利用二次通用旋转组合设计优化中棉所63高产栽培技术研究*
0 引言
中棉所63系中国农业科学院棉花研究所杨代刚团队主持选育，于2007年通过国家审定，目前仍是长江流域的主要栽培棉花品种[1]，2010～2015年连续六年被农业部推荐为农业主导品种，是长江流域棉区推广使用年限最长的强优势杂交棉主导品种之一。为了进一步挖掘中棉所63的增产潜力，作者利用二次通用旋转正交设计，在长江流域棉区试验研究了种植密度和氮肥用量以及钾肥施用量三因素组合对中棉所63皮棉产量的影响，提出了优化中棉所63高产栽培技术方案，供生产上因地制宜选择应用。
1 材料与方法
1.1 试验田概况
试验地点在安徽省望江县杨湾镇杨闸村，位于长江中下游冲积平原，属于亚热湿润季风气候，全年无霜期200～250 d，≥10℃活动积温在4600～5300℃。全年平均降水量在773～1670 mm，夏季降水丰沛，占年降水量的40%～60%。试验田地势平坦，土壤为长江冲积土，土壤速效N含量为 1.05 g/kg ，速效P含量为14.66 mg/kg，速效 K 含量为 423.79 mg/kg，有机质含量 1.75%，pH值为7.02，土壤肥力中等，试验地排灌方便，旱涝保收，常年种植棉花，符合试验田要求。
1.2 试验材料
试验材料为国审品种中棉所63，由中国农业科学院棉花研究所提供。
1.1.2 生防菌株及生防药剂。农抗“769”：吉林省农业科学院植物保护研究所生物农药实验室保存，以改良的高氏1号培养基(769-1)培养[2]。公主岭霉素水浸提液制备：以玉米大碴子为培养基质的农抗“769”固体完全培养物，经自然晾干，粉碎并以1∶2比例提取，离心取上清液即为供试水浸提液。
1.3 试验方法
试验于2011年和2012年两年连续进行，采用三因素五水平通用旋转组合设计，研究种植密度、氮肥施用量、钾肥施用量三因素在不同水平下，对杂交棉中棉所63产量的影响程度[2]。小区面积30 m2，四周设保护行，每小区两厢四行种植，行距1.2 m；营养钵育苗移栽。施肥方法：氮肥分四次追肥施用，分配比例为基肥25%、蕾肥15%、花铃肥50%、桃肥10%。钾肥分基肥、蕾肥两次施用，分配比例为基肥40%，蕾肥60%。磷肥作基肥施用。底肥于盖膜前施下，蕾肥于6月中旬打穴施入，花铃肥在初花期开沟施下，桃肥8月初打穴施下。中耕除草、整枝抹叉、化调、病虫防治等管理同常规。棉花成熟后收获统计皮棉产量（表1）。
1.4 数据处理
数据处理用Excel和DPS进行。
表1 各处理的水平编码及产量结果
处理编号水平编码 密度（株/hm2)肥料用量(kg/hm2) 皮棉产量(kg/hm2)密度X1 N肥X2 K肥X3 N K2O 2011年 2012年1 1 1 1 31500 337.5 270.0 1909.5 1746.0 2 1 1 -1 31500 337.5 90.0 2140.5 1849.5 3 1 -1 1 31500 112.5 270.0 1641.0 2040.0 4 1 -1 -1 31500 112.5 90.0 1702.5 2175.0 5 -1 1 1 16500 337.5 270.0 2002.5 2304.5 6 -1 1 -1 16500 337.5 90.0 2203.5 2238.0 7 -1 -1 1 16500 112.5 270.0 1947.0 1993.5 8 -1 -1 -1 16500 112.5 90.0 2014.5 2287.5 9 -1.68 0 0 11400 225.0 180.0 1891.5 2214.0 10 1.68 0 0 36600 225.0 180.0 2026.5 1761.0 11 0 -1.68 0 24000 36.0 180.0 1759.5 1989.0 12 0 1.68 0 24000 414.0 180.0 2290.5 2308.5 13 0 0 -1.68 24000 225.0 28.5 2064.0 2263.5 14 0 0 1.68 24000 225.0 331.5 2091.0 2149.5 15 0 0 0 24000 225.0 180.0 2260.5 2137.5 16 0 0 0 24000 225.0 180.0 2130.0 2248.5 17 0 0 0 24000 225.0 180.0 2155.5 2164.5 18 0 0 0 24000 225.0 180.0 2313.0 2439.0 19 0 0 0 24000 225.0 180.0 2106.0 2118.0 20 0 0 0 24000 225.0 180.0 2268.0 2349.0
2 结果分析
2.1 回归模型的建立
通过对望江试验点两年的试验数据进行分析，建立了中棉所63强优势杂交棉种植密度、氮肥施用量、钾肥施用量与皮棉产量的数学回归方程模型[3]。2011年和2012年的回归方程如下。
经过对该数学模型进行有效性检验（表2），皮棉产量目标回归方程与实际情况拟合良好，能够正确反映中棉所63的种植密度、氮肥施用量、钾肥施用量与皮棉产量之间的正确关系，可以由此做效应分析及预测。
利用语料库布置练习，通过练习让学生对知识点掌握更加透彻，这是语料库存在的重要意义。教师在使用过程中，可以对学生进行单词和多词的猜测练习，采用不同的教学形式，让学生对部分高频词进行深刻理解重点掌握。例如：
和一些“弱弱”的花美男选秀相比，《这！就是灌篮》就是一股清流。160名大学生，以“三对三”联赛形式角逐冠军，花式扣篮、绝杀逆袭，场面“燃爆了”！
两年的结果可以看出（图1），两个主要因素对结果呈现出不同程度的影响，种植密度和氮肥施用量对皮棉产量的影响都呈现出先升高后降低的趋势，2011年在氮肥施用量为225.0～337.5 kg/hm2时皮棉产量达到了最大值，2012年在种植密度为16500～24000株/hm2时皮棉产量达到了最大值，说明中棉所63适合适当稀植；2011年的栽培密度对皮棉产量影响不显著，氮肥施用量影响显著；2012年氮肥施用量对皮棉产量影响不显著，栽培密度影响显著。
证明 先证K10,n不存在6-VDET染色,假设K10,n有一个6-VDET染色f,所用颜色为1、2、3、4、5和6,有以下5种情况需要考虑。
表2 方差分析结果表
变异来源偏相关 比值F p-值2011年 2012年 2011年 2012年 2011年 2012年X1 -0.3715 -0.7631 1.6014 13.9393 0.2344 0.0039 X2 0.8031 0.1178 18.1674 0.1408 0.0017 0.7153 X3 -0.3528 -0.4012 1.4220 1.9188 0.2606 0.1961 X1² -0.7183 -0.6674 10.6585 8.0305 0.0085 0.0177 X2² -0.6213 -0.3418 6.2881 1.3224 0.0310 0.2769 X3² -0.5161 -0.1704 3.6303 0.2991 0.0859 0.5964 X1X2 0.4037 -0.6079 1.9470 5.8600 0.1931 0.0360 X1X3 -0.0229 -0.0091 0.0053 0.0008 0.9436 0.9775 X2X3 -0.278 0.3222 0.8375 1.1585 0.3817 0.3071回归 F2=4.60329 F2=3.53914 0.0155 0.0353失拟 F1=2.74534 F1=1.00215 0.0818 0.4641
表3 去除不显著项后的回归方程
?
图1 各因素对皮棉产量的回归模型图
2.2 单因素效应分析
对影响作用显著的两个因素栽培密度和氮肥施用量作单因素分析[4]，即将不做分析的因素置为零水平，得到单一变量与皮棉产量的回归子模型：
在15:00～17:00之间,站内负荷达到最大值,但光伏发电量减少,此时电动汽车进行放电,SOC下降较快;17:00以后以储能电池为主,电动汽车为辅,以维持站内负荷需求。
由回归模型可知，对中棉所63皮棉产量造成显著影响的因素主要是栽培密度和氮肥施用量，在望江试验点，2011年造成显著影响的栽培因素为氮肥施用量，2012年造成显著影响的是栽培密度，两年的结果都显示钾肥施用量对中棉所63皮棉产量产生的影响不显著。说明在实际生产中起主要作用的栽培因素为种植密度和氮肥施用量，在该地区土壤中钾含量丰富并且每年补充钾肥，因此对产量形成没有显著效果，这也与实际生产经验一致。
表4 2011年的相关分析结果
皮棉产量Pearson相关性 1 -.323**.019 -.195 .195 -.010 -.128-.403**-.287**-.195显著性（双侧） .165 .938 .409 .411 .966 .592 .078 .220 .410 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
对两年的回归方程进行显著性检验，通过显著性检验之后，将不显著的回归系数从回归方程中剔除，得到新的只含有显著项的回归方程。以下是α=0.05显著水平剔除不显著项后，简化后的回归方程（表3）。
表5 2012年的相关分析结果
因素 相关项 皮棉产量 X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X12 X22 X32皮棉产量Pearson相关性 1 -.081-.291**-.089-.374**-.004 .166 -.418**-.132-.029显著性（双侧） .733 .213 .708 .104 .985 .483 .067 .580 .902 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X1 Pearson相关性 -.081 1 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000显著性（双侧） .733 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X2 Pearson相关性 -.291** .000 1 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000显著性（双侧） .213 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X3 Pearson相关性 -.089 .000 .000 1 .000 .000 .000 .000 .000 .000显著性（双侧） .708 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X1X2 Pearson相关性 -.374** .000 .000 .000 1 .000 .000 .000 .000 .000显著性（双侧） .104 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X1X3 Pearson相关性 -.004 .000 .000 .000 .000 1 .000 .000 .000 .000显著性（双侧） .985 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X2X3 Pearson相关性 .166 .000 .000 .000 .000 .000 1 .000 .000 .000显著性（双侧） .483 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.0001.000 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X1 2 Pearson相关性 -.418** .000 .000 .000 .000 .000 .000 1 -.090-.090显著性（双侧） .067 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .705 .705 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X2 2 Pearson相关性 -.132 .000 .000 .000 .000 .000 .000 -.090 1 -.090显著性（双侧） .580 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .705 .705 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 X3 2 Pearson相关性 -.029 .000 .000 .000 .000 .000 .000 -.090 -.090 1显著性（双侧） .902 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .705 .705 N 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
2.3 互作效应分析
为了进一步研究各因素互作对皮棉产量产生影响的显著性，对两年的数据进行了相关分析。相关分析结果表明：皮棉产量与栽培密度和氮肥施用量的互作结果存在一定的相关性（表4、表5）。
回归分析结果显示2012年种植密度和氮肥施用量之间存在一定的互作关系。对2012年结果进行了互作效应分析，发现当种植密度一定时，随着氮肥施用量的增加，互作效应逐渐增强；当氮肥施用量一定时，种植密度越小，互作效应越强。当种植密度最小，氮肥施用量最大时，二者的互作效应也达到了最大（表6）。
表6 种植密度与氮肥施用量对皮棉产量的互作效应
种植密度水平编码氮肥施用量水平编码-1.682 -1.341 -1 -0.5 0 0.5 1 1.341 1.682 1.682 138 133 129 123.0435 116.9 110.703 104.5 100.3 96.1 1.341 143 140 136 131.3518 126.4 121.513 116.6 113.2 109.9 1 147 144 142 138.1702 134.5 130.833 127.2 124.7 122.2 0.5 150 149 147 145.476 143.6 141.807 140.0 138.7 137.5 0 150 150 150 149.5767 149.6 149.577 149.6 149.6 149.6-0.5 146 147 149 150.4725 152.3 154.141 156.0 157.2 158.5-1 139 142 144 148.1633 151.8 155.501 159.2 161.7 164.2-1.341 133 136 140 144.7514 149.7 154.590 159.5 162.9 166.2-1.682 125 129 134 139.8497 146.0 152.190 158.4 162.6 166.8
2.4 回归模型最大值分析
通过对回归模型的分析可知，要使中棉所63在长江中下游特别在望江地区的皮棉产量达到最大，最主要的就是合理调节栽培密度和氮肥施用量。综合两年的试验结果，当栽培密度在16500～24000株/hm2，氮肥施用量为225.0～337.5 kg/hm2时，可使中棉所63的增产潜力得到最大发挥；钾肥施用量对当地种植中棉所63时的皮棉产量没有产生显著影响，这与长江冲积土壤中钾含量丰富并且每年补充钾肥有关。
3 结论与讨论
运用正交旋转回归设计的方法，将单因素研究试验变为综合试验，能够正确的评估各因素同时作用时对结果产生的影响以及各因素间的互作，方法比较简单，但很实用，可以获得较多的信息[5]。
2011年与2012年两年试验结果分析：对产量影响因素不同可能与当年的气候如温度、降雨量等因素有极大的关系，温度高影响授粉导致结实率降低；降雨量大小和时空分布都直接影响肥料利用率和长势，导致结实率变化，年度间影响产量因素的显著性。望江县植棉区是重要的棉花生产基地，属典型的长江中下游亚热湿润季风气候，也是中棉所63的主要种植区域之一，用此方法来模拟研究大田试验，可以得到较为准确的预测结果。对于中棉所63高产、稳产具有积极意义。
本研究中采取的五个水平是由多次前期试验结果和经验总结而得到的结果，能够全面而且比较准确的代表望江地区中棉所63的实际种植状况，中棉所63植株呈塔形，本研究中得出的16500～24000株/hm2种植密度及225.0～337.5 kg/hm2氮肥施用量适宜其在长江中下游地区夺高产，能满足其对温度、光照、湿度、空气流通程度以及肥料的要求，从而能够保证结实率，避免烂铃，实现高产[6]。
本研究两年的结果都显示钾肥施用量对皮棉产量的影响并不显著，这与实际生产经验是一致的，长江冲积土壤中钾含量丰富，加上连年种植棉花过程中的钾肥补充，土壤中的钾就可以满足中棉所63对钾的需求，实际生产中苗期施用一定量钾肥，能促进花芽分化和早熟。
开展课题学习活动虽然是一项开放性较强的教学活动，是今后教学改革和课程改革的新走向，为培养适应信息时代要求的新型人才提供了崭新的思路和方式。每位教师都需要不断进取、追求卓越、潜心钻研、反复思考，为以后的数学教学提供宝贵的经验，使教学在新的改革趋势下顺流而下。
参考文献
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[2] 臧士国，张建平，张立峰. 棉花高产栽培综合配套技术的研究[J]. 河北农业大学学报，1989(2)：65-73.
[3] 张庆元. 杂交油菜青杂5号高产栽培模式研究[J]. 安徽农业科学，2009(18)：8415-8416.
[4] 邱财生，龙松华，郭媛，等. 利用二次正交旋转设计优化亚麻栽培技术研究[J]. 中国麻业科学，2014(5)：252-257.
[5] 徐督，任海祥，宁海龙. 栽培密度、施肥量及有效含量对大豆产量的影响[J]. 大豆科技，2013(1)：21-25.
[6] 吴云康，陈德华，袁占坤，等. 江苏省棉花高产优质调控模型研究[J]. 棉花学报，1992(S1)：121-130.
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