京津冀地區密植高產宜機收籽粒春玉米品種篩選

王金濤，董心亮，蘇 寒，陳 佩，劉 毅，劉小京，孫宏勇※

（1.中國科學院遺傳與發育生物學研究所農業資源研究中心，石家莊 050022；2.滄州市南大港管理區農科所，滄州 061103）

0 引 言

玉米籽粒機收可以實現玉米生產的全程機械化，大幅提高玉米生產效率，宜機收籽粒的玉米品種篩選是實現籽粒機收重要環節。目前國內適宜籽粒機收的玉米品種較少，需要從現有品種中篩選出適宜籽粒機收的品種，并明確適宜籽粒機收品種特點，為培育宜機收籽粒玉米品種提供參考。因此如何確定特定地區的宜籽粒機收玉米的評價指標及其判別標準，如何通過多個評價指標對參試品種進行綜合評價，對于推廣籽粒機收技術具有重要意義。

美國目前廣泛推廣種植的適籽粒直收玉米品種的主要特征是雄穗小、植株矮、株型緊湊、植株高240～250 cm左右，穗位高110 cm左右，整齊度高、耐密植、單株生產力高、抗倒伏、抗病蟲、灌漿脫水快、全生育期110～120 d、收獲時籽粒含水量15%～20%等[1]。國家最新出臺的玉米品種審定主要指標中規定適宜機械化收獲的普通玉米需要具有豐產穩產性、抗倒性、抗病性、早熟性、低含水率、穗位整齊、苞葉松緊適中、耐密植等特點[2]。國家標準GBT 21962—2008《玉米收獲機械 技術條件》[3]規定玉米籽粒機收的評價指標為籽粒破碎率≤5%、總損失率≤5%和籽粒含雜率≤3%。目前吉林、內蒙古、寧夏、山西、河南等地開展了針對適宜籽粒機收玉米品種篩選的研究，主要的評價指標為產量、籽粒含水率、生育期、倒伏倒折率、機收質量（籽粒破碎率、籽粒含雜率和總損失率）、穗粒腐病率等[4-9]。但是目前研究中產量方面考慮高產指標的較多，考慮穩產指標的較少；籽粒含水率均以收獲時籽粒含水率為標準，沒有統一的時間標準，可比性較差；水分利用效率（Water Use Efficiency, WUE）等抗旱性指標和增密增產率等耐密性指標考慮較少，而且各指標沒有進行較好的歸類匯總；同時不同地區的環境條件也會影響評價指標及其判別標準的選擇及確定。京津冀地區為玉米的適宜種植區[10]，玉米種植面積和產量分別是全國的8.95%和8.45%[11]。京津冀地區北部以種植春玉米為主，中南部地區以冬小麥-夏玉米一年兩作的種植制度為主。由于冬小麥季長期利用地下水進行灌溉，導致地下水超采嚴重，目前正在將冬小麥-夏玉米一年兩作的種植制度調整為冬小麥-夏玉米-春玉米兩年三作或春玉米一年一作，以減少地下水的開采[12]，因此京津冀地區春玉米種植面積不斷增加。春玉米生育期較長，增產潛力較大，而且成熟后有充足的時間保證籽粒脫水，適宜進行籽粒機收。但是目前針對京津冀地區適宜籽粒機收的春玉米品種篩選研究較少，因此需要根據該地區的氣候條件、水資源情況、種植制度、栽培措施等選擇適宜的評價指標及其判別標準。

在篩選適宜籽粒機收的春玉米品種時，需要對參試品種的產量、機收質量和WUE等相關指標進行評價，而在多指標評價系統中存在參試品種不能滿足全部評價指標的問題，因此需要對參試品種進行綜合性狀評價。綜合性狀評價常用的方法為灰色關聯度法[13-14]、DTOPSIS（Dynamic Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法[15]、灰色局勢決策法[16]等?；疑P聯度法通過計算評價對象各評價指標值與各評價指標理想值的關聯系數，依據各指標權重，對評價對象各評價指標與各評價指標理想值的綜合關聯度進行排序，進而確定評價對象的優劣[13]。昝凱等[17]在大豆新品種（系）的農藝性狀表現綜合分析中認為，與灰色關聯度法相比DTOPSIS法更能體現品種間綜合性狀的差異，評價效果相對較好；馬輝等[18]在對4個機采棉品種的10個性狀綜合評價中認為DTOPSIS法優于灰色關聯度法。DTOPSIS法通過計算各對象的各評價指標對各評價指標理想值的相對接近度，按照相對接近度大小排序確定各評價對象的優劣順序[15,17-18]。灰色局勢決策法與DTOPSIS法類似，但灰色局勢決策法將用于綜合評價的指標分為上限效果測度、下限效果測度和適中效果測度[15-16]。夏來坤等[15]采用基于熵權的DTOPSIS法和灰色局勢決策法對宜機收玉米品種進行綜合評價，認為 2種評價方法均能客觀全面評價玉米品種的宜機收性，但灰色局勢決策法分類更準確，計算過程也相對簡單。在選擇評價方法的同時，有關學者也關注到在對品種進行綜合評價時，評價指標的權重確定至關重要[19]。

指標權重的確定方法主要有經驗賦權法[16,19]、層次分析法[20-21]、灰色關聯度法[17]、熵權法[15,21]、變異系數法[14]等。其中經驗賦權法根據評價篩選目標結合實際情況及評價對象的特點進行主觀賦權，層次分析法也是主觀賦權的方法，與經驗賦權法的不同在于層次分析法可以根據統一的兩兩標度方法對人們主觀判斷加以形式化的表達和處理，逐步剔除主觀性，從而盡可能地轉化為客觀描述[22]?；疑P聯度法、熵權法和變異系數法為客觀賦權法，灰色關聯度法通過比較評價對象的各評價指標與各評價指標理想值的關聯度大小來確定指標權重；熵權法和變異系數法類似，均是通過計算各評價指標在個評價對象間的波動情況來確定指標權重[14,23-24]。層次分析法（主觀權重）和熵權法（客觀權重）常用來確定評價指標的組合權重，以減少單獨主觀賦權或客觀賦權帶來的偏差[21,23-24]。

本研究通過3 a田間品種與種植密度互作試驗，確定京津冀地區密植高產宜機收籽粒春玉米品種的各級評價指標，并明確各評價指標的判別標準；通過層次分析法和熵權法對各評價指標賦予權重，建立品種篩選體系，篩選出京津冀地區密植高產宜機收籽粒的春玉米品種。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

京津冀地區年平均氣溫 12 ℃左右，年平均降雨量507 mm左右，年日照時數2 450 h左右，無霜期200 d左右[25]。試驗地位于河北省滄州市南大港管理區（117°19′E，38°24′N），海拔6.6 m，位于京津冀東南部地區，屬暖溫帶半濕潤季風氣候。年平均氣溫12.2 ℃，年平均降雨量560 mm左右，年日照時數2 801.1 h，無霜期194 d，是京津冀地區玉米生產規模和效率的優勢區[26]。

1.2 試驗設計

品種和種植密度互作篩選試驗于 2017—2019年進行，每年的參試品種見表1。鄭單958、粒收1號、東單913、華農887、金科玉3306和廣德5為聯網共性品種，豫單9953和金博士509為表現優異品種，2017—2019年均參加試驗。魯單9006經過2 a試驗后表現較差，故2019年不再參加試驗。2018年增加京農科728、迪卡517、科育186和豫豐98進行試驗。每個品種設置60 000、75 000和 90 000株/hm2共 3個種植密度，試驗小區面積約66.7 m2，每個處理重復3次，采用隨機區組排列。

表1 2017年—2019年品種―種植密度互作試驗參試玉米品種Table 1 Maize varieties in the variety-density interaction experiment from 2017 to 2019

籽粒機收試驗于2018-2019年進行，2018年試驗品種為金科玉3306、豫豐98和科育186，2019年試驗品種為金科玉3306、豫豐98和豫單9953，播種密度為75 000株/hm2。收獲時設置3個收獲期，2018年為10月15日、10月22日和10月29日，2019年為10月20日、10月29日和11月5日。

1.3 測定指標與方法

1.3.1 籽粒機收損失率、籽粒破碎率、含雜率

按照GB/T 21961—2008[3]計算籽粒機收總損失率、籽粒破碎率和含雜率，共18組數據。

1.3.2 產量、水分利用效率及其高穩系數

在生理成熟期，每個小區取2行連續7 m的植株，記錄果穗數，晾曬后將籽粒剝下稱質量，每個小區隨機數取300粒稱質量，之后放入鼓風恒溫箱內80 ℃烘干至恒質量，通過籽粒含水率和取樣產量濕質量，折算成14%含水率的產量（Y, kg/hm2）。

播種前和生理成熟后取土，通過烘干法獲得播種前和生理成熟后的土壤含水率，通過水量平衡法得到玉米耗水量（ET, mm），水分利用效率（WUE, kg/m3）為：

產量高穩性和 WUE高穩性均可利用溫振民等[27]提出的高穩系數（HSC）法進行判定：

式中HSCi為第i個品種的產量高穩系數或WUE高穩系數，Xi為第i個品種的平均產量或平均 WUE，Si為第i個品種的產量標準差或WUE標準差，XCK為目標產量或目標WUE。HSC越高，品種的產量高穩性或WUE高穩性越好。

1.3.3 生理成熟后植株各部位含水率

生理成熟時及之后每隔5 d左右每個小區取2株玉米，將莖、葉、苞葉、穗軸、籽粒分開后立刻稱取濕質量，放到鼓風恒溫箱里105 ℃殺青1 h，然后80 ℃烘至恒定質量，稱取各部位干質量。含水率計算公式如下：

式中M為含水率，%；WW為濕質量，g；DW為干質量，g。

生理成熟后x天的籽粒含水率由基于擴散理論的籽粒脫水模型進行計算[28-29]：

式中Me為玉米籽粒平衡含水率，%；k為擴散系數，表征籽粒的脫水速率；x為生理成熟后天數，d；M0為玉米生理成熟時籽粒含水率，%。RH為大氣相對濕度，%；T為大氣平均溫度，℃。根據 2017—2019年籽粒脫水數據，求解出各品種M0和k。利用3 a的氣象數據得到9-10月平均Me，以消除氣象因素對籽粒脫水表現的影響，進而求出各品種生理成熟后10 d的籽粒含水率。

1.3.4 穗位高標準差

灌漿期每個小區選取連續10個植株，測量穗位高，計算穗位高標準差。由于穗位高標準差不會隨機收時間延后而變化，籽粒機收試驗穗位高標準差測量樣本為6組。

1.3.5 穗粒腐病率和倒伏倒折率

生理成熟時每個小區取2行連續7 m的植株，記錄總株數、穗粒腐病株數和倒伏倒折株數，通過總株數和穗粒腐病株數計算出穗粒腐病率，通過總株數和倒伏倒折株數計算出倒伏倒折率。

1.3.6 各指標隨種植密度的相對變化比例

當種植密度增加15 000株/hm2時，各指標的相對變化比例計算如下：

式中RCR為各指標的相對變化比例，%；△X15000為種植密度增加15 000株各指標的變化值；X60000和X75000分別為各指標在60 000和75 000株/hm2下的值；Slope為各指標與種植密度線性相關關系的斜率，通過各指標與種植密度的線性擬合得到。

1.4 篩選指標權重確定

多指標評價系統存在參試品種不能滿足全部評價指標的問題，因此需要確定各評價指標權重，對參試品種進行綜合評比。本文采用層次分析法（主觀權重）和熵權法（客觀權重）確定評價指標的組合權重，以減少單獨主觀賦權或客觀賦權帶來的偏差

1.4.1 層次分析法確定主觀權重

采用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[22-24]確定各級評價指標的主觀權重。邀請10位具有相關研究經驗的專家，參考前人研究成果，對各級評價指標進行兩兩比較評判，構建評判矩陣，取平均值后得到各級指標的平均判斷矩陣，進而確定權重。通過各級評價指標權重相乘，得到最末級評價指標的主觀權重向量Wh=(wh1,wh2, …,whn)T，其中2, …,n。

1.4.2 熵權法確定客觀權重

采用熵權法[23,24]確定各評價指標的客觀權重，主要步驟為：考慮評價系統有m個待評價的玉米品種和n個評價指標，確定初始評價矩陣Aij=(aij)m×n，其中aij為第i個玉米品種在第j個評價指標上的值。評價指標中越大越好的指標根據式（6）進行歸一化處理，越小越好的指標根據式（7）進行歸一化處理，以消除不同指標間的量綱影響；計算各評價指標的熵權；根據各評價指標的熵權確定評價指標客觀權重向量We=(we1,we2, …,wen)T，其中。

1.4.3 組合權重

組合權重（Wc）可由層次分析法確定的主觀權重（Wh）和熵權法確定的客觀權重（We）加權平均得到：

式中p1和p2為主觀權重和客觀權重所占的比例，0≤p1，p2≤1，且p1+p2=1，根據決策者對二者的信任程度確定，本研究中均取值0.5。

1.5 品種篩選

首先假設一個判別品種，該品種各評價指標值為各評價指標的判別標準。因此評價系統就有（m+1）個參試玉米品種和n個評價指標，從而得到初始評價矩陣Aij=(aij)(m+1)×n。采用式（6）和式（7）將初始評價矩陣進行歸一化處理，得到規范化矩陣Xij=(xij)(m+1)×n。將規范化矩陣Xij=(xij)(m+1)×n與組合權重向量Wc=(wc1,wc2, …,wcn)T相乘，可得到各品種綜合評分向量SC=(SC1,SC2, …,SCm+1)T，綜合得分高于判別品種的認為是京津冀地區密植高產宜機收春玉米潛在品種，排名前三位的可作為推薦品種，低于判別品種得分的則認為不適宜作為京津冀地區密植高產宜機收春玉米品種。

1.6 數據處理

文中數據處理及圖表制作應用Microsoft Excel 2013完成。

2 結果與分析

適宜籽粒機收是品種篩選的首要目標，同時還應兼顧傳統玉米品種篩選中的高產、穩產、穗粒腐病低等特性，在水資源不足、地下水超采嚴重的京津冀地區，篩選WUE高的玉米品種有利于節水和地下水回補。因此將密植高產宜機收籽粒春玉米品種篩選的一級評價指標定為：宜機收性、高產穩產優質性和WUE高穩性，每個一級評價指標下分別設置若干個二級和三級評價指標，根據田間試驗確定每個二級和三級評價指標及其判別標準。

2.1 宜機收性評價指標篩選及判別標準

根據GBT21962—2008《玉米收獲機械 技術條件》[3]，玉米籽粒機收的評價指標為籽粒破碎率≤5%、總損失率≤5%和籽粒含雜率≤3%，同時收獲速率關系到機收籽粒的效率，因此將籽粒破碎率、損失率、含雜率和收獲速率作為宜機收性的二級評價指標。

2.1.1 籽粒破碎率評價指標篩選及判別標準

圖1為根據2018和2019年的籽粒機收試驗得到的玉米籽粒破碎率和含雜率與籽粒含水率的關系。其中籽粒破碎率與籽粒含水率呈顯著的開口向上二次曲線關系（圖1a），籽粒含水率可在一定程度上反映籽粒破碎率，因此將籽粒含水率作為籽粒破碎率的三級評價指標。由圖1a可知，籽粒破碎率≤5%的籽粒含水率在 3.6%～24.8%之間，因此將籽粒含水率的判別標準定為≤25%。根據華北地區春玉米生理成熟后籽粒脫水過程分析，一半的處理生理成熟后 10 d的籽粒含水率可以降到25%[28]，因此將生理成熟后10 d的籽粒含水率≤25%作為判別標準。由式（4）計算出各品種生理成熟后10 d的籽粒含水率，如表2所示。

圖1 玉米籽粒破碎率和含雜率與籽粒含水率的關系Fig.1 Relationships between maize kernel broken rate and impurity rate with kernel moisture content

2.1.2 含雜率評價指標篩選及判別標準

由圖1b可知，籽粒機收的含雜率與籽粒含水率呈顯著的指數關系，因此將籽粒含水率作為含雜率的三級評價指標。以含雜率≤3%為判別標準，籽粒含水率應≤26.99%，為了統一籽粒含水率判別標準，將生理成熟后10 d籽粒含水率≤25%作為判別標準。

2.1.3 損失率評價指標篩選及判別標準

圖2為根據2018和2019年的籽粒機收試驗得到的總損失率與籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高標準差關系。其中籽粒機收的總損失率與籽粒含水率呈顯著的開口向上二次曲線關系，與倒伏倒折率和穗位高標準差呈顯著的線性正相關關系，因此將籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高標準差作為總損失率的三級指標。由于2018年和 2019年受臺風天氣影響，發生了大面積根倒，影響了試驗效果，沒有得到籽粒含水率判別閾值，故籽粒含水率判別標準與籽粒破碎率保持一致，即以生理成熟后10 d的籽粒含水率≤25%作為判別標準（表2）。以總損失率≤5%為判別標準，得到倒伏倒折率應小于1.4%。由于天氣的影響，參試品種3 a平均倒伏倒折率為8.55%～81.68%（表2），《GBT21962—2008玉米收獲機械 技術條件》[3]規定籽粒機收的植株倒伏倒折率應≤5%，因此倒伏倒折率的判別標準設為≤5%。以總損失率≤5%為判別標準，得到穗位高標準差應≤5.93 cm（表2）。

2.1.4 收獲速率評價指標篩選及判別標準

收獲速率影響籽粒機收的作業效率，而倒伏倒折率是影響籽粒機收速率的重要因素。薛軍等[30]研究表明收獲速率隨倒伏倒折率的增加以指數形式遞減，因此將倒伏倒折率作為收獲速率的三級評價指標，倒伏倒折率判別標準與籽粒損失率下倒伏倒折率保持一致為≤5%。

2.2 高產穩產優質性評價指標篩選及判別標準

產量是品種篩選時的一項重要指標，高產前提下需要在不同年份間產量穩定，還要具有穗粒腐病少的特點，以達到優質的目的，同時還應注重群體和單株產量隨種植密度變化的情況。因此一級指標高產穩產優質性下設立 4個二級指標，分別為產量高穩系數、種植密度增加15 000株/hm2群體產量變化比例及單株產量變化比例和穗粒腐病率。

圖3為3種種植密度下各品種2017—2019年的平均產量，其中所有處理的平均產量為10 889.64 kg/hm2，金科玉 3306在 90 000株/hm2下的產量最高，為13 165.67 kg/hm2，所有處理的產量標準差平均值為1 776.79 kg/hm2。Meng等[31]利用 Hybrid-Maize模型模擬華北地區玉米平均潛在產量為15 500 kg/hm2，以此作為產量高穩系數計算中的目標產量。根據式（2），由各種植密度下各品種的3年平均產量、產量標準差平均值和目標產量，計算出各處理產量的高穩系數，每個品種3種種植密度下高穩系數平均值作為該品種的產量高穩系數（表3）。由所有處理的平均產量、產量標準差平均值和目標產量得到產量高穩系數評判標準為≥0.53（表3）。

表4為各指標與種植密度的線性相關關系及隨種植密度的變化率，其中群體產量與種植密度呈顯著的線性正相關關系，而單株產量與種植密度呈顯著的線性負相關關系。當種植密度在60 000～90 000株/hm2時，種植密度增加15 000株/hm2時群體產量的平均變化比例為增加 6.59%，單株產量的平均變化比例為下降8.38%，因此種植密度增加15 000株/hm2群體產量增加比例的判別標準為≥6.59%，種植密度增加15 000株/hm2單株產量下降比例的判別標準為≤8.38%。圖4為不同種植密度下各品種2017—2019年穗粒腐病率，所有處理的平均穗粒腐病發病率為 1.75%，根據 GB 1353—2017《玉米》[32]中規定，籽粒霉變粒≤2%，因此穗粒腐病率的判別標準≤2%。

表2 2017―2019年不同種植密度下各品種的生理成熟后10 d的籽粒含水率、穗位高標準差和倒伏倒折率Table 2 The kernel moisture content at 10 days after physiological maturity, standard deviation of ear height and lodging rate for each variety under each planting density from 2017 to 2019

圖2 總損失率與籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高標準差關系Fig.2 Relationships between total loss rate with kernel moisture content, lodging and folding rate and standard deviation of ear height.

圖3 不同種植密度下各品種2017—2019年的平均產量Fig.3 Average yield of each variety under different planting densities from 2017 to 2019

表3 2017―2019年不同種植密度下各品種的產量和WUE高穩系數Table 3 The high stability coefficient for yield and Water Use Efficiency(WUE) of each variety under different plant densities from 2017 to 2019

圖4 不同種植密度下各品種2017—2019年平均穗粒腐病率Fig.4 Average ear rot rate of each variety under different plant densities from 2017 to 2019

表4 2017―2019年各指標與種植密度的線性相關關系及隨種植密度的變化率Table 4 Relationship of each index with planting density and the relative change rate of each index with planting density increasing from 2017 to 2019

圖5 不同種植密度下各品種2017—2019年平均WUEFig.5 Average WUE of each variety under different plant densities

2.3 WUE高穩性評價指標篩選及判別標準

由于京津冀地區水資源不足，地下水超采嚴重，因此該地區的春玉米應兼具WUE高和穩的特點，同時還應考慮WUE隨種植密度增加的變化情況。本文將WUE高穩系數和種植密度增加15 000株/hm2時WUE的變化比例作為WUE高穩性的二級指標。圖5為3種種植密度下各品種2017—2019年的平均WUE，其中所有處理的平均WUE為2.28 kg/m3，金科玉3306在90 000株/hm2下的WUE最高，為3.23 kg/m3，所有處理的WUE標準差平均值為0.43 kg/m3。Zheng等[33]研究表明，華北平原玉米的WUE潛力為3.68 kg/m3，以此作為WUE高穩系數計算中的目標WUE。根據式（2），由各種植密度下各品種的3年平均WUE、WUE標準差和目標WUE計算出各處理的WUE高穩系數，取每個品種 3種種植密度下高穩系數平均值作為該品種的 WUE高穩系數（表3）。由所有處理的平均WUE、WUE標準差平均值和目標WUE計算出WUE高穩系數的判別標準為≥0.46（表3）。由表4可知，WUE與種植密度呈顯著的線性正相關關系，當種植密度在 60 000～90 000株/hm2時，種植密度增加15 000株/hm2時WUE平均增加比例為11.89%，因此種植密度增加15 000株/hm2時WUE增加比例的判別標準為≥11.89%。

2.4 篩選指標權重及品種篩選結果

表5為各級評價指標編號及其判別標準，表6為各末級指標通過層次分析法確定的主觀權重、通過熵權法確定的權重和組合權重。在用層次分析法確定指標權重時，由于籽粒破碎率、損失率和含雜率下三級指標均包含生理成熟后10 d籽粒含水率（C111、C121和C131），因此生理成熟后10 d籽粒含水率權重為C111、C121和C131權重之和。由于損失率和收獲速率下三級指標均包含倒伏倒折率（C122和C141），因此生理成熟后10 d籽粒含水率權重為C122和C141權重之和。一級評價指標中宜機收性、高產穩產優質和WUE高穩性的權重分別為0.328 9、0.508 4和0.163 6，所有9個末級評價指標層次分析法權重在 0.008 8～0.251 4之間。在用熵權法確定指標權重時，一級評價指標中宜機收性、高產穩產優質和WUE高穩性的權重分別為0.337 7、0.412 6和0.249 7，所有9個末級評價指標熵權法權重在0.091 3～0.127 1之間。一級指標的客觀權重與主觀權重變化一致，從大到小均是高產穩產優質性、宜機收性、WUE高穩性（表6）。

將層次分析法權重和熵權法權重按式（8）求得各末級指標的組合權重（表6），一級評價指標中宜機收性、高產穩產優質和 WUE高穩性的權重分別為 0.368 8、0.406 4和0.224 9，一級指標的組合權重、主觀權重和客觀權重變化一致，均是高產穩產優質性＞宜機收性＞WUE高穩性。所有 9個末級評價指標組合權重從大到小為：生理成熟后10 d籽粒含水率（0.184 9）、產量高穩系數（0.152 6）、 WUE高穩系數（0.143 6）、倒伏倒折率（0.127 0）、種植密度增加 15 000株/hm2產量增加比例（0.094 5）、穗粒腐病率（0.083 5）、種植密度增加15 000株/hm2WUE增加比例（0.081 3）、種植密度增加15 000株/hm2單株產量下降比例（0.075 8）、穗位高標準差（0.056 9）。

表5 評價指標編號及其判別標準Table 5 Code and criteria of evaluation indexes

表6 末級評價指標權重Table 6 Weights of evaluation indexes at the last level

表7為各參試品種和判別品種的綜合得分，判別品種的綜合得分為 0.559 0，綜合得分高于判別品種且排名前三的品種為豫豐98、豫單 9953和金科玉3306，可作為該地區密植高產宜機收的推薦春玉米品種的春玉米品種；綜合得分高于判別品種的其他品種有京農科728、粒收1號、迪卡517、科育186、廣德5和金博士509，可作為潛力品種。鄭單958、魯單9006、華農887和東單913綜合得分低于判別品種得分，不適宜作為該地區的耐密高產宜機收春玉米品種。

表7 各參試品種的綜合得分Table 7 The comprehensive score of the tested varieties

3 討 論

3.1 宜機收性

宜機收性包括籽粒破碎率、總損失率（落粒損失率、落穗損失率）、籽粒含雜率和收獲速率，籽粒機收產量=機收后的總重量×（1-籽粒破碎率-籽粒含雜率）=理論產量×（1-總損失率），可見籽粒破碎率和總損失率會直接影響機收產量，籽粒含雜率會增加去雜成本，進而影響生產效率，因此將國家標準GBT21962—2008《玉米收獲機械 技術條件》[3]規定的籽粒破碎率≤5%、總損失率≤5%和籽粒含雜率≤3%作為宜機收性的二級指標及判別標準。在保持機械、機械手、行走速率等條件一致的情況下，對參試玉米品種進行籽粒直收，測定各品種籽粒破碎率、總損失率和籽粒含雜率，即可判斷各品種的宜機收性。但是這種方法的技術條件要求較高，而且無法明確農藝性狀的育種方向，因此需要建立宜機收性的三級指標。

中國玉米籽粒機收最主要的質量問題是籽粒破碎率高，籽粒破碎率的影響因素包括收獲時籽粒含水率、籽粒形狀、大小、胚乳含量、強度、硬度、籽粒間隙及籽粒與穗軸的鏈接力等，但中國玉米收獲期籽粒含水率較高是造成籽粒破碎率居高不下的主要原因[34-36]。前人研究表明籽粒含水率在15.47%～24.78%時，籽粒破碎率低于5%，含水率為20.05%時籽粒破碎率最低[34]。由圖1a可知籽粒破碎率≤5%的籽粒含水率在 3.6%～24.8%之間，雖然本研究與前人研究的籽粒含水率下限差異較大，但是籽粒含水率上限基本相等。之前的研究表明，華北地區春玉米生理成熟后10 d時50%的參試品種籽粒含水率可降至 25%及以下[28]，此時含水率仍然較高，因此本文只規定生理成熟后10 d籽粒含水率≤25%，沒有設置籽粒含水率下限的判別標準。

含雜率主要是指除籽粒外玉米植株其他部位的碎塊落到收獲機械谷倉內的比例，因此與除籽粒外玉米植株其他部位的含水率緊密相關（圖6a），但是除籽粒外玉米植株其他部位的含水率與籽粒含水率又呈顯著正相關關系（圖6b），為了減少評價指標將籽粒含水率作為評價指標。李璐璐等[34]研究表明玉米含雜率與籽粒含水率成指數關系，籽粒含水率小于47%時，含雜率小于3%。方會敏等[37]研究表明，玉米籽粒機收含雜率與籽粒含水率線性正相關，籽粒含水率低于32.4%時，含雜率低于3%。

圖6 除籽粒外玉米植株其他部位含水率與籽粒含雜率和籽粒含水率的關系Fig.6 Relationships between moisture content of maize plant except kernel with impurity rate and kernel moisture content

落粒損失率、總損失率與籽粒含水率顯著相關[37]，李璐璐等[34]研究表明落粒損失率與籽粒含水率成顯著的開口向上拋物線關系，落穗率與籽粒含水率成顯著冪函數關系，當籽粒含水率為25%時，落粒率為1.20%，落穗率為 1.87%，總損失率為 3.07%，因此生理成熟后 10 d籽粒含水率≤5%可以作為總損失率的三級指標判別標準。玉米倒伏后穗位降低或落穗增加，影響機械收獲質量和收獲效率[38]。薛軍等[30]研究表明大田自然條件下，倒伏主要導致落穗率的增加，倒伏倒折率增加1%，春玉米落穗率增加0.12%，但落粒率與倒伏倒折率呈顯著負相關，推測其原因為植株倒伏導致進入機械的果穗減少從而降低了落粒率。薛軍等[30]研究表明倒伏倒折率≤14.45%時，春玉米籽?？倱p失率≤5%，而本研究中倒伏倒折率≤1.45%時，籽粒總損失率≤5%。其差異主要由不同試驗中玉米籽粒含水率、穗位高標準差、機械型號、機手操作、氣候等因素引起。為了統一標準，本研究中根據國家標準確定倒伏倒折率判別標準為≤5%。

美國的宜機收玉米品種穗位整齊[1]，本研究中通過穗位高標準差反應穗位整齊度，穗位高標準差越小穗位越整齊，穗位高標準差與總損失率呈極顯著的線性正相關關系。在玉米機收時，為了將所有果穗收到割臺里，需要將割臺降到最低穗位以下，造成高穗位果穗到摘穗板的行程增加，玉米植株被滾軸向下拉扯時高穗位果穗到達摘穗板的速度較大，進而對果穗形成較大的沖擊力，導致籽粒脫落甚至果穗掉落，最終導致損失率增加。因此穗位越整齊，落粒率和落穗率越小，總損失率越小。

收獲速率是影響玉米籽粒機收效率的重要因素，倒伏倒折會增加收獲機械的行進阻力，在倒伏倒折率較高的地塊，為了降低損失率會降低割臺高度，又進一步增加了機械的行進阻力，導致收獲速率的下降，進而增加收獲成本。對于兩年三熟的春玉米收獲窗口期較短，收獲速率對于小麥播種也有一定的影響。薛軍等[30]研究表明收獲速率隨倒伏率增加呈指數遞減，倒伏率由0上升至20%時，收獲速率由3.4 km/h下降到3.2 km/h，降低割臺高度后，損失率明顯降低，但收獲速率也大幅降低。收獲速率還受機械、機手、地形等因素的影響，無法給出定量的判別標準，但是倒伏倒折率是影響收獲速率的最主要的作物因素，因此將倒伏倒折率作為收獲速率的三級指標，根據國家標準確定倒伏倒折率判別標準為≤5%。

3.2 高產穩產優質性

在品種篩選和育種時，高產和穩產關系到糧食安全和農民收入，因此是品種篩選和育種時的首要考慮因素。溫振民等[27]認為高產應當是指穩產基礎上的高產，而穩產也應當是指高產前提下的穩產，因此提出高穩系數這一指標綜合表征產量的高穩性，在之后的品種與環境互作研究中得到了廣泛應用[39-41]。本文使用高穩系數這一指標評判各參試春玉米品種產量在不同年份的高穩性。Meng等[31]研究表明華北地區的玉米平均產量為 12 200 kg/hm2，潛在產量的標準差平均為3.1 kg/hm2，產量高穩系數為 0.53，因此高穩系數≥0.53可以作為京津冀地區產量高穩性的判別標準。穗腐病已成為玉米的主要病害之一[42-43]，穗粒腐病會導致玉米籽粒品質下降，影響最終產量和收益，故需要選擇穗粒腐病發病率低抗性較強的品種。增加種植密度是玉米增產的主要方式之一[44]，但是增加種植密度會引起單株產量下降[45]，因此需要選擇耐密性強的品種，在增密增產的同時單株產量下降較小。

3.3 WUE高穩性

由于京津冀地區處于半干旱地區，降雨較少水資源短缺，主要依賴地下水進行灌溉，導致地下水位迅速下降，形成大面積的地下水漏斗，引發了一系列生態環境問題[12]。雖然該地區夏季降雨充足，但是春季干旱少雨，春玉米生育前期常常受到干旱脅迫。因此提高春玉米的水分利用效率，不僅可以利用有限水資源獲得較高產量，還可以節約水資源有利于地下水的回補。作物水分利用效率（WUE）是指消耗單位水資源所獲得的產量，是作物產量與耗水量的比值，而產量和耗水量受品種和環境的共同影響[46]，因此WUE也應考慮其高穩性。Zheng等[33]研究表明，華北平原玉米的平均WUE為2.23 kg/m3，與本文試驗中所有處理的平均WUE相近。由于水資源短缺，在該地區篩選耐密品種時還需考慮WUE，本研究表明種植密度由60 000株/hm2增加到90 000株/hm2時，WUE 成增加趨勢，這與Zhang等[47]研究結果一致。

3.4 生育期

機收籽粒需要在生理成熟后立桿一段時間待籽粒含水率降低至 25%以下進行，因此供玉米生長的窗口期縮短。在高緯度、高海拔地區或夏玉米種植區等積溫不足的地區，需要篩選生育期較短的品種，生育期是品種篩選中適應性的主要指標。在京津冀地區，現有玉米品種在春玉米一年一作或春玉米-冬小麥-夏玉米兩年三作條件下，生育期都不是生長和籽粒機收的限制因素，因此在適應性中未將生育期作為評價指標。

3.5 篩選出的春玉米品種特性

通過本方法篩選出的京津冀地區推薦品種為豫豐98、豫單9953和金科玉3306，其中金科玉3306為姜春霞等[48]篩選的山西中晚熟區春玉米宜粒收潛力推薦品種，豫單9953為夏來坤等[15]選的適宜黃淮海玉米產區的機械收粒玉米品種。在宜機收性方面，金科玉 3306、豫豐98和豫單9953的生理成熟后10 d籽粒含水率分別為22.69%、23.49%和21.93%，均小于25%，滿足判別標準（表2），說明3個品種都具有脫水快的特性，這是適宜籽粒機收玉米的重要特性之一[49-50]?？沟剐詮娨彩敲苤哺弋a宜機收玉米品種的主要特性[51]，由于臺風天氣的影響，3個品種的倒伏倒折率均較高，但是金科玉3306的倒伏率較低，抗倒性優于其他2個品種（表2）。穗位高標準差反映了穗位的整齊度，在機收籽粒時會對損失率產生影響，3個品種穗位高標準差均大于判別標準，但是豫豐98和金科玉3306穗位高標準差均小于所有品種穗位高標準差的平均值，豫單 9953穗位高標準差較高（表2），機收總損失率高的幾率較大。

在高產穩產優質性方面，豫豐98、豫單9953和金科玉3306產量高穩系數均大于0.53，滿足判別標準，3個品種產量高穩系數在所有品種中分列第3、2、1位；3個品種的平均產量分別為 11 218.80、11 560.19和12 048.32 kg/hm2，均高于所有處理的平均產量10 889.64 kg/hm2。豫豐 98、豫單 9953和金科玉 3306在種植密度增加15 000株/hm2條件下產量增加比例分別為8.93%、9.47%和8.62%，均大于6.59%，滿足判別標準；3個品種在種植密度增加15 000株/hm2條件下單株產量下降比例分別為7.18%、4.42%和9.43%，只有金科玉3306不滿足判別標準。豫豐98、豫單9953和金科玉3306的穗粒腐病率分別為 0.46%、0.26%和 0.74%，均小于 2%，滿足判別標準，三個品種均具有穗粒腐病率低的特點。

在WUE高穩性方面，只有豫豐98滿足判別標準，而且金科玉3306的WUE高穩系數列所有品種的倒數第2位，豫豐98、豫單9953和金科玉3306平均WUE分別為2.69、2.26和2.46 kg/m3，金科玉3306和豫單9953的平均WUE高于所有處理的平均值2.28 kg/m3，說明雖然金科玉3306和豫單9953的WUE較高，但是年際間不穩定，而3個品種的WUE均高于華北平原地區玉米的平均WUE 2.23 kg/m3[33]。豫豐98、豫單9953和金科玉3306在種植密度增加15 000株/hm2條件下WUE增加比例分別為16.88%、4.38%和13.83，只有豫單9953不滿足判別標準。

綜上所述，京津冀地區密植高產宜機收籽粒春玉米品種應具有籽粒脫水快、高產、穩產、增密增產、穗粒腐病率低、高WUE的特點，這與美國機收籽粒玉米品種特點基本一致[1]。

本文旨在通過田間試驗確定京津冀地區密植高產宜機收籽粒春玉米的多級評價指標及其判別標準，并通過層次分析法和熵權法確定各指標權重，進而對參試春玉米品種進行篩選。該方法主要適用于對已有品種的篩選，并未對一些指標進行更加深入的分析探討，對于育種方向的指導有一定的局限性，需要繼續深入研究。

4 結 論

本研究通過3 a春玉米品種篩選試驗，確定了京津冀地區密植高產宜機收春玉米品種多級評價指標及其判別標準。

1）一級評價指標分為宜機收性、高產穩產優質性和WUE高穩性。宜機收性下的二級指標為籽粒破碎率，判別標準為≤5%；損失率，判別標準為≤5%；含雜率，判別標準為≤3%；收獲速率。籽粒破碎率和含雜率下的三級評價指標均為生理成熟后10 d籽粒含水率，判別標準為≤25%。損失率下的三級評價指標為生理成熟后10 d籽粒含水率，判別標準為≤25%；倒伏倒折率，判別標準為≤5%；穗位高標準差，判別標準為≤ 5.93 cm。收獲速率下的三級評價指標為倒伏倒折率，判別標準為≤5%。高產穩產優質性下的二級評價指標為產量高穩系數，判別標準為≥0.53；種植密度增加15 000株/hm2產量增加比例，判別標準為≥6.59%；種植密度增加15 000株/hm2單株產量下降比例，判別標準為≤8.38%；穗粒腐病率，判別標準為≤2%。WUE高穩性下的二級評價指標為 WUE高穩系數，判別標準為≥0.46；種植密度增加 15 000株/hm2WUE增加比例，判別標準為≥11.89%。

2）通過層次分析法和熵權法確定了京津冀地區密植高產宜機收春玉米品種各評價指標的綜合權重，可有效反映出各指標的重要性。其中豫豐98、豫單9953和金科玉3306為該地區適宜籽粒機收的春玉米品種，具有籽粒脫水快、高產、穩產、增密增產、穗粒腐病率低、高WUE的特點。鄭單958、魯單9006、華農887和東單913不適宜作為該地區的籽粒機收春玉米品種，其余品種可作為潛力品種進行選擇。豫豐98、豫單9953和金科玉3306具有籽粒脫水快、高產、穩產、增密增產、穗粒腐病率低、高WUE的普遍特點。

致謝：感謝審稿和期刊編輯老師對論文的審閱和校對，感謝打分專家對論文的貢獻。