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    灌溉對中國西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率影響的Meta分析

    2019-09-27 02:05:54武亞梅朱德蘭葛茂生
    節(jié)水灌溉 2019年9期
    關鍵詞:置信區(qū)間變化率利用效率

    武亞梅,朱德蘭,葛茂生,李 丹

    (1.西北農(nóng)林科技大學旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室,陜西 楊凌 712100;2.西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院,陜西 楊凌 712100)

    冬小麥作為我國西北地區(qū)的重要糧食作物之一,維持其高產(chǎn)對于保證該地區(qū)的糧食安全意義重大。干旱少雨是該地區(qū)的主要自然特征,近些年的持續(xù)性干旱導致西北地區(qū)平均年降水量減少5%,且降雨量相對豐富的夏季與冬小麥的需水關鍵期存在錯位,為保證冬小麥高產(chǎn)必須進行補充灌溉[1]。前人研究表明灌溉量對冬小麥產(chǎn)量影響顯著,冬小麥產(chǎn)量隨灌溉量及全生育期耗水量的增加而增加[2]。但是,不同學者對灌溉對冬小麥水分利用效率影響的研究結(jié)果存在差異:張益望等[3]對黃土塬區(qū)灌溉和施肥耦合條件下田間土壤水分變化進行分析,結(jié)果表明較不灌溉而言,灌溉降低了冬小麥的水分利用效率;劉存壽等[4]的研究卻發(fā)現(xiàn),對渭北塬區(qū)冬小麥在需水敏感期內(nèi)進行適量灌溉可有效提高其水分利用效率;劉小利等[5]研究發(fā)現(xiàn),對關中西部灌區(qū)冬小麥進行適量灌溉可以增加其水分利用效率。

    由上述研究結(jié)果可知,開展定點小區(qū)試驗對冬小麥水分利用效率的研究結(jié)論存在一定局限性,難以反映出不同地區(qū)、不同降雨水平下灌溉對冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率影響的一般規(guī)律。

    為此,本研究對已有的定點試驗數(shù)據(jù)進行搜集整合,并基于Meta分析方法對整合數(shù)據(jù)進行量化分析。Meta分析方法是一種對同一主題的研究進行整合并系統(tǒng)分析某種措施綜合效應的統(tǒng)計方法,亦可用于判斷同一探究主題下各獨立試驗的研究結(jié)果之間的一致性[6]。該分析方法被美國教育家Glass[7]首次提出后,在醫(yī)學領域得到了迅猛發(fā)展。在我國,彭少麟等[8]首次將該方法應用于生態(tài)學領域的研究,并逐漸被應用于農(nóng)學領域研究,包括旱作栽培技術(shù)對小麥產(chǎn)量與水肥利用效率的影響[9]、保護性耕作措施對作物產(chǎn)量的效應[10]、可降解膜覆蓋對玉米產(chǎn)量的影響[11]、加氣灌溉下作物產(chǎn)量和水分效應[12]等。但是,該方法尚未被用于分析灌溉對冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率的影響。

    本文通過收集現(xiàn)有西北地區(qū)冬小麥田間灌溉試驗數(shù)據(jù),以生育期內(nèi)不灌溉作為對照,應用Meta分析方法定量研究灌溉對我國西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的影響,以及不同降雨年型下的灌溉增產(chǎn)效應和水分利用效率效應,以期為不同降雨年型下的灌溉增產(chǎn)提供科學依據(jù),尋求同步提高西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率的途徑。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究在中國知網(wǎng)、萬方、維普及Web of science,Google scholar等中英文數(shù)據(jù)庫進行文獻搜集,收集了截至2017年7月21日國內(nèi)外發(fā)表的有關我國西北地區(qū)灌溉冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率的田間試驗論文,中文檢索詞語包括灌溉、冬小麥、產(chǎn)量、耗水量、水分利用效率等及其組合;英文檢索詞包括irrigation、winter wheat、yield、water consumption、water use efficiency(WUE)等及其組合。文獻篩選標準如下:①試驗站點位于中國西北地區(qū),站點明晰,試驗時間清楚;②必須為無防雨棚的田間試驗,盆栽、水分池及有防雨棚的試驗均排除在外;③生育期不灌溉作為對照組,不同灌溉處理為試驗組;④文中列出2種處理的產(chǎn)量或水分利用效率均值、標準誤(差)和試驗重復數(shù),至少有產(chǎn)量與水分利用效率兩個指標中的一個,文中水分利用效率指冬小麥產(chǎn)量與其耗水量的比值。經(jīng)以上標準篩選,共獲得分布于西北地區(qū)8個試驗站點的18篇文獻,包含135組配對試驗(產(chǎn)量135組,水分利用效率66組)。通常,論文數(shù)據(jù)以3種形式呈現(xiàn):柱狀圖、折線圖與表格,對表格中的數(shù)據(jù)直接提??;對柱狀圖或折線圖中的數(shù)據(jù)則采用圖形數(shù)字化軟件GetData Graph Digitizer2.22(http:∥getdata-graph-digitizer.com/download.php)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)換后再提取。對符合標準的文獻提取試驗點位置、生育期降雨量、土壤類型、試驗時間、試驗組灌溉定額、產(chǎn)量及水分利用效率等數(shù)據(jù)。文獻沒有報道氣象數(shù)據(jù)的,通過國家氣象信息中心網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)獲取。

    1.2 數(shù)據(jù)分析方法

    1.2.1 標準差計算

    標準差是Meta分析的一個主要輸入?yún)?shù),作為各研究權(quán)重的依據(jù)。當文中列有產(chǎn)量或水分利用效率的標準差時,直接摘錄;對于僅提供標準誤的數(shù)據(jù),我們將其轉(zhuǎn)換為標準差[SD=SEsqrt(N),N為試驗重復數(shù)][13];對于無標準差的數(shù)據(jù),我們遵循Van Groenigen等[14,15]的方法估量。步驟如下:首先,我們計算出納入樣本的整體變異系數(shù);再則,以其均值乘以變異系數(shù)來進行估量。

    1.2.2 整合分析過程

    在OpenMee計算軟件(http:∥www.cebm.brown.edu/openmee/help.html)中輸入各研究中補充灌溉和生育期不灌溉的產(chǎn)量和水分利用效率均值、相應的標準偏差、樣本量,使用響應比的自然對數(shù)(lnR)作為效應值,由于數(shù)據(jù)來源于不同地點,有著不同的田間管理條件,選用隨機效應模型獲得效應值lnR[16]:

    lnR=ln(Xe/Xc)

    (1)

    式中:Xe和Xe分別為各處理產(chǎn)量或水分利用效率重復測量后的均值;R為響應比。

    采用OpenMee軟件中的隨機效應模型展開再分析,算出平均效應值。若95%置信區(qū)間與無效線有重疊,則試驗組和對照組無顯著差異;若95%置信區(qū)間與無效線無重疊,則認為它們的差異比較顯著[17]。為了更加直觀地反映灌溉對冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率的影響和便于解釋,將效應值lnR轉(zhuǎn)化為增產(chǎn)率或相對水分利用效率變化率Z[18]:

    Z=(R-1)×100%

    (2)

    若R=1,即變化率為0,說明灌溉組和不灌溉組之間不存在顯著的差異;若R>1,說明產(chǎn)生正效應,補充灌溉增加了冬小麥產(chǎn)量或水分利用效率;若R<1,說明產(chǎn)生了相反效應,補充灌溉使產(chǎn)量或水分利用效率降低。

    為了更直觀的反映各樣本數(shù)據(jù)對的冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率效應值lnR的分布情況,本研究采用高斯函數(shù)對每個效應值lnR的頻數(shù)分布進行高斯分布擬合[10],公式如下:

    (3)

    式中:x為產(chǎn)量或水分利用效率在某一分布頻數(shù)區(qū)間lnR的平均值;y為對應的頻數(shù);A為x=xc時對應的系數(shù);xc和w分別為擬合高斯分布的均值與方差。

    1.2.3 累積Meta分析

    累積Meta分析是將各個研究依次引入Meta分析過程的一種分析方法,可反映效應值的估計值隨時間或其他協(xié)變量的變化趨勢[11]。

    1.2.4 亞組分析

    亞組分析通過將文獻按照一定標準劃分為不同組別,可以用來分析影響因素對指標變化率的影響大小。

    1.2.5 數(shù)據(jù)處理

    本論文所用數(shù)據(jù)采用Excel2016進行記錄和整理,采用Openmee軟件進行計算和分析,使用Origin8.5繪圖軟件繪圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的影響

    計算中國西北地區(qū)灌溉與生育期不灌溉比較下冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率的變化率(表1)。結(jié)果看出,產(chǎn)量與水分利用效率的效應值檢驗均表現(xiàn)為顯著(P<0.05),總體而言,與生育期不灌溉相比,補充灌溉后冬小麥平均增產(chǎn)率為27.9%(置信區(qū)間23.1%~32.8%),水分利用效率整體上顯著增加6.1%(置信區(qū)間0.1%~12.7%)。

    表1 灌溉條件下冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率的變化率

    Tab.1 Change rate of winter wheat yield andWUEunder Irrigation

    模型指標變化率/%95%置信區(qū)間/%下限上限效應值檢驗隨機效應模型產(chǎn)量27.923.132.80水分利用效率6.10.112.70.047

    Meta分析結(jié)果表明,冬小麥產(chǎn)量綜合效應值為0.246±0.038(表2),這與高斯分布擬合曲線對應的lnR均值幾乎相同(0.215),說明擬合曲線較好地反映了冬小麥產(chǎn)量對灌溉的響應大小的總體分布情況。冬小麥水分利用效率綜合效應值則為0.061±0.059(表2)。高斯分布擬合結(jié)果表明,與不灌溉相比,灌溉對冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率影響明顯,效應值的頻數(shù)分布均呈顯著正態(tài)分布(圖1)。灌溉與不灌溉對照下冬小麥產(chǎn)量效應值lnR正態(tài)分布范圍為-0.124~1.415[R2=0.941,P<0.001,表2,圖1(a)],即與不灌溉相比,灌溉后冬小麥增產(chǎn)率的變化范圍為-11.7%~311.6%,這表明灌溉對冬小麥產(chǎn)量的影響最高使其增加311.6%,最低可使其減少11.7%。灌溉與不灌溉冬小麥水分利用效率效應值lnR正態(tài)分布范圍為-0.398~0.787[R2=0.635,P<0.050,表2,圖1(b)],即與不灌溉相比,灌溉后冬小麥相對水分利用效率變化率的變化范圍為-32.8%~119.7%,這表明灌溉對冬小麥水分利用效率的影響最高使其增加119.7%,最低可使其減少32.8%。

    表2 灌溉條件下冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率的效應值與高斯分布

    Tab.2 Effect size and fitted Gaussian distributions under irrigation on winter wheat yield andWUE

    指標配對試驗組數(shù)效應值平均值95%置信區(qū)間高斯分布AXcwR2P產(chǎn)量1350.2460.03851.1010.2150.2160.941<0.001水分利用效率660.0610.05931.423-0.0590.1310.635<0.050

    圖1 灌溉冬小麥產(chǎn)量與水分利用效率效應值頻數(shù)分布Fig.1 Frequency of distributions of response ratios(lnR) for yield and WUE of irrigated winter wheat

    2.2 灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的累積Meta分析

    對灌溉的冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率按灌溉定額從小到大進行累積Meta分析(圖2)。由于配對試驗組數(shù)較多,按灌溉定額的大小將灌溉定額進行分組,然后對組別進行累積Meta分析。結(jié)果表明,當灌溉量從≤90 mm增加到>270 mm時,與不灌溉相比,灌溉冬小麥的累積平均增產(chǎn)率為23.0%~32.6%[圖2(a)];灌溉定額從≤90 mm增加到>180 mm時,相對水分利用效率的累積變化率為4.16%~31.1%[圖2(b)]。冬小麥增產(chǎn)率和相對水分利用效率變化率隨灌溉定額的累積變化趨勢不同。隨著灌溉定額的累積,累積增產(chǎn)率逐漸提高,累積相對水分利用效率變化率卻逐漸降低??梢姡煌喔榷~在很大程度上均促進了冬小麥增產(chǎn),但對水分利用效率的累積效應有所降低,且由顯著的正效應變化為不顯著(與無效線相交)。

    注:各橫線的上下限表示95%置信區(qū)間,字母M代表灌溉定額,虛線即為無效線,誤差線右方的數(shù)字表示相應分組的數(shù)據(jù)對。圖2 灌溉定額對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的累積Meta分析Fig.2 Cumulative meta-analysis of irrigation volumes on winter wheat yield and WUE

    2.3 灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的亞組分析

    不同降雨條件下,灌溉引起作物產(chǎn)量與水分利用效率的變化有所區(qū)別。為探究不同降雨年型下灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的影響,根據(jù)黃高寶、劉衛(wèi)星等[19,20]的方法計算冬小麥生育期降雨量相對變化率,將所有配對試驗的年份按照生育期降雨量相對變化率大小分為枯水年、平水年和豐水年。

    降水量相對變化率=(R-R0)/R0×100%

    (4)

    式中:R為試驗年份生育期降雨量;R0為生育期年均降雨量。

    當生育期降雨量相對變化率≥25%時,則為豐水年,當生育期降雨量相對變化率≤-25%時,則為枯水年,介于二者之間為平水年。試驗年份生育期降雨量摘自原文獻或者從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)庫獲得,生育期年均降雨量來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)地面累年值月值數(shù)據(jù)庫。應用Openmee軟件中的Subgroup analysis模塊進行亞組分析。由表3可知,不同降雨年型的冬小麥灌溉后產(chǎn)量均顯著提高,豐水年灌溉后增產(chǎn)率高達57.8%(置信區(qū)間43.6%~73.6%),平水年灌溉后的增產(chǎn)率只有22.9%。隨著冬小麥產(chǎn)量的顯著增加,干旱年和豐水年的水分利用效率均較不灌溉時有所增加,分別為19.3%(置信區(qū)間1.9%~39.7%)和33.7%(置信區(qū)間20.8%~47.9%),但平水年時略低于不灌溉,相對水分利用效率變化率為-1.9%,但差異并不顯著(置信區(qū)間-5.8%~2.2%)。

    表3 不同降雨年型灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的亞組分析

    Tab.3 Subgroup analysis of irrigation on winter wheat yield and WUE in different rainfall years

    降雨年型產(chǎn)量配對試驗組數(shù)變化率/%95%置信區(qū)間/%下限上限水分利用效率配對試驗組數(shù)變化率/%95%置信區(qū)間/%下限上限枯水年3130.518.344.11919.31.939.7平水年9022.918.527.642-1.9-5.82.2豐水年1457.843.673.6533.720.847.9

    2.4 發(fā)表偏倚檢驗

    發(fā)表偏倚是由于各論文因發(fā)表機會不同而對同一主題研究結(jié)果造成影響[21]。本論文采用漏斗圖法進行可視化測量納入樣本有無發(fā)表偏倚存在。本論文采用產(chǎn)量數(shù)據(jù)對繪制漏斗圖,結(jié)果如圖3所示,本散點基本呈對稱分布,可作為Meta分析結(jié)果穩(wěn)健性的檢驗。

    圖3 發(fā)表偏倚檢驗漏斗圖Fig.3 Funnel plot by publication bias test

    3 討 論

    (1)灌溉對冬小麥產(chǎn)量及水分利用效率的影響。灌溉條件下,作物各器官正常發(fā)育并協(xié)調(diào)工作,在提高冬小麥產(chǎn)量的同時水分利用效率自然也就提高了[22]。李巧珍等[23]對北京地區(qū)冬小麥試驗研究發(fā)現(xiàn),小麥關鍵期灌溉明顯增加了耗水量,產(chǎn)量是不灌溉時的1.63~1.95倍。劉泉斌等[24]對涇惠渠灌區(qū)冬小麥灌溉制度的研究中指出,冬小麥最終產(chǎn)量與灌溉水量有直接關系,在適宜的補充灌溉量范圍內(nèi),產(chǎn)量與灌溉量成正比。王建東等[25]通過北京地區(qū)3種節(jié)水灌溉方式對冬小麥產(chǎn)量影響的研究發(fā)現(xiàn),不同灌水模式下,冬小麥產(chǎn)量與灌溉定額呈正相關。這與本研究隨著灌溉定額的增加,冬小麥產(chǎn)量的累積增產(chǎn)效應增加的結(jié)果一致。

    楊玉萍等[26]研究得出寶雞地區(qū)生育期降雨量接近常年降雨量時的適宜灌溉水量為480 mm,不適用于冬小麥生育期內(nèi)降水較多或較少年份。王淑芬等[27]通過3種不同降雨年型的試驗研究得出:華北地區(qū)冬小麥的適宜灌溉方案是豐水年無需灌溉;平水年在拔節(jié)期灌溉60~75 mm;枯水年在拔節(jié)期和抽穗期進行灌溉,灌溉水量120~140 mm,在保持作物一定產(chǎn)量的同時其水分利用效率得以提高。因此,由于不同降雨年型下的作物降雨利用效率不同,作物根系對降雨、土壤水和灌溉水的利用機制不同,灌溉的增產(chǎn)效應不同,為了獲得高產(chǎn)而節(jié)水的目標,適宜的灌溉水量也因降雨年型的變化而不同。此外,王東等[28]研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)適宜時間和適宜灌溉量的灌溉后,冬小麥產(chǎn)量受生育期降雨量的影響顯然減弱,本研究干旱年和平水年的產(chǎn)量效應相差不大可能就與納入研究樣本的灌溉定額較為適宜有關。

    (2)進一步研究建議。實際上,進行灌溉增產(chǎn)的空間和不同降雨年型效應研究需要在多個試驗站點進行多年的試驗研究,過程耗時長且投資大,可操作性較低, Meta分析方法避免了這些弊端,提供了一種基于前人研究結(jié)果的便捷的數(shù)據(jù)綜合處理方法,是一種定量化地定性分析方法。但灌溉增產(chǎn)效應還因施肥量、覆膜與否、土壤類型和灌溉方式等因素有關,如郭孟楚等[29]在田間條件下研究發(fā)現(xiàn)灌溉條件下,覆膜對作物產(chǎn)量的影響大于灌溉。本文分析補充灌溉在西北地區(qū)的增產(chǎn)效應時未考慮各因素之間的交互影響,但筆者認為,在長時間和大地域尺度下,降雨、土壤等各種條件是不同和變化的,從基于不同降雨、土壤、田間管理等條件的試驗中獲得的數(shù)據(jù),可能更加真實地反映自然條件下的補灌效應,以這個角度來看,本研究可以為了解大地域范圍下補充灌溉的增產(chǎn)效應提供一些參考價值。

    4 結(jié) 語

    本研究基于1974-2017年公開發(fā)表的數(shù)據(jù),應用Meta-analysis方法,定量分析了補充灌溉對我國西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的區(qū)域效應、灌溉定額對產(chǎn)量和水分利用效率的累積效應和不同降雨年型補充灌溉對冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的影響。結(jié)果表明:與生育期不灌溉相比,西北地區(qū)灌溉冬小麥平均增產(chǎn)率27.9%,冬小麥平均相對水分利用效率變化率6.1%;冬小麥增產(chǎn)率隨灌溉定額的累積高達32.1%,累積相對水分利用效率變化率減小為4.1%;干旱年和豐水年時灌溉的增產(chǎn)效應顯著,平水年時灌溉冬小麥水分利用效率低于不灌溉時;基本對稱的漏斗圖表明本研究結(jié)果可靠。

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