重庆丘陵地区青贮玉米高产栽培密肥效应

2021-12-09蒋志成田红琳冯定明刘水泉张光列庞家文李清虎周茂林

耕作与栽培 2021年5期

蒋志成, 田红琳, 冯定明, 刘水泉, 张光列，庞家文, 李清虎, 周茂林

(1.重庆市农业科学院，重庆 401329； 2.重庆市酉阳县农技站，重庆酉阳 409899；3.重庆市彭水县农技推广站，重庆彭水 409699； 4.重庆市合川区农技站，重庆合川 401520)

重庆是多山丘陵地区，虽然水热条件较好、草地资源丰富，但由于自然地理地貌条件和气候的限制，可利用的饲草饲料资源明显不足，饲草四季不能均衡供应。随着重庆市养殖业的迅速发展，饲料需求急剧增加，尤其是草饲牲畜如奶牛、肉牛和羊等大型耗料牲畜的越冬草料严重依赖外调[1-2]。为了缓解饲料短缺的矛盾，培育适宜重庆复杂气候及地貌的新型牧草品种，从玉米这一高生物产量作物寻找突破口，选育专用青贮玉米成为玉米育种的主攻方向之一[3]；同时相应的高产高效配套栽培措施也需及时跟进。本文以种植密度、氮磷钾的施用量为主要因子，采用二次回归正交旋转组合设计分析各因子的作用及最佳配比，以期为种植户生产提供指导[4-6]。

1 材料和方法

1.1 供试品种

试验品种为重庆市农业科学院育成的青贮玉米品种渝青玉3号，该品种属中晚熟杂交青贮玉米，株型半紧凑，植株高大浓绿、叶片持绿期较长，2010年通过重庆市农作物品种审定委员会审定，适宜重庆市浅丘和中高山地区作专用青贮玉米品种种植。

1.2 试验设计

本试验于2019年在重庆市铜梁、酉阳、合川三地布置试验、示范点，土壤为沙壤和棕壤土，肥力中上等。三个试验点统一采用二次回归正交旋转组合设计，设播种密度(D，X1，万株·hm-2)和氮(N，X2，kg·hm-2)、磷(P2O5，X3，kg·hm-2)、钾(K2O，X4，kg·hm-2)施用量等4个因素，每个因素5个水平。田间共设36个小区，随机排列，宽窄行，行长8 m，宽行0.9 m，窄行0.6 m，6行区，小区面积36 m2，玉米籽粒乳线1/2～3/4时收割中间4行测产调查。试验因素及水平见表1。

表1 试验因子及水平

1.3 试验管理

播种采用肥球育苗，3叶时人工打穴移栽。氮、磷、钾肥分别用尿素(46%)、过磷酸钙(12%)和氯化钾(60%)，移栽前磷、钾肥及30%氮肥按设计方案一次性穴施作底肥，氮肥按底肥∶拔节肥∶攻苞肥=3∶3∶4比例施用，其他管理措施同大田生产。

1.4 数据处理

在青贮玉米最适收割期，各示范点分别按小区收割中间4行称重测产折算产量(t·hm-2)，三点平均值进行数据分析，采用Excel软件及SAS软件进行数据处理分析。

2 结果与分析

2.1 回归方程建立及分析

2.1.1回归方程及显著性检验

根据试验设计编码表及青贮玉米生物产量，以播种密度(X1)、氮(X2)、磷(X3)、钾(X4)4个因素为决策变量可建立如下二次多项式回归方程：

Y=94.812 5+4.762 5X1+0.725X2+0.062 5X3+0.562 5X4-4.55X12-1.456 25X22-2.843 75X32-2.281 25X42+1.125X1X2-0.131 25X1X3+0.056 25X1X4-0.768 75X2X3-0.243 75X2X4+1.425X3X4

(1)

回归方程及方差分析(表3)结果表明，青贮玉米生物产量回归方程F2=12.05**，大于F0.01(14,21)=3.07，说明产量与所设因子存在极显著回归关系，试验数据与建立的二次数学模型基本相符，回归方程与实际情况拟合很好，可以用作预测预报；而失拟项F1=5.73，略大于F0.01(10,11)=4.54，表明试验仍有未控因素的影响。

表2 试验设计及产量

表3 方差分析

表4 单因子效应

从回归方程各因子的显著性看，X1、X12、X32和X42项达1%显著水平，X22达5%显著水平。在显著水平α=0.10时剔除不显著项后，可得简化的回归方程：

Y=94.812 5+4.762 5X1-4.55X12-1.456 25X22-2.843 75X32-2.281 25X42+1.425X3X4

(2)

利用降维法得各因子对产量的单因子回归模型：

YX1=94.812 5+4.762 5X1-4.55X12

(3)

YX2=94.812 5+0.725X2-1.456 25X22

(4)

YX3=94.812 5+0.062 5X3-2.843 75X32

(5)

YX4=94.812 5+0.562 5X4-2.281 25X42

(6)

上述3～6式均为开口向下的抛物线方程(图1)，在试验设置范围内具极大值，通过方程计算极值得：密度X1在0.52水平处达极值96.06，而氮、磷、钾肥分别在0.25、0.01和0.12水平处达极值94.90、94.81和94.85，亦即在密度6.78万株·hm-2、纯氮307.5 kg·hm-2、P2O590.225 kg·hm-2、K2O 77.7 kg·hm-2时，产量达到最高值。

图1 单因子函数图形

2.1.2方程模拟寻优

对回归方程(1)，令各因子取值为-2、-1、0、1、2，有625套农艺措施组合方案，运用计算机进行模拟选优，结果如表5。产量大于75 t·hm-2的方案有309套，占49.44%，经频数分析，在95%的置信区间内，相应农艺措施是：密度为6.64万～6.96万株·hm-2，氮为301.59～310.26 kg·hm-2，磷为87.64～93.69 kg·hm-2，钾为73.79～80.15 kg·hm-2。

表5 产量大于75 t的309个方案中各个因子频率

2.1.3因子间互作效应

从表3看出，因子间的互作均未达5%显著水平，但考虑到交互作用中密度与氮的重要性，以及磷与钾的交互作用较为显著，仅就X1X2及X3X4互作关系作简要分析。

从X1X2互作关系看(表6)，在磷、钾均在0水平情况下，密度的各个水平下，氮肥的变化对产量的影响差异均不明显；而氮的各水平下密度的变化对产量的影响均存在较大差异。密度与氮的互作效应最大的组合是：密度=0.5，氮=0.5，即密度为6.75万株·hm-2、施氮315 kg·hm-2。

表6 X1X2不同水平下互作效应单位：kg·hm-2

从X3X4互作看出(表7)，在密度、氮均在0水平情况下，磷和钾在水平越靠近两端变化的影响越大，而在0水平附近变化的影响最小。磷钾互作效应最大的组合是：磷、钾均为0水平，即施P2O590 kg·hm-2、K2O 75 kg·hm-2。

表7 X3X4不同水平下互作效应单位：kg·hm-2

图2 X1X2互作曲面图

图3 X3X4互作曲面图

2.2 投入产出分析

机收粉碎的青贮玉米价格按500元·t-1，种子85元·(1 0000粒)-1，纯氮按5.5元·kg-1(折尿素2.53元·kg-1)，P2O5按7.5元·kg-1(折12%过磷酸钙0.9元·kg-1)，K2O按10元·kg-1(折50%氯化钾5元·kg-1)计算。在最高产量96.4 t情况下，产值48 200元·hm-2。在密度为6.88万株·hm-2，施氮314.38 kg·hm-2、磷89 kg·hm-2、钾77.06 kg·hm-2情况下，共投入3 751.99元·hm-2，可产生经济效益44 448.01元·hm-2。

3 讨论

虽然各因子的极大值均出现在设计范围内，但从4个因子的二次曲线及两因子互作曲面看，曲率均较小，说明因子的水平间距设置过小，可适当加大间距，扩大探索范围。其次，本文研究的是玉米的整株地上部分生物产量，调节能力应该比单纯收籽粒更大，加上土壤基础养分较高，因此各水平下的产量差异不太明显。第三，植株数与播种量是不等的，重庆区域土壤较粘重，成苗率较低，单粒机播约90%，人工点播约70%，因此文中的种子投入只是理论上的100%的成苗率计算。