拉薩河谷噴灌不同灌溉量對小黑麥生物量與品質的影響分析

李 想，張紫森，徐 冰，張 琛，楊 波，湯鵬程

（1.內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，呼和浩特 010018；2.包頭市水庫管護中心，內蒙古 包頭 014030；3.中國水利水電科學研究院內蒙古陰山北麓草原生態水文國家野外科學觀測研究站，北京 100038；4.中國水利水電科學研究院牧區水利科學研究所，呼和浩特 010020）

0 引 言

西藏作為青藏高原主體部分，平均海拔4 000 m 以上，年均氣溫-3.0～11.8 °C，高寒缺氧、干旱少雨導致天然牧草生長季僅集中在6-9月，飼草短缺對當地農牧民和畜牧業造成嚴重經濟損失[1,2]。噴灌作為世界上高效節水灌溉的主要形式之一，具有節水、增產、省肥和灌溉均勻等優勢。因此，在位于西藏“一江兩河”流域水熱條件較好的拉薩河谷，開展秋播人工飼草噴灌相關研究，對發展西藏高產、優質人工飼草和促進當地農牧民持續增收具有重要意義。

金濤[3]、王偉強[4]證明小黑麥具有高產、優質的特點且具有良好的抗寒、抗旱性，是解決西藏季節性飼料不足的主要潛力作物；然而在生產中，當地農牧民多依靠經驗灌溉，生物量較低。湯鵬程[5]通過氣象因子對作物指標建立燕麥生理模型，可預測充分灌溉燕麥的生長情況。徐冰[6]、趙世昌[7]、劉偉[8]在研究西藏典型農作物春青稞、燕麥的需水規律中指出，拉薩地區夏播燕麥播種—分蘗期、拔節—抽穗期為需水關鍵期；春青稞播種—分蘗期、拔節—抽穗期，抽穗—刈割期為需水關鍵期。SUN[9]認為過度灌溉會降低冬小麥生物量和水分利用率，而僅在關鍵生育期進行灌溉可提升冬小麥水分利用率。劉海軍研究發現，噴灌可以通過實現“少量多次”灌溉，達到節水增產和改善品質的效果[10]。綜上所述，目前拉薩河谷對于典型農作物的生理生長與灌溉制度的相關研究已較為成熟，但對于小黑麥等越冬人工飼草的灌溉相關研究較少，亟待加強。

本研究以拉薩市秋播小黑麥為研究對象，對不同灌溉量的小黑麥生理特性、生物量、品質和水分利用率進行顯著性分析；并基于改進的熵值賦權法灰色關聯理論模型，對不同灌溉量的小黑麥綜合品質進行評價，旨在為制定拉薩河谷秋播小黑麥噴灌灌溉制度和提高越冬人工飼草生物量、品質提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

試驗區位于西藏自治區拉薩市林周縣卡孜鄉“拉薩草牧業科技創新基地”，平均海拔3 650 m，地理坐標東經91°13'，北緯29°54'，該區域屬高原溫帶季風半干旱氣候，年平均氣溫2.4～8.2 ℃，大于0 °C 積溫平均值為2 888 °C，具備種植冬性小黑麥的客觀條件，年降雨量為300～510 mm，主要集中在6-9 月份，年日照時數在3 500 h 以上，太陽輻射為6 000～8 000 MJ/（m2·a），年無霜期100～120 d。耕作層土壤質地為沙壤土，容重為1.44 g/cm3，計劃濕潤層最深30 cm，田間持水量為24%（占體積的百分比），凋萎系數為8%（占體積的百分比），體積飽和含水率34%。本試驗播前耕種層土壤含有全氮1.3 g/kg、有效磷82 mg/kg、速效鉀98 mg/kg，小黑麥生育期內降雨102.7 mm，各階段降雨量和平均溫度見圖1。

圖1 試驗期間小黑麥田降水量和日平均溫度Fig.1 Precipitation and daily average temperature of triticale field during the experiment

1.2 試驗設計

本試驗于2021 年10 月14 日播種，2022 年6 月16 日刈割，小黑麥品種為“中飼3241”，全生育期共246 d，采用噴灌的灌溉方式，播前進行整地平地，底肥為磷酸二銨，底肥量180 kg/hm2，返青—拔節期追施水溶肥，追肥量150 kg/hm2，施肥均以撒播形式施入試驗田，全生育期共追肥一次。在踏墑水灌至70%田間持水量條件下條播，行距23～25 cm，播量225 kg/hm2。通過小黑麥生育期內田間持水量的不同比例設置灌水下限，共設置6 個灌水處理：充足水分（W1 為對照處理），中等水分（W2），苗期—越冬期缺水（W3），返青—拔節期缺水（W4），拔節—抽穗缺水（W5），抽穗—刈割期缺水（W6）。噴灌采用Wobbler 低壓搖擺噴頭，噴嘴直徑2.8 mm，并使用PSR-2 型壓條，控制噴灑半徑為6～7 m。采用水表對流量進行監測，每個噴頭為一個重復，每個處理設置3 次重復，各灌水處理之間以壟隔開，壟寬50 cm，壟高25 cm。由于越冬期平均溫度在0 °C 以下且風速過大，不適合噴灌設備運行，所以在11 月上旬W1～W6 處理參考當地傳統冬灌一次性灌水50 mm。其他管理同灌溉試驗規范。小黑麥試驗布置圖見圖2，試驗設計見表1，不同生育期階段與計劃濕潤層劃分見表2。

圖2 小黑麥試驗布置Fig.2 Triticale test layout

表1 試驗處理 %Tab.1 Test treatment

表2 小黑麥不同生育階段與計劃濕潤層劃分Tab.2 Division of different growth stages and planned wet layer of triticale

1.3 測定與計算方法

（1）氣象指標。采用NHQXZ601 氣象站，對試驗區進行氣象觀測，觀測內容包括：大氣溫度、相對濕度、氣壓、2 m處風速、總輻射、反輻射、凈輻射，每隔10 min記錄一次。

（2）土壤墑情監測。每個處理采用智墑（E生態）實時監測土壤含水率和控制噴灌時間，各重復基于環刀取樣通過烘箱法驗證土壤墑情是否達到試驗設計灌水下限和到達田間持水量上限。

（3）生長指標。取樣范圍以各處理噴頭為圓心，距噴頭2～4 m 范圍組成的圓環內隨機采樣，生物量指標與品質指取樣范圍相同，不做贅述。株高和根長：各生育期采用1 m×1 m樣方框，3個重復，隨機取30株小黑麥進行測量。小黑麥越冬率（WSR）：各處理采用1 m×1 m 樣方框，3 個重復，定株觀測樣方框內小黑麥出苗數，通過冬后與冬前小黑麥的存活苗數的比值進行計算。葉面積指數（LAI）：采用LP-80 植物冠層分析儀，對各生育期小黑麥進行隨機采樣，每個處理重復30次。葉綠素（SPAD）：采用ST-S02 葉綠素測定儀，同樣對各生育期小黑麥進行隨機采樣，每個重復30 次。以上指標均不進行破壞性取樣。

（4）生物量指標。在抽穗—刈割期測產，在各處理隨機取5 個1 m×1 m 的樣方，于烘箱105 °C 殺青30 min，再調至65 °C烘干至恒重，稱干草重量，并換算每公頃干草生物量。

（5）品質指標。在各處理中隨機取10 株抽穗—刈割期的小黑麥，烘干后進行品質檢測。檢測方式：粗纖維采用洗滌法；粗蛋白采用凱式定氮法；粗脂肪采用索氏提取法。

（6）耗水量與水分利用率。耗水量的計算方法采用水量平衡法進行計算。由于該研究區地下水位大于5 m，而且耕作層以下多為砂礫層、礫石隔水層，因此本研究中不考慮地下水的影響。同時本研究中灌溉方式為噴灌，單次灌水定額較小，故不考慮深層滲漏。

水分利用效率為生物量與耗水量的比值。

（7）熵值賦權法的灰色關聯理論。灰色關聯理論廣泛用于各種綜合分析和評價中，因其結果準確，評價結果客觀可行，被廣泛應用于農業領域[11,12]。本試驗灌水處理用x 表示，不同指標用k 表示，x 在k 點的不同數值就構成多個比較數列xk，而x 在k 點的最優值構成了參考數列x0，不同指標權重采用熵值賦權法確定，具體公式如下。

關聯系數：

熵值：

權重：

加權關聯度：

式中：i 為某個處理；k 為某個指標；n 為處理個數，n=6；m為指標個數；Pik為第i 個處理的第k 個指標的比重；Ek為各指標的熵值；ωi為指標權重。

1.4 數據統計分析

通過SPSS23 對數據進行初步整理，結合Duncan 法進行多組樣本差異顯著性檢驗（P＜0.05），采用熵值賦權法的灰色關聯理論對噴灌不同灌溉量拉薩河谷小黑麥生物量與品質進行綜合分析。各處理小黑麥指標以平均值±標準誤差的形式表示。

2 結果與分析

2.1 不同灌溉量小黑麥生長過程分析

生育期第17、63、192、219、240 d 分別對應苗期—越冬、越冬—返青、返青—拔節、拔節—抽穗、抽穗—刈割，后文不做贅述。如圖3（a）所示，各處理株高隨生育期呈現“慢—快—慢”的生長趨勢。W1 在小黑麥整體生長中均領先其他處理；W2 各階段除拔節—抽穗期外與W1 無顯著差異；W3 在苗期—越冬期與其他處理亦無顯著差異；W4 在返青—拔節期顯著低于W1、W2，但刈割期與W1 并無顯著差異；W5 在拔節—抽穗期與其他處理差異并不顯著，但從刈割期結果分析顯著小于W1；W6 在抽穗—刈割相較于W1 并不顯著，所以拔節—抽穗期缺水顯著影響株高生長，但這種影響有一定延遲性，其他生育期適量缺水對株高的影響較小。如圖3（b）所示，各處理根長隨生育期呈緩慢生長趨勢。W1 根長在返青之后顯著低于W2；W2 除在苗期—越冬期略小于W1，從越冬開始根長均高于其他處理；W3 在越冬期前與其他處理差異并不顯著，然而從返青開始根系生長緩慢，刈割期顯著小于其他各處理；W4、W5、W6 返青—刈割缺水對根長無顯著影響，故苗期—越冬適當缺水有利于小黑麥根系發育。如圖3（c）所示，各處理LAI 在拔節—抽穗期達到峰值。W1、W2 全生育期LAI 均加大且兩者差異并不顯著；W3、W4 整體分析，拔節前缺水對LAI 無顯著影響；W5 在拔節—抽穗期較W1 顯著減少，并且這種影響具有持續性；W6 在抽穗—刈割期缺水對LAI影響較小，所以拔節—刈割缺水嚴重影響小黑麥葉片生長。如圖3（d）所示，各處理SPAD亦在拔節—抽穗期達到峰值。W1、W2 處理小黑麥全生育期差異并不顯著，但W1 始終高于W2，基本滿足灌水越多SPAD 越大的一般規律；W3 在苗期—越冬期較W1 顯著減少17.8%并且這種影響可能存在持續性，導致刈割期顯著小于W1；W4、W5 整體分析返青—抽穗前缺水短時間影響不易體現，但在刈割期顯著小于W1；W6在抽穗～刈割缺水對SPAD影響較小。

圖3 不同灌溉量小黑麥生長過程Fig.3 Analysis on the growth process of triticale with different irrigation rates

2.2 不同灌溉量小黑麥生理特性及生物量分析

不同灌溉量小黑麥生理特性如表3 所示，采用W1 為CK對各灌水處理進行分析。生長指標方面，W5 株高較CK 顯著減少23.5%；W2 根長較CK 顯著增加12.6%，W3 根長較CK 顯著減少10.5%；LAI 變化區間為1.4～2.5，W5、W6 較CK 分別顯著減少44.0%和24.0%；W3、W4、W5 和W6 的SPAD 較CK均顯著減少，其中W3 減少13.2%，W4 減少最大，減少14.9%；越冬率各處理均大于80%，W3 較CK 顯著減少5.5%。生物量指標方面，CK 生物量最高，W2 與CK 幾乎沒有差異，而W5 和W6 較CK 減產顯著，分別減產為22.4%和23.8%。品質指標方面，粗纖維越低越好，而粗脂肪和粗蛋白則越高越好[13]；粗纖維變化區間為38.5%～41.9%，CK 粗纖維最高，為41.9%，W3 較CK 降低顯著，為38.5%；粗脂肪變化區間為4.0～5.0，不同處理對比CK 大多有所增加，但W5 略有下降，其中W2 較CK 顯著增加22.0%；粗蛋白變化區間為10.3%～12.9%，CK 粗蛋白占干物質的比例最高，為12.9%，W2和W4較CK 則顯著減少20.2%和13.2%，分別為10.3%和11.2%。以上分析表明，小黑麥不同時期的灌水量對其生長、生物量和品質有顯著影響，拔節—抽穗期缺水在生長、生物量和品質指標的表現上均降低顯著，苗期—越冬期、返青—拔節期缺水部分生長指標表現有所下降，但在生物量和品質的表現差異并不明顯，所以判斷小黑麥拔節—抽穗期為需水關鍵期；前期缺水的危害，在生長中期和后期可以彌補。

表3 不同灌溉量小黑麥生理特性及生物量分析Tab.3 Physiological characteristics and biomass analysis of triticale under different irrigation rates

2.3 不同灌溉量小黑麥水分利用率分析

本試驗不同灌溉量小黑麥耗水量、生物量和水分利用率如表4 所示。W2 水分利用效率最高2.08 kg/m3，其次是W3 水分利用效率2.03 kg/m3，灌水量最大的W1為1.96 kg/m3。W2水分利用率較W1、W5、W6 具有顯著性差異，與W3、W4 差異不顯著。以上分析表明，全生育期充足水分灌溉可能造成部分灌水由于土壤蒸發劇烈，導致水資源浪費，致使水分利用效率較低；而中等水分灌溉性價比最高，可實現小黑麥節水增產的目的，一定程度降低灌水成本；苗期—越冬期缺水可以將水資源發揮最大效益；拔節—刈割期缺水造成嚴重減產，致使水分利用效率最低。

表4 不同灌溉量小黑麥水分利用率Tab.4 Water productivity of triticale under different irrigation rates

2.4 小黑麥各指標灰色關聯系數分析

該數學模型綜合生長、生物量、品質和水分利用效率各項指標，選取株高、根深、LAI、SPAD、生物量、越冬率、粗脂肪、粗蛋白和WUE 的最大值和粗纖維的最小值建立參考灌水處理x0，即x0=（124.6，10.7，2.5，60.6，9 115.4，87.3，38.5，5.0，12.9，2.03）；各灌水處理的指標數據建立xk。利用公式（1）～（5）進行計算，計算結果見表5。

表5 小黑麥各指標的關聯系數Tab.5 Correlation coefficients of triticale indexes

2.5 小黑麥不同灌溉量灰色關聯度分析

由于各指標的關聯系數僅能表現單個指標與參考指標的關系，而指標間的權重關系未知，故本研究采用熵值賦權法揭示各指標間的關聯程度，具體熵值和權重見表6。加權關聯度能夠真實反映出各灌溉量與最佳灌溉量之間的差異，排名越高則越接近最佳灌溉量，反之則差距越大。由表7可知，各灌水處理加權關聯度從高到低排序為：中等水分＞充足水分＞抽穗—刈割期缺水＞苗期—越冬期缺水＞返青—拔節期缺水＞拔節—抽穗期缺水。綜合分析生物量和品質最高為中等水分灌溉，最低為拔節—抽穗期缺水灌溉。

表6 小黑麥各指標的熵值與權重Tab.6 Entropy and weight of triticale indexes

表7 各灌水處理加權關聯度與排序Tab.7 Weighted correlation degree and ranking of irrigation treatments

3 討 論

3.1 不同灌溉量對小黑麥生長、生物量與品質的影響

株高、根長、LAI、SPAD、生物量、越冬率、粗纖維、粗脂肪和粗蛋白是作物生長、生物量與品質的重要表征指標[14-16]。充足水分灌溉小黑麥全生育期灌溉量352 mm，對比各灌水處理株高、LAI、SPAD、生物量、粗纖維和粗蛋白最高，分析原因苗期—越冬期充分灌溉一定程度抑制根系發育，但有助于提高冬前土壤貯水量，同時拔節—抽穗期充分灌溉有助于小黑麥粗纖維和粗蛋白的積累，表現為該處理株高、LAI 和SPAD 均高于各處理，以至于該處理生物量最高。中等水分灌溉小黑麥全生育期灌溉量319 mm，根長與粗脂肪顯著高于充足水分灌溉且生物量表現差異較小，分析原因苗期—越冬期適當缺水可以抑制小黑麥苗期旺盛分蘗，防止出現越冬期大面積黃苗，有助于增強根系發育；在返青—拔節期適當缺水，可觸發小黑麥生長補償機制[17]，同時在拔節期開始灌水穩定，所以生物量雖略低于充足水分灌溉，但生長與品質指標與充分灌溉差異不大甚至部分指標表現優于充分灌溉。苗期—越冬期缺水小黑麥全生育期灌溉量274 mm，對比各處理根長、SPAD 和越冬率顯著減少，其他指標差異不顯著，對比上述中等水分根長，證明苗期適當缺水有利于根系發育，但過度缺水會導致土水勢下降，不利于根系吸水，進而影響苗期的光合作用導致越冬前生長緩慢。然而這種缺水的危害并不影響越冬前營養的儲存，所以隨著水熱條件轉好，小黑麥可以繼續分蘗，對生物量和品質影響較小，這與張衛紅[18]、祁娟[19]研究結果基本一致。返青—拔節期缺水小黑麥全生育期灌溉量260 mm，在生長、生物量和品質指標表現均有所下降，但大部分并不顯著。分析原因，在該時期適當缺水觸發了小黑麥生長補償機制[17,20]，在復水后干物質積累呈加速增長趨勢。拔節—抽穗期缺水小黑麥全生育期灌溉量270 mm，各指標均表現為顯著下降，其中株高對比充足水分下降23.5%，生物量對比充足水分減產22.4%。這是因為該時期小黑麥已由營養生長階段轉變為生殖生長與營養生長并存階段，小黑麥生長旺盛，因此該時期各指標顯著下降，所以應當充足水分灌溉，這與徐冰[7]在同為禾本科的燕麥上所得結論基本相同，但由于夏播水熱條件好于秋播，所以在分蘗期為關鍵期上存在差異。抽穗—刈割期缺水小黑麥全生育灌水260 mm，該生育期缺水對LAI、SPAD 和生物量影響顯著，其中生物量下降最為明顯，達到23.8%。分析原因，雖然此時正值拉薩河谷雨季，但多為夜雨且有效降雨多集中在土壤表層，伴隨著日平均溫度回升至16～18 ℃，日間太陽總輻射、反輻射和凈輻射相繼增加，導致田間蒸散量迅速上升，所以該時期缺水直接影響到小黑麥的蒸騰速率和光合速率，故LAI、SPAD 和生物量顯著降低。

通過對小黑麥不同時期的缺水處理，可以發現充足水分灌溉小黑麥生物量最高；拔節—抽穗期為小黑麥需水關鍵期，該時期缺水對生物量和品質影響最大，而拔節期前缺水對生物量和品質影響較小，抽穗—刈割期雖正值雨季，但亦應適量補灌。單個生育期不同灌溉量同樣對生物量和品質有一定影響[21,22]，但由于本試驗灌水處理數量有限，所以在后續研究中，應針對單生育期進行不同程度的水量控制或采用作物水分模型對單生育期進行水量模擬，繼續深入研究。

3.2 不同灌溉量灰色關聯理論綜合品質分析

本試驗以節水、高產、優質為目標，采用熵值賦權法改進的灰色關聯理論模型，對株高、根深、LAI、SPAD、生物量、越冬率、粗脂肪、粗蛋白、粗纖維和WUE 進行綜合分析。該方法建立的數學模型有效克服了指標單項比較分析的缺點，并且在指標賦權方面避免了如專家賦權法的主觀傾向性和等權法權重配置邏輯的簡單性。結果表明中等水分灌溉綜合品質最高，這與中等水分灌溉的試驗結果基本一致。但該方法也存在不足，未考慮噴灌均勻度、蒸發漂移損失等灌水質量指標，收益率、投資等經濟評價指標，農牧民歡迎度等社會評價指標，在后續研究中應結合上述指標創建適用性更廣的綜合分析模型。

4 結 論

（1）通過田間試驗分析，拉薩河谷小黑麥拔節—抽穗期為需水關鍵期，應充足水分灌溉；苗期—越冬期適當缺水可促進小黑麥根系發育；返青—拔節期缺水可以觸發小黑麥復水后的補償機制，所以拔節期前缺水對生物量和品質影響較小；抽穗—刈割期雖正值拉薩河谷雨季，但應適量補灌確保小黑麥高產穩產。

（2）通過田間試驗分析，拉薩河谷小黑麥以75%田間持水量為下限，100%田間持水量為上限，進行15次充分噴水灌溉，灌溉量352 mm，生物量最高9 115 kg/hm2。

（3）通過熵值賦權法的灰色關聯理論對拉薩河谷小黑麥生長、生物量、品質和水分利用效率的綜合分析，小黑麥中等水分灌溉，以65%田間持水率為下限，100%田間持水量為上限，進行10 次噴水灌溉，灌溉量319 mm，灰色關聯度0.832 2，綜合品質最高。