大麥新品系F0797高產栽培模式研究

葉少平 羅曉嬌 王世茂 毛承志 舒 英 李春龍 馮宗云

(1.成都農業科技職業學院，四川 溫江 611130；2.德陽市農業局農技站，四川 德陽；3.四川農業大學農學院，四川 溫江 611130 )

大麥的產量和品質既受自身遺傳特性的影響，又受環境和栽培因素的制約，生產上主要受栽培措施的影響[1]。許多研究表明密度與產量呈拋物線關系，低密度時，隨密度提高產量提高，超過最適密度后，隨密度提高產量下降[2]。但也有研究得出不同密度處理之間無顯著差異[3]，產量與基本苗關系不大[4]。賴麗芳等(2007)[5]在平衡N、K及微量元素等養分后,施磷可提高啤酒大麥產量，改善啤酒大麥的品質,提高啤酒大麥的千粒重,降低啤酒大麥籽粒中的粗蛋白含量。在低氮水平下，產量隨著施氮量的增加而增加[3]。氮肥對產量的貢獻最大，是直接影響大麥產量的一個重要因素[2,6-8]，在一定種植密度下, 氮肥是影響有效成穗、粒重和產量的關鍵[9]。但是，氮肥施用量偏高，容易造成倒伏，導致減產[7]。對高產優質大麥品種各項栽培措施進行系統研究，通過模擬尋優，建立最佳栽培技術模式，在生產上更具有實際的指導意義[2,6,8]。

德陽地區是四川省大麥主產區之一，常年種植面積在1.8萬hm2左右，以飼料大麥為主。目前，生產上缺乏高產、優質、抗病、早熟的大麥新品種，更缺乏與品種相配套的高產、優質、規范化栽培技術規程。F0797為四川農業大學等單位共同選育的六棱皮大麥新品系，株高0.80m左右，千粒重40g以上，全生育期185d左右，產量潛力大，抗逆性強，在2009至2010年度全省區試中產量位居第一位，較對照增產10 %以上。但目前尚缺乏該品種的配套栽培技術。

本試驗采用四因素五水平二次回歸通用旋轉組合設計，通過規范化栽培試驗，開展該品種在四川生態區的高產優質高效栽培模式研究，建立該品種的最佳栽培技術模式，充分發揮該品種的遺傳潛力，促進四川省大麥產業的發展，為生產上大面積推廣種植該品種提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗品種

F0797由四川農業大學大麥研究中心馮宗云教授提供。

1.2 試驗地點

本試驗于2009年10月至2010年5月，在四川省德陽市旌陽區天元鎮北江村三社德陽市旌陽區試驗農場進行，試驗地土壤為壤土，前作為水稻。

1.3 試驗設計

本試驗采用四因素五水平二次回歸通用旋轉組合設計[10]。設密度(播種量)、播期、磷肥、氮肥四個因素，分別以X1、X2、X3、X4表示，試驗因素及其水平編碼見表1，試驗設31個處理，每個處理3次重復，隨機排列，每小區面積13.33m2，走道0.40m，小區間距0.25m。

表1 試驗因子水平編碼

1.4 栽培管理

10月15日拖拉機旋耕。選取粒大、飽滿的種子，播前曬種1d。按設計的播種期進行播種，播種采用人工條播，播種深度3～5cm，播種密度由播種量控制。磷肥在播種時一次施入，氮肥用46.6%的尿素分基肥和追肥，按7∶3的比例施用。播種前化學除草(10月20日)，灌溉一次(2月6日)，用艾美樂(4月5日)噴霧防治蚜蟲。其它栽培管理措施同當地大田生產。

1.5 調查測定項目與方法

記載各生育時期，收獲前每小區取10株考種。按小區收獲測產。

1.6 數據處理與分析

試驗數據采用Excel進行處理，用DPS-6.55Patch統計軟件和SAS.JMP.V7.0軟件[10]進行統計分析。

2 結果與分析

2.1 栽培模型的建立及檢驗

以產量為目標函數Y(kg/667m2)可建立數學回歸模型：

Y=469.286-5.486X1-3.125X2-2.0145X3+44.235X4-9.040X12-12.374X22+1.376X32-7.165X42+15.938X1X2-6.146X1X3-9.479X1X4+10.729X2X3-5.522X2X4-5.103X3X4。

對數學模型進行顯著性檢驗，結果表明FR=3.734 >F0.01(14,16)=3.4506, FLf=4.393

在α=0.01顯著水平下剔除不顯著項后,簡化后的回歸方程為: Y=469.286+44.235X4-12.374X22+15.938X1X2

表2 試驗結果方差分析

2.2 主因素效應分析

將其余因素固定在0水平時，可分別得到各試驗因素與產量的回歸子模型：

Y1=469.286-5.486X1-9.040X12

Y2=469.286-3.125X2-12.374X22

Y3=469.286-2.0145X3+1.376X32

Y4=469.286+44.235X4-7.165X42

圖1 播種量(X1)、播期(X2)、磷肥(X3)、氮肥(X4)與產量的關系

由以上四個子模型及圖1可知，播種量(X1)在10～20kg/667m2的范圍內，隨密度增加產量先增后降，在0水平左右產量最高，但產量曲線變化幅度不大，說明該品種的群體自動調節能力較強；播種期(X2)在11月4日前隨播種期的推遲產量提高，11月4日后隨播種期的推遲產量下降；P2O5施用量(X3)在0～20kg/667m2的范圍內，產量曲線無劇烈變化，說明當季施用磷肥對大麥產量的提高無顯著作用；氮肥用量(X4)在0～16kg/667m2的范圍內，隨氮肥用量的增加，產量接近直線增長，超過16kg/667m2以后，產量仍然近直線增長。

計算各參試因素對產量的貢獻率[12]，其大小依次為：氮肥(X4)=3.23、播種量(X1)=2.79、播種期(X2)=2.42、磷肥(X3)=1.51。表明四個參試因素中，以氮肥對產量的影響最大，其次是播種量、播種期，磷肥對產量的影響相對較小。

2.3 互作效應分析

回歸分析表明，在產量效應函數中，各試驗因素之間均存在一定的兩兩互作效應，播種量(X1)與播種期(X2)、磷肥(X3)、氮肥(X4)，以及播種期(X2)與磷肥(X3)、氮肥(X4)，磷肥(X3)與氮肥(X4)之間對產量的效應均呈不同顯著水平。固定兩因素為O水平時，可得到另兩個因素與產量的回歸方程，并可作出其產量互作效應曲面圖(圖2)。

圖2I 為播種量(X1)與播種期(X2)的產量互作效應圖，從中可看出，無論播種量高低，早播、遲播產量都很低，在適宜的播期內，播種量有一定的彈性，說明適宜的播期是大麥高產的關鍵因素之一。

圖2II 為播種量與磷肥的產量互作效應圖，從中可看出，隨磷肥用量的增加和播種量的增加，產量略有增加，播種量和磷肥有一定的協同增產作用，但互作效應不顯著。

圖2III 為播種量與氮肥的產量互作效應圖，從中可看出，在低氮水平下，隨氮肥用量和密度的增加，產量增加，高產區域在較高氮肥水平和中等密度的區域，氮肥用量和密度超過一定水平后產量下降，說明在適宜密度下運籌氮肥用量，防止倒伏是大麥高產的關鍵環節。

圖2IV、圖2V 分別為播期與磷肥、氮肥的產量互作效應圖，從中可看出，早播、遲播，無論磷肥用量高低，產量都低，適宜的播期是獲得高產的根本保證。在適宜的播期內，中高氮肥水平產量較高，早播、低氮產量低，在遲播的情況下，適當增加氮肥用量，能在一定程度上彌補遲播的損失。

圖2VI 為磷肥與氮肥的產量互作效應圖，從中可看出，在一定范圍內增加氮肥用量，產量隨之提高，增加磷肥用量，產量提高不顯著。高產區域出現在高磷與較高氮肥區，表明磷肥與氮肥具有協同增產和增效的作用。

III

4IIIIV

VVI圖2 播量(X1)、播期(X2)、磷肥(X3)、氮肥(X4)與產量的互作效應圖

2.4 高產栽培方案的頻數統計分析

頻數分析表明(表3)，在4個參試因素5個處理水平的625個方案中，產量≥450kg/667m2的有295套，占所有組合方案的47.2%，統計分析得出產量≥450kg/667m2的農藝措施優化組合方案為：播種量14～15kg/667m2,播期11月3～5日，磷肥用量9～11kg/667m2，氮肥用量12～13kg/667m2。

表3 各因素在產量≥450kg/667m2時的取值頻數分布

3 討論與結論

有研究得出不同密度處理之間產量無顯著差異[3]，產量與基本苗關系不大[4]。本試驗中，播種量在10～20kg/667m2的范圍內，產量有一定的變化，但幅度不大，可能因為該品種的群體自動調節能力較強。在四川生產條件下，群體不能過大，應在一定穗數的基礎上，主攻大穗、大粒，防止后期倒伏。

本試驗結果顯示，播種期對產量的貢獻率較大，早播、遲播產量降低。播種過遲，由于氣溫下降，土壤含水量降低，出苗緩慢，出苗率降低，出苗不整齊，生育期縮短，嚴重影響產量。

在平衡N、K及微量元素等養分的基礎上,施磷可提高啤酒大麥產量，改善啤酒大麥的品質,提高啤酒大麥的千粒重,降低啤酒大麥籽粒中的粗蛋白含量[5]。本試驗結果顯示，磷肥用量對產量影響不顯著，可能因為試驗地磷含量較高的緣故。在四川盆地肥力水平較高的地區，應注意平衡施肥，適當增加磷、鉀肥，以提高品質和保持地力。

在低氮水平下，產量隨著施氮量的增加而增加[3]。氮肥對產量的貢獻最大，是直接影響大麥產量的一個重要因素[2,6-8]，在一定種植密度下, 氮肥是影響有效成穗、粒重和產量的關鍵[9]。但是，氮肥施用量偏高，容易造成倒伏，導致減產[7]。本試驗中，氮肥施用量超過16kg/667m2以后，隨氮肥用量的增加，產量仍然近直線增加，其原因可能是試驗地氮素水平較低，設計的施肥水平未能達到高限所致。

綜合以上分析，德陽地區大麥新品系F0797產量≥450kg/667m2的農藝措施優化組合方案可確定為：播種量14～15kg/667m2,播期11月3～5日，磷肥用量9～11kg/667m2，氮肥用量12～13kg/667m2。

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