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    痕量灌溉條件下水肥耦合對溫室番茄綜合影響分析

    2019-06-25 09:36:20邢立文崔寧博張小明
    中國農村水利水電 2019年6期
    關鍵詞:痕量施肥量水肥

    邢立文,崔寧博,董 娟,張小明,趙 璐

    (1.山西省水利水電科學研究院,太原 030000;2.四川大學水利水電學院,成都 610065;3.山西省生物研究所,太原 030000)

    痕量灌溉是目前我國唯一自主研發(fā)的地下灌溉技術,從供水原理、產品形態(tài)到使用方法的系統(tǒng)創(chuàng)新。該技術在節(jié)水效率、抗堵塞性能、遠距離均勻出水方面均處于國際領先水平,于2018年被水利部科技推廣中心列入《河長制一河一策適用技術推薦目錄》。諸鈞在2013年中國(國際)精準農業(yè)與高效利用高峰論壇上詳細介紹了痕量灌溉的供水原理是以毛細力為基礎力,按照植物的需求,以極其微小的速率(1~200 mL/h)直接將水或營養(yǎng)液輸送到植物根系附近,均勻、適量、不間斷地濕潤植物根層土壤的新型灌溉技術。

    目前已有研究人員對痕灌管不同埋深﹑水肥條件下作物的生長生理特性方面做了大量的定性研究,尚沒有系統(tǒng)的開展痕灌灌水肥管理制度方面的定量研究。唐存士等[1](2015年)開展的痕量灌溉管埋深對披堿草密度、高度和生物量的影響。叢麗君等[2](2017年)研究了痕量灌溉管不同埋深對日光溫室栽培番茄品質和產量的影響。楊志遠[3](2017年)研究了痕量灌溉下不同水肥處理對溫室黃瓜生長的影響,表明痕量灌溉條件下施肥量和施肥頻率對黃瓜的生長情況,產量和品質均有不同的影響。劉秋麗[4](2018年)研究了痕量灌溉不同灌水量對大棚茄子生長及水分利用效率的影響,表明痕量灌溉在茄子上應用,在保持穩(wěn)定經濟產量的情況下,與常規(guī)滴灌相比可節(jié)水20%~40%,水分利用效率提高6.27~23.94 kg/m3,具有很大的節(jié)水潛力。劉秋麗[5](2018年)研究了痕量灌溉不同施肥量對茄子產量及品質的影響,研究表明痕量灌溉相比常規(guī)滴灌可以節(jié)肥 20%~40%。夏天等[6](2018年)將痕量灌溉與微潤灌溉技術進行了對比分析,認為目前急需開展痕量灌溉作物需水量、節(jié)水增產效益和最優(yōu)灌溉制度方面的研究,以驗證痕量灌溉系統(tǒng)的推廣價值。山西省“煤長水短”,全省年人均供水量只有227 m3,不到全國人均值的50%,是全國最缺水的省份之一,在山西高效節(jié)水進入提質增效的今天,研究推廣痕量灌溉技術作為節(jié)水手段,符合山西這樣極干旱地區(qū)的省情。

    本試驗以溫室番茄為試驗材料,以常規(guī)滴灌為對照,在痕量灌溉條件下設置9個不同的溫室番茄水肥耦合處理組,從番茄的產量、品質、水肥利用效率等方面的水肥影響效應進行分析。基于以上指標構建層次評價體系,以綜合評價指數為應變量,以水肥用量為自變量建立綜合評價指數的回歸擬合預測模型,以求獲得痕量灌溉條件下溫室番茄的最優(yōu)灌水量和施肥量,為溫室番茄種植中采用痕量灌溉系統(tǒng)提供定量的基礎理論依據。

    1 試驗材料與方法

    1.1 試驗地概況

    供試溫室位于山西省太原市小店區(qū)境內的山西省高標準節(jié)水增效示范基地,地理坐標為北緯37°54′,東經112°33′?;赝翆雍穸燃s200 m,耕作層有機質肥力中等。土壤質地以沙質黏土為主,土壤容重為1.51 g/cm3,Wilcox法測得田間體積持水量為37.9%。

    1.2 試驗設計及田間實施

    試驗設置灌水控制下限和施肥量兩個因素,各設置5個水平,采用二因子五水平正交組合設計,設置9個試驗組合處理,各處理的具體水肥用量見表1。

    另設常規(guī)滴灌作對照,以A0W0表示,常規(guī)滴灌全生育周期灌溉定額為4 500 m3/hm2;施肥量為尿素300 kg/hm2、過磷酸鈣150 kg/hm2、硫酸鉀300 kg/hm2,隨水平均施入。

    供試番茄品種為“晉番茄4號”,生育周期為100 d。番茄于2018年2月播種,待長致4葉1心,選取健壯、長勢均勻的幼苗定植,株距60 cm,行距70 cm。定植后每周通過FDR測定試驗小區(qū)土壤含水率(計劃濕潤層深度為60 cm,濕潤比為0.9),當土壤含水率降低至灌溉下限時,補充灌水至田間持水率的90%。施肥采用N∶P2O5∶K2O=2∶1∶2的比例,除磷肥作基肥一次性全部施入外,氮肥和鉀肥分4次等量施入,作基肥施入1次,在第1、2、4穗果膨大期隨水施入各一次,其他管理同常規(guī)生產。為防止土壤水肥水平運移影響,相鄰試驗小區(qū)之間埋設1.0 m的亞克力板隔離,兩頭設置保護行。痕量灌溉毛管直徑為16 mm,控水頭間距為30 cm,痕灌管的流量為0.9 L/h(0.1 MPa工作壓力下)。

    表1 水肥耦合管理制度表Tab.1 Water and fertilizer coupling management system table

    1.3 測試指標及測試方法

    番茄果實取樣方法采用棋盤式取樣法:即各試驗小區(qū)均勻地分成許多區(qū)域,形成棋盤方格,然后將調查取樣點均勻分配在試驗小區(qū)的一定區(qū)域上。番茄果實具體測定方法如下。

    (1) 果實產量測定:按試驗小區(qū)統(tǒng)計,自開始采收至采收結束,每隔7 d對成熟度一致的果實進行采收并稱質量。

    (2) 果實品質測定:果實硬度(硬度計)、可溶性固體物(折射儀)、可溶性糖(3,5-二硝基水楊酸比色法)、有機酸(酚酞指示劑法)、抗壞血酸VC(2,6-二氯酚靛酚法)、硝酸鹽和亞硝酸鹽(改進的格里斯試劑比色法)、番茄紅素(紫外分光光度法)、可溶性蛋白質(考馬斯亮藍G-250染色法)。

    1.4 數據分析方法

    本文使用國產DPS統(tǒng)計軟件進行回歸擬合與檢驗,Origin軟件作圖,層次分析法AHP進行綜合評價分析。

    2 結果與分析

    2.1 痕量灌溉條件下水肥條件對番茄單因素影響分析

    2.1.1 不同水肥條件對番茄產量的影響

    由表2和圖1可知,溫室番茄產量并非大水大肥A1W2(1,1)即可達到最大值,而是當中水中肥A2W2(0,0)時才能達到最大值10.79 萬kg/hm2,當限定灌水量為中等水平時,不同施肥水平的溫室番茄產量顯著不同,表現為中等施肥水平時溫室番茄產量最大,高肥和低肥時產量較低,而高肥的產量要高于低肥,即A2W2(0,0)>A2W1(0,1.414)>A2W3(0,-1.414);當限定施肥量為中等水平時,不同灌水水平的溫室番茄產量也并顯著不同,表現為中等灌水水平時溫室番茄產量最大,高水和低水時產量較低,而高水的產量要高于低水,即A2W2(0,0)>A1W1(1.414,0)>A3W3(-1.414,0)。

    表2 不同水肥處理下番茄果實產量Tab.2 Tomato fruit yield unit under different water and fertilizer

    圖1 不同水肥處理下番茄果實產量散點分布圖Fig.1 Distribution chart of tomato fruit yield under different water and fertilizer treatment

    2.1.2 不同水肥條件對番茄品質的影響

    不同番茄果實的品質指標具有不同的量綱和量綱單位,為了消除果實品質指標之間的量綱影響,本文采用min-max標準化法對番茄品質指標數據進行歸一化處理,使各番茄果實品質指標處于同一數量級,以解決指標之間的可比性。min-max標準化法的線性變換函數如下:

    (1)

    式中:Xmax為樣本數據的最大值;Xmin為樣本數據的最小值。

    由表3和表4可知,不同的水肥處理條件下溫室番茄果實的各項品質指標也不同:A1W2(1,1)硬度最低;A1W3(1,-1)可溶性固體最低;A2W1(0,1.414)硝酸鹽最高,VC含量最低;A2W2(0,0)有機酸最低,番茄紅素最高;A2W3(0,-1.414)糖酸比、硝酸鹽、番茄紅素含量低;A3W2(-1,-1)有機酸、VC含量、可溶性固體、可溶性蛋白質最高;A3W3(-1.414,0)糖酸比、硬度最高,而可溶性蛋白質最低。這是由各種品質指標對水肥的喜惡情況不同導致的,因而溫室番茄果實品質不能簡單照搬水肥的水平對產量的影響來判斷水肥對果實營養(yǎng)成分的影響,需要引入一個綜合的評價指標來判斷番茄果實的品質。

    表3 不同水肥處理下番茄果實品質指標Tab.3 Quality indices of tomato fruit under different water and fertilizer treatments

    表4 番茄果實品質指標歸一化值Tab.4 Normalized values of tomato fruit quality indicators

    2.1.3 不同水肥條件對番茄水肥利用效率的影響

    (1)本試驗中的水分利用效率(WUE)為灌溉水利用效率(見表5)。

    WUE=P/W

    (2)

    式中:P為各處理番茄的總產量,kg;W為生育期內灌水量,m3。

    (2)本試驗中的肥料利用效率以國際上常用的肥料偏生產力PFP表征,該法可操作性強,比較適合我國農業(yè)現狀,是評價肥料利用效率的適宜指標[7](見表5)。肥料偏生產力是指單位投入的肥料所能生產的作物鮮食產量,即:

    PFP=P/F

    (3)

    式中:P為各處理番茄的總產量,kg;F代表化肥的投入量,kg。

    表5 痕量灌溉條件下番溫室茄水肥利用效率Tab.5 Water and fertilizer use efficiency of tomato greenhouse under trace irrigation

    圖2 不同水肥處理下水肥利用效率散點分布圖Fig.2 Distribution chart of water and fertilizer use efficiency scattered points under different water and fertilizer treatments

    由圖2(a)可知,溫室番茄的灌溉水利用率在低水中肥處理組A2W2(0,0)時達到最大值66.86 kg/m3,然而也因水分虧損導致該組番茄產量的大幅減產,相對于中水中肥處理組產量下降了33.64%;高水中肥處理組A1W1(1.414,0)時的灌溉水利用率在9個處理組中時最低的,產量較中水中肥處理組下降17.33%,說明灌溉過量不但會浪費水資源,還會造成番茄的減產。同樣由圖2(b)可知,溫室番茄化肥利用率在低肥中水處理組A2W3(0,-1.414)時達到其最大值352.8 kg/m3,但該組因低肥的抑制作用造成產量減產18.26%;高肥中水處理組A1W1(1.414,0)時的化肥利用率最低,同時減產11.03%,表明施肥過量也是不可取的。綜上可知,化肥的抑制作用要小于灌水的抑制作用。

    2.2 痕量灌溉條件下水肥條件對番茄綜合影響分析

    2.2.1 層次分析體系

    層次分析法是一種定性和定量相結合的綜合分析方法,既可以用于決策分析、方案比較,亦可以用于確定指標權重,將復雜的優(yōu)選問題和眾多的影響因素,分解組成一個有序的遞階層次結構[8],本文構建層次分析體系的步驟如下。

    2.2.1.1 建立遞階層次結構

    以綜合評價指標體系為基礎,根據溫室番茄各影響因素相互間的關系,將各項影響因素進行分類,并分成5個層次,最高層為目標層,即所要達到的決策目標O;中間層為兩個準則層A和B,即表示評價目標層的若干方面的準則;第4層為指標層U,其中包括溫室番茄各影響因素的具體指標;最下層為方案層P?,F列出溫室痕灌番茄水肥耦合試驗研究的簡化遞階層次結構圖,如圖3所示。

    2.2.1.2 構造判斷矩陣

    判斷矩陣是針對上一層次中某一影響因素而言的本層次中各影響因素(指標)之間的相互重要性程度,影響因素(指標)之間的相對重要性程度可參照表6所示的比率標度值判定。

    表6 比率標度表Tab.6 Ratio scale table

    由簡化遞階層次結構圖,準則層A對目標層O的判斷矩陣,如表7所示。

    圖3 綜合評價遞階層次結構示意圖Fig.3 Comprehensive evaluation hierarchical structure sketch

    表7 準則層A對上一層次目標層O的判斷矩陣Tab.7 Judgment matrix of criterion layer A for the upper level of object layer O

    注:對“決策目標”的權重為1;λmax=2;CR=0。

    由簡化遞階層次結構圖,子準則層B對準則層A的判斷矩陣,如表8所示。

    注:對“決策目標”的權重為0.5;λmax=2;CR=0。

    2.2.1.3 層次單排序

    根據判斷矩陣,計算對于上一層次某一指標而言的本層次與之有聯系的各要素的重要性次序,稱之為層次單排序。這個計算過程可歸結為計算判斷矩陣的特征值和特征向量問題,即對于矩陣U,計算滿足UW=λW的特征值和特征向量,λmax為矩陣U的最大特征根,可用于判斷矩陣的一致性檢驗,W即為對應的特征向量,它的各個分量Wi即為相應指標的權重。最大特征根及其對應的特征向量的計算步驟如下:

    (1)計算判斷矩陣的每一行元素標準值aij的連乘積,即:

    (4)

    (2)計算上述連乘積的m次方根,即:

    (5)

    (6)

    得W=(W1,W2,…,Wi,…,Wm)即為所求之特征向量,其中W1,W2,…,Wi,…,Wm即為各要素(指標)的權重。

    (4)用下述公式計算最大特征值λmax:

    (7)

    式中:A為判斷矩陣方陣;W為特征向量;(AW)i為方陣A與向量W兩者合成矩陣中的第i個值。

    (5)一致性檢驗。一致性指標:

    (8)

    由已知矩陣階數m,得平均隨機一致性指標R(見表9)。

    表9 平均隨機一致性指標RTab.9 Average random consistency index R

    (6)一致性比率CR。當CR<0.1時表示符合一致性要求,一致性比率CR計算方法如下:

    (9)

    (7)判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值。

    ①產量。產量判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值見表10。

    表10 產量判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值Tab.10 Consistency test and weight value of index layer of yield judgment matrix

    注:對“決策目標”的權重為0.5;λmax=3.029 1;CR=0.027 9。

    ②品質-口感。品質-口感判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值見表11。

    表11 品質-口感判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值Tab.11 Quality-taste judgment matrix index layer consistency test and weight value

    注:對“決策目標”的權重為0.25;λmax=3;CR=0。

    ③品質-營養(yǎng)。品質-營養(yǎng)判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值見表12。

    表12 品質-營養(yǎng)判斷矩陣指標層一致性檢驗及權重值Tab.12 Quality-nutrition judgment matrix index layer consistency test and weight value

    注:對“決策目標”的權重為0.25;λmax=5.282 3;CR=0.063。

    ④溫室番茄指標最終權重。計算某一層次上所有指標對上一層目標層的權重分配,成為層次總排序。計算時以該層的層次單排序結果與上一層次的某一指標的權重相結合,由最下一層向上直至最上層即可求得最下一層各指標對最上層的權重分配(見表13)。

    表13 溫室番茄指標最終權重Tab.13 Final weights of greenhouse tomato indicators

    2.2.1.4 各處理番茄綜合評價指數

    各處理番茄綜合評價指數見表14。

    表14 各處理番茄綜合評價指數Tab.14 Comprehensive evaluation index of tomatoes in different treatments

    2.2.2 水肥耦合綜合評價預測模型

    水肥耦合作物的綜合評價模型采用二次回歸旋轉模型表示:

    (10)

    式中:Y為應變量;xj為線性變換后的自變量;bj為模型的一次項系數;bij為模型的交互系數;bjj為模型的二次項系數;p為自變量數;j為自變量的序號。

    根據二元二次回歸的計算原理,以綜合評價指數(表14)為因變量(Y),灌溉量(X1)、施肥量(X2)為自變量進行二元二次多項式回歸擬合,得出相應的番茄綜合評價指數效應模型:

    (11)

    式中:Y為綜合評價指數;X1為灌水量的編碼值;X2為施肥量的編碼值。

    灌水、施肥單因素的效應曲線(圖4)為開口向下的拋物線,說明二者都符合報酬遞減規(guī)律,當灌水量或施肥量超過一定范圍后再繼續(xù)增加灌水量或施肥量,對番茄綜合評價指數的改善作用不大。在水肥與綜合評價指數的回歸擬合預測模型中,灌水量一次項系數為-2.14,施肥量一次項系數為-0.27,前者的絕對值大于后者,這與隨灌水量的增加綜合評價指數急劇變化,而隨施肥量增加綜合評價指數變化較為平緩的現象相合,說明灌水施肥量在較低的水平時,灌水對改善綜合評價指數的效應要大于施肥,超過一定水平則負效應要大于施肥。

    圖4 回歸擬合預測模型單因素效應曲線Fig.4 Single-factor effect curve of regression fitting prediction model

    經解算番茄綜合評價指數效應模型可知,當灌水量編碼值X1=-0.099,施肥量編碼值為X2=-0.016時分別有最大值,即灌水下限為60.99%、灌水上限設置為90%,施肥量為N:297.73 kg/hm2、P2O5:148.86 kg/hm2、K2O:297.73 kg/hm2時,番茄綜合評價指數最大可達66.82。代入產量模型公式結算可得此時產量為10.70 萬kg/hm2,而灌溉水利用率為37.07 kg/m3,化肥利用率143.68 kg/kg。

    2.2.3 水肥耦合綜合評價預測模型檢驗

    綜合評價回歸擬合預測模型的擬合度及顯著性檢驗采用F檢驗,經計算F=11.38*>F0.05(5,3)=9.01,p值=0.036 3<0.05,說明該模型擬合有效。同時得到各因素與綜合評價指數的復相關系數R2=0.974 6,說明番茄綜合評價指數與各因素的擬合很好,方程回歸達到極顯著水平,可以反映番茄在生長期內施肥量和灌水量對其綜合評價指數的影響,模型的預測值和實際值吻合較好,因此可以采用這一模型進行番茄綜合評價指數的預測,此模型具有較高的可靠性,對于實際生產具有指導作用。

    3 討 論

    痕量灌溉條件下溫室番茄綜合評價回歸擬合預測模型表明痕量灌溉條件下不同的水肥處理下的溫室番茄綜合評價指數有所不同:過高或過低的水肥量施用都會使番茄綜合評價指數下降,中水中肥是最適宜的水肥管理模式。在水肥施用過程中,應充分考慮發(fā)揮合理灌溉和施肥在溫室番茄增產中的正面效益。通過水肥耦合綜合評價預測模型可知灌溉對溫室番茄綜合評價指數的貢獻比施肥的貢獻大,因為土壤水分是番茄植株對肥料養(yǎng)分的吸收、運移和轉換的主要載體,決定了植株對肥料養(yǎng)分的使用情況。水分的虧缺會抑制植物根系的生長,降低了根系的吸收面積和容量,增加了木質部液流的黏度,降低了養(yǎng)分的吸收和運輸[8];適當的水分會使元素快速遷移到根表并加速吸收,促進番茄植株的生長代謝,從而顯著改善痕灌條件下溫室番茄的綜合評價指數。在痕灌施肥技術中,肥隨水走,灌水會將肥料直接輸送到植株的根系部分,肥料濃度過高會對植株生長起到抑制作用,甚至燒傷幼苗,而適當施肥可以提高土壤水分利用效率和節(jié)約用水,為植物提供更有效的水分??傊?,灌溉是影響溫室番茄的綜合評價的第一主導因素,而施肥是第二主導因素,在水肥耦合效應中,應合理協(xié)調灌溉與施肥,以資提高溫室番茄的綜合評價指數,起到創(chuàng)收環(huán)保的雙重效用。

    4 結 論

    (1)痕量灌溉條件下水肥條件對番茄單因素影響分析結果顯示:灌水對產量的影響要大于化肥對產量的影響。溫室番茄產量在中水中肥時才能達到最大,而高肥的產量要高于低肥,高水的產量要高于低水。不同的水肥條件下溫室番茄果實的各項品質指標不同,說明番茄不同品質指標對水肥的喜惡情況是不同的。溫室番茄灌溉水利用率在低水中肥時達到最大值,高水中肥的灌溉水利用率最低,而水分虧損導致番茄減產的幅度大于水分過量的減產幅度。溫室番茄化肥利用率在低肥中水時達到最大值,高肥中水時的化肥利用率最低,低肥造成的減產幅度要大于高肥。

    (2)通過構建痕灌溫室番茄綜合評價體系,綜合考慮產量、品質和水肥利用率等經濟生態(tài)指標,灌水、施肥單因素效應分析結果表明綜合評價指數隨灌水量和施肥量的增加表現出先升高后降低的變化,中水中肥組A2W2(0,0)的綜合評價指數在9個痕量灌溉番茄水肥處理組中是最高的,為66.71。

    通過構建、解算水肥耦合綜合評價預測模型,可知當灌水量編碼值X1=-0.099,施肥量編碼值為X2=-0.016時綜合評價指數達到最大,即灌水下限為60.99%、上限設置為90%,施肥量為N:297.73 kg/hm2、P2O5:148.86 kg/hm2、K2O:297.73 kg/hm2時,溫室番茄的綜合評價指數最大可達66.82,產量為10.70萬kg/hm2,灌溉水利用率為37.07 kg/m3,化肥利用率143.68 kg/kg。經F檢驗表明模型擬合有效,方程回歸達到極顯著水平,可以反映痕灌條件水肥用量下對番茄綜合評價指數的影響。

    (3)與常規(guī)滴灌模式相比,經優(yōu)化后的痕量灌溉條件下的溫室番茄水肥管理模式在保證番茄果實產量和品質的前提下可較常規(guī)滴灌組增產28.14%,灌溉水利用率提高36.74%,化肥利用率提高46.91%。

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