四川盆地東南部再生稻開花期受低溫冷害的風險預測

徐富賢 袁馳 王學春 韓冬 廖爽 張志勇 陳琨 曾世清 孔曉謙 曾正明 張林 楊波 蔣鵬 周興兵*

（1 四川省農業科學院水稻高粱研究所/農業農村部西南水稻生物學與遺傳育種重點實驗室/作物生理生態及栽培四川省重點實驗室，四川 德陽 618000；2 內江市農業科學院，四川 內江 641000；3 西南科技大學，四川 綿陽 621010；4 宜賓市農業科學院，四川 宜賓 644000；5 綿陽市農業科學研究院，四川 綿陽 621023；6 四川省農業科學院生物技術核技術研究所，成都 610066；7 四川省農業科學院土壤肥料研究所，成都 610066；8 四川省富順縣農業局，四川 富順 643200；第一作者：xu6501@163.com；*通訊作者：zhouxingbing520@126.com）

在全球氣候變化不斷加劇背景下，水稻生產正面臨越來越嚴重的極端低溫冷害[1-3]。水稻生育前期冷害的發生會使抽穗開花時間延遲[4]，開花期受低溫傷害會導致水稻結實率、千粒重降低而顯著減產[5]。因此，前人在耐冷品種的QTL 定位[6-8]及其保護性膜的結構與功能[9]，開花期低溫下穎花、花藥、花粉、細胞壁的生理反應[9-11]、葉片氣孔導度等生理活性下降對光合速率的影響[12-13]，以及水稻開花期耐冷性品種的鑒定方法[14]、安全播種期[15-16]、肥水管理[17-18]等緩解低溫傷害技術開展了大量研究。由于低溫冷害的發生具有明顯的區域和時期分布特征，生產上實施水稻低溫緩解技術后開花期未出現冷害脅迫天氣的情況時有發生。為此，研究人員對東北、四川、江西、長江中下游地區水稻開花期低溫冷害天氣發生的時空分布規律進行了大量研究[19-26]，為指導大面積生產避（緩）水稻開花期低溫冷害起到了重要作用。

但以上研究主要針對單季稻和雙季晚稻，對再生稻的研究未見報道，而且研究形成的大尺度下低溫冷害天氣發生的時空分布規律，多是基于各氣象臺站的氣象資料建模預測，不能解決小區域生態環境的多樣性（無氣象資料）問題。本文基以獲取方便的地理位置（經度、緯度和海拔）信息，建立相應的四川盆地東南部再生稻開花期預測模型，進一步開展受低溫冷害的風險預測，以期為實地制定再生稻開花期避（緩）低溫冷害技術提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 栽培管理

試驗采用統一方案，于2018、2019年在四川盆地東南部多個生態點的冬水田進行，各試驗點的地理位置見表1。頭季中稻于3月5日至15日播種（當地最佳高產播種期），4月上中旬移栽，插秧規格30 cm×20 cm，每叢2 株。本田施用“一道清”專用肥375 kg/hm2作底肥，頭季稻留樁高度35 cm，試驗外的栽培管理同大面積生產。

表1 試驗點的地理位置

1.2 試驗設計

1.2.1 建模試驗（試驗1）

試驗在7 個生態點進行，2018年、2019年均以雜交中秈遲熟新品種蓉18 優1015、內6 優107 為材料。因粒肥施用量對再生稻抽穗期有較大影響，特設置不同粒芽肥施氮量處理：0、60、120、180 kg/hm2，以不施肥為對照（CK），每個處理3 次重復，小區面積13.34 m2，裂區設計，以品種為主區、粒芽肥施氮量為副區。小區間走道寬35 cm，區組間走道寬45 cm，各施氮量區組四周用田間肥料試驗專用塑料板隔離或用地膜包覆田埂。

1.2.2 驗證試驗（試驗2）

試驗分別在6 個生態點進行，2018年參試品種為內5 優907、花優357、內6 優138、宜香優4245、創兩優華占、萬優956、千鄉優418、隆兩優1813、甜香優698 和蓉18 優609；2019年參試品種為蓉7 優523、雙優573、晶兩優1199、瀘優0627、隆兩優1177、宜香優3159、Y 兩優143、雅7 優2117、簡兩優534 和N 兩優091。以上品種均為當地大面積推廣的中秈遲熟品種，全生育期146～158 d。小區面積13.34 m2，3 次重復，小區按隨機區組排列。于頭季稻齊穗期施粒芽肥（尿素150 kg/hm2）。

1.3 考查項目

按常規方法每小區調查20 叢再生稻抽穗情況，當抽穗數達總有效莖數的80%確定為齊穗期，成熟期每個小區取樣10 叢在室內考查結實率。

2 結果與分析

2.1 模型建立

從表2可見，2018年、2019年同一個試驗地點各小區間再生稻齊穗期分別相差3～7 d 和5～7 d；不同地點間平均齊穗期2018年、2019年分別相差29 d 和31 d，在7 個試驗點中均是富順互助最早，分別為8月27日和9月12日，榮縣長山最遲，分別為9月25日和10月13日。其中，2018年為正常年景，2019年為低溫年景，以致2019年齊穗期比2018年平均推遲14.7 d，但兩年結果的趨勢基本一致。

表2 不同地理位置下再生稻5 個粒芽肥施肥量的齊穗期及其齊穗后第5日日序

開花期是水稻結實率受低溫傷害的敏感期，秈稻開花期低于22 ℃不能正常結實[27-28]，而再生稻齊穗至全部抽完需要5 d 左右，因此齊穗后第5日以后發生的低溫對結實率影響極小。為探索各試驗地點齊穗期后第5日日序與地理位置間的定量關系，進而明確不同地理位置再生稻開花期的低溫對籽粒結實率的影響機率，以反映地理位置的經度（x1）、緯度（x2）和海拔（x3）為自變量，各點齊穗后第5日日序（1月1日為1，2月1日為32，…，8月30日為243，以此類推）平均值為因變量，進行相關分析，結果表明，再生稻齊穗后第5日日序與經度呈顯著負相關，與海拔高度呈極顯著正相關，與緯度相關不顯著（可能與7 個試驗點間緯度差異較小有關）（表3）。因此，進一步建立了基于經度（x1）和海拔（x3）預測再生稻齊穗后第5日日序的回歸模型（表4），該模型經檢驗F 值為22.88**～65.11**，達極顯著水平，決定系數高達0.9196～0.9702，利用試驗測定數據與預測值之間的均方根差（RMSE）對模型進行檢驗[29]，2018年、2019年RMSE 分別為0.973%和0.605%，表明其預測精度較高。理論而言，根據不同地點的經度和海拔高度變異值，利用該模型預測再生稻種植所在區域的抽穗期是可行的。

表3 再生稻齊穗后第5日日序與地理位置的相關系數

2.2 模型驗證

為了驗證再生稻齊穗期與地理位置關系模型的準確性，分別將2018年、2019年各不相同的10 個雜交中稻品種在6 個生態點種植，實測齊穗后第5日日序（表5），與按表4模型基于6 個試驗點的地理位置（表1）預測的平均值進行比較。由表6可見，2018年平均齊穗后第5日日序，實測值比預測值推遲1.22 d，相對值1.005；2019年因水稻生長中前期低溫導致生育期明顯延遲14.7 d，平均齊穗后第5日日序實測值比預測值提早1.38 d，相對值0.995。

表4 再生稻齊穗后第5日日序（y）與地理位置(x)的回歸分析

表5 不同地理位置下多個品種再生稻的齊穗期及其齊穗后第5日日序

表6 6 個生態點多品種再生稻齊穗后第5日日序的實測值與預測值比較

再從實測值與預測值1∶1 回歸模型可見，其預測值與實測值關系的決定系數高達0.8391～0.8638，實測值與預測值之間的均方根差（RMSE）表示回歸模型的預測精度[29]，該值為0.93%～1.21%（表7），表明預測值與實測值之間具有較好的一致性。因此，在誤差允許范圍內，利用經度和海拔變異值能對再生稻品種在不同區域種植齊穗期作出預測。

表7 再生稻齊穗后第5日日序的實測值(x)與預測值(y)的關系及預測精度

2.3 模型應用

為了探索不同再生稻種植區域開花期受低溫危害的機率，首先應用陳超等[30]建立的基于地理位置（經度x1、緯度:x2、海拔:x3）預測≤22 ℃最早發生期保證率95%的預測模型（y=3.914x1-1.283x2-0.044x3+281.367），預測出各區域再生稻開花期受低溫傷害的最早發生期；再利用本研究建立的再生稻齊穗期與地理位置關系模型（表4），預測再生稻多個品種齊穗期，并進行低溫冷害的最早發生期與齊穗期對比，則可明確其受低溫冷害的可能程度。

從表8可見，2018年、2019年瀘縣得勝點的再生稻齊穗后第5日預測值最早，分別比≤22℃最早發生期預測值提早9 d 和推遲5 d，其結實率最高，分別為78.55%、70.10%；榮縣長山點的再生稻齊穗后第5日預測值最遲，分別比≤22 ℃最早發生期預測值推后25 d和31 d，其結實率受低溫影響嚴重，分別僅為33.44%和22.21%。2018年、2019年齊穗后第5日預測值與≤22 ℃最早發生期預測值的差值分別與結實率呈極顯著負相關，r 分別為-0.9685**和-0.9743**，表明齊穗后第5日預測值比≤22 ℃最早發生期預測值（簡稱5S 比22P，后同）提早越多，再生稻開花期受低溫影響越小。2018年結實率在70.00%～78.55%的6 個試驗點，5S 比22P 提早9 d 至推后4 d；2019年結實率70.00%以上的僅有瀘縣得勝點，5S 比22P 推后5 d，其余6 個點結實率為22.21%～65.56%，5S 比22P 推后10～31 d。表明本模型預測結果與最終再生稻結實率實際情況相符。

表8 基于地理位置的再生稻受低溫脅迫程度預測

綜合兩年試驗結果，5S 比22P 最多推后5 d，即齊穗期與≤22 ℃最早發生期預測值相近或提早，方可保證再生稻結實率在70.00%以上。7 個試驗點中，正常年景（2018年）除榮縣長山外的6 個點均可正常收獲再生稻，而低溫年景（2019年）僅有瀘縣得勝、富順互助、瀘縣福集3 個點可獲得較好的再生稻產量，而隆昌云頂、南溪大觀、瀘縣大田3 個點為再生稻次適宜區，榮縣長山則確定為再生稻不適宜區。

3 討論與結論

3.1 我國水稻開花期低溫冷害的風險評估

有關水稻開花期受自然低溫冷害的風險評估國內已有較多研究。陳德等[19]建立了東北無障礙型冷害終日模型（NSCI），應用NSCI 模型推算的前后30 d 及實際抽穗期前后30 d 低溫冷害發生次數和強度的對比分析安排水稻生產，可以有效減輕水稻孕穗至灌漿結實期低溫冷害的影響。胡春麗等[20]指出，東北大部水稻障礙型低溫冷害事件區域性分布較明顯，表現為吉林大部在水稻孕穗期、遼寧局部在抽穗期低溫冷害呈增加趨勢。李雨鴻等[21]認為，遼寧水稻低溫冷害綜合危險性指數為0.33～0.91，高危險區主要分布在遼寧東北部及營口大石橋稻區，低危險區主要分布在遼寧中部稻區。張利平等[22]預估了2021—2050 未來30年低溫發生趨勢，與近30年比較，四川盆地北部山地水稻安全齊穗期平均提前5～6 d；海拔500 m 以下、500～700 m、700～900 m、900～1200 m 分別為無風險區、低風險區、中風險區和高風險區，1200 m 以上為不適宜區。劉文英等[23]研究顯示，江西省“寒露風”約十年九遇，贛中的發生頻率要高于贛北和贛南，“寒露風”有提前出現的趨勢，“寒露風”日數每增加1 d，空殼率增加0.4%～3.0%。徐莎莎等[24]建模推算了長江中下游一季稻安全齊穗期平均比傳統安全齊穗期早14 d，并從溫度、空殼率2 個方面約束水稻安全齊穗期，比僅從溫度角度確定的安全齊穗期更有利于降低抽穗開花期遭遇障礙型冷害的風險。彭莉莉等[25]綜合“寒露風”安全齊穗期80%的保證率和逐日頻率分析，指出湘北、湘中雙季晚稻齊穗期可在原定日期基礎上適當后延3～5 d。張祖建等[25]分析了江蘇4 個代表性地點粳稻前、后25年兩類粳稻保證率分別為50%、80%和90%的安全齊穗日期，發現后25年各地的安全齊穗日期較前25年普遍延遲3～4 d。這些研究為指導當地因地制宜進行不同生育期品種類型布局和適時播種提供了科學依據。

而在生產實際中各地生態條件十分復雜，尤其是丘陵與山地稻區，同一個鎮不同村的海拔差異都較大，以致水稻生育期有明顯不同。因此，按上述研究通過多年多點氣象資料分析的預測模型只能反映大區域的一個趨勢，具體到某一個特定地點則準確性不高。因此，陳超等[30]基于緯度、經度和海拔高度，建立了西南地區水稻開花期≤22 ℃的保證率95%起始期預測模型，可精確預測到某一塊田，但未與開花期結合而不能預測水稻開花期。本研究則進一步在常溫和偏冷兩種年景下，建立了四川盆地東南部再生稻開花期與地理位置（經度、緯度和海拔）的關系模型，利用該模型可預測具體到某一塊田再生稻的開花期，進而判斷受低溫冷害的風險程度，為當地用戶制定再生稻或雙季晚稻避災減損栽培措施提供了科學依據，并具有較強的生產實用性。

3.2 四川盆地再生稻開花期避（耐）低溫冷害的關鍵措施

四川盆地東南部利用雜交中稻可發展再生稻面積40 萬hm2左右，由于目前雜交中稻品種生育期有所延長，再生稻開花期受≤22 ℃低溫傷害的風險加大。因此，如何將開花期提早到低溫發生之前，是避低溫冷害的重要途徑之一。前人雖然從宏觀上開展了不同區域水稻開花期發生低溫冷害的風險評估[18-25]，但沒有考慮到各小區域溫光條件差異對開花期影響，仍不能實現因地準確預測。因此，利用本研究建立的再生稻開花期與地理位置（經度、緯度和海拔）的關系模型，結合陳超等[30]建立的開花期≤22 ℃起始期預測模型，再根據預測低溫發生期與預測再生稻開花期的差異，確定品種布局與播期調節使開花期錯開低溫發生期。據此，對四川盆地再生稻開花期避低溫冷害提出以下措施，供大面積生產參考。

根據本研究結果，按建立的再生稻齊穗期第5日日序預測模型的預測值與≤22 ℃最早發生期日序預測值提早或推遲5 d 以內，方可保證再生稻結實率在70%以上，多為9月5日以前齊穗[27]、海拔380 m 以下地區[31]。這些區域可定性為再生稻適宜區，在品種選擇上不需選開花期耐低溫品種，但為應對特殊年份低溫發生期推遲的情況，應作好抽穗期葉面噴施0.3%磷酸二氫鉀[17]和灌深水[18]的物質準備。反之，預測的齊穗后第5日日序比預測的≤22 ℃最早發生期日序推遲6～10 d 以內的區域，定性為再生稻次適宜區[28]，要選擇生育期比遲熟雜交中稻短7 d 以上、且開花期耐低溫的中熟品種[14]，采用可提早齊穗期3～5 d 的旱地育秧方式[32]，可促進再生稻安全抽穗開花。