中圖分類號：S562 文獻標志碼：A 文章編號：1001-4330（2025）05-1064-1

0 引言

【研究意義】新疆光照充足，降水稀少，獨特的氣候具有種植棉花的自然資源條件[]，隨著我國棉花產業(yè)逐漸向西北內陸地區(qū)轉移，新疆棉花種植面積逐漸增長2；而南疆作為新疆最大的優(yōu)質棉生產基地[3]，種植面積約為 132×10⁴hm² ，占新疆棉花總種植面積的 63% 左右4，農業(yè)用水量364.1×10⁸m³ ，占南疆用水總量的 95.9%^[5] ，較大的種植面積使南疆地區(qū)近年來水資源緊缺、供需矛盾日益突出。隨著智能灌溉控制系統(tǒng)的實現(xiàn)，通過構建遠程無線控制模式，利用智能模糊控制算法對農作物灌溉時間和灌溉用水量進行控制，從而實現(xiàn)高頻灌溉技術，使高頻灌溉技術的推廣具有可行性，節(jié)約了灌溉管理的時間成本。因此在智能化灌溉技術的基礎上開展不同頻次的灌溉試驗，為提高南疆棉花的高質、高產和精準灌溉技術在該地區(qū)農業(yè)領域的應用具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】灌溉頻次是確定作物灌溉制度的重要指標，直接影響土壤中水分與養(yǎng)分如何分布，其高低改變了水和氮在土壤中的轉移及根系的吸收情況，提升作物養(yǎng)分再利用的效率，還可以調控土壤的溫度，進一步影響根部對營養(yǎng)的吸收，從而促進作物的生長和產量形成[6-9]。余美等[°研究認為，低頻灌溉（10d）的含水量最高，對綜合控鹽效果略優(yōu)于高頻，但高頻灌溉（3d）的棉花產量最高。當灌水周期為4、7、10d時，灌水頻次 7d 次有利于維持作物生長的水鹽分環(huán)境，促進棉花干物質向蕾鈴器官分配，有利于棉花產量及水分利用效率的協(xié)同提高[11-13]。Jordan等[14]和Wang等[15]研究認為，高灌溉頻率優(yōu)點能提供作物根系吸收水肥的有利條件，缺點會導致水和養(yǎng)分向根區(qū)以下移動，同時增加勞動力的消耗，而灌水頻率過低時，可能使作物肥料不足，從而生長受限。【本研究切入點】目前對于新疆南疆灌溉制度，在少于傳統(tǒng)灌溉總量的基礎上，高頻灌溉下不同灌水量和灌溉次數(shù)對棉花生長發(fā)育的影響尚不明確。需探尋出適用于南疆膜下滴灌棉花的最優(yōu)灌溉頻次，達到節(jié)水提質增效的目標?！緮M解決的關鍵問題】以新疆阿克蘇地區(qū)沙雅縣為研究區(qū)域，分析膜下滴灌棉花的生長指標、產量構成及水分利用效率等對不同灌溉頻次的響應，為提高南疆棉花高產創(chuàng)建提供理論依據(jù)和技術支撐。

1 材料與方法

1.1材料

2023年6月初至10月下旬，試驗在新疆阿克蘇地區(qū)沙雅縣托依堡勒迪鎮(zhèn)進行（ E82^°49^′56^′′ N41^°3^′34^′′ ，海拔為 970m 左右），屬于溫帶大陸性氣候，降水稀少、空氣干燥，常年平均日照時數(shù)3 031h ，年平均降水量 47.3mm ，年均蒸發(fā)量2000.7mm 。供試區(qū) 0～60cm 深度土壤質地以砂質壤土為主，地下水位在 3m 以下。表1～2

Tab.1 Physical propertiesof soil in the experimental area

表1試驗區(qū)土壤物理性質

表2試驗區(qū)土壤基礎養(yǎng)分含量

Tab.2 Basicnutrient content of soil in the experimental area

1.2 方法

1. 2.1 試驗設計

供試棉花品種為新陸中54號，2023年4月5日播種（2023年4月25日 ～2023 年5月20日補種2次），2023年7月18日打頂，2023年11月10日收獲。采用單因素完全隨機試驗設計，設置5個處理（每個處理重復3次），灌水周期分別為2、4、6和8d，編號分別為 D₂、D₄、D₆ 和 ΔD₈ ，灌溉定額均為 3750m³/hm² ，由智能灌溉系統(tǒng)進行，常規(guī)灌溉編號為CK，灌溉定額為 4095m³/hm² 。棉花生育期的總施肥量為：尿素 450kg/hm² ，磷酸一銨75kg/hm² ，硫酸鉀 270kg/hm² ，硝基水溶性復合肥330kg/hm² ，黃腐酸鉀 75kg/hm² 。種植模式為1膜4行 （64+12）cm 的機采棉，寬窄行配置，平均行距 38cm ，株距 9cm ，滴灌帶鋪設在膜下窄行中間，膜寬 1.25m 。于6月15日～8月30日進行滴灌處理，渠水和井水并用，智能水表計量，施肥罐進行施肥。除滴水量不同外，棉田生育期內其他管理均按常規(guī)大田進行。表3，圖1

表3試驗處理

Tab.3 Experimenttreatments

圖1 棉花種植方式及滴灌帶布置示意Fig. 1 Schematic diagram of cotton plantingpatternanddripirrigationbeltlayout

1.2.2 測定指標

1. 2. 2. 1 生理性狀

待棉花出苗后，在各小區(qū)隨機標記3株長勢均勻的棉花樣株掛牌觀測，自蕾期開始使用卷尺（ 1mm 以及游標卡尺 '0.01mm 記錄每個生育期作物的株高、莖粗和葉面積指數(shù)。同時在每個小區(qū)內自蕾期開始每個生育期隨機選取3株具有代表性的棉花，采樣后按根、莖、葉和蕾鈴分離并裝進網(wǎng)兜袋，放入 105% 烘箱中殺青 30min 后降溫到 75% 烘至恒重，使用精度為 天平稱量各部分干重并計算地上部干物質量。

1. 2. 2. 2 產量及水分利用效率

采用樣田法，在吐絮期選取3塊面積為6.67m² 的小區(qū)測產，在植株上、中、下部分各取30朵棉花，風干后測出單鈴重和衣分，同時統(tǒng)計各樣點株數(shù)和單株結鈴數(shù)，水分利用效率計算公式[16]：

式中， WUE 為水分利用效率（ hm² ））; y 為籽棉產量（ kg/hm² ）； ET 為棉花生育期內耗水量（ 。

1. 2. 2. 3 棉花生長曲線

采用以播后天數(shù)為自變量來模擬生物量生長規(guī)律的Logistic 模型[17-18] 。

式中， F 為單株棉花地上部干物質積累量（g）；A為地上部干物質積累量的理論最大值Ξ（Λ_g）_：t 為播種后天數(shù) （d）;b，c 為參數(shù)。

對Logistic模型方程求導，可得到地上部干物質積累的有關參數(shù)指標。對Logistic方程的二階導函數(shù)求解并令其等于0，得干物質積累速率最快的時間點，即 ，帶人一階導函數(shù)得最大速率 對方程三階導函數(shù)求解并令其等于0，得干物質快速積累開始時間（ 和結束時間（ t₂ = ）， Δt=t₂-t₁ ，代表棉花處于旺盛生長階段的時間長短。

1. 2.2.4 熵權法

熵權法是結合熵值信息來確定權重值的研究方法，某個指標的信息熵值e越小，則信息效用值d越小，因而權重也越大[19] 。

式中， P_ij 為棉花第 χ_i 個處理的第 j 個指標值占全部 j 個指標值之和的比重， P_ij∈[0，1];N 為棉花測定指標個數(shù)， e_j 為棉花第 j 個指標的信息熵值， e_j∈[0，1] ; W_j 為棉花第 j 個指標的權重值， W_j∈[0，1] 。

1.3 數(shù)據(jù)處理

試驗數(shù)據(jù)利用MicrosoftExcel2010整理，Mi-crosoft Excel 2010 和 Origin 2018 制作圖表，SPSS20.0軟件進行方差分析。

2 結果與分析

2.1 不同灌溉頻次對棉花株高和莖粗的影響

研究表明，不同灌溉頻次處理棉花株高和莖粗在全生育期的變化規(guī)律基本一致。蕾期，各處理間株高和莖粗無顯著差異（ Pgt;0.05 ，試驗初始階段，各處理間有較好一致性。從花期開始，不同灌溉頻次處理，棉花株高和莖粗存在顯著差異（ Plt;0.05， ），7月18日打頂后，吐絮期棉花株高與鈴期不變。同一生育期，灌溉頻次越高，株高和莖粗越大，從花期到吐絮期， D₂、D₄、D₆、D₈ 處理棉花株高比CK處理分別增加為 17.58% 、11. 79% 110.17% 和 4.83% ： 9.53% ！ 6.98% 、 2.75% 和0.33% ： 9.53% ） 6.98% .2.75% 和 0.33% 。其中D₂ 處理株高最高，比 D₄，D₆ 和 ΔD₈ 處理分別顯著增加了 5.18% 、 6.73% 、 12.17% 6 2.39% 、 6.60% 和9. 17% ；2. 39% 、6. 60% 和9. 17% （ Plt;0.05， ，且在鈴期達到最高，為 73.18cm 。從花期到吐絮期， ΔD₂、D₄、D₆、D₈ 處理莖粗比CK處理分別增加為 15.81% 、 14.89% ） .4.83% 和 0.31% ： 19.31% 、14.81% 、 6.76% 和 0.10% ; 20.83% 、16. 77% 、7.37% 和 2.30% 。相較于 D₄?D₆ 和 ΔD₈ 處理， D₂ 處理的莖粗分別顯著增加 0.80% ！ 10.48% 和15. 46% ： 3.89% ！ 11.76% 和 19.20% ; 3.47% 、12.53% 和 18.11% （ Plt;0.05 ），且在吐絮期達到最大，為 13.11mm 。在同一生育期下，株高和莖粗由大到小表現(xiàn)為 D₂gt;D₄gt;D₆gt;D₈gt;CK ，灌溉頻次越高的處理土壤相對含水率高，水分越充足，株高增長越顯著，莖粗也有一定程度的增加，各處理之間棉花的株高和莖粗存在顯著差異。圖2～3

2.2 不同灌溉頻次對棉花葉面積指數(shù)的影響

研究表明， D₂ 與 D₄?D₆?D₈ 處理之間無顯著差異（ Pgt;0.5 ）， D₂ 比CK處理顯著高 20.77% （ P lt;0.5） 。3個時期中，從蕾期到花鈴期時間段內，各處理增速基本相同，葉面積指數(shù)在花鈴

注：不同字母表示不同處理間0.05水平差異顯著，（ Plt; 0.05），下同

Notes：Different letters indicate significant differences between treatmentsattheO.O5level，（ Plt;0.05） ，thesameasbelow

圖2 不同灌溉頻次處理棉花株高的變化 Fig. 2 Changes in cotton plant height under different irrigation frequencies

圖3 不同灌溉頻次處理棉花莖粗的變化Fig.3 Changesin Cotton Stem ThicknessunderDifferentIrrigation Frequencies

期達到最大值， D₂、D₄、D₆、D₈ 處理葉面積指數(shù)均高于CK，分別增加了 34.93%.27.05%.7.19% 和4.11% ，且 D₂ 處理顯著高于 ΔD₆，D₈ 處理，分別為25.88% 和 29.61% （ Plt;0.5 ）， D₂ 處理與 ΔD₄ 處理無顯著差異（ Pgt;0.5） 。葉面積指數(shù)在花鈴期趨于穩(wěn)定，因為在花鈴期后，棉田停正滴灌，受干旱影響葉子隨著棉株的衰老開始脫落，所以葉面積指數(shù)會出現(xiàn)不同程度的下降，但 D₂ 處理的葉面積指數(shù)仍是最高，比 D₆.D₈.CK 處理分別顯著增加17.92% （20 .23.58% 、27. 48% （ Plt;0.5） ，此時 D₂ 比D₄ 處理高 5.62% ，不顯著（ Pgt;0.5） 。灌溉頻次影響了試驗棉田的土壤條件，有效防止了土壤水分向深層的滲透，使葉面積增長較快，對增強光合作用有一定作用。圖4

圖4不同灌溉頻次處理棉花葉面積指數(shù)的變化

2.3 不同灌溉頻次對棉花地上部干物質分配的影響及Logistic模擬

研究表明，棉花各器官及整株地上部干物質積累量從蕾期到吐絮期呈增加趨勢，并隨著灌溉頻次的不同，處理間差異顯著。隨著棉花的生長，生物量中營養(yǎng)器官的分配比例逐漸減小，而生殖器官逐漸增大。葉、莖稈和蕾鈴占比從蕾期到吐絮期分別為 45.33%～47.97% 減至 4.31% ～6.07% ） 48.32%～48.89% 減至 21.58% ～22.93% 和 3.71%～5.78% 增至 71.64% ～73.30% 。蕾期整株地上部干物質積累量各處理表現(xiàn)為 D₄gt;D₂gt;D₆gt;D₈gt;CK ，花鈴期是棉花重要生長階段，干物質會快速增長，整株地上部干物質積累量各處理表現(xiàn)為 D₂gt;D₄gt;D₆gt;D₈gt;CK， 0到吐絮期，因為植株的衰老和葉片脫落，所以生殖器官占主要部分，生殖器官所占比例 D₂ 處理最大，達 1214.1kg/hm²，D₂ 處理比 D₄，D₆，D₈ 、CK處理分別顯著增加 5.10%.21.76% ， .30.28% 和32.62% （ Plt;0.05 ），整株地上部干物質總積累量D₂、D₄、D₆、D₈ 處理比CK處理顯著增加 32.03% 126.99% 、11. 08% 和 3.59% （ Plt;0.05 。 D₂ 處理的地上部干物質積累量在整個生育期均顯著高于其他處理（ Plt;0.05 ）， D₂ 處理的灌溉模式可以提高棉花生殖器官分配比例，有助于棉花經濟產量的形成。圖5

通過Logistic動態(tài)模型對各處理地上部干物質積累進行擬合，相關系數(shù) R² 均超過0.95。對于棉花的整個生長階段，地上部干物質積累增長速度由緩慢到快速再到緩慢。棉花播種時間在4月5日，高頻灌溉開始時間6月15日，各處理出現(xiàn)第一次拐點的時間距試驗開始僅 20d 左右，所以高頻灌溉處理間出現(xiàn)第一次拐點的時間基本相同。 D₂"處理出現(xiàn)2次拐點的時間是出苗后的96和160d，快速積累持續(xù)期64d，CK處理出現(xiàn)兩次拐點時間是出苗后的90和134d，快速積累持續(xù)期"⁴⁴d，D₂"處理出現(xiàn)第一次拐點的時間較CK處理晚6d，同時速度特征值（ V_m"）比CK低 9.6% ，但快速增長時間段最長，而且 D₂gt;D₄gt;D₆gt;D₈gt; CK。干物質積累最大量 Y_max"顯示， D₂"較 D₄"多1.04% ， D₄"比 D₆"多 22.9% ， D₆"比 ΔD₈"多 7.57% ，D₈"較CK多 0.06% 。增加灌溉頻次，不僅延長棉花快速增長的時間，而且提高單株最大積累量。表4

Fig. 4Changes in Cotton Leaf Area Index underDifferentIrrigationFrequencies

圖5 不同灌溉頻次處理棉花地上部干物質的變化

Fig. 5Changes in above ground dry matterofcottontreatedwithdifferent irrigation frequencies

2.4 不同灌溉頻次對棉花產量構成及水分利用效率的影響

研究表明，單株鈴數(shù)和單鈴重均與灌溉頻次呈正比， D₂、D₄ 處理間無顯著差異（ Pgt;0.05） ，但D₂ 處理與其他處理差異均達顯著水平（ Plt; 0.05）， D₂ 比CK處理的單株鈴數(shù)和單鈴質量分別顯著增加 20.08% 和 1.89% （ Plt;0.05， 。籽棉產量與單鈴質量的趨勢基本一致，各處理之間籽棉產量存在顯著差異（ Plt;0.05） ，其中 D₂ 處理籽棉產量最高，達到 7546.35kg/hm²，D D₂ 處理比D₄ 、 D₆ 1 ΔD₈ 、CK處理分別顯著提高 2.17% ！

10.73% .17.91% 、 13.04% 0 （Plt;0.05） 。 D₄ 處理水分利用效率最高，為 1.59kg/m³ ， ΔD₄ 處理比D₆、D₈、CK 處理分別顯著增加了 4.61%9.66% ！11.97% （ Plt;0.05 ）， D₂ 與 ΔD₄ 處理間沒有顯著性差異 （Pgt;0.05） 。適當?shù)脑黾庸喔阮l次，減少灌水量，可以提高棉花對土壤水分的吸收作用，提高水分利用效率，避免了灌溉水資源的無效浪費。

全生育期灌溉定額相同，各處理棉花都消耗了土壤儲水量， D₂，D₄，D₆ 和 ΔD₈ 處理分別消耗土壤水為 102.8，89.71，73.39 和 64.51mm，D₂ 處理的耗水量最大， D₂gt;D₄gt;D₆gt;D₈ ，增大灌溉頻次會降低土壤儲水量的消耗。對棉花收獲指數(shù)、衣分，高頻灌溉處理之間無顯著差異（ Pgt;0.05， ，與CK之間存在顯著差異（ Plt;0.05） 。表5

表4棉花干物質量與播種后天數(shù)的Logistic函數(shù)擬合

注： V_m ：干物質最大積累速率； t₀ ：干物質積累速率最快的時間點； t₁ 干物質快速積累開始時間; t₂ ：干物質快速積累結束時間; Δt ：干物質快速積累持續(xù)時間Notes： V_m ：Maximum accumulation rate of dry matter; t₀ ：The time point with the fastest rate of dry matter accumulation; t₁ ：Start time of rap-id accumulation of dry matter; t₂ ：End time of rapid accumulation of dry matter; Δt ：Duration of rapid accumulation of drymatter

[ab.4Fiting relation of cotton dry biomass and days after sowing by Logistic function

表5不同灌溉頻次下棉花產量和水分利用效率的變化

Tab.5The effect of different irrigation frequencies on cotton yield and water use efficien

注：不同小寫字母代表具有顯著差異（ Plt;0.05 ）Notes：Different lowercase letters represent significant differences（ ?Plt;0.05 ）

2.5 不同灌溉頻次方案的綜合評價

研究表明，單株鈴數(shù)、單鈴重、衣分、耗水量、產量、水分利用效率的影響情況，降低主觀因素對單個指標評價灌溉效應的不準確性。根據(jù)熵權法將單株鈴數(shù)、單鈴重、衣分、耗水量、產量、水分利用效率依次定義為 Y₁～Y₆ ，其信息熵分別為0.194，0.241，0.141，0.223，0.228 和0.226，分析權重占比各指標排序為單鈴重 gt; 耗水量 gt; 水分利用效率 gt; 產量 gt; 單株鈴數(shù) gt; 衣分，利用信息熵的差異程度計算的權重值更加客觀，得出綜合權重最高的指標為單鈴重 Y₂（0.192） ，其次為產量 Y₅ （0.182）。各處理的得分情況為 D₂gt;D₄gt;D₆gt; D₈gt;CK ，最高分值 D₂ 處理為0.8110，最低分值CK處理為 0.1340 。綜合評價得出的最優(yōu)處理方案為 D₂ 處理。表6

表6 各處理方案評價指標的標準化值、信息熵及權重

Tab. 6 Standardized values，information entropy，and weightsof evaluation indicatorsforeach processingplan

3討論

3.1 不同灌溉頻次對棉花形態(tài)指標的影響

棉花株高和莖粗受土壤含水率影響較大，水分越充足，株高和莖粗增長越顯著，在不同的灌水處理下株高和莖粗隨生育期的變化存在顯著差異[20]。試驗通過比較分析表明，隨著灌溉頻次的增加，棉花的株高和莖粗呈正相關性，與楊九剛[21]研究結果一致， D₂ 處理株高和莖粗最大，分別為 73.18cm 和 13.11mm ;此時CK處理株高和莖粗最小，分別為 66.85cm 和 10.81mm 。同一生育期，棉花葉面積指數(shù)隨灌溉頻次的增加而增加，研究結果在蕾期時，各處理之間 LAI 有差別，但差異不顯著（ Pgt;0.05 ）， LAI 隨生育進程推進隨作物的生長而增加，在作物葉片達到最大值后降低，呈先增加后降低趨勢，在花鈴期和吐絮期前LAI 都表現(xiàn)為 D₂gt;D₄gt;D₆gt;D₈gt;CK，D₂ 處理 LAI 數(shù)據(jù)分別為3.94和2.83，與前人的研究結果一致[22] 。

3.2 不同灌溉頻次對棉花地上部干物質分配的影響

作物關鍵生育期少量多次灌水方式，有目的地使作物經受水分脅迫，從而影響光合產物向不同組織器官重新分配[9。該試驗以灌溉頻次為研究，同一生育期，隨著灌溉頻率的增加，各處理棉花生物量呈增加趨勢，且能夠提高蕾鈴生物量在干物質的分配比例，即 D₂ 處理最大，吐絮期時，分別為 1654.35kg/hm²?73.39% ，顯著高于其他處理（ Plt;0.05. ），與邢小寧[23]、冉輝[24]研究結果類似。以往研究發(fā)現(xiàn)，灌溉頻率的增加不僅可以提高干物質的最大積累速率[25還可以提高棉花干物質積累量[26]。試驗結果表明，滴灌棉花的地上部總干物質積累動態(tài)變化符合Logistic曲線，高頻灌溉與中、低頻灌溉之間干物質快速積累起始時間無差異，與前人研究相悖[25]，原因可能是高頻灌溉試驗開始較晚，距干物質快速積累起始時間間隔較短；隨著灌溉頻次的增加地上部干物質積累終止時間有所推遲，快速生長持續(xù)期延長，有助于干物質總量的增加[27]

3.3 不同灌溉頻次對棉花產量構成及水分利用效率影響

棉花最終產量由收獲株數(shù)、單株結鈴數(shù)、單鈴重及衣分共同決定[28-29]，其中單株結鈴數(shù)對產量的貢獻最大。在棉花生殖生長的階段，適當?shù)脑黾庸嗨螖?shù)，對棉花產量構成和水分利用效率有較大的影響。王一民等[30]和王小兵等[31]通過研究發(fā)現(xiàn)，隨著灌水頻率的增大，使單株鈴數(shù)增多，從而提高棉花產量。同樣崔永生等[32]研究得到，當灌溉定額為 4200m³/hm² 時，南疆最優(yōu)的灌溉制度為蕾期灌水間隔7d，花鈴期的灌水間隔少于蕾期為 5d 。試驗結果表明，隨著灌溉頻次的增加，單鈴重、單株結鈴數(shù)、衣分和籽棉產量逐漸增大， D₂ 處理最高，分別為 5.39g，9.21 個 ，45.57% 和 7546.35kg/hm² ，與崔永生等[33]、王峰等[34]研究結果類似。但 D₂ 處理耗水量最高，為477.80mm ，水分利用效率僅低于 ΔD₄ 處理，主要是因為，當耗水量達到一定程度后棉花產量不再隨之增大，所以 D₂ 與 D₄ 處理產量差距不大，但是 ΔD₄ 比D₂ 耗水量小，所以 D₄ 水分利用效率高。

因為利用SPSS僅對單一指標數(shù)據(jù)進行顯著性分析，僅僅只用產量或其他單一指標對灌溉頻次進行評價是片面的[35]，而熵權法是建立在指標觀測值的基礎上，用區(qū)分度來確定權重，克服了權重主觀賦值法帶來的缺點，提高了評價的客觀性[36]

4結論

在固定灌溉定額為 3750m³/hm² 時，灌溉頻次對棉花的農藝性狀、水分利用效率、產量及產量構成因素均有顯著影響。灌水周期為2d時，有利于棉花農藝性狀的增加，棉花地上部干物質積累量的提高，延長了速增期的持續(xù)時間，有利于提高產量。此灌溉模式較傳統(tǒng)的灌溉籽棉產量提高13.04% ，水分利用效率提高 11.27% ，耗水量增加 2.09% ，產量提高的同時消耗土壤中的儲存水較多， D₂ 處理最優(yōu)。選用 D₄（4d 次）灌溉模式，耗水量與傳統(tǒng)灌溉相差不大，但籽棉產量提高10.83% ，水分利用效率提高 11.97% ，同時其他的農藝指標顯著高于傳統(tǒng)灌溉。

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The effect of different irrigation frequencies on the growth indicators and yield of upland cotton

ZHANG Mengke，LIN Li，LIN Hao，HUI Ruihan，YANG Kepan （College of Water Conservancy and Civil Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China）

Abstract：【Objective】 To explore the optimal irigation frequency for cotton under film drip irrigation in southern Xinjiang.【Methods】 This experiment used Xin luzhong 54 as the experimental cotton. Through field experiments， four different irrigation frequency treatments were set up ： 2dV time （ ），4d/time（ D₄ ）， 6d/ time （ D₆ ），and 8 dV time（ _ν8 ）. The conventional irrigation （CK） of farmers was used as a control treatment to studythe response of cotton growth indicators，yield composition，and wateruse effciency todifferent irrigation frequencies.Finaly，the objective analysis entropy weight method was used to optimizethe irrigation frequency suitable forsubsurface drip irrigation insouthern Xinjiang.【Results】Increasing irrigation frequency could promote the growth of cotton plant height，stem diameter，and biomass，and reach the maximum value during the opening period. D₂ treatment significantly increased by 9. 53% ， 20.83% ，and 32.03% compared to CK treatment （ Plt;0.05 ）；with the increase of irrigation frequency，the number of bolls per plant and yield of cotton gradually increased. The D₂ treatment produced the highest number，reaching 9.21 and 7，546.35 kg/hm² respectively，but the water consumption was also the highest，at 477.8O mm. The D₄ treatment had the highest water use efficiency，at 1.59kg/m³ ； The entropy weight results showed that D₂ treatment had the highest evaluation result.【Conclusion】The experimental results show that under the film drip irrigation of sandy loam soil in southern Xinjiang，when the irrgation quota during the growth period is 3，750m³/hm² ，the entire growth period is irrigated 4O times，and the optimal irrigation cycle is 2 days.

Key words：cotton； underfilm drip irrigation； irrigation frequency； yield；water use effciency； entropyweight method