(fā)育[20]。

    2.3.1建立回歸模型

    作物產(chǎn)量是由多種因素綜合影響的結(jié)果,且各個因素之間還具有交互效應(yīng)。因此,對W1~W3和N1~N3的9種組合進(jìn)行分析,可用一個包含交互項(xiàng)的二元二次型數(shù)學(xué)模型來描述:Y=aX21+bX22+cX1X2+dX1+eX2+f。其中,Y為回歸值,即作物產(chǎn)量;X1、X2為兩個自變量即灌溉水平和施氮肥水平,a~f為系數(shù), 以1、2、3表示水分與養(yǎng)分的3個水平[21]。

    運(yùn)用SPSS軟件,對該二元二次非線性方程進(jìn)行回歸分析。首先可將二元二次非線性回歸模型Y=aX21+bX22+cX1X2+dX1+eX2+f轉(zhuǎn)化成一個五元一次線性回歸模型Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+f,2個自變量變成5個自變量,其數(shù)據(jù)格式見表6。

    將數(shù)據(jù)表導(dǎo)入SPSS中,進(jìn)行“數(shù)據(jù)分析”中的回歸分析,得出線性回歸分析的方差分析表,見表7。F值為48.42,其顯著水平為0.004 5(p<0.05),表明存在真實(shí)的(顯著的)五元一次線性回歸方程,即存在真實(shí)的二元二次非線性回歸方程。相關(guān)系數(shù)R2=0.988,表明擬合模型能夠解釋因變量大于90%變異,擬合效果好。

    表6 線性化后的數(shù)據(jù)格式Tab.6 Linearized data formats

    表7 線性回歸分析的方差分析表Tab.7 Analysis of variance table after linear regression analysis

    經(jīng)過分析后得到黑花生產(chǎn)量的五元一次線性回歸方程為:

    Y=28.75X1+2 726.5X2+46.125X3+

    39.167X4-670.583X5+4 487.222

    (1)

    將其還原即得二元二次非線性回歸方程:

    Y=39.167W2-670.583N2+46.125WN+

    28.75W+2726.5N+4 487.222

    (2)

    式中:Y為黑花生產(chǎn)量,kg/hm2;W、N為灌水及施氮水平。

    式(2)表示黑花生產(chǎn)量與水分和氮肥的耦合效應(yīng)方程,經(jīng)檢驗(yàn)回歸模型達(dá)到顯著水平,說明此數(shù)學(xué)模型精確可靠,模型的預(yù)測值與實(shí)際值均十分接近,具有很高的實(shí)用性,能夠?yàn)樘镩g水肥試驗(yàn)結(jié)果建模提供依據(jù)。

    2.3.2回歸模型方程分析

    方程中的回歸系數(shù),其絕對值大小能夠直接反應(yīng)因子的影響程度,系數(shù)前的正負(fù)號表示因子的作用方向(促進(jìn)或減弱)。耦合系數(shù)為正值時,表明因素對作物產(chǎn)量呈正耦合效應(yīng),耦合系數(shù)為負(fù)值時,表明因素對作物產(chǎn)量呈負(fù)耦合效應(yīng)[22]。

    表8為SPSS軟件五元一次線性回歸方程回歸系數(shù)的檢驗(yàn)表,其中,一次項(xiàng)系數(shù)a為正值,說明在本試驗(yàn)中,調(diào)控水分對黑花生產(chǎn)量有促進(jìn)作用;一次項(xiàng)系數(shù)b為正值,說明在本試驗(yàn)中,增施氮肥對黑花生產(chǎn)量有促進(jìn)作用,水分、氮肥對產(chǎn)量影響強(qiáng)弱順序?yàn)椋核?氮(t1=0.707>t2=-12.108)[23];交互系數(shù)c是正值,即耦合系數(shù)是正值,說明水氮耦合為正交互效應(yīng),對產(chǎn)量增加有促進(jìn)作用;系數(shù)e為負(fù)值,說明在試驗(yàn)條件下,施肥作用存在上限,超過上限,會抑制黑花生的發(fā)育,造成減產(chǎn)。

    表8 五元一次線性回歸方程回歸系數(shù)的檢驗(yàn)Tab.8 The test of the regression coefficient of linear regression equation in five unknowns

    2.3.3黑花生產(chǎn)量預(yù)測

    方程(2)是個開口向下的二次拋物曲面,存在最大值,即能夠求出該耦合方程存在最高產(chǎn)量時對應(yīng)的灌溉水平和施氮水平。用Excel軟件“規(guī)劃求解”功能預(yù)測黑花生產(chǎn)量,在Excel上建立非線性規(guī)劃模型(見圖5),假定單元格A4為灌溉水平W、A5為施氮水平N,在單元格B1輸入因變量Y的公式,Y=39.167W2-670.583N2+46.125WN+28.75W+2 726.5N+4 487.222,并將其設(shè)為“規(guī)劃求解”的“目標(biāo)單元格”,并令其最大,設(shè)定A4和A5為可變單元格,然后點(diǎn)求解按鈕。單元格B1輸出產(chǎn)量的最大值Y=7 985.82 kg/hm2,單元格B4和B5輸出分別為3和2.1,即試驗(yàn)結(jié)果近似設(shè)計灌溉水平W3和氮肥設(shè)計水平N2,其產(chǎn)量達(dá)到最大值7 985.82 kg/hm2。計算值接近試驗(yàn)W3N2處理?xiàng)l件下的最高產(chǎn)量7 954 kg/hm2,表明黑花生產(chǎn)量與水氮耦合效應(yīng)方程的模擬值與實(shí)際值十分接近。因此,獲得最高產(chǎn)量的水氮最佳組合為中氮高水組合,即施氮肥150 kg/hm2,灌溉方式為在苗期與花針期當(dāng)含水率下限為田間持水率的80%及結(jié)莢期與飽果期的含水率下限為田間持水率的75%時灌水。

    圖5 求解過程Fig.5 Solving process

    3 結(jié) 語

    在作物生長發(fā)育過程中,水分和氮肥是限制作物生長與產(chǎn)量的關(guān)鍵因子[24]。一般而言,在正常灌溉條件下,隨氮肥增加,作物產(chǎn)量增加。張翔等[25]研究指出,施用氮肥可促進(jìn)花生的生長且不同品種對氮肥的響應(yīng)存在明顯差異。當(dāng)施氮量為N 112.5 kg/hm2時,白沙1016和魯花12號的總分枝數(shù)和結(jié)果枝數(shù)達(dá)到最大值,而遠(yuǎn)雜9102達(dá)到最大值時需要的施氮量僅為N 75 kg/hm2。于俊紅等[26]研究表明,在0~120 kg/hm2范圍內(nèi),隨著施氮量增加,花生莢果數(shù)增加,產(chǎn)量提高。丁紅等[27]研究認(rèn)為,正常供水處理下中氮處理增加抗旱型品種花育22號的產(chǎn)量,對干旱敏感型品種花育23號的產(chǎn)量無顯著影響。本研究結(jié)果表明,黑花生株高及葉面積隨著灌溉量的增加增長趨勢變快,說明水分對黑花生株高的生長存在正效應(yīng),增加水分會促進(jìn)黑花生的增長。在氮肥用量方面的研究得出,低肥(N1)和高肥(N3)水平均會抑制黑花生的植株生長,N2處理能顯著促進(jìn)黑花生苗期生長,提高生長質(zhì)量。

    水分和氮肥對花生產(chǎn)量存在互作效應(yīng)。湯笑[28]研究指出,水分脅迫降低了花生的產(chǎn)量,施氮提高了花生的產(chǎn)量,但水氮互作效應(yīng)中,水分效應(yīng)大于N肥效應(yīng)。有研究表明,施氮量和灌溉量對花生植株氮素吸收、分配、轉(zhuǎn)運(yùn)均產(chǎn)生調(diào)控與互補(bǔ)效應(yīng),其中灌溉量起主導(dǎo)作用,施氮量對灌溉量有補(bǔ)償效應(yīng)。在本試驗(yàn)條件下,方差分析顯示,灌溉和氮肥及其互作對黑花生產(chǎn)量的影響達(dá)到顯著水平,其中灌溉量起主導(dǎo)作用,這與湯笑得出的結(jié)論一致。

    綜合考慮水肥協(xié)同效應(yīng)、節(jié)水節(jié)肥和增產(chǎn)等多種因素,本試驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)施氮量為150 kg/hm2,灌溉方式為在苗期與花針期當(dāng)含水率下限為田間持水率的80%及結(jié)莢期與飽果期的含水率下限為田間持水率的75%時灌水時,通過計算,黑花生的產(chǎn)量最高達(dá)到7 954 kg/hm2,經(jīng)濟(jì)效益最好。該量化指標(biāo)為東北半旱區(qū)膜下滴灌條件下黑花生優(yōu)質(zhì)高效生產(chǎn)的水肥綜合管理提供了依據(jù),對發(fā)展黑花生種植業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)有著極其重要的意義。試驗(yàn)建立了水氮耦合對黑花生產(chǎn)量影響的模型,該模型達(dá)到顯著水平,R2等于0.988。對試驗(yàn)最優(yōu)水肥組合范圍進(jìn)行驗(yàn)證知,結(jié)果具有較高的重現(xiàn)性,表明模型較準(zhǔn)確,能夠?qū)?shí)際生產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測。

    [1] 夏桂敏,褚鳳英,陳俊秀,等.基于膜下滴灌的不同灌水量對黑花生產(chǎn)量及水分利用效率的影響[J].沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2015,46(1):119-123.

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