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摘要：在不同肥力条件下，进行了玉米施肥“3414”试验，采用Excel软件回归分析，依据《测土配方施肥技术规范》，以玉米相对产量50%以下、50%～70%、70%～90%、90%以上为标准，土壤丰缺养分级别分为高、中、低、极低4个级别，建立了试验区土壤丰缺指标体系，提出了高台县饲粮兼用玉米高、中、低肥力N、P、K配合使用及经济最佳施肥量。
关键词：高台县;测土施肥; 饲粮兼用玉米;养分丰缺指标; 施肥量;最佳施肥量
中图分类号：S513;S147.2 文献标志码：A 文章编号：1001-1463（2021）07-0004-06
doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2021.07.002
Abstract：The effects of different planting methods of Lycium barbarum on its seedling and soil salinity were studied in Qaidam Basin. The results showed that it is all increased leaf area of Lycium barbarum which mulching with plastic film and straw at 30 cm underground， mulching with plastic film at 30 cm underground， mulching with straw at 30 cm underground， planting in furrows and planting on ridges， but had little effect on soil pH. Among them， the soil electrical conductivity of planting in furrows and planting on ridges was low， which greatly reduces the effect of salt on the plant， and can improve the survival rate of Lycium barbarum seedlings and the ability of leaf to absorb water. In conclusion， planting in furrows and ridges are the suitable planting methods of Lycium barbarum in saline-alkali land.
Key words：Saline-alkali land;Planting method;Lycium barbarum;Survival rate;Qaidam Basin
高臺县是全国商品粮基地县之一，2019年全县农作物播种面积3.65万hm2，其中粮食作物播种1.86 万hm2，全年粮食产量12 740.6万kg，平均6 840 kg/hm2。近年来，高台县积极发展饲粮兼用型玉米，推行玉米整株青贮，发展草畜产业，不仅农业结构调整成效显著，同时也让农民实现了增产增收。我们针对高台县不同区域土壤状况、地貌类型等，在不同区域分高、中、低肥力条件开展了饲粮兼用玉米“3414”试验，提出了高台县不同肥力条件土壤丰缺指标体系，制定了土壤养分丰缺指标下施肥量。
1 试验区概况
高台县位于河西走廊中部，黑河中游下段。南抵祁连，北依合黎，黑河纵贯东西。辖9镇，136个行政村，总人口15.83万人。全县总面积459.7 km2，耕地面积3.96万hm2。全境海拔为1 260～3 140 m，大陆沙漠干旱型气候，全年无霜期150 d左右，多年平均降水量103 mm，蒸发量2 000 mm左右，年日照时数3 088 h，热量丰富，昼夜温差大。
2 材料与方法
2.1 供试作物
指示作物为玉米品种正德305。
2.2 供试肥料
供试肥料为尿素（新疆心连心能源化工生产，含N 46%），普通过磷酸钙（云南玉溪星海肥业生产，含P2O5 12%），硫酸钾（青海格尔木钾肥厂生产，含K2O 50%）。
2.3 试验设计及方法
试验在新坝镇、南华镇、骆驼城镇、罗城镇按照高肥力3个、中肥力4个、低肥力3个点开展。试验采用“3414”完全实施方案，因素选择氮、磷、钾三个大量元素，水平设4个，0水平不施肥，2水平指当地推荐施肥水平，1水平=2水平×0.5，3水平=2水平×1.5（过量施肥水平），随机区组排列，不设重复，小区间及试验四周设有土埂，单排单灌，试验四周设有保护行，小区面积保证在30 m2以上，试验各处理及施肥量见表1。
2.4 数据处理
采用Excel数据分析软件，分析多元回归、主效应分析、交互效应分析、边际产量分析、最佳施肥量、最大施肥量。
3 结果与分析
3.1 土壤养分丰缺指标
根据10个饲粮兼用玉米“3414”的肥效试验，饲粮兼用玉米施肥体系丰缺指标用缺肥区产量占全肥区产量百分数，即相对产量的高低来表征土壤养分的丰缺情况[1 - 2 ]。各试验区处理6为全肥区（NPK），处理2、4、8为缺肥区（PK、NK、NP），收获后计算产量相对数。以对数类型建立玉米相对产量和土壤养分之间的回归曲线，得出两者之间的回归方程。
3.1.1 相对产量与耕层碱解氮含量的关系 土壤碱解氮和玉米相对含量的回归方程为Y=27.513 1 ln（x）-25.069 0（R2=0.400 3），相关性达到显著水平（图1）。
3.1.2 相对产量与耕层有效磷含量的关系
土壤有效磷和玉米相对含量的回归方程为Y=37.470 0 ln（x）-28.320 0（R2=0.510 0），相关性达到显著水平（图2）。
3.1.3 相对产量与耕层速效钾含量的关系
土壤速效钾和玉米相对含量的回归方程为Y=43.628 0 ln（x） - 53.239 0（R2 = 0.806 6），相关性达到极显著水平（图3）。
依据《甘肃省测土配方施肥技术规范》，用相对产量50%、70%、90%分别计算出对应土壤养分含量，即得到玉米土壤养分丰缺指标体系（表3），分极低（相对产量<50%）、低（相对产量50%～70%）、中（相对产量70%～90%）、高（相对产量≥90%）4个水平。同时确定对应的肥料施用量。
3.2 模型的建立
肥力效应方程式模拟施肥量和产量之间的数量关系模拟三元二次效应方程：Y=b0+
b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 +b4 x1+ b5 x2 + b6 x3 + b7 x1 x2 + b8 x1 x3 + b9 x2 x3，建立数学模型对玉米施肥进行拟合。将试验方案设计与得到产量结果在Excel中进行回归分析，得到肥料效应方程。
经分析，玉米肥料效应回归模型全部为x1、x2、x3三元二次多项式回归模型，F值 > F0.05，高肥力F=154.05 > F0.05=0.001，中肥力F=23.34 > F0.05=0.004，低肥力F=19.58 > F0.05= 0.006。经显著性检验达到极显著水平，说明肥料效应回归模型具有实际应用价值，可以用于高台县饲粮兼用型玉米施肥量的预测。
3.3 单因素分析
x1、x2、x3各施肥因子对产量影响的独立效应，所得回归方程为：
Y=b0+b1x1+b4x12
Y=b0+b2 x2+b5 x22
Y=b0+b3 x3+b6 x32
经分析，各产量等级F值均大于F0.05，反映了玉米产量与主控因子x1（氮）、x2（磷）、x3（钾）、P、K的相关因子达到显著水平，说明玉米产量氮、磷、钾肥之间有显著回归关系。经回归，R2值最低的低肥力钾回归复相关系数为0.887 1，其他较高，表明拟合性好。
从表5看出，增产效果居首位的为氮肥，中肥力下施N增产1 260.0 kg/hm2，增产率29.7%;低肥力下磷肥的增产幅度次之，施P2O5增产557.4 kg/hm2，增产率15.8%;高肥力下施K2O最高增产489.4 kg/hm2，增产率8.1%，增产效果顺序为氮>磷>钾。从单位养分的增产效果看， 钾（K2O）素的增产效果最高，为7.36～8.16 kg/kg;磷（P2O5）素的增產效果次之，为4.64～6.56 kg/kg;氮（N）素的增产效果最低，为3.23～5.57 kg/kg。
3.4 交互作用分析
营养元素间的相互作用必然影响作物营养与产量。对三元二次肥料效应方程， 分别采用“降维法”固定一个因素在零水平， 这相当于在特定条件下所做的交互效应试验， 所得回归方程为：
Y=b0+b1 x1+b2 x2+b4 x1x2+b7 x1 2+b8 x2 2
Y=b0+b1 x1+b3 x3+b5 x1x3+b7 x1 2+b9 x3 2
Y=b0+b2 x2+b3 x3+b6 x2 x3+b8 x2 2+b9 x32
以处理2、处理3、处理4、处理5、处理6、处理7、处理11、处理12为NP交互效应研究，处理2、处理3、处理6、处理8、处理9、处理10、处理11、处理13为NK交互效应研究，处理4、处理5、处理6、处理7、处理8、处理9、处理10、处理14为PK交互研究。在不同肥料的交互作用中，NP的交互作用在低肥力条件下影响最大，NK的交互作用在高肥力条件下影响最大，PK的交互作用在中肥力条件下影响最大。
3.5 模型优化
作物最佳施肥量是指边际成本等于边际利润、肥料的边际利润为零时的施肥量[3 - 6 ]。运用Excel分析软件，对高台县10个玉米“3414”肥效试验进行分析，肥料效应方程式拟合结果呈显著水平。用三元二次肥料效应函数分别求产量对N、P、K三个因素求偏导， 即得其边际产量。边际产量等于肥料的单价除以玉米的单价施用的施肥量为最优施肥量。本试验采用的N、P2O5、K2O和玉米的价格分别为4.89元/kg、5.83元/kg、9.42元/kg、2.00元/kg。经过Excel数据分析软件对数据进行统计和分析，建立高台县不同肥力条件下最佳施肥料量及最大施肥量（表6）。高台县饲粮兼用玉米平均经济最佳施肥量及配比为：高肥力下N 251.55 kg/hm2、P2O5 105.77 kg/hm2、K2O 51.94 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.42∶0.21，产量为10 083.9 kg/hm2。中肥力下N 208.38 kg/hm2、P2O5 118.68 kg/hm2、K2O 49.22 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.57∶0.24，产量为 7 547.28 kg/hm2。低肥力下N 182.21 kg/hm2、P2O5 124 kg/hm2、K2O 53.71 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.68∶0.29，产量为5 831.82 kg/hm2。
4 小结
饲粮兼用玉米相对产量与土壤碱解氮、速效磷、速效钾含量存在对数函数关系，且所得对数相关方程达显著水平。增产效果居首位的为氮肥，对产量影响的大小顺序为：N >P >K。以玉米相对产量50%、50%～70%、70%～90%、90%以上为临界值标准，土壤养分丰缺级别分为极低、低、中、高4个级别，建立了该地区土壤丰缺指标体系。
分析得出高台县饲粮兼用玉米高中低肥力N、P、K配合施用质量比，高肥力为1∶0.42∶0.21，中肥力为1∶0.57∶0.24，高肥力为1∶0.68∶0.29。
参考文献：
[1] 张明学，马志超，周仓军，等. 关中玉米氮磷钾养分丰缺指标及最佳施肥量研究[J]. 西北农林科技大学学报，2015（11）：146-151.
[2] 赵宗海，李志明. 定西市安定区测土配方施肥土壤养分丰缺指标及施肥比例研究[J]. 现代农业科技，2014（18）：154-155.
[3] 孙建好，李伟绮，赵建华. 高台县小麦及玉米施肥现状调查与评价[J]. 甘肃农业科技，2019（6）：51-56.
[4] 李 旭，杜晓明，洛俊峰，等. 基于“3414”试验设计的玉米氮、磷、钾效应研究[J]. 吉林农业，2019（2）：62-63.
[5] 潘进红，王艳群，刘建平. 基于“3414+1 ”模型的春玉米产量效应及推荐施肥量研究[J]. 河北北方学院学报，2015（6）：24-29.
[6] 胡建军，张月琴，温学飞，等. 基于“3414”模型研究宁夏盐池县玉米氮磷钾施肥效应 [J]. 水土保持研究， 2011（8）：268-272.
（本文责编：陈 珩）
关键词：高台县;测土施肥; 饲粮兼用玉米;养分丰缺指标; 施肥量;最佳施肥量
中图分类号：S513;S147.2 文献标志码：A 文章编号：1001-1463（2021）07-0004-06
doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2021.07.002
Abstract：The effects of different planting methods of Lycium barbarum on its seedling and soil salinity were studied in Qaidam Basin. The results showed that it is all increased leaf area of Lycium barbarum which mulching with plastic film and straw at 30 cm underground， mulching with plastic film at 30 cm underground， mulching with straw at 30 cm underground， planting in furrows and planting on ridges， but had little effect on soil pH. Among them， the soil electrical conductivity of planting in furrows and planting on ridges was low， which greatly reduces the effect of salt on the plant， and can improve the survival rate of Lycium barbarum seedlings and the ability of leaf to absorb water. In conclusion， planting in furrows and ridges are the suitable planting methods of Lycium barbarum in saline-alkali land.
Key words：Saline-alkali land;Planting method;Lycium barbarum;Survival rate;Qaidam Basin
高臺县是全国商品粮基地县之一，2019年全县农作物播种面积3.65万hm2，其中粮食作物播种1.86 万hm2，全年粮食产量12 740.6万kg，平均6 840 kg/hm2。近年来，高台县积极发展饲粮兼用型玉米，推行玉米整株青贮，发展草畜产业，不仅农业结构调整成效显著，同时也让农民实现了增产增收。我们针对高台县不同区域土壤状况、地貌类型等，在不同区域分高、中、低肥力条件开展了饲粮兼用玉米“3414”试验，提出了高台县不同肥力条件土壤丰缺指标体系，制定了土壤养分丰缺指标下施肥量。
1 试验区概况
高台县位于河西走廊中部，黑河中游下段。南抵祁连，北依合黎，黑河纵贯东西。辖9镇，136个行政村，总人口15.83万人。全县总面积459.7 km2，耕地面积3.96万hm2。全境海拔为1 260～3 140 m，大陆沙漠干旱型气候，全年无霜期150 d左右，多年平均降水量103 mm，蒸发量2 000 mm左右，年日照时数3 088 h，热量丰富，昼夜温差大。
2 材料与方法
2.1 供试作物
指示作物为玉米品种正德305。
2.2 供试肥料
供试肥料为尿素（新疆心连心能源化工生产，含N 46%），普通过磷酸钙（云南玉溪星海肥业生产，含P2O5 12%），硫酸钾（青海格尔木钾肥厂生产，含K2O 50%）。
2.3 试验设计及方法
试验在新坝镇、南华镇、骆驼城镇、罗城镇按照高肥力3个、中肥力4个、低肥力3个点开展。试验采用“3414”完全实施方案，因素选择氮、磷、钾三个大量元素，水平设4个，0水平不施肥，2水平指当地推荐施肥水平，1水平=2水平×0.5，3水平=2水平×1.5（过量施肥水平），随机区组排列，不设重复，小区间及试验四周设有土埂，单排单灌，试验四周设有保护行，小区面积保证在30 m2以上，试验各处理及施肥量见表1。
2.4 数据处理
采用Excel数据分析软件，分析多元回归、主效应分析、交互效应分析、边际产量分析、最佳施肥量、最大施肥量。
3 结果与分析
3.1 土壤养分丰缺指标
根据10个饲粮兼用玉米“3414”的肥效试验，饲粮兼用玉米施肥体系丰缺指标用缺肥区产量占全肥区产量百分数，即相对产量的高低来表征土壤养分的丰缺情况[1 - 2 ]。各试验区处理6为全肥区（NPK），处理2、4、8为缺肥区（PK、NK、NP），收获后计算产量相对数。以对数类型建立玉米相对产量和土壤养分之间的回归曲线，得出两者之间的回归方程。
3.1.1 相对产量与耕层碱解氮含量的关系 土壤碱解氮和玉米相对含量的回归方程为Y=27.513 1 ln（x）-25.069 0（R2=0.400 3），相关性达到显著水平（图1）。
3.1.2 相对产量与耕层有效磷含量的关系
土壤有效磷和玉米相对含量的回归方程为Y=37.470 0 ln（x）-28.320 0（R2=0.510 0），相关性达到显著水平（图2）。
3.1.3 相对产量与耕层速效钾含量的关系
土壤速效钾和玉米相对含量的回归方程为Y=43.628 0 ln（x） - 53.239 0（R2 = 0.806 6），相关性达到极显著水平（图3）。
依据《甘肃省测土配方施肥技术规范》，用相对产量50%、70%、90%分别计算出对应土壤养分含量，即得到玉米土壤养分丰缺指标体系（表3），分极低（相对产量<50%）、低（相对产量50%～70%）、中（相对产量70%～90%）、高（相对产量≥90%）4个水平。同时确定对应的肥料施用量。
3.2 模型的建立
肥力效应方程式模拟施肥量和产量之间的数量关系模拟三元二次效应方程：Y=b0+
b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 +b4 x1+ b5 x2 + b6 x3 + b7 x1 x2 + b8 x1 x3 + b9 x2 x3，建立数学模型对玉米施肥进行拟合。将试验方案设计与得到产量结果在Excel中进行回归分析，得到肥料效应方程。
经分析，玉米肥料效应回归模型全部为x1、x2、x3三元二次多项式回归模型，F值 > F0.05，高肥力F=154.05 > F0.05=0.001，中肥力F=23.34 > F0.05=0.004，低肥力F=19.58 > F0.05= 0.006。经显著性检验达到极显著水平，说明肥料效应回归模型具有实际应用价值，可以用于高台县饲粮兼用型玉米施肥量的预测。
3.3 单因素分析
x1、x2、x3各施肥因子对产量影响的独立效应，所得回归方程为：
Y=b0+b1x1+b4x12
Y=b0+b2 x2+b5 x22
Y=b0+b3 x3+b6 x32
经分析，各产量等级F值均大于F0.05，反映了玉米产量与主控因子x1（氮）、x2（磷）、x3（钾）、P、K的相关因子达到显著水平，说明玉米产量氮、磷、钾肥之间有显著回归关系。经回归，R2值最低的低肥力钾回归复相关系数为0.887 1，其他较高，表明拟合性好。
从表5看出，增产效果居首位的为氮肥，中肥力下施N增产1 260.0 kg/hm2，增产率29.7%;低肥力下磷肥的增产幅度次之，施P2O5增产557.4 kg/hm2，增产率15.8%;高肥力下施K2O最高增产489.4 kg/hm2，增产率8.1%，增产效果顺序为氮>磷>钾。从单位养分的增产效果看， 钾（K2O）素的增产效果最高，为7.36～8.16 kg/kg;磷（P2O5）素的增產效果次之，为4.64～6.56 kg/kg;氮（N）素的增产效果最低，为3.23～5.57 kg/kg。
3.4 交互作用分析
营养元素间的相互作用必然影响作物营养与产量。对三元二次肥料效应方程， 分别采用“降维法”固定一个因素在零水平， 这相当于在特定条件下所做的交互效应试验， 所得回归方程为：
Y=b0+b1 x1+b2 x2+b4 x1x2+b7 x1 2+b8 x2 2
Y=b0+b1 x1+b3 x3+b5 x1x3+b7 x1 2+b9 x3 2
Y=b0+b2 x2+b3 x3+b6 x2 x3+b8 x2 2+b9 x32
以处理2、处理3、处理4、处理5、处理6、处理7、处理11、处理12为NP交互效应研究，处理2、处理3、处理6、处理8、处理9、处理10、处理11、处理13为NK交互效应研究，处理4、处理5、处理6、处理7、处理8、处理9、处理10、处理14为PK交互研究。在不同肥料的交互作用中，NP的交互作用在低肥力条件下影响最大，NK的交互作用在高肥力条件下影响最大，PK的交互作用在中肥力条件下影响最大。
3.5 模型优化
作物最佳施肥量是指边际成本等于边际利润、肥料的边际利润为零时的施肥量[3 - 6 ]。运用Excel分析软件，对高台县10个玉米“3414”肥效试验进行分析，肥料效应方程式拟合结果呈显著水平。用三元二次肥料效应函数分别求产量对N、P、K三个因素求偏导， 即得其边际产量。边际产量等于肥料的单价除以玉米的单价施用的施肥量为最优施肥量。本试验采用的N、P2O5、K2O和玉米的价格分别为4.89元/kg、5.83元/kg、9.42元/kg、2.00元/kg。经过Excel数据分析软件对数据进行统计和分析，建立高台县不同肥力条件下最佳施肥料量及最大施肥量（表6）。高台县饲粮兼用玉米平均经济最佳施肥量及配比为：高肥力下N 251.55 kg/hm2、P2O5 105.77 kg/hm2、K2O 51.94 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.42∶0.21，产量为10 083.9 kg/hm2。中肥力下N 208.38 kg/hm2、P2O5 118.68 kg/hm2、K2O 49.22 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.57∶0.24，产量为 7 547.28 kg/hm2。低肥力下N 182.21 kg/hm2、P2O5 124 kg/hm2、K2O 53.71 kg/hm2，氮、磷、钾质量比为1∶0.68∶0.29，产量为5 831.82 kg/hm2。
4 小结
饲粮兼用玉米相对产量与土壤碱解氮、速效磷、速效钾含量存在对数函数关系，且所得对数相关方程达显著水平。增产效果居首位的为氮肥，对产量影响的大小顺序为：N >P >K。以玉米相对产量50%、50%～70%、70%～90%、90%以上为临界值标准，土壤养分丰缺级别分为极低、低、中、高4个级别，建立了该地区土壤丰缺指标体系。
分析得出高台县饲粮兼用玉米高中低肥力N、P、K配合施用质量比，高肥力为1∶0.42∶0.21，中肥力为1∶0.57∶0.24，高肥力为1∶0.68∶0.29。
参考文献：
[1] 张明学，马志超，周仓军，等. 关中玉米氮磷钾养分丰缺指标及最佳施肥量研究[J]. 西北农林科技大学学报，2015（11）：146-151.
[2] 赵宗海，李志明. 定西市安定区测土配方施肥土壤养分丰缺指标及施肥比例研究[J]. 现代农业科技，2014（18）：154-155.
[3] 孙建好，李伟绮，赵建华. 高台县小麦及玉米施肥现状调查与评价[J]. 甘肃农业科技，2019（6）：51-56.
[4] 李 旭，杜晓明，洛俊峰，等. 基于“3414”试验设计的玉米氮、磷、钾效应研究[J]. 吉林农业，2019（2）：62-63.
[5] 潘进红，王艳群，刘建平. 基于“3414+1 ”模型的春玉米产量效应及推荐施肥量研究[J]. 河北北方学院学报，2015（6）：24-29.
[6] 胡建军，张月琴，温学飞，等. 基于“3414”模型研究宁夏盐池县玉米氮磷钾施肥效应 [J]. 水土保持研究， 2011（8）：268-272.
（本文责编：陈 珩）