基于GIS的河南省小麥產量及產量構成要素時空差異分析

熊淑萍，高明，張志勇，秦步壇，徐賽俊，付新露，王小純，馬新明

基于GIS的河南省小麥產量及產量構成要素時空差異分析

1河南農業大學農學院/教育部作物生長發育調控重點實驗室，鄭州 450046；2河南農業大學生命科學學院，鄭州 450002

【】分析河南省不同產區小麥籽粒產量和產量構成要素的時空差異，明確不同產區進一步提高小麥籽粒產量的主攻方向。選用河南省小麥固定監測站點實地監測數據，利用地理信息系統（GIS）選擇最優模型，繪制2017—2020年河南省4個小麥生產區產量與產量構成要素空間分布圖，分析產量和產量構成要素在不同小麥產區的差異及其相互關系。小麥產量及產量構成要素在不同產區間存在差異，其中，產量和穗數均表現為豫北和豫中產區顯著高于豫南和豫西產區，以豫北產區最高，豫西產區最低。而穗粒數表現為豫中、豫南和豫北產區顯著高于豫西產區，豫中產區最高，豫西產區最低。千粒重表現為豫北產區最高，豫南產區最低。小麥產量、穗數、穗粒數、千粒重多在豫中和豫南交匯處（漯河、周口、駐馬店等地）表現較高且在年際間穩定。相關分析表明，不同小麥產區產量構成三要素與產量的關系不一致。其中，豫北和豫中產區以穗數和穗粒數與產量的相關性最大，而豫西和豫南產區產量構成三要素與產量的相關性則表現為穗數最高，千粒重次之，穗粒數最低。通徑分析進一步表明，4個小麥產區間產量構成要素對產量的貢獻不同，其中，豫北產區以穗數、穗粒數對產量貢獻最大，直接通徑系數均為0.67；豫中和豫南產區產量構成三要素對產量的貢獻依次為穗數＞穗粒數＞千粒重；而豫西產區則為穗數最大，千粒重次之，穗粒數最低，直接通徑系數分別為0.69、0.45、0.39。同時，間接通徑系數顯示，豫北、豫中、豫南產區提高千粒重的增產效果優于提高穗粒數，而豫西產區則為提高穗粒數更優。河南省小麥產量及產量構成要素在不同小麥產間區及年際間存在較大差距，同時，不同小麥產區小麥產量構成三要素對產量的貢獻不同，因此，河南省在進一步挖掘小麥生產潛力方面，應分區域、分年型精準分類進行。就本試驗條件而言，河南省各小麥產區在穩定穗數的基礎上，豫北、豫中、豫南產區應著力進一步挖掘千粒重的潛力，而豫西產區提高穗粒數的增產效果優于千粒重。

小麥產量；產量構成要素；小麥產區；時空分布

0 引言

【研究意義】小麥是我國三大糧食作物之一[1]，在國家糧食安全中居重要地位，河南省位于黃淮海麥區腹地，是全國小麥生產大省[2]，其產量高低與國家糧食安全關系密切[3]。河南省地域廣闊，各地栽培措施和氣候條件等有所不同，導致產量差異較大[4-5]，豐產穩產存在不確定性因素，因此，準確掌握產量與產量構成要素時空分布特征，以及產量與產量構成要素間的關系，對河南省小麥的區域化布局、標準化生產和進一步挖掘區域生產潛力有著重要意義。【前人研究進展】信息技術與農業科學的快速發展與交叉融合，形成了農業信息技術[6]，地理信息系統（GIS）是其中重要的信息處理技術之一，不斷被應用到農業生產的空間分布和變異研究中，為農業生產發展評價與決策提供了重要平臺[7-10]。近年來GIS已廣泛應用到作物產量空間分布變化[8, 11]、作物區域生產潛力的計算[10-14]、作物品質空間分布特征[15-19]等研究中。小麥經濟產量的形成受到外界環境、人為因素和基因型等多方面的影響，成因較為復雜，前人經過多年研究表明有效穗數、穗粒數、千粒重在籽粒產量形成過程中相互作用，相互影響最終形成小麥經濟產量[20-22]，田紀春等[23]研究表明，產量構成要素對籽粒產量的貢獻從大到小依次為穗數、穗粒數、千粒重。金艷等[24]的研究結果則顯示產量構成要素對籽粒產量的貢獻從大到小依次為穗粒數、千粒重、穗數。馮素偉等[25]的研究表明，產量構成要素對籽粒產量的貢獻從大到小依次為穗數、千粒重、穗粒數。而楊程等[26]的研究結果顯示，產量構成要素對籽粒產量的貢獻從大到小依次為穗數、穗粒數、千粒重。【本研究切入點】關于河南省小麥產量構成要素與籽粒產量關系的研究較多，但結果不盡相同，而且，這些研究多基于某一產區，很少在全省層面上針對不同小麥產區具體情況進行分析。【擬解決的關鍵問題】本研究采用2017—2020年河南省不同產區小麥測產數據，利用空間插值等方法，具體分析不同年度間，豫北、豫中、豫西、豫南四大小麥產區之間小麥籽粒產量及產量構成要素差異。旨在揭示不同小麥產區小麥產量構成三要素對產量貢獻的差異，為不同產區進一步提高小麥產量的主攻方向提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 數據來源與研究區概況

以河南省小麥產區為研究對象，依據胡廷積等[27]的劃分方法，將河南省小麥產區劃分為豫北灌區、豫中補灌區、豫西旱作區、豫南雨養區4個種植區。根據麥播面積、縣區分布等情況分別在4個種植區選擇有代表性的監測站點計84個，各種植區概況及監測站點分布情況見表1和圖1。監測時間為2017—2020年，小麥產區小麥生長季雨熱狀況見表2。主要監測指標為各產區小麥的籽粒產量和產量構成三要素（單位面積穗數、穗粒數和千粒重），其中，籽粒產量采取5點取樣法，每監測點分別收獲5個1 m2，折算單位面積籽粒產量，產量構成三要素采取一米雙行法進行考種，每監測點重復3次。

1.2 數據分析與研究方法

采用Microsoft Excel軟件進行數據處理及繪制產量及產量構成要素柱形圖。

采用Spss24.0軟件進行方差分析（analysis of variance）、偏相關分析（analysis of partial correlation）和通徑分析（path analysis）[28-29]。其中，利用方差分析明確不同產區間產量及產量構成要素的差異顯著性，利用偏相關分析明確產量構成要素與產量的關系，利用通徑分析明確產量構成要素對產量的貢獻。

采用Arc GIS 10.2地理統計分析模塊的趨勢分析法，繪制河南省籽粒產量及產量構成要素全局趨勢圖，分析河南省小麥產量及產量構成要素經緯向的總體趨勢。

圖1 84個監測點分布情況

表1 研究區域概況及監測點分布情況

表2 河南省不同小麥產區小麥生育期降水量與積溫情況

采用Arc Gis10.2地理統計分析模塊的克里金插值法（kriging）進行插值分析[15]，插值分析前對數據進行檢驗，在滿足插值分析基本條件的情況下[30-31]，選用簡單克里金插值（simple kriging）、普通克里金（ordinary kriging）、泛克里金插值法（universal kriging）建立預測模型，利用交叉檢驗的方法，以標準平均值（mean standardized）接近0、均方根（root mean square）最小、平均標準誤差（standard error of mean）接近1為標準，確定最優模型，分別繪制2017—2020年籽粒產量及產量構成要素空間分布圖，分析小麥籽粒產量與產量構成要素空間分布規律。

2 結果

2.1 河南省不同小麥產區小麥產量及產量構成要素差異分析

2.1.1 籽粒產量 圖2顯示，2017、2019和2020年籽粒產量為豫北較高豫西較低，2018年為豫南較高，豫西較低。產區平均籽粒產量表現為豫北＞豫中＞豫南＞豫西，豫北產區平均籽粒產量分別比豫中、豫西、豫南產區高出4.72%、28.68%、10.29%。2017—2020年平均籽粒產量由高到低依次為2019＞2020＞2017＞2018，2019年平均籽粒產量與2017、2018、2020年比分別高出5.89%、19.21%、5.13%。

2.1.2 穗數 圖3顯示，2017、2019和2020年穗數多為豫北和豫中產區較高，豫西較低。2018年穗數與其他年份相比明顯下降，該年豫南產區穗數最高，豫西產區穗數最低。平均穗數表現為豫北＞豫中＞豫南＞豫西，豫北產區平均穗數分別比豫中、豫西、豫南產區高出1.60%、18.87%、6.53%。

不同字母表示（P=0.05）差異顯著。下同

圖3 河南省不同小麥產區2017—2020年穗數差異情況

2.1.3 穗粒數 由圖4可知，2017、2019和2020年穗粒數多為豫中和豫南產區較高，豫西產區較低，2018年穗粒數為豫南產區最高，豫北產區穗數最低。產區平均穗粒數表現為豫中＞豫南＞豫北＞豫西，豫中產區平均穗粒數分別比豫北、豫西、豫南產區高出2.49%、8.68%、0.55%。

2.1.4 千粒重 圖5顯示，2017—2020年千粒重多為豫北和豫中產區較高，豫南和豫西產區較低，產區平均千粒重表現為豫北＞豫中＞豫西＞豫南，豫北產區平均千粒重分別比豫中、豫西、豫南產區高出1.87%、5.10%、5.22%。

圖4 河南省不同小麥產區2017—2020年穗粒數差異情況

2.2 河南省小麥籽粒產量及產量構成要素時空分布特征

2.2.1 籽粒產量及產量構成要素空間分布總體趨勢 由圖6可知，小麥籽粒產量在河南省北部、中部高，西部低，由西向東先增加后減少，由北向南逐漸降低；穗數呈中部北部高，西部南部低，自西向東先增加后減少，由北向南逐漸降低；穗粒數由西向東先增加后減少，由北向南先降低后增加；千粒重中北部高西部低，由西向東先增加后減少，由北向南逐漸降低。

圖5 河南省不同小麥產區2017—2020年千粒重差異情況

圖中黑色柱體表示監測點量的高低，綠色曲線為徑向的變化趨勢，藍色為緯向

2.2.2 籽粒產量 圖7可知，2017、2018與2019年河南省小麥籽粒產量整體表現為豫北、豫中籽粒產量高于豫南與豫西，豫中和豫南交匯處（漯河、周口、駐馬店三市交界處）4年籽粒產量均較高。2018年全省籽粒產量普遍降低，該年籽粒產量呈多態分布，與其他年份相比豫北籽粒產量明顯下降，但豫西的南部、豫南的北部則較其他年份有明顯的增加，該年最高產量在漯河、周口、駐馬店三地交界處。

圖7 2017—2020產量空間分布情況

2.2.3 穗數 由圖8可知，2018—2020年穗數分布情況表現為豫北、豫中和豫南的北部地區穗數較高，豫西和豫南的淮河以南地區則較低。豫中和豫南交匯地，漯河、周口、駐馬店三地交界處4年穗數均較高。2017年穗數分布情況為東北、西南高，豫南的南陽盆地穗數明顯高于其他年份，穗數最高點在鶴壁、新鄉兩地交界處，而豫西和豫南淮河南部地區穗數則低于其他區域。

2.2.4 穗粒數 由圖9可知，2017—2020年穗粒數年際間變化差異較大，豫中和豫南及其交界處多數年份較高。2017年穗粒數為中部，北部高，最高點在新鄉、焦作、鄭州三市交界處，2018年豫北和豫中產區穗粒數較2017年下降明顯，豫南產區穗粒數較高。2019年豫西產區穗粒數較低，其他產區穗粒數差異較小，高值區主要集中在豫中產區以及豫中和豫南產區交界處。2020年穗粒數呈南北兩頭高的趨勢，黃河南岸形成低值帶，貫穿東西，穗粒數最高點集中在淮河流域南北兩側。

圖8 2017—2020穗數空間分布情況

圖9 2017—2020年穗粒數空間分布情況

2.2.5 千粒重 由圖10可知，2017—2020年千粒重多為豫北和豫中產區高于其他產區。2017年除豫南的淮河南部外，其他區域高值與低值錯落分布，無明顯規律。2018年千粒重呈從北向南逐漸降低的趨勢，高點在豫北的焦作、滑縣，豫中的商丘東部等地。2019、2020年千粒重分布情況相似，都表現為豫北、豫中過渡帶以及豫中、豫南過渡帶高，西南低的趨勢。豫北的東部（內黃、滑縣、原陽等）穗粒數兩年均為高點。

圖10 2017—2020千粒重空間分布

2.3 河南省不同小麥產區產量構成要素與產量相關性分析

2.3.1 產量構成要素與籽粒產量的相關性 偏相關分析表明（圖11），豫北產區產量構成要素與籽粒產量的相關性從高到低依次穗數=穗粒數＞千粒重，豫中產區為穗數＞穗粒數＞千粒重，豫西和豫南產區為穗數＞千粒重＞穗粒數，相關系數均為正值，不同產區間穗數與籽粒產量的相關性最高。

另外，產量構成要素之間，豫中產區穗數與千粒重呈顯著正相關，豫南產區穗數與穗粒數呈極顯著負相關，豫西產區穗粒數與千粒重呈顯著負相關。

2.3.2 產量構成要素對籽粒產量的貢獻 表3顯示，直接通徑系數從大到小依次為：豫北產區為穗數=穗粒數＞千粒重，豫中和豫南產區為穗數＞穗粒數＞千粒重，豫西產區則為穗數＞千粒重＞穗粒數。不同產區產量構成要素對籽粒產量貢獻均為穗數最大。間接通徑系數可以反應產量構成要素間的關系，其中豫北產區穗數通過穗粒數與千粒重對籽粒產量的間接通徑系數分別為-0.13和0.07。穗粒數通過穗數與千粒重對籽粒產量的間接通徑系數分別為-0.13和-0.06。千粒重通過穗數與穗粒數對籽粒產量的間接通徑系數分別為0.13和-0.1。穗粒數通過其他產量構成要素對籽粒產量的間接作用均為負值，而千粒重則優于穗數，即豫北產區在穩定穗數的前提下，提高千粒重的增產效果好于提高穗粒數。豫南產區情況與豫北產區相似。

?表示相關性，其上數字為相關系數，*和**表示0.05、0.01水平上顯著相關

表3 不同產區籽粒產量與產量構成要素通徑分析

自變量一列中X1、X2、X3分別為穗數、穗粒數、千粒重；直接通徑系數表示自變量對籽粒產量的直接作用，數值越大作用越大；間接通徑系數表示自變量通過其他自變量對籽粒產量的間接影響

X1, is spike number, X2is kernels per ear, and X3is 1000-grains weight. the direct path coefficient represents the direct effect of the independent variable on the grain yield, the larger the value, the greater the effect; the indirect path coefficient represents the independent variable through the indirect effect of independent variables on grain yield

豫中產區的間接通徑系數均為正值，其中千粒重通過穗數對籽粒產量的間接作用最大（0.09），穗數與穗粒數間的間接通經系數最小（0），說明豫中產區產量構成要素間較為協調，在穩定穗數的前提下，提高千粒重的增產效果最好。

豫西產區穗數通過穗粒數與千粒重對籽粒產量的間接通徑系數分別為0.15和-0.01，穗粒數通過穗數與千粒重對籽粒產量的間接通徑系數分別為0.28和-0.15，千粒重通過穗數與穗粒數對籽粒產量的間接通徑系數分別為-0.01和-0.12，穗粒數通過穗數對籽粒產量的間接影響最大（0.28），同時穗數通過穗粒數對籽粒產量的間接影響也較高（0.15），說明豫西產區產量構成要素間競爭激烈，尤其是穗粒數與千粒重間，但提高穗數的同時提高穗粒數不失為一種較好增產途徑。

3 討論

3.1 河南省不同小麥產區籽粒產量及產量構成要素差異與空間分布

河南省地域廣闊，地區間氣候差異明顯，不同產區間產量差異較大[32]，李巧云等[33]2007—2008年在河南省北緯36°到32°的不同生態類型區研究表明，河南省小麥產量隨緯度降低呈現先升高后降低的趨勢，馬新明等[34]研究表明，豫北和豫中地區小麥產量及生產潛力較大，豫東和豫東南地區居中，豫西和豫西南地區較低。本研究關于河南省產量的變化趨勢與前人研究結果較為一致，并明確了河南省不同小麥產區間產量和產量構成要素的差距，指出豫中南區域的漯河、周口、駐馬店三市交界處為河南省小麥高產穩產的區域。

本研究進一步表明，河南省小麥產量構成要素在不同小麥產區存在較大差異。豫北產區穗數和粒重均高于其他產區，但穗粒數卻低于豫中和豫南產區；豫中產區的穗粒數居河南省4個小麥產區之首，且穗數和粒重亦高于豫西和豫南兩麥區；豫南麥區穗粒數僅次于豫中麥區，但穗數和粒重較低，尤其是粒重在四大小麥產區最低。豫西產區除粒重略高于豫南產區外，產量及穗數、穗粒數在4個小麥產區中均顯著低于其他產區。由此可以看出，除豫西產區外，河南省各小麥產區在產量構成要素上均存在一定的優勢和劣勢，關于造成差異的原因，前人已進行了詳盡的研究，其中，小麥遮蔭試驗表明遮蔭導致穗粒數、千粒重與籽粒產量出現不同程度的下降[35-36]；Bruckner等[37]研究表明灌漿期日均高溫每提高1℃，灌漿期總天數將縮短3.1 d，粒重將降低2.8 mg；王萬里等[38]研究表明灌漿前期經受干旱處理后小麥籽粒產量減產較多，即在生育期內，冬小麥產量受氣候條件波動的影響。同時也有大量研究表明，土壤狀況與栽培技術措施對產量與產量構成要素有顯著影響[39-41]。因此，針對產量及產量構成因素在不同小麥產區的差距，揭示造成這種差距的可能原因，如自然條件、品種、栽培技術等，協調相應產區小麥產量構成因素，優化河南省小麥區域布局具有重要意義，需進一步深入研究。

3.2 河南省不同小麥產區產量構成要素與產量的關系

小麥的單位面積產量由單位面積穗數、每穗粒數和粒重構成[42]。前人研究表明，在一定的范圍內，產量隨著單位面積穗數的增加而提高，有效穗數在產量構成要素中占主導地位[43-44]，充足的穗數是高產的基礎。王紹中等[45]對國家黃淮南片麥區及河南省小麥區域試驗結果進行分析，結果顯示產量在9 000 kg·hm-2以上且穗數在較高水平時，千粒重對產量起主導作用。而周延輝等[46]的研究則認為產量構成三要素對產量的貢獻從大到小依次為穗數、穗粒數、千粒重。本研究對河南省小麥產量構成要素與產量的關系分種植區域進行分析發現，河南省不同小麥產區也均以穗數對產量的貢獻最大，這與前人研究結果一致，但千粒重和穗粒數對產量的貢獻在河南省各小麥產區中存著差異。其中，豫北、豫中和豫南產區穗粒數對產量的貢獻高于千粒重。豫西產區千粒重對產量的貢獻大于穗粒數。可見，在小麥產量構成三要素中，穗數對產量的貢獻最大，但穗粒數和千粒重對產量的貢獻則因種植區域及種植條件、品種、年份的不同，存在較大的差異。因此，河南省各小麥產區在進一步挖掘小麥生產潛力的過程中，應在保證充足穗數的基礎上協調產量構成要素，主攻方向應分區域分年型分類進行。但本研究未考慮年際間氣候差異，不同氣候年型小麥產量構成要素與產量的關系可能有所變化，后續的相關研究可針對不同氣候年型開展研究，明確不同氣候年型下小麥產量構成要素與產量的關系，為不同小麥產區產量的進一步提高提供更加具體的主攻方向。另外結合氣象數據，分析不同小麥產區產量構成要素的主要氣象影響因子，明確各小麥產區產量進一步提高的氣候限制因子。

4 結論

河南省小麥產量及產量構成要素在不同小麥產區間及年際間存在較大差距，同時，不同小麥產區小麥產量構成三要素對產量的貢獻不同。豫北和豫中產區產量、穗數、千粒重均較高，穗粒數為豫中和豫南產區較高，其中豫中和豫南交匯處（漯河、周口、駐馬店等地）為高產穩產區域。各產區均為穗數對產量的貢獻最大，在穩定穗數的基礎上，豫北、豫中、豫南產區應著力挖掘千粒重的潛力，而豫西產區提高穗粒數的增產效果優于千粒重。本研究揭示不同小麥產區產量構成三要素對產量貢獻的差異，為不同產區進一步提高小麥產量的主攻方向提供理論依據。

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Spatial and temporal difference analysis of wheat yield and yield components in Henan Province based on GIS

1College of Agronomy, Henan Agricultural University/Key Laboratory of Regulating and Controlling Crop Growth and Development, Ministry of Education, ZhengZhou 450046;2College of life Science, Henan Agricultural University, ZhengZhou 450002

【】The aim of the study was to clarify the main direction of further improving wheat grain yield in the different wheat regions of Henan province by analyzing the temporal and spatial differences of wheat yield and yield components.【Method】The spatial distribution maps of wheat grain yield and yield components in four wheat regions of Henan province from 2017 to 2020 were drawn based on the field monitoring data of fixed wheat monitoring stations in Henan province, and the optimal model was selected by geographic information system (GIS), and then the differences and relationships among different wheat regions were analyzed.】The wheat yield and yield components were different between different wheat regions. Among them, the yield and the spike number in North Henan and Central Henan were significantly higher than those in South Henan and West Henan, and the North Henan’s were the most, while the West Henan’s were the least. However, the kernels per ear showed that the production regions in Central Henan, South Henan and North Henan were significantly more than West Henan’s, and the most in Central Henan, while the least in West Henan. The 1000-grains weight in North Henan was the most, while South Henan was the lowest. The wheat yield, spike number, kernels per ear, and 1000-grains weight in Central Henan and South Henan (Luohe, Zhoukou, Zhumadian, etc.) were often more than that of other places in Henan, and this performance were stable between years. Correlation analysis showed that the relationship between the three elements of yield and yield in different wheat regions was inconsistent. Specifically speaking, the 1000-grains weight, the kernels per ear and the spike number in the North Henan and Central Henan regions had the largest correlation with the yield. However, the relationship with yield in East Henan and South Henan were appeared as: the spike number was the largest, the 1000-grains weight was the second, and the kernels per ear was the smallest. Path analysis was carried out on the three elements of yield and yield in those four wheat regions, which further showed that there were differences in the contribution of the yield components to yield. More precisely, the spike number and kernels per ear contributed the most to the yield in North Henan, with a direct path coefficient of 0.67. The contribution of yield components to yield in Central Henan and South Henan regions was spike number> kernels per ear> 1000-grain weight; while in West Henan, the greatest was the spike number, followed by 1000-grain weight, and the kernels per ear was the least; the direct path coefficients were 0.69, 0.45 and 0.39, respectively. Meanwhile, the indirect diameter coefficient showed that enhancing the yield increase effect of the 1000-grain weight was better than that of the kernels per ear in North Henan, Central Henan, and South Henan regions, but the West Henan was better by enhancing the kernels per ear.【】There were large differences in wheat yield and yield components in Henan different wheat regions and between years. At the same time, the three components of wheat yield in different wheat regions had different contributions to yield. Therefore, in term of further tapping the potential of wheat production for Henan province, it should be accurately classified by regions and years. As far as the conditions of this experiment concerned, based on stabilizing the spike number in the Henan province wheat regions, the production regions of North Henan, Central Henan, and South Henan should focus on further tapping the potential of 1000-grain weight, while the West Henan improving the yield increase effect of the kernels per ear were better than that of the 1000-grain weight.

wheat yield; yield components; wheat producing area; temporal and spatial distribution

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.04.006

2021-04-25；

2021-10-27

河南省高等學校重點科研項目（21A210015）、河南省小麥產業技術體系項目（S2010-01-G04）、國家重點研發計劃（2016YFD0300205）

熊淑萍，E-mail：shupxiong@163.com。通信作者馬新明，E-mail：xinmingma@126.com

（責任編輯 楊鑫浩）