品种多样性对冀北坝上地区燕麦种子产量稳定性的影响

曹丽霞，赵世锋，赵艳格，张丽霞，石碧红，白静，张新军，李云霞，杨晓虹，王建香，唐建昭

（1.张家口市农业科学院，河北 张家口 075000；2.河北省燕麦技术创新中心，河北 张家口 075000；3.张家口市康保县满德堂乡政府，河北 张家口 075000；4.河北省科学院地理科学研究所/河北省地理信息开发应用工程技术研究中心，河北 石家庄 050011）

河北坝上地区位于我国北方农牧交错带，是典型的生态环境脆弱区［1］。水资源不足是限制河北坝上地区农牧业可持续发展的主要因子［2］。坝上地区降水量少且年际间变异大，造成该地区粮食产量低而不稳［3］。因此，通过调整农艺措施保证年际间作物产量的稳定性对当地农业的可持续发展具有重要意义。

坝上地区气候适宜燕麦生长，并且由于燕麦具有较高的经济价值，燕麦是坝上地区发展高效农牧业的理想作物［4］。当前，坝上地区已发展成为全国第二大燕麦生产区，年总产量稳定在15～20万吨［4］。坝上地区水资源匮乏，水浇地不足耕地的10%，燕麦生产主要处于雨养条件［2］。然而，当地气候年际间波动剧烈，造成燕麦产量年际间变异较高［5］。并且，坝上地区燕麦产量差较大，研究表明康保县燕麦最高单产可达承德坝上地区的2.19倍［6］。因此，如何降低年际间燕麦产量的波动性，已成为该地区亟待解决的关键问题。

提高燕麦对水热资源的需求与供给的匹配度，是保证燕麦稳产高产的关键问题［7-8］。适期播种是旱作区燕麦应对年际间气候波动的适应措施之一［9］。研究表明，适期播种可使燕麦充分利用光温资源，提高作物需水和降水的匹配度，进而提高产量［10-11］。选择适宜的品种是燕麦生产应对气候波动的另一重要措施［12］。前人研究表明，选择适宜的品种可有效提高燕麦产量和年际间产量的稳定性［13］，并且不同气候年型下燕麦最适品种差异较大［14］。播期安排受到劳动力、农业机械和土地规模等多重因素影响［15］，导致特定品种可能无法在适宜的播种期窗口内完成播种。不同气候年型下，品种调整的灵活性更高，可针对不同播期选择不同的品种。然而，当前气候的长期预报无法有效预测作物生长季的气象条件［16］，导致品种选择存在很高的不确定性。

提高作物的品种多样性是应对年际间气候波动的有效措施，尤其是雨养农业［17］。提高品种多样性主要包括两种途径：一是在同一田块均匀播种不同品种，二是将不同品种进行混合播种［18］。提高品种多样性保证作物稳产和高产已在小麦［19］、蚕豆［20］和马铃薯［21］等作物展开研究，而该项措施对坝上地区燕麦生长的影响还鲜有研究。因此，本研究以河北坝上地区燕麦为研究对象，设置不同品种处理的大田试验，揭示品种多样性对坝上地区燕麦产量和年际间产量稳定性的影响。

1 材料与方法

1.1 研究区域及试验点概况

大田试验于2017-2019 年在河北坝上地区典型站点张北县进行，试验田位于张家口市农业科学院喜顺沟试验基地（41°09′N，114°42′E，1450 m），试验区属干旱半干旱区，生长季多年平均降水量为358 mm，年日照时数为2600～3100 h，无霜期104 d；土壤类型为栗钙土，肥力中等，0～30 cm 土壤具体理化性质见表1。

表1 试验站点土壤理化性质Table 1 The physical and chemical properties of soil at the study site

1.2 试验设计

供试燕麦品种包括坝莜3 号、蒙燕1 号、坝燕6号、甜燕麦、白燕18 号和KONA（美国）6 个品种，具体品种特性见表2。试验地选择平整地块，前茬作物为马铃薯。田间试验采用随机区组设计，单个小区面积为13.34 m2（6.67 m×2 m），每个品种设置3 次重复。2017 年、2018 年和2019 年燕麦播种期分别为5 月13 日、5 月14 日和5 月18 日。燕麦生育期内不进行灌溉。及时进行中耕除草、农药喷施等管理措施，保证燕麦生长过程中不受杂草、病虫害等影响。燕麦成熟后，选取试验小区内中间1 m2进行收获测产。

表2 供试燕麦品种特性Table 2 The characteristics of the oat varieties used in the field experiment

1.3 燕麦年际间产量稳定性评价方法

试验年份内年际间燕麦产量的稳定性采用变异系数（CV）进行评价［3］，变异系数的计算公式如下：

式中，Yi和Yavg分别是不同年份的燕麦产量和产量的平均值。变异系数越高，说明年际间产量稳定性越低，反之，产量稳定性越高。

1.4 燕麦产量变异的气象决定因子分析

利用不同年份不同品种的燕麦产量数据和气象数据分析河北坝上地区燕麦产量变异的气象决定因子，将燕麦生育期划分为6 个阶段，即播种-出苗、出苗-孕穗、孕穗-抽穗、抽穗-开花、开花-乳熟和乳熟-成熟。生育期内气象因子包括辐射（根据日照时数进行计算）、温度和降水。

分析不同因子和燕麦产量的关系时，首先利用一元回归的方法将产量和单个气象因子进行拟合，确定产量和单个气象因子的相关关系的显著性；然后将和产量有显著相关的所有因子与产量进行多元回归分析以建立多元回归方程即燕麦产量预测方程。

1.5 数据统计与分析

一元回归和多元回归均采用线性回归的方法；回归方程利用t 检验的方法检验方程是否通过95%和99%的2 个置信区间。利用Excel 2010 整理数据和作图。

2 结果与分析

2.1 试验年份燕麦生长季内气象条件

2017-2019 年燕麦生长季内均是7 月份温度最高，2017 年、2018 年和2019 年7 月份月平均最高温度分别为24.4、25.6 和26.9 ℃，7 月份月平均最低温度分别为13.1、16.5 和15.8 ℃。降水主要集中在6 月、7 月和8 月，2017 年、2018 年和2019 年6-8月份降水总量分别占生长季总降水量的73.1%、82.9%和85.3%。2019 年生长季内日平均最高温度为21.4 ℃，低于2018 年（22.3 ℃）和2017 年（22.5 ℃）。2018 年日平均最低温度为10.3℃，高于2017 年（9.7 ℃）和2019 年（8.5 ℃）。2018 年生长季内降水总量为387 mm，高于2017年（326 mm）和2019 年（272 mm；图1）

图1 2017-2019 年燕麦生长季内最高温度（MaxT）、最低温度（MinT）和降水量（P）Fig. 1 Maximum and minimum temperature （MaxT and MinT）， and precipitation （P） during growing season in 2017-2019

2.2 试验年份不同燕麦品种的生育期

2017-2019 年不同燕麦品种的生育期在78～99 d 之间，其中，坝莜3 号燕麦品种的生育期在试验年份均长于其它品种。试验年份，同一品种的生育期年际间变异较高，均是2017 年生育期最长。2017-2019 年，6 个燕麦品种各生育阶段差别较大，但均是出苗-孕穗期的长度在总生育期内占的比例最高。试验年份内，坝莜3 号的播种-孕穗阶段平均为54 d，显著高于其他品种。白燕18号孕穗-成熟阶段历时最短，试验年份内平均值为37 d（图2）。

图2 2017-2019 年不同燕麦品种各生育阶段长度Fig. 2 The growth duration of different growth stages for different oat varieties in 2017-2019

2.3 试验年份不同燕麦品种产量和变异

2017年、2018年和2019年不同品种燕麦产量在2 872.51～5 860.55 kg·hm-2、3 194.70～4 841.50 kg·hm-2和3 117.50～5 193.75 kg·hm-2之间，年际间变异在11.7%～29.2%之间，其中，蒙燕一号产量年际间变异最高。不同年份获得最高产量的品种不同，2017 年、2018 年和2019 年获得最高产量的燕麦品种分别为蒙燕一号、坝燕6 号和KONA（美国）。2017年、2018年和2019年6个品种燕麦的平均产量分别为4 424.61、4 158.46和3 865 . 71 kg·hm-2，其年际间变异率仅为6.7%，显著低于单一品种产量的年际间变异率（图3）。

图3 2017-2019 年不同燕麦品种产量Fig. 3 Yield of different oat varieties in 2017-2019

2.4 河北坝上地区燕麦产量变异的气象决定因子

图4 显示了对燕麦产量有显著影响的气象因子。出苗-孕穗期降水量和燕麦产量呈显著正相关关系（P＜0.05），该阶段降水量决定年际间燕麦产量变异的34%（图4A）。抽穗-开花期降水量与燕麦产量呈显著负相关关系（P＜0.05），该阶段降水量每增加1 mm，燕麦产量下降36.8 kg·hm-2（图4B）。开花-乳熟期最低温与燕麦产量呈显著正相关关系，该阶段最低温度决定年际间燕麦产量变异的32%（图4C）。孕穗-抽穗期总辐射与燕麦产量呈显著正相关关系，该阶段总辐射量决定年际间燕麦产量变异的36%（图4D）。出苗-孕穗期降水量（PE-B）、抽穗-开花期降水量（PB-F）、开花-乳熟期最低温度（TminF-MR）和孕穗-抽穗期总辐射（SB-H）与燕麦建立的产量变异的气象因子决定方程为：

图4 河北坝上地区燕麦产量变异的气象决定因子Fig. 4 The meteorological factors determining the variability of oat yield in Bashang region of Hebei province

该方程可以解释坝上地区燕麦产量变异的70%。

3 讨论

作物生育期的变化可以客观反映作物生长对外界生态环境条件的响应及适应［22-24］。本研究表明，不同试验年份下，燕麦不同品种生育期最短为78 d，最长达99 d，并且同一品种的生育期长度年际间变异较高，说明品种和环境条件共同影响作物生育期［25］。生育期有效积温是调控作物生育进程的主要因子［26-27］。研究表明，不同试验年份内，不同品种均是2017 年生育期最长，这主要是因为2017 年生长季内有效积温（2106 ℃·d）低于2018年（2279 ℃·d）和2019 年（2230 ℃·d）。不同品种营养生长期和生殖生长期差别较大，其中，坝莜3号的营养生长期显著高于其他品种。坝上地区气候冷凉，年有效积温相对不足［3］，当营养生长期所占比例过高时，会导致后期有效积温不足，无法有效完成生殖生长，进而导致减产。因此，坝上地区燕麦的育种工作中，应注意培育营养生长和生殖生长比例较为适宜的品种。

作物产量是作物生长发育过程和环境耦合作用的最终产物［28］。作物基因型直接决定作物产量性状，但是产量性状的表达受到环境和管理措施的共同影响［29］。本研究表明试验年份不同品种燕麦产量在2872～5860 kg·hm-2之间。通常，生育期延长提高作物产量［30］，然而本研究中生育期最长的品种（坝莜3 号）并不能获得最高产量。这可能是因为不同品种在相同的外部环境条件下光能利用效率和光合能力的差异［31-32］。因此，下一步研究应注重分析不同燕麦品种的光合效率。

品种多样性能更有效地利用现有资源，主要为水分和辐射，因此可有效提高作物产量［33-34］。并且，不同年份品种多样性的产量优势不同［19］。本研究表明，2017 年、2018 年和2019 年燕麦产量低于品种平均产量的品种数分别为2 个、3 个和4 个。前人研究表明，品种多样性的产量优势在干旱年份更明显［35］，2019 年燕麦生长季降水总量为272 mm，显著低于2018 年（387 mm）和2017 年（326 mm），因此，多品种的平均产量在2019 年的产量优势更加明显。品种多样性在环境变异比较强烈的地区，能提高年际间作物产量的稳定性［36］。本研究表明，单一品种产量的年际间变异在11.7%～29.2%之间，而6 个品种的平均产量年际间变异仅为6.7%，表明品种多样性可提高坝上地区燕麦产量的稳定性，研究结果和前人一致。因此，本研究建议，从保证燕麦产量角度，针对坝上地区气候波动剧烈且水资源短缺的特征，应在该地区适当推广燕麦品种混合种植技术，提高当地燕麦的产量和年际间产量的稳定性。兼顾燕麦产量和种子净度角度考虑，可在局部地区一定范围内推广品种混合种植技术，如“一村一品”，既保证种子纯度，同时又能保证产量。

作物品种不同会造成各生育阶段光、热、降雨等气候资源分配的差异，进而导致产量不同［37］。本研究表明出苗-孕穗期降水量显著（P＜0.05）促进燕麦产量形成，这主要是因为该阶段降水量增加，会提高干物质积累量，有利于更多的生物量向籽粒部分转移［38］；抽穗-开花期降水量与燕麦产量呈显著负相关关系（P＜0.05），这主要是因为该阶段降水量增加不利于燕麦授粉，从而导致减产［11］；开花-乳熟期最低温与燕麦产量呈显著正相关关系，这可能是因为最低温度升高使其更接近燕麦生长的最适温度，而最高温度升高可能会导致燕麦的高温胁迫；孕穗-抽穗期总辐射与燕麦产量呈显著正相关关系，这主要是因为该阶段辐射增加，提高干物质积累量及干物质向籽粒的转运量。因此，坝上地区燕麦品种选育工作应注意不同生育阶段比例适宜的品种，达到各个生育阶段均高效利用气候资源的目的。

4 结论

品种多样性可以提高燕麦产量，尤其在干旱年份其产量优势更加明显，同时，品种多样性种植可以显著提高冀北坝上地区燕麦年际间产量的稳定性，并且关键生育期气象因子决定冀北坝上地区燕麦产量变异。本研究对当地农业的可持续发展具有重要意义。