蔣志成 馮定明 田紅琳 閻應紅 李鴻 周茂林



摘 要2020年,在重慶市銅梁區對基于氮肥減施20%試驗條件下的36個玉米新品種開展田間試驗,采用間比法比較其產量,并用灰色關聯度法分析評判機收綜合適應性,旨在篩選適宜西南地區種植的機收類型玉米新品種,加快優良品種推廣步伐。結果表明,與對照相比較,29個品種增產,增產率1.98%~64.94%,7個品種減產,減產率4.23%~24.48%;機收綜合適應性表現較好的品種分別為雅玉6188、真玉2369、渝單8075、黔543、正昊玉201及湘薈玉1號,不僅產量較高,且抗倒性、穗位整齊度、機收質量均較好。認為在重慶獨特丘陵地貌及氣候特點區域,宜機收玉米品種不僅需要產量較高,還需具有抗倒力強、籽粒含水率較低等優良特性。
關鍵詞 西南地區;玉米;機收;品比試驗;灰色關聯度分析
中圖分類號:S513 文獻標志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.13.001
玉米生產過程環節多、勞動強度大,產量低、成本高,因此迫切要求實現玉米聯合收獲機械化。要實現玉米機收,需要從種植模式[1]、合適的機械[2-3]及適宜的品種[4-5]進行篩選甚至變革,逐步實現從人工摘穗、機械收穗到粒收的過程。截至2019年,全國玉米機收率已達70%,但主要分布在北方區域,西南玉米區是我國三大玉米主產區之一,年均玉米種植面積在467萬公頃以上,然而受制于特殊地貌、氣候、玉米品種、種植模式等因素的影響,玉米機械化收獲水平不足2%[6-8];制約南方玉米機收的主要因素有地塊小、零散,多雨氣象,以及缺乏適宜機械和適宜機收的品種,其中適宜機械化生產的品種選擇是難點之一。本研究擬通過多項指標分析,綜合評判破解適宜機收品種瓶頸。影響玉米機收質量的因素除了種植密度、行距、機械性能及作業速度等外部因素外,主要與品種自身特性有關,如抗倒性、植株整齊度、脫水速度、破損率、雜質率等[9-14]。在宜機收品種的篩選及評價方面,一般采用單一性狀比較法,綜合評判則可采用隸屬函數法、熵值賦權法和灰色局勢決策法等方法[15-16],但在宜機收玉米品種篩選方面研究報道尚少。本試驗采用國家玉米良種攻關西南區主要育種單位提供的品種,在統一試驗方案下,借鑒前人對影響機收質量主要性狀研究結果,在各品種與機收相關的單性狀比較的基礎上,采用灰色關聯度分析法對參試品種的機收特性進行綜合評價[17-18],以初步篩選出區域適宜的機收品種,為后續研究及示范推廣提供參考依據。
1 材料與方法
1.1 參試品種
根據2020年國家玉米良種攻關(西南區)機收品種比較試驗方案,參試品種來源于國家玉米良種協作攻關聯合體成員單位、全國農技中心、相關省市種子管理部門及各承試單位,對照品種為中玉335。
1.2 試驗設計及田間管理
試驗地選在重慶市銅梁區侶俸鎮,北緯29°51′41″,東經105°59′53″,海拔311 m,丘陵地貌,土地較平整,開闊向陽,光照條件好,土質紫色黏土,肥力中等偏上。土壤pH值7.7,有機質含量24.4 g·kg-1,全氮、磷、鉀含量分別為1.666、0.15、19.03 g·kg-1,堿解氮、速效磷、速效鉀含量分別為170.0、24.63、222 mg·kg-1。試驗采用間比法排列,每間隔9個參試品種設置1個對照品種,小區長12 m、寬3 m,行距0.75 m,窩距0.50 m,雙株定苗,密度53 333株/hm2,4行區。2020年3月24日人工打窩播種,肥料用緩釋肥沃夫特(NPK重量比為27∶9∶9)900 kg/hm2一次性施入,氮肥比常規用量減施20%,其他管理同大田生產。成熟后調查倒伏情況、植株及穗位整齊度,并人工摘穗1行進行考種測產,余下3行根據倒伏情況采用粒收機“沃德”進行籽粒收獲(倒伏倒折較重或倒折位太低的小區沒有機收),調查機收質量及產量。試驗數據采用EXCEL軟件進行分析。
2 結果與分析
2.1 產量
從36個參試品種的收穗測產(見表1)來看,籽粒產量在4 232.8~9 347.9 kg/hm2,對照平均產量5 851.5 kg/hm2。參試品種與鄰近對照相比,增產率在-24.48%~64.94%,其中29個增產(1.98%~64.94%)、7個減產(-24.48%~-4.23%)。從產量位次看,前10位由高到低依次是桂單682、成單739、渝單8075、雅玉6188、SW2025、同玉101、渝單59、正昊玉201、畢單35、黔玉9632;從增產率位次看,前10位由高到低依次是桂單682、成單739、雅玉6188、同玉101、正昊玉201、渝單8075、灃玉4號、SW2025、渝單59、湘薈玉1號。其中,除畢單35、正昊玉201及渝單8075的產量和增產率位次差異稍大外,其余基本一致,僅就產量而言,這10余個品種表現較好。
2.2 品種抗倒性
倒伏倒折率參試品種在0~90.63%,對照平均10.27%。抗倒性較好(倒折率10%以下)的主要有黔543、SAU209、真玉2369、成單312、灃玉4號、雅玉6188、中農5號、黔玉9632、畢單36、渝單8075、KN2040等品種;倒伏較重的依次是同玉101、SW2023、正昊玉201、DS20101、宜單1808、雅玉158、SW2025、湘薈玉1號、南N990、南N1510、涼435、靖玉7號、SAU210、綿單270,倒伏率在50%以上(見表2)。
2.3 穗位整齊度
整齊度以調查樣本變異系數的倒數表示,即:整齊度=(樣本平均數/樣本標準偏差),數值越大越整齊。
從表3看出,穗位整齊度較好的前5位依次是正昊玉201、KN2014、黔玉9632、畢單36、田單4號,較差的后5位依次是灃玉4號、中農5號、SAU210、桂單682、KD204。對照為15.8。
2.4 機收質量
機收質量主要包括掉穗率、掉粒率、雜質率,以及籽粒的含水率、破碎率。從本地多年的籽粒機收情況看,影響掉穗、掉粒的因素除了品種自身外,更主要是與地塊狹小、機械類型、作業速度及機手操作的熟練程度有關,因此本試驗中對掉穗掉粒不作分析。除含水率用谷物水分測定儀檢測外,其余指標采用下列公式測算:
掉穗率=(掉穗數/應收穗數)×100%
掉粒率=[掉粒重/(機收粒重+掉粒重)]×100%
雜質率=取樣雜質重/取樣重×100%
破碎率=取樣破碎粒重/取樣重×100%
因部分品種倒伏較重,機器無法收獲,故對余下25個品種進行了機收及機收質量調查(見表3)。
2.4.1 籽粒含水率
收獲時含水率較低的品種主要有KD205、KD204、中農5號、湘薈玉1號、田單4號、靖玉7號、SAU210、KN2040等,含水率在20.33%~21.73%;較高的品種有中玉335、黔543、成單312、灃玉4號、桂單682、畢單36等,含水率在25.43%~26.90%。
2.4.2 籽粒破碎率
籽粒破碎率較低的品種有湘薈玉1號、靖玉7號、KD204、綿918、正昊玉201、桂單682、KD205等,破碎率在0.26%~0.90%;較高的品種有成單739、成單312、KN2040、SAU210、渝單59、雅玉6188、田單4號、黔玉9632等,破碎率在2.07%~3.31%。
2.4.3 雜質率
雜質率較低的品種有真玉2369、湘薈玉1號、靖玉7號、正昊玉201、黔543、雅玉6188等,雜質率在0.08%~0.19%;較高的品種有中玉335、SAU209、成單312、畢單35、AU210、畢單36等,雜質率在0.53%~1.63%。
2.5 宜機收品種綜合評判
根據灰色關聯度分析原理,以25個品種(含對照)為樣本,以生育期、株高整齊度、穗位整齊度、倒折率、籽粒含水率、籽粒破碎率、雜質率及產量為評判指標。以株高整齊度、穗位整齊度和產量取最高值,其余性狀取最低值確定一個“參考品種”(即各性狀均表現相對優異的“理想品種”),再根據多年對玉米機收質量影響因素研究經驗,以性狀對機收質量影響重要性程度,兼顧產量指標分別賦予相對合理的權重。關聯度越大,表明綜合表現越接近“理想品種”(見表4)。
2.5.1 灰色關聯度的計算過程
步驟1? 無量綱化處理:均值化(Xij/本性狀的均值)。
步驟2? 標準化處理:在均值化基礎上,計算絕對差值(|Xij-本性狀參考品種的值|)。
步驟3? 計算關聯系數:在標準化基礎上,計算比值((最小值+ρ×最大值)/(Xij+ρ×最大值)),ρ的取值區間一般為(0,1),為提高分辨率,本文取值0.1。
步驟4? 計算關聯度:品種在各性狀的關聯系數均值(或加權均值)。
2.5.2 各品種與“參考品種”的關聯度
從表4看出,若不考慮各性狀的權重,按均權處理,則25個品種的關聯度在0.431~0.660,綜合表現較好的前10位品種分別是湘薈玉1號、雅玉6188、正昊玉201、真玉2369、中農5號、靖玉7號、黔543、渝單8075、KN2014和KD204。若按相應權重計算,則25個品種的關聯度在0.476~0.683,表現較好的前10位分別是雅玉6188、真玉2369、渝單8075、黔543、正昊玉201、湘薈玉1號、黔玉9632、桂單682、成單739和灃玉4號。
從上述兩種計算結果看,雅玉6188、真玉2369、渝單8075、黔543、正昊玉201、湘薈玉1號這6個品種均在前10位之列,其余品種差異較大。
3 結論與討論
1)從品種的產量、抗倒性、植株整齊度、機收質量等性狀的重要程度綜合考慮看,參試品種在本區域表現較好的有雅玉6188、真玉2369、渝單8075、黔543、正昊玉201及湘薈玉1號,產量較高,抗倒性較好,機收質量較高,可作為宜機收品種繼續進行相關試驗示范。
2)適宜機收的玉米品種除需具有較好的豐產性外,還需具有優良抗倒性和較高機收質量。品種的抗倒性是由形態學、材料學與力學等自身特性共同作用的結果[4],此外玉米莖腐病、玉米螟也是導致倒伏倒折的重要因素[11]。一般認為適宜籽粒機收的品種生理成熟后倒伏、倒折之和應低于5%,低于3%為最佳,但重慶地區因多為丘陵山區,氣候特殊,常年在拔節期和灌漿期出現局部陣性狂風暴雨,容易導致倒伏、倒折,故筆者認為重慶地區玉米的倒伏率限制標準應適當提高至8%。機收質量主要與籽粒含水率、破損率關系密切,指標越低,越適宜機收。
參考文獻:
[1] 曹亞娟,沙莎,何聞靜,等.玉米籽粒機收影響因素及其栽培調控研究進展[J].中國農學通報,2020,36(1):19-23.
[2] 宋櫻,胡偉.我國玉米收獲機械化發展分析[J].農業技術與裝備,2012(8):17-18.
[3] 籍俊杰,李謙.黃淮海地區玉米聯合收獲機械市場需求分析[J].河北農機,2014(6):17-18.
[4] 王進軍,桑立君.玉米籽粒機收發展及其與品種的關系[J].東北農業科學, 2020,45(3):22-24.
[5] 周茂林,馮定明,田紅琳,等.重慶丘陵山地耐密宜機玉米品種篩選[J].分子植物育種,2019,17(12):4135-4143.
[6] 楊國棟.玉米機械化收割現狀及對策[J].農村實用技術,2020(5):55.
[7] 黨政平,雷力,劉俊香.玉米機械直收技術的應用現狀與發展路徑[J].中國種業,2016(4):16-18.
[8] 鐘耕臣,安艷玲.西南丘陵地區玉米機械化收獲的現狀及發展建議[J].農機縱橫,2018(16):32-33.
[9] 趙波,李小龍,周茂林,等.西南玉米機械粒收籽粒破碎率現狀及影響因素分析[J].作物學報,2020,46(1):74-83.
[10] 柳楓賀,王克如,李健,等.影響玉米機械收粒質量因素的分析[J].作物雜志,2013(4):116-119.
[11] 馮勇,宋國棟,侯旭光.玉米品種試驗中宜機收指標的探討[J].北方農業學報,2018,46(1):21-24.
[12] 張萌,王健,王文頗,等.冀東地區宜機收玉米品種的篩選與評價[J].河北科技師范學院學報, 2019,33(3):40-46.
[13] 雷恩,環建華,王岳東,等.云南玉米宜機械收獲性能和機收質量研究與評價[J].農機化研究,2018(4):156-161.
[14] 趙如浪,王永宏,李少昆,等.寧夏宜機收玉米品種的初步篩選[J].玉米科學,2019,27(1):130-135.
[15] 夏來坤,齊建雙,谷利敏,等.基于熵權的DTOPSIS法和灰色局勢決策法在宜機收玉米品種綜合評價中的應用[J].南方農業學報, 2019,50(9):1953-1959.
[16] 羅英艦,宋碧,楊錦越,等.貴州春玉米耐密植宜機收品種初步篩選[J].種子,2019,38(3):24-29.
[17] 鄧聚龍.灰色理論基礎[M].武漢:華中科技大學出版社,2002.
[18] 楊寧,孔令剛,甄鐵軍,等.夏玉米產量與主要氣象因子灰色關聯度分析[J].農學學報,2020,10(11):37-42.
(責任編輯:丁志祥)