小麥套作菊苣試驗研究

2009-07-08 05:50:22王孝華阮培均梅艷

現代農業科技 2009年11期

王孝華阮培均梅艷

摘要采用二因素飽和D最優設計,研究小麥套作菊苣密度及施氮量對菊苣產量的效應關系,建立了菊苣產量與密度、施氮量的數學模型。解析模型得知,影響菊苣產量的主要因素是密度,其次為施氮量。經優化組合頻數分析與模擬選擇,得出菊苣產量≥150t/hm2的種植密度為(177 645～223 035株/hm2),每次刈割后施氮量59.22～107.85kg/hm2。經濟效益分析種植牧草菊苣純收入為13 743.08元/hm2,產投比1.946。

關鍵詞小麥;菊苣;套作;密度;施氮量

中圖分類號S512.1;S147.2文獻標識碼A文章編號 1007-5739(2009)11-0176-02

畢節試驗區作為貴州省畜牧大區之一,畜牧業在國民經濟中的地位占1/3還強。在畜牧業發展中,草地畜牧業的比例雖然呈逐年上升趨勢,但主要還是依靠天然草地進行簡單的放牧利用,人工建植草地利用方面還比較薄弱。為此筆者結合近年畜牧業生產上農民種植牧草實際,進行了小麥套作菊苣不同密度與施氮量試驗,探索適合畢節試驗區生態條件下的糧草結合種植模式。以期為農業產業結構調整發展多元化種植,解決牧草種植與糧食作物爭地矛盾,實現糧飼雙收提供有益幫助。

1材料與方法

1.1試驗地概況

試驗地位于金沙縣平壩鄉新農村,東經105°59′～106°10′、北緯27°25′～27°35′,海拔1 200m,年降水量1 050mm,年平均氣溫14.8℃,≥10℃有效積溫4 619℃,無霜期310d,前作為玉米。土壤理化指標:pH值5.9,全氮0.152%,全磷0.096%,全鉀2.13%,有機質1.49%,速效氮118mg/kg,速效磷5mg/kg,速效鉀165mg/kg。

1.2試驗材料

供試牧草品種為普那菊苣,從貴州省畜牧局草地站引進。小麥品種為畢麥16號,由貴州省畢節地區農業科學研究所提供。供試氮肥為尿素(貴州赤天化生產,含N≥46%)。

1.3試驗設計

采用二次飽和D最優設計方法進行試驗,在小麥行間套作菊苣,選取菊苣密度(X1)、施氮量(X2)2個因子為研究對象。試驗因素及水平編碼見表1。共計6個處理,2次重復。小區面積37.8m2(7.0m×5.4m),每個小區分3個種植帶,每個種植帶1.8m,種2行小麥3行菊苣,即大行距1.30m種菊苣3行,小行距0.50m種小麥2行,小麥播幅20cm。菊苣株距按設計密度采取擴(縮)來調節。小區間不留走道,重復間留寬80cm走道,四周種植菊苣作保護行。

1.4試驗過程

小麥于2006年10月17日播種,播種量60kg/hm2,基肥為復合肥750kg/hm2(氮、磷、鉀含量≥25%),菊苣移栽前對小麥進行1次中耕除草;2007年5月16日收獲,全生育期199d。

菊苣于2006年11月21日(播種)育苗,2007年 4月1日移栽,基肥施農家肥22.5t/hm2、復合肥750kg/hm2(氮、磷、鉀含量≥25%)。5月18日用尿素75kg/hm2與清糞水37.5 t/hm2混勻后沿行間澆施提苗肥,以后每次刈割的第2天按設計純氮用量折算為尿素追施量。

1.5測定方法

菊苣株高40～45cm時刈割,留茬高5cm,全小區稱重計產,共刈割5次,時間分別為6月2日、7月8日、8月5日、9月10日、10月25日,以全年刈割次數的產量之和為單位面積產量進行統計分析。

1.6數據統計分析

試驗結果以菊苣密度(X1)、施氮量(X2)為自變量,菊苣產量(Y)為因變量,建立Y與X1、X2的數學回歸模型,利用模型進行因變量與自變量間效應分析。

2結果與分析

小麥籽粒產量與菊苣產量見表2。

2.1數學模型的建立與檢測

根據表2數據,以菊苣產量Y為因變量,菊苣密度(X1)和施氮量(X2)為自變量進行運算,得Y與X1和X2之間的數學模型為:

Y=156 562.47+33 966.26X1+8 483.38X2-9 162.59X12- 4 795.81X22+4 462.92X1X2①

由于二因素飽和D最優設計方法總自由與回歸自由度相等而不能正確估計試驗誤差,故采用觀測值與預測值相關系數R值對數學模型精確度進行檢驗。經計算R=0.999 8>F0.01=0.917,表明試驗結果數學模型精確度較高,可用其進行菊苣產量與試驗2因素關系的效應分析。

2.2數學模型解析

2.2.1產量因素主效應分析。設(P-1)因子為零水平,得另一因子與菊苣產量數學子模型:

Y1=156 562.47+33 966.26X1-9 162.59X12②

Y2=156 562.47+8 483.38X2-4 795.81X22③

把試驗因子水平編碼值分別代入②、③,其結果見表3,由表3可知,在-1～1水平,隨著密度和施氮量的增加,菊苣產量也隨之提高。但在-1~-0.131 5水平低密度下,增施氮肥對菊苣產量有明顯增產效果,隨著密度的增加,氮肥的增產效應逐漸減弱,說明密度是影響菊苣產量的主要因素,但在低密度種植時增施氮肥增產效果較明顯。

2.2.2試驗因子與菊苣產量效應分析。由方程①得知,菊苣產量(Y)與菊苣密度(X1)和施氮量(X2)數學模型的偏回歸系數b1=33 966.26,b2=8 483.38,|b1|>|b2|,說明密度是提高菊苣產量的主要因素。對公式②和③求導可得試驗因素邊際產量效應子模型:

dy/dx1=33 966.26-18 325.18X1④

dy/dx2=8 483.38-9 591.62X2⑤

把試驗因素編碼值分別代入④、⑤得不同水平下的邊際產量,結果見表4。由表4可知,影響菊苣產量的主要因素是密度。

2.2.3試驗因子交互效應。模型①的X1X2項系數為正,說明在增加單位種植密度的同時,增加氮肥施用量,對提高菊苣產量有一定的作用。

2.3優化組合頻數分析

從模型①二次項系數為負可知,試驗因子對菊苣產量的影響均呈開口向下拋物線關系,可用Y=AX2+BX+C(A≤0)來描述,經計算機對模型進行頻數分析與優化選擇,得菊苣鮮草產量大于150t/hm2技術方案11套,主要農藝措施參數見表5。

2.4經濟效益分析

考慮到試驗田間管理水平較生產實際因素高,采用剔除最高小區產量后按平均值進行效益分析。小麥平均產量2 438.74kg/hm2,產值為3 414.24元/hm2;菊苣平均產量14 1315.40 kg/hm2,產值為2 8263.08元/hm2。小麥、菊苣投入分別為3 240元/hm2、14 520元/hm2。小麥、菊苣純收入分別為174.24元/hm2、13 743.08元/hm2,產投比小麥為1.054,菊苣為1.946。

3結論

(1)試驗建立了菊苣產量與密度和施氮量間的數學回歸模型,解析模型可知密度是影響菊苣產量的主要因素,在保證單位種植密度的同時增施氮肥有利菊苣產量提高。

(2)經計算機模擬優化選擇,取95%置信度,得菊苣草產量大于150t/hm2農藝技術方案11套,種植密度177 645～223 035株/hm2,施氮量59.22～107.85kg/hm2。

(3)經濟效益分析,種植牧草菊苣是一項投入較多、收入也高的產業,純收入達13 743.08元/hm2,產投比1.946。結合地區實際,增加菊苣種植面積,實行種養結合,有利于養殖業的發展,增加農民收入。

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