栽培因素对寒地超级稻产量和品质的影响

刘传增

（黑龙江省农业科学院齐齐哈尔分院，黑龙江 齐齐哈尔 161006）

超级稻是指在抗性和米质与对照品种（组合）相仿的基础上，产量有大幅度提高的新品种（组合）。科学合理的肥料运筹和适宜的种植密度是获取水稻高产的重要栽培措施，在生产中必须根据水稻生理特性，协调各元素施用量以及与密度关系，才会使水稻产量潜力得到充分发挥；同时稻米品质特性除受遗传因素控制外，受营养元素影响较大，但不同品种对营养元素的敏感程度存在差异[1]。因此如何通过栽培因子将超级稻的高产、广抗、优质的优点发挥出来尤为重要。多年来，对于提高水稻产量、品质问题前人做了大量研究，并提出许多有价值的结论。崔玉亭等研究认为，水稻产量和品质性状都与参试品种特性有关[2]；王伯伦等认为适当稀播，少本插或扩大穴距，容易获得高产[3]；还有研究认为水稻品质好坏主要体现在蛋白质、淀粉、直链淀粉、粘稠度等的含量状况[4-6]。但这些研究大多是针对品种类型、施肥量、水分等单一因子，或营养元素、播种量以及栽培密度等多因子对产量的影响进行，而对于多因子处理条件下品质的变化规律研究较少，且对寒地超级稻的综合研究更少。对此，本试验选用有较大推广面积和广泛代表性的寒地超级稻品种龙粳21为试材，采用三因素的回归设计和相关分析对水稻的产量、品质进行研究，旨在为寒地超级稻高产优质栽培提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

供试品种为龙粳21。试验于2010年在黑龙江省农业科学院齐齐哈尔分院试验田进行，供试土壤理化性状：有机质27.8 g·kg-1，全氮1.22 g·kg-1，碱解氮 113.5 mg·kg-1，速效氮 26.3 mg·kg-1，速效钾117.4 mg·kg-1， pH 7.2。 该 地 区 年 积 温 2 500～2 700℃，年降雨量在400～550 mm之间，生长期降水量一般在350～480 mm之间，占年降水量的85%以上。

1.2 试验设计

试验采用二次回归通用旋转组合设计进行田间小区试验，进行不同氮肥、钾肥施用量及不同密度三因素对水稻产量和品质的影响研究，共20个小区，因子编码水平见表1。氮肥施用时期及比例为底肥∶返青分蘖肥∶穗肥∶粒肥＝3∶3∶3∶1，钾肥施用时期及比例为底肥一半，齐穗后一半，磷肥为底肥一次性施入纯磷（P2O5）46.0 kg·hm-2，各处理相同。

1.3 测定项目

成熟期每处理选6 m2实割进行产量实测。稻米品质主要考察蛋白质含量、直链淀粉含量、胶稠度、整精米率、垩白米率、垩白度和食味评分，各指标均参考《中华人民共和国农业部标准（NY 147-88）米质测定方法》进行测定。所得数据采用Excel 2003处理，并采用DPS 8.01进行统计分析。

表1 因子编码与实际水平Table1 Factor code and the actual level

2 结果与分析

2.1 栽培因子对超级稻产量的影响

2.1.1 产量与各因子数学模型的建立和检验

将表2中龙粳21的试验结果录入DPS软件，得到数学模型回归方程：

从表3中可以看出，对建立的方程进行失拟性检验（P＞0.05），失拟不显著，表明其他试验因素对试验结果影响不大；对方程显著性检验（P＜0.01），回归方程极显著，说明回归方程与实际情况拟合的较好，且选择的因素（水平）是恰当的，无失控因子，可以进行预报。得出剔除a＝0.10显著水平不显著的项，简化后的回归方程：

2.1.2 单因子效应分析

由于回归设计中各因子处理均已经过无量线性编码，偏回归系数已标准化，其绝对值的大小可直接反映谋划变量（Xi）对产量（Y）效应的作用程度。根据所建数学模型，本试验中各因素对产量影响的大小顺序为：氮肥施用量（X2）＞密度（X1）＞钾肥施用量（X3），说明决定龙粳21产量的主要因子是氮肥施用量和种植密度，其次为钾肥施用量。

对各因子与产量的效应做进一步分析，采用降维法将其余各因子假定在0水平，导出某一变量与产量的关系式：

在-1.6818～1.6818水平编码范围内，对各因子与产量的关系作函数图形。从图1可以看出，氮肥对于水稻增产作用明显，但是一味增加氮肥施用量产量不增反降，氮肥施用量过少则前期营养不足、分蘖较差达不到有效穗数，产量大幅下降；氮肥施用量过多则前期生长过旺、无效分蘖多、生育期延迟易贪青晚熟，产量同样不会高。由于龙粳21穗粒数多、结实率较高但分蘖力不是很强，所以插秧密度对产量影响较大。

表2 二次回归通用旋转组合设计的试验结果Table2 Results of quadratic general rotatory combination design (kg·hm-2)

表3 试验结果方差分析Table3 Variance analysis of test results

2.1.3 互作效应分析

利用已建立的3因素数学模型，把X3固定在0水平，便可获得X1和X2对产量的效应子模型：Y＝608.95+41.69X1+46.2X2-0.53X12-25.1X22+9.13X1X2；把X2固定在0水平，便可获得X1和X3对产量的效应子模型Y＝608.95+41.69X1+28.11X3-0.53X12-3.36X32+5.38X1X3；把X1固定在0水平，便可获得X2和X3对产量子模型：Y＝608.95+46.2X2+28.11X3-25.1X22-3.36X32+1.88X2X3，将各因子的不同取值代入方程计算产量并绘成图。

从图2插秧密度与氮肥互作对水稻产量的影响可以看出，密度和氮肥互作与产量呈正相关，无论氮肥在什么水平，产量都会随着密度的增加而增加，在低密度时产量会随着氮肥增加而不断增加，而在高密度时氮肥超过1.000水平产量又会下降，最高值出现在密度1.6818水平和氮肥1.000水平时，为700.056。因此可以得出高密度和中高水平的氮肥相互配合更容易获得较高的产量。

从图3插秧密度与钾肥互作对水稻产量的影响可知，密度和钾肥互作与产量呈正相关，当钾肥在低水平时产量随着密度的增加变化不明显，当钾肥在高水平时产量会随着密度的增加而显著提高，最高值出现在密度1.6818水平和钾肥1.6818水平时，最大值为726.109。因此可以得出高密度和高水平的钾肥相互配合更容易获得较高的产量。

图1 单因子产量的函数关系Fig.1 Function of factors and yield

图2 插秧密度与氮肥量对产量的影响Fig.2 Effects of planting density and nitrogen fertilizer on yield

图3 插秧密度与钾肥量对产量的影响Fig.3 Effects of planting density and potassium fertilizer on yield

从图4氮肥与钾肥互作对水稻产量的影响可以看出，氮肥和钾肥互作与产量呈正相关，当钾肥在低水平时产量都会随着氮肥的增加而先增加后明显下降，当钾肥在高水平时产量会随着氮肥增加而增加，并且在氮肥超过1.000水平产量下降不明显，可见高钾肥可以缓解高氮肥对产量造成的不利影响，最高值出现在氮肥1.000水平和钾肥1.6818水平时，最大值为677.281。因此可以得出中高氮肥和高水平的钾肥相互配合更容易获得较高的产量。

图4 氮肥量与钾肥量对产量的影响Fig.4 Effects of nitrogen and potassium fertilizer on yield

2.1.4 栽培方案的模拟寻优

利用简化产量为目标的回归方程在-1.6818≤Xi≤1.6818区间中用计算机寻求最高产量的栽培方案，得到最高指标时各个因素组合：X11.6820、X21.0000、X31.6820、Ymax747.4200。但在实际生产应用中，优化的因素组合若固定在某一个具体取值时，操作较难，可行性不强，只有在一定变化范围内获得某一目标产量的栽培技术措施组合，才具有应用价值。利用频数分析法，对其产量大于685.0 kg·hm-2的13个方案进行频数分析，从表4可以看出：龙粳21号产量大于685.0 kg·hm-2的栽培方案为:密度26.1～27.7穴·m-2、施氮量8.4～10.9 kg·hm-2、施钾量5.1～6.3 kg·hm-2。按此栽培方案有95%的可能高于685.0 kg·hm-2。

表4 大于685.0 kg·hm-2的13个方案中各个因子取值及频率分布Table4 Frequency distribution for different variable levels above 685.0 kg·hm-2Longjing21 yield

2.2 栽培因素对超级稻品质的影响

2.2.1 各因子与水稻主要品质性状的关系

此试验采用二次多项式逐步回归法来分析不同肥料密度对水稻品质性状的影响，从多元回归模型可以看出（见表5），各回归方程的决定系数（R2）都在0.6以上，表明所得的回归方程具有较高的决定程度。蛋白质含量会随着施氮量的增加而提高，二者呈显著正相关关系，密度的增加会降低蛋白质含量。直链淀粉含量随施钾量和施氮量增加而先降低后上升，随密度增加而下降，但不明显。胶稠度有随着密度、施氮量、施钾量的增加而下降的趋势，尤其是与施氮量呈显著的负相关关系，因此施肥过多或者插秧过密都会降低胶稠度，使得米饭变硬。

表5 处理因子与主要品质性状间的多元回归模型Table5 Multiple regression model of processing factor on the main quality traits

整精米率随施钾量的增加而显著提高，但与施氮量和密度均呈先上升后下降的二次曲线关系。垩白米率、垩白度随氮肥增加而先下降后上升，增加密度会提高垩白米率；两个品种密度与施氮量的交互项都为负值，表明在施氮量过多情况下降低密度可以降低垩白米率、垩白度。分析其原因发现，氮肥施用量过少则群体生长不足，造成整精米率下降，垩白米率、垩白度上升；相反氮肥施用量过多，则群体生长过旺，田间通风透光条件差，病害及倒伏加重，群体恶化，生育期延迟，易贪青晚熟水稻灌浆不充分，同样会降低整精米率和增加垩白米率、垩白度。

2.2.2 主要品质性状间及与食味评分的相关分析

从主要品质性状与食味评分的相关性分析可以看出（见表6），蛋白质含量和直链淀粉含量对食味评分有显著的负相关作用，相关系数分别为-0.5328和-0.0598；胶稠度与食味评分呈极显著的正相关，相关系数为0.8762；整精米率、垩白米率及垩白度对食味评分无显著关系，影响相对较小。品质性状与食味评分的影响程度顺序为：胶稠度＞蛋白质含量＞垩白米率＞直链淀粉含量＞整精米率＞垩白度，可以看出影响食味评分的主要性状是胶稠度，其次为蛋白质含量等。但是蛋白质含量、直链淀粉含量都与胶稠度呈显著的负相关，增加施氮量可以提高稻米的营养品质，但却降低了胶稠度，从而降低稻米食味品质，所以要平衡蛋白质含量、直链淀粉含量和胶稠度，就要选择适量的氮肥，钾肥也不宜过高。

表6 主要品质性状间及与食味评分的相关系数Table6 Correlation coefficients between the main quality traits and taste scores

整精米率与垩白米率和垩白度之间都存在极显著的负相关，相关系数为-0.6750和-0.7119，由于较高或较低氮肥情况下都会降低整精米率及增加垩白米率、垩白度，因此只要合理的施用氮肥，可以同时获得较高的整精米率和较低的垩白米率、垩白度。

2.2.3 主要品质性状与食味评分的通径分析

通过各主要品质性状间及与食味评分的相关分析明确了总的作用程度，但这是一种平行关系，为进一步分析品质性状对食味评分的具体作用途径及方式，笔者采用了通径分析，其结果列于表7。

表7 主要品质性状与食味评分的通径系数Table7 Path coefficients between the main quality traits and taste scores

由表7可知，胶稠度对食味评分直接作用最大，间接作用较小，说明主要以直接作用影响食味评分；蛋白质含量直接作用和间接作用都有一定影响，间接作用主要通过垩白米率和胶稠度的负相关作用来影响食味评分；直链淀粉含量则间接作用明显大于直接作用，并且主要是通过胶稠度来影响食味评分的。整精米率、垩白米率及垩白度对食味评分影响较小并且主要是通过胶稠度的间接作用。由此可以看出胶稠度是直接和间接影响食味评分的最主要因子，要提高稻米的食味评分必须先提高胶稠度，协调好蛋白质含量、直链淀粉含量和胶稠度之间矛盾。在最优的栽培方案内，应尽量降低肥料和密度来提高稻米的食味评分。

3 讨论与结论

王慧新等研究结果表明，产量与氮肥施用量呈二次曲线趋势，氮肥施用量过多，会导致水稻产量下降[7]。戴平安等研究认为在一定范围内施氮量与产量呈单峰曲线[1]。这些与本试验的研究结果一致，此研究中产量最高时氮肥出现在1水平。单因素试验结果也表明，氮肥对于水稻增产作用明显，但过高或过低施用氮肥均很难获得高产。

此研究结果表明各因素对龙粳21产量影响顺序为：氮肥施用量（X2）＞密度（X1）＞钾肥施用量（X3），可见影响产量的最重要因子是氮肥施用量，这正与薛应征等研究一致[8-10]；但是在本试验中，密度对产量影响作用大于钾肥，这是由于龙粳21相对分蘖力不强，密度的变化会造成其产量的大幅波动，这与吴春赞等研究结果相似[11]，但与薛应征等研究不同[8]。由此可见不同类型品种对密度的反应不同，不能一概而论。

金正勋等研究认为增加氮肥会降低稻米的直链淀粉含量[12]；张国发等研究认为钾肥与直链淀粉含量呈显著的负相关[13]，这与此试验研究结果不同。本试验认为氮肥和钾肥与直链淀粉含量呈二次曲线关系，这有可能是因为所选择的品种类型不一样，得出的结论有所不同。大部分研究认为氮肥可以显著增加蛋白质含量，这与本试验结果一致，但施氮、钾肥过多或者插秧过密都会降低胶稠度，从而降低食味品质。此研究还发现整精米率、垩白米率、垩白度与氮肥呈二次曲线关系，钾肥可以提高整精米率，在高密度情况下整精米率往往较低。通过相关分析和通径分析，笔者发现，胶稠度是直接和间接影响食味评分的最主要因子，因此要提高稻米的食味评分必须先提高胶稠度，这就要求在最优的栽培方案内，尽量降低肥料和密度来提高稻米的食味评分。此研究觉得垩白米率、垩白度对食味评分作用不明显，直链淀粉含量与食味评分直接相关不明显，并且施肥时期的变化，排灌水方式的不同都可能引起稻米品质的变化，有待进一步研究。

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