水氮耦合条件下打瓜产量及耗水性的模糊综合评判

徐 剑,赵经华,马英杰,杨 磊，陈凯丽

(1.新疆农业大学 水利与土木工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052；2.阿勒泰地区水利管理处，新疆 阿勒泰 836500)

打瓜(Citrulluslanatus. ssp. var.megalaspermus. Lin et Chao)属于西瓜的变种，白瓤黑籽，形体为较规则圆形。籽粒作为打瓜主要经济产物，分红、黑两种，含有丰富的精氨酸和亚油酸等营养物质[1]。打瓜管理简便、对种植土壤要求低、生长周期短，深受农户喜爱并成为部分地区的首选种植作物[2-3]。新疆阿勒泰地区打瓜种植面积逐年增加，在农产品中的地位越来越高。新疆地处亚洲腹心，气候干旱少雨，水资源贫乏，农业水资源利用效率低[4-5]，新疆农业发展受到巨大挑战。具备土壤肥料资源是农业可持续发展的前提，但过量使用肥料会破坏土壤结构、污染水源[6]。目前新疆肥料利用率较低，浪费肥料现象严重[7]，日益发展的打瓜产业与易受水肥影响的种植环境之间的矛盾逐步显现。近年来对打瓜的研究多集中在高产栽培技术和取籽机械等方面[8-10]，在不同水肥耦合的基础上，以节水增产为目的研究打瓜的灌水周期和灌溉定额，制定种植打瓜合理的灌溉制度具有实际意义。在水肥耦合试验下，林彦宇[11]、韩丙芳等[12]分别对水稻和玉米做了模糊评判，表明该方法能较好地解决大田试验灌溉制度择优问题。本文结合大田试验分析和模糊综合评判方法，研究不同水氮组合对打瓜产量及耗水指标的影响，确定有利于打瓜节水增产的水氮组合处理，为北疆打瓜水肥高效利用灌溉制度提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2017年5月-8月在阿尔泰地区灌溉实验站(东经87°35′56″，北纬47°00′56″)进行。经测定，试验地0～60 cm土层土壤容重为1.85 g·cm-3，田间持水量为20.1%，土壤全氮0.027%，速效氮19.5 mg·kg-1，速效磷9.0 mg·kg-1, 速效钾92.4 mg·kg-1。2017年打瓜生育期内气温≥15℃的活动积温为2 285℃。灌溉水源来自哈拉霍英干渠，水质pH值为8.10，偏碱性。试验期间气象数据见表1。

1.2 试验设计

试验材料选用黑大片打瓜品种(生育期105 d左右)，采用一膜一管两行布置方式和40+80 cm宽窄行种植方式。

经过实地调研，以当地打瓜灌溉制度为基础设计试验。田间试验设计包含灌水定额、施氮量2个因素。氮肥(N)设3个水平：N1、N2、N3，分别为0、138、276 kg·hm-2；灌水定额(W)设3个水平：W1、W2、W3，分别为300，450，600 m3·hm-2。试验共3个重复，每个重复9个处理，即W1N1、W1N2、W1N3、W2N1、W2N2、W2N3、W3N1、W3N2、W3N3处理，共27个小区，按照随机方式排列。打瓜试验区面积共0.513 hm2，单个小区种植宽度3.6 m，面积140 m2，各小区之间相隔1.2 m。

灌水方式为定周期灌水，设计灌水周期为7 d。由于7月干燥少雨(表1)，在试验过程中，还未达到灌溉设计时间打瓜已出现“塌蔫”现象，为保证打瓜产量，故在实际灌水中缩短或延长灌水周期1～2 d，实际灌水周期为5～8 d。5月14日施底肥，配方为磷酸二铵195 kg·hm-2和钾肥105 kg·hm-2；分别在二水和三水追氮肥，田间灌溉施氮方案如表2。为保证产量，当果实横径生长至4 cm左右时开始灌溉。其他农艺措施与当地常规管理一致。

表1 2017年试验地区基本气象资料

表2 打瓜滴灌及施氮试验设计

1.3 指标测定与研究方法

1.3.1 土壤含水率测定与计算 利用TRIME-HD2(德国)仪器获得土壤含水率数据。参照康洁等[13]测量方法，每个处理布设3根Trime探测管，间距20 cm，埋深60 cm。在垂直方向上，每根管隔10 cm设1个测试点，每根管共6个测试点。

作物耗水量：作物全生育期耗水量ET用水量平衡原理[14]计算得出：

ET=P0+M+K-S-(Wt-Wo)

(1)

式中,P0为有效降雨量(mm)，≥5 mm的降雨量为有效降雨量；Wo、Wt分别为计算时段初、计算时段末土壤体积含水率；K为该时段地下水补给量，经水位取样检测结果表明，该地区地下水水位在6 m以下，因此不计地下水补给(K=0)；S为该时段水的深层渗漏量，经TRIME-HD2检测，结果表明试验地60 cm以下土壤含水率基本不变，因此不计深层渗漏量(S=0)。

水分利用效率WUE=Y/ET，Y为作物产量，ET为作物全生育期耗水量。在每个小区选中间行，随机取10棵连续打瓜植株样品进行测产，利用同倍比放大法[15]推得公顷产量；对各小区打瓜数量分别计数，将坏瓜数量与所有果实数量作比求得坏瓜率；将正常结籽的果实数量与小区所有果实数量的比值作为有效果实率；在收获的打瓜中，用各小区打瓜非白片的干质量与全部籽粒干质量的比值作为籽粒质量成熟率(简称籽粒成熟率)；当用水分仪测得籽粒含水率为8%～10%时(当地晾晒时间为2 d，每年不同)，称取黑片干质量。数据整理及方差分析(LSD)分别用Excel 2010、SPSS 22.0完成。

1.3.2 模糊综合评判 模糊综合评判能将广大领域中因素之间、因素与目标之间边界模糊定量化，对目标产生唯一评价值，综合评价的最终结果是对应目标选出最优对象。为了减小不完全定量化程度，本文用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定因素权重，计算过程用Excel 2010实现。模糊综合评判相关公式如下：

隶属度rij：

(2)

异向指标隶属度rij：

(3)

集间关系采用“相乘有界和”算子∘,

(4)

计算综合评判矩阵S，评判结果采用最大隶属原则，将Sn值排序，确定优劣。

(5)

2 结果与分析

2.1 水氮耦合对打瓜产量及耗水指标的影响

不同灌水定额和施氮量对产量构成及耗水指标影响不同(表3)。一定施氮量下，随着灌水定额的增大，黑片干重、有效果实率、籽粒成熟率、产量、WUE逐渐增大。W2N2处理和W3N2处理产量分别是W1N2的1.6倍和1.5倍；一定灌水定额处理下，随着施氮量的增加，黑片干重、百粒重、耗水量、WUE、产量逐渐增大。W3N2处理和W3N3处理的产量分别是W3N1处理的2.3倍和2.2倍。分析表明，产量、产量构成及耗水指标随单因素灌水定额或施氮量的增加而增加；与增加灌水定额相比，增加施氮量打瓜增产效果明显。

由表3可以看出，W2N2处理黑片干重、有效果实率最高，黑片干重较其他处理差异显著，W1N1处理黑片干重最小，W2N2处理黑片干重是W1N1处理的3.1倍。表明增大灌水定额和施氮量能促进黑片干重的增加。其中W3N1处理坏瓜率最大为1.42%，W3N2处理籽粒成熟率最大，W1N1处理有效果实率和籽粒成熟率最小。W1N1处理果实数量最大，产量最低。与W1N1处理与W1N2处理相比，W2N3处理耗水量最高且差异显著。产量由高到低排序前5位的处理为：W2N2>W2N3>W3N2>W3N3>W1N3，W1N1处理产量最小，W2N2处理产量是W1N1处理的2.62倍，W3N3处理产量是W1N1处理的2.43倍。水分利用效率前5位的处理由高到低排序为W3N3>W2N2>W3N2>W2N3>W1N3，W3N1处理水分利用效率最小，W3N3处理是W3N1处理的2.1倍。分析表明，较低的水氮量限制打瓜增产，较高的灌水定额和施氮量促进增产，并提高水分利用效率，随着水氮量继续增加产量不再增加。

在9种处理中，W3N3处理水分利用效率最高，产量绝对值为第4位；W2N2处理产量最高，比W3N3处理高7.3%，其水分利用效率仅次于W3N3处理。W2N2与W3N3的产量、UWE无显著差异，与W3N3相比，W2N2处理节水省肥且有利于打瓜增产，更符合节水灌溉需求。

2.2 确定评价指标与计算模糊集矩阵

根据节水增产的目的，本文将黑片干重、果实数量、坏瓜率、有效果实率、百粒重、籽粒成熟率、产量、打瓜耗水量、水分利用效率(WUE)作为一级评价指标(表3)。以大田试验数据为基础，将指标数值归一化处理，得到3组性状模糊集R11、R12、R13(表4)。

2.3 确定权重

因素间重要程度存在差异，故不同因素对应权重不同。本文采用AHP中的“和法”确定因素权重。由判断矩阵(表5)可以看出因素A1～A9的权重分别为：D1=(0.142，0.079，0.030，0.062，0.021，0.043，0.274，0.086，0.262)。判断矩阵A的最大特征根λ1max=10.14，计算得C.I.=0.1430，9维矩阵R.I.=1.46，C.R.=0.097，故由判断矩阵A所得的权重效度可靠。

表3 水氮耦合下打瓜产量构成和耗水指标

注：同一列不同小写字母代表处理间差异达到显著水平(P<0.05)。下同。

Notes： The same list of different lowercase letters represents a significant difference within treatments (P<0.05). The same below.

表4 水氮耦合下打瓜的性状模糊集

表5 判断矩阵A及权重

注:A1～A9依次代表一级评价指标;D表示权重。

Note: A1～A9 represents the first-level evaluation index in turn;Drepresents the weight.

2.4 一级评判

集间关系采用“相乘有界和”法则，分别计算权重D1与性状矩阵R11、R12、R13的乘积，得到一级综合评判矩阵S11、S12、S13。

S11=D1∘R11

=(0.142，0.079，0.030，0.062，0.021，

0.043，0.274，0.086，0.262)

S12=D1∘R12

=(0.142，0.079，0.030，0.062，0.021，

0.043，0.274，0.086，0.262)

S13=D1∘R13

=(0.142，0.079，0.030，0.062，0.021，

0.043，0.274，0.086，0.262)

计算表明，在灌水定额W1处理(300 m3·hm-2)下，N3处理(施氮量为276 kg·hm-2)的评价最高；N2处理(施氮量为138 kg·hm-2)次之，N1处理(施氮量为0 kg·hm-2)评价最低。在灌水定额W2和W3处理(灌水定额450 m3·hm-2和600 m3·hm-2)下，对N2处理的评价均最高，N1处理评价均最低，故选择N2处理作为打瓜施肥方案较为合适。由打瓜大田指标数据表可知，在W1处理中，N3处理产量与WUE均最大；N1处理除坏瓜率外，其他指标均最小，说明N3处理有利于打瓜增产；在灌水定额W2和W3处理中，N2处理产量、WUE、黑片干重、籽粒成熟率、有效果实率均最大。N1处理产量和WUE等指标值相对其他处理最小。因此，选择N2处理作为打瓜种植施肥方案较为合适。综上分析表明评判结果与大田试验结果一致。

2.5 二级评判

利用3种不同的灌水定额，构造判断矩阵C(表6)，用C1、C2和C3分别作为W1、W2和W3三种灌水定额的因素符号，权重为D2=(0.228，0.648，0.125)。其中判断矩阵C的最大特征值λ2max=3.085，C.I.=0.043，3维R.I.=0.52，C.R.=0.082<0.1。经一致性检验D2效度可靠。

表6 判断矩阵C

结果表明，灌水定额的评价值由高到低顺序为W2>W3>W1，其中对W2处理评价最高。与W1处理和W3处理相比，W2处理更有利于打瓜节水增产。综合两次评判结果表明，对W2N2处理评价最高，W2N3处理次之，对W1N1评价最低，说明W2N2处理更适合作为打瓜灌溉施肥制度，与2.1分析结果一致。

3 讨 论

3.1 评判指标的确定

单个评判因素的质量直接影响评判目标的实现程度。当评判因素质量越高，其对于目标的真实性、全面性就越清晰，目标的实现程度也随之增大[16-17]。韩丙芳等[12]以水肥互调和提高水分利用效率为目标，认为利用模糊评判选出最优水肥组合处理与玉米产量相关性状有着密切的联系，这与本研究不同。本研究目标层是选择最优水肥耦合处理，为北疆打瓜水肥高效利用提供科学依据。为建立能够反映目标层实际情况的评判因素，将增产指标、节水指标、环境映射指标、果实品质指标作为基础评判因素，并构成一级评判体系。为了直接体现不同水氮处理下打瓜增产情况，将产量和黑片干重作为评价增产指标。作物水分利用效率(WUE)是对农业种植生产活动节水评价的重要指标[18]，且 WUE与耗水量是受生物学特性、气象条件、土壤条件、作物栽培措施综合影响的指标。WUE和耗水量能够反映当地打瓜在不同水氮条件下种植的节水情况，故选择WUE和耗水量作为评价节水指标。通过对果实数量、百粒重、坏瓜率、有效果实率、籽粒成熟率指标方差分析，发现各处理间坏瓜率与有效果实率差异不显著，部分处理籽粒成熟率、果实数量、百粒重差异显著。说明普遍因素(外部环境、农艺措施、品种)对各处理打瓜影响较大，果实数量、百粒重、坏瓜率、有效果实率、籽粒成熟率与环境之间表现出多对一的映射关系。将坏瓜率、有效果实率、籽粒成熟率、果实数量、百粒重作为评判因素，具有对研究区打瓜种植环境、该地区农艺措施、打瓜品种的代表性。其中坏瓜率、有效果实率、籽粒成熟率、果实数量是反映果实品质的重要指标，将果实品质指标作为评判因素，有利于体现目标真实性与全面性。

3.2 大田试验分析在综合评判法中的实现

结合评判结果与大田试验结果表明，模糊综合评判结果和大田试验结果基本一致，说明W2N2处理较其他处理更适合北疆打瓜节水增产种植，基于AHP的模糊综合评判模型能够较好解决北疆打瓜大田试验灌溉制度择优问题，这与汪顺生等[19]的结论一致。但是，该模型考虑的因素尚不完善，在以后的研究中，可以将打瓜籽粒生化与形态品质和干物质中肥料元素积累量等指标作为讨论因素，对打瓜大田试验进行多层次分析。

林彦宁、韩丙芳等[11-12]将水肥组合处理作为一个整体因素进行讨论，其优点是能够体现各水肥组合处理间交叉的优劣顺序，这与本研究不同。本研究将水肥分开讨论，其优点是能说明何种单个氮处理、单个灌水处理有利于作物节水增产；缺点是不能体现各组合处理间交叉的优劣顺序。在以后的研究中可以结合上述2种方法对水肥耦合打瓜进行分析。

3.3 水肥耦合对产量和耗水指标的影响

在农田生产中，灌溉和施肥是不可缺少的农艺措施，其中水分和肥料的定量是一个重要的理论问题。水分和肥料对作物有着交叉影响，找到水肥对作物影响的最优交点，就可能实现低投入和高产出的目标[20]。本研究结果表明，各水氮处理坏瓜率、有效果实率、籽粒成熟率差异不显著，可能原因是：成熟后期是打瓜瓤变关键期[21]，由于试验条件限制，提前7 d收获打瓜，成熟期从32 d缩减至25 d，造成瓤变不充分，可能使得有效果实率、籽粒成熟率差异不显著。不同水氮处理间打瓜产量和WUE差异显著，且当水氮供应量接近阈值时打瓜产量和WUE更高。水肥量远离阈值，打瓜产量下降。当水氮量继续增大时，造成打瓜产量下降和成本增加，与王力和岳文俊等[22-23]结论一致(由于对水肥耦合打瓜的研究鲜有报道，故与同科作物比较分析)。高水高氮处理WUE最高，这点与王力结论不同。在9个处理中，部分水氮处理之间耗水量差异不显著，造成此现象的原因可能是：打瓜在成熟期耗水量较高，仅次于耗水量最高阶段的膨大期(另文发表，同科作物甜瓜耗水量变化规律[24]与打瓜类似，可作参考)，成熟期被缩减7 d或将影响各水肥处理间耗水量差异性。

本文研究未考虑籽粒品质，在以后的研究中可以将籽粒品质作为研究对象，分析出有利于提高打瓜籽粒品质的灌溉施肥制度，为北疆地区打瓜节水调质灌溉提供科学依据。由W2处理和W3处理产量分析表明，在该试验设计范围内，最高产量的阈值在W2和W3处理间。本试验灌水定额梯度增量为150 m3·hm-2，在以后的研究中可以在450 m3·hm-2和600 m3·hm-2灌水定额范围内设计试验，并减小灌水定额梯度，进一步优化试验。

4 结 论

1)与其他处理相比，施氮量138 kg·hm-2与灌水定额450 m3·hm-2水氮处理黑片干重、有效果实率、产量最高，水分利用效率较高，仅次于最高处理且无显著性差异，该水氮处理适合作为节水增产的灌溉制度。

2)在产量构成及耗水指标的基础上，利用模糊评判对水氮耦合条件下打瓜产量和水分利用效率进行分析，结果表明施氮量138 kg·hm-2与灌水定额450 m3·hm-2的水氮组合评价最优，评判结果与试验分析结果一致。结合评判结果与大田试验结果，建议选用施氮量138 kg·hm-2与灌水定额450 m3·hm-2的水氮处理构建打瓜灌溉施肥制度。