夏玉米籽粒脫水特性及與灌漿特性的關系

李璐璐，明博，高尚，謝瑞芝，侯鵬，王克如，李少昆

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夏玉米籽粒脫水特性及與灌漿特性的關系

李璐璐，明博，高尚，謝瑞芝，侯鵬，王克如，李少昆

（中國農(nóng)業(yè)科學院作物科學研究所/農(nóng)業(yè)部作物生理生態(tài)重點實驗室，北京 100081）

【目的】當前，玉米收獲期籽粒含水率普遍偏高，限制了中國機械粒收技術的推廣應用。玉米籽粒授粉后，灌漿與脫水過程相伴，但二者之間的關系并不明確，本研究通過對不同玉米品種籽粒脫水和灌漿過程的系統(tǒng)觀測，明確其籽粒脫水和灌漿特征，探討二者間的關系，為適宜機械粒收品種的選育和推廣提供支持。【方法】試驗于2015—2016年在河南新鄉(xiāng)進行，累計選用22個供試玉米品種，統(tǒng)一授粉。2015年自授粉后26 d開始至11月14日止、2016年自授粉后11 d開始至10月17日止，連續(xù)測定籽粒含水率（MC）、含水量（M）、干重（DW）與鮮重（FW）的動態(tài)變化，建立這些指標與授粉后積溫（T）之間的回歸方程，以此明確籽粒脫水和灌漿特征，并結合籽粒脫水、灌漿參數(shù)的相關分析結果，探討這兩個過程的關系?！窘Y果】玉米籽粒含水率、含水量、干重及鮮重的動態(tài)變化與授粉后積溫均有極顯著的非線性關系。22個參試玉米品種籽粒含水率與授粉后積溫的關系符合Logistic Power模型。授粉后，參試品種含水率降至28%需要積溫1 126—1 646℃·d，平均1 357℃·d；含水率降至25%需要積溫1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。綜合分析籽粒干物質和含水量的變化動態(tài)，籽粒含水率變化可分為兩個階段。第一個階段從籽粒建成至線性灌漿期結束為止，干物質的快速積累是含水率快速下降的主導因素；第二階段自線性灌漿期結束至籽粒收獲，含水率下降的主導因素轉化為籽粒水分的持續(xù)散失。相關分析顯示，玉米灌漿期天數(shù)、積溫與生理成熟期籽粒含水率在2015年達到極顯著負相關，2016年相關性不顯著；不同品種生理成熟前、后及總脫水速率與灌漿速率之間相關性不顯著。【結論】籽粒含水率與授粉后積溫建立的Logistic Power回歸模型具有良好的預測穩(wěn)定性。籽粒含水率的變化由籽粒灌漿和籽粒脫水兩個關鍵因素分階段主導，評價適宜機械粒收的品種，不僅要注意籽粒灌漿特性和熟期，還要關注籽粒脫水特性的選擇。

玉米；籽粒灌漿；籽粒脫水; 籽粒含水率；Logistic Power模型

0 引言

【研究意義】玉米收獲期籽粒含水率顯著影響機械粒收質量[1-6]，在籽粒發(fā)育進程中，脫水過程與灌漿同步進行，并持續(xù)至籽粒收獲，明確玉米籽粒脫水動態(tài)及其與灌漿過程的關系，對選育脫水速率快的宜機收品種有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】玉米籽粒脫水主要是為了促使籽粒進入休眠狀態(tài)，以獲得逆境耐性[7-8]。MAIORANO等[9]將玉米籽粒水分變化過程劃分為遲滯期、灌漿期脫水和生理成熟后脫水3個階段，而BROOKING[10]將灌漿期脫水稱為“生理脫水”（developmental loss of water）。申琳[11]以籽粒含水量上升、平穩(wěn)和下降的變化動態(tài)，將生理成熟前的籽粒發(fā)育過程劃分為3個階段。CRANE[12]研究發(fā)現(xiàn)一些吐絲期相近的品種，在籽粒含水率降至45%之前籽粒含水量和干物質積累量的變化存在同步性。MA等[13]研究認為，隨著籽粒灌漿過程推進，乳線至50%時，籽粒含水率為38.5%，乳線消失時，籽粒含水率為31.2%，但是品種和年份間存在一定差異。李德新等[14]認為灌漿速率與收獲期籽粒含水率呈顯著正相關。孫月軒[15]、喬江方等[16]研究認為，玉米籽粒含水率變化與灌漿速率顯著相關。這些研究表明，籽粒灌漿和脫水過程可能存在一定的聯(lián)系?！颈狙芯壳腥朦c】中國各玉米區(qū)多選用熟期相對較長的品種以提高光溫資源利用效率，實現(xiàn)玉米高產(chǎn)。但收獲時玉米籽粒含水率普遍偏高，影響了機械粒收質量和效益。機械粒收要求的籽粒脫水快與作物高產(chǎn)要求的灌漿期長、灌漿速率高之間相互關系如何？兩者能否統(tǒng)一？玉米籽粒灌漿與籽粒脫水過程的關系尚缺乏深入的研究。【擬解決的關鍵問題】通過系統(tǒng)觀測不同品種玉米籽粒干重、鮮重、含水量與含水率的變化動態(tài)，明確玉米籽粒脫水過程并探討該過程與灌漿過程的關系，為適宜機械粒收品種的選育和配套技術推廣應用提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2015和2016年在中國農(nóng)業(yè)科學院新鄉(xiāng)綜合試驗站（35°10′N，113°47′E）進行。種植密度均為75 000株/hm2，田間管理同大田生產(chǎn)。試驗處理見表1。

1.2 測定項目與方法

詳細觀測各品種生育進程。吐絲前，各品種選擇標記200株生長一致、無病蟲害的代表性植株進行雌穗套袋。吐絲后3 d內(nèi)統(tǒng)一授粉，以確保取樣果穗授粉日期一致。測定時選擇統(tǒng)一授粉的5個果穗，取中部籽粒以烘干法測定籽粒含水率。取樣間隔5 d一次，為避免錯過生理成熟時間，接近生理成熟期取樣間隔縮短至1—3 d。每次取樣拍照留存籽粒乳線圖像，至乳線消失、黑層完全形成判定品種生理成熟日期。測定時如遇降水天氣，則該次取樣測定順延1 d。2015年測定自授粉后25 d開始，至生理成熟后26—52 d結束，主要關注籽粒灌漿至生理成熟后的脫水情況；2016年自授粉后11 d開始測定，至生理成熟后16—35 d結束，兼顧籽粒建成后期和灌漿期的含水率變化情況。

表1 試驗處理

1.3 測試指標和計算方法

1.3.1 籽粒含水量和含水率

含水量(g)=鮮重(g)-干重(g)

1.3.2 籽粒脫水速率計算 根據(jù)文獻記載，細胞原生質含水率在70%—90%[17]，籽粒形成初期細胞含水率約為90%[7]，玉米籽粒授粉后12 d之前籽粒含水率在80%—90%[18]，本研究把籽粒形成初期的含水率規(guī)定為90%。用初始籽粒含水率（90%）和生理成熟期籽粒含水率的差值與授粉至生理成熟積溫（≥0℃活動積溫，下同）的比值計算生理成熟前籽粒平均脫水速率。用生理成熟期籽粒含水率和收獲期籽粒含水率差值與生理成熟后積溫的比值計算生理成熟后籽粒平均脫水速率；收獲期籽粒含水率以生理成熟后第N天（第10—15 d中某一測試當天）的籽粒含水率表示。以初始籽粒含水率與收獲期籽粒含水率差值與二者之間積溫（總積溫）的比值表示籽粒總脫水速率。計算公式如下：

生理成熟前籽粒平均脫水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-生理成熟期籽粒含水率(%))/授粉至生理成熟積溫(℃·d)；

生理成熟后籽粒平均脫水速率(%·(℃·d)-1)=(生理成熟期籽粒含水率(%)-收獲期籽粒含水率(%))/生理成熟后積溫(℃·d)；

籽粒脫水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-收獲期籽粒含水率(%))/總積溫(℃·d)。

1.3.3 灌漿速率計算 以生理成熟期百粒干重與授粉至生理成熟積溫的比值計算平均灌漿速率，公式為：

籽粒脫水速率(%·(℃·d)-1)=(90%-收獲期籽粒含水率(%))/總積溫(℃·d)。

1.3.4 籽粒含水率模型 為了避免環(huán)境條件差異對不同熟期品種籽粒脫水時間造成的影響，本研究以相互關系更為穩(wěn)定[19-21]的授粉后積溫與籽粒含水率進行分析，建立兩者的回歸關系模型，以授粉后積溫估算籽粒含水率。通過觀察籽粒含水率與積溫的散點圖分布形態(tài)，選擇Logistic Power非線性增長模型建立回歸模型，模型形式如下：

式中，a、b、c為模型參數(shù)，T（℃·d）為自變量，即授粉后積溫，MC（%）為因變量，即籽粒含水率。a為模型極值，即籽粒初始含水率，本研究將a參數(shù)設定為90。利用CurveExpert Professional統(tǒng)計軟件的非線性曲線擬合功能，得出不同品種回歸模型b、c參數(shù)的最優(yōu)估計值，根據(jù)擬合度（2）和檢驗評價模型優(yōu)劣。

1.3.5 籽粒含水量和鮮重模型 采用Rational Function非線性增長模型分別對籽粒含水量和鮮重與授粉后積溫的關系進行回歸分析，模型如下：

式中，a，b，c，d為模型參數(shù)，T（℃·d）為自變量，即授粉后積溫，M（g）和FW（g）為因變量，分別為籽粒含水量和籽粒鮮重。

1.3.6籽粒干重模型 采用Ratkowsky Model非線性增長模型對籽粒干重與授粉后積溫的關系進行回歸分析，模型如下：

式中，a，b，c為模型參數(shù)，T（℃·d）為自變量，即授粉后積溫，DW（g）為因變量，即籽粒干重，e為自然對數(shù)的底數(shù)。

1.4 數(shù)據(jù)處理

用Excel 2007進行數(shù)據(jù)計算和作圖。用Curve Expert Professional 2.2.0 進行籽粒含水率、干重、鮮重和含水量動態(tài)變化的曲線擬合。用SPSS 16.0進行相關分析，相關分析結果用Pearson相關系數(shù)表示，顯著性檢驗采用Two-tailed檢驗。模型建立所用籽粒含水率、含水量、鮮重和干重數(shù)據(jù)為逐次測定結果的均值，積溫數(shù)據(jù)以中國氣象局數(shù)據(jù)中心“中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）”[22]新鄉(xiāng)站（站點編號：53986，距試驗點直線距離24.5 km）逐日平均溫度，根據(jù)授粉時間和測定時間累加計算。

2 結果

2.1 不同玉米品種的生育進程

試驗條件下，參試玉米品種播種和出苗日期相同，吐絲日期和生理成熟日期存在差異。2015年，11個供試品種的吐絲期和生理成熟期最大相差7 d和26 d，授粉至生理成熟平均61 d，變化范圍為48—69 d，平均積溫為1 393℃·d，變化范圍為1 166—1 553℃·d；2016年17個供試品種的吐絲期、生理成熟期最大相差8 d和23 d，授粉至生理成熟平均54 d，變化范圍為43—60 d，灌漿期平均積溫為1 415℃·d，變化范圍為1 179—1 553℃·d（表2）。

2.2 玉米籽粒含水率與積溫的關系

參試品種籽粒含水率與授粉后積溫的關系呈現(xiàn)先快速下降后逐漸減緩的單調(diào)變化趨勢。利用各品種籽粒含水率與其授粉后積溫，以Logistic Power模型擬合建立回歸模型，能夠很好地反映不同品種籽粒含水率與其授粉后積溫的關系，且不受年際變化影響（圖1）。全部參試品種擬合度2值在0.962—0.995之間，檢驗均達到極顯著水平（表3）。

不同品種籽粒脫水過程中累積的授粉后積溫存在較大差異（表3），2015年11個品種籽粒含水率降至28%所需要的授粉后積溫平均為1 361℃·d，變化范圍為1 140—1 489℃·d；降至25%所需要的授粉后積溫平均為1 484℃·d，變化范圍為1 221—1 630℃·d。2016年17個品種籽粒含水率降至28%所需要的授粉后積溫平均為1 367℃·d，變化范圍為1 253—1 482℃·d；降至25%所需要的授粉后積溫平均為1 492℃·d，變化范圍為1 361—1 630℃·d。

以2015和2016年各品種生理成熟時測定的籽粒含水率與以Logistic Power回歸模型計算的籽粒含水率進行比較（圖2），兩年間測定的生理成熟籽粒含水率與模型預測的生理成熟籽粒含水率具有極顯著的正相關關系（＜0.01），均值比較（paired sample T test）差異不顯著。建立的Logistic Power回歸模型具有良好的籽粒含水率預測性能。

用Logistic Power方程對2015和2016年所有參試品種籽粒含水率與授粉后積溫擬合，得到參試品種籽粒含水率預測模型：MC=90/[1+(T/883.187)]1.851（2=0.974**，n=423），回歸方程顯著性達到極顯著水平（＜0.01）。實測籽粒含水率數(shù)據(jù)多數(shù)分布于模型95%置信區(qū)間范圍內(nèi)，可以很好的描述現(xiàn)有品種籽粒含水率變化與授粉后積溫的相互關系（圖3）。

基于籽粒含水率與授粉后積溫回歸建立的預測模型，以黃淮海夏玉米機械粒收要求的28%、25%含水率[2, 23]為標準，當前品種籽粒含水率降至28%，需要授粉后積溫為1 357℃·d，其95%置信區(qū)間為1 126— 1 646℃·d，參試品種達到相同的28%籽粒含水率所需積溫相差為520℃·d；籽粒含水率降至25%，需要授粉后積溫為1 480℃·d，置信區(qū)間為1 218—1 810℃·d，兩者相差達592℃·d（表4）。

2.3 玉米籽粒脫水與灌漿進程

2016年，試驗測定由籽粒授粉后11 d開始，重點分析籽粒建成后期和灌漿過程中，水分和干物質變化與籽粒含水率持續(xù)降低之間的關系。分別將17個參試品種的籽粒干重、籽粒含水量、籽粒鮮重與授粉后積溫建立回歸模型，3個關系模型均達到極顯著水平，擬合結果如下：

DW=30.1532/[1+e(3.6193-0.0053T)]（2=0.91**，n=262）；

M=(8.4648-0.0002T)/(1-0.0013T+7.8999×10-7T2)

（2=0.84**，n=262）；

FW=(0.3173-0.0373T)/(1-0.0008T+7.2421×10-7T2)（2=0.78**，n=262）。

結果顯示，DW隨著T的增加先增加后趨于穩(wěn)定，灌漿速率在684℃·d積溫時達到最大值，435—932℃·d積溫之間為DW的線性增長期；M隨著T的增加先增加后降低，自授粉后至籽粒灌漿中期，M均高于DW，此階段籽粒仍在凈吸收水分，M在828℃·d積溫時達到最高值，此后M開始不斷降低。FW隨著T的增加呈先增加后降低的趨勢，在1 171℃·d積溫時達最大值，其變化曲線是DW與M變化的復合曲線（圖4）。

2.4 玉米籽粒脫水特性與灌漿特性的相關關系

對籽粒脫水與灌漿參數(shù)的相關分析表明（表5），生理成熟期籽粒含水率與收獲期籽粒含水率呈正相關，2016年達到極顯著水平；生理成熟期籽粒含水率與授粉至生理成熟天數(shù)及相應積溫之間，2015年極顯著負相關，2016年相關不顯著；生理成熟期籽粒含水率與生理成熟前籽粒平均脫水速率之間沒有顯著相關性；生理成熟前籽粒平均脫水速率與授粉至生理成熟天數(shù)及相應的積溫之間呈極顯著負相關，表明灌漿期越短，生理成熟前籽粒平均脫水速率越快；籽粒生理成熟前、后及總脫水速率與灌漿速率之間相關性不顯著；生理成熟期百粒干重與授粉至生理成熟天數(shù)及相應積溫呈顯著或極顯著正相關，與平均灌漿速率呈極顯著正相關關系，即灌漿期越長、灌漿速率越大，粒重越大。

表2 不同品種玉米生育進程與積溫

圖1 不同品種籽粒含水率預測模型

圖2 生理成熟期籽粒含水率模型預測值與測定值的關系

圖3 參試品種籽粒含水率預測模型

表3 不同玉米品種Logistic Power模型擬合結果

MC表示籽粒含水率，**表示檢驗達極顯著水平（＜0.01）。下同

MC stands for moisture content. ** meanstest achieves very significant level (<0.01). The same as below

表4 玉米籽粒含水率與需要的授粉后積溫

3 討論

3.1 玉米籽粒脫水和積溫的關系及理想脫水的品種類型

研究表明，玉米籽粒含水率隨生育進程的推進呈現(xiàn)單調(diào)遞減的趨勢。但受溫度、濕度、風速等環(huán)境因素的影響，籽粒含水率變化動態(tài)有明顯差異[10, 24-26]。對于不同熟期的品種，由于其籽粒脫水進程處于不同的環(huán)境條件下，難以比較品種間籽粒脫水速率的差異。積溫作為作物生育進程的估算指標應用廣泛[27-28]，在籽粒脫水動態(tài)的研究中也有應用[19-21]。本研究以授粉后積溫與籽粒含水率建立回歸模型，具有優(yōu)良的預測精度。盡管2015和2016年的氣溫和降水[29]等條件差異較大，但是該模型在年際間也表現(xiàn)出較好的預測穩(wěn)定性，可以作為不同積溫條件下玉米籽粒含水率的估算方法。這表明，雖然籽粒含水率變化過程受多種外界環(huán)境因素影響，但溫度是其變化的決定性影響因素。兩年22個參試品種擬合得到的籽粒含水率回歸模型顯示，現(xiàn)有品種降至適于機械籽粒收獲的28%含水率需要授粉后積溫1 126—1 646℃·d，平均為1 357℃·d；降至25%含水率需要授粉后積溫1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。這表明，參試的黃淮海夏玉米品種籽粒脫水至適宜機械粒收標準，所需積溫相差達到520—592℃·d，以該區(qū)常年氣象條件分析，品種間達到適宜機械粒收標準的時間差距將達30—45 d。顯然，接近模型置信區(qū)間下限的品種更適合在農(nóng)時相對緊張的黃淮海夏玉米區(qū)實現(xiàn)機械籽粒收獲。

表5 玉米籽粒脫水與灌漿參數(shù)相關分析

圖4 玉米籽粒含水量、鮮重和干重隨授粉后積溫的變化

3.2 玉米籽粒脫水與灌漿的關系

隨著籽粒灌漿進程的推進，淀粉、蛋白質、油脂等合成產(chǎn)物不斷充實籽粒，水分則不斷被消耗和替代，籽粒含水率呈現(xiàn)不斷下降的趨勢，籽粒灌漿與脫水應存在某種關聯(lián)性。本研究顯示，授粉后籽粒含水率呈現(xiàn)單調(diào)下降的趨勢，這一單調(diào)過程結合籽粒干重、籽粒含水量的變化分析，可分為兩個階段：（1）第一階段是籽粒建成至線性灌漿期結束。籽粒水分處于凈吸收的狀態(tài)，在線性灌漿速率達到峰值后，籽粒含水量也達到最高值，較高的籽粒含水量將維持至線性灌漿期結束。由于籽粒干重增長迅速，灌漿速率大于含水量增長速率，兩者變化的差異形成了籽粒含水率變化曲線前段由平緩下降至加速下降的形態(tài)。因此，這一階段籽粒脫水速率是由籽粒灌漿速率所決定的。（2）第二階段自線性灌漿期結束至籽粒收獲。線性灌漿期結束后，籽粒干物質積累速度逐漸減緩，籽粒干重至生理成熟時達到最大值。同時，籽粒水分開始凈散失，籽粒含水率下降主要是由于水分散失造成的。

GAMBIN等[30]測定了不同品種灌漿期籽粒含水率變化，認為籽粒含水量達到最大起至生理成熟，這一階段的脫水速率決定了籽粒灌漿期長度，而脫水速率由含水量下降速率和干物質積累速率共同作用。上述結果與本研究分析的第一階段的過程類似。但這一階段的終點并非是生理成熟，而是線性灌漿期的結束。籽粒含水率變化的第二階段是更純粹的水分散失過程。生理成熟后籽粒含水率變化屬于第二階段，MISEVIC等[31]研究認為高油玉米生理成熟后籽粒脫水速率較普通玉米慢，張立國等[32]發(fā)現(xiàn)淀粉、蛋白質和油脂等含量與生理成熟后籽粒脫水速率顯著相關，Mathre等[33]認為，玉米生理成熟后籽粒脫水速率受果穗直徑、行粒數(shù)等因素影響，張立國等[34]研究發(fā)現(xiàn)，穗粗、穗行數(shù)、粒寬與玉米生理成熟后籽粒脫水速率呈顯著或極顯著正相關，穗長與脫水速率呈極顯著負相關。這些研究表明籽粒組分、籽粒形態(tài)、果穗形態(tài)等性狀的差異會對含水率變化的第二階段起到關鍵作用。

上述分析表明，籽粒灌漿速率是籽粒含水率變化重要但不唯一的影響因素。相關分析結果顯示，生理成熟前、后籽粒的脫水速率以及總脫水速率均與灌漿速率之間無顯著相關性，不能簡單地以籽粒灌漿的快慢來判斷籽粒脫水的快慢。籽粒含水率的變化以線性灌漿期結束為界，分為前后兩個階段。籽粒灌漿速率主要影響了籽粒含水率變化的前期階段，而籽粒水分的散失速率是后期，特別是生理成熟后含水率變化的決定因素。評價適宜機械粒收的品種，既要關注籽粒灌漿速率，還需要注重影響籽粒含水量散失的性狀。

3.3 玉米生理成熟期籽粒含水率與灌漿期時長的關系

生產(chǎn)中普遍存在早熟品種生理成熟期籽粒含水率低，晚熟品種生理成熟期籽粒含水率高的認識。本研究結果顯示，授粉至生理成熟天數(shù)與總脫水速率呈極顯著負相關關系（表5），這表明現(xiàn)有品種存在早熟脫水速率快，晚熟脫水速率慢的整體趨勢。但不同品種生理成熟期籽粒含水率有較大差異[35]，生理成熟前籽粒脫水速率與生理成熟期籽粒含水率之間沒有顯著相關性（表5），存在熟期短但生理成熟期含水率高的品種，也存在熟期長而生理成熟期含水率低的品種。以試驗品種ZD958和XY335為例分析，兩品種生育期基本一致（授粉至生理成熟所需積溫分別約為1 488℃·d和1 483℃·d），但生理成熟期含水率分別為28.4%和24.9%[35]，灌漿期時長并不是決定生理成熟期籽粒含水率的首要因素。

灌漿期長度和灌漿速率高低與百粒重間存在顯著正相關關系（表5），而百粒重是影響產(chǎn)量的關鍵因素[36-37]。追求合理的產(chǎn)量必須要保證合理的灌漿期時長，那么留給籽粒降低水分含量的時間就會相應減少。在農(nóng)時緊張的黃淮海夏玉米區(qū)，就需要關注品種籽粒水分散失快慢的差異，以協(xié)調(diào)產(chǎn)量和適宜機械粒收含水率要求之間的關系。因此，在機械粒收品種的選育上，需結合品種熟期要求并篩選籽粒脫水快的品種，兼顧光溫資源的高效利用與機械粒收，實現(xiàn)產(chǎn)量和生產(chǎn)效率的協(xié)同提高。同時，可以利用生理成熟期籽粒含水率與授粉至生理成熟積溫建立玉米品種機械粒收適宜性的評價和選育標準，便于生產(chǎn)中機械粒收品種的篩選應用。

4 結論

授粉后積溫與籽粒含水率、籽粒含水量、籽粒干重及籽粒鮮重的變化動態(tài)間均具有極顯著的非線性關系，可以用授粉后積溫建立上述指標的預測模型。其中，籽粒含水率與授粉后積溫符合Logistic Power模型關系，在品種和年際間具有預測穩(wěn)定性，可以用來預測籽粒含水率變化?，F(xiàn)有品種降至適于機械籽粒收獲的28%含水率需要授粉后積溫1 126—1 646℃·d，平均1 357℃·d；降至25%含水率需要授粉后積溫1 218—1 810℃·d，平均1 480℃·d。籽粒含水率變化由籽粒灌漿和籽粒脫水兩個關鍵因素分階段主導，評價適宜機械粒收的品種，不僅要注意籽粒灌漿特性和熟期，還要關注籽粒脫水特性的選擇。

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（責任編輯 楊鑫浩）

Study on Grain Dehydration Characters of Summer Maize and Its Relationship with Grain Filling

LI LuLu, MING Bo, GAO Shang, XIE RuiZhi, HOU Peng, WANG KeRu, LI ShaoKun

(Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Physiology and Ecology, Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

【Objective】Nowadays, the higher grain moisture content at harvest limits the popularization and application of the mechanical grain harvesting technology. Maize grain filling process is accompanied by grain dehydration process after pollination, however, the relationship between these two processes remains a challenge. We used different maize cultivars to study the characters of the two processes and the relationships between them, which provided support for breeding and promotion of the harvesting technology. 【Method】Field experiments were conducted in Xinxiang, Henan in 2015 and 2016. A total of 22 cultivars were studied and the controlled pollination was applied in every cultivar. In 2015, the sampling time was from the 26th day after pollination to November 14th. In 2016, the sampling time was from 11th day after pollination to October 17th. We measured dynamic changes of grain moisture content (MC), moisture (M), dry weight (DW) and fresh weight (FW) before and after physiological maturity to establish the relationships between these indexes and the accumulated temperature after pollination (T) by equations. Based on these equations, the grain dehydration process and the filling process were clarified. Then, we developed the relationship between these two processes by the correlation analysis. 【Result】Results showed that T had the significant non-linear relationships with MC, M, DW and FW. Among them, the relationship between MC and T of 22 maize cultivars could be described by the Logistic Power regression model. The MC dropped to 28% when the T reached average 1 357°C·d, changing from 1 126 °C·d to 1 646 °C·d between cultivars. The average T was 1 480°C·d for 25% MC, changing from 1 218 °C·d to 1 810 °C·d. Dynamic change of MC could be divided into two stages based on the changes of DW and M. The first stage was from the start of grain growth to the end of linear filling process, in which the decreasing MC was mainly decided by the fast dry matter accumulation. The second stage followed the former ending to the harvest time, in which the decreasing MC was owned to the decreasing M. The correlation analysis showed that there was a significant negative correlation between the MC at physiological maturity and the filling days, and the T from pollination to physiological maturity in 2015 while the relationship was not significant in 2016. There was no significant relationship between the filling rate and the grain dehydration rate before physiological maturity, similar to the grain dehydration rate after physiological maturity and the total dehydration rate. 【Conclusion】 Our study found that the Logistic Power regression model had a good predictive stability to establish the relationship between MC and T. We proposed that MC was decided by the grain filling rate and the grain moisture loss rate respectively at different stages. Thus, breeders should not only pay attention to grain filling characters and maturity time, but also concern about the grain dehydration characters when evaluate suitable cultivars for the harvesting technology.

maize; grain filling; grain dehydration; grain moisture content; Logistic Power model

10.3864/j.issn.0578-1752.2018.10.007

2017-06-15；

2017-12-05

國家重點研發(fā)計劃（2016YFD0300605）、國家自然科學基金（31371575）、國家玉米產(chǎn)業(yè)技術體系項目（CARS-02-25）、中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程

李璐璐，Tel：18611748642；E-mail：lilulu19910818@163.com。明博，Tel：13581680514；E-mail：mingbo@caas.cn。李璐璐和明博為同等貢獻作者。通信作者王克如，Tel：010-82108595；E-mail：wkeru01@163.com。通信作者李少昆，Tel：010-82108891；E-mail：lishaokun@caas.cn