夏玉米主要生育階段倒伏類型特征曲線的構(gòu)建與驗證

李樹巖，李軍玲，馬志紅，魏慶偉，任麗偉

(1. 中國氣象局·河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應用技術(shù)重點實驗室，河南 鄭州 450003；2.河南省氣象科學研究所，河南 鄭州 450003；3. 鶴壁市氣象局，河南 鶴壁 458000)

倒伏是由于外界因素誘發(fā)的莖稈從直立狀態(tài)到倒折的現(xiàn)象，主要出現(xiàn)在玉米(ZeamaysL.)生長中、后期[1]。玉米倒伏后群體結(jié)構(gòu)遭到破壞，光合作用降低，養(yǎng)分傳輸受阻，造成玉米產(chǎn)量的大幅度下降[2-4]，加劇病蟲害發(fā)生和籽粒霉變[5-6]，并給機械化收獲作業(yè)帶來了巨大的困難[7-8]。夏玉米是我國重要的糧食作物，其生長季多雨、多風，極易發(fā)生倒伏[9]，是制約夏玉米高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)的主要因素之一[10]。因此，研究倒伏災害發(fā)生特點、提高品種抗倒性、量化災損評估等對于保障糧食安全具有重要意義。

倒伏類型是開展倒伏災害研究的基礎(chǔ)，對作物倒伏類型的理解和劃分不同學者存在差異，如根據(jù)倒伏狀態(tài)不同可分為挫折型、彎曲型、扭轉(zhuǎn)型和開張型倒伏，玉米常見為挫折型倒伏[11]；也可根據(jù)倒伏發(fā)生的部位不同將倒伏分為莖倒、節(jié)倒和根倒[12]。目前，通常將玉米穗位葉以下莖節(jié)彎曲或折斷稱為“莖倒折”，植株傾角大于30°或45°而莖稈維持挺直的倒伏稱作“根倒伏”[13-14]。不同類型倒伏對玉米生長的影響機制不同，段鵬等[15]研究表明倒伏率與百粒重、穗長、行粒數(shù)呈極顯著負相關(guān)，倒折率與空稈率呈極顯著正相關(guān)。薛軍等[14]分析倒伏后機械粒收的產(chǎn)量損失，莖折每增加1%落穗率增加0.28%，根倒伏每增加1%落穗率增加0.17%。李樹巖等[16]研究表明，大喇叭口期根倒伏平均減產(chǎn)約13.9%，莖倒伏減產(chǎn)約27.5%?？芍煌A段不同類型倒伏造成的產(chǎn)量損失差異很大[17-19]，明確倒伏類型是開展倒伏災害評估的前提。

綜上所述，前人研究對于倒伏類型的劃分及其對作物生長發(fā)育和產(chǎn)量的影響關(guān)注較多，而對不同生育期倒伏類型的發(fā)生規(guī)律關(guān)注較少。倒伏易發(fā)生類型與夏玉米生長發(fā)育的外部形態(tài)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)聯(lián)系密切，處于不同生育階段的玉米在抗倒性方面差異很大。在同樣的致災氣象條件下，夏玉米發(fā)育進程不同，造成的倒伏類型和程度亦不同。因此，本研究擬根據(jù)多源的倒伏災害調(diào)查數(shù)據(jù)，采用“根倒伏”和“莖倒折”的倒伏類型劃分標準，基于發(fā)育期日數(shù)構(gòu)建不同生育階段倒伏類型發(fā)生的特征曲線及回歸模型，為開展倒伏災損評估、制定農(nóng)業(yè)保險理賠指數(shù)及指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策等提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1 夏玉米倒伏類型特征曲線構(gòu)建數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來源于河南省鶴壁市農(nóng)業(yè)科學院2003—2019年玉米品種區(qū)域試驗中關(guān)于自然倒伏的觀測記載。試驗田位于鶴壁市淇濱區(qū)(114.32°E，35.72°N)，土壤質(zhì)地為黏土。夏玉米生長季雨熱同期，多年平均氣溫25.5℃，降水量436.7 mm，日照時數(shù)691 h。每年參加區(qū)域試驗的夏玉米品種數(shù)量和名稱不盡相同，且品種名稱為保密數(shù)據(jù)僅用代號表示。試驗前茬作物為小麥，各參試品種同期播種、同期收獲。每個品種的試驗小區(qū)面積約30～50 m2，試驗田總面積約0.2～0.4 hm2。播種方式為夏直播，不同年份播種密度略做調(diào)整，在52 500～75 000株·hm-2范圍。各參試品種除草、灌溉、施肥、中耕等田間管理措施保持一致。試驗概況如表1所示。

倒伏類型劃分及倒伏率調(diào)查計算。首先將倒伏類型劃分為“根倒伏”和“莖倒折”兩類。根倒伏為植株從根部歪斜，主莖不發(fā)生折斷且與地面夾角小于45°；莖倒折為莖稈在穗位節(jié)及以下發(fā)生彎折或折斷。倒伏率按試驗小區(qū)分別調(diào)查，密度75 000株·hm-2組調(diào)查90株，67 500株·hm-2組及以下的小區(qū)調(diào)查81株，分別統(tǒng)計“根倒伏”和“莖倒折”的株數(shù)除以總株數(shù)即為相應的倒伏率，兩種類型的倒伏率相加為總倒伏率。

氣象資料記載。根據(jù)倒伏觀測記錄，確定對應時間的氣象資料，氣象數(shù)據(jù)來源于距離較近的淇縣地面氣象觀測站，相距試驗田約10 km。氣象要素包括日最大風速、日極大風速、日降水量。其中日最大風速為某個時段內(nèi)出現(xiàn)的最大10 min平均風速值，日極大風速為某個時段內(nèi)出現(xiàn)的最大瞬時風速值，在自動氣象站中，瞬時風速指3 s的平均風速[21]。發(fā)生倒伏的典型年份、播種期、受災日期及供試品種數(shù)量及氣象數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 鶴壁市夏玉米品種區(qū)域試驗倒伏災害概況

1.1.2 夏玉米抽雄期前后倒伏類型特征曲線修訂數(shù)據(jù) 修訂數(shù)據(jù)為南陽市2013年8月1日17時左右發(fā)生的大風倒伏災害調(diào)查數(shù)據(jù)。南陽市位于河南省西南部，也是夏玉米主產(chǎn)區(qū)。災害發(fā)生時，南陽農(nóng)業(yè)氣象試驗站(33.05°N，112.23°E，海拔161.5 m)正開展‘浚單20’和‘鄭單958’兩個夏玉米品種的分期播種試驗。強對流天氣造成試驗田內(nèi)夏玉米大面積倒伏，本地氣象觀測數(shù)據(jù)顯示，2 h內(nèi)降水量達41.4 mm，10 min平均最大風速11.3 m·s-2。災害發(fā)生后，分不同倒伏類型調(diào)查了各試驗小區(qū)倒伏率。由于倒伏主要發(fā)生在夏玉米抽雄期前后，對這一階段大風倒伏特征進行了更細致的表達，可用來修訂利用1.1.1節(jié)中數(shù)據(jù)所構(gòu)建的倒伏類型特征曲線。

夏玉米分期播種試驗中‘浚單20’自2013年6月1日開始第1期播種，每隔5 d一個播期，共5期，每播期重復4次，分別于9月13日、9月14日、9月18日、9月21日和9月25日成熟收獲；‘鄭單958’自5月27日開始第一期播種，每隔10 d一個播期，共3期，每播期重復3次，分別于9月5日、9月12日和9月16日成熟收獲。播種密度均為67 500株·hm-2。

2013年8月2日倒伏后第2天，按照“根斜”、“根倒”、“莖倒”和“折斷”4種類型進行倒伏率調(diào)查，其中“根斜”為莖稈未彎折，與地面夾角大于45°。可將“根斜”和“根倒”統(tǒng)一劃分為“根倒伏”，將“莖倒”和“莖折”統(tǒng)一劃分為“莖倒折”，倒伏災害發(fā)生時作物所處發(fā)育期如表2所示。

表2 南陽市夏玉米分期試驗倒伏災害概況

1.2 倒伏類型特征曲線模型驗證

1.2.1 利用歷史災情信息進行驗證 為了驗證所構(gòu)建的倒伏類型特征曲線的準確性，選擇1981—2018年農(nóng)業(yè)氣象觀測報表中記載的歷史倒伏災害案例，根據(jù)倒伏災情的定性描述，對倒伏發(fā)生的類型及比例進行估算，并與構(gòu)建的倒伏類型特征曲線的模擬結(jié)果相比較，計算誤差。所選代表性倒伏災害案例如表3所示。

表3 歷史倒伏災情數(shù)據(jù)

1.2.2 利用倒伏災情圖片進行驗證 收集歷史倒伏災害發(fā)生時的災情圖片作為驗證資料，可直觀了解倒伏發(fā)生類型隨生育期變化的特征。本文收集了2010年7月16日鄭州、2013年8月13日唐河縣等玉米倒伏的4次災后調(diào)查圖片，進行不同生育階段倒伏類型特征驗證。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 數(shù)據(jù)篩選 利用鶴壁市品種區(qū)域試驗數(shù)據(jù)構(gòu)建倒伏類型特征曲線，由于年份間致災氣象條件和品種抗倒性差異大，所收集樣本的倒伏率差別大。在有倒伏災害發(fā)生時，為確定不同生育階段倒伏類型，本文以調(diào)查品種的總倒伏率大于4%作為倒伏災害發(fā)生的標準，篩選典型災害年份和品種樣本來建模。

1.3.2 倒伏類型比例計算 “根倒伏”和“莖倒折”倒伏比例的計算方法如下：

DR=LR/(LR+Ls)×100%

(1)

Ds=1-DR

(2)

式中,DR為根倒伏發(fā)生比例，%，LR為根倒伏率，%，Ls為莖倒折率，%，Ds為莖倒折發(fā)生比例，%。

2 結(jié)果與分析

2.1 倒伏類型特征曲線的構(gòu)建與修訂

2.1.1 倒伏類型特征曲線構(gòu)建 根據(jù)鶴壁市品種區(qū)域試驗災害調(diào)查數(shù)據(jù)篩選出的典型年份和品種樣本，計算“根倒伏”和“莖倒折”類型發(fā)生比例，如圖1所示。倒伏一般發(fā)生在播種后45～97 d; 其中有6個年份是發(fā)生在播種后45～55 d，占典型災年樣本的一半。根倒伏發(fā)生比例隨生育期推遲呈顯著的下降趨勢，回歸方程通過P<0.01顯著性檢驗(圖1a)，莖倒折發(fā)生比例的變化趨勢與根倒伏相反(圖1b)。

2.1.2 倒伏類型特征曲線修訂 根據(jù)南陽市2013年倒伏災害調(diào)查數(shù)據(jù)，計算不同播期倒伏所處的生育期天數(shù)和根、莖倒折發(fā)生比例，進行多項式擬合分析，如圖2所示。各播期抽雄期平均在48 d，倒伏發(fā)生時各播期所處生育期天數(shù)在播種后40～64 d，所建立的回歸模型描述了抽雄期前后倒伏類型的發(fā)生特點?！案狗卑l(fā)生比例呈先升后降的變化趨勢，在抽雄期(播種后47 d)達到最高(圖2a)，“莖倒折”變化趨勢與之相反，在抽雄期(播種后47 d)發(fā)生比例最低(圖2b)。由實際調(diào)查可知，抽雄前發(fā)生的“莖倒折”主要是“折斷”類型，即莖干折斷絕收。根據(jù)抽雄前后倒伏類型發(fā)生的這一特征，對由圖1構(gòu)建的倒伏類型曲線進行修訂，即將倒伏樣本根據(jù)播種后日數(shù)劃分為“抽雄前”和“抽雄后”兩部分，構(gòu)建分段模型。

2.2 倒伏類型特征曲線及擬合模型

2.2.1 分段擬合及回歸模型 提取鶴壁市品種區(qū)域試驗中倒伏發(fā)生的典型年份，計算多個試驗品種的平均抽雄期日數(shù)，為播種后53 d。根據(jù)平均抽雄期日數(shù)，將原有樣本數(shù)據(jù)分為抽雄前和抽雄后兩部分，分別建立回歸模型，如圖3所示。倒伏發(fā)生在抽雄前，以“根倒伏”類型為主，典型災年的根倒伏比例在79.0%～92.0%，平均為85.1%，且隨生育期天數(shù)增加而顯著上升(圖3a)；倒伏發(fā)生在抽雄后，根倒伏比例呈顯著下降趨勢(圖3b)。與之相反的，倒伏發(fā)生在抽雄前，“莖倒折”會發(fā)生但所占比例較小，典型災年平均為14.9%，且隨生育期天數(shù)增加而下降(圖3c)；倒伏發(fā)生在抽雄后，莖倒折所占比例呈上升趨勢(圖3d)，成熟期前后基本為莖倒折，這與南陽市抽雄期前后倒伏類型占比的變化特征(圖2)是相符的。

根據(jù)抽雄前后倒伏易發(fā)類型比例變化，分別進行線性趨勢擬合，建立抽雄前后夏玉米倒伏類型特征的分段線性模型，如表4所示，回歸方程均通過了顯著性檢驗。

表4 夏玉米抽雄前后倒伏類型的分段線性模型

2.2.2 綜合曲線擬合及回歸模型 由表4可知，要計算某階段各倒伏類型發(fā)生比例，首先需要判斷倒伏發(fā)生時是否達到抽雄期，再選擇不同分段方程。為便于實際應用，可建立夏玉米主要生育期倒伏類型判定的綜合曲線模型。以根倒伏為例，首先計算抽雄前后兩條曲線的交叉點，利用生育期日數(shù)回代方程。交叉點之前的數(shù)據(jù)使用表4中方程(3)回代構(gòu)建，交叉點之后由方程(5)回代構(gòu)建，將抽雄前后連接到一起，形成新的數(shù)據(jù)序列。最后利用多項式擬合新數(shù)據(jù)序列，經(jīng)檢驗三次多項式即可達到較高的擬合精度。夏玉米根倒伏發(fā)生比例的擬合方程為：

y=0.001046x3-0.2366x2+16.576x-272.25

(7)

其擬合的R2達到了0.993以上，如圖4a所示。同樣的方法構(gòu)建莖倒折曲線模型(如圖4b)，擬合方程為：

y=-0.001046x3+0.2366x2-16.576x+372.25

(8)

“根倒伏”類型的綜合曲線呈先升后降的模擬趨勢，約從播種后40 d開始模擬，至玉米成熟收獲期結(jié)束。曲線拐點主要位于播種后55 d左右，接近抽雄期，因此根倒伏比例在抽雄期前后達到最高值，近90%?！扒o倒折”類型的綜合曲線變化趨勢與之相反。

2.3 夏玉米倒伏特征曲線擬合模型驗證

2.3.1 利用歷史倒伏災害數(shù)據(jù)驗證 根據(jù)歷史倒伏案例數(shù)據(jù)(表3)判定是否抽雄，統(tǒng)計播種后的發(fā)育期日數(shù)，分別代入公式(3)(5)或者公式(4)(6)，進行分段線性模型的精度驗證。或不需判定是否抽雄，將播種后的發(fā)育期日數(shù)直接代入公式(7)(8)，分別計算根、莖倒伏的比例，進行綜合曲線擬合模型的精度驗證，驗證結(jié)果如表5所示。分段線性模型與綜合曲線模型的平均誤差分別為11.9%和11.1%，二者的總體誤差接近，但當播種后天數(shù)接近抽雄期時，分段線性模型的精度略高于綜合曲線擬合模型，如1987年的三門峽和1988年的永城，其分段線性模型的精度較綜合曲線模型提高了5.4%和4.1%。在實際應用中可根據(jù)兩種模型的特點選擇使用。

2.3.2 利用倒伏災害調(diào)查圖片驗證 收集歷史倒伏災害發(fā)生的實際調(diào)查圖片，也可作為倒伏類型判定的驗證資料。如圖5所示，圖5a為2010年7月16日鄭州玉米倒伏，反查當?shù)匕l(fā)育期觀測數(shù)據(jù)為播種后40 d，抽雄前4 d，全部為根倒伏；圖5b為2013年8月13日唐河縣玉米倒伏，為播種后74 d，抽雄后20 d，根倒伏和莖倒折都有發(fā)生；圖5c為2018年8月21日太康縣玉米倒伏，為播種后82 d，抽雄后27 d，基本為莖倒折；圖5d為2016年8月27日周口黃泛區(qū)玉米倒伏，為播種后88 d，抽雄后36 d，基本為莖倒折。由圖片驗證信息也可知，不同生育階段易發(fā)生倒伏類型與構(gòu)建的特征曲線總體變化相一致。

3 討 論

不同階段易發(fā)生的倒伏類型隨生育期的變化特征主要由夏玉米生物學特性決定，抽雄前以營養(yǎng)生長為主，生長中心為莖稈和葉片，莖稈抗彎折能力強但根系淺，遇強風暴雨土壤固根能力差易發(fā)生根倒伏；抽雄后進入花粒期，以生殖生長為主，生長中心主要為攻穗重，莖稈營養(yǎng)物質(zhì)更多的輸送到果穗，莖稈韌性減弱易發(fā)生莖折。井淑香等[20]研究不同階段倒伏對產(chǎn)量的影響，在大喇叭口期和抽雄期均只設(shè)定了“根倒伏”類型，花后15 d和30 d則分別設(shè)定“根倒伏”和“莖倒折”的類型，倒伏類型隨生育期的變化與本研究結(jié)果一致。

倒伏發(fā)生的類型和比例除與夏玉米生育期有關(guān)外，還受多種內(nèi)外因素影響或是內(nèi)外因素的協(xié)同作用。品種是最主要的內(nèi)部因素，不同基因型的差異體現(xiàn)在品種的株型、莖稈抗折強度、根系結(jié)構(gòu)等方面[12,22-23]，如株型高、莖稈機械組織不強，莖稈衰老速率快，易發(fā)生莖折。外部因素主要是栽培管理措施的影響，種植密度是影響作物倒伏的主要因素[24-26]，倒伏率與種植密度呈顯著正相關(guān)[27]。郭書磊等[28]研究表明，隨著密度的提高莖稈穿刺強度和壓折強度分別降低4.4%和22.26%，莖稈抗折能力下降，莖倒折發(fā)生的風險增加。土壤墑情是影響倒伏發(fā)生類型的另一重要因素，受降水或灌溉影響，田間濕度大、透氣性差，造成發(fā)根少、慢，根系淺且土壤的穩(wěn)固性差[12]，尤其是在大風過程前灌溉或有較多降水，更易發(fā)生根倒伏；反之土壤濕度小或有較輕的干旱脅迫，有利于根系下扎，且土壤固根能力強，遇大風過程根部不易翻出，多在莖部彎折。施肥措施不當會加重倒伏，玉米莖稈鉀含量多少直接反映莖稈的衰老程度，鉀肥有利于提高莖稈強度，降低倒伏率，而大量施用氮、磷或氮肥造成植株旺長，莖稈幼嫩，機械強度降低，易發(fā)生莖折[29-32]。病蟲害也會影響倒伏率及倒伏類型，如玉米螟等常會鉆到莖稈內(nèi)部，蛀空莖稈，一旦遇到大風天氣，就有可能造成莖稈倒折；莖腐病可使莖稈組織變得軟弱甚至腐爛，增加了倒折的風險[12,33]。

對比所建立的兩種倒伏類型特征模型，利用三次曲線擬合的倒伏類型曲線忽略了極值，達不到實際觀測的100%,最高也就是90%左右;分段函數(shù)模型在抽雄期附近能模擬出極值變化，其模擬精度要高于三次曲線模型。但在實際應用中，分段函數(shù)模型需要通過判定是否抽雄來選擇相應模型，不如三次曲線模型方便，因此可根據(jù)實際情況選擇應用。本文中選用的模型驗證數(shù)據(jù)來源于農(nóng)業(yè)氣象觀測中的倒伏災害記載，對倒伏類型比例的記錄大多是經(jīng)驗性的，且多針對農(nóng)業(yè)氣象觀測地段進行觀測調(diào)查，不能完全代表倒伏災害發(fā)生時的大田狀況。因此表3中的驗證數(shù)據(jù)也是估算值，這些都是造成模型驗證誤差的來源。

本文構(gòu)建的倒伏類型曲線從播種后40 d開始模擬，40 d之前約為玉米播種至小喇叭口期。由實際調(diào)查經(jīng)驗可知，這一階段玉米植株較低，發(fā)生倒伏的概率小，即使個別年份有倒伏發(fā)生，也能很快恢復生長，對產(chǎn)量基本無影響[34]，研究者關(guān)注少。因此，播種后40 d以前的倒伏類型不能按照本研究構(gòu)建的曲線函數(shù)進行簡單延伸。

本研究中模型構(gòu)建數(shù)據(jù)涉及玉米試驗品種多，雖然為小區(qū)種植，但品種區(qū)域試驗田的總面積與大田相似，倒伏率為多品種平均的結(jié)果，因此構(gòu)建的模型可以代表大田生產(chǎn)水平。而在一般的災害調(diào)查中，對倒伏率的調(diào)查多局限于某一地塊，往往是災情較重的地塊。因此模型驗證及應用時應注意大面積、多點取樣。

4 結(jié) 論

研究利用2003—2019年鶴壁市品種區(qū)域試驗中12個典型災年數(shù)據(jù)，初步構(gòu)建了全生育期倒伏類型特征曲線，并利用2013年南陽市倒伏調(diào)查數(shù)據(jù)進行“抽雄前”和“抽雄后”的分段修訂，最終構(gòu)建了抽雄前、后的倒伏類型分段線性模型和涵蓋不同發(fā)育階段的綜合曲線模型。模型擬合結(jié)果表明，倒伏一般發(fā)生在播種后45～97 d，其中近一半年份的倒伏發(fā)生在播種后45～55 d，即抽雄期前后(平均抽雄期為播種后53 d)。如果倒伏發(fā)生在抽雄前，以“根倒伏”為主，災年的根倒伏比例平均為85.1%，且隨生育期推遲接近抽雄期時顯著上升；如倒伏發(fā)生在抽雄后，根倒伏發(fā)生比例隨生育期推進顯著下降，近成熟期基本為莖倒折；莖倒折占比的變化趨勢與根倒伏相反。

利用歷史典型倒伏案例和災情圖片信息，對所構(gòu)建的分段線性和綜合曲線模型進行驗證，分段線性模型和綜合曲線模型平均模擬誤差分別為11.9%和11.1%。分段線性模型在抽雄期附近的精度略高于綜合曲線模型，但在應用中分段線性模型時需要首先判定夏玉米是否抽雄，綜合曲線模型可簡略此步。