陈凯丽,赵经华,付秋萍,马英杰,王忠任
(新疆农业大学水利与土木工程学院,新疆 乌鲁木齐 830052)
农田生态系统内水分和养分,不仅对作物生长发育具有重要影响,同时也是人类最重要调节和控制的两个因子[1]。农业生产中,水、肥之间存在着明显的交互作用。如何协调旱地农田水分与养分的相互关系,是提高旱地农作物生产效率的关键。以往关于不同水氮条件对冬小麦生长、产量和水分利用效率的影响研究主要集中在灌水或施氮单因子效应方面[2-6],且灌溉方式主要是大水漫灌。而在滴灌灌水条件下二者交互作用的研究则较少,加上水氮配施需要与当地的农业生产环境相结合,因此研究结果有一定的区域性[7-8]。目前,新疆在农业生产过程中,水肥投入量大、利用效率低和损失严重等突出问题广泛存在[9-10],造成资源浪费、成本增加和环境污染等严重后果[11]。
水肥一体滴灌施肥影响肥料施用后养分在土壤中的分布,同时也对作物根系的生长和分布造成影响,进而影响作物对养分的吸收和利用[12],将肥料施于根部,能减少水分的损耗和养分的淋失[13],不仅可以促进肥料转化和吸收提高肥料利用率,还可以调节水分利用,提高水分利用率[14]。为此,本文在前人研究的基础上,通过田间滴灌试验,研究不同水氮处理对冬小麦生育期株高和叶面积指数、产量及水分利用效率的影响,以期为该区冬小麦氮肥运筹和灌溉制度优化提供科学依据。
试验区位于新疆阿克苏地区红旗坡新疆农业大学林果试验基地内,地理位置为东经80°14′,北纬41°16′,海拔1 133 m。地处天山中段的托木尔峰南麓,塔里木盆地北缘,属于典型的温带大陆性气候,多年平均太阳总辐射量544.115~590.156 kJ·cm-2,多年平均年日照时数2 855~2 967 h,无霜期达205~219 d,多年平均降水量42.4~94.4 mm,多年平均气温11.2℃,年有效积温为3 950℃。试验于2014年10月7日至2015年6月12日在试验区进行。试验区土壤pH值8.01,有机质7.145 g·kg-1,全氮0.343 g·kg-1,全磷0.414 g·kg-1,全钾18.898 g·kg-1,速效氮48.6 mg·kg-1,速效磷5.2 mg·kg-1,速效钾155 mg·kg-1。试验区0~60 cm土层的平均田间持水率23.89 %(体积含水率)。
试验在无底测坑中进行,测坑长×宽×高=3 m×2.2 m×2 m。试验设灌水下限高、中、低三水平,即W1(灌水下限为田间持水量75%)、W2(灌水下限为田间持水量60%)、W3(灌水下限为田间持水量45%)。底肥为磷酸氢二铵195 kg·hm-2,硫酸钾镁肥105 kg·hm-2,各处理均相同。追肥为尿素,设置3个水平(高、中、低),即N1(返青、拔节期各追施90 kg·hm-2,孕穗期45 kg·hm-2)、N2(返青、拔节期各追施60 kg·hm-2,孕穗期30 kg·hm-2)、N3(不追肥)。N3处理的磷酸氢二铵和尿素总含氮量41 kg·hm-2;N2处理的磷酸氢二铵和尿素总含氮量111 kg·hm-2;N1处理的磷酸氢二铵和尿素总含N量146 kg·hm-2。
水肥试验共设8个处理,即W1N1、W1N2、W1N3、W2N1、W2N2、W2N3、W3N2、W3N3。3次重复,共24个处理。
小麦品种为新冬22,播种日期10月7日,6月12日收获。播量300 kg·hm-2,行距20 cm,共计播种13行,播深5 cm左右。冬小麦生育期见表1。
采用滴灌进行灌溉,小麦间距20 cm,毛管间距60 cm,滴头流量1.8 L·h-1,滴头间距30 cm,按设计要求进行灌水:当田间实际含水量达田间持水量的75%左右(W1处理)、60%左右(W2处理)和45%左右(W3处理)即进行灌水至田间持水量(60 cm深度)。W1处理共灌水7次,灌溉定额约为320 mm;W2处理共灌水4次,灌溉定额约为290 mm;W3处理共灌水2次,灌溉定额约为180 mm。
表1 冬小麦生育期(M-d)Table 1 Growth period of winter wheat
施肥处理:底肥在翻地前撒施,翻入地下5 cm处。追肥均采取随水滴施,采用拉菲尓科技有限公司生产的便携式施肥器进行施肥。
(1)土壤含水率:在小麦行侧布置距小麦距离不同的TRIME管。采用TRIME—IPH土壤剖面含水量测量系统对不同深度土壤水分状况进行监测。垂直深度每隔20 cm测1个含水率,测量深度100 cm。每次灌水前,测定0~100 cm土层土壤含水率。
(2)作物耗水量:根据水量平衡原理计算小麦各生育期的耗水量。
ET=W0-Wt+P0+M+K-S
(1)
式中,ET为时段t内作物的耗水量(mm);W0、Wt分别为时段初和任一时间t的土壤计划湿润层内的储水量(mm);P0为土壤计划湿润层内保存的有效水量(mm);M为时段t内的灌水量(mm);K为时段t内的地下水补给量(mm);S为时段t内的深层渗漏量(mm)。
由于地下水位在6 m以下,因此不考虑地下水补给(即K=0)。根据埋设在地里的HYDRAU水分测定仪的观测数据显示,在试验地100 cm以下,土壤含水量基本没有变化,因此不考虑深层渗漏(即S=0)。
(3)耗水模系数=各生育阶段麦田耗水量/麦田总耗水量
(2)
(4)株高:每小区自滴灌带第一行、第二行各取3株有代表性的植株,做好标记,分蘖前株高为地面到最高叶尖的高度,分蘖后株高为从地面至穗的顶端,不包括芒,量取其长度,取平均值为该小区株高。
(5)叶面积指数:长宽系数法,校正系数取0.75。在每个生育时段初期,各小区分别取25 cm行长的样本,确定其分蘖数,从中选取5个分蘖并用直尺测量小麦分蘖上叶片的最大长、宽,利用式(2)计算小麦叶面积指数,取其均值,代表单个分蘖的叶面积指数,再乘以总分蘖数,最终得出各小区叶面积指数,见公式(3)。
LAI=小麦1个分蘖上总的叶面积×25 cm行长的分蘖数/375
(3)
(6)干物质:每行各取15 cm行长的样本,把根剪去,留地上部分装入纸袋放入烘箱,先在105℃烘干30 min,停止样品的呼吸消耗,然后再在80℃下烘干至恒重。
(7)考种:在完熟前按小区选取典型样品,进行室内考种,统计有效穗数、每穗粒数、千粒重。
(8)产量:成熟后按小区单打单收,并计产。
(9)水分利用效率:
水分利用效率=籽粒产量/作物全生育期耗水量
(4)
2.1.1 对冬小麦株高的影响 如图1所示,不同处理的小麦起身期至抽穗开花期都生长迅速,其中在拔节孕穗期至抽穗开花期增长量最大,日均增长量达到1.5 cm。如图1所示,各施氮处理间比较,N3处理的小麦株高都低于其它施肥处理。经单因素LSD法分析表明,在整个生育期内,在同一灌水下限处理下,N1处理与N2处理的小麦株高无显著差异。在拔节孕穗期,W1、W2处理同一灌水下限处理下,N2处理与N3处理的株高差异显著;在拔节孕穗期,W1处理下,N1处理的小麦株高还与N3处理的株高差异显著。在灌浆期,W2处理下,N3处理的小麦株高分别与N1、N2处理差异显著。上述研究表明,无论在何种灌水下限水平下,低肥都限制了小麦株高增长。各灌水下限处理间比较,W3处理的小麦株高都低于其他灌水下限处理。经双因素LSD法分析表明,在拔节孕穗期W1与W2处理小麦株高差异显著。在灌浆期W1、W2处理与W3处理的株高差异显著。上述研究表明灌水量相对较高有利于小麦株高增长。由图1所示,W1N1与W2N2处理的小麦在生长过程中株高差异不大,且最有益于株高增长。其中,株高最高的为W2N2处理的,达到72.83 cm,在此基础上继续增大灌水下限和施氮量都不利于小麦株高的增长,其他处理与W2N2处理的小麦株高相比,差幅达到5.5 cm左右。
2.1.2 对冬小麦叶面积的影响 叶片是光合作用的主要器官,叶面积对小麦产量形成具有较大的影响,故叶面积指数是小麦生长状况的重要指标[15]。如图2所示,各水氮处理的叶面积指数变化趋势相同,都是先增大后减小,且叶面积指数都在拔节孕穗期至抽穗开花期期间达到最大。各施氮处理间比较,N3处理的小麦叶面积指数均小于其他处理。经单因素LSD法分析表明,在整个生育期内,在相同灌水下限处理的条件下,N2处理与N1处理的小麦叶面积指数都无显著差异。在抽穗扬花期、灌浆期,在相同W1处理的同一水平下,N3处理与N2、N1处理的小麦叶面积指数差异显著。各灌水下限处理间比较,经双因素LSD分析表明,在抽穗扬花期、灌浆期,W3处理与W2、W1处理的小麦叶面积指数差异显著。在相同施氮水平下,除W3N3处理以外,各灌水下限处理的叶面积指数大小均是W1>W2>W3。以上分析表明,后期水肥对小麦叶面积指数影响较大,低水低肥处理限制了小麦叶面积指数的增长。根据主效应分析表明在抽穗扬花期、灌浆期灌水下限对小麦叶面积指数的影响要大于施氮量的影响。如图2所示, W1N1和W1N2处理的小麦叶面积指数在整个生育期都显著高于其他处理,最高达到了9.8。综上可以反应出灌水下限对叶面积指数的影响是显著的,且比施氮量影响更大,叶面积指数随着灌水下限的增大而增大。低水低肥处理限制了小麦叶面积指数的增长。
注:I:拔节孕穗期;II:抽穗期;III:开花期;IV:灌浆期;V:完熟期。图中同一时期不同字母表示处理间差异显著(P<0.05)。Note: I:jointing-booting stage;II: heading stage;III: flowering stage ;IV: filling stage;V: full ripe stage. Different letters show significant differences in processing at the same time(P<0.05)图1 不同水氮处理下小麦生育期株高动态变化Fig.1 Dynamic changes of plant height in different water and nitrogen treatments during wheat growth period
注:I:起身期;II:拔节孕穗期;III:抽穗扬花期;IV:灌浆期。图中同一时期不同字母表示处理间差异显著(P<0.05)。下同。Note: I: setting stage;II: jointing-Booting stage;III: heading and flowering stage;IV: filling stage. Different letters significant differences in processing at the same time(P<0.05). The same below.图2 不同水氮处理下小麦生育期叶面积指数动态变化Fig.2 Dynamic change of leaf area index in different water and nitrogen treatment during wheat growth period
2.1.3 对冬小麦干物质的影响 光合作用的最终积累产物是干物质,是形成产量的物质基础[16]。经单因素LSD法分析表明,在起身期,在W2处理下,N1与N2、N3处理干物质积累量差异显著。经双因素LSD分析表明,在起身期,W1与W3处理干物质积累量差异显著。由图3可以看出干物质随着小麦的生长在不断地积累,且在起身期至灌浆期是干物质积累的黄金时间。在各灌水下限处理间比较,W1处理的小麦干物质积累量显著高于其它灌水下限处理,其中,W1N2处理的干物质积累量达到最大。各施氮处理间比较,W1N2处理的干物质积累量在生长过程中总是大于W1N1处理;W3N3处理的干物质积累量总是大于W3N2处理;W2N2处理的干物质积累量仅在完熟期时略小于W2N1的干物质积累量,在其它时间均大于W2N1处理。说明在各灌水下限处理中,增加施氮量并不有利于小麦干物质积累,适当施氮量才有利于干物质积累。且各施氮处理间比较,N2处理最有利于干物质积累。
图3 不同水氮处理下小麦生育期干物质积累量动态变化Fig.3 Dynamic change of dry matter accumulation in different water and nitrogen treatment during wheat growth period
千粒重、单穗粒数、穗数是构成小麦产量的三个构成因素。由表2可见,实际产量均未达到理论产量的85%,但实际产量与理论产量的变化趋势是相同的。经双因素LSD分析表明,各水分处理小麦产量及产量构成因素比较,W2与W3处理的小麦有效穗数和产量差异显著。各施氮处理小麦产量及产量构成因素比较,N1处理与N3处理的小麦千粒重、穗粒数、产量差异显著。上述分析表明低水低肥限制了小麦产量及产量构成因素的增长。由表2可看出,在W2处理下,N2与N3处理的有效穗数差异显著,N2与N1、N3处理的产量差异显著。在各灌水下限处理中,除W2处理外,各处理的产量都随着施氮量的增加而增加;在各施氮处理中,除N2处理外,各处理的产量都随着灌水下限的增大而增加。说明在W3和W1处理中继续增加氮以及在N3和N1处理继续增大灌水下限都有可能提高产量,在现有条件下,W2N2是最有利于增产的水肥耦合处理,达到8 843.84 kg·hm-2,比最低产量增产达19 %。在W2N2处理水平上继续增氮或者继续增大灌水下限都不利于增产。W2N2的水分利用效率达到了最大,达到了28.02 %。除W2N2处理外,各施氮处理中,水分利用效率随着灌水下限的增大而增加。各灌水下限处理中,水分利用效率随着施氮量的减小而减小,其中,W3N2和W3N3处理的小麦水分利用效率无显著差异。这说明灌水下限和施氮量相对较小的处理反而有利于提高水分利用效率。
由表3可知,总耗水量随着灌水下限的升高而增加。除W1处理的耗水量大于灌水量,其余的不同灌水下限处理小麦各生育期的耗水模数都相近,且从整体上来看,各生育期内耗水量和耗水模数都表现为灌浆>完熟>抽穗扬花期>拔节孕穗期>返青起身期。这说明灌水下限不影响各生育期小麦对水分的依赖程度。其中,灌浆期对水分依赖程度最大,平均耗水强度达到40%,其他生育期耗水模数为13%~18%,差幅显著,所以应该在该生育期内加强对水分的农业生产管理措施。
由表4可以看出,小麦返青起身期耗水量和完熟期耗水量与产量达显著相关。由各生育期对作物生长发育关联性可知,返青起身期是控制秧苗生长、调节分蘖和决定成穗率多少的关键时期。完熟期为小麦的生理成熟期,由相关分析可知此时耗水量对小麦产量有较大的影响。故在小麦返青、完熟生育期内应加强对水分的管理。
表2不同水氮处理下滴灌小麦产量指标
Table 2 Yield index of wheat under different water and nitrogen treatments
处理Trestment单穗粒数Grainnumberperpanicle穗数/(104穗·hm-2)Spikenumber千粒重/gThousandseedweight理论产量的85%Theoreticalyield/(kg·hm-2)实际产量Actualyield/(kg·hm-2)水分利用效率Wateruseefficiency/[kg/(hm2·mm)]W1N131.50a800.00a47.63a10208.168530.55a23.95N233.83a900.00a47.93a12412.558197.05a24.77N335.50a854.1749.47a12756.158129.25a25.44W2N144.83a730.00a46.15a12845.857682.69b24.95N236.00a900.00a47.33a13040.288843.84a28.02N334.67a704.17b43.42a9013.917730.96bc26.37W3N229.67a800.00a46.01a9285.727850.19a27.91N331.50a837.50a43.15a9680.077450.06a27.34
注:不同字母表示在同一灌水水平下的不同处理间差异显著(P<0.05)。
Note: Different letters at the same time indicate significant differences among treatments at the same irrigation level(P<0.05).
表3 不同水氮处理下小麦各生育期耗水量及耗水模数Table3 Water consumption and water consumption modulus of wheat at different growth stages under different water and nitrogen treatments
表4 各阶段耗水量与产量的Person相关系数Table 4 Person correlation coefficient between water consumption and yield at different growth stages
注:*表示相关显著(P=0.05)。
Note: * stands for significant correlation at 0.05 level.
灌水下限对小麦株高和叶面积指数的影响是显著的,且比施氮量对株高和叶面积指数影响更大。W2N2处理的株高最高,在此基础上继续增大灌水下限和氮都不利于小麦株高的增长。从拔节期到灌浆期株高差异性的变化可以看出,W3处理(灌溉定额为180 mm)和N3处理(45 kg·hm-2)不利于小麦株高的生长,且在小麦生长后期,增大灌水下限和施氮量有利于小麦株高的生长。W3处理和N3处理同样不利于小麦叶面积指数的增长,这将直接影响最终产量。
水氮对作物的功能和作用各不相同,二者之间相互作用,相互影响。灌水下限对小麦干物质积累以及产量的影响要比施氮量的影响大。在各灌水下限处理中,增加施氮量并不有利于小麦干物质积累,适当的施氮量才有利于干物质积累。此试验条件下,W3(灌溉定额为180 mm)和W1(灌溉定额为320 mm)处理继续增加氮以及N3(45 kg·hm-2)和N1(146 kg·hm-2)处理继续增加灌水都有可能提高产量。产量随着灌水下限和施氮的增加而增加,但过量的施氮量反而会抑制产量的增长(N3处理的产量比N2处理的小)。以N2处理(施氮量为111 kg·hm-2)施氮量为最佳。这与栗丽[18]研究的以150 kg·hm-2为最佳施氮量有一定的差异。分析原因,可能与试验区的土壤肥力、气候、农业管理等因素有关。
经分析表明,不同水氮处理,各生育期内耗水量和耗水模数都表现为灌浆>完熟>抽穗扬花期>拔节孕穗期>返青起身期。需要在灌浆期、返青期、完熟期加强对水分的生产管理。灌水下限相对较大和施氮量相对较小的处理有利于提高水分利用效率。这也与panda等[19-20]提出,在一定的水分胁迫下,小麦可以获得较高的水分利用率的结论相一致.
在此试验条件下,W2N2处理(灌水下限为田间持水量的60%,灌溉定额为290 mm,施氮量为111 kg·hm-2)的干物质、产量和水分利用效率最大。在W2N2基础上继续增加氮或者继续增大灌溉下限都不利于节水增产。因此,该处理为产量和效益兼优的最佳组合。本试验是建立在阿克苏气候土壤性质条件下,对阿克苏及南疆地区试验及生产具有理论指导意义,但大面积推广还存在气候、土壤的差异。因此,还需加强研究,建立通用模型,更好地指导农业生产。