張成蘭,呂玉虎,劉春增,李本銀,郭曉彥,聶良鵬,張 琳,曹衛(wèi)東
(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 植物營養(yǎng)與資源環(huán)境研究所,河南 鄭州 450002;2.信陽市農(nóng)業(yè)科學(xué)院,河南 信陽 464000;3.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081)
施肥是作物高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)的主要措施之一。然而實(shí)際生產(chǎn)中,因?yàn)槊つ孔非螽a(chǎn)量,長期存在許多不合理的施肥現(xiàn)象,不僅造成作物產(chǎn)量穩(wěn)定性差、肥料利用率低,還引起養(yǎng)分流失、面源污染等一系列問題。目前,國內(nèi)外關(guān)于施肥對作物產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響已做了大量研究。Manna等[1]研究表明,長期有機(jī)肥與化肥配施可有效提高大豆-小麥輪作系統(tǒng)作物產(chǎn)量穩(wěn)定性;Macholdt等[2]和魏猛等[3]研究表明,長期有機(jī)無機(jī)配施可提高冬小麥產(chǎn)量及產(chǎn)量穩(wěn)定性;唐杉等[4]研究表明,長期紫云英還田顯著提高水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性;冀建華等[5]基于AMMI模型研究了25 a長期定位試驗(yàn)雙季稻的產(chǎn)量穩(wěn)定性,結(jié)果發(fā)現(xiàn),有機(jī)無機(jī)配施是促進(jìn)水稻高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)的最佳措施。因此研究長期不同施肥處理對作物產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響具有重要意義。
紫云英(AstragalussinicusL.)為豆科黃芪屬,是豫南稻區(qū)主要的冬季綠肥。豫南稻區(qū)有大量冬閑田,利用冬閑茬口合理種植翻壓紫云英,不僅能充分利用水、光、熱和土地資源,還能改善稻田土壤理化性狀,培肥土壤[6]。研究表明[7-9],長期紫云英與化肥配施可提高水稻產(chǎn)量,減少化肥用量。然而,目前關(guān)于翻壓紫云英對水稻產(chǎn)量影響的研究主要集中在如何增產(chǎn)上,而對于水稻穩(wěn)產(chǎn)的研究還較少。為此,依托于信陽試驗(yàn)園區(qū)長期定位試驗(yàn),利用產(chǎn)量變異系數(shù)、可持續(xù)性指數(shù)及AMMI模型,研究長期種植翻壓22 500 kg/hm2紫云英配施減量20%~60%化肥對水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響,旨在為豫南稻區(qū)優(yōu)選出減肥、高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的施肥方式提供技術(shù)支撐和理論依據(jù)。
試驗(yàn)地位于信陽市農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)園區(qū)(32°07′31″N,114°05′18″E),該地區(qū)屬亞熱帶向暖溫帶過渡區(qū),日照充足,年均日照1 900~2 100 h,無霜期220 d左右;年均氣溫15.1~15.3 ℃;降雨豐沛,年降雨量900~1 400 mm,空氣濕潤,相對濕度年均77%。試驗(yàn)期內(nèi)主要?dú)庀髷?shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(https://data.cma.cn),收集試驗(yàn)地所在區(qū)域2008-2018年逐日基本氣象數(shù)據(jù),并統(tǒng)計(jì)生育期內(nèi)日均溫、降雨量、日照時(shí)數(shù)、有效積溫(表1)。田間定位試驗(yàn)始于2008年,供試土壤為黃棕壤性潛育型水稻土,試驗(yàn)前土壤基本理化性質(zhì)為:有機(jī)質(zhì)12.96 g/kg,全氮1.30 g/kg,堿解氮71.5 mg/kg,有效磷16.5 mg/kg,速效鉀78.2 mg/kg,pH值6.67。
表1 水稻生育期內(nèi)主要?dú)庀髷?shù)據(jù)Tab.1 Major meteorological data during rice growth period
試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),共設(shè)5個(gè)處理:①不施肥(CK);②單施化肥(100%F);③22 500 kg/hm2紫云英+80%化肥(G+80%F);④22 500 kg/hm2紫云英+60%化肥(G+60%F);⑤22 500 kg/hm2紫云英+40%化肥(G+40%F)。每個(gè)處理4次重復(fù)。紫云英原地種植,供試品種為信紫1號,于每年9月中下旬均勻撒播于稻田,播種量為22.5~30.0 kg/hm2,盛花期按照各處理進(jìn)行翻壓,多余的移出小區(qū),量不足時(shí)從別的小區(qū)移入。盛花期紫云英年均干基養(yǎng)分含量為3.49% N、0.42% P2O5、3.29% K2O,含水量為89.32%。其中所施化肥,氮肥為尿素,磷肥為過磷酸鈣,鉀肥為氯化鉀。100%化肥指當(dāng)?shù)爻R?guī)施肥量(N 225 kg/hm2、P2O5135 kg/hm2、K2O 135 kg/hm2)。試驗(yàn)中磷肥、鉀肥均作基肥一次施用,氮肥按基肥、分蘗肥、孕穗肥各占50%,30%,20%分次施用。小區(qū)面積6.67 m2,長3.33 m,寬2.0 m,小區(qū)間筑埂,上覆塑料薄膜防止串水串肥。區(qū)組間留0.3 m寬的溝,便于上水和排水。水稻供試品種為揚(yáng)兩優(yōu)013,于每年5月底劃行移栽,小區(qū)栽插株行距為16.7 cm×20.0 cm,每穴2~3棵。移栽后灌淺水使秧苗返青,分蘗肥在移栽后7 d施用,孕穗肥在曬田復(fù)水后施用,其他田間管理與大田一致。每年水稻成熟后按小區(qū)進(jìn)行人工收割,單打單曬,晾干后測定各小區(qū)稻谷產(chǎn)量。
采用Excel 2010和SPSS 18.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,采用Duncan′s法進(jìn)行方差分析和多重比較(α=0.05),利用Orgin 8.5軟件作圖,DPS V7.5統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行聯(lián)合方差分析、線性回歸分析及AMMI模型分析。AMMI模型穩(wěn)定性參數(shù)Di的計(jì)算公式[5]:
①
式中:s為顯著的IPCA個(gè)數(shù);ris為第i施肥處理在第s個(gè)IPCA 上的得分;ws為權(quán)重系數(shù),它表示每個(gè)IPCA所解釋的平方和占全部IPCA所解釋的平方和的比例。
水稻產(chǎn)量的變異系數(shù)用CV表示,可持續(xù)性指數(shù)用SYI表示,計(jì)算公式如下:
CV=σ/Y×100%
②
SYI=(Y-σ)/Ymax
③
式中:σ為標(biāo)準(zhǔn)差(kg/hm2),Y為平均產(chǎn)量(kg/hm2),Ymax為該處理年份中最高產(chǎn)量(kg/hm2)。
由表2可知,與對照不施肥相比,施肥顯著增加水稻年均產(chǎn)量,其中單施化肥較不施肥增產(chǎn)21.26%,紫云英配施減量化肥較不施肥增產(chǎn)19.55%~23.25%,以G+60%F處理水稻年均產(chǎn)量最高,其次為G+80%F處理。紫云英配施80%和60%化肥處理水稻產(chǎn)量均高于單施化肥,說明減施20%~40%化肥條件下,配施適量紫云英仍能提高水稻產(chǎn)量;而化肥減施60%時(shí),水稻產(chǎn)量較單施化肥減少1.40%,說明化肥減施過多會影響水稻生長發(fā)育,導(dǎo)致減產(chǎn)。
表2 不同施肥處理下水稻年均產(chǎn)量Tab.2 Average annual yield of rice in different fertilizer treatments
注:同列數(shù)據(jù)后不同小寫字母表示處理間差異顯著(P<0.05)。
Note:The different letters in the table indicate that the data in different treatments are significantly different at the 5% level.
由圖1可知,各施肥處理水稻年產(chǎn)量隨時(shí)間變化呈波動(dòng)趨勢,不同年份間波動(dòng)較大,相同年份不同處理間波動(dòng)趨勢大致相似,除2013年外,CK處理在較低水平波動(dòng),這與土壤養(yǎng)分得不到補(bǔ)充有關(guān)。2013年CK及100%F處理水稻產(chǎn)量高于減量化肥配施紫云英處理,主要是2013年水稻生育期內(nèi)日均溫、有效積溫及日照時(shí)數(shù)均高于其他年份(表1),導(dǎo)致紫云英配施化肥處理水稻旺長,結(jié)實(shí)率低,從而降低水稻產(chǎn)量。根據(jù)年產(chǎn)量波動(dòng)曲線擬合各處理產(chǎn)量趨勢線,其斜率k表示產(chǎn)量的年變化量(kg/(hm2·a))。其中以G+60%F和G+80%F處理產(chǎn)量趨勢線位于最上方,且G+80%F處理以19.22 kg/(hm2·a)的增速于2013-2014年趕超G+60%F處理,說明2014年后G+80%F處理的增產(chǎn)潛力優(yōu)于G+60%F處理;100%F和G+40%F處理產(chǎn)量趨勢線居于中間, CK處理產(chǎn)量趨勢線位于最下方。各處理擬合方程k值為正,說明雖然各處理產(chǎn)量存在年際波動(dòng),但整體趨勢是增長的。
圖中虛線表示各處理產(chǎn)量趨勢線,其擬合方程為:yCK=24.53x+7 951.62(R2=0.006)、y100%F=60.36x+9 458.11(R2=0.069)、yG+80%F=57.02x+9 629.90(R2=0.045)、yG+60%F=37.80x+9 754.72(R2=0.026)、yG+40%F=40.34x+9 440.31(R2=0.043),式中x表示試驗(yàn)開始年數(shù),y表示試驗(yàn)第x年水稻年產(chǎn)量的擬合值。The dotted lines in the figure represent the trend lines of rice yield, the fitting equations are as follows:yCK=24.53x+7 951.62(R2=0.006),y100%F=60.36x+9 458.11(R2=0.069),yG+80%F=57.02x+9 629.90(R2=0.045),yG+60%F=37.80x+9 754.72(R2=0.026),yG+ 40%F=40.34x+9 440.31(R2=0.043).xdenotes the number of years from the start of the experiment,yrepresents the fitting value of annual yield of rice in thexth year of the experiment.
圖1 不同施肥處理下水稻年產(chǎn)量變化趨勢
Fig.1 Trend of annual rice yield in different fertilizer treatments
水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性和系統(tǒng)可持續(xù)性可用水稻產(chǎn)量變異系數(shù)(CV)和可持續(xù)性指數(shù)(SYI)表示,由表3可知,CK處理標(biāo)準(zhǔn)差較大,達(dá)到1 031.87 kg/hm2,說明不施肥處理年際產(chǎn)量波動(dòng)較大,施肥提高了水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性。施肥降低了水稻產(chǎn)量變異系數(shù),以G+40%F處理變異系數(shù)最低,其次為G+60%F處理;施肥可提高水稻產(chǎn)量可持續(xù)性指數(shù),以G+40%F處理可持續(xù)性指數(shù)最高,其次為G+60%F處理,紫云英配施減量化肥處理可持續(xù)性指數(shù)高于單施化肥處理,說明化肥配施紫云英可提高水稻產(chǎn)量的可持續(xù)性。綜合考慮水稻產(chǎn)量、產(chǎn)量變異系數(shù)及可持續(xù)性指數(shù),以G+60%F處理效果最好。
表3 不同施肥處理下水稻產(chǎn)量變異系數(shù)及可持續(xù)性指數(shù)Tab.3 Variation coefficient and sustainability index of rice yield in different fertilizer treatments
長期不同施肥處理導(dǎo)致土壤肥力水平不同,而各施肥處理在相同年份所對應(yīng)的氣候、管理?xiàng)l件等相同,因此可將各施肥處理對應(yīng)的土壤肥力水平作為AMMI模型的一個(gè)維度,即“施肥處理”,而每年氣候及其他環(huán)境條件作為另一個(gè)維度即“環(huán)境”,利用DPS軟件對11 a長期定位試驗(yàn)水稻產(chǎn)量進(jìn)行聯(lián)合方差、線性回歸及AMMI模型分析(表4)。結(jié)果顯示,方差分析及線性回歸分析均不能很好地解釋施肥處理與環(huán)境的交互作用,AMMI模型中IPCA1、IPCA2達(dá)到了極顯著差異(P<0.01),將剩余不顯著的IPCA3合并為殘差,IPCA1和IPCA2的平方和解釋了施肥與環(huán)境交互作用的98.15%,而殘差僅占1.85%,充分說明AMMI模型能透徹分析施肥處理與環(huán)境的交互作用,可有效彌補(bǔ)方差分析及線性回歸分析在評價(jià)水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性上的局限性。
表4 不同施肥處理下水稻產(chǎn)量的聯(lián)合方差、線性回歸和AMMI模型分析Tab.4 ANOVA, liner regression and AMMI model analyses of rice yield in different fertilizer treatments
以水稻平均產(chǎn)量為橫坐標(biāo),以施肥處理和環(huán)境互作效應(yīng)值IPCA1為縱坐標(biāo)繪制雙標(biāo)圖(圖2),該圖可揭示施肥處理與環(huán)境間的互作關(guān)系。圖2中f1、f2、f3、f4、f5分別代表施肥處理CK、100%F、G+80%F、G+60%F、G+40%F,e1、e2、e3…e11分別代表2008,2009,2010…2018年的環(huán)境。在垂直方向上,如果以IPCA1=0作一條水平線,施肥處理(f)與環(huán)境(e)在水平線同側(cè),表示施肥處理與環(huán)境的交互作用為正,相反表示交互作用為負(fù)。由圖2可知,f1、f2與f3、f4、f5分別位于水平線兩側(cè),f1、f2、與2018,2011,2013,2017年的環(huán)境互作為正,即表示2008,2011,2013,2017年環(huán)境對f1、f2處理水稻產(chǎn)量提高有積極作用,與其他年份的環(huán)境互作為負(fù)。f3、f4、f5與2008,2011,2013,2017年環(huán)境互作為負(fù),表示該時(shí)間的環(huán)境對f3、f4、f5處理水稻產(chǎn)量的提高有消極作用,與其他年份的環(huán)境互作為正。圖標(biāo)越接近IPCA1軸上0值,表示該施肥處理互作越小,產(chǎn)量穩(wěn)定性越好,圖標(biāo)越靠近右邊,表示施肥處理對水稻產(chǎn)量的增產(chǎn)效果越好。由圖2可知,f5、f2、f4施肥處理穩(wěn)定性較好,f3、f1施肥處理穩(wěn)定性較差,f4、f3、f2、f5施肥處理對水稻增產(chǎn)效果較好,f1施肥處理對水稻產(chǎn)量增產(chǎn)效果較差,綜合考慮水稻增產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn),以f4(G+60%F)處理效果最好。
圖2 AMMI主成分交互作用與產(chǎn)量雙標(biāo)圖Fig.2 Biplot of AMMI between yields and IPCA1
為定量描述施肥處理對水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響,利用2個(gè)主成分的IPCA值分別計(jì)算各施肥處理的穩(wěn)定性參數(shù)Di值(表5)。該結(jié)果與圖2所示的產(chǎn)量穩(wěn)定性結(jié)果基本一致,按Di值的大小排序:CK>G+80%F>100%F>G+60%F>G+40%F,Di值越小,表示施肥處理的穩(wěn)定性越高。說明施肥可提高水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性,以G+40%F處理產(chǎn)量穩(wěn)定性最好,其次為G+60%F處理。
表5 不同施肥處理下水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性參數(shù)Tab.5 Stability parameter of rice yield in different fertilizer treatments
紫云英配施減量化肥提高水稻年均產(chǎn)量、產(chǎn)量可持續(xù)性指數(shù),降低產(chǎn)量變異系數(shù)。AMMI模型互作效應(yīng)分析結(jié)果表明,不同施肥處理在不同試驗(yàn)?zāi)攴輰Νh(huán)境響應(yīng)不一致。綜合考慮產(chǎn)量年際變化特征、變異系數(shù)、可持續(xù)性指數(shù)及采用AMMI模型評價(jià)產(chǎn)量穩(wěn)定性等結(jié)果,22 500 kg/hm2紫云英配施60%化肥處理為該區(qū)域水稻高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)及減肥的最佳施肥措施。
眾多研究表明[8-9],化肥減施20%~40%情況下,翻壓15 000~30 000 kg/hm2紫云英仍能保證水稻不減產(chǎn),本研究也得出相似結(jié)論。11 a長期定位試驗(yàn)結(jié)果顯示,翻壓22 500 kg/hm2紫云英,減量20%和40%化肥分別較單施化肥增產(chǎn)1.54%,1.64%,主要因?yàn)樽显朴⒎瓑汉筢尫懦龅酿B(yǎng)分能滿足水稻對速效養(yǎng)分的需求,且紫云英養(yǎng)分釋放緩慢,可持續(xù)為水稻生長提供所需養(yǎng)分,從而維持和提高水稻產(chǎn)量。而當(dāng)化肥減施60%時(shí),水稻年均產(chǎn)量低于單施化肥處理,說明當(dāng)化肥減施過多時(shí),土壤中速效養(yǎng)分較少,不能滿足水稻生長發(fā)育,因此種植翻壓紫云英情況下,化肥應(yīng)適量減施,既能保證水稻高產(chǎn),又能實(shí)現(xiàn)國家“減肥增效”的政策要求。
綜合比較各處理水稻產(chǎn)量的變異系數(shù)(CV)和可持續(xù)性指數(shù)(SYI),CK處理的水稻產(chǎn)量CV值最大,SYI最小,而施肥可降低CV,提高SYI的大小,說明不施肥條件下水稻的抗逆性較差,易造成產(chǎn)量大幅度波動(dòng),施肥則有利于降低環(huán)境、生物等因素對產(chǎn)量的影響,維持稻田生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。本研究中,G+60%F和G+40%F處理CV值低于單施化肥和不施肥,SYI值高于單施化肥和不施肥,說明減量化肥配施紫云英有利于維持水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性和可持續(xù)性,主要是一方面紫云英翻壓腐解后養(yǎng)分釋放呈前期快后期緩慢趨勢,肥效較長,養(yǎng)分不易流失[10],且翻壓的紫云英能促進(jìn)土壤有機(jī)質(zhì)礦化分解和土壤養(yǎng)分的循環(huán)與轉(zhuǎn)化[11],為土壤提供大量的碳源和養(yǎng)分;另一方面紫云英翻壓后可有效改善稻田土壤結(jié)構(gòu)[12],提高土壤酶和微生物活性[11,13],抑制雜草生長[14]及病蟲害發(fā)生[15],為稻田生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展提供保障。
對于長期定位試驗(yàn)水稻產(chǎn)量的穩(wěn)定性,在管理?xiàng)l件、品種、大氣沉降等相同情況下,其變異主要來源于施肥處理、環(huán)境及二者的交互作用[16-17]。變異系數(shù)和可持續(xù)性指數(shù)是評價(jià)作物產(chǎn)量穩(wěn)定性及可持續(xù)性的常用方法[18-19],而利用變異系數(shù)來評價(jià)產(chǎn)量穩(wěn)定性,僅僅是環(huán)境效應(yīng)和交互作用之和與施肥處理產(chǎn)量均值的比較,并未分離出交互作用,AMMI模型可以把方差分析和主成分分析結(jié)合在一起[20],利用施肥與環(huán)境互作效應(yīng)進(jìn)行評價(jià),較為精確[21]。本研究中水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性參數(shù)(Di)大小為:CK>G+80%F>100%F>G+60%F>G+40%F,Di值越小,穩(wěn)定性越高,該結(jié)果與變異系數(shù)評價(jià)產(chǎn)量穩(wěn)定性得到的結(jié)果一致,而與可持續(xù)性指數(shù)評價(jià)產(chǎn)量可持續(xù)性的結(jié)果并不完全相同,其差異主要表現(xiàn)在G+80%F和100%F處理上,其可能原因是2013年氣候變化導(dǎo)致G+80%F處理水稻旺長嚴(yán)重,產(chǎn)量過低,從而使產(chǎn)量年際波動(dòng)較大,穩(wěn)定性低于100%F處理。
CK、100%F處理與G+80%F、G+60%F和G+40%F處理與環(huán)境互作的效應(yīng)相反,從歷年氣象因子看,2008,2011,2013,2017年與其他年份的環(huán)境差異主要體現(xiàn)在日均溫、降雨量、日照時(shí)數(shù)及有效積溫上,2008年及2017年降雨量高于其他年份,2011年降雨量低于其他年份,2013年日均溫、日照時(shí)數(shù)及有效積溫均高于其他年份,說明經(jīng)過長期不同施肥后,各處理之間水稻產(chǎn)量對環(huán)境變化的響應(yīng)也表現(xiàn)出差異。黃晶等[21]也指出,氣候變化對水稻生產(chǎn)潛力及產(chǎn)量的影響較為復(fù)雜,不同施肥處理在不同試驗(yàn)?zāi)攴輰Νh(huán)境響應(yīng)并不一致。本研究顯示,G+80%F、G+60%F、G+40%F處理隨氣溫升高、有效積溫升高、日照時(shí)數(shù)增加,表現(xiàn)出環(huán)境對水稻產(chǎn)量具有一定消極作用。也有研究提出[22-23],水稻生育期內(nèi)溫度升高、降雨量增加及日照時(shí)數(shù)增加對水稻產(chǎn)量的影響是負(fù)面的。
豫南稻區(qū)紫云英鮮草產(chǎn)量一般在30 000 kg/hm2左右,受稻田土壤地力、栽培措施等影響,紫云英實(shí)際鮮草產(chǎn)量會存在差異,因此還需要進(jìn)一步研究翻壓不同量紫云英與化肥最佳配比問題,以便根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際鮮草產(chǎn)量確定化肥減施量,充分挖掘種植翻壓紫云英的減肥潛力。本試驗(yàn)僅研究了22 500 kg/hm2紫云英配施減量20%~60%化肥對水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響,而紫云英翻壓量的多少是否會影響水稻產(chǎn)量穩(wěn)定性仍需進(jìn)一步研究。