补灌量和覆盖量变化对旱地春小麦叶面积指数的影响

张 磊，聂志刚

（甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州 730070）

0 引言

小麦叶面积指数随着小麦生育期的推进及小麦各器官的建成而逐渐增大，较大的叶面积有利于光合产物的积累，小麦叶面积指数直接反映着小麦群体质量。逯玉兰等[1]、李彬等[3]、聂志刚等[3]研究表明，小麦群体的最大叶面积指数与小麦产量呈二次曲线关系，在一定的范围之内提高最大叶面积指数，有利于群体获得高产。大量研究表明，在西北地区，水分是春小麦生长发育的重要因素之一，春小麦对养分的吸收、转化和利用都依赖于土壤水分，因而不同水分的土壤环境对春小麦的生长具有十分重要的影响，讨论各生育期小麦的需水特性以及优化灌溉问题具有重要的意义[3]，寇明蕾[4]在作物水分生理调控与节水机理的研究中发现冬小麦（反青期后）耗水量随叶面积指数的增大而增大，当耗水量接近最大值时，叶面积指数仍在增大，但增速逐渐变缓，耗水量达到最大值后仍会保持一段时间[4]。至今许多研究者在节水方面进行了大量研究[5-7]，如秸秆覆盖、水肥耦合技术等等都起到了节水或者提高水分利用效率的作用[8-11]。其中秸秆覆盖是西北等干旱地区保证生产的重要措施之一。秸秆覆盖等保护性耕作措施具有保持水土、抑制蒸发、改善土壤水分条件和土壤肥力[12-16]等特点。卜玉山等[17]、宋淑亚等[18]认为随着秸秆的逐渐分解，土壤中的有机质和养分会明显提高。对于常规的秸秆覆盖和水分处理对春小麦叶面积影响的研究[19-20]国内外都做了很多工作，但是前人研究[21-23]水分处理和秸秆的覆盖效应多在自然条件或单一条件下进行，而研究水分和秸秆覆盖量耦合对春小麦叶面积指数变化的影响机制还不多见。因此，研究半干旱地区补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的影响，对于节水农业具有重要的意义。

1 材料与方法

1.1 试验概况

试验点地处甘肃省中部偏南，海拔约2000 m，属于干旱半干旱地区，年均太阳辐射141.6 kcal/cm3，日照时数2476.6 h，全年无霜期140 d。试验地土壤为黄绵土，试验田平坦无起伏，通过实测得，耕层容重1.26 g/cm3，有机碳含量6.21 g/kg，全氮含量0.61 g/kg，多年平均降雨量为385 mm，年蒸发量为1531 mm。该地区是中国水资源较为贫乏的典型地区，春小麦是种植面积较大的作物。

田间试验于2017—2019年在定西市安定区凤翔镇安家坡村进行。试验对象为‘定西42号’春小麦，免耕覆盖为基本耕作方式，秸秆覆盖量为2250 kg/hm2，试验中施加150 kg/hm2过磷酸二铵和62.5 kg/hm2尿素（含N 46.5%）作为基肥，用传统人工播种方法，播深7 cm，田间管理方法与当地大田相同。小麦行列距25 cm，试验小区面积6 m×4 m=24 m2，3月底播种，7月底收获。根据研究区春小麦种植的需水规律，分别在分蘖期、拔节期、开花期进行等量灌溉，在春小麦全生育期按照补灌时期进行补灌，补灌时期：分蘖期、拔节期和开花期，单次补灌量为200 mm。在春小麦生育期间，利用遮雨棚进行遮雨，采用补灌方式控制灌水量，用水表计量，小区四周埋深2 m塑料隔膜，防止土壤水分纵向运移。对照处理采用在大田中不采取任何控制措施的自然降水情况，且对照试验小区与水分控制试验小区相邻，播种前土壤水分、土壤养分、质地、土层厚度等田间状况均一致。

叶面积指数：在生育期7个阶段随机选5株能代表该区长势的植株，用游标卡尺测定每株叶片长和宽，用长宽系数法测叶面积指数，每株重复3次测量，平均值即为该植株的叶面积指数。

1.2 APSIM模型简介

APSIM 模型是由隶属澳大利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统组(APARU)开发研制，可以用于模拟旱作农业系统中各主要组分的机理模型，近年来在黄土丘陵区域小麦生产的气候变化效应、水肥管理等方面得到了广泛应用。APSIM 模型可以分为生物模块、环境模块、管理模块、输入输出模块以及中心引擎5 部分。其中生物模块主要包括作物属性、地表留茬等；环境模块包括土壤水分、氮、磷、pH、土壤侵蚀等环境因素的模拟；管理模块主要针对于用户，对模拟进行管理和控制；输入输出模块用于模型参数输入以及量化输出；中心引擎驱动整个模型进行模拟，并控制和协调各模块进行不同信息间的传递。

1.3 模拟试验设计

与田间试验中土壤属性、作物品种、管理方式一致，以甘肃省定西市安定区1979—2019年历史气象数据为基础，构建APSIM模型模拟环境。APSIM模型的参数已经过李广等在黄土丘陵区域适应性研究中的检验[1-3]。以免耕覆盖为基础，设计不同梯度补灌量、秸秆覆盖量组合的模拟试验。其中，春小麦全生育期各补灌量按照补灌时期等量分配，补灌时期：分蘖期（5 月10 日）、拔节期（5 月30 日）和开花期（6 月25 日），补灌量：300、250、200、150、100、50、0 mm；秸秆覆盖量组合(0、1000、2000、3000、4000、5000 kg/hm2)。为方便进一步分析，将不灌溉、无秸秆覆盖视为对照处理。由于补灌量和秸秆覆盖量的量级与量纲不同，故对变量采用“极差化”进行无量纲化编码处理[24]（见表1）。

表1 灌溉量和秸秆覆盖量的模拟试验设计

1.4 数据处理和统计分析

采用1979—2019 年的气象数据，运用APSIM 模型模拟41 年（1979—2019 年）间旱地春小麦叶面积指数，对照不灌溉，无秸秆覆盖量的春小麦模拟叶面积指数，分别进行各阶段（出苗—分蘖、分蘖—拔节、拔节—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—开花、开花—灌浆、灌浆—成熟）平均值计算，即为某生长阶段的叶面积指数模拟值。利用DPS软件进行方差分析、回归分析和单因素分析，来研究补灌量和秸秆覆盖量耦合对春小麦叶面积指数变化的影响机制。

2 结果与分析

2.1 补灌量和秸秆覆盖量耦合模拟试验结果

通过APSIM 模型组件，在0～300 mm 的补灌变化范围内，以50 mm 为变化梯度，在0～5000 kg/hm2的秸秆覆盖变化范围内，以1000 kg/hm2为变化梯度设置耦合模拟试验场景，水分和秸秆覆盖量耦合模拟试验的旱地春小麦叶面积指数模拟结果如表2～8。春小麦叶面积指数与补灌量和秸秆覆盖的变化有一定的关系，即当补灌量不变而秸秆覆盖量增加时，春小麦叶面积指数先下降后增加；当秸秆覆盖量不变而补灌量增加时，春小麦叶面积指数逐渐增加。由表2～8可知，各处理的春小麦叶面积指数随着生育进程的推进而增加，在拔节—孕穗阶段达到最高。各个生育阶段各处理下叶面积指数变化范围分别为：0.57～0.99、1.25～2.1、1.52～2.48、1.10～1.82、0.83～1.30、0.7～1.26、0.52～0.87。较对照处理的叶面积指数最高增幅分别为73.68%、68%、63.16%、65.55%、56.63%、80%、40.23%。不同梯度补灌量处理下，出苗—分蘖阶段，随秸秆覆盖量的增加春小麦叶面积指数先升高后下降，其他各生育阶段，随秸秆覆盖量的增加春小麦叶面积指数均呈现显著增加的趋势；不同梯度秸秆覆盖量处理下，分蘖—拔节时期随灌溉量的增加春小麦叶面积指数呈现先升高后下降的趋势，其他各个时期随灌溉量的增加春小麦叶面积指数均呈现显著增加的趋势。在农业生产中，使用秸秆覆盖，增加一定程度补灌量能够使春小麦叶面积指数显著增加，但超过界限，叶面积指数虽增加却不显著甚至出现下降趋势，可见过量的秸秆覆盖和补灌对于春小麦生长和长期经济效益来说是无益，只有合理的进行秸秆覆盖和补灌，才能促进旱地春小麦的生长发育。

表2 春小麦叶面积指数（出苗—分蘖）

表3 春小麦叶面积指数（分蘖—拔节）

表4 春小麦叶面积指数（拔节—孕穗）

表5 春小麦叶面积指数（孕穗—抽穗）

表6 春小麦叶面积指数（抽穗—开花）

表7 春小麦叶面积指数（开花—灌浆）

表8 春小麦叶面积指数（灌浆—成熟）

2.2 补灌量和秸秆覆盖量耦合对旱地春小麦叶面积指数的影响

2.2.1 方差分析 以补灌和秸秆覆盖为因素变量对春小麦进行方差分析：补灌的不显著概率为0.027，秸秆覆盖的不显著概率为0.016，没有存在0.01水平上的显著性，这可能是和试验测试数据时产生的误差有关系。补灌处理和秸秆覆盖使用都对春小麦的叶面积指数表现出显著性差异。

2.2.2 回归分析 以叶面积指数为因变量，不同补灌量的变化量(X1)、秸秆覆盖量的变化量(X2)为自变量，利用DPS软件进行二次多项式回归分析，建立回归方程（表9）。

表9 不同时期补灌量(X1)和秸秆覆盖量(X2)对春小麦叶面积指数的方程

由各个时期的公式可以看出，每个时期的回归方程的相关系数(R)分别为0.9944、0.9430、0.9987、0.9973、0.9816、0.9966、0.9981，方程均达显著水平，能分析春小麦叶面积指数与补灌量和秸秆覆盖量之间的关系。各个时期补灌量的变化量(X1)的一次项系数分别为7.13×10-4、1.82×10-3、1.49×10-3、5.94×10-4、3.89×10-4、1.45×10-3、3.22×10-4，表明补灌量对春小麦叶面积指数指数正效应，各个时期秸秆覆盖量的变化量(X2)的一次项系数分别为1.98×10-5、2.69×10-5、1.08×10-5、1.53×10-5、1.12×10-5、9.86×10-6、1.07×10-5，表明秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数指数呈正效应。补灌量对春小麦叶面积指数的影响程度远大于秸秆覆盖量的影响。2.2.3 单因素分析 由于在回归过程中使用了无量纲化的编码，式中的偏回归系数已标准化，故其绝对值可以直接反映变量对春小麦叶面积指数的影响程度。为进一步研究不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的影响，对回归方程进行降维处理，得到不同补灌量和覆盖量的单因素方程（表10）。

表10 不同时期补灌量(X1)和秸秆覆盖量(X2)对春小麦叶面积指数单因素方程

由出苗—分蘖期不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应关系图（图1）可知，不同梯度补灌量对春小麦叶面积指数效应为向上的二次抛物线，不同梯度的秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应为向下的二次抛物线，在本试验变化范围内补灌量未出现阈值，秸秆覆盖量出现阈值，在秸秆覆盖量为2397.09 kg/hm2时春小麦叶面积指数出现最大值为0.59。在出苗—分蘖期，补灌量不变，秸秆覆盖量升高，春小麦叶面积指数先升高后降低，在秸秆覆盖量为2397.09 kg/hm2时春小麦叶面积指数出现最大值为0.59；秸秆覆盖不变，补灌量升高，春小麦叶面积指数升高。

图1 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（出苗—分蘖）

由分蘖—拔节期不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应关系图（图2）可知，不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应均为向下二次抛物线，在本试验变化范围内秸秆覆盖量未出现阈值，补灌量均出现阈值；补灌量在252.09 mm 时春小麦叶面积指数出现最大值为1.83。在分蘖—拔节期，补灌量不变，秸秆覆盖量升高，春小麦叶面积指数升高，秸秆覆盖量不变，补灌量升高，春小麦叶面积指数先升高后下降，在补灌量为252.09 mm 时春小麦叶面积指数达到最大为1.83。

图2 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（分蘖—拔节）

由不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应关系图（图3～7）可知，不同梯度补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数效应均为向上的二次抛物线，在本试验变化范围内补灌量和秸秆覆盖量均未出现阈值，在各个时期，补灌量不变，秸秆覆盖量升高，春小麦叶面积指数升高；秸秆覆盖量不变，补灌量升高，春小麦叶面积指数升高。

图3 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（拔节—孕穗）

3 结论

运用APSIM，深入探索春小麦叶片在不同的补灌量和秸秆覆盖量综合处理下的叶片生长变化规律。补灌量对春小麦叶面积指数的影响程度远大于秆覆盖量的影响。在分蘖—拔节阶段，补灌量在252.09 mm 时春小麦叶面积指数出现最大值为1.83；在出苗—分蘖阶段，秸秆覆盖量为2397.09 kg/hm2时春小麦叶面积指数出现最大值为0.59；免耕覆盖中，合理的进行秸秆覆盖和补灌能够保持土壤中的水分，有利于旱地春小麦叶片生长。

4 讨论

秸秆覆盖对春小麦叶面积指数的影响在出苗—分蘖期，分蘖—拔节期呈开口向下的二次抛物线先增后减变化，由于秸秆覆盖保墒抑蒸效果显著，能明显改善土壤结构和土壤肥力[25]，适量的秸秆覆盖出苗前促进小麦出苗，出苗后有利于小麦叶面积指数的增大；秸秆覆盖过量时，出苗前影响出苗率，出苗后影响小麦根部呼吸导致有害气体增加[26-28]，使得叶面积减小。其他各个时期春小麦叶面积指数均呈开口向上的二次抛物线递增变化，秸秆覆盖后减少土壤水分蒸发，提高水分利用效率[29-30]，促进叶片生长。

图4 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（孕穗—抽穗）

图5 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（抽穗—开花）

图6 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（开花—灌浆）

补灌量对春小麦叶面积指数的影响在分蘖—拔节期，呈开口向下的二次抛物线先增后减变化，分蘖—拔节期是小麦需水关键期，也是根系向下生长最旺盛的时期，适量的补灌促进春小麦营养生长和根系生长，有利于小麦水分利用效率的提高[31-32]；补灌过量时，水分过多，土壤通气条件差，使得叶面积减小，这与王振华等[29]关于小麦拔节期增加灌水量能明显促进叶片的生长而灌水过多会引起叶面积下降的研究结论一致。其他阶段小麦叶面积指数与灌水量呈线性递增关系。

图7 不同补灌量和秸秆覆盖量对春小麦叶面积指数的单因素效应（灌浆—成熟）

基于对当地田间试验数据的欠缺以及对天气因素变化观察不够，导致模型的模拟还会出现偏差，对病虫害、极端天气等影响因素的考察还相对不足，也会造成模拟值远比实际计算值高而有起伏。因此以后，要在对田间的实际数据积累与气候资料准确计算的基础上提高APSIM模拟准确度，同时通过逐步的实际应用对模拟制约条件滚动优化，以进一步发挥模拟实验的有效预测性。