运用土壤水分表征小麦受渍影响程度的指标构建

杨小琴,万 肖,胡佩敏,熊勤学,陈啟行

(1. 长江大学农学院,湖北 荆州 434025;2. 荆州市气象局,湖北 荆州 434020;3. 长阳土家族自治县农业产业服务中心,湖北 宜昌 443500)

【研究意义】渍害是影响长江中下游地区小麦生长的主要农业气象灾害之一[1]。渍害形成的主要原因是土壤孔隙水分增加,氧气减少,土壤通透性变差,作物根系呼吸作用受到抑制,根系活力下降,水肥吸收能力减弱,最终导致生物量降低[2]。长江中下游地区3—4月降水量一般在300～400 mm,占年降雨量的30%～40%。此时正值小麦营养生长和生殖生长时期,年渍害发生频率较高[3]。因此,基于土壤含氧量构建渍害机理模型对防范小麦渍害,减缓小麦受渍程度,稳定渍害多发区小麦产量有重要意义。【前人研究进展】目前,国内外分析小麦受渍程度及影响的特征量有两类,一类是基于土壤地下水位埋深指标构建,如累计超标准地下水深(SEW30)[4]、累计超标准地面水深(SFW)[5]、累计综合涝渍水深(SFEW30)[6]、涝渍连续抑制天数(CSDI)[7-9]和等效淹渍历时(SFD)[10]等,这类特征量因多侧重于统计分析在涝渍胁迫条件下作物根系缺氧、呼吸受阻导致根系水分亏缺的原因,不能及时反映因过度灌溉引起的小麦受渍程度及影响,且遥感数据难以反演地下水位埋深程度,因此在大范围小麦渍害评估中较少使用;另一类是基于气象要素构建,如涝渍害日指数[11]、湿渍害日指数[12-13]等,这类特征量只考虑了气象条件的影响,较少考虑对渍害形成过程中必不可少的其他孕灾环境因子(如土壤、地形、水文要素),不能完全表征实际小麦受渍程度[14]。此外,渍害对作物影响的作物生长模拟模型中,多采用土壤含水量或地下水位埋深等指标作为渍害影响因子,模拟计算作物受渍程度[15],如DRAINMOD(A hydrological model for poorly drained soils)模型[16]、APSIM(Agricultural production systems simulator)模型[17]和SWAGMAN Destiny(Salt water and groundwater MANagement destiny)模型[18]等,APSIM和SWAGMAN Destiny模型是利用土壤含水量计算低氧胁迫对作物根系生长的影响,定量分析渍害对作物产量的影响[19]。Lizaso等[20]曾尝试将低氧(或无氧)胁迫因子引入CERES(Crop environment resource synthesis)-Wheat模型,产量模拟效果良好。朱建强等[21-22]研究发现间歇性多次涝渍的综合胁迫显著影响作物产量,特别是高强度涝渍胁迫与多日连晴转雨或多日连雨转晴引起的剧烈天气变化的叠加使作物减产更为严重,但多次渍害胁迫下作物的反应机理非简单的灾害叠加,需要进一步研究。【本研究切入点】渍害主要体现在土壤氧浓度的变化,土壤氧浓度值过低主要与土壤含水量过高或者地下水位埋深过浅有直接关系[23-24]。氧浓度值过低影响作物根系发生无氧胁迫或低氧胁迫,进而影响作物正常生长发育或产量形成,用低氧胁迫指数表征作物受渍程度的特征值,在一定程度上不仅能反映渍害发生程度,也能反映作物生长过程中多次受渍害影响程度及其对作物产量的影响[25]。因此构建基于土壤体积含水量的表征作物受渍程度的特征值,能准确定量体现整个生长季作物的受渍程度,为作物产量预报、减灾防灾提供科学依据。【拟解决的关键问题】以耐渍品种“扬麦11”和不耐渍品种“郑麦7698”为供试品种[26],通过小麦(单次或2次)受渍的盆栽试验,利用APSIM模型中土壤水分低氧胁迫对根系总影响的计算公式,提出小麦受渍日指数,结合土壤体积含水量构建小麦受渍指数特征量;分析小麦受渍指数特征量与小麦叶片叶绿素相对含量SPAD值(Soil and plant analysis development)、产量的关系,验证受渍指数特征量对单次、2次受渍的模拟效果,为小麦产量预报和减灾抗灾提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

小麦渍害盆栽试验于2021年11月至2022年5月在长江大学农学院露天试验基地(112°08′ E,30°21′ N)进行,试验盆栽箱长0.60 m,宽0.45 m,高0.35 m,供试品种为耐渍品种“扬麦11”(Y)和不耐渍品种“郑麦7698”(Z)。全部盆栽试验于2021年11月3日统一播种,播种前每箱土壤均施用均匀混合复合肥[m(N)∶m(P2O5)∶m(K2O)=15∶15∶15]17.78 g/kg、钾肥0.89 g/kg和尿素3.94 g/kg;测定播种前土壤基本理化性质为pH 8.15、全氮1.47 g/kg、全磷0.67 g/kg、全钾10.25 g/kg、有机质16.78 g/kg、碱解氮58.44 mg/kg、有效磷30.62 mg/kg和速效钾110.12 mg/kg。全部供试盆栽于2022年1月25日小麦分蘖期追施尿素4.17 g/kg。

试验共设置4个渍水处理:0(CK)、5、12、20 d,每个处理重复3次,两品种分别于拔节至孕穗时期(3月8日至4月28日,记为B)、开花至成熟时期(4月1日至5月21日,记为C)进行受渍处理,该时期为小麦需水临界期[27]。试验设置2种受渍处理方式:单次持续受渍和2次持续受渍。对照(CK)不进行受渍处理,田间管理和其它处理相同。四周用无受渍处理“扬麦11”(Y-0)或“郑麦7698”品种(Z-0)的盆栽箱围成保护行,总计试验盆栽120箱。

于2022年3月8日开展为期5、12和20 d的单次受渍处理,2次受渍处理为单次持续受渍处理后间隔10 d,再进行与单次处理相同时长的受渍处理。试验受渍方式为采用带刻度容量的水桶进行人工浇灌,土壤含水量保持在最大田间持水量90%以上,每天对盆栽箱进行土壤含水量监测和排灌处理,以受渍处理高度距离土面5 cm作为渍害胁迫标准[28],并记录每箱土壤每天灌溉量(L)。

1.2 测定项目

土壤水分:利用土壤水分测量仪(EM50)测量土壤体积含水量,1个水分测量仪连接1个水分传感器(EC-5),测量仪探头插入土壤埋深0.05 m,每日8:00—20:00进行观测,设置观测时间间隔为1 h,取24 h平均值作为当天土壤体积含水量。

小麦叶片SPAD值测定:分别在小麦拔节至孕穗期间分5次(3月2日、3月12日、4月3日、4月9日和4月19日)用SPAD-502仪测定小麦叶片SPAD值。每箱选取3片新的完全展开叶(旗叶、倒二叶和倒三叶)进行测定,每片叶随机选定3个测点,将所有测定值取平均得到该处理的SPAD值。

产量测定:于成熟期(5月8日)将小麦全部收获,记录有效穗数和茎蘖数后,手工脱粒,脱粒后采用水选法将实粒、空秕粒及杂质分开,并用烘箱烘干,称量风干实粒总重量。

气象要素:利用实验站HOBO自动气象站自动记录每天降雨量。

小麦产量增减率计算公式如下:

(1)

式中,yr为小麦产量增减率(kg/hm2),ys为小麦受渍样本产量(kg/hm2),yn为小麦对照样本产量(kg/hm2)。

1.3 APSIM小麦受渍特征量

用APSIM模型计算土壤水分低氧胁迫对小麦根系总影响的计算过程[29](图1),通过每日土壤表层体积含水量(SW)计算土壤孔隙水含量(WFPSSW),进而计算低氧胁迫条件下小麦根系特征量(Aerf);结合前期持续受渍天数(Dtime),计算低氧对根系的总影响因子(Laf)。

图1 APSIM模型土壤水分低氧胁迫对小麦根系总影响因子的计算流程图Fig.1 Flow chart for calculating the total effect factor of soil moisture hypoxic stress on wheat root system based on APSIM

根据表层土壤体积含水量计算土壤孔隙水含量,计算公式如下:

(2)

式中,SW为土壤体积含水量(m3/m3);BD为干土容重(g/cm3),用环刀法实际观测为1.4 g/cm3;SD为土壤密度(g/cm3),一般土壤的密度多在2.6～2.8 g/cm3范围内,本文取2.7 g/cm3。

基于土壤孔隙水含量和土壤类型表达低氧对根系影响特征值(Aerf),计算公式如下:

(3)

式中,WFPScrit为临界土壤孔隙水含量,参考Shaw和Meyer[25]分析渍害临界土壤孔隙水含量标准取值(0.65)。Aerf特征量为0～1取值的无量纲参数,当其越接近1,表示土壤孔隙中水分越少,氧气越多;反之,越接近0,表示土壤孔隙中氧气越少。

当土壤孔隙水含量日均值(WFPSsw)>0.65,定义当日小麦受渍害影响;当土壤孔隙水含量日均值(WFPSsw)<0.65,则为小麦处于正常状态,持续受渍天数为0 d;由于小麦根系对渍害反应存在滞后性,设定持续受渍天数≥3 d时,渍害对小麦根系产生影响,此时受渍天数为1 d;当持续受渍每超过1 d,受渍天数累计1 d,持续受渍≥60 d时渍害对小麦产生的影响不变[25]。

(4)

式中,Dtime,i为第i天的受渍天数,i-1、i-2分别表示第i天的前1天和第i天的前2天。

渍害对小麦根系日影响函数是综合考虑了土壤水分低氧胁迫、小麦受渍天数及作物耐渍性等因素影响的特征量[23],计算公式如下:

Lafi=[(1-Aerfi)Dtime,i0.167]×Coefi

(5)

式中,Coefi为不同生育期小麦对渍害反应的权重系数,取值介于0～1。Laf为无量纲单位,介于0～1,越接近1,Laf表示渍害对小麦根系影响越大;Laf越接近0,表示小麦根系受到渍害的影响越小。

越冬期小麦受渍害影响程度随着小麦生育进程不断增大,Coefi值用Sigmoid函数表示呈“S”型曲线[25](图2),计算公式如下:

图2 小麦不同生育期对渍害的权重系数Fig.2 The weight coefficient of wheat waterlogging in the different growth period

(6)

式中,i为距小麦出苗(上年11月30日)后的天数,小麦播种期至11月30日期间,由于小麦处于苗期,认为渍害对小麦生长没有影响,即Coefi值为0。

1.4 小麦受渍指数计算

基于以上APSIM模型对渍害的描述,Laf表征模拟小麦日渍害影响程度,考虑数值量级较小,故扩大1000倍,定义为小麦受渍日指数DWI(Daily waterlogging index),计算公式如下:

DWIi=1000×Lafi

(7)

式中,DWIi为第i天小麦受渍日指数,DWIi越大表示当日小麦受到渍害的危害程度越大。

将小麦整个生长季内每日小麦受渍日指数平均后得到整个生育期受渍指数WI(Waterloggging index),计算公式如下:

(8)

式中,WI为小麦整个生长季受渍害的影响程度;DWI为小麦从播种开始,到指定日期内渍害对小麦生长发育的影响程度;n取值范围为小麦整个生育期,小麦处于苗期时,n为0。

从小麦播种到指定日期,小麦受渍日指数(DWI)累计之和为累计受渍指数(Accumulated waterlogging

index,AWI),计算公式如下:

(9)

式中,n取值范围为小麦从播种开始到指定观测期。

2 结果与分析

2.1 受渍时期、受渍时长对小麦产量增减率的影响

由图3可知,“扬麦11”和“郑麦7698”2个小麦品种在拔节至孕穗期(记为B)或开花至成熟期(记为C)进行单次或者2次持续受渍情况下小麦受渍时长与小麦产量增减率呈极显著线性负相关(P<0.01),相关系数分别为-0.869(“扬麦11”、单次持续受渍)、-0.793(“扬麦11”、2次持续受渍)、-0.929(“郑麦7698”、单次持续受渍)和-0.673(“郑麦7698”、2次持续受渍),即小麦受渍越长小麦产量增减率越低。不同时期受渍对小麦产量增减率的影响有明显差异,“扬麦11”“郑麦7698”开花至成熟期小麦产量增减率明显低于拔节至孕穗期小麦产量增减率,说明在开花至成熟期对小麦进行受渍处理对产量的影响大于拔节至孕穗期。受渍时长相同,单次持续受渍和2次持续受渍条件下,小麦受渍时长与小麦产量增减率的线性模拟曲线斜率差异明显:单次持续受渍处理斜率大于2次受渍处理(“扬麦11”,单次持续受渍斜率(-0.0217)大于2次持续受渍斜率(-0.0074);“郑麦7698”、单次持续受渍斜率(-0.076)大于2次持续受渍斜率(-0.012);当k<0时,k值越小,模拟曲线越陡峭,变化幅度越大,即小麦受渍害对其产量增减率的影响越大);尽管小麦受渍时长与小麦产量增减率呈极显著线性负相关,但线性模拟曲线参数明显与持续受渍时期、受渍次数、受渍品种有关。

**表示极显著相关(P<0.01)。下同。**represents extremely significant correlation(P<0.01). The same as below.

2.2 小麦AWI指数与小麦叶片SPAD值的关系

由图4可知, AWI与小麦叶片SPAD值关系呈极显著线性负相关(P<0.01),相关系数分别为-0.896(“扬麦11”、单次持续受渍)、-0.903(“扬麦11”、2次持续受渍)、-0.882(“郑麦7698”、单次持续受渍)和-0.810(“郑麦7698”、2次持续受渍),即AWI越高,SPAD值越低,表示小麦受渍越重,小麦叶绿素含量及活性越低。

图4 AWI与SPAD的关系Fig.4 The relationship between AWI and SPAD

2.3 受渍指数(WI)与小麦产量增减率的关系

所有处理下WI与小麦产量增减率关系如图5所示,其曲线呈倒“V”型,小麦产量增减率在5.3、6.0时为最大,当WI≤5.3(“扬麦11”)、WI≤6.0(“郑麦7698”)时为WI低值点,WI与小麦产量增减率呈正相关,即WI越大,其产量越高;当WI>5.3(“扬麦11”)、WI>6.0(“郑麦7698”)时为WI高值点,WI与小麦产量增减率呈负相关,即WI越大,其产量增减率越低。

图5 不同受渍处理下WI与小麦产量增减率的散点图Fig.5 Scatter plot of WI and rate of increase or decrease in wheat yield under different waterlogging treatments

WI与小麦产量增减率拟合结果都达到置信区为0.01极显著水平,其相关系数r分别为0.669(“扬麦11”,WI≤5.3)与-0.719(“扬麦11”,WI>5.3)、0.558(“郑麦7698”,WI≤6.0)与-0.733(“郑麦7698”,WI>6.0)。

当WI>5.3(“扬麦11”)、WI>6.0(“郑麦7698”)时,WI与小麦产量增减率线性模拟结果见表1,同一小麦品种一次线性曲线中的截距与斜率相似,受渍时段和受渍次数对曲线的拟合影响无明显差异,即无论小麦生育期受渍或几次持续受渍,若WI相同,则对小麦产量增减率影响相似。

表1 不同受渍处理下WI与小麦产量增减率模拟情况

WI与小麦产量增减率的拟合曲线能体现小麦品种的耐渍性,“扬麦11”耐渍性强,在WI与产量增减率的拟合曲线表现为第二阶段产量增减率与WI斜率低(46.62),“郑麦7698”不耐渍,表现为第二阶段产量增减率与WI斜率高(60.78),即在同等强度的渍害条件下,“郑麦7698”产量下降速度明显大于“扬麦11”。

3 讨 论

长江中下游是我国小麦的主产区之一,该区域长期受季风气候影响,水分胁迫对小麦生长发育影响较大。土壤水分过多导致小麦根系缺氧,造成小麦在关键生长期营养生长不良,产量降低[29]。本研究中小麦受渍时长与小麦产量增减率呈显著线性负相关(P<0.01),表明随着小麦受渍处理时间的增加,小麦产量增减率降低;小麦开花至成熟期受渍害对其产量的影响高于拔节至孕穗期,这与李庆禄等[30]在渍害对小麦生长的影响中的表述一致。研究发现小麦单次受渍处理间隔10 d再进行第2次渍水处理,小麦受渍时长相同条件下,单次持续受渍处理斜率大于2次持续受渍处理,原因可能与小麦自身对渍害有一定的抗性有关,小麦受渍程度到达小麦受渍临界点(5 d)后,小麦根系进行自我调节出现自适期,在此期间,小麦抗渍能力得到提升和后期小麦修复功能起了明显作用。因此,尽管小麦受渍时长与小麦产量增减率呈极显著线性负相关,但其线性模拟曲线参数明显与持续受渍时期、受渍次数、受渍品种有关,仅用受渍时长作为特征量表征小麦受渍程度的普适性不强。

4个处理下AWI与小麦叶片SPAD值关系呈极显著线性负相关(P<0.01),即AWI越高,SPAD值越低,表示小麦受渍越重,小麦叶绿素含量及活性越低,说明AWI能准确反映小麦受渍程度;同一品种不同受渍方式的AWI与小麦叶片SPAD值线性曲线高度重合,说明持续受渍次数、受渍时长的差异对线性曲线无显著影响,即AWI不受受渍时期、受渍持续次数以及受渍时长的限制,无论何时受渍,或持续受渍次数以及受渍时长是否一致,只要AWI相同,对SPAD值的影响相同;“扬麦11”品种线性曲线斜率明显大于“郑麦7698”,说明品种差异对AWI与小麦叶片SPAD值线性曲线存在显著影响,用AWI能反映品种耐渍性的差异。因此,相比用受渍时长作为特征量表征小麦受渍程度,用AWI作为特征量更准确。

WI与小麦产量增减率拟合结果与前人研究的渍害机理模型一致[25],渍害对作物的影响过程主要分为3个阶段:第一阶段(5 d以内)是根系有充分水分供应的机能提升期,小麦产量会提高;第二阶段(5 d以后)是低氧胁迫引起的作物生长抑制期,小麦会因渍害减产;第三阶段为通气组织和不定根为标志的自适期,小麦减产程度会减弱。即当WI≤5.3(“扬麦11”)或6.0(“郑麦7698”)时,WI与小麦产量增减率呈正相关,随着WI变大,小麦产量增减率会增加,此时处于第一个阶段,当WI>5.3(“扬麦11”)或6.0(“郑麦7698”)时,受渍进入第二阶段,即WI越高,小麦产量增减率越低。

基于气象要素构建的表征小麦受渍程度特征值只适用于因过度降水引起的涝渍型渍害,没有考虑其它致灾因子,因此公式中的参数的普适性还需要进一步研究;基于地下水位埋深构建的、表征小麦受渍程度特征值不适用于因过度浇灌引起的农田渍害,而且地下水位埋深都是定点观测,大范围提取地下水位埋深数据困难。本研究中利用土壤体积含水量计算得到的WI,客观体现土壤低氧或者无氧胁迫对小麦的影响,而且适用于所有类型的渍害,具有普适性。其次,目前遥感技术,特别微波主被动遥感的土壤水分监测技术已从地面理论试验阶段经算法研究、星载验证阶段,走向全球的土壤水分的业务化监测阶段[31],为运用WI特征量实时监测渍害提供了理论基础。WI尽管考虑了现有致灾因子的影响,但因为本试验为盆栽试验,土壤体积含水量垂直变化不大,与大田水分特征有显著差异,如果进一步将结果引入大田是将来改进的方向;尽管构建的WI可以反应SPAD值和小麦受渍程度,但其还需要进一步的田间多点验证和区域验证。

4 结 论

(1)受渍时期、受渍时长和小麦耐渍性对小麦产量增减率的影响呈极显著线性负相关,但线性模拟曲线参数明显与持续受渍次数、受渍日期、受渍品种有关。

(2)不同受渍处理下小麦叶片SPAD值与累计受渍指数(AWI)呈极显著负线性相关,即小麦受渍害程度越重,小麦叶绿素含量及活性越低。

(3)WI能准确表达渍害机理模型,即与小麦产量增减率的关系可分为二部分,当WI≤5.3(“扬麦11”)、WI≤6.0(“郑麦7698”)时WI与产量增减率呈正相关,WI越大,其产量增减率越高,反之,当WI>5.3(“扬麦11”)、WI>6.0(“郑麦7698”)时WI与产量增减率呈负相关,WI越大,其产量增减率越低。WI可定量表达小麦受渍程度及对小麦产量增减率的影响。