王旭立，司昌亮，尚學(xué)靈，張生武

（吉林省水利科學(xué)研究院，吉林長(zhǎng)春 130022）

水稻是我國(guó)主要的糧食作物，種植面積占全國(guó)糧食種植面積的28%[1]。稻田灌溉用水量約占我國(guó)用水總量的54%，占農(nóng)業(yè)用水總量的70%[2]。傳統(tǒng)的淹水灌溉耗水量極大，水分利用效率(water use efficiency，WUE)只有30%～40%，水資源浪費(fèi)嚴(yán)重[3]。因此，發(fā)展節(jié)水灌溉已成為提高農(nóng)業(yè)用水效率、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要措施。盡管不同節(jié)水灌溉制度對(duì)水稻增產(chǎn)作用還存在不確定性，但在提高水分利用效率方面已得到廣泛認(rèn)可[4]。水田節(jié)水灌溉制度中的控制灌溉[5-10]又稱調(diào)虧灌溉。為掌握水稻水分虧缺狀況、及時(shí)進(jìn)行灌溉管理，需要確定合理的灌溉調(diào)控指標(biāo)[11]，即調(diào)控灌溉的土壤水分閾值指標(biāo)。

本文采用吉林省灌溉試驗(yàn)中心站岔路河水田試驗(yàn)基地3 年間水分管理模式水田試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析不同時(shí)期缺水對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，研究水稻各生育階段的適宜土壤水分，確定控制灌溉下水稻各生育階段的土壤水分控制閾值，為制定吉林省水稻控制灌溉下的分生育期優(yōu)化灌溉制度提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

岔路河水田試驗(yàn)基地位于永吉縣岔路河鎮(zhèn)，地處吉林省中東部，松嫩平原向長(zhǎng)白山區(qū)過(guò)渡地帶，四季分明，大陸性季風(fēng)氣候，多年平均蒸發(fā)量1316 mm，多年平均降水量為673 mm，平均風(fēng)速3.1 m·s-1，年平均氣溫4.4 ℃，平均年積溫2704 ℃，多年平均日照時(shí)數(shù)2445 h，年平均無(wú)霜期145 d，最大凍土層深度1.5 m。

1.2 方案設(shè)計(jì)

本文以吉林省灌溉試驗(yàn)中心站岔路河水田試驗(yàn)基地3 年間水分管理模式水田試驗(yàn)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。試驗(yàn)在路河水田試驗(yàn)基地的測(cè)桶試驗(yàn)區(qū)（具備遮雨棚）內(nèi)進(jìn)行。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)水分管理模式采用控制灌溉，且采用遮雨棚不利用雨水、完全依靠灌溉的策略。

參考《灌溉試驗(yàn)規(guī)范》（SL 13-2015），通過(guò)測(cè)桶對(duì)比試驗(yàn)，按不同土壤水分下限標(biāo)準(zhǔn)確定不同的灌水定額，小區(qū)試驗(yàn)采用6 因素5 水平均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)（見(jiàn)表1），即6因素選擇為返青期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期、乳熟期、黃熟期，5 水平選擇土壤水分控制水平[用土壤水分占土壤飽和含水率（田間持水量）的百分比表示]的100%、90%、80%、70%、60%（見(jiàn)表2）。

表1 6因素5水平正交表（56）

表2 控制灌溉水分管理模式水分控制標(biāo)準(zhǔn)

控制灌溉采用測(cè)桶試驗(yàn)設(shè)計(jì)，測(cè)桶直徑0.6 m、高0.9 m，測(cè)桶內(nèi)的土壤為項(xiàng)目區(qū)內(nèi)的水田耕作土壤原狀回填。每個(gè)測(cè)桶均單灌單排、定量定時(shí)灌溉，灌溉水為渠道提水，測(cè)桶周?chē)鸀樗?，均可以作為保護(hù)區(qū)。

水稻于4月10日播種，4月15日完成育苗，在5月24 日插秧，9 月21 日收割。插秧后觀測(cè)逐日田面水層深度、地下水位、作物長(zhǎng)勢(shì)，記錄每次灌水量。氮、磷、鉀肥用量按[m(N)∶m(P2O5)∶m(K2O)=2∶1∶1]比例施用，全生育期施N 150～180 kg·hm-2、P2O575～90 kg·hm-2、K2O 75～90 kg·hm-2。磷肥一次性作基肥施用，氮肥按基肥、分蘗肥、調(diào)節(jié)肥、穗肥重量比4∶3∶1∶2 施用，鉀肥按照基肥、穗肥重量比6∶4施用。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要運(yùn)用WPS2021 和DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 產(chǎn)量差異性

試驗(yàn)具體的最終產(chǎn)量數(shù)據(jù)列于表3。由表可知，與常規(guī)灌溉相比，各生育期在不同土壤水分控制條件下增產(chǎn)與減產(chǎn)幅度不一，差異性較為顯著。其中，KZ25 處理減產(chǎn)幅度最大，達(dá)37.97%，其次為KZ5 處理，減產(chǎn)幅度32.35%；KZ15 處理增產(chǎn)幅度最大，達(dá)8.55%，其次為KZ12處理，增產(chǎn)幅度5.42%。

表3 不同處理下水稻控制灌溉產(chǎn)量情況

2.2 適宜土壤水分的求解

運(yùn)用DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與WPS 2021 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與整理[12]。

2.2.1 二次多項(xiàng)式逐步回歸函數(shù)配置

運(yùn)用WPS 2021軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)量與土壤水分組合進(jìn)行多元回歸分析。

通過(guò)二次多項(xiàng)式逐步回歸，優(yōu)化模型類(lèi)別及設(shè)置配方限制因子（見(jiàn)圖1）。

圖1 模型優(yōu)化類(lèi)別及限制因子配置圖

迭代不收斂，建立二次多項(xiàng)式逐步回歸水分效應(yīng)函數(shù)方程，對(duì)水稻“產(chǎn)量-土壤水分”模型進(jìn)行擬合：

（1）式中，y為水稻產(chǎn)量，單位kg/667 m2；x1～x6為各生育期的土壤水分含量，單位%。

通過(guò)對(duì)函數(shù)方程求解，二次多項(xiàng)式逐步回歸分析的相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果見(jiàn)表4、表5。

表4 回歸統(tǒng)計(jì)表

表5 回歸方程的偏相關(guān)系數(shù)與t、p 值

由表4 可知，此回歸方程能很好地?cái)M合土壤水分與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系，可靠性較高。

從表5 中各影響因素的回歸方程系數(shù)來(lái)看，水稻產(chǎn)量與各生育期的土壤水分（x1～x6）呈正相關(guān)，與各生育期的土壤水分的平方（x12～x62）呈負(fù)相關(guān)。在表5中，偏相關(guān)系數(shù)是度量偏相關(guān)程度和方向的指標(biāo)，即多元回歸分析中，在消除其他變量的影響的情況下，所計(jì)算的兩變量之間的相關(guān)系數(shù)，t檢驗(yàn)值是對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可信度的檢驗(yàn)，t越大越可信。

2.2.2 最優(yōu)土壤水分設(shè)置

通過(guò)對(duì)已求得的二次多項(xiàng)式逐步回歸方程進(jìn)行模型診斷，得出分生育階段的土壤水分與產(chǎn)量的單因素影響曲線（見(jiàn)圖2～圖7），從而確定分生育階段的最優(yōu)土壤水分。

圖2 水稻返青期單因素曲線圖

圖3 水稻分蘗期單因素曲線圖

圖4 水稻拔節(jié)孕穗期單因素曲線圖

圖5 水稻抽穗開(kāi)花期單因素曲線圖

圖6 水稻乳熟期單因素曲線圖

圖7 水稻黃熟期單因素曲線圖

通過(guò)圖2～圖7 得出返青期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開(kāi)花期、乳熟期、黃熟期的最優(yōu)土壤水分分別為77%、75%（綜合）、80%、78%、87%、60%。為便于實(shí)際操作，對(duì)各數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化處理，其中將分蘗期的75%（綜合）根據(jù)掌握的相關(guān)資料及實(shí)際經(jīng)驗(yàn)分為分蘗前期、分蘗中期、分蘗后期，處理結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 控制灌溉水分管理模式土壤水分閾值表 單位：%

通過(guò)對(duì)已求得的二次多項(xiàng)式逐步回歸方程進(jìn)行模型診斷，確定分生育階段的土壤水分閾值，即土壤水分控制上下限：返青期80%～100%、分蘗前期80%～100%、分 蘗 中 期80%～100%、分 蘗 后 期70%～100%、拔節(jié)孕穗期80%～100%、抽穗開(kāi)花期80%～100%、乳熟期85%～100%、黃熟期60%～100%。

控制灌溉從返青期開(kāi)始長(zhǎng)時(shí)間不建立水層，對(duì)水稻的根系生長(zhǎng)、株型和群體結(jié)構(gòu)具有良好的促控作用，為水稻的增產(chǎn)提供了理論基礎(chǔ)?？刂乒喔日{(diào)控方法為上限為土壤飽和含水率（田間持水量），下限為土壤飽和含水率的60%～85%，逢雨不灌，大雨排干。

2.3 感觀法確定土壤水分

在野外時(shí)或大多數(shù)農(nóng)戶一般不具備觀測(cè)土壤水分的儀器，則可根據(jù)表7 所列手感和目測(cè)土壤的可塑性等[13-14]，大致估測(cè)土壤水分。

表7 野外估測(cè)土壤水分表

2.4 回歸方程精度檢測(cè)

由已得到的二次多項(xiàng)式逐步回歸方程與試驗(yàn)資料計(jì)算得出25 種處理預(yù)測(cè)產(chǎn)量及相對(duì)誤差等指標(biāo)（見(jiàn)表8）。預(yù)測(cè)產(chǎn)量平均相對(duì)誤差3.51 %，預(yù)測(cè)精度96.49%；變異系數(shù)為2.48%，變異程度較??；預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量決定系數(shù)為0.79，擬合程度較高。

表8 誤差檢驗(yàn)

由圖8可知，線性方程的斜率接近1，預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量誤差較小；數(shù)據(jù)點(diǎn)均勻地分布在1∶1 線兩側(cè)，但上方數(shù)據(jù)點(diǎn)較少且離散，預(yù)測(cè)產(chǎn)量偏低。

圖8 預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量比較

綜上，確定的二次多項(xiàng)式逐步回歸方程比較合理，可用于吉林省水田控制灌溉區(qū)域的產(chǎn)量估算。

3 結(jié)論

1）本文利用非充分灌溉試驗(yàn)資料，運(yùn)用DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)量與土壤水分組合進(jìn)行多元回歸分析，建立了二次多項(xiàng)式逐步回歸方程，該回歸方程能很好地?cái)M合土壤水分與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系，可靠性較高。

2）通過(guò)回歸方程模型診斷，確定分生育階段的土壤水分閾值，即土壤水分控制上下限：返青期80%～100%、分蘗前期80%～100%、分蘗中期80%～100%、分蘗后期70%～100%、拔節(jié)孕穗期80%～100%、抽穗開(kāi)花期80%～100%、乳熟期85%～100%、黃熟期60%～100%。

3）控制灌溉下水稻種植土壤水分閾值的合理確定，可以準(zhǔn)確掌握水稻對(duì)土壤水分的敏感程度，定時(shí)定量地灌溉，大幅度節(jié)約灌水量，提高水稻的產(chǎn)量，為吉林省水田控制灌溉技術(shù)的大面積推廣提供重要的理論支撐。

4）由已得到的二次多項(xiàng)式逐步回歸方程預(yù)測(cè)的產(chǎn)量平均相對(duì)誤差3.51%，預(yù)測(cè)精度96.49%；變異系數(shù)為2.48%，變異程度較??；預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量決定系數(shù)為0.79，擬合程度較高。

5）本文僅運(yùn)用吉林省灌溉試驗(yàn)中心站岔路河水田試驗(yàn)基地3 年間的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果分析，雖試驗(yàn)結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)相協(xié)調(diào)，但亦可能受水文年、土壤肥力、灌溉條件及方式等因素影響，影響計(jì)算精度。故將繼續(xù)開(kāi)展多年試驗(yàn)，反復(fù)驗(yàn)證及試算，以不斷探求控制灌溉土壤水分閾值在吉林省水稻種植區(qū)的準(zhǔn)確性、適應(yīng)性和代表性。