优化水分和氮素水平可以提高瓜尔豆的干物质积累量、产量以及品质

《Industrial Crops and Products》：Optimizing water and nitrogen levels improve dry matter accumulation, yield formation, and quality of guar beans

　　姜东宇|孔聚仁|王振华|尹飞虎|张继红|冯正江|张金珠
新疆石河子大学水利与建筑工程学院，新疆石河子832000

**摘要**
干物质积累（DMA）是影响作物产量的关键因素。本研究探讨了水分和氮素优化对瓜尔豆干物质积累动态变化的影响，以及其对产量和质量的影响。设置了四种灌溉水平：W1（1170 m3/ha）、W2（1530 m3/ha）、W3（1890 m3/ha）和W4（2250 m3/ha），以及两种氮肥施用量：N1（30 kg/ha）和N2（50 kg/ha）。研究分析了不同水分和氮素供应对瓜尔豆生长和产量的影响。采用Richards模型拟合干物质积累曲线，同时利用结构方程模型（SEM）分析水分、氮素、干物质积累、产量和质量之间的路径关系。结果表明，Richards模型能够有效模拟干物质积累的动态变化（R2 > 0.995，NRMSE ≤ 6.58%）。优化水分和氮素供应（W3N1和W3N2）可以在快速生长期提高干物质积累比例，分别达到53.33%和53.27%。SEM分析显示，优化水分和氮素供应通过增加叶面积和干物质积累来促进产量增长，使产量提高3.46–16.41%。与半乳甘露聚糖相比，可溶性糖含量对水分和氮素调节的响应更为明显。具体而言，W2N1处理的半乳甘露聚糖含量比W4N2处理增加了19.70%，而W3N1处理的可溶性糖含量比W1N1处理增加了12.96%。与传统灌溉方式相比，优化水分和氮素供应使灌溉水利用效率和氮肥利用率分别提高了38.68%和15.76%。因此，优化水分和氮素供应可以通过加速干物质积累速率和优化分配比例来提高产量和改善质量。本研究为通过覆膜滴灌实现瓜尔豆的高产优质生产提供了理论基础。

**1. 引言**
中国快速的工业发展导致了严重的氮素困境。化学肥料在农田中的污染，加上过量施用氮素导致的土壤微环境退化，严重损害了耕地的质量并影响了农业生产的可持续发展（Zhao等人，2022年）。2024年，中国氮肥使用量达到了49.26×10^6吨。过去二十年间，氮肥使用量的增长率是耕地面积的7.2倍，而氮肥的利用率仅约为43%。这一情况迫切需要解决农业非点源污染问题（Li等人，2021年）。此外，在中国西北部的干旱地区，由于可灌溉水资源严重短缺，这一问题更加突出，尤其是在新疆（Li等人，2020年；Shi等人，2024a）。新疆的人均水资源约为全国平均水平的两倍，但由于耕地面积广阔、对灌溉的依赖性强以及生态用水需求高，每单位耕地的可用水资源仅为全国平均水平的0.4–0.5倍。这不仅导致严重的水资源短缺，也给新疆的农业部门带来了巨大的节水压力（Gao等人，2025年）。新疆作为中国重要的粮食和经济作物生产基地，其粮食产量达到了8292.0公斤/公顷，位居全国前列。高效利用水资源和肥料资源，以及可持续管理土地，对于实现“更高产量、更优质量和更高效率”的农业生产目标具有重要意义（Shi等人，2024b）。

在中国西北部的干旱地区，农业生产在作物生长期高度依赖灌溉。结合水分和肥料技术，特别是覆膜滴灌技术，具有“高效率-增产-增收”的潜力（Wang等人，2025年；Wen等人，2026年）。然而，过度施用水分和氮素不仅会导致资源浪费和作物生长受阻，还会对农田微环境产生负面影响，并增加养分淋失（Sun等人，2024年；You等人，2024年）。现有研究表明，适当减少氮肥施用量和灌溉量可以在番茄（Lyu等人，2025年）、小麦（Li等人，2022年）和茄子（Li等人，2025年）的后期生长阶段提高干物质积累，同时不损害产量，并改善品质（Ishfaq等人，2023年）。此外，关于新疆干旱地区水分和氮素减少的研究证实，作物干物质积累与产量密切相关，并受灌溉定额、氮肥施用量和灌溉水矿化作用的影响（Wang等人，2023年；Wei等人，2022年）。例如，Bai等人（2024年）发现，氮肥施用量减少25%（300 kg/ha）并结合100%的ETc灌溉水平，可以同时增加干物质积累和棉花产量，使产量提高21.41%，灌溉水利用效率提高71.76%。

为了实现高产量，干物质积累是产量形成的关键基础。通过基于信息技术的作物生长模型动态模拟，可以有效地量化生长过程对水分和氮素供应的响应（Zhang等人，2021年）。目前用于描述干物质动态积累的主要模型是Logistic模型和Richards模型。一些研究者认为，Richards模型比Logistic模型更适合模拟作物生长过程，因为其参数具有更大的整体可塑性，且生长点表示更准确。此外，Richards模型的应用范围更广（Wu等人，2023年）。因此，全面分析水分和氮素管理及其效果对于通过调整作物干物质积累来提高产量以及探索其耐旱性和耐贫瘠土壤特性具有重要意义。

瓜尔豆（Cyamopsis tetragonoloba L.）是一种重要的工业作物，其种子富含高活性的半乳甘露聚糖，是食品生产、油脂提取和医药等多个领域的重要原料（Kumar等人，2019年）。瓜尔豆适应温暖温带干旱气候，具有很强的耐旱性，以及对轻盐碱的耐受性，同时具备水分和肥料节约能力。新疆丰富的自然条件，加上广阔的微咸碱耕地（约5×10^6公顷）、高度的农业机械化以及先进的节水技术（如覆膜滴灌），为瓜尔豆的生长和生产创造了有利条件（Ma等人，2026年）。然而，中国对食品级瓜尔胶的需求严重依赖进口（Bian等人，2025年）。优化水分-氮素耦合是提高作物产量和资源利用效率的重要途径。因此，研究在水分和氮素胁迫条件下实现高品质和高产瓜尔豆生产的机制具有重要意义。这项研究对于增强国内供应能力、减少对外依赖和确保供应链安全至关重要。目前，瓜尔豆在优化水分和氮素条件下的快速生长期干物质动态调节与其产量和质量之间的关系尚不明确。因此，本研究以瓜尔豆为对象，建立了水分-氮素耦合调节实验。通过分析不同灌溉定额和氮肥施用量组合下瓜尔豆干物质积累、水分-氮素生产和质量的变化特征，旨在探索调控高产优质瓜尔豆生长的机制和原理。干物质积累过程采用Richards模型进行模拟，SEM用于分析水分和氮素供应与干物质积累、水分-氮素生产和质量等指标之间的关系。这些发现将为高效利用水资源和氮素资源，以及在中国西北部干旱地区实现覆膜滴灌的高产优质瓜尔豆生产提供科学依据。

**2. 材料与方法**
**2.1. 研究区域**
实验于2023年6月至2024年10月在新疆生产建设兵团现代节水灌溉重点实验室和石河子大学节水灌溉试验站进行，位于新疆石河子市（地理坐标：86°03'47"E，44°18'28"N，海拔450.8 m），图1。该试验站位于干旱半干旱地区，年平均日照时间为2850小时，年平均降水量为205毫米（图2）。试验田地下水位超过8米，土壤类型为中壤土，土壤中含有超过21%的粒径小于0.01毫米的物理粘粒。土壤的平均容重为1.48 g/cm3，田间持水率为14.4%。播种前，耕作层（0–40 cm）的土壤pH值为7.62，有机质含量为15.46 g/kg，碱解氮含量为50.33 mg/kg，总氮含量为0.86 g/kg。

**2.2. 实验设计**
田间实验采用双因素随机区组设计，包括四种灌溉水平（W1：1170 m3/ha；W2：1530 m3/ha；W3：1890 m3/ha；W4：2250 m3/ha）和两种氮肥施用量（N1：30 kg/ha；N2：50 kg/ha），共八个处理组，每个处理组重复三次，每个小区面积为8.7 m2（6 m × 1.45 m）。实验设计见表1。采用综合的水分和肥料管理方法，通过覆膜滴灌进行灌溉和施肥，施肥与每次灌溉同时进行。灌溉水源为深层地下水，矿化度约为1.35 g/L。实验中使用的肥料包括尿素（N，46.4%）、磷酸一铵（P?O?，60.5%）和氯化钾（K?O，57.0%）。基肥施用磷酸盐肥料（40 kg/ha）和钾肥（25 kg/ha），氮肥通过滴灌在整个生长期间持续施用。两个生长季节的水分和氮素供应系统保持一致。在苗期、开花期、结荚期、灌浆期和成熟期，分别每隔20天、15天、20天、15天和47天进行一次灌溉和施肥。肥料均匀分配，每个生长阶段占20%。

**2.3. 指标测量方法**
**2.3.1. 干物质动态和叶面积**
从苗期、全花期、结荚期和灌浆期随机选取三个生长均匀的代表性植株。使用CI-202叶面积仪测量叶面积（Zequan公司）。然后将每个器官放入烤箱中，在105°C下烘烤30分钟。在80°C下干燥至恒重后，称量瓜尔豆的干物质质量。

**2.3.2. 产量和质量**
在瓜尔豆成熟和结实期间，收获并脱粒每个小区的所有豆荚。测量的指标包括每株植物的产量、籽粒数量以及一千粒籽粒的重量。此外，从每个群体中选择了九株生长均匀的植物，并记录了每株植物的豆荚数量和籽粒数量。使用高效液相色谱法和蒽酮比色法分别测定了瓜尔豆中的半乳甘露聚糖和可溶性糖的含量。

2.3.3. 灌溉用水效率
灌溉用水效率（IWUE，单位：kg/m3）的计算公式为：
(1) IWUE = Y / I
其中，Y 表示相应处理下的瓜尔豆产量（单位：kg/ha）；I 表示相应的灌溉定额（单位：m3/ha）。

2.3.4. 氮素偏因子生产力
氮素偏因子生产力（NPFP，单位：kg/kg）的计算公式为：
(2) NPFP = Y / F
其中，F 表示相应处理下的氮肥施用量（单位：kg/ha）。

2.3.5. 生长期有效积温
生长期间的有效积温（GDD）的计算公式如下（Long等人，2025年）：
(3) GDDn = ∑(Tmax + Tmin)2 / Tbase
其中，GDDn 表示播种后第 n 天的有效积温（单位：℃）；Tmax 表示每日最高温度（单位：℃）；Tmin 表示每日最低温度（单位：℃）；Tbase 表示瓜尔豆生命活动所需的最低温度（单位：℃）。瓜尔豆的最低温度为 15℃。2023 年和 2024 年瓜尔豆的有效积温分别为 1024.55℃ 和 1047.91℃。

2.3.6. 相对有效积温
相对有效积温（RGDD）的计算公式如下：
(4) RGDDn = GDDn / GDDend
其中，RGDDn 表示播种后第 NTH 天的相对有效积温（单位：℃），其值范围为 0 到 1；GDDend 表示收获时的总有效积温（单位：℃）。

2.4. Richards 作物生长模型
2.4.1. 模型计算过程
使用 Richards 作物生长模型（You等人，2024年；Yang等人，2024年）描述了瓜尔豆的干物质（DMA）的变化。模型的计算步骤如下：
(5) Y = A(1 + e^(-B × x)^D
其中，Y 表示 DMA 的量；A 表示 DMA 的上限；B 是初始值参数，代表生长早期的参数；C 是生长率参数；x 是 RGDD；D 是 Richards 模型的形状参数（Wu等人，2023年）。
对公式（5）求二阶导数并设为 0，可以得到 DMA 生长率最大时的相对有效积温 xmax：
(6) xmax = B / (-ln(D/C)
将公式（6）代入公式（5）可以得到 DMA 的最大生长率 Vmax：
(7) Vmax = A × C × (1 + (1/D))
将 xmax 代入公式（5）可以得到 DMA 变化率最大时的累积量 YVmax 及其占上限的百分比 I：
(8) I = YVmax / A × 100%
对公式（5）求导数，然后从 0 积分到 A 并计算平均值，得到平均生长率 Vavg：
(9) Vavg = 1/A × ∫(Y from 0 to A)
(10) Vavg = A × ∫(Y = A × (C × e^(-B × x) from 0 to x) × (1 - e^(-B × x + 1)) / D)
对公式（5）求三阶导数并设为 0，可以得到 DMA 快速生长期间的两个 RGDD 值，对应的 RGDD 坐标分别为 x1 和 x2：
(11) x1 = -ln(D2 + 3D + DD2 + 6D + 52e^(-B)c
(12) x2 = -ln(D2 + 3D - DD2 + 6D + 52e^(-B)c
DMA 的变化分为三个阶段：逐渐增加阶段 [0, x1]、快速增加阶段 [x1, x2] 和缓慢增加阶段 [x2, RTm]。RTm 是从播种到收获的 RGDD。根据公式（5），可以得到每个处理下的四个 Richards 模型参数。增加阶段是作物生长缓慢的阶段，生长率和 DMA 逐渐增加；快速增加阶段是作物近似直线增长的阶段，DMA 的生长率达到最大值；缓慢增加阶段是作物生长率下降的阶段，DMA 接近渐近线。

计算相对有效积温 Δx：
(13) Δx = x2 - x1
计算三个生长阶段的生长量 Y1、Y2 和 Y3。其中，将 x1 代入公式（5）得到 Y1；将 x2 代入公式（5）并减去 Y1 得到 Y2；分别将 x2 和 RTm 代入公式（5），差值 (YRTm - Yx) 即为 Y3。计算快速生长期间 DMA 占总生长量的比例 Z：
(14) Z = (Y2 + Y3) / (Y1 + Y2 + Y3)

2.4.2. 模型有效性验证
使用决定系数 R2 和标准化均方根误差（NRMSE）来评估模型的有效性：
(15) R2 = {∑(Qi - Q?)2 / [∑(Qi - Q?)2]^(1/2) × [∑(Si - S?)2]^(1/2)}
(16) NRMSE = [(1/n) × ∑(Si - Oi)2]^(1/2) × 100%
其中，n 表示样本数量；Si 表示模拟值；Oi 表示实际值；S? 和 O? 分别表示 S 和 O 的平均值（i = 1, 2, 3, … n）；R2 值越接近 1，模型的拟合度越高。NRMSE < 10%、10%-20%、20%-30% 和 > 30% 分别表示模拟效果优秀、良好、合理和较差。

2.5. 数据分析
初步的数据组织和分析使用 Microsoft Office Excel 2016 进行。通过 Curve Expert1.40 软件对 Richards 方程进行非线性拟合。使用 IBM SPSS Statistics 26 进行单因素方差分析（Duncan 方法），显著性水平为 P = 0.05，极端显著性水平为 P = 0.01。绘图使用 Origin 2021、ArcMap 10.3 和 Microsoft Office PowerPoint 2016。

3. 结果
3.1. 水分和氮素优化对瓜尔豆叶面积和 DMA 的影响
3.1.1. 水分和氮素优化对叶面积的影响
图 4 展示了 2023 年和 2024 年各种水分和氮素处理对瓜尔豆结籽阶段叶面积的影响。两年中，氮肥施用对叶面积的影响均具有统计学意义（P < 0.01）。此外，灌溉定额以及水分和氮素之间的相互作用也对叶面积有显著影响（P < 0.05）。在 W1 水平下，N2 的施用使叶面积分别增加了 13.85%（2023 年）和 15.20%（2024 年）。进一步地，在 N2 水平下，增加灌溉定额显著提高了叶面积，W3 比 W2 增加了 21.98%（两年平均），W2 比 W1 增加了 3.14%。相反，W4 比 W3 减少了 12.39%，表明过度灌溉可能抑制冠层生长。最大叶面积出现在 W3N2 处，两年平均为 0.04 m2，比 W3N1 高 15.62%。相反，W1N1 的叶面积最小，两年平均为 0.03 m2，比 W1N2 低 12.94%。

3.1.2. 水分-氮素优化对 DMA 的影响
灌溉定额显著影响瓜尔豆的 DMA，氮肥施用量也对干物质有显著影响。然而，这两个因素之间的相互作用对植物的干物质没有达到高度显著的水平（图 5）。在氮肥施用量恒定的情况下，适当增加灌溉定额可以显著提高 DMA，这与灌溉定额的增加呈正相关。处理效果排序如下：W3N2 > W3N1 > W4N1 > W4N2 > W2N2 > W2N1 > W1N2 > W1N1。在 N1 水平下，W2 比 W1 增加了 50.82%，而 W3 比 W2 增加了 57.09%。在 N2 水平下，W2 比 W1 增加了 36.49%，W3 比 W2 增加了 51.68%。这表明，在相同的灌溉水平下，较高的氮肥施用量对 DMA 有更明显的影响。然而，在相同的灌溉水平下，氮肥施用量的变化不会导致 DMA 的显著差异。

3.2. 水分和氮素优化对瓜尔豆产量和品质的影响
3.2.1. 水分和氮素优化对产量及其组成成分的影响
灌溉定额和氮肥施用量的主要效应及其相互作用显著影响产量。图 6(a) 和图 6(d) 展示了 2023 年和 2024 年不同水分和氮素处理下瓜尔豆产量的变化。两年平均数据显示，每种处理的产量范围为 1737.64 至 2374.49 kg/ha。W3N2 处理的产量最高，比 W3N1 增加了 10.53%。在相同的灌溉水平下，增加氮肥施用量显著提高产量，W2 的增幅最大（16.41%），其次是 W3（10.53%），W4 的增幅最小（3.46%）。当氮肥施用条件不变时，N2 的产量比 N1 增加了 6.00%；然而，当灌溉定额不同时，处理间的产量没有显著差异。

3.2.2. 水分和氮素优化对瓜尔豆品质的影响
图 5 展示了水分和氮素优化对单个瓜尔豆 DMA 的影响。

3.3. 水分和氮素优化对瓜尔豆产量和质量的影响
3.2.1. 水分和氮素优化对产量及其组成成分的影响
灌溉定额和氮肥施用量的主要效应及其相互作用显著影响产量。图 6(a) 和图 6(d) 显示了 2023 年和 2024 年不同水分和氮素处理下瓜尔豆产量的变化。两年平均数据显示，每种处理的产量范围为 1737.64 至 2374.49 kg/ha。W3N2 处理的产量最高，比 W3N1 增加了 10.53%。在相同的灌溉水平下，增加氮肥施用量显著提高产量，W2 的增幅最大（16.41%），其次是 W3（10.53%），W4 的增幅最小（3.46%）。当氮肥施用条件不变时，N2 的产量比 N1 增加了 6.00%；然而，当灌溉定额不同时，处理间的产量没有显著差异。

3.3.2.2. 水分和氮素优化对品质的影响
图 7 展示了各种水分和氮素调节对瓜尔豆品质的影响。灌溉定额和氮肥施用量对半乳甘露聚糖和可溶性糖的主要效应均具有统计学意义，而这两个因素的相互作用仅对半乳甘露聚糖具有显著影响。两年平均数据显示，在氮肥施用量恒定的情况下，随着灌溉定额的增加，半乳甘露聚糖含量下降，W2N1 的含量为 0.79 mg/g，W4N2 的含量最低，为 0.66 mg/g。此外，在相同的灌溉定额条件下，增加氮肥施用量不会显著改变半乳甘露聚糖含量，W2N1 和 W2N2 之间仅有显著差异（增加了 7.17%）。在 W1、W3 和 W4 的灌溉水平下，半乳甘露聚糖含量分别增加了 2.45%、减少了 0.69% 和减少了 3.57%。

3.3.2.2. 水分和氮素优化对品质的影响
图 7 还显示了各种水分和氮素调节对瓜尔豆可溶性糖含量的影响。每种处理的可溶性糖含量范围为 43.05 至 48.63 mg/g，W3N1 的含量最高，比 W1N1 高 12.96%。在相同的氮肥施用量下，增加灌溉定额导致可溶性糖含量先增加后减少。在N1水平上，最大值出现在W3处理中，与W1、W2和W4相比分别增加了12.97%、2.91%和6.74%；然而，各处理组之间没有观察到显著差异。在N2水平上，峰值45.81 mg/g出现在W2处理中，与W1、W3和W4相比分别增加了2.24%、1.03%和4.90%。仅在2023年时，W1和W4处理之间观察到了显著差异，而其他处理组之间没有显著差异。在保持一致的灌溉水平下，随着氮肥施用量的增加，瓜尔豆的可溶性糖含量在W2、W3和W4处理中有所下降。与N1处理相比，N2处理的氮含量分别下降了3.06%、6.77%和4.16%，而W1N2处理的氮含量比W1N1处理增加了4.07%。尽管如此，在任何灌溉水平下，N1和N2处理之间都没有检测到显著差异。

3.3. 水分-氮优化对水分和氮利用效率的影响
2023年和2024年不同处理下瓜尔豆的IWUE（灌溉水分利用效率）和NPFP（氮肥部分生产力）的变化见表3。除了2023年水分-氮交互作用对IWUE和NPFP的影响未达到统计显著性水平外，灌溉定额、氮肥施用量及其交互作用在2023年和2024年对IWUE和NPFP的主效应都是显著的。分析过去两年的数据发现，在N1水平上，随着灌溉定额的增加，IWUE逐渐下降，在W1水平达到最低，比其他灌溉水平低25.00–49.83%。在N2水平上，IWUE在W2处理时达到峰值。在W2和W3处理中，随着氮肥施用量的增加，IWUE分别增加了25.95%和30.14%。在N1水平下，瓜尔豆的NPFP在W4处理时随着灌溉定额的增加达到最大值，与其他灌溉水平相比显著增加了24.30–37.69%。在N2水平上，NPFP在W3处理时达到峰值，仅与W1处理相比有显著差异，NPFP增加了50.06%。在同一灌溉水平下，随着氮肥施用量的增加，NPFP下降。在每个灌溉水平上，N1和N2处理之间都观察到了显著差异。

表3. 水分和氮优化对瓜尔豆灌溉水分利用效率和氮肥部分生产力影响的效果
| 处理 | 2023年 | 2024年 |
|---------|------------|------------|
| W1N1 | 1.47a | 56.36bc |
| W1N2 | 1.41ab | 33.06e |
| W2N1 | 1.18c | 60.01b |
| W2N2 | 1.48a | 45.35d |
| W3N1 | 1.01d | 63.54b |
| W3N2 | 1.31b | 49.61cd |
| W4N1 | 1.05cd | 78.98a |
| W4N2 | 1.01d | 45.34d |

显著性（F）：W***** N***** W×N
ns ns ns **

注：表中同一列的不同字母表示处理组之间存在显著差异（P < 0.05）；W代表“灌溉定额”，N代表“氮肥施用量”，W×N代表灌溉定额和氮肥施用量之间的交互作用。*表示显著性（P < 0.05），**表示极显著（P < 0.01），ns表示无显著性（P > 0.05）。

3.4. 瓜尔豆干物质的动态生长模型和相关性分析
3.4.1. 建立不同水分和氮处理下瓜尔豆的Richards-DMA模型
本研究利用了2023年不同灌溉定额和氮肥施用量下瓜尔豆生长期间的DMA（干物质积累）数据。Richards模型被用来模拟生长动态过程，模拟结果和参数见表4。各处理的结果表明，决定系数（R2）超过0.990，标准化均方根误差（NRMSE）低于10%，证明了模拟结果的稳健性并验证了模型的有效性。此外，基于RGDD（生长动态分布）的Richards模型能够有效模拟优化水分-氮条件下的瓜尔豆DMA过程。2023年，所有水分和氮调节处理都表现出相同的RGDD。然而，不同的水分和氮策略影响了瓜尔豆的光合效率和能量利用效率以及营养生长，从而改变了DMA。这反过来又影响了Richards模型中最大DMA、生长速率和形状的参数。参数A、B和D表现出显著差异，表明适当的水分和氮优化可以增加瓜尔豆的中间生长量（参数A），同时改变初始生长状态，导致初始值参数（参数B）的变化。此外，水分和氮的供应影响了快速DMA的持续时间和速率，从而影响了定义生长曲线形状的参数（参数D）。

表4. 基于RGDD的2023年瓜尔豆DMA的Richards模型参数
| 处理 | NRMSE | R2 |
|------------|------------|
| W1N1 | 14.41 | 0.996 |
| W1N2 | 16.82 | 0.996 |
| W2N1 | 20.77 | 0.995 |
| W2N2 | 21.93 | 0.997 |
| W3N1 | 32.93 | 0.998 |
| W3N2 | 35.16 | 0.999 |
| W4N1 | 30.80 | 0.998 |
| W4N2 | 29.64 | 0.998 |

根据2023年瓜尔豆DMA数据的Richards模型参数特征，可以看出水分-氮耦合调节显著影响了模型的核心参数，表现出一致的年际模式（表5）。2023年，模型的最终积累参数（A）在W3N2处理中达到峰值，与节水减氮处理（W2N1）相比增加了69.28%。W4N1处理也表现出优异的表现。达到最大积累速率（Vmax）所需的RGDD显著较低，相应曲线的形状参数（D）更适合快速DMA节奏，模型的拟合度超过99.8%。灌溉水量的梯度测试显示，Vmax和相应的累积量（YVmax）最初随着灌溉水量的增加而显著增加，随后趋于稳定。此外，氮肥施用量与Vmax呈正相关，而初始累积参数（B）受到苗期土壤湿度条件的影响，反映了环境因素对初始生长的影响。

表5. 2023年瓜尔豆DMA动态变化的Richards模型特征参数
| 处理 | xmax | Vmax | Yvmax | IVavg | x1 | x2 | Δx | Y1 | Y2 | Y3 | ZW |
|------------|------------|------------|------------|-----------|-----------|------------|------------|------------|
| W1N1 | 59.5 | 10.25 | 8.97 | 0.62 | 43.62 | 75.41 | 13.19 | 5.30 | 7.18 | 1.92 | 0.50 |
| W1N2 | 56.2 | 10.35 | 10.82 | 0.64 | 43.31 | 69.12 | 25.81 | 6.67 | 8.09 | 2.05 | 0.48 |
| W2N1 | 56.4 | 0.47 | 12.70 | 0.61 | 0.30 | 43.89 | 69.01 | 25.12 | 7.33 | 10.53 | 2.90 |
| W2N2 | 58.1 | 0.59 | 14.65 | 0.67 | 0.37 | 48.59 | 67.60 | 19.01 | 19.47 | 10.07 | 2.39 |
| W3N1 | 59.2 | 0.81 | 18.98 | 0.58 | 0.53 | 47.01 | 17.47 | 24.46 | 10.08 | 17.56 | 5.29 |
| W3N2 | 58.1 | 10.83 | 20.29 | 0.58 | 0.54 | 45.38 | 70.83 | 25.45 | 10.80 | 18.73 | 5.63 |
| W4N1 | 57.7 | 0.86 | 19.10 | 0.62 | 0.55 | 47.63 | 67.81 | 20.18 | 11.24 | 15.41 | 4.15 | 0.50 |
| W4N2 | 58.5 | 0.75 | 17.59 | 0.59 | 0.49 | 46.90 | 70.10 | 23.20 | 9.74 | 15.45 |

4. 讨论
4.1. 水分和氮优化对作物冠层生长和DMA的影响
作物产量的形成本质上依赖于光合产物的积累和分配，而DMA是这一过程的材料基础。在干旱和半干旱地区，水分和氮是限制作物生长的关键因素，它们的协同效应显著影响作物冠层发育、光合能力和干物质分配（Xiao等，2023；Sha等，2026）。本研究表明，在相同有效累积温度条件下，水分和氮的协同优化可以显著增强瓜尔豆的冠层结构，延长功能叶期，并提高干物质分配效率，从而提高作物产量。Richards模型模拟表明，在快速生长期，瓜尔豆的DMA占总积累量的45.92–53.33%（W：1890 m3/ha；N：50 kg/ha），表明水分和氮的优化改变了这一关键时期的DMA速率。这一发现与Yang等（2025）使用Richards模型分析玉米DMA动态的结果一致，表明优化水分和氮供应（W：100%ETc，N：186 kg/ha）可以显著延长快速生长期并提高这一阶段的DMA。关于产量最终增加的结论也与先前的研究一致。还发现，适当的水分-氮组合（W：3750 m3/ha，N：306.5 kg/ha）可以同时提高夏季玉米的最大DMA速率和平均积累速率（Ma等，2021）。在中等氮施用水平（N2）下，氮供应不仅维持了硝酸还原酶等酶的活性在最佳范围内，从而实现了氮同化速率和光合碳固定速率之间的平衡，还防止了过量氮施用导致的碳-氮代谢失衡。相反，在N3水平下，虽然叶面积（LAI）最大化，但干物质积累减少，净同化速率下降，从而证实了碳-氮竞争对干物质净积累的抑制作用（Liu等，2026）。低水分处理（W1）会诱导作物叶片中脱落酸（ABA）的积累，导致气孔关闭，这发生在光合酶活性下降之前。这一序列导致光合作用的光抑制。相比之下，适当的水处理可以维持较低的ABA水平，并在快速生长期延缓叶片衰老，从而延长功能叶片的持续时间（Singh等人，2024年）。在这项研究中，通过优化快速生长期的水分和氮素供应，植物通过营养生长积累了足够的光合产物。这种优化缓解了在荚果饱满期营养生长与生殖生长之间对同化产物的竞争，为产量形成奠定了物质基础。研究发现，冬小麦开花后干物质的积累与产量呈正相关（Yan等人，2022年）。此外，适量的水分和氮素供应显著增强了开花后干物质的积累及其对产量的贡献（Wu等人，2023年）。适量的水分和氮素供应不仅可以延缓叶片衰老，提高光合作用的持续时间和效率，还能增强如Rubisco等光合酶的活性，提高二氧化碳同化能力，并促进光合产物的合成（Pareja-Sánchez等人，2019年；Li等人，2025年）。相反，水分和氮素供应不足会限制冠层发育，降低光能和能量利用效率。在这项研究中，与优化处理相比，水分和氮素胁迫处理使冠层叶片面积减少了30.77%，而干物质积累（DMA）减少了61.17%，表明水分和氮素缺乏共同削弱了冠层发育并减少了DMA（Li等人，2025年）。Wang等人（2022年）也发现了类似的结果。适量的水分和氮素供应不仅可以延缓叶片衰老，提高光合作用的持续时间和效率，还能增强光合酶的活性，提高二氧化碳同化能力，并促进光合产物的合成。

适度的水分和氮素供应不仅可以延缓叶片衰老，提高光合作用的持续时间和效率，还能增强光合酶的活性，提高二氧化碳同化能力，并促进光合产物的合成（Pareja-Sánchez等人，2019年；Li等人，2025年）。相反，水分和氮素供应不足会限制冠层发育，降低光能和能量利用效率。在这项研究中，与优化处理相比，水分和氮素胁迫处理使冠层叶片面积减少了30.77%，而干物质积累（DMA）减少了61.17%，表明水分和氮素缺乏共同削弱了冠层发育并减少了DMA（Li等人，2025年）。Wang等人（2022年）也发现了类似的结果。值得注意的是，在苗期适度缺水并配合适量氮素施用不仅促进了干物质的积累，还提高了产量，同时保持了土壤氮素水平和土壤微环境的可持续性（Su等人，2024年）。多项研究也证实了这一观点（Zhang等人，2025年）。此外，优化水分和氮素供应可以塑造作物的理想冠层结构。在本研究的优化处理下，作物表现出“短小、结实、紧凑”的冠层结构。尽管叶片面积没有显著增加，但冠层内的光照分布更加均匀。这与Zhao等人（2025年）的研究结果一致，即虽然系统均匀性对平均产量影响不大，但优化水分和氮素供应可以提高种群生长的均匀性、光照效率和光能利用效率。然而，在水分和氮素的调控中存在显著的阈值效应。过量供应氮素或灌溉会导致冠层遮荫和下部叶片过早衰老，从而降低干物质积累（DMA）和产量（Chen等人，2025年）。Ma等人（2021年）发现，当灌溉量超过3750立方米/公顷或氮素施用量超过306.5公斤/公顷时，夏玉米的DMA率和产量均呈下降趋势。因此，在农业生产实践中，应根据作物的生长阶段动态调整水分和氮素的供应：在苗期和灌浆期应重点增加氮素投入以建立健康的冠层结构；而在开花和结荚期则应调节氮肥施用量，并谨慎管理水分供应，以促进光合产物向籽粒的运输（Shen等人，2025年）。

从调节干物质积累（DMA）的角度来看，决定作物产量和提高品质的关键在于DMA的总量、积累速率和分配方向。这些因素共同构成了通过水分和氮素管理优化瓜尔豆产量和品质的核心生理目标。相应的管理决策逻辑应考虑水资源和氮素资源的有效利用及其与作物生理需求的协同作用（Si等人，2020年）。本研究表明，水分和氮素的协同优化显著提高了资源利用效率。通过将高效资源利用与代谢产物的合成相结合，可以同时提高瓜尔豆的产量、水分和氮素利用效率以及籽粒品质。采用传统水分和氮素处理的瓜尔豆的灌溉水分利用效率（IWUE）仅为1.01公斤/（公顷·毫米），氮素生产效率（NPFP）为45.34公斤/公斤。而优化处理后，这些指标分别提高了38.68%和15.76%。此外，籽粒中的可溶性糖和半乳甘露聚糖含量分别增加了4.90%和12.89%，这凸显了协调水分和氮素调控在提高生产和品质方面的有效性。这一效率提升的现象与多种作物的研究结果一致。例如，Wan等人（2022年）证明，在新型滴灌系统中，适度减少水分和氮素供应（氮：285公斤/公顷，水：4170立方米/公顷）可以在保持产量的同时显著提高水分利用效率（WUE）和氮肥的农艺利用效率。水分和肥料整合技术，如膜下滴灌，可以精确调节作物根区的水分和氮素供应。这种方法防止了因水分胁迫引起的气孔关闭和氮素吸收问题，同时减少了深层渗漏造成的氮素损失。Wang等人（2020年）使用WHCNS模型进行的比较研究表明，膜下滴灌每年可将WUE和NPFP分别提高约28%和39%，因为其减少了56%的水分渗漏和68%的氮素淋溶损失。此外，研究还表明，在滴灌的水分-氮素耦合处理下，玉米的DMA率可提高94.44%，产量增加超过65%（Shen等人，2025年）。水分和氮素供应的调整可以延长玉米叶片的功能期，减缓叶片衰老，并改善光能和氮素的捕获。类似的研究还发现，滴灌结合适量的氮肥施用可以使DMA提高18.2%-55.1%，玉米籽粒产量增加超过20%（Gao等人，2024年）。此外，研究发现，采用多种灌溉和施肥策略可以在开花后提高DMA，并在冬小麦开花前重新动员干物质，最终显著提高产量（Ma等人，2023年）。

实现作物产量的提高和品质的提升依赖于根据生长阶段精确动态地调控水分和氮素。本研究提出了一种策略：在营养生长期保持适当的氮素水平，以建立强大的光合基础；在生殖生长期控制氮素供应并确保充足的水分供应，以促进同化产物向籽粒的运输，这一策略具有坚实的生理基础。Ding等人（2023年）在温室实验中的研究表明，减少氮素施用的滴灌方式每月可减少45%的N2O排放，提高灌溉水分利用效率（IWUE）40%，增强氮素生产效率（NPFP）25%，并同时保证黄瓜和芹菜的产量。另一项相关研究发现，根据蒸腾作用确定75%的灌溉量和减少28.57%的氮素施用量（氮：250公斤/公顷）可以为番茄提供最佳的WUE、产量和果实品质（包括总可溶性固形物、维生素C和番茄红素）（Du等人，2017年）。品质的提升归因于通过水分和氮素调控对代谢途径的定向引导，其中以“源-库”方式协调分配DMA对于提升品质至关重要（Yan等人，2022年）。在优化的水分和氮素处理下，作物籽粒中必需氨基酸的总量（如赖氨酸）增加，这与碳氮代谢的平衡有关（Li等人，2023年）。总之，在瓜尔豆生长期适度缺水可以抑制碳水化合物的过度积累，而精确的氮素供应可以将碳氮比保持在适当范围内，从而实现提高作物产量和品质的双重目标。

本研究通过优化水分和氮素供应来调节瓜尔豆的DMA动态，从而提高了产量和品质。拟合Richards模型的结果表明，优化水分和氮素处理（水：1890立方米/公顷；氮：50公斤/公顷）使每株瓜尔豆的DMA量增加到35.16克，生长速率参数提高了0.20，拟合优度（R2）大于0.995，标准化均方根误差（NRMSE）小于10%。这些结果表明该模型具有良好的拟合效果和高可信度，说明在这种处理下DMA速率可以显著加快。优化水分和氮素供应以调节瓜尔豆的DMA的目的是确保在快速生长期尽早达到最大DMA速率或延长这一时期的持续时间，从而进一步提高产量（提高16.41%）、品质（可溶性糖增加12.96%）、灌溉水分利用效率（IWUE）（提高49.83%）和氮素生产效率（NPFP）（提高50.06%）。过量供应水分和氮素（W4）会缩短快速生长期的比例（相对于W3），从而降低每株瓜尔豆的DMA量（减少3.92%）。SEM模型进一步显示，优化水分和氮素可以通过增加叶片面积来提高DMA，最终提高产量及其组成成分，包括IWUE和NPFP。然而，水分和氮素供应不平衡会导致品质下降和模型拟合精度降低。总之，优化水分和氮素供应对于调节瓜尔豆中干物质的动态积累至关重要。Richards模型和SEM模型能够准确量化这些效应，为干旱和半干旱地区高产优质瓜尔豆的水分和氮素管理提供了理论基础和技术参数。

作者贡献声明：
Jihong Zhang：方法论、概念构思。
Feihu Yin：项目管理、概念构思。
Jinzhu Zhang：项目管理、资金筹集。
Zhengjiang Feng：写作-审稿与编辑、方法论。
Jiandong Yu：写作-审稿与编辑、初稿撰写、方法论、调查、数据管理、概念构思。
Zhenhua Wang：写作-审稿与编辑、项目管理、资金筹集、概念构思。
Kongju Ren：调查、数据管理、概念构思。