夏玉米籽粒脱水特性及与灌浆特性的关系

李璐璐，明博，高尚，谢瑞芝，侯鹏，王克如，李少昆



夏玉米籽粒脱水特性及与灌浆特性的关系

李璐璐，明博，高尚，谢瑞芝，侯鹏，王克如，李少昆

（中国农业科学院作物科学研究所/农业部作物生理生态重点实验室，北京 100081）

【目的】当前，玉米收获期籽粒含水率普遍偏高，限制了中国机械粒收技术的推广应用。玉米籽粒授粉后，灌浆与脱水过程相伴，但二者之间的关系并不明确，本研究通过对不同玉米品种籽粒脱水和灌浆过程的系统观测，明确其籽粒脱水和灌浆特征，探讨二者间的关系，为适宜机械粒收品种的选育和推广提供支持。【方法】试验于2015—2016年在河南新乡进行，累计选用22个供试玉米品种，统一授粉。2015年自授粉后26 d开始至11月14日止、2016年自授粉后11 d开始至10月17日止，连续测定籽粒含水率（MC）、含水量（M）、干重（DW）与鲜重（FW）的动态变化，建立这些指标与授粉后积温（T）之间的回归方程，以此明确籽粒脱水和灌浆特征，并结合籽粒脱水、灌浆参数的相关分析结果，探讨这两个过程的关系。【结果】玉米籽粒含水率、含水量、干重及鲜重的动态变化与授粉后积温均有极显著的非线性关系。22个参试玉米品种籽粒含水率与授粉后积温的关系符合Logistic Power模型。授粉后，参试品种含水率降至28%需要积温1 126—1 646℃·d，平均1 357℃·d；含水率降至25%需要积温1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。综合分析籽粒干物质和含水量的变化动态，籽粒含水率变化可分为两个阶段。第一个阶段从籽粒建成至线性灌浆期结束为止，干物质的快速积累是含水率快速下降的主导因素；第二阶段自线性灌浆期结束至籽粒收获，含水率下降的主导因素转化为籽粒水分的持续散失。相关分析显示，玉米灌浆期天数、积温与生理成熟期籽粒含水率在2015年达到极显著负相关，2016年相关性不显著；不同品种生理成熟前、后及总脱水速率与灌浆速率之间相关性不显著。【结论】籽粒含水率与授粉后积温建立的Logistic Power回归模型具有良好的预测稳定性。籽粒含水率的变化由籽粒灌浆和籽粒脱水两个关键因素分阶段主导，评价适宜机械粒收的品种，不仅要注意籽粒灌浆特性和熟期，还要关注籽粒脱水特性的选择。

玉米；籽粒灌浆；籽粒脱水; 籽粒含水率；Logistic Power模型

0 引言

【研究意义】玉米收获期籽粒含水率显著影响机械粒收质量[1-6]，在籽粒发育进程中，脱水过程与灌浆同步进行，并持续至籽粒收获，明确玉米籽粒脱水动态及其与灌浆过程的关系，对选育脱水速率快的宜机收品种有重要意义。【前人研究进展】玉米籽粒脱水主要是为了促使籽粒进入休眠状态，以获得逆境耐性[7-8]。MAIORANO等[9]将玉米籽粒水分变化过程划分为迟滞期、灌浆期脱水和生理成熟后脱水3个阶段，而BROOKING[10]将灌浆期脱水称为“生理脱水”（developmental loss of water）。申琳[11]以籽粒含水量上升、平稳和下降的变化动态，将生理成熟前的籽粒发育过程划分为3个阶段。CRANE[12]研究发现一些吐丝期相近的品种，在籽粒含水率降至45%之前籽粒含水量和干物质积累量的变化存在同步性。MA等[13]研究认为，随着籽粒灌浆过程推进，乳线至50%时，籽粒含水率为38.5%，乳线消失时，籽粒含水率为31.2%，但是品种和年份间存在一定差异。李德新等[14]认为灌浆速率与收获期籽粒含水率呈显著正相关。孙月轩[15]、乔江方等[16]研究认为，玉米籽粒含水率变化与灌浆速率显著相关。这些研究表明，籽粒灌浆和脱水过程可能存在一定的联系。【本研究切入点】中国各玉米区多选用熟期相对较长的品种以提高光温资源利用效率，实现玉米高产。但收获时玉米籽粒含水率普遍偏高，影响了机械粒收质量和效益。机械粒收要求的籽粒脱水快与作物高产要求的灌浆期长、灌浆速率高之间相互关系如何？两者能否统一？玉米籽粒灌浆与籽粒脱水过程的关系尚缺乏深入的研究。【拟解决的关键问题】通过系统观测不同品种玉米籽粒干重、鲜重、含水量与含水率的变化动态，明确玉米籽粒脱水过程并探讨该过程与灌浆过程的关系，为适宜机械粒收品种的选育和配套技术推广应用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2015和2016年在中国农业科学院新乡综合试验站（35°10′N，113°47′E）进行。种植密度均为75 000株/hm2，田间管理同大田生产。试验处理见表1。

1.2 测定项目与方法

详细观测各品种生育进程。吐丝前，各品种选择标记200株生长一致、无病虫害的代表性植株进行雌穗套袋。吐丝后3 d内统一授粉，以确保取样果穗授粉日期一致。测定时选择统一授粉的5个果穗，取中部籽粒以烘干法测定籽粒含水率。取样间隔5 d一次，为避免错过生理成熟时间，接近生理成熟期取样间隔缩短至1—3 d。每次取样拍照留存籽粒乳线图像，至乳线消失、黑层完全形成判定品种生理成熟日期。测定时如遇降水天气，则该次取样测定顺延1 d。2015年测定自授粉后25 d开始，至生理成熟后26—52 d结束，主要关注籽粒灌浆至生理成熟后的脱水情况；2016年自授粉后11 d开始测定，至生理成熟后16—35 d结束，兼顾籽粒建成后期和灌浆期的含水率变化情况。

表1 试验处理

1.3 测试指标和计算方法

1.3.1 籽粒含水量和含水率

含水量(g)=鲜重(g)-干重(g)

1.3.2 籽粒脱水速率计算 根据文献记载，细胞原生质含水率在70%—90%[17]，籽粒形成初期细胞含水率约为90%[7]，玉米籽粒授粉后12 d之前籽粒含水率在80%—90%[18]，本研究把籽粒形成初期的含水率规定为90%。用初始籽粒含水率（90%）和生理成熟期籽粒含水率的差值与授粉至生理成熟积温（≥0℃活动积温，下同）的比值计算生理成熟前籽粒平均脱水速率。用生理成熟期籽粒含水率和收获期籽粒含水率差值与生理成熟后积温的比值计算生理成熟后籽粒平均脱水速率；收获期籽粒含水率以生理成熟后第N天（第10—15 d中某一测试当天）的籽粒含水率表示。以初始籽粒含水率与收获期籽粒含水率差值与二者之间积温（总积温）的比值表示籽粒总脱水速率。计算公式如下：

生理成熟前籽粒平均脱水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-生理成熟期籽粒含水率(%))/授粉至生理成熟积温(℃·d)；

生理成熟后籽粒平均脱水速率(%·(℃·d)-1)=(生理成熟期籽粒含水率(%)-收获期籽粒含水率(%))/生理成熟后积温(℃·d)；

籽粒脱水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-收获期籽粒含水率(%))/总积温(℃·d)。

1.3.3 灌浆速率计算 以生理成熟期百粒干重与授粉至生理成熟积温的比值计算平均灌浆速率，公式为：

籽粒脱水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-收获期籽粒含水率(%))/总积温(℃·d)。

1.3.4 籽粒含水率模型 为了避免环境条件差异对不同熟期品种籽粒脱水时间造成的影响，本研究以相互关系更为稳定[19-21]的授粉后积温与籽粒含水率进行分析，建立两者的回归关系模型，以授粉后积温估算籽粒含水率。通过观察籽粒含水率与积温的散点图分布形态，选择Logistic Power非线性增长模型建立回归模型，模型形式如下：

式中，a、b、c为模型参数，T（℃·d）为自变量，即授粉后积温，MC（%）为因变量，即籽粒含水率。a为模型极值，即籽粒初始含水率，本研究将a参数设定为90。利用CurveExpert Professional统计软件的非线性曲线拟合功能，得出不同品种回归模型b、c参数的最优估计值，根据拟合度（2）和检验评价模型优劣。

1.3.5 籽粒含水量和鲜重模型 采用Rational Function非线性增长模型分别对籽粒含水量和鲜重与授粉后积温的关系进行回归分析，模型如下：

式中，a，b，c，d为模型参数，T（℃·d）为自变量，即授粉后积温，M（g）和FW（g）为因变量，分别为籽粒含水量和籽粒鲜重。

1.3.6籽粒干重模型 采用Ratkowsky Model非线性增长模型对籽粒干重与授粉后积温的关系进行回归分析，模型如下：

式中，a，b，c为模型参数，T（℃·d）为自变量，即授粉后积温，DW（g）为因变量，即籽粒干重，e为自然对数的底数。

1.4 数据处理

用Excel 2007进行数据计算和作图。用Curve Expert Professional 2.2.0 进行籽粒含水率、干重、鲜重和含水量动态变化的曲线拟合。用SPSS 16.0进行相关分析，相关分析结果用Pearson相关系数表示，显著性检验采用Two-tailed检验。模型建立所用籽粒含水率、含水量、鲜重和干重数据为逐次测定结果的均值，积温数据以中国气象局数据中心“中国地面气候资料日值数据集（V3.0）”[22]新乡站（站点编号：53986，距试验点直线距离24.5 km）逐日平均温度，根据授粉时间和测定时间累加计算。

2 结果

2.1 不同玉米品种的生育进程

试验条件下，参试玉米品种播种和出苗日期相同，吐丝日期和生理成熟日期存在差异。2015年，11个供试品种的吐丝期和生理成熟期最大相差7 d和26 d，授粉至生理成熟平均61 d，变化范围为48—69 d，平均积温为1 393℃·d，变化范围为1 166—1 553℃·d；2016年17个供试品种的吐丝期、生理成熟期最大相差8 d和23 d，授粉至生理成熟平均54 d，变化范围为43—60 d，灌浆期平均积温为1 415℃·d，变化范围为1 179—1 553℃·d（表2）。

2.2 玉米籽粒含水率与积温的关系

参试品种籽粒含水率与授粉后积温的关系呈现先快速下降后逐渐减缓的单调变化趋势。利用各品种籽粒含水率与其授粉后积温，以Logistic Power模型拟合建立回归模型，能够很好地反映不同品种籽粒含水率与其授粉后积温的关系，且不受年际变化影响（图1）。全部参试品种拟合度2值在0.962—0.995之间，检验均达到极显著水平（表3）。

不同品种籽粒脱水过程中累积的授粉后积温存在较大差异（表3），2015年11个品种籽粒含水率降至28%所需要的授粉后积温平均为1 361℃·d，变化范围为1 140—1 489℃·d；降至25%所需要的授粉后积温平均为1 484℃·d，变化范围为1 221—1 630℃·d。2016年17个品种籽粒含水率降至28%所需要的授粉后积温平均为1 367℃·d，变化范围为1 253—1 482℃·d；降至25%所需要的授粉后积温平均为1 492℃·d，变化范围为1 361—1 630℃·d。

以2015和2016年各品种生理成熟时测定的籽粒含水率与以Logistic Power回归模型计算的籽粒含水率进行比较（图2），两年间测定的生理成熟籽粒含水率与模型预测的生理成熟籽粒含水率具有极显著的正相关关系（＜0.01），均值比较（paired sample T test）差异不显著。建立的Logistic Power回归模型具有良好的籽粒含水率预测性能。

用Logistic Power方程对2015和2016年所有参试品种籽粒含水率与授粉后积温拟合，得到参试品种籽粒含水率预测模型：MC=90/[1+(T/883.187)]1.851（2=0.974**，n=423），回归方程显著性达到极显著水平（＜0.01）。实测籽粒含水率数据多数分布于模型95%置信区间范围内，可以很好的描述现有品种籽粒含水率变化与授粉后积温的相互关系（图3）。

基于籽粒含水率与授粉后积温回归建立的预测模型，以黄淮海夏玉米机械粒收要求的28%、25%含水率[2, 23]为标准，当前品种籽粒含水率降至28%，需要授粉后积温为1 357℃·d，其95%置信区间为1 126— 1 646℃·d，参试品种达到相同的28%籽粒含水率所需积温相差为520℃·d；籽粒含水率降至25%，需要授粉后积温为1 480℃·d，置信区间为1 218—1 810℃·d，两者相差达592℃·d（表4）。

2.3 玉米籽粒脱水与灌浆进程

2016年，试验测定由籽粒授粉后11 d开始，重点分析籽粒建成后期和灌浆过程中，水分和干物质变化与籽粒含水率持续降低之间的关系。分别将17个参试品种的籽粒干重、籽粒含水量、籽粒鲜重与授粉后积温建立回归模型，3个关系模型均达到极显著水平，拟合结果如下：

DW=30.1532/[1+e(3.6193-0.0053T)]（2=0.91**，n=262）；

M=(8.4648-0.0002T)/(1-0.0013T+7.8999×10-7T2)

（2=0.84**，n=262）；

FW=(0.3173-0.0373T)/(1-0.0008T+7.2421×10-7T2)（2=0.78**，n=262）。

结果显示，DW随着T的增加先增加后趋于稳定，灌浆速率在684℃·d积温时达到最大值，435—932℃·d积温之间为DW的线性增长期；M随着T的增加先增加后降低，自授粉后至籽粒灌浆中期，M均高于DW，此阶段籽粒仍在净吸收水分，M在828℃·d积温时达到最高值，此后M开始不断降低。FW随着T的增加呈先增加后降低的趋势，在1 171℃·d积温时达最大值，其变化曲线是DW与M变化的复合曲线（图4）。

2.4 玉米籽粒脱水特性与灌浆特性的相关关系

对籽粒脱水与灌浆参数的相关分析表明（表5），生理成熟期籽粒含水率与收获期籽粒含水率呈正相关，2016年达到极显著水平；生理成熟期籽粒含水率与授粉至生理成熟天数及相应积温之间，2015年极显著负相关，2016年相关不显著；生理成熟期籽粒含水率与生理成熟前籽粒平均脱水速率之间没有显著相关性；生理成熟前籽粒平均脱水速率与授粉至生理成熟天数及相应的积温之间呈极显著负相关，表明灌浆期越短，生理成熟前籽粒平均脱水速率越快；籽粒生理成熟前、后及总脱水速率与灌浆速率之间相关性不显著；生理成熟期百粒干重与授粉至生理成熟天数及相应积温呈显著或极显著正相关，与平均灌浆速率呈极显著正相关关系，即灌浆期越长、灌浆速率越大，粒重越大。

表2 不同品种玉米生育进程与积温

图1 不同品种籽粒含水率预测模型

图2 生理成熟期籽粒含水率模型预测值与测定值的关系

图3 参试品种籽粒含水率预测模型

表3 不同玉米品种Logistic Power模型拟合结果

MC表示籽粒含水率，**表示检验达极显著水平（＜0.01）。下同

MC stands for moisture content. ** meanstest achieves very significant level (<0.01). The same as below

表4 玉米籽粒含水率与需要的授粉后积温

3 讨论

3.1 玉米籽粒脱水和积温的关系及理想脱水的品种类型

研究表明，玉米籽粒含水率随生育进程的推进呈现单调递减的趋势。但受温度、湿度、风速等环境因素的影响，籽粒含水率变化动态有明显差异[10, 24-26]。对于不同熟期的品种，由于其籽粒脱水进程处于不同的环境条件下，难以比较品种间籽粒脱水速率的差异。积温作为作物生育进程的估算指标应用广泛[27-28]，在籽粒脱水动态的研究中也有应用[19-21]。本研究以授粉后积温与籽粒含水率建立回归模型，具有优良的预测精度。尽管2015和2016年的气温和降水[29]等条件差异较大，但是该模型在年际间也表现出较好的预测稳定性，可以作为不同积温条件下玉米籽粒含水率的估算方法。这表明，虽然籽粒含水率变化过程受多种外界环境因素影响，但温度是其变化的决定性影响因素。两年22个参试品种拟合得到的籽粒含水率回归模型显示，现有品种降至适于机械籽粒收获的28%含水率需要授粉后积温1 126—1 646℃·d，平均为1 357℃·d；降至25%含水率需要授粉后积温1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。这表明，参试的黄淮海夏玉米品种籽粒脱水至适宜机械粒收标准，所需积温相差达到520—592℃·d，以该区常年气象条件分析，品种间达到适宜机械粒收标准的时间差距将达30—45 d。显然，接近模型置信区间下限的品种更适合在农时相对紧张的黄淮海夏玉米区实现机械籽粒收获。

表5 玉米籽粒脱水与灌浆参数相关分析

图4 玉米籽粒含水量、鲜重和干重随授粉后积温的变化

3.2 玉米籽粒脱水与灌浆的关系

随着籽粒灌浆进程的推进，淀粉、蛋白质、油脂等合成产物不断充实籽粒，水分则不断被消耗和替代，籽粒含水率呈现不断下降的趋势，籽粒灌浆与脱水应存在某种关联性。本研究显示，授粉后籽粒含水率呈现单调下降的趋势，这一单调过程结合籽粒干重、籽粒含水量的变化分析，可分为两个阶段：（1）第一阶段是籽粒建成至线性灌浆期结束。籽粒水分处于净吸收的状态，在线性灌浆速率达到峰值后，籽粒含水量也达到最高值，较高的籽粒含水量将维持至线性灌浆期结束。由于籽粒干重增长迅速，灌浆速率大于含水量增长速率，两者变化的差异形成了籽粒含水率变化曲线前段由平缓下降至加速下降的形态。因此，这一阶段籽粒脱水速率是由籽粒灌浆速率所决定的。（2）第二阶段自线性灌浆期结束至籽粒收获。线性灌浆期结束后，籽粒干物质积累速度逐渐减缓，籽粒干重至生理成熟时达到最大值。同时，籽粒水分开始净散失，籽粒含水率下降主要是由于水分散失造成的。

GAMBIN等[30]测定了不同品种灌浆期籽粒含水率变化，认为籽粒含水量达到最大起至生理成熟，这一阶段的脱水速率决定了籽粒灌浆期长度，而脱水速率由含水量下降速率和干物质积累速率共同作用。上述结果与本研究分析的第一阶段的过程类似。但这一阶段的终点并非是生理成熟，而是线性灌浆期的结束。籽粒含水率变化的第二阶段是更纯粹的水分散失过程。生理成熟后籽粒含水率变化属于第二阶段，MISEVIC等[31]研究认为高油玉米生理成熟后籽粒脱水速率较普通玉米慢，张立国等[32]发现淀粉、蛋白质和油脂等含量与生理成熟后籽粒脱水速率显著相关，Mathre等[33]认为，玉米生理成熟后籽粒脱水速率受果穗直径、行粒数等因素影响，张立国等[34]研究发现，穗粗、穗行数、粒宽与玉米生理成熟后籽粒脱水速率呈显著或极显著正相关，穗长与脱水速率呈极显著负相关。这些研究表明籽粒组分、籽粒形态、果穗形态等性状的差异会对含水率变化的第二阶段起到关键作用。

上述分析表明，籽粒灌浆速率是籽粒含水率变化重要但不唯一的影响因素。相关分析结果显示，生理成熟前、后籽粒的脱水速率以及总脱水速率均与灌浆速率之间无显著相关性，不能简单地以籽粒灌浆的快慢来判断籽粒脱水的快慢。籽粒含水率的变化以线性灌浆期结束为界，分为前后两个阶段。籽粒灌浆速率主要影响了籽粒含水率变化的前期阶段，而籽粒水分的散失速率是后期，特别是生理成熟后含水率变化的决定因素。评价适宜机械粒收的品种，既要关注籽粒灌浆速率，还需要注重影响籽粒含水量散失的性状。

3.3 玉米生理成熟期籽粒含水率与灌浆期时长的关系

生产中普遍存在早熟品种生理成熟期籽粒含水率低，晚熟品种生理成熟期籽粒含水率高的认识。本研究结果显示，授粉至生理成熟天数与总脱水速率呈极显著负相关关系（表5），这表明现有品种存在早熟脱水速率快，晚熟脱水速率慢的整体趋势。但不同品种生理成熟期籽粒含水率有较大差异[35]，生理成熟前籽粒脱水速率与生理成熟期籽粒含水率之间没有显著相关性（表5），存在熟期短但生理成熟期含水率高的品种，也存在熟期长而生理成熟期含水率低的品种。以试验品种ZD958和XY335为例分析，两品种生育期基本一致（授粉至生理成熟所需积温分别约为1 488℃·d和1 483℃·d），但生理成熟期含水率分别为28.4%和24.9%[35]，灌浆期时长并不是决定生理成熟期籽粒含水率的首要因素。

灌浆期长度和灌浆速率高低与百粒重间存在显著正相关关系（表5），而百粒重是影响产量的关键因素[36-37]。追求合理的产量必须要保证合理的灌浆期时长，那么留给籽粒降低水分含量的时间就会相应减少。在农时紧张的黄淮海夏玉米区，就需要关注品种籽粒水分散失快慢的差异，以协调产量和适宜机械粒收含水率要求之间的关系。因此，在机械粒收品种的选育上，需结合品种熟期要求并筛选籽粒脱水快的品种，兼顾光温资源的高效利用与机械粒收，实现产量和生产效率的协同提高。同时，可以利用生理成熟期籽粒含水率与授粉至生理成熟积温建立玉米品种机械粒收适宜性的评价和选育标准，便于生产中机械粒收品种的筛选应用。

4 结论

授粉后积温与籽粒含水率、籽粒含水量、籽粒干重及籽粒鲜重的变化动态间均具有极显著的非线性关系，可以用授粉后积温建立上述指标的预测模型。其中，籽粒含水率与授粉后积温符合Logistic Power模型关系，在品种和年际间具有预测稳定性，可以用来预测籽粒含水率变化。现有品种降至适于机械籽粒收获的28%含水率需要授粉后积温1 126—1 646℃·d，平均1 357℃·d；降至25%含水率需要授粉后积温1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。籽粒含水率变化由籽粒灌浆和籽粒脱水两个关键因素分阶段主导，评价适宜机械粒收的品种，不仅要注意籽粒灌浆特性和熟期，还要关注籽粒脱水特性的选择。

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（责任编辑 杨鑫浩）

Study on Grain Dehydration Characters of Summer Maize and Its Relationship with Grain Filling

LI LuLu, MING Bo, GAO Shang, XIE RuiZhi, HOU Peng, WANG KeRu, LI ShaoKun

(Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Physiology and Ecology, Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

【Objective】Nowadays, the higher grain moisture content at harvest limits the popularization and application of the mechanical grain harvesting technology. Maize grain filling process is accompanied by grain dehydration process after pollination, however, the relationship between these two processes remains a challenge. We used different maize cultivars to study the characters of the two processes and the relationships between them, which provided support for breeding and promotion of the harvesting technology. 【Method】Field experiments were conducted in Xinxiang, Henan in 2015 and 2016. A total of 22 cultivars were studied and the controlled pollination was applied in every cultivar. In 2015, the sampling time was from the 26th day after pollination to November 14th. In 2016, the sampling time was from 11th day after pollination to October 17th. We measured dynamic changes of grain moisture content (MC), moisture (M), dry weight (DW) and fresh weight (FW) before and after physiological maturity to establish the relationships between these indexes and the accumulated temperature after pollination (T) by equations. Based on these equations, the grain dehydration process and the filling process were clarified. Then, we developed the relationship between these two processes by the correlation analysis. 【Result】Results showed that T had the significant non-linear relationships with MC, M, DW and FW. Among them, the relationship between MC and T of 22 maize cultivars could be described by the Logistic Power regression model. The MC dropped to 28% when the T reached average 1 357°C·d, changing from 1 126 °C·d to 1 646 °C·d between cultivars. The average T was 1 480°C·d for 25% MC, changing from 1 218 °C·d to 1 810 °C·d. Dynamic change of MC could be divided into two stages based on the changes of DW and M. The first stage was from the start of grain growth to the end of linear filling process, in which the decreasing MC was mainly decided by the fast dry matter accumulation. The second stage followed the former ending to the harvest time, in which the decreasing MC was owned to the decreasing M. The correlation analysis showed that there was a significant negative correlation between the MC at physiological maturity and the filling days, and the T from pollination to physiological maturity in 2015 while the relationship was not significant in 2016. There was no significant relationship between the filling rate and the grain dehydration rate before physiological maturity, similar to the grain dehydration rate after physiological maturity and the total dehydration rate. 【Conclusion】 Our study found that the Logistic Power regression model had a good predictive stability to establish the relationship between MC and T. We proposed that MC was decided by the grain filling rate and the grain moisture loss rate respectively at different stages. Thus, breeders should not only pay attention to grain filling characters and maturity time, but also concern about the grain dehydration characters when evaluate suitable cultivars for the harvesting technology.

maize; grain filling; grain dehydration; grain moisture content; Logistic Power model

10.3864/j.issn.0578-1752.2018.10.007

2017-06-15；

2017-12-05

国家重点研发计划（2016YFD0300605）、国家自然科学基金（31371575）、国家玉米产业技术体系项目（CARS-02-25）、中国农业科学院农业科技创新工程

李璐璐，Tel：18611748642；E-mail：lilulu19910818@163.com。明博，Tel：13581680514；E-mail：mingbo@caas.cn。李璐璐和明博为同等贡献作者。通信作者王克如，Tel：010-82108595；E-mail：wkeru01@163.com。通信作者李少昆，Tel：010-82108891；E-mail：lishaokun@caas.cn