• ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SINH TRƯỞNG PHÁT TRIỂN VÀ NĂNG SUẤT CỦA LÚA TRÊN ĐẤT NHIỄM MẶN

ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SINH TRƯỞNG PHÁT TRIỂN VÀ NĂNG SUẤT CỦA LÚA TRÊN ĐẤT NHIỄM MẶN

Xem các bài khác
Số trang của bài
13-21
Bài toàn văn
Chuyên mục
Tạp chí thường kỳ
Tên bài

ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SINH TRƯỞNG PHÁT TRIỂN VÀ NĂNG SUẤT CỦA LÚA TRÊN ĐẤT NHIỄM MẶN

Tên tác giả
Lê Văn Dũng và Đỗ Minh Nhựt
Category
Monthly Journal
Title

Evaluation of factors affecting rice growth and yield in saline soils

Author
Le Van Dung va Do Minh Nhut
Tóm tắt

Sản xuất lúa trong hệ thống canh tác tôm - lúa có nhiều khó khăn, năng suất lúa thấp hoặc bị chết sau thời gian canh tác. Nghiên cứu này nhằm thiết lập một mô hình tương quan sử dụng phân tích đa biến thông qua smartPLS, để xác định các yếu tố đồng thời ảnh hưởng đến sự sinh trưởng phát triển và năng suất của lúa. Nghiên cứu được tiến hành theo dõi và lấy mẫu trên 40 ruộng nông dân canh tác mô hình tôm - lúa tại hai huyện An Minh và An Biên thuộc tỉnh Kiên Giang. Theo dõi sự sinh trưởng của lúa qua các giai đoạn 20 ngày sau sạ, 45 ngày sau sạ, 60 ngày sau sạ và trước khi thu hoạch (90 ngày sau sạ), các chỉ tiêu ghi nhận gồm (chiều cao cây lúa, số chồi) và năng suất (trọng lượng/ha, sinh khối cây/ha); nước tưới, loại giống gieo trồng (Một bụi đỏ, OM 2517), mật độ sạ, yếu tố phân bón sử dụng nhất là việc bón vôi và phân hữu cơ cũng được ghi nhận. Sinh trưởng phát triển của lúa bị ảnh hưởng đồng thời bởi đặc tính đất (khả năng trao đổi cation, hàm lượng natri trao đổi, canxi trao đổi và % bão hòa natri), nước tưới, phân bón sử dụng (có bón vôi 500 kg/ha và bón vôi kết hợp 01 tấn phân hữu cơ/ha), mật độ cây/m2, số bông/m2, sinh khối cây/ha và từ đó ảnh hưởng đến năng suất lúa với α 5% và giá trị t > 1,96 thì mô hình có ý nghĩa. Mô hình tương quan để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sinh trưởng và năng suất lúa được tạo ra phù hợp và có giá trị cao để dự đoán, bởi vì giá trị liên quan dự đoán Q² = 98,65%. Dựa trên kết quả mô hình, đặc tính đất trong ruộng lúa là yếu tố chính mà trực tiếp và gián tiếp ảnh hưởng đến sinh trưởng phát triển (giá trị t = 45,018 > 1,96) và năng suất (giá trị t = 25,643 > 1,96) của lúa trồng trên đất nhiễm mặn trong mô hình canh tác tôm - lúa.

Abstract

Rice production in the shrimp-rice farming system has many difficulties such as low productivity or death during cultivation period. This research aimed to set an interaction model using multivariate analysis via smartPLS, to identify the factors affecting rice growth and yield. The study was conducted on 40 farmers’ fields cultivating shrimp- rice system in An Minh and An Bien districts - Kien Giang province. The rice growth was evaluated during the period of 20 days after sowing, 45 days after sowing, 60 days after sowing and before harvesting (90 days after sowing). The indicators included plant height, number of tillers, rice yield (ton/ha), plant biomass (ton/ha). Irrigation water, photosensitive rice varieties (Mot bui do, OM 2517), sowing density, fertilizer dose were also collected. The result showed that rice growth and development were simultaneously affected by soil characteristics (cation exchange capacity, sodium exchange, calcium exchange and exchangeable sodium percentage), irrigation water, fertilizer application (liming 500 kilograms/ha, liming and organic fertilizer 1 ton/ha) thereby affecting plant density/m2, number of panicle/m2, plant biomass and rice yield with significance level α 5%, t-statistics > 1.96. Interaction model to identify the factors affecting rice growth (t-statistics = 45.018 > 1.96) and productivity (t-statistics = 25.643 > 1.96) which was created is valid and has high relevancy value for prediction, because the predictive-relevance (Q2) value reached 98,65%. Based on model results, soil characteristics in rice fields are the main factors that directly and indirectly affect the growth and yield of rice grown on saline soils in the shrimp-rice farming system.

Từ khoá / Keywords

Mô hình tôm - lúa
mô hình tương quan
đất mặn
năng suất lúa
Shrimp - rice model
interaction mode
saline soil
rice yield