小麦套作菊苣试验研究

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1、小麦套作菊苣试验研究摘要采用二因素饱和D最优设计，研究小麦套作菊苣密度及施氮量对菊苣产量的效应关系，建立了菊苣产量与密度、施氮量的数学模型。解析模型得知，影响菊苣产量的主要因素是密度，其次为施氮量。经优化组合频数分析与模拟选择，得出菊苣产量>150t/hm2的种植密度为（1力645〜223035株/hm2）,每次刈割后施氮量59.22〜107.85kg/hm2o经济效益分析种植牧草菊苣纯收入为13743.08元/hm2,产投比1.946o关键词小麦;菊苣;套作;密度;施氮量毕节试验区作为贵州省畜牧大区之一，畜牧业在国民经济中的地位占1/3还强。在畜牧业发展中，草

2、地畜牧业的比例虽然呈逐年上升趋势，但主要还是依靠天然草地进行简单的放牧利用，人工建植草地利用方面述比较薄弱。为此笔者结合近年畜牧业生产上农民种植牧草实际，进行了小麦套作菊苣不同密度与丿施氮量试验,探索适合毕节试验区生态条件下的粮草结合种植模式。以期为农业产业结构调整发展多元化种植，解决牧草种植与粮食作物争地矛盾，实现粮饲双收提供有益帮助。1材料与方法1.1试验地概况试验地位于金沙县平坝乡新农村，东经105°59r-106°10北纬27。25,〜27。35；海拔1200m,年降水量1050mm,年平均气温14.8°C>10°C有效积温4619°C,无霜期310d

3、,前作为玉米。土壤理化指标:pH值5.9,全氮0.152%,全磷0.096%,全钾2.13%,有机质1.49%,速效氮118mg/kg,速效磷5mg/kg,速效钾165mg/kg。1.2试验材料供试牧草品种为普那菊苣，从贵州省畜牧局草地站引进。小麦品种为毕麦16号,由贵州省毕节地区农业科学研究所提供。供试氮肥为尿素（贵州赤天化生产,含N>46%）O1.3试验设计采用二次饱和D最优设计方法进行试验，在小麦行间套作菊苣,选取菊苣密度(XI)、施氮量(X2)2个因子为研究对象。试验因索及水平编码见表1。共计6个处理,2次重复。小区面积37.8m2(7.0m><5.4m

4、),每个小区分3个种植带，每个种植带1.8m,种2行小麦3行菊苣，即大行距1.30m种菊苣3行,小行距0.50m种小麦2行,小麦播幅20cmo菊苣株距按设计密度采取扩(缩)来调节。小区间不留走道，重复间留宽80cm走道，四周种植菊苣作保护行。1.4试验过程小麦于2006年10月17口播种，播种量60kg/hm2,基肥为复合肥750kg/hm2(M、磷、钾含量>25%),菊苣移栽而对小麦进行1次中耕除草;2007年5月16日收获，全生育期199do菊苣于2006年11月21日(播种)育苗,2007年4月1日移栽，基肥施农家肥22.5t/hm2、复合肥750kg/h

5、m2(氮、磷、钾含量>25%)o5月18F1用尿索75kg/hm2与清粪水37.5t/hm2混匀后沿行间浇施提苗肥，以后每次刈割的第2天按设计纯氮用量折算为尿素追施量。1.5测定方法菊苣株高40~45cm时刈割，留茬高5cm,全小区称重计产,共刈割5次，时间分别为6月2日、7月8日、8月5日、9月10日、10月25日，以全年刈割次数的产量之和为单位面积产量进行统计分析。1.6数据统计分析试验结杲以菊苣密度(XI)、施氮量(X2)为口变量，菊苣产量(Y)为因变量，建立Y与XI、X2的数学回归模型，利用模型进行因变量与自变量间效应分析。2结果与分析小麦籽粒产量与菊苣

6、产量见表2。2」数学模型的建立与检测根据表2数据，以菊苗产量Y为因变量,菊芒密度(XI)和施氮量(X2)为自变量进行运算，得Y与XI和X2之间的数学模型为：Y=156562.47+33966.26X1+8483.38X2-9162.59X12-4795.81X22+4462.92X1X2®由于二因素饱和D最优设计方法总自由与冋归自由度相等而不能正确估计试验误差，故采用观测值与预测值相关系数R值对数学模型精确度进行检验。经计算R=0.9998>F0.01=0.917,表明试验结果数学模型精确度较高，可用其进行菊苣产量与试验2因素关系的效应分析。2.2数学模型解析2

7、.2.1产量因素主效应分析。设(P・l)因子为零水平，得另一因子与菊苗产量数学子模型：Yl=156562.47+33966.26X1-9162.59X12②Y2=156562.47+8483.38X2-4795.81X22③把试验因子水平编码值分别代入②、③，其结果见表3,由表3可知，在・1〜1水平，随着密度和施氮量的壇加，菊苣产量也随之提高。但在・1〜・0.1315水平低密度卜•，增施氮肥对菊苣产量有明显增产效杲，随着密度的增加，氮肥的增产效应逐渐减弱，说明密度是影响菊苗产量的主耍因素,但在低密度种植时增施氮肥增产效果较明显。2.2.2试验因子与菊苣产量效应分

8、析。由方程①得知，菊苣产