再生水灌溉辣椒氮磷钾耦合效应及优化组合方案研究

李应海,田军仓*

再生水灌溉辣椒氮磷钾耦合效应及优化组合方案研究

李应海1,2,3,田军仓1,2,3*

1. 宁夏大学土木与水利工程学院, 宁夏 银川 750021 2. 宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心, 宁夏银川 750021 3. 教育部旱区现代农业水资源高效利用工程研究中心, 宁夏 银川 750021

针对西北地区水资源紧缺以及辣椒种植氮、磷、钾施用比例无序问题，本文选取氮、磷、钾3因素，设置了5个水平，采用二次通用旋转组合设计，在宁夏中卫市沙坡头区进行了田间试验。结果表明：（1）所获得的辣椒氮、磷、钾耦合模型回归拟合和失拟检验均达到显著性水平，因素与产量的相关系数=0.856；（2）检验发现氮肥对辣椒产量影响较为明显，磷肥次之，钾肥影响较小；（3）辣椒产量随施氮量的增加产量增加值在减小，施磷量对产量的灵敏度与施氮量具有相同的趋势，施钾量对产量的灵敏度随施用量的增加而增加；（4）1=322.2，2=134.3，3=439时最大产量依次为：1=45236.3 kg‧hm-2、2=15668.8 kg‧hm-2、3=20073.5 kg‧hm-2；（5）施氮量为240 kg‧hm-2，施磷量为150 kg‧hm-2时产量达到48911.9 kg‧hm-2，交互作用明显。施氮量为240 kg‧hm-2，施钾量为150 kg‧hm-2时产量达到43523.7 kg‧hm-2。施钾量150 kg‧hm-2时，施磷92 kg‧hm-2可以获得最大产量，为18318 kg‧hm-2；（6）模拟模型求得产量大于52000 kg‧hm-2的有29个组合。研究结果可为再生水灌溉辣椒氮、磷、钾耦合及最优组合方案提供参考。

再生水; 辣椒; 氮磷钾耦合; 优化组合

辣椒(L.)属茄科(Solanaceae)辣椒属()，原产南美和墨西哥等中美洲热带地区，为1年或多年生草本植物[1]。由于其营养丰富、味道被大多数人所喜爱，在世界各地被广泛种植，产量在茄科蔬菜中仅次于番茄[2]，中国辣椒种植面积居世界首位[3]。辣椒为浅根作物，且根系较细弱[4]，对土壤环境具有一定要求，土壤根部养分条件及温度环境均会影响根系活力及正常生长[5]。

土壤的氮磷钾等营养养分是供给植物生理指标、品质和产量等所必需的营养来源之一[6]。温度是影响氮磷矿化最重要的非生物因素之一，土壤温度增加会影响氮矿化的分解以及土壤养分的转化[7,8]。N、P、K能够明显影响植物的生长，植物生产整个过程中需要大量的N、P、K[9-11]。合理配施N、P、K是作物高产的关键。N、P、K的耦合作用，主要是指土壤中的氮、磷、钾最优组合效应，从而使得各因素之间相互作用的现象。氮、磷、钾的最优组合是N、P、K耦合作用的重要指标，从而调节土壤营养的供需平衡，进而影响植株生长发育等[12]。

杨振超等[13]研究发现对生菜产量的影响顺序为N＞P＞K。Cooke等[14]发现氮、钾交互时，适当增加施氮量可以增加钾肥的增产的作用。董燕等[15]研究表明，适当增加磷肥量能明显提高产量。我国对氮、磷、钾合理配施研究主要在番茄、黄瓜[16]等。日本探讨了氮、磷、钾交互作用对生菜生长、品质及养分含量的影响，建立生菜高产、高效、优质模式及回归模型[17]。叶林等[18]采用三因素五水平二次回归通用旋转组合设计，研究N、P、K耦合效应对甜瓜产量的影响，结果发现：N、P、K对甜瓜产量的影响的施肥量顺序为P＞N＞K。张栋等[19]以香港“玻璃脆”散叶生菜为试材，采用三因素五水平二次通用旋转组合设计试验，分析了水培生菜在前、后期N、P、K对产量的影响，结果发现：水培生菜在前期时，对产量的影响顺序是N>P>K，水培生菜在前期时，对产量的影响顺序是N>P>K；各因素间存在着交互作用。赵盼盼等[20]以中亚热带杉木幼苗为研究对象，研究了短期增温对微生物生物量氮(MBN)、微生物生物量磷(MBP)、土壤氮磷养分以及氮、磷耦合作用的影响，发现：耦合作用受氮和磷之间相互作用的影响。

学者认为合理的肥料配比辣椒[21]可以达到增产、高效的效果，可见，对辣椒的产量和品质有直接的影响。为了更好地提高肥料利用率，探索氮、磷、钾的耦合关系对甜瓜产量的影响，现采用二次通用旋转组合设计，通过建立数学模型[22]量化N、P、K肥施用量，以期为中国西北干旱地区再生水灌溉条件下辣椒种植N、P、K耦合及优化组合方案提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验点基本情况

田间试验分别于2018、2019年在宁夏中卫市应理集团中水处理厂的后院试验基地进行。试验田土质为壤土，试验前测得土壤的原始肥力、土壤容重、全氮、全磷、全钾、有机质、速效氮、速效磷、速效钾、pH及田间持水率如表1所示。

表1 试验田土壤基本性质

试验所用的灌溉水源为所宁夏中卫市沙坡头区文昌镇应理集团中水处理厂的再生水，水质符合《农田灌溉水质标准(GB5084－2005)》，再生水及自来水水质指标如表2所示。

表2 灌溉用水指标/(mg‧L-1)

1.2 试验设计

采用膜下滴灌技术，选用切片式滴灌带，滴头间距30 cm，辣椒定植的行距45 cm，株距30 cm。在播种时间、种植密度、种植方式、土壤原始肥力等均相同的情况下，结合当地群众长期种植习惯、辣椒需水需肥实际，采用三因素二次回归通用旋转组合设计方法，试验因素确定为N、P、K。因素水平编码见表3，表中N、P、K总量均包括土壤原始肥力。试验采用桶栽试验，设20个处理3个重复，各处理在田间随机排列，试验方案见表3。

表3 因素水平编码

1.3 试验实施

试验于2018年5月29日定植，定植之前进行了灌溉，灌水定额为120 m3/hm2，定植后每月灌水4次，共计灌水15次。分别于7月1日、8月1日进行了施肥，施肥类别为二氨、尿素和钾肥，施肥量见表2。于2018年9月22日进行了采样测产，9月23日进行了完全收获，测定了辣椒植株的品质、干物质以及辣椒经济产量。

1.4 观测项目与方法

1.4.1 土壤水分观测每个处理0 cm～10 cm、10 cm～20 cm、20 cm～30 cm、30 cm～40 cm位置埋设50 cm长的TDR探管，使用TRIME-PICO-IPH TDR仪器观测0 cm～10 cm、10 cm～20 cm、20 cm～30 cm、30 cm～40 cm埋深土壤体积含水率，观测之前对仪器用烘干法校核。从辣椒定值后第1d开始，每7 d测定1次，每次灌水前后及降雨后分别加测1次，各生育阶段临界期分别加测1次。

1.4.2 土壤养分、生理指标观测定植前测得土壤的原始肥力见表1，包括土壤容重、全氮、全磷、全钾、有机质、速效氮、速效磷、速效钾、PH及田间持水率，并于6月26日、8月26日、9月23日分别对土壤进行了测定。

1.4.3 辣椒产量观测于7月10日、7月28日、8月13日、9月22日分别测定每个处理的产量，产量4次测定的累积值换算为公顷产量。

1.4.4 辣椒品质观测维生素C采用2,6－二氯靛酚滴定法，可溶性糖采用3,5－二硝基水杨酸比色法。总酸使用酸碱滴定法，可溶性固形物使用折射仪法，番茄红素使用高效液相色谱仪法。

2 结果与分析

2.1 辣椒养分耦合模型的建立与检验

2.1.1辣椒养分耦合模型的建立试验获得的辣椒产量如表4第（12）列所示，基于表3的三因素二次通用旋转组合设计结构矩阵，用DPS软件对获得的辣椒总产量（kg‧hm-2）进行多元回归统计分析，其三因素二次通用旋转组合设计结构矩阵()与试验产量见表4。

表4 三因素二次通用旋转组合设计结构矩阵(x)与试验产量

根据表2产量结果通过统计，获得辣椒养分二次通用旋转组合回归模型如式（1）所示：

=10437.4+1161+77.92+43.93-0.1812-0.2922-0.0532+0.5412+0.2813-0.1623(1)

式中为辣椒产量（kg/hm2）；x为线性变换后的无因次变量，=1,2,3。

2.1.2 辣椒养分耦合模型的检验对所获得的模型进行回归检验和失拟检验，计算得回归拟合F值为3.06，显著性水平为0.048（小于0.05），失拟检验F值为5，显著性水平为0.051（大于0.05），可见获得的回归方程可用。由于因素与产量的相关系数=0.856，决定系数2=0.734，标注差=3742.3，调整后的相关系数R=0.703，所以，用该养分耦合回归模型预报鲜辣椒产量具有较高的可靠度。

表5 t检验计算结果

对模型进行检验，检验结果如表5所示。整体上来看，值均较小，最大的仅为0.3，但相比较而言，氮肥对辣椒产量影响较为明显，磷肥次之，钾肥影响较小。二次项中，氮的二次项影响较大。两两交互作用中，氮磷交互作用值较大，为0.25，氮钾交互次之。

图1 各因素灵敏度趋势

灵敏度计算结果如图1所示。可以看出，随着氮肥施量的增加对产量的影响灵敏度降低，从计算的结果来看，灵敏度从初始的0.4降低到0.27，可见随着施氮量的增加产量增加值在减小。施磷量对产量的灵敏度与施氮量具有相同的趋势，但施磷量所引起的产量灵敏度较小，仅为0.06～0.18。施钾量对产量的灵敏度随施用量的增加而增加，变化范围在0.2～0.27，相比较，大于磷肥对产量的灵敏度，可以说明还可以继续增加钾肥适量。

2.2 辣椒产量氮、磷、钾耦合模型分析

2.2.1 主因素效应综合考虑偏回归系数及检验的结果，可得出试验中各因素对产量影响的顺序为施N量（1）>施P量（2）>施K量（3）。

2.2.2 单因素效应将回归模型中的N、P、K三因子中的其中任意两个固定在零水平，通过求解，得到每个因素对产量的回归子模型如式（2）～（4）所示：

施氮量：=10437.4+1161-0.1812(2)

施磷量：=10437.4+77.92-0.2922(3)

施钾量：=10437.4+43.93-0.0532(4)

根据上述偏回归子模型，分别令1/1=0，2/2=0，3/3=0，可得1=322.2，2=134.3，3=439。由于21/12<0、22/22<0，23/32<0，故1=322.2，2=134.3，3=439，时产量有最大值，且最高产量分别为1=45236.3 kg‧hm-2，2=15668.8 kg‧hm-2，3=20073.5 kg‧hm-2。

根据上述不同偏回归子模型，求得辣椒在单因素分别为施氮、磷、钾量时三因子的产量预测值见表6，其变化趋势见图2。

表6 辣椒施氮、磷、钾量三因子产量预测值

该试验条件下，施氮量从120 kg‧hm-2（-1.682水平）增加到240 kg‧hm-2（1.682水平）过程中，产量呈上升趋势，由21837.6 kg‧hm-2增加到28200.3 kg‧hm-2，增加单位施氮量时产量增加值为26.5 kg‧hm-2，所以说施氮量为240 kg‧hm-2时的产量为该试验条件下的最高产量。可见继续增加氮肥量可以提高辣椒产量。施磷量从60 kg‧hm-2（-1.682水平）增加到120 kg‧hm-2（1.682水平）时，产量呈上升趋势，由14074.0 kg‧hm-2增加到15637.3 kg‧hm-2，增加单位施磷量时产量增加值为13.0 kg‧hm-2，很明显，施氮量为120 kg‧hm-2时的产量为该试验条件下的最高产量。可见增加磷肥量可以提高辣椒产量。施钾量从75 kg‧hm-2（-1.682水平）增加到150 kg‧hm-2（1.682水平）时，产量呈上升趋势，由13433.8 kg‧hm-2增加到15839.2 kg‧hm-2，增加单位施钾量时产量增加值为16.0 kg‧hm-2，很明显，施氮量为150 kg‧hm-2时的产量为该试验条件下的最高产量。可见增加钾肥量可以提高辣椒产量。整体来看，氮肥对产量的影响最大，当施氮量、施磷量、施钾量均为120 kg‧hm-2时所对应的产量分别21837.6 kg‧hm-2、15637.3 kg‧hm-2、14948 kg‧hm-2。

2.2.3 因素间的交互作用将试验结果进行两两交互作用分析发现，该试验条件下，各因素均表现出一定的交互作用，交互趋势如图2所示。

从图2b可以看出，该试验条件下，氮磷交互能够有效提高辣椒产量，当施氮量和施磷量均为最低时，辣椒产量为29352.1 kg‧hm-2，施氮量、施磷量均增加时，产量也随之增加。施氮量为240 kg‧hm-2，施磷量为150 kg‧hm-2时产量达到48911.9 kg‧hm-2，表现出非常强烈的交互作用。从图2c可以看出，该试验条件下，氮钾交互能够有效提高辣椒产量，当施氮量和施钾量均为最低时，辣椒产量为27314.4 kg‧hm-2，施氮量、施钾量均增加时，产量也随之增加。施氮量为240 kg‧hm-2，施钾量为150 kg‧hm-2时产量达到43523.7 kg‧hm-2，表现出非常强烈的交互作用。从图2d可以看出，该试验条件下，磷钾的交互作用表现为施磷量一定的条件下，辣椒产量随着施磷量的增加而增加，而施磷量一定的条件下，辣椒产量随着施钾量的增加呈“凸”抛物线变化的趋势。施钾量150 kg‧hm-2时，施磷92 kg‧hm-2可以获得最大产量，为18318 kg‧hm-2，之后，随着施磷量的增加，辣椒产量有所降低。

图2 单因素及交互作用对产量影响

2.2.4 最优组合方案根据己建立的辣椒N、P、K耦合模型进行计算，在-1.682～+1.682之间取5个水平(-1.682, -1, 0, +1, +1.682)，进行不同目标下的最优组合方案模拟。通过模拟求得产量大于52000 kg‧hm-2的组合有29个。其主要产量区间的氮、磷、钾最优组合方案见表5，表中均值、标准差和95%置信区间的计算公式从略。

表7 产量大于52000 kg/hm2寻优方案及频率

3 结论

通过田间试验结果分析，建立了再生水灌溉辣椒N、P、K耦合模型，并对模型进行了检验，进而进行了单因素及交互因素分析、最优组合方案分析，得到如下结论：

（1）回归拟合显著性水平小于0.05，失拟检验显著性水平大于0.05，获得的回归方程可用。因素与产量的相关系数=0.856，用该养分耦合回归模型预报鲜辣椒产量具有较高的可靠度；

（2）整体上来看，值均较小，最大的仅为0.3。相比较，氮肥对辣椒产量影响较为明显，磷肥次之，钾肥影响较小。二次项中，氮的二次项影响较大。两两交互作用中，氮磷交互作用值较大；

（3）随着氮肥施量的增加对产量的影响灵敏度降低，随着施氮量的增加产量增加值在减小，施磷量对产量的灵敏度与施氮量具有相同的趋势，施钾量对产量的灵敏度随施用量的增加而增加。综合考虑偏回归系数及检验的结果，可得出试验中各因素对产量影响的顺序为施氮量（1）>施磷量（2）>施钾量（3）；

（4）1=322.2，2=134.3，3=439时分别获得最大产量为1=45236.3 kg‧hm-2、2=15668.8 kg‧hm-2、3=20073.5 kg‧hm-2；

（5）氮磷交互能够有效提高辣椒产量，施氮量为240 kg‧hm-2，施磷量为150 kg‧hm-2时产量达到48911.9 kg‧hm-2，表现出非常强烈的交互作用。氮钾交互能够有效提高辣椒产量，施氮量为240 kg‧hm-2，施钾量为150 kg‧hm-2时产量达到43523.7 kg‧hm-2。施磷量一定的条件下，辣椒产量随着施磷量的增加而增加，而施磷量一定的条件下，辣椒产量随着施钾量的增加呈“凸”抛物线变化的趋势。施钾量150 kg‧hm-2时，施磷92 kg‧hm-2可以获得最大产量，为18318 kg‧hm-2，之后，随着施磷量的增加，辣椒产量有所降低；

（5）模拟模型求得产量大于52000 kg‧hm-2的有29个组合。

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Study on Nitrogen-Phosphorus-Potassium Coupling Effect and Optimal Combination in Reclaimed Irrigation Water forL.

LI Ying-hai1,2,3, TIAN Jun-cang1,2,3*

1.750021,2.750021,3.750021,

In order to solve the problem of water resource shortage in northwest China and the disordered application ratio of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inL. planting, a Quadratic Universal rotary-combination designed field experiment was carried out in Shapotou District, Zhongwei City, Ningxia Hui Autonomous Region, which selected 3 factors of Nitrogen, Phosphorus and Potassium and set 5 levels. The results show that: (1) The obtained coupling model of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inplanting reached the significance level in regression fitting test and disfitting test. The correlation coefficient between factor and yield=0.856; (2) The t-test showed that nitrogen fertilizer had a significant effect on the yield of capsicum, followed by phosphate fertilizer and potassium fertilizer; (3) The yield of pepper decreases with the increase of nitrogen application, the sensitivity of phosphorus application to yield has the same tendency as that of nitrogen application, and the sensitivity of potassium application to yield increases with the increase of application amount; (4) The maximum yields available are in turn:1=45236.3 kg‧hm-2,2=15668.8 kg‧hm-2,3=20073.5 kg‧hm-2, while1=322.2,2=134.3,3=439; (5) The yield reaches 48911.9 kg‧hm-2, when the N application is 240 kg‧hm-2and P application is 150 kg‧hm-2, which has obvious interaction. The yield reaches 43523.7 kg‧hm-2, when the N application is 240 kg‧hm-2and K application is 150 kg‧hm-2. The maximum yield reaches 18318 kg‧hm-2, when the K application is 150 kg‧hm-2and P application is 92 kg‧hm-2; (6) The simulation model resulted 29 combinations with a yield greater than 52000 kg‧hm-2. The results can provide a reference for the coupling and optimal combination scheme of Nitrogen, Phosphorus and Potassium inirrigation with reclaimed water .

Reclaimed water;L.; Nitrogen-Phosphate-Potassium coupling; optimal combination

S651

A

1000-2324(2021)03-0364-07

2020-12-13

2021-04-25

国家重点研发计划课题:生活再生水回用技术研发与示范(2018YFC0408104);宁夏高等学校一流学科建设项目(NXYLXK2017A03);教育部援外项目(021804110042);宁夏回族自治区自然基金(2020AAC03042).

Author for correspondence. Email:slxtjc@163.com

李应海(1977-),男,博士研究生,副教授,主要从事节水灌溉理论与技术研究. E-mail:li_yh@nxu.edu.cn