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2020 , Vol. 36 >Issue 10: 8 - 12

DOI: https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb18120113

Research article

Simulation of Grain Filling Rate of Winter Wheat Under Water and Nitrogen Stress

  • Chen Yuli , 1 ,
  • Yang Ping 1 ,
  • Gong Fajiang 1 ,
  • Bi Haibin 1 ,
  • Gao Minghui 1 ,
  • Qi Gui 1 ,
  • Li Huawei , 2
Expand
  • (1) Zibo Academy of Agricultural Sciences, Zibo Shandong 255033
  • (2) Crop Research Institute, Shandong Academy of Agricultural Sciences, Jinan 250100

Received date: 2018-12-27

  Request revised date: 2019-04-10

  Online published: 2020-03-19

Supported by

(2016YFD0300105-5)

(2018YFJH0602)

Copyright

Copyright reserved © 2020. Chinese Agricultural Association. All articles published represent the opinions of the authors, and do not reflect the official policy of the Chinese Agricultural Association or the Editorial Board, unless this is clearly specified.
Fold

Abstract

To quantitatively analyze the effects of water and nitrogen stress on winter wheat grain filling rate, we carried out field experiments in 2016-2017 and 2017-2018 growing seasons using winter wheat variety ‘Jimai 22’ under various water and nitrogen application levels. On the basis of experiment data collected in the 2017-2018 growing season, a simulation model of winter wheat grain filling rate under water and nitrogen stress was built by analyzing the influence rule of water and nitrogen stress on winter wheat grain filling rate, as well as introducing the water and nitrogen impact factors, and could be specifically described as: S(j,t)=S(W3N300,t)×(1+FN)×(1+FW). The model was then validated with an independent dataset collected in the 2016-2017 growing season. Except the ratio of mean absolute error (da) to the mean observation (dap), the root mean squared error (RMSE), mean absolute error (da), and correlation (r) all showed that the simulated values were well identical to the measured ones. The model can be used to simulate the effects of water and nitrogen stress on winter wheat growth and yield.

Key words： water and nitrogen stress; winter wheat; grain filling rate; simulation

Cite this article

Chen Yuli , Yang Ping , Gong Fajiang , Bi Haibin , Gao Minghui , Qi Gui , Li Huawei . Simulation of Grain Filling Rate of Winter Wheat Under Water and Nitrogen Stress[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2020 , 36(10) : 8 -12 . DOI: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18120113

0 引言

籽粒灌浆期是冬小麦产量和品质形成的关键时期,主要受遗传因素和环境因子控制[1]。冬小麦籽粒灌浆特性与籽粒产量密切相关,开展相关研究可为籽粒产量目标制定及育种策略抉择提供重要依据[2,3]。目前,关于冬小麦籽粒灌浆特性的研究主要集中在播期密度[4,5]、温度[6,7]、光照[8]、灌水[9,10,11,12,13,14,15,16]、氮肥运筹[17,18,19,20,21]、耕种方式[22]及植株生长调节剂[23,24]对冬小麦籽粒灌浆速率的影响方面。研究表明,适当增加密度能够提高小麦籽粒灌浆的最大灌浆速率和平均灌浆速率,提高小麦籽粒的干重[4];早播冬小麦后期灌浆时间对增加单粒重具有积极效应,而适播条件下,初始灌浆速率的大小对单粒重影响较大[6]。此外,散射辐射比例增加能部分抵消太阳总辐射降低对籽粒粒重的负面影响[8]。冬小麦前期受到干旱或是孕穗期、抽穗期、灌浆期连续缺水时籽粒灌浆持续时间均会缩短,导致粒重降低[10],而花后灌浆阶段淹水会影响根区环境和地上部干物质的形成,并最终影响籽粒灌浆及产量[15],灌水可推迟最大灌浆速率的出现时间及延长渐增期持续时间以增加粒重[11];喷灌与地面灌溉相比,可以通过提高弱势粒的千粒重来提高冬小麦的千粒重[12]。另有研究表明,氮素具有调节灌浆速率、灌浆活跃生长期及灌浆3期划分的作用,提高粒重效果明显[17];在孕穗期渍水条件下,氮肥后移较氮肥前移处理相比可显著提高小麦千粒重[19]。上述研究主要集中在外部因素对冬小麦籽粒灌浆特性的影响,并未进行量化分析,建立相关模拟模型。本研究在已有研究的基础上,借鉴前人研究成果,通过分析氮肥和水分对冬小麦籽粒灌浆速率的影响,进行量化分析,引入氮素影响因子和水分影响因子,构建冬小麦籽粒灌浆速率模拟模型,旨在为冬小麦籽粒灌浆期水肥管理和生长调控提供一定的参考。

1 材料与方法

1.1 供试材料

选用山东地区大面积推广的‘济麦22号’小麦品种作为供试材料,该品种由山东省农业科学院作物研究所育成并提供。

1.2 试验设计

于2016年10月—2018年6月连续2个冬小麦生长季在山东省淄博市农业科学研究院试验基地（北纬36°54′17″,东经118°0′6″）开展水分和施氮试验,土壤为砂姜黑土,0~30 cm耕层含有机碳33.28 g/kg,全氮1.68 g/kg,速效磷14.2 mg/kg,速效钾148.26 mg/kg,pH 8.12。采用裂区设计,主区为灌水水平,设W1（播后灌水,保证苗全苗齐）和W3（播后灌水、拔节期灌水和开花期灌水）2个灌水处理;副区为施氮水平,设N0(0 kg/hm2)、N120(120 kg/hm2)、N180(180 kg/hm2)、N240(240 kg/hm2)、N300(300 kg/hm2)5个施氮水平,3次重复,共计30个小区,小区面积15 m2(10 m×1.5 m),观察道0.5 m,其中,将W3N300处理设为对照。播种前基施有机肥15000 kg/hm2、过磷酸钙（P2O5含量14%）800 kg/hm2、硫酸钾（K2O含量为50%）250 kg/hm2。W1处理中,氮肥作基肥一次性施入。W3处理中,氮肥50%在播种前作基肥施入,50%在拔节期追施。播种期分别为2016年10月10日和2017年10月12日。基本苗均为225万株/hm2。其他管理按当地大田高产栽培技术进行管理。

1.3 数据采集与分析

在冬小麦开花期各处理选择花期、长势一致、穗子大小基本相同及无病虫害危害的单茎300个进行标记。自花后5天开始破坏性取样,每隔5天取样1次,直至完熟,各小区每次取10个单茎。将每次取样的小麦穗进行脱粒,并记录各处理籽粒数,然后立即置于烘箱105℃杀青30 min,随后降至80℃烘干至恒重取出,称量各小区籽粒干重。
采用Microsoft Excel 2007和SigmaPlot v12.5统计分析软件处理试验数据。

1.4 模型检验

2017—2018年度冬小麦生长季试验数据用于模型建立,2016—2017年度冬小麦生长季试验数据用于模型检验。通过分析实测值与模拟值之间的根均方差(root mean square errors,RMSE)、相关系数(r)、平均绝对误差(da)和平均绝对误差占实测值的比率(dap)等统计量,绘制实测值和模拟值的1:1关系图,以检验模型。RMSE、da和dap值越小,r值越大,说明模拟值与实测值的偏差较小,一致性较好,模型精度较高。各参数计算如式(1)~(4)[25]。
RMSE=∑i=1n(XOi-XSi)2n
da=∑i=1nXOi-XSin
XO¯=∑i=1nXOin
dap=daXO¯×100%
式中,XOi为第i个实测值,$\bar X_{O}$ 为实测值的平均值,XSi为第i个模拟值,n为样本容量。

2 结果与分析

2.1 模型描述

2.1.1 不同处理籽粒千粒重和灌浆速率变化规律 由图1可知,各处理籽粒千粒重均随花后天数的增加逐渐增大,在花后35天左右达到最大值,然后趋于稳定。在花后25天之前,W1处理的籽粒千粒重要高于W3处理,而花后25天以后,W1处理的籽粒千粒重要低于W3处理,说明水分胁迫可以显著降低籽粒干物质积累。在同一灌水水平下,N0处理的籽粒千粒重要高于其他处理,且随着施氮量的增加,呈逐渐减小的趋势,但处理间差异不显著。
根据各处理籽粒千粒重随花后天数的变化规律,不同处理籽粒千粒重均随花后天数的增加呈Logistic方程的变化趋势。可描述如式(5)。
W=W01+A×e(-Bt)
式中,W为花后千粒籽粒干重(g),W0为理论千粒籽粒最大干重(g),t为开花后天数(d),A、B为模型参数,具体参数检验见表1。
冬小麦籽粒灌浆速率与籽粒干物质积累有着密切的联系,对冬小麦籽粒干物质积累的Logistic方程进行一阶求导,可得到籽粒灌浆速率St的方程,描述如式(6)。
St=W0×A×B×e(-Bt)(1+A×B×e(-Bt))2
式中,St为冬小麦千粒籽粒灌浆速率(g/d),W0、t、A和B的含义同上。本研究中,对W3N300处理籽粒千粒重数据进行拟合,可得对照处理(W3N300)的W0值为53.856 g,A和B的参数值分别为7.893和0.139。
2.1.2 氮素影响因子的确定 通过分析2017—2018年度冬小麦生长季田间试验W3处理的试验资料,根据不同施氮水平对冬小麦千粒籽粒干重的影响,本研究以与对照相比氮素胁迫千粒籽粒干重增加比率作为氮素影响因子[25]。随着施氮水平的增加,氮素影响因子逐渐减小,呈线性变化规律,可用一元二次方程表示（图2）。
根据氮素影响因子随施氮水平的变化规律,氮素影响因子可描述如式(7)。
FN=-1.3897×10-7×NL2-5.579×10-6×NL+0.0155
式中,FN为氮素影响因子,NL为施氮水平(kg/hm2)。
2.1.3 水分影响因子的确定 通过分析2017—2018年度冬小麦生长季田间试验资料,根据相同施氮水平下,不同灌水处理对冬小麦千粒籽粒干重的影响,本研究以W1处理与W3处理相比水分胁迫千粒籽粒干重增加比率作为水分影响因子[25]。随着施氮水平的增加,水分影响因子逐渐增大,呈线性变化规律,可用一元二次方程表示（图3）。
表1 冬小麦籽粒千粒重Logistic方差分析及参数检验
处理 相关系数 模型F值 W0/g A B
W1N0 0.993** 114.093** 50.211** 8.694** 0.178**
W1N120 0.999** 711.389** 52.094** 7.686** 0.164**
W1N180 0.999** 727.875** 51.943** 6.741** 0.160**
W1N240 0.999** 1457.596** 54.229** 6.689** 0.143**
W1N300 0.999** 1451.065** 53.610** 7.326** 0.152**
W3N0 0.998** 465.063** 62.436** 7.408** 0.110**
W3N120 0.996** 243.634** 52.887** 10.361** 0.159**
W3N180 0.994** 151.571** 53.473** 7.593** 0.147**
W3N240 0.996** 230.298** 53.906** 10.399** 0.159**
W3N300 0.996** 223.204** 53.856** 7.893** 0.139**
图1 不同处理冬小麦籽粒千粒重变化
图2 不同施氮处理氮素影响因子的变化
图3 不同施氮处理水分影响因子的变化
根据水分影响因子随施氮水平的变化规律,水分影响因子可描述如式(8)。
FW=-3.5246×10-7×NL2+0.0002×NL+0.0741
式中,FW为氮素影响因子,NL为施氮水平(kg/hm2)。
2.1.4 冬小麦籽粒灌浆速率的模拟 根据2017—2018年冬小麦生长季田间试验资料,在系统分析灌水和施氮对冬小麦籽粒千粒重影响的基础上,通过引入氮素影响因子和水分影响因子,可将冬小麦籽粒灌浆速率描述如式(9)。
S(j,t)=S(W3N300,t)×(1+FN)×(1+FW)
式中,S(j,t)为第j处理花后第t天的籽粒灌浆速率(g/d),S(W3N300,t)为W3N300处理花后第t天的籽粒灌浆速率(g/d),FN为氮素影响因子,FW为水分影响因子。

2.2 模型检验

利用2016—2017年冬小麦生长季施氮试验资料检验上述所建模型（图4）。结果表明,冬小麦千粒籽粒灌浆速率实测值与模拟值RMSE、平均绝对误差(da)和绝对误差占实测值比率(dap)分别为1.014 g/d、0.781 g/d和17.088%,相关系数(r)为0.964,达到P<0.01显著差异水平。除dap略高外,RMSE、da以及r均显示模拟值和实测值有较高的一致性,说明实测值与模拟值吻合程度较好。
图4 实测值与模拟值比较(2016—2017)

3 结论

合理的水氮运筹是作物获得高产、稳产、优质的关键,作物对土壤养分的吸收、转化和利用都依赖于土壤水分分布,而作物对土壤水分状况在很大程度上决定了肥料的合理施用量[21],两者相互促进,而水氮胁迫通过影响冬小麦的光合作用、干物质分配及转运等生理过程影响其产量和品质。本研究在系统分析水氮胁迫对冬小麦籽粒千粒重和籽粒灌浆速率影响的基础上,引入水分和氮素影响因子,构建水氮胁迫对冬小麦籽粒灌浆速率影响的模拟模型,除绝对误差占实测值比率dap略高外,RMSE值、平均绝对误差da以及相关系数r均显示模拟值和实测值有较高的一致性,说明实测值与模拟值吻合程度较好,所建模型可较好模拟水氮胁迫对冬小麦籽粒灌浆速率的影响。

4 讨论

籽粒灌浆期是冬小麦粒重形成的关键时期,合理的氮肥运筹可以提高叶片光合速率、延长灌浆持续期,促进花后营养器官贮存营养物质向籽粒转运,使粒重增加。在冬小麦开花至成熟期,氮素供应不足会导致早衰及提前成熟,降低灌浆持续期[26]。有研究表明,在施氮量0~300 kg/hm2范围内,随施氮量增加产量逐渐提高[27]。结合当地生产习惯,本研究将灌水3次、施氮量为300 kg/hm2处理设为对照,各模型参数也是在该产量水平下获得,本模型应用于其他产量水平下籽粒灌浆速率的模拟时,要进行相关模型参数的校正。
本研究中,RMSE值、平均绝对误差(da)以及相关系数R均显示模拟值和实测值有较高的一致性,但绝对误差占实测值比率dap略高,说明该模型还有改进的空间,特别是气象因素对籽粒灌浆的研究还需要进一步探讨。研究表明,散射辐射比例增加能部分抵消太阳总辐射降低对籽粒粒重的负面影响[8];花后高温缩短了冬小麦灌浆期,导致冬小麦籽粒千粒质量下降[7]。故进一步的研究要将气象环境引入模型,以提高模型的精确性。
在冬小麦生产过程中,粒重波动较大是影响籽粒产量的主要因素,而籽粒灌浆是冬小麦产量形成的重要生理过程,严重影响籽粒质量和产量[28]。目前,关于籽粒灌浆速率主要用Logistic方程、Richards方程和多项式回归方程来进行模拟,本研究通过分析2017—2018年度冬小麦生长季试验资料,确定各处理籽粒灌浆速率的变化规律,采用Logistic曲线描述籽粒灌浆速率。本研究在已有研究的基础上,借鉴前人研究成果,通过分析氮肥和水分对冬小麦籽粒灌浆速率的影响,进行量化分析,引入氮素影响因子和水分影响因子,构建了冬小麦籽粒灌浆速率模拟模型,为冬小麦籽粒灌浆期的水肥调控和栽培管理提供一定的参考。

The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。

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