基于时序动态模型的不同灌水定额下食葵增产潜能分析

赵经华 徐 剑 马英杰 杨文新 胡建强

(新疆农业大学水利与土木工程学院， 乌鲁木齐 830052)

0 引言

向日葵(HelianthusL.)属菊科向日葵属栽培种[1]，源于北美洲。可划分为两种：油料向日葵(HelianthustuberosusL.)主要作为榨油原料，食用向日葵(HelianthusannuusL.，简称食葵)主要作为休闲和保健食品[2]。食葵抗旱耐碱性能良好，适应新疆干旱少雨和土地碱性大的种植环境[3]，常年种植面积高达20万hm2。新疆已成为全国第二大食葵种植区[4-5]，北疆食葵灌溉制度相对守旧，水资源利用效率低，严重阻碍新疆农业经济及生态发展[6]。

相关研究表明，向日葵长势和产量对不同灌水定额响应状态具有差异性，合适的灌水定额既能保证植株长势良好，又能增加产量[7-8]。田德龙等[9-10]研究发现，626～1 088 m3/hm2灌水量下向日葵株高、茎粗和叶片长势较优，且产量较高。郭富强等[11]研究表明，与正常灌水定额相比，80%正常灌水定额有效促进向日葵产量和株高增大。曾文治[12]研究发现，在氮和盐施加量一定时，65%田间持水率灌水量下向日葵株高、花蕾直径、产量增大效果显著。

目前，关于北疆地区膜下滴灌食葵生长和产量方面的研究鲜见报道。在农业生产活动中，北疆多以作物长势作为预测收获丰欠的依据，且作物灌溉制度多以增加产量为目的，其节水效能亟待增强[13-14]，故研究滴灌食葵灌溉制度对指导北疆滴灌食葵灌溉具有重要意义。本文在膜下滴灌基础上，以促进食葵植株生长、提高食葵产量和水分利用效率为目标，结合时序动态评价方法，探究不同灌水定额对食葵生长指标的影响，分析不同灌水定额下食葵生长指标与产量、耗水量的关系，以期为北疆地区改进食葵灌溉制度提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2017年5—9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。土质为多砾石沙土，试验地0～60 cm土层土壤容重为1.81 g/cm3，田间持水率为21.2%，土壤养分全氮质量分数0.027%，速效氮质量比为19.5 mg/kg，速效磷质量比9.0 mg/kg, 速效钾质量比92.4 mg/kg。2017年5—9月食葵活动积温为2 502℃(大于等于15℃)。由哈拉霍英干渠提供灌溉用水，水质pH值为8.10，试验期间气象数据见表1。

表1 2017年试验站基本气象资料Tab.1 Basic meteorological data of experiment station in 2017

1.2 试验设计

选用中晚熟食葵品种JN361。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。

经阿勒泰实地调研，以当地食葵灌溉制度为试验设计依据。试验设5个不同灌水定额W1～W5，灌水定额分别为300、375、450、525、600 m3/hm2，食葵灌溉方案如表2所示，每个处理3个重复，单个小区0.021 hm2。小区布置以W1至W5灌水定额由大到小顺序方式排列。采用1膜1管2行、40 cm+80 cm宽窄行种植方式，设计灌水周期为7 d，在试验过程中还未达到设计灌水周期食葵已出现缺水现象，故在实际灌水中缩短灌水周期1～2 d，实际灌水周期为6～8 d。

5月18日播种，5月21日灌出苗水，底肥为磷酸二铵195 kg/hm2，钾肥105 kg/hm2。在现蕾初期进行第1次试验灌溉(表3)。其他农艺措施与当地一致。

表2 2017年阿勒泰试验站食葵灌溉制度Tab.2 Sunflower irrigation system at Altay Experiment Station in 2017

表3 2017年食葵生育期Tab.3 Growth stage of sunflower in 2017 d

1.3 指标测定方法

(1)作物耗水量

利用TRIME-HD2型便携式土壤水分测量仪(德国)获得土壤含水率数据。参照康洁[15]的测量方法，每个处理设2个Trime探测管(长度相同，均为1 m)，间隔20 cm。沿Trime探测管方向每隔10 cm设1个测点，共设6个测点。灌水前后、雨后加测。土壤计划湿润层为600 mm，采用水量平衡原理[16]计算作物全生育期耗水量

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

(1)

式中SET——食葵生育期耗水量(ET)，mm

WT——计划湿润层增加的储水量，mm

P0——有效降雨量，mm

K——地下水补给量，mm，经水位取样检测结果表明，该地区地下水埋深大于6 m，因此不计地下水补给

M——时段灌水量，mm

Wt——t时刻土壤计划湿润层储水量，mm

W0——初始时刻土壤计划湿润层储水量，mm

(2)生长指标和产量

从出苗日期开始，每10 d对食葵株高、叶片数、盘径和茎粗检测一次，测量工具为卷尺(mm)和游标卡尺(mm)。采用同倍比放大法[17]，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；利用产量与耗水量计算作物水分利用效率(WUE)。

1.4 分析方法

1.4.1数据预处理

食葵株高、叶片数、盘径和茎粗的数学量纲不一致，且生长指标间存在不可公度性现象，故需对生长指标数据预处理，为得出准确综合评价结果奠定基础。与产量及其构成等成果性指标不同，生长指标和时序关系密切，在不同时序阶段食葵株高和盘径等生长指标对最终产量影响不同，即不同生育阶段需用不同数据标椎化法处理相同生长指标数据。指标可以分为效益型、成本型和区间型，采用刘龙举相应数据处理方法[18]。

1.4.2动态综合评价法

食葵株高、叶片数、盘径和茎粗生长指标是以时间和不同灌水定额为基础的三维立体数据，为体现食葵生长指标在不同生育阶段和时序的重要性，本文利用郭亚军等[19]的二次加权评价法,将立体数据中时间维和生长指标维集结，得出最终评价结果。二次加权评价法采用了TOWA算子或TOWGA算子，由于株高和叶片数等生长指标具有整体性，生长指标间不存在独立性，故本文选用TOWGA算子二次加权评价法以强调食葵生长指标在各生育阶段变化的均衡性，二次加权评价公式为

(2)

式中hi——时序动态评价模型评价值

G(·)——TOWGA算子函数

tk——苗后时间，d

yi——线性加权评价值

wbk——食葵生长指标对应苗后时间的权向量元素

bik——TOWGA算子的第2分量

郭亚军等[19]采用给定“时间度”λ的非线性规划方程求解时间权向量。在给定次数迭代下，通过遗传算法能突破仅接近局部解限制，并得到局部最优解，本文在此方法基础上利用基于遗传算法的粒子群算法[20]改进时间权向量求解方法，基本非线性规划方程为

(3)

其中λ为时间度，λ∈[0,1]，该值是对不同时刻数据重要程度的界定，当limλ=1,表示距tk时刻远期的数据重要；当limλ=0，表示距tk时刻近期的数据重要。

1.5 统计分析

试验数据经Excel 2016整理后，利用SPSS 22.0对数据进行单因素方差分析，利用LSD法检验差异显著性(p<0.05)。采用Excel 2016作图，利用Matlab 8.0运行粒子群算法。

2 结果与分析

2.1 不同灌水定额对食葵生长指标的影响

2.1.1对食葵株高和单株叶片数的影响

不同灌水定额对食葵株高影响不同(图1a)，各处理食葵株高随时间延后而呈现先增长后稳定态势。苗后27～47 d，各处理食葵株高均快速增大，各处理苗后47 d较苗后27 d株高分别增长2.7、3.3、3.2、3.6、4.7倍，W4处理植株最高，且较W1处理株高增长率为17.8%。苗后47～57 d，各处理食葵株高增长速度减缓，各处理苗后57 d较47 d株高增长率分别为18.1%、22.3%、21.2%、23.0%和26.2%，W4处理株高最大，较W1处理增长率为23.3%。苗后57～77 d，W1～W4处理株高缓慢减小。与苗后57 d相比，苗后77 d W1～W4处理株高减小量占比分别为5.1%、5.2%、11.1%和10.3%，W5处理株高缓慢增大，增长率为6.3%。苗后57 d左右，W1～W4处理食葵株高达到最大值。在苗后77 d，W5处理株高达到最大值。苗后77～97 d，W1～W3处理株高趋于稳定，W4处理株高持续下降，W4处理株高减小量占比为4.9%，W5处理株高最大。苗后87 d，W5处理株高开始减少，至苗后97 d，减小量占比为1.8%。综上表明，食葵株高随灌水定额增加而增大，高灌水定额有效延长食葵株高增大时间。

图1 不同灌水定额下食葵株高和单株叶片数变化规律Fig.1 Variations of plant height and leaf number of sunflower under different irrigation quotas

在不同生育阶段食葵叶片数对不同灌水定额响应不同(图1b)。不同灌水定额下食葵叶片数表现为“双峰”变化规律。苗后27～37 d，不同灌水定额下食葵叶片数快速增大，叶片数增加速度最快。各处理叶片数增长率分别为48.2%、44.3%、52.2%、54.4%和43.4%。W4处理叶片数最多，W1处理最少。W4和W5处理较W1处理叶片数增长率分别为8.1%和4.3%。苗后37～47 d，各处理叶片数增加速度减缓，并在47 d达到第一峰值，各处理叶片数增长率均在2.0%～6.0%范围内，其中W3处理和W4处理叶片数最多，W1处理最少。苗后47～77 d，各处理叶片数逐渐减少，各处理叶片数减小量占比分别为13.2%、12.0%、19.1%、20.2%和20.4%，并在苗后77 d达到谷值，其中W2处理叶片数最多，W5处理最少。苗后77～87 d，各处理叶片数表现为“单峰”规律，在苗后87 d叶片数达到第2峰值。W1～W4处理叶片数增长率均在3.0%～4.0%范围内，W5处理为17.3%。其中W5处理叶片数最多，W1处理最少。W5处理较W1处理增长率为11.2%。综上表明，适量的灌水定额具有促进食葵叶片数增多的能力，低灌水定额限制食葵叶片增长。

2.1.2对食葵盘径和茎粗的影响

不同灌水定额对食葵盘径影响不同，各处理食葵盘径随时间延后而呈现先增长后稳定的态势(图2a)。苗后37 d，各处理花盘逐渐出现，至67 d各处理盘径快速增大，且在苗后57～67 d，各处理盘径增长速度最快。苗后67 d较47 d各处理盘径分别增长3.7、3.6、3.7、3.7、3.8倍。其中W4处理盘径最大，W2处理最小，W4处理较W2处理盘径增长率为16.9%。此阶段W5处理盘径与W2处理相近。苗后67～97 d，W2～W4处理盘径缓慢增加，盘径增长率分别为22.2%、18.8%和17.3%，其中W4处理盘径最大，W2处理最小，W4处理较W2处理盘径增长率为21.3%。在该时段W1处理盘径变化趋于平缓，其变化率(增长率或减少量占比)仅为2.1%，在苗后77 d，W1处理盘径达到最大值。苗后77～97 d，W1处理盘径略微减小；苗后67～97 d，较其他处理，W5处理盘径增大速度最快，其增长率为37.8%。至苗后97 d，W5处理盘径最大，W1处理最小，W5处理较W1处理盘径增长率为23.0%。综上表明，高灌水定额有利于食葵盘径增大，低灌水定额限制食葵盘径生长，缩短盘径增大时长的同时，出现盘径缩减态势。

在不同生育阶段食葵茎粗对不同灌水定额响应不同(图2b)，与株高变化规律类似，随时间延后不同灌水定额下食葵茎粗表现为先增大后减小态势。苗后27～47 d，各处理茎粗快速增长，各处理茎粗增长率分别为36.6%、34.6%、35.1%、53.4%和46.0%。其中W4处理茎粗最大，W1处理最小，W4处理较W1处理茎粗增长率为25.3%。该时段各处理茎粗与苗后97 d茎粗占比分别为95.5%、97.8%、100%、100%和97.8%。苗后47～67 d，各处理茎粗缓慢增长，各处理茎粗增长率分别为11.1%、10.8%、11.9%、9.4%和9.2%。其中W4处理茎粗最大，W1处理最小，W4处理较W1处理茎粗增长率为28.7%。苗后67～97 d，各处理茎粗逐渐减小。与苗后67 d相比，苗后97 d各处理茎粗减少量占比分别为5.8%、7.7%、14.0%、15.5%和7.0%。W4处理茎粗最大，W1处理最小，W4处理较W1处理茎粗增长率为10.2%。综上表明，食葵茎粗随着灌水定额增大而增大，较低或较高的灌水定额不利于茎粗增大。由不同时段茎粗占比分析可知，苗后27～47 d是食葵茎粗主要生长阶段，且在苗后47～67 d，不同灌水定额对食葵茎粗影响最大。

图2 不同灌水定额下食葵盘径和茎粗变化规律Fig.2 Variations of disc diameter and stem diameter of sunflower under different irrigation quotas

不同灌溉定额对食葵生长指标影响不同。与苗期相比，成熟期W1～W5处理株高分别增长3.0、3.8、3.3、3.7、4.8倍，W5处理株高增长量分别是W1～W4处理的1.6、1.4、1.5、1.4倍。随着灌溉定额增大，W1～W5处理叶片数增长率分别为15.9%、14.2%、19.4%、13.7%和22.2%，W5处理叶片增长量分别是W1～W4处理的1.4、1.6、1.2、1.6倍。与苗期相比，成熟期W1～W5处理盘径增长倍数分别为3.8、4.4、4.4、4.4、5.3倍，W5处理盘径增长量分别是W1～W4处理的1.4、1.2、1.1、1.1倍。从苗期至成熟期，W1～W5处理茎粗增长率分别为42.6%、38.1%、30.4%、41.6%和48.2%。W5处理茎粗增长量分别是W1～W4处理的1.2、1.3、1.6、1.1倍。分析表明，食葵株高、叶片数、盘径和茎粗随着灌溉定额增加而增大，且高灌溉定额促进食葵株高和叶片数增长的效果较盘径和茎粗明显。

2.2 不同灌水定额下食葵生长指标与产量及耗水量的关系

由2.1节分析发现，在生殖生长阶段W5处理食葵株高、叶片数和盘径的变化规律与其他处理不一致。苗后57～97 d，各处理株高开始缓慢减小。与苗后57 d相比，苗后97 d W1～W4处理株高减小量占比分别为6.8%、7.0%、14.2%和17.1%，W5处理株高增长率为4.2%。与苗后77 d相比，苗后97 d W1～W4处理叶片数减小量占比分别为12.3%、13.9%、9.3%和9.8%，W5处理叶片数增长率为4.1%。与苗后67 d相比，苗后97 d W1～W5处理盘径增长率分别为2.1%、22.2%、18.8%、17.3%和37.8%。与苗后67 d相比，苗后77～97 d W1～W5处理茎粗减小量占比分别为4.9%、7.2%、12.3%、15.2%和5.0%。即在生殖生长阶段，W1～W4处理食葵株高和叶片数均不同程度减小，W5处理食葵株高和叶片数不减反增，该时段W5处理盘径仍以较高速度增大，其茎粗减小量最小。综上表明W5处理对食葵营养生长时段具有明显延长作用。

不同灌水定额下食葵生长指标与产量及其构成关系密切(表4)，其中株高、叶片数、盘径和茎粗取自7次灌溉后(即苗后97d)食葵生长指标的数值，使得生长指标与产量及其构成间具备可比性。在全生育期，W1处理和W2处理食葵株高、叶片数、盘径和茎粗均最小，W1处理单盘干籽粒质量和百粒质量最低(表4)；W4处理和W5处理株高、叶片数、盘径和茎粗相对较大，其单盘干籽粒质量、百粒质量和产量最高。表明食葵生长指标和产量及其构成因素存在正向关系，即适宜灌水定额能促进食葵植株生长，且产量较优。

表4 不同灌水定额下食葵生长指标与产量及其构成Tab.4 Growth indicators, yield and composition of sunflower under different irrigation quotas

注：同一指标的不同字母表示数据间存在显著性差异(p<0.05)。

图1、2表明，与其他处理相比，W5处理有效促进食葵株高、叶片数和盘径增长，且在生育期末时刻W5处理株高、叶片数和盘径均最大，但W5处理食葵产量排名第2，出仁率最低。造成此现象的原因可能是：W5处理对食葵营养生长时段具有明显延长作用，在生殖生长阶段，W5处理食葵株高、叶片数和盘径继续生长，引起食葵籽粒灌浆不充分，最终导致W5处理灌水定额下食葵产量较低。

结合不同灌水定额下食葵生长指标和耗水量变化曲线(图3)可以看出，6月上旬至7月上、中旬，各处理食葵耗水量均快速增长，各处理食葵株高、叶片数、茎粗和盘径快速增大。至7月中旬，各处理食葵株高占末时段株高76.0%～98.0%，各处理叶片数和茎粗几乎达全生育期最大值；7月中旬至8月中旬，各处理食葵耗水量虽出现波动态势但整体平稳，各处理食葵株高、叶片数和茎粗虽有小幅度减小态势但整体平稳，各处理食葵盘径以较高速度增大；8月中旬至9月上旬，各处理耗水量均减小，同时各处理株高、叶片数和茎粗均减小，盘径缓慢增大。表明不同灌水定额食葵生长指标和耗水规律密切相关，在营养生长阶段，食葵株高、叶片数、盘径和茎粗随食葵耗水量增加而增大。

与苗后57 d相比，苗后97 d W1～W4处理株高减小量占比分别为6.8%、7.0%、14.2%和17.1%；与苗后67 d相比，苗后97 d W1～W4处理食葵茎粗减小量占比分别为5.8%、7.7%、14.0%、15.5%；苗后57～97 d(即7月下旬至9月上旬)，W1处理和W2处理耗水量持续减少，W3处理和W4处理耗水量先增加后减小(图3)。表明不同灌水定额下食葵耗水量与株高和茎粗缩减量关系密切，较高灌水定额下食葵耗水量较高，且株高和茎粗缩减量较大；较低灌水定额下食葵耗水量偏低，且株高和茎粗缩减量较小。

图3 不同灌水定额对食葵耗水量的影响Fig.3 Effects of different irrigation quotas on water consumption of edible sunflower

2.3 不同灌水定额下食葵生长指标的时序动态评价

由2.2节分析表明，在不同灌水定额条件下，食葵不同生长态势对应不同产量，即通过不同食葵生长指标数据能确定与之对应的产量趋势。本节在不同灌水定额食葵生长指标的基础上，利用时序动态模型对各处理提高食葵产量和水分利用效率的能力(潜能)进行评价。

2.3.1数据预处理

由2.2节分析可得，苗期至初花期是食葵营养生长阶段，此阶段食葵株高、叶片数、盘径和茎粗属于效益型指标，即生长指标越大越好，选用效益型数据处理方法对苗后27～67 d不同灌水定额下食葵生长指标数据进行预处理。从盛花期至成熟末期食葵应以生殖生长为主，食葵株高、叶片数和茎粗较小或较大均不利于食葵增产，此阶段株高、叶片数、盘径和茎粗转变为区间型指标，选用区间型数据处理方法归一化苗后77～97 d食葵生长指标数据。数据预处理结果见表5。

2.3.2苗后时间食葵生长指标权重系数确定

为体现数据自身客观性，本文选用熵值法[21]确定不同苗后时间食葵生长指标权重系数，为基于时序的动态评价做准备的同时，且能反映在不同苗后时间食葵株高、叶片数、盘径和茎粗指标间相对重要性。权重系数见表6。

由表6可以看出，综合食葵株高、茎粗、叶片数和盘径生长指标，苗后27 d食葵以增大株高为主，茎粗和叶片数相对增长重要程度较低；苗后37 d，食葵以增加叶片数为主，株高和茎粗相对增长重要程度较低。结合图1b可得，苗后37 d各处理食葵叶片数基本增长到最大值，同时说明该阶段食葵以叶片增长为主；苗后47～77 d，食葵以生长株高为主，盘径增大为次要；苗后87～97 d，食葵分别以增大盘径和茎粗为主。

表5 2017年不同灌水定额下食葵生长指标数据预处理结果Tab.5 Data preprocessing of sunflower growth indicators under different irrigation quotas in 2017

表6 不同苗后时间食葵生长指标权重系数Tab.6 Weight coefficient of sunflower growth indicators at different post-seedling times

2.3.3加权综合评价

利用线性加权综合模型进行第1次加权综合[22]，得到各苗后时间的不同灌水定额方案评价数值，见表7。

表7 不同苗后时间下对不同灌水定额方案的评价值Tab.7 Evaluation values for different irrigation quota schemes at different times

2.3.4时间权向量求解

通过咨询相关专家得知本试验条件下取“时间度”λ=0.1，在遗传算法的基础上，通过式(3)非线性规划方程求得食葵全生育期中8个苗后时间对应的权重向量系数，并构成时间权向量Wb=(0.010,0.021,0.012,0.001,0.028,0.022,0.313,0.549)T。在总迭代次数30 000的计算条件下，适应度曲线在1 000次计算结果后，适应度保持不变，该时间权向量具有高效度。

2.3.5二次加权评价

在第一次综合评价基础上，利用TOWGA算子，通过式(2)求得5种不同灌水定额评价值，W1、W2、W3、W4和W5处理评价值分别为0.170、0.451、0.492、0.778和0.669。

在近期数据极其重要条件下(λ=0.1)，基于食葵生长指标，以节水增产为目的，运用TOWGA算子对5种不同灌溉制度提高产量和水分利用效率的能力排序。由评价结果看出，5种不同灌水定额评价值由大到小依次为：W4处理、W5处理、W3处理、W2处理、W1处理。排序结果表明，不同灌水定额下食葵生长状况可以分为3组，第1组包括W4处理和W5处理，该组处理下食葵植株综合长势优于其他处理，具有提高作物水分利用效率和产量的潜能；第2组包括W3处理和W2处理，该组处理下食葵植株综合长势处于中等水平，促进作物水分利用效率和食葵产量增加的能力有限；第3组为W1处理，该组处理食葵植株生长状况处于劣势，无高产潜能。

3 讨论

食葵生长指标对不同灌水定额响应不同，与低灌水定额相比，食葵生长指标对高灌水定额响应积极。植株茎粗反映根系群生长状况[23]，在全生育期W5处理食葵茎粗均小于W4处理，表明与W4处理相比，W5处理食葵根系群欠发达，抗倒伏能力较弱。凌一波等[24]研究表明，向日葵株高和茎粗增长速度随着灌溉定额增加而增大，且在苗期至花期最大，本研究与此结论一致。凌一波等[24]还发现，当灌溉定额从3 600 m3/hm2增加至5 400 m3/hm2，向日葵株高和茎粗逐渐增大，即株高和茎粗随着灌水定额增加而增大。本研究与此结论类似，但存在不同之处，本研究认为当灌水定额继续增大，食葵株高和茎粗不再增大，并出现减小态势。孔东等[25]研究表明，不同水盐条件对向日葵株高和茎粗等生长指标影响不同，高水盐施加量具有明显延迟向日葵营养生长的作用。本研究与此结论类似，本文认为高灌水定额下食葵营养生长阶段时间跨度较低灌水定额大。孔东等[25]研究还发现由于高施盐量抑制向日葵生殖生长导致减产，本文结论与该结论类似。本研究认为高灌水定额影响食葵生殖生长，该影响的作用可能主要体现在以下两方面：①延长食葵营养生长阶段，从而延长营养生长至生殖生长过渡阶段，而非抑制生殖生长。在过渡和生殖生长阶段，W5处理食葵株高、叶片数、盘径和茎粗无明显减小趋势，株高、叶片数和盘径仍表现出增长态势。在各处理收获日期相同的条件下，W5处理食葵生殖生长阶段较短，形成食葵籽粒生长或灌浆不充分现象，导致产量降低。②抑制食葵生殖生长。在过渡和生殖生长阶段，W5处理下食葵生长指标继续增大，加剧营养生长与生殖生长养分竞争产生的消极影响，抑制生殖生长，使得W5处理出仁率最低，导致产量降低。

前人研究表明，综合评价模型能适用于大田试验分析，并能较好地解决大田作物节水增产相关问题[26-27]。汪顺生等[28]研究表明，在冬小麦产量及其构成等静态数据基础上，利用模糊综合评价方法对不同种植模式进行评价，评价结果与大田试验结果一致。本研究在食葵株高和盘径等动态数据的基础上，利用时序动态评价模型对不同灌水定额下增产潜能进行评价预测。利用时序动态评价模型得出W4处理评价值最大的结论的同时，说明了不同苗后时间食葵主要变化的生长指标。在5个处理中，W4处理最适合作为食葵实际灌溉制度(另文说明)，此评价预测结果与大田试验结果一致，同时说明该模型能适用于大田试验评价分析。

本文围绕食葵生长指标对植株长势和节水增产进行了探讨，文中涉及到的问题需要进一步研究。将来研究方向需集中于待解决的问题：在不同灌水定额食葵植株各器官干物质质量基础上，结合生长指标，对不同灌水定额食葵植株营养生长和生殖生长量化分析，确定不同灌水定额下食葵营养生长生物量与生殖生长生物量占总生物量比例，探讨不同灌水定额对食葵产量的影响，为指导北疆食葵实际灌溉和类似研究提供科学依据。

4 结论

(1)不同灌水定额显著影响食葵生长指标。随着灌水定额的增加，食葵株高、叶片数、盘径和茎粗逐渐增大，300 m3/hm2灌水定额限制食葵植株生长，525 m3/hm2和600 m3/hm2灌水定额下食葵生长指标增长效果明显。与盘径和茎粗相比，高灌水定额更有利于促进食葵株高和叶片数增长。

(2)食葵生长指标和产量存在正向关系，即适宜灌水定额下长势较优的食葵植株具有高产潜能。600 m3/hm2灌水定额下增大食葵营养生长时间跨度，不利于食葵增产。在营养生长阶段，食葵株高、叶片数、盘径和茎粗随着食葵耗水量增加而增大。与低灌水定额相比，高灌水定额下食葵耗水量较高，且株高和茎粗缩减量较大。

(3)评价结果表明，时序动态评价模型适用于大田试验评价分析，可为基于动静态指标的大田试验综合分析提供参考。预测结果显示，300 m3/hm2灌水定额下食葵提高产量和水分利用效率的潜能较小，525 m3/hm2灌水定额下食葵综合长势最优，具备高产量和高水分利用效率的潜能大。选择525 m3/hm2灌水定额可以满足实际食葵种植节水增产的要求。