宁夏干旱带油用向日葵水肥耦合效应研究

何 玲,周小平*,杨艳芳

(1.宁夏农村科技发展中心,宁夏银川 750021;2.宁夏科技发展战略和信息研究所,宁夏银川 750021)

目前,在我国旱区,干旱和贫瘠限制农业经济的发展已成为省区级重点解决的问题。改善区域干旱和土壤贫瘠需要长期的演变过程,并实现非常困难,因此针对大面积旱区和土壤贫瘠区域,研究出因地制宜的种植作物、种植方法、田间管理、水肥措施等有巨大实际意义。油用向日葵是我国第四大油料作物,是居民食用油的主要来源,享有“营养健康油”的美誉。它不仅是宁夏当地农民的主要经济作物,更是盐碱地改良的首选作物[1-4]。早期研究大多关于滴灌技术应用的不同作物的反应和产量效应及节水效应[5-8]。滴灌施肥对养分和水分的吸收运移规律的影响和增产机理已有大量研究[6-13],也有关于旱区滴灌施肥的水肥耦合效应的报道[8,14-15]。研究表明,增施氮、磷、钾肥能增加油葵产量[16-17];N、P、K肥施用量在一定范围内时,向日葵的水分利用效率随施肥量的增加而提高[18];水肥耦合体系的研究主要集中在北方旱区,供试作物以小麦、玉米为主,也有谷子、马铃薯、棉花、辣椒、莜麦及沙打旺和杨树等林草[6-7,19-21]。但对于油料作物的研究罕见报道,同时宁夏对水肥耦合关键技术的探究刚起步。针对宁夏中部干旱带没有因地制宜的油葵种植方式、田间管理、施肥灌溉技术的问题,笔者将滴灌施肥技术应用于宁夏中部干旱地区油用向日葵的生产,通过对不同水平的水、氮磷肥耦合处理的研究,寻找对当地油葵产量、品质、养分具有最优效应的水肥耦合模式及单因子、双因子最佳模式。

1 材料与方法

1.1 供试土壤在宁夏中部干旱带典型干旱地区同心县王团镇科技园区开展大田试验。试验地海拔约在1 365 m,105°59′E,36°52′N。

土壤为砂质黏壤土,肥力水平低,热量充足,昼夜温差大,是我国北方典型的旱作农业区。基础理化性质见表1。

表1 供试土壤主要理化性质

根据当地气象局统计数据,年平均降雨量300 mm,年蒸发量975 mm。

1.2 试验材料指示作物与品种:选取当地广泛种植的油用向日葵品种S606作为指示作物。该品种生育期115～130 d。株高165～170 cm,籽实含油率50%左右。抗病、抗旱、耐贫瘠、稳产性均佳。

供试肥料:尿素(N 46%)、重过磷酸钙(P2O546%)、颗粒硫酸钾(K2O 50%)。

1.3 试验设计在滴灌条件下,统一施用羊粪30 t/hm2,K2O 投入量60 kg/hm2的基础上,采用312-D最优饱和设计(3因素5水平),进行油用向日葵氮、磷肥施用量与灌水量试验,12个处理,3次重复,随机区组排列(表2)。

表2 水、养分量试验设计

1.4 试验方法灌水方法:采用膜下滴灌方式(现蕾期和花期各灌水处理总灌水量的50%)。

种植方法:南北走向,双垄双沟全覆膜,宽窄行种植,宽行60 cm,窄行40 cm,株距30 cm,垄宽20 cm。小区面积3.6×15.0=54.0 m2,共12×3=36个小区,小区间间隔50 cm,走道宽1 m,试验区净面积约0.227 hm2。每小区种3垄6行,每行50株,密度300株/54.0 m2(55 575株/hm2)。每穴播种2粒。

施肥方法:①基肥。羊粪、磷肥、钾肥、70%氮肥基施,在油葵播种前结合整地撒施后旋耕入土(旋深10～15 cm)。②追肥。结合灌水在现蕾期(6～8对真叶)旱追氮肥(占总施氮量的30%)。

田间管理:一对真叶间苗,每穴留苗2株,2对真叶定苗,每穴留苗1株。现蕾期和花期各灌水1次,灌水量按照各处理不同水平进行定量灌溉(表3)。

表3 田间管理与操作时间

1.5 测定项目与方法测定方法统一采用鲍士旦[22]的《土壤农化分析》进行。

测定土壤的基础理化性质与收获后每处理的理化性质:有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效磷、速效钾、pH、全盐、质地、容重、土壤含水量;按生育期测定土壤含水量。

植株采集与测试分析:出苗后,数出苗率。每隔10 d每处理测量株高、茎粗(以及盘径),并采集完整植株10株,带回测定不同处理不同器官鲜重、干重和氮磷钾含量[6]。植株N、P、K含量测定流程:采样—分器官—称鲜重—经65 ℃条件下烘干—称干物质量—粉碎—全部通过1 mm筛—H2SO4-H2O2消煮—测定植株全N(凯氏定氮)、全P(钒钼黄比色法)、全K(火焰光度计)。

油葵籽仁品质测定项目与方法:粗蛋白采用杜马斯燃烧法 (国标GB/T 5512—2008);粗脂肪(油酸、亚油酸、亚麻酸、棕榈酸、硬脂酸、棕榈油酸)采用索氏抽取法 (GB/T5512-2008);脂肪酸采用气相色谱法(GB/T1736—2008,GB/T17377—2008)。

植株养分吸收累积量的计算:各器官干物质重量乘以相应氮(N)、磷(P)、钾(K)含量(%),即得N、P、K吸收量,然后将P、K分别乘以2.291 4、1.204 6换算为P2O5、K2O,各器官相加即为整株N、P2O5、K2O养分吸收累积量。

收获实产:针对3个区组所有处理按小区测产,并将采样与考种损失的产量合算进去。

1.6 生育阶段的划分油葵生育期划分见表4。

表4 油葵生育期记载

1.7 数据分析采用Excel 2007软件整理数据、Origin 8.0软件作图、DPS软件方差分析。

2 结果与分析

2.1 油用向日葵一生中各器官的N、P2O5、K2O养分累积量由表5可知,单株油葵N养分累积量可达4.2 g/株;主要集中在籽粒中,总累积量达2.2 g/株,占单株油葵总累积量的52.38%;其次是叶片,占单株的23.81%;根最少。单株油葵P2O5养分累积量可达4.8 g/株;主要集中在籽粒中,达2.0 g/株,占单株总累积量的41.67%;其次是叶片,占单株的29.17%;根最少。单株油葵K2O养分累积量可达13.4 g/株;主要集中在茎中,达6.4 g/株,占单株总累积量的47.76%;其次是叶片和花盘,占单株的23.14%和20.15%;根和籽粒最少。

表5 油用向日葵一生中各器官的N、P2O5、K2O养分累积量

单株油葵3种养分的总累积量的大小排序为K2O>P2O5>N。就籽粒中3种养分累积量占单株的百分比可知,对籽粒的形成和发育的贡献率大小排序为N>P2O5>K2O。

2.2 单株油用向日葵一生中N、P2O5、K2O养分及水分累积量的变化从图1可以看出,对单株油葵的N、P2O5、K2O养分累积量进行“S”型曲线模拟,r值分别为0.997 648、0.993 580和0.986 975,因此油葵的N、P2O5、K2O养分符合logstic方程。

图1 单株油葵一生的N、P2O5、K2O养分累积量

2.3 油用向日葵不同生育时期N、P2O5、K2O累积量由表6可知,油葵全生育期幼苗期和成熟期最长。通过logstic方程模拟后,单株油葵一生的N累积量可达4.5 g/株,主要是在现蕾期和幼苗期,累积量达一生中总累积量的37.78%和33.33%。单株油葵一生的P2O5累积量可达5.3 g/株,主要是在开花期和现蕾期,累积量达一生中总累积量的47.17%和39.62%。单株油葵一生的K2O累积量可达15.5 g/株,主要是现蕾期,累积量达一生中总累积量的52.91%,苗期和开花期也有累积。3种养分在成熟期的累积量占整个生育期很小。

表6 油用向日葵不同生育时期N、P2O5、K2O累积量

单株油葵一生中的N、P2O5、K2O累积量的大小排序与之前的结论一致。

2.4 油用向日葵在不同时期对N、P2O5、K2O、水分的吸收量由图2可知,油葵全生育期对水分的吸收量远大于氮磷钾养分的吸收量,对钾素的吸收高于氮素和磷素。作物吸收养分的高峰期,也称植物营养最大效率期,是养分能发挥最大增产效能的时期,表明该时期是对某种养分的需求量最多,作物吸收养分能力强,生长旺盛的时期。油葵吸收各养分水分的高峰期并不是都处于同一时期。吸收水分、钾的高峰期在出苗后60 d左右,吸收量分别达94.9、8.2 g/株;从苗期到现蕾期对氮素的吸收量都保持高水平,在1.6 g/株左右;吸收磷的高峰期在出苗后75 d(终花期)左右,吸收量达3.6 g/株。这是因为氮是植物体内许多重要有机化合物的成分,在多方面影响植物的代谢过程和生长发育,现蕾期是油葵茎、叶生物量增加最快的时期,因此需要吸收大量水分,更需要吸收氮素来完成有机化合物的合成;钾素可促进光合作用,因此其需求量较高;磷素促进开花,因此在现蕾后油葵对磷素的吸收量逐渐增多,直到终花。如能及时满足作物对3种养分与水分的需求,其增产效果显著。

图2 油用向日葵在不同生育期对N、P2O5、K2O、水分的吸收量

2.5 不同水肥耦合条件对油用向日葵产量的影响

2.5.1对不同水肥耦合条件下油用向日葵产量的差异分析。针对3个区组所有处理按小区实产实收,并将采样与考种损失的产量合算进去。3次重复,以便方差分析。对产量的平均值折合成油用向日葵产量(表7)。

表7 不同水肥耦合条件下油用向日葵产量

方差分析结果表明,增施氮磷肥和灌水的增产效果均达极显著水平,但超量施肥产量反而降低。以处理(纯氮投入量为180 kg/hm2,P2O5投入量90 kg/hm2,灌水量750 m3/hm2)增幅最高,相比对照处理增产31.9%,产量达4 814.7 kg/hm2。其次为处理⑥(纯氮投入量为307.3 kg/hm2,P2O5投入量153.6 kg/hm2,灌水量1 125 m3/hm2),增产30.0%,产量达4 746.3 kg/hm2。可初步确定适宜当地油葵高产的水肥组合为纯氮投入量为180.0～307.3 kg/hm2,P2O5投入量90.0～153.6 kg/hm2,灌水量750～1 125 m3/hm2。结合2014年及往年试验,K2O 投入量确定在60 kg/hm2左右。

2.5.2产量函数模型的建立。对产量结果进行二次回归拟合,得到其回归数学模型:

Y=4 814.678 9+112.655 4x1+87.160 0x2+131.598 3x3-74.519 5x12-139.503 2x22-178.739 6x32+33.657 7x1x2+65.077 9x1x3-26.085 0x2x3

(1)

式中,Y为油用向日葵产量( kg/hm2),x1、x2、x3分别为试验设计的氮肥(N)、磷肥(P2O5)和灌水的码值。经检验该方程达显著水平,说明方程拟合性好,模型能反映油用向日葵产量和氮、磷、水三因素之间的关系。

2.5.3单因素效应分析。对回归模型(1)降维,固定两因素码值为0,分别得到3个因素对产量的单因素效应方程模型:

Yx1=4 814.678 9+112.655 4x1-74.519 5x12

(2)

Yx2=4 814.678 9+87.160 0x2-139.503 2x22

(3)

Yx3=4 814.678 9+131.598 3x3-178.739 6x32

(4)

偏回归系数的绝对值可以直接反映变量对产量的影响程度。由方程一次项系数都为正值可知,各因素对产量都有增产效应,且增产程度大小顺序为水(x3)﹥氮(x1)﹥磷(x2),水分起主导作用。该试验并未排除降水量的影响,当地降雨时节与油葵需水时期吻合较好,但降水量较往年少,植株对土壤中营养元素的吸收依赖于土壤有效水的多少,因此水对油葵产量的影响也非常大。

由二次项系数为负值可知,油葵产量对不同水平氮、磷、水的效应表现为开口向下的抛物线型,抛物线顶点的最高产量值对应三因素的最适投入量,超过最适投入量反而降低产量[3,6-8],符合报酬递减规律。由图3各因素的产量效应可知,无论投入量高或低,氮肥的增产效果始终高于水分和磷肥。由模型(2)计算可知,施氮获得的最高产量值对应的最适投入量为0.756(码值),实际用量为248.03 kg/hm2,产量可达4 857.26 kg/hm2;由模型(3)计算可知,施磷获得的最高产量值对应的最适投入量为0.312,实际用量为104.06 kg/hm2,产量可达4 828.29 kg/hm2;由模型(4)计算可知,灌水获得的最高产量值对应的最适投入量为0.368(码值),实际用量为888.05 m3/hm2,产量可达4 838.90 kg/hm2。当因素投入低于最适投入量时,产量随投入量的增加而增加;等于投入量时,产量最大;高于投入量时,产量随投入量增加而降低。

图3 N、P、水单因素效应

2.5.4单因素边际效应。边际产量可反映各因素的最适投入量和单位水平投入量变化对产量增减速率的影响,各因素在不同水平下的边际产量可通过对回归模拟求一阶偏导,得到氮、磷、水因素的边际效应方程:

dy/dx1=112.655 4-149.039x1

(5)

dy/dx2=87.160 0-279.006 4x2

(6)

dy/dx3=131.5983-357.4792x3

(7)

令dy/dx=0,得到图4,反映了边际效应随因素大小变化而变化的速率。由图4可知,边际效应随三因素投入量的增加均呈递减趋势。说明低投入时边际效应更大,即增产效益更大,并以水分增产效果最显著,氮因素增产效果变化缓慢;随着投入量的增加,边际效应降低,与X轴相交处即为单因素最适投入量,分别为x1=0.756,换算为纯氮投入量为248.03 kg/hm2,产量达4 857.26 kg/hm2;x2=0.312,P2O5投入量为104.06 kg/hm2,产量达4 828.29 kg/hm2;x3=0.368,灌水量为888.05 m3/hm2,产量达4 838.90 kg/hm2。投入量继续增加,边际效应呈负值,以氮因素边际效应最大,即增产效益最大。由此可知,当土壤氮养分贫瘠时,可通过增加灌水提高产量;当土壤含水量高时,可通过增施氮肥投入量提高产量。磷素边际效益变化速率小,说明磷素对油葵产量的影响相对较小。

图4 单因素边际效应

2.5.5因素耦合效应。为探讨耦合效应,对回归模型(1)降维,分别固定一个因素码值为0,得到另外2个因素对产量的耦合效应回归子模型(8)、(9)、(10):

Yx1=0=4 814.678 9+87.160 0x2+131.598 3x3-139.503 2x22-178.739 6x32-26.085 0x2x3

(8)

Yx2=0=4 814.678 9+112.655 4x1+131.598 3x3-74.519 5x12-178.739 6x32+65.077 9x1x3

(9)

Yx3=0=4 814.678 9+112.655 4x1+87.160 0x2-74.519 5x12-139.503 2x22+33.657 7x1x2

(10)

由模型可知,x1x3、x1x2系数为正,x2x3系数为负,说明氮、水和氮、磷耦合对产量的影响表现为正交互效应,可以相互促进;磷、水耦合表现为负交互效应,在一定程度上可以相互代替,在水分亏缺情况下施磷肥可提高作物抗旱能力[3-5、9-11];由系数绝对值可知,两因素交互对产量的影响大小顺序为氮水﹥氮磷﹥磷水。

对(8)、(9)、(10)模型绘图,得到两因素交互效应曲面图(图5、6、7),均呈开口向下抛物线形,说明符合报酬递减规律。由图5可知,水、磷交互效应曲面图高产量趋向于水因素,因此灌水增产效果大于施磷;当磷投入量低时,随着水因素的增大,油葵产量迅速上升,说明当磷养分贫瘠时,可通过增加灌水有效提高油葵产量,二者有相互替代作用;(x1=0时)最高点出现在x2=0.312(P2O5投入量104.06 kg/hm2),x3=0.368(灌水量888.05 m3/hm2),产量达4 849.52 kg/hm2。由图6可知,氮、水交互效应曲面图高产量趋向于氮因素,说明施氮增产效益大于灌水;当灌水量低时,适量增施氮肥可提高产量,但最低产量出现在高氮低水处,因为低土壤含水量又过量施氮肥,会加重水分胁迫,说明高氮低水胁迫使产量大幅度下降;(x2=0时)最高点出现在高氮高水水平:x1=0.756(N投入量248.03 kg/hm2),x3=0.368(灌水量888.05 m3/hm2),产量达4 899.59 kg/hm2,说明可通过高氮高水提高油葵产量。由图7可知,氮、磷交互效应曲面图高产量趋向于氮因素,说明施氮肥增产效益大于施磷;(x3=0时)最高点出现在x1=0.756(N投入量248.03 kg/hm2),x2=0.312(P2O5投入量104.06 kg/hm2),产量达4 878.82 kg/hm2。

图5 P、水交互作用

图6 N、水交互作用

图7 N、P交互作用

2.5.6数学模型寻优。获得最高产量的必要条件是回归模型对各因子的一阶偏导数为零。用回归模型(1)分别对x1、x2、x3求偏导,即方程(5)、(6)、(7),令等于0。得到最优解x1=0.756、x2=0.312、x3=0.368,换算为纯氮投入量为248.03 kg/hm2,P2O5投入量104.06 kg/hm2,灌水量888.05 m3/hm2,产量达4 918.15 kg/hm2。结合2014年及往年试验,K2O 投入量确定在60 kg/hm2左右。N∶P2O5∶K2O最佳配比为4.12∶1.73∶1。

2.5.7经济效益分析。不考虑其他花费,当地农民习惯性灌水、施复合肥的成本为2 325元/hm2,产量3 800 kg/hm2。按纯N 5.06元/kg、P2O56.52元/kg、K2O 8.63元/kg、灌水0.2元/m3计算,最优水肥处理(N、P2O5、K2O投入量分别为248.03、104.06、60.00 kg/hm2,水投入量为888.05 m3/hm2)的成本为2 629元/hm2,产量4 918.15 kg/hm2,按油葵5元/kg计算,与当地农民未进行水肥耦合处理相比,增产29.4%,增收5 287元/hm2(表8)。

表8 最优水肥组合与当地习惯管理所得效益的对比

3 结论与讨论

(1)单株油葵N养分累积量可达4.2 g/株;主要集中在籽粒中,总累积量达2.2 g/株,占单株油葵总累积量的52.38%;其次是叶片,占单株的23.81%;根最少。单株油葵P2O5养分累积量可达4.8 g/株;主要集中在籽粒中,达2.0 g/株,占单株总累积量的41.67%;其次是叶片,占单株的29.17%;根最少。单株油葵K2O养分累积量可达13.4 g/株;主要集中在茎中,达6.4 g/株,占单株总累积量的47.76%;其次是叶片和花盘,占单株的23.14%和20.15%;根和籽粒最少。

单株油葵3种养分的总累积量的大小排序为K2O>P2O5>N。但对籽粒的形成和发育的贡献率大小排序为N>P2O5>K2O。

(2)对单株油葵的N、P2O5、K2O累积量进行“S”型曲线模拟,r值分别为0.997 648、0.993 580和0.986 975,因此油葵的N、P2O5、K2O累积量符合logstic方程。

(3)油葵全生育期达120 d左右,幼苗期和成熟期最长。通过logstic方程模拟后,可知单株油葵一生的N累积量可达4.5 g,主要是在现蕾期和幼苗期,累积量达一生中总累积量的37.78%和33.33%。单株油葵一生的P2O5累积量可达5.3 g,主要是在开花期和现蕾期,累积量达一生中总累积量的47.17%和39.62%。单株油葵一生的K2O累积量可达15.5 g,主要是现蕾期,累积量达一生中总累积量的52.97%,苗期和开花期也有累积。3种养分在成熟期的累积量占整个生育期很小。

(4)单株油葵全生育期对水分的吸收量远大于氮磷钾养分的吸收量,对钾素的吸收高于氮素和磷素。且油葵吸收各养分水分的高峰期并不是都处于同一时期。吸收水分、钾的高峰期在出苗后60 d左右,吸收量分别可以达94.9、8.2 g/株;从苗期到现蕾期对氮素的吸收量都保持高水平,在1.6 g/株左右;吸收磷的高峰期在出苗后75 d(终花期)左右,吸收量达3.6 g/株。

(5)适宜当地油葵高产的水肥组合为纯氮投入量为180.0～307.3 kg/hm2,P2O5投入量90.0～153.6 kg/hm2,灌水量750～1 125 m3/hm2。结合2014年及往年试验,K2O 投入量确定在60 kg/hm2左右。

各单因素对产量都有增产效应,且增产程度大小顺序为水(x3)﹥氮(x1)﹥磷(x2),水分起主导作用。且产量对不同水平氮、磷、水的效应符合报酬递减规律。边际效应反映了产量随因素大小变化而变化的速率,边际效应随三因素投入量的增加均呈递减趋势,说明低投入时边际效应更大,即增产速率更大,并以产量随水分变化的速率最显著。 任意两因素码值为0条件下,施氮获得的产量更高,可达4 857.26 kg/hm2,实际用量为248.03 kg/hm2;施磷获得的最高产量4 828.29 kg/hm2,实际用量为104.06 kg/hm2;灌水获得的最高产量4 838.90 kg/hm2,实际用量为888.05 m3/hm2。

氮、水和氮、磷耦合对产量的影响表现为正交互效应;磷、水耦合表现为负交互效应;两因素交互对产量的影响程度大小顺序为氮水﹥氮磷﹥磷水。两因素交互作用曲面图趋向可知,灌水增产效果大于施磷。施氮增产效益大于灌水,高氮低水胁迫使产量大幅度下降;可通过高氮高水提高油葵产量。施氮增产效益大于施磷。

通过田间试验,对数学模型寻优,获得适宜当地的最优水肥用量为纯氮投入量为248.03 kg/hm2,P2O5投入量104.06 kg/hm2,K2O 投入量 60 kg/hm2,灌水量888.05 m3/hm2,产量达4 918.15 kg/hm2。N∶P2O5∶K2O最佳配比为4.12∶1.73∶1。与当地农民相比,增产29.4%,增收5 287元/hm2。因此该试验结果具有应用于农田实践的必要性。