基于擴(kuò)散理論的華北春玉米生理成熟后籽粒脫水過程分析*

王金濤, 董心亮, 肖 宇, 劉青松, 張冬梅, 韓金玲, 劉 毅, 高廣瑞, 劉占卯, 孫宏勇**

基于擴(kuò)散理論的華北春玉米生理成熟后籽粒脫水過程分析*

王金濤1, 董心亮1, 肖 宇2, 劉青松2, 張冬梅3, 韓金玲4, 劉 毅5, 高廣瑞6, 劉占卯6, 孫宏勇1**

(1. 中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心 石家莊 050022; 2. 河北省滄州市農(nóng)林科學(xué)院 滄州 061000; 3. 山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院旱地農(nóng)業(yè)研究中心 太原 030000; 4. 河北科技師范學(xué)院 昌黎 066600; 5. 滄州市南大港管理區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所 滄州 061000; 6. 國家半干旱農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心 石家莊 050051)

玉米機(jī)收籽?？梢燥@著提高玉米的生產(chǎn)效率, 是玉米生產(chǎn)的發(fā)展方向。生理成熟后的籽粒含水率是決定機(jī)收質(zhì)量的關(guān)鍵, 受品種、密度和氣候等多種因素影響。準(zhǔn)確估算生理成熟后玉米籽粒含水率, 進(jìn)而分析其主要影響因素, 最終確定玉米收獲時(shí)間和篩選適宜機(jī)收的品種, 對(duì)玉米主產(chǎn)區(qū)華北的春玉米籽粒機(jī)收發(fā)展具有重要意義。因此, 于2017年和2018年在河北省泊頭、南大港、玉田和山西榆次進(jìn)行了兩年田間春玉米試驗(yàn), 每年設(shè)置7個(gè)共性品種, 每個(gè)品種3個(gè)密度, 對(duì)生理成熟后籽粒含水率、品種性狀、氣象和管理要素進(jìn)行了監(jiān)測(cè), 并利用基于擴(kuò)散理論考慮空氣溫濕度的脫水模型對(duì)籽粒含水率進(jìn)行了模擬, 進(jìn)而計(jì)算脫水曲線下的面積(AUDDC), 用以篩選脫水優(yōu)異的玉米品種。結(jié)果表明, 基于擴(kuò)散理論的籽粒脫水模型對(duì)玉米生理成熟后籽粒含水率的模擬效果較好; 年份、地點(diǎn)和品種對(duì)生理成熟時(shí)籽粒含水率(0)和水分?jǐn)U散速率()具有顯著影響, 密度對(duì)脫水參數(shù)影響不顯著。逐步線性回歸分析得到灌漿期參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)、最高氣溫和灌水量對(duì)0具有顯著的正效應(yīng), 生理成熟后30 d內(nèi)ET0和灌漿中后期降雨對(duì)具有顯著的正效應(yīng), 全生育期降雨對(duì)具有顯著的負(fù)效應(yīng)。品種性狀中對(duì)0影響最大的為苞葉層數(shù)(正效應(yīng)), 對(duì)影響最大的為葉片數(shù)(負(fù)效應(yīng))。通過模型計(jì)算得到, 生理成熟后10 d華北地區(qū)春玉米籽粒含水率可以下降到28%, 籽粒含水率下降到25%的概率為50%。由模型計(jì)算得到各品種生理成熟后10 d內(nèi)的AUDDC, 與AUDDC平均值比較發(fā)現(xiàn)‘京農(nóng)科728’ ‘張1453’ ‘華農(nóng)887’ ‘廣德5’和‘金科玉3306’為脫水表現(xiàn)優(yōu)異的品種。

華北春玉米; 籽粒機(jī)收; 生理成熟; 籽粒含水率; 籽粒脫水; 擴(kuò)散理論

目前, 我國玉米()收獲主要以機(jī)收果穗為主, 機(jī)收籽粒的比例較低。機(jī)收籽粒可以省去運(yùn)輸、烘干(晾曬)、脫粒等環(huán)節(jié), 提高了玉米收獲效率。機(jī)收籽粒能否成功關(guān)鍵取決于機(jī)收質(zhì)量, 而機(jī)收質(zhì)量與機(jī)收時(shí)玉米籽粒含水率密切相關(guān)[1-2]。多數(shù)玉米品種生理成熟時(shí)籽粒含水率在30%~40%[3], 但適宜機(jī)收的籽粒含水率為28%或25%[1,4]。因此, 如何確定生理成熟后籽粒含水率的變化過程及影響因素, 進(jìn)而確定收獲時(shí)間, 篩選脫水表現(xiàn)優(yōu)異的品種, 對(duì)機(jī)收籽粒具有重要意義。華北西部和北部地區(qū)積溫不能滿足一年兩熟的種植制度, 華北中南部地區(qū)由于地下水超采嚴(yán)重, 近年來逐步改一年兩熟為兩年3熟或一年1熟, 這給華北地區(qū)春玉米種植提供了環(huán)境條件。由于春玉米較夏玉米生育期長, 且生育前期氣溫較低有利于玉米的生產(chǎn), 春玉米在華北地區(qū)廣泛種植。因此對(duì)華北春玉米籽粒脫水過程進(jìn)行分析, 有利于籽粒機(jī)收的推廣。

玉米籽粒脫水可分為兩個(gè)階段: 第1個(gè)階段為生理成熟前, 主要受籽粒灌漿驅(qū)動(dòng); 第2個(gè)階段為生理成熟后, 主要受氣象等外部因素驅(qū)動(dòng)[3]。對(duì)籽粒脫水的準(zhǔn)確模擬有助于判定籽粒的發(fā)展階段及適宜機(jī)收時(shí)間。生理成熟前籽粒含水率模擬主要基于吐絲后積溫[5-8]。生理成熟后籽粒含水率模擬主要有兩種方法: 第1種是基于吐絲后積溫(積溫模型)[2], 可以看作生理成熟前籽粒含水率變化的延續(xù); 第2種基于擴(kuò)散理論(Fick第二定律), 根據(jù)生理成熟后的氣溫和相對(duì)濕度計(jì)算平衡含水率(e), 結(jié)合生理成熟時(shí)籽粒含水率(0)和擴(kuò)散系數(shù)()模擬生理成熟后籽粒含水率變化動(dòng)態(tài)(擴(kuò)散模型)[3,7], 物理意義更加明確。Maiorano等[7]將積溫模型和擴(kuò)散模型耦合建立了生理成熟前后籽粒含水率模型, 結(jié)果表明模型模擬效果較好, 但會(huì)高估生理成熟前籽粒含水率, 低估生理成熟后籽粒含水率?？赡茉蚴巧沓墒旌竽Ｐ椭兴玫钠胶夂糠匠倘∽怨I(yè)干燥模型,可能不適用于田間條件, 而且大氣濕度可能在不同地點(diǎn)和收獲期有很大變化。Martinez-Feria等[3]研究表明品種、年份和播期對(duì)擴(kuò)散模型中0具有顯著影響, 對(duì)的影響較小。因此擴(kuò)散模型能否適用于華北春玉米生理成熟后籽粒含水率模擬和預(yù)測(cè), 氣候、管理因素和品種特性如何影響脫水參數(shù)? 這是本研究的目標(biāo)之一。

玉米籽粒機(jī)收時(shí)間與籽粒含水率密切相關(guān)。Miles[9]研究表明生理成熟后玉米籽粒含水率降至25%需要13.5~29.5 d。李璐璐等[2]使用積溫模型模擬黃淮海夏玉米籽粒含水率, 結(jié)果表明不同品種類型從吐絲后至籽粒含水率下降到28%和25%時(shí)分別需要2 729~2 982 ℃?d和2 845~3 118 ℃?d。但是基于擴(kuò)散模型確定華北地區(qū)春玉米的收獲期尚少見報(bào)道。在篩選宜機(jī)收玉米品種時(shí), 籽粒的脫水特性也是一項(xiàng)重要指標(biāo)。Cross[10]研究表明應(yīng)以授粉后45 d測(cè)定的籽粒脫水速率作為選擇快速脫水品種的指標(biāo), 但是Freppon等[11]認(rèn)為應(yīng)以吐絲后30 d測(cè)定的籽粒脫水速率作為篩選指標(biāo), 可見籽粒脫水表現(xiàn)的評(píng)估時(shí)段沒有達(dá)成一致。多數(shù)研究使用幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)的籽粒含水率與積溫或者天數(shù)進(jìn)行線性回歸, 評(píng)價(jià)不同品種的脫水特性, 但是無法完整反映出籽粒脫水過程[12]。Yang等[12]提出了用實(shí)測(cè)脫水曲線下的面積(AUDDC)進(jìn)行不同玉米品種籽粒脫水表現(xiàn)的評(píng)價(jià), 但沒有使用脫水模型計(jì)算AUDDC。

綜上所述, 本文通過4個(gè)試驗(yàn)地點(diǎn)2年不同密度和不同玉米品種的脫水試驗(yàn), 驗(yàn)證玉米生理成熟后籽粒脫水?dāng)U散模型的適用性, 探討氣象-管理因素和品種特性對(duì)模型參數(shù)的影響, 利用脫水模型確定華北地區(qū)春玉米籽粒機(jī)收的適宜時(shí)間, 以及對(duì)不同玉米品種的脫水特性進(jìn)行比較和篩選, 為華北地區(qū)春玉米籽粒機(jī)收提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

于2017年和2018年在河北省滄州市泊頭(116°33′E, 38°05′N)、南大港(117°19′E, 38°24′N)和山西省晉中市榆次(112°46′E, 37°41′N)開展了為期2年的試驗(yàn), 于2017年在河北省唐山市玉田(117°44′E, 39°53′N)開展了1年試驗(yàn), 4個(gè)地點(diǎn)多年主要?dú)庀笠蛩匾姳?。試驗(yàn)設(shè)置7個(gè)共性品種, 2017年為‘鄭單958’ ‘粒收1號(hào)’ ‘東單913’ ‘華農(nóng)887’ ‘金科玉3306’ ‘廣德5’和‘張1453’, 2018年‘張1453’替換為‘京農(nóng)科728’。每個(gè)品種設(shè)置3個(gè)種植密度, 分別為60 000株?hm–2、75 000株?hm–2和90 000株?hm–2, 每個(gè)處理重復(fù)3次, 試驗(yàn)小區(qū)面積約66.7 m2, 采用隨機(jī)區(qū)組排列。試驗(yàn)的其他田間管理措施如表2所示。

1.2 測(cè)定項(xiàng)目與方法

4個(gè)地點(diǎn)記錄7個(gè)相同品種玉米的生育期(以達(dá)到50%為準(zhǔn)), 吐絲日期和生理成熟日期見表3。在灌漿開始后每個(gè)小區(qū)選取連續(xù)的10個(gè)植株, 測(cè)量葉片數(shù)、株高、穗位高和莖粗(地上部第3節(jié)扁平面的直徑)。每個(gè)小區(qū)選取正常結(jié)穗的連續(xù)10個(gè)植株, 在生理成熟(玉米籽粒乳線消失)時(shí)測(cè)量苞葉層數(shù)和果穗下垂比例, 以后每隔5~10 d測(cè)量1次果穗下垂比例。每個(gè)小區(qū)另取5 m雙行, 從生理成熟時(shí)開始5~10 d測(cè)量一次植株的倒伏比例。生理成熟后每隔3~10 d測(cè)量1次籽粒含水率。每個(gè)小區(qū)每次取3~5株玉米果穗, 脫粒后立刻稱取籽粒濕重, 放到鼓風(fēng)恒溫箱內(nèi)105 ℃殺青1 h, 然后80 ℃烘至恒重, 稱取籽粒干重。含水率計(jì)算公式如下:

式中:為玉米籽粒含水率, %;為玉米籽粒濕重;為玉米籽粒干重。

氣象數(shù)據(jù)通過中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data. cma.cn/) 獲得, 包括每天日照時(shí)數(shù)、平均溫度、最高溫度、最低溫度、平均相對(duì)濕度和降雨。參考作物蒸發(fā)蒸騰量(ET0)根據(jù)FAO56[13]中推薦的Penman-Monteith公式計(jì)算得到。

1.3 玉米籽粒脫水模型(擴(kuò)散模型)

基于擴(kuò)散理論(Fick第二定律), Henderson-Perry[14]提出了玉米生理成熟后籽粒脫水模型:

式中:為玉米籽粒含水率, %;e為玉米籽粒平衡含水率, %;為擴(kuò)散系數(shù), 表征籽粒的脫水速率;為生理成熟后天數(shù)。之后Martinez-Feria等[3]對(duì)該模型進(jìn)行了修改:

式中:為經(jīng)驗(yàn)常數(shù), 當(dāng)=1時(shí)與式(2)一致。兩邊積分后得:

式中:0為玉米生理成熟時(shí)籽粒含水率, %。Martinez-Feria等[3]研究表明玉米籽粒脫水時(shí)=1。籽粒平衡含水率(e)的動(dòng)態(tài)可通過下式計(jì)算得到:

表1 4個(gè)春玉米試驗(yàn)地點(diǎn)的高程和氣象條件

表2 2017年和2018年4個(gè)地點(diǎn)春玉米的耕作方式、播種日期、施肥量和灌溉措施

式中: RH為大氣相對(duì)濕度, %;為大氣平均溫度, ℃;、、為經(jīng)驗(yàn)常數(shù), 玉米籽粒脫水時(shí)=0.000 155 7,=45.5,=2[3]。

1.4 春玉米籽粒脫水參數(shù)與氣象-管理因素和品種性狀的逐步回歸分析

將0和與氣象-管理因素和品種特性作逐步回歸分析, 確定影響玉米生理成熟后籽粒脫水主要?dú)庀?管理因素和品種特性。本文選取9個(gè)氣象參數(shù), 分別為累積降雨量、累積ET0、積溫、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速、平均日照時(shí)數(shù)和平均相對(duì)濕度。4個(gè)地點(diǎn)灌溉量差異較大, 同時(shí)對(duì)玉米生長發(fā)育具有重要作用, 因此只選取灌溉量作為管理參數(shù), 同時(shí)還選取了水分輸入(灌溉量+降雨量)以及水分輸入和ET0的比值作為氣象-管理綜合參數(shù)(表4)。由于灌漿期是籽粒發(fā)育的主要時(shí)期, 灌漿中后期到生理成熟是籽粒脫水的第1階段, 生理成熟后是籽粒脫水的第2階段, 而灌漿前是植株冠層發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期, 因此每個(gè)指標(biāo)又分為4個(gè)時(shí)期, 分別為: 全生育期、灌漿期、灌漿中后期和生理成熟后。0為生理成熟時(shí)籽粒含水率, 生理成熟后氣象條件對(duì)其沒有影響, 因此只與全生育期、灌漿期和灌漿中后期的氣象-管理參數(shù)作逐步回歸分析;為生理成熟后的脫水速率, 與4個(gè)時(shí)期的氣象-管理參數(shù)作逐步回歸分析。針對(duì)0本研究選取影響脫水的冠層和果穗關(guān)鍵參數(shù): 葉片數(shù)、株高、穗位高、莖粗、苞葉層數(shù)、生理成熟時(shí)果穗的下垂比例和倒伏比例, 針對(duì)增加了生理成熟后30 d平均果穗下垂比例和植株倒伏比例。

1.5 基于生理成熟后籽粒脫水的春玉米品種篩選

本文使用Yang等[12]在2010年提出的通過脫水曲線下面積(AUDDC)的方法, 比較生理成熟后籽粒水分表現(xiàn)。

式中:為籽粒含水率的測(cè)量次數(shù);為第次測(cè)量;為玉米籽粒含水率, %;為生理成熟后天數(shù);t為第次測(cè)量含水率時(shí)的生理成熟后天數(shù)。

脫水曲線采用1.3中脫水模型計(jì)算得到, AUDDC計(jì)算步長以天為單位。由于華北地區(qū)玉米生理成熟時(shí)間主要集中在9月和10月, 因此e采用各地點(diǎn)9月和10月平均的e。各品種脫水曲線的0和采用４個(gè)地點(diǎn)兩年各品種平均的0和, 將所有處理平均的0和作為參考脫水曲線的參數(shù)。當(dāng)各品種脫水曲線的AUDDC小于參考曲線的AUDDC時(shí), 認(rèn)為是籽粒脫水表現(xiàn)較好的品種。

表4 影響春玉米生理成熟后脫水參數(shù)的氣象-管理因素

1.6 數(shù)據(jù)處理

圖表處理采用Excel和Origin軟件, 方差分析和逐步回歸分析采用SPSS軟件。脫水模型擬合采用1stOpt軟件, 擬合效果用決定系數(shù)(2)和相對(duì)均方根誤差(RRMSE)[15]衡量:

2 結(jié)果與分析

2.1 春玉米籽粒水分?jǐn)U散模型的模擬效果

如圖1和圖2所示, 擴(kuò)散模型可以很好地反映不同年份、不同地點(diǎn)、不同密度和不同品種籽粒脫水的動(dòng)態(tài)過程, 尤其是可以反映出受降雨等因素的影響, 相對(duì)濕度和溫度發(fā)生變化后的籽粒含水率升高再變低的過程。2017年除了南大港試驗(yàn)點(diǎn)60 000株×hm-2密度下的‘華農(nóng)887’、玉田試驗(yàn)點(diǎn)60 000株×hm-2和90 000株×hm–2密度下的‘鄭單958’、60 000株×hm–2密度下的‘東單913’、60 000株×hm–2和75 000株×hm–2密度下的‘廣德5’外, 其余78個(gè)處理的2均在0.7以上, 實(shí)測(cè)值和模擬值的相關(guān)性在=0.05水平上顯著。2017年各處理籽粒含水率實(shí)測(cè)值和模擬值的RRMSE為0.01~0.16, 擬合效果較好。2018年除了南大港試驗(yàn)點(diǎn)60 000株×hm–2密度下的‘粒收1號(hào)’外, 其余62個(gè)處理的2均在0.67以上, 實(shí)測(cè)值和模擬值的相關(guān)性在=0.05水平上顯著。2018年各處理籽粒含水率的實(shí)測(cè)值和模擬值的RRMSE為0.01~0.18, 擬合效果較好。

2.2 氣象-管理因素和春玉米品種特性對(duì)脫水參數(shù)的影響

表5為0和的方差分析, 結(jié)果顯示年份、地點(diǎn)和品種對(duì)0的影響達(dá)極顯著水平, 同時(shí)年份和品種、地點(diǎn)和品種以及年份、地點(diǎn)和品種的交互作用對(duì)0的影響也達(dá)顯著水平。年份、地點(diǎn)和品種對(duì)的影響達(dá)顯著水平, 同時(shí)年份和地點(diǎn)、地點(diǎn)和品種以及年份、地點(diǎn)和品種的交互作用對(duì)的影響也達(dá)顯著水平。但是密度對(duì)0和的影響均不顯著, 同時(shí)密度與年份、地點(diǎn)、品種的交互作用對(duì)0和的影響也不顯著。

通過逐步回歸分析得到(表6), 灌漿期累積ET0、平均最高氣溫和灌水量是影響0的主要?dú)庀笠蛩? 回歸系數(shù)分別為-0.023 0、-1.143 0和-0.042 0, 回歸模型的2為0.310。品種性狀中葉片數(shù)、株高、生理成熟時(shí)果穗下垂比例和生理成熟時(shí)植株倒伏比例對(duì)0有負(fù)效應(yīng), 穗位高、莖粗和苞葉層數(shù)對(duì)0有正效應(yīng), 其中苞葉層數(shù)對(duì)0的影響最大, 品種性狀與0回歸模型的2為0.168。

表5 年份、地點(diǎn)、品種和密度對(duì)春玉米生理成熟時(shí)籽粒含水率(M0)和生理成熟后脫水速率(k)影響的方差分析

ns表示在=0.05水平不顯著; *表示在<0.05水平顯著; **表示在<0.01水平顯著。ns: nonsignificant at< 0.05 probability level; *: significant at< 0.05 probability level; **: significant at< 0.01 probability level.

由表6可知, 生理成熟后30 d的累積ET0、全生育期降雨量和灌漿中后期的平均風(fēng)速是影響的主要?dú)庀笠蛩? 回歸系數(shù)分別為0.000 3、-0.000 1和0.017 3, 回歸模型的2為0.444。品種性狀中葉片數(shù)、莖粗、生理成熟時(shí)果穗下垂比例和生理成熟后果穗下垂比例對(duì)有負(fù)效應(yīng), 穗位高、穗位高、苞葉層數(shù)、生理成熟時(shí)植株倒伏比例和生理成熟后30 d植株平均倒伏比例對(duì)有正效應(yīng), 其中葉片數(shù)對(duì)的影響最大, 品種性狀與回歸模型的2為0.296。

2.3 華北春玉米的籽粒機(jī)收適宜時(shí)間

通過脫水模型計(jì)算所有處理籽粒含水率達(dá)28%和25%的生理成熟后天數(shù), 并將各地點(diǎn)所有處理的數(shù)據(jù)作箱型圖(圖3a和3b), 得到各地點(diǎn)玉米生理成熟后籽粒含水率降到28%和25%的天數(shù)分布。泊頭、南大港、榆次和玉田籽粒含水率下降到28%的生理成熟后天數(shù)中位數(shù)分別為4.0 d、5.2 d、2.0 d和7.0 d, 平均值分別為5.0 d、5.2 d、3.5 d和9.3 d, 去除異常值后的天數(shù)范圍分別為0~11 d、2~8 d、0~10 d和0~8 d。泊頭、南大港、榆次和玉田籽粒含水率下降到25%的生理成熟后天數(shù)中位數(shù)分別為8.0 d、8.0 d、8.0 d和10.0 d, 平均值分別為10.0 d、10.1 d、10.8 d和15.0 d, 去除異常值后的天數(shù)范圍分別為0~21 d、5~17 d、1~25 d和2~14 d。

2.4 基于籽粒脫水的華北春玉米品種篩選

如表7所示, 所有處理0的平均值為30.59%,的平均值為0.039?！A農(nóng)887’ ‘張1453’和‘京農(nóng)科728’的0值小于30.59%, 為生理成熟時(shí)籽粒含水率較低的品種?！Ｊ?號(hào)’ ‘金科玉3306’ ‘廣德5’和‘張1453’的值大于0.039, 為生理成熟后籽粒脫水速率較快的品種。其中只有‘張1453”的0較低而且值較高, 可認(rèn)為是生理成熟后籽粒水分表現(xiàn)較好的品種, 但其他幾個(gè)品種是否為生理成熟后籽粒水分表現(xiàn)較好的品種無法確定。

表6 春玉米生理成熟時(shí)籽粒含水率(M0)和生理成熟后脫水速率(k)與氣象-管理因素和品種性狀逐步回歸分析結(jié)果

續(xù)表6

ET02為灌漿期ET0, Max2為灌漿期平均最高氣溫, IRRI2為灌漿期灌水量, ET04為生理成熟后30 d的ET0,1為全生育期降雨量,3為灌漿中后期的平均風(fēng)速。ET02: cumulative ET0during grain-filling stage; Max2: average maximum temperature during grain-filling stage; IRRI2: irrigation amount during grain-filling stage; ET04: cumulative ET0at 30 days after physiological maturity;1: cumulative precipitation during the whole growth period;3: average wind speed during the middle-late grain-filling stage.

圖3 不同試驗(yàn)地點(diǎn)玉米生理成熟后籽粒含水率到達(dá)28%(a)和25%(b)時(shí)的天數(shù)

根據(jù)AUDDC方法, 以生理成熟后10 d為比較范圍, 計(jì)算各品種AUDDC, 與參考AUDDC比較, 結(jié)果如圖4所示。生理成熟后10 d內(nèi), 平均AUDDC為273.30, 其中‘華農(nóng)887’ ‘廣德5’ ‘張1453’和‘京農(nóng)科728’的AUDDC小于273.30, 分別為263.57、270.16、253.75和243.88, ‘京農(nóng)科728’生理成熟后籽粒水分表現(xiàn)最好?！鹂朴?306’的AUDDC為273.82, 稍高于平均值, 但是生理成熟后10 d時(shí)籽粒含水率為24.34%, 小于平均脫水曲線生理成熟后10 d時(shí)籽粒含水率(24.59%)。

3 討論

玉米生理成熟后籽粒含水率擴(kuò)散模型對(duì)大部分處理的模擬效果較好, 但是也有幾個(gè)處理模擬效果不好?？赡苁且?yàn)槟Ｐ椭衅胶夂糠匠倘∽怨I(yè)干燥模型[7], 因此只考慮到了大氣溫濕度, 對(duì)于田間條件下的其他氣象因素如風(fēng)速、輻射等沒有考慮。在蒸發(fā)過程中, 風(fēng)速影響著水汽擴(kuò)散, 而輻射影響液態(tài)水吸收的能量[16], 因此在計(jì)算平衡含水率時(shí)還需考慮其他影響水分蒸發(fā)的氣象因素。

表7 各春玉米品種生理成熟時(shí)籽粒含水率(M0)和生理成熟后籽粒脫水速率(k)的平均值

圖4 春玉米生理成熟后籽粒平均脫水曲線(虛線為所有品種和地點(diǎn)兩年平均脫水曲線, 實(shí)線為各品種所有地點(diǎn)兩年平均脫水曲線)

方差分析結(jié)果顯示, 年份、地點(diǎn)和品種對(duì)0和都有顯著影響, 且存在顯著的交互作用。Martinez-feria等[3]研究表明品種、年份和播期對(duì)0具有顯著影響, 而對(duì)的影響較小。由于不同年份和地點(diǎn)的氣象和管理因素不同, 因此氣象-管理因素和品種特性是0和的主要影響因素。只有通過分析建立0和與氣象-管理因素和品種特性的定量關(guān)系, 才可用于籽粒含水率的預(yù)測(cè)。方差分析結(jié)果表明種植密度在60 000~90 000株×hm-2時(shí), 種植密度對(duì)0和沒有顯著影響。Widdicombe等[17]在北美玉米帶的研究表明, 種植密度增加會(huì)小幅度加快玉米籽粒的脫水速率。但是李淑芳等[18]認(rèn)為, 栽培密度在一定范圍內(nèi)不會(huì)對(duì)籽粒脫水構(gòu)成影響。

本研究將全生育期、灌漿期和灌漿中期的35個(gè)氣象-管理(灌溉)因素與0進(jìn)行逐步線性回歸, 最后得到回歸模型自變量為灌漿期ET0、灌漿期平均最高氣溫和灌漿期灌水量, 且均對(duì)0產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。灌漿期ET0和最高氣溫的升高一方面表征了大氣蒸發(fā)力的提升[16], 有利于灌漿期玉米籽粒的脫水; 另一方面, 在作物未受到脅迫時(shí), 灌漿期ET0和最高氣溫的升高有利于提高玉米的灌漿速率[19], 而灌水量的增加也保證玉米不會(huì)受到水分脅迫, 保證玉米正常灌漿。玉米灌漿速率提升和灌漿時(shí)期的維持, 是灌漿期玉米籽粒脫水主要促進(jìn)因素[3,8,20]。但是回歸模型的2較低, 說明還有其他未考慮的氣象和管理因素對(duì)0影響較大。將7個(gè)品種特性與0進(jìn)行逐步線性回歸, 其中苞葉層數(shù)對(duì)0的影響最大且為正效應(yīng), 較少的苞葉層數(shù)減小了籽粒水分汽化后向大氣中散失的阻力, 有利于籽粒的脫水[1,21]?；貧w模型的2較低, 說明還有其他未考慮的品種特性對(duì)0影響較大。

本研究將全生育期、灌漿期、灌漿中后期和生理成熟后的45個(gè)氣象-管理(灌溉)因素與進(jìn)行逐步線性回歸, 最后得到回歸模型自變量為生理成熟后30 d累積ET0(正效應(yīng))、全生育期降雨(負(fù)效應(yīng))和灌漿中、后期的風(fēng)速(正效應(yīng))。生理成熟后ET0越大, 說明大氣蒸發(fā)能力越大[16], 可以促進(jìn)籽粒脫水。全生育期降雨越多, 玉米植株長勢(shì)越好, 冠層稠密不利于生理成熟后的水汽擴(kuò)散, 因此全生育期降雨較多會(huì)降低生理成熟后籽粒脫水速率。灌漿中后期的風(fēng)速對(duì)產(chǎn)生正效應(yīng), 可能是因?yàn)槠渑c生理成熟后30 d的風(fēng)速具有顯著的正相關(guān)關(guān)系, 因此表征了生理成熟后水汽擴(kuò)散條件較好, 有利于籽粒脫水。但是回歸模型的2較低, 說明還有其他未考慮的氣象和管理因素對(duì)產(chǎn)生影響。將7個(gè)品種特性與進(jìn)行逐步線性回歸, 其中葉片數(shù)對(duì)的影響最大且為負(fù)效應(yīng), 較少的葉片數(shù)有利于減少生理成熟后籽粒水汽向大氣擴(kuò)散的冠層阻力, 可以提升籽粒的脫水速率。呂香玲等[22]研究表明開花期綠葉數(shù)較多有利于玉米灌漿中后期的果穗脫水, 但是未說明對(duì)生理成熟后籽粒脫水速率的影響。品種特性與的回歸模型的2較低, 說明還有其他未考慮的品種特性對(duì)影響較大。

玉米生理成熟后籽粒水分是籽粒機(jī)收質(zhì)量的重要影響因素, 是決定機(jī)收時(shí)間的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)機(jī)收果穗方式在生理成熟時(shí)即可收獲, 但是研究表明機(jī)收籽粒需要籽粒含水率小于28%或25%, 而生理成熟時(shí)籽粒含水率一般為30%左右[23-26], 生理成熟后需要立稈一段時(shí)間才能收獲, 這對(duì)玉米生育期選擇、收獲機(jī)械安排及后續(xù)的農(nóng)事操作等可能造成影響。因此需要計(jì)算籽粒含水率到達(dá)28%和25%的時(shí)間, 進(jìn)行玉米籽粒機(jī)收時(shí)間的討論。由于各地區(qū)的氣象和管理因素的差異, 4個(gè)試驗(yàn)地點(diǎn)籽粒含水率達(dá)28%的時(shí)間不一致。但是籽粒含水率達(dá)28%時(shí)的時(shí)間最大值為8~11 d, 籽粒含水率達(dá)25%的時(shí)間中位數(shù)為8~10 d。因此生理成熟后10 d左右華北地區(qū)春玉米籽粒含水率基本可以達(dá)28%以下, 同時(shí)有50%的概率可以使春玉米籽粒含水率到達(dá)25%。因此華北地區(qū)春玉米收獲時(shí)間不能早于生理成熟后10 d。李璐璐等[2]研究表明黃淮海地區(qū)不同夏玉米品種籽粒含水率降到25%的平均積溫為82 ℃×d, 以華北地區(qū)9月中旬到10月底的平均日積溫14.83 ℃×d算, 生理成熟后5.5 d左右籽粒含水率可以下降到25%。劉青松等[4]根據(jù)泊頭試驗(yàn)點(diǎn)玉米生理成熟后立稈特性分析表明生理成熟后兩周內(nèi)倒伏和穗腐病發(fā)生率較低, 適宜籽粒機(jī)收。

與傳統(tǒng)收穗方式比較, 機(jī)收籽粒對(duì)籽粒破碎率、損失率等要求較高, 而籽粒含水率是決定機(jī)收質(zhì)量的關(guān)鍵因素, 因此生理成熟時(shí)籽粒含水率低、生理成熟后籽粒脫水速率快和適收期籽粒含水率低是機(jī)收籽粒玉米品種篩選的重要指標(biāo)[1-2]。因此本研究以0和作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)華北宜機(jī)收春玉米品種進(jìn)行了篩選, 所有處理的平均0為30.59%, 這與前人的研究結(jié)果相近[2,20]。但是只有‘張1453’的0低于平均值, 且高于平均值, 其他幾個(gè)品種只有1項(xiàng)指標(biāo)滿足條件, 不能確定脫水表現(xiàn)是否優(yōu)異, 因此通過脫水模型計(jì)算生理成熟后0~10 d的AUDDC, 進(jìn)一步評(píng)估不同品種玉米籽粒的脫水表現(xiàn)?！鹂朴?306’的AUDDC雖然略大于平均值, 但是生理成熟后10 d的籽粒含水率小于平均值, 因此該方法還需要通過目標(biāo)收獲期的籽粒含水率作為輔助指標(biāo)。其他研究中通過開花后的積溫與籽粒含水率建立模型[1-2], 評(píng)價(jià)玉米品種的脫水表現(xiàn), 但是未考慮相對(duì)濕度對(duì)籽粒脫水的影響, 因此這兩種方法可以互相補(bǔ)充。

4 結(jié)論

本研究通過田間玉米籽粒脫水試驗(yàn), 驗(yàn)證了以大氣溫度和相對(duì)濕度為基礎(chǔ)的籽粒脫水?dāng)U散模型的適用性, 研究表明, 該模型可以較好地模擬華北地區(qū)春玉米生理成熟后的籽粒脫水動(dòng)態(tài), 模型參數(shù)0和受年份、地點(diǎn)和品種的影響顯著。對(duì)0和進(jìn)行氣象-管理和品種特性參數(shù)的逐步回歸分析表明, 灌漿期ET0、最高氣溫和灌溉對(duì)0的正效應(yīng)影響顯著; 品種特性中苞葉層數(shù)對(duì)0的影響最大且為正效應(yīng)。生理成熟后30 d累積ET0和灌漿中后期的風(fēng)速對(duì)具有顯著的正效應(yīng); 全生育期降雨對(duì)具有顯著的負(fù)效應(yīng)。品種特性中葉片數(shù)對(duì)的影響最大且為負(fù)效應(yīng)。由脫水模型計(jì)算了各地點(diǎn)玉米籽粒含水率降到28%和25%的生理成熟后時(shí)間和各品種的AUDDC值, 確定了生理成熟后10 d為華北春玉米籽粒機(jī)收的適宜時(shí)間, 生理成熟后籽粒脫水表現(xiàn)優(yōu)異的品種為‘京農(nóng)科728’ ‘張1453’ ‘華農(nóng)887’ ‘廣德5’和‘金科玉3306’。如何將脫水參數(shù)與氣象、管理和品種特性建立定量關(guān)系, 修正脫水模型, 進(jìn)而對(duì)籽粒脫水動(dòng)態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是今后研究的方向。

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Analysis of kernel dry down process after physiological maturity of spring maize based on diffusion theory in the North China*

WANG Jintao1, DONG Xinliang1, XIAO Yu2, LIU Qingsong2, ZHANG Dongmei3, HAN Jinling4, LIU Yi5, GAO Guangrui6, LIU Zhanmao6, SUN Hongyong1**

(1. Center for Agricultural Resources Research, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences, Shijiazhuang 050022, China; 2. Cangzhou Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Cangzhou 061000, China; 3. Research Center for Drying Farming, Shanxi Academy of Agricultural Sciences, Taiyuan 030000, China; 4. Hebei Normal University of Science & Technology, Changli 066600, China; 5. Agricultural Science Institute of Nandagang Management Zone, Cangzhou 061000, China; 6. The Semi-arid Agriculture Engineering & Technology Research Center of P. R. China, Shijiazhuang 050051, China)

The moisture content of grains after physiological maturity (MCAM) is the key determinant of the quality of mechanical grain harvesting (MGH), which can significantly improve the production efficiency of maize. Therefore, the aim of this study was to accurately estimate MCAM, analyze the main influencing factors, and determine the harvest time of maize, and select appropriate varieties for MGH. In 2017 and 2018, spring maize field experiments were carried out in Botou, Nandagang, and Yutian of Hebei Province; and Yuci of Shanxi Province. Seven common maize varieties and three densities of each variety were set up each year to monitor MCAM. Variety characteristics, management, meteorological data, and grain moisture content after physiological maturity were determined. A model based on the diffusion theory was used to simulate MCAM considering the atmospheric temperature and humidity. The area under the dry down curve (AUDDC) was used to select the varieties that performed well in the grain dry down. The results showed that the model based on diffusion theory could simulate MCAM well. The year, site, and variety had significant influence on the grain moisture content at physiological maturity (0) and the moisture diffusion rate (), which were parameters of the model. However, the planting density had no significant effect on these two parameters. Stepwise linear regression analysis showed that ET0, the maximum temperature, and irrigation amount at grain-filling stage had significant positive effects on0. The ET0during the 30 days after physiological maturity and the rainfall in the middle-late grain-filling stage had significant positive effects on. In contrast, rainfall during the entire growth period had a significant negative effect on. The number of husk layers had the greatest influence on0(positive effect), and the number of leaves had the greatest influence on(negative effect). Ten days after physiological maturity, the MCAM of spring maize in North China could be reduced to 28% in almost all circumstances and to 25% in half of the circumstances. The AUDDC during the 10 days after physiological maturity of each variety, was calculated using the model. Compared with the average AUDDC, it was found that ‘Jingnongke 728’ ‘Zhang1453’ ‘Huanong 887’ ‘Guangde 5’ and ‘Jinkeyu 3306’ displayed excellent dry down performance.

Spring maize in North China; Mechanical grain harvesting; Physiological maturity; Moisture content of grains; Grain dry down; Diffusion theory

S157.1

10.13930/j.cnki.cjea.190906

王金濤, 董心亮, 肖宇, 劉青松, 張冬梅, 韓金玲, 劉毅, 高廣瑞, 劉占卯, 孫宏勇. 基于擴(kuò)散理論的華北春玉米生理成熟后籽粒脫水過程分析[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 28(4): 545-557

WANG J T, DONG X L, XIAO Y, LIU Q S, ZHANG D M, HAN J L, LIU Y, GAO G R, LIU Z M, SUN H Y. Analysis of kernel dry down process after physiological maturity of spring maize based on diffusion theory in the North China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(4): 545-557

* 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFD0300305)和河北省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(18227008D, 19227004D)資助

孫宏勇, 主要從事農(nóng)田水鹽運(yùn)移過程機(jī)理與調(diào)控研究。E-mail: hysun@sjziam.ac.cn

王金濤, 主要從事作物水鹽生理及調(diào)控研究。E-mail: jtwang@sjziam.ac.cn

2020-01-01

2020-02-11

* This study was supported by the National Key Research and Development Project of China (2016YFD0300305), and the Key Research and Development Project of Hebei Province (18227008D, 19227004D).

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

Jan. 1, 2020;

Feb. 11, 2020