基于煙葉品質(zhì)指數(shù)的氮、磷、鉀施肥模型

陳義強(qiáng)，劉國順，習(xí)紅昂

(1河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院，國家煙草栽培生理生化研究基地，河南鄭州450002;2福建中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，福建廈門361022;3南陽市煙草公司，河南南陽473000)

作物施肥模型的應(yīng)用使農(nóng)業(yè)研究與生產(chǎn)活動(dòng)越來越具有動(dòng)態(tài)化、精確化和數(shù)量化的特點(diǎn)［1－2］。近十幾年以來，各種作物施肥模型在機(jī)理研究上不斷深入，涉及領(lǐng)域不斷拓展，在農(nóng)業(yè)實(shí)踐活動(dòng)中得到了越來越普遍的應(yīng)用，在解釋現(xiàn)象、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，預(yù)測預(yù)防、監(jiān)測評估等方面已顯現(xiàn)出其特有的優(yōu)勢［3－11］。特別是隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的興起，作物施肥模型作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)體系的重要內(nèi)容，成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)完成量化的關(guān)鍵，更是備受關(guān)注。

氮、磷、鉀肥是煙草栽培中最為關(guān)鍵的三大營養(yǎng)元素。自80年代以來，我國煙草工作者在施肥方面開展了大量有針對性的工作，取得了重要研究成果。但是，由于受多種因素的影響，當(dāng)前我國烤煙施肥技術(shù)還存在許多問題和不足。如以煙葉的外觀質(zhì)量和產(chǎn)值為標(biāo)準(zhǔn)作為判斷施肥效果好壞的依據(jù);還未實(shí)現(xiàn)煙草需肥與土壤供肥的動(dòng)態(tài)平衡;仍以經(jīng)驗(yàn)施肥為主，缺乏科學(xué)可靠的量化施肥依據(jù)等。隨著煙草農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的興起，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的粗放施肥方式已無法滿足優(yōu)質(zhì)煙葉生產(chǎn)的需要，基于施肥模型的精準(zhǔn)施肥技術(shù)正日益受到重視，有關(guān)煙草施肥模型的研究也就成為了當(dāng)前的熱點(diǎn)，一些研究也相繼展開。如陳偉強(qiáng)等通過目標(biāo)產(chǎn)量法建立了煙草施肥模型［12］;陳義強(qiáng)等通過回歸函數(shù)法建立了氮、磷、鉀肥與煙葉產(chǎn)值的回歸模型［13］;陳義強(qiáng)等在氮、磷、鉀肥與煙葉產(chǎn)值回歸模型的基礎(chǔ)上，建立了基于土壤基礎(chǔ)肥力貢獻(xiàn)率的施肥模型［14］。目前，有關(guān)煙草施肥模型的研究還不多，且這些模型基本上都是以煙葉的產(chǎn)量或產(chǎn)值為標(biāo)準(zhǔn)來判斷施肥效果的好壞，基于煙葉品質(zhì)指數(shù)的施肥模型鮮見報(bào)道。然而，煙葉品質(zhì)是個(gè)十分復(fù)雜的概念，僅以產(chǎn)量或產(chǎn)值為標(biāo)準(zhǔn)作為判斷施肥效果好壞的依據(jù)所建立的施肥模型在精確度方面還不夠，根據(jù)該模型確定的施肥量還無法充分發(fā)揮煙葉的最佳品質(zhì)。為此，以煙葉的綜合品質(zhì)為判斷施肥效果的標(biāo)準(zhǔn)并依此建立煙草施肥模型已是當(dāng)前煙草農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和煙草精準(zhǔn)栽培中急需解決的問題。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)地位于河南省南陽市方城縣清河鄉(xiāng)金葉園(南陽市煙草研究所)。地理位置位于東經(jīng)112o54＇，北緯33o15＇。屬于平原地帶，四季氣候變化明顯。本試驗(yàn)于2007年在金葉園內(nèi)選取一個(gè)長方形典型地塊作為研究對象。所選煙田地勢平整，上一年度種植煙草，田間施肥量均勻一致，煙草田間長勢較為整齊一致，煙葉采收后閑置。試驗(yàn)地南北長65 m、東西寬48 m。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

以盆栽為施肥模型的建模試驗(yàn)，以大田為施肥模型的驗(yàn)證試驗(yàn)，均采用回歸組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)，分氮、磷、鉀三個(gè)因素，每個(gè)因素各設(shè)五個(gè)水平，按施肥量從低到高分別為－2、－1、0、+1、+2水平。各處理的具體施肥方案見表1。各肥料的零水平參考2006年試驗(yàn)結(jié)果按N∶P2O5∶K2O為1∶2∶5的比例施肥［13－14］，盆栽和大田試驗(yàn)各因素各水平的具體施肥量見表2。

表1 回歸組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案Table 1 The regression unitized design in the experiment

表2 各因素各水平的施肥量Table 2 The fertilization of factors at different levels

1.2.1盆栽試驗(yàn) 盆栽試驗(yàn)于2007年在金葉園遮雨蓬內(nèi)進(jìn)行，供試品種為云煙87。土壤為黃褐土，土壤有機(jī)質(zhì)含量11.18 g/kg，全氮0.79 g/kg，全磷0.39 g/kg，全鉀 15.82 g/kg，堿解氮 65.01 mg/kg，速效磷 24.08 mg/kg，速效鉀 75.56 mg/kg，pH 值7.18。試驗(yàn)所用盆缽高40 cm，盆口直徑50 cm，盆底直徑45 cm。每個(gè)盆缽裝土35 kg，每盆移栽1棵煙苗。移栽時(shí)間為5月9日。試驗(yàn)中前14號(hào)處理和第16號(hào)處理每個(gè)處理種6盆，第15號(hào)處理種18盆，共16個(gè)處理，種植108盆。試驗(yàn)所施肥料為KNO3(AR)、K2SO4(AR)、KH2PO4(AR)、NaH2PO4·2H2O(AR)、硝銨(含氮30%)，其中施肥總量的70%作基肥，30%作追肥，追肥以鉀肥為主。9月份采取烤后所有煙葉樣品，計(jì)算各處理煙葉產(chǎn)量和產(chǎn)值，之后將所有煙葉樣品粉碎過0.25 mm篩，用于各指標(biāo)的測定。

1.2.2大田試驗(yàn) 大田試驗(yàn)地土壤為黃褐土，供試土壤有機(jī)質(zhì)含量11.67 g/kg，全氮0.88 g/kg，全磷0.42 g/kg，全鉀 21.68 g/kg，堿解氮 68.41 mg/kg，速效磷 18.22 mg/kg，速效鉀 77.10 mg/kg，pH 值7.12。2007年3月7日(施肥前)以16 m×5 m的網(wǎng)格進(jìn)行取樣，共取39個(gè)土壤樣品。取樣時(shí)在網(wǎng)格中心點(diǎn)2 m范圍內(nèi)取多點(diǎn)土樣混合而成，并以網(wǎng)格中心點(diǎn)位置表示取樣位置，所有樣品均取自0—20 cm土層。土樣風(fēng)干后過0.25 mm篩，用于土壤有機(jī)質(zhì)、pH值、氮、磷、鉀等指標(biāo)測定。試驗(yàn)地面積為0.312 hm2，小區(qū)面積70 m2，設(shè)保護(hù)行，共16個(gè)處理，39個(gè)小區(qū)，其中第1至14號(hào)處理和第16號(hào)處理每個(gè)處理設(shè)2個(gè)小區(qū)，第15號(hào)處理設(shè)9個(gè)小區(qū)。供試品種為云煙87，移栽時(shí)間為4月29日。試驗(yàn)所施肥料為煙草專用復(fù)合肥(氮∶磷∶鉀比例為10∶10∶20)、硝銨(含氮30%)、Ca(H2PO4)2·H2O(含P2O512%)、K2SO4(含K2O 50%)、KNO3(含N 13%，含K2O 45%)，其中70%作基肥，30%作追肥。煙田灌溉方式為噴灌。9月份取烤后所有煙葉樣品，計(jì)算各處理煙葉產(chǎn)量和產(chǎn)值，之后從各處理煙葉中挑選2 kg能代表各處理總體水平的煙葉樣品，粉碎，過0.25 mm篩，用于各項(xiàng)化學(xué)成分分析。

1.3 測定項(xiàng)目與方法

1.3.1土壤養(yǎng)分 有機(jī)質(zhì)用重鉻酸鉀容量法測定;全氮用FOSS Kjeltec 2300全自動(dòng)定氮儀測定，回收率為99.31%;全磷、全鉀用美國瓦里安的VISTA－MPX CCD Simultaneous ICP－OES(全譜直讀等離子體發(fā)射光譜)測定;水解氮用堿解擴(kuò)散法測定;速效磷用NaHCO3浸提—分光光度計(jì)比色法測定;速效鉀用乙酸銨提取—火焰光度法測定;pH值用電位法測定［15－16］。

1.3.2煙葉常規(guī)化學(xué)成分 水溶性總糖、還原糖、煙堿、氯離子用荷蘭SKALAR San++連續(xù)流動(dòng)分析儀測定［17－18］;總氮用 FOSS Kjeltec 2300 全自動(dòng)定氮儀測定，回收率為99.31%;鉀用干灰化-ICPOES(美國瓦里安的VISTA-MPX CCD Simultaneous ICP-OES)法測定［15－16］。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析方法

用DPS、SPSS10.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析。

1.4.1層次分析法 層次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)是一種定性與定量相結(jié)合的分析方法，是處理某些難以完全用定量法分析復(fù)雜問題的一種有力手段。該方法的突出特點(diǎn)是可以將復(fù)雜的問題分解成若干個(gè)層次，然后對各層次進(jìn)行分析，并可將人的主觀判斷和定性分析用數(shù)量形式表達(dá)和處理［19－21］。由于層次分析是定性分析與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策的分析方法，因而用該方法確定煙葉品質(zhì)綜合評價(jià)中指標(biāo)的權(quán)重更為合理。

1)判斷矩陣 判斷矩陣就是由相關(guān)專家分析判斷或根據(jù)專業(yè)知識(shí)判斷各層因素相對于上一層因素的重要程度，用相應(yīng)的標(biāo)度值表示出來的矩陣形式。很明顯，相對于某一層次因素而言，下一層次各因素之間重要性程度各不相同，為了表示出重要性程度的不同，層次分析法引入1～9標(biāo)度法［19］。1～9位整數(shù)及其倒數(shù)(標(biāo)度aij)表示的含義(C)為:1—Ci與Cj的影響相同;3—Ci比Cj的影響稍強(qiáng);5—Ci比Cj的影響強(qiáng);7—Ci比Cj的影響明顯地強(qiáng);9—Ci比Cj的影響絕對地強(qiáng);2，4，6，8—Ci與 Cj的影響之比在上述兩個(gè)相鄰等級之間;1/2，1/3，…，1/9—Cj與Ci的影響之比為以上aij的互反數(shù)。

2)相對權(quán)重向量 采用特征根法確定相對權(quán)重向量。依據(jù)層次結(jié)構(gòu)、評價(jià)要素設(shè)置和構(gòu)造各層次元素間的兩兩比較判斷矩陣，計(jì)算判斷矩陣的特征根和特征向量。計(jì)算對于上一層某元素有聯(lián)系的各元素的重要性次序的權(quán)值，它是該層元素對于上層所有元素重要性總排序的基礎(chǔ)，滿足BW=λmaxW的特征根與特征向量。式中B為判斷矩陣，W為對應(yīng)于λmax的正規(guī)特征向量，BW為判斷矩陣與正規(guī)特征向量的乘積，λmax為B的最大特征根，W的分量Wi即為元素 Bi 單排序的權(quán)值［19，22－25］。

3)判斷矩陣的一致性檢驗(yàn) 所謂一致性，即判斷矩陣 A 具有 aij=aik/aki(i，j，k=1，2，…，n)。若完全一致，則λmax=n，其余特征根為零。但實(shí)際上不可能達(dá)到完全一致，而只要滿足λmax稍大于n，其特征根趨近于零，即認(rèn)為達(dá)到滿意的一致性。在層次分析法(AHP)法中，引用CI作為度量判斷矩陣偏離一致性指標(biāo)，CI=(λmax－n)/(n－1)。

以CI與判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的比值CR作為其一致性指標(biāo)，CR=CI/RI，對于1，2階判斷矩陣，RI只是形式上的，因?yàn)?、2階判斷矩陣總具有完全一致性，當(dāng)階數(shù)大于2時(shí)，若CR＜0.10，則認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需調(diào)整［19，21］。RI各階數(shù)值見表 3［19，26］。

表3 隨機(jī)一致性指標(biāo)Table 3 The random coincidence indicator

1.4.2模糊綜合評價(jià) 采用隸屬函數(shù)法進(jìn)行模糊綜合評價(jià)。

1)建立各指標(biāo)相應(yīng)的隸屬函數(shù) 在煙葉的常規(guī)化學(xué)成分評價(jià)中，一般認(rèn)為每個(gè)指標(biāo)都有一個(gè)最適宜的含量值。若某一指標(biāo)的值越高對煙葉的品質(zhì)越有利，則以該指標(biāo)在本次試驗(yàn)中出現(xiàn)的最高值為最適宜的含量值，若某一指標(biāo)的值越低對煙葉的品質(zhì)越有利，則以該指標(biāo)在本次試驗(yàn)中出現(xiàn)的最小值為最適宜的含量值［27］。本文中水溶性總糖的最適宜含量值為20%，還原糖為15%，總氮為2.5%，煙堿為2%，糖氮比為 8，氯為 0.3%［27－31］。鉀、鉀氯比和產(chǎn)值3個(gè)指標(biāo)的最適宜的含量值用它們中的最高值來表示，最后按以下隸屬函數(shù)計(jì)算各指標(biāo)的得分［27］。

式中:Sij指第i個(gè)試驗(yàn)處理第j指標(biāo)的得分;Pj指第j指標(biāo)最適宜的含量值;Xij指第i個(gè)試驗(yàn)處理第j指標(biāo)的含量;指數(shù)組中的最大值。

2)綜合評價(jià)總得分的計(jì)算 總得分TS按下式計(jì)算［27］。

式中:Sij指第i個(gè)試驗(yàn)處理第j指標(biāo)的得分;Nj指第j指標(biāo)的權(quán)重;m指有m個(gè)指標(biāo)。

2 結(jié)果與分析

2.1 各處理烤后煙葉內(nèi)在品質(zhì)的模糊綜合評價(jià)

由于產(chǎn)值帶有較強(qiáng)的主觀性，不能完全反應(yīng)煙葉的品質(zhì)，因此對試驗(yàn)各處理烤后煙葉的內(nèi)在品質(zhì)進(jìn)行模糊綜合評價(jià)，以模糊綜合評價(jià)的得分作為品質(zhì)指數(shù)，建立品質(zhì)指數(shù)與施肥量的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

2.1.1建立評判因素集 以產(chǎn)值、水溶性總糖、還原糖、總氮、煙堿、鉀和氯7個(gè)指標(biāo)作為評判因素集。

2.1.2采用層次分析法(AHP)確定權(quán)重

1)AHP綜合評價(jià)模型結(jié)構(gòu)的建立 根據(jù)煙葉品質(zhì)指標(biāo)之間的相互關(guān)聯(lián)影響以及層次隸屬關(guān)系，建立煙葉內(nèi)在品質(zhì)綜合評價(jià)模型結(jié)構(gòu)圖(圖1)。該綜合評價(jià)模型的層次結(jié)構(gòu)分為4層:第1層為目標(biāo)層(O)，為煙葉綜合品質(zhì);第2層為準(zhǔn)則層(C)，為影響煙葉品質(zhì)的 m個(gè)因子，記為C=(C1，C2，…，Cm)=(產(chǎn)值，糖氮指標(biāo)，鉀氯指標(biāo))，m=3;第3層為子準(zhǔn)則層(D)，為準(zhǔn)則層Cm下細(xì)分的n個(gè)因子，記為 C1、C2和 C3，C2=(D1，D2，D3，D4，D5)=(水溶性總糖，還原糖，總氮，煙堿，糖氮比)，C3=(D6，D7，D8)=(鉀，氯，鉀氯比)，n=8;第4層為方案層(P)，為 k 個(gè)試驗(yàn)處理，記為 P=(p1，p2，… ，p16)，k=16。

圖1 煙葉內(nèi)在品質(zhì)綜合評價(jià)層次遞階結(jié)構(gòu)Fig．1 Integrative evaluation hiberarchy chart of the tobacco internal quality

2)構(gòu)造判斷矩陣 從圖1可以看出，煙葉綜合品質(zhì)是一個(gè)具有4層指標(biāo)的遞階層次結(jié)構(gòu)。本文采用1～9比例標(biāo)度法對以上層次模型構(gòu)造判斷矩陣。根據(jù)對各指標(biāo)相對重要性程度的判斷決策打分，得出目標(biāo)層O相對于準(zhǔn)則層C1、C2、C3(見表4)，C2、C3相對于Di的判斷矩陣(見表5和表6)。由此計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重值，形成評價(jià)的基礎(chǔ)。

3)相對權(quán)重向量確定 根據(jù)所構(gòu)造的判斷矩陣計(jì)算矩陣最大的特征根λmax及相應(yīng)的特征向量，然后對特征向量進(jìn)行歸一化處理，求出各個(gè)決定因素的權(quán)重 W=(w1，w2，w3，…，wi)，見表4、表5和表6。

4)判斷矩陣的一致性檢驗(yàn) 為保證結(jié)論的可靠性、合理性，有必要對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。由表4、表5和6可以看出，判斷矩陣O－C中CR=0＜O．10，判斷矩陣 C2－D中 CR=0.0337 ＜0.10，判斷矩陣C3－D中CR=0＜0.10，可見判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)是滿意的，說明建立的3個(gè)判斷矩陣是合理的。

5)各層次因素相對于目標(biāo)層(O層)組合權(quán)重值的計(jì)算 根據(jù)wk=wk·wk-1…w2可以得到D層指標(biāo)相對于O層的組合權(quán)重值(表7)。

表4 判斷矩陣O－C及一致性檢驗(yàn)Table 4 Judgment matrix of O－C and consistency check

表5 判斷矩陣C2－D及一致性檢驗(yàn)Table 5 Judgment matrix of C2－D and consistency check

表6 判斷矩陣C3－D及一致性檢驗(yàn)Table 6 Judgment matrix of C3－D and consistency check

表7 各評價(jià)指標(biāo)最終權(quán)重表Table 7 Final weights of the indexes

2.1.3確定模糊綜合評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn) 分別賦予每個(gè)評價(jià)指標(biāo)10分，得分越高則品質(zhì)越好［27］。

2.1.4各施肥處理煙葉化學(xué)品質(zhì)綜合評價(jià)的結(jié)果按以上的隸屬函數(shù)及各指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算各施肥處理煙葉總得分TS(見表8)，總得分越高的煙葉則品質(zhì)越好。

2.2 基于施肥量與品質(zhì)指數(shù)的回歸方程建立及優(yōu)化

以模糊綜合評價(jià)的總得分為品質(zhì)指數(shù)，建立施肥量與品質(zhì)指數(shù)的回歸方程，并對回歸方程進(jìn)行優(yōu)化。在回歸方程優(yōu)化的基礎(chǔ)上以盆栽試驗(yàn)的結(jié)果建立煙草氮、磷、鉀的施肥模型，并以大田試驗(yàn)的結(jié)果對施肥模型進(jìn)行了驗(yàn)證。

2.2.1回歸方程的建立 以二次多項(xiàng)式回歸進(jìn)行分析，建立盆栽試驗(yàn)氮、磷、鉀肥與品質(zhì)指數(shù)的回歸方程，以多因子及平方項(xiàng)逐步回歸進(jìn)行分析，建立大田試驗(yàn)氮、磷、鉀肥與品質(zhì)指數(shù)的回歸方程。所建2個(gè)回歸方程如下:

表8 各施肥處理煙葉總得分Table 8 Final scores of all fertilization treatments

其中Y2007P、Y2007F分別為盆栽條件和大田條件下試驗(yàn)各處理的品質(zhì)指數(shù)，N、P、K分別表示N、P2O5、K2O的施用量，盆栽試驗(yàn)為g/pot，大田試驗(yàn)為kg/hm2。

F檢驗(yàn)表明(見表9)，所建2個(gè)方程都達(dá)顯著水平，復(fù)相關(guān)系數(shù)都比較接近1，Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量d也均接近2，說明所建2個(gè)方程的擬合性較好。

2.2.2經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)化方案 對所建立的氮、磷、鉀肥與品質(zhì)指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行優(yōu)化。在試驗(yàn)條件約束之下，品質(zhì)指數(shù)越高越好，數(shù)學(xué)上常用求最大值的方法來優(yōu)化模型，然而由于模型的最大值僅僅是個(gè)理論值，在生產(chǎn)實(shí)際中出現(xiàn)的概率非常低，因此不采用求最大值的方法來優(yōu)化模型，而用參數(shù)估計(jì)的方法進(jìn)行模型的優(yōu)化［13－14］。盆栽試驗(yàn)中品質(zhì)指數(shù)大于或等于6的方案有23個(gè)，大田試驗(yàn)中品質(zhì)指數(shù)大于或等于5.5的方案有22個(gè)，計(jì)算這些優(yōu)化方案中各個(gè)因子的加權(quán)均數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤，并進(jìn)行參數(shù)的區(qū)間估計(jì)，得表10。從表10可以看出，2次試驗(yàn)的氮、磷、鉀比例都不一樣，可見，氮、磷、鉀肥的施用比例并非固定不變，而應(yīng)根據(jù)土壤的基礎(chǔ)肥力進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

表9 回歸方程的檢驗(yàn)Table 9 Test of the regression formulas

2.3 氮、磷、鉀施肥模型的建立及驗(yàn)證

品種的需肥量是穩(wěn)定的，其所需的養(yǎng)分來源有兩種途徑，一是土壤自然供給的，另一種是人們施肥供給的。因此，施肥量等于某一品種的總需肥量減去土壤自然供給的部分［14］。據(jù)此采用以下的煙草施肥模型［14］:

式中:Fx為某種養(yǎng)分的最佳施肥量;Sv為某一品種所需的供肥量(包括土壤基礎(chǔ)肥力的供肥量和施肥量);Cx/Ox為土壤基礎(chǔ)肥力中該養(yǎng)分的貢獻(xiàn)率;Cx為不施某種養(yǎng)分時(shí)烤后中部煙葉中該養(yǎng)分的含量;Ox為烤后煙葉中某種養(yǎng)分的適宜含量。其中Sv、Ox為常數(shù)，Cx為變量。

2.3.1土壤基礎(chǔ)肥力貢獻(xiàn)率(Cx/Ox)的計(jì)算 參考陳義強(qiáng)等的方法計(jì)算煙田土壤基礎(chǔ)肥力的貢獻(xiàn)率［14］。以不施氮肥區(qū)烤后煙葉的總氮含量、不施磷肥區(qū)烤后煙葉的磷含量、不施鉀肥區(qū)烤后煙葉的鉀含量分別除以烤煙葉片適宜的總氮含量、磷含量、鉀含量得到土壤基礎(chǔ)肥力中氮、磷、鉀的貢獻(xiàn)率(見表11)?？緹熑~片適宜的磷含量和鉀含量以全國319個(gè)樣品的平均值表示［28］。從表11中可以看出，試驗(yàn)中土壤基礎(chǔ)肥力氮和磷的貢獻(xiàn)率較高，鉀的貢獻(xiàn)率較低。

表10 施肥優(yōu)化方案Table 10 Optimum scheme of the fertilization

表11 土壤基礎(chǔ)肥力中氮、磷、鉀對烤后煙葉氮、磷、鉀含量的貢獻(xiàn)率Table 11 Contribution rates of soil N，P and K to flue-cured tobacco leaves’s N，P and K contents

2.3.2供試品種適宜的總氮、磷、鉀肥供應(yīng)量(Sv)的計(jì)算 參考陳義強(qiáng)等的方法計(jì)算供試品種適宜的總氮、磷、鉀肥供應(yīng)量［14］。具體計(jì)算過程為:某種養(yǎng)分的總供應(yīng)量=優(yōu)化施肥量/(1－土壤基礎(chǔ)肥力中該養(yǎng)分的貢獻(xiàn)率)。計(jì)算盆栽試驗(yàn)每盆(株)煙所需的總氮、磷、鉀肥供應(yīng)量，結(jié)果見表12。由于煙草生產(chǎn)中株距和行距基本上是不變的，分別約為0.5 m和1.2 m，推算得每公頃約種煙16500株，因此計(jì)算得出供試品種適宜的總氮、磷、鉀供應(yīng)量分別為 266.82±40.80 kg/hm2、301.42±71.09 kg/hm2、532.44 ±90.23 kg/hm2。

2.3.3施肥模型的驗(yàn)證 用大田試驗(yàn)對所建模型進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)上文求得的供試品種適宜的總氮、磷、鉀供應(yīng)量及大田試驗(yàn)中土壤基礎(chǔ)肥力的貢獻(xiàn)率(見表11)，代入上式，某種養(yǎng)分的總供應(yīng)量=優(yōu)化施肥量/(1－土壤基礎(chǔ)肥力中該養(yǎng)分的貢獻(xiàn)率)］。求得氮、磷、鉀肥的最佳施用量(見表13)。由表13可知，由施肥模型計(jì)算的氮、磷、鉀肥推薦量與大田試驗(yàn)的實(shí)際優(yōu)化施肥量大致相同，說明驗(yàn)證效果較好。

表12 供試品種適宜的總氮、磷、鉀供應(yīng)量(包括土壤基礎(chǔ)肥力的供肥量和施肥量)Table 12 Optimized total supply amounts of N，P and K for the tested cutivar(Including the nutrition supplied by soil before fertilization and the mount of fertilization)

表13 施肥模型的推薦施肥量與大田試驗(yàn)的最佳施肥量的比較Table 13 Recommended amounts based on the fertilization model compare with the optimum fertilization from the field experiment

3 討論與結(jié)論

氮、磷、鉀肥合理配施可以使煙葉化學(xué)成分協(xié)調(diào)，提高煙葉的致香物質(zhì)含量，提高煙葉的產(chǎn)量和質(zhì)量［32］。何秀成［33］研究表明，氮、磷、鉀肥施用比例為1∶1.5∶3～4.5時(shí)煙葉化學(xué)成分含量較為適宜。李莎［34］等研究表明重慶市植煙區(qū)氮、磷、鉀肥適宜的比例為1∶1.6∶2.5。本研究根據(jù)氮、磷、鉀肥與煙葉品質(zhì)指數(shù)的回歸方程進(jìn)行了優(yōu)化施肥，結(jié)果表明，盆栽試驗(yàn)適宜的氮、磷、鉀肥施用比例為1∶1.59∶4.59，大田試驗(yàn)適宜的氮、磷、鉀肥施用比例為1∶1.52∶5.65，盆栽和大田試驗(yàn)優(yōu)化施肥結(jié)果中氮、磷、鉀比例不盡相同，可見，氮、磷、鉀肥的施用比例并非固定不變，而應(yīng)根據(jù)土壤的基礎(chǔ)肥力進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

施肥模型是精準(zhǔn)施肥的核心內(nèi)容之一，目前施肥模型的建立主要有三種方法。第一種是回歸函數(shù)法，如已建立的煙草施肥經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?3］，小麥?zhǔn)┓誓Ｐ停?5－36］，早稻推薦施肥模 型［37］，小白菜施肥 模型［38］。第二種是養(yǎng)分平衡法，如已建立的菠菜施肥模型［39］，基于土壤肥力的紅壤旱地和水田的平衡施肥模型［40］。第三種是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如已建立的玉米變量施肥模型［41－42］。以上這三種方法各有優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)特點(diǎn)，故所起作用有別，同時(shí)也顯示出各自的不足?；貧w函數(shù)法是施肥與產(chǎn)量或品質(zhì)指標(biāo)間的函數(shù)關(guān)系，通常沒有考慮土壤基礎(chǔ)肥力的影響，因此其應(yīng)用范圍受到了限制。養(yǎng)分平衡法中的土壤養(yǎng)分校正系數(shù)變異大，常常會(huì)影響土壤供肥量的準(zhǔn)確估算。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立需要大量的樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練，建模成本較大。本研究綜合應(yīng)用了回歸函數(shù)法和養(yǎng)分平衡法兩種施肥模型的建模方法，采用層次分析法(AHP)確定了各品質(zhì)指標(biāo)的權(quán)重，通過隸屬函數(shù)對各處理烤后煙葉的內(nèi)在品質(zhì)進(jìn)行模糊綜合評價(jià)，以模糊綜合評價(jià)的總得分為品質(zhì)指數(shù)，建立了氮、磷、鉀施肥量與品質(zhì)指數(shù)的回歸方程，通過測定供試土壤的養(yǎng)分及煙草的營養(yǎng)診斷，計(jì)算供試土壤基礎(chǔ)肥力的貢獻(xiàn)率，把土壤基礎(chǔ)肥力的單位轉(zhuǎn)換成與施肥量相同的單位，進(jìn)而根據(jù)所建回歸函數(shù)模型的優(yōu)化施肥量計(jì)算煙草生長適宜的總氮、磷、鉀供應(yīng)量(包括土壤基礎(chǔ)肥力的供肥量和施肥量)，并以此為基礎(chǔ)建立了氮、磷、鉀施肥模型。由施肥模型計(jì)算的氮、磷、鉀肥最佳推薦量為N 54.22 kg/hm2、P2O595.85 kg/hm2、K2O 347.26 kg/hm2，與大田試驗(yàn)的優(yōu)化施肥量大致相同。

煙葉質(zhì)量綜合評價(jià)包括外觀質(zhì)量、感官質(zhì)量、內(nèi)在質(zhì)量、物理特性和安全性評價(jià)五個(gè)方面內(nèi)容［29］。表征煙葉質(zhì)量的品質(zhì)指數(shù)也應(yīng)該包含以上五個(gè)方面的內(nèi)容。本文由于受研究條件的限制，所建立的品質(zhì)指數(shù)僅指內(nèi)在質(zhì)量的品質(zhì)指數(shù)，還未包括外觀質(zhì)量、感官質(zhì)量、物理特性和安全性評價(jià)等方面內(nèi)容。因此，建立表征煙葉質(zhì)量的綜合品質(zhì)指數(shù)是進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

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