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作物杂志, 2024, 40(3): 156-162 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2024.03.020

生理生化·植物营养·栽培耕作

气象因子与向日葵DUS测试测量型性状的关系

刘春晖,1, 杜瑞霞1, 王永行1, 杨钦方1, 单飞彪4, 胥福勋1, 赵宇新2, 陈舒舒1, 刘伟,3

1巴彦淖尔市农牧业科学研究所，015000，内蒙古巴彦淖尔

2中国气象局乌梁素海湿地生态气象野外科学试验基地，015000，内蒙古巴彦淖尔

3内蒙古巴彦淖尔市气象局生态与农业气象中心，015000，内蒙古巴彦淖尔

4内蒙古自治区中蒙医药研究院，010000，内蒙古呼和浩特

Relationship between Meteorological Factors and DUS Test Measurement Traits of Sunflower

Liu Chunhui,1, Du Ruixia1, Wang Yongxing1, Yang Qinfang1, Shan Feibiao4, Xu Fuxun1, Zhao Yuxin2, Chen Shushu1, Liu Wei,3

1Bayannur Institute of Agriculture and Animal Husbandry Science, Bayannur 015000, Inner Mongolia, China

2Wuliangsuhai Wetland Ecological and Meteorological Field Scientific Experiment Base of China Meteorological Administration, Bayannur 015000, Inner Mongolia, China

3Inner Mongolia Bayannur City Meteorological Bureau Ecological and Agricultural Meteorological Center, Bayannur 015000, Inner Mongolia, China

4Inner Mongolia Autonomous Region Academy of Chinese and Mongolian Medicine, Hohhot 010000, Inner Mongolia, China

通讯作者: 刘伟，主要从事农业气象学工作，E-mail：3542707648@qq.com

收稿日期: 2023-04-17   修回日期: 2023-08-28   网络出版日期: 2023-11-09

基金资助: 资金项目：“科技兴蒙”行动重点专项(NMKJXM202108)
植物品种保护品种DUS测试及已知品种库维护(2022DUS03)
巴彦淖尔市基层农技推广补助项目

Received: 2023-04-17   Revised: 2023-08-28   Online: 2023-11-09

作者简介 About authors

刘春晖，主要从事植物品种DUS测试和资源评价，E-mail：liuchunhui67@163.com

摘要

为明确主要气象因子与向日葵开花期等DUS测试测量型数量性状的关系，于2017-2022年连续6年在内蒙古巴彦淖尔市定点调查了气象数据和4个向日葵品种DUS测试性状数据，利用方差分析的方法对各品种DUS测试测量型数据年度间变化规律进行研究，后通过相关性分析明确向日葵数量性状与气象因子间的关系，利用逐步回归和通径分析的方法筛选出主要影响气象因子。结果发现，对开花期、叶片大小、株高和花盘大小影响最大的气象因子是温度和水分，而光照仅对开花期有一定影响；对籽粒厚度和籽粒大小影响最大的是最低温度和相对湿度。

关键词： 向日葵; DUS测试; 气象因子; 通径分析

Abstract

To clarify the relationship between major meteorological factors and DUS testing traits of sunflower, a study was conducted from 2017 to 2022 in Bayannur, Inner Mongolia. Meteorological data and DUS testing traits of four sunflower varieties were investigated at the fixed location. The variance analysis method was used to study the annual changes of DUS testing traits of each variety, and then the correlation analysis was conducted to clarify the relationship between sunflower quantitative traits and meteorological factors. The stepwise regression and path analysis methods were used to screen out the major influencing meteorological factors. It was found that temperature and moisture were the most important meteorological factors affecting flowering period, leaf size, plant height, and head size, while light had only a certain impact on flowering period. The major meteorological factors affecting seed thickness and seed size were minimum temperature and average relative humidity.

Keywords： Sunflower; DUS test; Meteorological factors; Path analysis

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本文引用格式

刘春晖, 杜瑞霞, 王永行, 杨钦方, 单飞彪, 胥福勋, 赵宇新, 陈舒舒, 刘伟. 气象因子与向日葵DUS测试测量型性状的关系. 作物杂志, 2024, 40(3): 156-162 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2024.03.020

Liu Chunhui, Du Ruixia, Wang Yongxing, Yang Qinfang, Shan Feibiao, Xu Fuxun, Zhao Yuxin, Chen Shushu, Liu Wei. Relationship between Meteorological Factors and DUS Test Measurement Traits of Sunflower. Crops, 2024, 40(3): 156-162 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2024.03.020

向日葵（Helianthus annuus L.）是世界第四大油料作物，在农业经济中占有极为重要的作用，内蒙古巴彦淖尔市是我国向日葵主产区之一，种植面积常年维持在20万~23万hm2，占全国向日葵总产量的20%左右[1]。植物新品种特异性（distinctness）、一致性（uniformity）和稳定性（stability）测试（简称DUS测试）[2-3]是保证植物新品种保护技术审查授权客观、公正和准确的基础。同时也是植物品种审定和品种登记的重要科学依据。截至2022年，我国向日葵累计登记品种1955个，是农业品种登记量前3位的作物，申请植物品种权保护品种221个。如何使植物新品种DUS测试性状在种植和调查过程中得到完整、准确的表达，是进行DUS判定和品种真实性评价的重要科技基础。用于DUS测试的性状，尤其是数量性状，极易受到环境条件的影响。前人[4⇓⇓⇓⇓⇓-10]研究表明，温度、湿度、光照等气象因子对向日葵株高、叶面积、粒重和小区产量存在一定程度的影响，且开花期前后是影响其表型表达和干物质积累的关键时期。但上述研究仅对某个气象因子进行了分析，关于年际间和多性状的研究鲜见报道，如刘金刚等[11]研究发现，对不同向日葵材料在开花期进行干旱处理会使干物质积累量大幅降低，段佩利等[12]基于Penman-Monteith模型计算的向日葵需水量结果显示，其生长需水呈现出先增大后减小的趋势，现蕾至开花阶段需水量最高，占总需水量的36.4%~38.3%。本研究在此基础上分析年际间气象因子对向日葵开花期、花盘大小等DUS测试性状的影响。明确对向日葵测量型数量性状主要影响的气象因子及影响程度，一方面，能更好地指导品种DUS测试工作，为品种DUS测试的试验设计、田间管理和数据处理、代码分级提供参考依据，另一方面也为DUS测试单位或审查单位实现年际间、跨地区筛选近似品种提高效率，一定程度上保障品种特异性和稳定性判定的科学性和严谨性。

1 材料与方法

1.1 供试材料

本试验以4个当地主栽食用型向日葵品种为材料，由农业农村部植物新品种测试中心提供，编号分别为NY1、NY2、NY3和NY4。

1.2 试验设计

试验采用完全随机区组设计，小区长9.6 m，宽3.2 m，行距0.8 m，株距0.6 m，穴播，每穴2粒，每小区种植80株，设置2次重复；6年的播种日期分别为5月22日（2017年）、5月24日（2018年）、5月25日（2019年）、5月24日（2020年）、5月25日（2021年）和5月24日（2022年），栽培措施按照当地向日葵大田栽培技术措施进行。

1.3 试验地概况

试验基地土地平整，土质为沙壤土，耕层pH为8.2~8.4，0~20 cm土壤平均全盐含量为0.269%~ 0.318%、全氮0.99 g/kg、全磷1.36 g/kg、速效钾176.33 mg/kg、有机质14.6 g/kg，全年≥10 ℃积温3053~3339 ℃，年日照时数3131~3214 h，年辐射总量6269~6386 MJ/m2，无霜期142~150 d。在作物生长季（5-10月）内，日平均气温17.7~ 18.8 ℃，日较差12.8~14.7 ℃。

1.4 测定项目与方法

按照《植物品种特异型、一致性和稳定性测试指南 向日葵》（NY/T 2433-2013）[13]规定生育阶段时期和方法采集向日葵开花期等表型数据，选择10个测量型数量测试性状，分别为主茎叶数（Y1）、开花期（Y2）、舌状花数（Y3）、苞叶数（Y4）、叶片大小（Y5）、花盘大小（Y6）、株高（Y7）、籽粒大小（Y8）、籽粒宽长比（Y9）、籽粒厚度（Y10），数据整理后进行年际间方差分析。

气象数据来源于中国气象数据网（http://data. cma.cn/），地面气象资料取自试验田内气象站，统计播种前10日至成熟收获间的日最高气温（℃）、日最低气温（℃）、日平均气温（℃）、日降水量（mm）等气象资料（图1）。参照赵玉斌等[14]活动积温计算积温，参照段若溪等[15]光合有效辐射公式计算日照时数，以向日葵测量型数量性状为因变量y，各气象因子作为自变量x，选取9个自变量并定义，分别为平均温度（x1）、积温（x2）、最高温度（x3）、最低温度（x4）、气温日较差（x5）、降水量（x6）、平均相对湿度（x7）、平均日照时数（x8）、累计日照时数（x9）。调查向日葵品种数量型性状数据时计算气象数据数值（播种后至调查时）并进行统计分析，采用逐步回归的方法，筛选出影响向日葵数量性状的显著影响因子，并对其进行通径分析[16]。

图1

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图1   向日葵生育期间部分气象资料

AT：平均气温，MAT：最高气温，MIT：最低气温，PE：降水量。

Fig.1   Partial meteorological data during the sunflower growth period

AT: average temperature, MAT: maximum temperature, MIT: minimum temperature, PE: precipitation.


1.5 数据处理

用Microsoft Excel 2016整理数据，采用SPSS 25进行方差分析、相关性分析、回归分析和通径分析，用软件Origin 2021作图。

2 结果与分析

2.1 不同年度向日葵数量性状方差分析

供试向日葵品种10个测量型数量性状年际间方差分析结果见表1。4个向日葵品种数量性状年际间均存在一定差异，而不同品种数量性状受环境因素变化影响，这可能与不同品种对环境影响敏感性不同有关。其中叶片大小、开花期、花盘大小、株高、籽粒大小和籽粒厚度6个性状在所有品种年际间变化在0.05和0.01水平上均呈现显著差异或极显著差异，说明这些性状受环境因素影响较大，且年际间差异存在一定规律性。而性状籽粒宽长比、主茎叶数、舌状花数、苞叶数年度间差异较小，且4个性状年际间变化规律不明显，说明这4个数量性状表达受环境因素影响相对较小。

表1   不同年份间向日葵数量性状差异

Table 1  Differences in sunflower quantitative traits in different years

品种
Variety		性状
Trait		年份YearF值
F-value		P值
P-value
201720182019202020212022
NY1Y133.30±3.25bcB36.70±2.49aA33.35±2.56bcB34.05±2.09bB32.20±0.77cB33.35±1.72bcB8.9750.000 01
Y2 (d)58.20±0.96abA53.70±0.75cC52.80±0.99cC57.00±0.72bB60.60±0.99aA60.20±1.10aA97.9400.000 01
Y349.45±4.66bB52.80±2.95aA49.25±4.72bB52.50±2.86aA54.10±2.73aA53.75±2.51aA7.2090.000 20
Y467.45±3.09bB73.85±6.42aA71.30±4.37abAB69.30±5.54bAB61.60±6.61cC68.65±10.29bAB8.2210.000 10
Y5 (cm2)1369.34±138.53bB1127.62±194.93cC1295.55±177.78cC1506.01±146.83aA1380.43±60.44bB1435.51±135.82bB42.9600.000 10
Y6 (cm)28.45±1.18aA29.25±1.73aA26.63±1.82bB28.93±1.94aA29.13±1.28aA28.57±1.45aA7.3110.000 20
Y7 (m)1.98±0.19cC2.21±0.16aA1.88±0.13dC2.14±0.15bB2.30±0.07aA2.26±0.15aA12.2400.000 01
Y8 (cm2)2.26±0.19bAB2.13±0.16cBC2.15±0.22bcBC2.05±0.20cCD2.41±0.17aA1.91±0.15dD33.1260.000 10
Y90.42±0.03abAB0.42±0.02aA0.39±0.05bcAB0.42±0.02aA0.41±0.01abAB0.38±0.01cB3.4000.006 70
Y10 (mm)5.28±0.82aA4.51±0.40bcBC5.31±0.47aA4.61±0.18bBC4.74±0.29bB4.25±0.53cC15.0980.000 10
NY2Y128.40±2.82bB30.80±1.91aAB28.35±2.25bB28.75±5.78bAB30.95±1.47aA30.15±1.46abAB3.2190.009 30
Y2 (d)52.30±0.93bcBC49.10±0.91dD49.20±0.98dD57.10±0.86bB54.80±0.99bcB58.20±1.02aA127.2600.000 01
Y354.70±3.03bB58.55±3.24aA55.20±3.49bB56.30±3.13bAB56.20±2.29bAB56.25±4.25bAB3.2480.008 90
Y471.00±5.43abA72.95±3.56aA69.15±3.94bA71.25±4.38abA70.70±8.07abA71.10±4.30abA1.1030.362 90
Y5 (cm2)1121.63±151.07cD1155.25±167.91cCD1277.32±164.39bBC1564.00±151.22aA1292.84±170.56bB1587.50±120.46aA33.0700.000 10
Y6 (cm)26.07±1.27cC26.18±1.37cBC26.45±0.97bcBC27.53±1.42aA27.19±1.45abAB27.12±1.19abABC4.3210.001 20
Y7 (m)1.93±0.16bcBC1.97±0.08bB1.95±0.07bBC1.86±0.09cC1.95±0.07bBC2.08±0.15aA7.9880.000 10
Y8 (cm2)1.66±0.08cdB1.62±0.15dB1.81±0.29abA1.84±0.15aA1.75±0.10abcAB1.72±0.08bcdAB5.6170.000 10
Y90.39±0.01abcAB0.40±0.02abcAB0.39±0.04cB0.39±0.02bcAB0.41±0.02aA0.40±0.01abAB2.4170.040 10
Y10 (mm)4.15±0.34cCD3.85±0.18dD4.79±0.44aA4.33±0.47bcBC4.55±0.39bAB4.15±0.34cCD16.1920.000 01
NY3Y133.70±2.30aA34.70±2.52aA34.15±1.39aA33.50±2.46aA34.40±2.72aA34.00±1.86aA0.7710.572 40
Y2 (d)56.30±1.17bB53.25±1.02cC52.90±0.91cC61.80±0.83aA61.20±2.95aA61.10±0.85aA153.3500.000 10
Y350.20±3.50bcA49.75±3.80cA52.45±4.12abA52.90±4.56aA52.20±3.38abcA50.60±4.39abcA2.2120.057 80
Y471.70±5.48aA72.90±5.87aA73.60±7.26aA72.20±6.62aA71.65±5.75aA73.30±7.66aA0.3270.895 90
Y5 (cm2)1300.60±139.33dC1407.23±140.09cBC1439.31±181.81cB1560.74±97.99bA1350.81±134.47cdBC1666.94±146.94aA18.4530.000 10
Y6 (cm)27.27±1.03bC28.55±1.92aAB26.55±0.97bC29.15±2.43aA27.47±1.45bBC28.57±0.69aAB8.1550.000 10
Y7 (m)2.06±0.18dC2.22±0.14bcB2.09±0.89dC2.21±0.11cB2.32±0.06aA2.29±0.08abAB17.1800.000 10
Y8 (cm2)2.19±0.15cBC2.06±0.18dCD2.34±0.29abAB2.32±0.22bAB2.46±0.13aA1.98±0.15dD17.8600.000 10
Y90.40±0.01abA0.40±0.02aA0.38±0.03abA0.39±0.03abA0.40±0.01abA0.38±0.08bA1.5670.175 10
Y10 (mm)4.34±0.57abAB4.14±0.30bBC4.43±0.38aAB4.15±0.24bBC4.53±0.45aA3.88±0.38cC6.9620.000 01
NY4Y128.10±1.74aA27.75±1.89abA25.85±1.69cB26.85±1.87bcAB28.10±1.74aA27.20±1.70abAB4.8140.000 50
Y2 (d)50.20±1.01bcBC46.10±1.11cC46.30±0.90cC54.20±0.90bB54.90±2.91aA59.60±0.86aA108.1200.000 01
Y354.25±3.60aA56.05±3.24aA55.70±4.09aA52.90±12.35aA53.85±4.59aA54.10±2.63aA0.7660.576 20
Y469.25±5.49bA71.85±5.66abA71.05±7.39abA68.91±6.23bA71.55±3.15abA72.90±4.27aA1.5770.172 20
Y5 (cm2)1110.50±137.12cdC1225.00±144.04cC1089.97±151.26dC1485.76±214.99aA1350.76±127.27bB1500.76±151.05aA45.1440.000 01
Y6 (cm)26.07±1.56cC27.39±1.61abAB24.78±1.21dD26.74±1.66bcABC26.40±1.42cBC27.77±1.07aA10.8430.000 10
Y7 (m)1.62±0.10cC1.78±0.12bAB1.56±0.19dD1.74±0.10bBC1.72±0.13bBC1.88±0.11aA39.1130.000 10
Y8 (cm2)2.02±0.08aA1.76±0.07cD1.88±0.22bBC2.06±0.25aA2.01±0.08aAB1.88±0.18bC16.3680.000 10
Y90.41±0.02bB0.40±0.02bB0.43±0.037aA0.41±0.04bAB0.41±0.03bAB0.40±0.03bB3.5080.005 50
Y10 (mm)4.12±0.47bcABC3.95±0.36cdBC4.34±0.29aA4.14±0.35abcAB4.22±0.29abAB3.85±0.23dC5.4960.000 10

不同小写字母代表0.05水平差异显著，不同大写字母代表0.01水平差异显著。

Different lowercase letters represent significant difference at the 0.05 level, different capital letters represent significant difference at the 0.01 level.

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2.2 向日葵数量性状与气象因子的相关分析

对不同年度向日葵品种测量型数量性状数据做正态性检验，结果除开花期P值0.03略小于0.05以外，可近似看作服从正态分布，其他因变量P值均大于0.05，说明其他各性状数据服从正态分布。对各性状与气象因子进行相关性分析，结果如表2显示，开花期与气温日较差、最高气温、相对湿度、降水量、日照时数有极显著的相关性；叶片大小与降水量、相对湿度、日照时数有极显著的相关性；株高与最低气温、降水量、相对湿度、日照时数有显著或极显著的相关性；花盘大小与积温、降水量和相对湿度有极显著的相关性；籽粒大小与气温日较差、最低气温、降水量和相对湿度有显著和极显著的相关性；籽粒厚度与降水量、相对湿度有极显著的相关性。

表2   不同年度向日葵数量性状与气象因子的相关系数

Table 2  Correlation coefficients between sunflower quantitative traits and meteorological factors in different years

性状
Trait		平均气温
Average
temperature		积温
Accumulated
temperature		气温
日较差
Diurnal
temperature
range		最高气温
Maximum
temperature		最低气温
Minimum
temperature		降水量
Precipitation		相对湿度
Relative
humidity		平均日
照时数
Average
sunshine
duration		累计日
照时数
Cumulative
sunshine
duration
主茎叶数
Number of blades		0.1180.1580.0530.1710.213*-0.043-0.1220.1810.181
开花期
Duration of flowering		0.1590.1610.299**0.277**0.1420.679**0.842**-0.322**-0.322**
舌状花数
Number of ray florets		-0.135-0.136-0.0830.1250.135-0.148-0.1850.0330.107
苞叶数Number of bracts0.1090.1090.1250.1360.1430.1120.055-0.111-0.084
叶片大小Leaf size-0.126-0.124-0.102-0.0490.0400.575**0.526**-0.392**-0.392**
花盘大小Head size-0.215*-0.383**-0.148-0.190*-0.0280.456**0.495**-0.081-0.081
株高Plant height0.0320.033-0.1020.0500.241**0.509**0.393**-0.222*-0.222*
籽粒大小Seed size-0.1600.1030.248**-0.080-0.319**-0.204*-0.336**0.0280.028
籽粒宽/长
Width to length ratio
of seeds		0.118-0.0130.0280.1190.082-0.021-0.0420.211*0.211*
籽粒厚度Seed thickness0.0640.1720.1730.069-0.108-0.281**-0.434**0.1370.137

“**”表示极显著相关（P < 0.01）；“*”表示显著相关（P < 0.05）。

“**”shows extremely significant correlation at the 0.01 level;“*”shows significant correlation at the 0.05 level.

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表2显示，降水量、相对湿度与向日葵开花期、叶片大小、株高和花盘大小呈极显著正相关，降水多有利于向日葵植株营养生长，与籽粒大小和籽粒厚度呈负相关，其原因是花期降水多导致过高的空气湿度，使花粉受潮，降低花粉活力和传粉效率，影响结实，同时阴雨天影响光合作用干物质积累，最终影响籽粒性状。

表2显示气温日较差、最高温度与开花期呈正相关，最低温度与主茎叶数、株高分别呈显著和极显著正相关，与籽粒大小呈极显著负相关，其原因可能是向日葵开花前在高温、高湿的环境条件下，促进了植株营养生长，使叶数、株高增加，推迟了开花时间。同时，偏低的最低气温降低了植株夜间暗呼吸速率，降低干物质消耗，促进向日葵籽粒变大。

表2显示平均日照时数、累计日照时数与开花期和叶片大小呈极显著负相关，与株高呈现显著负相关，向日葵是短日照作物，日照时数长会延迟开花。同时，巴彦淖尔市常年光照充足，完全能满足向日葵生长需求，过多的光照（或强光照）会抑制其生长，导致气孔关闭，抑制光合作用光反应，甚至造成“日灼”现象。

2.3 向日葵数量性状与气象因子逐步回归分析

对与气象因子相关性极显著的开花期等6个性状做逐步回归分析，结果见表3和表4。最高温度、气温日较差、相对湿度、平均日照时数为开花期主要影响因子，其R2为0.8613；气温日较差、平均日照时数主要为直接影响，最高温度和相对湿度主要为间接影响；降水量为叶片大小的主要影响因子，R2为0.3303；最低温度和降水量是株高的主要影响因子，R2值为0.2975；相对湿度为花盘大小的主要影响因子，R2为0.1880，最低温度和相对湿度是籽粒大小的主要影响因子，R2为0.2035；相对湿度是籽粒厚度主要影响因子，R2为0.1883。所有方程耦合结果均达到极显著水平，一定程度说明了气象因子对向日葵数量性状的影响。对逐步回归筛选得到变量进行相应的通径分析（表4）表明，最高温度对开花期的影响主要表现为间接作用，气温日较差、相对湿度、平均日照时数主要表现为直接作用，其中平均日照时数表现为正效应，其他3个因子均表现为负效应；最低温度、降水量对株高的影响主要表现为直接作用，均为正效应；最低温度、相对湿度对籽粒大小的影响主要表现为直接作用，均为负效应。

表3   气象因子对向日葵数量性状逐步回归结果

Table 3  The results of stepwise regression of sunflower quantitative traits and meteorological factors

性状Trait方程EquationR2
开花期Duration of floweringY=9.831 464x5-0.507 700x8+1.189 715x7+2.054 477x3-164.524 7990.8613**
叶片大小Leaf sizeY=5.738 234x6+1 234.595 6760.3303**
花盘大小Head sizeY=0.337 928x7+7.384 1680.1880**
株高Plant heightY=0.003 381x6+0.112 299x4+0.242 8580.2975**
籽粒大小Seed sizeY=-0.028 659x7-0.104 485x4+5.485 0880.2035**
籽粒厚度Seed thicknessY=-0.075 896x7+8.861 3330.1883**

“**”表示在0.01水平上显著，Y为性状数值，逐步回归变量以0.05水平引入或剔除。

“**”shows significant correlation at the 0.01 level, and Y is the trait value, variables are introduced or eliminated at the 0.05 level.

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表4   向日葵数量性状与气象因子通径分析

Table 4  Path analysis of sunflower quantitative traits and meteorological factors

性状
Trait		自变量
Independent
variable		相关系数ri
Correlation
coefficient ri		直接作用pi
Direct
action pi		间接作用Indirect effect
x3x4x5x6x7x8总和
开花期
Duration of flowering
x30.17120.38470.9568-0.2935-0.08990.5734
x50.43081.16970.3147-0.26380.48010.5310
x70.31340.5710-0.1977-0.54040.4801-0.2580
x8-0.1075-1.04830.32160.8808-0.26150.9409
叶片大小Leaf sizex60.57470.5747
花盘大小Head sizex70.43360.4336
株高Plant heightx40.24100.19790.04270.0427
x60.50900.49140.01720.0172
籽粒大小Seed sizex4-0.3186-0.3012-0.0174-0.0174
x7-0.3363-0.3198-0.0164-0.0164
籽粒厚度Seed thicknessx7-0.4340-0.4340

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3 讨论

国际植物新品种保护联盟（UPOV）相关文件指出，列为DUS测试性状的基本要求之一是在植物品种间能表现出足够的差异，能够用于判定品种特异性，且性状表达相对稳定[13]。本试验研究表明，气象因子对向日葵品种DUS测试数量性状表达存在一定的影响，试验中不同年度降水量、温度、光照等气象因子变化，会相应影响开花期、叶片大小等数量性状表达，与杨松等[17]、云文丽等[18]、凌一波等[19]研究结果一致。在玉米[20]、小麦[21-22]等大田作物和其他菊科植物[23]也存在气象因子从时空分布和强度等方面影响作物生长。为降低气象因子对向日葵DUS测试结果的影响，保证向日葵品种特异性判定的准确性，从事向日葵品种DUS测试工作需首先保证品种集中测试，使所有测试品种维持在一个相对统一的外部环境，根据试验地土壤湿度、空气湿度、降水量决定灌溉时期和灌溉量，科学合理灌溉，可采用滴灌、喷灌少量多次的方式最大限度保障不同年度向日葵有一个相对统一的用水量，遭遇暴雨应及时排出试验田内积水，有条件还可以设置遮阳网，减少年度间因降水、温度差异和光照等气象因子对DUS测试数据的影响。另外，每年在向日葵DUS测试区中种植一定数量的标准品种，能起到校正不同年度间环境因素对向日葵品种性状影响的作用，同时，对每年测试向日葵品种数量性状数据需根据校正结果进行重新分级，数据转换为代码，优化数量性状分级标准，利用分级代码进行年际间近似品种筛选和判定向日葵品种特异性。最后，测试人员需要及时关注当地气象环境变化，特别是开花期前后20 d大雨和高温等极端天气，及时采取措施降低不利影响。

4 结论

本试验结果表明，气象因子对向日葵品种测量型数量性状的表达存在不同程度的影响。影响开花期、叶片大小、株高、花盘大小较大的气象因子是温度和水分，而日照时数仅对开花期有一定影响。向日葵花期是需水量最多的时期，一方面，及时的降水能对其生长发育提供充足的水分；另一方面，开花授粉时，雨水会冲刷花盘进而影响授粉，相对湿度高也会降低花粉活力，从而影响结实率。降水和相对湿度对籽粒性状影响较大，而光照和温度对向日葵籽粒性状的影响相对较小。综上所述，影响向日葵测量型数量性状影响最大的气象因子是温度和水分。

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为了确定河套地区油用向日葵高温胁迫的关键温度,以防御或减轻高温对其影响,采用当地油用向日葵主栽品种进行试验,综合分析高温胁迫后叶绿素荧光参数、可溶性蛋白、可溶性糖及过氧化物酶POD的变化情况,确定其高温指标。研究结果表明：(1)高温胁迫后,36℃和39℃分别是大多数荧光参数值变化的转折温度。(2)39~40℃是向日葵叶片及花可溶性蛋白、可溶性糖及过氧化物酶POD活性进行自身调节的转折温度。(3)荧光参数在高温胁迫下变化更灵敏,综合分析各项指标表明,36℃和39℃是开展油用向日葵高温热害气象服务的关键温度。

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以食用向日葵为材料，采用开放式气路测定不同发育阶段（2对真叶、13-14片叶、现蕾期、开花期、开花后20d）的净光合速率、气孔导度、胞间二氧化碳浓度、蒸腾速率等相关指标，并运用Michaelis-Menten模型对净光合速率进行了模拟，计算了光响应曲线的特征参数。结果表明：在试验设置光强下，各个生长发育期净光合速率随着光合光子通量密度（photosynthetic photon flux density，PPFD）的增加而增加，增加幅度随着植株由营养生长到生殖生长达到最大，之后随着叶片的衰老趋于平缓。在河套灌区食用向日葵的整个生育期， 大多在0.067~0.083之间变化。 在14.61~64.16 &mu;mol&bull;m-2&bull;s-1之间变化，LCP和LSP分别为41.17~107.83 &mu;mol&bull;m-2&bull;s-1和2 382.89~3 600.51&mu;mol&bull;m-2&bull;s-1，表明向日葵具有高光能利用率，是耐阴性较差特别喜光的典型阳生植物。随着光照强度的增加，不同发育期向日葵的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率明显增加，而胞间CO2浓度降低。当光强&lt;500&mu;mol&bull;m-2&bull;s-1时，各发育期的WUE随光的增加快速上升，但当PPFD &gt; 500&mu;mol&bull;m-2&bull;s-1后，2对真叶仍以较高的速率增加未见减少，其他生长发育期WUE随光强呈现抛物线变化。

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