水稻光合速率的數(shù)學模擬研究

高振環(huán)

（遼寧省種子管理局 沈陽 110034）

光合作用速率是水稻生物學和經(jīng)濟學產(chǎn)量的基礎。研究表明，水稻灌漿期光合作用對產(chǎn)量的貢獻率為60%～100%。光合速率是和作物產(chǎn)量相關的重要指標，受基因型控制，但栽培條件對它也有影響。為此，在栽培實踐的基礎上，用數(shù)學模擬的方法研究栽培條件與光合速率的關系，探討不同密度和不同插秧秧齡的水稻在灌漿期的劍葉光合速率差異，為進一步提高水稻光能利用率提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2014年在沈陽農業(yè)大學水稻教學試驗基地進行。供試品種系中早熟品種鐵粳11，采用二次通用旋轉組合設計，兩因素分別為秧齡（葉齡）和密度（穴 /m2）。

1.2 田間管理

用20 mg/L的 901可濕性粉劑浸種7 d后，于30℃恒溫培養(yǎng)室保濕催芽20 h。為培育不同秧齡的秧苗，4月11日—5月13日期間，每隔1 d播種1次。5月26日插秧，密度為2株/穴。

肥沃田土和馬糞按3比1的體積比混合后，用0.17 kg/m2的調制劑調制床土；本田底肥施用硫酸鉀100 kg/hm2、硫酸銨 100 kg/hm2、尿素 75 kg/hm2、二銨 100 kg/hm2；返青肥施用硫酸銨 150 kg/hm2、硫酸鉀 75 kg/hm2、尿素 50 kg/hm2。

田間實行濕潤-淺水灌溉，7月15日排水曬田，以控制分蘗。

1.3 設計方法

采用2因素二次通用旋轉組合設計，主要步驟：

首先，確定各因素上水平（z1j）和下水平（z2j），試驗為 2因素，星號臂值 γ＝1.414；然后，計算各因素的零水平 Z0j（平均水平）和變化區(qū)間（Δj），相關公式為：

最后，對每個因素zj的水平進行編碼，以便模擬：

因素水平及編碼見表1。

表1 因素水平及編碼Table 1 Factor level and coding

為計算x1’和x2’平方項，水平中心化得：

據(jù)此確定的試驗方案及計算結果見表2。

1.4 檢測方法

使用便攜式光合氣體分析系統(tǒng) （LI-6400，Li Cor Inc，Lincoln NE，USA），采用紅藍光源固定光強1 700 μmol（E）/（m2·s）。 于 9 月 2 日測定水稻劍葉中部光合速率。

2 結果與分析

2.1 模擬方程的建立與檢驗

經(jīng)過分析光合速率值（表2中的y值）得到回歸模型為：

顯著性檢驗結果表明，回歸極顯著，說明各因素與產(chǎn)量的回歸關系成立。另對，各偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗結果表明，b11項不顯著，可直接從方程中剔除，則光合速率與密度、秧齡的模擬回歸方程為：

2.2 模擬分析

2.2.1 各因素與光合速率的關系 方程（6）是光合速率與兩個因素的定量表達，如果將其中1個因素固定在零水平，可得出2因素與光合速率的回歸模型分別為：

表2 試驗方案及計算結果Table 2 Experiment scheme and computation

式中，Y1和Y2分別為密度、秧齡的光合速率。

式（7）表明，密度和光合速率成線性回歸，密度越大，單株光合速率越小。式（8）表明，秧齡和光合速率成拋物線關系，在一定范圍內，光合速率隨秧齡的增大而增加，達到頂點后，光合速率將會下降。

2.2.2 秧齡、密度與光合速率的估值模型 根據(jù)（6）和表1，帶入可直接得到光合速率與秧齡、密度的估值模型

整理得：

在（9）- （12）式中，z1和 z2分別直接代表密度、秧齡，y1、y2分別代表它們的光合速率。

密度與光合成負相關，即密度越小，單株光合速率越強，反之越弱。

對（12）式求導，可以得到它的極大值，但是y2有最大值時，z2沒有意義，所以有意義部分是一個下降曲線。

2.2.3 兩因素互作效應分析 將不同密度和秧齡參數(shù)帶入式（6）得到81個組合的光合速率值，光合速率最高組合是（-1.414） ×（1.414）。

3 結論與討論

通過編碼、計算和檢驗，得出水稻品種鐵粳11在2株/穴栽培條件下，受密度和移栽秧齡影響的葉片光合速率的模擬方程。從中可以發(fā)現(xiàn)，水稻灌漿期劍葉光合速率受密度和插秧秧齡影響。在水稻灌漿期劍葉光合速率與密度成正相關，密度越小，葉片光合速率越大，表明水稻群體有自動調節(jié)的能力，與柳金來的研究結果相近。插秧秧齡越大，灌漿期劍葉光合速率越大，這可能與大苗的代謝旺盛有關。

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