潘俊杰,付秋萍,阿布都卡依木·阿布力米提,2,馬英杰
(1.新疆農(nóng)業(yè)大學水利與土木工程學院,新疆 烏魯木齊 830052; 2.北京聯(lián)創(chuàng)思源測控技術有限公司,北京 100085)
膜下滴灌技術的引入,使新疆地區(qū)的棉花產(chǎn)量增加了20%~50%,水分用量減少了20%~50%[1],且新疆成為了中國最大的產(chǎn)棉基地[2]。隨著智慧農(nóng)業(yè)的推進和自動化技術的發(fā)展,設定適宜灌溉預警線的主觀調(diào)控灌水方式逐漸得到重視,以期減少過多的棵間蒸發(fā)和奢侈蒸騰,促進棉花高產(chǎn)和提高水分利用效率[3-4]。因此,研究不同灌水下限棉花的長勢,探尋適宜的灌水下限,對推進新疆地區(qū)精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有現(xiàn)實意義。
灌水下限指土壤含水量下降過程中棉花產(chǎn)量顯著受水分虧缺影響的土壤含水量[5]。且灌水下限直接影響棉花蒸騰和土壤蒸發(fā),進而影響對灌溉期內(nèi)的灌水周期、灌水定額和灌溉定額等,對灌溉制度的制定有重大意義[6-7]。汪昌樹等[8]研究了不同灌水下限膜下滴灌棉花,發(fā)現(xiàn)耗水量和灌水頻率會隨著灌水下限的增加而增加,而鹽分分布剖面會隨著灌水下限的降低而增大。申孝軍等[9]研究了不同水面蒸發(fā)系數(shù)下膜下滴灌棉花蕾期、花鈴前期、花鈴后期的灌水定額分別為70%、100%和50%的水面蒸發(fā)量,證明棉花在不同的生育期對水分的敏感程度不一樣。李彥等[10]研究了不同棉花生育期內(nèi)適宜的灌水下限,發(fā)現(xiàn)膜下滴灌棉花在苗期、蕾期、花鈴期和吐絮期適宜的灌水下限分別為60%~65%、65%~70%、80%~85%和55%~65%田間持水率。申孝軍等[11]研究了地下滴灌和膜下滴灌不同灌水下限對棉花生長、耗水量、產(chǎn)量、水分利用效率和纖維品質(zhì)的影響,發(fā)現(xiàn)蕾期和花鈴期控水下限分別為60%和75%的田間持水率能夠在提高水分利用效率的同時獲得較好的棉花產(chǎn)量和纖維品質(zhì)。董雪妮等[12]對棉花的耐旱基因進行了研究,認為KcERF-PeDREB2a基因能使棉花的耐旱耐鹽性得到提升。申孝軍等[13]研究了氣象因子和葉面積指數(shù)與棉花耗水量的關系,構(gòu)建了滴灌棉田實時灌溉預報模型。然而,不同灌水下限棉花的生長模型鮮有研究。因此,確定棉花栽培的灌水下限,有利于種植區(qū)精準灌溉技術的提升,同時構(gòu)建不同灌水下限棉花的生長模型,助力當?shù)剞r(nóng)戶向“溫”、“光”、“水肥”要棉[14],促進棉花精準施肥和灌溉預測的實現(xiàn)。為此,本文結(jié)合呼圖壁地區(qū)的土壤和農(nóng)藝現(xiàn)狀,研究蕾期和花鈴期不同灌水下限棉花的株高、生物量和經(jīng)濟性狀,采用Logistic曲線擬合棉花株高、生物量,通過耗水量和株高最大值與生物量最大值的函數(shù)關系構(gòu)建生物量與株高的函數(shù)關系,助力棉花精準灌溉預測。
本試驗于2017年在昌吉州呼圖壁縣大豐鎮(zhèn)現(xiàn)代化灌溉示范地進行。試驗地位于天山中段北麓(東經(jīng)86.63°,北緯44.18°),屬于中溫帶大陸半荒漠干旱性氣候,平均年降雨量167 mm,年平均氣溫5~6℃,日照時數(shù)2 750~3 090 h。試驗地土壤類型為沙壤土,土壤容重1.54 g·cm-3,地下水埋深15 m。土壤有機質(zhì)9.56 g·kg-1,全氮3.1 g·kg-1,堿解氮35.42 mg·kg-1,速效磷14.54 mg·kg-1,速效鉀126.99 mg·kg-1。供試棉花品種為新陸棉早57號,2017年4月22日播種,9月30日收獲。試驗采用1膜6行的機采棉種植模式,作物行距66 cm+10 cm,株距10 cm。滴灌帶鋪設模式為1膜3帶,分別布置在距第1行棉花垂直距離20、96 cm和142 cm的位置。滴灌帶管徑16 mm,滴頭流量1.8 L·h-1,滴頭間距0.3 m。
本試驗采用不同灌水定額,在蕾期設置3個灌水下限:55%田間持水率(θf)(WD1和WD2)、65%θf(WD3和WD4)和75%θf(WD5和WD6));在花鈴期設置2個灌水下限:65%θf(WD2、WD4和WD6)和75%θf(WD1、WD3和WD5),共6個試驗處理,具體見表1。每個處理設置3個重復,共18個小區(qū)。各試驗小區(qū)長寬為10 m×7.2 m,(每個小區(qū)包含9條毛管,毛管間距為0.66 m)。田間持水量為35.63%(體積含水率),土層深度60 cm。
土壤含水量通過FDS100墑情傳感器實時監(jiān)控得到,當土壤含水量達到對應下限值時將進行灌溉,灌水定額通過式(1)計算得到:
1000M=hp(θ田-θ下限)
(1)
式中,M為灌水定額(mm);p為濕潤比,取0.74;h為計劃濕潤層深度,蕾期取0.4 m,花鈴期取0.6 m;θ為體積含水率(%)。每小區(qū)在中間位置埋設FDS100墑情傳感器,埋深分別為10、25 cm和40 cm。
表1 滴灌試驗方案設計
1.3.1 株高測定 試驗初期選擇各處理平均水平的代表性植株10株,用標簽牌做標記,測定棉株株高,每隔10 d觀測1次,一直到花鈴期棉花株高不再增加為止。株高為地面到棉花主莖頂部生長點的高度,用卷尺進行測量。
1.3.2 產(chǎn)量和單株成鈴數(shù) 采用樣田法,在吐絮期選取長寬為3 m2.4 m的小區(qū)進行測產(chǎn)并重復3次,取其均值,折算成產(chǎn)量,以代表該處理總產(chǎn)量。同時統(tǒng)計各小區(qū)株數(shù)和單株結(jié)鈴數(shù)。
1.3.3 棉花生長曲線 本文采用以播后天數(shù)為自變量來模擬株高和生物量生長規(guī)律的Logistic模型,方程如下:
(2)
式中,F(xiàn)為因變量可代表生物量(B)或者株高(H)(g·株-1或者cm);t為播后天數(shù);K為F的最大值即最大生物量(Bm)或者最大株高(Hm)(g·株-1或者cm);b和c為經(jīng)驗系數(shù),株高和生物量的經(jīng)驗系數(shù)分別用b1、c1和b2、c2來區(qū)別。
對Logistic方程求一階導函數(shù),得式(3),用以描述生物量積累速率隨時間變化過程的單鋒曲線。
(3)
式中,V為干物質(zhì)積累速率(g·株-1·d-1)。
1.3.4 水分利用效率 水分利用效率的計算公式為:
WUE=Y/ET
(4)
式中,WUE為水分利用效率(kg·mm-1·hm-2);Y為籽棉產(chǎn)量(kg·hm-2);ET為棉花生育期內(nèi)耗水量(mm)。
株高受土壤含水量影響較大,不同灌水處理下蕾期和花鈴期株高隨播種后天數(shù)變化,并存在差異。由圖1可見,各處理棉花株高的增長速度隨著時間推移而增大,在人工打頂(播后70 d)之后棉花株高增長緩慢并趨于穩(wěn)定。在蕾期(播后50~74 d),相對于WD1、WD2處理,WD3、WD4處理與WD5、WD6處理的棉花株高平均日增長量分別增加了0.18 cm·d-1和019 cm·d-1;在花鈴期(播后75~125 d),相對于WD1、WD3和WD5處理,WD2、WD4和WD6處理棉花株高的平均日增長量增加介于0.04~0.10 cm·d-1之間,說明灌水下限的提升會對蕾期和花鈴期棉花株高增長提供助力,且在蕾期更加明顯。
棉花生物量的積累將直接影響產(chǎn)量因素。由表3可見,通過建立不同處理生物量與播后天數(shù)的Logistic模型,擬合值與實測值相關系數(shù)R2≥0.98,能較好地代表各處理生物量積累過程。各處理間棉花生物量的積累過程都符合“S”型曲線,且積累過程大致可以分為3個階段:在0~T1時間段,棉花處于苗期(播后0~50 d)和蕾期,為促進棉花根系深扎,棉花干物質(zhì)積累速度緩慢;在T1~T2時間內(nèi),棉花蕾期和花鈴期,土壤含水量的提升以及適時的補充為棉花的快速生長提供了有利條件;在T2至收獲期,棉花處于花鈴期和吐絮期(播后125~161 d),棉花生物量的積累在一段時間內(nèi)變化緩慢,并隨著葉片的衰老等生物開始緩慢降低。
圖1 不同灌水處理對滴灌棉花株高的影響Fig.1 Effects of different irrigation limits on the plant height of cotton
模型參數(shù)Modelparameter灌水處理 Irrigation treatmentWD1WD2WD3WD4WD5WD6平均值AverageHm64.8263.0168.3366.4875.174.2168.66b165.16100.48220.8300.91148.83250.86181.17c10.070.080.100.100.090.100.09R20.990.990.970.940.990.97-
由表3可知,相對于WD1、WD2處理,WD3、WD4與WD5、WD6的棉花平均最大生物量分別增加了11.58 g和20.44 g;WD1和WD2、WD3和WD4、WD5和WD6間棉花平均最大生物量的差值分別為-4.04,-3.88 g和-3.47 g;說明蕾期和花鈴期灌水下限的提升都有助于生物量的增加。T0、T1和T2的在不同處理棉花間規(guī)律表現(xiàn)一致,蕾期灌水下限對T0、T1和T2的影響較大。相對于WD1處理,其余處理棉花的Vm分別增加了-0.16、0.10、0.03、0.37 g·d-1和0.26 g·d-1,說明Vm隨著灌水下限的提升而增加。不同灌水下限對快速積累期持續(xù)的時間GT影響不明顯。
不同的灌水處理對棉花生長影響明顯,從而導致棉花的籽棉產(chǎn)量、衣分、單鈴重、單株成鈴數(shù)、耗水量以及WUE出現(xiàn)差異。由表4可知,WD2和WD4處理的水分利用效率顯著高于其他處理,而WD5處理顯著低于其他處理,棉花在水分下限過高的情況下無法充分的利用土壤水分;WD3、WD4、WD5和WD6處理棉花的籽棉產(chǎn)量顯著高于WD1和WD2,而WD3、WD4、WD5和WD6處理差異不顯著,說明蕾期灌水下限過低會顯著降低棉花的產(chǎn)量;WD1、WD3和WD5處理的耗水量分別顯著高于WD2、WD4和WD6,WD5和WD6處理的耗水量分別顯著高于WD3和WD4,說明灌水下限的上升會增加土壤水分的消耗;WD3單鈴重和單株成鈴數(shù)都顯著高于其他處理,分別為5.58 g和7.79個·株-1,而衣分顯著低于其他處理,說明灌水下限主要通過單鈴重和單株成鈴數(shù)來促進植株獲得高產(chǎn),且為獲得最佳的產(chǎn)量蕾期和花鈴期應當設置的灌水下限分別為65%θf和75%θf。
表3 不同灌水處理下滴灌棉花生物量的Logistic模型擬合參數(shù)
表4 不同灌水處理下滴灌棉花的經(jīng)濟性狀
注:同列不同小寫字母表示差異顯著(P<0.05)。下同。
Note: The different lowercase letters within one column mean significant difference among treatments atP<0.05. The same below.
由表3和表4可知,應用Logistic模型對不同灌水處理下棉花生物量和株高模擬過程中,不同的灌水下限對生物量和株高的變化趨勢影響不大,但對棉花生物量和株高的最大值影響較大。根據(jù)二次多項式回歸方程y=a+bx+cx2,得到生物量和株高最大值與作物耗水量擬合的方程如下:
Bm=-154.92+7.34ET-0.03ET2,R2=0.83
(5)
Hm=-2634.09+81.20ET-0.55ET2,R2=0.87
(6)
式中,Bm為最大生物量(g·株-1);Hm為最大株高(cm);ET為棉花生育期內(nèi)耗水量(mm)。
以上R2>0.83,說明二次多項式能較好地模擬生物量、株高與耗水量之間的關系。
株高是生物量形成的基礎,而相對于生物量的數(shù)據(jù),株高的數(shù)據(jù)更容易獲取,因此,應當建立生物量與株高之間的關系式,
(7)
不同耗水量會直接影響株高和生物量的形成,因此應當引入耗水量來分析株高與生物量之間的關系。其轉(zhuǎn)換關系如下:將式5和式6帶入式7中,即可通過植株的耗水量和株高來得出棉花植株的生物量,具體關系式如下:
B=(-154.92+7.34ET-0.03ET2)/
(8)
株高是棉花達成理想株型的重要因素,合理的株高能為棉花提供合理的葉層分布,同時能協(xié)調(diào)棉花生殖生長和營養(yǎng)生長[15-16]。不同處理的棉花株高增長表現(xiàn)為前期緩慢增長、中期快速增長、后期趨于平緩的趨勢[17],這與本文的結(jié)論一致。蘇里坦等[18]對分根交替膜下滴灌棉花展開研究,發(fā)現(xiàn)棉花的株高隨著土壤含水量的增加而增加,本試驗也得出株高的增長速率在蕾期和花鈴期都隨著灌水下限的增加而增加。然而申孝軍等[9]的研究發(fā)現(xiàn)在棉花蕾期適度水分脅迫及花鈴期恢復供水處理下,棉花株高不但沒有大幅降低,反而有一定的提升,這可能是與棉花灌溉期開始前的初始含水率和初始高度有關;或者因為苗期對棉花沒有進行控水,蕾期的水分脅迫促進棉花的側(cè)根生長和主根下扎,進入花鈴期后,有利的根系為棉花株高生長提供了助力,導致與本文不一致的試驗結(jié)論。王樂等[17]對不同品種棉花的株高變化動態(tài)展開了研究,發(fā)現(xiàn)株高與有效積溫能較好地用Richards函數(shù)進行擬合,而Richards函數(shù)與logistic函數(shù)的曲線形狀相似,這與本試驗結(jié)果一致:株高的生長過程能用模型較好地進行擬合。
蕾期和花鈴期的不同灌水下限會對棉花的生物量快速積累終止點T2、日最大增長量出現(xiàn)的時間T0和最大生物量積累速率VX產(chǎn)生影響,進而對棉花生物量的最大值產(chǎn)生影響,這與閆映宇[19]和王海江[20]等人的研究結(jié)果一致。文中研究結(jié)果表明,棉花生物量積累速率隨著灌水下限的提高而增大。由于各小區(qū)的打頂時間一致,株高對棉花的生物量的最大值起到一定限制作用,進而影響了各處理的快速積累期持續(xù)的時間及最大生物量。文中研究結(jié)果表明,棉花生物量的積累隨時間變化符合 Logistic 模型,與宋為超等[21]研究結(jié)果一致。
蕾期灌水下限為55%θf時,導致棉花株高生長緩慢,進而花鈴期復水后棉花的產(chǎn)量仍然得不到提高,且顯著低于蕾期灌水下限為65%θf和75%θf的處理,這與岳晶晶等[22]研究結(jié)果一致。而蕾期灌水下限為75%θf,花鈴期的灌水下限為65%θf時,棉花的單鈴重和單株成鈴數(shù)顯著小于其他處理,說明蕾期灌水下限的提高能為棉花的打下較好的株型,但是花鈴期水分虧缺時較好的株型反而會影響棉花的產(chǎn)量形成。
Logistic模型最初由Verhulst提出,它以時間為自變量,以描述植株的生長過程[23]。棉花株高[24]和生物量[25]以時間為自變量,用Logistic 模型進行模擬,獲得了較好效果,與本試驗結(jié)果一致。而不同處理間棉花株高和生物量隨著耗水量而發(fā)生變化,因此需將耗水量引入標準化的株高和生物量的Logistic 模型。王淑芬等[26]研究了不同灌水量和灌水次數(shù)下棉花的株高,并建立了棉花株高與耗水量的一元一次方程。王亮等[27]發(fā)現(xiàn)棉花的耗水量隨著干物質(zhì)量的增加而增加。本文以株高為自變量,引入了耗水量,建立了株高與生物量的Logistic 模型,并有較好的擬合效果,與王翔翔[28]試驗結(jié)果一致。
本文通過在蕾期和花鈴期設置不同的灌水下限,研究了灌水下限對棉花株高、生物量和經(jīng)濟性狀的影響,得出如下結(jié)論:
蕾期和花鈴期灌水下限的提升促進了株高和生物量的增長;在蕾期,相對于55%θf的灌水下限處理,65%θf與75%θf的灌水處理株高平均日增長量和平均最大生物量分別有0.18~0.19 cm·d-1和11.58~20.44 g的增長;在花鈴期,相對于65θf的灌水處理,75%θf的灌水下限處理株高平均日增長量和平均最大生物量分別增加了0.04~0.10 cm·d-1和3.47~4.04 g。
棉花在蕾期和花鈴期灌水下限為65%θf和75%θf是最適宜的,該處理單鈴重和單株成鈴數(shù)分別為5.58 g和7.79個·株-1,產(chǎn)量5 216.85 kg·hm-2,均高于其他處理,與蕾期和花鈴期灌水下限均為75%θf無顯著差異,而水分利用效率顯著高于蕾期和花鈴期灌水下限均為75%θf的處理。
株高和生物量的Logistic模型其R2分別大于0.94和0.98,Logistic 模型能較好地模擬株高和生物量的生長,且引入耗水量,建立了以最大株高與耗水量為自變量預測生物量的模型,可為棉花的生長狀況及產(chǎn)量提供預測與指導。