全 文 ：收稿日期：2014–05–29
基金项目：国家大宗蔬菜产业技术体系（CARS-25-C-03）
作者简介：宋夏夏，硕士研究生。*通信作者：郭世荣，教授，主要从事设施园艺与无土栽培方面的研究，E-mail:srguo@njau.edu.cn。


黄瓜基质栽培营养液配方的优化
宋夏夏，束胜，郭世荣*，王军伟，杜南山
（南京农业大学园艺学院/农业部南方蔬菜遗传改良重点开放实验室，江苏 南京 210095）
摘要：[目的]为了得出适合醋糟基质栽培水果型黄瓜的营养液配方和与其相配套的营养液管理方案。[方法]
以水果型黄瓜‘戴多星’为试材，通过三因素（N、K、Ca）五水平二次回归响应面设计方法，建立水果型
黄瓜产量与三因子的二次回归数学模型，选出适合水果型黄瓜无土栽培的营养液配方，并对优选出的配方
进行验证。[结果]三因素对产量均有一定的影响，影响的大小依次为 N、K、Ca；N 和 K 之间存在极显著
的交互作用（P＜0.01），Ca 与 N、K 之间的交互作用对产量影响不显著（P>0.05）；多元二次回归分析结
果显示，N、K 与产量之间的回归模型极显著（P＜0.01）。统计分析确定水果型黄瓜醋糟无土栽培最优营
养液配方为 20.67 mmol·L-1N、10.58 mmol·L-1K、4.54 mmol·L-1Ca，在此条件下，水果型黄瓜的产量预测值
为每株 638.8 g。验证试验表明，模拟最优营养液配方处理（20.67 mmol·L-1N、1 mmol·L-1 P、10.58 mmol·L-1
K、4.54 mmol·L-1 Ca、2 mmol·L-1 Mg）的植株开花结果期生长状况良好，除了果叶叶位的蒸腾速率显著低
于对照外，各叶位的净光合速率和蒸腾速率均显著高于其他处理，单株产量最高，且果实品质显著优于其
他处理。[结论]本文通过建立二次回归数学模型获得了黄瓜基质栽培最优营养液配方，为实际应用提供了
理论依据和技术支持。
关键词：黄瓜；基质；营养液配方；产量
中图分类号：S642.2 文献标志码：A 文章编号：
Optimization of nutrient solution formula
applied in cucumber cultivation with
substrate
SONG Xiaxia, SHU Sheng, GUO Shirong*, WANG Junwei, DU Nanshan
（College of Horticulture/Key Laboratory of Southern Vegetable Crop Genetic Improvement，Ministry of
Agriculture，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China）
Abstract：[Objectives] To get the nutrient solution formula for the cucumber cultivation with substrate and its
corresponding nutrient solution management solution. [Methods] As test materials to mini-cucumber deltastar, a
quadratic regression mathematical model of yield and three factors (N，K，Ca) was set up by the method of
quadratic regression response surface design. [Results]The results showed that three factors have certain effects on
mini-cucumber yield, and the order of the influence was: N，K，Ca. There were obvious interactions between N and
K (P＜0.01). However, the interactions between Ca and N，K were not significant difference (P>0.05). The
multivariate quadratic egression model of the yield of mini-cucumber and N,K was highly significant (P＜0.01).
The optimal nutrient solution formula was that the nitrogen level was 20.67 mmol·L-1, the potassium level was
10.58 mmol·L-1 and the calcium level was 4.54 mmol·L-1. Under this condition，the yield of mini-cucumber was
638.8 g per plant. The results of verification test showed that plants in the treatment of the optimal nutrient
solution formula(20.67 mmol·L-1N，1 mmol·L-1P，10.58 mmol·L-1K，4.54 mmol·L-1Ca，2 mmol·L-1Mg) grew well
in the blossom period. Except that the transpiration rate of fruit leaf position was significantly lower than control,
the net photosynthetic rate and the transpiration rate of three positions were obviously higher than other treatments.
The fruit quality of the treament was significantly better than other treatments and the yield per plant was the
highest. [Conclusions] In this paper, through the establishment of quadratic regression mathematical model for the
网络出版时间：2014-11-21 09:58
网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1148.S.20141121.0958.009.html
optimal nutrient solution formula of cucumber cultivation , providing the theoretical basis and technical support
for practical applications.
Keywords：cucumber; substrate; nutrient solution formula; yield

醋糟是利用粮食原料（米、麦、高粱等）生产食醋后的残渣。我国制醋行业每年产生大
量的醋糟，其对生态环境造成很大的压力。醋糟中含有粗蛋白质、粗脂肪、无氮浸出物、钙、
磷等成分，营养丰富，有很大的利用价值。近年来，醋糟除可以作为饲料、食用菌栽培料外，
还可以开发用于园艺作物栽培的有机基质。醋糟基质是以醋糟为原料，通过堆置发酵形成的
新型园艺有机基质。
随着设施蔬菜面积的迅速增加以及栽培年限的延长，设施蔬菜生产时普遍存在施肥量、
施肥方式、养分用量以及肥料、配比不合理的现象[1-2]。这不仅导致肥料养分利用率低下，
而且还导致土壤理化性状恶化，蔬菜生理病害严重，蔬菜产量和品质下降[3]。改革开放以来，
我国科研工作者开展了设施蔬菜营养配比、水肥耦合等方面的研究工作，取得了很大的进展。
孙文涛等[4]研究表明，影响番茄产量的主要因素是灌水量与钾肥用量的交互作用，氮肥用量
次之。陈碧华等[5]研究表明，灌水定额、施肥定额二因素与番茄植株生长发育、果实品质和
产量之间存在极显著的回归关系。李邵等[6]研究不同水肥供应对温室黄瓜生长发育的影响及
水肥间的耦合效应，获得了黄瓜高产的最适施肥指标和灌水指标。张丽莹等[7]研究表明灌水
量和施肥量对各时期黄瓜氮代谢相关酶活性及相关物质含量均有显著正影响，并且存在明显
的互作效应。周振江等[8]研究表明番茄叶片的光合速率随灌水量呈开口向下的抛物线状变
化，随施氮量、施磷量、施钾量和有机肥用量的增加呈先减少后增加的变化规律。
目前适用于黄瓜生长的营养液配方较多，例如日本园试通用配方、日本山崎黄瓜专用配
方以及美国的霍格兰通用配方。但这些配方都是基于水培条件下通过对正常生长植株的营养
分析而研究出来的，而对于有机基质栽培条件下，适合黄瓜生长的专用营养液配方较少，与
醋糟栽培基质相配套的营养液管理方案少有研究。有机基质本身可以为作物提供营养元素，
但由于作物根系对营养液的选择性吸收，以及与有机基质的相互作用[9-11]，易造成营养液中
某些元素的不足或者过剩[12]。因此有必要对营养液中的元素成分做出调整。另外，黄瓜的
不同生长阶段对养分的需求不同，在栽培生产时，应对营养液配方进行调整、优化，从而满
足黄瓜不同生长阶段的营养需求。
本研究以醋糟混配基质为材料，着重比较不同营养液配方对水果型黄瓜生长、产量和品
质的影响，并测定了结果期的光合作用，以期得出适合醋糟基质栽培水果型黄瓜的营养液配
方和与其相配套的营养液管理方案。
1 材料与方法
1.1 试验材料
黄瓜品种为‗戴多星‘，种子由荷兰瑞克斯旺种苗集团公司提供。醋糟混配基质由醋糟、
蛭石和草炭混配（体积比6:1:3）而成，其养分含量为全氮4.65 g·kg-1、全磷2.62 g·kg-1、速效
钾16.22 g·kg-1、Ca2+ 5.41 g·kg-1以及Mg2+ 0.71 g·kg-1。3种基质均由镇江培蕾有机肥有限公司
提供。
1.2 试验设计
1.2.1 最优配方选择试验 参照霍格兰通用配方、日本山崎黄瓜专用配方、日本园试通用配
方与华南农业大学果菜配方[14]，以及栽培黄瓜时营养液适宜的EC值[13]，以N、K、Ca3个因
子为试验因素，采用三因素五水平二次回归响应面设计[14]，设计出本试验的上下限及零水
平，共20个处理，营养液中的微量元素用量采用通用配方[13]。各因素零水平、变化区间及
每个水平的编码值见表1。
表 1 黄瓜生育期试验因素水平编码值表
Table 1 The variable standards coding value of different factors in the growth period of cucumber

变量
Variation
编码水平 Code level
-1.682 -1 0 +1 +1.682
N/(mmol·L
-1
) 6 9.65 15 20.35 24
K/(mmol·L
-1
) 2 2.70 7 11.30 12
Ca/(mmol·L
-1
) 2 3.22 5 6.78 8
1.2.2 验证试验 以日本山崎黄瓜专用营养液配方为对照（CK），对通过回归方程计算出的
最优组合（记为 A）、最优配方选择试验中筛选的最优配方（记为 B）以及最差的 2 个配方
（分别记为 C、D）进行验证。重复 3 次，随机排列。
1.3 试验方法
1.3.1 黄瓜栽培试验 最优配方选择试验于2013年3月20日至5月23日在南京农业大学现代化
温室中进行。栽培方式为盆栽，使用NAU-GI型专用桶式栽培装置。3叶1心时定植，株行距
为30 cm×60 cm，每个处理2行，每行10个栽培桶，每个栽培桶中定植1株。缓苗后，白天温
度控制在28~30℃左右，夜间14~16℃。提前配制好营养液，根据植株大小定时定量浇灌营
养液。定植成活后，每株每天浇1/2 S营养液（200~500 mL）；开花结果期，每株每天需浇1
S营养液（1.0~2.5 L）。为培育壮苗，一般5节以下不留瓜。植株调整、病虫害防治按正常管
理进行。
验证试验于2013年6月9日至7月25日在南京农业大学现代化温室中进行。栽培方式以及
管理方法与最优配方选择试验相同。
1.3.2 指标测定及方法 分别于定植后13 d（伸蔓期）和23 d（开花结果期）每个处理随机选
择6株植株测定黄瓜生长势。用直尺测量株高；用游标卡尺测量茎粗；烘干法测定干质量；
完全展开叶及叶长超过3 cm的叶数均为叶片数；选出最大叶，测量叶长（叶片基部至叶尖的
距离）和叶宽（叶片上部肩宽测量值），运用公式y=0.743 0 x（x为叶长×叶宽）计算最大叶
面积[15]。
选取黄瓜采收盛期中的一个晴天上午9:00—11:00，采用LI-6400XT型（LI-Cor，USA）
光合仪在自然光源下测定黄瓜初花叶位、花叶叶位和果叶叶位3个不同叶位（每个处理3种叶
位的选择尽量保持一致）的净光合速率（Pn）和蒸腾速率（Tr）的变化，每处理测定3个重
复。测定时使用开放气路，叶室温度控制在（25±1）℃，PPFD控制在900 μ mol·m-2·s-1，
参比室CO2浓度为（380±10）μ mol·L
-1，相对湿度为60%~70%。初花叶位是指黄瓜花还未
全部展开部位对应的叶片，花叶叶位是指黄瓜花已经展开部位对应的叶片，果叶叶位是指黄
瓜果实达到商品瓜对应部位的叶片。
将果实烘干磨碎，并过0.5 mm口径细筛后用于营养成分的测定。全氮采用凯氏定氮法
测定；钾和钙采用原子吸收光谱测定[16]。
总酸度采用 NaOH 滴定法测定，维生素 C 含量用碘滴定法测定，可溶性总糖含量用蒽
酮比色法测定，可溶性固形物含量取汁液用折射仪 Pocket. PAL-1（日本株式会社）测定，
可溶性蛋白用紫外吸收法测定。采收瓜长应达到 13~16 cm，直径达 2~3 cm，黄瓜单株产量
是所有采收瓜称质量计算得出，记录每个处理的瓜条数。
1.4 数据统计与分析
采用 SAS 9.2 和 Microsoft Excel 2013 对试验结果进行分析，建立黄瓜单株产量和试验
因子间的数学模型。
2 结果与分析
2.1 最优配方筛选试验
2.1.1 回归方程的建立 以N、K、Ca含量分别为X1、X2、X3，黄瓜产量为因变量Y，用20组
试 验 数 据 （ 表 2 ） 建 立 产 量 与 营 养 液 元 素 回 归 模 型 。 回 归 方 程 为 ：
Y=630.27+10.02X1+5.32X2-1.11X3-9.92X1
2
-6.88X2
2
-5.44X3
2
+9.71X1X2+2.51X1X3-3.15X2X3 ，
F=8.410 7 >F0.05=0.001 3，复相关系数R
2
=0.883 3，说明方程与实际产量拟合很好，方程有效，
可进行效应分析及预测。对方程各项回归系数检验（表3）表明，N、K、Ca各因子对产量
均有一定的影响，其中N对产量有极显著的影响，K有显著影响，N、K的二次项对产量影响
极显著，Ca的二次项影响显著，除了Ca，一次项为正效应，二次项均为负效应。N与K交互
作用极显著且为正效应，N与Ca、K与Ca交互作用不显著。
表 2 试验方案与各处理黄瓜产量结果
Table 2 The experiment treatments and yield of cucumber
处理
Treatment
处理变量值
The variation value of treatment
单株产量/g
Yield per plant
X1(N) X2(K) X3(Ca)
1 -1 -1 -1 605.0
2 1 -1 -1 606.0
3 -1 1 -1 608.4
4 1 1 -1 639.9
5 -1 -1 1 604.5
6 1 -1 1 607.2
7 -1 1 1 587.0
8 1 1 1 636.9
9 -1.682 0 0 581.4
10 1.682 0 0 612.2
11 0 -1.682 0 598.5
12 0 1.682 0 612.3
13 0 0 -1.682 606.9
14 0 0 1.682 612.0
15 0 0 0 634.8
16 0 0 0 622.2
17 0 0 0 621.9
18 0 0 0 634.5
19 0 0 0 634.8
20 0 0 0 635.3
表 3 回归方程各项回归系数显著性检验
Table 3 Test of the significance for regression coefficients of the regression equation
项目
Term
回归系数
Coefficient
标准误差
Standard error
t-检验值
t-value
P 值
P-value
常量 Constant 630.27 3.25 193.81 0.000 0**
X1 10.02 2.16 4.65 0.000 9**
X2 5.32 2.16 2.47 0.033 2*
X3 -1.11 2.16 -0.51 0.619 0
X1X1 -9.92 2.10 -4.73 0.000 8**
X2X2 -6.88 2.10 -3.27 0.008 4**
X3X3 -5.44 2.10 -2.59 0.026 8*
X1X2 9.71 2.82 3.45 0.006 3**
X1X3 2.51 2.82 0.89 0.393 7
X2X3 -3.15 2.82 -1.12 0.289 9
Note:
**
P＜0. 01, *P＜0.05.
2.1.2 各因素及其交互作用与黄瓜产量的关系 1）主效应分析：由于试验设计中各因素均经
无量纲线性编码处理，各偏回归系数不受因素取值大小和单位的影响，即已经标准化，其绝
对值大小直接反映变量对产量的影响程度[17]。因此，由数学模型中的回归系数绝对值由大
到小的顺序 X1、X2、X3，可得出本试验中各因素对产量影响的顺序由大到小为 N、K、Ca，
其中 N、K 对产量是正效应，Ca 对产量是负效应。
2）单因素效应：将回归模型中的 N、K、Ca 三因子中的 2 个固定在零水平，求得单因
素对产量的偏回归子模型，分别为施氮量： Y1=630.27+10.02X1-9.92X1
2 ，施钾量
Y2=630.27+5.32X2-6.88X2
2，施钙量：Y3=630.27-1.11X3-5.44X3
2，并据其描绘出相应的变化曲
线（图 1）。令
i
i
dX
dY
(i=1，2，3)，求出 Y1、Y2、Y3达极大值时 N、K、Ca 的各编码值分别是
0.51、0.39、-0.10。
由图1可以看出：水果型黄瓜产量与N、K、Ca的关系呈开口向下抛物线型。N、K、Ca
上限编码值分别为0.51、0.39、-0.10时，产量有最大值分别为每株632.8、631.3、630.3 g。
当N、K、Ca上限各水平大于或小于0.51、0.39、-0.10时，都会导致水果黄瓜产量下降。

图1 各因素对产量的影响
Fig. 1 Effect of each factor on the yield
3）三因子的交互作用分析：氮钾钙三因子之间对产量的影响存在明显交互作用。由回
归方程可知，氮钾的交互系数为+9.71，在施氮水平较高情况下，产量随施钾水平的增加而
升高，而在施钾水平较高情况下，产量随施氮水平增加而增加。可见氮钾之间存在正交互作
用，协调促进黄瓜产量的形成。同理，氮钙对产量的交互作用也为正效应，交互项系数为
+2.51。钾钙对产量的交互作用为负效应，这可能是二者互相拮抗的原因，二者相互作用阻
碍水果型黄瓜产量的形成。
4）氮钾钙的优化组合及相应产量：对回归方程中的X1、X2、X3分别求偏导，并令其偏
导值为0，通过上机运算模拟优选得出最佳组合X1(N)=1.06，X2(K)=1.18，X3(Ca)=-0.20，转
化为编码前的水平：N 20.67 mmol·L-1，K 10.58 mmol·L-1，Ca 4.54 mmol·L-1，其对应的水果
型黄瓜产量响应值为Y=638.8 g。从理论求得的最佳组合未包含在所涉及的20个试验处理组
合中，故需要进一步对该施肥组合进行验证。
2.2 验证试验
根据模型优选的结果，黄瓜最高产量为单株638.8 g，优选的最佳配方为：N 20.67
mmol·L
-1，K 10.58 mmol·L-1，Ca 4.54 mmol·L-1。为了确保模型的可靠性和准确性，依据模
型选出的2个最差组合（C、D）、1个最优组合（B），加上山崎黄瓜专用配方（对照CK）
以及上述优选的最佳配方（A）共5个处理（表4），分别测定株高、茎粗、叶片数、叶面积、
光合速率、蒸腾速率、果实品质及产量等指标，进行验证试验。
表4 不同处理元素的浓度
Table 4 Content of element of different nutrient solution formula mmol·L-1
处理
Treament
N P K Ca Mg
A 20.67 1 10.58 4.54 2
B 20.35 1 11.30 3.22 2
C 9.65 1 11.30 6.78 2
D 6 1 7 5 2
CK 14 1 6 3.5 2
2.2.1 营养液配方对黄瓜植株生长的影响 由表5可知：伸蔓期各个处理黄瓜的株高、茎粗、
叶片数和叶面积没有显著差异；随着植株的生长，处理A植株的生长速率显著大于其他处理，
其中茎粗、叶片数、叶面积增加速率分别为28.8%、66.7%和39.0%。虽然处理A植株开花结
果期的株高大于处理B、C，但其增长速率为165.2%，小于处理B和C（分别为174.5%和
170.6%）。处理C、D植株茎粗与叶面积的增长速率显著小于对照CK。
表5 营养液配方对黄瓜植株不同生长时期生长的影响（n=2）
Table 5 Effect of nutrient solution formula on growth of different growth period
处理
Treat
ment
株高/cm
Plant height
茎粗/mm
Stem diameter
叶片数
Leaf number
叶面积/cm2
Leaf area
伸蔓期
Stretch
tendril
period
开花结果期
Blossom
period
伸蔓期
Stretch
tendril
period
开花结果期
Blossom
period
伸蔓期
Stretch
tendril
period
开花结果期
Blossom
period
伸蔓期
Stretch tendril
period
开花结果期
Blossom
period
A 54.1±6.64
a
143.5±4.15
a
8.37±0.28
a
10.78±0.27
a
12.0±0.00
a
20.0±0.71
a
367.43±23.26
a
510.68±55.16
a

B 51.3±1.30
a
140.8±6.83
ab
8.31±0.38
a
10.63±0.78
ab
12.0±0.00
a
19.8±0.43
ab
364.57±7.70
a
474.70±46.31
ab

C 51.3±1.30
a
138.8±7.01
ab
8.25±0.38
a
9.86±0.28
ab
12.0±0.71
a
19.5±0.50
ab
350.44±17.68
a
446.72±12.10
ab

D 48.5±2.69
a
121.8±7.01
c
8.08±0.52
a
9.75±0.51
b
12.0±1.22
a
18.3±1.48
b
348.24±32.23
a
434.24±43.08
b

CK 53.5±3.35
a
132.5±1.12
b
8.40±0.28
a
10.24±0.43
ab
13.0±0.71
a
19.8±0.43
ab
350.94±29.09
a
467.10±18.54
ab

注：不同小写字母表示差异显著（P<0.05）。
Note: Different small letters indicate significant differenc at 0.05 level. The same as follows.
2.2.2 营养液配方对黄瓜不同叶位光合作用的影响 从图2可以看出：处理A植株各个叶位的
净光合速率（Pn）显著大于其他处理，除了处理C初花叶位与CK没有显著差异外，处理C、
D其余叶位Pn均显著低于CK。各个处理蒸腾速率（Tr）的变化趋势亦是如此，处理A植株各
个叶位的Tr显著大于其他处理，CK植株各个叶位的Tr显著大于处理C与D。同一处理的初花
叶位Pn与Tr大于花叶叶位和果叶叶位。

图2 营养液配方对黄瓜不同叶位净光合速率和蒸腾速率的影响
Fig.2 Effect of nutrient solution formula on net photosynthetic rate and transpiration rate of different leaf
position
2.2.3 营养液配方对黄瓜果实品质的影响 由表6可以看出：处理A果实品质与其他处理有一
定的差异，其还原型维生素C、可溶性总糖以及可溶性蛋白含量显著高于其他处理；可溶性
固形物含量显著高于处理C、D，但与处理B和CK没有显著差异；总酸度显著低于处理C、D，
与处理B、CK没有显著差异。
表6 营养液配方对黄瓜果实品质的影响
Table 6 Effect of nutrient solution formula on fruit quality of cucumber
2.2.4 营养液配方对黄瓜果实养分含量的影响 从图3可以看出：随着结果时期的延后，各处
理果实中全氮含量显著降低；处理A结果初期全氮含量显著高于其余处理，结果中期和结果
后期全氮含量与CK没有显著差异，但显著高于处理C、D；处理C、D各个结果时期全氮含
量显著低于CK。各处理K+含量呈先增加后减少的趋势，处理A结果初期与结果中期K+含量
显著高于其余处理，但结果后期K+含量各个处理间没有显著差异。Ca2+含量呈先降低后增加
的趋势；处理A结果后期Ca2+含量显著高于CK，但结果初期和结果后期与CK没有显著差异。


The early periods of blossom； The mid-periods of blossom； The late
periods of blossom
图3 营养液配方对不同结果时期果实中养分含量的影响
Fig.3 Effect of nutrient solution formula on nutrient content of fruit in different periods
2.2.5 营养液配方对黄瓜产量的影响 由表7可以看出：由于采摘黄瓜时对果实长度和直径进
行了控制，所以各处理的单果质量差异不显著；但不同处理每株的采摘量不一致，处理A单
株果数最多，为11.5个，显著高于其他处理。处理A的单株产量最高，且显著高于其他处理。
处理D单株果数最少，单株产量也最低。
表7 营养液配方对水果型黄瓜产量构成的影响
Table 7 Effect of nutrient solution formula on yield of mini cucumber
处理
Treatment
单株总产量/g
Yield
单果质量/g
Fruits weight
单株果数
Fruits number
A 1016.2±3.56
a
88.4±1.46
a
11.5±0.15
a

处理
Treatment
总酸度
/%
Total acidity
还原型维生素C
/（mg·kg-1）
Reduced vitamin C
可溶性总糖
/%
Total soluble sugar
可溶性固形物
/%
Soluble solid
可溶性蛋白
/（mg·g-1）
Soluble protein
A 0.08±0.00
b
159.85±1.92
a
0.045±0.001
a
4.30±0.16
a
0.06±0.01
a

B 0.08±0.01
b
140.89±5.07
b
0.037±0.001
b
4.13±0.12
ab
0.04±0.00
b

C 0.15±0.02
a
121.92±5.75
c
0.033±0.001
bc
3.80±0.16
bc
0.03±0.00
c

D 0.16±0.01
a
96.18±4.23
d
0.032±0.003
c
3.40±0.36
c
0.02±0.00
c

CK 0.08±0.01
b
130.05±0.00
bc
0.035±0.002
bc
4.20±0.22
ab
0.03±0.01
c

B 977.1±2.47
c
86.9±1.08
a
11.3±0.27
b

C 854.6±5.31
d
87.7±2.17
a
9.8±0.49
c

D 681.8±3.08
e
88.0±2.43
a
7.8±0.37
d

CK 995.3±5.89
b
88.5±2.19
a
11.3±0.25
b

3 结论与讨论
蔬菜作物生长环境复杂，各因子能够不同程度地影响蔬菜的生长和发育。大多数研究表
明，氮为作物所需的首要元素，而K、Ca则是在作物满足氮的基础上追求进一步高产的必需
元素[17-20]。前人研究表明，在一定范围内增加施肥能促进黄瓜地上部生长、提高产量[21-22]。
本试验结果表明，处理A（较其他处理增施了N与K）地上部植株生长状况以及产量显著优
于其他处理。由于增施了N，导致果实中N含量高，生殖生长表现为开花结果增加，最终产
量增加。说明较高的营养液浓度能够提高产量与地上部的生长。
K能够促进光合作用产物向贮藏器官中运输，增加―库‖的贮存。在本试验中，结果中期
果实中K+含量增加，这是因为黄瓜结果盛期需要更多的K。在一定范围内增施钾肥对黄瓜有
明显的增产效应。当施钾量水平小于0.39时，随着施肥量增加其产量也逐渐增加至最大值每
株631.3 g。这是因为黄瓜果实生长需要大量钾肥，进入果实发育期应有足量的有效钾肥，促
进植株对其他矿质养分的主动吸收以及对光合产物的运转[23]。马科奇等[24]对甜瓜的栽培研
究也有类似的结论。
本研究表明：施氮量与施钾量之间的交互作用对水果型黄瓜产量有极显著影响，而施钙
量与施氮量、施钾量之间的交互作用对水果型黄瓜产量无显著影响。在施氮水平较高情况下，
产量随施钾水平的提高而提高，而在施钾水平较高情况下，产量随施氮水平的增加而增加。
可见氮钾之间存在正交互作用，协调促进黄瓜产量的形成。
通过响应面分析建立的水果型黄瓜施肥条件中施氮量、施钾量、施钙量与黄瓜产量之间
的回归模型显著，可用于实际生产预测。通过模型得到利于黄瓜生长发育的三因素最佳水平
组合是X1(N)=1.06，X2(K)=1.18，X3(Ca)=-0.20，转化为编码前的水平：施氮量20.67 mmol·L
-1，
施钾量10.58 mmol·L-1，施钙量4.54 mmol·L-1，其对应的水果型黄瓜产量响应值为Y=638.8 g。
由于该组合未包含于试验设计中，所以进行了验证试验，试验结果表明该组合产量最高。在
本试验条件下，推荐水果型黄瓜醋糟基质栽培高产营养液配方为20.67 mmol·L-1 N、1
mmol·L
-1
P、10.58 mmol·L-1 K、4.54 mmol·L-1 Ca、2 mmol·L-1 Mg。
最后得出的营养液配方中N、K、Ca含量分别是20.67 mmol·L-1、10.58 mmol·L-1、和4.54
mmol·L
-1，均高于日本山崎黄瓜专用配方，其N、K、Ca含量分别是14 mmol·L-1、6 mmol·L-1
和3.5 mmol·L-1。栽培基质中含有一定的养分，但最后所筛选的营养液中N、K、Ca浓度却高，
原因可能是所使用的醋糟混配基质保水能力欠佳，每次浇水之后淋失一部分水分，淋失的部
分不仅含有浇灌的营养液，还包括栽培基质的浸提液。栽培过程中，晴天天气需要每天浇水，
阴天也需要两天浇一次，黄瓜整个生育时期长，到后期栽培基质中营养匮乏，此时更加需要
高浓度的营养液浇灌。
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