基于GIS的小麥籽粒品質空間分布特征和影響因子分析

孫麗娟，胡學旭，陸偉，王步軍

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基于GIS的小麥籽粒品質空間分布特征和影響因子分析

孫麗娟，胡學旭，陸偉，王步軍

（中國農業科學院作物科學研究所/農業部谷物產品質量安全風險評估實驗室(北京)，北京 100081）

【目的】分析小麥籽粒品質不同年份空間分布特征和變化規律，以及影響籽粒品質的因子?！痉椒ā窟x用種植時間長、范圍廣的濟麥22，利用地理信息系統（GIS）選擇最優模型，繪制其2010—2015年6省歷年籽粒品質空間分布圖，篩選籽粒形成期的溫、光、水和經緯度關鍵因子?！窘Y果】不同年份、麥區間小麥籽粒品質存在差異，變異系數為蛋白質含量＞硬度＞容重。籽粒硬度6年總趨勢呈東北低西南高分布，并逐年下降，不同年份、緯度間呈多態分布，華北北部強筋麥區（Ⅰ）和黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）多數年份高于黃淮南部中筋麥區（Ⅲ），硬度與灌漿期總降水、成熟期總降水、成熟期光照數和緯度呈顯著負相關，其中灌漿期總降水和緯度是主要因子。容重總體也呈東北低西南高分布，并逐年小幅上升，其中2013年明顯低于其他年份，黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）西部和中部多數年份好于其他區域，其與成熟期平均溫度、≥10℃積溫、日較差和灌漿期日較差呈顯著正相關，而成熟期日較差是主要因子。蛋白質含量總趨勢呈東北高西南低分布，并逐年下降，6年間多呈帶狀分布，北方整體高于南方，緯度是主要影響因子。【結論】灌漿期總降水、成熟期氣溫日較差和緯度是影響籽粒品質不同年份空間分布變化的主要因子。灌漿期總降水逐年下降及緯度間變化不規律導致籽粒硬度下降并呈多態分布；受成熟期氣溫日較差影響容重逐年小幅上升并區域間變化；受緯度影響蛋白質含量年份間分布規律一致。黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）中冀、魯、豫交界處灌漿期總降水較低、成熟期日較差大，有利于籽粒品質提高。

小麥；地理信息系統；籽粒品質；空間分布；影響因子

0 引言

【研究意義】小麥是中國第三大糧食作物[1]，種植區域廣、生態類型復雜，受品種、環境、栽培條件及其互作效應的影響[2-5]。不同年度地區間小麥品質參差不齊，商品穩定性和一致性差[6-8]，很難滿足生產和加工的需求，其中小麥硬度、容重和蛋白質含量等籽粒品質直接關系到制粉工藝和面制品品質，是市場上分級定等的重要參數[9-10]。因此，從宏觀上掌握小麥籽粒品質分布特征和變化，以及其影響因子，對指導規模化生產和區域布局規劃有著重要的意義?！厩叭搜芯窟M展】地理信息系統（GIS）是重要的信息處理技術之一，不斷被應用到農業生產的空間分布和變異研究中[11]。近年來GIS已應用到大豆蛋白質和脂肪含量空間分布變化[12]、中國棉花纖維品質和氣候因子分布特征[11]、棉鈴品質地域分異評價[13]、黃淮海區域花生生產與品質特征[14]、江蘇省小麥籽粒蛋白質含量等品質空間差異分析[15]、豫北地區小麥籽粒質量空間變異特征[16]等作物品質空間分布研究中?！颈狙芯壳腥朦c】小麥籽粒研究，由于受到采樣范圍和數量的限制，主要集中在個別省或是部分縣（市），缺少有代表性、覆蓋小麥優勢主產區的研究。并且關于小麥籽粒品質跨年度、跨麥區的空間分布特征規律及其變化原因少有報道。【擬解決的關鍵問題】本研究選擇2010—2015年種植面積廣、主推時間長的典型中筋品種濟麥22，在固定基因型的基礎上，分析了年度間小麥籽粒品質在華北北部強筋麥區、黃淮北部強筋中筋麥區、黃淮南部中筋麥區的空間分布變化特征，以及影響品質的主要溫、光、水、地理位置等因子，揭示了籽粒品質分布規律變化與氣象等因子的關系。在多年份、大尺度上找到了品質分布的變化規律和影響，為指導中國小麥生產和優勢區域布局的精細劃分，為品種品質預測、高產優質栽培提供支持和依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料和數據來源

本文樣品選用2010—2015年農業部開展的全國小麥質量抽檢中樣品濟麥22，樣點共計592個，覆蓋華北北部強筋麥區（Ⅰ）、黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）、黃淮南部中筋麥區（Ⅲ）[8, 17-20]的河北、山東、安徽、江蘇等6個小麥主產省（110.42°—120.53°E，32.62°—38.72°N），各年度樣點信息見表1。氣象數據來源于國家氣象中心逐日氣象數據，包括2010—2015年間4—6月的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、20—20時累計降水量、日照時數。小麥籽粒品質與氣象因子關系分析采用各樣點相同年份的氣象數據。

表1 濟麥22樣品抽樣量和分布范圍表

1.2 研究區域概況

華北北部強筋麥區、黃淮北部強筋中筋麥區和黃淮南部中筋麥區年降水量400—900 mm，小麥生育期降水100—300 mm，土壤類型有潮土、褐土、砂姜黑土等[17, 20]，抽穗成熟期主要集中在4月中旬到6月中上旬。

1.3 試驗測定方法

2010—2015年，濟麥22抽樣采用田間和場院（倉庫）兩種方式，其中田間抽樣以6 667 hm2左右為1個抽樣單元，每個單元分成4個區域，每個區域中隨機挑選2個不相鄰村莊的田塊，田塊內按棋盤式選5點，每點割取3行1 m長的成熟小麥穗，將8個田塊的麥穗混合后脫粒，即得1個抽樣單位內的1個混合樣品；場院（倉庫）抽樣是在小麥收獲后從抽樣單位內的農民場院或倉庫中抽取小麥樣品，確保品種單一性和代表性。小麥樣品經清選、去雜，去除不完善粒后，測定籽粒容重和硬度。籽粒經旋風磨磨粉后，測定全麥粉的降落數值和蛋白質含量，剔除降落數值低于200 s樣品。具體檢測方法參照GB/T 21304-2007《小麥硬度測定硬度指數法》[21]、GB/T 5498-2013《 糧油檢驗容重測定》[22]和NY/T 3-1982《谷類豆類作物種子粗蛋白質測定法（半微量凱氏法）》[23]。

1.4 數據處理

采用Excel和SPSS軟件進行數據統計分析。利用SPSS軟件分析各品種試驗數據，剔除異常值。采用GIS10.2的地統模塊繪圖，在滿足樣品數量大于80和假設屬性期望值未知的條件下，選用普通克里金、簡單克里金、泛克里金插值創建預測圖[14-16,24]，分析小麥品質空間分布規律，并通過交叉檢驗評價模型精度，模型需滿足標準平均值最接近于0、均方根最小、平均標準誤差接近于1的要求[15,24]。選用反距離權重插值法（IDW）法得到氣溫日較差、降水氣象因子空間等值分布圖[11,25]。

2 結果

2.1 小麥籽粒品質空間分布情況

2.1.2 小麥籽粒硬度分布情況 從圖2可以看出，2010—2015年硬度分布規律差異較大，呈多態分布，2010—2012年整體高于2013—2015年，華北北部強筋麥區（Ⅰ）和黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）多數年份高于黃淮南部中筋麥區（Ⅲ）。2010年硬度從西向東，呈梯度逐漸降低，最高值在Ⅱ中豫南、魯西交匯的強筋、中筋麥區；2011年呈“工”字型分布，最高點在Ⅲ中安徽淮河以北強筋麥區，次高區是Ⅱ中的冀南和魯西；2012年呈條帶狀分布，從6省南北交界處向兩側遞減，采樣范圍內硬度變化較小；2013年呈北高南低分布，硬度隨緯度向北逐漸遞增，最高點在Ⅰ中冀中強筋麥區；2014年也呈條帶狀分布，但由晉豫魯交界處黃淮北部強筋中筋麥區向兩側遞增，出現南高北低的趨勢，最高點完全南移至Ⅲ中安徽淮河以北強筋麥區；2015年也基本呈南高北低分布，高點集中在Ⅲ中皖、蘇淮河以北麥區。

圖1 2010—2015年小麥籽粒品質總體趨勢分析

表2 2010—2015年濟麥22小麥籽粒品質表

2.1.3 小麥容重分布情況 圖3顯示，容重各年分布規律存在差異，黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）西部和中部容重多數年份整體高于其他區域，其冀、魯、豫三省交界區域整體高于其他區域。2010年容重從南至北隨緯度逐漸降低，最高點在Ⅱ中魯西南強筋中筋麥區；2011年以Ⅱ的冀南魯西為中心向四周遞減分布，Ⅱ高于其他兩區；2012年以Ⅰ和Ⅱ的冀中、冀南、魯西南為高點呈帶狀向兩側遞減；2013年呈南高北低分布，冀、魯、晉明顯低于往年，高點南移至黃淮南部中筋麥區（Ⅲ）的皖西北淮河以北強筋、中筋麥區；2014年呈西高東低分布，高點西移到Ⅱ中晉南強筋、中筋麥區，次高區在同區冀、魯、豫三省交界處；2015年呈西北高東南低分布，高點仍出現在該區冀、魯、豫三省交界處。

圖2 2010—2015年濟麥22硬度和灌漿期降水總量6省分布圖

圖3 2010—2015年濟麥22容重和成熟期氣溫日較差6省分布圖

2.1.4 小麥籽粒蛋白質分布情況 從圖4看出，2010—2015年小麥籽粒蛋白質多數呈帶狀分布，北方整體高于南方，華北北部強筋麥區（Ⅰ）和黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）多數年份高于黃淮南部中筋麥區（Ⅲ），其中2015年布局反轉，且整體低于其他年份。2010年呈東北西南走向帶狀分布，從Ⅰ向Ⅱ和Ⅲ遞減，最高點在Ⅱ中魯中、膠東強筋中筋麥區；2011年呈北高南低分布，Ⅰ和Ⅱ較高，最高點分散在Ⅱ中魯中、膠東強筋中筋和晉東南強筋麥區；2012年與2010年一樣呈東北西南走向帶狀分布，從魯豫皖向蘇晉冀遞減，但最高點南移到Ⅲ的皖西北淮河以北強筋、中筋麥區；2013年同上年一樣繼續呈帶狀分布，從魯豫蘇北向周邊地區遞減，最高點北移至Ⅱ中魯中強筋、中筋麥區；2014年呈西北高東南低分布，最高點又出現在Ⅱ中膠東強筋、中筋麥區；2015年布局變化較大，南方反高于北方，大部分區域差異不大，冀南、魯西、魯中、皖北地區表現欠佳，高點移至Ⅲ中江蘇淮北中筋、強筋麥區。

2.2 影響籽粒品質的氣象因子分析

2.2.1 氣象因子篩選 通過對籽粒形成關鍵的灌漿期和成熟期的溫、光、水，以及經緯度與籽粒硬度、容重和蛋白質相關性進行分析，發現籽粒硬度與灌漿期降水、成熟期降水、成熟期光照數和緯度呈顯著負相關；容重與成熟期平均溫度、≥10℃積溫、日較差和灌漿期日較差呈顯著正相關；緯度與蛋白質呈顯著正相關（表3）。為了更直觀、簡單地分析籽粒品質與影響因子，通過偏回歸平方和大小與偏檢驗，經逐步回歸分析后，剔除生態氣候因子之間的相關關系影響，篩選出最優因子[26-27]，最優回歸方程如下：硬度=91.28-0.0262-0.6573；容重=745.014+4.5241；蛋白質=6.809+0.2053，表明籽粒形成階段，成熟期氣溫日較差、灌漿期總降水和緯度是影響籽粒品質的主要因子。

2.2.2 灌漿期降水總量分布情況 圖2顯示，6年間小麥灌漿期總降水量分布變化規律不明顯，年度平均降水量呈增加趨勢，總體呈由西向東、由北向南同時增加。2010年呈西北向東南逐步增加趨勢，冀南、晉南、魯西北、豫北降水均小于26.7 mm，最低點在冀魯豫交界處和晉南，皖北、蘇西北降水小于同緯度其他區域；2011年總降水量較高，但分布不均，魯中、魯中南、晉東南、蘇東總量最高，均在100 mm以上，冀南、豫北、皖中、蘇西北相對較低小；2012年總降水量低，山東全境、冀南、晉南、豫北、蘇北大部分區域，以及皖東北地區降水量低于常年，總量不足16 mm，雨量最大點在皖南，為90.8—107.7 mm；2013年總降水量呈明顯的由北向南梯度增加，特別是冀南、晉南明顯增加，魯北、豫大部、皖北、蘇北地區雨量最大，均在96 mm以上；2014年南北差異較小，集中在20—60 mm，魯南沿海、蘇南降水總量較大，冀西南、晉東南和皖西北相對較??；2015年總降水量中等，但分布不均，冀南、魯西降水偏多，魯東、皖東北和蘇西北偏少。

表3 籽粒品質與氣象因子相關性分析

**0.01 水平（雙側）上顯著相關；*0.05 水平（雙側）上顯著相關

** mean significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed); * mean correlation at the levels of 0.05 (2-tailed)

圖4 2010-2015年濟麥22籽粒蛋白質6省分布圖

2.2.3 成熟期氣溫日較差分布情況 圖3顯示，6年間小麥成熟期日較差整體呈緩慢上升趨勢，北方日較差整體高于南方，基本呈由西北向東南逐步遞減趨勢，不同年份略有差異。2010年呈西北向東南梯度遞減變化，日較差整體較低，絕大部分采樣區＜10℃，魯北、魯西、冀南、晉南較大；2011年整體最大，南北差異較小，除魯局部低于6.9℃的區域外，其他采樣區基本＞11.2℃；2012年整體基本呈西北向東南梯度緩慢遞減變化，絕大部分采樣區＞10℃，魯西、冀南、晉南仍是日較差較大區域；2013年同上年繼續呈同向遞減趨勢，除晉大部分區域外，其他大部分采樣區＜10℃；2014年為次大年份，南北差異也較小，所有采樣區基本＞11.2℃，最低點又出現在地勢較高的魯中；2015年基本呈南向北梯度遞減變化，但區域間變化不大，采樣區基本在9℃以上。

3 討論

小麥籽粒的形成是植株個體發育、栽培技術、環境條件的最終體現[28]。李宗智等[29]研究認為籽粒硬度與氣溫年較差和抽穗至成熟期間的日均氣溫呈顯著相關；張學林等[30]研究顯示5月下旬日照時間長、降雨量少的地區有利于增加籽粒容重；趙秀蘭[31]分析顯示高蛋白品種容重與氣溫日較差累計值呈極顯著正相關；Tahril等[32]研究表明灌漿期高溫會增加可溶、不可溶蛋白含量。地理緯度也與籽粒蛋白質含量呈一定相關性[33-34]。相關研究表明小麥灌漿期和成熟期的溫、光、水，以及地理位置與籽粒品質相關。本研究顯示籽粒硬度主要受形成期降水和光照影響，容重主要受形成期溫度影響，而蛋白質含量主要受栽培地點影響，這與李宗智[29]、張學林等[30]、趙秀蘭[31]、Blanche等[35]、趙輝等[36]研究結果一致。

3.1 小麥籽粒硬度空間分布與影響因子的關系

6年間小麥灌漿期總降水量呈增加趨勢，與王占彪等[37]對華北平原小麥營養生長期降雨量研究增加趨勢一致。小麥籽粒硬度屬遺傳力較高的特性，受基因型影響大[5, 38-40]，但不同硬度籽粒中蛋白質基質、淀粉顆粒大小、比例和兩者結合程度不同[41-43]，而過多的降雨會影響蛋白質積累和淀粉性狀[29,44]，從而影響籽粒硬度的形成，所以籽粒硬度隨著降水量的逐年增加，呈逐年下降趨勢，降水量總量增加10 mL硬度減少0.26。緯度也是影響籽粒硬度的主要負因子，北方整體降水較少，年度間分布不均、變化不規律，導致籽粒硬度年度間區域分布情況變化較大、無明顯規律。華北地區高緯度光照時數相對較長[45]，當華北北部強筋麥區（Ⅰ）和黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）灌漿期降水總量高于黃淮南部中筋麥區（Ⅲ）時，或高、低緯度降水總量差異減小時，反而更不利于硬度形成，導致2014年和2015年Ⅰ、Ⅱ籽粒硬度整體低于Ⅲ。黃淮北部強筋中筋麥區的冀、魯、豫三省交界處較同緯度降水量低，硬度高于其他區域?？梢?，緯度較高、降水相對較少的區域，硬度整體較高，在同一緯度上，灌漿期降水減少有利于籽粒硬度的增加。

3.2 小麥容重空間分布與影響因子的關系

多數研究顯示近50年由于最低氣溫上升，我國日較差年均呈現下降趨勢[46-47]，但本研究由于分析的是小麥成熟期（約15 d），有一定特殊性，6年間小麥成熟期日較差整體呈緩慢上升趨勢。小麥開花后過高的夜間溫度導致灌漿期縮短，最終導致粒重減少[48]，當成熟期日較差加大，有利于提高籽粒日增率，增加容重。因此，容重受成熟期日較差逐年升高的影響呈緩慢上升趨勢，日較差每升高1℃容重增加4.5 g·L-1，區域間分布存在一定差異，當北方成熟期日較差降低時，對容重影響明顯，特別是2013年受大面積成熟期日較差偏低的影響，容重整體偏低。Ⅱ中冀南、豫北、魯西交界處常年日較差高于同緯度東部地區，因此容重也整體較好，而2010年和2013年則低于Ⅲ，且低于常年，導致容重反而低于南方，6年間成熟期日較差增加幅度較小，均在3.6℃以下，各樣點最大日較差未超過6.5℃，導致容重變異系數較低。容重雖受成熟期日較差影響，但年度和區域間日較差變化較小，容重差異不明顯。

3.3 小麥籽粒蛋白質含量空間分布與影響因子的關系

大多數研究顯示籽粒蛋白環境作用大于基因型作用，其中地點效應大于年份效應[3,7,41]。本研究中從山東、河北等6省取樣，采樣點基礎地力和后期水肥管理具有隨機性，年度間變異系數大。本研究中主要是緯度高低影響了籽粒蛋白質含量，緯度每增加1°蛋白提高0.205，北方受緯度優勢影響整體高于南方，不同年份灌漿、成熟期的溫光水氣象因子未對其形成顯著影響。

通過分析發現，中國最大的冬麥產區黃淮海區域，光熱資源豐富，氣候、地理優勢明顯，特別是冀魯豫三省交界處，歷年灌漿期降水低和成熟期日較差大，整體條件特別有利于籽粒硬度、容重等品質的提高，濟麥22籽粒品質表現最好，適宜發展優質強、中筋小麥。中國小麥種植面積廣泛，小麥產區生態條件不同，可以根據不同區域氣候條件和生態資源，結合不同品種特性，精細劃分，找到各類品種適宜種植、品質最優的區域，不斷提高中國小麥生產的總體質量和水平。

4 結論

不同年份、麥區間小麥籽粒品質空間分布變化主要受灌漿期總降水、成熟期氣溫日較差和緯度影響。硬度因受灌漿期總降水增加影響，逐年呈下降趨勢，并受其區域間變化不規律和緯度負相關影響，不同年份、不同緯度間呈多態分布。容重主要受成熟期日較差升高影響，逐年呈小幅上升趨勢，并受其年度分布變化影響，區域間年度高低變化，黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）西部和中部多數年份表現良好。蛋白質含量主要受緯度高低影響，不同年份分布規律基本一致呈北高南低分布。華北北部強筋麥區（Ⅰ）和黃淮北部強筋中筋麥區（Ⅱ）籽粒品質多數年份好于黃淮南部中筋麥區（Ⅲ），其中Ⅱ的冀、魯、豫交界處灌漿期總降水較低、成熟期日較差大，有利于籽粒硬度、容重等品質提高。因此，可以根據不同區域氣候條件和生態資源，結合不同品種特性，精細劃分，預測品種品質，找到各類品種適宜種植、品質最優的區域，不斷提高我國小麥生產的總體質量和水平。

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（責任編輯 楊鑫浩）

Spatial Distribution Characteristics of Wheat Grain Quality and Analysis of Factors Based on GIS

SUN LiJuan, HU XueXu, LU Wei, WANG BuJun

(Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Laboratory of Quality & Safety Risk Assessment for Cereal Products (Beijing), Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

【Objective】The aim to the study is to explore the spatial and temporal distribution characteristics regularities of wheat grain quality and impaction factors.【Method】The Jimai 22 was selected because it was cultivated for long time and a wide range in China. And then by using geographical information systems (GIS) to select the optimal model, wheat grain quality spatial distribution of 6 provinces were drawn from 2010 to 2015. The key factors should be screened in water, temperature, light, longitude and latitude with correlation analysis and stepwise regression analysis during kernel formation stage.【Result】There were distinct differences in wheat grain quality around difference years and wheat production areas. The coefficient variation of wheat quality was the grain protein content＞wheat hardness＞test weight. The general spatial distribution trend of wheat hardness was low in the Northeast and high in the Southwest, and then the hardness was decreased year by year in the 6 years. Meanwhile, the spatial distributions of wheat hardness were different in those years, which were from west towards east, north to south and inner side towards outer side. In most years, the wheat hardness of strong gluten wheat region in northern part of North China (Ⅰ) and strong-medium gluten wheat region of Northern Huang-Huai Region (Ⅱ) was better than that of medium gluten wheat region of Southern Huang-Huai Region (Ⅲ). The wheat hardness was significant negative correlation with total rainfall at filling stage, total rainfall at maturity stage, mean light hours at maturity stage and latitude, moreover total rainfall at filling stage and latitude were main factors. The overall spatial distribution trend of test weight was low in Northeast and high in Southwest in those years. The test weight showed a slowly increasing trend year by year, but the test weight of 2013 was below to other years. While the wheat weight of westward and center in the Ⅱ was better than other regions. The test weight had the significant positive correlation with diurnal temperature range at maturity stage, mean temperature at maturity stage, ≥10℃effective cumulative temperature at maturity stage and diurnal temperature range at filling stage, meanwhile diurnal temperature range at maturity stage was the main factor. The general spatial distribution trend of the grain protein content was high in Northeast and low in Southwest in the 6 years. The grain protein content had downward trend with those passing years. Most of years, the distribution of the protein content was zonal, which in the north area was integrally higher than south with the main factor latitude.【Conclusion】The main factors affecting the spatial and temporal distribution characteristics of kernel quality were total rainfall at filling stage, diurnal temperature range at maturity stage and latitude. The wheat hardness showed a decreasing trend for the increasing of total rainfall at filling stage year by year. And then the spatial distributions of wheat hardness were manifold, because of irregular change with total rainfall at filling stage and different latitude. Due to change of diurnal temperature range at maturity stage, the spatial distributions of wheat weight had a slowly increasing, and the test weight had change at different region year by year. The grain protein content had increasing trend for the rising of latitude, which had basically consistent distributions in most year. The junction area of Hebei province, Shandong province and Henan province with lower total rainfall at filling stage and higher diurnal temperature range at maturity stage, should be conducive to improving grain quality of wheat, where belong to strong gluten wheat and medium gluten wheat producing areas in Huang-huai Northern region.

wheat; GIS; grain quality; spatial distribution; factor

2017-03-20；

2017-12-18

農業技術試驗示范項目（125161009000150001）

孫麗娟，E-mail：sunlijuan@caas.cn。

王步軍，E-mail：wangbujun@caas.cn