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氮肥后移对稻鱼共生模式下水稻和禾花鲤鱼生长及田间水质环境的影响

李妹娟, 张汇成, 唐颖, 王勇尚, 叶群欢, 尹媛红, 胡香玉, 胡锐, 王昕钰, 钟旭华, 梁开明, 潘俊峰, 傅友强, 刘彦卓

李妹娟, 张汇成, 唐颖, 等. 氮肥后移对稻鱼共生模式下水稻和禾花鲤鱼生长及田间水质环境的影响[J]. 华南农业大学学报, 2024, 45(6): 878-888. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202406035
引用本文: 李妹娟, 张汇成, 唐颖, 等. 氮肥后移对稻鱼共生模式下水稻和禾花鲤鱼生长及田间水质环境的影响[J]. 华南农业大学学报, 2024, 45(6): 878-888. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202406035
LI Meijuan, ZHANG Huicheng, TANG Ying, et al. Effects of postponing nitrogen application on rice and carp growth and paddy field water quality in rice-fish co-culture system[J]. Journal of South China Agricultural University, 2024, 45(6): 878-888. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202406035
Citation: LI Meijuan, ZHANG Huicheng, TANG Ying, et al. Effects of postponing nitrogen application on rice and carp growth and paddy field water quality in rice-fish co-culture system[J]. Journal of South China Agricultural University, 2024, 45(6): 878-888. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202406035

氮肥后移对稻鱼共生模式下水稻和禾花鲤鱼生长及田间水质环境的影响

基金项目: 广东省基础与应用基础研究基金(2020A1515110143, 2022A1515011450);国家自然科学基金青年科学基金(32301374);广东省重点领域研发计划(2021B0202030002)
详细信息
    作者简介:

    李妹娟,助理研究员,博士,主要从事稻田生态综合种养技术研究,E-mail: limeijuan028@163.com

    通讯作者:

    钟旭华,研究员,博士,主要从事水稻高产高效栽培研究,E-mail: xzhong8@163.com

    梁开明,研究员,博士,主要从事水稻低碳高产栽培研究,E-mail: kaiming-liang@163.com

  • 中图分类号: S511;S964.2

Effects of postponing nitrogen application on rice and carp growth and paddy field water quality in rice-fish co-culture system

  • 摘要:
    目的 

    本研究旨在探究稻鱼共生模式下氮肥后移对水稻Oryza sativa产量、稻米品质、氮肥利用率、田鱼存活率、田鱼产量、鱼肉品质以及稻田水质环境的影响,为该模式下稳定水稻产量和田鱼产量、提高氮肥利用效率提供理论依据。

    方法 

    以杂交稻‘泰丰优208’和常规稻‘19香’以及禾花鱼Cyprinus carpio品种‘乳源石鲤1号’为试验材料,设计不施氮肥(M0)、一次性基施氮肥(M1,不添加追肥)和氮肥后移(M2,基肥和追肥质量比为7∶3)共3个试验处理,施氮处理的总施氮量为早季150 kg·hm−2和晚季180 kg·hm−2

    结果 

    与M1处理相比,M2处理的水稻茎蘖数、中后期叶片SPAD值和氮素吸收利用率(REN)提高。早、晚季M2处理的REN分别比M1处理提高25.82%~91.11%和62.74%~67.35%,M1和M2处理的稻米碾磨品质与外观品质无显著差异。M2处理显著增加了水稻穗分化初期的水体电导率以及总氮、铵态氮和硝态氮含量(P < 0.05),同时显著降低了鲤鱼肉粗脂肪含量(P < 0.05),但对禾花鲤鱼存活率和产量无显著影响。

    结论 

    稻鱼共生系统中氮肥后移在稳定水稻和禾花鲤鱼产量的同时,可以提高水稻氮肥利用率,降低禾花鲤鱼粗脂肪含量,对稻米品质和鲤鱼肉蛋白质及总氨基酸含量无显著影响。

    Abstract:
    Objective 

    This study aims to explore the effects of postponing nitrogen fertilization in the rice-fish co-culture system on rice (Oryza sativa) yield and grain quality, nitrogen utilization rate, fish survival rate, fish yield, fish meat quality, as well as paddy field water quality. This research would provide a theoretical basis for stabilizing rice and fish yields and improving nitrogen utilization efficiency in rice fields under the rice-fish co-culture system.

    Method 

    The study used hybrid rice ‘Taifengyou 208’, conventional rice ‘19 Xiang’ and Cyprinus carpio variety ‘Ruyuanshili 1’ as experimental materials. Based on a total nitrogen application rate of 150 kg·hm−2 for early season and 180 kg·hm−2 for late season, three experimental treatments were designed: No nitrogen fertilizer application (M0), one-time basal nitrogen fertilizer application (M1, the top dressing fertilizer was not added), and postponing nitrogen application (M2, the mass ratio of basal fertilizer and top dressing fertilizer was 7∶3).

    Result 

    Compared to the M1 treatment, M2 treatment was more beneficial for improving the rice tiller numbers, leaf SPAD values and nitrogen absorption and utilization efficiency (REN) at heading stage, the REN of M2 treatment increased by 25.82%−91.11% and 62.74%−67.35% in early and late rice growing seasons respectively. There was no significant difference in milling quality and appearance quality of rice between M1 and M2 treatments. M2 treatment significantly increased the paddy water electrical conductivity, total nitrogen, ammonia nitrogen, and nitrate nitrogen contents at rice panicle initial stage (P < 0.05), while significantly reduced the crude fat content in carp meat (P < 0.05). However, it had no significant effect on the survival rate or yield of fish.

    Conclusion 

    In the rice-fish co-culture system, postponing nitrogen application can stabilize rice and carp yield, improve nitrogen use efficiency, and reduce crude fat content of carp meat, with no significant effect on rice quality or the protein and total amino acid contents of carp meat.

  • 水稻作为人类主要粮食之一,受众十分广泛,遍布亚、欧、非洲以及热带美洲,全球约一半的人口以稻米作为主食,因此水稻的产量问题一直备受关注,水稻产量预测也成为当前水稻生产中的一个重要研究方向。当前作物估产方面,主要有气象产量预测法、遥感技术和统计动力学模拟法[1],通常使用多元线性回归、决策树、神经网络等构建模型;水稻产量受多种因素影响,如气候、病虫害、农药化肥使用量等,导致产量数据呈现非线性分布,预测效果整体较差。

    现今我国的水稻主要有早、中、晚3种水稻,水稻的分布位置与气候条件密切相关,光照、温度、风向、水分等因素的变化会影响水稻的生长,进而影响水稻的产量。比如,气温变化会对水稻花器官分化、发育以及水稻同化物合成、累积、转运及分配过程产生影响;水稻在孕穗期和灌浆期对水分变化最为敏感,在这期间水稻缺水会阻碍分蘖穗的形成,并影响谷粒的灌浆充实程度;水稻从孕穗期到出穗期叶面积较大,蒸腾强度达到高峰,蒸发量过大会对水稻生长造成影响;水稻属喜阳短日照作物,光照强度直接影响水稻同化物的形成速率,进而影响产量[2-5]。当前,在气象估产方面,国内外学者已进行了相关的研究,比如,刘洪英等[6]利用四川省南充市1989—2018年气象数据和水稻单产数据,采用线性回归方法建立了基于气象因子的水稻产量预报模型;高俊杰等[7]利用1982—2020年广东省肇庆市高要区气象因子与早稻产量的数据,采用逐步线性回归方法建立了早稻产量预报模型;Chutia等[8]利用1990—2012年水稻作物产量数据和周天气数据,建立了阿萨姆邦13个地区的水稻产量预测模型;Kaeomuangmoon等[9]通过研究泰国77个区域的气候数据变化,利用Rice4cast平台预测季节性KDML 105水稻的产量;Traore等[10]使用决策分析针对萨赫勒地区气候条件进行水稻估产;Jha等[11]通过作物动态模型根据每日气象数据对尼泊尔水稻产量进行估产;Dhekale等[12]针对印度克勒格布尔市日降雨量数据,采用CERES-Rice(DSSATv4.5)模型进行水稻产量预测;Nain等[13]针对印度哈里亚纳邦卡尔纳尔地区的气象及水稻产量数据,使用多元线性回归等不同统计方法对该地区的水稻产量进行预测;Guo等[14]通过气象和水稻产量等农艺性状数据,分别使用反向传播神经网络和偏最小二乘法构建模型,预测华东地区的水稻产量;杨北萍等[15]通过长春市2个地区的气象、水稻遥感及产量数据,使用随机森林算法对2个地区的水稻产量进行预估;徐强强等[16]通过浙江省台州市椒江区的气象及水稻产量数据,使用指数平滑法对该地区早稻产量进行预测。其他作物方面,路智渊等[17]通过气象因子结合固原市小麦产量进行回归分析,进行小麦产量预测;马凡[18]基于气象数据及安徽省小麦产量,构建小麦产量预测模型。以上方法不同程度地存在模型精度低、预测区域级别过大、模型优化时间过长等缺陷,如模型的误差超过10%,预测区域的级别为国家或省市,使用群智能算法等优化神经网络时间过长等。为了解决上述问题,本文提出一种基于Spark的鲸鱼优化算法−反向传播神经网络 (Whale optimization algorithm-backpropagation,WOA-BP)水稻产量预测方法。首先,以县/市/区作为研究区域级别,避免研究区域范围过大和数据量太少的问题,可以很好地反映气象因素对县/市/区级别水稻产量的影响,在研究小区域水稻产量时更具有参考意义;此外,BP神经网络具有优良的非线性映射能力,利用其构建水稻产量模型能够提升模型的预测效果,同时利用WOA对BP网络的权值和偏置值进行优化,改善BP神经网络收敛慢、易局部收敛等缺陷,能够进一步提升模型的效果,避免误差较大等问题;最后,将现有的大数据技术与农业和人工智能进行结合,利用大数据Spark框架,搭建Spark集群,将改造后的WOA-BP算法在集群环境下实现并行化运算,减少算法优化过程的时间开销,充分发挥大数据技术的优势,实现对水稻产量与气象数据的快速建模以及县/市/区水稻产量的精准预测。

    模型的训练在TensorFlow框架下完成,优化算法在Spark集群下运行,其中Spark集群由3台相同配置的联想台式电脑组成,硬件环境:联想3148主板、AMD Ryzen5 3600 6-Core双线程CPU、16 GB DDR4 3 000 MHz内存、TP-LINK路由器,软件环境:Ubuntu16.04系统、TensorFlow2.8、Spark3.2.0、Python3.7,编程语言为Python;通过路由器将3台电脑构成局域网,按照1主节点2子节点搭建Spark集群环境,Spark集群模式为Standalone模式。

    本文以广东省西部地区4座城市(湛江、茂名、阳江、云浮)23个区县2000—2020年水稻的单产(每667 m2)数据及该地区的气象因素作为研究对象,其中,该区域的水稻单产数据共计482条,数据来源于广东省统计局历年的《广东农村统计年鉴》;气象因素选取2000—2020年每年3—10月的每月气温(最高、最低、平均),土温(最高、最低、平均),露点温度(最高、最低、平均),积温,降水量,蒸发量和太阳辐射量,来源于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的气象数据。为了降低后期BP神经网络模型结构的复杂程度,通过主成分分析 (Principal component analysis,PCA) 对影响因素进行降维,降维后累积方差贡献度保持在0.95以上;此外为了加快BP神经网络的收敛,需对数据进行归一化处理,归一化公式如下:

    $$ \begin{array}{c}{X}'={\rm{MIN}}+\dfrac{X-{X}_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}{{X}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-{X}_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}\left(\mathrm{M}\mathrm{A}\mathrm{X}-\mathrm{M}\mathrm{I}\mathrm{N}\right)\text{,}\end{array} $$ (1)

    式中,X为当前元素,$ {X}' $X归一化后的值,MIN、MAX分别为X整体数据集中所有元素的最小值和最大值,$ {X}_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}} $$ {X}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}} $为当前所在列的最小值与最大值。

    BP神经网络是1986年由Rumelhart等[19]提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络之一。BP神经网络学习过程分为输入信息正向传播和误差反向传播2个阶段[20]

    WOA算法是由澳大利亚学者Mirjalili等[21]于2016年提出的新型群智能寻优算法,该算法主要分为座头鲸识别并包围猎物、螺旋泡网攻击、鲸鱼根据同类位置随机搜索捕食3个阶段;WOA算法已经被运用到复杂函数优化、路径规划、图像分割和光伏模型等领域,并取得显著效果[22]

    Spark是一个基于内存运算的大数据计算框架,在时间性能上优于MapReduce,Spark为了能够实现高并发和高吞吐率的数据处理过程,封装了弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets,RDD)、累加器、广播变量3大数据结构,应对不同场景下数据处理,其中,RDD是Spark中最基本的数据单元,同时也是1个不可变、可分区且支持并行计算的数据集合。RDD用于支持Spark框架的并行计算,而累加器以及广播变量则用于数据同步,其中累加器是1个只写变量,变量一旦被修改,该变量在所有节点的值将同步更新;广播变量是1个只读变量,当变量被广播后,成为该节点的局部变量,节点修改该变量不会影响其他节点[23-24]

    由于WOA算法优化BP神经网络时,存在大量迭代计算,除鲸鱼自身的信息不一样外,每头鲸鱼在寻找自身最优解以及更新自身位置信息的过程中,所有更新逻辑均相同,因此,结合Spark并行计算框架,实现基于Spark的WOA-BP算法并行化,减少算法的时间开销。图1为基于Spark的WOA-BP算法的并行化流程图,算法的具体步骤如下。

    图  1  WOA-BP算法的并行化流程
    Figure  1.  The parallelization process of the WOA-BP algorithm

    1)设置相关参数:设置种群规模,如鲸鱼数量n,参数维度d等,同时设置Spark广播变量。

    2)初始化种群:创建含d个元素的一维零数组,通过该数组构建RDD,之后通过map算子进行种群的初始化,实现并行化初始化操作,减少时间开销。

    3)更新鲸鱼位置和适应度:更新每头鲸鱼的位置信息,并进行越界检查,之后计算该鲸鱼的适应度(Fitness),以样本的均方根误差(Root mean square error,RMSE)作为适应度,计算公式如下:

    $$ \begin{array}{c}{\rm{RMSE}}=\sqrt{\dfrac{1}{mn}\displaystyle\sum _{i=1}^{n}\displaystyle\sum _{j=1}^{m}{\left({y}_{ij}-{{y}'}_{ij}\right)}^{2}}\text{,}\end{array} $$ (2)

    式中,n为样本数,m为网络输出层输出个数,$ {y}_{ij} $为样本的实际值,$ {{y}'}_{ij} $为网络的实际输出值。

    4)更新全局最优解和最小适应度:通过sortBy算子获取最小适应度以及该适应度对应的鲸鱼位置信息,更新全局最优解。

    5)终止条件判断:若不满足终止条件,则程序继续执行,否则,通过collect算子收集各个分区的数据,完成算法的优化阶段,得到全局最优解。

    6)构建BP神经网络:利用全局最优解对网络的权值和偏置值进行初始化,构建模型。

    本文以广东省西部地区2000—2020年县/市/区水稻单产及气象数据为基础,按照3∶1∶1进行数据集划分:2000—2012年数据作为训练集,2013—2020年数据作为验证集(50%)和测试集(50%),通过BP神经网络建模,分别使用粒子群优化算法 (Particle swarm optimization,PSO) 和WOA对BP神经网络进行优化,得到BP、PSO-BP、WOA-BP 3种产量预测模型,之后对模型的预测结果进行反归一化。图2是3种模型预测值与真实值的绝对误差对比,由图2可以清晰看出,WOA-BP模型的曲线整体上更加贴近横坐标,即测试集样本的整体绝对误差小于另外2种模型的。表1为3种模型的预测精度对比,可以明显看出,与传统BP模型相比,经WOA优化后的产量预测模型的平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)减少了1.286个百分点,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)减少了4.338 kg,RMSE减少了7.462 kg。虽然PSO-BP模型相较传统BP模型在精度上有一定提升,但效果明显不如WOA-BP。此外,试验过程中发现,相同种群规模下,WOA与PSO 2种算法的优化时间相差较大,其中WOA为26 637 s,PSO为48 518 s,WOA比PSO少了约45%的时间开销,显然WOA的时间性能更优。因此,WOA在算法优化的时间开销以及模型效果上均优于PSO,故本文采用WOA-BP对广东省西部地区县/市/区的水稻产量进行最终建模。

    图  2  3种模型的绝对误差
    Figure  2.  Absolute error of the three models
    表  1  3种模型精度对比
    Table  1.  Precision comparison of the three models
    模型
    Model
    平均绝对
    百分比误差/%
    MAPE
    平均绝对
    误差/kg
    MAE
    均方根
    误差/kg
    RMSE
    BP 8.354 31.320 41.008
    PSO-BP 7.890 29.999 38.786
    WOA-BP 7.068 26.982 33.546
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    表1图2的结果可知,经WOA-BP算法得到的预测模型效果最佳,但算法的优化时间仍旧较长,故在此基础之上,结合Spark并行计算框架,减少优化过程的时间开销。因此,使用3台台式主机按照1主节点2子节点的形式搭建Spark集群,同时改造WOA-BP算法实现并行化,并按照2倍物理核数的规则对RDD进行分区,提升集群整体的并行度,充分利用CPU性能。表2为不同节点性能对比及配置信息,图3为不同节点算法运行时间对比,由表2图3可以清晰看出,随着节点数量的增加,算法的优化时间随之减少,其中3节点比2节点和1节点分别减少了21.4%和39.3%的时间开销,大幅度缩短算法的优化时间。同时与“2.1”中非Spark的WOA的优化时间相比,减少了44%的时间开销,充分体现算法与Spark框架结合后的优势,真正实现对水稻产量与气象数据的快速建模。

    表  2  不同节点数量性能对比及配置信息
    Table  2.  Performance comparison and configuration information under different node number
    节点数量
    Node
    number
    总内存/G
    Total
    memory
    总物理核数
    Total physical
    nuclei number
    分区数量
    Partition
    number
    t/s
    116122424 534
    232244818 955
    348367214 895
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    图  3  不同节点数时间开销对比
    Figure  3.  Time overhead comparison under different node number

    本文以广东省西部地区所有县/市/区作为研究区域,针对气象因素对水稻单产的影响,提出一种基于Spark框架的WOA-BP水稻县/市/区级别的单产预测方法。首先通过WOA对BP神经网络进行优化,避免BP神经网络收敛慢、易局部收敛等缺陷,提升BP模型的整体预测精度;其次,结合Spark并行计算框架,实现WOA-BP算法并行化,加快WOA-BP算法的运算速度,减少算法的时间开销;最后通过WOA-BP算法得到的最优解对网络进行初始化并构建网络模型,之后进行水稻单产的预测。测试集的预测结果表明,该模型的预测精度较高,预测结果较精确,论证了该方法的可行性及有效性;同时,该模型可以很好地反映气象因素对广东省西部地区县/市/区水稻单产的影响情况,对研究广东西部县/市/区乃至整个广东的水稻单产具有一定的借鉴意义。

  • 图  1   稻鱼共生系统中不同施氮处理对早季水稻生长性状的影响

    PI、HD、MA分别表示穗分化期、抽穗期、成熟期;各图中,同一时期柱子上方的不同小写字母表示不同处理间差异显著(P<0.05,LSD法)。

    Figure  1.   Effects of different N application treatments on growth traits of early season rice in rice-fish co-culture system

    PI, HD, and MA indicate panicle initiation stage, heading stage, and maturity stage respectively; In each figure, different lowercase letters above bars of the same stage indicate significant differences among treatments (P<0.05, LSD method).

    图  2   稻鱼共生系统中不同施氮处理对晚季水稻生长性状的影响

    PI、HD、MA分别表示穗分化期、抽穗期、成熟期;各图中,同一时期柱子上方的不同小写字母表示不同处理间差异显著(P<0.05,LSD法)。

    Figure  2.   Effects of different N application treatments on growth traits of late season rice in rice-fish co-culture system

    PI, HD, and MA indicate panicle initiation stage, heading stage, and maturity stage respectively; In each figure, different lowercase letters above bars of the same stage indicate significant differences among treatments (P<0.05, LSD method).

    图  3   稻鱼共生系统中不同施氮处理对早季稻田水体环境的影响

    Figure  3.   Effects of different N application treatments on paddy water environment at early season in rice-fish co-culture system

    图  4   稻鱼共生系统中不同施氮处理对晚季稻田水体环境的影响

    Figure  4.   Effects of different N application treatments on paddy water environment at late season in rice-fish co-culture system

    图  5   稻谷产量与植株总氮积累量之间的关系

    Figure  5.   Relationship between rice grain yield and total nitrogen accumulation in rice plant

    表  1   稻鱼共生系统中不同施氮处理对水稻产量及其构成要素的影响1)

    Table  1   Effects of different N application treatments on rice yield and its components in rice-fish co-culture system

    季节
    Season
    品种
    Variety
    处理
    Treatment
    产量/
    (t·hm−2)
    Yield
    有效穗数/
    (穗·m−2)
    Panicle number
    每穗实粒数
    Grain number
    per ear
    结实率/%
    Seed setting
    rate
    千粒质量/g
    1000-grain
    weight
    收获指数
    Harvest
    index
    早季
    Early season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 3.97b 163.20b 67.81b 63.17b 22.39a 43.07b
    M1 7.37a 275.69a 132.62a 79.36a 22.44a 55.42a
    M2 7.68a 249.31a 127.24a 78.01a 23.06a 54.07a
    19香
    19 Xiang
    M0 3.61b 125.00b 82.11b 64.36a 20.48a 38.46b
    M1 5.81a 191.97a 133.61a 64.77a 20.89a 43.42a
    M2 5.72a 182.64a 135.66a 67.86a 20.36a 44.05a
    晚季
    Late season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 5.12a 204.86b 149.57a 80.03a 21.62a 62.55a
    M1 5.85a 265.97a 145.98a 78.33a 21.23a 60.72a
    M2 5.70a 253.47a 140.41a 72.46b 20.77a 61.67a
    19香
    19 Xiang
    M0 3.06c 155.56c 151.88c 67.44b 20.23a 47.09c
    M1 4.46b 195.14b 164.94b 70.16b 20.29a 50.61b
    M2 4.94a 204.17a 183.74a 74.23a 19.76a 52.99a
     1)相同季节和品种的同列数据后的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05,LSD法)。
     1) Different lowercase letters of the same column for the same season and variety indicate significant differences among treatments (P < 0.05, LSD method).
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    表  2   稻鱼共生模式下不同施氮处理对水稻氮素吸收利用的影响1)

    Table  2   Effects of different N application treatments on nitrogen absorption and utilization of rice in rice-fish co-culture system

    季节
    Season
    品种
    Variety
    处理
    Treatment
    REN/% AEN/
    (kg·kg−1)
    PFPN/
    (kg·kg−1)
    HIN/%
    抽穗期 Heading stage 成熟期 Maturity stage
    早季
    Early season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 19.13b 54.40b
    M1 27.40b 38.58a 22.71a 48.98a 69.41a
    M2 35.91a 41.15a 24.78a 45.97a 65.19a
    19香
    19 Xiang
    M0 16.22b 53.09b
    M1 21.08b 32.00a 14.69a 33.76a 57.91a
    M2 26.52a 35.26a 17.32a 34.90a 59.38a
    晚季
    Late season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 34.74c 73.47a
    M1 12.58b 17.70b 4.03a 43.07a 69.18b
    M2 24.04a 28.81a 3.18a 38.84b 70.03ab
    19香
    19 Xiang
    M0 25.10c 59.78a
    M1 19.53b 21.75b 7.82b 34.31b 62.51a
    M2 30.76a 36.40a 10.45a 38.94a 62.16a
     1)REN:氮素吸收利用率,AEN:氮素农学利用率,PFPN:氮肥偏生产力,HIN:氮素收获指数;相同季节和品种的同列数据后的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05,REN和AEN采用t检验分析,PFPN和HIN采用LSD法分析)。
     1) REN: Nitrogen absorption and utilization efficiency, AEN: Agronomic efficiency of nitrogen, PFPN: Partial factor productivity of nitrogen, HIN: Harvest index of nitrogen; Different lowercase letters of the same column for the same season and variety indicate significant differences among treatments (P < 0.05, REN and AEN are analyzed by t test, while PFPN and HIN are analyzed by LSD method).
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    表  3   稻鱼共生系统中不同施氮处理对稻米碾磨品质和外观品质的影响1)

    Table  3   Effects of different N application treatments on rice milling and appearance quality in rice-fish co-culture system

    季节
    Season
    品种
    Variety
    处理
    Treatment
    糙米率/%
    Brown rice
    rate
    精米率/%
    Milled rice
    rate
    整精米率/%
    Whole milled
    rice rate
    长宽比
    Length to
    width ratio
    垩白粒率/%
    Chalky rice
    rate
    垩白度
    Chalkiness
    早季
    Early season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 75.39b 66.26b 40.62a 3.04a 3.04a 5.56a
    M1 76.51ab 65.80b 38.59a 2.97a 4.34a 6.55a
    M2 77.65a 67.89a 39.83a 3.02a 6.20a 8.03a
    19香
    19 Xiang
    M0 72.78a 60.21a 39.37a 3.41a 3.93a 5.94a
    M1 72.86a 59.17a 44.91a 3.50a 4.79a 6.61a
    M2 74.02a 60.05a 44.90a 3.59a 5.05a 6.63a
    晚季
    Late season
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 77.80a 68.72a 64.70a 3.12a 3.84a 5.74a
    M1 78.29a 69.50a 64.34a 3.20a 2.84a 5.29a
    M2 78.29a 69.30a 64.92a 3.20a 3.51a 5.62a
    19香
    19 Xiang
    M0 74.15a 63.04a 54.94a 3.65a 3.71a 4.67a
    M1 73.92a 62.84a 53.93a 3.53a 3.01a 4.04a
    M2 74.84a 61.75a 53.50a 3.59a 2.28a 3.78a
     1) 相同季节和品种的同列数据后的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05,LSD法)。
     1) Different lowercase letters of the same column for the same season and variety indicate significant differences among treatments (P < 0.05, LSD method).
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    表  4   稻鱼共生系统中不同施氮处理对稻田禾花鲤鱼存活率及其产量的影响1)

    Table  4   Effects of different N application treatments on the survival rate and yield of Cyprinus carpio in rice-fish co-culture system

    品种
    Variety
    处理
    Treatment
    早季 Early season 晚季 Late season
    存活率/%
    Survival rate
    单尾质量/g
    Weight per fish
    田鱼产量/(kg·hm−2)
    Fish yield
    存活率/%
    Survival rate
    单尾质量/g
    Weight per fish
    田鱼产量/(kg·hm−2)
    Fish yield
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 58.75b 51.22a 626.95a 68.33a 34.53a 388.13a
    M1 81.25a 53.78a 759.07a 60.83a 34.19a 388.52a
    M2 56.62b 54.81a 655.84a 64.17a 36.66a 440.12a
    19香
    19 Xiang
    M0 58.75a 51.22a 626.95a 68.33a 34.53a 388.13a
    M1 70.34a 53.66a 707.47a 64.17a 33.04a 395.56a
    M2 62.63a 53.99a 693.01a 67.50a 36.81a 466.70a
     1) 相同品种同列数据后的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05,LSD法)。
     1) Different lowercase letters of the same column for the same variety indicate significant differences among treatments (P < 0.05, LSD method).
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    表  5   稻鱼共生系统中不同施氮处理对禾花鲤鱼肉粗脂肪、粗蛋白和总氨基酸含量的影响1)

    Table  5   Effects of different N application treatments on the crude fat, crude protein, and total amino acid contents in the muscle of Cyprinus carpio in rice-fish co-culture system w/(g·kg−1)

    品种
    Variety
    处理
    Treatment
    早季 Early season 晚季 Late season
    粗脂肪
    Crude fat
    粗蛋白
    Crude protein
    总氨基酸
    Total amino acid
    粗脂肪
    Crude fat
    粗蛋白
    Crude protein
    总氨基酸量
    Total amino acid
    泰丰优208
    Taifengyou 208
    M0 25.5a 152.0a 160.0a 31.0b 170.3a 144.4a
    M1 24.0a 159.3a 158.6a 37.7a 168.3a 152.8a
    M2 16.0b 149.7a 155.9a 33.0b 168.7a 155.5a
    19香
    19 Xiang
    M0 25.5a 152.0a 160.0a 31.0ab 170.3a 144.4a
    M1 22.0a 151.0a 168.7a 32.5a 172.0a 147.7a
    M2 14.0b 149.3a 169.2a 28.0b 170.3a 140.1a
     1)相同品种同列数据后的不同小写字母表示处理间差异显著(P < 0.05,LSD法)。
     1) Different lowercase letters of the same column for the same variety indicate significant differences among treatments (P < 0.05, LSD method).
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-06-23
  • 网络出版日期:  2024-09-04
  • 发布日期:  2024-09-18
  • 刊出日期:  2024-11-09

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