种植密度和品种对北疆机采棉营养器官形态结构及产量的影响

收稿日期：2023-12-21" " "第一作者简介：宋延鸿（1996―），女，硕士研究生，18993432160@163.com。

*通信作者： 巴特尔·巴克，baturbake@xjau.edu.cn；孙帅，1987509853@qq.com；火勋国，275598255@qq.com

基金项目：国家自然科学基金（42105172）；中国沙漠气象科学研究基金（Sqj2022002）；新疆维吾尔自治区重点研发计划（2022B02001）；新疆维吾尔自治区“天山英才”培养计划“棉花轻简高效栽培技术创新团队”（2023TSYCTD004）

摘要：【目的】探究种植密度和品种对北疆机采棉营养器官形态结构及产量的影响。【方法】分别于2022年、2023年在乌兰乌苏农业气象试验站、玛纳斯农业试验站进行大田试验，选取2个棉花品种——中棉所127（V1）和欣试518（V2），设计3个种植密度分别为11株·m－2（D1）、22株·m－2（D2）和28株·m－2（D3）。比较不同处理对棉花主茎与果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径、节间长和节间直径以及产量性状的影响。【结果】2022年和2023年V1分别在D1和D2处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长以及节间长最小。2022年V2在D3处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径及节间长均最小；2023年V2在D3处理下的主茎和果枝的叶柄长及节间直径最小。2022年在同一密度下，主茎和果枝的叶长及节间长均表现为V1≥V2；2023年在同一密度下，V1和V2的主茎和果枝的叶长、节间长和节间直径均无显著差异。2022年和2023年在同一密度下，V2的衣分均显著高于V1。2022年2个品种以及2023年V2的籽棉产量和皮棉产量均随种植密度的增大而增加。V1D3处理的籽棉产量在2022年最高，在2023年也较高；V2D3处理的皮棉产量在2年试验中均最高。【结论】本试验条件下较优的种植密度为28株·m－2，欣试518的皮棉产量更高。本研究结果可为完善CottonXL棉花功能结构模型提供数据支撑，为北疆机采棉适宜品种、密度的选择提供参考。

关键词：机采棉；种植密度；品种；形态结构；株型；产量

Effects of planting density and varieties on the morphological structure of vegetative organs and yield of machine-picked cotton in northern Xinjiang

Song Yanhong1， Ayiguzaili Yusup1， Wang Xuejiao2， 3， Zhao Mingze1， Buayim Abdureyim1， Zhang Lizhen4， 5， Li Jie5， Batelle Barker1*， Sun Shuai3， 6*， Huo Xunguo2， 3*

（1. College of Resources and Environment of Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China; 2. Xinjiang Agrometeorological Observatory， Urumqi 830002， China; 3. Wulanwusu Ecology and Agrometeorology Observation and Research Station of Xinjiang， Shihezi， Xinjiang 832000， China; 4. College of Resources and Environmental Sciences of China Agricultural University， Beijing 100083， China; 5. National Cotton Engineering Technology Research Center， Urumqi 830091， China; 6. Institute of Desert Meteorology， China Meteorological Administration， Urumqi 830002， China）

Abstract： [Objective] This research aims to investigate the effects of planting density and varieties on the morphological structure of vegetative organs and yield of machine-picked cotton in northern Xinjiang. [Methods] Field trials were conducted in 2022 and 2023 at Wulanwusu Agricultural and Meteorological Experiment Station and Manas Agricultural Experiment Station， respectively. Two varieties， CCRI 127 （V1） and Xinshi 518 （V2）， were selected， and three planting densities were designed as 11 plants·m－2 （D1）， 22 plants·m－2 （D2）， and 28 plants·m－2 （D3）， respectively. The effects of different treatments on leaf length， petiole length， petiole diameter， internode length， and internode diameter of cotton main stems and fruiting branches as well as yield traits were compared. [Results] In 2022 and 2023， V1 showed the smallest leaf length， petiole length， and internode length of main stems and fruiting branches under D1 and D2 treatments， respectively. In 2022， V2 showed the smallest leaf length， petiole length， petiole diameter， and internode length of main stems and fruiting branches under D3 treatment. In 2023， V2 showed the smallest petiole length and internode diameter of main stems and fruiting branches under D3 treatment. Leaf length and internode length of main stems and fruiting branches showed V1 ≥ V2 under the same density in 2022. Leaf length， internode length， and internode diameter of main stems and fruiting branches of V1 and V2 were not significantly different under the same density in 2023. The lint percentage of V2 was significantly higher than that of V1 under the same density both in 2022 and 2023. Seed cotton yield and lint yield of V1 and V2 in 2022 as well as that of V2 in 2023 increased with the increase of planting densities. Seed cotton yield of V1D3 treatment was highest in 2022， and relatively higher in 2023. V2D3 treatment had the highest lint yield in 2022 and 2023. [Conclusion] The preferred planting density under the conditions of this experiment was 28 plants·m－2， and the lint yield of Xinshi 518 was higher. The results of this study can provide a support for the improvement of the CottonXL model， and provide a reference for the selection of appropriate varieties and planting densities of machine-picked cotton in the northern Xinjiang.

Keywords： machine-picked cotton; density; variety; morphological structure; plant architecture; yield

棉花在我国具有重要的经济和社会价值。新疆地区因其独特的地理环境，已经成为我国最大的棉花主产区[1-2]。机械化采摘在提升采摘质量、降低成本、适应大规模种植以及推动农业现代化等方面发挥着重要作用。适宜的株型结构是棉花机械化采摘的关键。培育筛选适于机械采收的棉花品种[1]，是当前棉花生产中亟待解决的问题。郭江平等[3]的研究结果表明，欣试518植株为筒形、较紧凑，茎秆较硬，叶片中等大小，田间通透性较好，产量高，纤维品质优，适于新疆南部植棉区和北部部分植棉区种植。龚举武等[4]的研究结果表明中棉所127植株呈塔形，果枝较长且平展，茎秆较粗，株高96.6 cm，适于四川省植棉区种植。潘境涛等[5]通过研究优质棉新品种在新疆伽师县的试种表现，发现中棉所127达到高品质棉花品种的标准，且产量比较稳定。

种植密度直接影响单株的生长发育，而单株的发育又直接影响群体结构。棉花群体结构描述了棉株之间的空间关系、数量分布和相互作用，可直接影响棉花冠层结构、光能截获率和产量形成[6]。然而，随着新疆植棉面积的扩大，加之品种繁多，棉花品质参差不齐[7]。植棉密度不合理会导致棉花群体结构不良，冠层通风透光性差，影响棉铃发育，导致落花落蕾，进而影响产量和纤维品质[8-9]。郑巨云等[10]研究表明新疆机采棉品种的株型以紧凑为宜。徐安阳等[11]研究发现机械采收对棉花品种有特定要求。目前，对不同棉花品种种植密度的研究主要集中在产量和纤维品质方面[12-14]。然而，适于机械采收的棉花株型结构尚不明确。在种植密度和品种互作条件下，对棉花株型结构的研究相对较少。本研究以2个棉花品种为供试材料，设置3个种植密度，以研究以下3个问题：（1）品种与密度对棉花营养器官形态结构的影响；（2）品种与密度对棉花产量及产量构成要素的影响；（3）适于北疆植棉区的种植密度与机采棉品种的选择。

目前，在通过大田试验塑造理想的棉花株型结构方面存在一定困难。虽然棉花功能结构模型CottonXL可以根据研究需要，从器官、植株、田块尺度上实现输出结果可视化[15]。但该模型主要集中在模拟不同的打顶方式、缩节胺调控、地膜覆盖等对棉花生长发育、株型塑造和产量性状等方面的影响。本研究结合田间试验，分析种植密度和品种影响下棉株的拓扑结构、器官几何形态和产量，为进一步完善CottonXL模型奠定基础，以达到棉花轻简化栽培的目的[16]。

1材料与方法

1.1试验区概况

2022年的试验在乌兰乌苏农业气象试验站进行。该试验站位于新疆维吾尔自治区塔城地区沙湾市乌兰乌苏镇（44°17′N， 85°49′E），海拔高度为468.2 m，年平均降水量为201.4 mm，年平均温度为6.7 ℃，年平均无霜期163 d，年平均日照时间为1 956 h。属于典型的温带大陆性气候区，2022年棉花生长季内的气象参数如附图1所示。土壤质地为砂壤土，土壤有机质含量为17.0 g·kg－1，含全氮1.25 g·kg－1、全磷2.04 g·kg－1、速效钾0.315 g·kg－1。

2023年的田间试验在玛纳斯农业试验站进行。该试验站位于新疆维吾尔自治区昌吉回族自治州玛纳斯县（44°30′N，86°25′E），距离乌兰乌苏农业气象试验站10 km。其海拔高度为419.4 m，多年平均降水量为173.3 mm，年平均温度为7.2 ℃，年平均无霜期169 d，属温带大陆性干旱半干旱气候区，2023年棉花生长季内的气象参数见附图1。土壤质地为砂壤土，土壤有机质含量为16.8 g·kg－1，含速效氮62.3 mg·kg－1、速效磷14.5 mg·kg－1、速效钾164 mg·kg－1。

1.2试验设计

试验设置3个种植密度，即11株·m－2（D1）、22株·m－2（D2）和28株·m－2（D3），选用2个棉花品种，中棉所127（V1）和欣试518（V2）。采用完全随机区组设计，3次重复，每个小区面积为60.8 m2（10.0 m×6.08 m）。采取1膜3管6行，（66＋10）cm宽窄行种植模式。全生育期施用纯N 680 kg·hm－2、P2O5 270 kg·hm－2、K2O 80 kg·hm－2，全部随水滴施。总灌水量为480 mm，每隔10～15 d灌溉1次，分6次滴灌。2022年、2023年棉花播种时间分别为4月26日、4月24日；打顶时间分别为7月11日、7月9日，打顶方式均为化学打顶，甲哌用量为225 g·hm－2；收获时间分别为10月15日、10月13日。

1.3 观测内容与方法

1.3.1 棉株拓扑结构。观测内容：棉花节位序，即棉花在生长发育过程中，各个部分如茎、叶、果枝等的发育顺序和位置；各器官（叶片、叶柄和节间）的空间位置及几何形态（长度、直径）。

观测方法：于每年8月中下旬（裂铃期）进行棉花拓扑结构观测、记载，各小区随机选定长势一致的3株棉花，用直尺、游标卡尺测定棉株不同部位的主茎和果枝的叶片长度、叶柄长度、叶柄直径、节间长度和节间直径。

1.3.2 营养器官生长动态。用洛伦兹曲线[17]（Lorenz curve）拟合主茎叶片长度、果枝叶片长度和主茎节间长度的动态增长过程：

L＝■" " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中，L表示r（正整数，下同）节位序对应的器官长度，Lm表示器官长度的最大值，rm是器官长度最大值所对应的节位序，b是斜率。

用逻辑斯谛（logistic）模型[18]拟合主茎叶柄长度和主茎节间直径的动态增长过程：

D＝■" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

式中，D表示r节位序对应的器官长度或直径，Dm是器官长度或直径的最大值，k是斜率，r0是最大值所对应的节位序。

用非线性对数函数[19]拟合果枝叶柄长、主茎叶柄直径、果枝叶柄直径、果枝节间长和果枝节间直径的动态增长过程：

L＝a×lgr＋b" " （3）

式中，L表示r节位序对应的器官长度或直径，a是斜率，b是截距。

用非线性指数函数拟合主茎叶柄直径、果枝叶柄直径、果枝节间长和果枝节间直径的动态增长过程：

L＝a×ebr" " " " " " " " " " （4）

式中，L表示r节位序对应的器官长度或直径，a是斜率，b是截距。

1.3.3 产量相关性状。吐絮后，每个小区选择4 m2（2 m×2 m）样点，从样点中随机选取10株棉花，调查单株铃数并计算单位面积铃数，对棉株上、中、下部进行收花后测定铃重；轧花后测定10株棉花的皮棉产量，计算衣分。测产区域分2次收花，霜前1次，霜后1次，计算籽棉产量。

1.4数据处理与分析

采用 R4.2.3软件处理试验数据，采用lm（）函数进行线性参数拟合，用nls（）函数进行非线性参数拟合，用ANOVA模型进行多因素方差分析，用TukeyHSD（）函数进行多重比较。用Microsoft Excel 2019绘制图表。

2结果与分析

2.1不同品种和密度对叶片、叶柄和节间特性的影响

根据方差分析结果（附表1），2022年品种、密度及其交互作用显著影响棉花主茎及果枝的叶长。2023年品种、密度极显著影响主茎叶长，密度极显著影响果枝叶长。2022年品种、品种与密度的交互作用显著影响棉花主茎叶柄长，品种、密度及其交互作用显著影响2022年果枝叶柄长、2023年主茎和果枝的叶柄长。除了2022年品种不影响主茎叶柄直径，2022年和2023年品种、密度及其交互作用显著影响棉花主茎叶柄直径和果枝叶柄直径。2022年品种、密度及其交互作用显著影响主茎节间长，品种、品种与密度的交互作用极显著影响果枝节间长。2022年品种、密度及其交互作用显著影响主茎节间直径。2022年和2023年密度、品种与密度的交互作用显著影响果枝节间直径。2023年密度极显著影响棉花主茎节间直径。2022年和2023年不同节位序的主茎和果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径、节间长和节间直径差异极显著。

2.2 不同品种和密度对棉花叶长的影响

2022年V1D1处理下的棉花主茎叶长显著低于V1D2和V1D3处理，2023年3个密度处理下V1的主茎叶长无显著差异。2022年V2D3处理下的主茎叶长显著低于V2D1处理，2023年V2D2处理下的主茎叶长显著低于V2D1处理（表1）。

2022年V1D1处理下的棉花果枝叶长显著低于V1D2和V1D3处理，2023年V1D2处理下的果枝叶长显著低于V1D1和V1D3处理。2022年V2D2处理下的果枝叶长显著高于V2D1和V2D3处理，2023年3个密度处理下V2的果枝叶长无显著差异（表1）。

2022年同一密度下，V1的主茎和果枝的叶长均大于V2。2023年D1处理下，V1的主茎叶长小于V2，果枝叶长大于V2；D2处理下，V1的主茎和果枝叶长均小于V2；D3处理下，V1的主茎叶长小于V2（表1）。

2.2.1 棉花主茎叶长的变化。2022年2个供试品种的主茎节位数均多于2023年，随主茎节位的升高，主茎叶长呈先增加后降低的变化趋势（附图2）。用洛伦兹模型拟合主茎叶长与主茎节位序的函数关系，2022年和2023年，V1分别在D2和D1处理下的主茎叶最大长度（Lm）最大，V2分别在D1和D2处理下的Lm最大。同一年份同一密度下，V1的Lm均大于V2，其Lm对应的主茎节位序小于V2（除2023年D2处理外）（表2）。

2.2.2 棉花果枝叶长的变化。随着果枝节位序的增加，2022年V1D1的果枝叶长呈增加趋势，其余处理的果枝叶长呈降低或先增加后降低的变化趋势（附图3）。用洛伦兹模型拟合果枝叶长与果枝节位序的函数关系。2022年和2023年，V1在D1处理下的果枝叶最大长度（Lm）最大，V2分别在D2和D1处理下的Lm最大。2022年，在同一密度下V1的Lm均大于V2，D2和D3处理下V1的Lm对应的果枝节位序小于V2；2023年，在同一密度下V1的Lm均小于V2，D2处理下V1的Lm对应的果枝节位序大于V2；D1和D3处理下V1的Lm对应的果枝节位序小于V2（表2）。

2.3 不同品种和密度对棉花叶柄长的影响

2022年V1D1处理下的棉花主茎叶柄长显著低于V1D2和V1D3处理，2023年V1D1处理下的主茎叶柄长显著大于V1D2和V1D3处理。2022年和2023年，V2D1处理下的主茎叶柄长显著高于V2D3处理（表3）。

2022年V1D1处理下的棉花果枝叶柄长显著低于V1D2和V1D3处理，2023年V1D2处理下的果枝叶柄长显著低于V1D2和V1D3处理。2022年和2023年，3个密度处理下V2的果枝叶柄长无显著差异（表3）。

2022年，D1处理下，V1的主茎叶柄长小于V2，V1的果枝叶柄长大于V2；D2和D3处理下V1的主茎和果枝的叶柄长均大于V2。2023年，D2处理下，V1的主茎叶柄长大于V2但果枝叶柄长小于V2；D1和D3处理下V1的主茎和果枝的叶柄长均大于V2（表3）。

2.3.1 棉花主茎叶柄长的变化。随主茎节位序的增大，主茎叶柄长呈降低趋势（附图4）。用logistic模型拟合主茎叶柄长与主茎节位序的函数关系。2022年和2023年，V1分别在D3和D1处理下的主茎最大叶柄长（Dm）最大，V2分别在D1和D2处理下的Dm最大。2022年在D2和D3处理下，V1的Dm大于V2，Dm对应的主茎节位序小于V2；2023年同一密度下，V1的Dm小于V2（除D1处理外），Dm对应的主茎节位序大于V2（表4）。

2.3.2 棉花果枝叶柄长的变化。随果枝节位序的增大，果枝叶柄长呈降低趋势（附图5）。2022年V1D1、V1D2、V2D1和V2D3处理下以及2023年V1D2、V2D1、V2D2和V2D3处理下，棉花果枝叶柄长随果枝节位序的增大呈线性变化趋势；2022年V1D3和V2D2处理下以及2023年V1D1、V1D3处理下，用对数模型拟合果枝叶柄长与果枝节位序的函数关系表现较好（表4）。

2.4 不同品种和密度对棉花叶柄直径的影响

2022年V1D2处理下的棉花主茎叶柄直径显著大于V1D1和V1D3处理，2023年V1D1处理下的主茎叶柄直径显著大于V1D2处理。2022年，3个密度处理下V2的主茎叶柄直径无显著差异，2023年V2D2处理下的主茎叶柄直径显著低于V2D1和V2D3处理（表5）。

2022年V1D2处理下的棉花果枝叶柄直径显著大于V1D1和V1D3处理，2023年V1D3处理下的果枝叶柄直径显著低于V1D1和V1D2处理。2022年V2D2处理下的果枝叶柄直径显著大于V2D3处理，2023年，3个密度处理下V2的果枝叶柄直径无显著差异（表5）。

2022年D2处理下，V1的主茎和果枝的叶柄直径大于V2；D3处理下，V1的主茎叶柄直径小于V2，果枝叶柄直径大于V2。2023年D1和D2处理下，V1的主茎和果枝叶柄直径均大于V2（表5）。

2.4.1 棉花主茎叶柄直径的变化。棉花主茎叶柄直径随主茎节位的变化趋势如附图6。2022年用线性函数拟合3个密度处理下V1的主茎叶柄直径与主茎节位序的关系。2023年用对数模型拟合3个密度处理下V1的主茎叶柄直径与主茎节位序的函数关系。2022年V2D1和V2D2处理下以及2023年V2D3处理下，用线性函数拟合棉花主茎叶柄直径与主茎节位序的关系。2022年V2D3处理下用指数模型拟合主茎叶柄直径与主茎节位序的函数关系。2023年用对数模型拟合D1和D2处理下V2的主茎叶柄直径与主茎节位序的函数关系（表6）。

2.4.2 棉花果枝叶柄直径的变化。除2022年V2D2和2023年V2D3处理外，其他处理下的果枝叶柄直径均随果枝节位序的增大而降低（附图7）。2022年V1D1、V1D3和V2D3处理下以及2023年V1D1、V1D3和V2D2处理下，用对数模型拟合棉花果枝叶柄直径与果枝节位序的函数关系。2022年V1D2和V2D2处理下以及2023年V1D2和V2D3处理下用指数模型拟合棉花果枝叶柄直径与果枝节位序的函数关系。2022年和2023年V2D1处理下棉花果枝叶柄直径随果枝节位序增大呈线性变化趋势（表6）。

2.5 不同品种和密度对棉花节间长的影响

2022年V1D3处理下的棉花主茎节间长显著大于V1D2处理，V1D2处理显著大于V1D1处理，2023年3个密度处理下V1的主茎节间长无显著差异。2022年和2023年，3个密度处理下V2的主茎节间长无显著差异（表7）。

2022年V1D1处理下的棉花果枝节间长显著低于V1D2处理，2023年V1D2处理下的果枝节间长显著低于V1D3处理。2022年V2D3处理下的果枝节间长显著低于V2D1和V2D2处理，2023年3个密度处理下V2的果枝节间长无显著差异（表7）。

2022年除D1处理的主茎节间长外，其他处理下V1的主茎和果枝的节间长均大于V2。2023年D1和D3处理下，V1的主茎节间长小于V2，V1的果枝节间长大于V2；D2处理下，V1的主茎和果枝节间长均小于V2（表7）。

2.5.1 棉花主茎节间长的变化。节间长随主茎节位的增大呈先增大后减小的趋势（附图8）。用洛伦兹模型拟合棉花主茎节间长与主茎节位序的函数关系。2022年和2023年V1分别在D2和D1处理下的主茎最大节间长（Lm）最大，V2分别在D2和D3处理下的Lm最大。2022年和2023年，在同一密度下V1的Lm均小于V2，Lm对应的主茎节位序大于V2（除D1处理外）（表8）。

2.5.2 棉花果枝节间长的变化。不同处理下果枝节间长随果枝节位的增大呈降低趋势（附图9）。2022年3个密度处理下V1的果枝节间长随果枝节位序呈线性变化趋势，2023年V1D1和V1D2处理下用对数模型拟合棉花果枝节间长与果枝节位序的函数关系，V1D3处理下用指数模型拟合。2022和2023年，V2D1处理下用对数模型拟合棉花果枝节间长与果枝节位序的函数关系，V2D2处理下用指数模型拟合，V2D3处理下果枝节间长随果枝节位序的增大呈线性变化趋势（表8）。

2.6 不同品种和密度对棉花节间直径的影响

2022年V1D2处理下的棉花主茎节间直径显著高于V1D1和V1D3处理，2023年3个密度处理下V1的主茎节间直径无显著差异。2022年3个密度处理下V2的主茎节间直径无显著差异，2023年V2D1处理下的主茎节间直径显著高于V2D2和V2D3处理（表9）。

2022年V1D2处理下的棉花果枝节间直径显著高于V1D1处理，V1D1处理显著高于V1D3处理，2023年V1D3处理下的果枝节间直径显著低于V1D1和V1D2处理。2022年V2D2处理下的果枝节间直径显著高于V2D3处理，2023年V2D1处理下的果枝节间直径显著高于V2D3处理（表9）。

2022年，D1处理下V1的主茎节间直径大于V2；D2处理下，V1主茎和果枝的节间直径均大于V2；D3处理下，V1主茎和果枝的节间直径均小于V2。2023年D1处理下，V1主茎和果枝的节间直径均小于V2；D2和D3处理下，V1主茎和果枝的节间直径均大于V2（表9）。

2.6.1 棉花主茎节间直径的变化。主茎节间直径随主茎节位序的增大呈降低趋势（附图10）。用logistic模型拟合主茎节间直径与主茎节位序的函数关系。2022年和2023年，V1在D2处理下的主茎最大节间直径（Dm）最大，V2分别在D3和D1处理下的Dm最大。2022年在同一密度下，V1的Dm均大于V2（除D3处理外），Dm对应的主茎节位序小于V2（除D3处理外）；2023年在同一密度下，V1的Dm均大于V2（除D1处理外），Dm对应的主茎节位序小于V2（除D2处理外）（表10）。

2.6.2 棉花果枝节间直径的变化。果枝节间直径随果枝节位的增大呈降低趋势（附图11）。2022年和2023年，在3个密度处理下V1果枝节间直径与果枝节位序的函数关系均用对数模型拟合。2022年和2023年V2D1处理下的果枝节间直径随果枝节位增大呈线性变化趋势。2022年V2D2和V2D3处理下以及2023年V2D3处理下，均用对数模型拟合果枝节间直径与果枝节位序的函数关系。2023年V2D2处理下用指数模型拟合二者的关系（表10）。

2.7 不同品种和密度对棉花产量及产量构成因素的影响

2022年V1D3处理的籽棉产量最高，显著高于V1D1和V2D1处理；随种植密度的增大，2个品种的籽棉产量均呈增加趋势（图1A）。2023年，V1D1处理的籽棉产量最高，显著高于V1D2处理；V2的籽棉产量随种植密度的增大而增加（图1B）。除V1D1处理外，其余处理下的籽棉产量均表现为2022年高于2023年。同一年份同一密度处理下，V1和V2的籽棉产量无显著差异。

2022年，V2D3处理的皮棉产量最高，显著高于V1D1处理；随种植密度的增大，2个品种的皮棉产量均呈增加趋势（图1C）。2023年，V2D3处理的皮棉产量最高，V2D2处理次之，二者均显著高于V1D2处理；V2的皮棉产量随种植密度的增大而增加（图1D）。除V1D1处理外，其余处理下的皮棉产量均表现为2022年高于2023年。同一年份同一密度处理下，V1和V2的皮棉产量无显著差异（除2023年D2处理外）。

2022年，V1D3处理的铃重最大，显著高于V2D1、V2D2和V2D3处理。2022年同一密度处理下，V1的铃重均高于V2（图1E）。2023年，V2D1处理的铃重最大，显著高于V1D1、V1D2和V1D3处理；V2的铃重随密度的增大而减小。2023年同一密度处理下，V2的铃重均显著高于V1（图1F）。

2022年，V2D3处理的每公顷铃数最多，显著大于V1D1和V1D2处理；随密度的增大，2个品种的每公顷铃数均呈增加趋势。2022年同一密度处理下，V2的每公顷铃数均大于V1（图1G）。2023年，V1D3处理的每公顷铃数最多，显著高于V2D1处理（图1H）。

2022年和2023年，V2D2处理的衣分最高，显著高于V1D1、V1D2和V1D3处理。同一密度下，V2的衣分显著高于V1（图1I～J）。

3 讨论

在机采棉的种植管理中，综合考虑叶片大小和种植密度至关重要。本研究表明，与D1（11株·m－2）和D2（22株·m－2）处理相比，中棉所127和欣试518这2个品种在高密度（28株·m－2）处理下的主茎和果枝的叶长处于中等水平，这与邢晋等[20]的研究结果相似。2022年在同一种植密度下，中棉所127的主茎和果枝的叶长均大于欣试518。叶片作为植物进行光合作用和呼吸作用的主要器官，其大小直接影响植物的生长速度和生产力。叶片越大，其吸收阳光和二氧化碳的能力越强，能为植株提供更多的能量和养分，促进棉花的生长发育，但叶片过大会增加蒸腾面积，增加水分散失。此外，种植密度过高会导致植株间互相遮挡，冠层通风透光性差，影响光合效率，导致蕾铃脱落率较高[21]。

本研究表明，2022年中棉所127主茎叶柄长随种植密度的增大而增大；欣试518主茎叶柄长随种植密度的增大而减小。2023年，中棉所127和欣试518这2个品种在低密度处理（11株·m－2）下的主茎叶柄长大于高密度处理（28株·m－2）。2022年这2个品种的主茎叶柄直径在D2处理下较大，2023年则相反，在D2处理下较小。2022年和2023年这2个品种在D2处理下的果枝叶柄直径较大（2023年欣试518除外）。张旺峰等[22]研究表明，在高密度条件下，叶片之间相互遮挡会减少直射光进入棉花冠层中下部，降低下层叶片的光合作用效率，导致棉花生长速度变慢[9]。Mao等[23]研究表明，较高的植棉密度会加剧植株之间的竞争，限制叶柄的生长以争夺更多的光照、水分和养分等资源。此外，植株还可能会调整资源的分配方式，减少光合产物向叶柄中的分配比例，以提高光合作用和对养分的吸收效率，这都会影响叶柄的生长。

本研究表明，2022年中棉所127主茎节间长随种植密度的增大而增大，且2023年中棉所127在高密度处理下的果枝节间长较大，这与王燕等[24]和崔延楠等[25]发现的在相同的行距和株距条件下，种植密度越高，棉花的节间长度就越短的研究结果相反。这可能是棉花品种、土壤条件、气候环境等因素不同造成的。2022年欣试518果枝节间长随种植密度的增大而减小。研究表明，节间越短，越有利于紧凑株型的形成，在高密度条件下，棉花植株之间的竞争更加激烈，为了能够获得更多的阳光和养分，植株会缩短节间长度[20， 26]。

本研究发现，2022年中棉所127和欣试518这2个品种在D2处理下的主茎和果枝的节间直径都较大，2023年2个品种的主茎节间直径随种植密度的增加而减小。这与史加亮[27]和张娜等[28]的研究结果一致。在低密度种植条件下，单株棉花的距离较大，有更多的生长空间，棉株可以获取到更多的光照、水分和土壤养分。由于资源竞争较少，可以将更多的养分和能量分配到结构生长上，良好的冠层结构有助于改善气体交换，提升光合作用效率[22， 29]。通过调节棉花种植密度和品种，主茎节间长度、主茎节间直径以及果枝节间长度和果枝节间直径降低，利于形成紧凑的株型。

由于供试品种的数量较少，本研究得出的结论还不够全面，也没有测定棉花纤维品质性状。大田试验环境的复杂性使得研究棉花株型结构、产量和纤维品质等方面的农艺措施难以准确量化。同时，这种研究需要耗费大量的时间和成本。

4 结论

2022年和2023年，中棉所127分别在D1和D2处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长以及节间长最小。2022年欣试518在D3处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径及节间长均最小。2023年，中棉所127在D2处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长及节间长最小；欣试518在D3处理下的主茎和果枝的叶柄长及节间直径最小。2022年在同一种植密度下，中棉所127的主茎和果枝的叶长大于欣试518，节间长不低于欣试518。2023年在同一密度下，中棉所127和欣试518的主茎和果枝的叶长、节间长和节间直径均无显著差异。2022年，中棉所127主茎叶柄长和主茎节间长均随种植密度的增大而增大；欣试518主茎叶片长、主茎叶柄长以及果枝节间长的变化趋势与之相反。2022年和2023年2个品种的主茎节间直径随种植密度的增加呈先增大后减小或减小趋势。2022年中棉所127和欣试518以及2023年欣试518的籽棉产量与皮棉产量都随种植密度的增大而增加。V1D3（中棉所127、28株·m－2）处理的籽棉产量在2022年最高，在2023年也较高。2022年和2023年V2D3（欣试518、28株·m－2）处理下的皮棉产量最高。2022年和2023年欣试518的衣分均显著高于中棉所127。因此，在本试验条件下较优的种植密度为28株·m－2，欣试518的皮棉产量更高。

附图附表：

详见本刊网站（http：//joumal.cricaas.com.cn/）本文网页版。

附表1" "方差分析结果

Table S1" "Variance analysis result

附图1" "2022 年和2023 年棉花生长季的气象参数

Fig. S1" "Meteorological parameters in the growing season of cotton in 2022 and 2023

附图2" "棉花主茎叶长

Fig. S2" "Leaf length of cotton main stem

附图3" "棉花果枝叶长

Fig. S3" "Leaf length of cotton fruiting branch

附图4" "棉花主茎叶柄长

Fig. S4" "Petiole length of cotton main stem

附图5" "棉花果枝叶柄长

Fig. S5" "Petiole length of cotton fruiting branch

附图6" "棉花主茎叶柄直径

Fig. S6" "Petiole diameter of cotton main stem

附图7" "棉花果枝叶柄直径

Fig. S7" "Petiole diameter of cotton fruiting branch

附图8" "棉花主茎节间长

Fig. S8" "Internode length of cotton main stem

附图9" "棉花果枝节间长

Fig. S9" "Internode length of cotton fruiting branch

附图10" "棉花主茎节间直径

Fig. S10" "Internode diameter of cotton main stem

附图11" "棉花果枝节间直径

Fig. S11" "Internode diameter of cotton fruiting branch

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（责任编辑：王小璐 责任校对：王国鑫） ●