山東省不同生態條件氣候因素對谷子產量的影響

楊延兵，秦嶺，王潤豐，陳二影，尹秀波，劉玉芹，張素梅，叢新軍， 李國瑜，王樂政，管延安

山東省不同生態條件氣候因素對谷子產量的影響

楊延兵1，秦嶺1，王潤豐1，陳二影1，尹秀波2，劉玉芹3，張素梅3，叢新軍4， 李國瑜4，王樂政5，管延安1

（1山東省農業科學院作物研究所/山東省特色作物工程實驗室，濟南 250100；2山東省農業技術推廣總站，濟南 250100；3臨沂市農業科學院，山東臨沂 276000；4泰安市農業科學院，山東泰安 271000；5德州市農業科學院，山東德州 253000）

【】谷子籽粒產量是谷子生產最重要指標之一。氣候因素的變化對農業生產影響巨大，研究山東地區不同生態條件下氣候因素的變化對谷子產量的影響，解析不同生態條件下育成谷子品種籽粒產量的變化規律，為優質特色谷子品種選育及生產利用提供科學依據。利用華北夏谷區選育的8個優質、特色谷子新品種，2016—2017年種植在山東省不同生態條件下的5個試點，成熟收獲后測定谷子籽粒產量，進行多因素方差分析，利用Duncan方法檢測籽粒產量差異顯著性；利用Pearson方法對谷子產量和谷子生育期間氣溫、降水量、日照時數等因素進行相關性分析。不同年份、地點×年份、地點×品種對谷子籽粒產量影響極顯著（＜0.01），品種、品種×年份、地點×品種×年份對籽粒產量影響顯著（＜0.05）。地點、地點×年份、地點×品種、品種對谷子產量變異貢獻率較大，分別為50.05%、19.76%、12.32%和8.67%；年份、品種×年份變異貢獻率相對較小，分別為2.70%和1.69%。2017年谷子產量總體比2016年提高4.55%，但是試點之間表現不一致；濟南市、臨沂市、濟寧市2017年產量比2016年分別提高21.64%、18.47%和3.96%，而德州市、泰安市試點2017年產量水平分別比2016年低8.66%和9.78%，同一試點不同年份之間產量差異顯著的原因主要由氣候因素引起，特別是降水量和降水時間的分布。2年5個試點8個谷子品種平均產量為5 657.2 kg·hm-2，變幅為5 267.8—5 926.0 kg·hm-2，豫谷18產量最低，濟谷20產量最高。濟谷20、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號和中谷2號產量差異不顯著，但顯著高于濟谷19和豫谷18。相關性分析表明，谷子籽粒產量與各時段平均氣溫正相關（＞0.05）；與生育期總平均氣溫顯著正相關（＜0.05），與各時段最高溫度正相關（＞0.05）；與6月中旬、6月下旬苗期降雨量負相關（＞0.05），與7月下旬至8月中旬孕穗至開花期的降雨量負相關（＞0.05）；與9月中下旬灌漿中后期光照時間正相關（＞0.05）。山東地區不同年份、地點、品種、地點×年份、地點×品種等因素對谷子產量影響有較大影響；不同年份、不同地點的氣溫和降水是影響谷子產量的重要原因，谷子全生育期平均氣溫升高提高了谷子籽粒產量；苗期、抽穗開花期降雨多對谷子產量有不利影響。不同年份、不同地點品種產量存在較大差異，濟谷20、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號、中谷2號等品種在山東地區不同生態條件下有較好的豐產性和穩定性。

谷子；產量；生態條件；氣溫；降水量；光照時間

0 引言

【研究意義】不同生態環境的地點之間，不僅存在土壤肥力、質地、耕作栽培制度等差異，而且當地的氣候因素（氣溫、降水、日照等）等也存在較大的差異，氣候因素的變化對農業生產的影響受到越來越多的關注[1-8]。考察不同生態環境特別是氣候因素對作物的影響，有利于應對氣候變化對作物帶來的負面影響[9-11]。谷子是中國起源的粟類作物[12]，其抗旱耐瘠，節水省肥，是典型的環境友好型作物，在旱作生態可持續農業建設和種植業結構調整中具有重要作用，也是應對未來更加干旱環境的戰略儲備作物[13]。近年來，谷子育種工作取得重要進展，2001—2015年通過國家谷子區域試驗鑒定的夏谷型品種有51個，這些品種為華北夏谷區谷子生產提供了品種保證[14]。研究育成谷子品種在不同生態條件下的綜合表現，分析氣候因素對谷子產量和品質的影響，解析品種對生態環境的適應性，探討實現谷子豐產、穩產的途徑，不僅可以為育種工作提供借鑒和參考，而且為品種的生產利用和布局提供技術支撐?！厩叭搜芯窟M展】關于氣候生態因素對谷子產量的影響有較多研究。何少斌等[15]通過分析長治地區1956—1980年的谷子產量和氣候資料，研究產量和氣候變化的關系，表明該地區谷子全生育期（5—9月）的總降水量與產量呈正相關，7月下旬至9月上旬的降水量與谷子產量達到極顯著水平，這一時期正是谷子抽穗開花和灌漿的主要時期，是谷子一生需水最多的關鍵時期，降水多少對谷子產量的高低有很大影響。劉猛等[16]依據武安市1983—2012年30年的降雨和谷子單產數據，研究了干旱雨養區自然降雨與谷子單產水平的關系，認為谷子生育期（5—9月）降雨量在490 mm以內時，谷子單產隨著降雨量的增加呈現增長的趨勢，降雨量超過490 mm，谷子的單產與降雨量呈負相關，谷子的單產受7月和8月的降雨量影響顯著。郭天財等[17]對河南濟源縣25年（1961—1985年）夏谷產量和氣溫、降水和日照等氣象因素的關系做了統計分析，認為總降水量不足和降雨時間分配不合理是該縣影響夏谷產量的主要因素，9月上旬降水偏少對產量影響最大。張榮等[18]對大同市1961—2010年谷子單產與氣溫、降水和日照等氣象因子的關系進行分析，表明大同市谷子生育期內溫、光、水的變化趨勢與谷子生長發育的需求基本吻合，造成谷子產量波動的主要原因是降水量和日照時數在時間分配上的不合理，同時谷子全生育期的總積溫和生育期平均氣溫也通過影響谷子所需要的水分嚴重地影響谷子產量。曹玲等[19]收集甘肅省不同區域氣溫、降水和谷子產量資料數據，分析了氣候因素變化對甘肅省谷子產量的影響，表明氣候暖干化是該區域氣候變化的特點，氣候變暖有利于谷子產量增加，區域內谷子產量與溫度、降水量顯著相關，旱作區谷子產量隨生育期內氣溫增高、降水量增多而提高，綠洲灌區谷子產量隨氣溫增高而提高，各地谷子產量的年際波動主要受氣象因素的影響。以上這些研究多基于某一區域的特點或歷史資料研究氣候因素變化對谷子產量的影響。一般來說隨著溫度的升高，谷子籽粒產量上升，降水量的大小和時間分布對谷子產量有重要影響。然而不同區域氣候因素的變化存在差異，而且當前的生產條件已經出現了較大的變化。張婷等[20]認為近十多年來華北夏谷區谷子生育期氣候趨向于暖濕，造成谷子產量顯著差異的原因主要取決于氣候因素，谷子產量與最低溫、降水量呈極顯著負相關；對產量貢獻較大且為負效應的是最低溫，為正效應的是最高溫。李志江等[21]也認為東北春谷區氣候條件嚴重影響谷子的產量。李國瑜等[22]研究了積溫和降水對夏谷品種濟谷16和濟谷18生長發育的影響，認為夏谷生產應依據降雨、氣溫及光照等氣象因素，確定適宜的播種時期，使夏谷需水關鍵期與當地自然降水規律相匹配，減輕生育期內不利氣象條件的影響，最大限度地使拔節、幼穗分化期與多雨時段相吻合，從而夏谷實現高產、穩產。【本研究切入點】山東省谷子主要種植在濟南市、濟寧市、臨沂市、泰安市等丘陵山區及部分平原地區。總之，區域內光、溫、水等氣候資源豐富，雨熱同季。谷子主要種植區為旱作雨養區，主要依靠自然降水從事谷子生產。谷子的生長區域性較強，而且谷子生態條件、生產條件不同區域差異較大，年際之間有一定的波動。針對山東省區域內不同的生態條件，研究育成品種的適應性，及氣候因素的變化對谷子的產量的影響，相關研究缺乏?！緮M解決的關鍵問題】本研究選用當前華北夏谷區選育的優質、特色夏谷新品種，在山東省不同生態條件的5個試點，統計這些谷子品種的產量表現，分析谷子產量與氣候因素等生態條件變化的規律，探討實現區域內谷子優質、穩產、高產的途徑，為優質品種的選育和生產利用提供科學依據，同時可以為同類型地區的谷子生產提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

選取當前山東谷子生產中推廣種植的8個谷子新品種作為供試材料（電子附表1），于2016—2017年在山東省不同生態條件下谷子主要產區進行試驗，試驗點包括濟南市（山東省農業科學院作物研究所試驗基地，117.09°E/36.71°N，海拔24 m）、濟寧市（山東圣豐種業試驗地，115.01°E/35.42°N，56 m）、臨沂市（臨沂市農業科學研究院試驗地，118.26°E/35.09°N，海拔51 m）、泰安市（泰安市農業科學研究院試驗基地，116.46°E/36.14°N，海拔85 m）、德州市（德州市農業科學研究院試驗地，116.33°E/37.34°N，海拔22 m），各試驗點2016—2017年谷子生育期6月—9月的主要氣象因素（平均氣溫、降雨量和光照時數）如電子附表2，各試驗點的氣象因素來源于山東氣象服務網（http:// 112.33.4.68:9090/index.php）或試驗點自測數據。

每品種種植6行，行長5 m，行距0.5 m，畝留苗密度4.0萬，3次重復，隨機區組排列，調查抽穗期、成熟期等物侯期性狀。管理措施高于普通大田。成熟時小區全收獲計產，收獲時每小區取樣20株，調查主要農藝性狀。各試驗點于當年的6月中旬播種，9月下旬收獲，具體見電子附表3。

1.2 數據處理與分析

用Microsoft Excel 2010處理數據，用DPS v7.05數據處理系統進行方差分析和差異顯著性檢驗（Duncan新復極差法），利用SPSS 22.0進行相關性分析（Pearson法）。

2 結果

2.1 產量的多因素方差分析及變異貢獻率

通過對產量進行2年5點方差分析和因素貢獻率分析（表1），年份間、地點×年份、地點×品種對產量影響差異極顯著（＜0.01），品種、品種×年份、地點×品種×年份之間影響差異顯著（＜0.05）；而變異的貢獻率分析表明，地點對產量變異貢獻率最大，為50.05%；其次為地點和年份互作、地點和品種互作，分別為19.76%和12.32%；品種對產量變異的貢獻率為8.67%；地點×品種×年份三因素互作變異貢獻率為4.81%，年份、品種×年份變異貢獻率相對較小，分別為2.70%和1.69%。

表1 谷子籽粒產量多因素方差分析和變因貢獻率

貢獻率（%）=變因×100%/（總-誤-區組） Contribution rate (%)=F×100%/(T-E-B)

2.2 年份、地點對谷子籽粒產量的影響

2年5點8個品種谷子籽粒平均產量5 657.2 kg·hm-2（表2）。2017年5個試驗點平均產量比2016年升高251.8 kg·hm-2，提高4.55%，但是各試點產量表現并不一致。同一地點不同年份產量差異極大，濟南市、臨沂市、濟寧市試點2017年產量比2016年分別升高1 092.0、928.1和257.6 kg·hm-2；尤其是濟南市、臨沂市試點2017年比2016年產量提高21.64%和18.47%。而德州市、泰安市試點2017年產量比2016年下降509.2和509.4 kg·hm-2，分別降低8.66%和9.78%。

2016—2017年5個試點的產量表現并不完全一致（表2），2016年產量變幅為5 024.7—6 499.6 kg·hm-2，試點之間差異顯著；試點產量水平依次為濟寧市＞德州市＞泰安市＞濟南市＞臨沂市。2017年產量變幅4 699.9—6 757.3 kg·hm-2，試點之間產量差異顯著，試點產量水平依次為濟寧市＞濟南市＞臨沂市＞德州市＞泰安市。濟寧市試點2年平均產量水平較高，泰安市試點產量水平最低，濟寧市和泰安市試點產量差異顯著，其他試點平均產量差異不顯著。

2.3 品種對籽粒產量的影響

通過對2016—2017年品種產量的統計分析（表3）。2016年產量變幅為5 117.7—5 914.8 kg·hm-2，濟谷20最高，濟谷19最低，品種產量差異顯著，產量水平依次為濟谷20＞濟綠谷1號＞中谷2號＞濟谷22＞濟糯谷2號＞濟谷21＞豫谷18＞濟谷19。2017年產量變幅為5 252.3—6 070.4 kg·hm-2，濟糯谷2號最高，豫谷18最低，產量水平依次為濟糯谷2號＞濟谷22＞濟谷20＞濟綠谷1號＞中谷2號＞濟谷21＞濟谷19＞豫谷18；而且濟糯谷2號、濟谷22、濟谷20、濟綠谷1號、中谷2號和濟谷21產量差異不顯著。2年8個品種的產量水平并不完全一致，說明品種對年際環境條件的表現存在差異。2年8個品種平均產量變幅為5 267.8—5 926.0 kg·hm-2，豫谷18產量最低，濟谷20產量最高。濟谷20、濟谷21、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號和中谷2號產量顯著高于濟谷19和豫谷18；濟谷20、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號和中谷2號產量差異不顯著，濟谷19和豫谷18產量差異不顯著。

表2 2016—2017年不同地點谷子籽粒產量的差異

表中數據為平均值，同列數據后不同小寫字母表示處理間差異達5%顯著水平。下同

Means of values followed by different small letters in the same column mean significant difference at 0.05 level. The same as below

表3 不同品種谷子品種產量的差異及變異度

2016年各品種產量變異度為2.83%—9.14%，濟谷22變異度最小，豫谷18變異度最大；2017年品種變異度為3.74%—9.54%，濟谷21最低，濟谷22最高。2年5點綜合變異度為2.14%—7.15%，濟谷20產量表現最好，變異度最小，穩產性好；濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號、中谷2號和濟谷21變異較小，產量水平較高，濟谷19和豫谷18變異度較大，分別為7.02%和7.15%。

2.4 年份、地點、品種互作對產量的影響

2016—2017年5個試點8個品種的產量水平及差異顯著性見表4。

2016年濟南市試點產量變幅為4 834.9—5 285.6 kg·hm-2，8個品種產量差異不顯著。德州市試點除濟谷19外，其他品種產量變幅5 728.1—6 358.6 kg·hm-2，差異不顯著。臨沂市試點濟谷20、濟綠谷1號、中谷2號產量為5 260.0—5 641.9 kg·hm-2，差異不顯著，顯著高于其他5個品種。濟寧市試點和臨沂市試點類似，濟谷20、中谷2號和濟綠谷1號產量差異不顯著，顯著高于其他品種。泰安市試點濟谷20、濟谷21、濟綠谷1號和濟谷22差異不顯著；但顯著高于濟谷19、濟糯谷2號、中谷2號和豫谷18；2016年豫谷18在泰安試點谷瘟病發病嚴重，產量水平僅有4 230.8 kg·hm-2，其他品種都較豫谷18顯著增產。2016年綜合5個試點表現，濟谷20和濟綠谷1號產量顯著高于其他品種。

2017年各試點的品種表現和2016年有所不同。濟南市試點總體各品種表現較好，產量變幅為5 694.5—6 518.1 kg·hm-2，平均產量超過6 000 kg·hm-2，濟谷20和濟綠谷1號產量最高。德州市試點8個品種間產量變幅為4 824.7—5 833.6 kg·hm-2，但差異不顯著，這與部分品種發生倒伏，小區之間產量差異較大有關。臨沂市試點產量水平較2016年有較大的提升，整體提高18.5%；其中，中谷2號、濟糯谷2號和濟谷22表現較好，產量顯著高于其他品種。濟寧市試點8個品種產量變幅為6 539.2—7 092.0 kg·hm-2，差異不顯著。泰安市試點產量水平總體較低，平均為4 699.9 kg·hm-2，變幅為3 974.21—5 682.6 kg·hm-2，濟谷22表現最好，2017年泰安試點豫谷18谷瘟病依然嚴重，產量最低。2017年綜合5個試點表現，濟谷20、濟糯谷2號、濟綠谷1號和濟谷22產量表現最好。

總之，谷子生育期多雨，病害、倒伏成為制約谷子產量的重要因素。豫谷18是適應性非常廣的品種，但在不同試點由于谷瘟病發病較重，嚴重影響了產量。濟谷20在2年5個試點表現總體穩定，穩產性較好。中谷2號中矮稈，抗倒性較好，在濟寧市、臨沂市、德州市、濟南市等試點總體表現較好。

2.5 籽粒產量和氣象因子的相關性

通過對谷子產量和谷子生育期各旬段平均氣溫、最高氣溫、降水量、日照時數進行相關性分析（表5）。產量與各旬段平均氣溫呈正相關，與生育期平均氣溫呈顯著正相關（＜0.05）；與各旬段的最高氣溫呈正相關。與各旬段降雨量相關性不一致，但均不顯著（＞0.05）；表現為與6月上旬播種前降雨量呈正相關關系，與6月中下旬苗期降雨量呈負相關關系，與7月上、中旬拔節孕穗階段降雨量正相關（＞0.05），與7月下旬、8月上中旬抽穗開花期降雨量負相關（＞0.05），與8月下旬、9月份灌漿期降雨量呈正相關關系（＞0.05）。籽粒產量與各旬段日照時數相關性均不顯著，而且相關系數相對較小，相關性較弱，日照時數可能不是山東區域內谷子產量的限制因素。

表4 2016—2017年5個試驗地點各品種產量的差異

表5 谷子籽粒產量和各時段氣象因素的相關系數

*和**分別表示處理間差異達5%和1%顯著水平

* and ** represent significances at 0.05 and 0.01 levels, respectively

3 討論

3.1 品種基因型對谷子產量的影響

谷子產量性狀是數量性狀，產量水平是品種和環境條件綜合作用的結果，除品種自身的遺傳因素外，外界環境條件的變化對產量的影響較大[23-24]。本研究表明品種基因型對籽粒產量變異貢獻率僅占8.67%，而地點、地點×年份互作對產量變異貢獻率分別為50.5%和19.76%；與外界環境條件相比，品種基因型對產量變異的貢獻率相對較小，特別是氣候因素的波動對谷子產量影響較大。曹玲等[19]研究表明谷子產量年際氣象波動指數占實際產量變異系數的54%—73%，這和本研究結果相似。品種是基礎，外界環境條件通過品種的遺傳基礎發揮作用，地點×品種互作占變異的12.32%，影響較大。因此，優異的谷子品種選擇適宜的地點，才能發揮品種最大的遺傳潛力。

本研究品種間產量水平差異顯著，從綜合表現來看，濟谷20對各地生態條件的適應性最好，適應性最廣；濟谷20、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號和中谷2號2年平均產量差異不顯著，穩定性較好，且顯著高于豫谷18和濟谷19。豫谷18作為一個適應性較好的品種，先后通過華北夏谷區鑒定、西北春谷區、東北春谷區區域試驗[25]，目前仍作為華北夏谷聯合鑒定試驗的對照品種。本研究中豫谷18在各試點谷瘟病較重，產量相對較低，不排除種性退化、抗性降低的原因，其他品種多是近兩年鑒定登記的品種，育成品種的產量水平有所提高是另一方面的原因。

近年來，隨著豫谷18、中谷2號等中矮稈品種的育成，谷子抗倒性有了較大進步，谷子抗病性，尤其是谷瘟病成為谷子產量水平的重要限制因素。選育抗倒性好、抗病突出，尤其是抗谷瘟病的品種，成為夏谷區近一個階段谷子豐產、穩產的重要保證。

3.2 氣象因素的變化和谷子產量的相關性

本研究表明山東區域內谷子籽粒產量和生育期平均氣溫顯著正相關（＜0.05），說明在一定的氣溫范圍內，平均氣溫的升高有利于籽粒產量的積累，這和曹玲等[19]對甘肅省旱作區和綠洲灌區谷子產量和氣溫變化的研究結果基本一致。

谷子產量與6月上旬播種前降雨量呈正相關關系，與6月中、下旬苗期降雨量呈負相關關系，與7月下旬、8月上中旬抽穗開花期降雨量呈負相關關系，與8月下旬、9月份降雨量呈正相關關系。這種相關性基本與谷子生育期需水規律相契合。播種前墑情好有利于苗全、苗齊、苗壯，為豐產奠定良好基礎；幼苗期需水量較少，耐旱性最強，適度干旱有利于根系下扎，農諺中就有：“小苗旱個死，老來一肚籽”的說法；苗期雨水過多，不利于形成壯苗；谷子拔節到抽穗開花（7月上旬—8月中旬）是需水量最多的階段，此期占全生育期需水總量的50%—70%；而抽穗開花期雨水較多、光照不足將影響開花授精，對產量形成負面影響。谷子從灌漿到成熟（8月下旬—9月下旬）需水占全生育期需水總量的30%—40%，此期是決定粒重和穗重的關鍵時期，如遇干旱，會使秕谷增多，粒重降低，若遇秋澇，光照不足，會增加不育小花數，降低結實率[26]。這說明不同生態條件下，而降雨量大小和時間分布與谷子生育進度需水要求是否吻合，成為影響谷子產量重要的氣象因素。

本研究中谷子產量與日照時數相關性均不顯著，而且相關系數較小，相關性較弱，說明日照時數可能不是山東省區域內谷子產量的限制因子，而氣溫和降水是影響山東區域谷子產量的重要氣象因素。因此，加強農田基本建設，在谷子的需水敏感期，做到旱能澆、澇能排，確保谷子豐產穩產。

3.3 不同年份氣候因素差異對試點谷子產量的影響

研究表明不同年份各試點谷子產量差異顯著，濟南市、臨沂市試點2016年產量比2017年分別低21.64%和18.47%。年際間氣候因子的差異會對作物產量產生顯著影響[27]，不同年份谷子生育期內氣候因素的差異可能是造成谷子產量差異的重要原因。吳國忠[28]研究認為旱作區在干旱少雨的情況下，平均氣溫、降雨量和谷子產量呈正相關關系；劉猛等[17]和肖成海等[29]研究表明在一定范圍內，谷子產量和降雨量正相關，超過一定范圍谷子產量和降雨量負相關；其他作物也有類似研究結果[8]。本研究中各試點除平均氣溫升高因素外，降水量和降水分布對谷子產量可能影響較大。

濟南市試點2016年谷子生育期內降雨量為821.8 mm，比2017年多390.6 mm。2016年濟南市試點7月下旬、8月上旬和中旬谷子孕穗至開花期間，降雨量分別為83.9、209.0和181.7 mm，分別比常年平均多32.3%、187.5%和194.0%。大量降雨造成土壤黏濕、透氣性差，空氣濕度大，對谷子生長、開花授粉極為不利，而且陰雨天造成部分品種倒伏，病害嚴重，這可能是2016年濟南市試點產量水平較低的主要原因。2017年濟南市試點產量平均超過6 000 kg·km-2，7月下旬、8月上旬和中旬降雨量分別為91.6、52.7和73.7 mm，比常年平均多54.2%、-27.5%和19.3%，谷子抽穗、開花期降雨相對適中，而且8月下旬、9月上旬和中旬降雨較少，谷子灌漿期光照充足，這可能是2017年濟南試點產量水平較高的主要原因。

臨沂市試驗點2016年谷子生育期降雨量為456.2 mm，2017年降雨量為663.0 mm，2017年比2016年降雨量多206.8 mm，而且降雨時間分布差異較大；2016年臨沂試點降雨量6月上、中、下旬降雨量分別為4.1、97.9和76.9 mm，而2017年6月上、中、下分別為25.4、0和15.4 mm。2016年6月中、下旬降雨明顯偏多，苗期受到澇害形成弱苗可能是2016年臨沂試點谷子產量較低的原因。2017年盡管降雨量較大，但是主要集中在7月上旬和中旬，這時谷子處于拔節-抽穗階段，谷子產生大量氣生根，耐澇能力相對較強，而且試驗田排水及時，沒有造成澇害，其他時段基本適合谷子生長。德州市試點2016年谷子產量比2017年高8.66%。谷子生育期德州市試點2016年降雨量402.2 mm，2017年為374.5 mm，2017年谷子生育期降雨量不足可能是影響谷子產量的重要原因。而且7月—8月上旬拔節至開花是谷子一生需水量最大的時候，這個時期水量不足嚴重影響谷子產量，而德州市試點2017年這一時期降雨明顯偏少，7月份69.4 mm，8月上旬20.2 mm。

泰安市試點2016年谷子產量比2017年高9.78%?？疾?年的氣象因素，2016年平均氣溫高于2017年0.4℃，另外一個原因可能是泰安試點谷子生育期內降雨的時間分布。2017年8月中旬至9月中旬降雨量偏少，只有61.8 mm，尤其9月份只有11.5 mm，谷子抽穗開花、灌漿是谷子需水最多的關鍵時期，降雨不足可能是造成產量較低的另一個原因。

濟寧市試點2年的產量僅相差3.96%，差異較小。

總之，一地的氣候條件相對穩定，但具體年份之間存在較大差異，尤其是降水量和降水時間分布，屬于不可控因素。短時間內的暴雨往往伴隨著大風等災害性天氣，極易造成谷子倒伏；降雨多、濕度大、日照時間短也容易引起谷子病害的發生。異常氣候因素會對作物生長產生重要影響[30]，何繼紅等[31]研究表明谷子產量變幅較大與其任何一個生育階段的極端降雨及氣溫變化密切相關。

山東省谷子主產區主要是旱作雨養區，同一地點不同年份谷子產量存在較大差異，說明產量水平極易受到氣候因素等外界環境條件的影響。當然谷子產量差異不僅包含了年份、地點之間氣候因素的差異，而且土壤質地、肥力、栽培管理水平等都會影響谷子的產量水平，具體尚需進一步研究。

4 結論

年份、地點、品種、地點×年份和地點×品種等因素對谷子產量影響較大；不同年份、不同地點的氣溫和降水是影響谷子產量差異的重要原因；生育期內平均氣溫升高有利于谷子產量的提高；不同年份之間降水量的變化及降水時間分布的差異對谷子產量影響較大；苗期、抽穗開花期過量降雨對谷子產量有不利影響。谷子產量是品種基因型和生態環境因素綜合作用的結果，濟谷20、濟谷22、濟綠谷1號、濟糯谷2號、中谷2號等品種在山東地區不同生態條件下有較好的豐產性和穩定性。

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Effects of Climatic Factors under Diverse Ecological Conditions on Foxtail Millet () Yield in Shandong

YANG YanBing1, QIN Ling1, WANG RunFeng1, CHEN ErYing1, YIN XiuBo2, LIU YuQin3, ZHANG SuMei3, CONG XinJun4, LI GuoYu4, WANG LeZheng5, GUAN YanAn1

（1Institute of Crop, Shandong Academy of Agricultural Sciences/Shandong Engineering Laboratory for Featured Crop, Jinan 250100;2Shandong General Station of Agricultural Technology Extension, Jinan 250100;3Linyi Academy of Agricultural Sciences, Linyi 276000, Shandong;4Taian Academy of Agricultural Sciences, Taian 271000, Shandong;5Dezhou Academy of Agricultural Sciences, Dezhou 253000, Shandong）

【】Grain yield is one of the most important indicators in evaluating foxtail millet productivity and is greatly affected by the fluctuation of climatic factors. The researches on the effects of climatic factors on grain yield and the varietal response of grain yield to different ecological conditions in shandong can provide scientific basis for selecting, breeding and planting high-quality foxtail millet. 【】Eight newly released foxtail millet cultivars selected from the summer-sown region of North China were planted at five locations in two consecutive years (2016 and 2017). Grain yields of these cultivars were measured. Analysis of Variance (ANOVA) was used to determine the significance of differences in grain yields by Duncan’s Multiple Range Test. And correlation analysis between grain yield and air temperature, rainfall, and sunshine duration were conducted by Pearson’s method. 【】ANOVA showed that growing years, growing locations × growing years, and growing locations × cultivar genotypes had highly significant effects on the variations in grain yields (＜0.01). Similarly, cultivar genotypes, cultivar genotypes × growing years, and growing years × cultivar genotypes × growing years showed significant influence on grain yields (＜0.05). Growing locations, growing locations × growing years, growing locations × cultivar genotypes and cultivar genotypes had high contribution rates (50.05%, 19.76%, 12.32%, and 8.67%, respectively), whereas growing years, cultivar genotypes × growing years had low contribution rates (2.70% and 1.69%, respectively) to the variations in grain yields. In 2017, the average yield per unit area of eight foxtail millet cultivars was 4.55% higher than that in 2016, however, that was not consistent between growing locations. The annual outputs from Jinan, Linyi and Jining in 2017 were increased by 21.64%, 18.47% and 3.96%, respectively, while from Dezhou and Taian the annual outputs were decreased by 8.66% and 9.78%, respectively, compared with those in 2016. The average yields of eight cultivars from five locations across two years were 5 657.2 kg·hm-2ranging from 5 267.8 kg·hm-2to 5 926.0 kg·hm-2. The yield of Yugu18 had the lowest yield while Jigu20 had the highest yield. No significant difference in grain yields was observed between cultivars Jigu20, Jigu22, Jilügu1, Jinuogu2 and Zhonggu2, however, grain yields of these cultivars were significantly higher than Jigu19 and Yugu18. Correlation analysis showed that the grain yield was positively but not significantly correlated with the average temperature and maximum temperature at each time period (＞0.05). However, it was significantly positively correlated with the total average temperature of the whole growth period (＜0.05). On the other hand, grain yield was negatively correlated with the rainfall at seedling stage (middle and late June) (＞0.05), and the rainfall during the periods from pregnancy heading to flowering (from late July to middle August) (＞0.05). Furthermore, grain yield was positively correlated with sunshine duration in middle and late September (＞0.05). 【】Growing years, growing locations, cultivar genotypes, growing locations × growing years and growing locations × cultivar genotypes had significant effects on the yields of foxtail millet in Shandong. The fluctuation of ecological factors across different years and different locations, especially the air temperature and rainfall were the important factors affecting the yields. Higher average air temperature during the whole growth period was beneficial to increasing grain yield. Excessive rainfall at seedling and heading stages had negative effects on grain yields. The yield of testingcultivars was significantly different between years and between experimental sites. The cultivars, Jigu20, Jigu22, Jilügu1, Jinuogu2 and Zhonggu2 had good fertility and stability across ecological conditions.

foxtail millet; yield; ecological conditions; air temperature; rainfall; sunshine

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.07.005

2019-06-19；

2019-12-23

山東省現代農業產業技術體系創新團隊專項資金（SDAIT-15-03）、山東種業集團股份有限公司創新項目（ZYCX2016016）、山東省農業科學院創新工程（CXGC2018D02）、現代農業產業技術體系專項（CARS-06）

楊延兵，E-mail：ybyang_666@163.com。通信作者管延安，E-mail：yguan65@163.com

（責任編輯 李莉）