单因素效应分析：单因素效应为了进一步探讨各个因素的单独效应，现对回归模型(1)进行降维处理，即将二因素中固定一个因素为零水平，则可得其中一因素对产量的一元二次子模型为： 施氮量：氮Y= 11448.29+1569.892X1-815.02X12(2)

　　灌水量：水Y=11448.29+93.89X2-846.053X22 (3)

　　将不同水平施氮量和灌水量代入(2)，(3)式得出对应的单因子效应值。在试验设计的二因素水平值范围内，因子的产量效应图如图2所示

表4氮肥与水单因子效应值 X -1 -0.5 0 0.5 1 YN 9063.378 10459.59 11448.29 12029.48 11418.22 Y水 10508.35 11189.83 11448.29 11283.72 10696.13

　　图2试验因子的产量效应

　　从图2看出，产量随施氮量、灌溉量的增加均呈开口向下的抛物线趋势变化，存在产量最高点。符合报酬递减定律。两因素都有明显的增产效应，各抛物线的顶点就是各单因素的最高产量值，与其相对应的便是各因素的最适投入量。在本试验中，氮肥的最佳投入量为0.963(码值)，实际用量则为369.45 kg/hm2，此时产量可达12204.356kg/hm2，最适灌水量为0.055(码值)即灌水量为462.375 m3/hm2，此时产量可达11450.89 kg/hm2。到达最适投入量时，产量最高;投入量继续加大，产量则随之减小。由图中还可以看出，在较低投入量时，氮肥的增产效果略高于水。

　　单因素边际效应：边际产量可反映各因素的最适投入量和单位水平投入量变化对产量增减速率的影响，各因素在不同水平下的边际产量可通过对回归子模型(2)、(3)求一阶偏导，则分别得到氮,水的各因素的边际效应方程(4)、(5):

　　dy/dx1=1569.892-1630.04x1(4)，dy/dx2=93.89-1692.106x2(5)，

　　氮肥与水单因子边际效应值如图表5所示

　　表5氮肥与水单因子边际效应值 X -1 -0.5 0 0.5 1 dy/dx1 3199.932 2384.912 1569.892 754.872 -60.148 dy/dx2 1536.626 1656.822 1725.045 1741.296 1705.574 水肥单因子效应如图3所示：当另一因素取编码值为零水平时,随着氮、水投入量的增加,单位氮、水投入量的增产作用直线下降,说明水、氮二因素边际效益均呈递减趋势;且水的边际效益递减率比氮的略大。单位水平氮的施入量引起边际产量的减少量大。

　　图3单因子边际效应

　　在本试验条件下获得的最高产量对大面积生产应用来说并不一定能代表实际的最佳水平，为了取得二因素在生产中应用的可靠性，采用频数法进一步解析，在-1～1约束区间，取步长0.5进行模拟，所得25套方案中，有8套方案玉米产量≥11500kg/hm2。其优化组合的置信区间见表6。

　　表6玉米产量≥11500 kg/hm2的优化组合 变量 X SX 95%置信区间 措施范围 X1 0.75 0.0944 0.683～0.817 327.45～347.5kg/hm2 X2 0.25 0.5971 0.1～0.4 495～630m3/hm2 通过模拟寻优分析，杜蒙地区玉米要获得11500 kg/hm2的产量，在固定的钾肥用量128.2 kg/hm2、固定磷肥用量为130.8kg/hm2时，氮肥与灌水量配合最优组合取值范围为：氮肥327.45～347.5kg/hm2，灌水量495～630m3/hm2。

　　3 结　论

　　1. 本试验发现灌水量、施氮量对玉米产量的影响都为正效应且达到极显著水平, 且施氮量对玉米产量的影响大于灌水量对玉米产量的影响,

　　2. 水分增产效应随氮肥增加而增大，氮肥增产效应随水分增加而增大，但这种增产效应不是无限制的，水氮2因子的投入量有一定的阈值,超过这个阈值玉米产量将随着各因子投入量的增加而呈负效应,氮的最佳投入量为369.45 kg/hm2, 灌水量的最佳投入量为462.375 m3/hm 该地区水肥优化管理方案结果：在固定钾肥用量为128.2 kg/hm2、磷肥用量为130.8kg/hm2时，实际获得最高产量12333.33kg/hm2的施氮量为375 kg/hm2、灌溉量为538.7 m3/hm2。

　　3.玉米生产中,灌水量的多少要依据施肥量的高低确定。高水高肥不一定是最高产的，合理的施用氮肥能够提高玉米根系对土壤水分的吸取，提高作物蒸腾，减少蒸发，提高水分利用率和玉米产量。但主要以作物产量和经济效益为指标确定最佳施肥量是不够的，应从作物产量、品质、生产成本、土壤培肥、农田污染等方面综合考虑实现水肥资源的高效利用。

　　参考文献:

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