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节水灌溉 Water Saving Irrigation ISSN 1007-4929,CN 42-1420/TV 节水灌溉网络首发论文 题目 基于Meta分析的灌溉模式对温室番茄产量和水分生产力的影响 作者 姜言娇，袁园园，薛丽，武术兰，黄峰 网络首发日期 2020-02-24 引用格式 姜言娇，袁园园，薛丽，武术兰，黄峰．基于Meta分析的灌溉模式对温室番茄产量和水分生产力的影响．节水灌溉. http// 网络首发在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合出版管理条例和期刊出版管理规定的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。 出版确认纸质期刊编辑部通过与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有限公司签约，在中国学术期刊（网络版）出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为中国学术期刊（网络版）是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN 2096-4188，CN 11-6037/Z），所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。 基金项目国家重点研发计划项目（2016YFD0300800）；国家重点研发计划项目（2016YFD0300801013）；2015 年度农业用水报告（全国农业技术服务推广中心）作者简介姜言娇（1995-），女，硕士，主要从事 meta 分析研究，E-。通讯作者黄峰（1972-），男，副教授，主要从事流域生态水文建模与全国/区域生态与粮食安全用水权衡研究，E-。基于 Meta分析的灌溉模式对温室番茄产量和水分生产力的影响姜言娇 1，袁园园 1，薛丽 2，武术兰 3，黄峰 1*（1 中国农业大学资源与环境学院/农业部华北耕地保育重点实验室 北京 100193；2 山东省诸城市农业技术推广服务中心 山东 262200；3 山东省诸城市农村综合改革服务中心 山东 262200）摘要通过 Meta 分析研究温室番茄的灌溉量和灌溉方式对番茄产量和水分生产力的影响，试图找到提高番茄产量和水分生产力的关键因素。以 2000-2015 年间在中国知网和万方数据库发表的中国各地研究温室番茄种植的文献作为数据来源，对纳入研究的 43 篇文献进行 Meta 分析的结果表明温室番茄高产和高水分生产力的灌溉量范围为 3500-4500 m 3 /hm2，最佳灌溉方式为管灌。该结果与其他田间试验研究结论具有可比性，为区域温室番茄选择灌溉用水和灌溉方式，提高温室番茄的种植水平、提高水分利用效率、减少水资源浪费提供理论支持和实践指导。关键字温室；番茄；Meta 分析；产量；水分生产力Meta-analysiing Effect of Irrigation on Yield and Water Productivity of Greenhouse Tomato Jiang Yanjiao1, Yuan Yuanyuan1, Xue Li2, Wu Shulan3, Huang Feng1*（1.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University/Key Laboratory of Arable Land Conservation North China, Ministry of Agriculture and Rural Affairs，Beijing 100193; 2. Zhucheng Agricultural Technology Extension Service Center of Shandong Province, Shandong 262200; 3 .Zhucheng Rural Comprehensive Re Service Center of Shandong Province, Shandong 262200Abstract Meta-analysis analyzes the effects of irrigation amount and irrigation s on yield and water productivity of tomato under greenhouse cultivation, and intends to find the key factors to improve tomato yield and water productivity. , This paper uses the literature on greenhouse tomato cultivation in China published in China Knowledge Network and Wanfang Database from 2000 to 2015 as a data source. The results of meta-analysis of 43 articles included in the study indicate that irrigation amount ranges from 3500-4500 m3 hm-2, and the best irrigation is tube irrigation in order to achieve both high yield and water productivity of greenhouse tomato. The results are comparable with other field experimental research conclusions, 网络首发时间2020-02-24 171606网络首发地址http// have practical value for guiding regional greenhouse tomato production and improving water use efficiency.Keywords greenhouse；tomato；Meta-Analysis；yield；water productivity0 引言水是人类最宝贵的自然资源，水资源已经成为我国乃至全球关注的重点话题。我国是一个农业用水大国，农业用水量大，占全国总用水量的 63.5，其中灌溉用水高达 90 [1]。蔬菜是我国除粮食作物外栽培面积最广、经济地位最重要的农作物，在农作物种植结构中的比例正逐渐增加，我国大多数地区都利用灌溉发展蔬菜种植，蔬菜灌溉用水占据了我国农业用水相当一部分的比例。目前我国蔬菜灌水中存在用水不合理的情况，这导致了严重的水资源浪费 [2]，同时，蔬菜种植的合理用水缺乏有效指导。番茄作为北方地区温室栽培的主要蔬菜作物，在蔬菜种植业中占据很大比例。作为世界第一的番茄生产国，中国番茄常年产量在 5000 万 t 以上，占到全球约三分之一的总产值 [3]。在蔬菜种植用水量大、水资源损失严重的情况下，研究温室番茄的灌溉量和灌溉方式以及水分生产力对探究番茄的节水种植具有非常重要的现实意义。孙振荣等人通过田间试验的方法研究设施番茄节水模式对产量和品质的影响，发现适宜的节水模式可以提高番茄产量和水分利用效率 [4]。张芳园等人以研究区经验施肥灌水为对照，探究提高作物水肥利用效率的模式，田间试验结果证明只要用 80的经验灌水量就可以在不降低产量的情况下提高水分利用效率 [5]。研究证明合适的节水模式可以在不影响产量的情况下提高番茄的水分生产力，但是大多数研究都是基于田间试验的基础上，Meta 分析方法尚未被运用到研究番茄产量和水分生产力方面。本文运用 Meta 分析研究温室番茄的产量和水分生产力。Meta 分析是一种对某一科学主题所发表的文献数据定量分析的统计方法，可以通过对一系列的试验数据效应值进行计算，分析不同试验研究的差异，从而归纳出更为可靠和科学的结论 [6]。与普通的文献综述相比，Meta 分析可以达到系统评价、定量分析、预测研究趋势和结果的目的，具有很大的优势 [7]。Meta 分析在诞生之初主要应用于医学领域，近年来才被广泛应用到农业、心理学研究等方面 [8]，Philibert 等人分析总结了 2012 年以前公开发表的 73 篇在农学研究领域中应用 Meta 分析的论文，提出了Meta 分析在农学研究中的操作标准，此后，Meta 分析在农学研究领域得到了更广泛的应用 [9]。目前，Meta 分析已经在农业田间尺度和田间试验的研究中取得很大进展。武亚梅等人利用 Meta 分析研究了灌溉对冬小麦产量和水分利用效率的影响，发现灌溉可以提高冬小麦产量，在丰水年和枯水年适度灌溉还可以提高冬小麦水分利用效率 [10]。杨丽丽等人对畦灌灌水质量的影响研究进行 Meta 分析，发现畦长、畦宽和坡度都是影响灌溉效率的重要因素 [11]。赵爱琴等人运用 Meta 分析收集马铃薯的田间研究资料，探究马铃薯的增产和减产的时空特征和影响因素，结果表明地膜覆盖可以增加马铃薯产量，但会受到气候变暖的影响 [12]。郑健等人通过 Meta 分析发现沼液对农作物有增产作用，施用沼液可以增加番茄产量 [13]。姜玲玲等人通过 Meta 分析研究了有机无机肥配施对番茄产量和品质的影响，发现有机无机配施可以提高番茄产量，改善番茄品质，且设施栽培效果优于露天种植 [14]。综上，尽管 Meta 分析在农业灌溉领域和番茄种植上有所运用，但还没有被运用到灌溉模式对温室番茄的产量和水分生产力的影响研究中。因此，本研究的目的是第一，系统收集整理近年来我国北方温室番茄种植研究的文献，并筛选出有关温室番茄灌溉的研究。第二，利用规范的 Meta 分析方法研究灌溉量和灌溉方式对温室番茄产量和水分生产力的影响。第三，探讨温室番茄节水种植的方式。本研究将为我国温室番茄的高效用水种植提供科学依据和实践指导。1 材料和方法1.1 Meta 分析的定义和步骤Meta 分析也称为元分析、荟萃分析和整合分析，Cochrane 协作网评价 Meta分析为采取统计方法将不同研究的数据合并，通过充分收集的信息增加统计检验的效能，在这种统计方法下合并相似研究，可以提高结果精确性 [15]。当然，不同的研究领域和学者对于 Meta 分析也有不同的定义解释。作为一种对某一研究对象进行定量化综述性分析的统计研究方法，Meta 分析依托于学者以往的大量研究数据，对数据进行收集、提取和处理后进行严密统计分析，这就要求 Meta 分析有合理可行的研究方案和步骤，这会关系到最终的分析结果的科学性和可靠性。Meta分析的一般步骤为①确定研究目的，制定研究标准；②进行数据收集、提取和处理，计算数据对照组和研究组的样本数、均值、标准差等指标，得出效应值，进行同质分析；③选定合适的效应值和计算模型后选择合适软件进行分析；④整理 Meta 分析软件的结果，总结讨论。1.2 Meta 分析效应值和效应值计算模型Meta 分析效应值可以反映两个相关变量的紧密程度，是反映试验处理影响效应的重要参数。选择高精确度的效应值可以提高 Meta 分析研究的权重，所以为研究选择一个合适的效应值对分析结果有很大的意义。在农学类研究中，标准均值差（SMD）应用十分广泛，SMD 可简单理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，不仅消除了多个亚组间绝对值大小的影响，还消除了多个研究测量单位不同的影响，适用于单位不同或者均数相差较大的资料汇总分析。为更好展现试验处理对结果的影响，本文选择标准均值差（SMD）作为效应值进行 Meta 分析。 SXSMDct/（1）2/122 ctctt NN（2）式中X c、X t 分别为对照组和实验组的平均值；N c、N t 分别为对照组和实验组的样本数；S c、S t 分别为对照组和实验组的标准差。对同质性较好的研究宜采用固定效应模型，对存在较明显异质性的研究，应使用随机效应模型合并 [16]。但事实上无论存不存在异质性，现在都趋向于采用随机效应模型，因为随机效应模型计算所得可信区间较固定模型大，结果更为严谨。本研究所用数据来自于不同的文献，研究数据均是单独的试验所得，不是同一次研究的数据，甚至不是同一个时期的，因此，应该选择更适合本次研究的随机效应模型来进行 Meta 分析。1.3 Meta 分析的异质性检验由于检索出的文献来源于不同的试验研究，在研究对象、研究设计、干预措施、测量结果等很多方面都存在差异，所以必须进行异质性检验，然后对研究结果中存在的异质性进行分析解释，并采取适当方法加以控制。Meta 分析中经常采用 Q、p、τ 2、τ 和 I 2 几种检验异质性的统计量进行异质性检验。在制定严格、统一的原始研究排除标准后，才可以保证研究的可靠性，然后进行 Meta 分析。I2 可以反映真实异质性在效应值总体的变异中占的比重，多数学者认为 I 2 统计量较为敏感，特别是样本量小的时候，所以本文选择 I 2 进行异质性检验。当 I 2 值超过 25、50、75时，分别认为研究间具有低度、中度及高度异质性。I 2＞75时，认为研究存在不可忽略的异质性 [17]。此时最常用的方法是进行描述性系统评价，或者使用亚组分析，或 Meta 回归等方法探讨异质性来源。由于使用 I 2 进行异质性检验已经对自由度进行校正，所以 I 2 不会受到样本数变化影响，异质性检验效果比较客观。以上指标的计算公式如式（3）所示 iεζμiY（3）式（3）中 Yi 是每个独立研究的效应值，μ是所有研究的效应平均值，ζi是每项独立研究的变异值，εi是每项独立研究的取样误差。 ki kiki WYWQ1 1212/（4） 0/2QdfI（5） 式中df 为自由度，k 为研究个数，df 为 Q 的自由度，Wi 为每项研究的权重，由每个独立研究的效应值 Yi 的倒数获得。2 数据来源和处理本文对中国知网和万方数据知识服务平台两大数据库中，研究我国温室番茄水分利用影响因素研究的相关文献进行分别检索。检索关键词为“温室番茄/西红柿”、“水分生产力/水分利用效率/水分生产率”，检索的时间范围为 2000 年 1 月 1 日到 2015 年 12 月 31 日，下载在此期间发表在两大数据库中的所有文献，在经过检索、初筛后，共获得 110 篇符合标准的文献，然后通过文献纳入和排除质量评估系统制定 4 个标准进行进一步筛选①研究区域位于中国大陆；②试验番茄/西红柿为温室种植方式；③文献中详细记录了番茄产量和灌溉量的样本数、均值等指标，标准差可通过文献数据进行计算；④文献中试验地、试验设计和田间管理措施等基本信息明确详细。通过文献纳入和排除的标准和质量评估系统排除了不符合要求的 68 篇，最终有 43 篇文献纳入 Meta 分析。43 篇文献共涉及 48 项田间试验研究（具体数据集分类如表 1 所示），研究地点主要分布在我国东北、华北和西北，其中北京市 12 个，陕西省 10 个，辽宁省 7 个，少数试验研究在天津市、河南省、山东省、甘肃省、宁夏自治区和山西省。通过对 43 篇文献中试验数据进行提取，应用 Excel 进行基本数据处理获得试验组、对照组的样本数、均值、标准差等信息，然后，应用 R语言软件 [18-19]中的 meta 包 [20-21]进行 Meta 分析获得相应的森林图。很多学者进行Meta 分析选用的是 Meta Win、Stata 和 SPSS 等软件，使用 R 语言软件的很少，但是 R 语言中的 meta、metafor 等很多程序包都可以实现 Meta 分析，R 语言包容性强，所得森林图清晰 [22]，是进行 Meta 分析可以放心选用的软件。表 1 数据集分类Tab.1 Data set classification影响因素 选定文献数 数据集个数 对照组数 亚组个数灌水量 43 281 20 4灌溉方式 12 69 13 43 结果分析3.1 灌溉量对温室番茄水分利用的影响为探讨温室番茄水分高效利用的灌溉量水平，对文献提取数据集中关于番茄灌溉量的数据进行分组，计算在不同灌溉量水平下温室番茄的水分利用效应值，寻找温室番茄最适宜的灌溉量范围。对文献提取数据进行整理，按照频率分布直方图分成 G1≤1500m 3 /hm2、G21500-2500 m 3 /hm2、G32500-3500 m 3 /hm2、G43500-4500 m 3 /hm2、G5≥4500 m 3 /hm2 五组，具体分组和数据集情况如表 2所示。表 2 不同灌溉量水平番茄的产量和水分生产力数据Tab.2 Data on yield and water productivity of tomato at different irrigation levels研究对象 灌溉量水平 样本例 平均值 标准差G1≤1500 49 66457.04 20415.03 G21500-2500 84 86477.55 33449.03 产量/kghm 2 G32500-3500 89 89092.54 41037.32 G43500-4500 53 117033.25 46794.71 G5≥4500 38 111859.70 42304.73 G1≤1500 49 58.27 18.23 G21500-2500 84 42.76 15.78 水分生产力/kgm3 G32500-3500 89 30.72 14.30 G43500-4500 53 31.09 12.22 G5≥4500 38 22.93 10.05 以高灌溉量水平 G5（≥4500 m 3 /hm2）数据组为对照，探究其余四组灌溉量水平对番茄产量和水分生产力影响，运用 R 语言中 meta 包制作森林图研究不同组灌溉水平对温室番茄生长产量和水分生产力影响的正负效应，得到最适宜温室番茄生长的灌溉量。G1、G2、G3、G4 四种灌溉水平以 G5 为对照得到的森林图如图 1 所示，整理后得到表 3 数据，对 Meta 分析的统计学意义进行描述。在灌溉量对产量的效应方面，4 个灌溉量分组的合并效应值 SMD-0.630，但其研究可信区间 95-CI 与零线相交（研究可信区间 95-CI[-0.30;0.53]），说明灌溉水平 G4（3500-4500m 3 /hm2）番茄产量与 G5相比较高。在灌溉量对水分生产力的效应方面，G1-G4（即 1500-4500 m 3 /hm2）灌溉量范围内的整体效应值 SMD1.230，菱形在中线右侧代表正效应，说明与 G5（≥4500m 3 /hm2）相比，1500-4500 m 3 /hm2 低灌溉范围的水分生产力相对较高。（Y） （WP）图 1 番茄产量（Y）和水分生产力（WP）对不同灌溉水平的响应森林图Fig. 1 Response of tomato yield Y and water productivity WP to different irrigation levels表 3 不同灌溉量水平的 Meta 分析结果Tab.3 Meta-Analysis results for different irrigation levels灌溉水平对照研究 效应值 95-CI 权重G1G5 -1.41 〔-1.89；-0.94〕 24.10产量/kghm -2 G2G5 -0.69 〔-1.09；-0.30〕 25.40G3G5 -0.55 〔-0.93；-0.16〕 25.50G4G5 0.11 〔-0.30；-0.53〕 25.00合并 -0.63 〔-1.20；-0.05〕 100异质性检验结果 I286.8 τ20.296 p＜0.001 G1G5 2.3 〔1.75；2.85〕 23.80水分生产力/kgm-3 G2G5 1.38 〔0.96；1.80〕 25.30G3G5 0.59 〔0.20；0.97〕 25.70G4G5 0.71 〔0.28；1.14〕 25.20合并 1.23 〔0.53；1.92〕 100异质性检验结果 I290.0 τ20.453 p＜0.001 由于不同灌溉水平的 Meta 分析异质性 I 2 均超过 75，异质性较高，无法准确判断温室番茄种植的最佳灌溉范围，所以选择对 G4 进行更细致准确划分，将 G4水平数据分为 12 个亚组，12 项数据整理如表 4 所示。表 4 G4 灌溉范围的 12 个亚组数据Tab.4 12 subgroup data for the G4 irrigation range产量/kghm -2 水分生产力/kgm -3灌水量/m3hm-2 样本数 均值 标准差 均值 标准差3500 6 90141.0 4998.2 25.75 1.43 3510 6 134841.7 9476.9 38.53 2.71 3519 3 190690.0 12742.3 61.23 4.60 3567 6 79335.0 11146.9 22.25 3.15 3707 6 132628.3 18368.2 35.73 4.61 3750 2 136242.0 1866.0 33.35 3.49 3871 3 65949.3 2816.8 17.04 0.73 3889 7 95536.1 3776.2 24.57 0.97 3910 7 108647.3 4796.0 27.94 1.23 4110 3 158783.3 2580.1 38.63 0.63 4168 3 240166.7 9315.4 57.62 2.23 4295 2 91633.0 8247.0 21.30 1.45 对表 4 数据进行更为准确具体的 Meta 分析，得到 G4 水平 12 个亚组不同灌水量对番茄产量和水分生产力的影响结果，如图 2 和表 5 所示，对其统计学意义和异质性检验进行讨论。（Y） （WP）图 2 番茄产量（Y）和水分生产力（WP）在 G4 水平 12 个亚组不同灌水量的响应森林图Fig. 2 Tomato yield Y and water productivity WP G4 level Response to forest map of 12 subgroups with different irrigation amounts表 5 G4 水平 12 个亚组不同灌水量相关统计值Tab.5 Statistic values of different irrigation amounts in 12 subgroups at G4 level统计量 产量 水分生产力合并效应 K 12 12SMD 1.18 3.9095-CI 〔0.12；1.15〕 〔0.12；1.15〕异质性检验 I2 37.80 17.30对 G4（3500-4500m 3 /hm2）灌溉水平 12 个亚组不同灌水量影响番茄产量和水分生产力的 Meta 分析统计学意义显示，合并研究为正效应。在番茄产量方面，G4（3500-4500 m 3 /hm2）灌溉水平的总体合并效应值 SMD1.180，研究可信区间95-CI 为[0.48；1.89]，说明与 G5（≥4500m 3 /hm2）相比，灌水量 G4（3500-4500 m3 /hm2）灌溉水平时番茄产量更高。在番茄水分生产力方面，G4（3500-4500m 3 /hm2）灌溉水平总体合并效应值 SMD3.90，研究可信区间 95-CI 为[2.80；5.00]，说明灌水量从 G5（≥4500 m 3 /hm2）降到 G4（3500-4500 m 3 /hm2）范围有利于提高番茄水分生产力。在表 5 的异质性检验中，G4 灌溉水平对番茄产量影响的 Meta 分析中 I 237.80，研究可信区间 95-CI 为[0.54；1.72]，说明采用沟灌、管灌、滴灌、渗灌四种灌溉方式与普通漫灌相比，均有利于番茄产量提高，具体表现为管灌＞渗灌＞滴灌＞沟灌＞漫灌，其中管灌灌溉方式的独立效应值（SMD2.17）最大，说明较高番茄产量的最佳灌溉方式为管灌。在水分生产力方面，4 种灌溉方式的合并效应值 SMD3.270，研究可信区间 95-CI 为[2.15;4.39]，说明 4 种灌溉方式与普通漫灌相比，均可以提高温室番茄水分生产力，具体表现为渗灌＞管灌＞沟灌＞滴灌，其中渗灌处理的独立效应值（SMD4.86）最大，管灌的独立效应值（SMD3.86）次之，说明提高番茄水分生产力的效果最好是渗灌，考虑到前面番茄产量方面的分析结果，渗灌处理的番茄产量较低，而管灌则可以在保持番茄高产的基础上很大程度地提高番茄的水分生产力，因此番茄高产节水的最佳灌溉方式是管灌。在表 7 的异质性检验中，番茄产量方面的研究中 I 252.675，水分生产力方面的研究中 I 272.375，表示研究有中度异质性，但 Meta 分析仍有统计学意义。综上所述，沟灌、管灌、滴灌、渗灌四种灌溉方式与普通漫灌相比，均可以提高番茄产量和水分生产力，其中管灌在提高番茄产量和水分生产力的效果上表现最佳，是值得推广的温室番茄灌溉方式。表 7 不同灌溉方式的 Meta 分析结果Tab.7 Meta-analysis results of different irrigation s灌溉方式对照研究 效应值 95-CI 权重沟灌漫灌 0.53 〔-1.89；-0.94〕 25.90产量/kghm -2 管灌漫灌 2.17 〔-1.09；-0.30〕 19.60滴灌漫灌 0.96 〔-0.93；-0.16〕 29.30渗灌漫灌 1.12 〔-0.30；-0.53〕 25.20合并 1.13 〔-1.20；-0.05〕 100.00异质性检验结果 I252.6 τ20.19 p＜0.096 沟灌漫灌 2.7 〔1.75；2.85〕 26.30水分生产力/kgm-3 管灌漫灌 3.86 〔0.96；1.80〕 22.70滴灌漫灌 2.2 〔0.20；0.97〕 30.00渗灌漫灌 4.86 〔0.28；1.14〕 21.00合并 3.27 〔0.53；1.92〕 100.00异质性检验结果 I272.3 τ20.92 p＜0.013 3.3 讨论Meta 分析在农业领域运用日益广泛，方法日益成熟。郑健等人运用 Meta 分析研究分根交替灌溉下某些作物（小麦、玉米、番茄和棉花）的水分利用效率，研究不同灌溉方式下提高作物水分生产力的灌溉方式，得出控制性分根交替灌溉技术应用到地面畦灌、 固定灌溉、沟灌和滴灌后可以大大提高水分利用效率 [23]。姜玲玲等人用 Meta 分析研究了有机无机肥配施对番茄产量和品质的影响，发现有机无机配施可以提高番茄产量，改善番茄品质 [14]。Meta 分析已经开始被运用到作物灌溉和施肥等很多方面。吴洮男等人通过田间试验的方法研究不同灌水上限和施氮量对番茄产量和品质影响，确定了最佳灌水量为 3686.691 m 3 /hm2，在这样的灌水条件下配合合理施肥番茄的产量和品质最好 [24]；通过多元回归和空间分析方法，邢英英等人得出 2790 m 3 /hm2 灌水量下番茄优质高产，此灌水条件下番茄的产量、品质和水分生产力均较好 [25]。李振华等人在田间试验基础上通过模型精准分析预测，发现灌溉下限为田间持水量的 76时番茄产量高品质好 [26]。本文得出的最佳灌水量范围在 3500-4500 m 3 /hm2 与上述研究接近。管灌是指管道输水灌溉，把低压管道埋设在地下或铺设在地面，将灌溉水直接输送到田间的一种灌水方式，管