氣候×基因型×水分管理對河北平原冬小麥產量和WUE的影響*

孫 蕊, 董心亮, 趙長龍, 蘇 寒, 王金濤, 劉小京, 孫宏勇**

氣候×基因型×水分管理對河北平原冬小麥產量和WUE的影響*

孫 蕊1,2, 董心亮1, 趙長龍1,2, 蘇 寒1,2, 王金濤1, 劉小京1,2, 孫宏勇1,2**

(1. 中國科學院遺傳與發(fā)育生物學研究所農業(yè)資源研究中心/中國科學院農業(yè)水資源重點實驗室/河北省節(jié)水農業(yè)重點實驗室 石家莊 050022; 2. 中國科學院大學 北京 100049)

冬小麥是華北平原的主要作物, 其生長受氣候等環(huán)境因子和品種、管理措施等因素的共同影響。為了研究氣候×基因型×水分管理互作對河北平原冬小麥產量及水分利用效率(WUE)的影響, 以‘科農2009’ ‘藁優(yōu)2018’和‘師欒02-1’3個該區(qū)域主栽冬小麥品種為材料, 于2018—2019年沿北緯38°帶, 選擇河北平原冬小麥主產區(qū)的4個典型試驗站點(衡水、南皮、欒城、南大港)進行了不同水分管理(雨養(yǎng)、灌溉)的大田試驗。結果表明: 在灌溉條件下, 衡水、南皮、欒城和南大港的小麥產量分別為6 316.7 kg·hm-2、5 204.1 kg·hm-2、4 356.5 kg·hm-2和2 597.7 kg·hm-2, WUE分別為1.62 kg·m-3、1.72 kg·m-3、1.36 kg·m-3和1.08 kg·m-3; 在雨養(yǎng)條件下, 南皮、欒城、衡水和南大港的小麥產量分別為2 644.4 kg·hm-2、2 602.8 kg·hm-2、2 422.3 kg·hm-2影響1 784.3 kg·hm-2, WUE分別為1.13 kg·m-3、1.10 kg·m-3、1.18 kg·m-3和1.01 kg·m-3。統計分析表明, 穗數是影響產量的最主要因素, 氣候×水分管理互作對產量和WUE均有極顯著影響(<0.01), 氣候×基因型×水分管理互作對WUE有顯著影響(<0.05); 水分是影響產量和WUE的最重要因素。綜合產量、耗水和WUE分析, 在降水量偏少的年份, 南皮在4個試驗站點中冬小麥耗水量較少、WUE最高、產量較高。分蘗能力強的小麥品種是適宜該區(qū)域種植的潛力品種類型。

小麥品種; 產量; 水分管理; 基因型; 氣候; 水分利用效率

小麥()是我國主要的糧食作物之一。河北平原作為華北冬小麥主產區(qū)之一, 基本實現了冬小麥自給, 對保障國家糧食安全做出了重要貢獻[1]。但該地區(qū)也是我國最缺水的地區(qū)之一, 水資源占有量為3 165 m3?hm-2, 僅為全國水平的13.4%[2]。同時, 受季風氣候影響, 冬小麥生育期內降水量較少且分布不均勻, 降水不到其需水量的40%[3]。因此, 如何通過高效利用水分確保冬小麥穩(wěn)產成為河北平原農業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)。

在冬小麥生長發(fā)育過程中, 溫度、輻射和降雨等氣候因子是影響其生長和產量的重要環(huán)境因素[4]。譚凱炎等[5]研究表明, 近30年來河北平原冬小麥生長季氣候變暖明顯, 10月、12月和2—6月增溫趨勢顯著; 胡洵瑀等[6]認為河北平原冬小麥全生育期總輻射呈減少趨勢; 王占彪等[7]研究表明, 近50年來河北平原冬小麥季降雨量呈由南向北遞減特征。許多學者針對河北平原水資源短缺的現狀, 研究了不同灌溉量對冬小麥產量和耗水的影響。裴宏偉等[8]研究表明灌溉量增加對小麥產量增加有明顯正效應, 且灌溉增產效率存在明顯的年際差異; 胡玉昆等[9]應用DSSAT模型模擬了不同灌溉量對冬小麥生長的影響, 認為適度的水分脅迫并不顯著影響小麥產量, 但可以減少小麥的耗水量?；蛐褪菦Q定冬小麥產量的內在因素, 不同基因型的小麥由于遺傳背景不同, 生物產量表現存在差異。目前抗逆性品種、耐密品種的培育為提高單位面積冬小麥產量提供了更多的可能, 然而并不是有了優(yōu)良品種就一定會有高產量, 小麥基因型的表達, 還要依托適宜的環(huán)境條件和管理技術[10-12]。

氣候與基因型互作廣泛存在于自然界, 然而隨著農業(yè)可持續(xù)集約化的需求, 優(yōu)化氣候′基因型′管理措施成為促進農業(yè)發(fā)展的新趨勢[13-15]。Xin等[16]應用APSIM模型研究了華北地區(qū)冬小麥-夏玉米()輪作模式下, 氣候、基因型、管理措施互作對產量的影響, 并提出適宜的播種時期、密度、灌溉量等具體意見。Golba等[17]研究了品種、地點、作物管理及其相互作用對波蘭冬小麥產量及產量構成的影響, 結果表明管理措施通過影響穗數和千粒重進而對冬小麥產量有顯著影響。Studnicki等[18]研究了波蘭春小麥環(huán)境′基因型′管理措施互作對產量及品質的影響, 結果表明在不利的土壤條件下,環(huán)境因素對產量和大部分品質性狀影響最大。Martín等[19]應用大氣環(huán)流和GCM模型模擬了在未來氣候變化的情況下, 環(huán)境、基因型和管理措施對丹麥冬小麥產量的影響,研究表明應培育選用生育期較長、光周期敏感性較低的品種以適應未來氣候變化。

以上研究主要探討了氣候′基因型′水分管理互作對冬小麥產量的影響, 而對于水分利用效率(WUE)的影響研究較少, 且選取的環(huán)境因素主要針對于區(qū)域尺度, 而鮮有針對同一緯度下的研究。本文針對上述情況, 在河北平原冬小麥主產區(qū)沿北緯38°帶, 依次從山前平原、低平原、濱海平原中選擇4個典型試驗點, 探究氣候′基因型′水分管理互作對冬小麥產量和WUE的影響, 并確定主要影響因素, 以期為提升小麥產量和WUE提供優(yōu)化管理措施的科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

在河北平原冬小麥主產區(qū)沿北緯38°帶, 選擇4個試驗站于2018—2019年開展冬小麥氣候′基因型×水分管理互作試驗。試驗地點自西向東依次設置為中國科學院欒城農業(yè)生態(tài)系統試驗站(114°41￠E, 37°53￠N, 海拔50.1 m, 以下簡稱“欒城”)、河北省農林科學院旱作節(jié)水農業(yè)試驗站(115°42￠E, 37°54￠N, 海拔18.9 m, 以下簡稱“衡水”)、中國科學院南皮生態(tài)農業(yè)試驗站(116°40￠E, 北緯38°00￠N, 海拔11.0 m, 以下簡稱“南皮”)、河北省滄州市南大港管理區(qū)農林科學研究所(117°22￠E, 38°28￠N, 海拔6.6 m, 以下簡稱“南大港”)。該區(qū)屬于半濕潤季風氣候, 從西向東(欒城→衡水→南皮→南大港)冬小麥生育期多年平均溫度依次為10.3 ℃、8.7 ℃、9.0 ℃、9.1 ℃; 小麥生育期多年平均降雨量依次為119.9 mm、108.9 mm、114.0 mm、118.9 mm。4個試驗站土壤屬潮土類型, 自西向東依次為潮褐土、潮土、輕壤質潮土和重壤質輕度鹽化潮土。

1.2 試驗材料和試驗處理

本試驗以適宜在河北省中南部冬麥區(qū)種植的‘科農2009’ 、‘藁優(yōu)2018’和‘師欒02-1’為供試材料, 分別在4個站點等量播種。欒城、衡水、南皮和南大港4個試驗站點的播種日期依次為10月17日、10月21日、10月20日和10月19日, 收獲日期依次為6月8日、6月8日、6月11日和6月10日。試驗分為灌溉和雨養(yǎng)兩個處理, 灌溉處理的灌溉量和灌溉時間具體如表1所示。雨養(yǎng)試驗在小麥生育期內不灌溉, 其余管理措施與灌溉處理均一致。每個處理設置3個重復, 隨機排列, 即每個試驗地有18個小區(qū), 小區(qū)面積約50 m2, 灌溉處理與雨養(yǎng)處理之間設有1.5 m保護行。各站點施底肥均為復合肥, 并均在拔節(jié)期追施尿素一次, 底肥和追肥均與當地最優(yōu)施肥情況一致(肥料充足, 施肥不是限制因素)。

表1 不同試驗地點小麥的灌溉時期及灌溉量

1.3 測定項目和方法

1.3.1 冬小麥生育期耗水量的測定

在冬小麥播種前、拔節(jié)期、開花期和收獲期, 以20 cm為間隔, 用土鉆取0~160 cm土層的土樣(南大港地下水埋深較淺, 取0~100 cm土層的土樣), 采用烘干法測定并計算土壤質量含水量(%)。

土壤儲水量計算公式為:

式中:為土層(0~20 cm為1層),為土層數,h為土層深度(cm),為土壤容重(g·cm–3),b為土壤質量含水量(%)。

冬小麥生育期耗水量根據水分平衡公式計算:

1.3.2 水分利用效率的測定

水分利用效率(WUE)=籽粒產量/小麥生育期耗水量 (3)

灌溉水分利用效率(IWUE)(灌溉處理籽粒產量-不灌溉處理籽粒產量)/灌溉量 (4)

1.3.3 產量及其構成要素、收獲指數的測定

灌溉小區(qū)收獲2 m2, 雨養(yǎng)小區(qū)收獲6 m2, 每個處理各取3次重復, 脫粒曬干后測定籽粒產量; 收獲后在各自小區(qū)內數1 m雙行的莖數, 用于計算穗數。同時, 各小區(qū)收獲長勢均勻的20株單莖, 進行考種測定穗粒數和千粒重。

收獲指數(HI)=經濟產量/生物產量 (5)

1.4 氣象數據

2018—2019年試驗季氣象數據來源于欒城、衡水、南皮、南大港試驗地安裝的小型氣象站, 主要氣象數據包括逐日平均氣溫(℃)、20:00—20:00累計降水量(mm)、日照時數(h)、相對濕度(%)等。

4個試驗站長期氣象數據(1994—2014年)源自中國地面氣候資料日值數據集(V3.0), 由中國氣象科學數據共享服務網提供, 包括逐日平均氣溫(℃)、20:00—20:00累計降水量(mm)、日照時數(h)和相對濕度(%)等。將1994—2014年10月下旬、11月—翌年5月、6月上旬的月平均氣溫、月平均降水量作為多年平均值用于與試驗季氣象數據的對比。

1.5 數據統計與分析

采用SPSS 21.0和Microsoft Excel 2010軟件進行數據處理、分析以及圖表繪制。

2 結果與分析

2.1 生長季主要氣象因素

由圖1可知, 4個試驗站點2018—2019年小麥生長季溫度與多年平均溫度變化趨勢一致。欒城試驗季冬小麥生育期平均溫度為9.9 ℃, 低于多年平均溫度(10.3 ℃); 衡水和南皮試驗季生育期平均溫度均為9.4 ℃, 均高于多年平均溫度(8.7 ℃、9.0 ℃); 南大港試驗季生育期平均溫度為9.1 ℃, 略高于多年平均溫度(9.0 ℃)。但是, 在月份尺度上, 所有地點的2月平均溫度均低于往年2月平均溫度, 3月和5月的平均溫度均高于往年平均溫度。

圖1 不同試驗地點小麥試驗季(2018—2019年)與多年(1994—2014年)月平均降水量和月平均溫度對比

4個站點2018—2019年小麥生長季降水量較多年平均降水量變化較大(圖1)。欒城試驗季冬小麥生育期降水量為117.9 mm, 略低于多年平均試驗季降水量(119.9 mm); 衡水、南皮、南大港試驗季降水量分別為80.7 mm、72.2 mm、72.1 mm, 顯著低于多年平均降水量(108.9 mm、114.0 mm、118.8 mm)。這主要是當年10月—翌年1月所有站點降水量均小于多年降水量所致。

2.2 氣候′基因型′水分管理對產量及構成要素的影響

2018—2019年, 欒城、衡水、南皮, 南大港4個站點種植相同品種不同水分處理情況下, 冬小麥的產量、構成要素及收獲指數如表2所示。

表2 不同地點和水分管理下不同小麥品種的產量、構成要素及收獲指數(2018—2019年)

同列數據后不同小寫字母表示同一地點不同處理間差異顯著(<0.05)。Different lowercase letters following the same column data indicate significant differences between treatments at the same location (< 0.05).

由表2可知, 在灌溉處理下衡水產量最高, 為6 316.7 kg·hm-2, 南皮次之, 為5 204.1 kg·hm-2, 欒城為4 356.5 kg·hm-2, 最后為南大港, 產量為2 597.7 kg·hm-2。雨養(yǎng)處理與灌溉處理在各個站點的趨勢不一致。南皮雨養(yǎng)產量最高, 為2 644.4 kg·hm-2, 其次為欒城, 為2 602.8 kg·hm-2, 衡水為2 422.3 kg·hm-2, 南大港為1 784.3 kg·hm-2。不同品種在各站點的平均產量具有較為一致的變化趨勢。‘師欒02-1’無論是灌溉還是雨養(yǎng)處理產量都最高, 分別為4 833.9 kg·hm-2、2 678.6 kg·hm-2; ‘科農2009’和‘藁優(yōu)2018’在灌溉處理中差異不顯著,分別為4 518.4 kg·hm-2和4 503.9 kg·hm-2, 而在雨養(yǎng)處理中差異顯著, 分別為2 086.7 kg·hm-2和2 324.9 kg·hm-2。在衡水‘藁優(yōu)2018’是灌溉處理中產量最高的, 在欒城‘師欒02-1’是雨養(yǎng)處理中產量最高的。各試驗站點種植的冬小麥在灌溉和雨養(yǎng)情況下, 產量存在明顯差異，而品種的表現較為一致。這說明氣候條件和管理措施對產量的影響顯著大于品種。

2.3 氣候′基因型′水分管理對冬小麥產量及構成要素相關性的影響

在不同水分管理、不同品種和不同站點情況下, 穗數均與產量呈極顯著正相關(表3)。在不同水分管理情況下, 雨養(yǎng)產量與穗粒數呈顯著負相關; 不同品種情況下, ‘科農2009’的產量與穗粒數呈極顯著正相關; 不同站點情況下, 欒城產量與穗粒數和千粒重均呈極顯著相關, 衡水產量與穗粒數呈極顯著正相關, 南皮產量與穗粒數呈顯著正相關。由相關系數可知, 穗數是對產量影響最主要的因素, 而千粒重和穗粒數在不同情況下表現不一致, 但綜合來看, 穗粒數對產量的影響比千粒重更顯著。

表3 不同地點、品種和水分管理下小麥產量及產量構成要素的相關分析

水分處理中= 36, 地點處理中= 18, 品種處理中= 24。所有處理**代表0.01水平, *代表0.05水平。= 36 in water treatment,= 18 in location treatment, and= 24 in variety treatment. ** represents 0.01 level and * represents 0.05 level in all treatments.

2.4 氣候′基因型′水分管理對冬小麥耗水量和WUE的影響

2.4.1 對耗水量的影響

由表4可知, 4個地點灌溉和雨養(yǎng)處理對冬小麥生育期耗水量的影響不一致。在灌溉處理中, 冬小麥生育期耗水量在衡水最大(392.2 mm), 欒城次之(321.0 mm), 然后為南皮(303.3 mm), 南大港最少(241.2 mm)。雨養(yǎng)處理下欒城最大(236.3 mm), 南皮次之(235.0 mm), 然后為衡水(204.4 mm), 南大港最少(176.8 mm)。

從品種來看, 灌溉處理中, ‘師欒02-1’生育期耗水量最大(325.4 mm), ‘藁優(yōu)2018’次之(311.9 mm), ‘科農2009’最少(306.0 mm); 雨養(yǎng)處理下冬小麥耗水量均小于灌溉處理, 但是不同品種的雨養(yǎng)處理與灌溉處理耗水量表現不同, ‘藁優(yōu)2018’耗水量最大(217.1 mm), 其次是‘科農2009’(213.0 mm), ‘師欒02-1’耗水量最小(209.3 mm)。在灌溉和雨養(yǎng)情況下, 試驗站點的耗水量存在明顯差異, 而品種間耗水量差異較小。說明氣候條件和管理措施對冬小麥生育期耗水量的影響顯著大于品種。

2.4.2 對WUE的影響

在灌溉條件下, 不同站點WUE存在顯著差異, 不同品種WUE差異不顯著(表4)。南皮的WUE最高(1.72 kg·m-3), 其次為衡水(1.62 kg·m-3), 然后為欒城(1.36 kg·m-3), 南大港最低(1.08 kg·m-3); ‘師欒02-1’最高(1.47 kg·m-3), ‘科農2009’次之(1.45 kg·m-3), ‘藁優(yōu)2018’最低(1.42 kg·m-3)。IWUE與WUE表現較為一致。南皮IWUE最高(3.20 kg·m-3), 其次為欒城(2.19 kg·m-3), 然后為衡水(1.62 kg·m-3), 南大港最低(1.02 kg·m-3); ‘科農2009’最高(2.22 kg·m-3), ‘師欒02-1’次之(1.93 kg·m-3), ‘藁優(yōu)2018’最低(1.87 kg·m-3)。南皮灌溉處理的‘科農2009’WUE和IWUE都最高, 分別為2.00 kg·m-3和4.01 kg·m-3。

在雨養(yǎng)條件下, 各個站點的WUE差異不顯著, 而品種間有一定差異。衡水最高, 為1.18 kg·m-3, 其次為南皮, 為1.13 kg·m-3, 然后為欒城, 為1.10 kg·m-3, 南大港最低, 為1.01kg·m-3; ‘師欒02-1’WUE最高, 為1.28 kg·m-3, ‘藁優(yōu)2018’為1.07 kg·m-3, ‘科農2009’最低, 為0.98 kg·m-3。欒城雨養(yǎng)處理的‘師欒02-1’WUE為1.33 kg·m-3, 為所有站點和品種中最高。

表4 不同地點和水分管理下不同冬小麥的水分利用效率(WUE)(2018—2019年)

同列數據后不同小寫字母表示同一地點不同處理間差異顯著(<0.05)。Different lowercase letters in the same column indicate significant differences between treatments at the same site (< 0.05).

2.5 氣候′基因型′水分管理對冬小麥產量和WUE的影響

對不同氣候、不同基因型、不同水分管理條件下的產量和WUE分別進行多因素方差分析, 結果如表5-6所示。由表5可知, 單因素分析表明, 氣候和水分均對產量有極顯著影響(<0.01), 而基因型對產量有顯著影響(<0.05), 水分、氣候、基因型所占平方和的比例分別為49.33%、27.38%、1.38%, 說明水分是對產量影響最大的因素。多因素分析表明, 氣候×水分管理互作大于氣候×基因型×水分管理互作和基因型×水分管理, 說明在互作情況下, 氣候×水分管理對產量影響最大。

如表6所示, 單因素分析表明, 氣候和水分均對WUE有極顯著影響(<0.01), 而基因型對WUE有顯著影響(<0.05), 水分、氣候、基因型所占平方和的比例分別為25.81%、21.59%、4.47%, 這說明水分和氣候均是影響WUE的主要因素, 同時水分對WUE的影響最大。多因素分析表明, 氣候×水分管理互作對WUE影響極顯著(<0.01), 氣候×基因型×水分管理互作對WUE影響顯著(<0.05), 氣候×基因型互作、基因型×水分管理互作對WUE影響均不顯著, 這說明在互作情況下, 氣候×水分管理對WUE影響最大。

綜上所述, 水分是對產量和WUE影響最大的因素, 氣候×水分管理互作同樣對產量和WUE有極顯著影響, 這符合河北平原農業(yè)發(fā)展中水資源受限的實際情況。

表5 氣候、基因型、水分管理及其互作對冬小麥產量的影響

<0.01代表極顯著水平,<0.05代表顯著水平。< 0.01 and< 0.05 represent extremely significant at 0.01 and 0.05 levels, respectively.

表6 氣候、基因型、水分及其互作對冬小麥水分利用效率(WUE)的影響

<0.01代表極顯著水平,<0.05代表顯著水平。< 0.01 and< 0.05 represent extremely significant at 0.01 and 0.05 levels, respectively.

3 討論

近30年來, 以氣候變暖為主要特征的全球變化已對農業(yè)發(fā)展產生重要的影響。有學者[22-23]認為溫度是制約冬小麥產量的主要氣候因子, 華北平原冬小麥返青—抽穗期對溫度最敏感, 其次是抽穗—成熟, 播種—越冬較為不敏感。本研究比較試驗季(2018—2019年)與多年(1994—2014年)月平均溫度發(fā)現: 除欒城外, 其余3站個試驗站試驗季平均溫度高于多年平均值; 4個站點試驗季冬小麥抽穗—成熟期平均溫度均高于多年平均值, 這說明在該區(qū)域氣候普遍變暖。對比4個地點的水熱情況發(fā)現試驗季欒城水熱資源最豐富, 而南大港水熱資源最不充沛, 結合雨養(yǎng)條件下所得的欒城產量較高、南大港產量最低的情況, 說明產量的表現受制于水熱條件, 這與Zhu等[24]研究較為一致。

產量是受眾多因素影響的綜合性狀表現, 許多學者針對某一種因素或兩種因素開展了研究: 孫本普等[25]通過大田試驗, 研究了不同年份的氣候和栽培條件對冬小麥產量構成要素的影響; 鄭建敏等[26]探討了基因型和環(huán)境互作對冬小麥產量及產量構成要素的影響; 王家瑞等[27]研究了不同灌水模式對冬小麥產量構成要素的影響。以上研究均表明穗數是對產量影響最主要的因素。本研究通過氣候′基因型′水分管理對產量及其構成要素的研究結果表明, 穗數對產量的影響最大, 不同站點、品種、水分條件下穗粒數和千粒重對產量的影響不一致, 但綜合來看穗粒數對產量的影響大于千粒重。不同基因型的冬小麥分蘗能力不同, 本研究中‘師欒02-1’ ‘科農2009’和‘藁優(yōu)2018’分蘗期的分蘗數分別為450株、356株和345株, ‘師欒02-1’分蘗最多產量也最大。不同環(huán)境對小麥穗數的影響主要體現在生長初期氣象條件對出苗率的影響, 南大港小麥生長初期降水少、溫度低導致出苗率最少。不同水分管理下冬小麥穗數差異明顯, 尤其表現在拔節(jié)—抽穗期, 而開花期—成熟期穗數變化幅度較小。所以應該選擇分蘗能力強的冬小麥品種。

作物WUE是衡量作物耗水量與物質生產量之間關系的重要指標。影響冬小麥WUE的因素有很多, 主要有小麥本身的特性和外部環(huán)境因子。許多學者探究了小麥品種、灌溉條件、氣候變化等因素中一種或兩種因素對冬小麥WUE的影響, 大多結果表明以上因素均對WUE有顯著影響[28-29]。本文通過氣候′基因型′水分管理對WUE的影響表明, 灌溉條件下不同地點的WUE差異顯著, 而不同品種的WUE差異不顯著; 雨養(yǎng)條件下不同地點的WUE差異不顯著, 而不同品種的WUE有一定的差異。分析其原因, 不同冬小麥品種因其生理生態(tài)特征不同而在WUE上表現出顯著差異, 尤其在水分脅迫下表現突出; 雨養(yǎng)條件下不同站點的降水分布不均, 降水量也不同, 導致冬小麥生育期不同階段耗水及生長發(fā)育不同, 最終表現出WUE差異顯著。筆者認為應根據生長氣候環(huán)境來進行適宜氣候的冬小麥基因型篩選, 然后優(yōu)化的管理措施使之與環(huán)境和小麥基因型特點相適應, 達到冬小麥穩(wěn)產高效的目標。如選育、篩選分蘗能力強、高水分利用效率和抗逆性強的冬小麥品種; 管理措施方面可以根據不同區(qū)域的氣候條件和冬小麥生理特性調整播期和播量, 使其充分發(fā)揮資源高效利用特點; 根據降水情況制定合理灌溉制度, 達到穩(wěn)產節(jié)水高效的目的。

4 結論

1)試驗結果表明, 氣候條件和管理措施對冬小麥產量、耗水量和WUE的影響顯著大于品種, 水分是對產量和WUE影響最大的因素。

2)綜合站點、品種、水分對產量及構成要素的相關分析, 穗數是影響產量最主要的因素。

3)綜合產量、耗水量和WUE, 在降水量較少的年份, 南皮是4個站點中小麥生育期耗水量較少、WUE和IWUE高、產量較高的站點。

[1] 王濤, 呂昌河, 于伯華. 基于WOFOST模型的京津冀地區(qū)冬小麥生產潛力評價[J]. 自然資源學報, 2010, 25(3): 475–487 WANG T, LU C H, YU B H. Assessing the potential productivity of winter wheat using WOFOST in the Beijing–Tianjin–Hebei Region[J]. Journal of Natural Resources, 2010, 25(3): 475–487

[2] 梁鈺琪. 河北平原冬小麥節(jié)水栽培技術發(fā)展及推廣影響因素研究[D]. 保定: 河北農業(yè)大學, 2015 LIANG Y Q. Study on water saving technology development and diffusion of winter wheat in the Hebei Plain[D]. Baoding: Agricultural University of Hebei, 2015

[3] WANG X P, HUANG G H, YANG J S, et al. An assessment of irrigation practices: sprinkler irrigation of winter wheat in the North China Plain[J]. Agricultural Water Management, 2015, 159: 197–208

[4] PORTER J R, SEMENOV M A. Crop responses to climatic variation[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 2005, 360(1463): 2021–2035

[5] 譚凱炎, 鄔定榮, 趙花榮. 氣候變暖背景下華北平原冬小麥生育期溫度條件變化趨勢分析[J]. 中國農業(yè)氣象, 2017, 38(6): 333–341 TAN K Y, WU D R, ZHAO H R. Trend analysis of temperature conditions over different growth periods of winter wheat under climate warming in North China Plain[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2017, 38(6): 333–341

[6] 胡洵瑀, 王靖, 馮利平. 華北平原冬小麥各生育階段農業(yè)氣候要素變化特征分析[J]. 中國農業(yè)氣象, 2013, 34(3): 317–323 HU X Y, WANG J, FENG L P. Analysis on agro-climatic elements variation during winter wheat growing season in North China Plain[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2013, 34(3): 317–323

[7] 王占彪, 王猛, 尹小剛, 等. 近50年華北平原冬小麥主要生育期水熱時空變化特征分析[J]. 中國農業(yè)大學學報, 2015, 20(5): 22–29 WANG Z B, WANG M, YIN X G, et al. Spatiotemporal change characteristics of heat and rainfall during the growth period of winter wheat in the North China Plain from 1961 to 2010[J]. Journal of China Agricultural University, 2015, 20(5): 22–29

[8] 裴宏偉, 孫宏勇, 沈彥俊, 等. 不同灌溉處理下冬小麥水平衡與灌溉增產效率研究[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報, 2011(5): 75–80 PEI H W, SUN H Y, SHEN Y J, et al. Water balance and yield-increasing efficiency of irrigation of winter wheat under different irrigation schemes[J]. Chinese Journal of Eco-agriculture, 2011(5): 75–80

[9] 胡玉昆, 楊永輝, 楊艷敏, 等. 華北平原灌溉量對冬小麥產量、蒸發(fā)蒸騰量、水分利用效率的影響[J]. 武漢大學學報: 工學版, 2009, 42(6): 701–705 HU Y K, YANG Y H, YANG Y M, et al. Effect of irrigation on winter wheat yield, evapotranspiration and water use efficiency in North China Plain[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2009, 42(6): 701–705

[10] 李克南. 華北地區(qū)冬小麥-夏玉米作物生產體系產量差特征解析[D]. 北京: 中國農業(yè)大學, 2014 LI K N. Yield gap analysis focused on winter wheat and summer maize rotation in the North China Plain[D]. Beijing: China Agricultural University, 2014

[11] CASSMAN K G, DOBERMANN A, WALTERS D T, et al. Meeting cereal demand while protecting natural resources and improving environmental quality[J]. Annual Review of Environment and Resources, 2003, 28(1): 315–358

[12] 段艷娟. 小麥生產力的基因型與氣候效應模擬[D]. 南京: 南京農業(yè)大學, 2010 DUAN Y J. Modeling genotype by climate effect on wheat productivity[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2010

[13] 陳朝陽, 魏建偉, 陳淑萍, 等. 黃淮海夏玉米品種籽粒產量基因型與環(huán)境互作分析[J]. 分子植物育種, 2019, 17(8): 2749–2760 CHEN Z Y, WEI J W, CHEN S P, et al. Genotype by environment interaction effect on grain yield of Huanghuaihai summer maize cultivars[J]. Molecular Plant Breeding, 2019, 17(8): 2749–2760

[14] TAO F L, ZHANG S, ZHANG Z. Spatiotemporal changes of wheat phenology in China under the effects of temperature, day length and cultivar thermal characteristics[J]. European Journal of Agronomy, 2012, 43: 201–212

[15] SEYOUM S, RACHAPUTI R, CHAUHAN Y, et al. Application of the APSIM model to exploit G×E×M interactions for maize improvement in Ethiopia[J]. Field Crops Research, 2018, 217: 113–124

[16] XIN Y, TAO F L. Optimizing genotype-environment- management interactions to enhance productivity and eco-efficiency for wheat-maize rotation in the North China Plain[J]. Science of the Total Environment, 2019, 654: 480–492

[17] GOLBA J, STUDNICKI M, GOZDOWSKI D, et al. Influence of genotype, crop management, and environment on winter wheat grain yield determination based on components of yield[J]. Crop Science, 2018, 58(2): 660

[18] STUDNICKI M, WIJATA M, SOBCZY?SKI G, et al. Effect of genotype, environment and crop management on yield and quality traits in spring wheat[J]. Journal of Cereal Science, 2016, 72: 30–37

[19] MARTíN M M S, OLESEN J E, PORTER J R. A genotype, environment and management (G×E×M) analysis of adaptation in winter wheat to climate change in Denmark[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2014, 187: 1–13

[20] 孫宏勇, 劉昌明, 張喜英, 等. 不同行距對冬小麥麥田蒸發(fā)、蒸散和產量的影響[J]. 農業(yè)工程學報, 2006, 22(3): 22–26 SUN H Y, LIU C M, ZHANG X Y, et al. Effects of different row spacing on soil evaporation, evapotranspiration and yield of winter wheat[J]. Transactions of the CSAE, 2006, 22(3): 22–26

[21] 馮廣龍, 劉昌明. 冬小麥根系生長與土壤水分利用方式相互關系分析[J]. 自然資源學報, 1998, 13(3): 42–49 FENG G L, LIU C M, et al. Analysis of root system growth in relation to soil water extraction pattern by winter wheat under water limiting conditions[J]. Journal of Natural Resources, 1998, 13(3): 42–49

[22] 肖登攀, 陶福祿, 沈彥俊, 等. 華北平原冬小麥對過去30年氣候變化響應的敏感性研究[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報, 2014, 22(4): 430–438 XIAO D P, TAO F L, SHEN Y J, et al. Sensitivity of response of winter wheat to climate change in the North China Plain in the last three decades[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2014, 22(4): 430–438

[23] 高靜, 鄔定榮, 王培娟, 等. 華北平原冬小麥主要發(fā)育階段日數對溫度變化的敏感性分析[J]. 中國農業(yè)氣象, 2016, 37(4): 431–436 GAO J, WU D R, WANG P J, et al. Relative sensitivity of main growth durations to temperature for winter wheat in North China Plain[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2016, 37(4): 431–436

[24] ZHU R R, ZHENG H X, WANG E L, et al. A hybrid process based-empirical approach to identify the association between wheat productivity and climate in the North China Plain during the past 50 years[J]. Environmental Modelling and Software, 2018, 108: 72–80

[25] 孫本普, 王勇, 李秀云, 等. 不同年份的氣候和栽培條件對冬小麥產量構成因素的影響[J]. 麥類作物學報, 2004, 24(2): 83–87 SUN B P, WANG Y, LI X Y, et al. The influence of climate and cultivation on the yield components of winter wheat in different years[J]. Acta Tritical Crops, 2004, 24(2): 83–87

[26] 鄭建敏, 李浦, 廖曉虹, 等. 四川冬小麥產量構成因子初步分析[J]. 作物雜志, 2012(1): 105–108 ZHENG J M, LI P, LIAO X H, et al. Preliminary study on yield component factors of Sichuan winter wheat[J]. Crops, 2012(1): 105–108

[27] 王家瑞, 劉衛(wèi)星, 陳雨露, 等. 不同灌水模式對冬小麥產量及水分利用的調控效應[J]. 麥類作物學報, 2018, 38(10): 1229–1236 WANG J R, LIU W X, CHEN Y L, et al. Regulatory effect of different irrigation regimes on grain yield and water use efficiency of winter wheat[J]. Journal of Triticeae Crops, 2018, 38(10): 1229–1236

[28] 王海霞, 李玉義, 任天志, 等. 不同灌溉制度對冬小麥產量與水分利用效率的影響[J]. 灌溉排水學報, 2010, 29(6): 112–114 WANG H X, LI Y Y, REN T Z, et al. Effects of different irrigation regimes on yield and WUE of winter wheat[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2010, 29(6): 112–114

[29] 成林, 方文松. 氣候變化對雨養(yǎng)冬小麥水分利用效率的影響估算[J]. 應用氣象學報, 2015, 26(3): 300–310CHENG L, FANG W S. Estimation of climate change effects on water use efficiency of rain-fed winter wheat[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2015, 26(3): 300–310

Effect of climate, genotype, and water management on winter wheat yield and water use efficiency in Hebei Plain*

SUN Rui1,2, DONG Xinliang1, ZHAO Changlong1,2, SU Han1,2, WANG Jintao1, LIU Xiaojing1,2, SUN Hongyong1,2**

(1. Center for Agricultural Resources Research, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences / Key Laboratory of Agricultural Water Resources, Chinese Academy of Sciences / Hebei Key Laboratory of Agricultural Water-saving, Shijiazhuang 050022, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

Winter wheat is the main crop in the North China Plain, and its growth is affected by weather, varieties, and management measures. Many scholars have conducted extensive research on the mechanism of winter wheat growth, but most of these studies focused on a single factor. Moreover, research was mostly conducted at the regional scale, with few studies being conducted in areas at the same latitude. To investigate the effects of weather, genotype, and water management interaction on winter wheat yield and water use efficiency (WUE), field experiments were conducted at four typical experimental sites (Hengshui, Nanpi, Luancheng and Nandagang) in the Hebei Plain in the 38° north latitude zone from 2018 to 2019. Three winter wheat varieties ‘KN2009’, ‘GY2018’ and ‘SL02-1’ and two water management levels — irrigation and rain-fed treatments — were used at all four sites. The soil water content was measured at 20 cm intervals in the 1.6 m soil profile before sowing and after harvest. Grain yield and yield components were also measured. Weather factors were collected from a nearby weather station 200-500 m from the experimental sites. Under irrigation conditions, grain yield was 6 316.7 kg·hm-2, 5 204.1 kg·hm-2, 4 356.5 kg·hm-2, and 2 597.7 kg·hm-2, respectively; WUE was 1.62 kg·m-3, 1.72 kg·m-3, 1.36 kg·m-3, and 1.08 kg·m-3, respectively; irrigation water use efficiency (IWUE) was 1.62 kg·m-3, 3.20 kg·m-3, 2.19 kg·m-3, and 1.02 kg·m-3, respectively, at Hengshui, Nanpi, Luancheng and Nandagang sites. Under rain-fed conditions, grain yield at Nanpi, Luancheng, Hengshui and Nandagang was 2 644.4 kg·hm-2, 2 602.8 kg·hm-2, 2 422.3 kg·hm-2, and 1 784.3 kg·hm-2, respectively; WUE was 1.13 kg·m-3, 1.10 kg·m-3, 1.18 kg·m-3, and 1.01 kg·m-3, respectively. Grain yield differed significantly among the four sites, while no significant difference was noted among varieties. With regard to WUE, trends differed between the irrigation and rain-fed treatments. The WUE of different sites under irrigation conditions differed significantly, while there were no significant differences among varieties. The WUE of different sites under rain-fed conditions did not differ significantly, while WUE differed to some extent among varieties. Statistical analysis of results for grain yield and yield components revealed that the number of spikes was the most important factor affecting yield, while the effects of grain number per spike and 1000-grain weight on yield were inconsistent with different sites, varieties, and water conditions. Multivariate analysis of variance revealed that the interaction of weather factors and water management had a highly significant effect on yield and WUE (< 0.01), while weather factors, genotype, and water management had a significant effect on WUE (< 0.05). Thus, the effects of climate conditions and management measures on winter wheat yield, water consumption, and WUE were significantly greater than those of variety, and water factor was the influential factor on yield and WUE. Based on comprehensive yield, water consumption, and WUE analysis, Nanpi had relatively high grain yield with low water consumption and relatively high WUE. Wheat varieties with strong tillering ability were potentially suitable for planting in this region.

Wheat variety; Yield; Water management; Genotype; Climate; Water use efficiency

S512.1

10.13930/j.cnki.cjea.190671

* 國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFD0300504)資助

孫宏勇, 主要研究方向為農田水鹽運移過程機理與調控。E-mail: hysun@sjziam.ac.cn

孫蕊, 主要研究方向為農田生態(tài)水鹽運移過程及調控機制。E-mail: sunrui172@mails.ucas.ac.cn

2019-09-10

2019-11-05

* The study was supported by the National Key Research and Development Project of China (2018YFD0300504).

, E-mail: hysun@sjziam.ac.cn

Nov. 5, 2019

Sep. 10, 2019;

孫蕊, 董心亮, 趙長龍, 蘇寒, 王金濤, 劉小京, 孫宏勇. 氣候×基因型×水分管理對河北平原冬小麥產量和WUE的影響[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文), 2020, 28(2): 200-210

SUN R, DONG X L, ZHAO C L, SU H, WANG J T, LIU X J, SUN H Y. Effect of climate, genotype, and water management on winter wheat yield and water use efficiency in Hebei Plain[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(2):200-210