張 森，徐開未，裴麗珍，陳曉輝，張雯雯，肖 華，彭丹丹，陳遠(yuǎn)學(xué)*

（1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)資源學(xué)院，成都 611130；2.福建農(nóng)林大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，福州 350002）

氣候是決定作物生長、發(fā)育和產(chǎn)量形成的重要因素[1]，氣象因子是除了基因型和土壤狀況以外限制玉米產(chǎn)量形成的又一個重要因素。有研究認(rèn)為小喇叭口期、大喇叭口期和抽雄期是氣候影響玉米產(chǎn)量形成的關(guān)鍵生育期，日照時數(shù)、日最高氣溫是影響玉米產(chǎn)量的主要氣象因子，其次為日最低氣溫和降水[2-3]，還有人認(rèn)為玉米生育期的有效積溫是影響玉米生長和產(chǎn)量形成的主要因素[4-7]。其次，降雨量及其時空分布也是影響玉米產(chǎn)量的主要限制性氣象因素[8-9]。

倒伏是指植物莖稈從自然直立狀態(tài)到永久移位的現(xiàn)象[10]，倒伏是影響玉米減產(chǎn)的主要原因之一，在中國，由于氣候變化造成的倒伏引起的減產(chǎn)可達(dá)10%～24%[11-12]。玉米倒伏分為根倒和莖折，其中莖折對玉米的減產(chǎn)影響更大[15-18]，氣候因素中降雨量是造成倒伏的主要因素之一，降雨量過大會使土壤結(jié)構(gòu)改變，根系的固定力減小，玉米極易發(fā)生倒伏[13-14]。目前我國農(nóng)業(yè)正處于傳統(tǒng)向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的過程中，農(nóng)業(yè)實現(xiàn)機械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必要條件[19]，但玉米倒伏不僅會導(dǎo)致產(chǎn)量下降，同時會影響機械收獲質(zhì)量，嚴(yán)重阻礙機械化進(jìn)程的發(fā)展[20-21]。

四川省的玉米主產(chǎn)區(qū)位于盆地丘陵地帶，該地區(qū)面臨春玉米生育早期干旱后期高溫多雨的不利氣候因素[22]，同時機械化發(fā)展滯后，缺少抗倒伏的玉米品種，玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到嚴(yán)重阻礙。本研究通過川中丘陵區(qū)3年定位試驗，探究玉米產(chǎn)量和倒伏與當(dāng)?shù)貧庀笠蜃又g的相關(guān)程度，以期為川中丘陵區(qū)挖掘玉米生產(chǎn)潛力，研究玉米的生態(tài)適應(yīng)性以及推進(jìn)玉米的機械化進(jìn)程提供理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 試驗地概況

田間試驗地點位于四川省德陽市中江縣輯慶鎮(zhèn)文堂村五組（104°39′71E，30°57′50"N），海拔高度為435.1 m，屬亞熱帶濕潤季風(fēng)性氣候，年平均氣溫15～17 ℃，年平均日照時數(shù) 1 000～1 300 h，年總降水量 900～950 mm，耕層土壤（0～20 cm）質(zhì)地為粉砂質(zhì)重壤土。2017年耕種前土壤基礎(chǔ)肥力狀況見表1，3年均在同一地塊進(jìn)行試驗。

表1 試驗地土壤的基礎(chǔ)肥力Table 1 The basic fertility of experimental soil

1.2 供試材料

供試玉米品種：鄭單958（ZD958，由河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院選育）和仲玉3號（ZY3，由四川省南充市農(nóng)業(yè)科學(xué)院仲衍種業(yè)股份有限公司選育）。

供試肥料：碳銨（N，17%）、過磷酸鈣（P2O5，12%）、氯化鉀（K2O，60%），均在當(dāng)?shù)胤柿箱N售點購買。

1.3 試驗設(shè)計與實施

該試驗于2017、2018和2019年的春玉米生長期4—8月進(jìn)行，每年兩個品種同時播種，種植密度為7.50萬株/hm2，采用寬窄行種植，寬行0.9 m，窄行0.5 m，每個小區(qū)4個種植帶幅，小區(qū)面積5.6 m×5.0 m=28 m2。每個種植帶上鋪設(shè)黑色農(nóng)用地膜，人工穴播，每穴播4～5粒，出苗后膜下引苗，4葉期勻苗，每穴留2苗。各處理施肥一致，氮、磷和鉀用量分別為N240kg/hm2、P2O5100 kg/hm2和K2O 100 kg/hm2，其中 30%的氮肥和全部磷鉀肥于耕種前作底肥施用，另30%的氮肥于4葉展期追施，最后40%的氮肥于12葉展期追。澆水、中耕、除草及病蟲害防治等其他田間管理按當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)措施進(jìn)行。

1.4 測定項目與方法

1.4.1 生育期和氣象因子

玉米播種后人工觀察并記錄各處理吐絲期和生理成熟期時間，吐絲期定為小區(qū)內(nèi)80%玉米吐絲長度達(dá)到1 cm的日期，生理成熟期以果穗中下部籽粒乳線消失、黑層出現(xiàn)為準(zhǔn)。收獲時間為生理成熟期一周之后。各年份生育期見表2。

表2 各年份玉米生育期Table 2 The growth period of maize in each year

玉米生育期內(nèi)的日平均溫度、日平均相對濕度、日照時數(shù)、日降水量和日平均風(fēng)速均通過中江縣氣象局獲得，中江縣位于四川盆地丘陵區(qū)亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，具有氣候溫和、四季分明等特點，降雨較豐沛而季節(jié)分配不均，春玉米生育早期（4月）降水少，主要降水量集中在玉米吐絲期到生理成熟期（7月、8月）。各年份生育期內(nèi)各氣象數(shù)據(jù)變化趨勢見圖1。

圖1 各年份氣象因子Figure 1 Meteorological factors of each year

有效積溫（GDD）計算公式為：

式中，i為從播期開始到生理成熟期的時間段，Tmax和Tmin分別表示第i天的日最高氣溫和日最低氣溫，Tbase為玉米生長的基礎(chǔ)溫度10℃（10℃2Tmin2 Tmax235℃）。

玉米生育期間各年份氣象因子匯總列于表3。

表3 玉米生育期間各年份氣象因子匯總Table 3 Meteorological factors of each year during maize growth period

1.4.2 倒伏調(diào)查

在玉米收獲期，每小區(qū)選擇完整的兩行（窄行）調(diào)查總株數(shù)、根倒數(shù)（莖稈和地面夾角小于30°）、莖折數(shù)和站稈株數(shù)。計算倒伏率、根倒率、莖折率和站稈率：

根倒率=根倒數(shù)/總株數(shù)×100%

莖折率=莖折數(shù)/總株數(shù)×100%

倒伏率=根倒率+莖折率

站稈率=站稈數(shù)/總株數(shù)×100%

1.4.3 產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成

在玉米收獲期，每小區(qū)選擇完整的兩行（窄行）進(jìn)行實收測產(chǎn)，脫粒后稱重，用水分測定儀測定籽粒含水量，按標(biāo)準(zhǔn)含水量14%折算單位面積產(chǎn)量。每個小區(qū)隨機選取15個果穗，統(tǒng)計穗長、穗粗、禿尖長、穗行數(shù)、行粒數(shù)和千粒重。

1.5 產(chǎn)量、倒伏率與氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)度分析方法

按照鄧聚龍灰色系統(tǒng)理論[23]，采用以下方法計算產(chǎn)量、倒伏率與氣象因子之間的關(guān)聯(lián)度數(shù)。

確定參考數(shù)列和比較數(shù)列：ZD958和ZY3品種3個年份玉米產(chǎn)量、倒伏率及各氣象因子分別設(shè)為一個整體，即為灰色系統(tǒng)，設(shè)產(chǎn)量（或倒伏率）為參考數(shù)列X0；積溫、日均溫度、降水量、日照時數(shù)、相對濕度和平均風(fēng)速分別為比較數(shù)列 X1、X2、X3、X4、X5和 X6。

數(shù)據(jù)無量綱化處理：由于原始數(shù)據(jù)中各氣象因子、產(chǎn)量或倒伏率的量綱不同，采用初始值化方法，即用各數(shù)據(jù)列的值去除以該數(shù)據(jù)列的平均值。

計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)：根據(jù)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果，進(jìn)一步求出各年份產(chǎn)量（倒伏率）X0與各氣象因子Xi對應(yīng)點的絕對差值，即Δi（k）=|X0（k）-Xi（k）|，求出關(guān)聯(lián)系數(shù)εi（k），計算公式為：

其中min|x0(k)-xi(k)|]為二級最小差；max[max|x0(k)-xi(k)|]為二級最大差，ρ為分辨系數(shù)（一般取0.5），此處為0.5。

計算灰色關(guān)聯(lián)度：通過公式

γi=ε（ik）計算各氣象因子的關(guān)聯(lián)度并進(jìn)行大小排序。

1.6 數(shù)據(jù)處理

采用Micosoft Excel 2016數(shù)據(jù)處理和作圖，用SPSS 25.0軟件進(jìn)行方差分析和相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 各年份春玉米的倒伏情況

表4為3年間收獲時期玉米的倒伏情況，對于ZD958品種，2018年的莖折率、倒伏率顯著高于2017和2019年，站稈率顯著低于另外2個年份，倒伏率分別較2017和2019年增加19.7和10.1倍，站稈率分別較2017和2019年降低84.6%和84.0%；對于ZY3品種，2019年的根倒率大于2017和2018年，2018年的莖折率、倒伏率顯著高于2017和2019年，站稈率顯著低于另外2個年份，年份間的差異顯著，其中倒伏率分別較2017和2019年增加5.1和2.7倍，站稈率分別較2017和2019年降低97.7%和97.4%。

表4 各年份春玉米收獲時的倒伏情況Table 4 Lodging of spring maize at harvest in each year

2.2 各年份春玉米收獲時穗部性狀及產(chǎn)量構(gòu)成

表5為玉米產(chǎn)量、產(chǎn)量構(gòu)成及穗部性狀的研究結(jié)果，從表中可以看到，ZD958品種3年的玉米穗部性狀中，穗長和穗粗年際間差異顯著，2017年的穗長顯著大于2019年、穗粗顯著低于2018年，禿尖長各年份間無顯著差異；產(chǎn)量構(gòu)成因素中，總穗數(shù)2017年是顯著高于2018年，穗粒數(shù)和千粒重各年份間無顯著差異。ZY3品種3年的穗部性狀中，穗長和穗粗年際間差異顯著，2017年均顯著大于2018年，禿尖長各年份間無顯著差異；產(chǎn)量構(gòu)成因素中，總穗數(shù)2017年顯著高于其余2個年份，穗粒數(shù)各年份間無顯著差異，2018年的千粒重顯著低于其余2個年份。2個品種春玉米的產(chǎn)量2018年明顯低于2017和2019年，其中ZD958分別降低19.4%和19.2%，ZY3分別降低37.9%和38.1%。

表5 各年份春玉米收獲時穗部性狀及產(chǎn)量構(gòu)成Table 5 Ear character and yield composition of spring maize at harvest in each year

2.3 相關(guān)性分析

2.3.1 氣象因子與收獲期穗部性狀及產(chǎn)量構(gòu)成因素的相關(guān)性分析

如表6所示，有效積溫與產(chǎn)量、穗長、穗粒數(shù)和穗數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與千粒重呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；日均溫與穗長、穗粒數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與千粒重呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；日照時數(shù)與產(chǎn)量、穗長、穗粗、穗粒數(shù)及穗數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；降水量與產(chǎn)量、穗粗和穗數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；相對濕度與穗數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。說明有效積溫和日照時數(shù)均能有效提升玉米的產(chǎn)量，有效積溫通過增加玉米穗長、穗粒數(shù)和單位面積的穗數(shù)來提高產(chǎn)量，日照時數(shù)是通過增加玉米的穗長、穗粗、穗粒數(shù)以及單位面積的穗數(shù)來提升玉米的產(chǎn)量，玉米是喜溫作物，其全生育期對溫度要求較高。因此在川中丘陵區(qū)多云霧的條件下，日照時數(shù)和有效積溫能顯著的影響當(dāng)?shù)赜衩椎漠a(chǎn)量形成。

表6 各氣象因子與收獲期穗部性狀及產(chǎn)量構(gòu)成的相關(guān)性Table 6 Correlation of meteorological factors with ear characters and yield composition at harvest stage

2.3.2 氣象因子與收獲時倒伏的相關(guān)性分析

從表7可以看出，根倒率與降水量、相對濕度和平均風(fēng)速呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；莖折率與積溫和日照時數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與降水量呈極顯著的正相關(guān)關(guān)系；倒伏率與日照時數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與降水量呈極顯著的正相關(guān)關(guān)系；站稈率與倒伏率相反，站稈率與日照時數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與降水量呈極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。由此可見，當(dāng)?shù)赜衩咨笃诔渥愕慕邓恳呀?jīng)顯著影響到玉米在田間的站稈狀況。

2.4 產(chǎn)量、倒伏率與氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果

各年份氣象因子與產(chǎn)量和倒伏的關(guān)聯(lián)度系數(shù)分別列于表8和表9。由表8可知，ZD958品種2017、2018和2019年與產(chǎn)量表現(xiàn)出最大關(guān)聯(lián)程度的氣象因子分別為有效積溫、日照時數(shù)、相對濕度，ZY3品種2017、2018和2019年與產(chǎn)量表現(xiàn)出最大關(guān)聯(lián)程度的氣象因子分別為日照時數(shù)、日照時數(shù)和平均風(fēng)速。由表9可知，ZD958品種2017、2018和2019年與倒伏表現(xiàn)出最大關(guān)聯(lián)程度的氣象因子均為降水量，ZY3品種2017、2018和2019年與倒伏表現(xiàn)出最大關(guān)聯(lián)程度的氣象因子分別為降水量、降水量和日照時數(shù)。

表9 各年份的氣象因子與倒伏的關(guān)聯(lián)度系數(shù)Table 9 Relational analysis of meteorological factors and lodging in each year

各氣象因子的關(guān)聯(lián)度結(jié)果列于表10和表11。對于ZD958品種，各氣象因子對產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)程度排序為：有效積溫3相對濕度3日均溫3日照時數(shù)3平均風(fēng)速3降水量，各氣象因子對倒伏率的關(guān)聯(lián)程度排序為：降水量3日均溫3相對濕度3平均風(fēng)速3有效積溫3日照時數(shù)。對于ZY3品種，各氣象因子對產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)程度排序為：日照時數(shù)3有效積溫3日均溫3相對濕度3平均風(fēng)速3降水量，各氣象因子對倒伏率的關(guān)聯(lián)程度排序為：降水量3日均溫3相對濕度3有效積溫3平均風(fēng)速3日照時數(shù)。

表10 玉米產(chǎn)量與各氣象因子的關(guān)聯(lián)度及位次Table 10 Relational analysis and order of yield and meteorological factors

表11 倒伏率與各氣象因子的關(guān)聯(lián)度及位次Table 11 Relational analysis and order of lodging and meteorological factors

3 討論與結(jié)論

3.1 氣象因子對玉米倒伏的影響

自然氣候是造成玉米倒伏的外界因素，玉米植株的站立與土壤對玉米根系的固定力密不可分[13-14]。當(dāng)降雨量過大，土壤淹水或長時間濕度大后變得松軟，土壤固持力大大減弱，加之雨后玉米地上部植株變得沉重，同時該地區(qū)玉米吐絲-灌漿期降雨常伴有大風(fēng)，導(dǎo)致玉米容易發(fā)生倒伏[24]。李民華等[25]在湖南中方縣的春玉米播期試驗表明，風(fēng)速達(dá)到13.0～14.0 m/s時玉米可發(fā)生倒伏災(zāi)害，成為影響倒伏的關(guān)鍵氣象因子。梁鈺等[26]研究認(rèn)為影響河南省夏玉米倒伏的天氣特征主要為短時雷雨大風(fēng)型和強冷空氣型。在本研究中，玉米生育期內(nèi)降水量2018年顯著高于2017和2019年（ZD958生育期內(nèi)降水量2018年相比2017和 2019年分別增加173%、129%；ZY3分別增加 174%、60%），而相應(yīng)地，兩玉米品種的倒伏率2018年也顯著高于2017和2019年（ZD958分別增加了 19.7和10.1倍，ZY3分別增加了5.1和2.7倍）。同時本研究通過灰色關(guān)聯(lián)度分析，探明了該地區(qū)日均溫、日照時數(shù)、積溫、相對濕度、降水量及平均風(fēng)速對玉米倒伏的影響程度，對ZD958表現(xiàn)為：降水量3日均溫3相對濕度3平均風(fēng)速3有效積溫3日照時數(shù)，對ZY3表現(xiàn)為：降水量3日均溫3相對濕度3有效積溫3平均風(fēng)速3日照時數(shù)，可見，降水量依然是該地區(qū)影響玉米倒伏的主要氣象因子。玉米生育后期大量的降水會降低玉米田間站稈率，而站稈性能的好壞是影響玉米產(chǎn)量和機收效果的重要因素[23]。因此在實際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，可通過土壤耕作與改良措施，以及完善農(nóng)田排水溝渠，管控土壤漬水和澇害，從而有效降低多降水氣候?qū)τ衩椎狗挠绊?，提高玉米生育后期站稈性能?/p>

3.2 氣象因子對玉米產(chǎn)量的影響

玉米的生長過程中，光、溫和水等氣象因子是影響玉米生長和產(chǎn)量的重要生態(tài)因素。不同地區(qū)的生態(tài)氣候條件是不一樣的，因此影響玉米生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的各氣象因子之間的重要程度也不完全相同[1，27]。吳榮華等[4]在魯南地區(qū)的研究表明，該地區(qū)氣象因子對玉米產(chǎn)量的影響程度為：有效積溫3日照時數(shù)3氣溫日較差3日均溫3降水量；徐玉秀等[2]在錦州地區(qū)的研究表明，該地區(qū)玉米六葉期主要影響氣象因子為日照時數(shù)，十二葉期和開花期的關(guān)鍵氣象因子為氣溫和降水。本研究實驗地點位于四川盆地丘陵區(qū)，春玉米早期干旱后期高溫多雨多風(fēng)，相比其他玉米產(chǎn)區(qū)氣候條件較為特殊，本研究通過3年定位試驗，分析得出氣象因子對產(chǎn)量的影響程度在不同玉米品種間也有差異，ZD958品種表現(xiàn)為有效積溫3相對濕度3日均溫3日照時數(shù)3平均風(fēng)速3降水量，ZY3號品種表現(xiàn)為日照時數(shù)3有效積溫3日均溫3相對濕度3平均風(fēng)速3降水量。同一生態(tài)環(huán)境下，影響兩個玉米產(chǎn)量的主要氣象因子不同，這可能是因為不同基因型品種的生態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不同。同時，本研究表明，有效積溫和日照時數(shù)均能有效提升玉米的產(chǎn)量，有效積溫通過增加玉米穗長、穗粒數(shù)和單位面積的穗數(shù)來提高產(chǎn)量，日照時數(shù)是通過增加玉米的穗長、穗粗、穗粒數(shù)以及單位面積的穗數(shù)來提升玉米的產(chǎn)量。可能是因為玉米是喜溫作物，其全生育期對溫度要求較高，因此在川中丘陵區(qū)多云多霧少日照的氣候條件下，日照時數(shù)和有效積溫能顯著的影響當(dāng)?shù)赜衩椎纳L及產(chǎn)量形成。本研究僅通過3年定位試驗探究了該地區(qū)各氣象因子對2個主栽玉米品種的影響程度，要進(jìn)一步實現(xiàn)玉米在該地區(qū)對氣候資源的充分利用，需要開展更多不同基因型玉米品種的不同播期試驗，從而研究不同玉米品種的生態(tài)適應(yīng)性與最佳種植日期。

綜上，在川中丘陵區(qū)，影響ZD958產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子為有效積溫，影響ZY3號產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子為日照時數(shù)，降水量為該區(qū)域玉米倒伏的主要影響因素。在實際生產(chǎn)中要根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍鉁?、日照時數(shù)和降水量等關(guān)鍵氣象因子的特點做好品種、播期和密度間的協(xié)調(diào)并加強田間管理，增強玉米抗倒性，實現(xiàn)當(dāng)?shù)赜衩赘弋a(chǎn)高效。