青藏高原高寒草甸草地NPK施肥组合研究

2010-06-04德科加

草原与草坪 2010年4期

德科加

(青海省畜牧兽医科学院,青海西宁 810016)

青藏高原有天然草地1.12×104万hm2,占全国草地总面积的33.93%;其中,高寒草甸草地0.54×104万hm2,占该区草地的48.21%。由于长期超载过牧、鼠类危害和气候变暖等影响,青藏高原高寒草甸退化草地面积逐年加大;截至2007年,退化草地达0.17×104万hm2,占该区草地总面积的31.5%[1]。草地退化不仅破坏当地牧民赖以生存的草地畜牧业,严重阻碍当地草地畜牧业的可持续发展,也对整个青藏高原及其下游地区的生态环境产生不利影响。因此,治理恶化生态环境,恢复退化高寒草甸草地生产力已成为草地工作者的重任。

施肥直接补充了草地土壤速效养分,供给牧草吸收,加速牧草繁衍,改善草群结构,提高草地生产力[2-5]。因此,进行合理施肥,是提高草地生物量和品质,加速退化草地恢复的有效措施之一[6-10]。基于此,通过不同N、P、K肥料组合对青藏高原高寒草地牧草产量影响的定量研究,以期为高寒天然草地的草地恢复和肥料管理提供理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验地设于214国道716 km处青海省玉树州称多县珍秦镇的青海大学三江源野外生态观测站,地理坐标为 N 33°24′30″,E 97°18′00″,海拔 4 220 m,为典型高原大陆性气候。年均气温-5.6～3.8℃,年均降水量562.2 mm,年降水主要分布在6～9月,约占全年降水的75%。草地类型为高山嵩草杂类草草甸,优势种为高山嵩草(Kobresia pygmea),次优势种为矮嵩草(K.humilis)、异针茅(Stipa aliena)、波伐早熟禾(Poa poiphagorum)、珠芽蓼(Polygonum viviparum)和雪白委陵菜(Potentilla nivea);主要伴生植物为乳白香青(Anaphalis lactea)、高山唐松草(Thalictrum alpinum)、羊茅(Festuca ovina)、垂穗披碱草(Elymusnutans)、滇藏紫(Aster tsarungensis)、美丽风毛菊(Saussurea pulchra)、蒙古蒲公英(Taraxaum mongolicun)等;不可食杂类草和毒草有甘肃棘豆(Oxytropis kansuensis)、华丽龙胆(Gentiana sino-ornata)、狼毒(Stellera chamaejasme)、钩腺大戟(Euphorbia sieboldianum)、甘肃马先蒿(Pedicularis kan-suensis)、独一味(Lamiophlomis rotata)等。土壤为高山草甸土,虽腐殖质含量丰富,但因分解不良而土壤肥力不高。土壤pH值6.92,有机质含量2.36%,速效N 14.0 mg/L,其中氨态 N 5.1 mg/L,硝态 N 8.9 mg/L,速效P 7.0 mg/L,速效K 76.5 mg/L。试验过程无放牧利用。

1.2 试验设计

采用N、P、K三因子二次正交旋转组合施肥设计[11-13],参考试验前土壤肥力状况,分别以N、P2O5、K2O确定各因子上、下界值Z2j、Z1j。根据:

求得因子变化范围及编码(表 1)。共 23个处理(表2)。试验小区面积2 m×10 m,小区间隔1 m,每个处理设3次重复,各小区施肥量通过肥料有效成分及小区面积折算,其中尿素含N 46%,过磷酸钙含P2O512%,硫酸钾含K2O 60%。2009年6月12日将试验肥料水溶后均匀喷施到各试验小区。

表1 施肥水平及编码Table 1 The level and code of fertilization application

1.3 测定项目与方法

2009年8月下旬,在每个小区随机选取50 cm×50 cm的样方6个,齐地刈割,收获地上植物量称鲜重后,带回室内,80℃恒温箱内烘24 h至恒重,称重。

1.4 数据分析

用SPSS软件进行牧草产量与施肥因素间的相关性和多元线形回归分析。

2 结果与分析

2.1 NPK与牧草产量间的回归分析

通过多元线性回归分析得知,牧草产量Y与各施肥因子N、P、K之间的回归方程为:

说明,牧草鲜干产量可以用回归模型较好地拟合。

表2 不同施肥处理的牧草产量Table 2 The forage yield of different fertilization treatments

试验取值范围内,单施N或P和NP配施均对草地产量影响显著,而单施K和配施NK或PK配施对牧草产量影响不显著(表3)。由于各因素处理均经无量纲线性编码代换,偏回归系数已不受因素取值大小和单位影响;故其绝对值大小直接反映变量对响应值的影响程度。若剔出产量估测方程的不显著项后,则可将牧草产量回归模型简化为:Y鲜重=11 027+742N+728P-2 540N2-624P2-1 055NP和Y干重=3 706+243N+232P-716N2-201P2-306NP。

表3 牧草鲜干重与各因素间的相关系数Table 3 The correlation coefficient between forage yield and fertilizer factor

2.2 施肥效应分析

将3个因素中的2个固定在零水平,对数学模型进行降维分析,分别研究3个因素对牧草产量的影响,结果显示,随N肥和P肥用量增加,牧草产量均呈先增加后降低变化;当N肥用量225 kg/hm2,P肥用量达113 kg/hm2时,牧草产量最高(图1)。因此,N、P、K肥对牧草产量作用大小顺序为N＞P＞K,高寒草甸施肥时不考虑施K肥。

图1 各施肥因素下牧草产量变化Fig.1 The forage yield of different fertilization factors

2.3 施肥组合优化

由于回归模型不存在产量函数极大值,因此不能采取边际分析法求施肥量最佳值。试验采用频率分析法分析回归模型寻找最佳施肥量。通过DPS软件得知,牧草鲜重＞9 100 kg/hm2的方案有 25个,干重＞3 102.96 kg/hm2的方案有30个。对数学回归模型进行分析后发现,在95%置信区间,牧草鲜干重的优化方案分别为251.80 kg N/hm2+131.82 kg P/hm2和269.69 kg N/hm2+119.36 kg P/hm2。

3 小结

采用N、P、K三因子二次回归通用旋转组合设计,进行牧草产量与各施肥因子间多元线性回归分析,可获得牧草产量的估测模型,分别为Y鲜重=11027+742N+728P-2540N2-624P2-1055NP和Y干重=3706+243N+232P-716N2-201P2-306NP;试验范围内,该模型能准确预测高寒草地牧草产量。

N肥和P肥对高寒草地牧草产量影响明显,K肥对其产量影响不明显,N、P、K肥对牧草产量的作用大小顺序为N＞P＞K。因此,高寒草地牧草生长不缺K,但N 和P缺乏。

通过回归方程得到牧草鲜干产量的较优施肥组合分别为:251.80 kg N/hm2+131.82 kg P/hm2和269.69 kg N/hm2+119.36 kg P/hm2。

[1]王启基,周兴民,沈振西,等.不同调控策略下退化草地植物群落结构及其多样性分析[C]//高寒草甸生态系统第4集.北京:科学出版社,1995:269-279.

[2]周国英,陈桂琛,赵以莲,等.施肥和围栏封育对青海湖地区高寒草原影响的比较研究I.群落结构及其物种多样性[J].草业学报,2004,13(1):26-31.

[3]马涛,童云峰,刘锦霞,等.不同施肥处理高寒草甸植物群落物种多样性与生产力的关系[J].草原与草坪,2008,28(4):34-38.

[4]郭江松,于磊,鲁为华,等.施肥对驯化条件下线叶野豌豆饲草和种子生产的影响[J].草原与草坪,2010,30(1):61-67.

[5]德科加,周青平,徐成体.不同施氮量对天然草地牧草产量影响[J].青海畜牧兽医杂志,2001,31(3):12-13.

[6]张途正,王生耀.高寒地区微肥对多年生人工草地生产性能的影响[J].草原与草坪,2009(6):20-23.

[7]车敦仁.高寒牧区栽培禾草施氮的效应曲线及其变化[J].草业学报,1995,4(4):1-7.

[8]仁青,公保才让,谢仁卓玛.二次回归正交组合设计在混播种草研究中的应用[J].四川草原,2004,126(5):2-4.

[9]德科加,王德利,周青平,等.施肥对青藏高原燕麦种子生产的增产效应[J].草业科学,2008,25(1):26-30.

[10]李青云,施建军,马玉寿,等.三江源区人工草地施肥效应研究[J].草业科学,2004,21(4):35-38.