閆浩亮 王松 王雪艷 黨程成 周夢 郝蓉蓉 田小海

不同水稻品種在高溫逼熟下的表現(xiàn)及其與氣象因子的關系

閆浩亮 王松 王雪艷 黨程成 周夢 郝蓉蓉 田小海*

（長江大學 農學院/主要糧食作物產業(yè)化湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 荊州 434025；*通信聯(lián)系人，E-mail: xiaohait@sina.com）

【】隨著全球氣候變暖的加劇，灌漿期高溫逼熟對水稻產量和品質的威脅日趨嚴重，明確水稻不同耐熱性品種對灌漿期高溫逼熟的反應及其與氣象因子間的關系，對提高優(yōu)質稻栽培和育種水平意義重大。對48個不同類型的水稻品種分4期進行大田播種，使各品種在灌漿期經歷不同氣象條件，探討其主要產量、品質性狀表現(xiàn)及其與氣象因子的關系。多數品種粒重和品質指標在播期間差異顯著；根據各指標變異系數和指標間相關性，確定千粒重、整精米率和堊白度等作為水稻品種灌漿期響應氣象條件的主要農藝學指標；而氣象因子中，日平均溫度、相對濕度和日照時數為主要影響指標。采用隸屬函數值對品種進行分類，感性品種千粒重、整精米率和堊白度的平均差異分別比耐性品種大1.98 g、30.02%和19.81%。進一步分析隸屬函數值隨日平均氣溫、相對濕度和日照時數的分布發(fā)現(xiàn)，齊穗后1－15 d日平均氣溫≥28℃、相對濕度≤84%、日照時數6～10 h時品種間耐性差異最大。堊白度、整精米率和千粒重可作為品種對高溫逼熟響應的代表性農藝學指標；田間形成高溫逼熟危害的氣象條件是以溫濕度為主導的綜合氣象條件，齊穗后1－15 d日平均氣溫≥28℃、平均相對濕度≤84%和日照時數≥6.5 h時，品種間耐性差異最大，是田間高溫逼熟耐性篩選和鑒定的適宜氣象條件。

水稻；全球氣候變化；稻米品質；千粒重；高溫；相對濕度

作為主要糧食作物，水稻提供了約世界一半人口的口糧[1]。隨著生活水平的提高，人們對稻米的品質也提出了更高的要求，整精米產量高、堊白少的大米受到普遍歡迎[2, 3]。但水稻產量和品質對氣候變化非常敏感[4]，開花灌漿期遭遇高溫天氣會加快水稻灌漿，使植株早衰，造成高溫逼熟，同時降低稻米的產量[5-7]，影響大米的加工和外觀品質，使食味品質下降，最終降低稻米的商業(yè)價值[8-11]。據估計，平均氣溫每升高1℃，整精米率將下降9.0% ～13.8%[12]，堊白粒率將增加約10%[13]。而全球氣候變暖進一步增加了優(yōu)質水稻生產的不確定性[14]。根據政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的最新報告，2006－2015年期間陸地平均氣溫比1850－1900年期間升高1.53℃，且未來30年將面臨更嚴峻的增溫趨勢[15]。這導致長江中下游地區(qū)灌漿期熱害發(fā)生有增加的趨勢[16]。

不同基因型材料耐熱性差異很大，Matsui等[17]對于不同品種開花期高溫耐性研究發(fā)現(xiàn)，耐熱品種Akitakomachi比敏感型品種Hinohikari耐受高溫的閾值溫度高3℃。Cooper等[18]對灌漿期氣溫和品質的研究發(fā)現(xiàn)，對于敏感型水稻，夜間氣溫高于22℃即可引起稻米品質下降，但對于耐熱品種，閾值溫度要高于30℃。篩選和利用這些在高溫下穩(wěn)定表現(xiàn)的材料，對改良品種，應對氣候變化非常重要。

近年來，育種進程雖然一定程度上改良了品種的稻米品質[19]，但當前品種對灌漿期高溫的耐性仍不容樂觀[20]。雖然通過調整播期能夠在一定程度上規(guī)避高溫危害[21]，但面對日趨嚴峻的生產環(huán)境，從現(xiàn)有遺傳資源中篩選并利用能夠適應高溫環(huán)境的基因型并應用于現(xiàn)代育種是解決這一問題的重要途徑[22, 23]。

氣象因子對稻米品質的影響復雜，除了溫度外，灌漿期的太陽輻射、溫差、相對濕度和降水量等氣象因子與稻米品質也有顯著相關性[21, 24-26]。低濕度和寡照等氣象條件會加重品質的劣變[27, 28]。因此，田間形成高溫逼熟的氣象條件可能不僅僅是溫度的單一效應，其他氣象因子在形成高溫逼熟的過程中可能也有重要的作用。

所以，有必要進一步研究水稻品種高溫逼熟耐性變化與田間氣象因子的關系，明確高溫逼熟形成的綜合氣象條件，這對篩選和利用高溫逼熟耐性種質資源，進一步揭示耐性形成的機理，推進水稻優(yōu)質高產栽培都是十分必要的。為此，本研究從現(xiàn)有品種、育種材料和核心種質中選取48份材料，通過在高溫頻發(fā)的江漢平原進行田間分期播種，使材料灌漿期經歷不同氣象條件，研究水稻高溫逼熟耐性在品種間的差異，并進一步分析造成品種間耐性差異的氣象條件，以期為品種選育和優(yōu)化栽培提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2017年在湖北省荊州市長江大學農學院試驗基地進行，選用48個不同類型的水稻品種或育種材料（表1）。這些材料整體上涵蓋了本地區(qū)水稻灌漿期不同高溫耐性類型，包括4個在本地區(qū)廣泛種植的秈稻雜交品種（V01～V04），11個新選育的雜交秈稻組合材料（V05～V15），4個廣泛使用的秈稻恢復系（V16～V19），3個常規(guī)水稻品種（V20～V22）和26個水稻3K核心種質[29]材料（V23～V48）。

1.2 種植方式

采用大田種植，小區(qū)面積為1.0 m×1.6 m，秧齡25 d時移栽，田間布局采用隨機區(qū)組設計，3次重復，株行距為20 cm×16.7 cm，大田施氮（以純N計）120 kg/hm2（N∶P2O5∶K2O = 25∶10∶15），為一次性基施。

1.3 播期處理

為使各品種在灌漿期經歷不同的氣象條件，對各品種分4期播種，具體播種期見表2。

1.4 大田生育期記錄

記錄播種期、移栽期、始穗期（小區(qū)內植株抽穗10%）、抽穗期（小區(qū)內植株抽穗50%）、齊穗期（小區(qū)內植株抽穗80%）和成熟期。

1.5 氣象數據采集

田間氣象數據由試驗場附近（距離約500 m）的國家級標準氣象站荊州農業(yè)氣象試驗站提供。

1.6 千粒重和稻米品質測定

隨機選取小區(qū)中部6穴收種，自然晾曬至含水量為13%，抽取1000粒測定千粒重。儲藏3個月，按GB/T 21719－2008《稻谷整精米率檢驗法》測定糙米率、精米率、整精米率，按NY/T 2334－2013《稻米整精米率、粒型、堊白粒率、堊白度及透明度的測定圖像法》測定稻谷樣品的堊白粒率、堊白度和粒型等。試驗均重復3次。

1.7 品種耐性分類方法

參考黃英金等[30]的方法計算各性狀的脅迫指數（stress index, SI）并有所改進，對于千粒重、糙米率、精米率、整精米率、粒長、粒寬和長寬比按如下方法計算：SI=X/Max(X); 對于堊白度和堊白粒率：SI=(1?X)/[1?Min(X)]。其中SI表示品種第播期下性狀的脅迫指數，X表示品種在第播期的性狀值，X表示品種各播期的性狀值。

脅迫指數雖然消除了品種本身特征和指標量綱的不同，但由于各指標相對變化范圍不同，脅迫指數并不能直接用于統(tǒng)一的耐性評價，將各指標的脅迫指數進一步映射到[0, 1]的區(qū)間內，計算出隸屬函數值可以直接用于品種的耐性評價。參考Yang等[31]和Chen等[32]的方法計算隸屬函數值（Membership function value, MFV），具體如下：MFV=[SI?Min()]/[Max()?Min()]; 其中，MFV是品種第播期下的性狀隸屬函數值，SI表示品種第播期下的性狀脅迫指數，是該性狀所用品種的脅迫指數值。

表1 水稻品種（材料）的類型和來源地

1)Temperate.

表2 播種日期設計

V1、V2、V4、V6～V8和V10～V19僅播種第2～4期。

V1, V2, V4, V6-V8 and V10-V19 were only seeded in the last three sowing dates.

在各性狀中，選取在4個播期的隸屬函數最小值≤0.4的品種作為敏感型品種，選取隸屬函數最小值≥0.8的作為耐熱品種，其余作為中間型品種。

1.8 數據統(tǒng)計方法

采用R 3.6.0進行統(tǒng)計計算，其中相關性分析采用Hmisc包計算Pearson相關系數，并分別在<0.05和<0.01水平上進行差異顯著性分析；方差分析使用Agricolae包，多重比較采用LSD法，分別在<0.05和<0.01水平上進行差異顯著性分析；主成分分析采用FactoMineR包。

2 結果與分析

2.1 抽穗灌漿期的氣象條件

從6月20日開始，部分品種達到齊穗期，至9月6日所有品種完成抽穗。抽穗和灌漿期間，氣象指標具有較大的變化范圍，各品種在不同播期經歷了不同的氣象條件（圖1）。其中，日平均氣溫變化范圍是13.6～33.4℃，日最高氣溫的變化范圍是14.0～37.9℃，日最低氣溫的變化范圍是12.2～29.3℃；在7月16－28日和8月3－7日均出現(xiàn)了連續(xù)日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃的高溫天氣。日平均相對濕度的變化范圍是66.0%～99.0%，多數時間濕度≥80%，平均風速變化范圍為0.9～4.5 m/s，日照時數為0～12.7 h（圖1）。

圖1 抽穗灌漿期的日最高氣溫(Tmax)、平均氣溫(Tmean)、最低氣溫(Tmin)、最大風速(WSmax)、平均風速(WSmean)和日齊穗品種數(A)、日平均濕度(RHmean)、最小濕度(RHmin)、日照時數和降水量(B)

Fig. 1. Daily maximum temperature (max), mean temperature (mean), minimum temperature (min), maximum wind speed (max), mean wind speed (mean), number of full heading varieties (A) and daily mean humidity (mean), minimum humidity (min), sunshine duration and rainfall (B) at heading and grain filling stages.

表3 各品種粒重和品質指標在播期間的變異系數

表4 粒重和品質指標間的相關系數

*和**分別表示相關性達顯著（<0.05）和極顯著（<0.01）水平。

*and ** indicate significant (<0.05) and extremely significant (<0.01) correlation, respectively.

2.2 播期間粒重和品質指標的差異及指標間的相關性

變異系數反映了各指標播期間的變異情況，可以表示指標受環(huán)境的影響程度。如表3所示，平均變異系數最大的是堊白度，其次是堊白粒率，然后是整精米率、精米率和千粒重，糙米率和粒型各指標變異系數較小，說明堊白形成最易受到環(huán)境影響；其次是加工品質，然后是粒重，粒型受影響較小。各品種的平均變異系數差異較大，說明品種對氣象條件的響應程度差異較大。

從各性狀指標脅迫指數間的相關性可以看出（表4），同類型指標間具有很強的相關性，堊白粒率和堊白度極顯著相關，粒型3個指標間極顯著相關，加工品質指標間也具有較高相關性，同時粒重和長寬比也極顯著相關，說明這些指標具有一致的變化趨勢。

結合變異系數和指標間的相關關系，從變化趨勢高度相似的指標中選擇部分變異較大的指標作為代表性指標，如加工品質中的整精米率，外觀品質中的堊白度和千粒重可以作為評價品種對環(huán)境響應的主要性狀。

2.3 粒重和品質與氣象因子間的相關性

分別統(tǒng)計各品種齊穗后1－5 d、6－10 d、11－15 d、16－20 d、21－25 d、26－30 d、1－10 d、11－20 d、21－30 d、1－15 d、16－30 d和1－30 d的主要氣象因子的平均值，并分別與各品種脅迫指數進行相關性分析，發(fā)現(xiàn)齊穗后1－15 d內的氣象因子與各性狀脅迫指數相關系數最大。其中，氣溫、相對濕度和日照時數與各指標相關系數最高（圖2），表明齊穗后1－15 d的溫度、濕度和日照時數對粒重和品質影響最大。整體上，齊穗后1－15 d的氣溫和日照時數與千粒重、精米率和堊白指標的脅迫指數呈負相關，但濕度和降水與其相反。

由于氣象參數間本身有很強的相關關系，通過主成分分析對其降維，發(fā)現(xiàn)主成分1和2解釋了所有氣象因子91.88%的變異，其中僅主成分1單獨解釋了78.77%的變異，說明主成分1可以代表氣象指標的變異（圖3）。溫度、濕度相關指標和日照時數對主成分1的權重系數均超過0.9，其中溫度和日照時數對其為正貢獻，濕度為負貢獻。主成分2主要代表了風速，最大風速和平均風速權重系數分別為0.61和0.73。主成分1與千粒重、糙米率、精米率、整精米率、堊白粒率和堊白度的耐性指數呈極顯著負相關（圖3）。

圖2 粒重和品質指標脅迫指數與不同時段氣象因子間的相關性

Fig. 2. Correlation between stress indices of grain weight and quality and meteorological factors in grain filling periods.

2.4 品種耐性分類

根據各品種最小隸屬函數值將品種分為敏感型品種、中間型品種和耐性品種，各類型品種耐性指數和極差的統(tǒng)計情況如表5所示。根據耐性指數，耐熱品種千粒重下降小于其最大值的3%，而敏感型品種下降均超過10%；耐熱品種整精米率下降小于其最大值的16%，敏感型品種則超過60%；耐熱品種堊白度耐性指數變化小于10%，感熱品種則大于30%。對于各指標絕對值，敏感型品種千粒重播期間差異平均為2.72 g，比耐性品種大1.98 g；敏感型品種整精米率播期間平均差異比耐熱品種大30.02%；敏感型品種堊白度播期間平均差異比耐熱品種大19.81%（表5）。

2.5 品種耐性變化與氣象因子的關系

各類型品種的粒重、整精米率和堊白度的隸屬函數值與1－15 d的平均氣溫、濕度和日照時數間的關系如圖5所示，敏感型品種各指標播期間差異更大，且與1－15 d的3個氣象因子的相關性更強，表明敏感型品種指標易受環(huán)境變化影響。

粒重和堊白度與氣溫呈直線相關關系，整精米率與氣溫呈二次函數關系（圖4）。當齊穗后1－15 d平均氣溫大于28℃時，敏感型品種的隸屬函數值急劇下降，說明在此溫度下，其粒重和品質受到較大影響，分段統(tǒng)計每攝氏度內品種隸屬函數值的變異系數也發(fā)現(xiàn)，三個代表性指標的變異系數在28℃時開始快速升高，隨著溫度升高品種間的耐性差異逐漸增大（圖4），所以齊穗后1～15 d平均氣溫≥28℃是區(qū)分品種耐性的溫度條件。

圖3 氣象參數主成分分析(A)及第1和第2主成分與各性狀脅迫指數的相關性(B)

Fig. 3. Principal component analysis of meteorological parameters (A), correlation between the first and second principal components and stress indexes (B).

表5 不同類型品種千粒重、整精米率和堊白度的耐性指數和極差

隨著相對濕度的升高，敏感型和中間型品種粒重、整精米率和堊白度的隸屬函數值整體上升幅度大，說明低濕度條件下粒重和品質表現(xiàn)變差（圖4）。通過分段統(tǒng)計相對濕度每2%內品種隸屬函數值的變異系數發(fā)現(xiàn)，相對濕度小于84%時，品種間千粒重、整精米率和堊百度的隸屬函數值變異快速增加，變異系數超過25%（圖5）。

三個代表性指標的隸屬函數值整體上隨著日照時數的升高而降低（圖4），通過分段統(tǒng)計品種隸屬函數值的變異系數，發(fā)現(xiàn)平均變異系數隨著日照時數增加而增加，≥6.5 h時達到峰值，品種間變異系數超過25%（圖5）。

各隸屬函數值的取值范圍均為(0, 1]，值越接近0表示受環(huán)境影響越大。

Fig. 4. Relationship between the membership function values (MFVs) of 1000-grain weight (A, D, G), head rice rate (B, E, H) and chalkiness (G, H, I) and the average temperature, average humidity and sunshine hours in 1-15 d after heading.

圖5 品種隸屬函數值的變異系數與灌漿前15 d的平均氣溫（A）、平均濕度（B）和日照時數（C）的關系

Fig. 5. Relationship between the coefficients of variation of membership function value of grain weight, head rice rate and chalkiness and the average temperature(A), average humidity(B), and sunshine hours(C) during 1-15 d after heading.

3 討論

隨著氣候變化的加劇，長江流域水稻在灌漿期遭遇高溫的概率增加，長時間的高溫伴隨濕度的降低將是未來灌漿期的常態(tài)。高溫會使水稻品質變差已經被廣泛認可[10, 33, 34]。研究品種高溫逼熟耐性差異及其與氣象因子間的關系已十分必要。由于田間氣象因子間并不獨立存在，熱害往往是氣溫、濕度和風速等是多種氣象因子的綜合結果[5, 35]。而針對水稻灌漿期熱害的研究也發(fā)現(xiàn)，濕度和光照等其他因素會加重高溫造成的粒重和品質的損失[27, 28]，并且，植物對多個脅迫條件綜合的反應并不是單個脅迫效應的簡單疊加[36]。因此，需要在田間條件下直接對水稻品種高溫耐性進行篩選和研究。

田間氣象條件對水稻品質的影響可能是受溫度主導的綜合氣象條件。Li等[37]研究發(fā)現(xiàn)，光照、溫度和濕度對碾磨品質和蒸煮品質均有顯著影響，而且與光照和濕度相比，溫度對品質影響更穩(wěn)定。Deng等[38]研究認為，在長江流域，對產量和品質而言，溫度可能是比日照輻射更重要的一個限制因素。長江中游地區(qū)中稻灌漿成熟期的基本氣象特征是持續(xù)高溫、高濕和長日照，這種氣候條件總體上不利于水稻品質形成。本研究表明，在此背景下，持續(xù)高溫伴隨相對濕度的降低將加劇綜合氣象條件對品質的不良影響。這一點，我們近期在控制條件下的試驗得到進一步印證[28]。這一發(fā)現(xiàn)可能在一定程度上解釋了以往只通過溫度或輻射量對水稻品質進行預測或模擬精度有限的原因[39]，將溫度、濕度和日照對產量和品質的影響進一步量化，可能有利于提高通過氣象參數模擬和預測稻米品質變化的精度，并為針對稻米品質的災害預警提供參考。

灌漿期是水稻產量和品質形成的關鍵時期，這一時期內的不利氣象條件會導致水稻產量和品質等多個指標發(fā)生改變[40]，因此，評價這一時期高溫逼熟耐性應結合多個受影響指標進行綜合評價。而評價指標對逆境的耐性多采用計算逆境條件下指標與對照條件下的相對值的方法[41-43]，該方法消除了品種本身的差異，與原始值相比更能體現(xiàn)出環(huán)境因素對指標的影響程度，如Jagadish等[44]在對多品種水稻高溫耐性評價時采用受精率的高溫耐性指數對品種耐性進行判斷。對于多個指標，由于每個指標的相對變化范圍不同，并不能直接采用相對值進行統(tǒng)一比較。因此，通過計算隸屬函數的方法對各指標的變化映射到(0, 1]的區(qū)間，使不同指標間具備可比性，其數值的大小可以表示耐性的變化，便于耐性的綜合評價。隸屬函數值已廣泛應用在作物對高溫、低溫、干旱和鹽脅迫等逆境耐性的評價中[30, 32, 45, 46]。因此，本研究結合各指標的變異系數和指標間的相關性，從中選取千粒重、整精米率和堊白度作為代表性指標，結合各指標隸屬函數與溫度等氣象因子的關系，找出了導致品種間表現(xiàn)出耐性差異的氣象條件。

品種間耐性差異的溫度范圍受到各指標最適溫度閾值的影響。針對日本地區(qū)粳稻品種的研究發(fā)現(xiàn)，抽穗后30 d內的平均氣溫為24℃時粒重最高，高于26℃時，粒重會降低，高于27℃時，整精米率下降，抽穗后20 d內平均氣溫高于27℃時會使品種大量產生堊白[47, 48]。對于長江流域的粳稻和秈稻，當灌漿期平均溫度為22℃～27℃時，可獲得較高的產量和品質[38]。在本研究中，利用各指標的隸屬函數值的變化與溫度關系，發(fā)現(xiàn)當齊穗后1－15 d的平均氣溫≥28℃時，品種間粒重和品質主要指標的耐性差異大幅增加，說明略高于最適生長溫度即可引起品種間耐性的差異，28℃可以作為耐熱品種的篩選閾值，這與前人通過對每一指標絕對值和溫度建立的關系具有相似的結果，說明利用隸屬函數值分析耐性與氣象指標的關系是可靠的。

在江漢平原，多數年份8月中上旬會出現(xiàn)長時間日平均氣溫≥28℃，并伴隨平均濕度≤84%的氣象條件，加上該地區(qū)選用的品種灌漿期高溫逼熟的耐性一般[20]，這些因素可能會加劇水稻產量和品質的損失。從栽培管理來看，適當調整生育期能夠一定程度上改善稻米品質，但從長遠的角度出發(fā)，提高品種本身對高溫逼熟的耐性更為有效。本研究鑒定出了田間形成高溫逼熟危害的綜合氣象條件。這一結果對于育種工作者具有重要的意義，這一時期的氣象條件可以方便育種家進行大批量的高溫逼熟耐性材料篩選與鑒定，有利于推進高品質水稻耐高溫育種進程。

水稻灌漿的不同時段對溫度的敏感性不同，張國發(fā)等[49]發(fā)現(xiàn)，從抽穗到開花后20 d是溫度影響稻米品質的關鍵時期。而Cooper等[8]認為，在水稻發(fā)育的R8期（即灌漿后期，每穗至少有1粒進入黃熟期），平均日最低溫（或夜間氣溫）對整精米率的影響最大。Ambardekar等[10]則認為，這一分析得出的R8階段的強相關性實際上可能由處于R6和R7灌漿階段的籽粒引起的。與Wu等[50]的發(fā)現(xiàn)一致，與本研究認為齊穗后15 d內的平均氣溫和粒重及品質變化關系更為密切。

由于基因型的差異，材料對環(huán)境變化響應存在巨大差異。在Abayawickrama[51]的研究中，耐性品種在高溫（白天33℃）下的整精米率可以比感性品種高20%～30%。本研究中感性品種千粒重、整精米率和堊白度的平均差異分別比耐性品種大1.98 g、30.02%和19.81%，極端品種間差異更大，這種耐性的差異給品種改良提供了巨大的潛力。如果利用這些材料開發(fā)分子標記和定位耐性基因，對進一步提升品種對環(huán)境的穩(wěn)定性是十分有用的[44]。從自然變異群體和現(xiàn)有品種中篩選材料來改善品質，以及應對氣溫升高對品質的影響被證明是十分有效的途徑[52-54]。本研究中，耐性品種千粒重、整精米率和堊白度的耐性指數變化分別小于3%、16%和10%，而感性品種變化分別大于10%、60%和30%，這可以作為品種篩選的參考。此外，本研究也發(fā)現(xiàn)，當前使用和新選育的雜交稻品種和組合（V1～V22）粒重和品質的耐性差異顯著小于核心種質材料（V23～V48），這也表明育種進程改善了品種對環(huán)境的穩(wěn)定性。

綜上，對48個不同類型水稻品種和材料分期播種，各品種灌漿期經歷了不同氣象條件，對灌漿期的氣象因子和各品種粒重及品質指標分析后發(fā)現(xiàn)，千粒重、整精米率和堊白度作為代表性指標能較好衡量品種的耐性，耐性品種這三個指標耐性指數最大降低小于3%、16%和10%；田間形成高溫逼熟危害的氣象條件是以溫濕度為主導的綜合氣象條件，齊穗后1－15 d平均氣溫≥28℃、平均濕度≤84%、日照時數≥6.5 h時品種間耐性差異最大，是田間高溫逼熟耐性篩選和鑒定的適宜氣象條件。

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Performance of Different Rice Varieties Under High Temperature and Its Relationship with Field Meteorological Factors

YAN Haoliang, WANG Song, WANG Xueyan, DANG Chengcheng, ZHOU Meng, HAO Rongrong, TIAN Xiaohai*

(Agricultural College /Hubei Collaborative Innovation Center for Grain Industry, Yangtze University, Jingzhou 434025, China;*Corresponding author, E-mail: xiaohait@sina.com)

【】Heat stress exposure during grain filling stage induced by global warming is projected to have consequences for rice yield and quality. Examining the response of genotypes with contrasting heat tolerance to heat stress during grain filling and the relationship with meteorological factors have important implications for cultivation and breeding. 【】To investigate how grain yield and rice quality is affected by heat stress during grain filling, 48 genotypes with contrasting heat tolerance were sown on four sowing dates for exposure to diversified weather conditions. 【】 Significant differences were observed in grain weight and quality of most genotypes across sowing dates. Based on the coefficient of variation and high correlation, 1000-grain weight, head rice rate, and chalkiness were selected to represent the variation of genotypes. Daily average temperature, relative humidity and sunshine hours contributed most to the variance of these traits across sowing dates. The average 1000-grain weight, head rice rate, and chalkiness of susceptible genotypes were 1.98g, 30.02%, and 19.81% higher than those of tolerant genotypes, respectively. Analysis of the distribution of the membership function value with the average temperature, humidity, and sunshine hours showed the largest differences across genotypes occurs when the average temperature ≥28℃, average humidity ≤84%, and the sunshine hours between 6 h and 10h. 【】Chalkiness, head rice rate, and 1000-grain weight could be used as representative indicators to estimate the heat stress tolerance of genotypes during the grain filling stage. The meteorological conditions (the average temperature ≥28℃, average humidity ≤84%, and the sunshine hours between 6 h and 10h) could be used for screening or identification of heat tolerance.

rice; global climate change; grain quality; 1000-grain weight; high temperature; relative humidity

10.16819/j.1001-7216.2021.210509

2021-05-09;

2021-07-11。

湖北省重點研發(fā)計劃資助項目(2020BBB060)；國家重點研發(fā)計劃重點專項(2018YFD0301004)。