高尚^**, 明博^**, 李璐璐^**, 谢瑞芝^**, 薛军^**, 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

Relationship between Grain Dehydration and Meteorological Factors in the Yellow-Huai-Hai Rivers Summer Maize

GAO Shang^**, MING Bo^**, LI Lu-Lu^**, XIE Rui-Zhi^**, XUE Jun^**, HOU Peng^**, WANG Ke-Ru^,*, LI Shao-Kun^,*Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences / Key Laboratory of Crop Physiology and Ecology, Beijing 100081, China

通讯作者: * 王克如, E-mail: wkeru01@163.com, Tel:010-82108595 * 李少昆, E-mail: lishaokun@caas.cn, Tel: 010-82108891

第一联系人: **同等贡献(Contributed equally to this work)高尚, E-mail: g382824817@126.com, Tel: 010-82105791; 明博, Tel: 010-82105791, E-mail: obgnim@163.com
收稿日期:2018-06-9接受日期:2018-08-20网络出版日期:2018-09-19

基金资助:

本研究由国家重点研发计划项目.2016YFD0300101 国家自然科学基金项目.31371575 国家现代农业产业技术体系建设专项.CARS-02-25 中国农业科学院农业科技创新工程项目资助

Received:2018-06-9Accepted:2018-08-20Online:2018-09-19

Fund supported:

This study was supported by the National Key Research and Development Program of China.2016YFD0300101 the National Natural Science Foundation of China.31371575 the China Agriculture Research System.CARS-02-25 the Innovation Project of Agricultural Science and Technology at Chinese Academy of Agricultural Sciences.

摘要
玉米籽粒脱水与气象因子之间存在密切的关系, 明确影响籽粒脱水的主要气象因子及其影响程度, 能够更好地预测籽粒含水率的变化动态, 对筛选玉米机械粒收品种, 从而合理安排粒收时间等具有重要的实践价值。本研究于2015—2017年在河南新乡进行, 选用4个目前当地生产中主栽玉米品种京农科728 (JNK728)、郑单958 (ZD958)、先玉335 (XY335)和农华816 (NH816), 通过连续测定获得玉米籽粒含水率的变化过程, 并利用Logistic Power模型拟合, 借鉴去趋势的分析方法, 将玉米籽粒的实际含水率分为趋势含水率、气象含水率与随机误差, 明确黄淮海区域夏玉米籽粒的气象含水率与气象因子之间的关系, 利用逐步回归和通径分析的方法筛选出玉米籽粒生理成熟前后影响籽粒脱水的主要气象因子。分析发现, 玉米籽粒气象含水率与研究分析的大部分气象因子呈显著或极显著相关; 生理成熟前筛选得到的主要气象因子为平均温度(x₁)、平均风速(x₅)和蒸发量(x₁₁), 生理成熟后为平均温度(x₁)和平均相对湿度(x₇), 回归模型均达到极显著水平; 通径分析表明, 生理成熟前蒸发量的贡献最大, 而温度、风速主要通过蒸发量起间接作用, 生理成熟后温度和相对湿度主要为直接作用, 且相对湿度的作用略大于温度。本研究所用去趋势的方法, 从理论和实际操作层面均更具科学性, 其研究结果也更为可信, 对其他类似研究也具有借鉴意义。
关键词： 夏玉米;籽粒脱水;含水率;气象因子;去趋势分析

Abstract
There is a close relationship between maize grain dehydration and meteorological factors. Clarifying main meteorological factors and their influence on grain dehydration can better predict the dynamics of grain moisture content, and the rationally arrange the time of maize grain harvesting. The study was conducted in Xinxiang, Henan province from 2015 to 2017. Four main maize varieties Jingnongke 728 (JNK728), Zhengdan 958 (ZD958), Xianyu 335 (XY335), and Nonghua 816 (NH816) currently planted in local production were selected to continuously measure the changes of maize grain moisture content. The logistic power model was used for fitting the process of grain dehydration and the removing trend method was used for analysing the results. The actual moisture content of maize grain was divided into trend moisture content, meteorological moisture content, and random error. The relationship between meteorological moisture content and meteorological factors in the Yellow-Huai-Hai Rivers area was clarified. The main meteorological factors affecting grain dehydration before and after physiological maturity of maize grain were screened out stepwise regression and path analysis methods. The meteorological moisture content of maize grain had significant or extremely significant correlation with most meteorological factors which were average temperature (x₁), average wind speed (x₅) and evaporation (x₁₁) selected before physiological maturity, and the average temperature (x₁) and the average relative humidity (x₇) selected after the physiological maturity. The evaporation most contributed before the physiological maturity, while temperature and wind speed had indirect effect through evaporation. After physiological maturity, temperature and relative humidity were mainly direct effects, and the effect of relative humidity was slightly greater than that of temperature. The removing trend method used in this study is more scientific in both theoretical and practical operations. The results are also more credible and this method is of reference value to other similar researches.
Keywords：summer maize;grain dehydration;moisture content;meteorological factors;removing trend analysis


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本文引用格式
高尚, 明博, 李璐璐, 谢瑞芝, 薛军, 侯鹏, 王克如, 李少昆. 黄淮海夏玉米籽粒脱水与气象因子的关系[J]. 作物学报, 2018, 44(12): 1755-1763. doi:10.3724/SP.J.1006.2018.01755
GAO Shang, MING Bo, LI Lu-Lu, XIE Rui-Zhi, XUE Jun, HOU Peng, WANG Ke-Ru, LI Shao-Kun. Relationship between Grain Dehydration and Meteorological Factors in the Yellow-Huai-Hai Rivers Summer Maize[J]. Acta Agronomica Sinica, 2018, 44(12): 1755-1763. doi:10.3724/SP.J.1006.2018.01755


黄淮海区域是我国玉米的重要产区, 主体种植模式为小麦-玉米一年两熟, 光热资源有限和耕种时间紧张是本地区农业生产的主要矛盾^[1], 玉米收获时籽粒含水率偏高、收获质量差^{[2,3,4,5,6,7]}, 是制约本区域玉米机械粒收技术发展的重要因素。欧美发达国家针对品种遗传特性和气候环境等籽粒脱水动态的影响因素开展了大量研究, 促进了玉米机械粒收技术的普遍应用^[8,9,10]。黄淮海夏播玉米为我国特有的种植模式, 玉米生长发育及后期籽粒脱水期间的气候环境条件与欧美一熟制模式相比具有明显差异, 籽粒脱水期间高温、高湿的气象条件对脱水速率和脱水动态的影响研究尚显薄弱。因此研究黄淮海区域的玉米籽粒脱水与生态气象因子的关系, 明确气象因子对籽粒脱水的影响程度, 对于筛选适宜的玉米品种、预测籽粒含水率及科学安排机械粒收时间等具有重要的意义。

前人研究表明环境条件影响玉米籽粒的脱水过程^[11,12,13], 且生理成熟前、后的主导因素不同。生理成熟前玉米籽粒的脱水是发育控制的内在过程, 主要受温度影响; 成熟后籽粒脱水速率与空气湿度、温度、日辐射、风速、降雨等有关。但上述研究中, 主要对各个气象因素与玉米籽粒含水率或脱水速率进行相关分析, 如谭福忠等^[14]发现玉米吐丝35 d以后的脱水速率与相应时期的相对湿度显著相关, 但与温度未达到显著; Hallauer等^[15]也进行了籽粒水分与风速、降水、湿度等6个气象因素的相关分析, 发现虽然一些因素达到了显著水平, 但3年的结果并不一致。相关分析法忽视了玉米籽粒含水率随着生育进程呈现单调下降的趋势^{[16,17,18,19,20,21]}与气象因子的季节变化规律的同步性, 不同播期条件或年际变化使玉米籽粒含水率与气象因素的作用规律分析差异明显, 研究结果的科学性和稳定性不足。

考虑到玉米籽粒脱水过程与气象因子变化的基本规律, 本研究借鉴前人对作物产量去趋势的分析方法^{[22,23,24,25,26]}, 进行玉米籽粒含水率的分析, 探讨黄淮海区域玉米籽粒脱水与气象因子的关系, 明确该区域温度、风速、相对湿度等气象因子对玉米籽粒脱水的影响, 以期为籽粒水分变化研究提供新的方法, 为玉米机械粒收技术的推广提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2015—2017年在河南新乡中国农业科学院新乡综合试验基地进行(35°10′N, 113°47′E), 供试品种为京农科728 (JNK728)、郑单958 (ZD958)、先玉335 (XY335)和农华816 (NH816), 2015年采用小区种植, 每个品种设置3次重复, 小区长8 m, 宽5.4 m, 随机区组设计; 2016年和2017年采用大区种植, 每区长18 m, 宽7.8 m, 随机排列。60 cm等行距, 种植密度均为75 000株 hm^-2, 3年的播种日期分别为6月16日(2015)、6月4日(2016)和6月18日(2017), 田间管理同当地大田生产。

1.2 测定项目与方法

1.2.1 籽粒含水率测定 在吐丝前选择各品种生长基本一致、健康无病虫害的代表性植株套袋、标记, 统一授粉。生理成熟前每5 d取一次样, 接近生理成熟期取样间隔缩短至1~3 d, 生理成熟后恢复为5 d取一次样, 如遇降雨则顺延1 d。2015年从授粉后26 d开始取样, 每次取9个果穗, 至11月14日止; 2016年从授粉后11 d开始取样, 每次取5个果穗, 至10月17日止; 2017年从授粉后7 d开始, 每次取5个果穗, 至12月15日。每次取样时选择统一授粉的植株, 取中部籽粒称取籽粒鲜重, 85℃烘干至恒重, 计算籽粒含水率。以乳线消失且黑层出现作为生理成熟的判定标准, 并记录生理成熟日期。玉米籽粒含水率(%) = (鲜重-干重)/鲜重×100。

1.2.2 籽粒含水率去趋势 参照前人分离作物趋势产量和气象产量的方法^{[22,23,24,25,26]}, 将玉米籽粒含水率Y分解为趋势含水率Y_t、气象含水率Y_m和随机误差ε, Y = Y_t+Y_m+ε。

趋势含水率代表玉米籽粒脱水的总体趋势, 模拟方法参照李璐璐等^[27]的玉米授粉后积温-含水率的Logistic Power非线性生长模型y = a/[1+(x/b)^c], 其中参数a定义为90, 研究表明该函数拟合含水率的效果在品种、年际间表现稳定, 拟合度好。气象含水率代表气象因素对实际含水率的影响, 气象含水率Y_m = 实际含水率Y-趋势含水率Y_t。随机误差ε为其他偶然因素对实际含水率的可能影响, 试验中假定其对试验的影响较小, 可忽略不计。

1.3 气象数据来源

气象数据均来自于中国气象数据网(http://data. cma.cn/): 地面气候资料日值数据集(V3.0)新乡站(站点编号为53986, 距试验点直线距离为24.5 km)。2015—2017年的基本气象资料见表1, 玉米授粉后取样时间段的主要气象因子日变化见图1。分析时选用逐日的平均温度、最高温度、最低温度、气温日较差、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速、最大风速、日照时数、逐日的太阳辐射和蒸发量(PETEM), 共计11个气象因子。其中逐日蒸发量的计算参照FAO-56中的Penman-Monteith公式^[28], 逐日太阳辐射的计算参照Ross的光合有效辐射(PAR)公式^[29]。

Table 1
表1
表12015-2017年新乡试验点基本气象资料
Table 1Basic meteorological data of Xinxiang from 2015 to 2017

项目 Item	2015	2016	2017
平均温度Average temperature (℃)	15.593	15.904	16.180
最高温度 Maximum temperature (℃)	20.621	21.000	21.526
最低温度 Minimum temperature (℃)	11.332	11.677	11.604
日生长度 Average growing degree days	8.103	8.495	8.617
气温日较差 Diurnal temperature range (℃)	9.289	9.323	9.922
日降水量 Daily precipitation (mm)	1.541	2.717	1.099
风速 Wind speed (m s-1)	2.049	1.999	2.079
最大风速 Maximum wind speed (m s-1)	4.735	4.622	4.689
相对湿度 Relative humidity (%)	61.071	60.232	59.800
日照时数 Sunshine hours (h)	5.275	5.572	6.104
无霜期天数 Frostless season days (d)	256	254	260
无霜期起始日期 Start date of frostless season	2015/3/11	2016/3/12	2017/3/3
无霜期结束日期 End date of frostless season	2015/11/22	2016/11/21	2017/11/18
大于0℃积温 Over 0℃ accumulated temperature (℃)	5710.8	5868.2	5911.7
大于10℃积温 Over 10℃ accumulated temperature (℃)	2786.3	2913.6	2958.9
总生长度 Total growing degree days	2957.5	3109.3	3145.05
累积降水量 Cumulative precipitation (mm)	562.4	994.3	401.1
累积日照时数Cumulative sunshine hours (h)	1925.5	2039.5	2228

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图1

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图1玉米取样期间部分气象资料

Fig. 1Partial meteorological data during the sampling period of maize

1.4 数据处理与分析

计算2次取样间隔内各气象因子的平均值(相对湿度采用小数形式), 并与后一次取样的气象含水率(以下简称气象含水率)成为一组资料进行统计分析, 以此取样间隔时间内各气象因子的平均值(以下简称气象因子)作为自变量x, 气象含水率作为因变量y, 采用逐步回归的方法, 筛选出具有显著影响的因子, 并参考明道绪、任红松等的方法^[30,31]对其进行通径分析。

定义符号为平均温度x₁、最高温度x₂、最低温度x₃、气温日较差x₄、平均风速x₅、最大风速x₆、平均相对湿度x₇、最小相对湿度x₈、日照时数x₉、太阳辐射x₁₀、蒸发量(PETPM) x₁₁。

采用SAS 9.4进行回归、相关和通径分析, 利用CurveExpert Professional 2.2.0进行方程的拟合, 利用Microsoft Excel 2013软件进行数据处理和作图。

2 结果与分析

2.1 玉米籽粒含水率去趋势结果

利用Logistic Power模型对2015—2017年不同玉米品种授粉后积温-含水率进行拟合, 得到趋势含水率的回归模型(如图2所示), 其拟合结果显示, 实际含水率均匀分布在趋势含水率的附近, 各品种趋势含水率拟合曲线的R²值在0.965~0.983之间, 说明用该函数能较好地模拟趋势含水率的变化过程。利用模型拟合得到的趋势含水率, 忽略随机误差的影响, 得到含水率去趋势的结果(图3)。

图2

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图2不同玉米品种的授粉后积温与籽粒含水率的关系

JNK728: 京农科728; ZD958: 郑单958; XY335: 先玉335; NH816: 农华816。
Fig. 2Relationship between accumulated temperature after pollination and grain moisture content of different maize varieties

JNK728: Jingnongke 728; ZD958: Zhengdan 958; XY335: Xianyu 335; NH816: Nonghua 816.

图3

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图3不同玉米品种的气象含水率与授粉后积温的关系

品种名称同图2。
Fig. 3Relationship between meteorological-moisture content and accumulated temperature after pollination of different maize varieties

The name of the varieties are the same as those given in Fig. 2.

2.2 玉米气象含水率与气象因子的相关分析

通过去趋势得到的气象含水率与各气象因子的相关分析(表2)显示, 生理成熟前气象含水率与温度因子(x₁, x₂, x₃)、日照时数(x₉)、太阳辐射(x₁₀)和蒸发量(x₁₁)有显著或极显著的相关性; 生理成熟后气象含水率与除太阳辐射(x₁₀)以外的其他气象因子均表现出显著或极显著的相关性; 整个测试期内气象含水率与除太阳辐射(x₁₀)、蒸发量(x₁₁)以外的其他因子存在显著相关性。由此可知玉米生理成熟前、后影响籽粒脱水的关键气象因子存在差异。

Table 2
表2
表2不同阶段气象含水率与气象因子的相关系数
Table 2Correlation coefficients between meteorological-moisture content and meteorological factors at different stages

气象因子 Meteorological factor	生理成熟前 Before physiological maturity	生理成熟后 After physiological maturity	全生育期 Full growth period
平均温度x1	-0.5668**	0.4514**	0.2473**
最高温度x2	-0.5308**	0.3687**	0.2041**
最低温度x3	-0.5438**	0.4969**	0.2771**
气温日较差x4	-0.0569	-0.2952**	-0.2264**
平均风速x5	-0.1854	-0.3103**	-0.2331**
最大风速x6	-0.1600	-0.3952**	-0.2959**
平均相对湿度x7	0.0835	0.5709**	0.4146**
最小相对湿度x8	0.0422	0.5248**	0.3498**
日照时数x9	-0.2274*	-0.2132*	-0.1624*
太阳辐射x10	-0.4143**	0.0508	-0.0004
蒸发量x11	-0.5743**	0.2213*	0.0733

^* and ^** mean significant difference at the 0.05 and 0.01 levels, respectively. x₁: average temperature; x₂: maximum temperature; x₃: minimum temperature; x₄: daily temperature difference; x₅: average wind speed; x₆: maximum wind speed; x₇: average relative humidity; x₈: minimum relative humidity; x₉: sunshine hours; x₁₀: solar radiation; x₁₁: evaporation.
^*和^**分别表示在0.05和0.01水平上显著。

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另外, 温度因子(x₁, x₂, x₃)与气象含水率在玉米生理成熟前、后均表现出极显著的相关性, 说明温度对气象含水率的影响是一持续过程, 表现主效作用, 但生理成熟前与气象含水率呈负相关, 生理成熟后主要为正相关。日照时数(x₉)在玉米生理成熟前、后均为稳定的显著负相关, 即日照时数越长气象含水率越小, 实际含水率越低。

2.3 气象含水率与气象因子的回归和通径分析

气象含水率与气象因子的逐步回归结果(表3)表明, 玉米生理成熟前, 平均温度(x₁)、平均风速(x₅)和蒸发量(x₁₁)为气象含水率的主要影响因子, 其R²值为0.465; 生理成熟后为平均温度(x₁)和平均相对湿度(x₇), R²为0.3845; 整个观测期的拟合结果R²值较小, 但所有方程的拟合结果均达到极显著水平, 因此可以在一定程度上解释气象因子对气象含水率的影响。

Table 3
表3
表3气象含水率与气象因子的逐步回归结果
Table 3Stepwise regression results of meteorological-moisture content and meteorological factors

	方程Equation	R2
生理成熟前 Before physiological maturity	y=0.37494x1+5.55477x5-4.94533x11+2.97332	0.4650**
生理成熟后 After physiological maturity	y=0.13915x1+10.82154x7-9.41603	0.3845**
全生育期 Full growth period	y= -0.86465x5+9.30528x7-4.75623	0.1884**

^** is significant at the 0.01 level, and y is the meteorological-moisture content, variables are introduced and eliminated at the 0.05 level; x₁: average temperature; x₅: average wind speed; x₇: average relative humidity; x₁₁: evaporation.
^** 表示在0.01水平上显著, y为气象含水率, 回归变量以0.05水平引入和剔除; x₁: 平均温度; x₅: 平均风速; x₇: 平均相对湿度; x₁₁: 蒸发量。

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对逐步回归筛选得到变量进行相应的通径分析(表4)表明, 玉米生理成熟前, 平均温度(x₁)、平均风速(x₅)对气象含水率的影响主要表现为间接作用, 蒸发量(x₁₁)主要表现为直接作用, 3个因子均表现为负效应。而生理成熟后, 平均温度(x₁)和平均相对湿度(x₇)对气象含水率均为直接作用, 且为正效应。整个测定期的结果来看, 平均相对湿度(x₇)主要为直接作用, 表现为正效应, 平均风速(x₅)的直接和间接作用差距并不大, 但总体均为负效应。

Table 4
表4
表4气象含水率与气象因子的通径分析
Table 4Path analysis of meteorological-moisture content and meteorological factors

	自变量 Independent variable	相关系数ri Correlation coefficient	直接作用 Pi Direct action	间接作用 Indirect effect
生理成熟前				总和Total	x1	x5		x11
Before physiological maturity	x1	-0.5668	0.58472	-1.15149		0.08007		-1.23155
	x5	-0.1854	0.99096	-1.17629	0.047245			-1.22353
	x11	-0.5743	-1.7067	1.132353	0.421934	0.710419
生理成熟后				总和Total	x1		x7
After physiological maturity	x1	0.4514	0.26433	0.187076			0.187076
	x7	0.5709	0.46444	0.106472	0.106472
全生育期				总和Total	x5		x7
Full growth period	x5	-0.2331	-0.133	-0.10009			-0.10009
	x7	0.4146	0.37956	0.035072	0.035072

变量名称同表3。
The name of the variables are the same as those given in Table 3.

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由表5可见, 生理成熟前, 决定系数d₁₁> d_5,11>d_1,11>d₅>d_e>d₁>d_1,5, x₁₁的R²贡献度最高, 说明蒸发量(x₁₁)对气象含水率的影响最大; 生理成熟后的决定系数d₇>d₁, 说明平均相对湿度(x₇)的影响最大, 但误差项的决定系数d_e为0.6155, 说明生理成熟后除平均相对温度外还受其他因素影响; 整个观测期内的误差项决定系数达到了0.8116, 说明整个观测期结果还有其他因素未考虑在内。

Table 5
表5
表5各因子对气象含水率的决定系数和R²贡献度
Table 5Coefficient of determination of meteorological-moisture content and total contribution of R² to meteorological factors

生理成熟前 Before physiological maturity				生理成熟后 After physiological maturity				全生育期 Full growth period
	决定系数 Coefficient		R2贡献度 Contribution		决定系数 Coefficient		R2贡献度 Contribution		决定系数 Coefficient		R2贡献度 Contribution
d1	0.341897	r1·P1	-0.33142	d1	0.06987	r1·P1	0.119319	d5	0.017689	r5·P5	0.031002
d5	0.982002	r5·P5	-0.18372	d7	0.215705	r7·P7	0.265149	d7	0.144066	r7·P7	0.157366
d11	2.912825	r11·P11	0.980158	de	0.615533			de	0.811632
de	0.534985			d1,7	0.0989			d5,7	0.026624
d1,5	0.093637
d1,11	-1.44023
d5,11	-2.42494

d_e is the error; d_i,j represents the co-determination coefficient of i and j factor.
d_e为误差项; d_i,j表示i与j因子的共同决定系数。

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3 讨论

以往研究证实, 可以用授粉后积温拟合玉米的籽粒含水率, 并提出了指数模型、线性模型和二次曲线模型等籽粒含水率估算模型^[17-19,27], 本研究借鉴Logistic Power模型拟合趋势含水率, 其拟合度高, 可以用于描述籽粒含水率的总体趋势, 因此得到的气象含水率结果有实际的参考价值。本研究借鉴了作物产量去趋势的方法, 消除趋势影响来研究玉米籽粒气象含水率与气象因子之间的关系, 所获得的籽粒趋势含水率符合玉米籽粒的脱水过程, 分析得到的关键气象因子符合玉米籽粒脱水对气象因子的响应, 气象因子对玉米籽粒的气象含水率的影响符合两者间的相关关系, 因此利用去趋势的方法研究玉米籽粒脱水过程和籽粒含水率的变化具有合理性。

诸多研究认为籽粒脱水受品种遗传和生态环境等多种因素的影响^[8-10,32-33]。Nielsen等^[34]发现在两年不同的温度条件下玉米杂交种的田间脱水过程存在差异; 霍仕平等^[35]研究认为温度影响玉米籽粒干燥过程, 高温可以加快籽粒灌浆速率, 利于籽粒的快速脱水; Schmidt等^[36]研究认为玉米籽粒含水率高于30%时, 籽粒脱水主要受温度影响。本研究结果表明在玉米的不同生育阶段, 其气象含水率与大部分的气象因子均呈现显著或极显著相关; 多因子的逐步回归筛选结果发现, 生理成熟前平均温度是影响玉米籽粒含水率变化的主要气象因子, 另外还包括平均风速和蒸发量。另外, 前人研究表明玉米成熟后籽粒的干燥主要受温度、湿度、降水等天气因素的影响^[34]; 当玉米籽粒含水率低于30%后, 籽粒脱水速率与大气的饱和气压差、干湿球温度差和相对湿度显著相关^[36]。本研究表明玉米生理成熟后籽粒脱水主要受平均温度和平均相对湿度的影响, 与前人的研究结果基本一致。Hallauer等^[15]研究认为空气的蒸发能力与籽粒脱水的关系并不密切。但本研究发现, 生理成熟前蒸发量对玉米的气象含水率有显著影响, 其蒸发量是参考Penman-Monteith的作物蒸散模型^[28]得到的一个综合指标, 其中已经包含温度、湿度、风速、辐射等众多参数, 而Hallauer等^[15]的蒸发量数据是运用蒸发皿得到的, 且其分析是基于籽粒水分降低和累计蒸发量的简单相关分析的结果。本研究则利用去趋势的分析方法, 排除籽粒脱水趋势干扰, 研究阶段性的含水率变化与气象因子的关系, 相较于简单相关结果更加稳定。另外, 本研究的通径分析结果表明, 温度因子在玉米生理成熟前后表现的作用不同, 成熟前主要通过蒸发量表现为间接作用, 这也体现了蒸发量的综合特性; 成熟后则表现为直接作用, 但决定系数略小于相对湿度, 说明成熟后籽粒脱水的过程更易受到综合环境的影响, 并非温度的单一主导效应。Brooking等^[14]认为降雨量是影响玉米籽粒含水量的重要因素, 向葵等^[17]也发现可以用模型表示日降水量与玉米籽粒含水量的关系, 但大多数年份并不显著。由于降水量总体呈现离散分布的特点, 本研究暂未考虑降水量对气象含水率的影响, 因此关于降水与籽粒脱水的关系还需进一步研究。另外, 从本研究通过逐步回归的筛选结果可以看出, 虽然得到的方程均达到了极显著的水平, 但方程的整体R²拟合度较低, 误差项较大, 尤其以玉米全生育期为整体考虑时, 其误差项的决定系数达到了0.8116, 说明还有其他的变量未考虑在内, 因此对剩余变量的筛选还需进一步研究。

4 结论

在试验区域内, 玉米生理成熟前籽粒脱水主要受平均温度、平均风速和蒸发量的影响; 生理成熟后主要受平均温度和平均相对湿度的影响; 可以利用去趋势的方法研究玉米的籽粒脱水过程与生态气象因子之间的关系。

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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[1] 谢瑞芝, 雷晓鹏, 王克如, 郭银巧, 柴宗文, 侯鹏, 李少昆 . 黄淮海夏玉米籽粒机械收获研究初报
作物杂志, 2014, ( 2):76-79
URL [本文引用: 1]
设置不同玉米品种和收获时期试验,研究黄淮海地区夏玉米子粒机械收获的可能性及影响收获质量的因素。结果表明,选择适宜品种和收获时期,在黄淮海小麦/玉米一年两作区实施夏玉米机械直接收获子粒是可行的。影响收粒质量的主要因素是子粒水分含量,随含水量增加,机收时子粒损失率、破碎率和杂质率明显上升,适宜子粒收获的含水量建议控制在27%以内。
Xie R Z, Lei X P, Wang K R, Guo Y Q, Chai Z W, Hou P, Li S K . Research on corn mechanically harvesting grain quality in Huanghuaihai plain
Crops, 2014, ( 2):76-79 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 1]
设置不同玉米品种和收获时期试验,研究黄淮海地区夏玉米子粒机械收获的可能性及影响收获质量的因素。结果表明,选择适宜品种和收获时期,在黄淮海小麦/玉米一年两作区实施夏玉米机械直接收获子粒是可行的。影响收粒质量的主要因素是子粒水分含量,随含水量增加,机收时子粒损失率、破碎率和杂质率明显上升,适宜子粒收获的含水量建议控制在27%以内。

[2] 李少昆, 王克如, 谢瑞芝, 侯鹏, 明博, 杨小霞, 韩冬生, 王玉华 . 实施密植高产机械化生产, 实现玉米高产高效协同
作物杂志, 2016, ( 4):1-6
[本文引用: 1]

Li S K, Wang K R, Xie R Z, Hou P, Ming B, Yang X X, Han D S, Wang Y H . Implementing higher population and full mechanization technologies to achieve high yield and high efficiency in maize production
Crops, 2016, ( 4):1-6 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 1]

[3] 柴宗文, 王克如, 郭银巧, 谢瑞芝, 李璐璐, 明博, 侯鹏, 刘朝巍, 初振东, 张万旭, 张国强, 刘广周, 李少昆 . 玉米机械粒收质量现状及其与含水率的关系
中国农业科学, 2017,50:2036-2043
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.009URL [本文引用: 1]
【目的】机械粒收技术是现代玉米生产的关键技术,是国内外玉米收获技术发展的方向和中国玉米生产转方式的关键。明确当前中国玉米机械粒收质量的现状,研究影响收获质量的主要因素,推动玉米机械粒收技术发展。【方法】利用2011—2015年在西北、黄淮海和东北和华北玉米产区15个省（市）168个地块获得的1 698组收获质量样本数据,分析当前中国玉米机械粒收质量的现状及其影响因素。【结果】结果表明,籽粒破碎率平均为8.63%,杂质率为1.27%,田间损失籽粒（落穗、落粒合计）为24.71 g·m~（-2）,折合每亩损失16.5 kg,平均损失率为4.12%,破碎率高是当前中国玉米机械粒收存在的主要质量问题。收获玉米籽粒平均含水率为26.83%,含水率与破碎率、杂质率及机收损失率之间均呈极显著正相关。其中,破碎率（y）与籽粒含水率（x）符合二次多项式y=0.0372x~2-1.483x＋20.422（R~2=0.452＊＊,n=1 698）,在一定含水率范围内（含水率大于19.9%）,破碎率随籽粒含水率增大而增大。【结论】当前中国玉米机械粒收时破碎率偏高,而籽粒含水率高是导致破碎率高的主要原因。对此,建议选育适当早熟、成熟期籽粒含水率低、脱水速度快的品种,适时收获,配套烘干存贮设施等作为中国各玉米产区实现机械粒收的关键技术措施。
Chai Z W, Wang K R, Guo Y Q, Xie R Z, Li L L, Ming B, Hou P, Liu C W, Chu Z D, Zhang W X, Zhang G Q, Liu G Z, Li S K . Current status of maize mechanical grain harvesting and its relationship with grain moisture content
Sci Agric Sin, 2017,50:2036-2043 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.009URL [本文引用: 1]
【目的】机械粒收技术是现代玉米生产的关键技术,是国内外玉米收获技术发展的方向和中国玉米生产转方式的关键。明确当前中国玉米机械粒收质量的现状,研究影响收获质量的主要因素,推动玉米机械粒收技术发展。【方法】利用2011—2015年在西北、黄淮海和东北和华北玉米产区15个省（市）168个地块获得的1 698组收获质量样本数据,分析当前中国玉米机械粒收质量的现状及其影响因素。【结果】结果表明,籽粒破碎率平均为8.63%,杂质率为1.27%,田间损失籽粒（落穗、落粒合计）为24.71 g·m~（-2）,折合每亩损失16.5 kg,平均损失率为4.12%,破碎率高是当前中国玉米机械粒收存在的主要质量问题。收获玉米籽粒平均含水率为26.83%,含水率与破碎率、杂质率及机收损失率之间均呈极显著正相关。其中,破碎率（y）与籽粒含水率（x）符合二次多项式y=0.0372x~2-1.483x＋20.422（R~2=0.452＊＊,n=1 698）,在一定含水率范围内（含水率大于19.9%）,破碎率随籽粒含水率增大而增大。【结论】当前中国玉米机械粒收时破碎率偏高,而籽粒含水率高是导致破碎率高的主要原因。对此,建议选育适当早熟、成熟期籽粒含水率低、脱水速度快的品种,适时收获,配套烘干存贮设施等作为中国各玉米产区实现机械粒收的关键技术措施。

[4] 李璐璐, 雷晓鹏, 谢瑞芝, 王克如, 侯鹏, 张凤路, 李少昆 . 夏玉米机械粒收质量影响因素分析
中国农业科学, 2017,50:2044-2051
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Li L L, Lei X P, Xie R Z, Wang K R, Hou P, Zhang F L, Li S K . Analysis of influential factors on mechanical grain harvest quality of summer maize
Sci Agric Sin, 2017,50:2044-2051 (in Chinese with English abstract)
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[5] 柳枫贺, 王克如, 李健, 王喜梅, 孙亚玲, 陈永生, 王玉华, 韩冬生, 李少昆 . 影响玉米机械收粒质量因素的分析
作物杂志, 2013, ( 4):116-119
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Liu F H, Wang K R, Li J, Wang X M, Sun Y L, Chen Y S, Wang Y H, Han D S, Li S K . Factors affecting corn mechanically harvesting grain quality
Crops, 2013, ( 4):116-119 (in Chinese with English abstract)
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[6] 王克如, 李少昆 . 玉米机械粒收破碎率研究进展
中国农业科学, 2017,50:2018-2026
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.007URL [本文引用: 1]
机械粒收是玉米收获技术发展的方向,是玉米实现全程机械化、转变生产方式的关键。当前,籽粒收获过程中破碎率高的问题不仅降低玉米等级和销售价格,而且导致收获产量下降,并增大烘干成本、增加安全贮藏的难度,是推广机械粒收技术面临的重要问题。玉米不同基因型间籽粒破碎率存在显著差异,抗破碎特性是可遗传的性状,可通过育种培育抗破碎率的品种;不同收获机械和作业参数对籽粒破碎率有显著影响,选择轴流式收获机,并根据玉米生长、成熟和籽粒含水率状况及时检查与调试收获机参数是保证低破碎率的有效措施;生态环境因素对破碎率也有显著的影响,籽粒形成、自然干燥和收获期的光照、温度、湿度等因素均会影响到籽粒硬度、容重、含水率和质地等与籽粒破碎相关的特性;种植密度、水肥管理、收获时期等栽培管理措施对籽粒破碎率也会产生明显的影响。因此,针对不同区域生态环境条件,应选择适宜生育期内能与当地光温资源匹配的品种以及确定品种适宜的种植区域。合理种植密度、优化氮肥管理和适量灌溉有利于降低破碎率,而选择在最佳收获期收获是降低籽粒破碎率的最有效措施。
Wang K R, Li S K . Progresses in research on grain broken rate by mechanical grain harvesting
Sci Agric Sin, 2017,50:2018-2026 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.007URL [本文引用: 1]
机械粒收是玉米收获技术发展的方向,是玉米实现全程机械化、转变生产方式的关键。当前,籽粒收获过程中破碎率高的问题不仅降低玉米等级和销售价格,而且导致收获产量下降,并增大烘干成本、增加安全贮藏的难度,是推广机械粒收技术面临的重要问题。玉米不同基因型间籽粒破碎率存在显著差异,抗破碎特性是可遗传的性状,可通过育种培育抗破碎率的品种;不同收获机械和作业参数对籽粒破碎率有显著影响,选择轴流式收获机,并根据玉米生长、成熟和籽粒含水率状况及时检查与调试收获机参数是保证低破碎率的有效措施;生态环境因素对破碎率也有显著的影响,籽粒形成、自然干燥和收获期的光照、温度、湿度等因素均会影响到籽粒硬度、容重、含水率和质地等与籽粒破碎相关的特性;种植密度、水肥管理、收获时期等栽培管理措施对籽粒破碎率也会产生明显的影响。因此,针对不同区域生态环境条件,应选择适宜生育期内能与当地光温资源匹配的品种以及确定品种适宜的种植区域。合理种植密度、优化氮肥管理和适量灌溉有利于降低破碎率,而选择在最佳收获期收获是降低籽粒破碎率的最有效措施。

[7] 李少昆 . 我国玉米机械粒收质量影响因素及粒收技术的发展方向
石河子大学学报(自然科学版), 2017,35(3):265-272
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Li S K . Factors Affecting the quality of maize grain mechanical harvest and the development trend of grain harvest technology
J Shihezi Univ ( Nat Sci), 2017,35(3):265-272 (in Chinese with English abstract)
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[8] Cross H Z . Leaf expansion rate effects on yield and yield components in early-maturing maize
Crop Sci, 1991,31:579-583
DOI:10.2135/cropsci1991.0011183X003100030006xURL [本文引用: 2]
Assimilate supply (source) reportedly limits grain yields of early-maturing maize (Zea mays L.) hybrids. We studied combining abilities of S2 lines with extremes in average leaf expansion rate (ALER) values to test for genetically correlated responses for grain yield, ear moisture, stalk lodging, yield components, and yield stability parameters. The S2 hybrids were selected to represent a 2 X 2 factorial arrangement of ALER types (HER = high and LER = low ALER). Two groups of lines (GI and GII) were selected from S2 lines previously rated using the formula ALER = (leaf number X length X width X 0.75)/(d to pollination). Four sets of lines with extremes for ALER ratings were paired by source population, year of evaluation, and silking date. Within each set, the four S2 lines from GI were crossed to the four S2 lines from GII to produce 16 hybrids representing a 2 X 2 factorial arrangement of four hybrids each of HER X HER, HER X LER, LER X HER, and LER X LER classes. Maize hybrids were grown in field experiments arranged in simple lattice designs with two replicates in seven environments. Across all environments, hybrids from HER parents yielded 8.5 and 6.9% more than LER hybrids for GI and GII, respectively. For both GI and GII, the HER hybrids produced kernel weights 0.06 g heavier than LER hybrids. The HER parents produced hybrids with ears 33 g kg-1 lower in moisture at harvest in GI. Our data support the theory that source limits yield of early maize. We suggest that selecting for HER should be a simple, effective means of increasing the source without increasing ear moisture at harvest.

[9] Magari R, Kang M S, Zhang Y . Sample size for evaluating field ear moisture loss rate in maize
Maydica, 1996,41:19-24
URL [本文引用: 1]
Abstract Maize (Zea mays L.) hybrids with rapid grain dry-down rates should be developed to reduce the cost of production associated with artificial grain drying. An electronic probe device is available for measuring field ear moisture loss rate The purpose of this study was to determine approximate optimum numbers of plants per plot, replications, and environments for evaluating ear moisture loss rate. Twenty-two early-maturity and 34 medium- and full-season maturity maize hybrids were grown at three planting dates Power of the tests (1- , where =Type-II error rate) for the experiments was relatively high. Based on the components of variance for the adopted model and hypothetical numbers of plants per plot (r), replications (n) or/and planting dates (p). expected standard errors of hybrid means were calculated Relative efficiencies (RE) were calculated as the ratio between experimental standard errors of the mean and calculated standard errors The RE for the actual sample size was considered as a reference (100%). Increased replications increased RE. With five to six plants per plot and four replications (20 to 24 plants total), the same efficiency can be achieved as obtained with 11 plants per plot and three replications (33 plants total) This result was experimentally validated with another data set. The RE was increased by increasing planting dates (environments). The same RE (100%) was achieved by using three to four plants per plot, three replications and four planting dates as that obtained with 11 plants per plot, three replications and three planting dates. For RE to be 100%, the number of plants per plot was two, if four replications and four planting dates were used.

[10] 王克如, 李少昆 . 玉米籽粒脱水速率影响因素分析
中国农业科学, 2017,50:2027-2035
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.008URL [本文引用: 2]
玉米收获时籽粒含水率是影响机械粒收质量、安全贮藏和经济效益的关键因素,已经成为一个重要的技术与经济问题。当前玉米品种收获期籽粒含水率偏高不仅制约了中国玉米粒收技术的推广、影响到玉米收获及生产方式的转变,也严重影响了玉米品质。从国内外相关文献综述可见,收获期玉米籽粒含水率主要由生理成熟前后籽粒的脱水速率控制,该性状是可遗传的,品种间具有显著的差异;品种间脱水速率与苞叶、穗轴、籽粒特征及果穗大小等许多农艺性状有关;玉米生育后期的空气湿度（环境水分的饱和亏缺程度）、温度、日辐射、风速、降雨等生态气象因子对籽粒脱水速率具有重要影响;播期、种植密度、株行距、水肥管理等栽培措施对籽粒脱水也有一定影响。通过生理成熟时籽粒含水率和生理成熟后籽粒脱水速率参数可预测籽粒的适宜机械收获时间。本文建议,当前选择适当早熟、籽粒发育后期脱水快、成熟与收获时含水量低的品种是中国各玉米产区实现机械粒收技术的关键措施。同时,鉴于籽粒脱水速率受基因型、生态气象因素和栽培措施的共同作用,而中国玉米种植区域广、种植方式与品种类型多,因此,需要深入研究玉米籽粒脱水的生理机制,并在各产区针对籽粒脱水特征开展系统观测,为玉米机械粒收技术的推广和品质改善提供理论依据和技术支撑。
Wang K R, Li S K . Analysis of influencing factors on kernel dehydration rate of maize hybrids
Sci Agric Sin, 2017,50:2027-2035 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2017.11.008URL [本文引用: 2]
玉米收获时籽粒含水率是影响机械粒收质量、安全贮藏和经济效益的关键因素,已经成为一个重要的技术与经济问题。当前玉米品种收获期籽粒含水率偏高不仅制约了中国玉米粒收技术的推广、影响到玉米收获及生产方式的转变,也严重影响了玉米品质。从国内外相关文献综述可见,收获期玉米籽粒含水率主要由生理成熟前后籽粒的脱水速率控制,该性状是可遗传的,品种间具有显著的差异;品种间脱水速率与苞叶、穗轴、籽粒特征及果穗大小等许多农艺性状有关;玉米生育后期的空气湿度（环境水分的饱和亏缺程度）、温度、日辐射、风速、降雨等生态气象因子对籽粒脱水速率具有重要影响;播期、种植密度、株行距、水肥管理等栽培措施对籽粒脱水也有一定影响。通过生理成熟时籽粒含水率和生理成熟后籽粒脱水速率参数可预测籽粒的适宜机械收获时间。本文建议,当前选择适当早熟、籽粒发育后期脱水快、成熟与收获时含水量低的品种是中国各玉米产区实现机械粒收技术的关键措施。同时,鉴于籽粒脱水速率受基因型、生态气象因素和栽培措施的共同作用,而中国玉米种植区域广、种植方式与品种类型多,因此,需要深入研究玉米籽粒脱水的生理机制,并在各产区针对籽粒脱水特征开展系统观测,为玉米机械粒收技术的推广和品质改善提供理论依据和技术支撑。

[11] 冯东升, 高树仁, 杨克军 . 解析玉米籽粒脱水的动力问题
中国种业, 2017, ( 10):35-36
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玉米籽粒水分损失大致可以分为2个阶段。第一阶段,是与籽粒灌浆相关的发育失水,始于籽粒灌浆到生理成熟结束。籽粒灌浆过程中水分损失虽然是蒸发水分损失和籽粒干物质积累共同作用的结果,但是这一阶段籽粒脱水的主要动力来源于干物质向籽粒中沉积,主要受库源关系的调控。第二阶段,籽粒成熟之后的干燥脱水,在这一阶段籽粒水分损失完全通过种子表面蒸发进行,是一个物理过程,虽然与基因型有关,但是主要受环境因素的影响。
Feng D S, Gao S R, Yang K J . Analysis of the dynamic problem of dehydration of corn grains
China Seed Ind, 2017, ( 10):35-36 (in Chinese with English abstract)
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玉米籽粒水分损失大致可以分为2个阶段。第一阶段,是与籽粒灌浆相关的发育失水,始于籽粒灌浆到生理成熟结束。籽粒灌浆过程中水分损失虽然是蒸发水分损失和籽粒干物质积累共同作用的结果,但是这一阶段籽粒脱水的主要动力来源于干物质向籽粒中沉积,主要受库源关系的调控。第二阶段,籽粒成熟之后的干燥脱水,在这一阶段籽粒水分损失完全通过种子表面蒸发进行,是一个物理过程,虽然与基因型有关,但是主要受环境因素的影响。

[12] 金益, 王振华, 张永林, 王殊华, 王云生 . 玉米杂交种蜡熟后籽粒自然脱水速率差异分析
东北农业大学学报, 1997,28(1):29-32
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分析了黑龙江省主栽的８个玉米杂交种蜡熟后１０ｄ内籽粒在田间自然条件下脱水干燥的速率，结果以东农２４９最快，达１．１１７／ｄ，合玉１５和四单１９最慢，分别为０．４２３％／ｄ和０．５７０％／ｄ影响蜡熟后籽粒脱水快慢的既有外部气象原因，也有杂交种本身的原因，如籽粒类型，苞叶长短和松紧等。
Jin Y, Wang Z H, Zhang Y L, Wang S H, Wang Y S . Difference analysis on the natural dry rate of kernel after wax ripening maize hybrids
J Northeast Agric Univ, 1997,28(1):29-32 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 1]
分析了黑龙江省主栽的８个玉米杂交种蜡熟后１０ｄ内籽粒在田间自然条件下脱水干燥的速率，结果以东农２４９最快，达１．１１７／ｄ，合玉１５和四单１９最慢，分别为０．４２３％／ｄ和０．５７０％／ｄ影响蜡熟后籽粒脱水快慢的既有外部气象原因，也有杂交种本身的原因，如籽粒类型，苞叶长短和松紧等。

[13] Brooking I R . Maize ear moisture during grain-filling, and its relation to physiological maturity and grain-drying
Field Crops Res, 1990,23:55-68
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Dry-matter and water content of kernels, rachii and ears of maize ( Zea mays L.) cultivar Pioneer 3901 were measured during the period from silking to harvest maturity in order to (a) determine when net loss of water from the kernels and ear commenced, (b) investigate the use of ear moisture-content (% wet-weight basis) as a scale for kernel development during grain-filling, and (c) use this scale to investigate the relationships between ear moisture, physiological maturity and the environment. Water loss occurred in two phases. The first phase, ending at physiological maturity, had a constant rate of water loss, and was interpreted as a evelopmental loss of water associated with grain-filling. The second phase, which commenced at physiological maturity, showed a falling rate of water loss characteristic of the drying process. This pattern of water loss was consistent for 17 other genotypes studied in less detail, with maximum water content of the ear occurring between 80 and 60% ear moisture in all cases. Below 70% ear moisture, dry-weight per kernel increased linearly with decreasing ear moisture, enabling a direct and precise estimate to be made of ear moisture-content at the onset of physiological maturity. This method of analysis proved to be useful for evaluating the influence of the environment on grain-filling in a single cultivar. The relationship between dry-weight per kernel and ear moisture was consistent for ten crops of Pioneer 3901 studied over five seasons, but the stage at which grain-filling ceased varied. In six unstressed crops, physiological maturity was attained at between 41 and 43% ear moisture. In other crops, where cessation of grain-filling was associated with the occurence of air frosts, physiological maturity was attained at ear moistures ranging from 45 to 55%. Ear moisture at physiological maturity was also influenced by genotype, with values ranging from 34.3 to 44.5% for the 18 genotypes studied. Differences in ear moisture at physiological maturity among 12 of these genotypes were associated with different absolute levels of water in the ear during grain-filling. Strategies for lowering grain moisture at harvest through breeding should therefore take account of the absolute levels of water in the ear, as well as the more usual expression of moisture content on a wet-weight basis.

[14] 谭福忠, 韩翠波, 邹双利, 刘振江, 籍依安 . 极早熟玉米品种籽粒脱水特性的初步研究
中国农学通报, 2008, ( 7):161-168
URL [本文引用: 2]
采用裂区设计方式,对5个极早熟玉米品种的籽粒含水率及脱水速率进行了研究,结果表明品种间生理成熟时的籽粒含水率存在显著差异,变化幅度为35.61%～42.17%;收获时的籽粒含水率品种间差异极显著,变化幅度为15.49%～28.50%.抽丝后35d至生理成熟前籽粒平均脱水速率品种间差异显著,变化范围为0.5296%/d～0.9007%/d;生理成熟后至收获期籽粒的平均脱水速率品种间差异显著.变化范围为0.4246%/d～0.5935%/d.出苗至抽丝的天数、株高、灌浆期绿叶数、单穗产量等性状与籽粒含水量存在显著的相关关系,穗长和穗粗等性状对脱水速率有显著影响.另外试验条件下相对湿度对生理成熟后部分品种的脱水速率影响显著.
Tan F Z, Han C B, Zou S L, Liu Z J, Ji Y A . Elementary study on kernel dry-down traits in earliest-maturity maize hybrid
Chinese Agric Sci Bull, 2008, ( 7):161-168 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 2]
采用裂区设计方式,对5个极早熟玉米品种的籽粒含水率及脱水速率进行了研究,结果表明品种间生理成熟时的籽粒含水率存在显著差异,变化幅度为35.61%～42.17%;收获时的籽粒含水率品种间差异极显著,变化幅度为15.49%～28.50%.抽丝后35d至生理成熟前籽粒平均脱水速率品种间差异显著,变化范围为0.5296%/d～0.9007%/d;生理成熟后至收获期籽粒的平均脱水速率品种间差异显著.变化范围为0.4246%/d～0.5935%/d.出苗至抽丝的天数、株高、灌浆期绿叶数、单穗产量等性状与籽粒含水量存在显著的相关关系,穗长和穗粗等性状对脱水速率有显著影响.另外试验条件下相对湿度对生理成熟后部分品种的脱水速率影响显著.

[15] Hallauer A R, Russell W A . Effects of selected weather factors on grain moisture reduction from silking to physiologic maturity in corn
Agron J, 1961,53:225-229
DOI:10.2134/agronj1961.00021962005300040006xURL [本文引用: 3]

[16] Daynard T B, Kannenberg L W . Relationships between length of the actual and effective grain filling
Can J Plant Sci, 1976,56:237-242
DOI:10.4141/cjps76-038URL [本文引用: 1]

[17] 向葵 . 玉米籽粒脱水速率测定方法优化及遗传研究.
四川农业大学博士学位论文,四川成都, 2011
URL [本文引用: 3]
玉米是粮、经、饲三元作物。作为我国三大粮食作物之一,自新中国成立以来的近60年间,在解决温饱问题、保证粮食和饲料安全、发展国民经济以及缓解能源危机等方面发挥了重要作用。2009年,我国玉米种植面积已经超过水稻成为种植面积最大的作物,但是随着畜牧业和玉米深加工的发展,玉米作为粮经饲兼用作物的需求量日趋增加,玉米育种的任务仍然艰巨,而玉米改良的重点在可预见的将来仍集中在产量和品质的改良。粒用玉米的品质,除本身的蛋白质,赖氨酸、淀粉和脂肪含量外,另一个重要方面就是籽粒外观色泽。要保持籽粒外观色泽鲜美、洁净,就要求籽粒能迅速脱水和干燥。在一些高纬度高海拔地区,由于秋后气温迅速下降、雨水偏多、日照不足以及有效活动积温低,部分品种在收获时或遇到早霜时甚至不能正常成熟,或者引起籽粒霉烂；与此同时,玉米生产的全程机械化是世界和我国玉米生产的不可逆转趋势,玉米果穗脱水快和收获时籽粒含水量低,利用机械化收获可大大减少破碎率,减少产量损失；还可大大减少籽粒烘干的时间,节约能源和低碳,保护环境。鉴于此,玉米籽粒脱水慢、收获时籽粒含水量过高已成为世界玉米生产特别是高纬度或高海拔玉米生产区的主要问题。因此,籽粒快速脱水成为了玉米育种的一个重要的目标性状。本研究以5个自交系为材料,利用一种改良后的探针水分测定仪对全穗、苞叶、籽粒以及穗轴四部分的水分进行测定,并采用传统的烘箱法对这四部分的水分进行测定并与水分测定仪的测定值进行比较,优化了利用水分测定仪进行籽粒含水量测定的方法,并建立真实水分读数的标准曲线；以6个玉米自交系及8个F1为供试材料,对其抽丝后不同时间段进行水分测定,评价环境因子包括玉米热单位(CHU,Corn Heat Unit)及降雨量对籽粒脱水速率的影响,并提出利用水分测定仪进行快速脱水玉米选择的最佳时间；以上述研究结果为基础,通过对262份自交系进行鉴定,筛选出快速脱水自交系,供快速脱水育种用；以6个玉米自交系为材料,配制8个F1组合,对亲本及组合进行脱水性状的遗传分析,为组配快速脱水杂交种提供理论依据；对籽粒脱水速率与穗粒腐病抗性及农艺性状进行相关分析,探讨籽粒脱水速率与其它性状的相关性；搜集已发表的控制水分含量及抗穗粒腐病的QTL研究,通过元分析得出两个性状相关的真实QTL位点,并综合元分析结果,分析两个性状的一致性QTL区域。主要研究结果如下： 1.利用水分测定仪(读数法)和烘干法测定的各部分含水量均具有显著相关性。其中全穗含水量和籽粒+穗轴含水量的相关系数最高,达到了0.98(2006年)和0.99(2007年)。用读数法进行含水量测定时,苞叶对全穗水分读数的影响不大。当籽粒含水量大于60%或者低于20%时,穗轴对籽粒含水量的影响较小；而当籽粒含水量位于20%至60%之间时,穗轴对籽粒含水量的影响相对偏大。当利用烘干法进行含水量测定时,穗轴对籽粒含水量影响较小。对全穗水分读数及籽粒含水量进行相关性分析,发现全穗水分读数可以利用线性模型(y=1.11x,R2＝0.79)来预测籽粒含水量。 2.2007、2008及2009年间,降雨量及CHU均与籽粒含水量具有显著相关性。抽丝后的累积CHU可以利用模型y=c+dx2预测收获时的籽粒含水量。对不同的材料而言,籽粒含水量在抽丝后第4周开始出现差异,第5周开始出现显著差异。试验筛选出20个材料在抽丝后第5至6周(35-42天)具有较低的籽粒含水量,而其中的16个在收获时也具有较低的籽粒含水量。因此,使用水分测定仪MT808进行脱水速率测定时,最佳测定时间是从抽丝后的第5周至第8周。 3.抽丝期对脱水速率具有显著影响,可使用分值进行籽粒快速脱水自交系筛选。具体的评分标准为：得分值=第5周含水量差异值+第8周含水量差异值-抽丝期差异值。其中,差异值=(总体平均值-该基因型平均值)／总体标准差。根据以上评定标准,对评价分数大于1的自交系作为快速脱水自交系进行选择。2008年筛选出22份自交系,2010年筛选出24份自交系。综合两年的研究结果,共筛选出5份在两年的脱水速率得分值均大于1的自交系,分别为：A679,B73-10,C0308、C0314和C0328。 4.玉米籽粒脱水速率性状主要受加性遗传效应(87.48%)影响,也受少量非加性效应(12.52%)影响；籽粒脱水速率的广义遗传力(hB%)为79.16,狭义遗传力(hN%)为69.25,说明脱水速率是高度遗传的,实践中对籽粒快速脱水育种可进行早代选择；通过对不同组合的配合力效应值分析,发现C0431和C0441均表现出较高的GCA效应值,表明这两个自交系具有良好的育种应用价值,在籽粒快速脱水育种中可利用C0431和C0441组配组合。 5.籽粒脱水速率与镰刀穗腐(籽粒接种)和水处理在0.1的水平上具有显著相关性。镰刀穗腐(籽粒接种)和串珠穗粒腐(籽粒接种),镰刀穗腐(籽粒接种)和水处理间均具有极显著相关性,相关系数分别为0.760和0.821。株高、穗位高和粒长与籽粒脱水速率均表现出显著负相关。其中,穗位高和脱水速率的相关系数最大(r＝-0.607),株高与脱水速率的相关系数其次(r=-0.577),粒长与籽粒脱水速率的相关系数为-0.535。秃尖长在0.1的水平上也与脱水速率具有显著相关性(r=0.521)。 6.研究发现44个控制籽粒含水量的“一致性”QTL,并筛选出6个热点区域(bins 1.03,2.09,8.03,8.05,8.06和10.04)。控制穗粒腐抗性的“一致性”QTL有29个,主要分布的热点区域为bin 2.08和bin 3.04。在第2、第3、第6和第7条染色体上,共存在14个玉米籽粒含水量及穗粒腐病抗性“一致性”QTL的重叠区域,这些重叠区域主要集中在5个区段。在这些区段内共发现13个已知基因,可将这些基因归纳为5类：压力相关基因(htl,和abal),光合系统相关基因(lhcal、psbsl和ij1形态相关基因(eif5α和lg2),动力学相关基因rop6和sarl)以及生殖相关基因(dfr1和zmm7)。
Xiang K . Genetic Analysis and Measuring Method Development of Kernel Fast Dry Down Rate in Maize.
PhD Dissertation of Sichuan Agricultural University, Chengdu, Sichuan,China, 2011 ( in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 3]
玉米是粮、经、饲三元作物。作为我国三大粮食作物之一,自新中国成立以来的近60年间,在解决温饱问题、保证粮食和饲料安全、发展国民经济以及缓解能源危机等方面发挥了重要作用。2009年,我国玉米种植面积已经超过水稻成为种植面积最大的作物,但是随着畜牧业和玉米深加工的发展,玉米作为粮经饲兼用作物的需求量日趋增加,玉米育种的任务仍然艰巨,而玉米改良的重点在可预见的将来仍集中在产量和品质的改良。粒用玉米的品质,除本身的蛋白质,赖氨酸、淀粉和脂肪含量外,另一个重要方面就是籽粒外观色泽。要保持籽粒外观色泽鲜美、洁净,就要求籽粒能迅速脱水和干燥。在一些高纬度高海拔地区,由于秋后气温迅速下降、雨水偏多、日照不足以及有效活动积温低,部分品种在收获时或遇到早霜时甚至不能正常成熟,或者引起籽粒霉烂；与此同时,玉米生产的全程机械化是世界和我国玉米生产的不可逆转趋势,玉米果穗脱水快和收获时籽粒含水量低,利用机械化收获可大大减少破碎率,减少产量损失；还可大大减少籽粒烘干的时间,节约能源和低碳,保护环境。鉴于此,玉米籽粒脱水慢、收获时籽粒含水量过高已成为世界玉米生产特别是高纬度或高海拔玉米生产区的主要问题。因此,籽粒快速脱水成为了玉米育种的一个重要的目标性状。本研究以5个自交系为材料,利用一种改良后的探针水分测定仪对全穗、苞叶、籽粒以及穗轴四部分的水分进行测定,并采用传统的烘箱法对这四部分的水分进行测定并与水分测定仪的测定值进行比较,优化了利用水分测定仪进行籽粒含水量测定的方法,并建立真实水分读数的标准曲线；以6个玉米自交系及8个F1为供试材料,对其抽丝后不同时间段进行水分测定,评价环境因子包括玉米热单位(CHU,Corn Heat Unit)及降雨量对籽粒脱水速率的影响,并提出利用水分测定仪进行快速脱水玉米选择的最佳时间；以上述研究结果为基础,通过对262份自交系进行鉴定,筛选出快速脱水自交系,供快速脱水育种用；以6个玉米自交系为材料,配制8个F1组合,对亲本及组合进行脱水性状的遗传分析,为组配快速脱水杂交种提供理论依据；对籽粒脱水速率与穗粒腐病抗性及农艺性状进行相关分析,探讨籽粒脱水速率与其它性状的相关性；搜集已发表的控制水分含量及抗穗粒腐病的QTL研究,通过元分析得出两个性状相关的真实QTL位点,并综合元分析结果,分析两个性状的一致性QTL区域。主要研究结果如下： 1.利用水分测定仪(读数法)和烘干法测定的各部分含水量均具有显著相关性。其中全穗含水量和籽粒+穗轴含水量的相关系数最高,达到了0.98(2006年)和0.99(2007年)。用读数法进行含水量测定时,苞叶对全穗水分读数的影响不大。当籽粒含水量大于60%或者低于20%时,穗轴对籽粒含水量的影响较小；而当籽粒含水量位于20%至60%之间时,穗轴对籽粒含水量的影响相对偏大。当利用烘干法进行含水量测定时,穗轴对籽粒含水量影响较小。对全穗水分读数及籽粒含水量进行相关性分析,发现全穗水分读数可以利用线性模型(y=1.11x,R2＝0.79)来预测籽粒含水量。 2.2007、2008及2009年间,降雨量及CHU均与籽粒含水量具有显著相关性。抽丝后的累积CHU可以利用模型y=c+dx2预测收获时的籽粒含水量。对不同的材料而言,籽粒含水量在抽丝后第4周开始出现差异,第5周开始出现显著差异。试验筛选出20个材料在抽丝后第5至6周(35-42天)具有较低的籽粒含水量,而其中的16个在收获时也具有较低的籽粒含水量。因此,使用水分测定仪MT808进行脱水速率测定时,最佳测定时间是从抽丝后的第5周至第8周。 3.抽丝期对脱水速率具有显著影响,可使用分值进行籽粒快速脱水自交系筛选。具体的评分标准为：得分值=第5周含水量差异值+第8周含水量差异值-抽丝期差异值。其中,差异值=(总体平均值-该基因型平均值)／总体标准差。根据以上评定标准,对评价分数大于1的自交系作为快速脱水自交系进行选择。2008年筛选出22份自交系,2010年筛选出24份自交系。综合两年的研究结果,共筛选出5份在两年的脱水速率得分值均大于1的自交系,分别为：A679,B73-10,C0308、C0314和C0328。 4.玉米籽粒脱水速率性状主要受加性遗传效应(87.48%)影响,也受少量非加性效应(12.52%)影响；籽粒脱水速率的广义遗传力(hB%)为79.16,狭义遗传力(hN%)为69.25,说明脱水速率是高度遗传的,实践中对籽粒快速脱水育种可进行早代选择；通过对不同组合的配合力效应值分析,发现C0431和C0441均表现出较高的GCA效应值,表明这两个自交系具有良好的育种应用价值,在籽粒快速脱水育种中可利用C0431和C0441组配组合。 5.籽粒脱水速率与镰刀穗腐(籽粒接种)和水处理在0.1的水平上具有显著相关性。镰刀穗腐(籽粒接种)和串珠穗粒腐(籽粒接种),镰刀穗腐(籽粒接种)和水处理间均具有极显著相关性,相关系数分别为0.760和0.821。株高、穗位高和粒长与籽粒脱水速率均表现出显著负相关。其中,穗位高和脱水速率的相关系数最大(r＝-0.607),株高与脱水速率的相关系数其次(r=-0.577),粒长与籽粒脱水速率的相关系数为-0.535。秃尖长在0.1的水平上也与脱水速率具有显著相关性(r=0.521)。 6.研究发现44个控制籽粒含水量的“一致性”QTL,并筛选出6个热点区域(bins 1.03,2.09,8.03,8.05,8.06和10.04)。控制穗粒腐抗性的“一致性”QTL有29个,主要分布的热点区域为bin 2.08和bin 3.04。在第2、第3、第6和第7条染色体上,共存在14个玉米籽粒含水量及穗粒腐病抗性“一致性”QTL的重叠区域,这些重叠区域主要集中在5个区段。在这些区段内共发现13个已知基因,可将这些基因归纳为5类：压力相关基因(htl,和abal),光合系统相关基因(lhcal、psbsl和ij1形态相关基因(eif5α和lg2),动力学相关基因rop6和sarl)以及生殖相关基因(dfr1和zmm7)。

[18] Derieux M, Bonhomme R . Heat unit requirements for maize hybrids in Europe. Results of the European FAO sub-network: sowing-silking period
Maydica, 1992,27(2):59-77
DOI:10.1177/1524839913520546URL [本文引用: 1]
Results are given of a trial carried out during 1977, 1978, 1979 in eleven countries, by participants in the FAO European cooperative network on Maize. Eleven hybrids wre used for the study of numerous methods for calculating heat units: linear estimation based on daily maximum temperature (S(, N)), and mean (S), with different threshold and ceiling temperatures, exponential estimations (Q(,10)), and using some methods cited in the literature (Tollenaar, 1979; Brown, 1969; Blacklow, 1972; Coelho, 1978; Arnold 1975). For the entire period from sowing to silking, temperature is very important and the coefficient of variation (C.V.) among trials is about 7-8%. The best method uses maximum daily temperatures above 9 or 10 deg C. It would also be possible to use Blacklow's method and the mean temperature method above 7 deg C (or 8 deg C). No other climatic or soil characteristic is very important. Temperature is not determinant for the period from sowing to emergence, and the C.V. remains above 24%. By taking the emergence into account greater precision and a reduction in the influence of year and location are obtained.

[19] Cavalieri A J, Smith O S . Grain filling and field drying of a set of maize hybrids released from 1930 to 1982
Crop Sci, 1985,25:856-860
DOI:10.2135/cropsci1985.0011183X002500050031xURL [本文引用: 2]
Study of historically important cultivars may provide information on physiological traits that have been changed during selection for yield. Traits related to grain filling and drying were studied in commercially important maize (L.) hybrids sold over the past 50 years. Hybrid studied were of approximately the same relative maturity and adapted to central Iowa. The duration of the grain filling period increased with year of release while grain filling rate was unchanged. The increase in grain filling duration was the result of later physiological maturity (black layer formation) rather than a change in flowering date. Late season plant health was improved in newer hybrids, which may have provided more viable leaf area to support prolonged grain filling. Grain drying rates were calculated by regression of water content kernelon heat units. Slopes of water loss were the same in the 2 years despite very different environmental conditions in the two seasons. Heat unit intercepts were different in the 2 years, with grain drying earlier in the hot, dry year of 1983. Grain water content at physiological maturity was correlated with year of release in 1983, but not in 1982. Several traits previously proposed to be associated with drying rate (husk number, date of husk death, ear angle, and number of kernel rows) were correlated with year of hybrid release. Correlation with drying rates over the season was significant for date of husk death in 1983.

[20] 李璐璐 . 黄淮海夏玉米籽粒脱水特征研究.
中国农业科学院硕士学位论文,北京, 2017
URL [本文引用: 1]
机械粒收技术是玉米生产的发展方向,收获期籽粒含水率是影响收获质量的主要因素。我国玉米机械粒收还处于起步阶段,目前在西北和东北等春播玉米区推广应用面积较大,黄淮海夏播玉米区仅限于试验示范,降低收获期籽粒含水率是推动机械粒收技术发展的关键。本研究于2014-2016年在黄淮海不同区域进行累计34场机械粒收试验,主要调查收获期籽粒含水率以及机械收获的破碎率、杂质率、落粒率和落穗率;于2014、2015和2016年分别在中国农业科学院作物科学研究所中圃场试验田、新乡综合试验站,设置品种试验(3年)和播期试验(2年),品种试验累计选用38个品种,播期试验以郑单958和先玉335为材料,分别设置5个播期,主要测试生理成熟前后籽粒、穗轴、穗柄和苞叶的含水率动态变化,研究夏玉米籽粒脱水特征。主要研究结果如下:1.黄淮海夏玉米机械粒收破碎率平均为11.51%,变化范围为0.34%~51.82%,破碎率高是当前机械粒收质量的主要问题。收获期籽粒含水率是收获质量的主要影响因素;玉米籽粒本身的理化特性影响收获质量;不同型号收获机以及相同型号不同收获机之间收获质量存在显著差异。2.黄淮海夏玉米生理成熟期籽粒含水率平均为27.8%,变化范围在21.5%~33.1%之间。遗传因素和环境条件显著影响生理成熟期籽粒含水率,而生理成熟期籽粒含水率高低与灌浆期长短没有必然联系。3.夏玉米籽粒脱水特征在品种间差异较大,根据灌浆期积温和生理成熟期籽粒含水率,将当前品种划分为四种类型,第一类、第二类:灌浆期短,生理成熟期籽粒含水率分别较低、较高;第三类、第四类:灌浆期长,生理成熟期籽粒含水率分别较高、较低。在此分类基础上有望筛选出适宜机械粒收技术的品种。4.苞叶和穗轴含水率随着授粉后天数增加逐渐降低,其含水率变化与籽粒含水率变化极显著正相关,而穗柄含水率随授粉后天数增加降幅相对较小。苞叶长度与生理成熟后籽粒脱水速率显著负相关,与收获期籽粒含水率显著正相关;穗粒数与生理成熟前籽粒脱水速率极显著负相关;果穗夹角与籽粒脱水速率显著正相关;穗部其他性状与籽粒脱水速率无显著相关性。5.玉米生理成熟后田间站秆脱水期间籽粒重量无显著变化,在黄淮海地区玉米生理成熟后延期收获,不会因为粒重下降导致产量损失。
Li L L . Study on grain dehydration characteristics of summer maize in Huang-Huai-Hai plain.
MS Thesis of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing,China, 2017 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 1]
机械粒收技术是玉米生产的发展方向,收获期籽粒含水率是影响收获质量的主要因素。我国玉米机械粒收还处于起步阶段,目前在西北和东北等春播玉米区推广应用面积较大,黄淮海夏播玉米区仅限于试验示范,降低收获期籽粒含水率是推动机械粒收技术发展的关键。本研究于2014-2016年在黄淮海不同区域进行累计34场机械粒收试验,主要调查收获期籽粒含水率以及机械收获的破碎率、杂质率、落粒率和落穗率;于2014、2015和2016年分别在中国农业科学院作物科学研究所中圃场试验田、新乡综合试验站,设置品种试验(3年)和播期试验(2年),品种试验累计选用38个品种,播期试验以郑单958和先玉335为材料,分别设置5个播期,主要测试生理成熟前后籽粒、穗轴、穗柄和苞叶的含水率动态变化,研究夏玉米籽粒脱水特征。主要研究结果如下:1.黄淮海夏玉米机械粒收破碎率平均为11.51%,变化范围为0.34%~51.82%,破碎率高是当前机械粒收质量的主要问题。收获期籽粒含水率是收获质量的主要影响因素;玉米籽粒本身的理化特性影响收获质量;不同型号收获机以及相同型号不同收获机之间收获质量存在显著差异。2.黄淮海夏玉米生理成熟期籽粒含水率平均为27.8%,变化范围在21.5%~33.1%之间。遗传因素和环境条件显著影响生理成熟期籽粒含水率,而生理成熟期籽粒含水率高低与灌浆期长短没有必然联系。3.夏玉米籽粒脱水特征在品种间差异较大,根据灌浆期积温和生理成熟期籽粒含水率,将当前品种划分为四种类型,第一类、第二类:灌浆期短,生理成熟期籽粒含水率分别较低、较高;第三类、第四类:灌浆期长,生理成熟期籽粒含水率分别较高、较低。在此分类基础上有望筛选出适宜机械粒收技术的品种。4.苞叶和穗轴含水率随着授粉后天数增加逐渐降低,其含水率变化与籽粒含水率变化极显著正相关,而穗柄含水率随授粉后天数增加降幅相对较小。苞叶长度与生理成熟后籽粒脱水速率显著负相关,与收获期籽粒含水率显著正相关;穗粒数与生理成熟前籽粒脱水速率极显著负相关;果穗夹角与籽粒脱水速率显著正相关;穗部其他性状与籽粒脱水速率无显著相关性。5.玉米生理成熟后田间站秆脱水期间籽粒重量无显著变化,在黄淮海地区玉米生理成熟后延期收获,不会因为粒重下降导致产量损失。

[21] 李璐璐, 谢瑞芝, 范盼盼, 雷晓鹏, 王克如, 侯鹏, 李少昆 . 郑单958与先玉335子粒脱水特征研究
玉米科学, 2016,24(2):57-61
URL [本文引用: 1]
以目前我国种植面积最大的玉米品种郑单958和先玉335为试验材料,对其子粒脱水情况及相关因素进行初步分析。研究结果表明,子粒含水率与脱水速率均随生育进程的推进不断降低,但两个品种差异明显。生理成熟时,郑单958子粒含水率为27.19%~30.51%,先玉335为24.61%~26.78%,较郑单958低2.58~3.73个百分点。含水率稳定时,郑单958和先玉335的子粒含水率分别为21.77%和16.96%,先玉335较郑单958低4.81个百分点。郑单958的子粒脱水速率低于先玉335,调查范围内该品种子粒含水率均高于先玉335。相关分析显示,子粒含水率变化与苞叶、穗轴的含水率变化呈极显著正相关,与穗柄含水率变化无相关性,苞叶和穗柄的含水率品种间差异不显著,穗轴含水率则有明显的品种间差异。
Li L L, Xie R Z, Fan P P, Lei X P, Wang K R, Hou P, Li S K . Study on dehydration in kernel between Zhengdan 958 and Xianyu 335
J Maize Sci, 2016,24(2):57-61 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 1]
以目前我国种植面积最大的玉米品种郑单958和先玉335为试验材料,对其子粒脱水情况及相关因素进行初步分析。研究结果表明,子粒含水率与脱水速率均随生育进程的推进不断降低,但两个品种差异明显。生理成熟时,郑单958子粒含水率为27.19%~30.51%,先玉335为24.61%~26.78%,较郑单958低2.58~3.73个百分点。含水率稳定时,郑单958和先玉335的子粒含水率分别为21.77%和16.96%,先玉335较郑单958低4.81个百分点。郑单958的子粒脱水速率低于先玉335,调查范围内该品种子粒含水率均高于先玉335。相关分析显示,子粒含水率变化与苞叶、穗轴的含水率变化呈极显著正相关,与穗柄含水率变化无相关性,苞叶和穗柄的含水率品种间差异不显著,穗轴含水率则有明显的品种间差异。

[22] 房世波 . 分离趋势产量和气候产量的方法探讨
自然灾害学报, 2011,20(6):13-18
URL [本文引用: 2]
在长时间序列的作物产量与气候因子关系的统计研究中,一般把作物的产量分解为趋势产量、气候产量和随机误差3部分。趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量,也被称为技术产量,气候产量是受气候要素为主的短周期变化因子（农业气象灾害为主）影响的波动产量分量。因为不同趋势产量模拟方法分离的气候产量的结果可能不同,甚至截然相反,所以分离趋势产量以得到准确的气候产量就显得尤其重要,这关系到影响作物产量的气候因子（主要是农业气象灾害）分析的准确性。试图以气候变化对棉花产量影响为例,说明如何选择合适的趋势产量求算方法,进而分离得到气候产量。提出了方法选择的3个依据条件：趋势产量模拟曲线应该符合社会技术各发展阶段的实际;全国或整个研究区的趋势产量变化特征因子应该基本一致（即社会和技术水平发展过程差异不大）,气候条件相似区域其气候产量应该具有很强的相关性;分析得到的影响研究对象（作物）生长的关键气候因子或者农业气象灾害因子,应该符合所研究对象的生育特性及其对气候因子或农业气象灾害因子的响应规律。
Fang S B . Exploration of method for discrimination between trend crop yield and climatic fluctuant yield
J Nat Disasters, 2011,20(6):13-18 (in Chinese with English abstract)
URL [本文引用: 2]
在长时间序列的作物产量与气候因子关系的统计研究中,一般把作物的产量分解为趋势产量、气候产量和随机误差3部分。趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量,也被称为技术产量,气候产量是受气候要素为主的短周期变化因子（农业气象灾害为主）影响的波动产量分量。因为不同趋势产量模拟方法分离的气候产量的结果可能不同,甚至截然相反,所以分离趋势产量以得到准确的气候产量就显得尤其重要,这关系到影响作物产量的气候因子（主要是农业气象灾害）分析的准确性。试图以气候变化对棉花产量影响为例,说明如何选择合适的趋势产量求算方法,进而分离得到气候产量。提出了方法选择的3个依据条件：趋势产量模拟曲线应该符合社会技术各发展阶段的实际;全国或整个研究区的趋势产量变化特征因子应该基本一致（即社会和技术水平发展过程差异不大）,气候条件相似区域其气候产量应该具有很强的相关性;分析得到的影响研究对象（作物）生长的关键气候因子或者农业气象灾害因子,应该符合所研究对象的生育特性及其对气候因子或农业气象灾害因子的响应规律。

[23] 温晓慧, 温桂清, 薛敏 . 用直线滑动均值法做作物趋势产量预报
黑龙江气象, 1994, ( 1):19-20
[本文引用: 2]

Wen X H, Wen G Q, Xue M . Prediction of crop trend yield using linear moving average method
Heilongjiang Meteorol, 1994, ( 1):19-20 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 2]

[24] 赵东妮, 王艳华, 任传友, 马熙达, 徐一丹, 陈伟 . 3 种水稻趋势产量拟合方法的比较分析
中国生态农业学报, 2017,25:345-355
[本文引用: 2]

Zhao D N, Wang Y H, Ren C Y, Ma X D, Xu Y D, Chen W . Comparative analysis of three fitting methods of rice trend yield
Chin J Eco-Agric, 2017,25:345-355 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 2]

[25] 王媛, 方修琦, 徐锬 . 气候变化背景下“气候产量”计算方法的探讨
自然资源学报, 2004,19:531-536
DOI:10.11849/zrzyxb.2004.04.016URL [本文引用: 2]
The impact of climate change on grain production has become one of the hotspots in the research on global change.The impact of past climate change on crop yield is an effective approach for this research,however,it is difficult to separate the contribution of climate changes and human activities in such studies.Traditionally,the real yield is separated into trend yield that fits the real crop yield by a trend line depended on time only,and the fluctuant yield which is the residual yield between the real yield and the trend.The fluctuant yield is regarded as the climatic yield.But the main disadvantage of the traditional method is that it could not show the actual contribution of trend of climate change to yield of grain.In this paper a new method is put forward to calculate climate yield,which may overcome the disadvantage of traditional method. Climate influence coefficient that is the ratio of climate yield to trend yield is given to express the influence on the yield by meteorological factors.In the new method,a referenced period that satisfies the hypothesis of traditional method is selected to construct a function on the main meteorological factor and climate influence coefficient by regression.This function can be used to calculate climate yields beyond the referenced period.As a case,this method is used to calculate the climate yield of rice in Heilongjiang Province.Traditional methods,such as exponential function,polynomial function and moving average,are used to fit the per-unit-area rice yield for comparison.The comparative result shows that the contribution by climate warming can be revealed more accurately by using the new method.
Wang Y, Fang X Q, Xu T . A method for calculating the climatic yield of grain under climate change
J Nat Resour, 2004,19:531-536 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.11849/zrzyxb.2004.04.016URL [本文引用: 2]
The impact of climate change on grain production has become one of the hotspots in the research on global change.The impact of past climate change on crop yield is an effective approach for this research,however,it is difficult to separate the contribution of climate changes and human activities in such studies.Traditionally,the real yield is separated into trend yield that fits the real crop yield by a trend line depended on time only,and the fluctuant yield which is the residual yield between the real yield and the trend.The fluctuant yield is regarded as the climatic yield.But the main disadvantage of the traditional method is that it could not show the actual contribution of trend of climate change to yield of grain.In this paper a new method is put forward to calculate climate yield,which may overcome the disadvantage of traditional method. Climate influence coefficient that is the ratio of climate yield to trend yield is given to express the influence on the yield by meteorological factors.In the new method,a referenced period that satisfies the hypothesis of traditional method is selected to construct a function on the main meteorological factor and climate influence coefficient by regression.This function can be used to calculate climate yields beyond the referenced period.As a case,this method is used to calculate the climate yield of rice in Heilongjiang Province.Traditional methods,such as exponential function,polynomial function and moving average,are used to fit the per-unit-area rice yield for comparison.The comparative result shows that the contribution by climate warming can be revealed more accurately by using the new method.

[26] 郭梁, Wilkes A, 于海英, 许建初 . 中国主要农作物产量波动影响因素分析
植物分类与资源学报, 2013,35:513-521
[本文引用: 2]

Guo L, Wilkes A, Yu H Y, Xu J C . Analysis of factors influencing yield variability of major crops in China
Plant Diversity Resour, 2013,35:513-521 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 2]

[27] 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
中国农业科学, 2018,51:1878-1889
[本文引用: 2]

Li LL Ming Bo, Gao S, Xie R Z, Hou P, Wang K R, Li S K . Grain dehydration characters of summer maize and its relationship with grain filling
Sci Agric Sin, 2018,51:1878-1889 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 2]

[28] Richard G, Luis S P, Raes D, Smith M . Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements.
FAO Irrigation & Drainage Paper No.56, 1998.
URL [本文引用: 2]

[29] Ross J . Radiative transfer in plant communities
Vegetation & Atmosphere, 1975,1:13-55
[本文引用: 1]

[30] 明道绪 . 生物统计附试验设计(第3版). 北京: 中国农业出版社, 2009. pp 167-178
[本文引用: 1]

Ming D X. Biostatistics and experimental design, 3rd edn. Beijing: China Agriculture Press, 2009. pp 167-178(in Chinese)
[本文引用: 1]

[31] 任红松, 吕新, 曹连莆, 袁继勇 . 通径分析的SAS实现方法
农业网络信息, 2003, ( 4):17-19
[本文引用: 1]

Ren H S, Lyu X, Cao L P, Yuan J Y . The implemented method of SAS in path analysis
Comput & Agric, 2003, ( 4):17-19 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 1]

[32] 李璐璐, 谢瑞芝, 王克如, 明博, 侯鹏, 李少昆 . 黄淮海夏玉米生理成熟期子粒含水率研究
作物杂志, 2017, ( 2):88-92
DOI:10.16035/j.issn.1001-7283.2017.02.015URL [本文引用: 1]
为明确夏玉米生理成熟期子粒含水率及其影响因素,2014-2016年,以郑单958、先玉335等玉米品种为研究对象,分别在北京和河南新乡开展品种比较和播期研究.结果表明:生理成熟期玉米子粒含水率平均27.8％,在品种间存在极显著差异,变幅为21.5％～33.1％,按80％置信区间为24.2％～31.4％;环境条件对子粒达到生理成熟的时间和含水率有极显著影响,且环境和品种之间具有明显的交互作用;生理成熟期子粒含水率高低与授粉到生理成熟经历的天数之间相关度较低.夏玉米区主栽品种郑单958、先玉335、农华101、中单909、京农科728、华美1号和农华816生理成熟期子粒含水率平均值分别为28.4％、24.9％、27.9％、29.1％、28.7％、29.2％和29.9％.
Li L L, Xie R Z, Wang K R, Ming B, Hou P, Li S K . Study on kernel moisture content of summer maize at physiological maturity in Huanghuaihai region
Crops, 2017, ( 2):88-92 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.16035/j.issn.1001-7283.2017.02.015URL [本文引用: 1]
为明确夏玉米生理成熟期子粒含水率及其影响因素,2014-2016年,以郑单958、先玉335等玉米品种为研究对象,分别在北京和河南新乡开展品种比较和播期研究.结果表明:生理成熟期玉米子粒含水率平均27.8％,在品种间存在极显著差异,变幅为21.5％～33.1％,按80％置信区间为24.2％～31.4％;环境条件对子粒达到生理成熟的时间和含水率有极显著影响,且环境和品种之间具有明显的交互作用;生理成熟期子粒含水率高低与授粉到生理成熟经历的天数之间相关度较低.夏玉米区主栽品种郑单958、先玉335、农华101、中单909、京农科728、华美1号和农华816生理成熟期子粒含水率平均值分别为28.4％、24.9％、27.9％、29.1％、28.7％、29.2％和29.9％.

[33] 张林, 王振华, 金益, 于天江 . 玉米收获期含水量的配合力分析
西南农业学报, 2005,18(5):32-35
DOI:10.3969/j.issn.1001-4829.2005.05.006URL [本文引用: 1]
本试验以10份黑龙江省第一积温带熟期相近、收获期含水量差异较大的优良自交系为试验材料, 采用完全双列杂交设计方法,对玉米收获期含水量进行配合力分析.结果表明,供试10份玉米自交系收获期籽粒含水量的一般配合力方差达到极显著水平,4份自 交系表现为负效应,其中吉16、444的负效应较大,在降低玉米收获期含水量的新品种选育中有较大的利用价值;6份自交系表现为正效应,Mo17、 B73、81162的效应值较大,在降低玉米收获期含水量的新品种选育中应谨慎使用;90个杂交组合的特殊配合力方差达到极显著水平,其中东 5414×81162、B73×东754、东5414×吉16、3189×吉16、B73×Mo17负效应较大;玉米收获期含水量正反交效应间差异极显 著,表明玉米籽粒收获期含水量存在母本效应.遗传参数估计表明,玉米收获期含水量的广义遗传力和狭义遗传力均较高,分别达到81.24 %和72.68 %,在后代的遗传中基因的加性效应占主导地位,可早代选择.
Zhang L, Wang Z H, Jin Y, Yu T J . Combining ability analysis of water content in harvest stage in corn
Southwest China J Agric Sci, 2005,18(5):32-35 (in Chinese with English abstract)
DOI:10.3969/j.issn.1001-4829.2005.05.006URL [本文引用: 1]
本试验以10份黑龙江省第一积温带熟期相近、收获期含水量差异较大的优良自交系为试验材料, 采用完全双列杂交设计方法,对玉米收获期含水量进行配合力分析.结果表明,供试10份玉米自交系收获期籽粒含水量的一般配合力方差达到极显著水平,4份自 交系表现为负效应,其中吉16、444的负效应较大,在降低玉米收获期含水量的新品种选育中有较大的利用价值;6份自交系表现为正效应,Mo17、 B73、81162的效应值较大,在降低玉米收获期含水量的新品种选育中应谨慎使用;90个杂交组合的特殊配合力方差达到极显著水平,其中东 5414×81162、B73×东754、东5414×吉16、3189×吉16、B73×Mo17负效应较大;玉米收获期含水量正反交效应间差异极显 著,表明玉米籽粒收获期含水量存在母本效应.遗传参数估计表明,玉米收获期含水量的广义遗传力和狭义遗传力均较高,分别达到81.24 %和72.68 %,在后代的遗传中基因的加性效应占主导地位,可早代选择.

[34] Nielsen R L. Field dry down of mature corn grain. Corny News Network: Purdue University Department of Agronomy, 2011
[2018-06-08].
URL [本文引用: 2]

[35] 霍仕平 . 玉米灌浆期籽粒脱水速率的研究进展
玉米科学, 1993, ( 4):39-44
[本文引用: 1]

Huo S P . Research progress of grain dehydration rate in maize during grain filling stage
J Maize Sci, 1993, ( 4):39-44 (in Chinese with English abstract)
[本文引用: 1]

[36] Schmidt J L, Hallauer A R . Estimating harvest date of corn in the field
Crop Sci, 1966,6:227-231
DOI:10.2135/cropsci1966.0011183X000600030003xURL [本文引用: 2]
Moisture data for 12 years from the period 1940 to 1963 were summarized to determine the relation between kernel moisture and time. The rate of kernel moisture reduction was determined for five arbitrary moisture phases and used to predict when specified moisture levels would be attained from pollination date. Correlation studies were made between rate of kernel moisture reduction and four weather factors (air temperature, saturation deficit, wet bulb depression, and relative humidity).