探讨环境、基因型对冬小麦测产系数的影响

　　摘要：为了提高小麦研究和生产过程中理论测产的准确度，2005-2008、2009-2010年以5个冬小麦主产区为研究对象，研究了小麦测产系数试点间、品种间差异及与实际产量、产量构成因素的关系，结果表明：小麦测产系数5个生态区4年的平均值为0.90、比实际应用的测产系数0.85高5.88%，其中不同生态区间差异达0.05显著水平、不同年份间差异较小;各生态区测产系数试点间差异达0.01显著水平，北方麦区和黄淮北部的品种间差异不显著、其它生态区品种间差异显著。各生态区小麦实际产量与测产系数间呈正相关关系、且多数达0.01显著水平;成穗数、穗粒数和千粒重与测产系数呈负相关关系，且多数生态区达0.05或0.01显著水平。因此，在理论测产时应根据已调查的成穗数和穗粒数、考察产量水平和品种特性，结合相应的回归方程校正测产系数或选用0.90。

　　关键词：冬小麦，测产系数，基因型，生态区，产量及其构成因素

　　20世纪初Engledowand Wadham[1]在研究小麦和大麦时，为了揭示控制产量形成的机制，首次把产量分解为每株穗数、单位面积株数、每穗粒数和每粒重量几个构成因素，提出了产量定量分析的产量构成理论。这种方法由于通过作物生育状况来解析产量的构成，以及其测定方法的简易性，至今在作物栽培和育种研究上仍盛行不衰。

　　产量构成理论在现代小麦及其它多种作物研究中表达为“产量=成穗数×穗粒数×千粒重×测产系数”，其中小麦测产系数一直延用 0.85的来推算产量，该公式为小麦及其它作物高产创建[2]、遗传育种、栽培生理、示范推广等研究和应用起到了重要的指导作用。小麦的三个产量构成因素在每个生态环境中都有一个理想的平衡，这种平衡取决于当地的日照长度和光热资源，并受水肥供应的影响[3-5]，产量因素的平衡具有生态学的稳定性[6]。文献指出，随着机械收割的普及，测产系数增加[7]。

　　随着小麦新选育品种的应用、栽培技术的集成与创新生态区，小麦实际产量水平及其构成因素在变化，其之间的关系(测产系数)如何变化不明确。目前，关于小麦或其它作物测产系数研究，无论是栽培学科还是育种学科都没有报道，一直沿用经验系数0.85。本文通过分析北部冬麦区、黄淮北片、黄淮南片、长江上游和长江中下游5个小麦主产区多个试点不同小麦品种(品系)实际产量与成穗数、穗粒数、千粒重之间的关系，研究基因型、环境对测产系数的影响效应，探讨我国小麦主产区小麦测产系数的环境差异、产量及其构成因素与测产系数的关系，以期提高理论测产的准确度，为小麦研究和高产创建测产提供理论依据、为其它作物测产系数研究与应用提供参考。

　　1 材料与方法

　　1.1 试验材料

　　试验于2005-2008年和2009-2010年4个小麦生长季节在北方冬麦区(北方)、黄淮冬麦区北片(黄淮北片)、黄淮冬麦区南片(黄淮南片)、长江上游冬麦区(长江上游)和长江中下游冬麦区(长江中下游)[8]5个生态区定点设置。

　　table1 品种为各生态区每年推荐参加区试的品系和该区的对照种，各生态每年10-15个不等。各生态区每年采用统一田间试验设计，随机区组、3次重复，小区面积(畦宽×行长)11-16.8m2，成熟期全部收获计产核心期刊。各试点试验设于当地有代表性的田块，大部分试点肥力较高、地力均匀度好。各试点按照当地大田生产实际整地、确定播期、密度、肥水管理措施，适时收获、适时化学除草和人工中耕除草，及时防治病虫害等管理。

　　1.2 试验方法

　　成穗数(×104/ hm2)：三叶期每小区选取有代表性的区域确定1m双行样段，成熟前调查1m双行样段有效穗数，折合成每公顷穗数。

　　穗粒数：成熟期在1米双行样段内调查，从基部握取30-50个茎，查总穗粒数、计算每穗粒数。

　　千粒重(g)：每小区随机数2个重复，误差不超过0.5g，以2次平均值作为千粒重。

　　实际产量(kg/hm2)：按小区的宽度收获一定的行长，面积=行长×畦宽，然后折合成公顷重量。

　　测产系数：由产量构成因素理论计算测产系数，测产系数=实际产量(kg/hm2)/[成穗数(×104/ hm2)×穗粒数×千粒重(g)]

　　1.3 统计分析

　　运用 EXCEL及SPSS统计软件进行分析。

　　除不同年份、生态区小麦测产系数使用多年数据结果外，其余结果均以2006-2007年数据为例分析。

　　2 结果与分析

　　2.1 不同年份、生态区小麦测产系数的差异

　　由表2可知生态区，5个生态区、4个年份小麦测产系数的平均值0.90，比科研和生产中实际应用的测产系数(0.85)高5.88%。

　　经方差分析，小麦测产系数不同生态区间差异达0.05显著水平，不同年份间差异不显著。

　　表2 不同生态区、不同年份小麦测产系数差异

　　由表2还可以看出，不同区域、不同年份小麦测产系数均高于实际应用的测产系数(0.85)。5个生态区间测产系数差异大于4个年份间差异，生态区间变异系数3.00%，其中以黄淮南片测产系数最高、高于实际应用的测产系数10.12%，其次是长江上游麦区、高于实际应用的测产系数6.00%;以北部麦区测产系数最低、仅高于实际应用的测产系数1.53%，其次是黄淮北片麦区、高于实际应用的测产系数4.24%。不同年份间小麦测产系数差异较小、变异系数是1.47%。

　　2.2 不同生态区基因型、环境对小麦测产系数的影响

　　由表3可知，基因型、环境都显著影响测产系数，其中环境对不同生态区小麦测产系数的作用大于基因型对其的影响;环境对不同生态区小麦测产系数的影响都达到极显著差异，基因型对黄淮南片麦区小麦测产系数影响达到极显著差异、对长江上游和长江中下游麦区小麦测产系数影响仅达显著差异、而对北部麦区和黄淮北片麦区小麦测产系数影响不显著。

　　表3 小麦测产系数的基因型和环境效应的方差分析( F值)

　　2.2.1 不同生态区基因型间小麦测产系数差异

　　北方麦区和黄淮北片麦区小麦测产系数基因型间差异不显著，在理论测产时可以选择北方麦区平均测产系数0.863、也可参照该区对照品种的测产系数(表4)，黄淮北部麦区可以选择该区的平均测产系数0.886。而黄淮南片、长江上游和长江中下游麦区小麦测产系数基因型间差异显著(表4)，应通过研究选择合适的测产系数，也可参照该区对照品种的测产系数，最好不要选择该区的平均测产系数0.936、0.901或0.887，更不能选择长期使用的测产系数0.85。

　　表4 不同生态区小麦测产系数基因型效应

　　2.2.2 不同生态区试点间小麦测产系数差异

　　由表5可以看出，试点间小麦测产系数差异均显著，因此，各试点应因地选择测产系数。就北方麦区而言，以山西小店测产系数最高、显著高于其它试点，其次是河北遵化、天津宝坻;河北文安和山西屯留最低、显著低于其它试点，河北徐水和山西小店次之。

　　就黄淮北片麦区而言，邯郸、临沂、辛集和运城较高生态区，显著高于其它试点;济宁、临西最低，显著低于其它试点。

　　就黄淮南片麦区而言，以涡阳、周口最高，显著高于其它试点;其次是宿州、濮阳等试点;以商丘、宿迁、宝鸡和富平较低，其中商丘显著低于其它试点。

　　就长江上游麦区而言，以平昌和勉县较高、显著高于其它试点，其次是西昌、贵阳、万州等试点;以曲靖和成县较低、显著低于其它试点核心期刊。

　　就长江中下游麦区而言，以诸暨最高、显著高于其它试点，其次是扬州、信阳等试点;以武昌、襄樊、合肥和六安较低，显著低于其它试点。

　　2.3 不同生态区小麦实际产量及其构成因素与测产系数的关系

　　通过分析不同生态区小麦实际产量及其构成因素与测产系数的关系，结果表明(表6)：实际产量与测产系数间均呈正相关关系，除北部麦区未达显著水平外，其它生态区均达0.01显著水平;成穗数与测产系数均呈负相关关系，其中黄淮南片麦区达0.05显著水平、长江上游和长江中下游麦区达0.01显著水平;穗粒数与测产系数均呈显著负相关关系、且达0.01显著水平;千粒重与测产系数除长江中下游麦区呈不显著正相关外，其它麦区均呈负相关关系，其中北方麦区、黄淮北片和黄淮南片达0.01显著水平。

　　以回归方程y(测产系数)=ax(产量及其构成因素)+b对各生态区与小麦测产系数之间达到显著相关的产量及其构成因素进一步分析，其a和b值见表7。通过表7可以根据已调查测产样本的成穗数或穗粒数计算测产系数，也可以通过考察测产样本的产量水平和品种的千粒重预测测产系数，实现更准确的测产。

　　通过多年试验对5个生态区小麦测产系数研究分析，生态区间、年际间变异系数仅1.47-3.00%，说明测产系数的稳定性，在小麦理论测产时由一直沿用的测产系数0.85调整为0.90具有可靠性，有关其它作物测产系数也应该根据生态环境、品种特性等进行研究、校正。

　　在中国小麦种植分区中，冬麦区的区划包含北部冬麦区、黄淮冬麦区、长江中下游冬麦区、西南冬麦区和华南冬麦区，其中黄淮冬麦区占44.4%、华南冬麦区仅占1.2%[8]。由于黄淮麦区面积大、其生态差异大，本文为了进一步研究黄淮冬麦区生态区，根据气候特点等环境因素把该区分为南北两区。同时由于华南麦区较，未研究该区小麦测产系数。干旱等环境因子对小麦生长发育、产量及其构成因素有显著的影响[9-13]，对测产系数势必有一定的影响，中国冬小麦新品种动态[8]在小麦新品种区域试验中已把旱地和水地分开，本文北部冬麦区、黄淮北部及黄淮南部仅指水地，进一部研究旱地小麦测产系数对指导旱地小麦测产、完善测产系数生态区效应具有一定意义。

　　研究表明，环境、基因型及其互作对小麦产量及品质有显著影响[3-5,14-17]，而有关环境、基因型对小麦测产系数的影响效应未见报道。本研究结果表明，环境对小麦测产系数有显著影响，而基因型间差异受生态区影响;由于试验点众多，个别试点的重复差异较大、在分析小麦测产系数之前对实际产量及其构成因素取舍后取平均值，在分析环境和基因型效应时通过单因素无重复分析，所以未分析环境与基因型间的互作，但该结果对测产系数研究仍有一定的指导意义。本研究结果还表明，小麦测产系数与实际产量间呈极显著正相关关系，与穗粒数、成穗数及千粒重之间呈负相关关系，且有些生态区达显著水平。