張 毅，方志榮，彭正松，李佩華，曲繼鵬

（西昌學(xué)院，四川 西昌 615013）

涼山州位于四川省的西南部，屬于典型的高原山地，區(qū)內(nèi)光照充足、晝夜溫差大，十分有利于馬鈴薯的生長(zhǎng)，是四川省馬鈴薯的主產(chǎn)區(qū)，尤其是二半山（海拔1 500 m）以上的彝族聚居區(qū)，馬鈴薯不僅是農(nóng)民糧食的主要來(lái)源，也是經(jīng)濟(jì)的主要來(lái)源，在該地區(qū)發(fā)展馬鈴薯產(chǎn)業(yè)是貧困彝區(qū)農(nóng)民脫貧致富的重要渠道。2015年，涼山州馬鈴薯平均單產(chǎn)22.5 t/hm2,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國(guó)、比利時(shí)、新西蘭等國(guó)的46.9～48.7 t/hm2（世界糧農(nóng)組織資料）。馬鈴薯產(chǎn)量受品種[1]、栽培密度[2-3]、氮磷鉀肥配比[4-5]、微生物菌劑[6]、生長(zhǎng)調(diào)節(jié)物質(zhì)如S-誘抗素[7-8]等的影響。為了提高涼山州馬鈴薯產(chǎn)量，有必要進(jìn)行馬鈴薯高產(chǎn)栽培技術(shù)的研究。

在高產(chǎn)栽培技術(shù)的研究中，主要采用正交試驗(yàn)[3,5]、二次回歸正交組合[2,4,9]等的方法。正交試驗(yàn)需要進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)，要求每個(gè)區(qū)組內(nèi)的小區(qū)數(shù)要等于試驗(yàn)的處理數(shù)，但由于受試實(shí)驗(yàn)地的限制，導(dǎo)致區(qū)組內(nèi)的小區(qū)數(shù)小于處理數(shù)而使正交試驗(yàn)受到限制。二次回歸正交組合因其處理數(shù)較多，也會(huì)因?yàn)榈匦巍⒌貕K大小或土壤肥力不均而使試驗(yàn)受到限制。平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)（Balanced Incomplete Blocks Design簡(jiǎn)稱(chēng)BIBD）作為一種析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)，可以在被試對(duì)象數(shù)目受限的條件下進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，分析試驗(yàn)因子與響應(yīng)之間的關(guān)系[10]。平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)用于田間試驗(yàn)主要有以下優(yōu)點(diǎn)：一是在一個(gè)區(qū)組內(nèi)只包含全部試驗(yàn)處理的一小部分，區(qū)組內(nèi)的小區(qū)數(shù)小于試驗(yàn)的處理數(shù)，因而比較容易滿足同一區(qū)組內(nèi)試驗(yàn)條件相同的要求[11-12]；二是可以把要比較的幾種處理分成多個(gè)區(qū)組，只要求組內(nèi)處理的試驗(yàn)條件基本相同，而允許區(qū)組間存在較大的差異[13]，從而減少了地形、地塊大小等對(duì)試驗(yàn)的限制。但以上文獻(xiàn)雖然給出了試驗(yàn)設(shè)計(jì)表，也給出了試驗(yàn)結(jié)果分析的基本公式，但是由于實(shí)際操作起來(lái)比較繁瑣，對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理沒(méi)有結(jié)合具體的軟件環(huán)境給出詳細(xì)的過(guò)程，大大限制了最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)在田間試驗(yàn)中的應(yīng)用。高化猛等[10]雖然給出了最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)及分析的SAS程序，但是由于研究領(lǐng)域的不同，導(dǎo)致程序使用過(guò)程中存在一定的困難。西昌學(xué)院馬鈴薯課題組在馬鈴薯高產(chǎn)栽培技術(shù)的研究過(guò)程中，進(jìn)行了詳細(xì)的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)，在試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于SAS環(huán)境，實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)和方差分析，并給出了詳盡的SAS程序。本文內(nèi)容對(duì)其它作物高產(chǎn)栽培的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理具有參考價(jià)值和借鑒意義。

1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)方法

1.1 選取的因素及水平

為了讓試驗(yàn)設(shè)計(jì)更具有參考性，試驗(yàn)選用3個(gè)馬鈴薯品種A1、A2、A3以及3種栽培措施B1、B2、B3，共9個(gè)處理（Treats），安排3個(gè)區(qū)組(Blocks)，共需27個(gè)小區(qū)，因地域所限，每個(gè)區(qū)組最多可以安排6個(gè)小區(qū)，計(jì)劃不能實(shí)施。因此，不考慮與區(qū)組有關(guān)的互作，以考察效應(yīng)Blocks，A，B，A*B為目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一個(gè)具有3個(gè)區(qū)組，18個(gè)小區(qū)的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)，以確定影響產(chǎn)量的主要因子和最佳處理。

1.2 SAS的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)

在SAS中，利用factex設(shè)計(jì)試驗(yàn)點(diǎn)，并由output語(yǔ)句將其輸出到指定的數(shù)據(jù)文件；optex過(guò)程完成平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)及其優(yōu)化。SAS程序如下：

運(yùn)行上面的SAS程序，SAS最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)得到的結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)表

為了便于試驗(yàn)的實(shí)施及結(jié)果的記錄，將表1進(jìn)行整理，整理后的試驗(yàn)設(shè)計(jì)見(jiàn)表2。

1.3 試驗(yàn)實(shí)施

馬鈴薯的栽培試驗(yàn)在位于普格縣五道箐鄉(xiāng)的西昌學(xué)院馬鈴薯種植基地內(nèi)完成。馬鈴薯種植基地的土壤特征為：全氮3.54 g/kg,全磷1.26 g/kg，全鉀19.83 g/kg，堿解氮317 g/kg。試驗(yàn)選用了3個(gè)品種的原原種：A1（青9）、A2（大西洋）、A3（夏坡蒂）；采用了3種栽培措施：B1（對(duì)照，常規(guī)施肥）、B2（常規(guī)施肥+微生物菌劑）、B3（常規(guī)施肥+噴施s-誘抗素），試驗(yàn)安排3個(gè)區(qū)組，18個(gè)小區(qū)，小區(qū)面積12.33 m2，常規(guī)大田管理，試驗(yàn)在2017年4—8月完成。在收獲期，測(cè)定各小區(qū)的馬鈴薯產(chǎn)量。

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析方法

2.1 數(shù)據(jù)的獲取與整理

在馬鈴薯的收獲期，測(cè)定各小區(qū)的馬鈴薯產(chǎn)量，并將各小區(qū)產(chǎn)量的數(shù)據(jù)填入表2，以便于通過(guò)SAS程序進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

表2 最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)表及試驗(yàn)結(jié)果

2.2 SAS的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)分析

2.2.1 應(yīng)用SAS程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

將表3的數(shù)據(jù)樣本創(chuàng)建為SAS數(shù)據(jù)表sasuser.malingshu01，采用glm過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，建模語(yǔ)句指定因子Output的效應(yīng)為Blocks、A、B和A*B，對(duì)品種和栽培措施影響產(chǎn)量的效果進(jìn)行兩兩比較。SAS程序如下：

程序輸出的方差分析結(jié)果和均值多重比較結(jié)果整理后見(jiàn)表3～7。

表3 馬鈴薯種植試驗(yàn)因子效應(yīng)方差分析表

表4 品種的均值多重比較

表5 栽培措施的均值多重比較

2.2.2 因子效應(yīng)分析

因子效應(yīng)分析模型的決定系數(shù)R2為0.911 8，顯著性P值為0.007 7，方差分析有效。品種、品種栽培措施對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量有顯著影響，其顯著性P值分別為0.001 9，0.003 0；區(qū)組和品種栽培互作對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量無(wú)顯著影響（表3）。品種（因子A）LSD分析結(jié)果表明：品種對(duì)產(chǎn)量的影響從大到小排序依次為：A1、A2、A3，0.01水平上品種A1，A2對(duì)產(chǎn)量的影響顯著高于A3品種（表4）。栽培措施（因子B）LSD分析結(jié)果表明：栽培措施對(duì)產(chǎn)量影響的大小依次為：B2、B3、B1，0.01水平上栽培措施B2能明顯提高馬鈴薯的產(chǎn)量。

2.2.3 處理效應(yīng)的分析結(jié)果

處理效應(yīng)模型的決定系數(shù)R2=0.911 2，顯著性P值為0.000 7，方差分析有效。試驗(yàn)處理對(duì)產(chǎn)量影響顯著，其顯著性P值為0.000 7（表6）。各處理效應(yīng)的LSD分析結(jié)果表明：試驗(yàn)處理對(duì)產(chǎn)量的影響從大到小排序依次為：T2、T5、T8、T3、T4、T1、T6、T9、T7，在0.05水平上，T2處理與T5無(wú)顯著差異，顯著高于T8、T3、T4、T1、T6、T9、T7處理；在0.01水平上，T2處理與T5、T8、T3、T4處理無(wú)顯著差異，顯著高于T1、T6、T9、T7處理。

表6 玉米種植試驗(yàn)處理效應(yīng)方差分析表

表7 試驗(yàn)處理的均值多重比較

2.3 栽培措施的優(yōu)化

通過(guò)以上分析可以得出影響該地區(qū)馬鈴薯產(chǎn)量的主要影響因子為品種和栽培措施，品種A1、A2與B2的處理組合T2和T5均獲得最高產(chǎn)量，故確定適宜該地區(qū)土壤和氣候條件的最佳品種為A1、A2，最佳栽培方式為B2。

3 結(jié)語(yǔ)

最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)可以在被試對(duì)象數(shù)目受限的條件下進(jìn)行析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)，方差分析是最優(yōu)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)的主要數(shù)據(jù)分析手段，能夠確定主要影響因子，以及各試驗(yàn)因子對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響的差異，同時(shí)能確定最佳的處理。本文圍繞上述內(nèi)容展開(kāi)，通過(guò)SAS程序得到了試驗(yàn)設(shè)計(jì)表，并通過(guò)方差分析法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)了顯著影響馬鈴薯產(chǎn)量的因子及其差異程度，并得到了最佳處理。該方法也適用于不同地域、不同品種及不同栽培措施對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量的影響，對(duì)其它作物的高產(chǎn)栽培的最優(yōu)平衡不完全區(qū)組試驗(yàn)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理具有參考價(jià)值和借鑒意義。