地下滴灌水肥耦合对紫花苜蓿草产量及品质的影响

2021-02-27 01:54沙栢平谢应忠高雪芹蔡伟伏兵哲
草业学报 2021年2期
关键词:干草分枝施肥量

沙栢平,谢应忠,高雪芹,蔡伟,伏兵哲

(宁夏大学农学院,宁夏 银川750021)

紫花苜蓿(Medicago sativa)属多年生豆科牧草,因其产草量高、营养丰富,被誉为“牧草之王”[1−2]。近年来随国家种植业结构的调整,苜蓿种植面积由2001 年的203.8 万hm2增至2017 年的415 万hm2,累计增幅1 倍以上,年苜蓿总产量达到2933.6 万t[3],总体呈现出良好的发展态势,但国内市场有约44%苜蓿仍然来自进口,进口优质苜蓿成为解决市场需求的一个重要途径[4−5]。因此研究高产优质的紫花苜蓿种植模式对我国畜牧业发展有重要意义。

苜蓿的质量和产量与水肥密切相关,合理的水肥供应不仅能促进苜蓿的生长发育,提高产量和质量[6−8],还能节水节肥,减少投入成本,增加农民收入。据胡优[9]在宁夏地区开展的滴灌条件下水肥效应对紫花苜蓿的影响试验发现,不同灌水和肥料对苜蓿草产量有显著的影响,其规律为灌水量>施用钾肥>施用磷肥>施用氮肥,且灌水量为4500 m3·hm−2时,有利于种植当年苜蓿干草产量的提高,并保持相对较高的粗蛋白含量和较低的纤维含量[10],在灌足冻水的情况下,增加灌水能显著提高第2、3 茬苜蓿产量[11]。另有研究表明适当的水肥供应能显著增加紫花苜蓿株高和叶面积,随叶面积的增加,植株光合效率也显著增加[12]。姬娇娇[13]研究发现,一周灌水两次,并且在肥料中配施黄腐酸钾时增产效果最好。同时Nuttall[14]研究发现,当N、P、K 比例为:N(10.3 kg·hm−2)∶P2O5(76.4 kg·hm−2)∶K2O(30.4 kg·hm−2)时增产效果最佳。

宁夏回族自治区,属于典型的大陆性气候,四季分明,日照充足,农业生产条件优越,苜蓿生产潜力巨大,年产量约占全国总产量的11.2%[15]。虽然在该地区生产牧草有得天独厚的优势,但长期以来该区域在饲草生产中以大水漫灌和肥料撒施的种植模式为主,这种粗放的栽培管理措施使得该地区的光热资源优势未能得到充分利用。因此本试验在前人的研究基础上结合生产实际,在宁夏黄河灌区开展“水肥一体化”技术研究,探索适合当地生产的最优水肥配比,以期为宁夏黄河灌区苜蓿灌水、施肥技术的完善与优化提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验在宁夏农垦茂盛草业公司试验基地进行,该基地地理位置为E 106°1′、N 38°5′,海拔为3456 m 。试验区气候属典型温带大陆性气候,年均气温8.5 ℃,年日照时数3100 h,年积温(≥0 ℃)3300 ℃,无霜期165~195 d,年降水量170~200 mm,年均蒸发量1150~1650 mm,降水年内分配不均,干、湿明显,7−9 月的降水量占全年降水量的60%~70%。试验地土壤为粘粒土壤,田间持水量19.17%,容重1.52 g·cm−3,土壤总孔隙度38.25%,灌溉条件良好。播种前土壤理化性质和近3 年试验地气象状况见表1 和表2。综合3 年的气象数据和土壤理化性质数据可知,3−10 月年降水量为180.5~205.0 mm,月降水量和月均温相差不大,且试验在同一试验地进行,土壤养分状况相同,对试验的影响可忽略不计。

表1 试验地土壤理化性质Table 1 Physical and chemical properties of soil

表2 试验地近3 年气象状况Table 2 Meteorological status in the past three years

1.2 试验设计

试验在地下滴灌条件下进行,以紫花苜蓿耐盐品种巨能7 号为试验材料,于2016 年5 月16 日人工条播,播种量15 kg·hm−2,播深2 cm,行距20 cm,滴灌带铺设于地下20 cm 处,间距60 cm,滴头间距30 cm。试验于2017 年进行,采用裂区试验设计,设置4 个灌水梯度(W1、W2、W3、W4)为主区,5 个施肥梯度(F1、F2、F3、F4、F5)为副区,共设置20 个处理(表3),每处理设置3 次重复,共计60 个小区,小区面积24 m2(4 m×6 m),小区间间隔1 m,试验地周围设置1 m 的保护行。灌水量由主管道水表控制,采用“少量多次”的原则,分13 次灌入,第1 茬灌水4 次,第2 茬灌水3 次,第3 茬灌水3 次,第4 茬灌水2 次,外加一次冻水;试验所用肥料为尿素(N≥46%),水溶性磷酸一氢氨(P2O5≥61%),硫酸钾(K2O≥52%),施肥时将肥料溶于水中,随地下滴灌系统灌入,每茬施肥一次,每茬施肥量分别占总施肥量的40%、30%、20%、10%。试验期间除灌水、施肥外,其余田间管理均按照当地苜蓿高产田进行管理。

1.3 测定项目与方法

株高和生长速度,在返青期,每小区选择长势均一的苜蓿60 株,挂牌标记,用钢卷尺测量其垂直高度,每隔10 d 测量一次,计算生长速度。生长速度=Δ 植株高度/生长天数。

分枝数,每小区选择长势均一的苜蓿,设置6 个1 m 样段,记录根茎处产生的分蘖数,即一级分枝数;并在每小区选择长势均一的10 株苜蓿单株,统计其每株枝条数,为二级分枝数。

产量及茎叶比测定,在苜蓿初花期,每小区随机选取6 个长势均一,且能代表该小区长势的1 m×1 m 样方,留茬5 cm 刈割,称其鲜重,并取500 g 左右的鲜草装袋,带回实验室,于105 ℃杀青30 min 后,65 ℃烘干至恒重,称量干重,折合成每hm2干草产量;然后将烘干草样茎叶分离,分别称量茎和叶的重量,并计算叶茎比。

表3 试验设计(试验因素)Table 3 Test design(factors)

品质测定,将烘干草样粉碎,过0.25 mm 筛,测定粗蛋白(crud protein,CP)[16]、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)[17]、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)[18]等营养成分,并计算相对饲喂价值(relative feeding value,RFV)。相对饲喂价值计算如下:

1.4 灌溉水分利用效率和肥料偏生产力

1.5 数据处理与分析

用Excel 2010 进行数据统计后,采用DPS 7.05 软件进行方差分析和差异显著性分析,综合分析应用灰色关联度法[21]和模糊优先比评价法[22],并用Origin 8.0 软件作图。关联系数[ξi(k)]、关联度(γi)、权重系数(ωi)和加权关联度(γi′)计算公式[23]如下:

式中:|x0(k)−xi(k)|为绝对值差值,记作∆i(k);ρ=0.5;n为样本数。

2 结果与分析

2.1 水肥耦合对紫花苜蓿生长性能的影响

由表4 可知,水分和肥料对紫花苜蓿株高和生长速度均有显著影响,随灌水量和施肥量的增加,株高、生长速度呈先增后减的变化趋势,均表现为W3、F2时,株高分别最高,生长速度分别最快;但在此条件下一级分枝数最小,二级分枝数最大,其余灌水条件对一级分枝数无显著影响;增加施肥量对二级分枝数无显著影响,但一级分枝数在F4条件下最小。灌水量对紫花苜蓿叶茎比无显著影响,施肥量对叶茎比有显著影响,在F4条件下最小,F1最大,分别为61%和69%;紫花苜蓿生产性能所有指标均随种植年限的增长逐年减小。经F测验表明:Y×W、Y×F、W×F 和Y×W×F 对株高和生长速度影响显著,对二级分枝数没有显著影响;一级分枝数受到Y×W×F 交互作用的影响(P<0.05);W×F、Y×W×F 对叶茎比有显著影响。

紫花苜蓿累积株高(图1)和总生长速度(图2)随灌水和施肥量的增加呈先增加后减小的变化趋势,W3F2处理最大,在同一灌水条件下,累积株高和总生长速度随施肥量的增加呈先增后减的趋势。W1条件下,各肥料处理对一级分枝数(图3)影响不显著,其余各灌水条件下,一级分枝数随施肥量的增加呈减少趋势;在水肥耦合条件下,一级分枝数最大的处理为W4F1。二级分枝数随灌水量、施肥量的增加先增多后减少,且所有的水肥耦合处理中W3F2组合的二级分枝数最大,累计达到31 个(图4)。叶茎比随水肥量的增加呈先增加后减小的趋势,叶茎比最大的处理为W2F3,最小的处理为W3F3(图5)。

2.2 水肥耦合对紫花苜蓿干草产量的影响

由表5 可知,紫花苜蓿干草产量随灌水量的增加呈先增加后减小的趋势,当灌水量从W1增加到W3时,3 年干草平均产量从15144.40 kg·hm−2增加到17113.99 kg·hm−2,增幅达到13%,但当灌水量增加到W4时,干草产量开始降低。4 种灌水条件下,紫花苜蓿干草产量从大到小的排序为W3>W4>W2>W1。在不同施肥处理下,3 年苜蓿平均干草产量为13140.46~17588.55 kg·hm−2,且随施肥量的增加干草产量呈先增加后减小的趋势,按从大到小的顺序排序为F2>F3>F5>F4>F1,说明适当的施肥能显著增加苜蓿干草产量,但当施肥超过一定量时,干草产量增加不明显或出现减产现象。经显著性检验可知,W、F、W×F 对紫花苜蓿干草产量均有极显著影响。

表4 不同水、肥和种植年际对紫花苜蓿生长指标的影响Table 4 Effects of different water fertilizer treatment on the plants high and growth rate of alfalfa

在不同水肥耦合条件下,紫花苜蓿干草产量3 年的累积情况(图6)为2017 年>2018 年>2019 年,说明随种植年限的增加,紫花苜蓿干草产量逐年降低;2017−2019 年苜蓿干草产量分别为20697.13、14813.95、12660.22 kg·hm−2,每年减产约21.3%(表5)。在20 种不同水肥组合中,3 年干草累积产量随灌水施肥量的增加呈先增加后减少的趋势,在W1F1组合下累积的干草产量最低,W3F2组合累积的干草产量最高,两者差异显著,说明W3F2水肥组合能促进干物质的积累,显著增加紫花苜蓿干草产量。

图1 不同水肥处理对3 年累计株高的影响Fig.1 Effect of different water and fertilizer treatments on cumulative plant height in 3 years

图2 不同水肥处理对3 年生长速度的影响Fig.2 Effect of different water and fertilizer treatments on the growth rate in 3 years

图3 不同水肥处理对3 年一级分枝数的影响Fig.3 Effect of different water and fertilizer treatments on the number of first branches in 3 years

图4 不同水肥处理对3 年二级分枝数的影响Fig.4 Effect of different water and fertilizer treatments on the number of secondary branches in 3 years

2.3 水肥耦合对紫花苜蓿饲草品质的影响

紫花苜蓿粗蛋白含量受种植年限的影响较大(表6),随种植年限的增加,苜蓿粗蛋白含量呈减小的趋势,2017 年蛋白含量最高,为19.70%,2019 年最低,为18.70%,损失了约5.10%;灌水和施肥对紫花苜蓿粗蛋白含量也有显著影响,随灌水和施肥量的增加,粗蛋白含量呈先增后减的趋势,分别在W2、F3处达到最大,其含量分别为19.51%、19.38%。分别对4 个灌水处理和5 个肥料处理下紫花苜蓿粗蛋白含量按从大到小的顺序进行排序如下:W2>W1>W3>W4;F3>F4>F5>F2>F1。ADF 和NDF 受到种植年限的影响较大,种植年限越长,ADF 和NDF 含量越高,ADF 含量每年约增长0.70%,NDF 含量每年约增长1.67%;除ADF 含量受水分影响较小之外,ADF 和NDF 均受到水肥的影响,随施肥量的增加呈降低的趋势。相对饲喂价值与ADF 和NDF 含量密切相关,在W2、F4处理下相对饲喂价值最高,均高于170.00;相对饲喂价值也受到种植年限的影响,2017 年最高,达到180.40,2019 年最低,为161.90。

图5 不同水肥处理对3 年叶茎比的影响Fig.5 Effects of different water and fertilizer treatments on leaf-stem ratio in 3 years

表5 水肥耦合对不同年际干草产量的影响Table 5 Effect of water and fertilizer coupling on grass hay yield in different years(kg·hm-2)

不同灌水处理条件下,滴灌苜蓿粗蛋白累积含量(图7)随施肥量的增加呈先增加后减少的趋势,在F3处理下达到最大值;W2条件下,紫花苜蓿粗蛋白含量最高,且显著高于其他灌水处理。在所有水肥耦合处理中,W2F3处理紫花苜蓿粗蛋白累积含量达到最大值,可达到63.2%,与最小值相差7.9%。在不同水肥组合条件下,W1F5处理紫花苜蓿NDF(图8)累积含量最低,为114.76%,其余处理差异不显著;而灌水施肥对ADF(图9)含量的影响无明显的规律。紫花苜蓿相对饲喂价值(RFV)在W1处理下,随施肥量的增加呈先减后增的趋势,而在其余水分条件下,增加施肥量对RFV 含量无显著的影响。W2F4的水肥组合RFV含量最大,为532.61,与最小值相差50.54,差异显著(图10)。

图6 不同水肥处理对3 年累积干草产量的影响Fig.6 Effects of different water and fertilizer treatments on cumulative hay yield in 3 years

2.4 灌水和施肥对灌溉水分利用效率和肥料偏生产力的影响

灌溉水分利用效率随灌水量的增加呈降低的趋势,随施肥量的增加呈先增后减小的变化趋势,按从大到小的顺序排列为W1>W2>W3>W4,F2>F3>F4>F5>F1;肥料偏生产力随灌水量的增加呈先增后减的趋势,随施肥量的增加呈减小趋势,按从大到小的 顺 序 排 列 为W3>W4>W1>W2,F2>F3>F4>F5。水肥交互作用下,灌溉水分利用效率和肥料偏生产力均为W3F2处理效果最佳,说明该处理能显著提高灌溉水利用效率和肥料偏生产力,能更好地配置水资源和使用肥料,以达到最优的投入产出比(图11)。

2.5 水肥耦合紫花苜蓿各生长指标与干草产量的灰色关联度分析和模糊相似优先比评价

为了进一步明确滴灌紫花苜蓿各生长性状指标与干草产量的相关性以及对紫花苜蓿干草产量的贡献率,本研究将不同年份的苜蓿的株高、生长速度、分枝数及叶茎比与苜蓿干草产量进行灰色关联度分析,结果表明(表7),2017−2019 年紫花苜蓿各生长性状与干草产量的相关性大小顺序为生长速度>株高>二级分枝数>一级分枝数>叶茎比,说明生长速度、株高和二级分枝数与干草产量的相关性较大,对干草产量的贡献较大,一级分枝数和叶茎比与干草产量的相关性较小,对干草产量的贡献较小。

表6 不同水、肥和种植年限对紫花苜蓿营养品质的影响Table 6 Effects of different water,fertilizer and planting years on the nutritional quality of alfalfa

图7 不同水肥处理对粗蛋白的影响Fig.7 Effect of different water and fertilizer treat⁃ments on crude protein

图8 不同水肥处理对NDF 的影响Fig.8 Effect of different water and fertilizer treat⁃ments on NDF

图9 不同水肥处理对ADF 的影响Fig.9 Effect of different water and fertilizer treat⁃ments on NDF

图10 不同水肥处理对RFV 的影响Fig.10 Effect of different water and fertilizer treat⁃ments on RFV

图11 不同水肥处理对IWUE 和PFP 的影响Fig.11 Effects of different water and fertilizer treatments on IWUE and PFP

苜蓿生产的经济价值是多指标的综合体,在考量苜蓿经济价值时,单一指标的评价方法不能完整地体现其经济价值,因此需要综合的评价方法来判断。相似优先比是模糊性度量的一种形式,它是以评价的样本与理想样本作对比,得出的相似程度值越小,说明评价样本越接近理想样本。因此,为了探明滴灌苜蓿各水肥处理的最优模式,将滴灌苜蓿的干草产量、CP、 IWUE、PFP 和RFV 的最大值作为理想样本,对各指标进行模糊相似优先比评价(表8),相比于以单一指标为评价方法,可得出更加具有综合经济性状的一个排序结果。结果表明:W3F2组合的模式更加接近理想状态,即灌水6000 m3·hm−2,N:30 kg·hm−2,P2O5:45 kg·hm−2,K2O:60 kg·hm−2的水肥配比最为适宜。

2.6 回归寻优模型

为了进一步探明灌水和施肥对IWUE、PFP 和干草产量的影响,以灌水量和总施肥量为自变量,灌溉水分利用效率、肥料偏生产力和3 年平均干草产量为因变量,进行回归模拟,分别得到干草产量与灌水量和施肥量、IWUE 与灌水量和施肥量和PFP 与灌水量和施肥量的二次回归模型(表9)。

回归方程进行显著性检验,均达到显著水平,说明该方程拟合程度较好,能够反映实际情况。对IWUE 与灌水量和施肥量的模型分析可知(图12),一次项系数为正,二次项系数为负,水肥交互项系数为负,说明灌溉水分利用效率随灌水量、施肥量的增加呈先增加后减小的趋势,最高峰出现在灌水量为5500~6500 m3·hm−2,施肥量为150~250 kg·hm−2,且水肥交互作用对灌溉水分利用效率有负效应。肥料偏生产力随灌水量和施肥量的增加呈先增加后减小的趋势(图13),最高点坐标为(6144.40,269.53)。紫花苜蓿干草产量与灌水量、施肥量的模型(图14)为开口向下的抛物线,且交互项系数为负,说明干草产量随灌水量和施肥量的增加呈先增后减的变化趋势,但超过一定额度时对干草产量产生负效应,影响干草产量的形成;寻优结果表明,灌水量为6023.84 m3·hm−2,施肥量为315.37 kg·hm−2时增产效果最佳。综合研究表明,滴灌条件下紫花苜蓿生产最适宜的水肥 范 围 为:灌 水 量6000~6500 m3·hm−2,施 肥 量 为250~320 kg·hm−2。

表7 不同年份紫花苜蓿生长性状与干草产量的灰色关联度分析Table 7 Grey correlation analysis of alfalfa growth traits and hay yield in different years

表8 不同水肥处理最优相似度排序Table 8 Sorting statistics of optimal similarity of different water and fertilizer treatments

表9 灌水量和施肥量与灌溉水分利用效率、肥料偏生产力和干草产量之间的回归关系Table 9 Regression relationship between irrigation and fertilization and irrigation water use efficiency,fertilizer partial produc⁃tivity and hay yield

图12 灌水和施肥与IWUE 的回归模型Fig.12 Regression model of irrigation and fertilization and IWUE

图13 灌水和施肥与PFP 的回归模型Fig.13 Regression model of irrigation and fertilization and PFP

图14 灌水和施肥与干草产量的回归模型Fig.14 Regression model of irrigation and fertilization and hay yield

3 讨论

3.1 水肥耦合对紫花苜蓿生产性能的影响

灌水、施肥在紫花苜蓿生育期起到至关重要的作用,研究发现适量的灌水施肥能显著增加植株高度,提高生长速率,促进干草产量的形成,过量的水肥供给不但不能增加产量,还会导致水肥资源的浪费,甚至会污染环境[24]。在本试验中,随施肥量和灌水量的增加,紫花苜蓿株高、生长速度呈先增加后降低的变化趋势。这与前人的研究结果吻合,说明在紫花苜蓿生长对水分和养分的需求量之下进行灌水施肥,能显著提高植物对水分和养分的利用效率,但当供给量大于需求量时,养分不能被植物充分吸收,多余养分残留于土壤中,造成土壤板结,土壤有机质含量降低,理化性质恶化,肥料利用率下降,土壤微生物群落结构发生变化[25]。

3.2 水肥耦合对紫花苜蓿干草产量及饲草品质的影响

紫花苜蓿干草产量、粗蛋白含量、NDF 和ADF 含量是评定饲草是否优良的重要指标,而这些指标与水肥供应有密切的关系。本研究表明,适量的增加灌水、施肥能显著提高干草产量,且生长速度、株高和二级分枝数对干草产量的贡献较大,一级分枝数对干草产量的贡献较小;粗蛋白含量随灌水和施肥量的增加呈先增后减的变化趋势,分别在W2、F3处达到最大。除ADF 含量受水分影响较小之外,ADF 和NDF 均受到水肥的影响,随施肥量的增加呈减小的趋势。这与魏臻武等[26]和徐文婷[27]的研究结果一致,说明适当的增加灌水量和施肥量对提高干草产量、粗蛋白含量具有一定的潜力。这可能是由于在苜蓿生长过程中,随灌水量的增加谷氨酰胺合成酶活性显著增高,蛋白质水解酶内肽酶、氨肽酶、羧肽酶活性降低[28],粗蛋白合成速度加快,水解速度降低,粗蛋白含量增加。但随着灌水量的持续增加,苜蓿生育期逐渐延长,产量逐渐增加,蛋白质含量逐渐减少,蛋白质含量与产量呈负相关[29]。N、P、K 是植物生长必需的营养元素,三者之间存在相互促进的作用,而N 又被称为植物体内的“生命元素”又和蛋白质的合成有关[30]。苜蓿生长期补充氮肥能促进磷肥、钾肥的吸收,显著增加蛋白含量,过量的肥料投入则会导致植株疯长,产量显著增加,但蛋白含量未增加。增加灌水施肥不但能增加粗蛋白含量,还能显著降低ADF 和NDF 含量。这是由于增加灌水施肥能满足植株生长,植株含水量较高,木质化进程减缓,ADF 和NDF 含量降低。

3.3 水肥耦合对灌溉水分利用率及肥料偏生产力的影响

滴灌苜蓿生长期,合理的水肥供应不但能显著提高干草产量,提高品质,还能提高水分利用和肥料使用效率。张兴国等[31]在研究水肥耦合对温室葡萄(Vitis vinifera)产量和水肥利用的影响时发现,在一定范围内,增加水肥用量有利于产量和水肥利用率的提高,但过高的水肥供给会带来明显的负效应。另据邢英英等[32]的研究可知,减小灌水量、增大施肥量能显著提高水分利用效率,增大灌水量,降低施肥量能提高肥料偏生产力,而且水分和肥料使用效率受灌水施肥的影响规律完全相反。本研究与其结果一致,但还发现增加灌水量,肥料偏生产力呈先增后减的变化;增加施肥量,灌溉水分利用效率呈先增后减的变化趋势,且在水肥耦合作用下,灌溉水分利用效率和肥料偏生产力均为W3F2处理效果最佳,这一结论与之不同,这可能是地域的差异和植物本身存在的差异造成的。

4 结论

在宁夏黄河灌区滴灌苜蓿生产时,适量地增加灌水、施肥能显著提高紫花苜蓿株高、生长速度和干草产量;随施肥量和灌水量的增加呈先增加后减小的变化趋势,且在W3、F2水平下达到最大值。W3F2(灌水6000 m3·hm−2,N:30 kg·hm−2,P2O5:45 kg·hm−2,K2O:60 kg·hm−2)的水肥耦合处理能够获得较高的干草产量(19831.83 kg·hm−2)和蛋白含量(19.28%)、相对较低的NDF(39.71%)和ADF(23.17%)含量,并且在该水平下,灌溉水分利用效率和肥料偏生产力显著提高。利用以灌水量和施肥量为自变量,灌溉水分利用效率、肥料偏生产力和3 年平均干草产量为因变量建立的回归寻优模型得出,在该区域滴灌条件下建植苜蓿时,最适宜的灌水和施肥范围为:灌水量为6000~6500 m3·hm−2,施肥量为250~320 kg·hm−2。

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