播期及主要气象因子对黔西北春玉米产量及产量构成的影响

黄 勇，宋 碧*，张荣达，赵庆洪

(1.贵州大学 农学院，贵州 贵阳 550025； 2.贵州省毕节市农技站，贵州 毕节 551700； 3.贵州省威宁县农技站， 贵州 威宁 553100)

播期试验是常见和重要的试验，尤其在贵州这种极少灌溉的玉米产区，掌握好适宜的播种期，对保障和提高收成显得更加重要。现代植物生理学和作物学研究表明，温度、光照和水分对植物的生长发育和形态建成起着决定性的作用[1-5]。播期主要是通过气象因子影响玉米的各个生长阶段。例如调整播期可使得开花授粉期避开干旱高温季节，以免花粉活力受到高温抑制[6-7]。佟屏亚等[8]的试验显示，推迟播期，前期有利于植株营养生长阶段的发育，后期可延长有效灌浆时间，从而提高产量。Reed等[9]的玉米分阶段遮光试验表明，花期和灌浆期光照不足，会导致籽粒产量下降。Sacks和Kucharik[10]的研究表明，对某一玉米品种来说，其某一生育阶段所需的有效积温(GDD)值是不变的。Nielsen等[11]认为，早播使得营养生长期增长，并且很可能灌浆期也增长，因而产量增加。 Andresen等[12]认为，气候变化导致的诸如生育期变长，夏季气温较低和夏季降水较强，可能是美国20世纪中期以来玉米持续稳定增产的一个原因。

可见，以往的研究结果不一致，有的认为迟播可以增产，而有的认为恰好相反。这与栽培措施和地域有关。黔西北地区是贵州省玉米主产区，具有气温日差较大，辐照强，降雨量较大，无霜期短等特点，使得玉米的种植势必有别于其他地区，而关于气象因素(尤其是逐日气象条件)对该区玉米产量影响的相关研究鲜见报道。为此，笔者在该区开展了玉米播期试验，旨在通过播期的不同，来考察主要气象因素对产量及其构成的影响趋势，以期寻找应对不利气象条件的对策，并为该地区玉米种植者选择适宜播期提供理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验地点及材料

试验于2016年3～9月在贵州省毕节市朱昌镇(27°10′13.30″N，105°17′7.96″E，海拔1598 m)、威宁县五里岗办事处(26°56′27.07″N，104°12′49.82″E，海拔2191 m)完成。试验地肥力中等。供试品种：毕节为贵卓玉9号，威宁为保玉7号。

1.2 试验设计

采用单因素随机区组设计，设6个播期，毕节为：①3月25日(S1)，②4月1日(S2)，③4月8日(S3)，④4月15日(S4)，⑤4月22日(S5)，⑥4月29日(S6)；威宁为：①3月27日(S1)，②4月3日(S2)，③4月10日(S3)，④4月17日(S4)，⑤4月24日(S5)，⑥5月1日(S6)。3次重复。小区面积28.8 m2(8.0 m×3.6 m)。

1.3 栽培管理

采用宽窄行种植，宽行行距0.8 m，窄行行距0.4 m，毕节密度为52500 株/hm2，威宁为75000 株/hm2。

毕节基肥用金正大缓释肥(含42%硝态氮，氮磷钾配方26∶8∶8)，用量600 kg/hm2。无追肥。威宁基肥施复合肥(N∶P2O5∶K2O=15∶15∶15)600 kg/hm2和有机肥(农家肥)3000 kg/hm2。追肥为尿素，在大喇叭口期施用225 kg/hm2。

1.4 大田测产及室内考种

大田测产：收获时，记录每小区穗数，取代表性10穗作为考种样品。称量每小区果穗总鲜重和样品鲜重。每小区产量由小区鲜重乘以折干率r求得。r按下面公式计算：

式中，W1为10穗样品果穗鲜重，W2为10穗样品籽粒含水量为14%时的重量，W3为10穗样品籽粒考种时重量，单位都为kg；x%为考种时籽粒含水量。

室内考种：风干后测量果穗重，穗长，穗粗，秃顶长，穗粒数，籽粒风干重和千粒重。果穗重与籽粒风干重用0.1 g精度电子台称称量。测千粒重时，取干燥籽粒两份，充分混合，各数500粒用0.1 g精度电子台称称重，两者相加即为千粒重(若两样品重量相加相差4～5 g以上时，则加称一份，取相近的两个数相加)。

1.5 气象资料及数据分析

气象数据来源于国家气象科学数据共享服务平台的毕节和威宁两个站点的数据。其中提供的光照参数是日照时数，辐照度是根据Angstrom提出的辐射公式转换而来[13]。公式如下：

式中，Rs——日太阳总辐射量，MJ/(m2·d)；

Rmax——日天文辐射量，即晴天太阳辐射量，MJ/(m2·d)；

as、bs——与大气质量状况有关的经验系数，按FAO推荐，取as=0.25，bs=0.50；

n——逐日日照时数，h；

N——逐日可照时数，即最大时长，h。

1.6 影响因素考察

分别将每个阶段的气象因子视为对产量及其构成的一个影响因素，用逐步回归分析法考察在整个生育期内这些影响因素的综合作用情况。设产量为Y1，穗粒数为Y2，千粒重为Y3，第一阶段至第四阶段的有效积温分别为X11，X12，X13和X14，类似地有，辐照度：X21，X22，X23和X24，以及降雨量：X31，X32，X33和X34，以上X为产量和产量构成变异来源的一部分，另一部分变异来源为：X11X21，X11X31，X21X31，X12X22，X12X32，X22X32，X13X23，X13X33，X23X33，X14X24，X14X34，X24X34，X112，X212，X312，X122，X222，X322，X132，X232，X332，X142，X242，X342。

分别使用Excel 2010、SPSS 19和DPS 7.05进行计算等常规数据处理以及正态性检验、方差分析和通径分析等统计分析。

2 结果与分析

2.1 不同播期对玉米产量及产量构成因素的影响

不同播期玉米的产量见表1。分别对毕节和威宁的玉米产量与播期的关系进行了多项式拟合(见(1)式和(2)式)，拟合曲线(图1)皆为开口向下的抛物线，拟合优度都达到0.85以上，说明自变量对因变量解释力高，即播期与产量有显著关联。

毕节玉米产量随播期变化的回归方程：

y=-0.0039x2+0.7179x-25.2780

(1)

R2=0.8662

威宁玉米产量随播期变化的回归方程：

y=-0.0018x2+0.3166x-5.9738

(2)

R2=0.9119

表1 玉米不同播期的产量(kg/hm2)Tab.1 Yield of different sowing dates in Bijie and Weining(kg/ha)

图1 产量随播期的变化Fig.1 Relationship between sowing date and yield

图1中毕节拐点为89.75，威宁为79.25，表明毕节玉米产量从3月29日(日序89)起即开始出现下降，其变化在3月27日(日序87)到4月10日(日序100)受播期的影响较威宁略小，4月10日后较威宁大，且越来越明显。拟合值毕节在3月29日(日序89)达到最大，威宁在3月19日(日序79)，两者相差10天。

对不同播期的产量及穗粒数和千粒重进行了差异显著性分析(表2)。毕节玉米播期间穗粒数和千粒重达极显著差异，产量达显著差异。对于穗粒数，6播期极显著低于2、4播期，5、6播期显著低于2、4播期，而1、2、3、4播期间差异不显著。表明随播期的推迟，1、2、3、4播期穗粒数所受影响不大，至5播期始，状况急剧变差。对于千粒重，随播期的推迟，表现越来越差，1、2播期间无显著差异，但1播期显著高于3播期。4播期显著低于1、2播期，5播期极显著低于1播期。产量上，5播期显著低于2播期，而6播期比1、2、3、4播期都显著降低。总的说来，自5播期(4月22日)左右起，毕节玉米产量和产量构成表现明显下降的趋势。

威宁穗粒数6播期极显著低于1播期，显著低于2、3播期。千粒重变化情况与毕节类似。

表2 不同播期的玉米产量及产量构成的差异显著性Tab.2 Significance analysis of yield and yield components

2.2 全生育期有效积温、辐照度和降雨量对玉米产量和产量构成的影响

Shapiro-Wilk正态性检验结果表明，穗粒数、千粒重和产量相对于温度、辐照度和降雨量均服从正态分布。

对毕节玉米穗粒数的通径分析(表3)显示，生育期内总的有效积温、辐照度和降雨量与穗粒数的相关系数都近0.6，属中度相关，但显著性未达0.05水平，剩余通径系数高达0.7965，这表明，播期的不同而造成的这三个气象因素在总量上对穗粒数的影响并不大——这一方面是从气象因素的总的差异程度来说，另一方面也是从穗粒数这个产量构成因素对于气象因素的反应灵敏度来说。在威宁方面，生育期内有效积温、辐照度和降雨量在总量上显示出与穗粒数高度相关，辐照度的直接作用力最大，降雨量的直接作用虽小，有效积温甚至显示出负效应，但是经过辐照度的间接作用，效应都能得到极大提高。剩余通径系数仅为0.0776，表明影响穗粒数的因素几乎已完全囊括在内。

对毕节玉米千粒重的通径分析(表4)显示，生育期内总的有效积温、辐照度和降雨量与千粒重的相关系数都在0.95以上，为显著性相关。其中有效积温对千粒重的直接作用效应最大，而通过辐照度起的作用不及通过降雨量起的作用大。降雨量对千粒重的直接作用效应仅次于有效积温，通过有效积温的间接作用更是有所加强。辐照度对千粒重的直接作用效应相对不大，但是通过有效积温和降雨量的间接作用，效应都有所增大。剩余通径系数仅为0.1948，光、温、雨对千粒重的影响效应达80%强。对于威宁千粒重，亦和毕节类似，气象三因素都达显著相关性，仍是有效积温的直接作用效应最大，辐照度和降雨量的直接作用效应虽不大，但是经过有效积温的间接作用，都有大幅提升。辐照度因通过降雨量有较大的间接作用，从而使得相关系数在三者中还达到了最大。剩余通径系数为0.2123。

表3 生育期内总的有效积温、辐照度、降雨量对穗粒数作用的通径分析Tab.3 Path analysis of effect of total effective accumulated temperature, irradiance and rainfall on grain number

注：表中数字右上角的“*”表明P<0.05，“**”表明P<0.01，下同。

表4 生育期内总的有效积温、辐照度、降雨量对千粒重作用的通径分析Tab.4 Path analysis of effect of total effective accumulated temperature, irradiance and rainfall on 1000-grain weight

表5 生育期内总的有效积温、辐照度、降雨量对产量作用的通径分析Tab.5 Path analysis of effect of total effective accumulated temperature, irradiance and rainfall on yield

对毕节玉米产量的通径分析显示，与产量的相关系数都在0.8以上，属高度相关。其中辐照度对产量的直接作用效应最大，远高出有效积温和降雨量的直接作用效应，以及通过有效积温和降雨量的间接作用效应。有效积温和降雨量对产量的直接作用效应都不大，但是通过辐照度的间接作用，效应都有极大提升。剩余通径系数较大，达0.5279。气象因子对威宁产量也呈高度相关性，辐照度的直接作用效应最大，降雨量和有效积温直接作用效应不大——有效积温甚至显示出负效应，但是通过辐照度的间接作用，两者效应都有极大提高。剩余通径系数0.3576。表明除生育期内总的有效积温、辐照度和降雨量外，还有其他的“因素”影响玉米产量。

2.3 生育阶段有效积温、辐照度和降雨量与玉米产量及其构成的相关性

气象因素在总量上对产量及产量构成的影响，可能会因为不同阶段的此消彼长，而掩盖了阶段性的累积效应——即便其在总量上已显示出高度相关性，因此需要再做一个阶段性考察[14]。播期试验研究通常会以传统划分方法(如苗期、拔节期、吐丝期等)来划分阶段，而事实上，气象因素的影响并不会到了某个生育阶段即倏然而始，也不会因为这个生育阶段的结束就戛然而止，而是个连续的过程[15]。因此这里仅从累积效应的角度来划分，将不同播期的生育期分别均分为4个阶段(若划分时长太短，则随机性太大，累积效应太小)，如毕节第一播期生育期共182天，以45天来均分，则第四阶段还余2天，这2天就加到第四阶段里。

从分阶段的气象因子与产量和产量构成的相关系数(图2)来看，毕节地区，第一阶段和第三阶段的辐照度对穗粒数的形成较为重要；有效积温在第三阶段对穗粒数的形成有较大影响；而降雨量并未表现出与穗粒数形成有多大相关性。

对于千粒重，有效积温和降雨量在第三阶段和后期都表现出了极显著相关性，而辐照度一直对千粒重有较大影响，尤其在第二阶段和第四阶段都表现出极显著正相关，在第三阶段也表现出显著正相关。有效积温和降雨量在营养生长阶段对千粒重影响不大，在第一阶段还显示出一定的负相关。

辐照度对产量的影响，也是一直处于较高水平，在第一阶段和第三阶段都表现出显著正相关。有效积温在生殖生长阶段对产量影响较大，尤其在第三阶段即表现出显著正相关。降雨量在生殖生长阶段对产量有较大影响，但不显著。

注：数据标记重叠处，数据标签按 有效积温-辐照度-降雨量 的顺序由高到低排列

图2 气象因子与产量及其构成分阶段相关系数
Fig.2 Yield and yield components in relation to meteorological factors at different growth stages

威宁地区，有效积温对穗粒数在第一阶段表现出极显著负相关，一直到了第三阶段才呈极显著正相关，而在第四阶段也呈显著正相关性。辐照度对穗粒数的影响一直保持在较高水平，第二阶段和第三阶段更是表现出极显著正相关，第四阶段也有显著相关性。降雨量对穗粒数的影响不太大，只是在第三阶段表现出极显著正相关。辐照度对千粒重的影响较明显，在第二阶段和第四阶段极显著正相关，第一阶段和第三阶段显著正相关。有效积温在生殖生长阶段表现出极显著正相关。降雨量对千粒重，在营养生长初期表现出显著负相关，到了第二阶段表现出显著正相关，而第三阶段即呈极显著正相关，后期也呈显著正相关。

有效积温对产量在第三阶段表现出极显著正相关，在后期也有显著正相关性，而在第一阶段却表现出显著负相关。辐照度对产量的影响也一直保持在较高水平，尤其在第二阶段和第三阶段表现出极显著正相关，而在第四阶段也呈显著正相关。降雨量在生殖生长阶段对产量的影响较大，尤其在第三阶段，具有极显著正相关性。

2.4 生育阶段有效积温、辐照度和降雨量对玉米产量及其构成的综合影响

2.4.1阶段气象因子对产量的综合影响

2.4.1.1 毕节产量

逐步回归方程为：

Y1=-164651.3177+422.7418X23+0.0319X212+0.0094X322-0.2798X232

X23、X212、 X322及X232各项与产量偏相关系数t检验均达极显著水平。方程F检验达极显著水平。通径分析X23和X232的直接作用效应最大。另有方程：

Y1=-0.2798X232+422.7418X23-152181.8983

求得当第三阶段辐照度为755.4 MJ/m2，方程有极大值。因通径分析显示X212和X322对产量的直接作用都为正效应，此时分别取这两值在各自阶段的最小值和最大值，得到产量范围为5788.2～9070.8 kg/hm2。

2.4.1.2 威宁产量

逐步回归方程为：

Y1=-1516.7134-9.6053X21+14.8746X31+0.0374X23X33+0.5006X342

X21、X31、X23X33及X342各项与产量偏相关系数t检验均达极显著水平。得回方程F检验达极显著水平。另有拟合方程：

Y1=0.0232 X232-8.8728 X23+C

式中C=-1516.7134-9.6053X21+14.8746X31+0.5006X342。求得X23=190.8950时有极小值。依本试验气象条件，求得产量范围为4085.6～9673.5 kg/hm2。

2.4.2阶段气象因子对产量构成的综合影响

2.4.2.1 毕节穗粒数

逐步回归方程为：

Y2=309.2639-10.7158X13+5.9850X23+5.1157X24-9.8904X34

各因子偏相关系数均达极显著水平，方程F检验亦达极显著水平。上式表明，第三、第四阶段的辐照度高，第三阶段的有效积温低和第四阶段的降雨量小，可使穗粒数增加。

2.4.2.2 威宁穗粒数

逐步回归方程为：

Y2=63.9716+0.0913X11+0.9145X13+

0.1487X33-0.4133X14

各因子偏相关系数均达极显著水平，方程F检验亦达极显著水平。通径分析表明，第三阶段的有效积温直接作用最大。另有与偏相关系数和F检验均达极显著的拟合方程：

Y2=19.0590+0.4489X23

通径分析显示，第三阶段辐照度有极强的直接正效应。

2.4.2.3 毕节千粒重

逐步回归方程为：

Y3=-124.8808+0.2190X13-0.2794X33-0.2912X14+2.5526X34

X33、X14与千粒重的偏相关系数达显著水平，X13、X34与千粒重的偏相关系数达极显著水平，方程F检验达极显著水平。通径分析表明，对千粒重直接作用正效应最大的是第四阶段降雨量，其次是第三阶段有效积温。

2.4.2.4 威宁千粒重

逐步回归方程为：

Y3=-1.6580+0.1457X32+0.1426X23+1.2499X34

X32与千粒重的偏相关系数达显著水平，X23、X34与千粒重的偏相关系数达极显著水平，方程F检验达极显著水平。通径分析表明，第二和第四阶段降雨量、第三阶段辐照度对千粒重有直接正效应。

3 结论与讨论

从产量的拟合曲线(图1)来看，随着播期的推迟，产量会逐渐降低。但是从产量的方差分析(表1)来看，1至4播期间并不存在显著性差异。这反映出在一个较大的播期跨度(3月底到4月中)上，整个生育期的气象差异对产量的影响并不大。但是5播期和6播期与前面4个播期的显著性差异，可以作为拟合曲线所反映出的产量在一个更大播期跨度上的衰减趋势的佐证。这通常解释为晚播会造成积温不足。从分阶段的相关系数(图2)来看，除了辐照度一直保持较高的正相关水平，有效积温(以下简称积温)和降雨量在营养生长前期都不同程度表现出负相关，有些甚至达到极显著水平。这一方面说明，在营养生长前期，一些气象条件与最终的产量及其构成的发展方向并不一致，起了阻碍的作用，但另一方面也存在这样的可能，即播种后及营养生长前期这个阶段较为恶劣的气象条件，反而可以促成最后的产量形成。所以我们“适时”提前早播，只是每穴须多播几粒种子。

图2显示，积温和降雨量在生殖生长阶段对千粒重的建成影响很大。温度(积温)不光可以触发一些生理进程，也是生理进程快慢的调节器，它在促成源流库物质输出能力、转运速度和存储能力上起关键作用。水分本身作为物质因素是千粒重的组成成分，但它也是诸如携带和转运养分等物理、生理过程的重要物质因素。两者的重要性不言而喻，但要注意这是一种互作效应。比如威宁生殖生长的前期，降雨量的直接作用显示出一定的负效应(直接通径系数-0.5060)，但是通过积温的间接作用，就显示为正效应，且有大幅提升。而在毕节的同一阶段，积温的直接作用为负效应(直接通径系数-0.2630)，而通过降雨量的间接作用，就达到了较大的正效应。受东南沿海夏季台风的影响，毕节和威宁在6、7月间会有较大降雨，而均温相差不大，如果将播期提前至2月底3月初，就不会使得营养生长后期遭遇较多雨水，生殖生长阶段雨水却较少，而使千粒重水平降低。

贵州西部高寒地区4、5月间遭受的倒春寒和夏季东南沿海台风造成的大降雨，对时逢苗期和灌浆期的植株来说，都是不能忽视的逆境胁迫。前面在做气象因素在生育期总量上对产量的通径分析时提到，剩余通径系数还较大，表明还有较重要的“因素”未考虑，这“因素”一方面是前面已提及的阶段性的此消彼长，另一方面很可能是肥料因素，播期造成种子、幼苗和植株在各相应生育时期气象条件各异，必定也使得养分在各阶段的转运和利用有所不同。因此肥料因素实际是温、光、水互作效应中未加考虑的一个重要的互作因素。贵州山区的玉米种植有灌溉，但是肥料的使用已经十分普及。因此肥料是贵州山区唯一可主动调控的因素。

结合研究结果，可以根据不同生育阶段的生理进程特点和可能遭受的不同气象胁迫，提前施以相应的适量肥料以促成植株后续发育所必须的生理形态和功能的提前建成，而在一定程度上对抗胁迫。这样结合播期调整，可以最大地减少气象因素造成的损失。

从图2可以看出，辐照度对玉米产量及其构成一直有一个较高水平的影响，尤其在生殖生长阶段。贵州西部越往西海拔越高，东西两地的垂直温差也大。威宁试验地比毕节高600 m，试验生育期内总积温就低了近500℃，降雨量小了117 mm，但辐照度几乎持平，是一个较为稳定的因子。所以玉米品种可以考虑选育光依赖型而对温、水不敏感的品种。

参 考 文 献：

[1] 官春云.现代作物栽培学[M].北京：高等教育出版社，2011：89-114.

[2] J.S.Boyer.Plant Productivity and Environment[J].Science，1982，218(4571)：443-448.

[3] Lincoln Taiz， Eduardo Zeiger.Plant Physiology(Third Edition)[M].Sunderland，MA，U.S.A.：Sinauer Associates， Inc.， 2002：33-46.

[4] 王 忠.植物生理学[M].北京：中国农业出版社，2009：453-458

[5] 宋志伟，张宝生.植物生产与环境(第二版，种植专业)[M].北京：高等教育出版社，2006：170-192

[6] 李少昆，刘永红，李 晓，等.西南玉米田间种植手册[M].北京：中国农业出版社，2011：8-12，79.

[7] H.范柯伦，J.沃尔夫.农业生产模型——气候、土壤和作物[M].北京：中国农业科技出版社，1990：265-267.

[8] 郭庆法，王庆成，汪黎明.中国玉米栽培学[M].上海：上海科学技术出版社，2004：37-39

[9] Reed， AJ & Singletary， George & Schussler，etal. AL.Shading Effects on Dry Matter and Nitrogen Partitioning， Kernel Number， and Yield of Maize[J].CropScience，1988， 28(5)：819-825.

[10] Sacks， William & Kucharik， Christopher.Crop management and phenology trends in the U.S.Corn Belt：Impacts on yields， evapotranspiration and energy balance[J].AgriculturalandForestMeteorology，2011，151(7)：882-894.

[11] L.Nielsen， Robert & R.Thomison， Peter & A.Brown，etal. Delayed Planting Effects on Flowering and Grain Maturation of Dent Corn[J].AgronomyJournal，2002，94(3)：549-558.

[12] Andresen， J.A.， G.Alagarswamy， C.A.Rotz，etal. Weather Impacts on Maize， Soybean， and Alfalfa Production in the Great Lakes Region， 1895-1996[J].AgronomyJournal，93(5)：1059-1070.

[13] 宋利兵，陈 上，姚 宁，等.基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究[J].农业机械学报，2015，46(11)：95-111.

[14] 王 柳，熊 伟，温小乐，等.温度降水等气候因子变化对中国玉米产量的影响[J].农业工程学报，2014，30(21)：138-146.

[15] 赵可夫.玉米生理[M].济南：山东科学技术出版社，1982：278-286.