密度、打顶时间与施氮量对长绒棉BMC79产量的影响

罗长成,王清连

（1.河南科技学院生命科技学院,河南 新乡 453003;2.现代生物育种河南省协同创新中心,河南 新乡 453003）

棉花是我国重要的经济作物.近年来,棉花总产量持续增加,但种植面积有所减少.据国家统计局发布的数据显示,2022 年我国的棉花总产量597.7 万t,同2021 年相比增长4.3%,种植面积3 000 300 hm2,比2021 年减少27 900 hm2[1].我国棉花的种植地区主要分布于长江流域、黄河流域和西北内陆地区[2].长绒棉纤维长度在33 mm 以上,在“长、细、强”等方面有一定优势,是棉花中优异的品种.长绒棉于20 世纪50 年代开始引进我国,新疆独特的气候特征成为我国唯一的长绒棉产区[3].自我国引进第一个长绒棉品种胜利1 号后,我国就进入了长绒棉自育阶段[4].河南科技学院棉花研究团队经过多年的选育,所培育的长绒棉BMC79 品种表现优异,可纺360 支高档纱线,打破了国外长期垄断高档长绒棉市场的局面.密度、打顶时间与施氮量作为棉花种植常见的一种管理措施,与棉花的产量息息相关.前人的研究结果认为密度与棉花产量相关,只有合适的密度才能使棉花高产[5].Lou 等[6]的研究表明,棉花产量会随着密度的增加而增加.高俊山等[7]、王延琴等[8]、王树林等[9]、娄善伟等[10]的研究结果表明,随着密度的增加,棉花产量会先增加后下降.王延琴等[11]通过不同的打顶时间对棉花进行处理,发现打顶愈早,果枝的横向增长愈快,适时打顶可使养分更多地横向运输,提高结铃率,增加单铃质量.氮肥的合理使用是调控作物生长发育及产量品质形成的重要措施.在棉花系统中,过量使用氮肥会加剧一氧化二氮的排放,从而降低产量,减少经济价值[12].Boquet 等[13]在施氮量对棉花中氮和干物质分配影响的研究中指出,增强对棉花田间氮消耗的了解,将会改变氮的利用效率,产量达到最佳水平.

前人的研究主要是研究密度、施氮量对棉花产量的影响,本试验还研究了打顶时间对棉花产量的影响.本试验通过二次旋转通用组合设计方案,以长绒棉BMC79 为试验材料,以密度、打顶时间、施氮量三个因素为试验因子,在五个不同的水平下,棉花产量为响应值,通过函数模型来拟合试验因子与响应值之间的函数关系.通过对函数方程的解析来寻找最优的种植方案,发挥长绒棉BMC79 最大的生长潜力,获取最佳的棉花产量.

1 材料和方法

1.1 试验区概括

该棉花试验区位于新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州库尔勒市普惠农场四队, 试验区种植排序方向为东西方向,土壤类型为沙壤土.于2022 年4 月24 日进行棉田地膜覆盖,人工点播种植.种植模式按照一膜四行种植,地膜与地膜间距为0.5 m,过道设置为0.8 m.

1.2 试验材料

试验材料长绒棉BMC79,由河南科技学院棉花研究所提供.

1.3 试验设计

试验通过二次旋转通用组合设计方案.试验以密度、打顶时间、施氮量为试验因子,分别设置5 个不同的水平.根据试验方案的要求,将试验因子的各个水平实际值进行编码.试验因子的各个水平编码值与实际值,如表1 所示.

表1 试验因子各个水平编码值与实际值Tab.1 Coded and actual values of test factors at each level

各个试验小区编码值与实际值的具体处理方案,如表2 所示.

表2 各试验小区处理方案Tab.2 Treatment scheme of each experimental community

由表2 可知,试验区共有20 个小区,每个小区为一种处理.单个小区长度设置为3.5 m、宽度3 m,小区面积为10.5 m2,过道设置宽度0.8 m.试验小区内按照一膜四行种植,行距为0.43 m,株距按照试验设置的密度进行调整.

1.4 数据统计方法

每个试验小区内棉花吐絮期结束后全部混收,于室内进行考种,统计籽棉和皮棉质量，将得到的数据通过IBMSPSS Statistics 26、Design-Expert 12 软件进行函数的模拟和分析.

2 试验因子对棉花产量的影响

2.1 试验因子对棉花籽棉产量的影响

将试验小区的棉花全收并换算成产量.各个试验小区棉花籽棉的产量统计结果如表3 所示.

表3 各个试验小区棉花籽棉产量Tab.3 Cotton seed cotton yield in each experimental plot

由表3 可知,各个试验小区棉花籽棉产量的最小值为293.85 kg/667m2,最大值为332.18 kg/667m2.

将各个试验小区棉花籽棉产量统计值, 通过Design-Expert 12 软件进行拟合函数模型的模拟分析,拟合的函数模型结果如表4 所示.

表4 拟合函数模型的显著性分析Tab.4 Significance analysis of fitting function model

由表4 可知,跟据F 值数据显示,施氮量（14.160 0）＞打顶时间（16.020 0）＞AB（10.530 0）＞AC（0.476 7）＞BC（0.471 2）＞密度（0.151 5）,则试验因子对籽棉产量的影响程度为施氮量＞打顶时间＞AB＞AC＞BC＞密度.拟合的函数模型决定系数R2为0.897 0.拟合的函数模型P 值0.000 7＜0.01,达到极显著水平,在统计学上是有意义的.失拟项P 值0.455 1＞0.05,不显著,无失拟因素的影响对模型有利.因此可以使用该函数模型代替试验真实值对试验结果进行分析.拟合的函数模型方程表述为

籽棉产量=291.253 13＋0.008 079*密度－3.970 15*打顶时间＋2.055 57*施氮量＋0.000 253*密度*打顶时间＋0.000 036* 密度* 施氮量＋0.023 796* 打顶时间* 施氮量－（4.513 54E－07）* 密度2－0.028 490*打顶时间2－0.082 369*施氮量2.

在交互项中发现AB、A2、C2这几个模型的P 值小于0.05,表明显著.剩下的交互项几个模型P 值都大于0.05,对籽棉产量没有显著影响.为了使模拟的函数结果更加真实,对这几个模型进行了进一步优化,去除掉不显著的模型.优化之后函数模型的决定系数R2为0.881 6,拟合的函数方程表述为

籽棉产量=288.307 66＋0.008 427*密度-4.752 80*打顶时间＋3.032 32*施氮量＋0.000 253*密度*打顶时间-（4.449 89E-07）*密度2-0.081 112*施氮量2.

设自变量密度为A,打顶时间为B,施氮量为C,因变量籽棉产量为Y,则籽棉产量与密度、打顶时间和施氮量的函数关系表达式为Y=288.307 66＋0.008 427A－4.752 80B＋3.032 32C＋0.000 253AB－（4.449 89E－07）A2－0.081 112C2.（1）

将式（1）中其中两个试验因素自变量固定在零水平上,分别可以得到3 个回归方程

式（2）中:Y1代表的是籽棉产量与密度（A）的方程式.Y2代表的是籽棉产量与打顶时间（B）的方程式.Y3代表的是籽棉产量与施氮量（C）的方程式.这三个方程式为籽棉产量分别与密度、打顶时间、施氮量的函数关系.

2.1.1 单因素对籽棉产量的影响 单因素对籽棉产量的影响箱式图如图1 所示.

图1 各个因素对籽棉产量的影响Fig.1 Effects of various factors on seed cotton yield

由图1 可以看出,籽棉产量随着密度的增加而增加,当密度为15 000 株/667m2时籽棉产量有最大值,而后随着密度的增加,籽棉产量下降;7 月14 日到7 月20 日,籽棉产量随着打顶时间的推迟而增加,而后籽棉产量随着打顶时间的推迟而逐渐减少;籽棉产量随着施氮量的增加先增加后下降,在施氮量为15 kg/667 m2时,籽棉产量有最大值.

2.1.2 交互项对籽棉产量的影响 在交互项中发现AB、A2模型的P 值小于0.05,表明显著.将式（1）进行优化,去除掉不显著的项,探究密度（A）与打顶时间（B）交互作用对籽棉产量的影响.

密度与打顶时间交互作用对籽棉产量影响的等高线图如图2 所示.

图2 交互作用对籽棉产量影响的等高线图和3D 等高线图Fig.2 Contour map and 3D contour map of interaction effect on seed cotton yield

由图2 可以看出,在等高线图中,成椭圆形的范围表明密度与打顶时间两两交互作用对株高的影响是显著的.颜色较深的部分为交互作用对籽棉产量影响最大的地方.从图2 中可以看出籽棉产量随着密度（A）的增加先增加而后降低;固定密度的值,籽棉产量随着打顶时间（B）的增加而降低.密度在11 000 株/667m2到17 000 株/667m2,打顶时间7 月14 日到7 月17 日之间时,密度与打顶时间交互作用对籽棉产量的影响,曲面上的响应值最佳.

2.1.3 最佳种植方案 对式（1）进行最优化求解,使因变量籽棉产量值最大.求出的结果是密度为13 549.951 株/667m2,打顶时间7 月11 日,施氮量15.234 kg/667m2时,籽棉产量最大为332.998 kg/667m2.

2.2 试验因子对棉花皮棉产量的影响

各个试验小区棉花经过全收并去除掉棉籽对皮棉进行称质量.皮棉产量统计的结果如表5 所示.

表5 各个试验小区棉花皮棉产量Tab.5 Cotton seed cotton yield in each experimental plot

由表5 可知, 皮棉产量的最小值为78.81 kg/667m2, 最大值为102.71 kg/667m2, 平均值为90.181 kg/667m2.

将各个试验小区的皮棉产量的数据,通过Design-Expert 12 软件进行函数模型分析,拟合的函数模型结果如表6 所示.

由表6 可知,拟合的函数模型决定系数R2等于0.927 8,拟合效果较好,失拟项0.068 4＜0.05,失拟项对拟合函数的模型影响不显著.从表中的F 值可以看出,打顶时间（22.060 0）,施氮量（20.520 0）,AB（13.280 0）,BC（0.757 7）,AC（0.432 4）,密度（0.044 0）,则试验因子对皮棉产量的影响程度从大到小为打顶时间、施氮量、AB、BC、AC、密度.皮棉产量与密度、打顶时间、施氮量拟合的函数模型方程式如下所示

皮棉产量=71.224 30＋0.005 355*密度－2.242 56*打顶时间＋1.349 23*施氮量＋0.000 141 密度*打顶时间＋0.000 017 密度*施氮量＋0.014 954*打顶时间*施氮量－（2.796 35E－07）*密度2－0.016 252*打顶时间2－0.051 505*施氮量2

单因素中密度（A）的P 值大于0.05 不显著.交互作用项中,AC、BC、B2的P 值大于0.05 不显著.为了使因变量的结果更优,对不显著的项目进行处理,拟合的函数模型决定系数R2=0.914 0,拟合效果较好,处理结果如下所示

皮棉产量=69.925 89＋0.005 501*密度－2.668 33*打顶时间＋1.880 95*施氮量＋0.000 141 密度*打顶时间－（2.760 04E－07）*密度2－0.050 787*施氮量2

设皮棉产量为Y,密度（A）,打顶时间（B）,施氮量（C）,则表达式为

2.2.1 单因素对皮棉产量的影响 将式（4）固定其他两个变量在零位置,寻出单因素对皮棉产量影响的方程,表达式如（5）所示

单因素对皮棉产量的影响箱式图,如图3 所示.

图3 各个因素对皮棉产量的影响Fig.3 Effects of various factors on lint yield

由图3 可以看出,皮棉产量随着密度的增加而增加的趋势,当密度为15 000 株/667m2时皮棉产量有最大值,而后随着密度的增加,产量下降,与密度成负相关;当打顶时间在7 月14 日到7 月20 日时,皮棉产量随着打顶时间的推迟而逐渐增多,当打顶时间为7 月20 日时皮棉产量有最大值,而后随着打顶时间的推迟而减少; 施氮量对皮棉产量的影响也表现出先增加后下降的趋势, 在施氮量为15 kg/667m2时,皮棉产量有最大值.

2.2.2 交互作用对皮棉产量的影响 交互项中,AB 项P 值小于0.01,达到极显著水平,将式（5）中不显著的项进行去除,得到密度（A）与打顶时间（B）的交互作用对皮棉产量影响的方程式

交互作用对皮棉产量影响程度从大到小为:密度（A）与打顶时间（B）的交互作用,打顶时间（B）与施氮量（C）的交互作用,密度（A）与施氮量（C）的交互作用.密度（A）与打顶时间（B）的交互作用对皮棉产量的影响最显著,密度（A）与打顶时间（B）的交互作用对皮棉产量影响的等高线图和3D 等高线图如图4所示.

图4 交互作用对皮棉产量的影响Fig.4 Effects of interaction on lint yield

由图4 可以看出,固定打顶时间的值,皮棉产量随着密度的增加先增加后降低;固定密度的值,皮棉产量随着打顶时间的推迟而降低;当密度在11 000 株/667m2到17 000 株/667m2之间,打顶时间在7 月14 日到7 月17 日之间,响应曲面有最佳值,

2.2.3 最佳种植方案 对式（4）求最优解,使因变量皮棉产量最大.当密度为13 805.945 株/667m2,打顶时间为7 月10 日,施氮量为21.444 kg/667m2时,皮棉产量最大为102.798 kg/667m2.

3 结论与讨论

本试验以长绒棉BMC79 为试验材料,通过二次通用组合设计方案,以密度、打顶时间、施氮量为试验因子,研究其对长绒棉BMC79 产量的影响,初步寻出试验因子对长绒棉BMC79 产量的影响结果.研究结果表明:（1）单因素对籽棉产量的影响:籽棉产量随着密度的增加先增加后降低.当密度为15 000 株/667m2时籽棉产量有最大值;打顶时间在7 月14 日到7 月20 日时,籽棉产量随着打顶时间的推迟而逐渐增多,而后随着打顶时间的推迟而减少;籽棉产量随着施氮量的增加先增加后下降,在施氮量为15 kg/667m2时,籽棉产量有最大值.（2）交互作用对籽棉产量的影响:密度与打顶时间的交互作用影响最显著.固定打顶时间的值、籽棉产量随着密度（A）的增加先增加而后降低;固定密度的值、籽棉产量随着打顶时间（B）的增加而降低.（3）单因素对皮棉产量的影响:皮棉产量随着密度的增加先增加后下降,当密度为15 000 株/667m2时皮棉产量有最大值;打顶时间在7 月14 日到7 月20 日时,皮棉产量随着打顶时间的推迟而逐渐增多,而后随着打顶时间的推迟而减少; 皮棉产量随着施氮量的增加先增加后下降, 在施氮量为15 kg/667m2时,皮棉产量有最大值.（4）密度与打顶时间的交互作用对皮棉产量最显著.固定打顶时间的值、皮棉产量随着密度的增加先增加后降低;固定密度的值、皮棉产量随着打顶时间的推迟而降低.

密度的大小一定是在合适的范围内才可以高效利用光、热、水、温等资源,协调个体与群体关系,改善棉田通风透光条件,达到棉田群体动态结构合理[14].本试验的研究结果表明随着密度的增加,棉花产量先增加后降低,与段鹏飞等人[15]的研究结果一致.在一定范围内,棉花的产量与密度呈正相关,随着种植密度的增加,棉花的产量也随着增加,当达到峰值时,棉花的产量与密度呈负相关;只有合适的密度能够保障较大的棉花产量.总之,密度与打顶时间的交互作用对棉花产量影响程度最大.

棉花的打顶措施能够控制主茎纵向生长,减少无效的营养生长,不同的打顶时间对棉花产量有一定的影响.本试验的研究结果表明:打顶时间在7 月14 日到7 月20 日时,皮棉产量随着打顶时间的推迟而逐渐增多,而后随着打顶时间的推迟而减少,与张巨松等[16]的研究结果一致.随着打顶时间的推迟,在一定范围内能够增加棉花产量,但是打顶时间推迟的时间越长,会导致无效铃增多,营养成分消失,最终导致产量下降.戴翠荣等[17]的研究结果认为不同打顶时间对棉花产量有增加效应.李吉琴等[18]的研究结果表明早打顶能促进早开花、早结铃,并且产量随着打顶时间呈现先增加后减少的趋势.录亚丹等[19]设置4 个不同的打顶时间,研究结果表明:随着打顶时间的推迟,果枝数增加,打顶时间在6 月30 日左右,能够获得较多的有效铃和较高的霜前籽棉产量.陈燕等[20]研究结果表明,随着打顶时间的推迟,棉花产量表现为先增加后降低.张凤娇等[21]通过打顶的不同时间对棉花进行处理,发现能够有效控制植株高度,增加产量,并能够获得最大经济效益.

氮肥的不合理使用,不仅会造成生产成本增加还会造成环境污染[22].本次试验的研究结果表明:棉花籽棉产量和皮棉产量都会随着施氮量的增加先增加后降低,在施氮量为15 kg/667m2 时有最大值,与王海洋等[23]的研究结果一致,不同施氮量对棉花产量影响显著,呈现出先增加后降低的趋势.Blaise 等[24]的研究结果认为,施氮量的增加能够显著促进棉花总铃数的增加,从而对产量起到积极作用.Hearn 等[25]研究结果也表明棉花产量与施氮量的不同显著相关.关园园等[26]的研究结果认为使用合理的氮肥对皮棉产量增产有积极的作用.

密度、打顶时间、施氮量作为棉田种植过程中3 个不同的措施,对棉花产量都有一定的影响,均表现出先增加后减少的趋势.在实际种植过程中,不仅要关注单因素对棉花产量的影响,更要关注交互作用对棉花产量的影响.推荐选择本试验最佳的种植方案,能够最大限度地保障较多的棉花产量.本试验研究的结果认为:最佳种植方案,密度为13 549.951 株/667m2,打顶时间7 月11 日,施氮量15.234 kg/667m2时,籽棉产量最大为332.998 kg/667m2;当密度为13 805.945 株/667m2,打顶时间为7 月10 日,施氮量21.444 kg/667m2时,皮棉产量最大为102.798 kg/667m2.本试验的研究以密度、打顶时间与施氮量对长绒棉BMC79 产量进行研究,对该品种产量提升提供一些参考种植方案,但是目前密度、打顶时间与施氮量对长绒棉的研究较少,特别是打顶时间对长绒棉的研究结果更少.本试验还需要进一步对最佳的种植方案进行种植验证,并对其纤维品质的影响进行研究.