孫麗娟，胡學(xué)旭，陸偉，王步軍

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基于GIS的小麥籽粒品質(zhì)空間分布特征和影響因子分析

孫麗娟，胡學(xué)旭，陸偉，王步軍

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所/農(nóng)業(yè)部谷物產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)驗(yàn)室(北京)，北京 100081）

【目的】分析小麥籽粒品質(zhì)不同年份空間分布特征和變化規(guī)律，以及影響籽粒品質(zhì)的因子?！痉椒ā窟x用種植時(shí)間長(zhǎng)、范圍廣的濟(jì)麥22，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）選擇最優(yōu)模型，繪制其2010—2015年6省歷年籽粒品質(zhì)空間分布圖，篩選籽粒形成期的溫、光、水和經(jīng)緯度關(guān)鍵因子?！窘Y(jié)果】不同年份、麥區(qū)間小麥籽粒品質(zhì)存在差異，變異系數(shù)為蛋白質(zhì)含量＞硬度＞容重。籽粒硬度6年總趨勢(shì)呈東北低西南高分布，并逐年下降，不同年份、緯度間呈多態(tài)分布，華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）和黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）多數(shù)年份高于黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ），硬度與灌漿期總降水、成熟期總降水、成熟期光照數(shù)和緯度呈顯著負(fù)相關(guān)，其中灌漿期總降水和緯度是主要因子。容重總體也呈東北低西南高分布，并逐年小幅上升，其中2013年明顯低于其他年份，黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）西部和中部多數(shù)年份好于其他區(qū)域，其與成熟期平均溫度、≥10℃積溫、日較差和灌漿期日較差呈顯著正相關(guān)，而成熟期日較差是主要因子。蛋白質(zhì)含量總趨勢(shì)呈東北高西南低分布，并逐年下降，6年間多呈帶狀分布，北方整體高于南方，緯度是主要影響因子?！窘Y(jié)論】灌漿期總降水、成熟期氣溫日較差和緯度是影響籽粒品質(zhì)不同年份空間分布變化的主要因子。灌漿期總降水逐年下降及緯度間變化不規(guī)律導(dǎo)致籽粒硬度下降并呈多態(tài)分布；受成熟期氣溫日較差影響容重逐年小幅上升并區(qū)域間變化；受緯度影響蛋白質(zhì)含量年份間分布規(guī)律一致。黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）中冀、魯、豫交界處灌漿期總降水較低、成熟期日較差大，有利于籽粒品質(zhì)提高。

小麥；地理信息系統(tǒng)；籽粒品質(zhì)；空間分布；影響因子

0 引言

【研究意義】小麥?zhǔn)侵袊?guó)第三大糧食作物[1]，種植區(qū)域廣、生態(tài)類(lèi)型復(fù)雜，受品種、環(huán)境、栽培條件及其互作效應(yīng)的影響[2-5]。不同年度地區(qū)間小麥品質(zhì)參差不齊，商品穩(wěn)定性和一致性差[6-8]，很難滿足生產(chǎn)和加工的需求，其中小麥硬度、容重和蛋白質(zhì)含量等籽粒品質(zhì)直接關(guān)系到制粉工藝和面制品品質(zhì)，是市場(chǎng)上分級(jí)定等的重要參數(shù)[9-10]。因此，從宏觀上掌握小麥籽粒品質(zhì)分布特征和變化，以及其影響因子，對(duì)指導(dǎo)規(guī)模化生產(chǎn)和區(qū)域布局規(guī)劃有著重要的意義。【前人研究進(jìn)展】地理信息系統(tǒng)（GIS）是重要的信息處理技術(shù)之一，不斷被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間分布和變異研究中[11]。近年來(lái)GIS已應(yīng)用到大豆蛋白質(zhì)和脂肪含量空間分布變化[12]、中國(guó)棉花纖維品質(zhì)和氣候因子分布特征[11]、棉鈴品質(zhì)地域分異評(píng)價(jià)[13]、黃淮海區(qū)域花生生產(chǎn)與品質(zhì)特征[14]、江蘇省小麥籽粒蛋白質(zhì)含量等品質(zhì)空間差異分析[15]、豫北地區(qū)小麥籽粒質(zhì)量空間變異特征[16]等作物品質(zhì)空間分布研究中?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】小麥籽粒研究，由于受到采樣范圍和數(shù)量的限制，主要集中在個(gè)別省或是部分縣（市），缺少有代表性、覆蓋小麥優(yōu)勢(shì)主產(chǎn)區(qū)的研究。并且關(guān)于小麥籽粒品質(zhì)跨年度、跨麥區(qū)的空間分布特征規(guī)律及其變化原因少有報(bào)道?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究選擇2010—2015年種植面積廣、主推時(shí)間長(zhǎng)的典型中筋品種濟(jì)麥22，在固定基因型的基礎(chǔ)上，分析了年度間小麥籽粒品質(zhì)在華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)、黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)、黃淮南部中筋麥區(qū)的空間分布變化特征，以及影響品質(zhì)的主要溫、光、水、地理位置等因子，揭示了籽粒品質(zhì)分布規(guī)律變化與氣象等因子的關(guān)系。在多年份、大尺度上找到了品質(zhì)分布的變化規(guī)律和影響，為指導(dǎo)中國(guó)小麥生產(chǎn)和優(yōu)勢(shì)區(qū)域布局的精細(xì)劃分，為品種品質(zhì)預(yù)測(cè)、高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)栽培提供支持和依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文樣品選用2010—2015年農(nóng)業(yè)部開(kāi)展的全國(guó)小麥質(zhì)量抽檢中樣品濟(jì)麥22，樣點(diǎn)共計(jì)592個(gè)，覆蓋華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）、黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）、黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ）[8, 17-20]的河北、山東、安徽、江蘇等6個(gè)小麥主產(chǎn)省（110.42°—120.53°E，32.62°—38.72°N），各年度樣點(diǎn)信息見(jiàn)表1。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象中心逐日氣象數(shù)據(jù)，包括2010—2015年間4—6月的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、20—20時(shí)累計(jì)降水量、日照時(shí)數(shù)。小麥籽粒品質(zhì)與氣象因子關(guān)系分析采用各樣點(diǎn)相同年份的氣象數(shù)據(jù)。

表1 濟(jì)麥22樣品抽樣量和分布范圍表

1.2 研究區(qū)域概況

華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)、黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)和黃淮南部中筋麥區(qū)年降水量400—900 mm，小麥生育期降水100—300 mm，土壤類(lèi)型有潮土、褐土、砂姜黑土等[17, 20]，抽穗成熟期主要集中在4月中旬到6月中上旬。

1.3 試驗(yàn)測(cè)定方法

2010—2015年，濟(jì)麥22抽樣采用田間和場(chǎng)院（倉(cāng)庫(kù)）兩種方式，其中田間抽樣以6 667 hm2左右為1個(gè)抽樣單元，每個(gè)單元分成4個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域中隨機(jī)挑選2個(gè)不相鄰村莊的田塊，田塊內(nèi)按棋盤(pán)式選5點(diǎn)，每點(diǎn)割取3行1 m長(zhǎng)的成熟小麥穗，將8個(gè)田塊的麥穗混合后脫粒，即得1個(gè)抽樣單位內(nèi)的1個(gè)混合樣品；場(chǎng)院（倉(cāng)庫(kù)）抽樣是在小麥?zhǔn)斋@后從抽樣單位內(nèi)的農(nóng)民場(chǎng)院或倉(cāng)庫(kù)中抽取小麥樣品，確保品種單一性和代表性。小麥樣品經(jīng)清選、去雜，去除不完善粒后，測(cè)定籽粒容重和硬度。籽粒經(jīng)旋風(fēng)磨磨粉后，測(cè)定全麥粉的降落數(shù)值和蛋白質(zhì)含量，剔除降落數(shù)值低于200 s樣品。具體檢測(cè)方法參照GB/T 21304-2007《小麥硬度測(cè)定硬度指數(shù)法》[21]、GB/T 5498-2013《 糧油檢驗(yàn)容重測(cè)定》[22]和NY/T 3-1982《谷類(lèi)豆類(lèi)作物種子粗蛋白質(zhì)測(cè)定法（半微量凱氏法）》[23]。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Excel和SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。利用SPSS軟件分析各品種試驗(yàn)數(shù)據(jù)，剔除異常值。采用GIS10.2的地統(tǒng)模塊繪圖，在滿足樣品數(shù)量大于80和假設(shè)屬性期望值未知的條件下，選用普通克里金、簡(jiǎn)單克里金、泛克里金插值創(chuàng)建預(yù)測(cè)圖[14-16,24]，分析小麥品質(zhì)空間分布規(guī)律，并通過(guò)交叉檢驗(yàn)評(píng)價(jià)模型精度，模型需滿足標(biāo)準(zhǔn)平均值最接近于0、均方根最小、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差接近于1的要求[15,24]。選用反距離權(quán)重插值法（IDW）法得到氣溫日較差、降水氣象因子空間等值分布圖[11,25]。

2 結(jié)果

2.1 小麥籽粒品質(zhì)空間分布情況

2.1.2 小麥籽粒硬度分布情況 從圖2可以看出，2010—2015年硬度分布規(guī)律差異較大，呈多態(tài)分布，2010—2012年整體高于2013—2015年，華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）和黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）多數(shù)年份高于黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ）。2010年硬度從西向東，呈梯度逐漸降低，最高值在Ⅱ中豫南、魯西交匯的強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)；2011年呈“工”字型分布，最高點(diǎn)在Ⅲ中安徽淮河以北強(qiáng)筋麥區(qū)，次高區(qū)是Ⅱ中的冀南和魯西；2012年呈條帶狀分布，從6省南北交界處向兩側(cè)遞減，采樣范圍內(nèi)硬度變化較?。?013年呈北高南低分布，硬度隨緯度向北逐漸遞增，最高點(diǎn)在Ⅰ中冀中強(qiáng)筋麥區(qū)；2014年也呈條帶狀分布，但由晉豫魯交界處黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)向兩側(cè)遞增，出現(xiàn)南高北低的趨勢(shì)，最高點(diǎn)完全南移至Ⅲ中安徽淮河以北強(qiáng)筋麥區(qū)；2015年也基本呈南高北低分布，高點(diǎn)集中在Ⅲ中皖、蘇淮河以北麥區(qū)。

圖1 2010—2015年小麥籽粒品質(zhì)總體趨勢(shì)分析

表2 2010—2015年濟(jì)麥22小麥籽粒品質(zhì)表

2.1.3 小麥容重分布情況 圖3顯示，容重各年分布規(guī)律存在差異，黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）西部和中部容重多數(shù)年份整體高于其他區(qū)域，其冀、魯、豫三省交界區(qū)域整體高于其他區(qū)域。2010年容重從南至北隨緯度逐漸降低，最高點(diǎn)在Ⅱ中魯西南強(qiáng)筋中筋麥區(qū)；2011年以Ⅱ的冀南魯西為中心向四周遞減分布，Ⅱ高于其他兩區(qū)；2012年以Ⅰ和Ⅱ的冀中、冀南、魯西南為高點(diǎn)呈帶狀向兩側(cè)遞減；2013年呈南高北低分布，冀、魯、晉明顯低于往年，高點(diǎn)南移至黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ）的皖西北淮河以北強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)；2014年呈西高東低分布，高點(diǎn)西移到Ⅱ中晉南強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)，次高區(qū)在同區(qū)冀、魯、豫三省交界處；2015年呈西北高東南低分布，高點(diǎn)仍出現(xiàn)在該區(qū)冀、魯、豫三省交界處。

圖2 2010—2015年濟(jì)麥22硬度和灌漿期降水總量6省分布圖

圖3 2010—2015年濟(jì)麥22容重和成熟期氣溫日較差6省分布圖

2.1.4 小麥籽粒蛋白質(zhì)分布情況 從圖4看出，2010—2015年小麥籽粒蛋白質(zhì)多數(shù)呈帶狀分布，北方整體高于南方，華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）和黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）多數(shù)年份高于黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ），其中2015年布局反轉(zhuǎn)，且整體低于其他年份。2010年呈東北西南走向帶狀分布，從Ⅰ向Ⅱ和Ⅲ遞減，最高點(diǎn)在Ⅱ中魯中、膠東強(qiáng)筋中筋麥區(qū)；2011年呈北高南低分布，Ⅰ和Ⅱ較高，最高點(diǎn)分散在Ⅱ中魯中、膠東強(qiáng)筋中筋和晉東南強(qiáng)筋麥區(qū)；2012年與2010年一樣呈東北西南走向帶狀分布，從魯豫皖向蘇晉冀遞減，但最高點(diǎn)南移到Ⅲ的皖西北淮河以北強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)；2013年同上年一樣繼續(xù)呈帶狀分布，從魯豫蘇北向周邊地區(qū)遞減，最高點(diǎn)北移至Ⅱ中魯中強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)；2014年呈西北高東南低分布，最高點(diǎn)又出現(xiàn)在Ⅱ中膠東強(qiáng)筋、中筋麥區(qū)；2015年布局變化較大，南方反高于北方，大部分區(qū)域差異不大，冀南、魯西、魯中、皖北地區(qū)表現(xiàn)欠佳，高點(diǎn)移至Ⅲ中江蘇淮北中筋、強(qiáng)筋麥區(qū)。

2.2 影響籽粒品質(zhì)的氣象因子分析

2.2.1 氣象因子篩選 通過(guò)對(duì)籽粒形成關(guān)鍵的灌漿期和成熟期的溫、光、水，以及經(jīng)緯度與籽粒硬度、容重和蛋白質(zhì)相關(guān)性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)籽粒硬度與灌漿期降水、成熟期降水、成熟期光照數(shù)和緯度呈顯著負(fù)相關(guān)；容重與成熟期平均溫度、≥10℃積溫、日較差和灌漿期日較差呈顯著正相關(guān)；緯度與蛋白質(zhì)呈顯著正相關(guān)（表3）。為了更直觀、簡(jiǎn)單地分析籽粒品質(zhì)與影響因子，通過(guò)偏回歸平方和大小與偏檢驗(yàn)，經(jīng)逐步回歸分析后，剔除生態(tài)氣候因子之間的相關(guān)關(guān)系影響，篩選出最優(yōu)因子[26-27]，最優(yōu)回歸方程如下：硬度=91.28-0.0262-0.6573；容重=745.014+4.5241；蛋白質(zhì)=6.809+0.2053，表明籽粒形成階段，成熟期氣溫日較差、灌漿期總降水和緯度是影響籽粒品質(zhì)的主要因子。

2.2.2 灌漿期降水總量分布情況 圖2顯示，6年間小麥灌漿期總降水量分布變化規(guī)律不明顯，年度平均降水量呈增加趨勢(shì)，總體呈由西向東、由北向南同時(shí)增加。2010年呈西北向東南逐步增加趨勢(shì)，冀南、晉南、魯西北、豫北降水均小于26.7 mm，最低點(diǎn)在冀魯豫交界處和晉南，皖北、蘇西北降水小于同緯度其他區(qū)域；2011年總降水量較高，但分布不均，魯中、魯中南、晉東南、蘇東總量最高，均在100 mm以上，冀南、豫北、皖中、蘇西北相對(duì)較低??；2012年總降水量低，山東全境、冀南、晉南、豫北、蘇北大部分區(qū)域，以及皖東北地區(qū)降水量低于常年，總量不足16 mm，雨量最大點(diǎn)在皖南，為90.8—107.7 mm；2013年總降水量呈明顯的由北向南梯度增加，特別是冀南、晉南明顯增加，魯北、豫大部、皖北、蘇北地區(qū)雨量最大，均在96 mm以上；2014年南北差異較小，集中在20—60 mm，魯南沿海、蘇南降水總量較大，冀西南、晉東南和皖西北相對(duì)較小；2015年總降水量中等，但分布不均，冀南、魯西降水偏多，魯東、皖東北和蘇西北偏少。

表3 籽粒品質(zhì)與氣象因子相關(guān)性分析

**0.01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)；*0.05 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)

** mean significant correlation at the levels of 0.01 (2-tailed); * mean correlation at the levels of 0.05 (2-tailed)

圖4 2010-2015年濟(jì)麥22籽粒蛋白質(zhì)6省分布圖

2.2.3 成熟期氣溫日較差分布情況 圖3顯示，6年間小麥成熟期日較差整體呈緩慢上升趨勢(shì)，北方日較差整體高于南方，基本呈由西北向東南逐步遞減趨勢(shì)，不同年份略有差異。2010年呈西北向東南梯度遞減變化，日較差整體較低，絕大部分采樣區(qū)＜10℃，魯北、魯西、冀南、晉南較大；2011年整體最大，南北差異較小，除魯局部低于6.9℃的區(qū)域外，其他采樣區(qū)基本＞11.2℃；2012年整體基本呈西北向東南梯度緩慢遞減變化，絕大部分采樣區(qū)＞10℃，魯西、冀南、晉南仍是日較差較大區(qū)域；2013年同上年繼續(xù)呈同向遞減趨勢(shì)，除晉大部分區(qū)域外，其他大部分采樣區(qū)＜10℃；2014年為次大年份，南北差異也較小，所有采樣區(qū)基本＞11.2℃，最低點(diǎn)又出現(xiàn)在地勢(shì)較高的魯中；2015年基本呈南向北梯度遞減變化，但區(qū)域間變化不大，采樣區(qū)基本在9℃以上。

3 討論

小麥籽粒的形成是植株個(gè)體發(fā)育、栽培技術(shù)、環(huán)境條件的最終體現(xiàn)[28]。李宗智等[29]研究認(rèn)為籽粒硬度與氣溫年較差和抽穗至成熟期間的日均氣溫呈顯著相關(guān)；張學(xué)林等[30]研究顯示5月下旬日照時(shí)間長(zhǎng)、降雨量少的地區(qū)有利于增加籽粒容重；趙秀蘭[31]分析顯示高蛋白品種容重與氣溫日較差累計(jì)值呈極顯著正相關(guān)；Tahril等[32]研究表明灌漿期高溫會(huì)增加可溶、不可溶蛋白含量。地理緯度也與籽粒蛋白質(zhì)含量呈一定相關(guān)性[33-34]。相關(guān)研究表明小麥灌漿期和成熟期的溫、光、水，以及地理位置與籽粒品質(zhì)相關(guān)。本研究顯示籽粒硬度主要受形成期降水和光照影響，容重主要受形成期溫度影響，而蛋白質(zhì)含量主要受栽培地點(diǎn)影響，這與李宗智[29]、張學(xué)林等[30]、趙秀蘭[31]、Blanche等[35]、趙輝等[36]研究結(jié)果一致。

3.1 小麥籽粒硬度空間分布與影響因子的關(guān)系

6年間小麥灌漿期總降水量呈增加趨勢(shì)，與王占彪等[37]對(duì)華北平原小麥營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期降雨量研究增加趨勢(shì)一致。小麥籽粒硬度屬遺傳力較高的特性，受基因型影響大[5, 38-40]，但不同硬度籽粒中蛋白質(zhì)基質(zhì)、淀粉顆粒大小、比例和兩者結(jié)合程度不同[41-43]，而過(guò)多的降雨會(huì)影響蛋白質(zhì)積累和淀粉性狀[29,44]，從而影響籽粒硬度的形成，所以籽粒硬度隨著降水量的逐年增加，呈逐年下降趨勢(shì)，降水量總量增加10 mL硬度減少0.26。緯度也是影響籽粒硬度的主要負(fù)因子，北方整體降水較少，年度間分布不均、變化不規(guī)律，導(dǎo)致籽粒硬度年度間區(qū)域分布情況變化較大、無(wú)明顯規(guī)律。華北地區(qū)高緯度光照時(shí)數(shù)相對(duì)較長(zhǎng)[45]，當(dāng)華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）和黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）灌漿期降水總量高于黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ）時(shí)，或高、低緯度降水總量差異減小時(shí)，反而更不利于硬度形成，導(dǎo)致2014年和2015年Ⅰ、Ⅱ籽粒硬度整體低于Ⅲ。黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)的冀、魯、豫三省交界處較同緯度降水量低，硬度高于其他區(qū)域?？梢?jiàn)，緯度較高、降水相對(duì)較少的區(qū)域，硬度整體較高，在同一緯度上，灌漿期降水減少有利于籽粒硬度的增加。

3.2 小麥容重空間分布與影響因子的關(guān)系

多數(shù)研究顯示近50年由于最低氣溫上升，我國(guó)日較差年均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)[46-47]，但本研究由于分析的是小麥成熟期（約15 d），有一定特殊性，6年間小麥成熟期日較差整體呈緩慢上升趨勢(shì)。小麥開(kāi)花后過(guò)高的夜間溫度導(dǎo)致灌漿期縮短，最終導(dǎo)致粒重減少[48]，當(dāng)成熟期日較差加大，有利于提高籽粒日增率，增加容重。因此，容重受成熟期日較差逐年升高的影響呈緩慢上升趨勢(shì)，日較差每升高1℃容重增加4.5 g·L-1，區(qū)域間分布存在一定差異，當(dāng)北方成熟期日較差降低時(shí)，對(duì)容重影響明顯，特別是2013年受大面積成熟期日較差偏低的影響，容重整體偏低。Ⅱ中冀南、豫北、魯西交界處常年日較差高于同緯度東部地區(qū)，因此容重也整體較好，而2010年和2013年則低于Ⅲ，且低于常年，導(dǎo)致容重反而低于南方，6年間成熟期日較差增加幅度較小，均在3.6℃以下，各樣點(diǎn)最大日較差未超過(guò)6.5℃，導(dǎo)致容重變異系數(shù)較低。容重雖受成熟期日較差影響，但年度和區(qū)域間日較差變化較小，容重差異不明顯。

3.3 小麥籽粒蛋白質(zhì)含量空間分布與影響因子的關(guān)系

大多數(shù)研究顯示籽粒蛋白環(huán)境作用大于基因型作用，其中地點(diǎn)效應(yīng)大于年份效應(yīng)[3,7,41]。本研究中從山東、河北等6省取樣，采樣點(diǎn)基礎(chǔ)地力和后期水肥管理具有隨機(jī)性，年度間變異系數(shù)大。本研究中主要是緯度高低影響了籽粒蛋白質(zhì)含量，緯度每增加1°蛋白提高0.205，北方受緯度優(yōu)勢(shì)影響整體高于南方，不同年份灌漿、成熟期的溫光水氣象因子未對(duì)其形成顯著影響。

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)最大的冬麥產(chǎn)區(qū)黃淮海區(qū)域，光熱資源豐富，氣候、地理優(yōu)勢(shì)明顯，特別是冀魯豫三省交界處，歷年灌漿期降水低和成熟期日較差大，整體條件特別有利于籽粒硬度、容重等品質(zhì)的提高，濟(jì)麥22籽粒品質(zhì)表現(xiàn)最好，適宜發(fā)展優(yōu)質(zhì)強(qiáng)、中筋小麥。中國(guó)小麥種植面積廣泛，小麥產(chǎn)區(qū)生態(tài)條件不同，可以根據(jù)不同區(qū)域氣候條件和生態(tài)資源，結(jié)合不同品種特性，精細(xì)劃分，找到各類(lèi)品種適宜種植、品質(zhì)最優(yōu)的區(qū)域，不斷提高中國(guó)小麥生產(chǎn)的總體質(zhì)量和水平。

4 結(jié)論

不同年份、麥區(qū)間小麥籽粒品質(zhì)空間分布變化主要受灌漿期總降水、成熟期氣溫日較差和緯度影響。硬度因受灌漿期總降水增加影響，逐年呈下降趨勢(shì)，并受其區(qū)域間變化不規(guī)律和緯度負(fù)相關(guān)影響，不同年份、不同緯度間呈多態(tài)分布。容重主要受成熟期日較差升高影響，逐年呈小幅上升趨勢(shì)，并受其年度分布變化影響，區(qū)域間年度高低變化，黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）西部和中部多數(shù)年份表現(xiàn)良好。蛋白質(zhì)含量主要受緯度高低影響，不同年份分布規(guī)律基本一致呈北高南低分布。華北北部強(qiáng)筋麥區(qū)（Ⅰ）和黃淮北部強(qiáng)筋中筋麥區(qū)（Ⅱ）籽粒品質(zhì)多數(shù)年份好于黃淮南部中筋麥區(qū)（Ⅲ），其中Ⅱ的冀、魯、豫交界處灌漿期總降水較低、成熟期日較差大，有利于籽粒硬度、容重等品質(zhì)提高。因此，可以根據(jù)不同區(qū)域氣候條件和生態(tài)資源，結(jié)合不同品種特性，精細(xì)劃分，預(yù)測(cè)品種品質(zhì)，找到各類(lèi)品種適宜種植、品質(zhì)最優(yōu)的區(qū)域，不斷提高我國(guó)小麥生產(chǎn)的總體質(zhì)量和水平。

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（責(zé)任編輯 楊鑫浩）

Spatial Distribution Characteristics of Wheat Grain Quality and Analysis of Factors Based on GIS

SUN LiJuan, HU XueXu, LU Wei, WANG BuJun

(Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Laboratory of Quality & Safety Risk Assessment for Cereal Products (Beijing), Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

【Objective】The aim to the study is to explore the spatial and temporal distribution characteristics regularities of wheat grain quality and impaction factors.【Method】The Jimai 22 was selected because it was cultivated for long time and a wide range in China. And then by using geographical information systems (GIS) to select the optimal model, wheat grain quality spatial distribution of 6 provinces were drawn from 2010 to 2015. The key factors should be screened in water, temperature, light, longitude and latitude with correlation analysis and stepwise regression analysis during kernel formation stage.【Result】There were distinct differences in wheat grain quality around difference years and wheat production areas. The coefficient variation of wheat quality was the grain protein content＞wheat hardness＞test weight. The general spatial distribution trend of wheat hardness was low in the Northeast and high in the Southwest, and then the hardness was decreased year by year in the 6 years. Meanwhile, the spatial distributions of wheat hardness were different in those years, which were from west towards east, north to south and inner side towards outer side. In most years, the wheat hardness of strong gluten wheat region in northern part of North China (Ⅰ) and strong-medium gluten wheat region of Northern Huang-Huai Region (Ⅱ) was better than that of medium gluten wheat region of Southern Huang-Huai Region (Ⅲ). The wheat hardness was significant negative correlation with total rainfall at filling stage, total rainfall at maturity stage, mean light hours at maturity stage and latitude, moreover total rainfall at filling stage and latitude were main factors. The overall spatial distribution trend of test weight was low in Northeast and high in Southwest in those years. The test weight showed a slowly increasing trend year by year, but the test weight of 2013 was below to other years. While the wheat weight of westward and center in the Ⅱ was better than other regions. The test weight had the significant positive correlation with diurnal temperature range at maturity stage, mean temperature at maturity stage, ≥10℃effective cumulative temperature at maturity stage and diurnal temperature range at filling stage, meanwhile diurnal temperature range at maturity stage was the main factor. The general spatial distribution trend of the grain protein content was high in Northeast and low in Southwest in the 6 years. The grain protein content had downward trend with those passing years. Most of years, the distribution of the protein content was zonal, which in the north area was integrally higher than south with the main factor latitude.【Conclusion】The main factors affecting the spatial and temporal distribution characteristics of kernel quality were total rainfall at filling stage, diurnal temperature range at maturity stage and latitude. The wheat hardness showed a decreasing trend for the increasing of total rainfall at filling stage year by year. And then the spatial distributions of wheat hardness were manifold, because of irregular change with total rainfall at filling stage and different latitude. Due to change of diurnal temperature range at maturity stage, the spatial distributions of wheat weight had a slowly increasing, and the test weight had change at different region year by year. The grain protein content had increasing trend for the rising of latitude, which had basically consistent distributions in most year. The junction area of Hebei province, Shandong province and Henan province with lower total rainfall at filling stage and higher diurnal temperature range at maturity stage, should be conducive to improving grain quality of wheat, where belong to strong gluten wheat and medium gluten wheat producing areas in Huang-huai Northern region.

wheat; GIS; grain quality; spatial distribution; factor

2017-03-20；

2017-12-18

農(nóng)業(yè)技術(shù)試驗(yàn)示范項(xiàng)目（125161009000150001）

孫麗娟，E-mail：sunlijuan@caas.cn。

王步軍，E-mail：wangbujun@caas.cn