稻蟹模式下水层深度、追肥量、放蟹密度及饲料投喂量最优组合试验研究

曲兆凯，田军仓,2,3*，闫新房,2,3

稻蟹模式下水层深度、追肥量、放蟹密度及饲料投喂量最优组合试验研究

曲兆凯1，田军仓1,2,3*，闫新房1,2,3

（1.宁夏大学 土木与水利工程学院，银川 750021；2.宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心，银川 750021；3.旱区现代农业水资源高效利用教育部工程研究中心，银川 750021）

【】解决宁夏贺兰县稻蟹模式下水肥利用率不高，放蟹密度、饲料投喂量不明确等问题。采用四因素三水平正交试验，研究了水层深度（5、8、11 cm）、追肥量（（60+1 500+3 000）kg/hm2）、（75+3 000+4 500）kg/hm2）、（90+4 500+6 000）kg/hm2））、放蟹密度（60、90、120 kg/hm2）、饲料日投喂量（7.2、9、10.8 kg/hm2）对水稻与河蟹生长、产量和品质的影响。①四因素对水稻与河蟹产量的影响顺序为追肥量>水层深度>放蟹密度>饲料日投喂量、放蟹密度>水层深度>追肥量>饲料日投喂量，且均达到显著水平。②水稻与河蟹产量、蟹肉氨基酸总量随水层深度和追肥量增加而增加，稻米食味值随水层深度的增加而增加，随追肥量的增加先增后减，水稻产量和蟹肉氨基酸总量随放蟹密度与饲料日投喂量增加先增后减，河蟹产量和稻米食味值随放蟹密度的增加而增加，随饲料日投喂量的增加而减少。通过极差、方差与主成分分析得出，四因素最优水平组合为：水层深度为11 cm，追肥量为（90+4 500+6 000）kg/hm2（尿素+沼渣+沼液）、放蟹密度为90 kg/hm2、饲料日投喂量为7.2 kg/hm2时，水稻与河蟹产量最高，分别为9 799.8 kg/hm2和444.6 kg/hm2，较CK分别增产24%和37.6%；同时，稻米食味值与蟹肉氨基酸总量也最高，分别为83.71分和15.85 g/100g，较CK分别增加6.9%和24.8%。

宁夏；稻蟹模式；最优组合方案；提质增效；现代化生态灌区

0 引 言

【研究意义】宁夏稻田养蟹始于2009年，推广面积超过1 067 hm2[1]，虽然稻蟹模式在一定程度上提高了稻米品质，但为了保障稻田蟹的生长和品质，不得不减少化肥与农药投入量，由此造成稻田土壤有效养分不足，病虫草害风险加剧，进而导致水稻减产[2]。此外，还存在组织化和规模化程度低，缺乏统一标准、河蟹肥满度不佳、养殖密度与饲料投入过大，进而导致稻田水体富营养化和面源污染等问题[3-4]。【研究进展】目前关于稻蟹共作研究大多集中在种养模式与技术[5-6]、生态效应[6-11]、土水环境[12-16]等方面。同时也有学者开展了稻蟹密度[17-20]、施肥制度[21-22]以及常规稻蟹结合模式[23-27]等单一因素对水稻与河蟹的生长、产量及品质影响研究。此外，稻蟹种养模式下施用沼肥，一方面可减少河蟹饲料、化肥和农药的投入量，另一方面可降低或避免沼肥排放带来的环境污染风险。张国强[28]在“稻-沼-蟹”能源生态模式下，以大田为载体，通过向叶面喷施和田间泼洒沼液，证明了稻田施用沼液养殖河蟹的可行性以及带来巨大的生态经济双重效益。【切入点】沼液对于河蟹的品质的影响还未被有效挖掘，缺少科学数据的支持，对于宁夏稻蟹模式下水肥、放蟹密度及饲料投喂量组合方案对水稻与河蟹生长、产量和品质影响的研究鲜见报道。【拟解决的关键问题】本文采用四因素三水平正交试验，针对不同水层深度，追肥量、放蟹密度和饲料投喂量的组合对水稻与河蟹生长、产量和品质的影响进行试验研究，以确定各因素最优组合方案，为当地稻蟹模式推广和现代化生态灌区建设提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验点位于宁夏贺兰县于祥村现代化生态灌区示范基地，地理位置位于北纬38°69′、东经106°32′，海拔1 105.3 m，年平均气温8.5 ℃，年平均日照时间2 800～3 000 h，年平均降雨量180 mm，无霜期为185 d，土壤质地为灌淤土，耕层（0～40 cm）土壤干体积质量为1.43 g/cm3，田间持水率为22.5%。土壤初始养分为：有机质量9.45 g/kg，pH值8.46，全盐量2.2 g/kg，碱解氮量32.2 mg/kg，有效磷量11.6 mg/kg，速效钾量128.0 mg/kg。

1.2 试验设计

采用正交试验，依据当地水稻生产经验，选取水层深度（H）、追肥量（F）、放蟹密度（D）和饲料日投喂量（S）4个因素，每个因素3个水平，共9个处理，试验方案如表1。以当地常规单一追施尿素为对照（CK），H为8 cm，F为（75+81）kg/hm2（尿素），D为120 kg/hm2，S为9 kg/hm2。每个处理均设3次重复。

表1 正交试验方案

注 本试验分为3个追肥阶段，包括分蘖期施尿素，拔节期施沼渣，孕穗期施沼液。

1.3 试验实施

小区面积长50 m，宽20 m，面积为1000 m2，距田埂0.6 m的周边环沟水面宽3 m，环沟约占稻田面积的8%。各处理之间采用地膜防渗，各处理周边设置塑料布围栏。试验于2020年4—10月进行，4月21日施基肥：磷酸二铵（18-46-0）300 kg/hm2，尿素（N≥46%）150 kg/hm2，硫酸钾（K2O≥46%）75 kg/hm2，硅肥（SiO2≥20%）30 kg/hm2，各田块施用基肥情况一致。4月22日翻地，4月23日进行激光平地，4月24日采用机械旱播种植水稻，水稻行距20 cm，穴间距20 cm，每穴种子播量约25～30粒。供试水稻品种为宁粳50，生育期148 d左右。

为了保苗，2020年4月25日—6月4日灌水定额相同，6月12日开始按照试验方案进行灌溉。7月3日投放扣蟹苗，扣蟹品种为辽蟹。自7月5日至河蟹收获，07:00、18:00各投1次颗粒饲料，主要成分包括粗蛋白≥33.6%，粗脂肪≥3.5%，粗纤维≤8.7%，粗灰分≤16.8%，钙0.8%～3%，食盐0.6%～4.3%，添加剂1.2%。6月5日施尿素、7月3日施沼渣、7月12日施沼液。全生育期灌水13次，追肥3次。9月10日收获河蟹，10月1日收获水稻。

表2 供试沼肥理化性质

注 沼肥来自试验田附近养殖场猪粪尿经腐熟发酵而成。

1.4 观测项目与方法

参照有关国家标准和农业行业有关标准，测定水稻株高、穗长、有效穗数、有效穗粒、千粒质量、结实率、产量和稻米品质(NY147-88)；测定河蟹体重、体长、体宽、体厚、成活率、产量和品质(GB/T5009.4-2010、GB/T5009.5-2010、GB/T5009.6-2010和GB/T5009.124-2016)。水稻叶绿素值采用便携式叶绿素仪（SPAD-502）测定。

1.5 数据分析

本试验数据通过Excel 2007处理后，采用DPS软件进行正交方差分析，以LSD法进行多重比较，并采用SPSS 26.0软件进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 不同处理对水稻生育期内叶绿素的影响

由表3可知，各处理水稻自分蘖期至成熟期值呈先上升后下降的单峰型趋势，8月5日抽穗期前后值达到最高值，抽穗前氮素主要供应叶片跟茎部，抽穗后，由于水稻进入生殖期，氮素开始供应给谷粒，叶片中值随之下降，叶片开始变黄，氮素在黄熟期主要供应给稻穗，值降至最低。

表3 不同处理对水稻SPAD值的影响

由各处理水稻抽穗期值极差分析（表4）可知，HFDS，则4个因素的主次顺序为H>F>D>S，其中H和F影响显著，D和S影响不显著。水稻值随着H和F水平的增加而增加，随着D和S水平的增加先增加后减小。当水层深度由H1增加到H3，水稻值增率为1.93/cm；当追肥量由F1增加到F3，水稻值增率为0.95/(t/hm2)；D2水平较D1和D3分别增加1.5%和6.1%；S2水平较S1和S3分别增加0.8%和4.5%。各因素参考组合为H3F3D2S1，初始最优组合为H3F3D2S2，考虑主次因素、显著性和综合成本与效益，确定最优组合为H3F3D2S1（T9），水稻抽穗期值最高，为57.7，较CK增加30.5%。

表4 水稻SPAD值与各因素水平的效应

2.2 不同处理对水稻株高的影响

由表5可知，各处理水稻在分蘖前期株高增长趋势大致相同。6月6日进行第1次追尿素后，随着不同处理间氮肥量的不同，水稻的株高也开始出现差别。由多重比较分析结果（表5）得，除6月5日各处理水稻株高无显著性差异外，整个生育期内，T9处理水稻株高均显著大于CK。

表5 不同处理株高

注 同行不同小写字母表示差异显著（<0.05），下同。

由各处理水稻最大株高极差分析（表6）可知，HFDS，4个因素的主次顺序为H>F>D>S，且四因素均有显著性影响。当水层深度由H1增加到H3，株高增率为1.77 cm/cm，当追肥量由F1增加到F3，增率为1.44 cm/t，D2水平较D1和D3分别增加1.8%和4.7%，S2水平较S1和S3分别增加1.3%和3.2%。各因素参考组合为H3F3D2S1（T9），初始最优组合为H3F3D2S2，考虑主次因素、显著性和综合成本效益，确定最优组合为H3F3D2S1（T9），水稻株高最高，为108.3 cm，较CK增长了17.6%。

表6 株高与各因素水平的效应

2.3 不同处理对水稻与河蟹产量及其构成因素的影响

由各处理水稻产量（表9）极差分析（表7）可知，FHDS，4个因素的主次顺序为F>H>D>S，且4个因素影响均显著。水稻产量随H、F的增加而增大，随D、S的增加先增大后减小。当水层深度由H1增加到H3，水稻产量增率为98.5 kg/cm；当追肥量由F1增加到F3，增率为148.85 kg/t，D2水平较D1和D3分别增加1.3%和4.5%，S2水平较S1和S3分别增加1.2%和4.3%。

表7 水稻产量与各因素水平的效应

由各处理河蟹产量（表9）极差分析（表8）可知，DHFS，4个因素的主次顺序为D>H>F>S，且4个因素均有显著性影响。河蟹产量随H、F、D的增加而增大，随S的增加而减少。当水层深度由H1增加到H3，河蟹产量的增率为12.09 kg/cm；当追肥量由F1增加到F3，增率为10.45 kg/t，当放蟹密度由D1增加到D3，增率为2.12 kg/kg，当饲料投喂量由S1增加到S3，降率为4.25 kg/kg。由多重比较分析结果（表9）得，除水稻结实率与河蟹成活率外，T9处理其余稻蟹产量及其构成指标均显著大于CK。

综上，水稻与河蟹产量各因素参考组合均为H3F3D2S1，二者初始最优组合分别为H3F3D2S2和H3F3D3S1，考虑主次因素、显著性和综合成本效益，确定最优组合为H3F3D2S1（T9），水稻与河蟹产量均最高，9 799.8 kg/hm2和444.6 kg/hm2，较CK分别增产24%和37.6%。

表8 河蟹产量与各因素水平的效应

表9 水稻与河蟹产量及构成因素

2.4 不同处理对水稻与河蟹品质指标的影响

由各处理稻米食味值（表12）极差分析（表10）可知，HFSD，4个因素的主次顺序为H>F>S>D，除放蟹密度外，其余因素均有显著性影响。食味值随H和D的增加而增大，随F的增加先增大后减小，随S的增加而减少。当水层深度由H1增加到H3，稻米食味值的增率为0.74分/cm；F2水平较F1与F3分别增加2.3%和0.3%，主要表现在低、中水层；当放蟹密度由D1增加到D3，增率为0.005分/(kg·hm-2)；当饲料投喂量由S1增加到S3，降率为0.33分/(kg·hm-2)。由多重比较分析结果（表12）得，除水稻直链淀粉量与蟹肉粗脂肪量外，T9处理其余稻蟹品质指标均显著优于CK。

由各处理蟹肉氨基酸总量（表12）极差分析（表11）可知，HFDS，4个因素的主次顺序为H>F>D>S，其中，除饲料投喂量外，其余因素影响均显著。蟹肉氨基酸总量随H和F的增加而增加，随D和S的增加先增后减。当水层深度由H1增加到H3，蟹肉氨基酸总量的增率为0.39 (g/100g)/cm；当追肥量由F1增加到F3，增率为0.24 (g/100g)/(t·hm-2)；D2水平较D1和D3分别增加2.6%和6.9%；S2水平较S1和S3分别增加1.3%和3.8%。

表10 稻米食味值与各因素水平的效应

表11 蟹肉氨基酸与各因素水平的效应

综上，稻米食味值与蟹肉氨基酸总量各因素参考组合均为H3F3D2S1，二者初始最优组合分别为H3F2D3S1和H3F3D2S2，考虑主次因素、显著性和综合成本效益，并结合参考组合，确定最优组合为H3F3D2S1（T9），稻米食味值与蟹肉氨基酸总量均最高，分别为83.71分和15.85 g/100g，较CK分别增加6.9%和24.8%。

表12 水稻与河蟹品质指标

2.5 不同处理水稻与河蟹综合指标评价体系的建立

将各处理水稻与河蟹产量和品质指标趋同化和标准化后，采用SPSS进行主成分分析，并通过系数得分矩阵和归一化处理，得出各指标与主成分得分函数如下，提取的4个主要成分分别是有效穗数F1、结实率F2、蟹肉氨基酸总量F3和河蟹体长F4。

F1=0.051+0.0522+0.053+0.0514+0.0525+

0.0496+0.0517+0.0518+0.0459+0.04710+

0.01311+0.0312+0.05213+0.0514-0.0515-

0.0416+0.04817+0.04818+0.0519-0.03420+

0.0521+0.05222+0.0523+0.05224

F2=-0.1221+0.1692+0.0243+0.1254-0.15+

0.0656+0.1477+0.1988+0.0669+0.21210-

0.47711+0.25912-0.04513-0.02114+0.04515+

0.15116+0.14517-0.19518-0.14719+0.22220-

0.02721+0.04822-0.11923-0.1224

F3=0.081-0.0752-0.2563-0.014+0.0025-

0.1686+0.17+0.0688+0.3459+0.10610+

0.44411+0.36412-0.09913+0.00814+0.20815+

0.12216+0.06817-0.03618+0.15919+0.20120+

0.13721-0.08222-0.13223-0.05924

F4=-0.2121-0.0092-0.0983-0.0554-0.1375+

0.2756+0.0197-0.0258-0.2389+0.16510+

0.22311-0.39312-0.03113+0.30514-0.01415+

0.20416+0.21817+0.04418-0.04619+0.46420+

0.28921+0.10522+0.0923-0.00424

综合评价得分函数：F=0.83F1+0.067F2+0.058F3+0.047F4，由各个主成分权重与客观权重乘积得下表，由表13可知，T9处理综合评价得分最高，为1.53，排名第一，表明该处理下各因素组合（H3F3D2S1）最优，与极差分析所得结果一致。

表13 主成分及综合得分

3 讨论

本试验所得稻蟹模式下四因素最优组合为H3F3D2S1。最优组合中选取深水层H3，是因为深水层能够保护水稻根部免受高温伤害，进而增强根系活力，促进株高增加，同时，深水层也能够避免河蟹受到高温伤害，这与杨勇[29]在稻渔共做下得出深水层有助于拔节和抽穗期提前的结论相似。当田间水层较浅且追肥量较低时，由于养分汲取不足，水稻生长高峰期延后，不利于稻粒饱满度的增长与稻米品质的改善；当追施沼肥量增多，且田间水层较浅时，难以稀释沼液（渣），抑制了水稻根系活力，影响对土壤养分的吸收，降低灌浆效率，造成稻米垩白度增加。

最优组合中选取高追肥量F3，是因为高追肥量为水稻生长提供充足养分，同时，有利于稻田浮游动植物的增加，进而为河蟹提供更多的天然饵料[28]。

最优组合中选取中等放蟹密度D2，是因为随着放蟹密度的增加，河蟹产量及其构成因素先增后减，与吕东锋等[30]的研究结果相似，Zhang等[19]研究发现在较低河蟹密度，水稻与河蟹之间发生相互作用，而在高密度时则存在竞争，随着河蟹密度的增加，稻蟹互作由正向负转变，因此可以通过选择合适的初始密度值，增加互惠关系或正向交互作用来提高其经济效益。此外，孙文通等[17]研究发现水稻分蘖期，高密度养蟹造成稻田水体氨氮和亚硝酸盐量增高，溶解氧量降低，从而不利于水稻与河蟹的正常生长发育。

最优组合中选取低饲料投喂量S1，原因是饲料投喂量是次要因素，还可在河蟹产量增加的同时，节省河蟹养殖成本，减少水体污染。此外，当放蟹密度与饲料投喂量过大时，会造成蟹粪、蟹壳及饲料的堆积，且不易短期快速分解，进而会对稻田土壤和水质造成污染[17, 31]。同时，土壤微生物腐解蟹壳、河蟹粪便及饲料过程需要消耗大量稻田氮素养分，与水稻争夺氮素[32]。

综上，所选取的最优组合是由极差值、显著性、单因素与指标变化规律、各处理指标的参考组合以及成本、效益、实施难度、工艺条件和主成分分析等综合考虑后确定。

4 结论

1）水层深度、追肥量、放蟹密度及饲料投喂量四因素对水稻叶绿素、株高和蟹肉总氨基酸量影响顺序均为H>F>D>S，对稻谷产量影响顺序为F>H>D>S，对河蟹产量影响顺序为D>H>F>S，对稻米食味值影响顺序为H>F>S>D。水层深度和追肥量对值影响均显著，而放蟹密度与饲料投喂量影响不显著；除饲料 投喂量，其余因素对蟹肉氨基酸总量影响均显著；除放蟹密度，其余因素对稻米食味值影响均显著；对株高、水稻产量与河蟹产量，四因素影响均显著。

2）水稻与河蟹产量、蟹肉氨基酸总量随H和F增加而增加，稻米食味值随H的增加而增加，随F的增加先增后减，水稻产量和蟹肉氨基酸总量随D与S增加先增后减，河蟹产量和稻米食味值随D的增加而增加，随S的增加而减少。

3）确定最优组合为H3F3D2S1(T9)，水稻与河蟹产量最高，分别为9 799.8 kg/hm2和444.6 kg/hm2。较CK分别增产24%和37.6%；稻米食味值与蟹肉氨基酸总量最大，分别为83.71分和15.85 g/100g，较CK分别增加6.9%和24.8%。

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Optimizing Water Depth, Fertilizer Topdressing,Crab Density and Feed Quantity for Rice-crab Farming

QU Zhaokai1, TIAN Juncang1,2,3*, YAN Xinfang1,2,3

(1. School of Civil Engineering and Water Conservancy, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;2. Ningxia Research Center of Technology on Water-saving Irrigation and Water Resources Regulation, Yinchuan 720021, China;3. Engineering Research Center for Efficient Utilization of Water Resources in Modern Agriculture in Arid Regions, Yinchuan 750021, China)

【】Rice-fish farming is a common practice in paddy fields to make most of the limited land resources. However, how to balance fertilization and fish density without compromising the environment is an issue that remains largely obscure. The purpose of this paper is to address this based on rice-crab farming in Helan County, Ningxia province.【】An experiment consisting of four factors and three levels was conducted in the field. It was designed using the orthogonal test. The four factors with their associated three levels were: Depth of water over the soil surface was 5 cm, 8 cm and 11 cm; fertilizers (urea + biogas residue + biogas slurry) topdressing was (60+1500+3000) kg/hm2, (75+3 000+4 500) kg/hm2, and (90+4 500+6 000) kg/hm2; crab densitywas 60 kg/hm2, 90 kg/hm2and 120 kg/hm2; daily feed quantity was 7.2 kg/hm2, 9 kg/hm2and 10.8 kg/hm2. In each treatment, we measured the growth, yield and quality of the rice and crab.【】①Based on their impact on rice yield, the four factors were ranked in the order of fertilizer topdressing >water depth>stock density of crab>daily feed quantity, while for the crab yield their ranking order was stock density >water layer>fertilization>daily feed quantity. The differences between them were at significant level. ②The yields of rice and crab, and the total amino acid content in the crab muscle both increased with the increase in water depth and fertilization. The tasting quality of the rice increased with the water depth first followed by a decline after the water depth exceeded a threshold value. Rice yield and total amino acids of the crab muscle increased first and then decreased as the stock density and daily feed quantity increased. The crab yield and taste of the rice both increased with the increase in stock density, but decreased as daily feed quantity increased.【】The optimal combination for rice-crab farming was: water depth 11 cm, fertilizer topdressing (90+4 500+6 000) kg/hm2, crab stock density 90 kg/hm2, daily feed quantity 7.2 kg/hm2. Under this combination, the yield of the rice and crab maximized, increasing by 24% and 37.6%, compared with the CK, to 9 799.8 kg/hm2and 444.6 kg/hm2, respectively. It also improved the taste of the rice and the total amino acid in the crab muscle by 83.71 points and 15.85 g/100g, respectively, an increase of 6.9% and 24.8% compared to those in the CK.

Ningxia; rice-crab farming; optimal cultivation; food improvement; modern ecological irrigation district

S273.5

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021233

1672 - 3317（2021）11 - 0051 - 08

2021-06-08

宁夏自治区重点研发计划重大项目（2018BBF02022）；宁夏高等学校一流学科建设项目（NXYLXK2017A03，NXYLXK2021A03）

曲兆凯（1995-），男。硕士研究生，主要从事节水灌溉理论与技术研究｡E-mail: 562042534@qq.com

田军仓（1958-），男。教授，博士生导师，主要从事节水灌溉理论技术、水资源高效利用和水资源工程等方面的研究｡E-mail: slxtjc@163.com.

曲兆凯, 田军仓, 闫新房. 稻蟹模式下水层深度､追肥量､放蟹密度及饲料投喂量最优组合试验研究[J]. 灌溉排水学报, 2021, 40(11): 51-58.

QU Zhaokai, TIAN Juncang, YAN Xinfang. Optimizing Water Depth, Fertilizer Topdressing, Crab Density and Feed Quantity for Rice-crab Farming[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(11): 51-58.

责任编辑：韩 洋