樊勝祖，陳翠賢，劉廣才，周廷芬，姚學(xué)竹，陶英，王娜

（1.甘肅省景泰縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，甘肅景泰730400；2.甘肅省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，甘肅蘭州730020）

寬幅條播行距和播量對灌溉春小麥產(chǎn)量及純收益的影響

樊勝祖1，陳翠賢1，劉廣才2，周廷芬1，姚學(xué)竹1，陶英1，王娜1

（1.甘肅省景泰縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，甘肅景泰730400；2.甘肅省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，甘肅蘭州730020）

2012—2014年在甘肅沿黃灌區(qū)所屬的景泰縣開展春小麥寬幅條播試驗(yàn)，單行種子播幅10 cm。用SPSS 19.0中的逐步回歸方法構(gòu)建了春小麥寬幅播種下行距、播量二因子與產(chǎn)量的數(shù)學(xué)模型，據(jù)此分析表明，行距與播量之間存在顯著的負(fù)交互作用，隨行距變小，獲得高產(chǎn)的播量相應(yīng)增大。播量在383 kg·hm－2時行距變化對產(chǎn)量沒有影響，而以此為界在高低不同的播量下行距對產(chǎn)量的效應(yīng)方向相反。小行距配合較高播量可獲得更高產(chǎn)量，產(chǎn)量最高組合為行距18 cm、播量526 kg·hm－2。純收益最高的組合為行距28 cm、播量263 kg·hm－2，與最高純收益99%以上相似的組合有兩個：一是行距28 cm、播量263～309 kg·hm－2，二是行距18 cm、播量478～527 kg·hm－2。在試驗(yàn)范圍內(nèi)，嚴(yán)重減產(chǎn)情況出現(xiàn)在最大行距與最高播量組合及其附近，其次出現(xiàn)在最小行距與最低播量組合及其附近。

寬幅條播；行距；播量；春小麥；產(chǎn)量；純收益

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地點(diǎn)及概況

試驗(yàn)在景泰縣引黃灌區(qū)進(jìn)行（104°03′E，37°11′N），試區(qū)海拔1 620～1 750 m，降雨量184 mm，蒸發(fā)量3 038 mm，年均氣溫8.2℃。試驗(yàn)設(shè)在上沙沃鎮(zhèn)王莊村（2012年）、寺灘鄉(xiāng)付莊村（2013年）、草窩灘鎮(zhèn)長城村（2014年），土壤屬灌溉淡灰鈣土，前茬玉米。各年春播施肥前0～20 cm耕層土壤含有機(jī)質(zhì)17.3±3.8 g·kg－1、全氮0.84±0.13 g·kg－1、有效磷14.9±5.1 mg·kg－1、速效鉀190±48 mg·kg－1，pH 8.4±0.3。2012—2014年4—7月生長期合計(jì)降雨量分別為112.0mm、100.6mm、134.9mm，4—5月合計(jì)降雨量分別為29.4mm、5.8mm、57.1mm。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

行距試驗(yàn)每年設(shè)5個水平，各年試驗(yàn)總區(qū)間18～28 cm；播量試驗(yàn)每年設(shè)4或5個水平，各年試驗(yàn)總區(qū)間263～600 kg·hm－2。小區(qū)面積15～20m2，隨機(jī)排列，重復(fù)3次。采用寬幅條播機(jī)按照試驗(yàn)設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)行距和播量，記載實(shí)際播量以供分析。同一年行距與播量試驗(yàn)安排在同一地塊。

1.3 基礎(chǔ)措施

各次試驗(yàn)單行種子播幅均為10 cm。播種前4天基施N 150 kg·hm－2、P2O5135 kg·hm－2，隨頭苗水追施N 75 kg·hm－2。3月中旬播種，7月下旬收獲，生育期灌水4次。指示小麥品種選用當(dāng)?shù)刂髟缘挠懒?5號、寧春39號。同一年行距、播量試驗(yàn)的基礎(chǔ)措施相同。

1.4 數(shù)據(jù)處理

整個模擬過程91步完成，下面以摩擦系數(shù)為0.2的模型結(jié)果為例，分別對第30、60和91步的結(jié)果進(jìn)行分析。圖2為模擬后不同壓下量下的等效應(yīng)力分布云圖，整個變形過程中等效應(yīng)力分布在66.8～83.0 MPa之間。從圖2(a)可以發(fā)現(xiàn)，在第30步時，試樣出現(xiàn)了一定程度的鼓肚，上下端面位置應(yīng)力較大，心部最小，在試樣鼓肚位置應(yīng)力均勻分布。圖2(b)中的應(yīng)力分布和圖2(a)中的分布相似，只是最小和最大應(yīng)力值有所提高。在圖2(c)中，試樣中的最小等效應(yīng)力分布在試樣鼓肚位置，與圖2(a)、(b)存在明顯差別，端面處的等效應(yīng)力有所提高，心部的應(yīng)力分布相對較高。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）原理［14－15］，將行距、播量兩類試驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)過集成、選擇、回歸等過程，建立行距、播量二因子關(guān)于產(chǎn)量的數(shù)學(xué)模型，并將分析結(jié)果表示為二因子組合的相對產(chǎn)量分布表格。用Excel 2003整理數(shù)據(jù)，用SPSS Statistics 19.0進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)、相關(guān)分析和逐步回歸分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 產(chǎn)量結(jié)果與分析思路

各年各類試驗(yàn)的產(chǎn)量結(jié)果見表1。表1顯示，試驗(yàn)的年際產(chǎn)量差異較大，分析表明，試驗(yàn)?zāi)昃a(chǎn)量與各年4—5月合計(jì)降雨量的相關(guān)系數(shù)r＝0.903，而與各年肥力因子等相關(guān)性較小，可見4—5月合計(jì)降雨量是造成年際產(chǎn)量差異的主要原因。

為充分挖掘試驗(yàn)信息，擬將各年二類試驗(yàn)結(jié)果合并進(jìn)行逐步回歸分析，主要基于以下理由：（1）同一年行距與播量試驗(yàn)的地塊、小麥品種、施肥等基礎(chǔ)措施均相同，將同年兩類試驗(yàn)合并分析符合試驗(yàn)條件的可比性要求，且能在保持單因子效應(yīng)信息來源的同時獲得交互效應(yīng)信息；（2）表1顯示，各年行距或播量的試驗(yàn)區(qū)間年際重合度高，年際重復(fù)試驗(yàn)及其數(shù)據(jù)合并利于減少隨機(jī)誤差對因子效應(yīng)的干擾，而年際產(chǎn)量差異和隨機(jī)誤差等可被一并歸入回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差表示；（3）用Shapiro－Wilk法對表1的23個產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量W＝0.932，顯著性P＝0.119＞0.05，表明經(jīng)合并的多年多點(diǎn)產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自同一正態(tài)總體；（4）雖然各年行距或播量試驗(yàn)區(qū)間重合度高，但處理水平卻不盡相同，不便于進(jìn)行求取平均數(shù)等運(yùn)算，此時，多年多點(diǎn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)合并后采取逐步回歸的數(shù)據(jù)挖掘方法顯得必要與合理，既可化繁為簡，挖掘獲得兩因子及其交互效應(yīng)信息，得出多年多點(diǎn)試驗(yàn)的概括性結(jié)論，又可在增加樣本數(shù)基礎(chǔ)上通過逐步回歸過程精簡、優(yōu)化回歸模型，進(jìn)一步提高回歸分析的可靠性。

自變量共線性分析［16］顯示，播量和基本苗的相關(guān)系數(shù)r＝0.957，顯著性P＝0.000＜0.01，表明兩者高度相關(guān)，可相互良好表征。所以為了下文計(jì)算純收益方便選用播量作為回歸分析的自變量之一，行距和播量相關(guān)系數(shù)r＝－0.173，顯著性P＝0.429＞0.05，達(dá)不到顯著水平，表明行距和播量兩因子相互獨(dú)立性高，可共同參與回歸分析。

表1 各次試驗(yàn)因子和產(chǎn)量結(jié)果Table 1 Experiment factors and grain yield data（2012—2014）

2.2 回歸模型的建立、檢驗(yàn)與定性分析

以二次多項(xiàng)式為模型，以回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差最小為逐步回歸方程選優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，利用表1試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了行距x1、播量x2與產(chǎn)量y的回歸方程：

式（1）回歸檢測值F＝2.543，顯著性P＝0.075，回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差SE＝688.396 kg·hm－2。偏回歸系數(shù)t測驗(yàn)表明（表2），播量x2對產(chǎn)量有顯著影響（P＜0.05），且與行距x1的負(fù)交互效應(yīng)達(dá)顯著水平（P＜0.05）。

2.3 產(chǎn)量最高的行距與播量

對式（1）求解得到，產(chǎn)量最高的組合為行距18 cm、播量526.0 kg·hm－2，最高產(chǎn)量9525.4 kg·hm－2；與最高產(chǎn)量99%以上相似的組合為行距18 cm、播量469～583 kg·hm－2。

表2 偏回歸系數(shù)t測驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)偏回歸系數(shù)比較Table 2 t－test on partial regression coefficient and a comparison of the standardized partial regression coefficient

2.4 行距與播量對產(chǎn)量的交互效應(yīng)

為表達(dá)得更為明晰、全面，據(jù)（1）式并以上述最高產(chǎn)量為基準(zhǔn)，得到試驗(yàn)區(qū)間內(nèi)行距與播量組合的相對產(chǎn)量分布（表3），反映了行距和播量對產(chǎn)量的交互效應(yīng)趨勢，以及不同播量下行距對產(chǎn)量的邊際效應(yīng)。

表3 春小麥寬幅條播行距與播量組合的相對產(chǎn)量分布／%Table 3 The relative grain yield（%）distribution in different combinations of row spacing and seeding rate on spring wheat by spread band drilling（simulated by regression model）

首先是行距對產(chǎn)量的影響趨勢。播量在385 kg ·hm－2以上時，產(chǎn)量隨行距增大而遞減，且播量越大該遞減效應(yīng)越大；播量在355 kg·hm－2以下時，產(chǎn)量隨行距增大而遞增，且播量越小該遞增效應(yīng)越大。求得播量在383 kg·hm－2時，不同行距的相對產(chǎn)量趨于相等為93.8%，說明在該播量及其附近時行距變化對產(chǎn)量沒有影響。

其次是播量對產(chǎn)量的影響趨勢。不同行距的適宜播量各不相同，小行距下適宜播量較高，隨著行距增大適宜播量相應(yīng)降低。

表3還顯示，產(chǎn)量最低情況出現(xiàn)在最大行距、最大播量組合及其附近，相對產(chǎn)量最低值僅65.4%；其次為最小行距、最小播量組合及其附近，相對產(chǎn)量最低值79.0%。

2.5 純收益最高的行距與播量

純收益＝產(chǎn)值－可變成本＝小麥產(chǎn)量×產(chǎn)品價格－播量×種子價格

表4 春小麥寬幅條播行距與播量組合的相對純收益分布／%Table 4 The relative net income（%）distribution in different combinations of row spacing and seeding rate on spring wheat by spread band drilling（simulated by regression model ）

行距不計(jì)成本。按照產(chǎn)品價格3.0元·kg－1，種子價格4.1元·kg－1，求得純收益最高的組合為行距28 cm、播量263.0 kg·hm－2，最高純收益26 678.7元·hm－2。與最高純收益99%以上相似的行距、播量組合有兩個：一是行距28 cm、播量263～309 kg· hm－2，二是行距18 cm、播量478～527 kg·hm－2。上述行距包含了試驗(yàn)的上、下限，播量包含了試驗(yàn)的下限，這可能說明行距、播量的試驗(yàn)區(qū)間還不足夠?qū)挕?/p>

據(jù)（1）式、產(chǎn)品價格、種子價格并以上述最高純收益為基準(zhǔn)，得到試驗(yàn)區(qū)間各個行距與播量組合的相對純收益分布（表4），反映了行距和播量對純收益的交互效應(yīng)趨勢，以及不同播量下行距對純收益的邊際效應(yīng)。表4與表3的關(guān)鍵區(qū)別在于產(chǎn)量和純收益兩個目標(biāo)變量的峰值位置出現(xiàn)了明顯變化。

3 結(jié)論與討論

在春小麥寬幅條播條件下，試驗(yàn)研究得到以下結(jié)果：（1）春小麥產(chǎn)量最高的因子組合為行距18 cm、播量526 kg·hm－2；（2）播量在383 kg·hm－2時，行距變化對產(chǎn)量沒有影響，與此比較，在稀播條件下擴(kuò)大行距以及在密播條件下縮小行距都具有增產(chǎn)和增效作用；（3）大行距、大播量組合的減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)最大，其次為小行距、小播量組合，提示須在生產(chǎn)實(shí)踐中警惕；（4）與最高純收益99%以上相似的組合模式有兩個，模式一（寬行精播模式）：行距28 cm、播量263～309 kg·hm－2；模式二（窄行增密模式）：行距18 cm、播量478～527 kg·hm－2。這兩個模式可作為確定當(dāng)?shù)卮盒←湆挿鶙l播行距和播量的參考依據(jù)。綜合考量，以高產(chǎn)、高效為目標(biāo)，在水肥條件較好地塊優(yōu)先推薦模式一，在水肥條件中、下等地塊優(yōu)先推薦模式二。

采用本文2.2節(jié)的逐步回歸方法計(jì)算得到，上述模式一的成穗數(shù)696萬·hm－2～729萬·hm－2、穗粒數(shù)29.0～30.4、千粒重53.6～54.4 g，模式二的成穗數(shù)853萬·hm－2～889萬·hm－2、穗粒數(shù)24.7～25.3、千粒重47.6～47.8 g，可見模式一在單穗產(chǎn)量占優(yōu)勢，模式二在群體上占優(yōu)勢。以產(chǎn)量構(gòu)成三因素耦合的理論產(chǎn)量分布與實(shí)收產(chǎn)量分布趨勢基本一致，支持模式一和模式二的豐產(chǎn)性。限于篇幅，寬幅條播行距、播量對春小麥產(chǎn)量構(gòu)成因素等的影響將另文表述。

與當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)條播的行距16 cm、播量300～450 kg·hm－2相比，上述模式一行距增大了12 cm，相對增幅75.0%，而播量接近于當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)條播下限值；模式二行距與常規(guī)條播接近，但播量中間值503 kg· hm－2比常規(guī)條播的播量中間值375 kg·hm－2增大了33.9%。

薛盈文等［17］在黑龍江的研究指出，春小麥高產(chǎn)行距為15 cm，密度900萬·hm－2的產(chǎn)量優(yōu)于600萬· hm－2。武蘭芳等［7］研究認(rèn)為，在水肥條件較好的黃淮海平原，冬小麥播量在135 kg·hm－2時，行距30 cm的產(chǎn)量高于行距20 cm且差異達(dá)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著水平。楊文平等［11］研究表明，冬小麥多穗型品種在基本苗150萬·hm－2條件下，寬行距（20 cm、25 cm）比窄行距（10 cm、15 cm）增產(chǎn)4.9%，而大穗型品種在基本苗375萬·hm－2條件下，上述窄行距比寬行距增產(chǎn)6.8%。以上學(xué)者的研究結(jié)果與本研究基本一致。本文行距與播量之間存在顯著負(fù)交互作用的結(jié)果，與Marshall、Tompkins、Lafond、吳蘭云等研究結(jié)果一致［13，18－20］，但與武蘭芳、Chen等研究結(jié)果不一致［7，21］，這可能與寬幅條播及其試驗(yàn)設(shè)計(jì)區(qū)間、處理水平數(shù)以及生產(chǎn)條件等因素有關(guān)。

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Effects of row spacing and seeding rate on grain yield and net income of irrigated spring wheat by spread band drilling

FAN Sheng-zu1，CHEN Cui-xian1，LIU Guang-cai2，ZHOU Ting-fen1，YAO Xue-zhu1，TAO Ying1，WANG Na1
（1.Jingtai County Agro-technical Extension Center of Gansu Province，Jingtai，Gansu 730400，China；2.Gansu Province Agro－technical Extension Station，Lanzhou，Gansu 730020，China）

The objective of this study was to determine the appropriate combining patterns for row spacing and seeding rate under spread band drilling of irrigated spring wheat（Triticum aestivum L.）.A 3－yr field experiment was conducted from 2012 to 2014 in Jingtai County（37°11′N，104°03′E）belonged to the Yellow River Irrigation Area of Gansu Province，in which the seed band width of intra-row was 10 cm over 3 years.The designs included row spacing ranged from 18 to 28 cm with 5 levels，and seeding rate ranged from 263 to600 kg·hm－2with 4 or5 levels，by three replications in every trials.Using the method of stepwise regression analysis offered in the IBM SPSS Statistics 19.0，a mathematical model was established for grain yield with row spacing and seeding rate.There was a significant and negative interaction of row spacing and seeding rate on yield，so optimum seeding rate increased as row spacing decreased.At seeding rate of 383 kg·hm－2，grain yield was not affected by varied row spacing，while on lower and higher seeding rate compared to the above，varying row spacing showed a contrary response on yield.Higher yield was obtained when narrower row spacing combining with higher seeding rate，so the combination for maximum yield was18 cm of row spacing with 526 kg·hm－2of seeding rate.But the combination for maximum net in come was28 cm of row spacing with 263 kg·hm－2of seeding rate.However，more than 99% of maximum net income were achieved by two groups of obviously different combination below，（i）28 cm of row spacing with 263 kg·hm－2to 309 kg·hm－2of seeding rate，and（ii）18 cm of row spacing with 478 kg·hm－2to 527 kg·hm－2of seeding rate，and these were recommendations to producer.More importantly，the serious reduction of yield appeared in or nearby the case of the widest row spacing combining with the most seeding rate，followed by the case of the narrowest row spacing combining with the least seeding rate.

spread band drilling；row spacing；seeding rate；spring wheat；grain yield；net income

S512.1＋2

A

1000-7601（2016）06-0015-05

10.7606／j.issn.1000-7601.2016.06.03

2016-01-20

甘肅省“小麥寬幅精播技術(shù)引進(jìn)與試驗(yàn)示范”項(xiàng)目部分內(nèi)容（GNKJ－2012－35）

樊勝祖（1961—），男，甘肅景泰人，高級農(nóng)藝師，主要從事糧食作物栽培技術(shù)研究。E-mail：jtfsz＠163.com。

陳翠賢（1965—），女，甘肅景泰人，高級農(nóng)藝師，主要從事糧食作物栽培技術(shù)研究。E-mail：1822078938＠qq.com。