京津冀地区密植高产宜机收籽粒春玉米品种筛选

王金涛，董心亮，苏 寒，陈 佩，刘 毅，刘小京，孙宏勇※

（1.中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心，石家庄 050022；2.沧州市南大港管理区农科所，沧州 061103）

0 引 言

玉米籽粒机收可以实现玉米生产的全程机械化，大幅提高玉米生产效率，宜机收籽粒的玉米品种筛选是实现籽粒机收重要环节。目前国内适宜籽粒机收的玉米品种较少，需要从现有品种中筛选出适宜籽粒机收的品种，并明确适宜籽粒机收品种特点，为培育宜机收籽粒玉米品种提供参考。因此如何确定特定地区的宜籽粒机收玉米的评价指标及其判别标准，如何通过多个评价指标对参试品种进行综合评价，对于推广籽粒机收技术具有重要意义。

美国目前广泛推广种植的适籽粒直收玉米品种的主要特征是雄穗小、植株矮、株型紧凑、植株高240～250 cm左右，穗位高110 cm左右，整齐度高、耐密植、单株生产力高、抗倒伏、抗病虫、灌浆脱水快、全生育期110～120 d、收获时籽粒含水量15%～20%等[1]。国家最新出台的玉米品种审定主要指标中规定适宜机械化收获的普通玉米需要具有丰产稳产性、抗倒性、抗病性、早熟性、低含水率、穗位整齐、苞叶松紧适中、耐密植等特点[2]。国家标准GBT 21962—2008《玉米收获机械 技术条件》[3]规定玉米籽粒机收的评价指标为籽粒破碎率≤5%、总损失率≤5%和籽粒含杂率≤3%。目前吉林、内蒙古、宁夏、山西、河南等地开展了针对适宜籽粒机收玉米品种筛选的研究，主要的评价指标为产量、籽粒含水率、生育期、倒伏倒折率、机收质量（籽粒破碎率、籽粒含杂率和总损失率）、穗粒腐病率等[4-9]。但是目前研究中产量方面考虑高产指标的较多，考虑稳产指标的较少；籽粒含水率均以收获时籽粒含水率为标准，没有统一的时间标准，可比性较差；水分利用效率（Water Use Efficiency, WUE）等抗旱性指标和增密增产率等耐密性指标考虑较少，而且各指标没有进行较好的归类汇总；同时不同地区的环境条件也会影响评价指标及其判别标准的选择及确定。京津冀地区为玉米的适宜种植区[10]，玉米种植面积和产量分别是全国的8.95%和8.45%[11]。京津冀地区北部以种植春玉米为主，中南部地区以冬小麦-夏玉米一年两作的种植制度为主。由于冬小麦季长期利用地下水进行灌溉，导致地下水超采严重，目前正在将冬小麦-夏玉米一年两作的种植制度调整为冬小麦-夏玉米-春玉米两年三作或春玉米一年一作，以减少地下水的开采[12]，因此京津冀地区春玉米种植面积不断增加。春玉米生育期较长，增产潜力较大，而且成熟后有充足的时间保证籽粒脱水，适宜进行籽粒机收。但是目前针对京津冀地区适宜籽粒机收的春玉米品种筛选研究较少，因此需要根据该地区的气候条件、水资源情况、种植制度、栽培措施等选择适宜的评价指标及其判别标准。

在筛选适宜籽粒机收的春玉米品种时，需要对参试品种的产量、机收质量和WUE等相关指标进行评价，而在多指标评价系统中存在参试品种不能满足全部评价指标的问题，因此需要对参试品种进行综合性状评价。综合性状评价常用的方法为灰色关联度法[13-14]、DTOPSIS（Dynamic Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法[15]、灰色局势决策法[16]等。灰色关联度法通过计算评价对象各评价指标值与各评价指标理想值的关联系数，依据各指标权重，对评价对象各评价指标与各评价指标理想值的综合关联度进行排序，进而确定评价对象的优劣[13]。昝凯等[17]在大豆新品种（系）的农艺性状表现综合分析中认为，与灰色关联度法相比DTOPSIS法更能体现品种间综合性状的差异，评价效果相对较好；马辉等[18]在对4个机采棉品种的10个性状综合评价中认为DTOPSIS法优于灰色关联度法。DTOPSIS法通过计算各对象的各评价指标对各评价指标理想值的相对接近度，按照相对接近度大小排序确定各评价对象的优劣顺序[15,17-18]。灰色局势决策法与DTOPSIS法类似，但灰色局势决策法将用于综合评价的指标分为上限效果测度、下限效果测度和适中效果测度[15-16]。夏来坤等[15]采用基于熵权的DTOPSIS法和灰色局势决策法对宜机收玉米品种进行综合评价，认为 2种评价方法均能客观全面评价玉米品种的宜机收性，但灰色局势决策法分类更准确，计算过程也相对简单。在选择评价方法的同时，有关学者也关注到在对品种进行综合评价时，评价指标的权重确定至关重要[19]。

指标权重的确定方法主要有经验赋权法[16,19]、层次分析法[20-21]、灰色关联度法[17]、熵权法[15,21]、变异系数法[14]等。其中经验赋权法根据评价筛选目标结合实际情况及评价对象的特点进行主观赋权，层次分析法也是主观赋权的方法，与经验赋权法的不同在于层次分析法可以根据统一的两两标度方法对人们主观判断加以形式化的表达和处理，逐步剔除主观性，从而尽可能地转化为客观描述[22]。灰色关联度法、熵权法和变异系数法为客观赋权法，灰色关联度法通过比较评价对象的各评价指标与各评价指标理想值的关联度大小来确定指标权重；熵权法和变异系数法类似，均是通过计算各评价指标在个评价对象间的波动情况来确定指标权重[14,23-24]。层次分析法（主观权重）和熵权法（客观权重）常用来确定评价指标的组合权重，以减少单独主观赋权或客观赋权带来的偏差[21,23-24]。

本研究通过3 a田间品种与种植密度互作试验，确定京津冀地区密植高产宜机收籽粒春玉米品种的各级评价指标，并明确各评价指标的判别标准；通过层次分析法和熵权法对各评价指标赋予权重，建立品种筛选体系，筛选出京津冀地区密植高产宜机收籽粒的春玉米品种。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

京津冀地区年平均气温 12 ℃左右，年平均降雨量507 mm左右，年日照时数2 450 h左右，无霜期200 d左右[25]。试验地位于河北省沧州市南大港管理区（117°19′E，38°24′N），海拔6.6 m，位于京津冀东南部地区，属暖温带半湿润季风气候。年平均气温12.2 ℃，年平均降雨量560 mm左右，年日照时数2 801.1 h，无霜期194 d，是京津冀地区玉米生产规模和效率的优势区[26]。

1.2 试验设计

品种和种植密度互作筛选试验于 2017—2019年进行，每年的参试品种见表1。郑单958、粒收1号、东单913、华农887、金科玉3306和广德5为联网共性品种，豫单9953和金博士509为表现优异品种，2017—2019年均参加试验。鲁单9006经过2 a试验后表现较差，故2019年不再参加试验。2018年增加京农科728、迪卡517、科育186和豫丰98进行试验。每个品种设置60 000、75 000和 90 000株/hm2共 3个种植密度，试验小区面积约66.7 m2，每个处理重复3次，采用随机区组排列。

表1 2017年—2019年品种―种植密度互作试验参试玉米品种Table 1 Maize varieties in the variety-density interaction experiment from 2017 to 2019

籽粒机收试验于2018-2019年进行，2018年试验品种为金科玉3306、豫丰98和科育186，2019年试验品种为金科玉3306、豫丰98和豫单9953，播种密度为75 000株/hm2。收获时设置3个收获期，2018年为10月15日、10月22日和10月29日，2019年为10月20日、10月29日和11月5日。

1.3 测定指标与方法

1.3.1 籽粒机收损失率、籽粒破碎率、含杂率

按照GB/T 21961—2008[3]计算籽粒机收总损失率、籽粒破碎率和含杂率，共18组数据。

1.3.2 产量、水分利用效率及其高稳系数

在生理成熟期，每个小区取2行连续7 m的植株，记录果穗数，晾晒后将籽粒剥下称质量，每个小区随机数取300粒称质量，之后放入鼓风恒温箱内80 ℃烘干至恒质量，通过籽粒含水率和取样产量湿质量，折算成14%含水率的产量（Y, kg/hm2）。

播种前和生理成熟后取土，通过烘干法获得播种前和生理成熟后的土壤含水率，通过水量平衡法得到玉米耗水量（ET, mm），水分利用效率（WUE, kg/m3）为：

产量高稳性和 WUE高稳性均可利用温振民等[27]提出的高稳系数（HSC）法进行判定：

式中HSCi为第i个品种的产量高稳系数或WUE高稳系数，Xi为第i个品种的平均产量或平均 WUE，Si为第i个品种的产量标准差或WUE标准差，XCK为目标产量或目标WUE。HSC越高，品种的产量高稳性或WUE高稳性越好。

1.3.3 生理成熟后植株各部位含水率

生理成熟时及之后每隔5 d左右每个小区取2株玉米，将茎、叶、苞叶、穗轴、籽粒分开后立刻称取湿质量，放到鼓风恒温箱里105 ℃杀青1 h，然后80 ℃烘至恒定质量，称取各部位干质量。含水率计算公式如下：

式中M为含水率，%；WW为湿质量，g；DW为干质量，g。

生理成熟后x天的籽粒含水率由基于扩散理论的籽粒脱水模型进行计算[28-29]：

式中Me为玉米籽粒平衡含水率，%；k为扩散系数，表征籽粒的脱水速率；x为生理成熟后天数，d；M0为玉米生理成熟时籽粒含水率，%。RH为大气相对湿度，%；T为大气平均温度，℃。根据 2017—2019年籽粒脱水数据，求解出各品种M0和k。利用3 a的气象数据得到9-10月平均Me，以消除气象因素对籽粒脱水表现的影响，进而求出各品种生理成熟后10 d的籽粒含水率。

1.3.4 穗位高标准差

灌浆期每个小区选取连续10个植株，测量穗位高，计算穗位高标准差。由于穗位高标准差不会随机收时间延后而变化，籽粒机收试验穗位高标准差测量样本为6组。

1.3.5 穗粒腐病率和倒伏倒折率

生理成熟时每个小区取2行连续7 m的植株，记录总株数、穗粒腐病株数和倒伏倒折株数，通过总株数和穗粒腐病株数计算出穗粒腐病率，通过总株数和倒伏倒折株数计算出倒伏倒折率。

1.3.6 各指标随种植密度的相对变化比例

当种植密度增加15 000株/hm2时，各指标的相对变化比例计算如下：

式中RCR为各指标的相对变化比例，%；△X15000为种植密度增加15 000株各指标的变化值；X60000和X75000分别为各指标在60 000和75 000株/hm2下的值；Slope为各指标与种植密度线性相关关系的斜率，通过各指标与种植密度的线性拟合得到。

1.4 筛选指标权重确定

多指标评价系统存在参试品种不能满足全部评价指标的问题，因此需要确定各评价指标权重，对参试品种进行综合评比。本文采用层次分析法（主观权重）和熵权法（客观权重）确定评价指标的组合权重，以减少单独主观赋权或客观赋权带来的偏差

1.4.1 层次分析法确定主观权重

采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[22-24]确定各级评价指标的主观权重。邀请10位具有相关研究经验的专家，参考前人研究成果，对各级评价指标进行两两比较评判，构建评判矩阵，取平均值后得到各级指标的平均判断矩阵，进而确定权重。通过各级评价指标权重相乘，得到最末级评价指标的主观权重向量Wh=(wh1,wh2, …,whn)T，其中2, …,n。

1.4.2 熵权法确定客观权重

采用熵权法[23,24]确定各评价指标的客观权重，主要步骤为：考虑评价系统有m个待评价的玉米品种和n个评价指标，确定初始评价矩阵Aij=(aij)m×n，其中aij为第i个玉米品种在第j个评价指标上的值。评价指标中越大越好的指标根据式（6）进行归一化处理，越小越好的指标根据式（7）进行归一化处理，以消除不同指标间的量纲影响；计算各评价指标的熵权；根据各评价指标的熵权确定评价指标客观权重向量We=(we1,we2, …,wen)T，其中。

1.4.3 组合权重

组合权重（Wc）可由层次分析法确定的主观权重（Wh）和熵权法确定的客观权重（We）加权平均得到：

式中p1和p2为主观权重和客观权重所占的比例，0≤p1，p2≤1，且p1+p2=1，根据决策者对二者的信任程度确定，本研究中均取值0.5。

1.5 品种筛选

首先假设一个判别品种，该品种各评价指标值为各评价指标的判别标准。因此评价系统就有（m+1）个参试玉米品种和n个评价指标，从而得到初始评价矩阵Aij=(aij)(m+1)×n。采用式（6）和式（7）将初始评价矩阵进行归一化处理，得到规范化矩阵Xij=(xij)(m+1)×n。将规范化矩阵Xij=(xij)(m+1)×n与组合权重向量Wc=(wc1,wc2, …,wcn)T相乘，可得到各品种综合评分向量SC=(SC1,SC2, …,SCm+1)T，综合得分高于判别品种的认为是京津冀地区密植高产宜机收春玉米潜在品种，排名前三位的可作为推荐品种，低于判别品种得分的则认为不适宜作为京津冀地区密植高产宜机收春玉米品种。

1.6 数据处理

文中数据处理及图表制作应用Microsoft Excel 2013完成。

2 结果与分析

适宜籽粒机收是品种筛选的首要目标，同时还应兼顾传统玉米品种筛选中的高产、稳产、穗粒腐病低等特性，在水资源不足、地下水超采严重的京津冀地区，筛选WUE高的玉米品种有利于节水和地下水回补。因此将密植高产宜机收籽粒春玉米品种筛选的一级评价指标定为：宜机收性、高产稳产优质性和WUE高稳性，每个一级评价指标下分别设置若干个二级和三级评价指标，根据田间试验确定每个二级和三级评价指标及其判别标准。

2.1 宜机收性评价指标筛选及判别标准

根据GBT21962—2008《玉米收获机械 技术条件》[3]，玉米籽粒机收的评价指标为籽粒破碎率≤5%、总损失率≤5%和籽粒含杂率≤3%，同时收获速率关系到机收籽粒的效率，因此将籽粒破碎率、损失率、含杂率和收获速率作为宜机收性的二级评价指标。

2.1.1 籽粒破碎率评价指标筛选及判别标准

图1为根据2018和2019年的籽粒机收试验得到的玉米籽粒破碎率和含杂率与籽粒含水率的关系。其中籽粒破碎率与籽粒含水率呈显著的开口向上二次曲线关系（图1a），籽粒含水率可在一定程度上反映籽粒破碎率，因此将籽粒含水率作为籽粒破碎率的三级评价指标。由图1a可知，籽粒破碎率≤5%的籽粒含水率在 3.6%～24.8%之间，因此将籽粒含水率的判别标准定为≤25%。根据华北地区春玉米生理成熟后籽粒脱水过程分析，一半的处理生理成熟后 10 d的籽粒含水率可以降到25%[28]，因此将生理成熟后10 d的籽粒含水率≤25%作为判别标准。由式（4）计算出各品种生理成熟后10 d的籽粒含水率，如表2所示。

图1 玉米籽粒破碎率和含杂率与籽粒含水率的关系Fig.1 Relationships between maize kernel broken rate and impurity rate with kernel moisture content

2.1.2 含杂率评价指标筛选及判别标准

由图1b可知，籽粒机收的含杂率与籽粒含水率呈显著的指数关系，因此将籽粒含水率作为含杂率的三级评价指标。以含杂率≤3%为判别标准，籽粒含水率应≤26.99%，为了统一籽粒含水率判别标准，将生理成熟后10 d籽粒含水率≤25%作为判别标准。

2.1.3 损失率评价指标筛选及判别标准

图2为根据2018和2019年的籽粒机收试验得到的总损失率与籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高标准差关系。其中籽粒机收的总损失率与籽粒含水率呈显著的开口向上二次曲线关系，与倒伏倒折率和穗位高标准差呈显著的线性正相关关系，因此将籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高标准差作为总损失率的三级指标。由于2018年和 2019年受台风天气影响，发生了大面积根倒，影响了试验效果，没有得到籽粒含水率判别阈值，故籽粒含水率判别标准与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%作为判别标准（表2）。以总损失率≤5%为判别标准，得到倒伏倒折率应小于1.4%。由于天气的影响，参试品种3 a平均倒伏倒折率为8.55%～81.68%（表2），《GBT21962—2008玉米收获机械 技术条件》[3]规定籽粒机收的植株倒伏倒折率应≤5%，因此倒伏倒折率的判别标准设为≤5%。以总损失率≤5%为判别标准，得到穗位高标准差应≤5.93 cm（表2）。

2.1.4 收获速率评价指标筛选及判别标准

收获速率影响籽粒机收的作业效率，而倒伏倒折率是影响籽粒机收速率的重要因素。薛军等[30]研究表明收获速率随倒伏倒折率的增加以指数形式递减，因此将倒伏倒折率作为收获速率的三级评价指标，倒伏倒折率判别标准与籽粒损失率下倒伏倒折率保持一致为≤5%。

2.2 高产稳产优质性评价指标筛选及判别标准

产量是品种筛选时的一项重要指标，高产前提下需要在不同年份间产量稳定，还要具有穗粒腐病少的特点，以达到优质的目的，同时还应注重群体和单株产量随种植密度变化的情况。因此一级指标高产稳产优质性下设立 4个二级指标，分别为产量高稳系数、种植密度增加15 000株/hm2群体产量变化比例及单株产量变化比例和穗粒腐病率。

图3为3种种植密度下各品种2017—2019年的平均产量，其中所有处理的平均产量为10 889.64 kg/hm2，金科玉 3306在 90 000株/hm2下的产量最高，为13 165.67 kg/hm2，所有处理的产量标准差平均值为1 776.79 kg/hm2。Meng等[31]利用 Hybrid-Maize模型模拟华北地区玉米平均潜在产量为15 500 kg/hm2，以此作为产量高稳系数计算中的目标产量。根据式（2），由各种植密度下各品种的3年平均产量、产量标准差平均值和目标产量，计算出各处理产量的高稳系数，每个品种3种种植密度下高稳系数平均值作为该品种的产量高稳系数（表3）。由所有处理的平均产量、产量标准差平均值和目标产量得到产量高稳系数评判标准为≥0.53（表3）。

表4为各指标与种植密度的线性相关关系及随种植密度的变化率，其中群体产量与种植密度呈显著的线性正相关关系，而单株产量与种植密度呈显著的线性负相关关系。当种植密度在60 000～90 000株/hm2时，种植密度增加15 000株/hm2时群体产量的平均变化比例为增加 6.59%，单株产量的平均变化比例为下降8.38%，因此种植密度增加15 000株/hm2群体产量增加比例的判别标准为≥6.59%，种植密度增加15 000株/hm2单株产量下降比例的判别标准为≤8.38%。图4为不同种植密度下各品种2017—2019年穗粒腐病率，所有处理的平均穗粒腐病发病率为 1.75%，根据 GB 1353—2017《玉米》[32]中规定，籽粒霉变粒≤2%，因此穗粒腐病率的判别标准≤2%。

表2 2017―2019年不同种植密度下各品种的生理成熟后10 d的籽粒含水率、穗位高标准差和倒伏倒折率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

图2 总损失率与籽粒含水率、倒伏倒折率和穗位高标准差关系Fig.2 Relationships between total loss rate with kernel moisture content, lodging and folding rate and standard deviation of ear height.

图3 不同种植密度下各品种2017—2019年的平均产量Fig.3 Average yield of each variety under different planting densities from 2017 to 2019

表3 2017―2019年不同种植密度下各品种的产量和WUE高稳系数Table 3 The high stability coefficient for yield and Water Use Efficiency(WUE) of each variety under different plant densities from 2017 to 2019

图4 不同种植密度下各品种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年各指标与种植密度的线性相关关系及随种植密度的变化率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

图5 不同种植密度下各品种2017—2019年平均WUEFig.5 Average WUE of each variety under different plant densities

2.3 WUE高稳性评价指标筛选及判别标准

由于京津冀地区水资源不足，地下水超采严重，因此该地区的春玉米应兼具WUE高和稳的特点，同时还应考虑WUE随种植密度增加的变化情况。本文将WUE高稳系数和种植密度增加15 000株/hm2时WUE的变化比例作为WUE高稳性的二级指标。图5为3种种植密度下各品种2017—2019年的平均WUE，其中所有处理的平均WUE为2.28 kg/m3，金科玉3306在90 000株/hm2下的WUE最高，为3.23 kg/m3，所有处理的WUE标准差平均值为0.43 kg/m3。Zheng等[33]研究表明，华北平原玉米的WUE潜力为3.68 kg/m3，以此作为WUE高稳系数计算中的目标WUE。根据式（2），由各种植密度下各品种的3年平均WUE、WUE标准差和目标WUE计算出各处理的WUE高稳系数，取每个品种 3种种植密度下高稳系数平均值作为该品种的 WUE高稳系数（表3）。由所有处理的平均WUE、WUE标准差平均值和目标WUE计算出WUE高稳系数的判别标准为≥0.46（表3）。由表4可知，WUE与种植密度呈显著的线性正相关关系，当种植密度在 60 000～90 000株/hm2时，种植密度增加15 000株/hm2时WUE平均增加比例为11.89%，因此种植密度增加15 000株/hm2时WUE增加比例的判别标准为≥11.89%。

2.4 筛选指标权重及品种筛选结果

表5为各级评价指标编号及其判别标准，表6为各末级指标通过层次分析法确定的主观权重、通过熵权法确定的权重和组合权重。在用层次分析法确定指标权重时，由于籽粒破碎率、损失率和含杂率下三级指标均包含生理成熟后10 d籽粒含水率（C111、C121和C131），因此生理成熟后10 d籽粒含水率权重为C111、C121和C131权重之和。由于损失率和收获速率下三级指标均包含倒伏倒折率（C122和C141），因此生理成熟后10 d籽粒含水率权重为C122和C141权重之和。一级评价指标中宜机收性、高产稳产优质和WUE高稳性的权重分别为0.328 9、0.508 4和0.163 6，所有9个末级评价指标层次分析法权重在 0.008 8～0.251 4之间。在用熵权法确定指标权重时，一级评价指标中宜机收性、高产稳产优质和WUE高稳性的权重分别为0.337 7、0.412 6和0.249 7，所有9个末级评价指标熵权法权重在0.091 3～0.127 1之间。一级指标的客观权重与主观权重变化一致，从大到小均是高产稳产优质性、宜机收性、WUE高稳性（表6）。

将层次分析法权重和熵权法权重按式（8）求得各末级指标的组合权重（表6），一级评价指标中宜机收性、高产稳产优质和 WUE高稳性的权重分别为 0.368 8、0.406 4和0.224 9，一级指标的组合权重、主观权重和客观权重变化一致，均是高产稳产优质性＞宜机收性＞WUE高稳性。所有 9个末级评价指标组合权重从大到小为：生理成熟后10 d籽粒含水率（0.184 9）、产量高稳系数（0.152 6）、 WUE高稳系数（0.143 6）、倒伏倒折率（0.127 0）、种植密度增加 15 000株/hm2产量增加比例（0.094 5）、穗粒腐病率（0.083 5）、种植密度增加15 000株/hm2WUE增加比例（0.081 3）、种植密度增加15 000株/hm2单株产量下降比例（0.075 8）、穗位高标准差（0.056 9）。

表5 评价指标编号及其判别标准Table 5 Code and criteria of evaluation indexes

表6 末级评价指标权重Table 6 Weights of evaluation indexes at the last level

表7为各参试品种和判别品种的综合得分，判别品种的综合得分为 0.559 0，综合得分高于判别品种且排名前三的品种为豫丰98、豫单 9953和金科玉3306，可作为该地区密植高产宜机收的推荐春玉米品种的春玉米品种；综合得分高于判别品种的其他品种有京农科728、粒收1号、迪卡517、科育186、广德5和金博士509，可作为潜力品种。郑单958、鲁单9006、华农887和东单913综合得分低于判别品种得分，不适宜作为该地区的耐密高产宜机收春玉米品种。

表7 各参试品种的综合得分Table 7 The comprehensive score of the tested varieties

3 讨 论

3.1 宜机收性

宜机收性包括籽粒破碎率、总损失率（落粒损失率、落穗损失率）、籽粒含杂率和收获速率，籽粒机收产量=机收后的总重量×（1-籽粒破碎率-籽粒含杂率）=理论产量×（1-总损失率），可见籽粒破碎率和总损失率会直接影响机收产量，籽粒含杂率会增加去杂成本，进而影响生产效率，因此将国家标准GBT21962—2008《玉米收获机械 技术条件》[3]规定的籽粒破碎率≤5%、总损失率≤5%和籽粒含杂率≤3%作为宜机收性的二级指标及判别标准。在保持机械、机械手、行走速率等条件一致的情况下，对参试玉米品种进行籽粒直收，测定各品种籽粒破碎率、总损失率和籽粒含杂率，即可判断各品种的宜机收性。但是这种方法的技术条件要求较高，而且无法明确农艺性状的育种方向，因此需要建立宜机收性的三级指标。

中国玉米籽粒机收最主要的质量问题是籽粒破碎率高，籽粒破碎率的影响因素包括收获时籽粒含水率、籽粒形状、大小、胚乳含量、强度、硬度、籽粒间隙及籽粒与穗轴的链接力等，但中国玉米收获期籽粒含水率较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%时，籽粒破碎率低于5%，含水率为20.05%时籽粒破碎率最低[34]。由图1a可知籽粒破碎率≤5%的籽粒含水率在 3.6%～24.8%之间，虽然本研究与前人研究的籽粒含水率下限差异较大，但是籽粒含水率上限基本相等。之前的研究表明，华北地区春玉米生理成熟后10 d时50%的参试品种籽粒含水率可降至 25%及以下[28]，此时含水率仍然较高，因此本文只规定生理成熟后10 d籽粒含水率≤25%，没有设置籽粒含水率下限的判别标准。

含杂率主要是指除籽粒外玉米植株其他部位的碎块落到收获机械谷仓内的比例，因此与除籽粒外玉米植株其他部位的含水率紧密相关（图6a），但是除籽粒外玉米植株其他部位的含水率与籽粒含水率又呈显著正相关关系（图6b），为了减少评价指标将籽粒含水率作为评价指标。李璐璐等[34]研究表明玉米含杂率与籽粒含水率成指数关系，籽粒含水率小于47%时，含杂率小于3%。方会敏等[37]研究表明，玉米籽粒机收含杂率与籽粒含水率线性正相关，籽粒含水率低于32.4%时，含杂率低于3%。

图6 除籽粒外玉米植株其他部位含水率与籽粒含杂率和籽粒含水率的关系Fig.6 Relationships between moisture content of maize plant except kernel with impurity rate and kernel moisture content

落粒损失率、总损失率与籽粒含水率显著相关[37]，李璐璐等[34]研究表明落粒损失率与籽粒含水率成显著的开口向上抛物线关系，落穗率与籽粒含水率成显著幂函数关系，当籽粒含水率为25%时，落粒率为1.20%，落穗率为 1.87%，总损失率为 3.07%，因此生理成熟后 10 d籽粒含水率≤5%可以作为总损失率的三级指标判别标准。玉米倒伏后穗位降低或落穗增加，影响机械收获质量和收获效率[38]。薛军等[30]研究表明大田自然条件下，倒伏主要导致落穗率的增加，倒伏倒折率增加1%，春玉米落穗率增加0.12%，但落粒率与倒伏倒折率呈显著负相关，推测其原因为植株倒伏导致进入机械的果穗减少从而降低了落粒率。薛军等[30]研究表明倒伏倒折率≤14.45%时，春玉米籽粒总损失率≤5%，而本研究中倒伏倒折率≤1.45%时，籽粒总损失率≤5%。其差异主要由不同试验中玉米籽粒含水率、穗位高标准差、机械型号、机手操作、气候等因素引起。为了统一标准，本研究中根据国家标准确定倒伏倒折率判别标准为≤5%。

美国的宜机收玉米品种穗位整齐[1]，本研究中通过穗位高标准差反应穗位整齐度，穗位高标准差越小穗位越整齐，穗位高标准差与总损失率呈极显著的线性正相关关系。在玉米机收时，为了将所有果穗收到割台里，需要将割台降到最低穗位以下，造成高穗位果穗到摘穗板的行程增加，玉米植株被滚轴向下拉扯时高穗位果穗到达摘穗板的速度较大，进而对果穗形成较大的冲击力，导致籽粒脱落甚至果穗掉落，最终导致损失率增加。因此穗位越整齐，落粒率和落穗率越小，总损失率越小。

收获速率是影响玉米籽粒机收效率的重要因素，倒伏倒折会增加收获机械的行进阻力，在倒伏倒折率较高的地块，为了降低损失率会降低割台高度，又进一步增加了机械的行进阻力，导致收获速率的下降，进而增加收获成本。对于两年三熟的春玉米收获窗口期较短，收获速率对于小麦播种也有一定的影响。薛军等[30]研究表明收获速率随倒伏率增加呈指数递减，倒伏率由0上升至20%时，收获速率由3.4 km/h下降到3.2 km/h，降低割台高度后，损失率明显降低，但收获速率也大幅降低。收获速率还受机械、机手、地形等因素的影响，无法给出定量的判别标准，但是倒伏倒折率是影响收获速率的最主要的作物因素，因此将倒伏倒折率作为收获速率的三级指标，根据国家标准确定倒伏倒折率判别标准为≤5%。

3.2 高产稳产优质性

在品种筛选和育种时，高产和稳产关系到粮食安全和农民收入，因此是品种筛选和育种时的首要考虑因素。温振民等[27]认为高产应当是指稳产基础上的高产，而稳产也应当是指高产前提下的稳产，因此提出高稳系数这一指标综合表征产量的高稳性，在之后的品种与环境互作研究中得到了广泛应用[39-41]。本文使用高稳系数这一指标评判各参试春玉米品种产量在不同年份的高稳性。Meng等[31]研究表明华北地区的玉米平均产量为 12 200 kg/hm2，潜在产量的标准差平均为3.1 kg/hm2，产量高稳系数为 0.53，因此高稳系数≥0.53可以作为京津冀地区产量高稳性的判别标准。穗腐病已成为玉米的主要病害之一[42-43]，穗粒腐病会导致玉米籽粒品质下降，影响最终产量和收益，故需要选择穗粒腐病发病率低抗性较强的品种。增加种植密度是玉米增产的主要方式之一[44]，但是增加种植密度会引起单株产量下降[45]，因此需要选择耐密性强的品种，在增密增产的同时单株产量下降较小。

3.3 WUE高稳性

由于京津冀地区处于半干旱地区，降雨较少水资源短缺，主要依赖地下水进行灌溉，导致地下水位迅速下降，形成大面积的地下水漏斗，引发了一系列生态环境问题[12]。虽然该地区夏季降雨充足，但是春季干旱少雨，春玉米生育前期常常受到干旱胁迫。因此提高春玉米的水分利用效率，不仅可以利用有限水资源获得较高产量，还可以节约水资源有利于地下水的回补。作物水分利用效率（WUE）是指消耗单位水资源所获得的产量，是作物产量与耗水量的比值，而产量和耗水量受品种和环境的共同影响[46]，因此WUE也应考虑其高稳性。Zheng等[33]研究表明，华北平原玉米的平均WUE为2.23 kg/m3，与本文试验中所有处理的平均WUE相近。由于水资源短缺，在该地区筛选耐密品种时还需考虑WUE，本研究表明种植密度由60 000株/hm2增加到90 000株/hm2时，WUE 成增加趋势，这与Zhang等[47]研究结果一致。

3.4 生育期

机收籽粒需要在生理成熟后立杆一段时间待籽粒含水率降低至 25%以下进行，因此供玉米生长的窗口期缩短。在高纬度、高海拔地区或夏玉米种植区等积温不足的地区，需要筛选生育期较短的品种，生育期是品种筛选中适应性的主要指标。在京津冀地区，现有玉米品种在春玉米一年一作或春玉米-冬小麦-夏玉米两年三作条件下，生育期都不是生长和籽粒机收的限制因素，因此在适应性中未将生育期作为评价指标。

3.5 筛选出的春玉米品种特性

通过本方法筛选出的京津冀地区推荐品种为豫丰98、豫单9953和金科玉3306，其中金科玉3306为姜春霞等[48]筛选的山西中晚熟区春玉米宜粒收潜力推荐品种，豫单9953为夏来坤等[15]选的适宜黄淮海玉米产区的机械收粒玉米品种。在宜机收性方面，金科玉 3306、豫丰98和豫单9953的生理成熟后10 d籽粒含水率分别为22.69%、23.49%和21.93%，均小于25%，满足判别标准（表2），说明3个品种都具有脱水快的特性，这是适宜籽粒机收玉米的重要特性之一[49-50]。抗倒性强也是密植高产宜机收玉米品种的主要特性[51]，由于台风天气的影响，3个品种的倒伏倒折率均较高，但是金科玉3306的倒伏率较低，抗倒性优于其他2个品种（表2）。穗位高标准差反映了穗位的整齐度，在机收籽粒时会对损失率产生影响，3个品种穗位高标准差均大于判别标准，但是豫丰98和金科玉3306穗位高标准差均小于所有品种穗位高标准差的平均值，豫单 9953穗位高标准差较高（表2），机收总损失率高的几率较大。

在高产稳产优质性方面，豫丰98、豫单9953和金科玉3306产量高稳系数均大于0.53，满足判别标准，3个品种产量高稳系数在所有品种中分列第3、2、1位；3个品种的平均产量分别为 11 218.80、11 560.19和12 048.32 kg/hm2，均高于所有处理的平均产量10 889.64 kg/hm2。豫丰 98、豫单 9953和金科玉 3306在种植密度增加15 000株/hm2条件下产量增加比例分别为8.93%、9.47%和8.62%，均大于6.59%，满足判别标准；3个品种在种植密度增加15 000株/hm2条件下单株产量下降比例分别为7.18%、4.42%和9.43%，只有金科玉3306不满足判别标准。豫丰98、豫单9953和金科玉3306的穗粒腐病率分别为 0.46%、0.26%和 0.74%，均小于 2%，满足判别标准，三个品种均具有穗粒腐病率低的特点。

在WUE高稳性方面，只有豫丰98满足判别标准，而且金科玉3306的WUE高稳系数列所有品种的倒数第2位，豫丰98、豫单9953和金科玉3306平均WUE分别为2.69、2.26和2.46 kg/m3，金科玉3306和豫单9953的平均WUE高于所有处理的平均值2.28 kg/m3，说明虽然金科玉3306和豫单9953的WUE较高，但是年际间不稳定，而3个品种的WUE均高于华北平原地区玉米的平均WUE 2.23 kg/m3[33]。豫丰98、豫单9953和金科玉3306在种植密度增加15 000株/hm2条件下WUE增加比例分别为16.88%、4.38%和13.83，只有豫单9953不满足判别标准。

综上所述，京津冀地区密植高产宜机收籽粒春玉米品种应具有籽粒脱水快、高产、稳产、增密增产、穗粒腐病率低、高WUE的特点，这与美国机收籽粒玉米品种特点基本一致[1]。

本文旨在通过田间试验确定京津冀地区密植高产宜机收籽粒春玉米的多级评价指标及其判别标准，并通过层次分析法和熵权法确定各指标权重，进而对参试春玉米品种进行筛选。该方法主要适用于对已有品种的筛选，并未对一些指标进行更加深入的分析探讨，对于育种方向的指导有一定的局限性，需要继续深入研究。

4 结 论

本研究通过3 a春玉米品种筛选试验，确定了京津冀地区密植高产宜机收春玉米品种多级评价指标及其判别标准。

1）一级评价指标分为宜机收性、高产稳产优质性和WUE高稳性。宜机收性下的二级指标为籽粒破碎率，判别标准为≤5%；损失率，判别标准为≤5%；含杂率，判别标准为≤3%；收获速率。籽粒破碎率和含杂率下的三级评价指标均为生理成熟后10 d籽粒含水率，判别标准为≤25%。损失率下的三级评价指标为生理成熟后10 d籽粒含水率，判别标准为≤25%；倒伏倒折率，判别标准为≤5%；穗位高标准差，判别标准为≤ 5.93 cm。收获速率下的三级评价指标为倒伏倒折率，判别标准为≤5%。高产稳产优质性下的二级评价指标为产量高稳系数，判别标准为≥0.53；种植密度增加15 000株/hm2产量增加比例，判别标准为≥6.59%；种植密度增加15 000株/hm2单株产量下降比例，判别标准为≤8.38%；穗粒腐病率，判别标准为≤2%。WUE高稳性下的二级评价指标为 WUE高稳系数，判别标准为≥0.46；种植密度增加 15 000株/hm2WUE增加比例，判别标准为≥11.89%。

2）通过层次分析法和熵权法确定了京津冀地区密植高产宜机收春玉米品种各评价指标的综合权重，可有效反映出各指标的重要性。其中豫丰98、豫单9953和金科玉3306为该地区适宜籽粒机收的春玉米品种，具有籽粒脱水快、高产、稳产、增密增产、穗粒腐病率低、高WUE的特点。郑单958、鲁单9006、华农887和东单913不适宜作为该地区的籽粒机收春玉米品种，其余品种可作为潜力品种进行选择。豫丰98、豫单9953和金科玉3306具有籽粒脱水快、高产、稳产、增密增产、穗粒腐病率低、高WUE的普遍特点。

致谢：感谢审稿和期刊编辑老师对论文的审阅和校对，感谢打分专家对论文的贡献。