融合镁元素的水肥多因子耦合对黄瓜综合营养品质的调控

朱常安，和志豪，蔡泽林，刘健飞，张智

融合镁元素的水肥多因子耦合对黄瓜综合营养品质的调控

朱常安，和志豪，蔡泽林，刘健飞，张智

（西北农林科技大学园艺学院/农业部西北设施园艺工程重点实验室/陕西省设施农业工程技术研究中心，陕西杨凌 712100）

研究融合镁元素的水肥耦合对黄瓜综合营养品质的影响，为黄瓜高品质生产提供水肥管理依据。以灌水量的灌溉上限占田间持水量的百分比（X1）、施氮量（X2）、施钾量（X3）、施镁量（X4）为试验因素，选用四因子五水平正交旋转组合1/2实施的方法，测定可溶性蛋白、游离氨基酸、可溶性糖、还原性糖、维生素C、硝酸盐6项指标的含量，采用AHP层次分析法、熵权法和基于博弈论的组合赋权法对各项指标赋权，并基于TOPSIS法构建黄瓜果实综合营养品质评价体系；在此基础上，进行回归分析建立黄瓜果实综合营养品质对水肥耦合响应的数学模型。单一指标权重为：维生素C（0.2457）>还原性糖（0.2305）>游离氨基酸（0.1666）>可溶性糖（0.1390）>可溶性蛋白（0.1179）>硝酸盐（0.1003）；分析表明，在四因子耦合作用下，当施镁量为176.54—182.23 kg∙hm-2、灌水量的灌溉上限占田间持水量的百分比为65.71%—67.61%、施氮量为490.78—512.16 kg∙hm-2、施钾量为591.00—608.11 kg∙hm-2时，黄瓜综合营养品质最好。水肥耦合对黄瓜综合营养品质具有显著影响，适当控制灌水量和施氮量、增加施镁量和施钾量对黄瓜综合营养品质的提高具有积极作用。

黄瓜；水肥耦合；综合营养品质；正交旋转；镁元素

0 引言

【研究意义】在温室黄瓜的生产栽培上，人们往往以增施肥料作为提高产量的手段，但早有研究表明大量的水肥投入不仅不能增产，反而会降低黄瓜的品质和产量，同时增大患病虫害的风险，破坏土壤结构[1-4]。这就需要对蔬菜需水量、需肥量规律以及水肥耦合的效应进行深入的探讨，发挥出水肥的协同作用，从而达到增产、提高蔬菜品质、减少污染的目的，实现蔬菜生产的良性循环[5]。【前人研究进展】国内外关于水肥耦合对黄瓜果实的影响已有较多的研究，蒋静静等[6]的研究表明，随着灌水量的增加，黄瓜果实的硝酸盐含量、可溶性糖含量呈下降趋势；王丽学等[7]的研究表明，黄瓜鲜果品质随灌水量的增加呈下降趋势，但与施钾量的用量呈正相关，灌水量维持在85%，施氮量381.3 kg∙hm-2，施钾量600.7 kg∙hm-2时可以得到最高产量，同时品质较为优质；邢英英等[8]的研究表明在滴灌施肥条件下，增大灌水量能提高黄瓜的可溶性蛋白、维生素C和硝酸盐含量；RAHIL等[9]的研究表明与充分灌溉相比，70%的灌溉量对黄瓜产量的提高作用更大；GHOLAMHOSEINI等[10]认为在黄瓜无土栽培中控水、控肥并提高水肥利用率对黄瓜增产意义重大；MAO等[11]的研究表明在西北地区的温室中，中等灌溉水平对黄瓜产量提高有重要作用，且当黄瓜总灌水量在6 500—7 500 m3∙hm-2时，产量的提高最为理想。【本研究切入点】前人的研究重点大部分在园艺作物和水、氮、磷、钾的相互关系上，关于镁元素对黄瓜影响的研究较少[12]。而在作物整个生长周期中，镁是不可缺少的营养元素，参与构成作物的细胞结构，影响光合作用，合成蛋白质，对提高蔬菜产量和口感都有重要作用[13]。土壤溶液中的镁离子浓度约在125 μmol∙L-1—8.5mmol∙L-1，可满足植物对镁元素的需求[14]，但是由于在设施栽培中常大量施用氮磷钾肥[15]，镁元素在逐渐被耗尽的同时各种阳离子还会与其产生竞争作用，导致镁元素利用率变低，加速植株的老化[16-17]，所以合理施用镁肥变得尤为重要。前人已有研究表明施用镁肥可提高甘蓝品质和产量[18-19]，香蕉在栽培过程中施用活化MgO可增加可溶性固形物、可溶性糖、维生素C含量[20]；除此之外，镁肥对于提高大豆、水稻、番茄等作物的产量和品质也有积极作用[21-23]。同时，单一营养品质指标的最适水肥条件并不相同，为了全面评价黄瓜的营养品质并确定最优水肥组合需要建立一套评价体系[24]。在各指标之间协调时，要充分考虑各指标的主次，才能取得整体的水肥因子参数优化方案。本研究采用基于博弈论的组合赋权法对AHP法[25-28]和熵权法[29]得到的权重进行融合，不仅可以对定性的问题进行定量分析得到权重，而且可在不同权重之间找到一致或妥协[30-33]，从而得到更加合理的指标权重，再基于TOPSIS法[34-37]构建评价体系，可实现对多指标内容的科学评价。【拟解决的关键问题】在建立黄瓜综合营养品质评价体系的基础上，探讨其对融合镁元素的水肥多因子耦合响应，根据数学模型得到最适合的水肥组合，为提高黄瓜品质、优化水肥管理提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验于2018年3—7月在杨凌示范区揉谷镇千玉合作社（北纬34°16′，东经108°02′，海拔450 m）的大跨度非对称塑料大棚中进行，大棚的长度100 m、跨度17 m、脊高5.5 m。黄瓜供试品种为‘博耐3000’。供试土壤理化性质：土壤田间持水量为24.3%，速效氮4.48 mg∙kg-1，速效磷23.64 mg∙kg-1，速效钾158.11 mg∙kg-1，速效镁0.71 g∙kg-1。2月中旬开始育苗，选取四叶一心、生长一致的壮苗于3月13日移栽至田里，随即缓苗浇水至田间持水量。

1.2 试验设计

本试验以灌水量（X1）、氮（X2）、钾（X3）、镁（X4）4个因子的用量为试验因子（表1），采用四因子五水平正交旋转组合设计1/2实施，共23个处理。田间采用大小行种植，大行行间距70 cm，小行行间距50 cm，小区面积为21.6 m2，采用垄上种植的方式，每小区30株，每个处理设2次重复。小区间用0.1 mm厚的黑色塑料薄膜隔开，防止处理间水肥侧渗相互影响。

本试验采用膜下滴灌施肥技术，缓苗10 d后开始灌水肥处理，灌水的周期依土壤含水量的变化情况而定，一般3—4 d/次，土壤含水量用TDR环境水分监测仪（TDR-300,Spectrum Technologies, lnc .）监测，总灌水量由安装在滴灌管道首部的Hall数显电子流量计记录。试验用肥料分别为尿素（CH4N2O）、硫酸钾（K2SO4）、七水硫酸镁（MgSO4∙7H2O）、过磷酸钙（CaP2H4O8），肥料的用量依据早春茬黄瓜目标产量法确定。施肥方式为随水施肥，开花坐果期施用3次，结果期施用6次，共计9次，其中结果期的单次施肥量为开花坐果期的50%。磷肥作为基肥施入土壤。试验方案以及各处理的具体水肥量见表2。

1.3 测定项目和方法

分别在处理45 d（5月8日）、50 d（5月13日）、55 d（5月18日）时取样，每次随机采集每组处理10株，取商品瓜果实0.5—1 kg，截取黄瓜中段测定果实Vc含量、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、游离氨基酸含量和硝酸盐含量。Vc含量采用二甲苯萃取比色法测定；可溶性糖含量采用蒽酮比色法测定；可溶性蛋白含量采用考马斯亮蓝G－250染色法测定；游离氨基酸含量采用茚三酮溶液显色法测定；果实硝酸盐含量用紫外分光光度法测定[38]，取3次测定数据的平均值。

1.4 数据处理

采用yaahp软件绘制黄瓜综合营养品质层次模型并确定各项指标的权重；用Excel 2016软件对试验数据进行熵权法计算，确定各指标权重；采用MATLAB 7.0计算基于博弈论的组合赋权法中的最优化组合系数，确定最终的单一营养品质指标权重；采用Excel 2016软件按照TOPSIS法的具体操作步骤，对各处理黄瓜果实进行综合营养品质评价；用DPS 7.05建模，再利用MATLAB对回归方程寻优并根据数据作图。

2 结果

2.1 黄瓜单一营养品质指标权重的确定

2.1.1 AHP法确定黄瓜单一营养品质指标权重 利用yaahp软件建立起黄瓜综合营养品质指标的层次模型（图1），综合营养品质指标层（C）包括营养品质（C1）和风味品质（C2）2个准则层，营养品质又包括维生素C含量（C11）、游离氨基酸含量（C12）、可溶性蛋白含量（C13）3个指标层，风味品质包括硝酸盐含量（C21）、还原性糖含量（C22）、可溶性糖含量（C23）3个指标层。层次结构建立后采用1—9标度法输入判断矩阵，最后导出权重的计算结果（表3）。具体计算方法见文献[25-28]。结果表明，黄瓜单一营养品质指标的权重次序为：维生素C>还原性糖>游离氨基酸>可溶性糖>可溶性蛋白>硝酸盐。

2.1.2 熵权法确定黄瓜单一营养品质指标权重 采用熵权法对黄瓜单一营养品质指标进行赋权时，按照以下步骤进行：

（1）对于正向指标和负向指标首先采用不同的算法进行归一化处理：

表1 试验因素水平及编码

X1为各水平灌水量的灌溉上限占田间持水量的百分比，X2、X3、X4分别为应施N、K2O、MgO量

X1indicated each irrigation amount level’s percentage of the highest irrigation amount, X2, X3, X4was supposed rate of N, K2O, MgO application

表2 试验处理

括号前面的数字为编号值。括号里的数字为各处理的水肥实际用量，氮肥（CH4N2O）、钾肥（K2SO4）镁肥（MgSO4∙7H2O）的用量均为kg/株，灌水量的单位为L

The number in front of brackets is the number value. The number in brackets is the actual amount of fertilizer and water used in each treatment, and the unit of nitrogen, potassium and magnesium fertilizer is kg/plant, the unit of irrigation amount is L

图1 黄瓜综合营养品质层次模型

表3 判断矩阵和AHP层次分析法权重计算结果

CR是矩阵一致性检验系数（<0.1）；WA表示B层相应元素对目标层A的重要性权值，为局部权重；WB1和WB2依此类推；A表示B层相应元素对总目标的最终重要性权值，B1和B2依此类推；λmax是最大特征值

CR is the matrix consistency check coefficient (<0.1); WArepresents the importance weight of the corresponding elements in B layer to target layer A, which is local weight; WB1and WB2are analogous;Arepresents the final importance weight of the corresponding elements in B layer to the total target,B1andB2are analogous; λmaxis the maximum eigenvalue.

正项指标：

负向指标：

（2）计算第项指标下第个样本值占该指标的比重：

（3）计算第j项指标的熵值

其中，满足。

（4）计算各项指标权重

式中，w为采用熵权法计算的黄瓜单一营养品质指标权重，最终结果见表4。由表可知，熵权法确定的权重排序为还原性糖>维生素C>游离氨基酸>硝酸盐>可溶性糖>可溶性蛋白。由于熵权法与AHP层次分析法得到的权重不同，需要将此两种权重结果进行融合，得到一组更为合理的权重。

表4 熵权法确定的黄瓜单一营养品质指标权重

2.1.3 基于博弈论的组合赋权法确定黄瓜单一营养品质指标权重 基于博弈论的组合赋权法是在多种方案之间寻找妥协和平衡，从而使利益最大化，可提高权重结果的可靠性（具体计算步骤见文献[30-33]）。在AHP法和熵权法得到的两个权重向量基础上，可构建一个基本权重集：

根据式（6）可推导出对策模型：

（7）

根据微分方程的性质，使式（7）最优化的一阶导数条件对应的线性方程组为：

用MATLAB可得到上式的最优化组合系数：1=0.797，2=1.377。归一化后1*=0.368，2*=0.632。从而得到组合权重向量为：

最终结果见表5。由表可知黄瓜单一营养品质指标权重为：维生素C（0.2457）>还原性糖（0.2305）>游离氨基酸（0.1666）> 可溶性糖（0.1390）>可溶性蛋白（0.1179）>硝酸盐（0.1003）。

表5 基于博弈论的组合赋权法确定的黄瓜单一营养品质指标权重

2.2 基于TOPSIS法评价黄瓜综合营养品质

TOPSIS法是一种有效的多指标决策方法[34-37]，用基于博弈论的组合赋权法确定的各指标权重与各指标实测值归一化后的数据相乘可得到加权判断矩阵，再具体利用TOPSIS法可得到各处理的综合营养品质贴合度Ci，见表6。由表可知，T1处理黄瓜的综合营养品质贴合度最大，说明此处理综合营养品质最好；T5处理次之；T9处理贴合度最小，综合营养品质最差。各单一指标的实测量与所有处理贴合度的排序进行spearman相关分析，结果表明，除硝酸盐外，其他指标实测量的排序都与各处理贴合度的排序呈极显著正相关。表明依据TOPSIS对黄瓜综合营养品质进行排名可信度高。

2.3 黄瓜综合营养品质对水肥耦合的响应

用DPS数据分析软件对黄瓜综合营养品质进行二次多项式拟合，得到黄瓜综合营养品质对灌水量和施肥量4个因子的响应模型为：

=0.51705+0.01934X+0.07910X+0.07115X+0.04222X-0.05022X2-0.04438X2+0.02527X2+0.02686X2-0.03825XX+0.0175XX+0.0155XX（9）

式中，Y代表综合营养评价值；X1代表灌水量；X2代表施氮量；X3表示施钾量；X4表示施镁量。对式（9）进行显著性检验（具体方法见文献[40]）可得：F1=9.61>F0.01=8.75，失拟项达到了0.01水平上的显著；F2=3.64>F0.05=2.82，F2在0.05水平上达到显著，表明方程与数据的匹配度较高；F3=17.8> F0.01=7.79，在0.01水平上达到显著，由以上可知回归模型可靠性较强。

2.3.1 单因子对综合营养品质的影响 对回归模型进行降维处理，灌水量（X1）、施氮量（X2）、施钾量（X3）和施镁量（X4）对综合营养品质的单因素效应函数分别为：

=0.51705+0.01934X-0.05022X

=0.51705+0.07910X-0.04438X

=0.51705+0.07115X+0.02527X

=0.51705+0.04222X+0.02686X

由图2可知，灌水量和施氮量对黄瓜综合营养品质的效应呈凸型二次曲线；随着灌水量的增加，综合营养品质评价值呈现先增大后减小的趋势。施钾量和施镁量对黄瓜综合营养品质的效应呈凹型二次曲线，在编码范围内，钾肥和镁肥的施用量与黄瓜综合营养品质评价值近似于线性关系，表明随着施钾量和施镁量的不断增大，综合营养品质不断提高。

灌水量在较低水平时，钾肥、镁肥施用量的改变对综合营养品质表现出的效应不明显；超过最适点后，灌水量和施氮量均表现为负效应，且施氮量的负效应略低于灌水量。根据回归模型中一次项的回归系数进行主效应分析，可知4个单因子对综合营养品质的影响顺序为：施氮量（0.07910）>施钾量（0.07115）>施镁量（0.04222）>灌水量（0.01934）。

2.3.2 施镁量和灌水量互作对综合营养品质的影响 由图3可以看出，当灌水量一定时，随着施镁量的增加，综合营养品质评价值呈现逐渐增大的趋势，施镁量充足时综合营养品质评价值较高；当施镁量一定，随着灌水量增加，评价值呈现先增大后减小的趋势，灌水量过大或者过小均不利于提高黄瓜综合营养品质，此时增大施镁量对提高综合营养品质收效不大。最优灌水量出现在编码值为0.42—0.63的区间内，即灌水量的上限占田间持水量的69.98%—74.98%。当施镁量编码值在1.52—1.61区间内，即施镁量为0.0131—0.0135 kg/株时，二者的耦合效应较好。且随着施镁量的增大，抛物线的最高点对应的灌水量也不断增大，说明二者之间存在正交互作用。

表6 基于TOPSIS法确定的黄瓜综合营养品质指标及其排序

Ci表示相对贴合度，S+、S-分别表示理想解和逆理想解；D+、D-分别表示各处理与理想解和逆理想解的距离；表示综合营养品质总排名与单一营养品质排名的spearman相关分析系数（<0.01）

Cidenotes the relative fitness, S+, S-denotes the ideal solution and the inverse ideal solution respectively, D+, D-denotes the distance between each treatment and the ideal solution and the inverse ideal solution respectively. R indicated the Spearman correlation coefficient between the total nutritional quality ranking and the single nutritional quality ranking (<0.01)

图2 试验因素对综合营养品质的影响

图3 施镁量与灌水量耦合对综合营养品质的影响

2.3.3 包含镁元素和灌水量的三因子互作对综合营养品质的影响

（1）施镁量与灌水量、施氮量耦合对综合营养品质的影响

由图4可知，在灌水量和施氮量不足时，增加施镁量对综合营养品质的提高效果微弱；在灌水量较少时，同时增加施氮量和施镁量对提高综合营养品质的效果明显。用MATLAB对降维后的公式寻优可得，3种因子耦合下，黄瓜综合营养品质评价值较高时对应的施镁量、灌水量、施氮量的编码值区间分别为：1.52—1.61、0.03—0.11、0.73—0.82，即施镁量为0.0131—0.0135 kg/株，灌水量为60.71%—62.62%，施氮量为0.0370—0.0384 kg/株。

图4 施镁量与灌水量、施氮量耦合对综合营养品质的影响

（2）施镁量与灌水量、施钾量耦合对综合营养品质的影响

由图5可看出，施钾量、施镁量固定在某一水平时，随着灌水量的增加，黄瓜综合营养品质评价值先增大后减小；而灌水量不足时，同时增加施镁量和施钾量对黄瓜综合品质的提高作用不大。用MATLAB对降维后的公式寻优可得，3种因子耦合下，黄瓜综合营养品质评价值较高时对应的施镁量、灌水量、施钾量的编码值区间分别为：1.52—1.61、0.61—0.72、1.53—1.62，即施镁量为0.0131—0.0135 kg/株，灌水量为74.51%—77.12%，施钾量为0.0440—0.0452 kg/株。

图5 施镁量与灌水量、施钾量耦合对综合营养品质的影响

2.3.4 镁、水、氮、钾四因子互作对综合营养品质的影响 由MATLAB对回归方程寻优可得，镁、水、氮、钾各因子的编码值区间分别为1.42—1.52、0.24—0.32、0.62—0.72、1.43—1.52时，黄瓜综合营养品质评价值最高，此时各因子用量分别是：施镁量为0.0127—0.0131 kg/株、灌水量为65.71%—67.61%、施氮量为0.0353—0.0369 kg/株、施钾量为0.0426—0.0438 kg/株。换算成生产用量单位，即施镁量为176.54—182.23 kg∙hm-2、灌水量为65.71%—67.61%、施氮量为490.78—512.16 kg∙hm-2、施钾量为591.00—608.11 kg∙hm-2，此时黄瓜综合营养品质最佳。

3 讨论

已有研究表明，不同的水肥组合会对黄瓜的品质产生不同的效果，不合理的水肥施用量会对黄瓜的品质造成不良影响，而合理的水肥施用量不仅会改善黄瓜综合品质，且在一定程度上提高产量[40]。

镁作为植物体内的一种中量元素，是叶绿素中必不可少的成分。有研究表明，施用高量镁肥，蔬菜的维生素C、可溶性糖、还原性糖、游离氨基酸含量比中量和低量镁肥的处理有明显的提高[18-19]。这可能是因为植物体内大约25%的镁元素用来参与构成叶绿素[41]，而叶绿素含量的增大可提高光合速率，进而促进碳水化合物、脂肪的合成[42]，而且叶片中75%的镁元素都与蛋白质的形成有关[14]，这些物质在植物生理代谢中都会影响果实的营养和风味。同时，镁元素不足会导致叶片的光合产物在叶肉细胞中积累，减少向生殖器官中的转运[43]，从而降低果实的品质。除此之外，镁元素的缺乏还会导致植物减少对CO2的同化从而减少生物量[41]。在本试验中，当施镁量充足时黄瓜综合营养品质较好，与上述内容相符。由本试验结果可推测，蔬菜对于镁元素的需求量较大，在生产中可适当增加镁肥的用量以获得高产优质的产品。

在其他单一因子效应上，随着灌水量的不断增加，综合营养品质呈现先上升后下降的趋势，这可能是因为土壤水分含量过低会抑制作物根系生长，减少根系的吸收能力和吸收面积，从而减少对矿质元素的吸收，导致综合营养品质下降；当灌水量较大时，黄瓜植株生长较快，果实细胞迅速膨大，从而导致营养物质浓度降低，表现为“稀释效应”[44]；土壤微生物可培肥土壤，利于植物根系的生长，促进综合营养品质的提高，韦泽秀等[45]的研究表明，随着灌水量的增加，土壤中微生物的多样性先增多后减少，与综合营养品质表现出相同趋势。施氮量与综合营养品质呈凸型二次曲线关系，氮元素参与构成游离氨基酸、可溶性蛋白质等营养物质，施氮量过低时则不利于此类物质的形成，导致综合营养品质下降；当施氮量过高时，过量的氮肥可能会导致黄瓜植株茎叶徒长，从而生殖生长被抑制，造成黄瓜果实的营养品质下降。王丽学等[7]的研究也表明随着施氮量的增加，黄瓜品质表现出先上升后下降的趋势，这与本试验的结果相吻合。施钾量与黄瓜综合营养品质近似于线性关系，表明黄瓜综合营养品质的提高对施钾量有较大需求。前人的研究[46-47]也发现钾肥对于多种蔬菜综合品质的提高具有积极作用，且随着钾肥施用量的增加，蔬菜品质提高显著。这可能因为钾在调节细胞渗透压、开闭气孔、调节酶活性、改善果实口感等方面发挥着作用[48]。同时，单因子对于综合营养品质的影响大小为：施氮量>施钾量>施镁量>灌水量，这可能是因为肥料中的矿质元素参与构成营养物质或者参与植物体内的生物化学反应，影响黄瓜果实的营养品质和风味品质。这一结论也可以解释在三维图中改变施氮量比改变其他因子的用量对黄瓜综合营养品质影响更大这一现象。赵志华等[49]的研究表明，对于果实品质，灌水量的影响小于氮肥；刘世全等[50]指出在水氮耦合中氮素作用＞水分作用，与本试验结果相吻合；但也有研究[51]表明对于番茄的综合营养品质，单一因子效应大小为：施氮量＞灌水量＞施钾量；而马忠明等[52]的研究表明对于设施甜瓜这种瓜类作物的品质，各单一因子效应大小为：施钾量＞施氮量＞灌水量，可见不同作物对水肥的响应并不一致。

在水肥互作效应上，前人有研究表明水氮耦合是一种负交互作用[51,53]。分析本试验镁元素与水氮因子的耦合效应发现，当施镁量增大时，水氮因子之间存在着的负交互作用会增强，即随着灌水量的增加，黄瓜综合营养品质最优值所对应的施氮量有减少的趋势；而当施镁量减少时，水氮因子负交互作用减弱，此时综合营养品质最优值所对应的灌水量和施氮量表现出同时增加趋势。对于水和钾之间的耦合作用，有文献指出是一种正交互作用，即灌水量和施钾量协同增加时有利于提高作物品质[54]；在本试验中，施镁量的增加会促进水钾之间的正交互作用，而当施镁量减少时，水钾正交互作用减弱。本试验还表明，当黄瓜果实综合营养品质最佳时，四因子互作下各元素的用量要低于两因子或三因子互作时各元素的用量。而且单一因子最适值的组合并不同于多因子互作下黄瓜果实品质最佳时所对应的水肥用量，各水肥因子合理匹配施用才能提高黄瓜营养品质。由以上可知，水肥因子对于黄瓜营养品质的协同调控较为复杂，且国内外研究镁元素对蔬菜品质影响的文章尚少，关于镁元素及其他元素肥料对黄瓜营养品质的影响还需要进一步研究。

4 结论

（1）采用基于博弈论的组合赋权法对AHP层次分析法和熵权法算得的权重进行分析，确定了黄瓜单一营养品质指标的权重，排序为：维生素C＞可溶性糖＞游离氨基酸＞还原性糖＞可溶性蛋白＞硝酸盐；并用TOPSIS法构建起黄瓜综合营养品质评价体系，其评价结果与各单一营养品质实测值的排序相关性较高，用来评价综合营养品质较为可靠。

（2）在建立黄瓜综合营养品质对水肥多因子响应模型的基础上，分析表明单个因子的主效应顺序为：施氮量>施钾量>施镁量>灌水量；施镁量与灌水量之间存在正交互作用；在施镁量与灌水量、施氮量三因子互作时，施氮量成为提高综合营养品质的关键，当施氮量不足时，增加施镁量和灌水量难以提高黄瓜品质；在施镁量与灌水量、施钾量三因子互作时，同时增加钾肥、镁肥的用量，综合营养品质的提高更为显著。

（3）在四因子互作时，适当增加施镁量和施钾量、控制灌水量和施氮量对于黄瓜综合营养品质的提高可起到积极作用。当施镁量为176.54—182.23 kg∙hm-2、灌水量控制在65.71%—67.61%、施氮量为490.78—512.16 kg∙hm-2、施钾量为591.00—608.11 kg∙hm-2时，黄瓜综合营养品质最佳。

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Regulation of Comprehensive Nutritional Quality of Cucumber by Water and Fertilizer Coupling with Magnesium

ZHU ChangAn, HE ZhiHao, CAI ZeLin, LIU JianFei, ZHANG Zhi

(College of Horticulture, Northwest A&F University/Key Laboratory of Protected Horticultural Engineering in Northwest, Ministry of Agriculture/Shaanxi Province Facility Agriculture Engineering Center, Yangling 712100, Shaanxi)

To provide a scientific basis of water and fertilizer management for high quality in cucumber production, this research aimed to analyze the effects of water-fertilizer coupling with magnesium on the comprehensive nutritional quality of cucumber.A design of composite quadratic orthogonal regressive rotation with four factors and five levels was adopted to characterize the experimental variables, such as the percentage of irrigation upper limit to field water holding capacity (X1), nitrogen application rate (X2), potassium application rate (X3) and magnesium application rate (X4). The contents of soluble protein, free amino acid, soluble sugar, reducing sugar, vitamin C and nitrate were determined, and these six quality indicators were weighted according to AHP analytic hierarchy process, entropy weighting method and game-based combination weighting method, and then the comprehensive nutrition quality evaluation system of cucumber fruit was constructed based on TOPSIS method. Also, the response model of cucumber comprehensive nutritional quality to the coupling of water and fertilizer was established by regression analysis.The weights of single indicators were expressed as: vitamin C (0.2457)> reducing sugar (0.2305)> free amino acid (0.1666)> soluble sugar (0.1390)> soluble protein (0.1179)> nitrate (0.1003). Regarding the four-factor coupling, when the combination of factors were optimized as with magnesium application of 176.54-182.23 kg∙hm-2, the upper limit of irrigation amount accounted of 65.71%-67.61%, the nitrogen application of 490.78-512.16 kg∙hm-2and potassium application of 591.00-608.11 kg∙hm-2, the comprehensive nutritional quality of cucumber reached to the best level.Water-fertilizer coupling had a significant effect on the comprehensive nutritional quality of cucumber. Proper control of irrigation and nitrogen application, increase of magnesium and potassium application had a positive effect on the improvement of cucumber comprehensive nutritional quality.

cucumber; water and fertilizer coupling; comprehensive nutritional quality; orthogonal rotation; magnesium element

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.18.017

2019-05-14；

2019-07-12

杨凌示范区产学研用协同创新重大项目（2017CXY-07）、西北农林科技大学国家级科技创新训练项目（201810712098）

朱常安，E-mail：changanzhu104@163.com。

张智，E-mail：zhangzhione@126.com

（责任编辑 赵伶俐）