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品种、施氮量及其互作对烤烟经济效果指数的影响

2020-12-08顾永丽周建云刁朝强艾复清

作物研究 2020年5期
关键词:施氮量氮量产值

顾永丽,周建云,黄 宁,刁朝强,艾复清,3 *

(1 贵州大学烟草学院,贵阳 550025; 2 贵阳市烟草公司,贵州贵阳 550025;3 贵州省烟草品质研究重点实验室,贵阳 550025)

烤烟的产量和品质受品种、生态条件及栽培措施等因素的影响[1]。很多研究表明,在同一生态条件下,烤烟品种由于遗传特性不同,农艺性状、经济性状表现不同[2,3];栽培措施不同,尤其是施氮量不同,烤烟的生长发育、产质量也表现不同。适宜的施氮量既可保证烤烟营养平衡,生长发育协调,又可减少肥料施用和节约种烟成本,增加经济效益,而过高或过低的施氮量则会对烤烟产生不利的影响[4~7]。目前关于品种、施氮量对烤烟经济性状影响的研究较多[8~10],但不同烟区的土壤类型和气候条件存在较大差异,导致同一品种适宜施氮量的研究结果差异较大[11~13],为氮肥正确施用增加难度。本试验针对贵州清镇烟区特定的生态环境条件,研究不同品种、施氮量及其互作对烤烟经济效果指数的影响,旨在寻求清镇烟区不同品种适宜的施氮量,为烤烟生产提供参考。

1 材料与方法

1.1 供试品种与栽培地点

供试烤烟品种:K326、贵烟2号、南江3号。

试验地点:清镇市红枫湖镇芦狄村(106°27′58″E,26°27′3″N),海拔1259 m,年均气温14.1 ℃,年均降水量1180.9~1426.9 mm。土壤为黄壤,pH值 5.53,含有机质26.78 g/kg、全氮2.23 g/kg、有效磷13.27 mg/kg、速效钾163.80 mg/kg。前作玉米,无病虫害发生史。

1.2 试验设计

试验采用2因素3水平随机区组设计。品种(A):A1(K326)、A2(贵烟2号)、A3(南江3号)。施氮量(B):B1(75 kg/hm2)、B2(105 kg/hm2)、B3(135 kg/hm2)。N∶P2O5∶K2O=1∶1∶2.5,共 9 个处理,3 次重复,27个小区,小区面积72 m2。

1.3 主要栽培技术

统一采用漂浮育苗,于4月20日移栽,种植密度为 16 500株/hm2(株行距为:1 m×0.6 m),留叶18片,基肥占施肥总量的60%,剩余40%作为追肥分两次施用,每次用量20%。其他措施按当地优质烟叶栽培技术要求进行。

1.4 经济性状考查

烟叶烤后分小区计产,按国标42级(GB2635-92)分级、称重,计算上等烟比例、均价和产值。

1.5 经济效果指数的构建

运用效果测度模型与指数和法[14]构建经济效果指数(economic character index,ECI)[15],对烟叶经济性状进行综合评价。

1)采用灰色局势决策中的上限效果测度方法[16]进行数据无量纲化处理:

rij=uij/maxuij

式中:uij—局势的实际效果;maxuij—所有局势效果的最大值。

2)采用相关系数法确定经济性状指标权重[17],其中产量、产值、均价、上等烟比例4 个指标的权重分别为15.16%、15.90%、42.14%、26.80%。

3)采用指数和法计算经济性状效果指数[14]:

式中:Qij—第i个样本、第j个指标的标准化值;Wj—第j个指标的权重。

1.6 数据分析

利用SPSS23和Excel 2007等软件进行数据统计分析,贡献率分析采用平方和/总方和作为评价指标。

2 结果与分析

2.1 品种对烤烟经济性状的影响

从表1可以看出:产量以A3最高,A1次之,A2最低,A3较A1、A2分别高85.58、128.85 kg/hm2,差异显著;产值以A3最高,分别较A2、A1高440.55、1419.28元/hm2,A3与A2、A1差异显著,但A2、A1之间差异不显著;均价以A2最高,分别较A1、A3高0.77、0.9元/kg,A2与A1、A3差异显著,但A1、A3之间差异不显著;上等烟率以A1最高,分别较A2、A3高0.3、1.53元/kg,A1与A2差异不显著,与A3差异显著;ECI以A3最高,分别较A2、A1高0.62、3.23,A3与A2差异不显著,与A1差异显著。

结果表明,品种对烤后烟叶综合经济性状有显著影响,不同品种在产量、产值或质量性状方面表现不一。综合经济性状各项指标,发现A3、A2表现较好,A1略差。

表1 不同品种烤烟的经济性状比较

2.2 施氮量对烤烟经济性状的影响

由表2可见,不同施氮量处理的烤烟产量、产值、均价、上等烟率均差异显著。随施氮量的增加,烤烟产量呈逐渐上升趋势,产值、均价、上等烟率均呈先上升后下降趋势。产量以B3最高,分别较B2、B1高83.66、191.35 kg/hm2;产值以B2最高,分别较B3、B1高1483.80、3863.02元/hm2;均价、上等烟率均以B2最高,分别较B1、B3高0.70、1.27元/kg和6.67、12.67个百分点;ECI以B2最高,分别较B1、B3高7.88、10.58。

结果表明,施氮量对烤烟经济性状有显著影响,适宜的施氮量有利于烤烟经济效益的提高,而过高的施氮量虽然产量显著提高,但质量反而下降,导致经济效果指数也随之下降。综合来看,B2综合表现较好,B1次之,B3稍差。

表2 不同施氮量处理的烤烟经济性状比较

2.3 品种和施氮量组合对烤烟经济性状的影响

由表3可知,产量以A3B3最高,与其他组合差异显著;产值以A3B3最高,与其他组合差异显著;均价以A2B2、A2B1最高,与其他组合差异显著;上等烟率以A1B2最高,A1B3最低,各组合间差异显著;ECI以A3B3、A1B2、A2B2最高,A1B3最低,A3B3、A1B2、A2B2之间差异不显著,但与其他组合差异显著。

上述分析说明,品种与施氮量互作对烤后烟叶综合经济性状有显著影响,而不同品种与施氮量组合经济性状指标表现不一。综合来看,A3B3、A1B2、A2B2表现较好,A1B3略差。

表3 不同品种和施氮量组合的烤烟经济性状比较

2.4 品种、施氮量及其互作对烤烟经济性状的贡献率

品种与施氮量的双因素方差分析结果(表4)表明:

1)品种、施氮量对产量的影响显著。施氮量对产量的贡献率最大,达67.20%,品种次之,为31.40%,品种与施氮量最小,仅占1.4%。

2)施氮量、施氮量与品种互作对产值的影响显著。其中品种与施氮量互作对产值的贡献率最大,达66.40%,施氮量次之,为29.50%,品种最小,仅占4.10%。

3)品种、施氮量及其互作对均价、上等烟率的影响均显著。其中品种与施氮量互作对均价、上等烟率的贡献率均最大,分别为67.33%和55.20%,其次为施氮量,分别为20.61%和44.07%,品种最小,仅占12.06%和0.73%。

分析表明,产量对品种、施氮量有高度响应,而对品种与施氮量互作响应甚微;产值对施氮量、品种与施氮量互作具有高度响应,而对品种响应甚微;均价、上等烟率对品种、施氮量及其互作均有高度响应。

表4 品种、施氮量及其互作对烤烟经济性状的贡献率分析

3 结论与讨论

3.1 结论

不同的经济性状指标各品种表现不同,其中产量、产值以南江3号最高,均价以贵烟2号最高,上等烟率以K326、贵烟2号最高。综合来看,以南江3号、贵烟2号表现较好,ECI分别达90.68、90.06,较K326高3.23、2.61。

随着施氮量的增加,产量呈上升趋势,产值、均价、上等烟率呈先上升后下降趋势。施氮量为105 kg/hm2时经济效果指数较高,达95.58,较施氮量75、135 kg/hm2处理高7.88、10.58;

南江3号×施氮量135 kg/hm2、K326×施氮量105 kg/hm2、贵烟2号×施氮量105 kg/hm2组合经济效果指数较高,达98.88、98.64、98.19,K326×施氮量135 kg/hm2组合经济效果指数较低,为75.96。

施氮量对产量的贡献率最大,达67.20%,品种次之,为31.40%,品种与施氮量互作最低,仅1.40%。品种与施氮量互作对产值、均价、上等烟率的贡献率最大,分别为66.40%、67.33%、55.20%,其次是施氮量,分别为29.50%、20.61%、44.07%,品种相对最低,仅4.10%、12.06%、0.73%。

综合分析结果表明,在清镇烟区南江3号的适宜施氮量为135 kg/hm2,贵烟2号、K326的适宜施氮量为105 kg/hm2。

3.2 讨论

1) 南江3号因其产量、产值较高而经济效果指数较高,但均价、上等烟率却不如贵烟2号、K326。综合其质量、贮藏、工业认可度等问题,该品种在该地区的推广价值还有待进一步验证。

2) 前人研究认为,南江3号施氮量为90~105 kg/hm2或120 kg/hm2时经济性状综合表现较好[18,19],K326施氮量为120 kg/hm2时经济效益较好[20]。这与本研究结果不一致,可能与生态环境或试验设置差异有一定的关系。

3)以往对烤烟经济性状的研究,一般是对单个指标进行逐一分析,再进行综合判断[5,10]。但烤烟的产量、产值、均价、上等烟率等经济性状指标意义各不相同,在进行不同试验时,各经济性状指标的表现也不同[8,18],如果仅凭经验进行综合判断,难免带有一定的主观性。本研究采用效果测度模型与指数和法计算经济效果指数,依据经济效果指数大小对不同试验处理的效果进行判断,则可消除人为因素带来的误判,具有较好的客观性。

4)前人采用偏(Eta)2值来计算各变量的贡献率[14],虽能反映出变量间的关联强度,但算法比较复杂,难以理解。本研究采用SPSS软件计算平方和/总平方和作为各变量贡献率大小的评价指标[21],能直观地反映每个变量对总体变异的贡献,且操作简单,易于理解。

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