基于歸一化法模擬分析東北地區(qū)春玉米干物質(zhì)積累對播期和品種的動態(tài)響應(yīng)

張兵兵，吳 航，楊 璐，呂 曉，張 放，張 慧，高 全，楊 揚(yáng)

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基于歸一化法模擬分析東北地區(qū)春玉米干物質(zhì)積累對播期和品種的動態(tài)響應(yīng)

張兵兵1，2，吳 航2**，楊 璐2，呂 曉2，張 放3，張 慧2，高 全2，楊 揚(yáng)3

（1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，沈陽 110166；2.錦州市生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，錦州 121000；3.錦州市氣象局，錦州 121000）

為探討東北地區(qū)不同播期的主栽品種春玉米的干物質(zhì)（MDA）積累的生長特性，實現(xiàn)對春玉米干物質(zhì)積累的有效預(yù)估，本研究基于2014?2015年3個春玉米品種（丹玉39、丹玉99和農(nóng)華101）每年6個播期的試驗資料，利用歸一化處理方法建立了考慮相對積溫（RATi）的干物質(zhì)重動態(tài)模擬模型，并利用推導(dǎo)出的關(guān)鍵生長參數(shù)定量分析春玉米干物質(zhì)積累對播期和品種的動態(tài)響應(yīng)特征。結(jié)果表明：基于歸一化法篩選并建立了以相對積溫為自變量的干物質(zhì)積累動態(tài)模型（Richards模型），方程表達(dá)式為y=a/(1+eb?cx)(1/d)，決定系數(shù)R2在0.99以上，符合生物學(xué)意義，對東北地區(qū)春玉米有較好的模擬性能。試驗驗證表明，模型對早播春玉米干物質(zhì)動態(tài)積累的模擬精確度更好，且丹玉39的模擬效果優(yōu)于丹玉99及農(nóng)華101。DMA總體表現(xiàn)為隨著播期推遲而降低，品種間表現(xiàn)為丹玉39＞丹玉99＞農(nóng)華101，差異達(dá)極顯著水平；干物質(zhì)積累過程分為積累漸增期、直線快增期和減速積累期3個階段，其中直線快增期為干物質(zhì)積累的主要階段，隨著播期的推遲，直線快增期經(jīng)歷的積溫、干物質(zhì)積累量、干物質(zhì)積累平均速率、速率峰值及其對應(yīng)的干物質(zhì)積累量占干物質(zhì)總量的積累比例都不同程度減小。丹玉39的快增期較丹玉99、農(nóng)華101明顯延長，干物質(zhì)積累平均速率、速率峰值及其對應(yīng)的干物質(zhì)積累量較丹玉99、農(nóng)華101顯著提升。

春玉米；播期；Richards 模型；干物質(zhì)積累；生長特性

玉米作為東北地區(qū)最重要的糧食作物之一[1]，其產(chǎn)量的95%以上來自光合作用，而干物質(zhì)是光合作用的最終產(chǎn)物，與產(chǎn)量密切相關(guān)[2]，干物質(zhì)積累的動態(tài)變化是衡量作物生長性能及產(chǎn)量預(yù)測的重要參考指標(biāo)[3]。不同的氣象要素及栽培措施對干物質(zhì)積累的影響和控制有所區(qū)別[4]，對東北地區(qū)玉米干物質(zhì)積累最主要的影響因素是播期和品種，不同品種的玉米生物學(xué)特性對光合作用的影響不同[5]，導(dǎo)致干物質(zhì)積累量存在明顯差異，而播種期通過氣候因子的適宜匹配程度直接影響玉米的生長發(fā)育及干物質(zhì)積累[6]。因此，建立一個簡單適用并能準(zhǔn)確反映東北地區(qū)主栽品種玉米的干物質(zhì)積累動態(tài)的普適性模型，以此深入了解玉米干物質(zhì)積累對播期和品種的動態(tài)響應(yīng)規(guī)律顯得十分必要。

許多研究通過生長模型來定量描述作物的干物質(zhì)積累過程，應(yīng)用較多的是Richards、Logistic、Compertz等生長模型[7]，但干物質(zhì)積累模型的參數(shù)隨著品種、種植密度以及播期變化幅度較大，不同地區(qū)的不同品種甚至相同地區(qū)的同一品種，其模型參數(shù)也不相同，大大降低了模型的通用性[8]。經(jīng)驗性處理是采用歸一化處理，以統(tǒng)一標(biāo)尺消除量綱差異的方法，將數(shù)據(jù)歸一處理為(0, 1)區(qū)間內(nèi)，使有量綱表達(dá)式轉(zhuǎn)為無量綱表達(dá)式[9]，因能縮小參數(shù)變化幅度而廣泛應(yīng)用于作物生長模型模擬中[10?11]，機(jī)理簡單，應(yīng)用性強(qiáng)。此外以往多數(shù)模型研究均是以時間作為衡量標(biāo)尺[12?13]，在東北地區(qū)春玉米生育期時間較長，不同的溫度效應(yīng)會顯著影響干物質(zhì)的積累過程，李國強(qiáng)等[14?15]認(rèn)為用積溫作為反映玉米生長特性的標(biāo)尺，是影響干物質(zhì)積累及產(chǎn)量的最關(guān)鍵生態(tài)因子，在模型應(yīng)用上較時間普適性更強(qiáng)。

本研究在對劉娟等[16?17]研究方法進(jìn)一步優(yōu)化的基礎(chǔ)上，采用歸一化處理，從東北地區(qū)春玉米整個生育期的干物質(zhì)積累過程入手，基于田間試驗數(shù)據(jù)，同時考慮播期和品種兩個重要影響要素，建立以相對積溫為自變量的干物質(zhì)積累模型，篩選得到適合玉米生長特性的最優(yōu)Richards模型，并對其進(jìn)行參數(shù)化分析，利用推導(dǎo)出的特征衍生參數(shù)定量分析春玉米干物質(zhì)積累的生長特性，旨在為東北地區(qū)春玉米的精準(zhǔn)種植調(diào)控、生長量預(yù)測及提升干物質(zhì)增長潛力提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

分期播種試驗于2014?2015年在錦州農(nóng)業(yè)氣象試驗站（41°49'N，121°12'E）開展，試驗區(qū)屬溫帶大陸性季風(fēng)型氣候，多年平均氣溫9.9℃，平均降水量568mm（1981?2010年），試驗地土質(zhì)為中壤土，0?20cm土層有機(jī)質(zhì)含量2.53%，土壤肥力中上等，堿解氮83.69mg×kg?1，速效鉀73.28mg×kg?1，速效磷17.26mg×kg?1，pH值6.44。2a試驗均采用二因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計，設(shè)計因素為品種和播期，3個供試品種為丹玉39（Danyu39，晚熟135～145d，遼寧省中部主栽品種）、丹玉99（Danyu99，中熟115～125d，吉林中部主栽品種）、農(nóng)華101（Nonghua101，早熟100～105d，黑龍江中部主栽品種）；東北不同地區(qū)間熱量條件存在明顯差異，不同播期處理即可反映不同熱量條件下玉米的生長發(fā)育特征，試驗設(shè)置6個播期，即S1（4月10日）、S2（4月20日）、S3（4月30日）、S4（5月10日）、S5（5月20日）、S6（5月30日），共18個處理，播種密度35cm×60cm，壟播，小區(qū)面積85m2，播種前翻地，底肥一次施入K2O 160kg×hm?2、P2O5175kg×hm?2，拔節(jié)期追加純N肥132.0kg×hm?2，三葉期定苗，生長期內(nèi)按當(dāng)?shù)赜衩状筇镞M(jìn)行田間管理。

1.2 數(shù)據(jù)觀測

1.2.1 干物質(zhì)

以50%植株達(dá)到觀測發(fā)育期為標(biāo)準(zhǔn)，分別觀測不同處理玉米出苗期、三葉期、七葉期、拔節(jié)期、抽雄期、開花期、吐絲期、乳熟期、成熟期等主要生育期的日期；三葉?成熟期每10d將每區(qū)有代表性的玉米5株取樣測定，將取定的植株按觀測規(guī)范分離為莖、葉片、穗、苞葉和籽粒，置于105℃烘箱內(nèi)一次殺青0.5h，再于80℃下烘干至恒重，計算地上部干物質(zhì)積累量（dry matter accumulation，DMA），得到各時期平均單株玉米地上干物重。

1.2.2 氣象資料

氣象資料來源于錦州市氣象局，包括玉米生長期內(nèi)逐日氣象要素(日最高氣溫Timax、日最低氣溫Timin)，并計算日平均氣溫（Ti）和積溫ATi。

ΔTi為Ti對作物干物質(zhì)積累的溫度貢獻(xiàn)值，考慮到Timax過高或Timin過低對玉米干物質(zhì)積累的無效影響，為使ATi的生物學(xué)意義更有代表性，ΔTi的計算方法采用張銀鎖等[18]的方法，即

式中，Ti為日平均氣溫；Tl為玉米生長發(fā)育的溫度下限，Th為春玉米生長發(fā)育的溫度上限，綜合文獻(xiàn)[19?21]觀點(diǎn)，東北春玉米種植區(qū)各品種的Tl取8℃，Th取35℃。第i天積溫ATi為

1.3 數(shù)據(jù)歸一化

對2014、2015年的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將出苗?成熟各播期下的積溫最大值（maximum accumulated temperature，ATmax）和干物質(zhì)積累量的最大值（maximum accumulation of dry matter，DMAmax）分別定為1，可得到取樣時期的歸一化數(shù)值，即相對干物質(zhì)重(relative dry matter accumulation，RDMAi）和相對積溫（relative accumulated temperature，RATi）；RDMAi和RATi的值均在0～1，RDMAi為不同觀測時期的相對干物質(zhì)積累，RATi為不同觀測時期的相對積溫，DMAi為播種?不同觀測時期的實測干物質(zhì)積累量，DMAmax為播種?成熟時的最大干物質(zhì)積累量；ATi為播種?不同觀測時期的積溫，ATmax為播種?成熟的積溫。

（4）

1.4 模擬及檢驗

應(yīng)用Curve Expert1.40軟件，擬合歸一化處理后的2014年試驗數(shù)據(jù)RDMAi和RATi，通過篩選建立相對化玉米地上干物質(zhì)積累（DMA）模型，采用SPSS15.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,利用OriginPro9.0軟件作圖。用2015年的試驗數(shù)據(jù)驗證模型的準(zhǔn)確度和精確度，采用回歸決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE、歸一化均方根誤差NRMSE檢驗?zāi)Ｐ托Ч木_度，R2越大，RMSE、NRMSE越小，試驗值與模擬值越接近，模型模擬的效果越好、精度越高[22]。

1.5 歸一化模型的應(yīng)用

通過歸一化處理的RDMA模型可廣泛應(yīng)用于實踐，通常同一品種的玉米需求的積溫是相對穩(wěn)定的，將其關(guān)鍵發(fā)育期的RATi代入RDMA模型，可求出RDMAi，再進(jìn)一步將RATi轉(zhuǎn)換為ATi，通過試驗的干物質(zhì)測定，測量對應(yīng)的DMAi，計算RDMAi與DMAi的比值即得到模擬DMAmax，將DMAmax分別乘以不同觀測時期的RDMAi即為相應(yīng)時期的模擬DMAi，同理可以求得模型特征參數(shù)的實際值。

2 結(jié)果與分析

2.1 春玉米地上干物質(zhì)積累量隨積溫的動態(tài)變化特征及模擬方程篩選

由圖1可見，3個品種的春玉米地上干物質(zhì)積累（DMA）變化趨勢基本一致，DMA隨著積溫呈現(xiàn)S型單向遞增變化，即慢—快—慢的動態(tài)積累過程。具體來看，不同品種對播種期推遲的敏感性不同，丹玉39、丹玉99在S1?S6播期的DMAmax表現(xiàn)出明顯下降趨勢，而農(nóng)華101在S1?S4播期的DMAmax差別不大，S5?S6播期的DMAmax顯著下降。同一品種不同播期間又有一定差別，各品種在S1播期下DMAmax均較高，相對應(yīng)的積溫也不一樣，其中丹玉39、丹玉99和農(nóng)華101的單株平均DMA在生育期內(nèi)積溫分別為3159.41℃·d、2875.05℃·d和2732.88℃·d時達(dá)到最大值（DMAmax）431.92g、386.97g和347.55g。不同品種在不同播期下的干物質(zhì)積累差異明顯，將各播期的最大干物質(zhì)積累和出苗?成熟的積溫處理為1，可以縮小播期、品種間干物質(zhì)積累的差異，有助于建立一個適用于模擬東北地區(qū)主栽品種干物質(zhì)積累和積溫的動態(tài)模型。

圖1 不同品種春玉米出苗后單株干物質(zhì)積累量（DMA）隨積溫的動態(tài)變化

注：短線為標(biāo)準(zhǔn)差。S1?S6分別表示播期為4月10日、4月20日、4月30日、5月10日、5月20日和5月30日。下同。

Note: Error bars represent SD. S1?S6 indicate the different planting dates for April 10, April 20, April 30, May 10, May 20 and May 30, respectively. The same as below.

利用Curve Expert1.40軟件對2014年各品種所有播期的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，利用多種模型（余弦曲線、Harris模型、Richards模型等）建立相對干物質(zhì)積累量（RDMA，因變量）與相對積溫（RAT，自變量）間關(guān)系，與實測單株干物質(zhì)積累量隨積溫的動態(tài)變化曲線（圖1）進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)玉米在出苗?成熟的過程中，符合DMA動態(tài)變化意義的曲線應(yīng)該是一條隨積溫增加單向遞增的S型曲線，因此選擇Richards模型y=a/(1+eb?cx)(1/d)，模擬得到Richards模型y=1.0428/(1+e2.3211?6.0127x)1/0.5203，R2=0.9937，其曲線與玉米的DMA動態(tài)變化基本一致（圖2），過原點(diǎn)且單調(diào)遞增，在達(dá)到DMAmax后維持高值不變，并與DMAmax為1的設(shè)定一致，符合玉米的生長特性。

2.2 各播期春玉米地上干物質(zhì)積累的動態(tài)模擬模型建立與檢驗

運(yùn)用Richards模型對各品種不同播期玉米干物質(zhì)進(jìn)行擬合，得到的擬合方程的決定系數(shù)R2均大于0.9918，結(jié)果見表1。表1中的a值基本接近于1，b、c在不同品種和播期之間變化較大，d值變化較小，方程標(biāo)準(zhǔn)殘差在0.0125～0.0383，決定系數(shù)均大于0.98，總體參數(shù)差異不顯著，表明該模型穩(wěn)定性好，擬合程度高，能夠反映不同播期下不同品種的春玉米DMA動態(tài)過程。

圖2 不同品種的春玉米RDMA的Richards模擬曲線

表1 各品種不同播期相對干物質(zhì)積累量（RDMA）的Richards模型系數(shù)

Table 1 The Richards model coefficients of relative dry matter accumulation（RDMA）for each maize variety under different sowing dates

利用2015年試驗玉米DMA數(shù)據(jù)對模型模擬的準(zhǔn)確度與精確度進(jìn)行直觀與定量的檢驗。由表2可以看出，構(gòu)建的相對化Richards模型較好地模擬了3個品種、不同播種期條件下DMA動態(tài)特征，DMA動態(tài)模型對干物質(zhì)預(yù)測的R2在0.9795～0.9981，均達(dá)極顯著水平，R2隨播期的推遲而減??；RMSE、NRMSE隨著播期的推遲而增大，且丹玉39＜丹玉99＜農(nóng)華101，說明模型對早播的模擬精確度最好，且丹玉39的模擬效果優(yōu)于丹玉99及農(nóng)華101。

2.3 利用模型分析各品種不同播期地上干物質(zhì)積累的變化特征

2.3.1 特征參數(shù)的計算

將Richards模型推導(dǎo)得到一系列特征參數(shù)[23]，求一階導(dǎo)數(shù)得到相對干物質(zhì)積累速率（relative rate of dry matter accumulation，RV）；對Richards模型求二階導(dǎo)數(shù)，并令其為0，則可求出相對干物質(zhì)積累速率的峰值（relative maximal dry matter accumulation rate，RVm）和相對速率峰值對應(yīng)的相對積溫（relative accumulated temperature corresponding to the maximum rate，RATm）。

表2 與實測值相比，DMA模擬結(jié)果的精度檢驗

Table 2 The simulation accuracy of DMA based on the experimental data for different maize varieties under different sowing dates

對Richards模型求三階導(dǎo)數(shù)，并令其為0，得到DMA曲線上的2個拐點(diǎn)，即直線快增期起始的相對積溫（initial relative accumulated temperature at the linear fast increase period，RT1）和結(jié)束的相對積溫（last relative accumulated temperature at the linear fast increase period，RT2）。2個峰值點(diǎn)所對應(yīng)的相對生長時間即式（6）中的RT1、RT2，并將模擬曲線劃分為積累漸增期（0～RT1）、直線快增期[RAT1，RAT2]、減速增長期（RT2～1）。在（0～RT1）和（RT2～1）期間DMA積累緩慢，在[RAT1，RAT2]之間DMA積累迅速，y與x之間呈線性關(guān)系。對速率方程（5）進(jìn)行積分可得到相對干物質(zhì)積累平均相對積累速率（average rate of relative accumulation，ARV）。

2.3.2 增長階段的劃分

前期為積累漸增期，DMA占DMAmax的4%～14%，在品種間差異不大，但隨著播期的推遲而增加，S6較S1?S5高3%～8%。

在相對積溫0.39～0.46時DMA進(jìn)入直線快增期，是DMA的優(yōu)勢集中積累期，DMA占DMAmax的62%～73%，隨播期的推遲DMA呈減少趨勢，S1處理較S2?S6高8～20個百分點(diǎn)；丹玉39的DMA占DMAmax的70%～73%，較丹玉99和農(nóng)華101高6～12個百分點(diǎn)。相對積溫0.69～0.89時DMA結(jié)束直線快增期，隨之進(jìn)入減速增長期，DMA占DMAmax的18%～24%，DMA隨播期的推遲而減少，S1處理較S2?S6高4～9個百分點(diǎn)；丹玉39較丹玉99和農(nóng)華101高3～8個百分點(diǎn)。

2.3.3 各階段增長速率分析

圖3表明，全生育期內(nèi)的玉米相對干物質(zhì)平均相對積累速率ARV隨著播期推遲降低16%～23%，且各播期處理間差異達(dá)到顯著性水平（P＜0.05）；在不同品種間，丹玉39較其它兩個品種的ARV偏高11%～25%。圖4表明，相對干物質(zhì)積累速率RV隨著相對積溫RAT的增加總體呈現(xiàn)連續(xù)的先升后降趨勢，在不同播期處理下，播期較早的玉米在積累漸增期RV上升較慢、直線快增期迅速提高、減速增長期較快下降；隨著播期的推遲，RV在積累漸增期上升較快、直線快增期明顯較低、減速增長期下降較慢。在不同品種間RV的差異表現(xiàn)為，在漸增階段表現(xiàn)為丹玉99＞丹玉39＞農(nóng)華101；在快增階段及減速增長階段表現(xiàn)為丹玉39＞丹玉99＞農(nóng)華101。RVm表現(xiàn)為隨播期推遲而減小，S1較其它播期偏高13%～23%，且丹玉39的RVm較其它品種偏高10%～15%。

圖3 各相對干物質(zhì)積累模擬模型的相對平均積累速率

圖4 各相對干物質(zhì)積累速率的模擬曲線

2.3.4 特征參數(shù)分析

本研究還原了Richards模型中積溫與干物質(zhì)積累量的實際值，為定量研究DMA動態(tài)特征與積溫提供了相對簡單的方法。由表3可見，播期對春玉米DMA的3個生長階段的調(diào)控作用表現(xiàn)為隨著播期的推遲，在積累漸增期經(jīng)歷的積溫逐漸減少（132.27～144.51℃·d），直線快增期（拔節(jié)?蠟熟期）需要的積溫逐漸減少（186.04～280.18℃·d），減速增長期需要的積溫逐漸增加（318.53～439.61℃·d）。在積溫到達(dá)1705.31～2001.86℃時達(dá)到相對干物質(zhì)積累速率的峰值RVm，S1處理下相對速率峰值對應(yīng)的相對積溫RATm較S2?S6延遲115.42～172.66℃·d，丹玉39的RATm較丹玉99、農(nóng)華101延遲82.15～181.46℃·d；播期較早的處理RVm出現(xiàn)在乳熟期，播期較晚的處理（S4播期之后）出現(xiàn)在抽雄?乳熟期；達(dá)到RVm的干物質(zhì)積累量ADMA隨播期的推遲降低16%～25%，丹玉39較丹玉99、農(nóng)華101偏多6%～17%，ADMA占DMAmax的39%～54%，說明可以將直線快增期的積溫界限值作為設(shè)定施加水肥的重要標(biāo)準(zhǔn)，使其進(jìn)入直線快增期提前、延遲進(jìn)入緩增期，最大程度地延長直線快增期的時間，對提高DMA有積極作用。

表3 各相對干物質(zhì)積累模擬模型的特征參數(shù)

Table 3 The characteristic parameters of the dry matter accumulation simulation models

Note: RAT1is initial accumulated temperature, RAT2is last accumulated temperature, RATmis relative accumulated temperature of maximum rate dry matter accumulation, ADMA is dry matter accumulation corresponding to the maximum rate, RV is relative value, AV is actual value.

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

3.1.1 歸一化干物質(zhì)積累模型的特性分析及其應(yīng)用

“歸一化”方法建立的模型具有廣泛適用性，可降低因模擬方程不同而造成的參數(shù)變化幅度，適于玉米、小麥及水稻等作物的地上干物質(zhì)積累量DMA的動態(tài)模擬，趙姣等[24]借鑒歸一化方法，應(yīng)用Logistic模型對冬小麥的相對積溫與干物質(zhì)積累進(jìn)行曲線估計，并利用推導(dǎo)出的特征參數(shù)構(gòu)建與產(chǎn)量的模型；李艷大等[25]利用歸一化處理對水稻相對干物質(zhì)積累量與相對輻熱積之間的關(guān)系進(jìn)行模擬，并定量分析了水稻干物質(zhì)積累動態(tài)特征；沈杰等[26]建立以相對時間為自變量的烤煙相對干物質(zhì)積累模型，研究烤煙在不同種植密度條件下干物質(zhì)積累動態(tài)特征，可見歸一化處理后的數(shù)據(jù)能更好地模擬作物DMA變化，消除了擬合數(shù)據(jù)之間量綱的差異，轉(zhuǎn)化為同一標(biāo)尺的無量綱模型，通用性更強(qiáng)。

本文在分析東北地區(qū)春玉米干物質(zhì)量隨積溫的增長規(guī)律后，通過對比多項式擬合、余弦曲線、Harris模型、有理函數(shù)等多種生長曲線模型，針對不同處理的試驗數(shù)據(jù)采用“歸一化”的處理方法，建立了基于Richards模型y=a/(1+eb?cx)(1/d)的相對化干物質(zhì)積累模型，很好地模擬了東北地區(qū)主栽品種春玉米干物積累隨積溫變化的動態(tài)特征，具有明顯的生物學(xué)意義，便于從整體上了解作物的生長特性，在實踐中可應(yīng)用于作物的模擬動態(tài)監(jiān)測、生長調(diào)控及遙感估產(chǎn)等方面，可為東北地區(qū)春玉米選擇適宜播期提供理論參考，設(shè)計出適應(yīng)高產(chǎn)的種植管理路線，是探究作物模型的重要發(fā)展方向。但由于干物質(zhì)的積累、分配和轉(zhuǎn)移的生理過程是很復(fù)雜的，受環(huán)境生態(tài)等各種因素的制約影響較大，本研究僅針對有限的試驗數(shù)據(jù)資料初步檢驗了模型的應(yīng)用，仍需進(jìn)一步利用多年累積的觀測數(shù)據(jù)來支持完善模型的精確度及衍生特征參數(shù)的穩(wěn)定性。

3.1.2 播期及品種對干物質(zhì)積累的影響分析

本研究通過對Richards模型的進(jìn)一步推導(dǎo)，得到一系列干物質(zhì)積累特征參數(shù)，曲線模型的2個拐點(diǎn)對應(yīng)的相對積溫RT1、RT2將DMA曲線劃分為積累漸增期、直線快增期和緩慢積累期3個階段，從而對各生長階段的特征參數(shù)進(jìn)行定量特征分析，比實際觀測的操作更簡單容易、準(zhǔn)確性更高；相對積累速率、相對干物質(zhì)積累量可以直接反映玉米生長期內(nèi)的DMA動態(tài)變化，其中直線快增期各參數(shù)均對播期及品種的反應(yīng)敏感，與李向嶺等[27?28]研究結(jié)論類似。

播種期對玉米DMA的影響主要是通過改變生長期內(nèi)的積累速率來實現(xiàn)的，DMA總體表現(xiàn)為與播期呈極顯著負(fù)相關(guān)，這與前人[29?31]得出的DMA隨著播期的推遲而降低的研究結(jié)論一致，這可能是由于早播的玉米生育期較長，在生長后期的溫度依然處于較高的水平，直線快增期的起始積溫與最大速率對應(yīng)的積溫均偏高，生長期內(nèi)特征參數(shù)匹配較為協(xié)調(diào)，生育期內(nèi)積溫明顯增多，速率峰值顯著增大，籽粒發(fā)育成熟，DMAmax相對較高；隨著播期的推遲，玉米的生育期內(nèi)積溫隨生育期的縮短而減少，特別是生長后期溫度相對下降較快，速率峰值較低，籽粒發(fā)育緩慢，造成DMAmax降低。不同品種的生物遺傳特性同樣影響DMAmax，表現(xiàn)為丹玉39＞丹玉99＞農(nóng)華101，這可能是由于丹玉39在全生育期的ARV均高于其它兩個品種，提升了DMA的整體速度，DMAmax較高，是獲得較高產(chǎn)量的主要原因。早播的RVm維持時間相對較短、下降較快，RATm較晚播推遲有不同程度的延遲，表明對模型模擬的特征參數(shù)反應(yīng)更敏感，模型模擬效果更好，同理丹玉39較丹玉99、農(nóng)華101模型模擬效果更好。

3.2 結(jié)論

本研究構(gòu)建的Richards模型符合東北地區(qū)主栽玉米地上DMA隨積溫的動態(tài)變化特征，模型曲線有界且單向遞增，決定系數(shù)在0.99以上。利用模型的特征參數(shù)分析不同品種、不同播期的干物質(zhì)積累特性，平均速率ARV總體呈現(xiàn)出隨著播期推遲而減小的趨勢，丹玉39高于其它2個品種11%～25%。曲線拐點(diǎn)將春玉米干物質(zhì)積累過程劃分為積累漸增期、直線快增期和減速積累期，直線快增期是DMA的優(yōu)勢集中積累期，是RV對RAT的敏感反應(yīng)期。隨著播期的推遲，直線快增期經(jīng)歷的積溫逐漸減少186.04～280.18℃·d，干物質(zhì)積累速率峰值RVm減小13%～23%，且丹玉39的RVm較其它品種偏高10%～15%；到達(dá)RVm經(jīng)歷的RATm提前115.42～172.66℃·d；丹玉39的RATm較其它品種延遲3%～7%。直線快增期的DMA占DMAmax的62%～73%，積累比例隨播期的推遲逐漸降低8～20個百分點(diǎn)，丹玉39的DMA占DMAmax的積累比例達(dá)到70%～73%，較丹玉99和農(nóng)華101高6～12個百分點(diǎn)，這為深入研究東北地區(qū)春玉米的活動積溫與干物質(zhì)積累的定量關(guān)系以及探索提升春玉米干物質(zhì)積累的途徑提供了新思路。

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Simulation of the Dynamic Response of Dry Matter Accumulation of Spring Maize in Northeast China to Sowing Dates and Varieties Based on Normalization Method

ZHANG Bing-bing1,2, WU Hang2, YANG Lu2, Lv Xiao2, ZHANG Fang3, ZHANG Hui2, GAO Quan2, YANG Yang3

(1.The Institute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, Shenyang 110166,China；2.Jinzhou City Ecological and Agricultural Meteorological Center, Jinzhou 121000；3.Jinzhou Meteorological Administration, Jinzhou 121000)

For effectively estimating the dry matter accumulation (DMA) process of spring maize, based on the experiments of six sowing dates for spring maize of three varieties including ‘Danyu 39’, ‘Danyu 99’ and ‘Nonghua 101’ during 2014?2015, considering relative accumulation temperature (RAT), the dynamic simulation model of DMA i.e. Richards model was built by using normalization method and the dynamic responses of DMA of spring maize in Northeast China to varieties and sowing dates were investigated by taking the calculated key growing parameters into account. The results showed that the Richards model was built based on the relationship between the relative dry matter weight (RDMA) and the RAT and demonstrates a satisfactory simulation performance for spring maize in northeast China. Further analyzing showed that the model had higher simulation accuracy for early sowing date and the model performance for ‘Danyu39’ was better than those for ‘Danyu 99’ and ‘Nonghua’. In addition, the DMA decreased with the sowing date delaying and presented a descending order by ‘Danyu 39’ , ‘Danyu 99’ and ‘Nonghua101’ with significant differences. Besides, the dry matter accumulation process could be divided into three stages including gradual, linearly accelerating and decelerating growth period. More specifically, the linearly accelerating growth period (LAGP) was the major phase of DMA during which accumulated temperature, the mean rate of DMA and its peak value as well as the amount of DMA and its proportion to total DMA were gradually decreasing to different degrees with the sowing time delaying. Whereas, the above-mentioned characters indicated significant differences among varieties. Tobespecific, the LAGP, the mean rate of DMA and its peak value as well as the amount of DMA for ‘Danyu39’ was longer and larger than those for ‘Danyu 99’ and ‘Nonghua 101’, respectively.

Spring maize；Sowing date；Richards model；Dry matter accumulation；Growth characteristic

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.06.003

收稿日期：2018?11?26

通訊作者。E-mail：13700063030@163.com

中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所開放基金（2019SYIAE06）；中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所和遼寧省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害重點(diǎn)實驗室聯(lián)合開放基金課題；遼寧省氣象局科研項目（201716）；國家自然科學(xué)基金（41775110）

張兵兵（1983?），女，學(xué)士，工程師，主要從事應(yīng)用氣象研究。E-mail：810587878@qq.com

張兵兵,吳航,楊璐,等.基于歸一化法模擬分析東北地區(qū)春玉米干物質(zhì)積累對播期和品種的動態(tài)響應(yīng)[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2019,40(6):357-367