花铃期干旱胁迫对不同棉花品种光合特性影响及抗旱性评价

孙丰磊，张 玻，曲延英，陈全家，高文伟

(新疆农业大学农学院，新疆 乌鲁木齐 830052)

棉花是我国重要的经济作物[1]。花铃期是棉花一生中水肥需求的关键时期[2,3]，此时期水分亏缺对棉花生长发育的影响尤为明显[4-6]。我国西北、内蒙古、新疆等地为干旱及半干旱地区，其中新疆干旱面积最大。为降低干旱对农业造成的损失，除了增加灌溉，就是培育抗旱品种[7]。实践证明，培育抗旱品种是提高作物在干旱条件下产量的有效手段[8]。利用不同棉花品种的种质资源的抗逆性，研究棉花花铃期干旱胁迫下光合特性，是挖掘现有主栽品种抗旱性的有效途径之一。Hatmacher 等[9]研究发现，抗旱性强的棉花种质材料抵御干旱的途径是加大气孔阻力，降低蒸腾强度。马富裕等[10]研究表明，花铃中期水分亏缺导致群体光合速率比适水下降42.2%，皮棉产量减少741 kg·hm-2。随着抗旱性研究的不断深入，其抗旱机理及抗旱性评价相关报道中多数抗旱研究是基于室内试验[11]，大田研究相对较少。本研究以28份棉花品种材料，在大田进行水分胁迫试验，采用主成分分析、隶属函数[12]相结合的方式，分析比较花铃期光合指标及其与品种抗旱性关系，并进行抗旱性综合评价[13]，为筛选抗旱种质资源与选育抗旱品种提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料

28份棉花品种，均由新疆农业大学遗传育种实验室提供(表1)。

表1 供试棉花品种

1.2 方法

1.2.1 试验设计 试验于2016年在石河子144团农大试验田进行，播种前在试验区划分两片区域，用于正常浇水(CK)和干旱胁迫(Drought)，每个材料采用0.5 m×3.0 m 2行宽膜种植，每膜种植3个品种，两种处理均重复两次,以保护行隔离。在花铃期对照组正常浇水，胁迫组不浇水处理。之后一切正常浇水。

1.2.2 测定项目与方法 采用便携式光合测定系统(CIRAS-3，汉莎，英国)，在棉花花铃期水分胁迫第十天(7月14日早晨10∶30～12∶30之间，此时间段为当地测量最佳时间，避免“光合午休”现象)进行光合测量并摘取幼叶置于液氮保存，以备后续测定理化指标。均以测定倒3叶为准，测定时设定光量子通量密度为1 100 μmol·m-2·s-1，环境温度为31 (±2)℃，相对湿度为50(±3)%，CO2浓度为370(±5) μmol·mol-1。主要测定的光合指标有净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)、水分利用效率(WUE)(净光合速率/蒸腾速率)、细胞间二氧化碳浓度(Ci)、水蒸气压亏缺(VPD),重复三次。

1.3 数据处理

采用EXCEL进行数据汇总与计算，用SPSS 21.0软件分析数据。抗旱系数(PI)[14]公式为

(PI)=Yd/Yw

(1)

式中，Yd为干旱胁迫条件下某性状或指标值；Yw为正常灌水条件下某性状或指标值，对棉花来说，抗旱系数越高其抗旱性就认为越强。

综合抗旱指数为各指标PI值和的均值，公式为

(2)

2 结果与分析

试验地干旱胁迫处理后，棉花花铃期在胁迫前、胁迫中、胁迫后0～60 cm土壤平均含水量分别为29.154%、13.359%、19.062%(表2)。

表2 干旱胁迫处理下土壤含水量/%

2.1 叶绿素含量分析

叶绿素是光合作用的重要物质[15]。干旱导致叶片叶绿体结构破坏，叶绿素含量降低[16]。图1显示，各个棉花品种在花铃期干旱胁迫处理下叶绿素含量均下降，不同品种棉花抗旱能力不同，叶绿素(Chl)含量下降幅度明显，新陆早26下降明显大于新炮1号，分别为各自对照的68.16%、14.84%，其余品种均在68.16%～14.84%内不同程度下降。

图1 干旱胁迫下不同棉花品种叶绿素含量变化Fig.1 Different cotton varieties under drought stress chlorophyll content changes

2.2 光合特性分析

28份材料的净光合速率、蒸腾速率、水分利用率、细胞间二氧化碳浓度、气孔导度(图2-Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ)在胁迫下数值相比对照均有不同程度下降，其中新陆早26在净光合速率中下降幅度大于新炮1号及其余品种，达到对照的50.74%，同时蒸腾速率下降高于新炮1号及其它品种，分别是对照的43.82%与3.44%。胞间二氧化碳浓度均有下降，新陆早26、新炮1号分别为对照的16.67%、7.86%。气孔导度均低于对照，新陆早26和新炮1号分别为对照的74.17%、39.42%。

水分利用率(WUE)越高表明植物在干旱胁迫下干物质积累能力越强。图2-Ⅲ所示，品种间WUE值存在较大差异，水分胁迫下，抗旱能力强的降幅小，其中CQJ-5、中棉49、天合995、C1470等在干旱胁迫下WUE下降小。

2.3 干旱胁迫下抗旱系数(PI)的相关性分析

通过相关性分析，一些指标之间存在显著或极显著相关关系，如表3所示。

表3 干旱胁迫下PI值相关性分析

注：*在0.05水平(双侧)上显著相关；**在0.01水平(双侧)上显著相关。Ci：胞间二氧化碳浓度；Gs：气孔导度；VPD：水蒸汽压亏缺；A：净光合速率；Tr：蒸腾速率；WUE：水分利用率；Chl：叶绿素含量。

Note: *means correlation is significant;** means correlation is highly significant.Ci: Internal CO2;Gs: Stomatal Conductance;VPD: Vapour Pressure Deficit;A:Assimilation Rate;Tr:Transportation Rate;WUE: Water Use Efficiency;Chl:Chlorophyll.

由表3可知，叶绿素含量与净光合速率呈显著正相关，相关系数为0.427，表明该指标在干旱胁迫下的值越大，植株适应干旱能力越强，光合产物积累越多。蒸腾速率与净光合速率,呈显著负相关，相关系数为-0.560，表明该指标在干旱胁迫下，植株蒸腾速率越大，水分散失越快，不利于光合产物积累，在干旱胁迫下植株适应能力差，不利于自身生长。水蒸汽压亏缺与水分利用率也呈显著负相关，相关系数为-0.606，表明该指标值越大，水分利用率越低。

2.4 各指标主成分分析(PCA)

在干旱胁迫条件下提取主成分数为3个，由表4所示，累积贡献率为81.335%。各个主成分因子荷载虽有不同，但反映了七个指标在干旱胁迫条件下各个品种变化状况。在干旱胁迫状态各个主成分反映出叶绿素、净光合速率、水蒸汽压亏缺、气孔导度变化较为明显。通过各个主成分分析和因子荷载求得干旱胁迫下得分公式。

表4 干旱胁迫条件下主成分分析

2.5 PCA得分、RI值排序的综合评价

计算各个材料总得分，用公式(2)计算每个材料RI均值，对干旱胁迫下各个材料的RI值及综合得分值排序，表(5)所示。排名越高则材料的综合得分RI值越高，表明在干旱胁迫下环境对植株影响越弱，即表现出对干旱胁迫的抗性越强，反之表明环境对植株影响越强，对环境越敏感，抗旱性越弱。

由表5可知，各个材料在干旱胁迫下的RI值及PCA总得分排序结果大致相同，ND359-5、新炮1号、C1470、新陆中39的PCA总得分高于平均值，在干旱胁迫条件下抗旱性高于品均水平，新陆早26总得分值小于0，表明该材料的抗旱性在平均水平之下。

图2 干旱胁迫对叶片净光合速率(Ⅰ)、蒸腾速率(Ⅱ)、水分利用率(Ⅲ)、胞间二氧化碳浓度(Ⅳ)、气孔导度(Ⅴ)、水蒸汽压亏缺(Ⅵ)的影响Fig.2 Drought stress on Assimilation rate(Ⅰ), Transpiration rate (Ⅱ), Water use efficiency (Ⅲ), Internal CO2(Ⅳ),Stomatal conductance (Ⅴ), The influence of vapor pressure deficit (Ⅵ)

名称VarietiesPCA排序SequenceRI排序Sequence名称VarietiesPCA排序SequenceRI排序Sequence新陆早1号Xinluzao 10.398270.83025新炮1号Xinpao 10.97420.9445大铃棉Dalingmian0.412260.85721军棉1号Junmian 10.781110.88317C1470C14700.93930.90912新路中11Xinluzhong110.758140.89316早24Zao 240.780120.941610615-10.622200.86319108夫108 Fu0.87960.90313新陆早26Xinluzao 26-0.040280.75328天合995Tianhe 9950.783100.85223贝尔斯诺Beiersinuo 0.614220.87718ND359-5ND359-50.92940.92610辽18Liao 180.691180.9377中R773Zhong R7730.81490.91711新陆早23Xinluzao 230.619210.9348TM-1TM-10.505240.85622塔什干7号Tashigan 70.721170.86120CQJ-5CQJ-50.664190.89614新石K7Xinshi K70.727160.82426鲁棉28Lumian 280.560230.82327新陆早50Xinluzao 500.88050.9504KK15430.419250.9561新路中39Xinluzhong 391.03210.9532冀589Ji 5890.772130.9503吉扎81Jizha 810.85080.85024中棉49Zhongmian490.738150.89315平均Average0.6960.896新陆早11Xinluzao 110.85470.9339

2.6 干旱胁迫下聚类分析及抗旱性评价

根据各个材料的综合抗旱性在系统聚类中采用最近邻元素法分为4类，第Ⅰ类为高抗型品种有C1470、ND359-5、新炮1号、新陆中39等18份品种，第Ⅱ类为中抗型的包括天合995、吉扎81、大铃棉、TM-1、10615-1、塔什干7号，第Ⅲ类为敏感型的包括新陆早1号、新石K7、鲁棉28，第Ⅳ为极敏感型的新陆早26(图3)。

2.7 回归分析模型与抗旱指标筛选

为分析各个指标与抗旱性关系，筛选可靠的抗旱新指标，建立可用于棉花花铃期抗旱性评价的数学模型，以综合抗旱性得分(PCA)为因变量，各单项指标为自变量，采用逐步回归分析建立回归方程：D=-1.496+0.775Ci+0.160Gs-0.020VPD+0.719Pn+0.799Tr-0.241WUE+0.663Chl,方程决定系数R2=0.996，P=0.0001。由方程可知，筛选出7个指标，分别为Ci、Gs、VPD、Pn、Tr、WUE、Chl，并对回归方程的估计精度进行评价(表6)，结果显示估计精度均在97.55%以上，表明这7个指标对抗旱性影响较明显。同时在相同条件下测其它品种的7个指标并求得抗旱系数，进而可利用该方程对棉花抗旱性进行预测。

图3 基于PI值的棉花品种抗旱性系统聚类图Fig.3 Based on the value of PI and drought resistance ofcotton varieties of system clustering figure

名称Varieties原始值Primary value回归值Regression差值Difference精度估计Evaluationaccuracy名称Varieties原始值Primary value回归值Regression差值Difference精度估计Evaluationaccuracy新陆早1Xinluzao10.3980.400-0.00299.58新陆早Xinluzao110.8540.856-0.00299.81大铃棉Dalingmian0.4120.413-0.00199.79新炮1号Xinpao 10.9740.975-0.00299.83C14700.9390.941-0.00199.85军棉1号Junmian 10.7810.782-0.00299.79早24Zao 240.7800.781-0.00299.77新路中11Xinluzhong110.7580.759-0.00299.79108夫108 Fu0.8790.880-0.00199.8510615-10.6220.623-0.00199.89天合995Tianhe 9950.7830.784-0.00199.81新陆早26Xinluzao26-0.040-0.039-0.00197.55ND359-50.9290.930-0.00199.85贝尔斯诺Beiersinuo0.6140.616-0.00199.79中R773ZhongR7730.8140.815-0.00299.80辽18Liao 180.6910.693-0.00299.75TM-1TM-10.5050.506-0.00199.81新陆早23Xinluzao230.6190.620-0.00299.74CQJ-5CQJ-50.6640.666-0.00299.73塔什干7Tashigan70.7210.722-0.00199.81鲁棉28Lumian 280.5600.561-0.00199.73新石K7Xinshi K70.7270.728-0.00299.76KK1543KK15430.4190.420-0.00199.69新陆早50Xinluzao500.8800.882-0.00199.84冀589Ji 5890.7720.774-0.00299.77新路中39Xinluzhong391.0321.034-0.00299.84中棉49Zhongmian490.7380.739-0.00199.82吉扎81Jizha 810.8500.851-0.00299.81

2.8 抗旱品种特征分析

通过聚类分析及回归分析结果，比较7个指标在棉花不同抗旱类别间的表现特征(表7)：

第Ⅰ类(高抗型)：干旱胁迫后Ci、Chl等指标保持较高水平，VPD、WUE、Tr等指标则较低，处理后Gs、Pn也较低。

第Ⅱ类(中抗型)：干旱胁迫后Ci、VPD、WUE、Tr、Chl等指标与第Ⅰ类相比较低，而处理后Gs、Pn等指标相对较高。

第Ⅲ类(敏感型)：干旱胁迫处理后Ci、Chl略低于第Ⅱ类，VPD、WUE、Tr略高于第Ⅱ类，Gs、Pn等指标相对略低于第Ⅱ类。

第Ⅳ类(极敏感型)：经过干旱胁迫后，Ci、Gs、Pn、Tr、WUE、Chl等指标明显低于其它类别，VPD则相对较高。

3 讨 论

棉花的抗旱性是一个复杂的数量性状，在受到干旱胁迫时作物表现出的抗旱性不仅仅是与作物品种、基因型及光合生理指标有关，还受到干旱程度以及干旱胁迫时间的影响。李志博[17]等研究指出棉花盛蕾期、苗期、花铃期、吐絮期的抗旱能力依次降低。雷成霞等[18]研究指出棉花需水的关键时期是花铃期。本试验将花铃期作为棉花抗旱的重要生育时期，于大田中选取花铃期设置控水干旱胁迫，符合新疆干旱生产区的实际情况。通过在花铃期筛选有关棉花抗旱性强弱的光合指标，为挖掘现在主栽品种抗旱能力提供参考。

3.1 作物抗旱的分析方法

本试验光合指标可以看出，干旱胁迫下Pn、Gs、WUE、Chl相比对照均有不同幅度的下降，其中新陆早26下降幅度最大，受到干旱胁迫影响最大。Tr值在各个材料之间与对照相比都有所下降，但下降程度不同，其中大铃棉、塔什干7号、新石K7等材料下降幅度大于其它材料，表明这些材料通过降低蒸腾速率减少水分蒸发量降低干旱胁迫影响的能力较强。C1470、ND359-5、新炮1号、新路中39几个材料指标综合来说下降幅度低于其余品种，表现出较好的抗旱能力。叶绿素含量越高则干物质积累能力越强，结合本试验干旱胁迫条件下各个材料叶绿素含量相比较对照均有下降，其中新陆早26下降幅度最大，对植株叶绿素造成一定损伤，影响植株光合作用。

近年来，许多学者筛选出与棉花抗旱有关的生理、形态指标、农艺性状指标等，刘光辉等[19]在干旱胁迫下对90份棉花材料的6个农艺性状指标用因子分析方法分析，并对棉花材料的抗旱性进行综合评价并聚类分析，冯剑方等[20]对32个棉花品种的7个相互关联的生理指标采用主成分分析及综合指标的隶属函数的方法进行苗期抗旱性的综合评价。

表7 聚类分析结果中各类别表现特征

3.2 作物抗旱相关指标

不同指标对抗旱胁迫均有不同程度的反映，只利用其中一项单个指标对抗旱性评价不具有代表性，同时各个指标之间还有一定相关性，因此本试验用6项光合指标(Pn、Tr、Gs、Ci、WUE、VPD)、1项生理指标(Chl)在干旱胁迫条件下的PI值做主成分分析和相关性分析，并求出综合指标、贡献率，进行加权得到相应的隶属函数值，避免单一方法鉴定棉花抗旱性的局限性。本试验中各个材料的RI值与PCA总得分值的排序结果基本相同，主成分分析采用RI在干旱胁迫下的数值，并利用系统聚类分析对各个材料综合抗旱性进行划分，进一步利用逐步回归建立棉花抗旱性回归模型D=-1.496+0.775Ci+0.160Gs-0.020VPD+0.719Pn+0.799Tr-0.241WUE+0.663Chl,并筛选出7个单项指标对棉花抗旱性有显著影响，并结合聚类分析的到各品种表现特征，干旱胁迫后耐旱性强的品种Ci、VPD、WUE、Tr、Chl等指标较低，Gs、Pn等指标相对较高，说明此类品种在相同干旱条件下能保持较高的光合能力，耐旱性差的品种Ci、VPD、WUE、Tr、Chl等指标较高，Gs、Pn等指标相对较低，说明此类品种在相同干旱条件下光合能力受到抑制。因此可提高抗旱性评价的可靠性和准确性。

4 结 论

通过干旱胁迫下的多项光合生理指标变化来探究棉花品种抗旱性，避免了单个指标对抗旱性评价的不代表性。同时用每项光合生理指标PI值做主成分分析，并结合隶属函数的方式，在此基础上求得PCA总得分对28份棉花材料进行综合的抗旱性评价。同时，在棉花干旱胁迫下的生理、光合指标变化通过柱形图反映出来，分析不同棉花材料的变化差异。并以抗旱系数的均值和主成分分析相结合的评价方法使得到的结果更可靠，采用多指标相结合的方法可提高抗旱性评价的可靠性和准确性。对28份棉花材料进行聚类分析和抗旱型划分4类，其中抗旱性强(C1470、ND359-5、新炮1号、新陆中39等18份品种)、抗旱性中等(天合995、吉扎81、大铃棉、TM-1、10615-1、塔什干7号)、敏感(新陆早1号、新石K7、鲁棉28)、极敏感(新陆早26)，有效地反映了各个材料的综合抗旱性，因此在相同的逆境环境下，可通过测定Pn、Tr、Gs、Ci、WUE、VPD、Chl7个鉴定指标快速鉴定和预测品种抗旱性，为抗旱品种选育提供参考。