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摘要：为了明确烟田主要杂草反枝苋对贵州烤烟农艺性状、产量、产值的影响，反枝苋按0～25株/m2的密度栽种，共设置13个处理，在烤烟成熟期记录株高、茎粗、叶片数、叶长、叶宽、叶鲜质量、地上植株鲜质量、茎秆鲜质量、叶干质量、产值等一系列指标参数，通过11种曲线方程进行拟合、回归分析。结果发现三次方程（y=b0+b1×x+b2×x2+b3×x3）具有最高的拟合度和实用性，建议生产上可以用该三次方程预测反枝苋对烟草农艺性状、产量、产值的影响。
关键词：烟草；反枝苋；农艺性状；曲线拟合；回归分析
中图分类号：S451；S572.01 文献标志码：A 文章编号：1003-935X（2016）03-0028-05
Effect of Amaranthus retroflexus L. Population Density on Agronomic Traits and Output of Flue-Cured Tobacco
ZHANG Changrong1，YE Zhaochun1，LI Hongbo1，ZHU Feng1，HE Yongfu1，SHANG Shenghua2
（1.Guizhou Province Institute of Plant Protection，Guiyang 550006，China；
2.Guizhou Academy of Tobacco Science，Guiyang 550081）
Abstract：A study was conducted to determine the effects of Amaranthus retroflexus L. population density on agronomic traits and yield of flue-cured tobacco in Guizhou. Thirteen density levels of A. retroflexus L. ranging from 0 to 25 plants per m2 were estabished and several traits of flue-cured tobacco were recorded，including plant height，stem diameter，leaf number，leaf length，leaf width，leaf fresh weight，the ground plant fresh weight，stem fresh weight，leaf dry weight，and value. To determine the best model to fit the data of A. retroflexus L. density and tobacco agronomic traits，11 equations were evaluated. The cubic equation （y=b0+b1x+b2x2+b3x3） exhibited highest and most practical fitting for the data. In conclusion，the relationship of flue-cured tobacco agronomic traits and A. retroflexus L. population density can be predicted using cubic equation.
Key words：tobacco；Amaranthus retroflexus L. ；agronomic traits；curve fitting；regression analysis
煙草是贵州省的“五张名片”之一，是贵州省主要的传统支柱产业和扶贫产业之一，具有举足轻重的地位。据统计，2014年贵州烟草入库税金324.26亿元，占全省财政收入的13.78%，占规模以上工业企业税金总额的44.5%，贵州省88个县中有59个县种植烟草，全省50个贫困县中有34个县种植烟草[1]。
烟草在其生长过程中常遭受病、虫、草等各种有害生物的威胁，其中杂草与烟草争光、争肥、争水，严重影响烟株的生长发育，直接导致烟叶产量与质量的下降，有些杂草还是烟草病虫害的中间寄主，协助传播病虫害，进而影响烤烟的产量和质量。目前烟田草害的研究主要集中在杂草种类的调查[2-4]、杂草携带病毒的调查[5]、除草剂对杂草的防治效果[6-7]等方面，而杂草对烟草生物学性状和产值影响的研究比较匮乏。经调查发现，反枝苋为烟田的主要杂草之一，因此针对反枝苋设置一系列密度在试验烟田进行栽种，然后定期对试验田烟草的生物学性状展开调查，以期建立反枝苋和烤烟的产量、质量的关系模型，为烟田反枝苋的科学防除提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 试验方法
将反枝苋密度设为0、3、5、7、9、11、13、15、17、19、21、23、25株/m2等13个处理，每处理重复4次，共计52个小区，田间小区面积为4 m2，即杂草密度为0、12、20、28、36、44、52、60、68、76、84、92、100株/个，试验小区随机排列；烟苗栽种密度为 6株/个（折合为15 000株/hm2）。
分别在团棵期、现蕾期、成熟期，按照YCT 142—1988《烟草农艺性状调查方法》测定小区内烟株的株高、茎粗、叶数、叶片长宽等指标。其中，茎粗测定部位为植株1/3处，叶长、叶宽、叶距为茎1/3处5张叶，烘烤期记录每次采摘的叶片数和叶鲜质量。在下部烟叶、中部烟叶、上部烟叶成熟期，分别采集各小区烟叶，挂牌烘烤，烘烤结束后按国家烤烟42级标准进行分级，测评小区烟叶的经济指标，如单叶质量、单株产量、产值等。 1.2 资料统计与数据分析
比较反枝苋不同种群密度处理下，各处理烟株农艺性状、烟叶产质量之间的差异，分析反枝苋杂草种群密度与烟叶产量、质量间的损失关系，拟合线性模型：y=b0+b1x；二次模型：y=b0+b1×x+b2×x2；复合模型：y=b0×（b1）x；增长模型：y=e（b0+b1×x）；对数模型：y=b0+b1×lnx；三次模型：y=b0+b1×x+b2×x2+b3×x3；S模型：y=e（b0+b1×x）；指数模型：y=b0×e（b1×x）；逆模型：y=b0+b1/x；幂模型：y=b0（xb1）；逻辑斯諦模型：y=1/[1/u+b0（b1x）]。上述模型中，y代表因变量，x代表自变量，b0为常数项，b1为自变量x一次项系数，b2为自变量x二次项系数，b3为自变量x三次项系数。
2 反枝苋对烟草农艺性状和产值的影响
从表1可以看出，反枝苋对烤烟叶鲜质量和产值都产生了显著影响，当反枝苋种群密度达到 15株/m2 时，烤烟的叶鲜质量、地上植株鲜质量、茎秆鲜质量均最低；当反枝苋种群密度达到13株/m2时，烤烟产值最低。
通过线性模型、二次模型、复合模型、增长模型、对数模型、三次模型、S模型、指数模型、逆模型、幂模型和逻辑斯谛模型共计11种经典常用的非线性回归模型对反枝苋密度和烟草鲜质量、干质量、产值的关系进行拟合，因为当杂草密度为0时，无法计算对数模型、逆模型、S模型和幂模型，因此将杂草的初始最低密度设为0.01株/m2。
由表2可以看出，反枝苋密度和烟草叶鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=139.344-8742x+0.418x2-0.007x3。
由表3可以看出，反枝苋密度和烟草地上植株鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=1 210.791-105.445x+6.068x2-0.114x3。
由表4可以看出，反枝苋密度和烟草茎秆鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=480260-30278x+1.841x2-0.035x3。
由表5可以看出，反枝苋密度和烟草叶干质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=21.387-1306x+0.069x2-0.001x3。
由表6可以看出，反枝苋密度和烟草产值关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=3.581-0392x+0023x2-0.000 4x3。
3 小结
杂草对作物的危害，受气候、土壤、耕作制度、肥水管理等多种因素的影响，因此在研究杂草与作物危害关系时，应结合实际情况进行试验设计，以获得具有实际指导意义的参数。
一般情况下，直接得到的数据是在一定杂草密度下作物的性状、产量、产值等，而作物性状的改变、产量和产值的损失只能间接地获得，为了便于模型直接估计作物的性状、产量和产值。运用SPSS 18统计分析软件中的11种非线性回归方程对不同密度反枝苋影响下的烟草产量、产值进行曲线估计回归分析，发现三次方程具有较高的拟合度和实用性，而且模型参数具有较明确而实际的生物学意义，因此y=b0+b1x+b2x2+b3x3模型方程适合用于预测反枝苋对烟草产量、产值的影响。
参考文献：
[1]张立人. 扶贫援建贵州烟草在行动[J]. 当代贵州，2015（32）：48-49.
[2]叶照春，陆德清，杨雨环，等. 贵州省烤烟田杂草发生情况调查[J]. 杂草科学，2010（1）：15-19.
[3]金永玲，孔祥清，靳学慧. 黑龙江省 7 个地区烟田杂草种类、分布及危害情况[J]. 杂草科学，2014，32（3）：16-20.
[4]刘胜男，李 斌，许多宽，等. 四川省德阳市烟田杂草种类、危害及出苗特点调查[J]. 杂草科学 2014，32（4）：16-19.
[5]何永福，王 楠，叶照春，等. 贵州省烟田杂草主要病毒检测及分析[J]. 杂草科学，2013，31（1）：15-19.
[6]白万明，纪成灿，张小云，等. 不同除草剂对烟草大田杂草防除研究初报[J]. 烟草科技，2001（2）：36-38.
[7]张永春，关国经，商胜华. 烟草苗床期杂草药剂防效试验[J]. 贵州农业科学，2002（3）：32-34.
关键词：烟草；反枝苋；农艺性状；曲线拟合；回归分析
中图分类号：S451；S572.01 文献标志码：A 文章编号：1003-935X（2016）03-0028-05
Effect of Amaranthus retroflexus L. Population Density on Agronomic Traits and Output of Flue-Cured Tobacco
ZHANG Changrong1，YE Zhaochun1，LI Hongbo1，ZHU Feng1，HE Yongfu1，SHANG Shenghua2
（1.Guizhou Province Institute of Plant Protection，Guiyang 550006，China；
2.Guizhou Academy of Tobacco Science，Guiyang 550081）
Abstract：A study was conducted to determine the effects of Amaranthus retroflexus L. population density on agronomic traits and yield of flue-cured tobacco in Guizhou. Thirteen density levels of A. retroflexus L. ranging from 0 to 25 plants per m2 were estabished and several traits of flue-cured tobacco were recorded，including plant height，stem diameter，leaf number，leaf length，leaf width，leaf fresh weight，the ground plant fresh weight，stem fresh weight，leaf dry weight，and value. To determine the best model to fit the data of A. retroflexus L. density and tobacco agronomic traits，11 equations were evaluated. The cubic equation （y=b0+b1x+b2x2+b3x3） exhibited highest and most practical fitting for the data. In conclusion，the relationship of flue-cured tobacco agronomic traits and A. retroflexus L. population density can be predicted using cubic equation.
Key words：tobacco；Amaranthus retroflexus L. ；agronomic traits；curve fitting；regression analysis
煙草是贵州省的“五张名片”之一，是贵州省主要的传统支柱产业和扶贫产业之一，具有举足轻重的地位。据统计，2014年贵州烟草入库税金324.26亿元，占全省财政收入的13.78%，占规模以上工业企业税金总额的44.5%，贵州省88个县中有59个县种植烟草，全省50个贫困县中有34个县种植烟草[1]。
烟草在其生长过程中常遭受病、虫、草等各种有害生物的威胁，其中杂草与烟草争光、争肥、争水，严重影响烟株的生长发育，直接导致烟叶产量与质量的下降，有些杂草还是烟草病虫害的中间寄主，协助传播病虫害，进而影响烤烟的产量和质量。目前烟田草害的研究主要集中在杂草种类的调查[2-4]、杂草携带病毒的调查[5]、除草剂对杂草的防治效果[6-7]等方面，而杂草对烟草生物学性状和产值影响的研究比较匮乏。经调查发现，反枝苋为烟田的主要杂草之一，因此针对反枝苋设置一系列密度在试验烟田进行栽种，然后定期对试验田烟草的生物学性状展开调查，以期建立反枝苋和烤烟的产量、质量的关系模型，为烟田反枝苋的科学防除提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 试验方法
将反枝苋密度设为0、3、5、7、9、11、13、15、17、19、21、23、25株/m2等13个处理，每处理重复4次，共计52个小区，田间小区面积为4 m2，即杂草密度为0、12、20、28、36、44、52、60、68、76、84、92、100株/个，试验小区随机排列；烟苗栽种密度为 6株/个（折合为15 000株/hm2）。
分别在团棵期、现蕾期、成熟期，按照YCT 142—1988《烟草农艺性状调查方法》测定小区内烟株的株高、茎粗、叶数、叶片长宽等指标。其中，茎粗测定部位为植株1/3处，叶长、叶宽、叶距为茎1/3处5张叶，烘烤期记录每次采摘的叶片数和叶鲜质量。在下部烟叶、中部烟叶、上部烟叶成熟期，分别采集各小区烟叶，挂牌烘烤，烘烤结束后按国家烤烟42级标准进行分级，测评小区烟叶的经济指标，如单叶质量、单株产量、产值等。 1.2 资料统计与数据分析
比较反枝苋不同种群密度处理下，各处理烟株农艺性状、烟叶产质量之间的差异，分析反枝苋杂草种群密度与烟叶产量、质量间的损失关系，拟合线性模型：y=b0+b1x；二次模型：y=b0+b1×x+b2×x2；复合模型：y=b0×（b1）x；增长模型：y=e（b0+b1×x）；对数模型：y=b0+b1×lnx；三次模型：y=b0+b1×x+b2×x2+b3×x3；S模型：y=e（b0+b1×x）；指数模型：y=b0×e（b1×x）；逆模型：y=b0+b1/x；幂模型：y=b0（xb1）；逻辑斯諦模型：y=1/[1/u+b0（b1x）]。上述模型中，y代表因变量，x代表自变量，b0为常数项，b1为自变量x一次项系数，b2为自变量x二次项系数，b3为自变量x三次项系数。
2 反枝苋对烟草农艺性状和产值的影响
从表1可以看出，反枝苋对烤烟叶鲜质量和产值都产生了显著影响，当反枝苋种群密度达到 15株/m2 时，烤烟的叶鲜质量、地上植株鲜质量、茎秆鲜质量均最低；当反枝苋种群密度达到13株/m2时，烤烟产值最低。
通过线性模型、二次模型、复合模型、增长模型、对数模型、三次模型、S模型、指数模型、逆模型、幂模型和逻辑斯谛模型共计11种经典常用的非线性回归模型对反枝苋密度和烟草鲜质量、干质量、产值的关系进行拟合，因为当杂草密度为0时，无法计算对数模型、逆模型、S模型和幂模型，因此将杂草的初始最低密度设为0.01株/m2。
由表2可以看出，反枝苋密度和烟草叶鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=139.344-8742x+0.418x2-0.007x3。
由表3可以看出，反枝苋密度和烟草地上植株鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=1 210.791-105.445x+6.068x2-0.114x3。
由表4可以看出，反枝苋密度和烟草茎秆鲜质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=480260-30278x+1.841x2-0.035x3。
由表5可以看出，反枝苋密度和烟草叶干质量关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=21.387-1306x+0.069x2-0.001x3。
由表6可以看出，反枝苋密度和烟草产值关系的11种模型均具有显著性意义，以三次模型的确定系数R2最高，因此曲线方程y=3.581-0392x+0023x2-0.000 4x3。
3 小结
杂草对作物的危害，受气候、土壤、耕作制度、肥水管理等多种因素的影响，因此在研究杂草与作物危害关系时，应结合实际情况进行试验设计，以获得具有实际指导意义的参数。
一般情况下，直接得到的数据是在一定杂草密度下作物的性状、产量、产值等，而作物性状的改变、产量和产值的损失只能间接地获得，为了便于模型直接估计作物的性状、产量和产值。运用SPSS 18统计分析软件中的11种非线性回归方程对不同密度反枝苋影响下的烟草产量、产值进行曲线估计回归分析，发现三次方程具有较高的拟合度和实用性，而且模型参数具有较明确而实际的生物学意义，因此y=b0+b1x+b2x2+b3x3模型方程适合用于预测反枝苋对烟草产量、产值的影响。
参考文献：
[1]张立人. 扶贫援建贵州烟草在行动[J]. 当代贵州，2015（32）：48-49.
[2]叶照春，陆德清，杨雨环，等. 贵州省烤烟田杂草发生情况调查[J]. 杂草科学，2010（1）：15-19.
[3]金永玲，孔祥清，靳学慧. 黑龙江省 7 个地区烟田杂草种类、分布及危害情况[J]. 杂草科学，2014，32（3）：16-20.
[4]刘胜男，李 斌，许多宽，等. 四川省德阳市烟田杂草种类、危害及出苗特点调查[J]. 杂草科学 2014，32（4）：16-19.
[5]何永福，王 楠，叶照春，等. 贵州省烟田杂草主要病毒检测及分析[J]. 杂草科学，2013，31（1）：15-19.
[6]白万明，纪成灿，张小云，等. 不同除草剂对烟草大田杂草防除研究初报[J]. 烟草科技，2001（2）：36-38.
[7]张永春，关国经，商胜华. 烟草苗床期杂草药剂防效试验[J]. 贵州农业科学，2002（3）：32-34.