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    黃淮海夏玉米品種脫水類型與機械粒收時間的確立

    2018-11-29 05:19:28李璐璐謝瑞芝王克如李少昆
    作物學(xué)報 2018年12期
    關(guān)鍵詞:機械

    李璐璐 明 博 謝瑞芝 王克如 侯 鵬 李少昆

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    黃淮海夏玉米品種脫水類型與機械粒收時間的確立

    李璐璐**明 博**謝瑞芝 王克如 侯 鵬 李少昆*

    中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所 / 農(nóng)業(yè)部作物生理生態(tài)重點實驗室, 北京 100081

    黃淮海一年兩熟模式下玉米成熟和熟后籽粒脫水的熱量資源緊缺, 是制約機械粒收在該區(qū)域發(fā)展的關(guān)鍵因素。本文嘗試建立黃淮海一年兩熟制地區(qū)玉米機械粒收適宜品種篩選和以授粉至生理成熟積溫和生理成熟期籽粒含水率為指標, 運用雙向平均法將參試品種劃分為晚熟高含水率(I)、早熟高含水率(II)、早熟低含水率(III)和晚熟低含水率(IV)4種類型。基于玉米生長進程及籽粒含水率動態(tài)測試, 估算不同品種播種至適宜機械粒收含水率(28%、25%)所需活動積溫, 以黃淮海區(qū)夏玉米常年播種日期為起點, 結(jié)合歷史氣象資料的累積計算, 利用地統(tǒng)計分析技術(shù)明確不同類型品種適宜機械粒收的時空分布規(guī)律, 建立適宜機械粒收時期的預(yù)測方法, 為機械粒收在黃淮海區(qū)域推廣提供指導(dǎo)。選擇27個主推品種, 播種至籽粒含水率下降到28%、25%所需要積溫分別為, 類型I 2982°C d、3118°C d, 類型II 2770°C d、2873°C d, 類型III 2729°C d、2845°C d, 類型IV 2860°C d、2980°C d。類型III品種降至28%、25%含水率時間分別較類型II品種早2~3 d、約2 d, 較類型IV品種早7~9 d、7~10 d, 較類型I品種早13~17 d、16~17 d。各類型品種籽粒由28%含水率降至25%水平, 所需時間約6~8 d。在當前玉米種植模式及下茬小麥適期播種條件下, 黃淮海南部的豫南、皖北地區(qū), 各類玉米品種均能滿足籽粒脫水至適宜機械粒收含水率的要求, 而在黃淮海北部、關(guān)中西部以及山東半島地區(qū), 現(xiàn)有品種很難降至適宜含水率, 需通過選擇早熟和籽粒脫水快的適宜品種加以實現(xiàn)。本研究建立的以積溫預(yù)測籽粒含水率動態(tài)變化及其適宜機械粒收時間的預(yù)測方法, 為各地合理配置玉米粒收品種、確定適宜機械粒收時間提供了可行的技術(shù)方法。

    玉米; 籽粒含水率; 脫水類型; 粒收時期; 空間分布

    玉米籽粒含水率是影響收獲時間、收獲質(zhì)量、烘干儲運以及商用品質(zhì)的重要因素[1-4]。黃淮海平原是中國重要的糧食產(chǎn)區(qū), 區(qū)域內(nèi)普遍采用冬小麥-夏玉米一年兩熟模式, 受冬小麥收獲和播種時間的雙重限制, 夏玉米生長、成熟和脫水的熱量資源相對緊張, 加之黃淮海區(qū)域夏玉米品種生育期偏長[5], 收獲時籽粒含水率通常在30%~40%, 甚至更高[6-10], 難以滿足機械粒收建議低于28%或25%的要求[11-15]。美國玉米機械粒收高峰期遲于生理成熟高峰期約1個月, 收獲時籽粒含水率一般降低至15%~25%[16-17], 而在黃淮?,F(xiàn)有種植模式下通過推遲收獲期降低籽粒含水率的力度有限。因此根據(jù)黃淮海區(qū)域氣候條件及區(qū)域內(nèi)熱量條件的差異, 選擇熟期適宜、生理成熟期籽粒含水率低、脫水快的品種; 通過品種配置和栽培技術(shù)配套, 協(xié)調(diào)籽粒成熟與降低含水率的矛盾, 在不影響產(chǎn)量水平的前提下有效降低收獲時籽粒含水率, 是解決黃淮海一年兩熟模式下夏玉米機械粒收問題的有效途徑, 目前國內(nèi)對此鮮有報道。本研究基于黃淮海夏玉米區(qū)主栽品種籽粒脫水進程的動態(tài)測定與分析, 明確品種間籽粒含水率變化動態(tài)及其脫水特征的差異, 嘗試將當前品種根據(jù)熟期和脫水特性分類; 以不同類型品種達到適宜籽粒收獲含水率的積溫分析各類品種在黃淮海夏玉米區(qū)適宜機械粒收時間的空間分布, 為黃淮海夏玉米區(qū)機械粒收品種篩選和技術(shù)推廣提供理論和技術(shù)支持。

    1 材料與方法

    1.1 試驗設(shè)計

    2014年在中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所中圃場試驗田(北京, 39°95′N, 116°30′E), 2015—2016年在中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院新鄉(xiāng)綜合試驗站(河南新鄉(xiāng), 35°10′N, 113°47′E)開展試驗, 試驗期間溫度和降水情況如表1。種植密度均為75 000株 hm-2, 田間管理同大田生產(chǎn)。2014年于6月1日播種, 9個參試品種, 大區(qū)種植, 每區(qū)長10 m, 寬6 m, 面積60 m2; 2015年于6月16日播種, 11個參試品種, 隨機區(qū)組設(shè)計, 每品種重復(fù)3次, 小區(qū)長8 m, 寬5.4 m, 面積43.2 m2; 2016年于6月4日播種, 17個參試品種, 大區(qū)種植, 每區(qū)長18 m, 寬7.8 m, 面積140.4 m2。參試品種為黃淮海區(qū)生產(chǎn)中應(yīng)用面積較大的夏播玉米審定品種(表2)。

    1.2 玉米品種積溫需求與分類

    基于新鄉(xiāng)試驗站長期開展的籽粒含水率變化動態(tài)研究[18-20], 采用Logistic Power非線性增長模型[20]建立全部參試品種的籽粒含水率預(yù)測模型, 估算自授粉至達到機械粒收理想含水率(28%和25%)所需要的活動積溫(≥0°C積溫, 以下簡稱積溫)。根據(jù)試驗記載的生育期數(shù)據(jù), 計算各品種自播種至吐絲期的多年平均積溫需求。在此基礎(chǔ)上, 將播種至吐絲觀測積溫及籽粒脫水估算積溫相加, 獲得各品種自播種至理想含水率所需積溫。

    將授粉至生理成熟的積溫與生理成熟期籽粒含水率這2個指標作為品種分類的標準[20], 以試驗獲取的各品種授粉至生理成熟積溫和生理成熟期籽粒含水率數(shù)據(jù)建立散點圖, 采用雙向平均法將參試品種劃分為4種類型。將各類品種自播種至理想含水率的積溫需求取平均值, 代表4種類型品種所需積溫, 以備用于估算區(qū)域適宜機械粒收日期。

    表1 試驗期間溫度和降水情況

    積溫為大于等于0°C活動積溫。河南新鄉(xiāng)2016年7月29日當天降水414 mm。

    Accumulated temperature ≥ 0°C. Precipitation was 414 mm on July 29, 2016 in Xinxiang, Henan.

    表2 試驗品種名稱

    1.3 適宜機械粒收日期估算和空間分析

    1.3.1 播種日期的確定 適宜機械粒收日期估算以夏玉米常年播種期為起點, 各地夏玉米播種日期由96個夏播玉米主產(chǎn)縣調(diào)查數(shù)據(jù)進行地統(tǒng)計分析得出。其中, 70個縣為玉米產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系黃淮海夏玉米種植區(qū)示范縣, 26個為非示范縣的主產(chǎn)縣。將全部96個縣的常年播種日期轉(zhuǎn)化為日序進行空間分析。

    1.3.2 播種日期調(diào)查縣與氣象站點的融合 氣象數(shù)據(jù)包括黃淮海夏玉米區(qū)81個氣象站點[21](去除高海拔氣象站點)多年氣象數(shù)據(jù)(1961—2015)。利用ArcMap地理信息分析工具, 將各縣播種日序值以普通克里格法(Ordinary Kriging)進行空間插值并柵格化處理[22-24]。將氣象站點圖層與播種日序柵格圖層疊加, 利用空間分析工具(Spatial Analyst Tools)提取氣象站點所在坐標的播種日序空間插值結(jié)果, 獲取各氣象站點的常年播種日序。

    1.3.3 適宜機械粒收日期的空間分布 根據(jù)4種類型品種自播種至達到理想籽粒含水率的積溫需求, 以各氣象站點的常年播種日序為起點, 計算4類品種達到理想含水率積溫需求對應(yīng)的日序。利用普通克里格法將該日序進行空間插值并柵格化處理, 得到4種類型品種在黃淮海夏玉米區(qū)適宜機械粒收日序的空間分布, 最后將日序轉(zhuǎn)化為日期作圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 玉米品種脫水特征及其分類

    根據(jù)全部參試品種3年間的試驗結(jié)果, 確定以授粉至生理成熟平均積溫1403.2°C d、生理成熟期平均含水率27.7%為界, 將參試品種劃分為以下4種類型(圖1和表3)。

    2.1.1 晚熟高含水率(I) 授粉至生理成熟積溫平均為1472.0°Cd, 生理成熟期籽粒含水率平均為29.0%。該類品種成熟晚且需要較長時間進行生理成熟后田間站稈脫水, 占全部品種的10.8%;

    2.1.2 早熟高含水率(II) 授粉至生理成熟積溫平均為1321.5°C d, 生理成熟期籽粒含水率平均為29.8%。該類品種成熟較早但仍需要較多時間進行生理成熟后田間站稈脫水, 占全部品種的35.1%;

    2.1.3 早熟低含水率(III) 授粉至生理成熟積溫平均為1345.4°C d, 生理成熟期籽粒含水率平均為26.6%。該類品種生理成熟早且含水率低, 可盡早達到機械粒收的適宜含水率標準, 占全部品種的13.5%;

    2.1.4 晚熟低含水率(IV) 授粉至生理成熟積溫平均為1474.9°C d, 生理成熟期籽粒含水率平均為26.0%, 該類品種成熟晚但生理成熟后籽粒脫水時間較短, 占全部品種的40.5%。

    圖1 生理成熟期籽粒含水率與授粉至生理成熟積溫的關(guān)系

    品種名稱縮寫見表2。Abbreviations of hybrids are the same as those given in Table 2.

    根據(jù)歷年試驗中播種、出苗、吐絲、生理成熟等關(guān)鍵生育期調(diào)查數(shù)據(jù), 明確了各品種不同生育階段的積溫需求。利用籽粒含水率變化動態(tài)及氣象數(shù)據(jù), 建立了基于Logistic Power非線性增長模型的參試品種籽粒含水率預(yù)測模型?;谏鲜鼋Y(jié)果, 獲得了各參試品種主要生育階段及籽粒脫水過程的積溫需求(表3)。根據(jù)品種分類結(jié)果, 各類型品種自播種至適宜機械粒收含水率的積溫需求如表4所示。

    2.2 黃淮海夏玉米播期分布

    利用黃淮海區(qū)96個夏玉米主產(chǎn)縣調(diào)研數(shù)據(jù), 分析了區(qū)域[25]夏玉米常年播種日期的時空分布規(guī)律(圖2)。結(jié)果顯示, 黃淮海夏玉米播種日期集中在6月上旬至中旬期間, 夏玉米播種趨勢由豫西、豫南地區(qū)向東、向北逐步推進, 關(guān)中地區(qū)則由東向西逐步展開。這一趨勢與冬小麥成熟和收獲進程一致且相距時間較近, 多數(shù)區(qū)域為冬小麥收獲后立即進行夏玉米播種。根據(jù)區(qū)域夏玉米播種日期分析結(jié)果, 以常年播種日期為起點, 累積計算所需積溫, 最終明確區(qū)域適宜機械粒收的收獲日期。

    2.3 不同類型玉米品種適宜收獲期估測

    基于常年播種日期及不同類型品種至適宜籽粒含水率的積溫需求, 分析了黃淮海夏播玉米區(qū)各類型品種適宜機械粒收的收獲時期分布規(guī)律。圖3顯示了不同類型品種籽粒降至28%含水率時間的空間變化規(guī)律。整體上, 隨著夏玉米播期和區(qū)域熱量資源的變化, 降至28%籽粒含水率的時間由豫南、豫中地區(qū)向北、向東和向西逐漸延后。至河北北部、北京、天津、膠東半島及關(guān)中西部等地, 現(xiàn)有品種籽粒含水率尚不能在10月下旬前降至28%。

    晚熟高含水率品種(I)僅河南大部地區(qū)可在10月初降至28%含水率, 山東西南部、河北邢臺、皖北大部及蘇北西部地區(qū)至10月中旬前籽粒含水率可降至28%, 其他地區(qū)種植類型I品種無法滿足機械粒收的基本要求。早熟高含水率(II)和早熟低含水率(III)兩類品種在籽粒含水率降至28%的時空變化規(guī)律相似, 在河南大部可分別于9月22日和9月19日前降至28%。山東、皖北和蘇北地區(qū)籽粒脫水進程呈現(xiàn)由西向東次第延后的態(tài)勢, 從9月下旬至10月中旬逐漸降至28%含水率。關(guān)中地區(qū)則由東向西變化, 自10月上旬籽粒含水率陸續(xù)降至28%。河北省的變化趨勢則是由南向北逐步延后, 最早9月下旬可達28%含水率。晚熟低含水率品種(IV)在研究區(qū)域內(nèi)的籽粒含水率變化趨勢與II、III品種類似, 但達到28%含水率的時間整體偏晚, 至10月下旬依然無法達到粒收要求的地區(qū)范圍有所擴大。

    表3 不同品種在不同階段對活動積溫的需求

    品種名稱縮寫見表2; “P”表示授粉時期, “PM”表示生理成熟, “MC”表示含水率;§為實際調(diào)查數(shù)據(jù),#為模型計算結(jié)果。本試驗在吐絲后進行統(tǒng)一授粉, 吐絲期和授粉日期之間有0~3 d的間隔。

    Abbreviations of hybrids are the same as those given in Table 2. “P” means the pollination. “PM” means the physiological maturity. “MC” means the moisture content.§means actual research data.#means calculated data. There are 0-3 days interval between the silking date and the pollination date because of the controlled pollination.

    表4 不同類型玉米品種在不同階段對積溫的需求

    縮寫同表3。Abbreviations are the same as those given in Table 3.

    圖2 黃淮海夏玉米常年播種時間空間插值結(jié)果

    圖中黑點代表夏玉米播期調(diào)查的縣、市、區(qū)(=96)。

    The black dots represent the location of the county used for spatial interpolation (=96).

    總體上早熟低含水率品種(III)達到28%含水率時間在黃淮海夏玉米區(qū)的變化推移早于早熟高含水率品種(II) 2~3 d, 平均早2 d; 較晚熟低含水率品種(IV)早7~9 d, 平均早8 d; 較晚熟高含水率品種(I)早13~17 d, 平均早15 d。

    圖4顯示, 不同類型品種籽粒降至25%含水率整體時空分布規(guī)律與籽粒含水率降至28%的規(guī)律一致。以現(xiàn)有品種和種植模式, 尚不能在10月下旬前降至25%含水率的地區(qū)有所擴大, 包括河北保定以北、山東濰坊以東及關(guān)中大部地區(qū)。

    早熟低含水率品種(III)降至25%最早為9月24日, 在9月23日至9月28日時間段內(nèi), 河南中南部部分地區(qū)籽粒含水率可降至25%, 其他品種類型則無法實現(xiàn)。至9月28日后, 早熟高含水率品種(II)、早熟低含水率品種(III)及晚熟低含水率品種(IV)籽粒脫水的空間變化趨勢一致, 各時間階段的分布區(qū)域逐漸向豫南、皖北區(qū)域收縮。晚熟高含水率品種(I)的含水率僅河南駐馬店至安徽阜陽一帶可在10月8日前后達到25%, 至10月中下旬, 只有河南中南部、皖北部分地區(qū)能夠降至25%。

    就區(qū)域總體而言, 與早熟低含水率品種(III)相比較, 早熟高含水率品種(II)籽粒含水率降至25%的時間約晚2 d; 晚熟低含水率品種(IV)約晚7~10 d, 平均晚8 d; 晚熟高含水率品種(I)約晚16~17 d, 平均晚16 d。同一類型品種降至28%和25%兩個適宜含水率水平的時間, 晚熟高含水率品種(I)相差8~9 d, 平均相差8 d; 早熟高含水率品種(II)相差6~7 d, 平均6 d; 早熟低含水率品種(III)相差6~8 d, 平均相差7 d; 晚熟低含水率品種(IV)相差7~9 d, 平均相差7 d。在黃淮海夏玉米區(qū), 籽粒由28%含水率繼續(xù)降至25%水平, 所需時間約6~8 d。

    圖3 黃淮海夏玉米不同類型品種籽粒降水至28%機收時間分布圖

    圖4 黃淮海夏玉米不同類型品種籽粒降水至25%機收時間分布圖

    3 討論

    收獲時的籽粒含水率是影響機械粒收質(zhì)量的關(guān)鍵因素[1-5,11-15], 也是黃淮海區(qū)玉米機械粒收技術(shù)推廣所面臨的主要問題。前期黃淮海區(qū)主推夏玉米品種的機械粒收試驗結(jié)果顯示[14], 籽粒含水率小于28.21%, 破碎率可小于8%, 基本達到機械粒收的破碎率質(zhì)量要求; 小于24.78%時, 破碎率可小于5%; 籽粒含水率在20%左右時, 收獲質(zhì)量最佳。本研究以28%及25%籽粒含水率作為分析黃淮海夏玉米適宜機械粒收時期的判定指標, 基于不同品種籽粒脫水動態(tài)分析及建立的籽粒含水率預(yù)測模型[20], 建立了基于歷史氣象資料的不同類型品種適宜機械粒收時期的預(yù)測方法, 以黃淮海夏玉米常年播種日期為起點, 針對該區(qū)現(xiàn)有主推品種分析其適宜收獲時間的空間分布規(guī)律, 對于推動區(qū)域機械粒收技術(shù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義, 也為其他玉米產(chǎn)區(qū)粒收品種篩選和粒收時間的確立提供了可行的技術(shù)方法。結(jié)果顯示, 適宜機械粒收時間的空間分布趨勢與區(qū)域內(nèi)夏玉米播期的變化基本一致, 說明播期是決定適宜收獲期的關(guān)鍵因素之一。但目前夏玉米免耕直播技術(shù)的推廣已極大地縮短了麥收至夏播的時間間隔, 在不影響小麥生產(chǎn)的前提下, 通過提早夏玉米播期解決機械粒收應(yīng)用問題的空間有限。黃淮海南部的豫南、皖北地區(qū)積溫資源豐富, 供試各類品種均能在不影響冬小麥正常播種的前提下, 滿足籽粒脫水至適宜機械粒收含水率的要求, 上述地區(qū)機械粒收技術(shù)應(yīng)加快推廣。而在黃淮海北部、關(guān)中西部以及山東半島地區(qū), 由于環(huán)境條件和冬小麥種植時間的限制[26-27], 現(xiàn)有品種很難降至適宜含水率, 迫切需要選育和篩選早熟、脫水快的品種, 此外, 還可考慮調(diào)整熟制[28-30]實現(xiàn)玉米粒收及綜合效益提升。

    由于黃淮海區(qū)內(nèi)種植品種多樣, 不同品種表現(xiàn)出較大的機械粒收適應(yīng)性差異[14], 主要集中在熟期適宜性和收獲時籽粒含水率的適宜性兩個方面。為了便于分析及結(jié)果呈現(xiàn), 本研究依據(jù)授粉至生理成熟所需積溫以及生理成熟期籽粒含水率為指標, 以全部參試品種試驗測定數(shù)據(jù)和雙向平均法為依據(jù), 將品種劃分為4種類型。其中, 前一個指標決定了生理成熟后至冬小麥播種限制玉米最晚收獲時間的剩余積溫量, 也就是可供籽粒脫水的積溫量; 后一個指標則決定了籽粒達到適宜機械粒收所需要降低的含水率, 是黃淮海一年兩熟模式下選擇適宜機械粒收品種的關(guān)鍵指標。晚熟高含水率品種(I)成熟晚且生理成熟后仍需一定時間的脫水過程才適宜機械粒收, 適于這類品種的種植區(qū)域集中在豫南皖北區(qū)域。早熟低含水率品種(II)熟期早且生理成熟時含水率即可滿足機械粒收要求, 在各地機械粒收試驗示范中表現(xiàn)出良好的粒收性能, 可在黃淮海大部分區(qū)域推廣應(yīng)用。早熟高含水率品種(II)和晚熟低含水率品種(IV)占參試品種的75.6%, 是當前品種的主流類型。在各地機械粒收品種優(yōu)選時, 應(yīng)根據(jù)當?shù)胤N植模式、小麥適宜播期及積溫資源情況合理選用。

    品種優(yōu)選是一項重要的生產(chǎn)技術(shù), 通過熟期、抗病性和生態(tài)適應(yīng)性等指標優(yōu)選配置品種, 可以發(fā)揮品種潛力以獲得更優(yōu)的產(chǎn)量表現(xiàn)。以往生產(chǎn)中為了獲得更高的產(chǎn)量, 多選用相對晚熟的品種以充分利用當?shù)胤e溫, 收獲時果穗剛剛達到甚至尚未達到生理成熟[5-7], 造成黃淮海夏玉米收獲期籽粒含水率偏高的現(xiàn)象, 影響了區(qū)域機械粒收技術(shù)的推廣。因此, 黃淮海區(qū)夏玉米品種篩選需協(xié)調(diào)玉米成熟和籽粒脫水的積溫需求, 以滿足產(chǎn)量和收獲時含水率的雙重目標需求。本研究圍繞黃淮海區(qū)域現(xiàn)有的主推品種展開, 目前適合機械粒收的審定品種還很少, 難免會影響品種類型劃分的結(jié)果。今后可選擇適宜機械粒收及晚熟高含水率的標準對照種, 建立品種類型劃分標準, 指導(dǎo)適宜機械粒收品種的選育和生產(chǎn)應(yīng)用。此外, 區(qū)域適宜機械粒收時期的預(yù)測方法中, 播種至吐絲階段的積溫需求及籽粒含水率估算模型在區(qū)域和年際間的穩(wěn)定性尚待研究完善。

    4 結(jié)論

    本研究建立了適宜機械粒收時期的預(yù)測方法。根據(jù)授粉至生理成熟積溫和生理成熟期籽粒含水率, 將黃淮海夏玉米區(qū)27個主推品種劃分為4種類型。明確了各類型品種播種至籽粒28%、25%含水率所需要的積溫。明確了不同類型品種適宜機械粒收的時空分布規(guī)律, 類型III品種降至28%、25%含水率時間分別較類型II品種早2~3 d、約2 d, 較類型IV品種早7~9 d、7~10 d, 較類型I品種早13~17 d、16~17 d。各類型品種籽粒由28%含水率降至25%水平, 所需時間約6~8 d。研究結(jié)果為各地合理選擇粒收品種、確定適宜機械粒收時間提供了可行的技術(shù)方法。

    致謝 李潮海、薛吉全、崔彥宏、張吉旺、張中東、張健、孔令杰等專家參與了黃淮海夏玉米播種日期的調(diào)查咨詢, 在此表示衷心的感謝。

    [1] 柳楓賀, 王克如, 李健, 王喜梅, 孫亞玲, 陳永生, 王玉華, 韓冬生, 李少昆. 影響玉米機械收粒質(zhì)量因素的分析. 作物雜志, 2013, (4): 116–119 Liu F H, Wang K R, Li J, Wang X M, Sun Y L, Chen Y S, Wang Y H, Han D S, Li S K. Factors affecting corn mechanically harvesting grain quality., 2013, (4): 116–119 (in Chinese with English abstract)

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    Grain Dehydration Types and Establishment of Mechanical Grain Harvesting Time for Summer Maize in the Yellow-Huai-Hai Rivers Plain

    LI Lu-Lu**, MING Bo**, XIE Rui-Zhi, WANG Ke-Ru, HOU Peng, and LI Shao-Kun*

    Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences / Key Laboratory of Crop Physiology and Ecology, Beijing 100081, China

    The wheat-maize double cropping system limits the heat resources of maize ripening and dewatering, which is the key factor to restrict the development of mechanical grain harvesting in the Yellow-Huai-Hai Rivers Plain. In this paper, methods of the optimum cultivar selection and harvesting time forecast were established to provide guidance for the promotion of mechanical grain harvesting in the double cropping system of the Yellow-Huai-Hai Rivers Plain. Twenty-seven main planting cultivars were selected and divided into four types by using the two-way average method. This method based on two parameters including the accumulated temperature from pollination to physiological maturity and the grain moisture content at physiological maturity. These four types were the later maturing and higher moisture content (I), the earlier maturing and higher moisture content (II), the earlier maturing and lower moisture content (III) and the later maturing and lower moisture content (IV). When grain moisture content reduced to 28% and 25% (suitable for mechanical grain harvesting) the cultivars’ active accumulated temperatures were simulated based on measurements of vegetative growth stage and dynamic change of grain moisture. According to the accumulated temperature and the historical meteorological data, the suitable days for mechanical grain harvesting of different cultivar types were estimated by using the geostatistical analysis method based on the starting points of normal sowing dates in the Yellow-Huai-Hai Rivers Plain, thus establishing the prediction method of optimum dates for mechanical grain harvesting. The accumulated temperatures from sowing to the time reaching grain moisture of 28% and 25% were 2982°C d and 3118°C d (I), 2770°C d and 2873°C d (II), 2729°C d and 2845°C d (III), and 2860°C d and 2980°C d (IV), respectively. The time for the type III cultivar with 28% and 25% moisture content respectively was two to three days and about two days earlier than that for the type II cultivar, seven to nine days and seven to ten days earlier than that for the IV type cultivar, and thirteen to seventeen days and sixteen to seventeen days earlier than that for the type I cultivar. All types of cultivar needed six to eight days to reduce grain moisture from 28% to 25%. Under the current maize cropping pattern and the sowing date of following wheat, all maize cultivars could be planted for mechanical grain harvesting in southern Henan and northern Anhui provinces in the southern Yellow-Huai-Hai Rivers Plain, while no cultivars could be used in the northern Yellow-Huai-Hai Rivers Plain, Guanzhong Area, and Shandong Peninsula where the mechanical grain harvesting of summer maize should be realized by selecting cultivar with the shorter maturing date and the rapid dehydration characteristic. In this study, the method to predict the dynamic change of grain moisture content and the optimum time of mechanical grain harvesting was established by the accumulated temperature. This method provides a feasible technical means for rationally distributing the grain harvesting cultivars and determining the suitable harvesting time.

    maize; grain moisture content; dehydration types; grain harvesting time; spatial distribution

    2018-02-08;

    2018-06-12;

    2018-08-07.

    10.3724/SP.J.1006.2018.01764

    通信作者(Corresponding author):李少昆, E-mail: lishaokun@caas.cn, Tel: 010-82108891

    **同等貢獻(Contributed equally to this work)

    李璐璐, E-mail: lilulu19910818@163.com; 明博, E-mail: mingbo@caas.cn

    本研究由國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300605), 國家自然科學(xué)基金項目(31371575), 國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(CARS-02-25)和中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程項目資助。

    This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFD0300605), the National Natural Science Foundation of China (31371575), the China Agriculture Research System (CARS-02-25), and the Agricultural Science and Technology Innovation Project of Chinese Academy of Agricultural Sciences.

    URL:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20180806.0930.004.html

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