甜叶菊“皖甜1号”高产栽培优化研究1）

张子学，王其斌，尹玉柱，林平

（1.安徽科技学院，安徽 凤阳 233100；2.蚌埠市永生农业科技有限公司）

甜叶菊（Stevia rebaudiana Bertoni）属菊科植物，原产于南美巴拉圭的Amambay和Mbaxacayu山脉。1977年引入我国，现已广为种植，其叶片含有甜叶菊糖甙，其甜度是蔗糖的300倍，热量仅为蔗糖的1／300，是一种天然甜味剂已被广泛应用于食品或饮料。同时，具有降低血糖、促进代谢、预防小儿龋齿等医疗功效［1－2］。

有关多因子综合优化技术在大田作物栽培中已有很多报道［3－6］，但在中草药和特用植物栽培上很少有报道［7］，目前甜叶菊仅局限于传统的经验栽培［8－11］，尚未把密度、肥料等主要栽培因子综合在一起进行研究，提出优化栽培方案，同时，不同地区、不同品种栽培管理具有特异性。本试验在皖北甜叶菊集中种植区，蚌埠市新马桥甜叶菊种苗生产基地进行试验，研究定植密度、氮肥和钾肥用量对甜叶菊产量的影响，通过优化分析，提出高产高效栽培方案，为甜叶菊规模化、标准化生产提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 材料

采用蚌埠市永生农业科技有限公司育成的杂交种“皖甜1号”，于2011年在蚌埠市新马桥甜叶菊种苗生产基地进行试验。

1.2 试验方法

本试验采用二次通用旋转回归设计的方法，研究密度、氮肥和钾肥用量对甜叶菊产量的影响，试验的编码水平见表1。

表1 因子变换及其水平编码

1.3 试验设计与统计分析

试验共设置20个处理，随机排列。试验要求统一施基肥饼肥750kg／hm2和P2O5100kg／hm2。小区面积（3.6×6）m2，宽窄行定植，宽行0.6m，窄行0.3m，每小区8行。试验处理因子N和K分别使用尿素和K2SO4，N、K肥分别按照30%和50%作基肥，N肥分2次追肥，分别于定植后摘心期和封行期各占总量的40%和30%追施，K肥于封行期追施。甜叶菊于4月15日定植，其他管理同常规。试验土壤质地为砂姜黑土，前茬为夏玉米经冬闲，土壤有机 质 18.1g／kg，碱 解 氮 102mg／kg，速 效 钾132mg／kg，有效磷20.2mg／kg，于现蕾期按小区采收中间4行晒干计产。试验结果采用DPS软件进行分析。

2 结果与分析

2.1 甜叶菊综合栽培优化试验结果的回归分析

表2 密度、N、K 3因子处理组合及其产量

表3 回归关系的方差分析

将表2结果采用DPS软件分析得回归方程：y＝5025.06686＋250.16422x1＋65.18018x2＋398.39473 x3－173.40890x12－189.98580x22＋121.65989x32－64.45313x1x2＋85.54688x1x3－266.01563x2x3

由表3检验可知，F1＝MS回／MS剰＝4.45＞F0.05（9，10）＝3.02，说明回归达显著水平，该试验用二次回归模型拟合的较好，F2＝MS失／MS误＝2.07＜F0.05（5，5）＝5.05，失拟不显著.说明除研究的主要因子之外，其他因子影响不显著；在试验区间范围内，该方程可以用于预测和控制。

2.2 回归方程剖析

2.2.1 主因子效应分析。在建立方程时，各因子通过线性变换消除量纲，各偏回归系数已经标准化，可以根据其绝对值比较因子间对目标函数作用的大小。从线性项看，不同因子对产量影响大小的顺序为：施钾量＞密度＞施氮量；而从二次项看，则为施氮量＞密度＞施钾量，而在互作效应中，施氮量与施钾量互作效应最大，密度与施钾量互作效应次之，密度与施氮量效应最小，说明三因子对产量具有同等重要性，在进行甜叶菊高产栽培的过程中不可顾此失彼，否则产量和效益都会下降。

2.2.2 单因子效应及边际产量分析。将其他因子固定在零水平，得下列一组方程（符合y＝c＋bx＋ax2），在试验区间内，研究单因子对产量的影响（图1）。

y1＝5025.06686＋250.16422x1－173.40890x12

y2＝5025.06686＋65.18018x2－189.98580x22

y3＝5025.06686＋398.39473x3＋121.65989x32

图1 单因子对产量的作用曲线

图2 单因子边际产量分析

由图1可以看出，在试验区间范围内，因a＜0，y1、y2有极大值，分别求一阶导数，令dy／dxi＝0，则y极大时，x1和x2的取值分别为0.7213和0.1715。当x1和x2取值分别小于0.7213和0.1715，y1和y2在此区间内是二次增函数，即随着密度和施氮量的增加，甜叶菊的产量逐渐提高（图1），边际产量大于零（图2）；当x1和x2取值分别大于0.7213和0.1715，y1和y2在此区间内是二次减函数，即随着密度和施氮量的增加，甜叶菊的产量逐渐下降，边际产量小于零（图2）；而y3虽然具有极小值，但是，在试验区间内是二次增函数，即随着施钾量的增加，甜叶菊产量逐渐提高（图2）。

2.2.3 边际效益分析。令dy／dxi＝（pxi／py）（R＋1），Pxi种子或肥料价格，Py甜叶菊干叶价格；R边际利润率，当R＝0时，标准单位的密度（播种量）或施肥量利润最大，即经济最佳密度或施肥量。方程经代换得：

用公式zj＝z0j＋△j，把编码值换算成实际种植密度或施肥量。由此得最佳经济综合农艺措施方案为：密度171.52千株／hm2、施纯氮352.76kg／hm2，施钾118.20kg／hm2，此时，按此方案预计可获得4760.711kg／hm2的产量。甜叶菊作为特种经济作物，由于种子非常小，价格比较低廉，从投资效益的角度可以忽略不计，以最适宜密度为准；边际产量施氮量和利润最大边际效益的施氮量几乎相等，可作为本地区甜叶菊栽培的最佳施氮量；虽然施钾量比较少的情况下效益最高，增施钾肥经济效益会下降，但是从高产高效益的总体出发，在效益的约束下（密度、施氮量不变），在试验区间内，增施钾肥投资效益仍可达到5～6倍。

2.2.4 双因子交互效应分析。选择对甜叶菊产量结果比较显著氮素与钾素的交互项，固定密度为零水平，导出2个因子的解析子模型：

由图3可以看出，在氮素处于低中水平时，甜叶菊产量随着钾素的增加而提高，当氮素施用量超过1水平时，随着钾素施用量的增加，产量无明显变化；而钾素由低到高水平时甜叶菊产量随氮素施用量增加均呈现先上升后下降的变化趋势；这表明氮素与钾素之间存在较为复杂的互作关系，当二者其中一方不足时双方具有补偿效应，但不能过量（尤其氮素），否则二者将会产生负向互作，从而使产量下降。同时，还可发现，适当的低氮、高钾搭配更有助于提高甜叶菊产量，由图3可知，当氮素、钾素分别为－1.0，1.68水平时，甜叶菊的产量最高。

图3 氮肥和钾肥对甜叶菊产量的交互效应

2.2.5 回归方程的综合优化分析。农业生产系统是由多个因子所构成，其中任何一个因子的变化都会对目标函数产生影响，尤其是主要因子的变化影响更为明显，本试验就三个主要因子对甜叶菊产量的回归关系，通过模拟优化，筛选出适合本地区特定农艺措施的优化区间。应用于甜叶菊生产，实现良种良法的配套推广。通过模拟，得出甜叶菊产量超过4860.00kg／hm2的37个方案。对这些组合方案进行频数分析（表5），综合优化方案为：密度153.48～173.70千株／hm2，配施纯氮285.225～331.225 kg／hm2和 K2O 299.775～327.000kg／hm2。

表4 产量超过4860.00kg／hm2的37个方案中各个因子取值频率分布

3 讨论

采用二次回归设计，要在调查研究、总结栽培经验的基础上，针对影响甜叶菊产量的主要因子进行多因子回归试验，把统计学原理、作物栽培原理和计算机应用技术有机结合起来，探索气候、上壤、肥料、品种和栽培管理技术等众多因子的复杂关系，找出限制当地甜叶菊产量和效益的主要因子，并建立模型，以实现甜叶菊栽培管理标准化、规范化。

本试验仅对密度、氮肥和钾肥用量对皖甜1号甜叶菊产量的影响，建立了高产栽培优化方案，可以用于指导当地的甜叶菊生产。但从高产、优质、高效的角度，除产量外，糖甙含量也是影响甜叶菊生产效益的关键性指标，因此，需要研究这些农艺措施对皖甜1号品质的影响；其次所建模型回归的显著水平仅达到显著水平，尚存在其他因子的干扰，在甜叶菊高产栽培过程中需进一步探讨与完善。本试验仅研究了皖甜1号甜叶菊品种综合优化栽培技术，其适用范围相对较窄，需要分别对各种类型的优良品种进行建模，尽快提升甜叶菊栽培技术水平。

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