黃淮地區冬小麥最佳灌水日期模擬研究

成　林， 劉榮花

(1.中國氣象局河南省農業氣象保障與應用技術重點開放實驗室，河南鄭州 450003；2.河南省氣象科學研究所，河南鄭州 450003)

黃淮麥區屬于溫帶季風氣候區，該區域熱量和光照條件充足，灌溉條件便利，是我國生態條件最適宜冬小麥生長的地區[1]，冬小麥種植面積和總產量居全國各區域首位，對我國糧食總產有重要貢獻。然而，該區域有較強的氣候過渡性特征，降水分布不均，大部分年份自然降水不能滿足冬小麥正常生長的水分需求，灌溉是冬小麥高產的重要保證。

近年來針對灌溉農區生產，在不同生育期灌溉對小麥光合特性[2]、養分吸收積累、水分利用效率[3-4]、籽粒品質、農藝性狀、產量構成的影響，以及如何實現節水灌溉[5]、提高水分利用效率[6]方面的研究已取得了顯著成果。以小麥抗旱高產為目的，研究學者根據冬小麥不同生育期需水特征和不同麥區的氣候特征，已明確了冬小麥灌溉需水的關鍵期[7]，朱津輝等利用WOFOST模型對河北保定3個不降水年型冬小麥灌溉時期的模擬證明，冬小麥拔節至孕穗期，以及抽穗至灌漿期2個時期灌溉對產量的貢獻率最高[8]；譚念童等通過田間試驗手段，證實了拔節期、孕穗期和灌漿期灌水是影響作物葉片光合作用最重要的時期[9-11]。在灌溉量的研究方面，多針對高產節約和提高水分利用效率，既有通過需水量和降水量的差值計算灌溉需水量的技術方法[12]，也可通過測墑補灌技術測算理論灌溉量[13-14]，一般認為黃淮麥區不同生育期灌溉量在50～70 mm為宜[15]。因此，目前在冬小麥生產中關于哪個生育期灌溉、需灌溉多少水量都已有較明確的結論[16]。但在實際生產中，具體的灌溉時間多具有隨機性和盲目性，現有成果中關于灌溉時期的分析多針對大的生育期，而對于該生育期內最優灌溉日期的成果尚不多見，遠不能滿足現代農業生產的精細化需求。本研究利用DSSAT-CERES Wheat模型在田間管理方面的優勢，考慮冬小麥需水關鍵期和傳統灌溉習慣，開展不同生育期、不同灌溉日期對產量及產量構成要素的模擬研究，從產量及產量穩定性等角度分析最佳灌水時機，為開展精細化的現代農業生產服務指導提供科學依據。

1　資料與方法

1.1　資料來源

在黃淮地區選擇氣候特征不同、種植品種屬性有一定差異的河南新鄉(35°19′N，113°53′E)、河南商丘(34°27′N，115°40′E)、江蘇徐州(34°17′N，117°09′E)和安徽蒙城(33°17′N，116°32′E)為代表站點。1981—2010年代表站逐日平均氣溫(℃)、降水量(mm)、最低氣溫(℃)、日照時數(h)源于中國氣象科學數據共享服務網(http：//cdc.cma.gov.cn/)，1981—2010年冬小麥發育期觀測資料源于各省氣象局，歷史產量資料源于統計部門。各土壤層的深度、質地、全氮含量、土壤容重、pH值以及有機碳含量和陽離子交換量等土壤數據，來源于《中國土種志》[17]。

1.2　作物模型

農業技術轉移決策支持系統DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer)由農業技術轉移國際基準網IBSNAT(International Benchmark Sites Network for Agrotechnoloy Transfer)開發研制，該系統支持下的CERES Wheat模型，近年來已被我國學者證實可適用于大部分冬小麥生產區[18-19]。在建立作物管理文件、土壤文件和氣象數據文件的基礎上，采用DSSAT V4.5中的的GLUE模塊對作物品種參數進行調試，采用歸一化均方根誤差、一致性指數[20]及模擬值與觀測值的相關系數檢驗模型的模擬效果。

(1)

(2)

(3)

1.3　冬小麥主要生育階段水分虧缺量

冬小麥生長某一時段的水分虧缺量(mm)用D表示：

D=Kc×ET0-P。

(4)

式中：Kc為作物系數，采用方文松等推薦的數據[21]計算；ET0為某時候的潛在蒸散量(mm)，采用FAO推薦的Penman-Monteith方法計算[22]。

1.4　模擬方案

由于冬小麥生育期內水分虧缺情況各異，越冬期氣溫條件不同，各地形成了不同的農業灌溉習慣，如新鄉、商丘站一般全生育期灌溉3次，即越冬水、拔節水和抽穗灌漿水，徐州和蒙城地區大部分年份以灌返青水和抽穗水為主。為區分不同生育期內不同灌溉日期的影響，模擬設定小麥全生育期僅灌水1次，具體灌溉時間：將新鄉和商丘站該生長年度的越冬開始日期、拔節普遍期和抽穗普遍期分別記為W、J和T，灌溉日期以5 d為間隔，分別模擬W-20 d至W+20 d，J-20 d至J+20 d，T-20 d至T+20 d灌溉的影響；將徐州和蒙城站返青普遍期記為G，抽穗普遍期也記為T，分別模擬G-20 d 至G+20 d以及T-20 d至T+20 d灌溉的影響。灌溉量均設為60 mm。各處理以該發育期普遍期當日灌溉為對照。

采用相對變化率定量評價不同灌溉日期對產量或產量構成要素的變化幅度：

(5)

Ywi是第i個灌溉日期處理影響的產量或產量構成要素的相對變化率，Yi是第i個灌溉日期處理影響的產量或產量構成要素值，YCK是其對應的對照值。

將某一站點同一發育期灌溉處理的產量進行排序，采用累計百分位法分別計算10%、25%、75%和90%百分位對應的產量值，利用箱形圖分析產量的穩定性。

2　結果與分析

2.1　模型適應性驗證

利用各站連續3年的作物資料對模型參數進行調試。根據調試后的模型參數，分別利用新鄉2004—2009年、商丘2005—2010年、蒙城1995—2000年，以及徐州1995—1999年模型模擬的開花期、成熟期及實際產量進行驗證，資料驗證年份與參數調試年份無重合。發育期模擬效果是本研究開展的前提，從圖1和表1可以看出，各站開花期和成熟期的模擬值相對均方根誤差在2%以內，符合度和相關系數接近于1，產量模的均方根誤差均小于9%，其他參數也在可接受范圍內。

2.2　冬小麥主要生育階段水分虧缺量

從圖2可以看出，各代表站點冬小麥主要生育期多年平均水分虧缺量變化趨勢基本一致，水分虧缺量分蘗—返青前變化平穩，新鄉和商丘站11月中旬至次年2月上旬的平均水分虧缺量分別為71.2 mm和59.0 mm，而徐州和蒙城站為50.9 mm和45.7 mm。2月中下旬返青以后水分虧缺量迅速增加，返青至拔節期前后(2月中旬至3月下旬)各站的水分虧缺在45～65 mm之間，而抽穗(4月中旬)至灌漿盛期(5月上旬)的水分虧缺在55～76 mm之間。因此按多年平均 60 mm 灌溉量可基本滿足關鍵生育階段的水分供給。

表1　代表站點冬小麥開花期、成熟期與產量的模擬值與觀測值的統計比較

2.3　不同灌溉時間的產量平均變化率

商丘和新鄉站返青前水分虧缺量相對大，且冬季氣溫相對較低，因此該地區農業生產上形成了冬灌的習慣。模擬結果發現，灌溉時間間隔為5 d對產量的影響卻十分明顯，不同處理產量的變幅可達±15%。越冬期(圖3-a)，商丘和新鄉站越冬后灌溉的產量明顯高于越冬前，且越冬前灌溉時間越早，產量越低；越冬后，新鄉站W+10 d處理產量最高，隨著時間后移氣溫降低，產量有所降低；商丘站W+15 d處理產量最高。表明越冬后灌溉對提高產量有利，但灌溉時間不宜過晚，易出現凍害風險，以進入越冬期后5～15 d為宜。

蒙城和徐州站返青期不同日期灌溉產量的變化趨勢與越冬水相似(圖3-b)，即返青后灌溉對產量的形成更為有利，但對產量的影響率僅在5%以內。返青后灌溉產量明顯高于返青前灌溉處理。與返青當日灌溉相比，蒙城站G+10 d處理有較高的增產率，徐州站的增產率與返青后灌溉時間的關系不明顯。

拔節期不同日期灌溉的產量變化趨勢與越冬期、返青期相反(圖3-c)，商丘和新鄉兩站產量隨著灌溉時間的推遲而大幅減產，J+20 d處理商丘和新鄉較拔節普遍期當日灌溉分別減產17.7%和11.1%。拔節前5～15 d灌溉兩站產量增加0.9%～5.6%，最大產量商丘和新鄉分別出現在J-10 d和 J-5 d。

抽穗不同日期灌溉導致的產量相對變化率最大(圖4)，4個代表站一致表現為灌溉時間越早，產量越高。T-20 d灌溉，各站的平均產量變化率達21.09%，而抽穗期以后5～15 d 再灌溉則明顯減產，T+15 d處理各站的平均產量變化率為-9.8%，T+20 d處理灌溉產量的相對變化率與T+15 d 處理接近，減產率不再明顯增加。

2.3　不同灌溉時間產量結構變化

單位面積穗密度、每穗粒數和千粒質量是產量構成的3個重要因素，不同灌溉日期產量變化主要受產量結構變化的影響。從越冬期2個站點的產量結構數據來看，W-20 d處理，兩站密度減小12.2%～14.2%，隨著灌溉時間延后至越冬后5～10 d，群體密度達最大值，商丘和新鄉密度較越冬當日灌溉分別增加7.0%和4.1%。模擬數據顯示，越冬后灌溉對穗粒數增長有一定作用，但平均變化率僅在1%左右。千粒質量的變化可以忽略(表1)。結合圖3-a來看，越冬期灌溉適當延遲利于群體密度的提高， 越冬普遍期前后不同日期灌溉處理密度的變化量級與產量的變化率相當，是影響產量變化的主要因素。

在灌水的情況下，返青期灌水同時影響群體密度與穗粒數(表2、表3)，但返青日前后灌水蒙城與徐州站冬小麥產量各要素的變幅相對較小；與返青普遍期當日灌水相比，返青前處理密度的變化相對小，負變化率最大值-1.2%出現在徐州的G-20 d處理；而返青后灌溉可以提高分蘗成穗率，既有利于群體穗密度的增加，也利于單穗粒數的增加。返青后，同一站點的穗粒數變化率均大于密度的變化率。返青前灌溉處理的密度與穗粒數的變化有正有負，而返青后灌溉有利于促進群體有效穗的增加，也利于單穗粒數的增加。返青期灌溉處理千粒質量變化率在0.1%左右，可忽略。因此，返青后灌溉對產量形成更為有利，而返青普遍期后灌溉的時機選擇有較強的靈活性。

拔節期灌溉對產量三要素均有一定程度的影響。其中，拔節前灌溉比拔節當日灌溉更有利于穗粒數的提高，商丘和新鄉站均在J-15 d處理灌溉時穗粒數最大，分別增加 5.65% 和1.81%；而隨著灌溉時間的推遲，穗粒數明顯降低，到拔節后20 d，穗粒數可減少20%以上。拔節普遍期以前灌溉，對群體密度的影響很小，而過了拔節普遍期以后再灌溉，出現有效穗密度減少的趨勢，這可能與前期水分供給不及時影響成穗有關。從表2、表3還可以看出，拔節期灌溉對提高千粒質量也有一定的促進作用。

表2　商丘和新鄉灌溉處理產量結構相對變化率　%

模擬發現，抽穗不同時期灌溉，對產量三要素均有影響，其中，群體密度隨著灌溉時間推后減小，抽穗前灌溉處理群體增加，抽穗后灌溉密度減小。千粒質量隨著灌溉時間的推后而增加，相對于抽穗普遍期當日灌溉，過早灌溉對千粒質量沒有促進作用；各站各處理的千粒質量均在T+15 d時達到最大值，千粒質量的增幅在1.6%～12.2%之間，表明抽穗后 15 d 之內灌水對提高粒重最為有利。

穗粒數的變化趨勢與千粒質量相反。抽穗前，即孕穗期灌溉，有利于減少小花的退化，提高結實率，增加穗粒數，而抽穗后再灌溉，這種促進作用減弱。結合產量的變化率看，抽穗前灌水增重的主要原因，是穗粒數的明顯增加。而抽穗后灌水雖然千粒質量增加，但穗粒數的減少導致產量仍較抽穗當日灌溉偏低。

表3　蒙城和徐州灌溉處理產量結構變化率　%

2.4　不同灌溉時間的產量穩定性分析

將累計百分位25%～<75%之間的產量區間定義為穩產區間，75%～90%的產量區間為高產區間，累計百分位10%～<25%為低產區間。各區間分布范圍越大，表明產量離散程度越高，變異性越大，各區間分布越密集，表明產量的穩定程度高。

從圖5可以看出，越冬普遍期前后灌溉，穩產區間變化不大，但越冬前后5 d內灌溉的，25%～<75%的區間相對更集中，表明接近越冬期灌溉易獲得穩產。W+5 d至W+15 d處理，高產區間較大，也在一定程度上表明進入越冬后，在某些年份推遲灌溉出現高產的可能性較大。

返青前后不同產量區間的變化不大，2個站的共同特點是返青后灌溉處理的25%～<75%產量區間增大，從表3可以發現，返青后灌溉對產量三要素的影響相對更明顯，因此產量的波動性也增加。拔節前灌溉處理，商丘和新鄉站的穩產區間相對緊湊，除商丘J-20 d處理高產區間相對較大外，拔節以前的灌溉處理產量均相對穩定。拔節后，低產區域增大，表明出現低產的可能性更高。同時，25%～<75%產量區間的間隔增大，表明拔節以后灌水產量年際間波動性大于拔節前。

抽穗的不同時期灌溉，穩產區間的變化比其他時期處理穩定(圖6)。各站的產量波動區間存在差異，但共同點是，抽穗前灌溉處理的高產區間大于低產區間，隨著灌溉時間的推后，這種可能獲得高產的區間減小。可以看出，抽穗期灌溉時間不同對穩產的影響相對小，但提早灌溉能夠高產的概率較高。

3　結論與討論

在實際生產過程中，因為灌溉日期相差不大，引起的產量及產量結構差異往往被忽視。從已有的分析結果來看，灌溉日期的細化的確對小麥生長有一系列影響[23-25]。在無凍害的年份，冬小麥越冬普遍期后15 d以內灌溉，有利于構建更合理的群體和提高產量；返青期灌溉宜遲不宜早，在返青后5～15 d內灌溉最佳，過晚灌溉對獲得穩產不利；拔節水適宜早灌，對提高有效密度和穗粒數均有利，抽穗前后不同日期對穩產的影響不大，但提早15 d灌溉對提高產量有利，這對于開展精細化的農業生產指導有積極意義。

本研究中越冬普遍日期以連續5 d滑動平均氣溫穩定通過0 ℃為依據，另一方面，CERES Wheat模型中并沒有對越冬日期的模擬，因此本研究分析的越冬期最優灌溉日期可能與大田實際情況不完全相符，但已有一些試驗分析認為進入越冬期后5～10 d灌溉利于最終群體密度的增加[26-27]。結合王文佳等[28]、楊林林等[29]的研究成果來看，返青期適當晚灌利于促進春生分蘗生長，并可避免過早灌溉氣溫偏低形成凍害。而拔節期適宜提前5～10 d早灌，偏晚灌溉則穗粒數明顯下降，主要原因是拔節前正是小花分化、雌雄蕊分化的關鍵時期，對于極易發生春旱的黃淮麥區，拔節前有效的水分補充才能確保籽粒的形成，錯過最佳灌溉時機，則穗粒數大幅下降。淮麥區因冬季低溫風險低、冬前水分虧缺量相對小等原因一般不灌越冬水，返青期晚灌的作用與豫麥區拔節水早灌的效果相當。小麥需水的臨界期一般出現在孕穗前[30]，水分不足主要影響小花退化不孕，減少穗粒數，抽穗前灌溉的模擬結果即反映出對穗粒數的貢獻，這與前人的研究結果[31-32]一致。灌漿期水分主要影響千粒質量[33]，但過晚灌溉，水分增質量的效果減弱，還可能增加后期倒伏的風險。但抽穗期前后灌溉對產量穩定性的影響最小，可能的原因是大多數年份抽穗灌漿期均存在水分虧缺的現象，受年型變化影響相對小。本研究未按降水年型對模擬結果進行分類，但可通過產量的波動性特征反映同一日期灌溉在不同年型下的表現。

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