本发明属于作物生长因素调控技术领域，涉及作物中水氮的调控，具体涉及一种基于作物相对产量的水氮耦合类型评定方法。
背景技术：
农业生产中存在“有收无收在于水，多收少收在于肥”的说法，水分和养分是紧密关联的作物生长发育不可或缺的两大生长因子，同时又是农田生态系统中人为调控最为密集、重视度最高的两大环境因子，对作物产量和品质起至关重要的作用，养分中又以氮素最为重要。目前，我国农田水肥资源短缺与水肥利用率低造成的资源浪费与环境污染问题普遍存在,且部分地区有加剧趋势，如何提高水肥利用率和保持农业生态环境安全日益成为农业可持续发展的关键问题。水氮存在明显的耦合效应，水分适宜可提高氮肥利用率，干旱则限制氮素的吸收；适量施氮可有效调水，提高水分利用效率。根据水氮对作物生长发育效应的不同，水氮耦合可分为三种具体类型，即“加和”-水氮互不影响、“协同”-水氮互相促进以及“拮抗”-水氮互相限制，因此，为了充分发挥水氮耦合协同效应，如何定量评定作物水氮耦合类型，进而根据水氮耦合类型确定灌水量和施氮量，以实现农田水氮资源的高效利用，已成为我国农业可持续发展过程中亟待解决的重要问题。
近年来，有关水氮耦合与作物生长的关系，国内外学者已从耕作栽培、生理生化等角度作了大量深入的定性研究，但是，由于定量研究相对落后，缺少一些简单、易操作的定量指标，使得一些研究成果难以为基层生产者掌握，阻碍了实际生产中水氮利用效率的进一步提高。水肥耦合与作物生长的定量研究可采用直接统计法，即直接分析作物产量与水氮的统计关系，直接统计法通过方差分析，能够从整体上判定灌水量和施氮量对作物生长发育的某些特性交互作用是否显著，这些特征包括产量、生物量、光合速率以及叶绿素含量等，此外，也可以建立产量与水氮两因子的数学回归模型方程也能够通过方程的一次项主效应系数和交互项系数的大小和正负来判定水氮对产量影响强度的次序以及水氮是正交互作用还是负交互作用。但是，由于土壤水分和养分因子对作物生长发育影响的生理机制不同，水氮施用水平不同时水氮耦合的类型可能完全不同，因此，用一个简单的统计方程来概括水氮耦合作用的全部类型是不合理的，这也正是用直接统计法研究水氮耦合类型的缺陷所在，此外，方差回归分析不能使特定水氮条件下的耦合类型、水对氮、氮对水的作用具体明晰化、定量化，也不能定量明确特定水氮条件下水氮是否是限制因子。因此，需要对水氮耦合类型的评定方法进行继续进行深入研究。
技术实现要素：
本发明弥补了现有技术的缺陷，提供了一种基于作物相对产量的水氮耦合类型评定方法，该评定方法以四组不同水氮组合类型为实验模型，以其中一个作为带评定组合类型，其余三个作为参照组合类型，避免了不同水氮施用水平导致的水氮耦合类型变化因素的干扰，水氮耦合类型的评定通过数据比较获得，可靠度显著高于现有技术。
本发明的具体技术方案是：
一种基于作物相对产量的水氮耦合类型评定方法，关键点是，所述的评定方法包括以下步骤：
A、设置评定模型
设置两种水分条件WL和WH，每种水分条件设置有两种施氮水平NL和NH，形成四种水氮组合WLNL、WLNH、WHNL和WHNH，设定WHNH为待评定组合，其余三组均为参照组合，其中，“H”代表相对高量，“L”代表相对低量，所述的相对高量相对应的数值为相对低量相对应数值的1.5-2倍；
B、计算作物相对产量
在四种水氮组合条件下分别进行作物种植，作物成熟后分别测定四种类型下作物的产量并计算WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值和相对产量理论值，WLNH、WHNL、WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值为其各自产量与WLNL产量的比值，WHNH水氮组合条件下作物的相对产量理论值为WLNH和WHNL相对产量实际值的乘积；
C、水氮耦合类型的评定
当WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值与相对产量理论值在0.05水平上没有显著性差异，那么，WHNH水氮组合的水氮耦合类型为“加和”，即“水氮互不影响，没有互作”；
当WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值与相对产量理论值在0.05水平上存在显著性差异时，如果相对产量实际值高于相对产量理论值，那么，WHNH水氮组合的水氮耦合类型为“协同”，即“增水促氮，增氮促水”；如果相对产量实际值低于相对产量理论值，那么，WHNH水氮组合的水氮耦合类型为“拮抗”，即“增水限氮，增氮限水”。
所述的步骤B中，如果WHNL水氮组合条件下作物的产量显著高于WLNL水氮组合条件下作物的产量，即两个产量在0.05水平上存在显著性差异，那么，限制增产的因子为水；如果WLNH水氮组合条件下作物的产量显著高于WLNL水氮组合条件下作物的产量，即两个产量在0.05水平上存在显著性差异，那么，限制增产的因子为氮。
所述的步骤B中，如果WHNH和WHNL水氮组合条件下作物的产量差与WHNL水氮组合条件下作物产量的比值显著高于WLNH和WLNL水氮组合条件下作物的产量差与WLNL水氮组合条件下作物产量的比值，即两个比值在0.05水平上存在显著性差异，那么增加灌水量能够促进氮肥肥效的发挥，反之，增加灌水量对氮肥肥效发挥有限制作用；如果WHNH和WLNH水氮组合条件下作物的产量差与WLNH水氮组合条件下作物产量的比值显著高于WHNL和WLNL水氮组合条件下作物的产量差与WLNL水氮组合条件下作物产量的比值，即两个比值在0.05水平上存在显著性差异，那么增加施氮量能够促进灌水的增产作用，反之，增加施氮量对灌水的增产有限制作用。
本发明的有益效果是：本发明借助四组水氮组合形成计算模型，四组水氮组合形成相对高量和相对低量的各种组合，克服了不同条件下水氮耦合类型产生变化导致的评定困难，使特定水氮条件下的耦合类型、水对氮、氮对水的作用具体明晰化、定量化，评定结果可靠，对于农业生产中水氮的组合施用具有较强的指导意义，农业生产真正实现资源优化，投入产出比实现最小化。
具体实施方式
本发明涉及一种基于作物相对产量的水氮耦合类型评定方法，所述的该评定方法包括以下步骤：
A、设置评定模型
设置两种水分条件WL和WH，每种水分条件设置有两种施氮水平NL和NH，形成四种水氮组合WLNL、WLNH、WHNL和WHNH，设定WHNH为待评定组合，其余三组均为参照组合，其中，“H”代表相对高量，“L”代表相对低量，所述的相对高量相对应的数值为相对低量相对应数值的1.5-2倍；
B、计算作物相对产量
在四种水氮组合条件下分别进行作物种植，作物成熟后分别测定四种类型下作物的产量并计算WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值和相对产量理论值，WLNH、WHNL、WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值为其各自产量与WLNL产量的比值，WHNH水氮组合条件下作物的相对产量理论值为WLNH和WHNL相对产量实际值的乘积；
C、水氮耦合类型的评定
当WHNH水氮组合条件下作物的相对产量实际值与相对产量理论值在0.05水平上存在显著性差异，那么，WHNH水氮组合的水氮耦合类型为“加和”，即“水氮互不影响，没有互作”；(注：下文中均以“显著”来表示两个数值在0.05水平上存在显著性差异)
如果相对产量实际值显著高于相对产量理论值，那么，水氮耦合类型为“协同”，即“增水促氮，增氮促水”；如果相对产量实际值显著低于相对产量理论值，那么，水氮耦合类型为“拮抗”，即“增水限氮，增氮限水”。
此外，根据步骤B中的各种数值还能够进行下面两个问题的评定：
1)水、氮是否为限制增产因子的评定：如果WHNL水氮组合条件下作物的产量显著高于WLNL水氮组合条件下作物的产量，那么，限制增产的因子为水；如果WLNH水氮组合条件下作物的产量显著高于WLNL水氮组合条件下作物的产量，那么，限制增产的因子为氮；
2)水对氮、氮对水的作用评定：如果WHNH和WHNL水氮组合条件下作物的产量差与WHNL水氮组合条件下作物产量的比值显著高于WLNH和WLNL水氮组合条件下作物的产量差与WLNL水氮组合条件下作物产量的比值，那么增加灌水量能够促进氮肥肥效的发挥，反之，则增加灌水量对氮肥肥效发挥有限制作用；如果WHNH和WLNH水氮组合条件下作物的产量差与WLNH水氮组合条件下作物产量的比值显著高于WHNL和WLNL水氮组合条件下作物的产量差与WLNL水氮组合条件下作物产量的比值，那么增加施氮量能够促进灌水的增产作用，反之，则增加施氮量对灌水的增产有限制作用。
实施例1，评定方法的具体操作包括以下步骤：
A、设置评定模型：大田种植冬小麦，设置两个灌水量处理：W75和W150(W75：拔节期灌水75mm；W150：拔节期和开花期分别灌水75mm，总计150mm)，每个灌水量处理下设置两个施氮水平：N100和N200(N100：每公顷施氮100千克，N200：每公顷施氮200千克)，氮肥以1:1的比例于播种前和拔节期施用，形成4个水氮组合：W75N100、W75N200、W150N100和W150N200，其中，W150N200为待评定水氮组合，其他三项为参照组合；
B、计算作物相对产量：冬小麦成熟后测定各水氮组合条件下籽粒的产量，分别计算W75N200、W150N100和W150N200水氮组合条件下的相对产量实际值，即各自产量与W75N100产量的比值，各水氮组合条件下的产量和相对产量实际值结果见表1。
表1为本实施例中各水氮组合冬小麦产量与相对产量实际值
由表1中数值可以得知：W150N200的相对产量实际值＝1.52，W150N200的相对产量理论值＝W75N200相对产量实际值×W150N100相对产量实际值＝1.18×1.13＝1.33；
C、水氮耦合类型的评定：W150N200的相对产量实际值为1.52，相对产量理论值为1.33，经过t检验，相对产量实际值在0.05水平上显著高于相对产量理论值，故水氮组合W150N200的水氮耦合类型为“协同”，即“增水促氮，增氮促水”，说明，在W75N100的基础上进一步增加灌水量和施氮量，水氮相互促进，增产显著；
D、水氮是否为增产限制因子的评定：W150N100的产量在0.05水平上显著高于W75N100，说明灌水量从W75增加到W150，产量显著增加，水分是限制增产因子；W75N200的产量显著高于W75N100，说明施氮量从N100增加到N200，产量显著增加，氮肥也是限制增产因子；
E、水对氮、氮对水的作用评定：
水对氮：W75N200和W75N100的产量差与W75N100产量的比值(即W75条件下施氮量增加的增产率)为17.7％，W150N200和W150N100的产量差与W150N100产量的比值(即W150条件下施氮量增加的增产率)为34.3％，可见，增加灌水(从W75增加到W150)使施氮量增加导致的增产率显著增加，即增加灌水显著提高了氮肥增施的增产效应，达到“增水促氮”的效果；
氮对水：W150N100和W75N100的产量差与W75N100产量的比值(即N100条件下灌水量增加导致的增产率)为13.0％，W150N200和W75N200的产量差与W75N200产量的比值(N200条件下灌水量增加导致的增产率)为28.9％，可见，增加施氮两量(从N100增加到N200)使灌水量增加导致的增产率显著增加，即增加施氮显著提高了灌水量增加的增产效应，达到“增氮促水”的效果。
实施例2，评定方法的具体操作包括以下步骤：
A、设置评定模型：大田种植冬小麦，设置两个灌水量处理：W150和W225(W150：拔节期灌水150mm；W225：拔节期、开花期和灌浆期分别灌水75mm，总计225mm)，每个灌水量处理下设置两个施氮水平：N200和N300(N200：每公顷施氮200千克，N300：每公顷施氮300千克)，氮肥以1:1的比例于播种前和拔节期施用，形成4个水氮组合：W150N200、W150N300、W225N200和W225N300，其中，W225N300为待评定水氮组合，其他三项为参照组合；
B、计算作物相对产量：冬小麦成熟后测定各水氮组合条件下籽粒的产量，分别计算W150N300、W225N200和W225N300水氮组合条件下的相对产量实际值，即各自产量与W150N200产量的比值，各水氮组合条件下的产量和相对产量实际值结果见表2。
表2为本实施例中各水氮组合冬小麦产量与相对产量实际值
由表2中数值可以得知：W225N300的相对产量实际值＝0.92，W225N300的相对产量理论值＝W150N300相对产量实际值×W225N200相对产量实际值＝1.02×1.02＝1.04；
C、水氮耦合类型的评定：W225N300的相对产量实际值为0.92，相对产量理论值为1.04，经过t检验，相对产量实际值在0.05水平上显著低于理论值，故水氮组合W225N300的水氮耦合类型为“拮抗”，即“增水限氮，增氮限水”，说明，在W150N200的基础上进一步增加灌水施氮，水氮就相互限制，无益于增产；
D、水氮是否为增产限制因子的评定：W150N200与W225N200的产量在0.05水平没有显著差异，说明灌水量从W150增加到W225，产量没有显著增加，水分不是限制因子；W150N200与W150N300的产量在0.05水平上没有显著差异，说明施氮量从N200增加到N300，产量没有显著增加，氮肥也不是限制因子；
E、水对氮、氮对水的作用评定：
水对氮：W150N300和W150N200的产量差与W150N200产量的比值(即W150条件下施氮量增加的增产率)为1.5％，W225N300和W225N200的产量差与W225N200产量的比值(即W225条件下施氮量增加的增产率)为-9.8％，可见，增加灌水量(从W150增加到W225)使施氮量增加导致的增产率显著降低，即增加灌水量显著降低了氮肥增施的增产效应，“增水限氮”；
氮对水：W225N200和W150N200的产量差与W150N200产量的比值(即N200条件下灌水量增加导致的增产率)为2.5％，W225N300和W150N300的产量差与W150N300产量的比值(N300条件下灌水量增加导致的增产率)为-8.9％，可见，增加施氮量(从N200增加到N300)使灌水量增加导致的增产率显著降低，即增加施氮显著降低了灌水量增加导致的增产效应，“增氮限水”。
本发明通过构建相对高、低量不同组合的四组组合形成评定方法的计算模型，四组水氮组合中水氮相对高量作为待评定组合，其他三组作为参考组合进行计算，这种方式避免了由于不同条件下不同水氮组合形成不同耦合类型导致的无法统一评定的问题，使得各种条件下水氮组合均能够得出准确的耦合类型评定结果，并且还能够根据四组计算模型做出水氮是否为增产限制因子的评定，也能够做出水氮之间相互作用的评定结果，对于农业生产中，各种不同情况下，要不要灌水、要不要施肥以及量的大小均能够得到准确、可靠的指导，农业生产实现资源和产量的最优化配置，同时有利于保护当地的水资源，减小过量施肥造成的水土污染，具有很高的社会效益和经济效益。