何 玲,周小平*,楊艷芳

(1.寧夏農村科技發(fā)展中心,寧夏銀川 750021;2.寧夏科技發(fā)展戰(zhàn)略和信息研究所,寧夏銀川 750021)

目前,在我國旱區(qū),干旱和貧瘠限制農業(yè)經濟的發(fā)展已成為省區(qū)級重點解決的問題。改善區(qū)域干旱和土壤貧瘠需要長期的演變過程,并實現非常困難,因此針對大面積旱區(qū)和土壤貧瘠區(qū)域,研究出因地制宜的種植作物、種植方法、田間管理、水肥措施等有巨大實際意義。油用向日葵是我國第四大油料作物,是居民食用油的主要來源,享有“營養(yǎng)健康油”的美譽。它不僅是寧夏當地農民的主要經濟作物,更是鹽堿地改良的首選作物[1-4]。早期研究大多關于滴灌技術應用的不同作物的反應和產量效應及節(jié)水效應[5-8]。滴灌施肥對養(yǎng)分和水分的吸收運移規(guī)律的影響和增產機理已有大量研究[6-13],也有關于旱區(qū)滴灌施肥的水肥耦合效應的報道[8,14-15]。研究表明,增施氮、磷、鉀肥能增加油葵產量[16-17];N、P、K肥施用量在一定范圍內時,向日葵的水分利用效率隨施肥量的增加而提高[18];水肥耦合體系的研究主要集中在北方旱區(qū),供試作物以小麥、玉米為主,也有谷子、馬鈴薯、棉花、辣椒、莜麥及沙打旺和楊樹等林草[6-7,19-21]。但對于油料作物的研究罕見報道,同時寧夏對水肥耦合關鍵技術的探究剛起步。針對寧夏中部干旱帶沒有因地制宜的油葵種植方式、田間管理、施肥灌溉技術的問題,筆者將滴灌施肥技術應用于寧夏中部干旱地區(qū)油用向日葵的生產,通過對不同水平的水、氮磷肥耦合處理的研究,尋找對當地油葵產量、品質、養(yǎng)分具有最優(yōu)效應的水肥耦合模式及單因子、雙因子最佳模式。

1 材料與方法

1.1 供試土壤在寧夏中部干旱帶典型干旱地區(qū)同心縣王團鎮(zhèn)科技園區(qū)開展大田試驗。試驗地海拔約在1 365 m,105°59′E,36°52′N。

土壤為砂質黏壤土,肥力水平低,熱量充足,晝夜溫差大,是我國北方典型的旱作農業(yè)區(qū)?；A理化性質見表1。

表1 供試土壤主要理化性質

根據當地氣象局統(tǒng)計數據,年平均降雨量300 mm,年蒸發(fā)量975 mm。

1.2 試驗材料指示作物與品種:選取當地廣泛種植的油用向日葵品種S606作為指示作物。該品種生育期115～130 d。株高165～170 cm,籽實含油率50%左右。抗病、抗旱、耐貧瘠、穩(wěn)產性均佳。

供試肥料:尿素(N 46%)、重過磷酸鈣(P2O546%)、顆粒硫酸鉀(K2O 50%)。

1.3 試驗設計在滴灌條件下,統(tǒng)一施用羊糞30 t/hm2,K2O 投入量60 kg/hm2的基礎上,采用312-D最優(yōu)飽和設計(3因素5水平),進行油用向日葵氮、磷肥施用量與灌水量試驗,12個處理,3次重復,隨機區(qū)組排列(表2)。

表2 水、養(yǎng)分量試驗設計

1.4 試驗方法灌水方法:采用膜下滴灌方式(現蕾期和花期各灌水處理總灌水量的50%)。

種植方法:南北走向,雙壟雙溝全覆膜,寬窄行種植,寬行60 cm,窄行40 cm,株距30 cm,壟寬20 cm。小區(qū)面積3.6×15.0=54.0 m2,共12×3=36個小區(qū),小區(qū)間間隔50 cm,走道寬1 m,試驗區(qū)凈面積約0.227 hm2。每小區(qū)種3壟6行,每行50株,密度300株/54.0 m2(55 575株/hm2)。每穴播種2粒。

施肥方法:①基肥。羊糞、磷肥、鉀肥、70%氮肥基施,在油葵播種前結合整地撒施后旋耕入土(旋深10～15 cm)。②追肥。結合灌水在現蕾期(6～8對真葉)旱追氮肥(占總施氮量的30%)。

田間管理:一對真葉間苗,每穴留苗2株,2對真葉定苗,每穴留苗1株?，F蕾期和花期各灌水1次,灌水量按照各處理不同水平進行定量灌溉(表3)。

表3 田間管理與操作時間

1.5 測定項目與方法測定方法統(tǒng)一采用鮑士旦[22]的《土壤農化分析》進行。

測定土壤的基礎理化性質與收獲后每處理的理化性質:有機質、全氮、堿解氮、全磷、有效磷、速效鉀、pH、全鹽、質地、容重、土壤含水量;按生育期測定土壤含水量。

植株采集與測試分析:出苗后,數出苗率。每隔10 d每處理測量株高、莖粗(以及盤徑),并采集完整植株10株,帶回測定不同處理不同器官鮮重、干重和氮磷鉀含量[6]。植株N、P、K含量測定流程:采樣—分器官—稱鮮重—經65 ℃條件下烘干—稱干物質量—粉碎—全部通過1 mm篩—H2SO4-H2O2消煮—測定植株全N(凱氏定氮)、全P(釩鉬黃比色法)、全K(火焰光度計)。

油葵籽仁品質測定項目與方法:粗蛋白采用杜馬斯燃燒法 (國標GB/T 5512—2008);粗脂肪(油酸、亞油酸、亞麻酸、棕櫚酸、硬脂酸、棕櫚油酸)采用索氏抽取法 (GB/T5512-2008);脂肪酸采用氣相色譜法(GB/T1736—2008,GB/T17377—2008)。

植株養(yǎng)分吸收累積量的計算:各器官干物質重量乘以相應氮(N)、磷(P)、鉀(K)含量(%),即得N、P、K吸收量,然后將P、K分別乘以2.291 4、1.204 6換算為P2O5、K2O,各器官相加即為整株N、P2O5、K2O養(yǎng)分吸收累積量。

收獲實產:針對3個區(qū)組所有處理按小區(qū)測產,并將采樣與考種損失的產量合算進去。

1.6 生育階段的劃分油葵生育期劃分見表4。

表4 油葵生育期記載

1.7 數據分析采用Excel 2007軟件整理數據、Origin 8.0軟件作圖、DPS軟件方差分析。

2 結果與分析

2.1 油用向日葵一生中各器官的N、P2O5、K2O養(yǎng)分累積量由表5可知,單株油葵N養(yǎng)分累積量可達4.2 g/株;主要集中在籽粒中,總累積量達2.2 g/株,占單株油葵總累積量的52.38%;其次是葉片,占單株的23.81%;根最少。單株油葵P2O5養(yǎng)分累積量可達4.8 g/株;主要集中在籽粒中,達2.0 g/株,占單株總累積量的41.67%;其次是葉片,占單株的29.17%;根最少。單株油葵K2O養(yǎng)分累積量可達13.4 g/株;主要集中在莖中,達6.4 g/株,占單株總累積量的47.76%;其次是葉片和花盤,占單株的23.14%和20.15%;根和籽粒最少。

表5 油用向日葵一生中各器官的N、P2O5、K2O養(yǎng)分累積量

單株油葵3種養(yǎng)分的總累積量的大小排序為K2O>P2O5>N。就籽粒中3種養(yǎng)分累積量占單株的百分比可知,對籽粒的形成和發(fā)育的貢獻率大小排序為N>P2O5>K2O。

2.2 單株油用向日葵一生中N、P2O5、K2O養(yǎng)分及水分累積量的變化從圖1可以看出,對單株油葵的N、P2O5、K2O養(yǎng)分累積量進行“S”型曲線模擬,r值分別為0.997 648、0.993 580和0.986 975,因此油葵的N、P2O5、K2O養(yǎng)分符合logstic方程。

圖1 單株油葵一生的N、P2O5、K2O養(yǎng)分累積量

2.3 油用向日葵不同生育時期N、P2O5、K2O累積量由表6可知,油葵全生育期幼苗期和成熟期最長。通過logstic方程模擬后,單株油葵一生的N累積量可達4.5 g/株,主要是在現蕾期和幼苗期,累積量達一生中總累積量的37.78%和33.33%。單株油葵一生的P2O5累積量可達5.3 g/株,主要是在開花期和現蕾期,累積量達一生中總累積量的47.17%和39.62%。單株油葵一生的K2O累積量可達15.5 g/株,主要是現蕾期,累積量達一生中總累積量的52.91%,苗期和開花期也有累積。3種養(yǎng)分在成熟期的累積量占整個生育期很小。

表6 油用向日葵不同生育時期N、P2O5、K2O累積量

單株油葵一生中的N、P2O5、K2O累積量的大小排序與之前的結論一致。

2.4 油用向日葵在不同時期對N、P2O5、K2O、水分的吸收量由圖2可知,油葵全生育期對水分的吸收量遠大于氮磷鉀養(yǎng)分的吸收量,對鉀素的吸收高于氮素和磷素。作物吸收養(yǎng)分的高峰期,也稱植物營養(yǎng)最大效率期,是養(yǎng)分能發(fā)揮最大增產效能的時期,表明該時期是對某種養(yǎng)分的需求量最多,作物吸收養(yǎng)分能力強,生長旺盛的時期。油葵吸收各養(yǎng)分水分的高峰期并不是都處于同一時期。吸收水分、鉀的高峰期在出苗后60 d左右,吸收量分別達94.9、8.2 g/株;從苗期到現蕾期對氮素的吸收量都保持高水平,在1.6 g/株左右;吸收磷的高峰期在出苗后75 d(終花期)左右,吸收量達3.6 g/株。這是因為氮是植物體內許多重要有機化合物的成分,在多方面影響植物的代謝過程和生長發(fā)育,現蕾期是油葵莖、葉生物量增加最快的時期,因此需要吸收大量水分,更需要吸收氮素來完成有機化合物的合成;鉀素可促進光合作用,因此其需求量較高;磷素促進開花,因此在現蕾后油葵對磷素的吸收量逐漸增多,直到終花。如能及時滿足作物對3種養(yǎng)分與水分的需求,其增產效果顯著。

圖2 油用向日葵在不同生育期對N、P2O5、K2O、水分的吸收量

2.5 不同水肥耦合條件對油用向日葵產量的影響

2.5.1對不同水肥耦合條件下油用向日葵產量的差異分析。針對3個區(qū)組所有處理按小區(qū)實產實收,并將采樣與考種損失的產量合算進去。3次重復,以便方差分析。對產量的平均值折合成油用向日葵產量(表7)。

表7 不同水肥耦合條件下油用向日葵產量

方差分析結果表明,增施氮磷肥和灌水的增產效果均達極顯著水平,但超量施肥產量反而降低。以處理(純氮投入量為180 kg/hm2,P2O5投入量90 kg/hm2,灌水量750 m3/hm2)增幅最高,相比對照處理增產31.9%,產量達4 814.7 kg/hm2。其次為處理⑥(純氮投入量為307.3 kg/hm2,P2O5投入量153.6 kg/hm2,灌水量1 125 m3/hm2),增產30.0%,產量達4 746.3 kg/hm2。可初步確定適宜當地油葵高產的水肥組合為純氮投入量為180.0～307.3 kg/hm2,P2O5投入量90.0～153.6 kg/hm2,灌水量750～1 125 m3/hm2。結合2014年及往年試驗,K2O 投入量確定在60 kg/hm2左右。

2.5.2產量函數模型的建立。對產量結果進行二次回歸擬合,得到其回歸數學模型:

Y=4 814.678 9+112.655 4x1+87.160 0x2+131.598 3x3-74.519 5x12-139.503 2x22-178.739 6x32+33.657 7x1x2+65.077 9x1x3-26.085 0x2x3

(1)

式中,Y為油用向日葵產量( kg/hm2),x1、x2、x3分別為試驗設計的氮肥(N)、磷肥(P2O5)和灌水的碼值。經檢驗該方程達顯著水平,說明方程擬合性好,模型能反映油用向日葵產量和氮、磷、水三因素之間的關系。

2.5.3單因素效應分析。對回歸模型(1)降維,固定兩因素碼值為0,分別得到3個因素對產量的單因素效應方程模型:

Yx1=4 814.678 9+112.655 4x1-74.519 5x12

(2)

Yx2=4 814.678 9+87.160 0x2-139.503 2x22

(3)

Yx3=4 814.678 9+131.598 3x3-178.739 6x32

(4)

偏回歸系數的絕對值可以直接反映變量對產量的影響程度。由方程一次項系數都為正值可知,各因素對產量都有增產效應,且增產程度大小順序為水(x3)﹥氮(x1)﹥磷(x2),水分起主導作用。該試驗并未排除降水量的影響,當地降雨時節(jié)與油葵需水時期吻合較好,但降水量較往年少,植株對土壤中營養(yǎng)元素的吸收依賴于土壤有效水的多少,因此水對油葵產量的影響也非常大。

由二次項系數為負值可知,油葵產量對不同水平氮、磷、水的效應表現為開口向下的拋物線型,拋物線頂點的最高產量值對應三因素的最適投入量,超過最適投入量反而降低產量[3,6-8],符合報酬遞減規(guī)律。由圖3各因素的產量效應可知,無論投入量高或低,氮肥的增產效果始終高于水分和磷肥。由模型(2)計算可知,施氮獲得的最高產量值對應的最適投入量為0.756(碼值),實際用量為248.03 kg/hm2,產量可達4 857.26 kg/hm2;由模型(3)計算可知,施磷獲得的最高產量值對應的最適投入量為0.312,實際用量為104.06 kg/hm2,產量可達4 828.29 kg/hm2;由模型(4)計算可知,灌水獲得的最高產量值對應的最適投入量為0.368(碼值),實際用量為888.05 m3/hm2,產量可達4 838.90 kg/hm2。當因素投入低于最適投入量時,產量隨投入量的增加而增加;等于投入量時,產量最大;高于投入量時,產量隨投入量增加而降低。

圖3 N、P、水單因素效應

2.5.4單因素邊際效應。邊際產量可反映各因素的最適投入量和單位水平投入量變化對產量增減速率的影響,各因素在不同水平下的邊際產量可通過對回歸模擬求一階偏導,得到氮、磷、水因素的邊際效應方程:

dy/dx1=112.655 4-149.039x1

(5)

dy/dx2=87.160 0-279.006 4x2

(6)

dy/dx3=131.5983-357.4792x3

(7)

令dy/dx=0,得到圖4,反映了邊際效應隨因素大小變化而變化的速率。由圖4可知,邊際效應隨三因素投入量的增加均呈遞減趨勢。說明低投入時邊際效應更大,即增產效益更大,并以水分增產效果最顯著,氮因素增產效果變化緩慢;隨著投入量的增加,邊際效應降低,與X軸相交處即為單因素最適投入量,分別為x1=0.756,換算為純氮投入量為248.03 kg/hm2,產量達4 857.26 kg/hm2;x2=0.312,P2O5投入量為104.06 kg/hm2,產量達4 828.29 kg/hm2;x3=0.368,灌水量為888.05 m3/hm2,產量達4 838.90 kg/hm2。投入量繼續(xù)增加,邊際效應呈負值,以氮因素邊際效應最大,即增產效益最大。由此可知,當土壤氮養(yǎng)分貧瘠時,可通過增加灌水提高產量;當土壤含水量高時,可通過增施氮肥投入量提高產量。磷素邊際效益變化速率小,說明磷素對油葵產量的影響相對較小。

圖4 單因素邊際效應

2.5.5因素耦合效應。為探討耦合效應,對回歸模型(1)降維,分別固定一個因素碼值為0,得到另外2個因素對產量的耦合效應回歸子模型(8)、(9)、(10):

Yx1=0=4 814.678 9+87.160 0x2+131.598 3x3-139.503 2x22-178.739 6x32-26.085 0x2x3

(8)

Yx2=0=4 814.678 9+112.655 4x1+131.598 3x3-74.519 5x12-178.739 6x32+65.077 9x1x3

(9)

Yx3=0=4 814.678 9+112.655 4x1+87.160 0x2-74.519 5x12-139.503 2x22+33.657 7x1x2

(10)

由模型可知,x1x3、x1x2系數為正,x2x3系數為負,說明氮、水和氮、磷耦合對產量的影響表現為正交互效應,可以相互促進;磷、水耦合表現為負交互效應,在一定程度上可以相互代替,在水分虧缺情況下施磷肥可提高作物抗旱能力[3-5、9-11];由系數絕對值可知,兩因素交互對產量的影響大小順序為氮水﹥氮磷﹥磷水。

對(8)、(9)、(10)模型繪圖,得到兩因素交互效應曲面圖(圖5、6、7),均呈開口向下拋物線形,說明符合報酬遞減規(guī)律。由圖5可知,水、磷交互效應曲面圖高產量趨向于水因素,因此灌水增產效果大于施磷;當磷投入量低時,隨著水因素的增大,油葵產量迅速上升,說明當磷養(yǎng)分貧瘠時,可通過增加灌水有效提高油葵產量,二者有相互替代作用;(x1=0時)最高點出現在x2=0.312(P2O5投入量104.06 kg/hm2),x3=0.368(灌水量888.05 m3/hm2),產量達4 849.52 kg/hm2。由圖6可知,氮、水交互效應曲面圖高產量趨向于氮因素,說明施氮增產效益大于灌水;當灌水量低時,適量增施氮肥可提高產量,但最低產量出現在高氮低水處,因為低土壤含水量又過量施氮肥,會加重水分脅迫,說明高氮低水脅迫使產量大幅度下降;(x2=0時)最高點出現在高氮高水水平:x1=0.756(N投入量248.03 kg/hm2),x3=0.368(灌水量888.05 m3/hm2),產量達4 899.59 kg/hm2,說明可通過高氮高水提高油葵產量。由圖7可知,氮、磷交互效應曲面圖高產量趨向于氮因素,說明施氮肥增產效益大于施磷;(x3=0時)最高點出現在x1=0.756(N投入量248.03 kg/hm2),x2=0.312(P2O5投入量104.06 kg/hm2),產量達4 878.82 kg/hm2。

圖5 P、水交互作用

圖6 N、水交互作用

圖7 N、P交互作用

2.5.6數學模型尋優(yōu)。獲得最高產量的必要條件是回歸模型對各因子的一階偏導數為零。用回歸模型(1)分別對x1、x2、x3求偏導,即方程(5)、(6)、(7),令等于0。得到最優(yōu)解x1=0.756、x2=0.312、x3=0.368,換算為純氮投入量為248.03 kg/hm2,P2O5投入量104.06 kg/hm2,灌水量888.05 m3/hm2,產量達4 918.15 kg/hm2。結合2014年及往年試驗,K2O 投入量確定在60 kg/hm2左右。N∶P2O5∶K2O最佳配比為4.12∶1.73∶1。

2.5.7經濟效益分析。不考慮其他花費,當地農民習慣性灌水、施復合肥的成本為2 325元/hm2,產量3 800 kg/hm2。按純N 5.06元/kg、P2O56.52元/kg、K2O 8.63元/kg、灌水0.2元/m3計算,最優(yōu)水肥處理(N、P2O5、K2O投入量分別為248.03、104.06、60.00 kg/hm2,水投入量為888.05 m3/hm2)的成本為2 629元/hm2,產量4 918.15 kg/hm2,按油葵5元/kg計算,與當地農民未進行水肥耦合處理相比,增產29.4%,增收5 287元/hm2(表8)。

表8 最優(yōu)水肥組合與當地習慣管理所得效益的對比

3 結論與討論

(1)單株油葵N養(yǎng)分累積量可達4.2 g/株;主要集中在籽粒中,總累積量達2.2 g/株,占單株油葵總累積量的52.38%;其次是葉片,占單株的23.81%;根最少。單株油葵P2O5養(yǎng)分累積量可達4.8 g/株;主要集中在籽粒中,達2.0 g/株,占單株總累積量的41.67%;其次是葉片,占單株的29.17%;根最少。單株油葵K2O養(yǎng)分累積量可達13.4 g/株;主要集中在莖中,達6.4 g/株,占單株總累積量的47.76%;其次是葉片和花盤,占單株的23.14%和20.15%;根和籽粒最少。

單株油葵3種養(yǎng)分的總累積量的大小排序為K2O>P2O5>N。但對籽粒的形成和發(fā)育的貢獻率大小排序為N>P2O5>K2O。

(2)對單株油葵的N、P2O5、K2O累積量進行“S”型曲線模擬,r值分別為0.997 648、0.993 580和0.986 975,因此油葵的N、P2O5、K2O累積量符合logstic方程。

(3)油葵全生育期達120 d左右,幼苗期和成熟期最長。通過logstic方程模擬后,可知單株油葵一生的N累積量可達4.5 g,主要是在現蕾期和幼苗期,累積量達一生中總累積量的37.78%和33.33%。單株油葵一生的P2O5累積量可達5.3 g,主要是在開花期和現蕾期,累積量達一生中總累積量的47.17%和39.62%。單株油葵一生的K2O累積量可達15.5 g,主要是現蕾期,累積量達一生中總累積量的52.97%,苗期和開花期也有累積。3種養(yǎng)分在成熟期的累積量占整個生育期很小。

(4)單株油葵全生育期對水分的吸收量遠大于氮磷鉀養(yǎng)分的吸收量,對鉀素的吸收高于氮素和磷素。且油葵吸收各養(yǎng)分水分的高峰期并不是都處于同一時期。吸收水分、鉀的高峰期在出苗后60 d左右,吸收量分別可以達94.9、8.2 g/株;從苗期到現蕾期對氮素的吸收量都保持高水平,在1.6 g/株左右;吸收磷的高峰期在出苗后75 d(終花期)左右,吸收量達3.6 g/株。

(5)適宜當地油葵高產的水肥組合為純氮投入量為180.0～307.3 kg/hm2,P2O5投入量90.0～153.6 kg/hm2,灌水量750～1 125 m3/hm2。結合2014年及往年試驗,K2O 投入量確定在60 kg/hm2左右。

各單因素對產量都有增產效應,且增產程度大小順序為水(x3)﹥氮(x1)﹥磷(x2),水分起主導作用。且產量對不同水平氮、磷、水的效應符合報酬遞減規(guī)律。邊際效應反映了產量隨因素大小變化而變化的速率,邊際效應隨三因素投入量的增加均呈遞減趨勢,說明低投入時邊際效應更大,即增產速率更大,并以產量隨水分變化的速率最顯著。 任意兩因素碼值為0條件下,施氮獲得的產量更高,可達4 857.26 kg/hm2,實際用量為248.03 kg/hm2;施磷獲得的最高產量4 828.29 kg/hm2,實際用量為104.06 kg/hm2;灌水獲得的最高產量4 838.90 kg/hm2,實際用量為888.05 m3/hm2。

氮、水和氮、磷耦合對產量的影響表現為正交互效應;磷、水耦合表現為負交互效應;兩因素交互對產量的影響程度大小順序為氮水﹥氮磷﹥磷水。兩因素交互作用曲面圖趨向可知,灌水增產效果大于施磷。施氮增產效益大于灌水,高氮低水脅迫使產量大幅度下降;可通過高氮高水提高油葵產量。施氮增產效益大于施磷。

通過田間試驗,對數學模型尋優(yōu),獲得適宜當地的最優(yōu)水肥用量為純氮投入量為248.03 kg/hm2,P2O5投入量104.06 kg/hm2,K2O 投入量 60 kg/hm2,灌水量888.05 m3/hm2,產量達4 918.15 kg/hm2。N∶P2O5∶K2O最佳配比為4.12∶1.73∶1。與當地農民相比,增產29.4%,增收5 287元/hm2。因此該試驗結果具有應用于農田實踐的必要性。