陳丹丹,李國強(qiáng),3* ,周 萌,張建濤,胡 峰,3,李亞麗,鄭國清,3
(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所,河南鄭州450002;2.河南省智慧農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心,河南鄭州450002;3.農(nóng)作物種植監(jiān)測(cè)與預(yù)警河南省工程實(shí)驗(yàn)室,河南鄭州450002)
芝麻是抗?jié)裥詷O弱的作物,其生育期正處于多雨季節(jié),常因漬澇災(zāi)害減產(chǎn)甚至絕收[1-2]。芝麻產(chǎn)量形成過程實(shí)質(zhì)上是干物質(zhì)積累與分配的過程[3],而同化物的積累量及其向經(jīng)濟(jì)部位分配的比例決定作物產(chǎn)量的高低[4]。盛花期是芝麻營養(yǎng)生長和生殖生長并進(jìn)時(shí)期[5],是決定芝麻植株蒴數(shù)和蒴粒數(shù)的關(guān)鍵階段,也是芝麻對(duì)漬澇最為敏感的時(shí)期[6]。因此,開展盛花期漬水條件下芝麻干物質(zhì)積累與分配的研究十分必要。
目前,對(duì)于作物干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)的模擬研究較多,形成了干物質(zhì)積累量隨時(shí)間或生長度日(Growing degree days,GDDs) 等變化的 Logistic、Richards、Gompertz等 S 形曲線模型[7],其中使用較多的是Logistic方程與Richards方程。對(duì)于干物質(zhì)分配的模擬研究也較多,由于不同作物的干物質(zhì)分配指數(shù)動(dòng)態(tài)差異較大,所以模擬所用方程也比較多樣化。陳亞楠[8]用三角函數(shù)模擬了丹參各器官的分配指數(shù)動(dòng)態(tài);李國強(qiáng)等[9]用蒸汽壓力模型(Vapor pressure model,VP)擬合了小麥地上部干物質(zhì)在不同器官中的分配動(dòng)態(tài);周靜[10]分別用多項(xiàng)式、指數(shù)函數(shù)模擬了溫室黃瓜的葉、莖與果實(shí)的分配動(dòng)態(tài)。對(duì)于芝麻干物質(zhì)積累與分配的研究主要涉及芝麻干物質(zhì)積累規(guī)律[11],以及不同種植密度[12]、栽培條件[13]、栽培方式[14]、施肥水平[15-16]等對(duì)芝麻干物質(zhì)積累與分配的影響。基于漬水條件下開展的芝麻研究則主要側(cè)重于芝麻耐漬品種和基因型的篩選[6,17-18]以及 從 根系 抗氧化 酶活 性[19]、解 剖 結(jié)構(gòu)[20]、葉片和莖尖內(nèi)源激素[21]等方面探究芝麻耐漬機(jī)制。而對(duì)于漬水條件下芝麻干物質(zhì)積累與分配的定量化描述很少,周萌等[22]的研究闡明了芝麻漬水條件下干物質(zhì)積累與分配對(duì)產(chǎn)量的影響,但未對(duì)漬水條件下芝麻干物質(zhì)的分配指數(shù)進(jìn)行深入研究。故在此基礎(chǔ)上,選擇耐漬品種中芝13[17]和漬水敏感品種鄭芝13,將漬水時(shí)間延長至60 h,主要側(cè)重于定量化分析漬水條件下芝麻莖、葉、蒴果之間的干物質(zhì)分配指數(shù),并對(duì)其進(jìn)行曲線擬合,探究漬水條件下芝麻地上部干物質(zhì)積累與分配規(guī)律,量化漬水條件下芝麻莖、葉、蒴果之間的干物質(zhì)分配關(guān)系,為芝麻栽培管理以及機(jī)制型濕害模型的建立提供依據(jù)。
試驗(yàn)于2014—2015年在河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技試驗(yàn)示范基地(E113°41',N35°00')進(jìn)行。以耐漬品種中芝13和漬水敏感品種鄭芝13為試驗(yàn)材料,采用盆栽方式(盆口內(nèi)徑 30 cm,高40 cm),選用高產(chǎn)田耕層土壤,土質(zhì)為砂壤土,自然風(fēng)干過篩后與肥料充分混勻。每盆裝土15 kg,風(fēng)干土 N、P2O5、K2O 含量分別為 0.15 g/kg、0.10 g/kg、0.15 g/kg。試驗(yàn)時(shí),為了最大可能接近大田環(huán)境,同時(shí)方便后期漬水處理,在大田中挖5個(gè)大坑,坑中鋪塑料布,每個(gè)坑為 1 個(gè)主區(qū),設(shè)漬水 0、24、36、48、60 h,分別表示為 CK、W24h、W36h、W48h、W60h,將試驗(yàn)盆裝土后放入坑中;每個(gè)坑分為2個(gè)副區(qū),分別播種中芝13與鄭芝13。每個(gè)處理種植30盆,每盆定苗3株。在盛花期(出苗后46~49 d)進(jìn)行漬水處理,水層保持1~2 cm,到達(dá)漬水時(shí)間后將盆缽移出。試驗(yàn)期間,在試驗(yàn)地上方架起防蟲網(wǎng)以防蟲害。整個(gè)試驗(yàn)進(jìn)行中,光照、溫度、空氣成分、流通狀態(tài)及其他管理措施與大田完全相同。
從出苗后第15天開始,每4~6 d采集一次地上部植株,每個(gè)處理取3株長勢(shì)一致的芝麻植株,分別按葉片、莖和蒴果進(jìn)行分樣,于105℃殺青30 min后,80℃下烘干至恒質(zhì)量,常溫下稱其干質(zhì)量。
對(duì)2014年的干質(zhì)量測(cè)量值和對(duì)應(yīng)的苗后天數(shù)分別進(jìn)行歸一化處理,將最大干質(zhì)量和出苗至成熟天數(shù)分別定為1,相對(duì)干質(zhì)量及相對(duì)時(shí)間的取值為0~1,用DPS進(jìn)行Logistic方程模擬。分別對(duì)葉片分配指數(shù)、莖分配指數(shù)與對(duì)應(yīng)的苗后天數(shù),以及蒴果分配指數(shù)與花后天數(shù)進(jìn)行歸一化處理。用SigmaPlot 10.0 繪圖。
本試驗(yàn)中用分配指數(shù)來描述芝麻干物質(zhì)在不同器官中的分配。分配指數(shù)是指植株某一部分干質(zhì)量占整株干質(zhì)量的比例,是一個(gè)相對(duì)的量,無量綱[23]。在同化物分配研究中,通常首先研究同化物在地上部與地下部之間的分配情況,然后以地上部分配量為基礎(chǔ),再進(jìn)一步研究其向葉片、莖和蒴果中的分配。本試驗(yàn)僅對(duì)芝麻地上部各器官的分配進(jìn)行研究,地上部各器官的分配指數(shù)計(jì)算如下:
式中,PIL、PIS、PIF 分別表示芝麻葉片、莖、蒴果的分配指數(shù),W表示芝麻植株地上部總干質(zhì)量,WL、WS、WF分別表葉片、莖、蒴果的干質(zhì)量。由于芝麻生長后期老葉逐漸脫落,WL包括脫落葉片的質(zhì)量。
采用2015年相同處理的試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)擬合參數(shù),比較實(shí)測(cè)值與擬合值,計(jì)算根均方差(RMSE)、歸一化均方根差(NRMSE)和決定系數(shù)(R2),并繪制實(shí)測(cè)值與擬合值的1∶1關(guān)系圖。
Si為擬合值,Ri為實(shí)測(cè)值,R—為實(shí)測(cè)值平均值,n為樣本容量。一般認(rèn)為,NRMSE<10%為擬合準(zhǔn)確度極好,10%≤NRMSE≤20%為擬合準(zhǔn)確度好,20%<NRMSE≤30%為擬合準(zhǔn)確度中等,NRMSE>30%為擬合準(zhǔn)確度差[24]。
2.1.1 漬水對(duì)芝麻干物質(zhì)積累的影響 由圖1可以看出,芝麻苗期干物質(zhì)增長緩慢,進(jìn)入花期(苗后42 d)后干物質(zhì)迅速增長,花期結(jié)束(苗后62 d)后,干質(zhì)量增長速率減慢。干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)總體呈慢—快—慢的S形曲線。在盛花期漬水處理之前,2個(gè)品種各處理單株地上部干質(zhì)量與CK間差別并不明顯;漬水處理后,不同芝麻品種表現(xiàn)不同,中芝13干物質(zhì)積累量與CK差異不大;而鄭芝13隨著生育期的推進(jìn),不同處理與CK間的干物質(zhì)積累量差異逐漸增大,漬水處理使其干物質(zhì)積累量降低,表現(xiàn)為CK>W(wǎng)24h>W(wǎng)36h>W(wǎng)60h>W(wǎng)48h,以 W48h 處理降幅最大,盛花期W24h、W36h、W48h、W60h 處理單株地上部干質(zhì)量較 CK 分別降低 17.9%、26.6%、39.7%、31.9%,成熟期(苗后 83 d)W24h、W36h、W48h、W60h處理單株地上部干質(zhì)量較CK分別降低17.3%、21.4%、36.9%、36.2%。兩品種受漬害程度相比,鄭芝13大于中芝13。
圖1 盛花期不同漬水時(shí)間處理不同耐濕性芝麻品種的干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)及其擬合曲線
2.1.2 漬水條件下芝麻地上部同化物積累的動(dòng)態(tài)擬合及參數(shù)分析 采用Logistic方程Y=K/(1+ae-bx)(Y為干物質(zhì)積累量,K為理論最大積累量,x為生長天數(shù),a、b為參數(shù))對(duì)不同漬水處理下芝麻地上部相對(duì)干質(zhì)量與相應(yīng)苗后天數(shù)的關(guān)系進(jìn)行擬合,參數(shù)見表1。由表1可見,各處理擬合決定系數(shù)均在0.96以上,經(jīng)F檢驗(yàn),模型的擬合效果達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。這表明采用Logistic模型可以描述芝麻的干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)。漬水處理影響模型參數(shù),與CK相比,不同漬水時(shí)間處理兩品種的K值均有不同程度降低,且鄭芝13的降低幅度大于中芝13,表明漬水降低了芝麻干物質(zhì)積累。兩品種的參數(shù)a總體上也表現(xiàn)為隨漬水時(shí)間延長而降低,參數(shù)b除W60h處理外其余各處理表現(xiàn)為隨漬水時(shí)間延長而逐漸升高。經(jīng)方差分析可知,中芝13漬水36 h后,K值相比于CK顯著降低,而a、b受漬水影響不大;鄭芝13各漬水處理K值相比于CK均顯著降低,漬水36 h后,參數(shù)a、b相比于CK也呈顯著變化。
表1 不同漬水處理下芝麻地上部相對(duì)干物質(zhì)積累Logistic方程參數(shù)
本研究中,盛花期漬水的相對(duì)時(shí)間在0.554~0.590。由表2可見,兩品種干物質(zhì)增長速率達(dá)到最大的時(shí)間Tmax均在漬水處理之后。Tmax受漬水影響不明顯,Vmax均隨漬水持續(xù)時(shí)間延長而下降。與CK的Vmax相比,中芝13各漬水處理降低不顯著,鄭芝13各漬水處理均顯著降低。說明漬水對(duì)芝麻干物質(zhì)積累速率達(dá)到最大值的時(shí)間沒有影響,但降低了芝麻干物質(zhì)積累的最大速率。
表2 不同漬水處理下芝麻地上部相對(duì)干物質(zhì)積累的特征參數(shù)
中芝13各漬水處理的 T、T1、T2、T3與 CK 差異不大。V1、V2、V3、W1、W2、W3總體表現(xiàn)為隨著漬水持續(xù)時(shí)間增長而減小,漬水持續(xù)時(shí)間達(dá)36 h后,各處理參數(shù)與CK差異顯著。說明漬水對(duì)中芝13進(jìn)入各生育時(shí)期的時(shí)間即生育期發(fā)育沒有影響,但降低了其干物質(zhì)積累速率,從而降低了最終的干物質(zhì)積累量。鄭芝13各漬水處理的T、T2、T3較CK稍有升高,但除W48h處理之外,其余漬水處理與CK差異不顯著。T1總體表現(xiàn)為隨著漬水持續(xù)時(shí)間延長而減小,其中W48h、W60h處理與CK差異顯著,說明漬水使干物質(zhì)積累漸增期縮短,快增期提前到來。V1、V2、V3、W1、W2、W3總體表現(xiàn)為隨著漬水持續(xù)時(shí)間延長而減小,各漬水處理均與CK差異顯著。說明漬水降低了鄭芝13的干物質(zhì)積累速率,從而降低了其干物質(zhì)積累量。
2.2.1 漬水對(duì)地上部同化物分配的影響 由圖2可以看出,在芝麻苗期,干物質(zhì)主要在莖、葉中分配,隨著植株生長,葉分配指數(shù)逐漸下降,莖分配指數(shù)逐漸上升。進(jìn)入花期后,蒴果出現(xiàn),大量干物質(zhì)開始運(yùn)往蒴果,因此,莖分配指數(shù)開始下降,蒴果分配指數(shù)不斷上升。總體來看,莖分配指數(shù)呈現(xiàn)先升后降的單峰曲線,葉分配指數(shù)呈遞減曲線,蒴果分配指數(shù)呈遞增曲線。
盛花期漬水處理(苗后46~49 d)后,芝麻莖干物質(zhì)分配指數(shù)較CK升高,其中苗后62 d,兩品種漬水處理W36h、W48h、W60h較CK均顯著升高(P<0.05),且中芝13漬水處理W36h、W48h與CK差異達(dá)到極顯著水平(P<0.01);苗后 83 d,鄭芝 13 W36h、W48h、W60h 處理較CK 顯著升高(P<0.05),而中芝13差異不顯著。漬水處理對(duì)兩品種的葉分配指數(shù)沒有顯著影響。
漬水處理蒴果分配指數(shù)較CK下降,并且隨著漬水持續(xù)時(shí)間的延長,下降幅度增大。苗后52~56 d,中芝13漬水處理W60h與CK差異顯著(P<0.05);苗后62 d,兩品種漬水處理 W36h、W48h、W60h與 CK差異極顯著(P<0.01);苗后83 d,鄭芝13漬水處理W36h、W48h、W60h 較 CK 顯著降低(P<0.05),而中芝13各漬水處理與CK差異不顯著。
圖2 盛花期不同漬水時(shí)間處理不同耐濕性芝麻品種地上部各器官的相對(duì)干物質(zhì)分配指數(shù)
綜上所述,漬水處理對(duì)芝麻地上部干物質(zhì)分配 的影響主要體現(xiàn)在增大莖的分配指數(shù),降低蒴果的分配指數(shù)。從苗后83 d地上部同化物分配指數(shù)來看,中芝13漬水后恢復(fù)能力強(qiáng)于鄭芝13。
2.2.2 漬水條件下芝麻地上部干物質(zhì)分配的動(dòng)態(tài)擬合及參數(shù)分析 對(duì)芝麻莖分配指數(shù)與對(duì)應(yīng)出苗后天數(shù)歸一化結(jié)果進(jìn)行曲線擬合。在所選的多種擬合結(jié)果中,四次多項(xiàng)式擬合效果最好,用公式描述如下:
式中,pis為相對(duì)莖分配指數(shù),t為苗后相對(duì)天數(shù),c0、c1、c2、c3、c4為多項(xiàng)式擬合參數(shù)。
不同處理的四次多項(xiàng)式擬合參數(shù)如表3。由表3可見,各處理擬合決定系數(shù)都在0.83以上,經(jīng) F檢驗(yàn),模型擬合效果達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。表明采用四次多項(xiàng)式可以描述芝麻莖分配指數(shù)隨時(shí)間的變化動(dòng)態(tài)。經(jīng)方差分析可知,兩品種各處理間的參數(shù)沒有明顯差別,說明漬水對(duì)芝麻莖分配指數(shù)的四次多項(xiàng)式擬合參數(shù)沒有顯著影響。
表3 不同漬水處理下芝麻相對(duì)莖分配指數(shù)的四次多項(xiàng)式參數(shù)
對(duì)芝麻葉分配指數(shù)與對(duì)應(yīng)出苗后天數(shù)歸一化結(jié)果進(jìn)行曲線擬合。在所選的多種擬合結(jié)果中,二次多項(xiàng)式擬合效果最好,用公式表示如下:
式中,pil為相對(duì)葉分配指數(shù),t為苗后相對(duì)天數(shù),c1、c2、c3為多項(xiàng)式擬合參數(shù)。
由表4可見,各處理擬合決定系數(shù)都在0.91以上,經(jīng)F顯著性檢驗(yàn),模型擬合效果達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。這表明,采用二次多項(xiàng)式可以描述芝麻葉分配指數(shù)的變化動(dòng)態(tài)。經(jīng)方差分析可知,兩品種各處理間的參數(shù)沒有明顯差別,說明漬水對(duì)芝麻葉分配指數(shù)的擬合參數(shù)沒有顯著影響。
表4 不同漬水處理下芝麻相對(duì)葉分配指數(shù)的二次多項(xiàng)式參數(shù)
對(duì)芝麻蒴果分配指數(shù)與對(duì)應(yīng)出苗后天數(shù)歸一化結(jié)果進(jìn)行曲線擬合。在所選的多種擬合結(jié)果中,Logistic方程擬合效果最好,擬合參數(shù)見表5。由表5可見,各處理擬合決定系數(shù)都在0.91以上,經(jīng)F檢驗(yàn),模型的擬合效果達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。表明采用Logistic模型可以描述芝麻蒴果分配指數(shù)的變化動(dòng)態(tài)。漬水處理影響模型參數(shù),隨著漬水時(shí)間延長,兩品種的K值均逐漸降低,表明盛花期漬水降低芝麻的蒴果分配指數(shù)。經(jīng)方差分析可知,鄭芝13漬水36 h后,K值與CK差異顯著;而中芝13漬水處理的K值降低不顯著。兩品種各處理間的參數(shù)a、b差異均不顯著。
表5 不同漬水處理下芝麻相對(duì)蒴果分配指數(shù)的Logistic方程參數(shù)
采用2015年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)擬合得到的方程進(jìn)行檢驗(yàn),實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)的1∶1關(guān)系圖如圖3所示,實(shí)測(cè)值與擬合值均勻分布在1∶1線的兩側(cè),其中地上部干質(zhì)量、莖相對(duì)分配指數(shù)、蒴果相對(duì)分配指數(shù)的 RMSE 分別為 1.16、0.046、0.021,NRMSE 分別為 7.46%、9.79%、9.94%,均小于 10%,擬合準(zhǔn)確度極好,葉相對(duì)分配指數(shù)的RMSE為0.043,NRMSE為12.54%,擬合準(zhǔn)確度好,說明所選方程均能夠較好地描述芝麻地上部干物質(zhì)積累以及莖、葉和蒴果的分配過程。
圖3 芝麻干物質(zhì)積累與各器官分配的擬合值與實(shí)測(cè)值關(guān)系
定量化分析作物干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)變化可反映不同條件下作物的生長發(fā)育特性及規(guī)律[25],無論是建模還是計(jì)算,首先基本度量單位應(yīng)統(tǒng)一,歸一化方法是歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布性,便于橫向比較[26]。Logistic模型不僅可以用于分析水稻、小麥和玉米等糧食作物的干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)變化特征[27-29],還可以用于分析大豆、花生等油料作物的干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)變化特征[30-31],芝麻干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)總體呈慢—快—慢的S形曲線,也可采用Logistic方程進(jìn)行擬合,各處理擬合決定系數(shù)均在0.96以上。
兩芝麻品種干物質(zhì)積累的Logistic方程中,參數(shù)K值總體表現(xiàn)為隨著漬水時(shí)間延長而逐漸降低,表明漬水減少了芝麻的干物質(zhì)積累量,鄭芝13受漬水影響的程度遠(yuǎn)大于中芝13。通過對(duì)芝麻干物質(zhì)積累特征參數(shù)的分析可知,漬水對(duì)芝麻干物質(zhì)積累的影響主要體現(xiàn)在降低了芝麻植株的干物質(zhì)積累速率,對(duì)于不耐漬型芝麻品種鄭芝13,漬水也影響其生育進(jìn)程。漬水對(duì)干物質(zhì)積累速率達(dá)到最大值的時(shí)間沒有影響,但降低了干物質(zhì)積累最大速率,從而降低了干物質(zhì)積累量。
漬水對(duì)芝麻地上部干物質(zhì)分配的影響主要體現(xiàn)在增大莖分配指數(shù),降低蒴果分配指數(shù),對(duì)葉分配指數(shù)影響不大,這與張銀鎖等[32]得出的脅迫條件下物質(zhì)向營養(yǎng)器官的分配比例增加而向生殖器官的分配減少的研究結(jié)論一致。芝麻莖、葉、蒴果的相對(duì)分配指數(shù)擬合曲線檢驗(yàn)NRMSE均在20%以內(nèi),擬合效果好。
[1] Tuteja N,Gill S S,Tiburcio A F,et al.Improving crop resistance to abiotic stress[M].Germany:Wiley-VCH,2012:1251-1283.
[2] Wang L,Zhang Y,Qi X,et al.Global gene expression responses to waterlogging in roots of sesame(Sesamum indicum L.)[J].Acta Physiologiae Plantarum,2012,34(6):2241-2249.
[3] 吳文革,錢銀飛,張洪程,等.超級(jí)雜交中秈水稻物質(zhì)生產(chǎn)特性分析[J].中國水稻科學(xué),2007(3):287-293.
[4] 林瑞余,梁義元,蔡碧瓊,等.不同水稻產(chǎn)量形成過程的干物質(zhì)積累與分配特征[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào),2006,22(2):185-190.
[5] 衛(wèi)雙玲,高桐梅,吳寅,等.高溫脅迫對(duì)芝麻光合特性及產(chǎn)量的影響[J].西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2015,28(5):1977-1981.
[6] 孫建,張秀榮,張艷欣,等.不同株型芝麻種質(zhì)濕害后產(chǎn)量性狀研究及耐濕性評(píng)價(jià)[J].植物遺傳資源學(xué)報(bào),2010,11(2):139-146.
[7] 付雪麗.冬小麥-夏玉米產(chǎn)量性能動(dòng)態(tài)特征及其主要栽培措施效應(yīng)[D].北京:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院,2009.
[8] 陳亞楠.丹參性狀與干物質(zhì)分配及產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型研究[D].楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué),2014.
[9] 李國強(qiáng),湯亮,張文宇,等.不同株型小麥干物質(zhì)積累與分配對(duì)氮肥響應(yīng)的動(dòng)態(tài)分析[J].作物學(xué)報(bào),2009,35(12):2258-2265.
[10] 周靜.溫室水果黃瓜生長發(fā)育模擬模型研究[D].鎮(zhèn)江:江蘇大學(xué),2009.
[11] 徐本生,王文亮,籍玉塵.芝麻干物質(zhì)積累和需肥規(guī)律的研究[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1992,26(4):331-334.
[12] 胡金和,饒?jiān)铝?,趙燕,等.不同種植密度下黑芝麻干物質(zhì)積累與產(chǎn)量關(guān)系的研究[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2011,23(7):84-85.
[13] 劉文萍,李芬,張超美,等.華北春芝麻不同栽培條件對(duì)干物質(zhì)的影響[J].中國油料作物學(xué)報(bào),2003,25(3):55-58.
[14] 劉文萍,衛(wèi)雙玲,任果香,等.栽培方式對(duì)汾芝2號(hào)產(chǎn)量及干物質(zhì)的影響[J].甘肅農(nóng)業(yè)科技,2012(9):21-23.
[15] 趙莉,汪強(qiáng),田東豐,等.不同施肥水平對(duì)芝麻干物質(zhì)積累與分配的影響[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào),2014,30(6):129-134.
[16] 衛(wèi)雙玲,高桐梅,張海洋,等.NEB肥對(duì)芝麻干物質(zhì)積累及物質(zhì)轉(zhuǎn)化能力的研究[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào),2010,26(5):127-132.
[17] 丁霞,王林海,張艷欣,等.我國芝麻主栽品種耐濕性鑒定分析[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào),2012,27(4):89-93.
[18] 劉立峰,鄭磊,張仙美,等.部分芝麻新品種耐漬性鑒定[J].作物雜志,2012(4):98-101.
[19] 劉華山,孟凡庭,楊青華,等.土壤漬澇對(duì)芝麻根系生長及抗氧化物酶活性的影響[J].植物生理學(xué)報(bào),2005,41(1):45-47.
[20] 王文泉,鄭永戰(zhàn),梅鴻獻(xiàn),等.不同耐漬基因型芝麻在厭氧脅迫下根系的生理與結(jié)構(gòu)變化[J].植物遺傳資源學(xué)報(bào),2003,4(3):214-219.
[21] 江詩洋,黎冬華,張艷欣,等.水澇脅迫下芝麻內(nèi)源激素及表型響應(yīng)[J].中國油料作物學(xué)報(bào),2015,37(5):676-682.
[22] 周萌,李國強(qiáng),張建濤,等.盛花期漬水后芝麻干物質(zhì)積累分配及產(chǎn)量變化[J].中國油料作物學(xué)報(bào),2016,38(5):598-604.
[23] 錢婷婷.迷你型黃瓜生長發(fā)育定量化研究[D].泰安:山東農(nóng)業(yè)大學(xué),2010.
[24] 李國強(qiáng),陳丹丹,張建濤,等.基于DSSAT模型的河南省小麥生產(chǎn)潛力定量模擬與分析[J].麥類作物學(xué)報(bào),2016,36(4):507-515.
[25] Yan D,Zhu Y,Wang S,et al.A quantitative knowledgebased model for designing suitable growth dynamics in rice[J].Plant Production Science,2006,9(2):93-105.
[26] 劉娟,熊淑萍,楊陽,等.基于歸一化法的小麥干物質(zhì)積累動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2012,32(17):5512-5520.
[27] 黃麗芬,全曉艷,張蓉,等.光氮及其互作對(duì)水稻干物質(zhì)積累與分配的影響[J].中國水稻科學(xué),2014,28(2):167-176.
[28] 趙姣,鄭志芳,方艷茹,等.基于動(dòng)態(tài)模擬模型分析冬小麥干物質(zhì)積累特征對(duì)產(chǎn)量的影響[J].作物學(xué)報(bào),2013,39(2):300-308.
[29] 王小春,楊文鈺,鄧小燕,等.玉米/大豆和玉米/甘薯模式下玉米干物質(zhì)積累與分配差異及氮肥的調(diào)控效應(yīng)[J].植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào),2015,21(1):46-57.
[30] 趙婧,邱強(qiáng),張鳴浩,等.大豆在不同鐵水平下生理特性與品種耐性的關(guān)系[J].核農(nóng)學(xué)報(bào),2016,30(11):2239-2247.
[31] 劉佳,張杰,秦文婧,等.施氮和接種根瘤菌對(duì)紅壤旱地花生生長及氮素累積的影響[J].核農(nóng)學(xué)報(bào),2016,30(12):2441-2450.
[32] 張銀鎖,宇振榮,Driessen P M.環(huán)境條件和栽培管理對(duì)夏玉米干物質(zhì)積累、分配及轉(zhuǎn)移的試驗(yàn)研究[J].作物學(xué)報(bào),2002,28(1):104-109.