甘薯新品種漯徐薯9號優化栽培技術研究
2014-07-18 20:02:58張勇躍劉志堅秦素研李建國
山東農業科學 2014年5期
張勇躍 劉志堅 秦素研 李建國
摘要：采用四因素五水平二次正交旋轉組合設計，研究了密度、氮肥、磷肥和鉀肥4種因素對甘薯新品種漯徐薯9號產量的影響，并構建產量函數模型。結果表明：4種因素對甘薯產量影響的順序為鉀肥>密度>磷肥>氮肥；本試驗條件下漯徐薯9號達到45 000 kg/hm2 以上產量所要求的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2 ，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
關鍵詞：甘薯；漯徐薯9號；優化栽培
中圖分類號：S531.048文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2014）05-0045-04
漯徐薯9號是漯河市農業科學院選育的高產優質兼用型甘薯新品種，2010年3月通過全國甘薯品種鑒定委員會鑒定（國品鑒甘薯2010003）。通過科技查新得出，漯徐薯9號同2001～2011年通過國家審（鑒）定的39個甘薯品種相比較，其薯干產量居第1位，鮮薯產量也較高，且結薯集中整齊，綜合性狀優良，具有很好的推廣應用前景。2010～2011年連續兩年我們以密度、氮肥、磷肥、鉀肥為試驗因素，研究其對甘薯鮮薯產量的影響，旨在為該品種的高產栽培及大面積推廣應用提供技術依據。
1材料與方法
1.1試材與試驗地
試驗在漯河市農業科學院試驗基地進行。壤土，0～20 cm土層養分含量：有機質9.61 g/kg，堿解氮111.72 mg/kg，有效磷20.18 mg/kg，速效鉀106.21 mg/kg。供試品種為漯徐薯9號。供試氮肥為尿素（含N 46%），磷肥為過磷酸鈣（含P2O5 12%），鉀肥為硫酸鉀（含K2O 50%）。
1.2試驗設計
試驗采用四因素（1/2）二次正交旋轉組合設計[1]，以密度（X1）、氮肥（X2）、磷肥（X3）、鉀肥（X4）4種因素為決策變量，以鮮薯產量（Y）為目標函數，每個變量均設5個水平，各因素水平編碼見表1。試驗共設23個處理組合，隨機區組排列，重復3次。3行區種植，小區寬2.4 m，長5 m，小區面積12 m2。收獲時整個小區測產。將試驗數據按特定統計方法在計算機上分析，建立產量數學模型，并通過計算機模擬技術篩選優化方案[2]。
2結果與分析
2.1函數模型的建立及檢驗
試驗結構矩陣與鮮薯產量結果列于表2。按照四因素（1/2）二次正交旋轉組合設計的統計分析方法，對表2的試驗結果在計算機上進行運算分析，由計算結果得出鮮薯產量與因素之間的回歸方程如下：
Y=47636.71+3117.38X1+746.72X2+1868.34X3+4595.30X4-895.07X12-1902.80X22+361.50X32-992.75X42+381.60X1X2+881.33X1X3-6.30X1X4-6.30X2X3+881.33X2X4+381.60X3X4
對回歸方程進行顯著性測驗：F1=2.29
進一步對函數模型中各項回歸系數作F測驗，結果表明：一次項中密度、氮肥、磷肥和鉀肥4種因素對鮮薯產量的影響均為正向，密度對鮮薯產量的影響達到顯著水平，鉀肥對鮮薯產量的影響達到極顯著水平；二次項中密度、氮肥和鉀肥對鮮薯產量的影響均為負向不顯著，磷肥對鮮薯產量的影響為正向不顯著；交互項中密度與鉀肥、氮肥與磷肥對鮮薯產量的影響為負向不顯著，其余交互項中對鮮薯產量的影響均為正向不顯著，在下面的交互效應分析時不再分析。
歸系數間的相關性，因此可以從各回歸系數絕對值的大小來判斷各試驗因素對鮮薯產量的影響程度，回歸系數的符號表示作用的性質。從上述建立的回歸方程可以看出，各試驗因素對鮮薯產量的影響程度為：鉀肥>密度>磷肥>氮肥，表明鉀肥對鮮薯產量的影響最大，其次是密度。因此在生產上要增施鉀肥，同時要保證合理的密度，補施磷肥，才能獲得高產。
2.2.2單因素效應分析目標函數是多因素共同作用的結果，采用“降維法”可以將一個多變量回歸模型轉變為較少變量的回歸子模型[3]。將所建四元二次回歸模型其中任意3個因素固定在零水平，就可得到另一個因素的偏回歸子模型，這樣就可以解析出該因素對鮮薯產量的效應。將四元二次回歸模型降維后得到如下4個一元回歸子模型：
根據以上4個回歸子模型作圖1。密度、氮肥和鉀肥三因素對鮮薯產量的效應方程二次項為負值，是開口向下的拋物線，Yi有極大值；磷肥對鮮薯產量的效應方程二次項為正值，是開口向上的拋物線，Yi只有極小值而沒有極大值。從圖1可以看出：在-1.682≤Xi≤1.682范圍內，鮮薯產量隨著密度、磷肥和鉀肥三因素編碼水平增加而增加，而氮肥對鮮薯產量的影響是在一定范圍內隨著氮肥用量的增加而增加，當X2=0.196時，鮮薯產量達到極大值Y2max=47 709.97，再增加氮肥用量鮮薯產量反而降低。
2.2.3單因素邊際效應分析邊際效應即邊際產量效應，是指某個因素變量每增加一個單位時的增產量。對上述4個回歸子模型求一階導數，可以分析各因素的邊際產量效應。
將各因素的不同編碼值代入邊際產量效應方程，得出邊際產量效應值列于表3。從表3可以看出：在-1.682～1.682編碼范圍內，密度、磷肥和鉀肥三因素的邊際產量均為正值，其中鉀肥對鮮薯產量的影響最大，每增加一個編碼值，鮮薯產量增加1 985.51 kg/hm2；密度對鮮薯產量也有較大的影響，每增加一個編碼值，鮮薯產量增加1 790.13 kg/hm2；增施磷肥對鮮薯產量也有一定的增產效果。氮肥在-1.682～0編碼范圍內，邊際產量為正值，當編碼值X2=0.196，即尿素施用量為167.66 kg/hm2時，邊際產量為零，所以氮肥應控制在零水平左右。
2.3函數模型的優化
根據建立的產量函數模型，用計算機進行模擬尋優。由于生產實踐中受各種因素的影響，通過計算機模擬尋優求得的最優組合在生產上不一定能夠實現，因此要尋求出優化栽培措施范圍，可供生產上直接利用[5]。
在-1.682≤Xi≤1.682范圍內，將鮮薯產量>45 000.0 kg/hm2的303個組合方案列出，進行頻率分析，結果列于表4。從表4中可以得出：漯徐薯9號要達到45 000 kg/hm2 以上的鮮薯產量，相應的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2 ，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
試驗選取與鮮薯產量密切相關的4種因素（密度、氮肥、磷肥和鉀肥），采用四因素（1/2）五水平二次正交旋轉組合設計，建立了鮮薯產量函數模型。通過相關分析可知：所建立的函數模型與實際情況擬合得較好；各試驗因素對鮮薯產量的影響程度為鉀肥>密度>磷肥>氮肥，鉀肥對鮮薯產量的影響最大，達到極顯著水平，密度對鮮薯產量的影響也比較大，達到顯著水平。因此在生產上要增施鉀肥，同時要保證合理的密度，補施磷肥。
通過對建立的函數模型進行計算機模擬尋優，確立漯徐薯9號鮮薯產量大于45 000.0 kg/hm2的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
本文所有結論是在本試驗條件下得出的，漯徐薯9號在推廣應用過程中，要根據實際情況，采取相應的措施，才能奪取高產。在中等偏上肥力條件下，要控制氮肥的施用量，增施鉀肥，補施磷肥，保持合理適宜的密度；在中等偏下肥力條件下，要重施鉀肥，增加種植密度，適當施用氮肥和磷肥。
參考文獻：
[1]丁希泉. 農業應用回歸設計[M]. 長春：吉林科學技術出版社，1986：116-123.
[2]唐啟義，馮明光. DPS數據處理系統[M]. 北京：北京科學技術出版社，2006：249-266.
[3]榮廷昭. 田間試驗與統計分析[M]. 北京：中國農業科學技術出版社，1998：281-299.
[4]劉建娜，陳國立，祁麗敏，等. 豫東南玉米高產栽培研究及高產模型的建立[J]. 山東農業科學，2010（9）：42-46.
[5]何素蘭，李育明，楊洪康，等. 高淀粉甘薯新品種西成薯007優化栽培技術研究[J].西南農業學報，2011，24（2）：481-485.（上接第44頁）出現強對流天氣，造成濟麥22前三endprint
2.3函數模型的優化
根據建立的產量函數模型，用計算機進行模擬尋優。由于生產實踐中受各種因素的影響，通過計算機模擬尋優求得的最優組合在生產上不一定能夠實現，因此要尋求出優化栽培措施范圍，可供生產上直接利用[5]。
在-1.682≤Xi≤1.682范圍內，將鮮薯產量>45 000.0 kg/hm2的303個組合方案列出，進行頻率分析，結果列于表4。從表4中可以得出：漯徐薯9號要達到45 000 kg/hm2 以上的鮮薯產量，相應的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2 ，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
試驗選取與鮮薯產量密切相關的4種因素（密度、氮肥、磷肥和鉀肥），采用四因素（1/2）五水平二次正交旋轉組合設計，建立了鮮薯產量函數模型。通過相關分析可知：所建立的函數模型與實際情況擬合得較好；各試驗因素對鮮薯產量的影響程度為鉀肥>密度>磷肥>氮肥，鉀肥對鮮薯產量的影響最大，達到極顯著水平，密度對鮮薯產量的影響也比較大，達到顯著水平。因此在生產上要增施鉀肥，同時要保證合理的密度，補施磷肥。
通過對建立的函數模型進行計算機模擬尋優，確立漯徐薯9號鮮薯產量大于45 000.0 kg/hm2的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
本文所有結論是在本試驗條件下得出的，漯徐薯9號在推廣應用過程中，要根據實際情況，采取相應的措施，才能奪取高產。在中等偏上肥力條件下，要控制氮肥的施用量，增施鉀肥，補施磷肥，保持合理適宜的密度；在中等偏下肥力條件下，要重施鉀肥，增加種植密度，適當施用氮肥和磷肥。
參考文獻：
[1]丁希泉. 農業應用回歸設計[M]. 長春：吉林科學技術出版社，1986：116-123.
[2]唐啟義，馮明光. DPS數據處理系統[M]. 北京：北京科學技術出版社，2006：249-266.
[3]榮廷昭. 田間試驗與統計分析[M]. 北京：中國農業科學技術出版社，1998：281-299.
[4]劉建娜，陳國立，祁麗敏，等. 豫東南玉米高產栽培研究及高產模型的建立[J]. 山東農業科學，2010（9）：42-46.
[5]何素蘭，李育明，楊洪康，等. 高淀粉甘薯新品種西成薯007優化栽培技術研究[J].西南農業學報，2011，24（2）：481-485.（上接第44頁）出現強對流天氣，造成濟麥22前三endprint
2.3函數模型的優化
根據建立的產量函數模型，用計算機進行模擬尋優。由于生產實踐中受各種因素的影響，通過計算機模擬尋優求得的最優組合在生產上不一定能夠實現，因此要尋求出優化栽培措施范圍，可供生產上直接利用[5]。
在-1.682≤Xi≤1.682范圍內，將鮮薯產量>45 000.0 kg/hm2的303個組合方案列出，進行頻率分析，結果列于表4。從表4中可以得出：漯徐薯9號要達到45 000 kg/hm2 以上的鮮薯產量，相應的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2 ，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
試驗選取與鮮薯產量密切相關的4種因素（密度、氮肥、磷肥和鉀肥），采用四因素（1/2）五水平二次正交旋轉組合設計，建立了鮮薯產量函數模型。通過相關分析可知：所建立的函數模型與實際情況擬合得較好；各試驗因素對鮮薯產量的影響程度為鉀肥>密度>磷肥>氮肥，鉀肥對鮮薯產量的影響最大，達到極顯著水平，密度對鮮薯產量的影響也比較大，達到顯著水平。因此在生產上要增施鉀肥，同時要保證合理的密度，補施磷肥。
通過對建立的函數模型進行計算機模擬尋優，確立漯徐薯9號鮮薯產量大于45 000.0 kg/hm2的優化栽培措施是：密度58 600～63 220株/hm2，尿素138.57～161.43 kg/hm2 ，過磷酸鈣245.39～281.97 kg/hm2，硫酸鉀617.85～663.75 kg/hm2。
本文所有結論是在本試驗條件下得出的，漯徐薯9號在推廣應用過程中，要根據實際情況，采取相應的措施，才能奪取高產。在中等偏上肥力條件下，要控制氮肥的施用量，增施鉀肥，補施磷肥，保持合理適宜的密度；在中等偏下肥力條件下，要重施鉀肥，增加種植密度，適當施用氮肥和磷肥。
參考文獻：
[1]丁希泉. 農業應用回歸設計[M]. 長春：吉林科學技術出版社，1986：116-123.
[2]唐啟義，馮明光. DPS數據處理系統[M]. 北京：北京科學技術出版社，2006：249-266.
[3]榮廷昭. 田間試驗與統計分析[M]. 北京：中國農業科學技術出版社，1998：281-299.
[4]劉建娜，陳國立，祁麗敏，等. 豫東南玉米高產栽培研究及高產模型的建立[J]. 山東農業科學，2010（9）：42-46.
[5]何素蘭，李育明，楊洪康，等. 高淀粉甘薯新品種西成薯007優化栽培技術研究[J].西南農業學報，2011，24（2）：481-485.（上接第44頁）出現強對流天氣，造成濟麥22前三endprint
