气候变化造成玉米生育期内气候资源配置不合理，使玉米生长发育与光、温、水资源的匹配度下降，限制了玉米产量及气候资源利用效率的进一步提升[5]。因此，如何提高玉米与气候资源的匹配度成为当前黄淮海夏玉米生产关注的热点之一。任三学等[6]发现通过调整茬口，适当早播夏玉米，可以充分利用气候变暖所带来的热量资源，从而实现增产。由于遗传因素的影响，不同品种玉米在同一地区表现出的环境适应性也不同，对此有报道[7]称，玉米品种更替能显著提升生长季内光温利用效率，进而增产。刘昌等[7]对山东省不同气候因子进行了排查分析发现，夏玉米产量随着平均气温和最低气温等增加而减少，随着最高气温和降水量增加而增加，气候因子分布与夏玉米生育期互相匹配对产量形成起重要作用。可见，调整播期或更换品种成为提高玉米与气候资源匹配度的重要措施，因此进一步探明黄淮海平原夏玉米生长季气候资源分配与利用特征，及其对玉米产量形成的影响，可为气候变化下该区夏玉米品种与播期的合理布局提供理论支撑与定量依据。
为此，本研究在6个黄淮海区域代表性的试验点开展2年田间定位试验，系统研究年际间和区域间夏玉米生长季气候资源分配、利用及产量的差异特征，定量分析生长季气候资源分配与产量的定量关系，为黄淮海夏玉米稳定增产及气候资源高效利用提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 试验数据来源
田间数据主要来源于2017-2018年国家玉米区域试验黄淮海区6个代表性测试点（共12个田间试验）的夏玉米，包括产量、生物量和物候期。
1.2 试验地概况
试验地点为山东宁津和莘县、河北内丘和永年、河南叶县和原阳。以上地区气候类型均属暖温带大陆性季风气候，年均气温15.28 °C，全年≥10 °C积温5122.35 °C，年降水量735.74 mm，且多在7-8月间，年日照时数2157 h，能够基本满足夏玉米所需。各试验田均选用当地土壤条件较好的田块，土属为潮壤土，类型为潮土，表1为各试验点地理位置及耕层土壤养分信息。
表1 各试验点地理分布位置及耕层土壤信息
Table 1
| 试验点 Experimental site | 经度 Longitude (E) | 纬度 Latitude (N) | 有机质 Organic matter (%) | 全氮 Total N (%) | 速效磷 Olsen-P (mg/kg) | 速效钾 Available-K (mg/kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 宁津Ningjin | 116.80 | 37.64 | 0.94 | 0.066 | 6.5 | 128.0 |
| 莘县Shenxian | 115.67 | 36.23 | 0.94 | 0.066 | 6.5 | 128.0 |
| 内丘Neiqiu | 114.51 | 37.28 | 1.18 | 0.070 | 4.5 | 137.4 |
| 永年Yongnian | 114.43 | 36.78 | 0.97 | 0.064 | 5.5 | 146.0 |
| 叶县Yexian | 113.35 | 33.62 | 1.06 | 0.069 | 6.0 | 152.0 |
| 原阳Yuanyang | 113.93 | 35.06 | 1.06 | 0.069 | 6.0 | 152.0 |
1.3 试验点田间管理
各试验点均按玉米区域试验田管理方式种植。播前将前茬小麦秸秆粉碎还田后，旋耕整地。品种为郑单958，种植密度为7.5×104株/hm2，60 cm等行种植。采用最佳作物管理方案，选择最佳作物播种与收获时期、水肥管理措施、种植密度和种植方式等。各试点播种和收获期见表2。
表2 各试验点播种和收获期
Table 2
| 地点Site | 播种日期Sowing date | 收获日期Harvest date |
|---|---|---|
| 宁津Ningjin | 06-17 | 10-04 |
| 莘县Shenxian | 06-20 | 10-07 |
| 内丘Neiqiu | 06-22 | 10-05 |
| 永年Yongnian | 06-23 | 10-07 |
| 叶县Yexian | 06-08 | 09-19 |
| 原阳Yuanyang | 06-11 | 09-21 |
1.4 测定指标与方法
1.4.1 生育期资源分配率与资源分配比值
气象数据来源于国家气象局网站（
式中，Q为太阳总辐射，Q0为天文辐射，S为太阳实测日照时数，S0为太阳可照时数，S/S0为日照百分率，a、b为待定系数[8]。
有效积温计算过程中，小麦季下限温度取值为0 °C，玉米季下限温度取值为10 °C[9]。
1.4.2 产量及其构成因素
玉米收获时，每小区取中间4行穗（48 m2），测定全部收获穗的穗鲜重和穗数，选取样本穗20穗（误差小于0.1 kg）进行考种，另外选取样本穗20穗风干后脱粒、称重，测定含水量，换算成14%含水量产量，进而折合成单位面积产量。
1.4.3 光、温、水生产效率
按下列公式计算光、温、水生产效率[10]：
1.5 数据处理
利用Microsoft Excel 2021和SPSS 26.0软件进行数据处理和统计分析，采用SigmaPlot 10.0软件作图。
2 结果与分析
2.1 不同试验点夏玉米产量及其构成因素差异
由表3可以看出，年际间和区域间产量差异显著。2017年各试验点玉米平均产量高于2018年3.64%。2017年，各试验点玉米产量变化范围为8322.6~11 090.4 kg/hm2，其中山东宁津（10 896.8 kg/hm2）和河北内丘（11 094.4 kg/hm2）产量差异不显著，但显著高于其他地点，增幅为8.99%~33.26%。2018年，各试验点玉米产量变化范围为6268.2~10 423.5 kg/hm2，其中山东宁津（10 423.5 kg/hm2）的玉米产量与河北永年（10 037.5 kg/hm2）差异不显著，但显著高于其他地点，增幅为3.85%~66.29%。结果表明，6个试验点中只有山东宁津的玉米产量2年均达到最高，因此，宁津可算作本研究中的玉米高产试验点。
表3 2017-2018年不同试验点夏玉米产量及其构成因素
Table 3
| 年份Year | 地点Site | 产量Yield (kg/hm2) | 穗数Ear number (×104/hm2) | 穗粒数Kernels per ear | 千粒重1000-grain weight (g) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2017 | 宁津 | 10 896.8a | 7.5a | 491.4b | 373.0a |
| 莘县 | 9997.7b | 7.4a | 509.7ab | 361.3ab | |
| 内丘 | 11 090.4a | 7.5a | 504.0ab | 363.3ab | |
| 永年 | 8322.6d | 7.4a | 518.4ab | 345.0ab | |
| 叶县 | 9148.6c | 7.5a | 525.0a | 333.7b | |
| 原阳 | 8361.5d | 7.3a | 492.0b | 330.0b | |
| 2018 | 宁津 | 10 423.5a | 7.5a | 527.6bc | 371.0a |
| 莘县 | 9843.5b | 7.4a | 428.0d | 356.0ab | |
| 内丘 | 9836.0b | 7.4a | 521.1bc | 327.0c | |
| 永年 | 10 037.5ab | 7.5a | 493.7c | 347.7b | |
| 叶县 | 6268.2c | 7.3a | 570.7ab | 226.7e | |
| 原阳 | 9381.0b | 7.5a | 608.0a | 280.7d | |
| 变异来源Source of variation | |||||
| 年份Year (Y) | ** | ns | * | ** | |
| 地点Site (S) | ** | ns | ** | ** | |
| Y×S | ** | ns | ** | ** | |
不同小写字母表示0.05水平差异显著。“*”和“**”分别表示在0.05和0.01水平显著相关，“ns”表示差异不显著。下同。
Different lowercase letters indicate significantly different at the 0.05 level.“*”and“**”indicate significant correlation at the 0.05 and 0.01 levels, respectively,“ns”indicates no significant difference. The same below.
相关性分析表明，产量和千粒重与年份、地点及二者互作呈极显著正相关关系（0.95和0.76），与穗数无显著相关关系。2017年山东宁津的玉米千粒重与莘县、河北内丘及永年差异不显著，但显著高于其他地点；2018年山东宁津的玉米千粒重与莘县差异不显著，但显著高于其他试验点。结果表明，千粒重的差异是造成产量年际间和区域间差异较大的主要原因。
2.2 不同试验点夏玉米生育期光、温、水资源分配特征
由表4可知，年际间及区域间玉米全生育期有效积温量的变异较小，而花前和花后的有效积温量变异较大。2017年，各试验点玉米花前有效积温量变化范围是802.0~907.0 ℃，其中宁津玉米花前有效积温量为895.5 ℃，低于永年12.7%，高于其他试验点1.8%~11.7%；各试验点玉米花后有效积温量变化范围是679.0~826.5 ℃，其中宁津玉米花后有效积温量为739.5 ℃，分别高于内丘和永年8.9%和4.2%。2018年，各试验点玉米花前有效积温量变化范围是819.5~912.0 ℃，其中宁津玉米花前有效积温量为912.0 ℃，高于永年3.6%，高于其他点3.3%~11.3%；各试验点玉米花后有效积温量变化范围是763.0~857.0 ℃，其中宁津玉米花后有效积温量为769.0 ℃，高于内丘0.8%，低于其他试验点1.1%~10.3%。同时，年际间及区域间玉米花前和花后有效积温分配率变异较小。2017年各试验点平均花前、花后有效积温分配率分别为53%和47%；2018年各试验点平均花前、花后有效积温分配率分别为52%和48%。
表4 夏玉米生育期内有效积温分配
Table 4
| 年份 Year | 地点 Site | 花前Pre-flowering | 花后Post-flowering | 全生育期Whole growth period | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 积温量Tx (°C) | 分配率TDR (%) | 积温量Tx (°C) | 分配率TDR (%) | 积温量T (°C) | 有效积温比值TR | ||||
| 2017 | 宁津 | 895.5 | 55 | 739.5 | 45 | 1635.0 | 1.21 | ||
| 莘县 | 880.0 | 53 | 773.5 | 47 | 1653.5 | 1.14 | |||
| 内丘 | 828.5 | 55 | 679.0 | 45 | 1507.5 | 1.22 | |||
| 永年 | 907.0 | 56 | 709.5 | 44 | 1616.5 | 1.28 | |||
| 叶县 | 802.0 | 49 | 826.5 | 51 | 1628.5 | 0.97 | |||
| 原阳 | 820.0 | 51 | 802.5 | 49 | 1622.5 | 1.02 | |||
| 2018 | 宁津 | 912.0 | 54 | 769.0 | 46 | 1681.0 | 1.19 | ||
| 莘县 | 883.0 | 52 | 822.5 | 48 | 1705.5 | 1.06 | |||
| 内丘 | 830.5 | 52 | 763.0 | 48 | 1593.5 | 1.09 | |||
| 永年 | 880.0 | 53 | 788.5 | 47 | 1668.5 | 1.12 | |||
| 叶县 | 819.5 | 49 | 857.0 | 51 | 1676.5 | 0.98 | |||
| 原阳 | 877.0 | 52 | 802.5 | 48 | 1679.5 | 1.09 | |||
| 平均值Mean value | 861.3 | 53 | 777.8 | 47 | 1639.0 | 1.11 | |||
| 变异系数CV (%) | 4.27 | 4.11 | 6.23 | 4.56 | 3.08 | 8.47 | |||
由表5可知，年际间及区域间玉米全生育期辐射量的变异较小，而花前和花后的辐射量变异较大。2017年，各试验点玉米花前辐射变化范围是1054.6~1184.6 MJ/m2，其中宁津玉米花前辐射量为1142.6 MJ/m2，高于内丘8.3%，高于其他试验点1.9%~2.7%；各试验点玉米花后辐射量变化范围是907.5~1132.1 MJ/m2，其中宁津玉米花后辐射量为1132.1 MJ/m2，高于内丘和永年24.7%和13.4%。2018年，各试验点玉米花前辐射量变化范围是907.1~1545.1 MJ/m2，其中宁津玉米花前辐射量为1433.6 MJ/m2，高于永年39.6%，高于其他试验点30.2%~58%；各试验点玉米花后辐射量变化范围是1126.5~1361.1 MJ/m2，其中宁津玉米花后辐射量为1361.5 MJ/m2，高于永年10.4%，高于其他试验点3.4%~20.8%。同时，年际间及区域间玉米花前和花后辐射分配率变异较小。2017年各试验点平均花前、花后辐射分配率分别为53%和47%；2018年各试验点平均花前、花后辐射分配率分别为48%和52%。
表5 夏玉米模式生育期内辐射分配
Table 5
| 年份 Year | 地点 Site | 花前Pre-flowering | 花后Post-flowering | 全生育期Whole growth period | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 辐射量Ra (MJ/m2) | 分配率RDR (%) | 辐射量Ra (MJ/m2) | 分配率RDR (%) | 辐射量Ra (MJ/m2) | 辐射比值RR | ||||
| 2017 | 宁津 | 1142.6 | 50 | 1132.1 | 50 | 2274.7 | 1.00 | ||
| 莘县 | 1121.1 | 53 | 987.6 | 47 | 2108.7 | 1.14 | |||
| 内丘 | 1054.6 | 54 | 907.5 | 46 | 1962.1 | 1.16 | |||
| 永年 | 1170.9 | 54 | 998.0 | 46 | 2168.9 | 1.17 | |||
| 叶县 | 1112.5 | 52 | 1017.0 | 48 | 2129.5 | 1.09 | |||
| 原阳 | 1184.6 | 53 | 1034.9 | 47 | 2219.5 | 1.14 | |||
| 2018 | 宁津 | 1433.6 | 51 | 1361.1 | 49 | 2794.7 | 1.05 | ||
| 莘县 | 1101.1 | 49 | 1152.4 | 51 | 2253.5 | 0.96 | |||
| 内丘 | 919.6 | 41 | 1317.2 | 59 | 2236.8 | 0.70 | |||
| 永年 | 1026.9 | 45 | 1233.4 | 55 | 2260.3 | 0.83 | |||
| 叶县 | 907.1 | 45 | 1126.5 | 55 | 2033.6 | 0.81 | |||
| 原阳 | 1545.1 | 57 | 1186.4 | 43 | 2731.5 | 1.30 | |||
| 平均值Mean value | 1143.3 | 50 | 1121.2 | 50 | 2264.5 | 1.00 | |||
| 变异系数CV (%) | 15.54 | 8.68 | 11.83 | 8.82 | 10.66 | 16.85 | |||
由表6可知，年际间及区域间玉米全生育期降水量的变异较小，而花前和花后的降水量变异较大。2017年，各试验点玉米花前降水变化范围是88~270 mm，其中宁津玉米花前降水量为270 mm，高于内丘0.7%，高于其他点30.4%~206.8%；各试验点玉米花后降水量66~216 mm，其中宁津玉米花前降水量为214 mm，高于内丘47.5%，高于其他点148.8%~224.2%；2018年，各试验点玉米花前降水量变化范围是68~294 mm，其中宁津玉米花后降水量为220 mm，低于内丘25.2%，高于永年59.4%。各试验点玉米花后降水量变化范围是145~ 290 mm，其中宁津玉米花后降水量为290 mm，高于永年133.9%，高于其他试验点52.6%~100%。同时，年际间及区域间玉米花前和花后降水分配率变异较小。2017年各试验点平均花前、花后降水分配率分别为60%和40%；2018年各试验点平均花前、花后降水分配率分别为50%和50%。
表6 夏玉米生育期内降水分配
Table 6
| 年份 Year | 地点 Site | 花前Pre-flowering | 花后Post-flowering | 全生育期Whole growth period | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 降水量Pr (mm) | 分配率PDR (%) | 降水量Pr (mm) | 分配率PDR (%) | 降水量Pr (mm) | 降水比值PR | ||||
| 2017 | 宁津 | 270 | 56 | 214 | 44 | 484 | 1.26 | ||
| 莘县 | 205 | 76 | 66 | 24 | 271 | 3.11 | |||
| 内丘 | 268 | 65 | 145 | 35 | 413 | 1.85 | |||
| 永年 | 118 | 62 | 72 | 38 | 190 | 1.64 | |||
| 叶县 | 207 | 50 | 216 | 50 | 413 | 0.96 | |||
| 原阳 | 88 | 51 | 86 | 49 | 174 | 1.02 | |||
| 2018 | 宁津 | 220 | 43 | 290 | 57 | 510 | 0.76 | ||
| 莘县 | 68 | 27 | 180 | 73 | 248 | 0.38 | |||
| 内丘 | 294 | 67 | 145 | 33 | 439 | 2.03 | |||
| 永年 | 138 | 53 | 124 | 47 | 262 | 1.12 | |||
| 叶县 | 119 | 44 | 151 | 56 | 270 | 0.79 | |||
| 原阳 | 296 | 61 | 190 | 39 | 486 | 1.56 | |||
| 平均值Mean value | 191 | 55 | 157 | 45 | 347 | 1.21 | |||
| 变异系数CV (%) | 41.18 | 22.59 | 40.39 | 27.16 | 33.84 | 57.53 | |||
Pr：降水量，下同。
Pr: precipitation, the same below.
2.3 夏玉米产量与光温水资源的相关性
由表7可知，产量与花前有效积温量、花前有效降水量及全生育期降水量呈显著或极显著正相关，与花后有效积温量呈极显著负相关；千粒重与花后有效积温呈极显著负相关；产量及千粒重与各时期辐射量相关均不显著。
表7 夏玉米产量、生物量及千粒重与光、温、水资源的相关系数
Table 7
| 指标 Index | 有效积温Tx | 辐射量Ra | 降水量Pr | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 花前 Pre- flowering | 花后 Post- flowering | 全生育期 Whole growth period | 花前 Pre- flowering | 花后 Post- flowering | 全生育期 Whole growth period | 花前 Pre- flowering | 花后 Post- flowering | 全生育期 Whole growth period | |||
| 产量Yield | 0.34* | -0.57** | -0.30 | 0.20 | 0.08 | 0.19 | 0.53** | 0.27 | 0.50** | ||
| 千粒重1000-grain weight | － | -0.56** | -0.24 | 0.11 | 0.07 | 0.05 | 0.11 | 0.08 | 0.12 | ||
由图1可以看出，夏玉米花前有效积温量在802~912 ℃，产量（y）与花前有效积温（x）呈显著二次函数的关系（y=-0.2933x2+515.2x- 216317.5），即产量随着花前有效积温的升高先增加后减少，当花前有效积温为878.3 ℃时，夏玉米产量最高，为9936.6 kg/hm2；夏玉米花后有效积温量在679~857 ℃范围内，产量（y）与花后有效积温（x）呈极显著二次函数的关系（y=-0.1838x2+ 267.1x-86708.2），即产量随着花后有效积温的升高先增后减，当花后有效积温为726.6 ℃时，夏玉米产量最高，为10 337.1 kg/hm2；夏玉米花前降水量在68~296 mm范围内，夏玉米产量（y）与花前降水量（x）呈极显著线性关系（y=8.274x+ 7827.9），即产量随着花前降水量的升高而增加；夏玉米全生育期降水量在174~510 mm范围内，夏玉米产量（y）与全生育期降水量（x）呈极显著线性关系（y=5.236x+7594.2），即产量随着全生育期降水量的升高而增加。以上结果表明，夏玉米产量形成受当季积温与降水分配的限制，在花前和花后有效积温不超过878.3 ℃与726.6 ℃，全生育期降水量在174~510 mm并增加花前降水分配，有利于获得较高的夏玉米产量。
图1
图1
夏玉米产量与气象因子的关系
“*”和“**”分别表示在0.05和0.01水平显著相关。
Fig.1
The correlation between summer maize yield and climate factors
“*”and“**”indicate significant correlation at the 0.05 and 0.01 levels, respectively.
2.4 不同试验点夏玉米气候资源生产效率
由表8可知，年际间和区域间积温、光能和降水生产效率均差异显著。2017年各试验点平均积温、光能和降水生产效率分别高于2018年7.92%、15.92%和22.91%。2017年，内丘有效积温生产效率最高，高于其他试验点10.5%~42.9%，其次为宁津，分别高于莘县、永年、叶县和原阳10.1%、29.3%、18.5%和29.3%。2018年，内丘有效积温生产效率最高，高于其他试验点1.8%~ 42.9%，其次为宁津，分别高于莘县、永年、叶县和原阳5.0%、0.7%、62.0%和8.4%。
表8 夏玉米光、温、水生产效率
Table 8
| 年份 Year | 地点 Site | 有效积温 生产效率 Production efficiency of AT [kg/(hm2·℃)] | 光能生产效率 Production efficiency of radiation (g/MJ) | 降水生产效率 Production efficiency of precipitation [kg/(hm2·mm)] |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | 宁津 | 6.66b | 4.79b | 22.51e |
| 莘县 | 6.05c | 4.74b | 36.89c | |
| 内丘 | 7.36a | 5.65a | 26.85d | |
| 永年 | 5.15e | 3.84d | 43.80b | |
| 叶县 | 5.62d | 4.30c | 22.15e | |
| 原阳 | 5.15e | 3.77d | 48.05a | |
| 2018 | 宁津 | 6.06ab | 3.65b | 19.99c |
| 莘县 | 5.77bc | 4.37a | 39.69a | |
| 内丘 | 6.17a | 4.40a | 22.41b | |
| 永年 | 6.02ab | 4.44a | 38.31a | |
| 叶县 | 3.74d | 3.08c | 23.22b | |
| 原阳 | 5.59c | 3.43b | 19.30c | |
| 变异来源Source of variation | ||||
| 年份Year (Y) | ** | ** | ** | |
| 地点Site (S) | ** | ** | ** | |
| Y×S | ** | ** | ** | |
2017年，内丘辐射生产效率最高，高于其他试验点0.9%~44.2%，其次为宁津，分别高于莘县、永年、叶县和原阳1.1%、24.7%、11.4%和27.1%。2018年，永年积温生产效率最高，高于其他试验点1.8%~42.9%，其次为内丘，分别高于宁津、莘县、叶县和原阳20.5%、0.7%、42.9%和28.3%。
2017年，原阳降水生产效率最高，高于其他试验点9.7%~116.9%，其次为永年，分别高于宁津、莘县、内丘和叶县94.6%、18.7%、63.1%和97.7%。2018年，莘县降水生产效率最高，高于其他试验点3.6%~105.6%，其次为永年，分别高于宁津、内丘、叶县和原阳91.6%、71.0%、65.0%和98.5%。
3 讨论
黄淮海平原是我国重要的农业产区之一，近年来因气候变化所导致的极端天气明显增多。极端高温与极端低温变化趋势明显，高温热浪日数日渐增加，平均增温速率加快[11-12]，较复杂的气候变化不可避免地对农业生产活动造成了影响。本研究中山东、河北与河南3省共6个代表性测试点平均产量依次为山东宁津>河北内丘>山东莘县>河北永年>河南原阳>河南叶县。山东宁津年产量最高，平均产量为10 600.17 kg/hm2，河南叶县却只有7708.39 kg/hm2。夏玉米产量主要与穗数、穗粒数及千粒重相关[13]。山东宁津平均年产量取得最高的同时，千粒重也均是所有试验点中最高水平。同时，相关分析也表明，在种植密度与田间管理等条件一致的前提下，本试验中千粒重是影响年产量高低的产量主要构成因素。董宛麟等[14]与李梁[15]等发现，夏玉米千粒重的增加会使年产量显著增加，且不同地区之间产量的差异主要是由千粒重引起的，这也与本文的试验结果较为一致。
前人[16-17]研究表明，夏玉米产量形成与其所在地区的光温水等气候条件密切相关。在本研究中，产量与花前有效积温量、花前有效降水量及全生育期降水量呈显著或极显著正相关，与花后有效积温量呈极显著负相关；千粒重与花后有效积温呈极显著负相关。目前，已有不少研究表明，夏玉米生育进程主要受到有效积温的影响[18-19]，有效积温的变化会调控玉米生育时期的长短，花期持续的高温会影响夏玉米的生长及同化物的积累，降低千粒重等指标，最终导致产量降低[20⇓-22]。宁津试验点玉米花前有效积温分配量较高，有利于花前积累更多的干物质，而花后有效积温量较低，可避免花后高温对粒重的影响。另外，水分及其时空分布也影响夏玉米生长发育及新陈代谢[23⇓-25]。莘县试验点虽玉米全生育期降水量与宁津差别不大，但花前、花后降水量分配差异较大，导致其产量也显著低于宁津，这可能与水分时空分布不均导致部分地区容易出现瞬时涝害与短时干旱有关[26-27]。因此，由于宁津试验点玉米花前有效积温量、花前及全生育期降水量均较高，且花后有效积温量较低，因此其平均产量及千粒重均为所有试验点中最高。回归分析表明，夏玉米产量与花前、花后有效积温量呈二次曲线变化趋势，与花前、全生育期降水量呈显著线性关系，即花前和花后有效积温不超过878.3 ℃与726.6 ℃，全生育期降水量在174~510 mm范围内，增加花前降水分配，有利于获得较高的夏玉米产量。虽然光照强度及辐射量影响玉米的生殖生长及营养生长过程[28-29]，改变玉米叶片物理及光合特性[30]，影响玉米光合速率[31-32]及植株干物质积累量，但本研究中产量及千粒重均与辐射量相关不显著。这可能是因为大部分试验点玉米生长季总辐射能够满足需求[33]，而花前、花后辐射量分配对夏玉米产量形成影响不大。
进一步分析区域间夏玉米光温水资源生产效率发现，虽然宁津平均年产量最高，但其积温与光能生产效率并非最高，且降水生产效率处于较低水平，说明其资源生产潜力挖掘不够充分，生长季气候资源分配还有待进一步优化。内丘年平均产量虽然没有宁津高，但积温和辐射生产效率均为最高，降水生产效率也显著高于宁津，说明其资源生产潜力挖掘较充分，进一步增产的空间也较为有限，此时制约其产量及资源生产效率提升的可能是种植密度或品种等因素，因为在同一气候条件下不同品种或不同种植密度的夏玉米产量及光温水生产效率存在差异[34-35]。综上所述，积温及降水资源的不足及其不均匀分布均对夏玉米生长存在影响，而优化玉米生长发育与气候资源的匹配度是进一步提升黄淮海平原夏玉米产量及资源生产效率的可能途径。因此，深入研究夏玉米生长季内气候资源分布与玉米相互匹配的生理生态机制及其优化途径，充分利用区域光、温、水等气候资源，对黄淮海平原夏玉米高产高效栽培具有重要意义，这也是下一步需要重点研究的方向。
4 结论
2年试验结果表明，区域间夏玉米产量差异显著，其中宁津试验点2年产量均较高，产量差异主要来自于千粒重差异。气候资源的差异是造成区域间夏玉米产量差异形成的主要原因。产量与花前积温量、降水量和全生育期降水量呈显著或极显著正相关关系，与花后积温量呈极显著负相关关系，即在花前和花后有效积温不超过878.3 ℃与726.6 ℃，全生育期降水量在174~510 mm并增加花前降水分配，有利于获得较高的夏玉米产量。另外，全生育期积温量和降雨量的变异系数均小于花前和花后分配量的变异系数，说明与全生育期积温和降水总量比，花前和花后积温和降雨分配量对产量形成的影响更大。可见，优化花前和花后气候资源分配，提高玉米生长与气候资源的匹配度可缓解气候变化带来的影响，进一步提高黄淮海夏玉米产量。
参考文献
华北平原冬小麦―夏玉米种植体系周年水分高效利用研究进展
DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.21034
[本文引用: 1]
在保证周年较高产量的同时, 进一步提高水分利用效率是促进华北平原冬小麦-夏玉米一年两熟种植体系可持续发展的关键。从20世纪中晚期开始国内学者便从节水灌溉技术创新、灌溉制度优化、替代节水种植制度构建和节水抗旱新品种选育等方面开展了以冬小麦-夏玉米两熟种植体系为核心的周年水分高效利用途径的探索, 取得了重要进展, 显著提高了作物水分利用效率(WUE)。本文综述了华北平原冬小麦-夏玉米种植体系水分高效利用的研究进展, 并提出了通过耕作或播/收期调控冬小麦-夏玉米周年降水与地下水平衡利用, 促进周年水分(灌溉水和降水)高效利用的技术途径, 以充分挖掘华北平原水分生产潜力, 为该区冬小麦-夏玉米种植体系节水高产栽培及节水种植制度建立提供思路和依据。
玉米生产系统对气候变化的响应与适应
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2021.17.003 [本文引用: 1]
Synchronous crop failures and climate-forced production variability
DOI:10.1126/sciadv.aaw1976
PMID:31281890
[本文引用: 1]
Large-scale modes of climate variability can force widespread crop yield anomalies and are therefore often presented as a risk to food security. We quantify how modes of climate variability contribute to crop production variance. We find that the El Niño Southern Oscillation (ENSO), the Indian Ocean Dipole (IOD), tropical Atlantic variability (TAV), and the North Atlantic Oscillation (NAO) together account for 18, 7, and 6% of globally aggregated maize, soybean, and wheat production variability, respectively. The lower fractions of global-scale soybean and wheat production variability result from substantial but offsetting climate-forced production anomalies. All climate modes are important in at least one region studied. In 1983, ENSO, the only mode capable of forcing globally synchronous crop failures, was responsible for the largest synchronous crop failure in the modern historical record. Our results provide the basis for monitoring, and potentially predicting, simultaneous crop failures.
华北北部夏玉米适期早播的增产效果
DOI:10.7668/hbnxb.20194166
[本文引用: 1]
播期调整是直接有效减缓气候变化对农业负面影响的重要措施,为了揭示播期变化对作物产量形成的影响机制,在华北北部的河北固城农业气象国家野外科学观测研究站,于2019—2021年设置早播10 d、晚播10 d、晚播20 d和正常播期4个播期,进行了夏玉米同一品种播期调整的大田试验,监测其生育期变化、植株干物质累积、叶片光合特性和籽粒灌浆特征,以及成熟期取样测定产量构成等要素。结果表明:夏玉米播期提前,苗期、穗期及全生育期延长,尤其有效灌浆持续日数随播期提前而延长,播期每提前10 d有效灌浆持续日数延长4.7 d,播期提前10 d平均灌浆速率比对照和晚播10,20 d的平均偏高4.04%,籽粒灌浆、累积增加,百粒质量提高5.459 g。夏玉米穗粒数、穗粒质量、百粒质量等主要产量构成要素在不同播期间存在显著差异,且随播期提前而递增,在6月8日—7月8日试验期理论产量随播期每提前10 d增产速率为1 395.4 kg/hm<sup>2</sup>。夏玉米关键生育期平均叶片净光合速率(Pn)随播期每提前10 d提高0.764 μmol/(m<sup>2</sup>·s),播期提前10 d比对照和晚播10,20 d的平均Pn提高7.31%。光合速率提高使得干物质生产、积累及向籽粒转运量增加,穗粒质量、百粒质量分别比对照和晚播10,20 d的平均偏高24.01%,18.00%。播期提前,株高低,茎秆粗壮,抗倒伏,个体绿叶面积大,群体叶面积指数(LAI)高,叶片光合作用能力高,播期每提前10 d成熟期地上干物质分配率:籽粒质量递增率2.26%,植株营养器官—果穗籽粒间干物质的源—库分配关系改变,穗粒质量、百粒质量提高和籽粒增产。研究认为:华北地区冬小麦—夏玉米一年两熟区充分利用气候变暖增加的热量资源,合理调配茬口,夏玉米适期早播,延长生育期和籽粒灌浆时间,可有效提高单产。
Regional gap in maize production, climate and resource utilization in China
基于品种生育期有效积温确定夏玉米适宜播期
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2021.17.007
[本文引用: 1]
【目的】在当前气候变化和夏玉米品种更替的背景下,如何调整品种和播种期以适应当地有效积温的变化对夏玉米的生产具有重要的意义。本研究通过分析不同熟期夏玉米品种产量形成对播期的响应,以期为当地适宜播期和品种的选择提供理论依据。【方法】2017—2019年,共选用3个中早熟夏玉米品种登海518（DH518）、京农科728（JNK728）、登海618（DH618）,3个中晚熟品种郑单958（ZD958）、登海605（DH605）、先玉335（XY335）作为试验材料,并设置6月5日（E）、6月15日（N）、6月25日（L）3个播期,探讨播期对不同熟期夏玉米授粉结实和产量形成等的影响。【结果】播期推迟至6月25日,各品种千粒重增加,单位面积穗数、穗粒数显著降低,产量下降。与6月25日播种中晚熟品种相比,6月5日播种,产量和有效积温生产效率分别增加28.81%和16.24%;与6月25日播种中早熟品种相比,6月15日播种,产量和有效积温生产效率分别增加18.92%和14.66%。随播期推迟,不同品种全生育期有效积温降低1.21%—10.62%,中晚熟品种的降幅大于中早熟品种;中早熟品种总结实率降低6.25%—19.94%,中晚熟品种总结实率降低8.11%—27.32%,中晚熟品种的降幅大于中早熟品种;不同品种空秆率增高1.42%—14.72%,与品种熟期无关;中早熟品种收获指数先升高后降低,变幅在15.91%—20.23%,中晚熟品种收获指数降幅在2.36%—27.69%。不同品种产量与有效积温呈正相关,且吐丝期—成熟期有效积温与产量的关系更密切;有效积温、收获指数、总结实率、全生育期天数4个因素中,中早熟品种的产量与收获指数、总结实率的关系更密切,而中晚熟品种的产量与有效积温、收获指数的相关性更强;中早熟品种的有效积温与全生育期天数的相关性强于其与总结实率、收获指数和产量的相关性,而中晚熟品种的有效积温与产量的相关性强于其与收获指数、总结实率和全生育期天数的相关性。【结论】中早熟品种产量受有效积温限制较小,1 700℃·d左右的全生育期有效积温更有利于保证其较高的结实率和收获指数,进而获得高产;中晚熟品种产量受有效积温限制较大,1 800℃·d以上的有效积温更有利于其产量的增加。在当地气候条件下,6月5日左右播种中晚熟品种、6月15日左右播种中早熟品种,有利于获得较高产量且提高有效积温生产效率。
Heat stress in field-grown maize: response of physiological determinants of grain yield
气候变化背景下中国不同区域玉米生育期高温胁迫时空变化特征
DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.23007
[本文引用: 1]
研究气候变化背景下作物生长季高温热害的时空分布和变化特征, 对于制定适应气候变化的作物栽培管理技术有重要的参考意义。本研究利用我国558个气象站点的逐日气象数据和物候期数据, 分析了1961—2020年玉米不同生育阶段的高温度日(heat degree days, HDD)及其气候倾向率的时空变化特征。结果表明, 1961—2020年, 我国玉米全生育期及各生育阶段的HDD整体呈升高趋势, 不同农作区玉米全生育期HDD增加1.19~9.27℃ d (10a)<sup>-1</sup>, 四川盆地农作区、华南农林渔区和西北农牧区增幅较高, 分别显著增加8.79、9.27和5.81℃ d (10a)<sup>-1</sup>。不同生育阶段HDD变化趋势呈现明显区域差异, 北方农作区玉米HDD在生育前期增幅较大, 而南方农作区玉米HDD在生育后期增幅较大。播种-抽穗期, 北方农作区中西北农牧区和北部中低高原农牧区HDD分别显著增加2.67℃ d (10a)<sup>-1</sup>和2.00℃ d (10a)<sup>-1</sup>, 黄淮海平原农作区增加1.41℃ d (10a)<sup>-1</sup>, 都高于其他农作区。抽穗至乳熟期, 南方农作区的HDD增幅较大, 华南农林渔区和四川盆地农作区HDD分别显著增加3.68℃ d (10a)<sup>-1</sup>和2.11℃ d (10a)<sup>-1</sup>。乳熟至成熟期, 南方农作区HDD增幅为0.88~5.31℃ d (10a)<sup>-1</sup>, 大幅超过北方农作区的-0.01~0.59℃ d (10a)<sup>-1</sup>。因此, 为应对不断增加的玉米高温胁迫风险, 北方玉米产区应重点关注播种-乳熟期高温对玉米生产的影响, 南方玉米产区应重点关注抽穗后高温对玉米生产的影响。
增施氮肥对夏玉米花后高温胁迫下籽粒碳氮代谢的影响
DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.33003
[本文引用: 1]
花后高温是影响黄淮海夏玉米籽粒灌浆及产量形成的主要逆境胁迫之一。目前关于增施氮肥缓解灌浆期高温胁迫对小麦、玉米和水稻等作物产量形成的抑制作用已得到证实, 但相关调控途径及其生理机制尚不明确。本研究选用郑单958 (Zhengdan 958, ZD958)和先玉335 (Xianyu 335, XY335) 2个玉米品种为试验材料开展盆栽试验, 设置2个温度处理, 分别为自然环境温度(ambient temperature, CK)和温室增温处理(heat stress, HS); 3个施氮水平, 分别为低施氮量(low nitrogen application rate, LN): 120 kg hm<sup>-2</sup>, 中施氮量(middle nitrogen application rate, MN): 240 kg hm<sup>-2</sup>和高施氮量(high nitrogen application rate, HN): 360 kg hm<sup>-2</sup>, 研究增施氮肥对花后初期高温胁迫下玉米碳氮代谢的影响。结果表明, 与自然温度比, 花后增温(35℃)处理20 d导致ZD958和XY335两个品种的成熟期粒重降低10.6%~19.3%, 但粒重降幅随着施氮量增加而下降, 中施氮量(MN)和高施氮量(HN)下粒重降幅(10.6%~11.2%)小于低施氮量(LN)下粒重降幅(16.2%~19.3%), 说明增施氮肥可以显著提高花后高温胁迫下的玉米粒重。这主要是因为增施氮肥有效缓解了花后初期高温胁迫对玉米籽粒氮代谢的抑制作用, 显著提高了谷氨酰胺合成酶(GS)和谷氨酸合成酶(GOGAT)等氮代谢关键酶活性, 同时维持了碳代谢关键酶蔗糖磷酸合成酶(SPS)和蔗糖合成酶(SS)活性, 促进了籽粒可溶性糖合成增加, 从而保证了较高的籽粒灌浆物质基础。综上所述, 增施氮肥可以缓解玉米花后初期高温胁迫对籽粒碳、氮代谢的抑制, 促进籽粒中同化物积累而增加粒重, 为黄淮海区夏玉米抗逆稳产栽培提供了思路。
冬小麦―夏玉米“双晚”种植模式的产量形成及资源效率研究
DOI:10.3724/SP.J.1006.2009.01708
[本文引用: 1]
为了进一步明确黄淮平原冬小麦晚播、夏玉米晚收的“双晚”增产及资源高效的效应，选用2个中熟冬小麦品种和2个中晚熟夏玉米品种，于2006—2008年先后在河南温县和焦作进行大田试验，研究作物群体物质生产、产量形成参数定量指标及光温资源的分配利用。结果表明，冬小麦晚播产量降低不明显，夏玉米晚收产量显著提高747~2 700 kg hm<sup>-2</sup>，“双晚”周年产量21 891~22 507 kg hm<sup>-2</sup>，比对照提高442~2 575 kg hm<sup>-2</sup>。冬小麦晚播平均叶面积指数、每平方米穗数和穗粒数降低，但平均净同化率、收获指数和粒重提高达5%显著水平；夏玉米晚收平均叶面积指数、收获指数、生育期天数和粒重均显著提高。“双晚”栽培优化了周年资源分配，提高生育期与光、温资源变化的吻合度，其生产效率分别提高2.22%~10.86%和0.47%~11.56%。小麦和玉米品种的遗传类型是影响“双晚”栽培技术的关键。因此，选用小麦晚播早熟高产和玉米长生育期晚熟品种，通过有效调节资源配置，将小麦冗余的光温资源分配给C<sub>4</sub>高光效作物玉米，是提高周年高产高效的重要途径。
弱光胁迫影响玉米产量形成的生理机制及调控效应
DOI:10.3724/SP.J.1006.2023.13064
[本文引用: 1]
在全球气候变化背景下, 生育期内光照不足已成为制约玉米产量提高的主要因素之一, 增加了全球粮食生产和营养安全的风险。本文从光合性能、养分吸收特性、籽粒形成与灌浆特性等方面系统总结了弱光胁迫影响玉米产量形成的生理机制。弱光降低了叶片捕光能力, 基质和基粒类囊体结构解体, 相关酶活性降低, 光系统受到损伤, 碳同化能力降低, 进而抑制根系发育, 影响根系形态和功能, 不利于养分吸收和代谢。由于营养供应不足, 雌、雄穗发育受阻, 花粉和花丝的形态功能受到影响, 导致小花受精率低, 穗粒数降低。弱光条件下, 胚乳细胞数量——“库”容量降低, 胚乳传递细胞结构和功能受到影响, 内源激素平衡被打破, 蔗糖-淀粉代谢相关酶活性下降, 茎节维管束数目和面积减少, 物质转运和转化能力降低, 导致淀粉充实状态差, 粒重降低。因此, 为缓解弱光胁迫对玉米产量形成的影响, 亟须创建系统评估耐阴品种的指标, 利用现代育种技术加快培育出高光效耐阴新品种, 采取增施氮肥、去除顶部叶、喷施生长调节剂和叶面肥等栽培措施提高产量。未来研究需要注重根冠协调, 深入探讨弱光胁迫的作用机理, 为玉米抗逆增产关键技术的创建提供理论依据。
Response of summer maize photosynthate accumulation and distribution to shading stress assessed by using 13CO2 stable isotope tracer in the field
冬小麦-夏玉米高产模式周年气候资源分配与利用特征研究
DOI:10.3724/SP.J.1006.2019.81067
[本文引用: 1]
探明周年产量20,000 kg hm <sup>-2</sup>以上冬小麦-夏玉米种植模式周年气候资源分配与利用特征, 并建立资源优化配置定量指标, 为进一步提升黄淮海该模式周年产量潜力和气候资源利用效率提供理论依据, 具有重要意义。本研究利用2006—2010年黄淮海区9个高产点共45个田间试验的数据, 定量分析了冬小麦-夏玉米模式高产形成与季节间光温水资源分配的关系。结果表明, 三省9个试验点冬小麦-夏玉米均实现了周年20,000 kg hm <sup>-2</sup>以上高产, 但区域间差异较大, 河南和山东小麦产量最高, 山东夏玉米产量最高, 河南和山东周年产量分别高于河北16.9%和21.5%。产量的变化主要由光温水分配差异造成, 河南和山东小麦季积温量在1924.2~2608.0°C和降雨量小于201.1 mm范围时产量均高于河北, 山东玉米季辐射量在2168.5~2953.8 MJ m <sup>-2</sup>、积温量小于2990.7°C和降水量小于591.3 mm范围时产量均高于河南和河北。然而省份间冬小麦-夏玉米模式季节间热量资源分配率和分配比值相对固定, 即小麦季和玉米季积温分配率分别为43%和57%, 两季间积温比值为0.7, 这是该区当前生产和生态条件下冬小麦-夏玉米模式季节间资源合理配置的定量标准。在不增加任何投入的前提下依据该定量指标来指导黄淮海不同生态区冬小麦-夏玉米种植模式的资源优化配置, 对促进黄淮海该种植模式可持续发展具有重要意义。
