再生水灌溉辣椒氮磷鉀耦合效應(yīng)及優(yōu)化組合方案研究

李應(yīng)海,田軍倉(cāng)*

再生水灌溉辣椒氮磷鉀耦合效應(yīng)及優(yōu)化組合方案研究

李應(yīng)海1,2,3,田軍倉(cāng)1,2,3*

1. 寧夏大學(xué)土木與水利工程學(xué)院, 寧夏 銀川 750021 2. 寧夏節(jié)水灌溉與水資源調(diào)控工程技術(shù)研究中心, 寧夏銀川 750021 3. 教育部旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用工程研究中心, 寧夏 銀川 750021

針對(duì)西北地區(qū)水資源緊缺以及辣椒種植氮、磷、鉀施用比例無(wú)序問(wèn)題，本文選取氮、磷、鉀3因素，設(shè)置了5個(gè)水平，采用二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，在寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)進(jìn)行了田間試驗(yàn)。結(jié)果表明：（1）所獲得的辣椒氮、磷、鉀耦合模型回歸擬合和失擬檢驗(yàn)均達(dá)到顯著性水平，因素與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)=0.856；（2）檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)氮肥對(duì)辣椒產(chǎn)量影響較為明顯，磷肥次之，鉀肥影響較小；（3）辣椒產(chǎn)量隨施氮量的增加產(chǎn)量增加值在減小，施磷量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度與施氮量具有相同的趨勢(shì)，施鉀量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度隨施用量的增加而增加；（4）1=322.2，2=134.3，3=439時(shí)最大產(chǎn)量依次為：1=45236.3 kg?hm-2、2=15668.8 kg?hm-2、3=20073.5 kg?hm-2；（5）施氮量為240 kg?hm-2，施磷量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到48911.9 kg?hm-2，交互作用明顯。施氮量為240 kg?hm-2，施鉀量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到43523.7 kg?hm-2。施鉀量150 kg?hm-2時(shí)，施磷92 kg?hm-2可以獲得最大產(chǎn)量，為18318 kg?hm-2；（6）模擬模型求得產(chǎn)量大于52000 kg?hm-2的有29個(gè)組合。研究結(jié)果可為再生水灌溉辣椒氮、磷、鉀耦合及最優(yōu)組合方案提供參考。

再生水; 辣椒; 氮磷鉀耦合; 優(yōu)化組合

辣椒(L.)屬茄科(Solanaceae)辣椒屬()，原產(chǎn)南美和墨西哥等中美洲熱帶地區(qū)，為1年或多年生草本植物[1]。由于其營(yíng)養(yǎng)豐富、味道被大多數(shù)人所喜愛(ài)，在世界各地被廣泛種植，產(chǎn)量在茄科蔬菜中僅次于番茄[2]，中國(guó)辣椒種植面積居世界首位[3]。辣椒為淺根作物，且根系較細(xì)弱[4]，對(duì)土壤環(huán)境具有一定要求，土壤根部養(yǎng)分條件及溫度環(huán)境均會(huì)影響根系活力及正常生長(zhǎng)[5]。

土壤的氮磷鉀等營(yíng)養(yǎng)養(yǎng)分是供給植物生理指標(biāo)、品質(zhì)和產(chǎn)量等所必需的營(yíng)養(yǎng)來(lái)源之一[6]。溫度是影響氮磷礦化最重要的非生物因素之一，土壤溫度增加會(huì)影響氮礦化的分解以及土壤養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化[7,8]。N、P、K能夠明顯影響植物的生長(zhǎng)，植物生產(chǎn)整個(gè)過(guò)程中需要大量的N、P、K[9-11]。合理配施N、P、K是作物高產(chǎn)的關(guān)鍵。N、P、K的耦合作用，主要是指土壤中的氮、磷、鉀最優(yōu)組合效應(yīng)，從而使得各因素之間相互作用的現(xiàn)象。氮、磷、鉀的最優(yōu)組合是N、P、K耦合作用的重要指標(biāo)，從而調(diào)節(jié)土壤營(yíng)養(yǎng)的供需平衡，進(jìn)而影響植株生長(zhǎng)發(fā)育等[12]。

楊振超等[13]研究發(fā)現(xiàn)對(duì)生菜產(chǎn)量的影響順序?yàn)镹＞P＞K。Cooke等[14]發(fā)現(xiàn)氮、鉀交互時(shí)，適當(dāng)增加施氮量可以增加鉀肥的增產(chǎn)的作用。董燕等[15]研究表明，適當(dāng)增加磷肥量能明顯提高產(chǎn)量。我國(guó)對(duì)氮、磷、鉀合理配施研究主要在番茄、黃瓜[16]等。日本探討了氮、磷、鉀交互作用對(duì)生菜生長(zhǎng)、品質(zhì)及養(yǎng)分含量的影響，建立生菜高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)模式及回歸模型[17]。葉林等[18]采用三因素五水平二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，研究N、P、K耦合效應(yīng)對(duì)甜瓜產(chǎn)量的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：N、P、K對(duì)甜瓜產(chǎn)量的影響的施肥量順序?yàn)镻＞N＞K。張棟等[19]以香港“玻璃脆”散葉生菜為試材，采用三因素五水平二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)，分析了水培生菜在前、后期N、P、K對(duì)產(chǎn)量的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：水培生菜在前期時(shí)，對(duì)產(chǎn)量的影響順序是N>P>K，水培生菜在前期時(shí)，對(duì)產(chǎn)量的影響順序是N>P>K；各因素間存在著交互作用。趙盼盼等[20]以中亞熱帶杉木幼苗為研究對(duì)象，研究了短期增溫對(duì)微生物生物量氮(MBN)、微生物生物量磷(MBP)、土壤氮磷養(yǎng)分以及氮、磷耦合作用的影響，發(fā)現(xiàn)：耦合作用受氮和磷之間相互作用的影響。

學(xué)者認(rèn)為合理的肥料配比辣椒[21]可以達(dá)到增產(chǎn)、高效的效果，可見(jiàn)，對(duì)辣椒的產(chǎn)量和品質(zhì)有直接的影響。為了更好地提高肥料利用率，探索氮、磷、鉀的耦合關(guān)系對(duì)甜瓜產(chǎn)量的影響，現(xiàn)采用二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型[22]量化N、P、K肥施用量，以期為中國(guó)西北干旱地區(qū)再生水灌溉條件下辣椒種植N、P、K耦合及優(yōu)化組合方案提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)點(diǎn)基本情況

田間試驗(yàn)分別于2018、2019年在寧夏中衛(wèi)市應(yīng)理集團(tuán)中水處理廠的后院試驗(yàn)基地進(jìn)行。試驗(yàn)田土質(zhì)為壤土，試驗(yàn)前測(cè)得土壤的原始肥力、土壤容重、全氮、全磷、全鉀、有機(jī)質(zhì)、速效氮、速效磷、速效鉀、pH及田間持水率如表1所示。

表1 試驗(yàn)田土壤基本性質(zhì)

試驗(yàn)所用的灌溉水源為所寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)文昌鎮(zhèn)應(yīng)理集團(tuán)中水處理廠的再生水，水質(zhì)符合《農(nóng)田灌溉水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)(GB5084－2005)》，再生水及自來(lái)水水質(zhì)指標(biāo)如表2所示。

表2 灌溉用水指標(biāo)/(mg?L-1)

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用膜下滴灌技術(shù)，選用切片式滴灌帶，滴頭間距30 cm，辣椒定植的行距45 cm，株距30 cm。在播種時(shí)間、種植密度、種植方式、土壤原始肥力等均相同的情況下，結(jié)合當(dāng)?shù)厝罕婇L(zhǎng)期種植習(xí)慣、辣椒需水需肥實(shí)際，采用三因素二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)方法，試驗(yàn)因素確定為N、P、K。因素水平編碼見(jiàn)表3，表中N、P、K總量均包括土壤原始肥力。試驗(yàn)采用桶栽試驗(yàn)，設(shè)20個(gè)處理3個(gè)重復(fù)，各處理在田間隨機(jī)排列，試驗(yàn)方案見(jiàn)表3。

表3 因素水平編碼

1.3 試驗(yàn)實(shí)施

試驗(yàn)于2018年5月29日定植，定植之前進(jìn)行了灌溉，灌水定額為120 m3/hm2，定植后每月灌水4次，共計(jì)灌水15次。分別于7月1日、8月1日進(jìn)行了施肥，施肥類(lèi)別為二氨、尿素和鉀肥，施肥量見(jiàn)表2。于2018年9月22日進(jìn)行了采樣測(cè)產(chǎn)，9月23日進(jìn)行了完全收獲，測(cè)定了辣椒植株的品質(zhì)、干物質(zhì)以及辣椒經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量。

1.4 觀測(cè)項(xiàng)目與方法

1.4.1 土壤水分觀測(cè)每個(gè)處理0 cm～10 cm、10 cm～20 cm、20 cm～30 cm、30 cm～40 cm位置埋設(shè)50 cm長(zhǎng)的TDR探管，使用TRIME-PICO-IPH TDR儀器觀測(cè)0 cm～10 cm、10 cm～20 cm、20 cm～30 cm、30 cm～40 cm埋深土壤體積含水率，觀測(cè)之前對(duì)儀器用烘干法校核。從辣椒定值后第1d開(kāi)始，每7 d測(cè)定1次，每次灌水前后及降雨后分別加測(cè)1次，各生育階段臨界期分別加測(cè)1次。

1.4.2 土壤養(yǎng)分、生理指標(biāo)觀測(cè)定植前測(cè)得土壤的原始肥力見(jiàn)表1，包括土壤容重、全氮、全磷、全鉀、有機(jī)質(zhì)、速效氮、速效磷、速效鉀、PH及田間持水率，并于6月26日、8月26日、9月23日分別對(duì)土壤進(jìn)行了測(cè)定。

1.4.3 辣椒產(chǎn)量觀測(cè)于7月10日、7月28日、8月13日、9月22日分別測(cè)定每個(gè)處理的產(chǎn)量，產(chǎn)量4次測(cè)定的累積值換算為公頃產(chǎn)量。

1.4.4 辣椒品質(zhì)觀測(cè)維生素C采用2,6－二氯靛酚滴定法，可溶性糖采用3,5－二硝基水楊酸比色法?？偹崾褂盟釅A滴定法，可溶性固形物使用折射儀法，番茄紅素使用高效液相色譜儀法。

2 結(jié)果與分析

2.1 辣椒養(yǎng)分耦合模型的建立與檢驗(yàn)

2.1.1辣椒養(yǎng)分耦合模型的建立試驗(yàn)獲得的辣椒產(chǎn)量如表4第（12）列所示，基于表3的三因素二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣，用DPS軟件對(duì)獲得的辣椒總產(chǎn)量（kg?hm-2）進(jìn)行多元回歸統(tǒng)計(jì)分析，其三因素二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣()與試驗(yàn)產(chǎn)量見(jiàn)表4。

表4 三因素二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣(x)與試驗(yàn)產(chǎn)量

根據(jù)表2產(chǎn)量結(jié)果通過(guò)統(tǒng)計(jì)，獲得辣椒養(yǎng)分二次通用旋轉(zhuǎn)組合回歸模型如式（1）所示：

=10437.4+1161+77.92+43.93-0.1812-0.2922-0.0532+0.5412+0.2813-0.1623(1)

式中為辣椒產(chǎn)量（kg/hm2）；x為線性變換后的無(wú)因次變量，=1,2,3。

2.1.2 辣椒養(yǎng)分耦合模型的檢驗(yàn)對(duì)所獲得的模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)和失擬檢驗(yàn)，計(jì)算得回歸擬合F值為3.06，顯著性水平為0.048（小于0.05），失擬檢驗(yàn)F值為5，顯著性水平為0.051（大于0.05），可見(jiàn)獲得的回歸方程可用。由于因素與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)=0.856，決定系數(shù)2=0.734，標(biāo)注差=3742.3，調(diào)整后的相關(guān)系數(shù)R=0.703，所以，用該養(yǎng)分耦合回歸模型預(yù)報(bào)鮮辣椒產(chǎn)量具有較高的可靠度。

表5 t檢驗(yàn)計(jì)算結(jié)果

對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。整體上來(lái)看，值均較小，最大的僅為0.3，但相比較而言，氮肥對(duì)辣椒產(chǎn)量影響較為明顯，磷肥次之，鉀肥影響較小。二次項(xiàng)中，氮的二次項(xiàng)影響較大。兩兩交互作用中，氮磷交互作用值較大，為0.25，氮鉀交互次之。

圖1 各因素靈敏度趨勢(shì)

靈敏度計(jì)算結(jié)果如圖1所示?？梢钥闯?，隨著氮肥施量的增加對(duì)產(chǎn)量的影響靈敏度降低，從計(jì)算的結(jié)果來(lái)看，靈敏度從初始的0.4降低到0.27，可見(jiàn)隨著施氮量的增加產(chǎn)量增加值在減小。施磷量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度與施氮量具有相同的趨勢(shì)，但施磷量所引起的產(chǎn)量靈敏度較小，僅為0.06～0.18。施鉀量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度隨施用量的增加而增加，變化范圍在0.2～0.27，相比較，大于磷肥對(duì)產(chǎn)量的靈敏度，可以說(shuō)明還可以繼續(xù)增加鉀肥適量。

2.2 辣椒產(chǎn)量氮、磷、鉀耦合模型分析

2.2.1 主因素效應(yīng)綜合考慮偏回歸系數(shù)及檢驗(yàn)的結(jié)果，可得出試驗(yàn)中各因素對(duì)產(chǎn)量影響的順序?yàn)槭㎞量（1）>施P量（2）>施K量（3）。

2.2.2 單因素效應(yīng)將回歸模型中的N、P、K三因子中的其中任意兩個(gè)固定在零水平，通過(guò)求解，得到每個(gè)因素對(duì)產(chǎn)量的回歸子模型如式（2）～（4）所示：

施氮量：=10437.4+1161-0.1812(2)

施磷量：=10437.4+77.92-0.2922(3)

施鉀量：=10437.4+43.93-0.0532(4)

根據(jù)上述偏回歸子模型，分別令1/1=0，2/2=0，3/3=0，可得1=322.2，2=134.3，3=439。由于21/12<0、22/22<0，23/32<0，故1=322.2，2=134.3，3=439，時(shí)產(chǎn)量有最大值，且最高產(chǎn)量分別為1=45236.3 kg?hm-2，2=15668.8 kg?hm-2，3=20073.5 kg?hm-2。

根據(jù)上述不同偏回歸子模型，求得辣椒在單因素分別為施氮、磷、鉀量時(shí)三因子的產(chǎn)量預(yù)測(cè)值見(jiàn)表6，其變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

表6 辣椒施氮、磷、鉀量三因子產(chǎn)量預(yù)測(cè)值

該試驗(yàn)條件下，施氮量從120 kg?hm-2（-1.682水平）增加到240 kg?hm-2（1.682水平）過(guò)程中，產(chǎn)量呈上升趨勢(shì)，由21837.6 kg?hm-2增加到28200.3 kg?hm-2，增加單位施氮量時(shí)產(chǎn)量增加值為26.5 kg?hm-2，所以說(shuō)施氮量為240 kg?hm-2時(shí)的產(chǎn)量為該試驗(yàn)條件下的最高產(chǎn)量?？梢?jiàn)繼續(xù)增加氮肥量可以提高辣椒產(chǎn)量。施磷量從60 kg?hm-2（-1.682水平）增加到120 kg?hm-2（1.682水平）時(shí)，產(chǎn)量呈上升趨勢(shì)，由14074.0 kg?hm-2增加到15637.3 kg?hm-2，增加單位施磷量時(shí)產(chǎn)量增加值為13.0 kg?hm-2，很明顯，施氮量為120 kg?hm-2時(shí)的產(chǎn)量為該試驗(yàn)條件下的最高產(chǎn)量?？梢?jiàn)增加磷肥量可以提高辣椒產(chǎn)量。施鉀量從75 kg?hm-2（-1.682水平）增加到150 kg?hm-2（1.682水平）時(shí)，產(chǎn)量呈上升趨勢(shì)，由13433.8 kg?hm-2增加到15839.2 kg?hm-2，增加單位施鉀量時(shí)產(chǎn)量增加值為16.0 kg?hm-2，很明顯，施氮量為150 kg?hm-2時(shí)的產(chǎn)量為該試驗(yàn)條件下的最高產(chǎn)量?？梢?jiàn)增加鉀肥量可以提高辣椒產(chǎn)量。整體來(lái)看，氮肥對(duì)產(chǎn)量的影響最大，當(dāng)施氮量、施磷量、施鉀量均為120 kg?hm-2時(shí)所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)量分別21837.6 kg?hm-2、15637.3 kg?hm-2、14948 kg?hm-2。

2.2.3 因素間的交互作用將試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行兩兩交互作用分析發(fā)現(xiàn)，該試驗(yàn)條件下，各因素均表現(xiàn)出一定的交互作用，交互趨勢(shì)如圖2所示。

從圖2b可以看出，該試驗(yàn)條件下，氮磷交互能夠有效提高辣椒產(chǎn)量，當(dāng)施氮量和施磷量均為最低時(shí)，辣椒產(chǎn)量為29352.1 kg?hm-2，施氮量、施磷量均增加時(shí)，產(chǎn)量也隨之增加。施氮量為240 kg?hm-2，施磷量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到48911.9 kg?hm-2，表現(xiàn)出非常強(qiáng)烈的交互作用。從圖2c可以看出，該試驗(yàn)條件下，氮鉀交互能夠有效提高辣椒產(chǎn)量，當(dāng)施氮量和施鉀量均為最低時(shí)，辣椒產(chǎn)量為27314.4 kg?hm-2，施氮量、施鉀量均增加時(shí)，產(chǎn)量也隨之增加。施氮量為240 kg?hm-2，施鉀量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到43523.7 kg?hm-2，表現(xiàn)出非常強(qiáng)烈的交互作用。從圖2d可以看出，該試驗(yàn)條件下，磷鉀的交互作用表現(xiàn)為施磷量一定的條件下，辣椒產(chǎn)量隨著施磷量的增加而增加，而施磷量一定的條件下，辣椒產(chǎn)量隨著施鉀量的增加呈“凸”拋物線變化的趨勢(shì)。施鉀量150 kg?hm-2時(shí)，施磷92 kg?hm-2可以獲得最大產(chǎn)量，為18318 kg?hm-2，之后，隨著施磷量的增加，辣椒產(chǎn)量有所降低。

圖2 單因素及交互作用對(duì)產(chǎn)量影響

2.2.4 最優(yōu)組合方案根據(jù)己建立的辣椒N、P、K耦合模型進(jìn)行計(jì)算，在-1.682～+1.682之間取5個(gè)水平(-1.682, -1, 0, +1, +1.682)，進(jìn)行不同目標(biāo)下的最優(yōu)組合方案模擬。通過(guò)模擬求得產(chǎn)量大于52000 kg?hm-2的組合有29個(gè)。其主要產(chǎn)量區(qū)間的氮、磷、鉀最優(yōu)組合方案見(jiàn)表5，表中均值、標(biāo)準(zhǔn)差和95%置信區(qū)間的計(jì)算公式從略。

表7 產(chǎn)量大于52000 kg/hm2尋優(yōu)方案及頻率

3 結(jié)論

通過(guò)田間試驗(yàn)結(jié)果分析，建立了再生水灌溉辣椒N、P、K耦合模型，并對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，進(jìn)而進(jìn)行了單因素及交互因素分析、最優(yōu)組合方案分析，得到如下結(jié)論：

（1）回歸擬合顯著性水平小于0.05，失擬檢驗(yàn)顯著性水平大于0.05，獲得的回歸方程可用。因素與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)=0.856，用該養(yǎng)分耦合回歸模型預(yù)報(bào)鮮辣椒產(chǎn)量具有較高的可靠度；

（2）整體上來(lái)看，值均較小，最大的僅為0.3。相比較，氮肥對(duì)辣椒產(chǎn)量影響較為明顯，磷肥次之，鉀肥影響較小。二次項(xiàng)中，氮的二次項(xiàng)影響較大。兩兩交互作用中，氮磷交互作用值較大；

（3）隨著氮肥施量的增加對(duì)產(chǎn)量的影響靈敏度降低，隨著施氮量的增加產(chǎn)量增加值在減小，施磷量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度與施氮量具有相同的趨勢(shì)，施鉀量對(duì)產(chǎn)量的靈敏度隨施用量的增加而增加。綜合考慮偏回歸系數(shù)及檢驗(yàn)的結(jié)果，可得出試驗(yàn)中各因素對(duì)產(chǎn)量影響的順序?yàn)槭┑浚?）>施磷量（2）>施鉀量（3）；

（4）1=322.2，2=134.3，3=439時(shí)分別獲得最大產(chǎn)量為1=45236.3 kg?hm-2、2=15668.8 kg?hm-2、3=20073.5 kg?hm-2；

（5）氮磷交互能夠有效提高辣椒產(chǎn)量，施氮量為240 kg?hm-2，施磷量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到48911.9 kg?hm-2，表現(xiàn)出非常強(qiáng)烈的交互作用。氮鉀交互能夠有效提高辣椒產(chǎn)量，施氮量為240 kg?hm-2，施鉀量為150 kg?hm-2時(shí)產(chǎn)量達(dá)到43523.7 kg?hm-2。施磷量一定的條件下，辣椒產(chǎn)量隨著施磷量的增加而增加，而施磷量一定的條件下，辣椒產(chǎn)量隨著施鉀量的增加呈“凸”拋物線變化的趨勢(shì)。施鉀量150 kg?hm-2時(shí)，施磷92 kg?hm-2可以獲得最大產(chǎn)量，為18318 kg?hm-2，之后，隨著施磷量的增加，辣椒產(chǎn)量有所降低；

（5）模擬模型求得產(chǎn)量大于52000 kg?hm-2的有29個(gè)組合。

[1] 趙海燕.線辣椒主要性狀的動(dòng)態(tài)變化及其相關(guān)性研究[D].陜西楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué),2008

[2] 馬國(guó)禮,張國(guó)斌,強(qiáng)浩然,等.水氮耦合對(duì)日光溫室辣椒生長(zhǎng)、光合特性及養(yǎng)分分配的影響[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2018,36(5):130-141

[3] 李子雙,王薇,張世文,等.氮磷與硅鈣肥配施對(duì)辣椒產(chǎn)量和品質(zhì)的影響[J].植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào),2015,21(2):458-466

[4] 焦自高,徐坤.蔬菜生產(chǎn)技術(shù)[M].北京:高等教育出版社,2002

[5] 趙策,田軍倉(cāng),歐陽(yáng)贊,等.土壤水肥氣熱耦合對(duì)溫室辣椒光合作用和產(chǎn)量的影響[J].灌溉排水學(xué)報(bào),2019,38(5);31-37

[6] 張福鎖,樊小林,李曉林.土壤與植物營(yíng)養(yǎng)研究新動(dòng)態(tài)[M]北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,1995

[7] Agren GI, Mcmurtrie ＲE, Parton WJ,. State-ofthe-art of models of production-decomposition linkages in conifer and grassland ecosystems [J] Ecological Applications, 1991,1(2):118-138

[8] Oughenour MB, Chen DX. Assessment of grassland ecosystem responses to atmospheric change using linked plantsoil process models [J]. Ecological Applications, 1997,7(3):802-827

[9] 楊小鋒,別之龍.氮磷鉀施用量對(duì)水培生菜生長(zhǎng)和品質(zhì)的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008(2):265-269

[10] 馬宗琪,衣寧,楊發(fā)斌,等.植物中氮磷鉀含量的快速測(cè)定方法[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(1):140-142

[11] Mo QF, Zou B, Li YW, et al. Ｒesponse of plant nutrient stoichiometry to fertilization varied with plant tissues in a tropical forest [J]. Scientific Ｒeports, 2015,5:14605

[12] Hang NY, Guo R, Song P, et al. Effects of warming and nitrogen deposition on the coupling mechanism between soil nitrogen and phosphorus in Songnen Meadow Steppe, northeastern China [J]. Soil Biology and Biochemistry, 2013,65:96-104

[13] 楊振超.生菜水培營(yíng)養(yǎng)液配方模型構(gòu)建及專(zhuān)家系統(tǒng)的建立[D].楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué),2002

[14] Cooke GW, Gething PA. Changing concepts on the use of potash [C]. Proc ll Congress Int Potash Inst, 1978:28-35

[15] 董燕,王正銀,丁華平,等.平衡施肥對(duì)生菜產(chǎn)量和品質(zhì)的影響[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2004,26(6):741-743

[16] 伍德林,毛罕平,李萍萍.我國(guó)設(shè)施園藝相關(guān)生理研究進(jìn)展[J].長(zhǎng)江蔬菜,2007(2):36-39

[17] 郭世榮.無(wú)土栽培學(xué)[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,2011

[18] 葉林,李建設(shè),張光弟,等.氮磷鉀耦合效應(yīng)對(duì)日光溫室厚皮甜瓜產(chǎn)量的影響[J].北方園藝,2015(6):50-54

[19] 張棟,胡笑濤,王文娥,等.水培生菜氮磷鉀產(chǎn)量模型的構(gòu)建與分析[J].北方園藝,2016(14):11-16

[20] 趙盼盼,高金濤,鄭蔚,等.短期增溫對(duì)中亞熱帶杉木人工幼林土壤氮磷耦合作用的影響[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2018,38(8):2829-2837

[21] 梁運(yùn)江,依艷麗.水肥耦合效應(yīng)對(duì)辣椒產(chǎn)量影響初探[J].土壤通報(bào),2003(4):262-266

[22] 李光慶,謝祝捷,姚雪琴.花椰菜氮磷鉀平衡施肥和階段施氮效應(yīng)函數(shù)的建立及在配方施肥中的應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)業(yè) 科學(xué),2011,44(10):2070-2080

Study on Nitrogen-Phosphorus-Potassium Coupling Effect and Optimal Combination in Reclaimed Irrigation Water forL.

LI Ying-hai1,2,3, TIAN Jun-cang1,2,3*

1.750021,2.750021,3.750021,

In order to solve the problem of water resource shortage in northwest China and the disordered application ratio of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inL. planting, a Quadratic Universal rotary-combination designed field experiment was carried out in Shapotou District, Zhongwei City, Ningxia Hui Autonomous Region, which selected 3 factors of Nitrogen, Phosphorus and Potassium and set 5 levels. The results show that: (1) The obtained coupling model of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inplanting reached the significance level in regression fitting test and disfitting test. The correlation coefficient between factor and yield=0.856; (2) The t-test showed that nitrogen fertilizer had a significant effect on the yield of capsicum, followed by phosphate fertilizer and potassium fertilizer; (3) The yield of pepper decreases with the increase of nitrogen application, the sensitivity of phosphorus application to yield has the same tendency as that of nitrogen application, and the sensitivity of potassium application to yield increases with the increase of application amount; (4) The maximum yields available are in turn:1=45236.3 kg?hm-2,2=15668.8 kg?hm-2,3=20073.5 kg?hm-2, while1=322.2,2=134.3,3=439; (5) The yield reaches 48911.9 kg?hm-2, when the N application is 240 kg?hm-2and P application is 150 kg?hm-2, which has obvious interaction. The yield reaches 43523.7 kg?hm-2, when the N application is 240 kg?hm-2and K application is 150 kg?hm-2. The maximum yield reaches 18318 kg?hm-2, when the K application is 150 kg?hm-2and P application is 92 kg?hm-2; (6) The simulation model resulted 29 combinations with a yield greater than 52000 kg?hm-2. The results can provide a reference for the coupling and optimal combination scheme of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inirrigation with reclaimed water .

Reclaimed water;L.; Nitrogen-Phosphate-Potassium coupling; optimal combination

S651

A

1000-2324(2021)03-0364-07

2020-12-13

2021-04-25

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題:生活再生水回用技術(shù)研發(fā)與示范(2018YFC0408104);寧夏高等學(xué)校一流學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(NXYLXK2017A03);教育部援外項(xiàng)目(021804110042);寧夏回族自治區(qū)自然基金(2020AAC03042).

Author for correspondence. Email:slxtjc@163.com

李應(yīng)海(1977-),男,博士研究生,副教授,主要從事節(jié)水灌溉理論與技術(shù)研究. E-mail:li_yh@nxu.edu.cn