• ISSN 1008-505X
  • CN 11-3996/S

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

日光温室嫁接黄瓜硅钙优化施肥方案

翟江 张宁 李福德 毕焕改 艾希珍

引用本文:
Citation:

日光温室嫁接黄瓜硅钙优化施肥方案

    作者简介: 翟江E-mail:zhaijiang@qq.com;
    通讯作者: 艾希珍, E-mail:axz@sdau.edu.cn
  • 基金项目: 山东省农业重大应用技术创新课题[鲁财农指〔2016〕36号];山东省重点研发计划(2017CXGC0206);山东省现代农业产业技术体系建设专项资金项目(SDAIT-05-10);学院“双一流”奖补资金项目(SYL2017YSTD06)。

Optimization of silicon and calcium fertilization in grafted cucumber in solar-greenhouse

    Corresponding author: AI Xi-zhen, E-mail:axz@sdau.edu.cn
  • 摘要:   【目的】  硅和钙在促进作物矿质元素吸收、提高产量及改善风味品质等方面发挥积极作用。本研究旨在探讨日光温室黄瓜硅、钙适宜施用量,为提高黄瓜产量和品质提供理论依据和技术指导。  【方法】  以‘津优’35号为试材进行了日光温室黄瓜小区试验。在相同氮磷钾用量和施用方法下,采用二因子饱和D—最优设计,设6个不同硅、钙配施处理,随水分4次施入。调查分析黄瓜产量与品质,并建立以SiO2、CaO用量为变量因子,以黄瓜产量与品质为目标函数的二元二次多项式数学模型。  【结果】  SiO2 (X1)、CaO (X2) 用量与黄瓜产量Yy的回归方程为Yy = 108455.82 + 80.27X1 + 138.91X2 – 0.15X12 – 0.40X22 – 0.05X1X2,与黄瓜品质Yq之间的回归方程为Yq = 64.113 + 0.116X1 + 0.237X2 – 2.167E-04X12 – 5.552E-04X22 – 1.741E-04X1X2X1的偏回归系数分别为80.27和0.12,明显小于X2的偏回归系数138.91和0.24,表明硅肥对黄瓜产量和品质的影响小于钙肥。当SiO2、CaO用量分别为240和159 kg/hm2时,黄瓜产量达到最高;SiO2、CaO施用量为195和183 kg/hm2时,黄瓜品质综合评分最高。  【结论】  本试验条件下,实现日光温室黄瓜高产优质栽培的硅、钙施肥方案为SiO2 195~240 kg/hm2、CaO 159~183 kg/hm2,硅钙配比为1∶0.78。
  • 图 1  硅、钙用量对日光温室黄瓜产量和品质的单因子效应分析

    Figure 1.  Analysis of single factor effects of silicon and calcium application on the yield and quality of cucumber in solar-greenhouse

    图 2  硅、钙用量对日光温室黄瓜产量 (左) 和品质 (右) 的边际效应分析

    Figure 2.  Marginal effects of Si and Ca application on the yield (left) and quality (right) of cucumber in solar-greenhouse

    表 1  硅、钙二因子饱和D—最优设计因素编码与硅、钙施用量

    Table 1.  Code and detail rates of Si and Ca in each treatment calculated using saturated D-optimal design

    处理
    Treatment
    编码
    Code
    SiO2
    (kg/hm2)
    编码
    Code
    CaO
    (kg/hm2)
    1–10–10
    21450.0–10
    3–101300.0
    4–0.1315195.4–0.1315130.3
    50.3945313.81300.0
    61450.00.3945209.2
    下载: 导出CSV

    表 2  不同硅、钙用量下日光温室黄瓜产量

    Table 2.  Yield of cucumber under different Si and Ca fertilizer rates in solar-greenhouse

    处理
    Treatment
    编码Code产量Yield (kg/hm2)
    Si (X1)Ca (X2)123平均Average
    1–1–1108168108831108369108456 ± 340 d
    21–1114147114730113243114040 ± 749 c
    3–11114412113293114917114207 ± 831 c
    4–0.1315–0.1315128206127772129360128446 ± 821 a
    50.39451120618119396119644119886 ± 646 b
    610.3945120344120223122347 120971 ± 1193 b
    注(Note):同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different small letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05).
    下载: 导出CSV

    表 3  不同硅、钙用量下日光温室黄瓜品质

    Table 3.  Quality of cucumber under different Si and Ca rates in solar-greenhouse

    处理
    Treatment
    维生素C
    Vc
    (mg/100 g)
    可溶性糖
    Soluble sugar
    (mg/g)
    可溶性蛋白
    Soluble protein
    (mg/g)
    亚硝酸盐
    Nitrite
    (mg/kg)
    单宁
    Tannis
    (mg/kg)
    干物质含量
    Dry matter content
    (%)
    综合评分
    Average value
    115.54 ± 1.59 b13.75 ± 0.35 c2.83 ± 0.05 d0.84 ± 0.02 a42.23 ± 0.80 a3.74 ± 0.12 b64.11 ± 1.15 e
    215.79 ± 0.88 b13.79 ± 0.20 c2.85 ± 0.02 d0.78 ± 0.02 b39.69 ± 2.50 ab3.92 ± 0.14 ab72.56 ± 1.79 d
    317.32 ± 1.17 ab14.82 ± 0.14 a3.01 ± 0.07 bc0.71 ± 0.03 cd38.31 ± 2.50 b4.09 ± 0.22 a85.25 ± 1.55 b
    418.34 ± 0.76 a15.11 ± 0.11 a3.30 ± 0.01 a0.67 ± 0.03 d33.23 ± 1.06 c4.11 ± 0.11 a95.58 ± 0.33 a
    517.07 ± 1.17 ab14.97 ± 0.16 a3.08 ± 0.02 b0.74 ± 0.03 bc36.46 ± 0.80 bc4.02 ± 0.19 ab84.01 ± 0.16 bc
    616.30 ± 1.17 ab14.41 ± 0.06 b2.95 ± 0.06 c0.73 ± 0.04 bc37.38 ± 3.12 b3.88 ± 0.09 ab81.45 ± 3.04 c
    注(Note):表中数据均值 ± 标准差 Data are mean ± SD (n =4); 数据后不同小写字母表示处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different small letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05).
    下载: 导出CSV

    表 4  硅、钙对黄瓜产量的交互效应

    Table 4.  Interaction effectof Si (X1) and Ca (X2) on yield of cucumber

    X1X2
    0130.3209.2300平均Average标准差SD变异系数CV
    010845611976512001011412911559054770.047
    195.411841312844912792412115512398549830.040
    313.811887412813812714611984012350048170.039
    45011420212257912104911312511773947670.040
    平均值Average114986124733124032117062
    标准差SD 4835 4271 4079 4024
    变异系数CV 0.042 0.034 0.033 0.034
    下载: 导出CSV

    表 5  硅、钙对黄瓜品质的交互效应

    Table 5.  Interaction effect of Si (X1) and Ca (X2) on quality of cucumber

    X1X2
    0130.3209.2300平均Average标准差SD变异系数CV
    064.184.887.481.279.410.50.132
    195.479.294.894.484.688.27.70.087
    313.880.993.491.179.286.27.20.083
    45076.084.980.466.176.88.10.105
    平均值Average75.089.588.377.8
    标准差SD7.65.46.08.1
    变异系数 CV0.1010.0600.0680.104
    下载: 导出CSV
  • [1] 姜文学. 辽宁设施温室黄瓜生产的几点建议[J]. 园艺与种苗, 2017, (3): 12–13. Jiang W X. Suggestions on cucumber production in greenhouse facilities of Liaoning[J]. Horticulture and Seed, 2017, (3): 12–13.
    [2] Ma J F, Takahashi E. Soil, fertilizer, and plant silicon research in Japan[M]. Holland: Elsevie, 2002.
    [3] 侯彦林, 郭伟, 朱永官. 非生物胁迫下硅素营养对植物的作用及其机理[J]. 土壤通报, 2005, 36(3): 426–429. Hou Y L, Guo W, Zhu Y G. Effect of silicon on plant and relevant mechanism under abiotic stresses[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2005, 36(3): 426–429. doi:  10.3321/j.issn:0564-3945.2005.03.033
    [4] Epstein E. The anomaly of silicon in plant biology[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1994, 91(1): 11–17. doi:  10.1073/pnas.91.1.11
    [5] 邓接楼, 王艾平, 何长水, 等. 硅肥对水稻生长发育及产量品质的影响[J]. 广东农业科学, 2011, 38(12): 58–61. Deng J L, Wang A P, He C S, et al. The effect of silicon fertilizer on growth and development, yield and quality of rice[J]. Guangdong Agricultural Science, 2011, 38(12): 58–61. doi:  10.3969/j.issn.1004-874X.2011.12.022
    [6] 李炜蔷, 张逸, 石健, 等. 硅对大葱矿质元素吸收、分配特性及产量和品质的影响[J]. 植物营养与肥料学报, 2016, 22(2): 486–494. Li W Q, Zhang Y, Shi J, et al. Effects of silicon on mineral element uptake and distribution, yield and quality of Chinese spring onion[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2016, 22(2): 486–494.
    [7] 薛高峰, 孙焱鑫, 陈延华, 等. 叶面施硅对西芹养分吸收、产量及品质的影响[J]. 核农学报, 2012, 26(1): 176–181. Xue G F, Sun Y X, Chen Y H, et al. Influence of spraying different forms of silicon on nutrient absorption, yield and quality of celery (Apium graveolens L. var. dulce (Mill.) DC.)[J]. Journal of Nuclear Agricultural Sciences, 2012, 26(1): 176–181.
    [8] 李贺, 刘世琦, 刘中良, 等. 钙对大蒜生理特性及主要矿质元素吸收的影响[J]. 中国农业科学, 2013, 46(17): 3626–3634. Li H, Liu S Q, Liu Z L, et al. Effects of calcium on physiological characteristics and main mineral elements absorption of garlic[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2013, 46(17): 3626–3634. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2013.17.011
    [9] 胡雪芳, 田志清, 梁亮, 等. 新型活性钙肥对苹果品质及产量的影响效果研究[J]. 中国农学通报, 2017, 33(1): 43–46. Hu X F, Tian Z Q, Liang L, et al. Effect of new active calcium fertilizer on apple quality and yield[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2017, 33(1): 43–46.
    [10] 李华东, 白亭玉, 郑妍, 等. 土壤施钙对芒果果实钾、钙、镁含量及品质的影响[J]. 中国土壤与肥料, 2014, (6): 76–80. Li H D, Bai T Y, Zheng Y, et al. Effects of different lime nitrate application rates on potassium, calcium and magnesium content and quality in mango[J]. China Soil and Fertilizer Sicence, 2014, (6): 76–80.
    [11] Tran X C, Hayat U, Avishek D, et al. Effects of silicon-based fertilizer on growth, yield and nutrient uptake of rice in tropical zone of Viet Nam[J]. Rice Science, 2017, 24(5): 87–92.
    [12] 王苗苗, 乜兰春, 徐瑞深, 王珊珊. 黄瓜叶面喷施硅肥对果实糖分和维生素C积累及相关酶的影响[J]. 园艺学报, 2018, 45(2): 351–358. Wang M M, Nie L C, Xu R S, W S S. Effects of foliar application of silicon on accumulation of sugar and vitamin C and related enzymes in cucumber fruits[J]. Acta Horticulturae Sinica, 2018, 45(2): 351–358.
    [13] Samia A A, Heba I M. Ameliorative effects of calcium nitrate and humic acid on the growth, yield component and biochemical attribute of pepper (Capsicum annuum) plants grown under salt stress[J]. Scientia Horticulturae, 2018, 236: 244–250. doi:  10.1016/j.scienta.2018.03.047
    [14] 王颀, 吴春涛, 李丹丹, 等. 水肥一体化模式下日光温室黄瓜氮磷钾优化施肥方案的研究[J]. 园艺学报, 2018, 45(4): 764–774. Wang Q, Wu C T, Li D D, et al. Studies on the optimized scheme of nitrogen, phosphorus and potassium fertilizations of cucumber in solar-greenhouse under integral control of water and fertilization[J]. Acta Horticulturae Sinica, 2018, 45(4): 764–774.
    [15] 刘春生, 杨守祥. 农业化学分析[M]. 北京: 中国农业出版社, 1996.

    Liu C S, Yang S X. Agricultural chemical analysis[M]. Beijing: China Agricultural Press, 1996.
    [16] 周春燕, 张玉龙, 石岩, 等. 不同浸提剂对保护地土壤有效硅测定结果的影响[J]. 中国农学通报, 2006, 22(2): 226–230. Zhou C Y, Zhang Y L, Shi Y, et al. Effect of extracted solutions on content of soil silicon in protected field[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2006, 22(2): 226–230. doi:  10.3969/j.issn.1000-6850.2006.02.062
    [17] 库尔班江, 赛丽曼. 碘量法测水果蔬菜中维生素C的含量[J]. 伊犁师范学院学报, 2007, (3): 29–32. Korbanjhon, Saliman. Determination of ascorbic acid in vegetables and fruits by iodimetry[J]. Journal of Yili Normal University (Nature Science Edition), 2007, (3): 29–32.
    [18] 赵世杰, 史国安, 董新纯. 植物生理学实验指导[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2002.

    Zhao S J, Shi G A, Dong X C. Guidance of plant physiology experiments[M]. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2002.
    [19] 王惠琴, 鲁迪, 林太凤, 等. 盐酸萘乙二胺分光光度法测定肉制品中的亚硝酸盐[J]. 食品研究与开发, 2009, 30(5): 119–121. Wang H Q, Lu D, Lin T F, et al. The determination of nitrite in meet products[J]. Food Research and Development, 2009, 30(5): 119–121. doi:  10.3969/j.issn.1005-6521.2009.05.037
    [20] 宋春凤, 徐坤. 氮钾配施对芋头产量和品质的影响[J]. 植物营养与肥料学报, 2004, 10(2): 167–170. Song C F, Xu K. Effect of nitrogen and potassium on yield and quality of taro[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2004, 10(2): 167–170. doi:  10.3321/j.issn:1008-505X.2004.02.011
    [21] 章明清, 林仁埙, 林代炎, 姜永. 极值判别分析在三元肥效模型推荐施肥中的作用[J]. 福建省农科院学报, 1995, 10(2): 54–59. Zhang M Q, Lin R X, Lin D Y, Jiang Y. Function of distinguish analysis on extreme value in recommendatory fertilization for three-fertilizer efficiency model[J]. Journal of Fujian Academy of Agriculiural Sciences, 1995, 10(2): 54–59.
    [22] 胡克伟, 颜丽, 关连珠. 土壤硅磷元素交互作用研究进展[J]. 土壤通报, 2004, (2): 230–233. Hu K W, Yan L, Guan L Z. Interaction of silicon and phosphorus in soils[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2004, (2): 230–233. doi:  10.3321/j.issn:0564-3945.2004.02.030
    [23] 申义珍, 张秀英, 常龙福, 等. 沙壤质石灰性土壤水稻硅肥效果及氮硅互作效应的研究[J]. 土壤通报, 1992, 23(2): 124–126. Shen Y Z, Zhang X Y, Chang L F, et al. Effect of silicon fertilizer on rice and nitrogen-silicon interaction in sandy loam soil[J]. Chinese Journal of Soil Science, 1992, 23(2): 124–126.
    [24] 李子双, 王薇, 张世文, 等. 氮磷与硅钙肥配施对辣椒产量和品质的影响[J]. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(2): 458–466. Li Z S, Wang W, Zhang S W, et al. Effect of nitrogen, phosphorus and silicon calcium fertilizer on yield and quality of pepper[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2015, 21(2): 458–466. doi:  10.11674/zwyf.2015.0221
    [25] 修文广. 硅钙肥不同施用量对秋白菜产量及效益的影响[J]. 现代农业科技, 2012, (9): 117, 120. Xiu W G. Effects of different application of silicon and calcium fertilizer on yield and benefit of autumn cabbage[J]. Modern Agricultural Technology, 2012, (9): 117, 120.
    [26] 张建海, 冯彬彬, 徐晓玉, 姚永红. 优化施肥效应模型对山银花产量和品质的影响[J]. 西南农业学报, 2013, 26(4): 1546–1552. Zhang J H, Feng B B, Xu X Y, Yao Y H. Optimum effect model of fertilizer impact on yield and quality ofFlos Lonicerae[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2013, 26(4): 1546–1552. doi:  10.3969/j.issn.1001-4829.2013.04.051
    [27] 宋淑玲, 李开松. 山铝瑞奇牌硅钙肥在黄瓜上的应用效果[J]. 山东农业科学, 2007, (4): 86–87. Song S L, Li K S. Application effect of silicon-calcium fertilizer of Shanlü Ruiqi brand on cucumber[J]. Shandong Agricultural Sciences, 2007, (4): 86–87. doi:  10.3969/j.issn.1001-4942.2007.04.026
    [28] 车红伟, 高伟江. 硅钙肥在水稻上的应用效果[J]. 现代化农业, 2019, (3): 16–17. Che H W, Gao W J. Application effect of silicon-calcium fertilizer on rice[J]. Modern Agriculture, 2019, (3): 16–17. doi:  10.3969/j.issn.1001-0254.2019.03.009
    [29] 李士敏. 氮、磷、钾肥料施用对辣椒产量和经济效益的影响[J]. 土壤肥料, 2005, (1): 14–16. Li S M. Effect of N, P and K fertilizers application on the yield and economic efficiency of chili[J]. China Soil and Fertilizer Science, 2005, (1): 14–16.
    [30] 侯云鹏, 陆晓平, 赵世英, 等. 平衡施肥对春玉米产量及养分吸收的影响[J]. 玉米科学, 2014, 22(4): 126–131. Hou Y P, Lu X P, Zhao S Y, et al. Effect of balanced fertilization on spring maize yield and nutrient absorption[J]. Journal of Maize Sciences, 2014, 22(4): 126–131.
    [31] 吴建繁, 王运华, 贺建德, 等. 京郊保护地番茄氮磷钾肥料效应及其吸收分配规律研究[J]. 植物营养与肥料学报, 2000, 7(4): 409–416. Wu J F, Wang Y H, He J D, et al. Study on the effect, absorption and distribution of NPK on tomato in greenhouse of Beijing suburbs[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2000, 7(4): 409–416. doi:  10.3321/j.issn:1008-505X.2000.04.008
    [32] 郭庆元, 李志玉, 涂学文. 我国南方红黄壤地区优质油菜营养特性与施肥效应研究Ⅰ. 不同油菜品种的氮磷营养特性[J]. 中国油料作物学报, 2000, 22(4): 44–48. Guo Q Y, Li Z Y, Tu X W. Plant nutritional aspects and effects of fertilizer application in rapeseed in red-yellow soils of south ChinaⅠ. Nature of nitrogen and phosphorus nutrition in different rapeseed varieties[J]. Chinese Journal of Oil Crop Sciences, 2000, 22(4): 44–48.
    [33] 程季珍, 巫东堂, 亢青选, 等. 山西设施菜田土壤养分状况及蔬菜平衡施肥[J]. 山西农业科学, 2005, 33(1): 58–61. Cheng J Z, Wu D T, Kang Q X, et al. Soil nutrition and vegetable balanced fertilization of facilities vegetable in Shanxi Province[J]. Journal of Shanxi Agricultural Sciences, 2005, 33(1): 58–61.
  • [1] 刘淑侠李治红周鑫赵升李岩魏珉 . 环境条件和外源硅浓度对黄瓜硅吸收分配的影响. 植物营养与肥料学报, 2019, 25(4): 654-660. doi: 10.11674/zwyf.18111
    [2] 王士超周建斌陈竹君满俊 . 温度对不同年限日光温室土壤氮素矿化特性的影响. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(1): 121-127. doi: 10.11674/zwyf.2015.0113
    [3] 张雪艳曹云娥田蕾田永强高丽红 . 不同栽培方式对温室连作黄瓜土壤微生物量碳氮和作物产量的影响. 植物营养与肥料学报, 2014, 20(3): 562-569. doi: 10.11674/zwyf.2014.0306
    [4] 张红梅金海军丁小涛余纪柱郝婷 . 有机肥无机肥配施对温室黄瓜生长、 产量和品质的影响. 植物营养与肥料学报, 2014, 20(1): 247-253. doi: 10.11674/zwyf.2014.0128
    [5] 沈琼崔健申太荣魏珉王秀峰 . 嫁接黄瓜果实表面蜡粉形成与砧木的相关性及其硅吸收分配特性. 植物营养与肥料学报, 2014, 20(1): 254-258. doi: 10.11674/zwyf.2014.0129
    [6] 闫鹏武雪萍华珞武其甫李银坤吴会军王小彬蔡典雄张彦才李若楠王丽英 . 不同水氮用量对日光温室黄瓜季硝态氮淋失的影响. 植物营养与肥料学报, 2012, 18(3): 645-653. doi: 10.11674/zwyf.2012.11386
    [7] 周博高佳佳周建斌 . 日光温室栽培下不同种类有机肥氮素矿化特性研究. 植物营养与肥料学报, 2011, 17(6): 1531-1537. doi: 10.11674/zwyf.2011.1132
    [8] 李邵薛绪掌齐飞周长吉郭文善陈菲 . 不同营养液浓度对温室盆栽黄瓜产量与品质的影响. 植物营养与肥料学报, 2011, 17(6): 1409-1416. doi: 10.11674/zwyf.2011.1011
    [9] 姜慧敏张建峰杨俊诚刘兆辉宋效宗江丽华张相松 . 不同施氮模式对日光温室番茄产量、品质及土壤肥力的影响. 植物营养与肥料学报, 2010, 16(1): 158-165. doi: 10.11674/zwyf.2010.0123
    [10] 李邵薛绪掌郭文善张伟娟陈菲 . 水肥耦合对温室盆栽黄瓜产量与水分利用效率的影响. 植物营养与肥料学报, 2010, 16(2): 376-381. doi: 10.11674/zwyf.2010.0217
    [11] . 施用钾肥对温室黄瓜光合特性及产量的影响. 植物营养与肥料学报, 2010, 16(5): 1232-1237. doi: 10.11674/zwyf.2010.0526
    [12] 徐福利王振徐慧敏万超陈志杰 . 日光温室滴灌条件下黄瓜氮、磷、有机肥肥效与施肥模式研究 . 植物营养与肥料学报, 2009, 15(1): 177-182. doi: 10.11674/zwyf.2009.0126
    [13] 何飞飞任涛陈清江荣风张福锁 . 日光温室蔬菜的氮素平衡及施肥调控潜力分析. 植物营养与肥料学报, 2008, 14(4): 692-699. doi: 10.11674/zwyf.2008.0412
    [14] 李冬梅魏珉张海森王秀峰 . 氮、磷、钾用量和配比对温室黄瓜叶片相关代谢酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2006, 12(3): 382-387. doi: 10.11674/zwyf.2006.0316
    [15] 钱琼秋朱祝军何勇 . 硅对盐胁迫下黄瓜根系线粒体呼吸作用及脂质过氧化的影响. 植物营养与肥料学报, 2006, 12(6): 875-880. doi: 10.11674/zwyf.2006.0620
    [16] 徐坤范李明玉艾希珍 . 氮对日光温室黄瓜呈味物质、硝酸盐含量及产量的影响. 植物营养与肥料学报, 2006, 12(5): 717-721. doi: 10.11674/zwyf.2006.0519
    [17] 汤丽玲陈清李晓林陈永智丁光国 . 日光温室秋冬茬番茄氮素供应目标值的研究. 植物营养与肥料学报, 2005, 11(2): 230-235. doi: 10.11674/zwyf.2005.0216
    [18] 王凤婷艾希珍刘金亮徐坤范 . 钾对日光温室黄瓜糖、维生素C、硝酸盐及其相关酶活性的影响. 植物营养与肥料学报, 2005, 11(5): 682-687. doi: 10.11674/zwyf.2005.0519
    [19] 魏国强朱祝军钱琼秋李娟 . 硅对黄瓜白粉病抗性的影响及其生理机制. 植物营养与肥料学报, 2004, 10(2): 202-205. doi: 10.11674/zwyf.2004.0218
    [20] 徐福利梁银丽张成娥杜社妮陈志杰 . 施肥对日光温室黄瓜和土壤硝酸盐含量的影响. 植物营养与肥料学报, 2004, 10(1): 68-72. doi: 10.11674/zwyf.2004.0113
  • 加载中
图(2)表(5)
计量
  • 文章访问数:  60
  • HTML全文浏览量:  46
  • PDF下载量:  5
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2019-04-24
  • 网络出版日期:  2020-03-27
  • 刊出日期:  2020-02-01

日光温室嫁接黄瓜硅钙优化施肥方案

    作者简介:翟江E-mail:zhaijiang@qq.com
    通讯作者: 艾希珍, axz@sdau.edu.cn
  • 山东农业大学园艺科学与工程学院/作物生物学国家重点实验室/农业部黄淮地区园艺作物生物学与种质创制重点开放实验室/山东果蔬优质高效生产协同创新中心,山东泰安 271018
  • 基金项目: 山东省农业重大应用技术创新课题[鲁财农指〔2016〕36号];山东省重点研发计划(2017CXGC0206);山东省现代农业产业技术体系建设专项资金项目(SDAIT-05-10);学院“双一流”奖补资金项目(SYL2017YSTD06)。
  • 摘要:   【目的】  硅和钙在促进作物矿质元素吸收、提高产量及改善风味品质等方面发挥积极作用。本研究旨在探讨日光温室黄瓜硅、钙适宜施用量,为提高黄瓜产量和品质提供理论依据和技术指导。  【方法】  以‘津优’35号为试材进行了日光温室黄瓜小区试验。在相同氮磷钾用量和施用方法下,采用二因子饱和D—最优设计,设6个不同硅、钙配施处理,随水分4次施入。调查分析黄瓜产量与品质,并建立以SiO2、CaO用量为变量因子,以黄瓜产量与品质为目标函数的二元二次多项式数学模型。  【结果】  SiO2 (X1)、CaO (X2) 用量与黄瓜产量Yy的回归方程为Yy = 108455.82 + 80.27X1 + 138.91X2 – 0.15X12 – 0.40X22 – 0.05X1X2,与黄瓜品质Yq之间的回归方程为Yq = 64.113 + 0.116X1 + 0.237X2 – 2.167E-04X12 – 5.552E-04X22 – 1.741E-04X1X2X1的偏回归系数分别为80.27和0.12,明显小于X2的偏回归系数138.91和0.24,表明硅肥对黄瓜产量和品质的影响小于钙肥。当SiO2、CaO用量分别为240和159 kg/hm2时,黄瓜产量达到最高;SiO2、CaO施用量为195和183 kg/hm2时,黄瓜品质综合评分最高。  【结论】  本试验条件下,实现日光温室黄瓜高产优质栽培的硅、钙施肥方案为SiO2 195~240 kg/hm2、CaO 159~183 kg/hm2,硅钙配比为1∶0.78。

    English Abstract

    • 黄瓜 (Cucumis sativus L.) 是我国日光温室主栽蔬菜之一。目前,我国黄瓜栽培面积达121.4万hm2,设施黄瓜栽培面积约58.3万hm2,对保证蔬菜的周年均衡供应起着重要作用[1]。合理施肥是日光温室蔬菜高产优质的重要措施,近年来由于施肥量过大、偏施氮肥现象严重,导致土壤中营养元素比例失调、肥料利用效率降低、连作障碍和土传病害日趋严重,黄瓜产量与品质不同程度下降。减少氮肥施用量、提高肥料利用效率是当前黄瓜设施生产中亟待解决的问题。

      硅虽未证实是植物生长的必需元素[2],但所有植物中都含有大量的硅[3],且充足的硅素营养有利于作物产量和品质的提高。缺硅的水稻生长异常[4],硅肥能明显提高水稻的产量与营养品质[5]。正常供应硅的大葱长势好,假茎中游离氨基酸、丙酮酸等营养物质含量明显升高[6]。叶面喷施硅肥可明显促进西芹对磷钾的吸收,提高叶片可溶性糖和维生素C含量,显著提高单株鲜重[7]。钙是植株生长必不可少的营养元素,研究表明,外施钙能提高大蒜横纵径及叶片色素含量,提高植株氮、磷、钾、镁等的积累量,增加蒜薹与鳞茎鲜重[8],明显提高苹果花芽分化数、果实着色率及含糖率,改善风味品质,提高果实坐果率及产量[9],促进芒果生长,增产效果明显,同时降低果实发病率,提高贮藏性[10]。作物对硅、钙肥的需求规律的探讨已有许多报道[11-13],我们采用硅、钙二因子饱和D—最优设计,研究了不同硅、钙配合用量对日光温室黄瓜产量及品质的影响,以期提出日光温室黄瓜优质、高效的硅、钙肥配施方案。

      • 试验于2017—2018年在山东农业大学园艺试验站进行。以‘津优35号’ (购自天津市黄瓜研究所) 嫁接植株为试材,砧木博强103南瓜购自德瑞特公司。2018年2月6日播种接穗,2月13日播种砧木,采用基质育苗,插接法嫁接。嫁接苗长至2叶1心时 (2018年3月6日) 采用大小行定植,大行距100 cm、小行距50 cm、株距24 cm,常规管理。供试土壤质地为壤土,pH6.2、有机质含量26.7 g/kg、碱解氮124 mg/kg、有效磷137 mg/kg、速效钾176 mg/kg、有效硅95.9 mg/kg、有效钙125 mg/kg。试验用肥分别为金正大生态工程集团股份有限公司生产的液态硅酸钾 (SiO2 ≥ 26.5%、K2O ≥ 14.1%)、硝酸铵钙 (CaO ≥ 25.0%)、尿素 (N ≥ 46.4%)、磷酸二氢铵 (N ≥ 12.0%、P2O5含量 ≥ 61.0%)、硝酸钾 (N ≥ 14.5%、K2O含量 ≥ 45.5%) 水溶肥。氮、磷、钾总用量参照王颀等[14]研究的施肥方案 (N 750 kg/hm2、P2O5 300 kg/hm2和K2O 1125 kg/hm2),其中1/3氮、磷、钾肥作为基肥施入,2/3作为追肥以水肥一体化方式与硅、钙肥一起分4次施入。硅 (SiO2)、钙 (CaO) 肥施用采用二因子饱和D—最优设计,小区面积11.25 m2,重复3次,随机排列,各处理因素编码及施用量如表1

        表 1  硅、钙二因子饱和D—最优设计因素编码与硅、钙施用量

        Table 1.  Code and detail rates of Si and Ca in each treatment calculated using saturated D-optimal design

        处理
        Treatment
        编码
        Code
        SiO2
        (kg/hm2)
        编码
        Code
        CaO
        (kg/hm2)
        1–10–10
        21450.0–10
        3–101300.0
        4–0.1315195.4–0.1315130.3
        50.3945313.81300.0
        61450.00.3945209.2
      • 土壤碱解氮、有效磷、速效钾、有机质、有效硅及有效钙含量分别采用碱解扩散法、碳酸氢钠浸提—钼锑抗比色法、醋酸浸提—火焰光度法、重铬酸钾法[15]、柠檬酸浸提—钼蓝比色法[16]及醋酸铵交换法[15]测定。2018年4月2日开始采收,2018年7月8日拉秧,以小区计产,并折合计算单位面积产量。

        盛果期每处理选取同一天开花的黄瓜进行标记,待商品成熟时随机选取10个相同节位的黄瓜,去果柄后切碎混匀,分别称取等量鲜样3份,采用碘量法测定维生素C (Vc) 含量[17],蒽酮比色法测定可溶性糖含量[18],考马斯亮蓝法测定可溶性蛋白质含量[18],茚三酮显色法测定游离氨基酸含量[18];普鲁士蓝法测定单宁含量[18];盐酸萘乙二胺法测定亚硝酸盐含量[19];剩余部分105℃杀青30 min后,75℃烘干至恒重测定干物质含量。

        各处理所有品质指标得分权重之和,即为该处理的品质综合评分。依据黄瓜各品质指标与感官鉴定的相关程度拟定瓜条维生素C、可溶性糖、可溶性蛋白、亚硝酸盐、单宁、干物质含量权重值分别为0.25、0.25、0.2、0.1、0.1和0.1,由于亚硝酸盐和单宁含量与黄瓜品质呈负相关,所以各处理以亚硝酸盐、单宁含量最低值为最佳处理值,其它处理以测定值每增加0.01和1,综合评分扣1分为标准。黄瓜综合品质参考宋春凤等[20]评分标准,即某处理品质实际得分 = 该处理指标测定值/指标最大值 × 100 × 该指标权重。

      • 分别用Microsoft Excel处理数据和作图,用DPS软件对数据进行单因素方差分析,用Duncan检验法 进行多重比较( P < 0.05) ,并采用最小二乘法进行二次多项式肥效模型参数估计。

      • 根据试验设计方案及试验结果,通过DPS软件二次多项式回归分析法,建立二元二次回归模型,其数学表达式为:Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X12 + b4X22 + b5X1X2。将每处理黄瓜小区产量折合成每公顷产量,如表2所示,以X1 (SiO2) 和X2 (CaO) 施肥量为自变量,产量Yy为因变量,建立SiO2、CaO用量与黄瓜产量的回归方程:

        表 2  不同硅、钙用量下日光温室黄瓜产量

        Table 2.  Yield of cucumber under different Si and Ca fertilizer rates in solar-greenhouse

        处理
        Treatment
        编码Code产量Yield (kg/hm2)
        Si (X1)Ca (X2)123平均Average
        1–1–1108168108831108369108456 ± 340 d
        21–1114147114730113243114040 ± 749 c
        3–11114412113293114917114207 ± 831 c
        4–0.1315–0.1315128206127772129360128446 ± 821 a
        50.39451120618119396119644119886 ± 646 b
        610.3945120344120223122347 120971 ± 1193 b
        注(Note):同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different small letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05).

        Yy = 108455.82 + 80.27X1 + 138.91X2 − 0.15X12 − 0.40X22 − 0.05X1X2。其中:Yy为黄瓜产量;X1为硅肥施用量;X2为钙肥施用量。

        同理,可求得SiO2、CaO施用量与黄瓜品质 (表3)之间的回归方程:

        表 3  不同硅、钙用量下日光温室黄瓜品质

        Table 3.  Quality of cucumber under different Si and Ca rates in solar-greenhouse

        处理
        Treatment
        维生素C
        Vc
        (mg/100 g)
        可溶性糖
        Soluble sugar
        (mg/g)
        可溶性蛋白
        Soluble protein
        (mg/g)
        亚硝酸盐
        Nitrite
        (mg/kg)
        单宁
        Tannis
        (mg/kg)
        干物质含量
        Dry matter content
        (%)
        综合评分
        Average value
        115.54 ± 1.59 b13.75 ± 0.35 c2.83 ± 0.05 d0.84 ± 0.02 a42.23 ± 0.80 a3.74 ± 0.12 b64.11 ± 1.15 e
        215.79 ± 0.88 b13.79 ± 0.20 c2.85 ± 0.02 d0.78 ± 0.02 b39.69 ± 2.50 ab3.92 ± 0.14 ab72.56 ± 1.79 d
        317.32 ± 1.17 ab14.82 ± 0.14 a3.01 ± 0.07 bc0.71 ± 0.03 cd38.31 ± 2.50 b4.09 ± 0.22 a85.25 ± 1.55 b
        418.34 ± 0.76 a15.11 ± 0.11 a3.30 ± 0.01 a0.67 ± 0.03 d33.23 ± 1.06 c4.11 ± 0.11 a95.58 ± 0.33 a
        517.07 ± 1.17 ab14.97 ± 0.16 a3.08 ± 0.02 b0.74 ± 0.03 bc36.46 ± 0.80 bc4.02 ± 0.19 ab84.01 ± 0.16 bc
        616.30 ± 1.17 ab14.41 ± 0.06 b2.95 ± 0.06 c0.73 ± 0.04 bc37.38 ± 3.12 b3.88 ± 0.09 ab81.45 ± 3.04 c
        注(Note):表中数据均值 ± 标准差 Data are mean ± SD (n =4); 数据后不同小写字母表示处理间差异显著 (P < 0.05) Values followed by different small letters in a column indicate significant difference among treatments (P < 0.05).

        Yq = 64.113 + 0.116X1 + 0.237X2 − 2.167E-04X12 − 5.552E-04X22 − 1.741E-04X1X2。其中:Yq为品质综合评分;X1为硅肥施用量;X2为钙肥施用量。

        对上述模型进行典型性判别:令HG1 = 2b3;HG2 = 2b4;HG3 = b52 (HG1、HG2和HG3分别代表Hesse矩阵的各阶主子式[21]),若HG1 < 0,HG1 × HG2 > HG3,则模型有极大值。将上述两个方程的b3、b4、b5分别带入判别公式,得出HG1 < 0,HG1 × HG2 > HG3,说明所得模型均为典型性肥效模型。

        对两个效应方程进行F检验,Fy = 224.46 > F0.01 (5,12) = 5.06,Fq = 131.43 > F0.01 (5,12) = 5.06,均达极显著水平,说明两个方程与实际情况拟合很好,能反映SiO2、CaO用量与黄瓜产量及品质的关系,对黄瓜产量及品质有良好的预测作用。对以上方程各偏回归系数进行F检验,Fy (X1) = 21.09,Fy (X2) = 24.35,Fy (X12) = 230.93,Fy (X22) =319.46,Fy (X1X2) = 36.98;Fq (X1) = 10.94;Fq (X2) = 87.93,Fq (X12) = 113.59,Fq (X22) = 142.32,Fq (X1X2) = 36.98,均达显著水平,说明SiO2、CaO对黄瓜产量与品质均有显著影响,且二者存在交互效应。

      • 从SiO2、CaO施用量与黄瓜产量、品质回归方程中的一次项可以看出,X1的偏回归系数分别为80.27和0.12,明显小于X2的偏回归系数 (138.91和0.24),说明硅肥对日光温室黄瓜产量和品质的影响小于钙肥。

      • 单因子效应方程是将回归方程中2个自变量中的一个固定在0水平,得到的另一个自变量与目标函数的关系,SiO2、CaO与黄瓜产量关系的单因子效应方程分别为:Yy1 = 108455.82 + 80.27X1 − 0.15X12Yy2 = 108455.82 + 138.91X2 − 0.40X22。同理,SiO2、CaO与黄瓜品质关系的单因子效应方程为:Yq1 = 64.113 + 0.116X1 − 2.167E-04X12Yq2 = 64.113 + 0.237X2 − 5.552E-04X22

        将黄瓜产量与品质单因子效应方程绘制成图1,可以看出黄瓜产量和品质均先随着SiO2、CaO用量的增加而升高,达到极大值后又随着SiO2、CaO用量的增加而降低,符合报酬递减定律。当SiO2、CaO用量分别为240和159 kg/hm2时,黄瓜产量达到最高;SiO2、CaO施用量为195和183 kg/hm2时,黄瓜品质综合评分最高。

        图  1  硅、钙用量对日光温室黄瓜产量和品质的单因子效应分析

        Figure 1.  Analysis of single factor effects of silicon and calcium application on the yield and quality of cucumber in solar-greenhouse

      • 将上述单因子效应方程求一阶偏导数,取其中一个因子为零水平,得到黄瓜产量边际效应方程:dYy11/dX11 = 80.27 − 0.30X1;dYy22/dX22 = 138.91 − 0.80X2;同样得到黄瓜品质边际效应方程:dYq11/dX11 = 0.116 − 4.334E-04X1;dYq22/dX22 = 0.237 − 1.110E-03X2。将边际效应方程绘制成图2,可以看出,在硅肥0~450 kg/hm2和钙肥0~300 kg/hm2区间内黄瓜产量和品质均与SiO2、CaO施用水平呈负相关,当SiO2施用量超过268 kg/hm2、CaO施用量超过174 kg/hm2时,黄瓜产量产生负报酬;SiO2施用量超过291 kg/hm2、CaO施用量超过198 kg/hm2时,黄瓜品质产生负报酬。

        图  2  硅、钙用量对日光温室黄瓜产量 (左) 和品质 (右) 的边际效应分析

        Figure 2.  Marginal effects of Si and Ca application on the yield (left) and quality (right) of cucumber in solar-greenhouse

      • 本试验确定的黄瓜产量和品质回归方程均存在互作项,且偏回归系数达显著水平,表明SiO2、CaO用量对黄瓜产量和品质的影响存在交互效应。根据所建方程进行计算机模拟分析,结果表明,日光温室黄瓜产量达到121500 kg/hm2以上的硅、钙施肥方案有5个 (表4)。同样,满足黄瓜品质综合评分达85分以上的硅、钙施肥方案有5个 (表5)。

        表 4  硅、钙对黄瓜产量的交互效应

        Table 4.  Interaction effectof Si (X1) and Ca (X2) on yield of cucumber

        X1X2
        0130.3209.2300平均Average标准差SD变异系数CV
        010845611976512001011412911559054770.047
        195.411841312844912792412115512398549830.040
        313.811887412813812714611984012350048170.039
        45011420212257912104911312511773947670.040
        平均值Average114986124733124032117062
        标准差SD 4835 4271 4079 4024
        变异系数CV 0.042 0.034 0.033 0.034

        表 5  硅、钙对黄瓜品质的交互效应

        Table 5.  Interaction effect of Si (X1) and Ca (X2) on quality of cucumber

        X1X2
        0130.3209.2300平均Average标准差SD变异系数CV
        064.184.887.481.279.410.50.132
        195.479.294.894.484.688.27.70.087
        313.880.993.491.179.286.27.20.083
        45076.084.980.466.176.88.10.105
        平均值Average75.089.588.377.8
        标准差SD7.65.46.08.1
        变异系数 CV0.1010.0600.0680.104
      • 采用边际倒数法对黄瓜产量效应方程进行模拟寻优,得出本试验条件下黄瓜实际最高产量为129141 kg/hm2,所对应的SiO2施用量为240 kg/hm2,CaO施用量为159 kg/hm2;黄瓜品质综合评分达最大时所对应SiO2施用量为195 kg/hm2,CaO施用量为183 kg/hm2,此时,黄瓜品质综合评分为97.1。因此,本试验条件下日光温室黄瓜高产优质硅、钙施肥方案为SiO2 195~240 kg/hm2,CaO 159~183 kg/hm2,硅钙配比为1∶0.78。

      • 合理施肥是植物高产优质的关键,有研究表明,硅与多种营养元素存在交互作用,如施硅可使土壤中磷酸根的吸附量减少,解吸量增加[22],硅还可提高作物的耐氮性能,促进氮的同化,使果实含氮量增加[23]。李子双等[24]研究证明,硅钙肥、氮肥、磷肥对辣椒的产量和品质均有显著影响,并且各因子之间存在互作效应。修文广[25]研究发现,与常规施肥相比,合理配比施用硅、钙肥能明显提高秋白菜产量,提高经济效益。本研究结果表明,适量的硅、钙肥可促进日光温室黄瓜生长,改善果实品质。

        肥料效应函数法是测土配方施肥技术的一个重要部分,任何作物推荐施肥量确定均离不开肥效模型的建立与应用。目前建立施肥模型主要有回归效应模型、综合施肥模型、人工神经网络模型等[26]。其中,回归模型是建立施肥模型中常用的方法,本试验为了得到反映硅、钙施用量与黄瓜产量、品质关系的肥效函数曲线,通过最小二乘法建立了二元二次多项式肥效数学模型。试验结果表明,该模型为典型肥效模型,且肥效模型的拟合精度和预测能力较高。本试验对所建立的模型进行优化,数学上常用求最大值的方法来优化模型,且本试验中两个模型均为典型性肥效模型,而边际倒数法常用于这类模型的分析,因此采用求最大值的方法来优化模型。根据肥料效应模型,采用数学求导法计算出日光温室黄瓜最佳SiO2、CaO施用量分别为240和159 kg/hm2。对产量和品质进行频次分析,试验中黄瓜产量超过121500 kg/hm2的方案有5个,综合品质在85分以上的方案有5个,对日光温室黄瓜产量和品质进行模拟寻优,得出本试验条件下黄瓜高产优质硅、钙施肥方案为SiO2 195~240 kg/hm2,CaO 159~183 kg/hm2,硅钙配比为1∶0.78。

        本试验结果显示,Si、Ca与黄瓜产量和品质回归方程X1 (Si) 的一次项偏回归系数均明显小于X2 (Ca) 的偏回归系数,说明钙肥对黄瓜产量和品质的影响大于硅肥。通过单因子效应分析发现,SiO2、CaO对黄瓜产量和品质的回归方程均存在极大值,当SiO2用量超过268 kg/hm2时,黄瓜产量产生负报酬,超过291 kg/hm2时品质产生负报酬;当CaO用量超过174 kg/hm2时,黄瓜产量产生负报酬,超过198 kg/hm2时,黄瓜品质才产生负报酬,这说明过硅、钙肥用量过大时对黄瓜产量的影响大于对品质的影响。宋淑玲等[27]研究发现,硅、钙肥比值为1∶1.5时黄瓜长势明显改善,产量增加;硅钙肥施用比例为1∶1时水稻增产效果显著,营养品质明显提升[28]。而在本试验中,日光温室黄瓜硅钙的适宜配比为1∶0.78,这可能与土壤条件和基础地力、植物种类与品种以及栽培茬次不同有关[29-33]

    参考文献 (33)

    目录

      /

      返回文章
      返回