節水灌溉下不同氮肥施加對稻米品質變異性的影響

鄭恩楠　張忠學　楊　樺　陳　鵬

(1.東北農業大學水利與土木工程學院， 哈爾濱 150030； 2.農業部農業水資源高效利用重點實驗室， 哈爾濱 150030)

0　引言

水肥是影響作物生長發育的主要因子[1-2]，近年來國內外對水肥調控下作物產量[3-4]、溫室氣體排放[5-6]和農業面源污染[7-8]等均有大量報道，但水肥調控下對作物品質指標變異性的影響卻鮮有報道。然而，應用地統計學對水肥調控作用下的作物品質指標變異性進行分析更是尚未涉足。地統計學自被引入到變異性分析中以來，已廣泛應用于土壤、生態環境、農業氣象、遙感等領域[9]。作物品質指標與氣候條件、土壤特性及農業耕作水平密切相關，而水肥調控能夠影響土壤中養分含量的變化和積累，改變了土壤養分基礎理化性質，土壤養分是影響作物品質指標的主要因素，而作物品質指標是水肥調控作用的間接體現[10]。本文在水稻成熟期測定其品質指標，并運用地統計學原理對節水灌溉氮肥調控作用下水稻成熟期蛋白質、直鏈淀粉、堊白度3個主要品質指標進行變異性分析，以獲得節水灌溉氮肥調控作用下田間水稻品質變異的規律，為有針對性地研究田間作物生理品質性狀提供科學依據。

1　材料與方法

1.1　試驗區概況

試驗于2016年5—10月在黑龍江省綏化市慶安縣和平鎮水稻灌溉試驗中心站(125°44′E，45°63′N)進行，是典型寒地黑土區。多年平均氣溫2.5℃，多年平均降水量550 mm，多年平均水面蒸發量750 mm。作物水熱生長期156～171 d，全年無霜期128 d。氣候特征屬寒溫帶大陸性季風氣候。土壤類型為白漿土型水稻土，容重1.01 g/cm3，孔隙度61.8%。土壤基本理化性質：有機質質量比41.4 g/kg、pH值6.40、全氮質量比15.06 g/kg、全磷質量比15.23 g/kg、全鉀質量比20.11 g/kg、堿解氮質量比154.36 mg/kg、有效磷質量比25.33 mg/kg和速效鉀質量比157.25 mg/kg。

1.2　試驗設計

試驗在節水灌溉(Water-saving，WS)即在返青期田面保持0～30 mm薄水層和黃熟期自然落干以外，其他各生育階段灌水后均不建立水層，以根層土壤水分為控制指標，灌水上限為飽和含水率。用TPIME-PICO64/32型土壤水分測定儀每天(07：00和18：00各測1 次)測取土壤含水率，當土壤含水率低于或接近于灌水下限時，人工灌水至灌水上限，維持土壤含水率處于相應生育階段的灌水上限和灌水下限之間。在分蘗末期進行曬田不進行灌水，分蘗前期、中期、拔節孕穗期、抽穗開花期以及乳熟期土壤含水率下限分別取飽和含水率的85%、85%、85%、85%和85%的條件下，設置6個施氮水平(0、60、85、110、135、160 kg/hm2)，6個施氮水平處理的水分管理一致。其中氮肥是折純后的量，氮肥按照基肥∶蘗肥∶穗肥比例為5∶3∶2分施，各處理均施P2O545 kg/hm2，K2O 80 kg/hm2，磷肥作為基肥一次施用，鉀肥分基肥和8.5葉齡(幼穗分化期)2次施用，前后比例為1∶1。試驗共設6個處理(WS0、WS60、WS85、WS110、WS135、WS160)，3次重復，隨機區組排列，每個小區面積為10 m×10 m=100 m2，小區四周同樣種植水稻以加設保護行。水稻品種、育秧、移栽、植保及用藥等技術措施以及田間管理條件相同。為減少側向滲透對試驗的影響，小區與小區之間采用隔滲處理，即小區四周用塑料板和水泥埂作為隔滲材料，埋入田間地表以下40 cm深。供試水稻品種為龍慶稻3號。5月6日施基肥，5月17日移栽，5月31日施分蘗肥，7月19日施穗肥，9月20日收獲。水稻生育期為127 d，分為返青期(5月17日—5月30日)、分蘗期(5月31日—7月7日)、拔節孕穗期(7月7日—7月25日)、抽穗開花期(7月26日—8月4日)、乳熟期(8月5日—8月24日)、黃熟期(8月25日—9月20日)。

1.3　觀測指標

在測產3個月后對水稻米質進行測量，堊白指標采用農業部稻米及制品質檢中心生產的SDE-A型稻米堊白觀測儀進行測定；稻米直鏈淀粉和蛋白質含量采用Infratec1241 grain analyzer(FOSS-TECATOR)測定。水稻小區采樣點如圖1所示，行、列間距都是2 m。

1.4　土壤樣品

水稻籽粒成熟期用土鉆在田間采樣點(圖1)根層0～20 cm內取新鮮土樣，每個小區取樣25個，裝入泡沫保溫箱內，放置冰袋保鮮，帶回實驗室冷凍貯存，測定方法：稱取5 g待測土樣加2 mol/L KCl溶液50 mL，25℃恒溫震蕩1 h后，過濾，濾液采用德國生產的AA3型(Auto analyzer3)流動分析儀測定土壤硝態氮和銨態氮含量。取每個小區25個樣點的平均數作為該小區的實際值，不同處理取重復小區的平均值作為該處理的實際值進行數據分析。

1.5　數據處理

采用Origin 9.0軟件和GS+軟件進行變異性分析以及相關圖形輸出。

2　地統計學方法

2.1　數學模型的建立

地統計學(Geo-Statistics)是以區域化變量為基礎，以變異函數為主要工具，研究在既有隨機性又有結構性或空間相關和依賴性的自然現象的科學。它為研究變異性提供了定量工具。半變異函數是地統計學所特有的基本工具，它既能描述區域化變量的結構性變化，又能描述其隨機性變化。通常區域化變量Z(x)所描述的現象是二維和三維的。在滿足平穩條件或內蘊假設下，其半變異函數為

(1)

h——分隔兩點的滯后距

N(h)——軸上相隔h的點對數

Z(xi)、Z(xi+h)——采樣值Z(x)和Z(x+h)的N(h)對實現

自相關分析是地統計學中的基本方法之一，它反映了屬性值與相鄰空間的相關性，是一種檢測與量化取樣值空間依賴性的統計方法，也是進行空間分析的前提與基礎。莫蘭指數(Moran’sI)為自相關最常用的表征指標，公式為

(2)

式中I——莫蘭指數(Moran’sI)

n——樣點總數

xi、xj——樣點的屬性值

Wij——權重矩陣元素

莫蘭指數(Moran’sI)值一般介于-1～1之間。當I值大于 0 時，表明存在正相關，反之小于0表示存在負相關，I值為 0 時，表明不存在自相關，分布呈現隨機分布的情形。根據克里金(Kriging)方法對半變異函數自相關程度的信息進行插值，有關公式參照文獻[11-14]。

2.2　半變異函數理論模型

實際工作中區域化變量的變異性往往很復雜，它可能在不同方向上有不同的變異性，或在同一個方向上包含不同層次的變異性，因此必須給變異函數配以相應的理論模型。目前最常見的為球形模型[9]，其形式為

(3)

式中C0——塊金常數C——拱高

a——變程，表示兩點間存在相關關系的最大距離

C0/(C0+C)為塊金常數/基臺值，若C0/(C0+C)<0.25，變量具有強烈的相關性；若C0/(C0+C)在0.25～0.5，變量有明顯的相關性；若C0/(C0+C)在0.5～0.75，變量具有中等自相關性；若C0/(C0+C)>0.75，變量自相關性弱。

3　結果與分析

3.1　稻米品質指標統計特征值分析

在稻米采樣容量為25個情況下的經典統計特征值見表1。對黑土區節水灌溉氮肥處理稻米品質指標數據檢驗與修正后，采用SPSS19.0軟件中K-S檢驗，不同氮肥處理稻米品質指標均服從正態分布。與WS0相比，均值項在WS60、WS85、WS110、WS135、WS160處理下直鏈淀粉含量分別增加了4.8%、8.2%、15.9%、15.7%和15.1%；蛋白質含量分別增加了8.1%、9.8%、42.1%、41.03%、28.1%；堊白度分別增加了3.7%、14.2%、30.18%、33.9%、29.2%。較大施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。其中WS110處理的3個品質指標除堊白度外均大于其他處理，其次是WS135、WS160、WS85、WS60和WS0。而堊白度在WS135處理的均值最大。由方差和標準差項可知，WS110處理的3個品質指標均小于其他處理，表明該處理的試驗田間數據采樣值較其他處理均勻，分布離散程度較小，能夠反映水稻3個品質指標較其他處理勻稱。變異系數表征了指標的變異性，從表1可以看出，3個品質指標均存在著一定的變異情況。通過變異系數可將3個品質指標進行變異性分級：Cv<10%為弱變異性；10%≤Cv<100%為中等變異性；Cv≥100%為強變異性。除堊白度和WS0處理的蛋白質含量為中等變異外，其他不同氮肥處理均屬于弱變異。變異強度由大到小直鏈淀粉含量和堊白度為WS0、WS60、WS160、WS85、WS135、WS110，而蛋白質含量則為WS0、WS60、WS85、WS160、WS135、WS110。

表1　水稻品質指標統計特征值Tab.1　Statistical eigenvalues of rice quality indicators

3.2　稻米品質指標變異特征分析

3.2.1自相關分析

圖2　各指標體系空間自相關圖Fig.2　Spatial auto correlation maps of each indicator

由經典統計值分析可知，WS110處理稻米只有蛋白質含量和直鏈淀粉含量2個指標較其他處理好，從不同氮肥處理對產量的影響來看，WS0、WS60、WS85、WS110、WS135、WS160產量分別為4 699.7、5 086.6、7 995.7、10 964.3、9 647.0、9 281.9 kg/hm2，綜合來看WS110為最佳處理。因此以WS110處理為例，來反映黑土區節水灌溉最佳氮肥處理對區域化變量相關性的影響，利用地統計學GS+軟件對稻米品質指標進行自相關分析，得出0°、45°、90°、135° 4個方向和全方向(ISO)的莫蘭指數(Moran’sI)值(圖2)。直鏈淀粉在0°、90°和135°方向上變化趨勢與全方位變化趨勢一致，隨著距離增加，自相關程度減弱，由正相關變為負相關，而45°方向其自相關先上升后下降；ISO方向上在4.5 m左右存在正相關關系，其正相關范圍最大的是45°方向，距離為6.0 m左右，最小的正相關范圍為0°方向，距離約為3.0 m，表明45°方向對直鏈淀粉含量的自相關性影響較大。蛋白質含量各方向上的自相關變化只有45°方向與ISO方向變化趨勢一致，而0°和135°方向上單調遞增由負相關變為正相關，增減趨勢與90°方向相反，其90°方向正相關距離為5.8 m左右，大于ISO方向上的距離。堊白度在ISO方向變化趨勢與0°和45°方向變化一致，曲線的相似程度較高。而90°、135°方向上變化趨勢以及相關性完全相反，90°方向上全距離內Moran’sI均為負值，說明此方向上對堊白度的相關性影響較小。綜合ISO方向來看，3個指標直鏈淀粉含量正相關范圍最大，大于蛋白質含量和堊白度正相關范圍。表明黑土區水氮管理對直鏈淀粉含量變異結構影響最大。同時從各個方向相關性的變化趨勢來看，ISO方向相對較平穩，而在其他不同方向上各指標相關性的趨勢變化不同，這說明各指標的變異性存在異向性。

3.2.2半變異函數擬合和Kriging插值分析

圖3　各指數半變異函數Fig.3　Semi-variogram functions of each indicator

利用GS+軟件應用球狀模型對WS110處理的半變異函數進行擬合，如圖3所示，實測值與模擬值的擬合精度較高，均勻分布在變異函數曲線的兩側。由表2可知，3個指標曲線擬合決定系數，球狀模型均大于指數模型和線性模型，其決定系數R2分別為0.97、0.62、0.61。這表明球狀模型能較好地模擬稻米品質指標的半變異函數。從表2球狀模型的C0/(C0+C)可以看出,直鏈淀粉含量C0/(C0+C)為0.74，介于0.25～0.75之間，為中等自相關，而蛋白質含量和堊白度的C0/(C0+C)為0.85和0.77，大于0.75，自相關較弱，此結果與ISO方向上的Moran’sI分析的結果相類似，說明蛋白質含量和堊白度由隨機部分引起的變異性程度大于直鏈淀粉含量，而直鏈淀粉含量主要是結構性因素引起的變異性。由各個指標的變程可知，3個指標的變程分別為14.31、2.35、2.97 m，都大于采樣時設定的間距2 m，表明試驗采取的采樣間距已充分滿足該研究的要求。通過Moran’sI和半變異函數兩種方法相結合對水稻品質指標進行變異分析，有利于全面了解各指標的變異結構特征。

利用Kriging插值法得出小區3個指標的空間分布圖，如圖4所示。由于Kriging插值在數據空間立體網格化過程中考慮了各指標的相關性，并給出了插值估值誤差，使估值的可靠程度更直觀、更科學和更接近于實際情況。由圖4可知堊白度空間分布比直鏈淀粉和蛋白質含量復雜，最值點凹凸分布比較分散，綜合來看直鏈淀粉和蛋白質含量2個指標的空間立體網狀圖趨于平面，空間分布較均勻且空間分布格局較為接近。而堊白度最值空間分布趨于邊緣化，外高內低的分布格局，分布比較離散。

表2　半變異函數擬合參數Tab.2　Semi-variogram function fitting parameters

3.3　稻米品質指標變異性影響因素分析

氮肥的施加主要是對水稻生長發育及生育期影響較大，從而影響后期籽粒成熟度，進而影響到品質，稻田中水稻直接利用和吸收的氮素以硝態氮和銨態氮的形態存在于土壤當中，水稻吸收的主要氮源是土壤當中的硝態氮，而銨態氮經過其硝化作用變為硝態氮供植株所利用。稻田合理地進行水氮管理能夠影響土壤中硝態氮和銨態氮以及土壤有機質含量的變化和積累，施氮量的不同會導致土壤中硝態氮和銨態氮含量有所不同，所以研究土壤中硝態氮和銨態氮含量變化并分析其對不同施肥量稻米品質變異強度的影響是可行的。因此，在水稻籽粒成熟期取0～20 cm新鮮水稻根層土壤，其硝態氮和銨態氮含量如圖5所示。隨著施氮量的增加土壤中的硝態氮和銨態氮呈增加趨勢，隨著施氮肥量的增加，硝態氮和銨態氮在0～110 kg/hm2增幅顯著，而在110～160 kg/hm2略有減少的趨勢。硝態氮在施氮量110 kg/hm2處理下達到最大值，而銨態氮在施氮量135 kg/hm2處理最大，與文獻[15-17]結果相類似。由經典統計值分析得出黑土區節水灌溉不同施氮量處理品質指標變異強度與硝態氮和銨態氮含量變化完全相反，表明二者含量變化與水稻品質指標變異強度有一定的響應關系。

圖4　各指標的空間分布圖Fig.4　Spatial distribution maps of each indicator

圖5　土壤中的硝態氮和銨態氮Fig.5　Pin-State nitrogen and ammonium nitrogen in soil

將不同施氮肥處理的3個水稻品質指標的變異系數與根層土壤中的硝態氮和銨態氮進行相關分析，如圖6所示。各指標的變異系數都隨著硝態氮和硝態氮含量的增加而降低，呈負相關關系。從各決定系數來看，各指標和硝態氮決定系數大于和銨態氮的決定系數，表明在影響稻米品質變異強度上硝態氮起主要作用。從曲線的下降幅度來看，蛋白質含量隨著硝態氮和銨態氮含量的增加下降的幅度最大，表明硝態氮和銨態氮對于蛋白質指標變異的影響大于直鏈淀粉含量和堊白度的變異性。

4　討論

圖6　各個指標與硝態氮、銨態氮的相關性Fig.6　Correlation between Pin-State nitrogen, ammonium nitrogen and each indicator

前人對于稻米品質對氮肥的響應關系做了許多的研究，由于研究區域的地理位置、試驗材料和施肥技術的不同，研究結論不盡一致。針對特殊的地理位置，本試驗以東北寒區黑土作為水稻的生長基質，在節水灌溉條件下研究了不同氮肥處理對水稻品質的變異性的影響。首先通過經典統計分析初步了解寒區黑土水稻3個主要品質指標對其的響應關系，不同施肥處理水稻3個品質指標呈先增大后減小的變化趨勢，施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。研究結果與文獻[18-21]的研究結果有所不同，原因可能受到東北寒區黑土特殊地理位置的影響，在水稻生長階段由于溫度、光強、土壤水分狀況、土壤類型、pH值和離子濃度等因素的差異影響了水稻成熟期的生長狀況。在節水灌溉6個氮肥處理條件下，從變異系數來看，除堊白度和WS0處理的蛋白質含量為中等變異外，其他不同氮肥處理均為弱變異，此研究結果與文獻[22]相類似但不一致。綜合產量來看WS110為最佳處理，因此以WS110處理為例，來反映黑土區節水灌溉最佳氮肥處理對區域化變量自相關性的影響以及半變異函數的擬合。通過分析綜合ISO方向來看，相比于直鏈淀粉，蛋白質含量和堊白度的正相關范圍要小，表明在東北寒區黑土直鏈淀粉的變異結構對水氮管理的響應較大。同時從各個方向相關性的變化趨勢來看，ISO方向相對較平穩，而在其他不同方向上各指標相關性的趨勢變化不同，這說明各指標的變異性存在異向性。此結果與ISO方向上的Moran’sI分析的結果相類似，說明蛋白質含量和堊白度由隨機部分引起的變異性程度大于直鏈淀粉，而直鏈淀粉主要是結構性因素引起的變異性。通過Moran’sI和半變異函數兩種方法相結合對水稻品質指標進行變異分析，有利于全面了解各指標的變異結構特征。不同氮肥的施加改變了土壤當中硝態氮和銨態氮的含量變化，氮肥的不合理利用會給黑土帶來不利的影響，高投入未必高產出。本試驗結果表明硝態氮和銨態氮并不是線性變化，而是二次拋物線變化趨勢，與文獻[23]有所不同，原因可能在于本試驗氮肥處理比較多，施肥量范圍0、60、85、110、135、160 kg/hm2，而文獻[23]的施加氮肥水平只有50、70、85 kg/hm2，施肥差距較小，沒有取到最佳的施肥處理。通過對水稻3個品質指標變異系數和硝態氮和銨態氮含量進行擬合，可以看出各指標的變異系數與硝態氮和銨態氮含量呈負相關關系，變異系數越大，含量越低，進一步說明稻米品質指標的變異性與土壤中硝態氮和銨態氮含量有直接關系，而施加氮肥量是導致土壤中硝態氮和銨態氮含量變化的主要原因，所以研究稻米品質變異性與不同施氮量之間的響應關系是合理的。因此，發展黑土區優質稻米的生產，在做好氣候生態區域劃分的基礎上，要重視土壤肥力的培育和化肥的施用。同時，適量的減少化肥用量，注意合理配比，建立具有優質稻米生產特色的標準化、規范化栽培體系，既減少環境污染，又節約成本，更有利于寒區水稻品質的改善。

5　結論

(1)經典統計值分析可知，直鏈淀粉含量、蛋白質含量和堊白度3個稻米品質指標都隨著施氮量的增加呈先增加后減小變化趨勢，施氮量110、135、160 kg/hm2增幅效果明顯。同時，隨著施氮量的變化，3個指標都出現了一定的變異性。

(2)節水灌溉不同施氮量可以降低區域內稻米品質的生長差異，變異強度由大到小直鏈淀粉含量和堊白度為WS0、WS60、WS160、WS85、WS135、WS110，而蛋白質含量則為WS0、WS60、WS85、WS160、WS135、WS110。

(3)黑土區節水灌溉不同施氮量稻田品質的變異性與土壤中的硝態氮和銨態氮變化趨勢相反，表明不同施氮量改變了土壤中硝態氮和銨態氮的含量，進而影響稻米品質的變異性，與品質的變異性具有一定的響應關系。從決定系數來看，硝態氮對稻米品質變異性起主導作用。

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