灌水定额对食葵耗水特征和产量的影响

赵经华，徐 剑，马 亮，马英杰

(1.新疆农业大学水利与土木工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052；2.新疆水利水电勘测设计研究院，新疆 乌鲁木齐830000)

向日葵(HelianthusL.)属菊科向日葵属栽培种[1]，原产北美洲，依据向日葵功能可划分为油料向日葵(HelianthustuberosusL.)和食用向日葵(HelianthusannuusL.，简称食葵)两种。向日葵营养丰富，具有蛋白质、果糖和无氮浸出物[2]，其可作为榨油原料、休闲食品、保健食品和饲料等。作为我国重要经济作物之一，食葵具有抗旱耐碱和强适应性[3]。新疆光热资源充足，具有利于食葵生长的地理优势。食葵种植成本低且经济效益高，新疆食葵种植面积逐年增加，常年种植面积20万hm2左右，仅次于全国食葵种植面积最大的内蒙古自治区[4-5]。目前对食葵多品种比较、机械化收获、病虫害防治等方面的研究居多[6]，为提高食葵产量而提出新农艺和新栽培技术也有相关报道[7]，但在食葵耗水规律和产量构成方面报道较少。新疆地处亚欧大陆腹地，具有水资源少且分配不均、降雨量低而年蒸发量高特点，且农业水资源利用效率低，严重阻碍新疆农业经济和农业生态发展[8-9]。北疆食葵种植农艺措施更新相对较慢，在农业种植生产中节水效果有待改善[10]，故研究食葵耗水规律和灌溉制度，对北疆推进节水灌溉农业具有重要意义。我们在大田试验的基础上，通过设定5种不同灌水定额，分析不同灌水定额下食葵耗水规律和作物系数变化规律及其对产量和产量构成的影响，讨论食葵耗水规律和生长指标与产量构成的关系，并结合投影寻踪聚类模型，确定适合当地食葵种植的灌溉制度，以期为阿勒泰地区食葵节水灌溉的发展提供理论支持。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2017年5—8月在阿尔泰地区灌溉试验站(东经87°35′56″，北纬47°00′56″)进行，平均海拔538 m。试验区土质为砾石沙土，0～30 cm土层含有少量砾石， 30～60 cm土层多为大砾石土。经测定试验地0～60 cm土层土壤容重为1.81 g·cm-3，田间持水量为21.2%，土壤养分全氮0.027%，速效氮19.5 mg·kg-1，速效磷9.0 mg·kg-1, 速效钾92.4 mg·kg-1。2017年食葵生育期内气温≥15℃的活动积温为2 502℃。水源来自哈拉霍英干渠，水质pH值为8.10，试验期间气象数据见表1。

1.2 试验设计

食葵品种为JN361，生育期为115～118 d左右，属于中晚熟品种。选用内镶贴片式滴灌带灌溉，毛管直径16 mm，壁厚0.2 mm，滴头间距300 mm，滴头流量2.2 L·h-1。

经在阿勒泰实地调研，以当地食葵灌溉制度为试验设计依据。食葵试验设5个不同灌水定额，分别为300(W1)、375(W2)、450(W3)、525 (W4)、600 m3·hm-2(W5)，食葵灌溉方案如表2所示，每个处理3个重复。每个小区0.021 hm2，共0.32 hm2。小区布置以W1至W5灌水定额的大小顺序方式排列。采用1膜1管2行、40 cm+80 cm宽窄行种植方式，灌溉周期为7 d。

表1 2017年试验站基本气象资料

表2 2017年阿勒泰试验站食葵灌溉处理

5月18日播种，5月21日灌苗水，底肥施磷酸二铵195 kg·hm-2，钾肥105 kg·hm-2。6月7日中耕，6月10日间苗。在苗期食葵出现萎蔫现象，在成熟期为保证产量，分别在6月13日和8月22日各补水一次，各处理补水量为相应灌水定额的30%。其他农艺措施与当地一致。

1.3 指标测定

利用TRIME—HD2(德国)仪器获得土壤含水率数据。参照康洁[11]测量方法，每个处理设2个Trime探测管，间隔20 cm。在垂直方向上,每隔10 cm设1个测点，共6个测点。灌水前后、雨后加测。Trime管布置如图1所示。

采用水量平衡原理[12]计算作物全生育期耗水量ET：

ET=WT+P0+K+M-(Wt-W0)

(1)

式中，WT为计划湿润层增加的储水量(mm)；当次降雨量大于5 mm，记为有效降雨量P0；土壤计划湿润层为600 mm；经水位取样检测结果表明，该地区地下水埋深为6 m，因此不计地下水补给(K=0)；M为时段灌水量(mm)；Wt和W0分别为时段末与时段初土壤计划湿润层储水量(mm)。

利用Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量ET0；作物系数(Kc)用各个生育期实际耗水量与参考作物腾发量比值表示；采用同倍比放大法[13]，利用株数、面积和干籽粒质量折算产量；籽粒晒干后，在每小区随机选取100粒食葵种子，称百粒质量。将壳仁分离，籽粒仁与籽粒壳质量比值称为出仁率，每小区重复3次；利用产量与耗水量计算作物

图1 2017年食葵试验田Trime探测管布置图Fig.1 Trime tube layout of the sunflower field in 2017

水分利用效率(WUE)。数据处理软件Excel 2016(微软公司)和SPSS 22.0(美国IBM公司)。

1.4 研究方法

投影寻踪聚类(PCC)由Friedman等[14]提出，该模型能处理高维且非线性数据，能有效解决方案优劣评价和等级划分等问题，计算步骤如下:

(2)数据聚类分析。设投影方向向量为aj，则Wi灌溉制度方案的一维投影特征值为：

由特征值Ai构成评价矩阵A，A=(A1，A2，…，An)。利用投影极限值Ai的标准差s(a)和类内密度d(a)寻找最优投影方向[15-16]。

rik=|Ai-Ak|

(2)

f=u(R-rik)

(3)

(4)

(5)

式中，s(a)为最大投影值Ai的标准差；d(a)为类内密度，rik为两种灌水方案投影值的距离，f为单位阶跃函数,当R>rik，f=1，反之f=0。R为密度窗宽半径[17]，取值选用max(rik)/5≤R≤max(rik)/3。

Q(a)=s(a)d(a)

(6)

(7)

利用最大投影值Ai标准差和类内密度求得投影指标函数值Q(a)，最终取最大投影指标函数值。计算软件MATLAB 8.0(美国MathWorks公司)。

2 结果与分析

2.1 不同灌水定额对食葵旬耗水量的影响

不同灌水定额对食葵旬耗水量变化规律影响不同(图2)，随着时间延后，食葵耗水量表现为先增大后减小的变化规律。6月上旬至7月上旬(出苗期～现蕾期)，食葵旬耗水量快速增大。7月上旬，W1、W2、W3、W4和W5旬耗水量分别增长至原来的7.2倍、3.5倍、2.7倍、3.8倍、5.4倍，其中W5旬耗水量最大，各处理旬耗水量幅值为21 mm；7月上旬至下旬(现蕾期～初花期)，各处理旬耗水量缓慢增大，并在7月下旬达到第一峰值。其中W3旬耗水量最大，增长率90%，W3旬耗水量比W1大21%；8月上旬(盛花期)，各处理旬耗水量均减小，且处于谷值，其中W5旬耗水量最大，各处理间旬耗水量幅值为9.7 mm；8月上旬至中旬，W3、W4和W5旬耗水量均增大，分别增大46%、62%和22%，W1和W2旬耗水量基本不变。8月中旬(成熟初期)，各处理旬耗水量达到第二峰值，W4旬耗水量最大，W1和W2最小，各处理旬耗水量幅值为20 mm；8月中下旬(成熟中期)各处理开始减小，其中W5旬耗水量最大，W1最小。以上分析表明，食葵旬耗水量随着灌水定额增大而增大，当灌水定额继续增大，食葵旬耗水量增长趋势减缓；低灌水定额(300～375 m3·hm-2)下食葵耗水量呈现出减少趋势现象；从幅值分析可得，现蕾期和成熟初期各处理旬耗水量差异最大，与其他生育阶段相比，在现蕾期和成熟初期高灌水定额(525～600 m3·hm-2)对食葵旬耗水量影响更大。

2.2 食葵全生育期ET0变化规律

在2017年5月18日至9月5日，利用HOBO小型气象站，对气温、湿度和风速(2 m处)等农业气象指标进行观测及数据采集，通过Penman公式计算出该时段参考作物腾发量ET0，降雨量及ET0见图3，各生育阶段参考作物腾发量及降雨量值见表3。从图3可得，随着时间推移试验站参考作物腾发量逐渐减小，当出现降雨时，日参考作物腾发量均减小，食葵生育末期(生育期最后10 d)参考作物腾发量仅占生育初期的44.6%。结合食葵旬耗水量和图3可以看出，出苗期至苗期，食葵旬耗水量逐渐增大且参考作物腾发量处于较高水平，这可能是引起食葵萎蔫的原因之一。

图2 不同灌水定额对食葵旬耗水量的影响Fig.2 Effect of different irrigation quotas on water consumption in the sunflower

图3 2017年观测时段内的降雨量及ET0值Fig.3 Rainfall and ET0 values during the 2017 observation period

表3 食葵各生育阶段降雨量与参考作物腾发量累积值

2.3 不同灌水定额对食葵耗水强度、耗水模数和作物系数的影响

不同灌水定额对食葵各生育阶段耗水强度影响不同(表4)，不同灌水定额下食葵耗水强度表现为“单峰”变化规律。苗期至现蕾期，各处理耗水强度快速增大，W1、W2、W3、W4和W5耗水强度分别增长了6.0倍、2.6倍、2.9倍、3.4倍和3.7倍。在现蕾期，W4耗水强度最大，W2最小，W4耗水强度较W2增大41%；现蕾期至花期，W1、W2和W3耗水强度缓慢增加，增长量分别占现蕾期的6%、19%和9%。W4和W5耗水强度逐渐减小，减少量分别占现蕾期的21%和11%。在花期，W3耗水强度最大，W1最小，W3耗水强度较W1增大13%；花期至成熟期，各处理耗水强度均减小，W1、W2、W3、W4和W5耗水强度减小量分别占花期35%、36%、22%、8%和6%。在成熟期W5耗水强度最大，W1最小，W5耗水强度较W1增大52%。其中，在现蕾期W4和W5耗水强度达到最大值，在花期W1、W2和W3达到最大值。综上表明，各处理内食葵耗水强度随着灌水定额增加而增大；各处理间现蕾期和成熟期高灌水定额对食葵耗水强度差异较大。

不同灌水定额对食葵各生育阶段耗水模数影响不同，食葵耗水模数表现为先增加再减小后增加态势。出苗期至苗期，各处理食葵耗水模数快速增大，W1、W2、W3、W4和W5耗水模数分别增大了22.61%、22.78%、17.76%、23.28%和22.79%。在苗期，W4耗水模数最大，W3最小，W4耗水模数较W3增大26%；苗期至现蕾期，各处理耗水模数均略微减小，灌水定额由低到高其耗水模数分别减少3.25%、7.60%、1.37%、4.64%和5.40%。在现蕾期，W4耗水模数最大，W2最小，W4耗水模数较W2增大17%；现蕾期至成熟期，W3、W4和W5耗水模数均缓慢增大，分别增大了11.4%、7.54和11.07%。在花期，W1和W2耗水模数达到最大值，且随后减小。在成熟期，W5耗水模数最大，W2最小，W5耗水模数较W2增大18.8%。综上表明，较高灌水定额有利于食葵耗水模数增大，低灌水定额下食葵耗水量模数先呈现出减少趋势现象，与2.1节分析一致。

与不同灌水定额下食葵耗水模数变化规律类似，不同灌水定额下食葵作物系数整体呈“阶梯”状增大态势。苗期至现蕾期，各处理作物系数快速增大，W1、W2、W3、W4和W5作物系数分别增大2.0倍、1.63倍、2.2倍、1.9倍和1.8倍，W4作物系数最大，W2最小，当灌水定额从30 mm增加至52.5 mm，作物系数增大41%；现蕾期至花期，W1、W2和W3作物系数缓慢增加，分别增加29%、49%和36%，W4和W5作物系数基本不变。在花期，当灌水定额从30 mm增加至60 mm，作物系数增大12%；花期至成熟期，W1和W2作物系数基本不变，W3、W4和W5作物系数均增大，分别增大32%、56%和59%。在成熟期，当灌水定额从30 mm增加至60 mm，作物系数增大52%。在成熟期各处理作物系数达到最大值。综上表明，食葵作物系数在成熟期达到最大值；作物系数随着灌水定额的增大而增大，当灌水定额继续增大，灌水定额对作物系数的增大效应减弱；与其他生育阶段相比，不同灌水定额对现蕾期和成熟期食葵作物系数影响最大。

2.4 不同灌水定额对食葵产量构成、产量和水分利用效率的影响

不同灌水定额影响食葵产量及其构成(表5)。在5 个处理中，W5盘径和百粒质量均最大，W4次之，W1最小。W5盘径和百粒质量分别较W1大25%和33%，且较W1盘径和百粒质量差异显著。不同灌水定额下食葵出仁率呈抛物线变化，W2出仁率最高，W1和W5出仁率最低，且W2出仁率较W1和W5差异显著。水分利用效率(WUE)与出仁率变化规律类似，其中W3水分利用效率最大，W2和W4次之，W1最小，W3水分利用效率较W2和W4无显著差异，较W1差异显著。与W1相比，W3水分利用效率增长46%。在5个处理中，W4单盘干籽粒质量和产量最大，W5次之，W1最小。与W1相比，W4产量增长77%，且较W1差异显著。综上表明，食葵盘径、单盘干籽粒质量、百粒质量、出仁率、产量和水分利用效率随着灌水定额的增加而增大，适宜的灌水定额有利于产量和水分利用效率的增大，当灌水定额持续增加单盘干籽粒质量、出仁率、产量和水分利用效率均降低。较低灌水定额有利于食葵出仁率增大。

表4 不同灌水定额对食葵耗水指标的影响

在5个处理中，W3水分利用效率最高，W4第三，W5第四，三个处理间水分利用效率无显著差异。W4产量最高，W5第二，W3次之，且W4产量与W3差异显著，与W5无显著差异。W3和W5产量无显著差异。W4盘径、单盘干籽粒质量和百粒质量均高于W3。W5各项产量构成指标与W4无显著差异，但W4单盘干籽粒质量、出仁率、产量和水分利用效率均高于W5。综上分析，选用W4作为实际食葵灌溉方案更合适。从产量或水分利用效率单方面分析，W3和W5各有优势，不易确定二者的相对优劣。

2.5 基于PPC模型对食葵产量、产量构成和耗水指标的综合评价

前文从各指标分析不同灌水定额对食葵产量和耗水规律的影响，得出W4灌溉制度更适合当地食葵种植的结论，但此结论直观性不足，且未从全局角度出发综合说明5种灌溉制度的相对优劣。从生长指标、果实品质指标、增产指标、节水指标等方面评价5种灌溉制度具有必要性。

综合评价模型有欧式贴近度、模糊综合评价模型、理想解法[18-20]等，该类模型能在不同指标基础上对目标进行综合评价，并能给出唯一评价值。权重的确定是综合评价模型的重要环节，运用不同的指标权重将产生多种评价结果，权重的优劣确定评价结果导向[21]。赋权方法主要分为主观赋权(专家预测法、AHP法等)和客观赋权(熵值法、变异系数等)[22]。本文选用投影寻踪聚类(PCC)寻找评价指标最优投影方向向量，使用最优投影方向向量做综合评价能有效避开求权重带来的误差，提高评价结果准确度。

归一化处理食葵产量构成、产量和耗水指标，指标均为正向指标，归一化值见表6。

局部最优解决定最优投影方向，娄和王[17,23]研究表明多智能体遗传算法(MAGA)在多次迭代下能得到局部最优解。本文在多智能体遗传算法的基础上利用投影寻踪聚类获得最优投影方向向量和评价结果。经MAGA-PPC模型计算，目标函数值Q(a)=16.92，最优投影方向向量a=(0.2395,0.5490,0.2499,0.0498,0.5520,0.2724,0.3048,0.2854)。最终评价矩阵A=(0.3873，0.4910，0.5430，0.5667，0.5593)。

最优投影方向向量表明不同灌水定额下指标的相对重要程度，对于5种灌溉制度的评价，重要程度排序为：产量>干籽粒质量>水分利用效率>作物系数。这说明：基于2017年食葵试验数据，产量对评价灌溉制度的优劣最重要，产量重要程度优于水分利用效率。从最优投影方向还可以看出，为获得更优的食葵灌溉制度，提高食葵产量、干籽粒质量、水分利用效率和作物系数是关键。

评价结果显示，5种灌溉制度评价值由高到低顺序为W4>W5>W3>W2>W1，其中对W4评价最高。这说明：与其他处理相比，W4更有利于北疆地区食葵节水增产，与2.4节分析结果一致。同时也表明W5优于W3。

3 讨 论

3.1 不同灌水定额对食葵产量指标和耗水指标的影响

不同灌水定额下作物耗水量不同，与低灌水定额相比，高灌水定额促进向日葵耗水量增大。田德龙[24]研究表明，在相同灌溉次数下96 mm灌水定额向日葵耗水量较57.6 mm灌水定额的高23%。本文研究与此结论类似。成熟期是食葵生长发育的最后阶段，研究表明在成熟期向日葵耗水量和作物系数均降低[25-26]。表4表明，食葵耗水量、耗水模数和作物系数在成熟期仍处于最高水平，造成此现象的原因是：本文将食葵灌浆期、乳熟期和完熟期[27,24]归一为成熟期，使得成熟期时间跨度较花期长，成熟期耗水量、耗水模数和作物系数累积较大。由不同灌水定额对食葵旬耗水量影响(图2)可以看出，在8月下旬后各处理旬耗水量均快速降低，由此推得该时段食葵耗水量、耗水模数和作物系数减小，与贾有余和朱丽研究一致[25-26]。范雅君[28]认为在花期至成熟初期向日葵耗水强度最大，高灌水定额耗水强度较低灌水定额大，且在花期不同灌水定额间耗水强度无明显差异，本研究与此结论一致。

表5 不同灌水定额对产量和水分利用效率的影响

表6 不同灌水定额下食葵评价指标标准化

本试验研究表明，与高灌水定额相比，低灌水定额食葵耗水量减少趋势比高灌水定额的耗水量减少趋势先出现。此结论与范雅君[28]不同。造成此现象的原因可能是：灌浆期和乳熟期是食葵耗水高峰期(本文灌浆期和乳熟期分别在8月中旬和8月下旬左右，详见图2)。由表5可得，30 mm灌水定额下食葵盘径小、出仁率低，出现“盘小空壳多”现象，表明30 mm灌水定额下食葵籽粒总数少、空壳籽粒占比大，需要灌浆的籽粒占比小，故造成低灌水定额下食葵耗水量先呈现出减少趋势的现象。

3.2 不同灌水定额下食葵耗水量与生长指标的关系

由不同灌水定额对食葵盘径的影响(图4)可得，7月中旬至下旬，各处理盘径快速增长，该阶段各处理耗水量处于第一峰值。8月上旬，盘径缓慢增长，W1、W2、W3和W4食葵耗水量均减小。分析表明食葵耗水规律与食葵生长指标密切相关，食葵盘径和耗水量存在正相关。W5食葵盘径最大，出仁率最低，产量较低，造成此现象的原因可能是：在8月，W1、W2、W3、W4和W5盘径分别增长6%、27%、24%、23%和45%，W5食葵盘径增长速度最快，且增量较大(图4),表明在籽粒灌浆和花盘生长共存阶段，W5以花盘增大为代表的营养生长占主导，导致W5食葵“长盘不长籽”；由于各处理食葵同地同时种植，故排除授粉不均造成W5出仁率低的可能。与其他处理相比，在盛花期W5食葵耗水量不减反增，可能是盘径增长占主导，使得营养生长耗水量增加造成。

图4 不同灌水定额对食葵盘径的影响Fig.4 Effect of different irrigation quotas on the diameter of the sunflower

3.3 评价指标的确定

综合评价结果综合性和真实性的高低取决于基础评价指标种类的丰欠程度[29]。为实现评价具有综合性的目标，将生长指标、果实品质指标、增产指标、节水指标、气象环境指标作为基础评价指标。评价的目的是评定上述指标相对重要程度和确定5种灌溉制度节水增产效能的高低。不同灌水定额下食葵产量能直接体现当地食葵增长情况，故将产量作为增产指标。在研究灌溉制度节水效能方面，作物水分利用效率高低程度能直接反映灌溉制度高效用水情况[30]。作物耗水量是节水灌溉研究中调整灌水定额的主要依据,且耗水量受作物特性、土壤条件和气象条件综合影响[31]。将作物水分利用效率和耗水量作为节水指标能够反映当地食葵种植的节水状况。花盘大小能在一定程度上反映食葵植株生长的优良状况，较大的花盘表明该食葵植株营养生长良好。为了直接体现不同灌水定额下食葵生长状况，故将食葵盘径作为评价生长指标。食葵果实和种子统称籽粒，食葵籽粒品质优则食葵果实和种子品质高[32]。将单盘干籽粒质量、百粒质量和出仁率作为综合评价指标，对不同灌水定额下食葵果实品质而言代表意义。作物系数是由作物耗水量和相应气象数据综合构成，对于同种作物，当作物耗水量一致，作物系数变化规律反映了不同种植区气象变化规律。故将作物系数作为评价气象环境指标，对当地食葵全生育期气象状况具有一定的代表性。

4 结 论

(1)不同灌水定额下食葵耗水量、耗水强度、耗水模数和作物系数随着灌水定额增加而增大，当灌水定额继续增加到525～600 m2·hm-2时，耗水量、耗水强度、耗水模数和作物系数增大效应减弱。与其他生育阶段相比，在现蕾期和成熟初期，525～600 m3·hm-2灌水定额对食葵耗水量、耗水强度和作物系数影响更大。300 m3·hm-2灌水定额促使食葵耗水量提前稳定并减小。食葵盘径、产量和水分利用效率随着灌水定额的增加而增大，适宜的灌水定额有利于产量和水分利用效率的增大，当灌水定额持续增加，产量和水分利用效率降低。

(2)375 m3·hm-2灌水定额有利于食葵出仁率增大。525 m3·hm-2灌水定额产量和水分利用效率最大，选用525 m3·hm-2灌水定额对大田食葵具有较好的节水增产效果。通过基于多智能体遗传算法对不同灌水定额下食葵产量和耗水的投影寻踪聚类评价，得出，525 m3·hm-2灌水定额综合评价值最高，525 m3·hm-2灌水定额有利于北疆地区食葵节水增产，评价结果与大田分析一致。