小麥高產群體莖蘗特征及產量構成因素分析

王新其，李國梁，施圣高，石建福，左 軍，陳小倩，曹偉召，曹黎明*，趙志鵬，3*

(1 上海市農科院作物育種栽培研究所，上海 201403； 2 上海上實現代農業開發有限公司，上海 202183； 3 上海市農業科技服務中心，上海 200335)

小麥高產群體莖蘗特征及產量構成因素分析

王新其1，李國梁2，施圣高2，石建福2，左 軍2，陳小倩2，曹偉召2，曹黎明1*，趙志鵬1，3*

(1 上海市農科院作物育種栽培研究所，上海 201403； 2 上海上實現代農業開發有限公司，上海 202183； 3 上海市農業科技服務中心，上海 200335)

為探明小麥品種‘揚麥11’在崇明東灘鹽堿地栽培的高產群體莖蘗特征和產量結構，收集整理了2012～2014年的試驗資料，分析不同產量類型的群體建成莖蘗特征和產量構成因素。結果表明，崇明鹽堿地區‘揚麥11’小麥高產(≥6000 kg/hm2)群體適宜基本苗和最高莖蘗數為預期有效穗數的0.40～0.46倍和2.4～2.7倍為宜，小麥群體成穗率40%以上；不同產量類型的產量構成因素對產量的貢獻大小依次為：有效穗數>實粒數>結實率>千粒重。高產小麥群體應在穩定適宜穗數基礎上，提高結實率，以爭取粒數為主攻目標。對不同產量類型中產量與產量構成因素進行統計分析，明確了產量與產量構成因素間的相關性存在明顯的差異，這對獲得不同產量類型目標的產量構成因素調控具有重要指導意義。

小麥；栽培；群體特征；產量；產量構成

小麥(TriticumaestivumL.)是我國重要糧食作物之一，其種植面積、產量僅次于水稻，在糧食作物生產中占有舉足輕重的地位[1～4]。小麥因具有抗旱、耐寒、耐鹽堿、適應性廣、豐產性好和增產潛力大等優勢[1，4，5]，在上海冬季仍有一定的種植面積，也是本市兩熟制(水旱輪作)重要的主栽作物。近年來，隨著滬郊種植業結構進一步調整，糧食作物種植面積逐年減少，要保障本地區糧食安全，必須提高小麥產量。隨著優質高產小麥新品種的更新換代和配套高效栽培技術集成推廣，滬郊小麥單產穩步提高，測產高產記錄也頻見報道[5～7]。為實現小麥高產，國內眾多學者對其高產栽培技術及其調控措施開展了大量研究，探索了耕播方式[8～11]、氮肥運籌[7，11～15]、水肥耦合[16，17]、群體密度[18，19]、光能利用[20]以及高產群體的構建[4，5，21，22]等各個方面，為小麥高產育種與栽培指明了方向。崇明東灘位于崇明島最東端，屬鹽堿地區，受氣候及鹽堿土質的影響，小麥單產水平常年偏低于上海其它地區。合理群體結構建成是提高小麥產量重要的關鍵技術，也是實現小麥高產的重要指標。因小麥品種自身遺傳背景和生態區域及栽培技術的差異，不同產量水平的群體結構建成存在明顯的差異。為探明崇明東灘地區優質高產小麥群體莖蘗特征和產量結構特點，通過該區域2012～2014年小麥小區高產和示范試驗，針對不同類型群體樣本數據分析，以提出高產群體莖蘗特征和產量結構性狀的參考值，對本地區小麥品種‘揚麥11’選擇合理的群體生長和發揮高產潛力栽培措施的調控具有一定參考意義。

1 材料與方法

1.1 試驗點概況

試驗及示范點位于崇明東灘上海上實現代農業園區稻麥糧作區域，土壤質地為鹽漬沙質壤土，地勢平坦，地下水位偏高。土壤地力偏低，耕層有機質含量13.4～21.2 g/kg，堿解氮33.8～51.7 mg/kg，有效P、速效K分別為20.5～24.1、145.8～154.5 mg/kg。土壤偏堿性，pH變幅范圍7.82～8.81，含鹽量1.2～1.6 g/kg。

1.2 種植條件

數據來源于2012～2014年期間實施的小麥品種播密、肥量肥法、尿素與緩釋肥配伍、穗肥配比小區及示范試驗。試驗田前茬均為水稻，播前選擇適宜土壤墑情施好基肥后淺耕滅茬、平整。試驗田塊畦寬1.5 m，溝寬20 cm、深30～35 cm，并間隔開好橫溝。小區試驗采用人工模擬機械條直播，等行距15 cm，播深3～5 cm，播量控制在8～10 kg/hm2。高產示范為機械條直播，選擇晴好或多云天氣播種。年度播期范圍在11月10日～15日。試驗田播后管理及病蟲草防除同常規生產。試驗材料由江蘇里下河地區農業科學研究所與南京農業大學細胞遺傳所共同培育的抗病、高產、優質中筋小麥品種‘揚麥11’。上海地區引進試種后于2008年通過農作物品種審定委員會審定，該品種表現為春性較強，熟期早，抗白粉病，中抗赤霉病，抗逆性強，品質優，后期熟相好，豐產、穩產性較好，目前仍為滬郊小麥主推品種之一。

1.3 測定內容及方法

1.3.1 莖蘗動態

齊苗后，在苗期(3葉)定點觀察1 m長雙行長勢均勻樣段，調查群體莖蘗動態及單株莖蘗數量。間隔15 d調查1次，至齊穗結束。折算成每公頃群體莖蘗數。

1.3.2 產量及產量結構

成熟期調查有效穗數，并取有代表性植株10株，重復3次進行室內穗粒結構考查。收割后單獨脫粒曬干并風選干凈后折合標準含水量計算產量。

1.4 數據整理分析

樣本數據整理匯總后采用DPS v7.05軟件統計分析，在Office 2003/2007 Excel上輸入數據進行圖形繪制。

2 結果與分析

2.1 不同產量類型群體的莖蘗特征

2.1.1 群體莖蘗特征

統計了不同類型產量群體莖蘗數據樣本共93個(表1)，結果表明，在產量6000 kg/hm2以上的基本苗數平均為200.32±32.21×104/hm2，最高莖蘗數為1181.58±109.89×104/hm2，有效穗數471.44±23.97×104/hm2，分蘗力4.99±0.64，單株有效分蘗數為1.41±0.33株，成穗率在40.20±3.09%。而產量低于6000 kg/hm2水平的，除了5250～6000 kg/hm2產量水平其群體最高莖蘗數比較高外，其余產量水平類型的群體在基本苗、有效穗、分蘗力、株有效分蘗數及成穗率方面均低于高產(>6000 kg/hm2)群體的莖蘗指標。

表1 不同產量類型群體的莖蘗特征

2.1.2 群體莖蘗結構指標與產量的關系

以小麥不同產量類型群體的基本苗數(x1)、最高莖蘗數(x2)、有效穗數(x3)、基本苗為有效穗數的倍數(x4)、最高莖蘗數為基本苗(x5)和有效穗的倍數(x6)分別為自變量，Y為產量性狀進行回歸分析(表2)。結果表明，在本試驗范圍內，基本苗數與各產量類型呈現負向趨勢，x1-Y擬合方程隨基本苗增加產量呈單邊下降；群體最高莖蘗數和有效穗數與產量關系趨勢相同，二者并非越高產量就越高。依據x2-Y和x3-Y擬合方程，高產群體(>6000 kg/hm2)最高莖蘗數適宜值為1187.53×104/hm2，有效穗數(x3)為581.17×104/hm2時，獲得最高理論產量為8340.51 kg/hm2。由此表明，單位面積內有效穗數增加可有效提高小麥單產；不同產量類型由低到高，群體基本苗數為有效穗數的倍數(x4)和最高莖蘗數為有效穗數的倍數(x6)均表現遞減趨勢，而群體最高莖蘗數為基本苗數的倍數(x5)與產量關系呈現遞增趨勢，倍數越高產量增加趨緩。

綜上所述，獲得>6000 kg/hm2產量的群體，其基本苗數不超過200×104/hm2，最高莖蘗數一般為基本苗數的5.5～6.0倍，最高莖蘗數為有效穗數的2.4～2.7倍，基本苗數為預期有效穗數的0.40～0.46倍，保證成穗率在40%以上。

表2 群體莖蘗與產量的擬合方程

注：擬合方程的p值小于0.05或0.01為達到顯著或極顯著水平。

2.2 群體穗粒結構

依據小麥不同產量水平的穗粒性狀分析(表3)，不同產量類型由低到高小麥群體表現為：穗粒數和結實率隨產量增加呈遞增趨勢，相關系數分別為0.9344**和0.9253**。不同產量類型產量結構性狀中，每穗總粒數、實粒數、結實率和千粒重的變異系數(C.V)分別為11.41%、13.14%、2.72%和1.45%，其中變異系數最大的為每穗實粒數，變幅范圍23.95±0.73 ～ 35.14±1.34。由此表明，小麥獲得>6000 kg/hm2產量，在有效穗數447.98±32.14×104/hm2基礎上，主攻目標為每穗總粒數和每穗實粒數兩個產量結構性狀。

表3 不同產量類型群體的穗粒性狀

2.3 群體成穗率和穎花量

成穗率是作物基本苗、穗粒發展的群體綜合性狀的一個重要指標，單位面積穎花量則是反映群體庫容大小的一個重要指標。分析表明，小麥群體成穗率與產量之間顯示正向效應，擬合方程呈二次曲線(圖1)，Y=-7.86x2+714.80x-9288.75(R2=0.3640*)，隨著成穗率提高，其產量明顯增加，但增加逐漸趨緩。經計算成穗率為45.47%時，理論產量有望達到更高產水平(7000 kg/hm2)。單位面積穎花量與產量呈二次曲線(R2=0.8921**)，表明在群體結實率差異較小的前提下，群體單位面積穎花量增加，其產量也隨之增加(圖2)。分析群體成穗率與穎花量關系同樣呈二次曲線，表明群體成穗率提高有利于穎花量增加，但成穗率越高穎花量增加同樣趨緩。因此，從本試驗統計的樣本來看，小麥群體成穗率在38%以上，群體單位面積的穎花總量在2.0×108/hm2，就可望獲得>6000 kg/hm2的產量。

圖1 小麥群體成穗率與產量的關系Fig.1 Relationship between the percentage of earbearing tillers and yield of wheat population

圖2 小麥群體穎花量與產量的關系Fig.2 Relationship between total amount of spikelets and yield of wheat population

2.4 不同類型產量結構及影響因素分析

2.4.1 產量結構分析

以x1～x4分別代表有效穗數、穗總粒數、結實率和千粒重性狀，Y為產量性狀進行相關分析，結果顯示，小麥不同產量類型群體產量結構性狀與產量的相關趨勢不一(表4)。產量在5265～7500 kg/hm2范圍內，群體產量結構性狀與產量均無顯著相關，但有效穗數均與每穗總粒數存在顯著或極顯著負相關。表明在該產量水平范圍內，單一增加某個產量結構因子對產量的增加作用不明顯，且在增加有效穗數的同時會降低每穗總粒數。在產量7500 kg/hm2以上群體中每穗總粒數與結實率存在顯著負相關(-0.9267*)，表明在該產量水平下，如增加每穗總粒數將會降低結實率。產量在6765～7500 kg/hm2范圍內，總粒數與結實率和千粒重均呈現顯著負相關(-0.4674*、-0.4633*)，表明單位面積內有效穗數的增加將會降低穗總粒數，同時總粒數的增加會顯著降低結實率和千粒重兩個性狀；在產量6015～6750 kg/hm2范圍內，結實率與粒重存在顯著負相關(-0.4969*)，表明結實率的提高將會降低粒重。產量在4515～5250 kg/hm2范圍內，除總粒數與千粒重存在顯著負相關外(-0.8278*)，其余均無顯著相關。但產量低于4500 kg/hm2的群體有效穗數和粒重與產量存在極顯著的正相關和負相關(0.9892**、-0.9220**)，同時有效穗數與粒重也存在顯著負相關，穗總粒數與結實率存在顯著負相關(-0.9139*、-0.8701*)，表明在低產小麥群體中，只要增加有效穗數，適當降低粒重將有效提高產量，同時增加穗總粒數也將會降低結實率的提高。

表4 小麥群體產量結構相關性分析

2.4.2 產量貢獻因素分析

對小麥不同類型產量的構成因素貢獻分析，結果表明，不同產量類型的產量構成因素對產量的貢獻大小依次為：有效穗數>穗總粒數>結實率>千粒重，表明小麥群體的產量主要來源于有效穗數，其次為穗總粒數，而結實率和粒重對產量的貢獻份額相對較小(表5)。但不同產量類型間各構成因素對產量貢獻份額存在明顯的差異，群體有效穗數對產量貢獻份額與產量水平呈現正向趨勢，而千粒重則呈反向趨勢。依據產量結構性狀對產量貢獻份額變幅的極差，在不同產量類型中，貢獻份額變化大小依次為有效穗數(38.18%)、結實率(20.13%)、千粒重(12.46%)和穗總粒數(9.9%)。由此表明，依據不同產量類型的產量各構成因素中有效穗數貢獻份額和極差值最大，獲取小麥高產主攻目標為有效穗數，其次為穗粒數。

表5 小麥產量構成因素對產量貢獻的份額

3 結論與討論

(1)群體莖蘗構成及其動態是反映小麥群體質量的最重要指標，掌握群體莖蘗結構變化有助于有效地調控群體生長。本文分析小麥‘揚麥11’獲得高產的基本苗數變幅較大，在適宜的播期范圍內，基本苗數在150～250×104/hm2范圍內，均能獲得高產。小麥群體最高莖蘗數為其預期有效穗數的倍數在2.4～2.7倍范圍能獲得>6000 kg/hm2的產量。該研究結果與王紅光等[21]報道超高產小麥(>10000 kg/hm2)提出的2.2～2.9倍結果接近，但明顯高于張國江[5]和朱冬梅等[22]報道小麥>8000 kg/hm2的2.0倍結果。這與不同類型小麥品種實現高產和超高產的產量結構存在差異有一定的關系。但超過3倍后，產量表現明顯下降，其主要原因在于群體高峰苗偏高后，其群體成穗率下降，且有效穗數中分蘗穗比例增加，降低了粒重。

(2)小麥產量高低主要取決于產量構成因子協調的結果。本研究結果顯示，不同產量類型的產量構成因素對產量貢獻大小依次為：有效穗數>穗總粒數>結實率>千粒重，表明群體產量主要來源于有效穗數，其次為總粒數，而結實率和粒重對產量的貢獻份額相對較小。因此，高產小麥群體在確定適宜穗數基礎上，提高總粒數和結實率為主攻目標。同時，本文通過對不同產量類型中產量與產量因素間的統計分析，明確了不同產量類型其產量與產量因素的相關性，這對獲得不同產量類型目標的產量構成因素調控具有重要指導意義。

(3)成穗率是作物群體合理穗粒發展的一個重要綜合性狀指標，既要保證足夠的有效穗數，又不能因群體偏大而大量降低穗粒數，降低粒重，使產量構成因素協調發展。本文分析大穗型小麥品種‘揚麥11’群體大部分的產量在6000～7500 kg/hm2之間，已屬高產群體[1，23]，但要使其更高產難度較大。分析其原因是最高莖蘗數偏高，單株有效分蘗數偏少，致使成穗率比較低，高產田塊也僅在40%左右，而小麥超高產的成穗率均在45%～50%[24，25]。因此，崇明東灘地區乃至滬郊小麥的高產更高產必須要在保證獲得單位面積適宜穗數條件下，努力提高莖蘗成穗率，同時提高每穗結實粒數和粒重，才有望較大面積突破7500 kg/hm2產量大關。

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Analysis about the Population Stem Tiller Traits of High-yielding Wheat and Its Yield Components

WANG Xinqi1，LI Guoliang2，SHI Shengao2，SHI Jianfu2，ZUO Jun2，CHEN Xiaoqian2，CAO Weizhao2，CAO Liming1*，ZHAO Zhipeng1*

(1 Crop Breeding and Cultivation Research Institute，Shanghai Academy of Agricultural Sciences，Shanghai 201403，China； 2 Shanghai SIIC Modern Agriculture Development Co.，LTD，Shanghai 202183，China；3 Shanghai Municipal Agricultural Science & Technology Service Centre，Shanghai 200335，China)

To explore the high yield population stem tiller traits and yield structure of wheat variety ‘Yangmai 11’，the filed experimental data were collected from saline-alkali land of Chongming Dongtan during 2012 to 2014，and analyzed the high-yielding population stem tiller traits and yield components.Results showed that the suitable number of basic seedlings and maximum stem tillers of wheat yield of ‘Yangmai 11’ variety population (≥6000 kg/hm2) were 0.40-0.46 times and 2.4-2.7 times for the expected effective panicles，and the effective panicles rate of wheat group were more than 40%.The contribution of yield component factors to yield in different yield types are in the proper order： effective panicle number > filled grain number per spike > setting rate >1000-grain weight.For the high-yielding wheat population，on the basis of stable suitable panicles，the main targets are improving the seed setting rate and increasing the grain number.Statistical analysis showed clearly that there were obvious differences for the relationship of yield and yield components in different yield types，which has important guiding significance for regulating the yield components in different target yield types.

wheat； cultivation； population tiller trait； yield； yield component

2016-08-17

王新其(1963-)，男，副研究員，從事水稻遺傳育種及稻麥高產栽培研究，Email：wxqsaas@163.com。*通信作者，Email：clm067@163.com；zzp_4398@163.com。

上海市農業科技成果轉化項目(滬農科轉字(2012)第1-2號)。

S512.101

A

1001-5280(2016)06-0688-06

10.16848/j.cnki.issn.1001-5280.2016.06.21