遼西半干旱區淺埋滴灌水、氮、磷、鋅耦合對春玉米產量的影響

劉泳圻，谷 健，孫仕軍*，趙 旺，楊金鑫，馬寧寧，王子豪，尹光華*

（1 沈陽農業大學水利學院，沈陽 110866；2 中國科學院沈陽應用生態研究所，沈陽 110016）

遼寧省西部地區屬于大陸性季風半干旱氣候，光熱資源豐富、降水較少且分布不均[1]，水資源短缺成為該地區農業持續高產穩產的主要制約因素之一。此外，肥料施用不合理且浪費嚴重是制約當地農業生產的另一主要因素。據統計，該地區肥料利用率僅為20%～30%[2]，有很大的提高潛力。大力發展高效節水灌溉技術，推行水肥一體化是解決上述限制因素的有效途徑之一。

淺埋滴灌作為一種高效的節水灌溉技術，采用機械作業方式，在播種的同時將滴灌帶埋設在地下3～5 cm，既可避免殘膜污染，又可減少地表蒸發[3]，具有節水、抑蒸、節肥、省工、增產、生態友好等優點。因此，開展淺埋滴灌水肥一體化技術研究，對實現作物增產增效有一定的現實意義。本項目前期的研究已經確定了遼西地區春玉米淺埋滴灌灌溉定額、水氮耦合[4]及水氮鉀耦合[5]的具體實施方案，但對磷、鋅等營養元素在淺埋滴灌水肥一體化技術上的應用卻鮮有報道。磷肥可以促進作物根系生長，增加根長度、根系干物質重，提高水分利用效率[6]。合理施用鋅肥能明顯改善玉米生長性狀，緩解干旱對生長的抑制，提高玉米對干旱脅迫的適應性，改善穗位葉部性狀[7]，減輕病害發生，顯著提高產量[8]。也有研究表明，長期施用磷肥會導致有效鋅含量降低[9]。在遼寧西部半干旱區，農業生產中施肥普遍偏重于氮、磷和鉀等大量元素而忽視微量元素施用，導致土壤中鋅含量較低。因此，開展淺埋滴灌水、氮、磷、鋅耦合對春玉米產量影響研究，揭示其對產量的耦合作用規律，確定其適宜施用方案，可為該技術的大面積推廣應用提供科學依據。

1 研究地區與方法

1.1 試驗區概況

試驗在遼寧省西部典型半干旱地區——阜新蒙古族自治縣進行 (41°44′～42°34′N，121°01′～122°26′E)。該地區是遼寧省玉米重要產區，平均海拔235 m，年均氣溫7.8℃，作物生育期平均氣溫為20.2℃，≥10℃積溫天數為169天。生育期累計日照時數為1295.8 h，年均累計蒸發量為1847.6 mm，降水量為493.1 mm，且年內分布不均，春旱、伏旱、秋旱頻繁發生。土壤理化性質：pH 6.15、容重1.44 g/cm3、田間持水率 23%、有機質 18.00 g/kg、全氮 0.84 g/kg、堿解氮 157.95 mg/kg、速效磷 8.12 mg/kg、全鋅 42.97 mg/kg、有效鋅 0.38 mg/kg。試驗地有效鋅含量屬于極低范圍 (＜0.5 mg/hm2)[10]。

1.2 試驗設計

試驗選用水、氮、磷、鋅4個因素，采用四因子五水平二次回歸正交試驗設計 (1/2實施) 方式，共 19 個處理，重復 3 次，小區面積為60 m2(6 m ×10 m)，并設空白對照，不進行灌溉和施肥。灌水量按照播種期滴灌10 mm，其余水量分別于拔節期、抽雄期、灌漿期3次等量灌溉，用水表控制水量 (精度0.001 m3)。肥料均由滴灌系統施加，氮肥用尿素(N含量46%)，在播種期氮肥施用量為全量的40%，其余按拔節期1/2、抽雄期1/4、灌漿期1/4追施；磷肥用溶解度為80%的過磷酸鈣 (P2O5含量18%)，作為基肥在播種期一次性隨水施入；鋅肥為七水硫酸鋅 (ZnSO4含量56%) 在拔節期全部隨水一次性施入。為了避免鉀元素對試驗結果的影響，本試驗磷肥選取時未使用溶解性較高的磷酸二氫鉀，而在應用時將過磷酸鈣泡入水中，溶解10 h后充分攪拌，制成過磷酸鈣稀溶液后隨水施用，計算施肥量時均已進行折算。各因子水平值如表1所示。

表 1 各因子水平值Table 1 Level values of different factors

試驗設計中，所有因子均已進行無量綱線性處理，其中，灌溉量因子下星號臂為該地區最小補灌量，上星號臂為傳統溝灌補灌量，氮、磷因子0水平為當地經驗施肥量，鋅因子用量通過查閱文獻確定春玉米施鋅量為20 kg/hm2[11]，將該值確定為上水平。為比較不同肥料對玉米產量的影響，將施肥量下星號臂均定為0。根據該試驗設計，通過下列公式確定各個水平值：

零水平=(上星號臂+下星號臂)/2

上 (下) 水平=零水平±△

△=零水平/1.471

1.3 試驗材料與方法

試驗于2019年5月14日—9月28日開展，春玉米全生育期降雨量為569.5 mm（降雨及日平均氣溫分布如圖1所示），期間降雨量分布不均，播種期、灌漿期降雨頗豐，抽雄期降雨較少。試驗地塊之前連續3年采用當地常規種植方式種植春玉米以保證地力均勻。供試玉米品種為‘裕豐303’，密度為60000株/hm2，寬窄行種植，寬行距60 cm，窄行距40 cm，滴灌帶淺埋布設在窄行中間，埋設深度為5cm。采用專用的淺埋滴灌播種鋪帶一體機進行播種、鋪帶。滴灌帶采用新疆天業公司生產的內鑲式滴灌帶，滴頭間距30 cm。

圖 1 玉米生育期降水量及氣溫Fig.1 Precipitation and temperature in growth period of maize

1.4 數據采集及分析方法

1.4.1 樣品采集與分析 在收獲期，選取不同處理小區中間16 m2的籽粒進行測產。用谷物水分儀測定籽粒含水量，按照標準含水率14%折算玉米產量。將不同處理產量數據與水肥施用數據利用二次回歸正交試驗設計 (1/2實施) 的統計分析方法，建立產量回歸模型。

1.4.2 回歸模型的構建 按照二次回歸正交試驗設計 (1/2實施) 的統計分析方法，進行回歸統計，當有p個變量時，二次正交回歸模型的一般式為：

根據二次回歸正交試驗設計 (1/2實施) 的統計方法，計算出相應的回歸系數，即可得出肥料效應模型[12]。

1.4.3 數據處理及作圖 數據采用 Microsoft Excel 2016進行數據處理，Spss 25.0做頻數分析，分別采用Origin 2019、Matlab2019a作單因素產量效應圖以及二因子、三因子交互作用圖。

1.4.4 頻數分析 通過篩選滿足條件的方案以及各個組內含某個體的次數，通過計算95%置信區間求得相應的農藝措施。

2 結果與分析

2.1 處理間產量差異

表2中各處理編碼下標1～5分別對應下星號臂(低)、下水平 (欠)、零水平 (中)、上水平 (豐)、上星號臂 (高)。分析可知，固定 W 因子 (灌溉量) 編碼值水平時 (如處理1、2、3、4)，產量均有顯著性差異；當固定 N (氮)、P (磷)、Zn (鋅) 因子編碼值水平時 (如處理9、10、17)，產量間亦呈現明顯差異。說明水肥耦合對產量效應的影響，單獨改變水、肥施入量，均可導致產量發生變化。分別固定N因子 (處理 3、4、7、8)，P 因子 (處理 1、3、5、7)，Zn 因子(處理2、3、5、8)，可以看出，產量差異顯著，說明各個因子對產量均有顯著影響。根據處理15、16、17產量情況，發現當灌水量、施氮量、施磷量一定時，適當增加施鋅量有助于提高玉米產量，且各處理之間差異顯著，若過于增加施鋅量，產量則顯著降低。

表 2 不同處理產量變化Table 2 Yield change of different treatments

可見，單純的水多、肥多不一定有助于高產，只有適宜的水肥配比，才能達到高產。在淺埋滴灌水肥一體化研究中，適量施加微量元素鋅，可提高玉米產量，此方案具有投入低、回報高的優點，為遼西春玉米增產提供理論依據。

2.2 產量模型建立

利用產量數據，以二次回歸正交設計方法構建了W、N、P、Zn的回歸模型：

2.2.1 回歸模型的失擬性檢驗 經過計算，FLf=–0.5＜F(0.05)(2,2)=19，可知回歸模型的失擬性不顯著，表明其他因子對春玉米籽粒產量的影響可以忽略，本試驗選擇的4個因子用于研究春玉米籽粒產量的變化是可行的，因此，可以對該回歸模型進行顯著性檢驗。

2.2.2 回歸模型的顯著性檢驗 經過計算，F=41.6＞F(0.01)(14,4)=14.3，達到極顯著水平，表明該回歸模型能夠很好地反映產量變化與灌水、施氮、施磷和施鋅4項農藝措施之間的相關關系。

2.2.3 回歸系數的顯著性檢驗 采用F檢驗法對回歸模型的系數顯著性進行檢驗，得FW=11.30*，FN=6.24*，FP=80.22**，FZn=1.54，FWN=5.98*，FWP=29.94**，FWZn=67.46**，FNP=67.46**，FNZn=29.94**，FPZn=5.98*，FW2=138.65**，FN2=69.84**，FP2=34.73**，FZn2=33.69** [F(0.05)(14,4)=5.88*，F(0.01)(14,4)=14.26**]。可見，除 Zn 一次項系數沒有達到顯著水平外，其余項的回歸系數均達到顯著水平，且由于各因子均已進行無量綱化處理，所得偏回歸系數均已標準化，因此，其回歸系數可直接反映各因子對產量的影響程度。

2.2.4 主成分分析 對回歸模型進行主因素分析，模型 (2) 中的一次項系數之間，及各一次項系數與交互項、平方項之間都是不相關的，因此，可以用回歸系數絕對值的大小來反映各因素一次項對春玉米籽粒產量的影響。結果表明，灌水和施磷對產量的影響較大，施氮次之，施鋅的作用較弱，但灌水、施氮和施鋅均是正效應，而施磷是負效應。在正交設計中，二次項系數之間是相關的，不能直接用絕對值來比較二次項作用的大小。

從回歸模型的一次項系數的正負可以得出各因素對產量的影響方向。在4個因素中，在最佳施用量之前，產量均隨著施用量的增加而增加，但施磷量所對應的最佳施用量編碼值為負。

灌水和施氮、施磷和施鋅之間的交互項系數均為正值，可知灌水和施氮、施磷和施鋅措施的配合，對于提高產量是重要的，其之間表現為正的交互作用，可以相互促進。

二次項系數中，灌水、施氮、施磷、施鋅的系數均為負值，表明在試驗范圍內，產量隨著灌水、施氮、施磷、施鋅的增加，其變化趨勢均為一條開口向下的拋物線，在拋物線的最高點，即產量最大值時，四因素均存在一個最優值。

2.3 降維分析

2.3.1 單因子效應 對回歸模型進行降維消元處理，定義各因子為編碼值內水平，其余因子均固定在0水平，可以消除其他因子對該分析因子的影響。

對模型 (2) 進行降維分析，分別得到單因子模型：

根據上述單因子模型作單因子產量效應圖 (圖2)。計算得知，在試驗設計范圍內W、N、P、Zn單因子最小編碼值均為–1.471時，對應的產量分別為9474.96、9934.12、10862.25、10264.98 kg/hm2；當編碼值增加到0時，所對應產量均為10921.00 kg/hm2；當W、N、P、Zn編碼值分別增加到0.118、0.130、–0.662、0.093時，施用量分別為46.18 mm、179.56 kg/hm2、74.10 kg/hm2、12.74 kg/hm2，對應產量可達到試驗設計范圍內最大值，依次為10929.01、10927.57、11040.89和10923.33 kg/hm2；當繼續增加編碼值至1.471時，各因子產量分別下降到9874.60、10231.03、9797.34、10412.40 kg/hm2。可見，各因子雖然達到產量最大值時的編碼值不同，所達到的最大產量也不同，但是對產量的影響趨勢相似，即產量達到最大值之前，隨著灌水量、施肥量的增加而增加，過量灌水施肥并不能保證春玉米獲得最高產量，反而會造成資源浪費和環境污染。

圖 2 灌溉量與施肥量單因子對玉米產量效應的影響(2019)Fig.2 Effects of single factor of irrigation and fertilization on maize yield in 2019

拋物線開口大小可以代表各因子對產量影響的大小，開口越小，說明產量對因子越敏感，受影響程度越大。分析圖2可知，單因子對產量的敏感程度為：W＞N＞Zn＞P。

由圖2還可以看出，灌水對提高產量有著顯著效果，可能因為試驗區的土壤質地為砂壤土，保水性較差，生育前期雖然降雨較多，但是到了抽雄期，春玉米需水量較大，而降雨量減少，溫度較高，蒸發量加大，從而灌溉水的作用相對較大。而磷肥方面，施較少的磷可以增加產量，但是增產幅度較小，如果繼續施加磷肥，產量有所降低。

2.3.2 兩因子交互效應 固定其中兩個因子的編碼值為0，即可得到另外兩個因子交互作用對產量的影響模型，如下所示：

分別對上述模型作圖，得到圖3。

圖 3 二因子交互作用的產量效應Fig.3 Yield effects of interaction of two factors

分析圖3a可知，當灌水量、施氮量均在較低水平時，產量也相對較低，同時增加灌水量、施氮量，當編碼值達到中等偏上水平時，產量達到區間較大值，繼續增加用量，產量開始降低，但降低幅度不明顯。

分析圖3b和圖3d可知，W、P交互作用對產量的影響趨勢與N、P交互作用相似，對產量作用影響大小關系為W、N＞P。當W、N處于中上水平，P處于下水平時，產量達到最大，當灌水量、施氮量最小時，無論怎么增施磷肥，產量均無明顯提高。

分析圖3c和圖3e可知，W、Zn交互作用與N、Zn交互作用對產量影響類似，其最大值區間均在0編碼值附近。當W、Zn編碼值均為–1.471時，產量為7927.32kg/hm2，達到最低值，但是鋅肥的施用使得區間最大產量相比其它二因子交互作用所達到的區間最大值并無太大差距；當N、Zn編碼值均為–1.471時，產量為9848.75kg/hm2。同時增加W(N)、Zn用量，產量表現為先增大后減小的變化趨勢。

分析圖3f可知，當施加少量磷肥，中等水平鋅肥時，產量達到最大區間，若繼續增加鋅肥，產量降低幅度不明顯；若繼續增加磷肥，產量降低幅度較大；若同時增加P、Zn的施用量，產量有降低趨勢，這是由于過量的P、Zn會引起P-Zn拮抗作用，導致產量下降[13]。

分別對式 (7)～(12) 進行區間最大值求解，并與空白對照組的產量10125.00 kg/hm2相比，計算增產百分數，結果如表3所示。

表 3 各因素交互作用下最大產量及增產率Table 3 Maximum yield and yield increase rate corresponding to each interaction

通過對比各交互作用增產幅度可知，本年度降水條件下 (豐水年)，兩因子交互作用對產量效應影響大小為N×P＞W×P＞P×Zn＞W×N＞N×Zn＞W×Zn。

2.3.3 三因子交互效應 固定模型 (1) 中的一個因子編碼值為0，得到其余三因子模型，利用模型作三因子交互作用產量效應圖 (圖4)。

圖 4 三因子交互作用的產量效應Fig.4 Yield effects of interaction of three factors

由圖4a可知，W、N、P交互作用對產量的作用效果中，當W=0.575、N=1.004、P=?1.471時，所對應的灌水量51 mm、施氮量277 kg/hm2、施磷量0 kg/hm2，產量達到區間最大值11372.24 kg/hm2，相比空白對照增產12.32%。

由圖4b可知，N、P、Zn三因子耦合，當N=1.239、P=?1.471、Zn=?0.874時，產量達到區間最大值11349.07 kg/hm2，增產了12.09%，相比圖4a，灌水量與施鋅量均有所降低，施氮量有所提高。

分析圖4c可知，當W、N、Zn編碼值分別為0.207、0.227、–0.181時，產量達到區間最大值10941.97 kg/hm2，增產了8.07%；分析圖4d可知，當 W、P、Zn編碼值分別為0.603、–1.105、–0.620時，產量達到區間最大值11146.35 kg/hm2，增產了10.09%。圖4a與圖4c相比，施鋅量提升，雖然施氮量增加，但是施磷量降低，總體表現為施肥總量降低，產量變化幅度不大，說明增施鋅肥，在保證產量的前提下，可以有效的減少氮、磷肥的施用；圖4a與圖4d相比，施鋅量增加，雖然氮、磷施用總量有所升高，但是灌溉量降低，同時，產量達到三因素交互作用中的最大值，說明此時，該三因子之間耦合作用效果最佳。

通過三因素的分析，可以看出，水肥一體化試驗中，4個因子之間存在著一定的內在相互耦合作用，施加微量元素鋅，可以起到節水、節肥的作用。

2.3.4 適宜的水肥管理方案 試驗設計共4個因子，每個因子有±1.471、±1和0共5個水平，一共具有54=625個組合方案，對理論產量高于10000.00 kg/hm2的水肥方案進行頻數分析，共有139個方案，占總方案的22.24%。

由表4可以看出，當編碼值分別為W (0.101～0.396)、N (0.062～0.393)、P (–0.554～?0.228)、Zn(?0.189～0.176) 時，對應的實物用量分別為灌水量為46～49 mm、施氮量 172～209 kg/hm2、施磷量84～114 kg/hm2、施鋅量 10～13 kg/hm2時，產量有95%的可能性高于10000 kg/hm2，即達到10000～12018 kg/hm2。

表 4 頻數分析Table 4 Frequency analysis

3 討論

本試驗選取了淺埋滴灌條件下的灌水、施氮、施磷和施鋅4個因素，每個因素5個水平，完全隨機組合的處理數高達625個。二次回歸正交設計試驗方法具有試驗次數少、能夠保持足夠的剩余自由度，且其計算簡便、部分消除回歸系數之間的相關性等優點[14]。因此，采用該方法，使得本試驗處理僅為19個，且能夠較好地滿足試驗目的。但是，該方法仍存在統計學上的缺點，即其由于缺乏旋轉性而不能根據預測值直接尋找最優區域。在本研究中，采用了頻數分析的方法，對產量最高尋優，得出了較高產量的適宜水肥施用范圍，使試驗結果更為可靠。

利用淺埋滴灌水肥一體化方式進行水肥施用，既可實現節水節肥的目的，又能促進作物增產增效，具有很好的實踐意義。氮和磷是玉米生長所需的大量元素，對提高干物質積累量、器官建成[15]、作物葉綠素含量及促進光合作用、提高產量具有重要作用[16]。水肥耦合技術，可以提高水分利用效率、肥料偏生產力[17]，一般情況下，水肥耦合存在閾值，當小于閾值時，增加灌水和施肥量能夠提高產量，大于閾值時，再增加灌水和施肥量則產量會降低[18]，在地表滴灌[19]、膜下滴灌[20]水肥耦合的研究中均有類似結論。

本試驗中，由于土壤有效磷含量處于中等水平，磷單因子對產量效應表現為先增加后減少的變化趨勢，但作物對磷虧缺的反應相對敏感，可能是由于磷肥施入土壤后釋放慢、肥效低，常年施加在土壤中的磷殘留較多[21]，而本試驗中的磷肥采用的是滴灌隨水施入方式，該方式大大提高了磷肥的利用效率[22]，與傳統施肥方式相比，減少了土壤對磷肥的固定作用，因而少量的施用磷肥可使產量達到最大值。鋅是春玉米較為敏感的元素，在促進植物生長發育、改善品質方面有明顯作用[23]，但是，無論缺鋅、多鋅，都會對玉米造成減產[24]。鋅肥可以促進植物對氮的吸收，提高氮肥利用效率，同時，氮肥又可以促進作物對鋅的吸收，提高籽粒鋅含量，提升籽粒品質[25]；本研究中氮鋅交互作用對產量的影響幅度不大，可能是因為土壤中氮素含量較高，影響了作物對鋅的吸收，從而影響產量[26]。在磷鋅交互作用中，存在一個閾值，當土壤鋅含量過高時，施用磷肥，磷鋅會產生拮抗作用，當土壤鋅含量較低時，施加磷肥，磷鋅配施會起到協同作用，此時，施鋅可以促進作物對磷素的吸收，施磷可以增加土壤有效鋅以及植株鋅含量，因而可以提高作物產量[27]。本試驗土壤有效鋅含量較低，不發生P-Zn拮抗作用，磷鋅二因子交互項符號為正，起到了協同作用。

N、P均為玉米所需大量元素，由于試驗年為豐水年，灌水作用相對減弱，肥料效果相對提高，當施氮較少時，會促進作物對磷素的吸收[28]；因此，N、P交互作用在增產效應上表現最為明顯。本試驗中，W、N單因子對產量影響較大，同時W、N耦合對產量影響效應中的增產表現均不錯，由于該試驗年為豐水年，水量過大導致淋溶損失，但是到了抽雄期，降雨量減少，溫度升高，繼續增施氮肥，導致植株冠層增大，加大了作物耗水量[29]，形成土壤干旱，影響作物產量，因此W、N耦合綜合表現的增產作用略低于其他耦合組合。W、Zn交互作用的增產效果最不明顯，說明玉米種植離不開N、P等大量元素，僅施加微量元素鋅肥增產效果不佳，微量元素鋅肥適用于與大量元素配施，可起到進一步增產的效果。

米合古麗·熱合木提等[30]針對水、氮、磷三因子耦合對玉米產量影響的研究結果表明，二因子交互作用對產量影響大小關系為水磷耦合＞氮磷耦合＞水氮耦合，與本研究結論有所不同，原因可能是由于該實驗水量充足，灌溉周期為10～15天，可以促進磷素的吸收，因此水磷耦合＞氮磷耦合對產量的作用效果，本試驗中試驗地堿解氮本底值均較大，作物對氮肥響應不敏感，因此水氮耦和對產量貢獻率略低。孫文濤等[31]在阜新地區進行了水、氮、磷三因子水肥耦合試驗，在土壤含水率為田間持水率80%條件下，水肥耦合對產量調控效應大小為：水氮耦合＞水磷耦合＞氮磷耦合，與本研究結論恰好相反，可能是因為該試驗地全氮含量極低 (0.086 mg/kg)，速效磷含量相對較高 (84.70 mg/kg)；另外，與本研究的試驗方式和條件不同，孫文濤等[31]的對比試驗為遮雨棚試驗，灌溉水為唯一水源，因此水肥耦合對產量的影響要大于僅施肥耦合，而本試驗是在自然降雨條件下進行，降雨和灌溉水，均可增強肥料的施用效果。在本試驗區以溝灌方式進行的水氮磷耦合對春玉米產量影響的試驗，得到當灌水量75.2 mm、施氮量 281.7 kg/hm2、施磷量 127.10 kg/hm2時，產量達到最大值9374.00 kg/hm2[32]，本研究與其研究結論相比，增產5.34%，表明淺埋滴灌灌溉方式優于傳統溝灌；該研究與本試驗相比施氮量相差不大，灌水量、施磷量相差較大，分析原因：與傳統溝灌相比，滴灌能提高灌溉水、肥料利用效率，因此所得最優水肥配比也有所不同；本試驗由于鋅元素的施入，使得土壤鋅含量得以必要補充，可見施加微量元素鋅對春玉米增產有著重要的作用。

需要指出的是，由于水肥耦合存在時間和空間上的差異[33]，不同區域、不同土壤質地、不同土壤養分含量均可導致所得結論不同，因此在生產應用中一定要因地制宜，結合當地實際情況予以推廣應用。

4 結論

在遼西半干旱區，采用淺埋滴灌技術，水、氮、磷、鋅四因子對春玉米產量影響顯著，但各因子對產量的貢獻不同，大小順序為W＞N＞Zn＞P；兩兩交互作用對產量貢獻的大小順序為N × P＞W × P＞P × Zn＞W × N＞N × Zn＞W × Zn。淺埋滴灌水肥耦合有利于提高春玉米產量，在大量元素基礎上配施微量元素鋅，能夠有效促進增產。依據頻數分析結果，自然降雨豐水年型條件下，當水肥配比模式為灌水量 46～49 mm、N 172～209 kg/hm2、P 84～114 kg/hm2、Zn 10～13 kg/hm2時，產量達到10000～12017 kg/hm2有95%的可能性，該水肥配置方案為供試條件下的適宜配比。