滴灌灌溉量、施氮量和种植密度对春玉米产量的影响

2021-06-05 07:06杨恒山张明伟张瑞富邰继承李维敏张雨珊马日亮
灌溉排水学报 2021年5期
关键词:施氮氮量水量

杨恒山,张明伟,张瑞富,邰继承,李维敏,张雨珊,马日亮,白 斌

(1.内蒙古民族大学 农学院/内蒙古自治区饲用作物工程技术研究中心,内蒙古 通辽 028042;2.内蒙古自治区农业技术推广站,呼和浩特 010010)

0 引 言

【研究意义】西辽河平原地处世界玉米生产的黄金带,是我国为数不多的井灌玉米高产区之一[1-2]。玉米生产中传统畦灌下高施氮量和小口期一次性追氮是农户主要习惯,近年增产幅度很小,水氮利用效率逐年降低。传统畦灌高施氮种植方式严重制约玉米生产潜力,提高水氮利用效率是西辽河平原灌区玉米生产发展的必然选择。【研究进展】邴昊阳等[3]研究表明,在集雨节灌、沟灌、传统畦灌、沟垄集雨4 种种植方式中,传统畦灌下春玉米产量及水分利用效率低于集雨节灌、沟灌、沟垄集雨种植方式;倪东宁等[4]研究表明,河套灌区传统畦灌较沟灌产量虽提高3.93%,但多耗水30%,水分利用效率低48.17%;左海军等[5]研究指出,降雨和灌溉是影响农田氮素淋失损失的主要因素,传统漫灌作为灌溉强度较大的灌溉方式,对于土壤中硝态氮的淋失有明显影响,随着灌溉定额的加大,硝态氮在土层中的移动强度加大,作物对其的吸收利用降低。水肥一体化滴灌技术具有显著节水增效特点,被视为高效节水灌溉的典范[6]。郑彩霞等[7]研究表明,滴灌条件下随着灌水量的增大,土壤湿润体硝态氮增加,在湿润体边缘硝态氮产生累积,氮素和较大比例的根系均分布在同一湿润土体内,因此根系与氮素接触的机会更大,根系与氮素空间分布上的耦合效应使氮素利用效率更高。西辽河平原是我国为数不多的井灌玉米区,玉米种植面积大、单产水平高,由于传统畦灌方式的沿用,水资源利用效率低,高产与灌溉水高效的矛盾突出。滴灌是节水灌溉的典范,浅埋滴灌是本课题组作为主要单位研发的一种新型滴灌技术,浅埋滴灌将滴灌管浅埋于地表3~5 cm 处,具有显著的节水、保苗、增产作用,具有较大的推广应用价值,2019 年在西辽河平原推广应用近70 万/hm2。课题组前期研究结果表明,相比于传统畦灌,浅埋滴灌下灌溉水利用率显著增加[8],郭金路等[9]研究表明,与常规沟灌相比,浅埋滴灌可节水30%以上,水分利用效率和灌溉水利用效率分别提高22.1%和27.5%。合理的种植密度能够调节作物光热资源及水肥资源,改善群体内部通风和光照条件,而适当的灌水量和施氮量则是作物在适宜种植密度充分发挥群体优势进行光合生产的营养物质保障[10]。【切入点】浅埋滴灌下,灌水量、施氮量和种植密度互作对春玉米产量有何影响,其互作效应如何衡量,这方面的研究鲜见报道。【拟解决的关键问题】采用随机区组试验设计,在浅埋滴灌方式下对灌水、施氮、种植密度进行因素效应分析,定量评价各因素及因素间互作效应对春玉米产量的影响,可为西辽河平原浅埋滴灌下春玉米最优种植密度、施氮量及灌水量提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

通辽市科尔沁区农业高新科技示范园区(43°36′N,122°22′E),海拔180 m,年平均气温6.8 ℃,大于10 ℃的活动积温3 200 ℃,平均无霜冻期为154 d,年均降水量为390 mm,试验地土壤为灰色草甸土;2017―2019 年试验地播前耕层(0~20 cm)土壤有机质量18.52~19.63 g/kg,碱解氮量50.81~52.26 mg/kg,速效磷量11.35~13.20 mg/kg,速效钾量110.83~118.69 mg/kg。

表1 2017―2019 年生育期内降水量Table 1 Rainfall during growth period in 2017―2019 mm

表2 不同生育期灌溉频次及灌溉量Table 2 Irrigation frequency and amount in different growth periods

表3 试验设计方案Table 3 Experimental design scheme

1.2 试验设计

试验采用随机区组设计,种植密度(D)设60 000株/hm2(D1)、75 000 株/hm2(D2)、90 000 株/hm2(D3)3 个水平;施氮量(N)设常规施量50%(N1:150 kg/hm2)、常规施量70%(N2:210 kg/hm2)、常规施量(N3:300 kg/hm2)3 个水平,灌水量设常规水量40%(W1:1 600 m3/hm2)、常规水量50%(W2:2 000 m3/hm2)、常规水量60%(W3:2 400 m3/hm2)3 个水平。各处理均底施磷酸二铵(氮、磷、钾质量比为18∶46∶0)195 kg/hm2,硫酸钾(氮、磷、钾质量比为0∶0∶50)90 kg/hm2,3 次重复,共81 个小区,小区面积72 m2(10 m×7.2 m),小区处理之间埋设100 cm 深的地膜防止水肥互相渗透。供试品种为农华101,采用大小垄(40 cm、80 cm)种植,滴灌带埋深3~5 cm,2017 年5 月2 日播种,10 月4日收获;2018 年4 月28 日播种,10 月2 日收获。2019年5 月1 日播种,10 月1 日收获;生育期内根据土壤持水情况分7 次灌溉,灌溉方案见表2,氮肥追施结合灌溉,将尿素(含氮量46%)溶于施肥灌内,分别在拔节期、大喇叭口期、吐丝期按3∶6∶1 比例施用。试验设计方案见表3。

1.3 测定项目与方法

成熟期,各小区测产面积为24 m2,人工脱粒后测籽粒鲜质量和含水率,并折算成含水率为14%的产量。

1.4 数据统计方法

使用 Excel 2016 进行数据计算并制表、用SigmaPlot10.0 软件作图,DPS10.01 进行数据统计分析。

2 结果与分析

2.1 回归模型的建立

以表3 中灌水定额、氮肥用量、种植密度编码值为自变量,以产量为因变量,建立产量与灌水量、施氮量、密度的三元二次回归模型:

Y=12 269.79+550.44W+779.77N+93.84D-590.35W2-622.35N2-577.94D2+159.89WN+174.45ND+36.97WD,(1)

式中:Y 为产量;W 为灌水定额;N 为施氮量;D 为密度。对模型(1)进行F 显著性检验,F=61.196 4>F0.01(9,17)=4.89,模型达极显著水平,回归方程拟合良好,能够反映灌水、施氮、种植密度与产量之间的关系,可以对产量进行预测。从表4 各偏回归系数的检验可知,除WN 交互显著、WD 交互不显著外,其余各项系数均达极显著水平。

表4 产量方程偏回归系数检验Table 4 Partial regression coefficient test of yield equation

2.2 产量模型效应

2.2.1 主因子效应分析

式(1)中W、N 和D 均已进行无量纲编码代换,比较各偏回归系数绝对值的大小可以直接反映W、N和D 分别对Y 的影响程度。产量模型中一次项系数均为正值,表现为N>W>D,说明在此栽培方式下,三者对产量的提高均有促进作用,其中氮肥对产量的影响最大,其次为灌水,种植密度对产量影响最小。各因素对产量的交互效应为ND>WN>WD,说明施氮量与种植密度互作对玉米产量起主导作用。产量模型中二次项系数均为负值,表明产量随着灌水、施氮、种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。

2.2.2 单因子效应分析

对式(1)降维,可以得到灌水量(W)、施氮量(N)、种植密度(D)与产量的单因子方程:

图1 为根据单因子模型作W、N 和D 的产量因子效应变化图。由图1 可知,当W、N 和D 编码水平在试验范围内效应曲线呈抛物线,符合报酬递减规律。随着各因素编码值的增大效应增大,达到最大值后效应减弱。当各因素均为最低编码值-1 时,对应产量分别为11 129.00、10 867.67、11 598.01 kg/hm2。编码值提升到0 时产量均为12 269.79 kg/hm2。编码值取最大值1 时,产量分别为12 229.88、12 427.21、11 785.69 kg/hm2。进一步对式(2)、式(3)、式(4)一阶偏导得边际效应方程:

图2 反映了边际效应随着各因子施入量增加的变化情况。根据图2 可知,各因子对产量影响变化为N>W>D,当施氮量、灌水量较低时效应增加明显,对产量影响较大。施入量增加到一定值时将会对产量产生负效应。当编码值分别为W=0.466,N=0.626时,单因子对产量效应取得最大值。即最佳灌水定额2 186.40 m3/hm2时,产量最高为12 398.10 kg/hm2;施氮量266.34 kg/hm2产量为12 514.04 kg/hm2;种植密度的边际效应递减率最小,表明单位水平种植密度引起边际产量的减少量最小,但是密度对产量有一定的促进作用,种植密度为76 215 株/hm2时,产量最高为12 273.60 kg/hm2。

2.2.3 两因子交互效应

本试验中确定的回归模型,存在灌水量与施氮量、施氮量与种植密度、灌水量与种植密度的交互项,且施氮量与种植密度偏回归系数达到极显著水平,灌水量与施氮量偏回归系数达显著水平,灌水量与种植密度偏回归系数不显著。所以产量的变化不单纯是各因子单独效应,还存在各因子之间的互作效应。将W、N 和D 中任意一个因子的编码值固定为0,分别可以得到另外两因子的互作效应方程,并对应作图。进一步分析两因子之间的交互作用对产量的影响。

施氮量与种植密度之间互作的产量模型为:Y=12 269.79+779.77N+93.84D-622.35N2-577.94D2+174.45ND。图3 反映两因子之间的交互作用对产量的影响。由图3 可知,随着施氮量、种植密度的增加,产量表现为先增大后降低的趋势。施氮量固定为最低编码值(N=-1)时种植密度在D=0.069(76 035 株/hm2)时产量取得最高为10 859.35 kg/hm2。随着种植密度的增加,产量逐渐降低,当种植密度取最大编码值(D=1)时,产量降低为10 209.12 kg/hm2。当施氮量固定到0 编码值时,种植密度需要增加到0.081(76 215株/hm2)产量才能取得最大值12 273.60 kg/hm2。说明较低的施氮量能维持作物产量达到较高水平。如果施氮不足却增加种植密度,会造成玉米养分亏缺,加快生育后期衰老速度,无法发挥种植密度对产量的增益作用,适量增加施氮量增加种植密度对产量有促进作用。当施氮量、种植密度取最低编码值时,产量为10 370.34 kg/hm2,同时使施氮量和种植密度增大,产量迅速增加为12 269.79 kg/hm2。在编码值N=1,D=0.23 时产量取得最大值为12 458.34 kg/hm2。若再提高种植密度,产量会降低至12 117.56 kg/hm2。说明适宜的施氮量、种植密度互作在产量达到最高点之前对产量有促进作用,具有明显的增产效应,继续增加施氮量和种植密度,对产量的提高则变为负效应。因此,适宜的施氮量和合理的种植密度匹配才能实现玉米的高产与氮肥高效利用。

灌水量与施氮量之间互作的产量模型为:Y=12 269.79+550.44W+779.77N-590.35W2-622.35N2+159.89WN。由图3 可知,灌水量、施氮量与产量的耦合趋势与施氮量、种植密度与产量的耦合趋势相似,随着灌水量、施氮量的增大呈先增大后减小的报酬递减规律。当W=-1,N=0.49 时产量最大为11 283.31 kg/hm2。当W=0 时,产量为12 514.04 kg/hm2。随着W 的继续增大,产量降低。当增加到W=1 时,产量降至12 229.88 kg/hm2。可见在中灌水量时产量即可达到最大值,随着灌水量的增加产量呈降低趋势。当W 编码值固定为0 时,W 方向比曲面对应N 方向平缓,说明施氮量对产量的影响比灌水量显著。分析原因,可能是在本试验区,土壤肥力较差,需人工施肥以保证作物正常生长,由于自然降水导致灌水对作物生长影响相对较弱,因而灌水对产量的影响表现比较平缓。当W、N 编码值均为-1 时,产量为9 886.77 kg/hm2。W、N 编码值为0 时产量增长到12 269.79 kg/hm2。当W、N 编码值同时增长到1 时,产量迅速增长为12 547.19 kg/hm2。表明当W、N 在低水平情况下增加施入量产量迅速增长。

灌水量与种植密度之间互作的产量模型为:Y=12 269.79+550.44W+93.84D-590.35W2-577.94D2+36.97WD。根据图3 可知,产量随灌水量、种植密度施入量的增大呈先增大后降低的趋势。根据T 检验可知,虽然二者互作对产量有促进作用,但未达到显著水平。二因素互作效应分析表明,对施氮量而言,与种植密度的交互作用大于灌水;对灌水量而言,与施氮的交互作用比种植密度大;对种植密度而言,与施氮的交互效应大于灌水。任何单因子增高或降低均不利于产量的增长,而优化各因素的投入量,可提升产量。

2.2.4 三因素互作效应

通过固定W、D 的相应编码值,做出N 在不同编码值下产量变化图,并通过相同方式做出W 和D 在不同编码值时的三因子耦合效应图(图4)。随着施氮量、灌水量、种植密度的同时增加,产量呈先增加后降低的趋势,但施氮量降低幅度较小,存在最高产量。当三因子取最低编码值即W、N、D 都为-1 时,产量仅为9 389.44 kg/hm2;当三因子均取0 时,产量迅速提升为12 269.79 kg/hm2。当W=0.57,N=0.73,D=0.21 时,取得最高产量12 716.82 kg/hm2。若再增大灌水量、种植密度,产量降低为12 237.55 kg/hm2。与灌水量、施氮量、种植密度均在0 编码值时相比,三因素互作产量提高3.64%,结合对二因子互作分析可知,灌水量、施氮量、种植密度三者互作对产量增效大于施氮、种植密度互作大于灌水、施氮互作。结合图4 可知,在高施氮量、中灌水量、中种植密度时产量易取得最高值,其次为高施氮量、中灌水量、高种植密度,最低为低施氮量、低灌水量、低种植密度。可见,在浅埋滴灌春玉米生产中,确定灌水量和种植密度时要先确定土壤肥力状况,再制定适宜的种植方案,种植密度过高或过低均无法达到高产;而灌水量过多不仅会造成水资源浪费,也会降低产量,增加投入成本,只有适宜的水氮用量配合适宜的种植密度才能更好地发挥水、氮、密互作的效应,实现增产增效。

2.2.5 产量模型寻优

为了寻找高产栽培方案,通过对产量式(1)进行模拟分析,确定出产量为12 000 kg/hm2时,对应的灌水量、施氮量、种植密度的编码值范围分别为(-0.104,1)、(-0.011,1)、(-0.51,1)。对方程进行寻优得最高产量下对应编码值为当W=0.57,N=0.73,D=0.21 时,最高产量为12 716.82 kg/hm2。综上,灌水量、施氮量、种植密度之间最适宜配比编码值范围分别为(-0.104,0.57)、(-0.011,0.73)、(-0.51,0.21)即灌水量为1 958.40~2 228.00 m3/hm2,施氮量为209.34~275.70 kg/hm2,种植密度为67 350~78 150株/hm2,可以获得12 000~12 716.82 kg/hm2的产量。

3 讨 论

灌水、施氮以及种植密度是限制玉米产量的3 个重要因素,水、氮、密度三者之间要高度协调,才有利于优化玉米群体结构,促进光合作用和干物质积累,从而提高产量。黄振喜等[11]研究表明在水肥耦合模式下,增加种植密度是提高农作物光合生理特性、干物质积累特征、产量及水肥利用效率的关键措施之一;魏廷邦等[12]在水氮耦合及种植密度对绿洲灌区玉米光合作用和干物质积累特征的调控效应研究中指出,在绿洲灌区灌水3 720 m3/hm2、施氮量 450 kg/hm2、种植密度 97 500 株/hm2时为最优栽培模式,此时玉米干物质积累、水氮利用效率及籽粒产量均高于其他栽培模式;还有研究表明,在定量灌水和定量施氮的条件下,增加种植密度可增加单位面积有效穗数,但穗粒数和千粒质量会随种植密度的增加呈先增大后减小的趋势[13-14];本研究在浅埋滴灌水氮减量条件下定量分析了灌溉量、施氮量、种植密度及互作效应对春玉米产量的影响,水、氮、密单因素对玉米产量影响的大小次序为施氮>灌水>种植密度,施氮是影响玉米产量的主要因素,浅埋滴灌条件下水肥一体化可均匀地将氮肥滴入玉米根部,不会造成氮肥流失或局部亏缺,氮随水入和氮肥后移,在时间和空间上与玉米水肥供需匹配更加合理,氮肥利用吸收效率更高,使施氮成为影响浅埋滴灌下春玉米产量的主要因素。

种植密度的改变可有效改善作物对水、肥资源的利用状况,改善群体机构,是作物增产的重要途径之一[15-16],程前等[17]研究表明减氮增密下可发挥氮密互作优势,同时提高氮素利用效率和产量,增加玉米收益。马国胜等[18]研究表明,实现高产的密度与氮肥耦合优化技术方案的密度61 713~66 177 株/hm2,适宜纯氮施用量为309.88~569.02 kg/hm2。本研究中,水氮互作对玉米产量有明显促进作用,这与前人研究结果一致[19-23]。氮密互作对玉米产量起主导作用,适宜的施氮量、种植密度互作在产量达到最高点之前对产量有促进作用,具有明显的增产效应,继续增加施氮量和种植密度,对产量的提高则变为负效应。因此,适宜的施氮量和合理的种植密度匹配才能实现玉米的高产与氮肥高效利用。浅埋滴灌水肥一体化通过水氮运移,使氮肥分布于根系周围,实现了氮肥的精准供应,使氮肥吸收利用效率更高,从而表现出在一定施氮水平下适于更高的种植密度。另外,宽窄行种植通过扩行距缩株距能够保证玉米正常通风和采光[24],适当增密后仍能保证玉米正常生长发育,这也是氮密互作对玉米产量起重要作用的原因之一。

4 结 论

1)浅埋滴灌条件下,采用三元二次回归模型能够模拟春玉米产量与灌水量、施氮量和种植密度之间的关系,单因素对玉米产量影响的大小次序为施氮>灌水>密度,施氮是影响玉米产量的主要因素。玉米产量随着灌水量、施氮量、种植密度的增加呈先增加后降低的趋势,合理的水氮及种植密度是玉米高产的基础。

2)二因子交互作用对产量的影响呈先增高后降低的变化趋势,其中施氮与密度互作对玉米产量表现正效应最为明显,灌水与施氮交互作用次之,灌水与密度互作对玉米产量影响最小,施氮与密度互作对玉米产量起重要作用。

3)三因子互作效应产量表现为中水高氮中密度配合处理最高,中水高氮高密度次之,低水低氮低密度最低。通过产量模型寻优,浅埋滴灌自然降水下,灌水量为1 958.40~2 228.00 m3/hm2,施氮量为209.34~275.70 kg/hm2,密度为67 350~78 150 株/hm2,可以获得12 000~12 716.82 kg/hm2的产量。

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