節(jié)水灌溉下不同氮肥施加對(duì)稻米品質(zhì)變異性的影響

鄭恩楠　張忠學(xué)　楊　樺　陳　鵬

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 哈爾濱 150030； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 哈爾濱 150030)

0　引言

水肥是影響作物生長發(fā)育的主要因子[1-2]，近年來國內(nèi)外對(duì)水肥調(diào)控下作物產(chǎn)量[3-4]、溫室氣體排放[5-6]和農(nóng)業(yè)面源污染[7-8]等均有大量報(bào)道，但水肥調(diào)控下對(duì)作物品質(zhì)指標(biāo)變異性的影響卻鮮有報(bào)道。然而，應(yīng)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)水肥調(diào)控作用下的作物品質(zhì)指標(biāo)變異性進(jìn)行分析更是尚未涉足。地統(tǒng)計(jì)學(xué)自被引入到變異性分析中以來，已廣泛應(yīng)用于土壤、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)氣象、遙感等領(lǐng)域[9]。作物品質(zhì)指標(biāo)與氣候條件、土壤特性及農(nóng)業(yè)耕作水平密切相關(guān)，而水肥調(diào)控能夠影響土壤中養(yǎng)分含量的變化和積累，改變了土壤養(yǎng)分基礎(chǔ)理化性質(zhì)，土壤養(yǎng)分是影響作物品質(zhì)指標(biāo)的主要因素，而作物品質(zhì)指標(biāo)是水肥調(diào)控作用的間接體現(xiàn)[10]。本文在水稻成熟期測定其品質(zhì)指標(biāo)，并運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)節(jié)水灌溉氮肥調(diào)控作用下水稻成熟期蛋白質(zhì)、直鏈淀粉、堊白度3個(gè)主要品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行變異性分析，以獲得節(jié)水灌溉氮肥調(diào)控作用下田間水稻品質(zhì)變異的規(guī)律，為有針對(duì)性地研究田間作物生理品質(zhì)性狀提供科學(xué)依據(jù)。

1　材料與方法

1.1　試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)于2016年5—10月在黑龍江省綏化市慶安縣和平鎮(zhèn)水稻灌溉試驗(yàn)中心站(125°44′E，45°63′N)進(jìn)行，是典型寒地黑土區(qū)。多年平均氣溫2.5℃，多年平均降水量550 mm，多年平均水面蒸發(fā)量750 mm。作物水熱生長期156～171 d，全年無霜期128 d。氣候特征屬寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候。土壤類型為白漿土型水稻土，容重1.01 g/cm3，孔隙度61.8%。土壤基本理化性質(zhì)：有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比41.4 g/kg、pH值6.40、全氮質(zhì)量比15.06 g/kg、全磷質(zhì)量比15.23 g/kg、全鉀質(zhì)量比20.11 g/kg、堿解氮質(zhì)量比154.36 mg/kg、有效磷質(zhì)量比25.33 mg/kg和速效鉀質(zhì)量比157.25 mg/kg。

1.2　試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在節(jié)水灌溉(Water-saving，WS)即在返青期田面保持0～30 mm薄水層和黃熟期自然落干以外，其他各生育階段灌水后均不建立水層，以根層土壤水分為控制指標(biāo)，灌水上限為飽和含水率。用TPIME-PICO64/32型土壤水分測定儀每天(07：00和18：00各測1 次)測取土壤含水率，當(dāng)土壤含水率低于或接近于灌水下限時(shí)，人工灌水至灌水上限，維持土壤含水率處于相應(yīng)生育階段的灌水上限和灌水下限之間。在分蘗末期進(jìn)行曬田不進(jìn)行灌水，分蘗前期、中期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期以及乳熟期土壤含水率下限分別取飽和含水率的85%、85%、85%、85%和85%的條件下，設(shè)置6個(gè)施氮水平(0、60、85、110、135、160 kg/hm2)，6個(gè)施氮水平處理的水分管理一致。其中氮肥是折純后的量，氮肥按照基肥∶蘗肥∶穗肥比例為5∶3∶2分施，各處理均施P2O545 kg/hm2，K2O 80 kg/hm2，磷肥作為基肥一次施用，鉀肥分基肥和8.5葉齡(幼穗分化期)2次施用，前后比例為1∶1。試驗(yàn)共設(shè)6個(gè)處理(WS0、WS60、WS85、WS110、WS135、WS160)，3次重復(fù)，隨機(jī)區(qū)組排列，每個(gè)小區(qū)面積為10 m×10 m=100 m2，小區(qū)四周同樣種植水稻以加設(shè)保護(hù)行。水稻品種、育秧、移栽、植保及用藥等技術(shù)措施以及田間管理?xiàng)l件相同。為減少側(cè)向滲透對(duì)試驗(yàn)的影響，小區(qū)與小區(qū)之間采用隔滲處理，即小區(qū)四周用塑料板和水泥埂作為隔滲材料，埋入田間地表以下40 cm深。供試水稻品種為龍慶稻3號(hào)。5月6日施基肥，5月17日移栽，5月31日施分蘗肥，7月19日施穗肥，9月20日收獲。水稻生育期為127 d，分為返青期(5月17日—5月30日)、分蘗期(5月31日—7月7日)、拔節(jié)孕穗期(7月7日—7月25日)、抽穗開花期(7月26日—8月4日)、乳熟期(8月5日—8月24日)、黃熟期(8月25日—9月20日)。

1.3　觀測指標(biāo)

在測產(chǎn)3個(gè)月后對(duì)水稻米質(zhì)進(jìn)行測量，堊白指標(biāo)采用農(nóng)業(yè)部稻米及制品質(zhì)檢中心生產(chǎn)的SDE-A型稻米堊白觀測儀進(jìn)行測定；稻米直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量采用Infratec1241 grain analyzer(FOSS-TECATOR)測定。水稻小區(qū)采樣點(diǎn)如圖1所示，行、列間距都是2 m。

1.4　土壤樣品

水稻籽粒成熟期用土鉆在田間采樣點(diǎn)(圖1)根層0～20 cm內(nèi)取新鮮土樣，每個(gè)小區(qū)取樣25個(gè)，裝入泡沫保溫箱內(nèi)，放置冰袋保鮮，帶回實(shí)驗(yàn)室冷凍貯存，測定方法：稱取5 g待測土樣加2 mol/L KCl溶液50 mL，25℃恒溫震蕩1 h后，過濾，濾液采用德國生產(chǎn)的AA3型(Auto analyzer3)流動(dòng)分析儀測定土壤硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量。取每個(gè)小區(qū)25個(gè)樣點(diǎn)的平均數(shù)作為該小區(qū)的實(shí)際值，不同處理取重復(fù)小區(qū)的平均值作為該處理的實(shí)際值進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

1.5　數(shù)據(jù)處理

采用Origin 9.0軟件和GS+軟件進(jìn)行變異性分析以及相關(guān)圖形輸出。

2　地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2.1　數(shù)學(xué)模型的建立

地統(tǒng)計(jì)學(xué)(Geo-Statistics)是以區(qū)域化變量為基礎(chǔ)，以變異函數(shù)為主要工具，研究在既有隨機(jī)性又有結(jié)構(gòu)性或空間相關(guān)和依賴性的自然現(xiàn)象的科學(xué)。它為研究變異性提供了定量工具。半變異函數(shù)是地統(tǒng)計(jì)學(xué)所特有的基本工具，它既能描述區(qū)域化變量的結(jié)構(gòu)性變化，又能描述其隨機(jī)性變化。通常區(qū)域化變量Z(x)所描述的現(xiàn)象是二維和三維的。在滿足平穩(wěn)條件或內(nèi)蘊(yùn)假設(shè)下，其半變異函數(shù)為

(1)

h——分隔兩點(diǎn)的滯后距

N(h)——軸上相隔h的點(diǎn)對(duì)數(shù)

Z(xi)、Z(xi+h)——采樣值Z(x)和Z(x+h)的N(h)對(duì)實(shí)現(xiàn)

自相關(guān)分析是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本方法之一，它反映了屬性值與相鄰空間的相關(guān)性，是一種檢測與量化取樣值空間依賴性的統(tǒng)計(jì)方法，也是進(jìn)行空間分析的前提與基礎(chǔ)。莫蘭指數(shù)(Moran’sI)為自相關(guān)最常用的表征指標(biāo)，公式為

(2)

式中I——莫蘭指數(shù)(Moran’sI)

n——樣點(diǎn)總數(shù)

xi、xj——樣點(diǎn)的屬性值

Wij——權(quán)重矩陣元素

莫蘭指數(shù)(Moran’sI)值一般介于-1～1之間。當(dāng)I值大于 0 時(shí)，表明存在正相關(guān)，反之小于0表示存在負(fù)相關(guān)，I值為 0 時(shí)，表明不存在自相關(guān)，分布呈現(xiàn)隨機(jī)分布的情形。根據(jù)克里金(Kriging)方法對(duì)半變異函數(shù)自相關(guān)程度的信息進(jìn)行插值，有關(guān)公式參照文獻(xiàn)[11-14]。

2.2　半變異函數(shù)理論模型

實(shí)際工作中區(qū)域化變量的變異性往往很復(fù)雜，它可能在不同方向上有不同的變異性，或在同一個(gè)方向上包含不同層次的變異性，因此必須給變異函數(shù)配以相應(yīng)的理論模型。目前最常見的為球形模型[9]，其形式為

(3)

式中C0——塊金常數(shù)C——拱高

a——變程，表示兩點(diǎn)間存在相關(guān)關(guān)系的最大距離

C0/(C0+C)為塊金常數(shù)/基臺(tái)值，若C0/(C0+C)<0.25，變量具有強(qiáng)烈的相關(guān)性；若C0/(C0+C)在0.25～0.5，變量有明顯的相關(guān)性；若C0/(C0+C)在0.5～0.75，變量具有中等自相關(guān)性；若C0/(C0+C)>0.75，變量自相關(guān)性弱。

3　結(jié)果與分析

3.1　稻米品質(zhì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)特征值分析

在稻米采樣容量為25個(gè)情況下的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)特征值見表1。對(duì)黑土區(qū)節(jié)水灌溉氮肥處理稻米品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)與修正后，采用SPSS19.0軟件中K-S檢驗(yàn)，不同氮肥處理稻米品質(zhì)指標(biāo)均服從正態(tài)分布。與WS0相比，均值項(xiàng)在WS60、WS85、WS110、WS135、WS160處理下直鏈淀粉含量分別增加了4.8%、8.2%、15.9%、15.7%和15.1%；蛋白質(zhì)含量分別增加了8.1%、9.8%、42.1%、41.03%、28.1%；堊白度分別增加了3.7%、14.2%、30.18%、33.9%、29.2%。較大施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。其中WS110處理的3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)除堊白度外均大于其他處理，其次是WS135、WS160、WS85、WS60和WS0。而堊白度在WS135處理的均值最大。由方差和標(biāo)準(zhǔn)差項(xiàng)可知，WS110處理的3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)均小于其他處理，表明該處理的試驗(yàn)田間數(shù)據(jù)采樣值較其他處理均勻，分布離散程度較小，能夠反映水稻3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)較其他處理勻稱。變異系數(shù)表征了指標(biāo)的變異性，從表1可以看出，3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)均存在著一定的變異情況。通過變異系數(shù)可將3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行變異性分級(jí)：Cv<10%為弱變異性；10%≤Cv<100%為中等變異性；Cv≥100%為強(qiáng)變異性。除堊白度和WS0處理的蛋白質(zhì)含量為中等變異外，其他不同氮肥處理均屬于弱變異。變異強(qiáng)度由大到小直鏈淀粉含量和堊白度為WS0、WS60、WS160、WS85、WS135、WS110，而蛋白質(zhì)含量則為WS0、WS60、WS85、WS160、WS135、WS110。

表1　水稻品質(zhì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)特征值Tab.1　Statistical eigenvalues of rice quality indicators

3.2　稻米品質(zhì)指標(biāo)變異特征分析

3.2.1自相關(guān)分析

圖2　各指標(biāo)體系空間自相關(guān)圖Fig.2　Spatial auto correlation maps of each indicator

由經(jīng)典統(tǒng)計(jì)值分析可知，WS110處理稻米只有蛋白質(zhì)含量和直鏈淀粉含量2個(gè)指標(biāo)較其他處理好，從不同氮肥處理對(duì)產(chǎn)量的影響來看，WS0、WS60、WS85、WS110、WS135、WS160產(chǎn)量分別為4 699.7、5 086.6、7 995.7、10 964.3、9 647.0、9 281.9 kg/hm2，綜合來看WS110為最佳處理。因此以WS110處理為例，來反映黑土區(qū)節(jié)水灌溉最佳氮肥處理對(duì)區(qū)域化變量相關(guān)性的影響，利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)GS+軟件對(duì)稻米品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行自相關(guān)分析，得出0°、45°、90°、135° 4個(gè)方向和全方向(ISO)的莫蘭指數(shù)(Moran’sI)值(圖2)。直鏈淀粉在0°、90°和135°方向上變化趨勢與全方位變化趨勢一致，隨著距離增加，自相關(guān)程度減弱，由正相關(guān)變?yōu)樨?fù)相關(guān)，而45°方向其自相關(guān)先上升后下降；ISO方向上在4.5 m左右存在正相關(guān)關(guān)系，其正相關(guān)范圍最大的是45°方向，距離為6.0 m左右，最小的正相關(guān)范圍為0°方向，距離約為3.0 m，表明45°方向?qū)χ辨湹矸酆康淖韵嚓P(guān)性影響較大。蛋白質(zhì)含量各方向上的自相關(guān)變化只有45°方向與ISO方向變化趨勢一致，而0°和135°方向上單調(diào)遞增由負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)，增減趨勢與90°方向相反，其90°方向正相關(guān)距離為5.8 m左右，大于ISO方向上的距離。堊白度在ISO方向變化趨勢與0°和45°方向變化一致，曲線的相似程度較高。而90°、135°方向上變化趨勢以及相關(guān)性完全相反，90°方向上全距離內(nèi)Moran’sI均為負(fù)值，說明此方向上對(duì)堊白度的相關(guān)性影響較小。綜合ISO方向來看，3個(gè)指標(biāo)直鏈淀粉含量正相關(guān)范圍最大，大于蛋白質(zhì)含量和堊白度正相關(guān)范圍。表明黑土區(qū)水氮管理對(duì)直鏈淀粉含量變異結(jié)構(gòu)影響最大。同時(shí)從各個(gè)方向相關(guān)性的變化趨勢來看，ISO方向相對(duì)較平穩(wěn)，而在其他不同方向上各指標(biāo)相關(guān)性的趨勢變化不同，這說明各指標(biāo)的變異性存在異向性。

3.2.2半變異函數(shù)擬合和Kriging插值分析

圖3　各指數(shù)半變異函數(shù)Fig.3　Semi-variogram functions of each indicator

利用GS+軟件應(yīng)用球狀模型對(duì)WS110處理的半變異函數(shù)進(jìn)行擬合，如圖3所示，實(shí)測值與模擬值的擬合精度較高，均勻分布在變異函數(shù)曲線的兩側(cè)。由表2可知，3個(gè)指標(biāo)曲線擬合決定系數(shù)，球狀模型均大于指數(shù)模型和線性模型，其決定系數(shù)R2分別為0.97、0.62、0.61。這表明球狀模型能較好地模擬稻米品質(zhì)指標(biāo)的半變異函數(shù)。從表2球狀模型的C0/(C0+C)可以看出,直鏈淀粉含量C0/(C0+C)為0.74，介于0.25～0.75之間，為中等自相關(guān)，而蛋白質(zhì)含量和堊白度的C0/(C0+C)為0.85和0.77，大于0.75，自相關(guān)較弱，此結(jié)果與ISO方向上的Moran’sI分析的結(jié)果相類似，說明蛋白質(zhì)含量和堊白度由隨機(jī)部分引起的變異性程度大于直鏈淀粉含量，而直鏈淀粉含量主要是結(jié)構(gòu)性因素引起的變異性。由各個(gè)指標(biāo)的變程可知，3個(gè)指標(biāo)的變程分別為14.31、2.35、2.97 m，都大于采樣時(shí)設(shè)定的間距2 m，表明試驗(yàn)采取的采樣間距已充分滿足該研究的要求。通過Moran’sI和半變異函數(shù)兩種方法相結(jié)合對(duì)水稻品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行變異分析，有利于全面了解各指標(biāo)的變異結(jié)構(gòu)特征。

利用Kriging插值法得出小區(qū)3個(gè)指標(biāo)的空間分布圖，如圖4所示。由于Kriging插值在數(shù)據(jù)空間立體網(wǎng)格化過程中考慮了各指標(biāo)的相關(guān)性，并給出了插值估值誤差，使估值的可靠程度更直觀、更科學(xué)和更接近于實(shí)際情況。由圖4可知堊白度空間分布比直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量復(fù)雜，最值點(diǎn)凹凸分布比較分散，綜合來看直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量2個(gè)指標(biāo)的空間立體網(wǎng)狀圖趨于平面，空間分布較均勻且空間分布格局較為接近。而堊白度最值空間分布趨于邊緣化，外高內(nèi)低的分布格局，分布比較離散。

表2　半變異函數(shù)擬合參數(shù)Tab.2　Semi-variogram function fitting parameters

3.3　稻米品質(zhì)指標(biāo)變異性影響因素分析

氮肥的施加主要是對(duì)水稻生長發(fā)育及生育期影響較大，從而影響后期籽粒成熟度，進(jìn)而影響到品質(zhì)，稻田中水稻直接利用和吸收的氮素以硝態(tài)氮和銨態(tài)氮的形態(tài)存在于土壤當(dāng)中，水稻吸收的主要氮源是土壤當(dāng)中的硝態(tài)氮，而銨態(tài)氮經(jīng)過其硝化作用變?yōu)橄鯌B(tài)氮供植株所利用。稻田合理地進(jìn)行水氮管理能夠影響土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮以及土壤有機(jī)質(zhì)含量的變化和積累，施氮量的不同會(huì)導(dǎo)致土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量有所不同，所以研究土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量變化并分析其對(duì)不同施肥量稻米品質(zhì)變異強(qiáng)度的影響是可行的。因此，在水稻籽粒成熟期取0～20 cm新鮮水稻根層土壤，其硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量如圖5所示。隨著施氮量的增加土壤中的硝態(tài)氮和銨態(tài)氮呈增加趨勢，隨著施氮肥量的增加，硝態(tài)氮和銨態(tài)氮在0～110 kg/hm2增幅顯著，而在110～160 kg/hm2略有減少的趨勢。硝態(tài)氮在施氮量110 kg/hm2處理下達(dá)到最大值，而銨態(tài)氮在施氮量135 kg/hm2處理最大，與文獻(xiàn)[15-17]結(jié)果相類似。由經(jīng)典統(tǒng)計(jì)值分析得出黑土區(qū)節(jié)水灌溉不同施氮量處理品質(zhì)指標(biāo)變異強(qiáng)度與硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量變化完全相反，表明二者含量變化與水稻品質(zhì)指標(biāo)變異強(qiáng)度有一定的響應(yīng)關(guān)系。

圖4　各指標(biāo)的空間分布圖Fig.4　Spatial distribution maps of each indicator

圖5　土壤中的硝態(tài)氮和銨態(tài)氮Fig.5　Pin-State nitrogen and ammonium nitrogen in soil

將不同施氮肥處理的3個(gè)水稻品質(zhì)指標(biāo)的變異系數(shù)與根層土壤中的硝態(tài)氮和銨態(tài)氮進(jìn)行相關(guān)分析，如圖6所示。各指標(biāo)的變異系數(shù)都隨著硝態(tài)氮和硝態(tài)氮含量的增加而降低，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。從各決定系數(shù)來看，各指標(biāo)和硝態(tài)氮決定系數(shù)大于和銨態(tài)氮的決定系數(shù)，表明在影響稻米品質(zhì)變異強(qiáng)度上硝態(tài)氮起主要作用。從曲線的下降幅度來看，蛋白質(zhì)含量隨著硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量的增加下降的幅度最大，表明硝態(tài)氮和銨態(tài)氮對(duì)于蛋白質(zhì)指標(biāo)變異的影響大于直鏈淀粉含量和堊白度的變異性。

4　討論

圖6　各個(gè)指標(biāo)與硝態(tài)氮、銨態(tài)氮的相關(guān)性Fig.6　Correlation between Pin-State nitrogen, ammonium nitrogen and each indicator

前人對(duì)于稻米品質(zhì)對(duì)氮肥的響應(yīng)關(guān)系做了許多的研究，由于研究區(qū)域的地理位置、試驗(yàn)材料和施肥技術(shù)的不同，研究結(jié)論不盡一致。針對(duì)特殊的地理位置，本試驗(yàn)以東北寒區(qū)黑土作為水稻的生長基質(zhì)，在節(jié)水灌溉條件下研究了不同氮肥處理對(duì)水稻品質(zhì)的變異性的影響。首先通過經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析初步了解寒區(qū)黑土水稻3個(gè)主要品質(zhì)指標(biāo)對(duì)其的響應(yīng)關(guān)系，不同施肥處理水稻3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)呈先增大后減小的變化趨勢，施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。研究結(jié)果與文獻(xiàn)[18-21]的研究結(jié)果有所不同，原因可能受到東北寒區(qū)黑土特殊地理位置的影響，在水稻生長階段由于溫度、光強(qiáng)、土壤水分狀況、土壤類型、pH值和離子濃度等因素的差異影響了水稻成熟期的生長狀況。在節(jié)水灌溉6個(gè)氮肥處理?xiàng)l件下，從變異系數(shù)來看，除堊白度和WS0處理的蛋白質(zhì)含量為中等變異外，其他不同氮肥處理均為弱變異，此研究結(jié)果與文獻(xiàn)[22]相類似但不一致。綜合產(chǎn)量來看WS110為最佳處理，因此以WS110處理為例，來反映黑土區(qū)節(jié)水灌溉最佳氮肥處理對(duì)區(qū)域化變量自相關(guān)性的影響以及半變異函數(shù)的擬合。通過分析綜合ISO方向來看，相比于直鏈淀粉，蛋白質(zhì)含量和堊白度的正相關(guān)范圍要小，表明在東北寒區(qū)黑土直鏈淀粉的變異結(jié)構(gòu)對(duì)水氮管理的響應(yīng)較大。同時(shí)從各個(gè)方向相關(guān)性的變化趨勢來看，ISO方向相對(duì)較平穩(wěn)，而在其他不同方向上各指標(biāo)相關(guān)性的趨勢變化不同，這說明各指標(biāo)的變異性存在異向性。此結(jié)果與ISO方向上的Moran’sI分析的結(jié)果相類似，說明蛋白質(zhì)含量和堊白度由隨機(jī)部分引起的變異性程度大于直鏈淀粉，而直鏈淀粉主要是結(jié)構(gòu)性因素引起的變異性。通過Moran’sI和半變異函數(shù)兩種方法相結(jié)合對(duì)水稻品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行變異分析，有利于全面了解各指標(biāo)的變異結(jié)構(gòu)特征。不同氮肥的施加改變了土壤當(dāng)中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮的含量變化，氮肥的不合理利用會(huì)給黑土帶來不利的影響，高投入未必高產(chǎn)出。本試驗(yàn)結(jié)果表明硝態(tài)氮和銨態(tài)氮并不是線性變化，而是二次拋物線變化趨勢，與文獻(xiàn)[23]有所不同，原因可能在于本試驗(yàn)氮肥處理比較多，施肥量范圍0、60、85、110、135、160 kg/hm2，而文獻(xiàn)[23]的施加氮肥水平只有50、70、85 kg/hm2，施肥差距較小，沒有取到最佳的施肥處理。通過對(duì)水稻3個(gè)品質(zhì)指標(biāo)變異系數(shù)和硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量進(jìn)行擬合，可以看出各指標(biāo)的變異系數(shù)與硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，變異系數(shù)越大，含量越低，進(jìn)一步說明稻米品質(zhì)指標(biāo)的變異性與土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量有直接關(guān)系，而施加氮肥量是導(dǎo)致土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮含量變化的主要原因，所以研究稻米品質(zhì)變異性與不同施氮量之間的響應(yīng)關(guān)系是合理的。因此，發(fā)展黑土區(qū)優(yōu)質(zhì)稻米的生產(chǎn)，在做好氣候生態(tài)區(qū)域劃分的基礎(chǔ)上，要重視土壤肥力的培育和化肥的施用。同時(shí)，適量的減少化肥用量，注意合理配比，建立具有優(yōu)質(zhì)稻米生產(chǎn)特色的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化栽培體系，既減少環(huán)境污染，又節(jié)約成本，更有利于寒區(qū)水稻品質(zhì)的改善。

5　結(jié)論

(1)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)值分析可知，直鏈淀粉含量、蛋白質(zhì)含量和堊白度3個(gè)稻米品質(zhì)指標(biāo)都隨著施氮量的增加呈先增加后減小變化趨勢，施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。同時(shí)，隨著施氮量的變化，3個(gè)指標(biāo)都出現(xiàn)了一定的變異性。

(2)節(jié)水灌溉不同施氮量可以降低區(qū)域內(nèi)稻米品質(zhì)的生長差異，變異強(qiáng)度由大到小直鏈淀粉含量和堊白度為WS0、WS60、WS160、WS85、WS135、WS110，而蛋白質(zhì)含量則為WS0、WS60、WS85、WS160、WS135、WS110。

(3)黑土區(qū)節(jié)水灌溉不同施氮量稻田品質(zhì)的變異性與土壤中的硝態(tài)氮和銨態(tài)氮變化趨勢相反，表明不同施氮量改變了土壤中硝態(tài)氮和銨態(tài)氮的含量，進(jìn)而影響稻米品質(zhì)的變異性，與品質(zhì)的變異性具有一定的響應(yīng)關(guān)系。從決定系數(shù)來看，硝態(tài)氮對(duì)稻米品質(zhì)變異性起主導(dǎo)作用。

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