陳華斌,田軍倉,2,3*,沈 暉,2,3,劉大銘
西蘭花是重要的經濟蔬菜作物之一[1—2]。西蘭花種植中,為了追求經濟效益,水肥浪費現象極其嚴重[3—8]。灌水量、施肥量是影響植物生長的主要因素,是作物提質增效的關鍵[9—15]。近年來,國內一些學者研究了灌水量、施肥量對作物生長指標及光合、產量和品質的影響[9,13,16]。為了確定灌水量對西蘭花的影響,趙鵬志等[4]通過二因素三水平隨機區(qū)組試驗,得到西蘭花產量最高、光合指標最高、品質最好的水肥組合為灌水量2 175 m3/hm2、施肥量1 200 kg/hm2。張輝等[17]采用雙因素交互試驗設計尋找適宜當地西蘭花的水氮組合,結果表明,灌水量為田間持水量的60%,硝態(tài)氮與銨態(tài)氮比例為5∶5 時,西蘭花的產量、水氮利用效率、干重等表現最優(yōu)。李錄山等[18]尋找西蘭花最優(yōu)水肥組合,結果表明,中水中肥,西蘭花產量最高,保護酶系統(tǒng)活性較高,最適宜當地作物生長要求。
目前,對滴灌西蘭花水肥最優(yōu)組合的確定多為水肥二因素三水平。為了適應寧夏本地環(huán)境,本文進行膜下滴灌西蘭花二元二次正交旋轉組合試驗,確定最適合本地種植西蘭花的滴灌灌水量和追肥量組合,為西蘭花提質增效提供科學依據。
試驗于2020 年7—9 月份在寧夏銀川市賀蘭縣永興村試驗基地進行(106°32′E,38°39′N)。試驗地年平均氣溫10.92 ℃,年平均日照時數2 620.5 h,年平均降水量186.4 mm。其中,生育期降水量為113 mm。土壤類型為沙壤土,0~20 cm 土壤干容重為1.34 g/cm3,pH值為8.11,堿解氮為59 mg/kg,有效磷為30.2 mg/kg,速效鉀為167 mg/kg,0~60 cm 土壤田間持水率為21.43%。
西蘭花品種為“耐寒優(yōu)秀”,其基肥為友誼復合肥(N-P2O5-K2O,15-15-15),整地覆膜時均勻撒施300 kg/hm2。采用文丘里施肥器進行水肥一體化隨水追肥,肥料為心連心尿素(w(總氮)≥46%)、俄羅斯阿康公司生產的復合肥(N-P2O5-K2O,16-16-16)。西蘭花采用膜下滴灌,滴灌帶直徑16.0 mm,滴頭間隔35 cm,滴頭流量1.6 L/h。
采用二元二次正交旋轉組合試驗,選取灌溉定額W 和純追肥量F 兩個因素,每個因素設置1.414,1,0,-1,-1.414 五個水平,試驗共16 個處理,每個處理重復3 次,共計48 個小區(qū)。T9~T16 是同一處理的重復,重復間差異體現試驗田位置不同和環(huán)境差異產生的誤差。每個處理為1 條壟,分上、中、下3 個小區(qū),每個小區(qū)對應1 個重復,旨在研究不同水肥組合對寧夏賀蘭縣西蘭花生長、產量和品質的影響。
根據已有試驗的研究經驗并結合當地的農業(yè)生產情況,確定灌溉定額和施肥量的上下限分別為3 045 m3/hm2和1 305 m3/hm2,2 152 kg/hm2和922 kg/ hm2。各因素水平(Xpj)和變化間隔(Δj)為
式中:X1j表示因素的下限;X2j表示因素的上限;j 為因素個數;γ 為星號臂。二元二次通用旋轉組合試驗方案見表1。
表1 西蘭花種植試驗方案設計
注:表中純追肥量包括氮肥量、磷肥量和鉀肥量。
試驗田長44 m,寬35 m。每壟對應1 個試驗處理,每個處理分上、中、下3 個小區(qū),小區(qū)長11 m,寬0.8 m,面積為8.8 m2。西蘭花種植方式為溫室內育苗,育苗完成移栽至試驗田內,移栽時間為2020 年7 月21 日,收獲時間為2020 年9 月21—30 日。西蘭花采取壟上移栽種植,壟面寬80 cm,壟溝寬40 cm,壟高20 cm,每壟上種植2 行西蘭花,壟上覆黑色地膜,株距為35 cm。西蘭花灌溉方式為膜下滴灌,采取2 行1 管模式,滴頭間距為35 cm。6 月25 日育苗,四葉一心時定值,移栽時間為7 月21 日。
(1)產量及品質的測定。西蘭花采收期每個處理選取上、中、下3 個小區(qū),小區(qū)長為11 m,采收小區(qū)內西蘭花,測量其鮮重,并折算成每公頃產量。維生素C 按照鉬藍比色法測定,可溶性糖按照蒽酮比色法測定,可溶性蛋白采用考馬斯亮藍G-250 染色法測定,硝酸鹽采用紫外分光光度法測定,可溶性固體按照阿貝折射儀測定。
(2)灌溉水分利用效率計算。
式中:IWUE為灌溉水分利用效率,kg/m3;Y 為產量,kg/hm2;TW為總灌水量,m3/hm2。
(3)偏氮肥生產力計算。
式中:PNP為偏氮肥生產力,kg/kg;Y 為產量kg/hm2;TF為總追氮量,kg/hm2。
數據統(tǒng)計用Excel 2010,顯著性檢驗和方差分析用Spss 26(Tukey 法和LSD 法),線性回歸及其檢驗用DPS 7.05,相關圖形繪制使用Origin2018。
由表2 可知,T1 西蘭花產量最高為25 668 kg/hm2;T6 次之,產量為24 766 kg/hm2;最低為T3,產量為18 690 kg/hm2。由T5 與T9~T16 比較可以看出,在施肥量為1 537 kg/hm2時,灌水量由1 305 m3/hm2增加到2 175 m3/hm2時,西蘭花產量增加明顯。T1和T2 相比,可以發(fā)現當灌水量為2 790 m3/hm2,施肥量從1 103 kg/hm2增加到1 972 kg/hm2時,對西蘭花產量影響顯著(P<0.05),說明灌水量為2 160 m3/hm2時,西蘭花產量隨著施肥量的增加而增加。由T1 與T9~T16 比較可以看出,當灌水量和施肥量分別由2 175 m3/hm2、1 537 kg/hm2增加到2 790 m3/hm2、1 972 kg/hm2時,T1 處理的西蘭花產量和T9~T16 處理差異顯著(P<0.05),說明在T1 的水肥組合下西蘭花產量最高。T1 較CK 增加了8.4%,T3 較CK 降低了26.7%。
不同水肥處理西蘭花灌溉水分利用效率和偏氮肥生產力見表2。T5 灌溉水分利用效率最高為14.32 kg/m3,T6 灌溉水分利用效率最低為8.13 kg/m3。由T5 與T9~T16 比較可知,同一施肥水平下,灌溉水分利用效率隨灌水量的增加而減少。T5 比CK增加了31.5%,T6 比CK 降低了25.3%。T7 偏氮肥生產力最高,為39.79 kg/kg,T3 偏氮肥生產力最低,為18.89 kg/kg。由T8 與T9~T16 比較可知,同一灌水量下,偏氮肥生產力隨施肥量的減少而增加。T7比CK 增加了45.4%,T3 比CK 降低了31.0%。2.1.1 回歸方程的建立
表2 不同水肥處理對西蘭花產量、灌溉水分利用效率和肥料偏生產力的影響
2.1.2 回歸方程的顯著性檢驗 經方差分析可知,F回歸=13.53,F0.05(5,10)=3.326,F回歸>F0.05(5,10),顯著水平P=0.005 1,則回歸方程的F 檢驗顯著,表明根據試驗數據建立的回歸方程可靠,具有應用價值;回歸方程相關系數R2=0.90,擬合程度好。
2.1.3 回歸系數的顯著性檢驗 采用t 檢驗法進行回歸系數顯著性檢驗。結果表明,一次項中灌溉定額x1和二次項中施肥量x2對西蘭花產量影響極顯著,其他項均不顯著?;貧w方程可化簡為
2.1.4 主因素分析 主因素分析主要是分析灌溉定額、施肥量對西蘭花產量的影響效應。試驗所建立的回歸方程中2 個因素均為規(guī)范變量,偏回歸系數不受因素取值大小和單位的影響,其絕對值的大小可以直接反映各個因素對西蘭花產量的影響程度。由表3 可知,水肥因素對西蘭花產量的影響大小為灌溉定額x1>施肥量x2。其中,灌溉定額對西蘭花產量影響極顯著,說明該試驗條件下,灌溉定額是主要因素。
表3 回歸系數t 檢驗結果
2.1.5 單因素分析 對式(5)進行降維處理,即將回歸方程中的灌溉定額、施肥量中的2 個因子固定在零值,即可求得單因素對西蘭花產量的一元二次回歸模型:
式中:y1,y2分別為單獨考慮灌溉定額和施肥量對應的估計值,kg/hm2。令xj分別為-1.414,-1,0,1,1.414,通過式(7)~(8)計算得出相應的預測產量,可分別得出單因素不同水平對產量的曲線效應圖(圖1)。
由圖1 可知,產量隨著灌溉定額的增加而增加;當施肥量編碼小于0 時,產量隨著施肥量的增加而增加;當施肥量編碼大于0 時,產量隨著施肥量的增加而降低。
圖1 單因素對產量的影響
2.1.6 交互作用分析 灌溉定額與施肥量的交互作用見圖2。由圖2 可知,產量受灌水量和施肥量的交互影響,當灌水量一定時,產量隨著施肥量的增加先增加后減少,當施肥量編碼值為0 時,產量達到最大值;當施肥量一定時,產量隨著灌水量的增加而增加。通過模型尋優(yōu)發(fā)現灌水量、施肥量編碼組合為(1.414,0),即灌水量為3 045 m3/hm2,施肥量為1 537 kg/hm2時,西蘭花產量最高可以達到26 658 kg/hm2。
圖2 灌溉定額與施肥量的交互作用
由表4 可知,維生素C 的質量比在T1 時最大,為705 mg/kg;在T3 時最小,為612 mg/kg;T1 比T3提高了7.8%,T3 處理比CK 降低了6.9%??扇苄蕴堑馁|量比在T1 時最大,為41.5 mg/g;在T3 時最小,為19.8 mg/g;T1 比T3 提高了109.6%,T1 比CK 提高了14.6%。可溶性蛋白的質量比在T8 時最大,為6.4 mg/g;在T6 時最小,為3.9 mg/g;T8 比T6 提高了64.1%,T8 處理比CK 提高了20.7%??扇苄怨腆w質量分數在T8 最大,為10.17%;在T6 最小,為7.98%;T8 比T6 提高了27.4%,T8 處理比CK 提高了16.1%。硝酸鹽的質量比在T3 時最大,為1 392 mg/kg;在T9時最小,為765 mg/kg;T3 比T9 提高了81.9%,T3處理比CK 提高了44.8%。
表4 不同水肥處理對西蘭花品質的影響
綜上所述,T1 處理的維生素C、可溶糖的質量比最高,可溶性蛋白的質量比、可溶性固體質量分數都較好,硝酸鹽一般。
2.2.1 回歸方程的建立
2.2.2 回歸方程的顯著性檢驗 經方差分析可知,F回歸=9.02,F0.05(5,10)=3.326,F回歸>F0.05(5,10),顯著水平P=0.012 7,則回歸方程的F 檢驗顯著,表明根據試驗數據建立的回歸方程可靠,具有應用價值;回歸方程相關系數R2=0.85,擬合程度好。
2.2.3 回歸系數的顯著性檢驗 采用t 檢驗法進行回歸系數顯著性檢驗。結果表明,一次項中灌溉定額x1和二次項中施肥量x2對西蘭花中維生素C 的影響極顯著,其他項均不顯著?;貧w方程可化簡為
2.2.4 主因素分析 主因素分析主要是分析灌溉定額、施肥量對西蘭花維生素C 的影響效應。試驗所建立的回歸方程中2 個因素均為規(guī)范變量,偏回歸系數不受因素取值大小和單位的影響,其絕對值的大小可以直接反映各個因素對西蘭花中維生素C的影響程度。由表5 可知,水肥因素對西蘭花中維生素C 的影響大小為灌溉定額x1>施肥量x2。其中,灌溉定額對西蘭花中維生素C 影響極顯著,說明該試驗條件下,灌溉定額是主要因素。
表5 回歸系數t 檢驗結果
2.2.5 單因素分析 對式(9)進行降維處理,即將回歸方程中的灌溉定額、施肥量中的2 個因子固定在零值,即可求得單因素對西蘭花中維生素C 的一元二次回歸模型:
式中:y1,y2分別為單獨考慮灌溉定額和施肥量對應的估計值,mg/kg。令xj分別為-1.414,-1,0,1,1.414,通過式(11)~(12)計算得出相應的預測維生素C,可分別得出單因素不同水平對維生素C 的曲線效應圖(圖3)。
由圖3 可知,維生素C 的質量比隨著灌溉定額的增加而增加;當施肥量編碼小于0 時,維生素C隨著施肥量的增加而增加;當施肥量編碼大于0 時,維生素C 隨著施肥量的增加而降低。
圖3 單因素對維生素C 的影響
2.2.6 交互作用分析 灌溉定額與施肥量的交互作用見圖4,維生素C 受灌水量和施肥量的交互影響,當灌水量一定時,可以看出維生素C 的質量比隨著施肥量的增加先增加后減少,當施肥量編碼值為0時,維生素C 的質量比達到最大值;當施肥量一定時,維生素C 的質量比隨著灌水量的增加而增加。
圖4 灌溉定額與施肥量的交互作用
通過模型尋優(yōu)發(fā)現灌水量、施肥量編碼組合為(1.414,1),即灌水量為3 045 m3/hm2,施肥量為1 972 kg/hm2時,西蘭花維生素C 的質量比最高可以達到708 mg/kg。
(1)在T1 時,西蘭花產量最高,為25 668 kg/hm2;T3 最低,為18 690 kg/hm2。灌溉水分利用效率在T5時最高,為14.32 kg/m3;在T6 時最低,為8.13 kg/m3。偏氮肥生產力在T7 時最高,為39.79 kg/kg;T3 時最低,為18.89 kg/kg。
(2)在T1 時,維生素C、可溶性糖的質量比最大,分別為705 mg/kg,41.5 mg/g;在T3 時最小,分別為612 mg/kg,19.8 mg/g。在T8 時,可溶性蛋白的質量比、可溶性固體質量分數最大,分別為6.4 mg/g,10.17%;在T6 時最小,分別為3.9 mg/g,7.98%。硝酸鹽質量比在T3 時最大,為1 392 mg/kg,在T9 時最小,為765 mg/kg。
(3)建立了灌水量及施肥量對西蘭花產量、維生素C 質量比的影響模型,模型達到顯著水平,對試驗最優(yōu)水肥組合進行驗證,結果有很好的重現性,表明模型準確。通過驗證,得到灌水量是影響西蘭花產量、品質的主要因素,施肥量是次要因素。
綜合上述分析,從西蘭花產量、水肥利用效率、品質及回歸模型尋優(yōu)水肥組合可以得到,在降水量為113 mm 時,灌水量為2 790~3 045 m3/hm2,施肥量為1 537~1 972 kg/hm2時,可以獲得較高的產量(2 6147.72~2 6657.88 kg/hm2)及較優(yōu)的西蘭花品質(維生素C 質量比為707.52~710.40 mg/kg),是適宜本地西蘭花種植推廣的較優(yōu)水肥組合方案。