山东省不同生态条件气候因素对谷子产量的影响

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山东省不同生态条件气候因素对谷子产量的影响
杨延兵1，秦岭1，王润丰1，陈二影1，尹秀波2，刘玉芹3，张素梅3，丛新军4， 李国瑜4，王乐政5，管延安1

（1山东省农业科学院作物研究所/山东省特色作物工程实验室，济南 250100；2山东省农业技术推广总站，济南 250100；3临沂市农业科学院，山东临沂 276000；4泰安市农业科学院，山东泰安 271000；5德州市农业科学院，山东德州 253000）

摘要：【目的】谷子籽粒产量是谷子生产最重要指标之一。气候因素的变化对农业生产影响巨大，研究山东地区不同生态条件下气候因素的变化对谷子产量的影响，解析不同生态条件下育成谷子品种籽粒产量的变化规律，为优质特色谷子品种选育及生产利用提供科学依据。【方法】利用华北夏谷区选育的8个优质、特色谷子新品种，2016—2017年种植在山东省不同生态条件下的5个试点，成熟收获后测定谷子籽粒产量，进行多因素方差分析，利用Duncan方法检测籽粒产量差异显著性；利用Pearson方法对谷子产量和谷子生育期间气温、降水量、日照时数等因素进行相关性分析。【结果】不同年份、地点×年份、地点×品种对谷子籽粒产量影响极显著（P＜0.01），品种、品种×年份、地点×品种×年份对籽粒产量影响显著（P＜0.05）。地点、地点×年份、地点×品种、品种对谷子产量变异贡献率较大，分别为50.05%、19.76%、12.32%和8.67%；年份、品种×年份变异贡献率相对较小，分别为2.70%和1.69%。2017年谷子产量总体比2016年提高4.55%，但是试点之间表现不一致；济南市、临沂市、济宁市2017年产量比2016年分别提高21.64%、18.47%和3.96%，而德州市、泰安市试点2017年产量水平分别比2016年低8.66%和9.78%，同一试点不同年份之间产量差异显著的原因主要由气候因素引起，特别是降水量和降水时间的分布。2年5个试点8个谷子品种平均产量为5 657.2 kg·hm-2，变幅为5 267.8—5 926.0 kg·hm-2，豫谷18产量最低，济谷20产量最高。济谷20、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号和中谷2号产量差异不显著，但显著高于济谷19和豫谷18。相关性分析表明，谷子籽粒产量与各时段平均气温正相关（P＞0.05）；与生育期总平均气温显著正相关（P＜0.05），与各时段最高温度正相关（P＞0.05）；与6月中旬、6月下旬苗期降雨量负相关（P＞0.05），与7月下旬至8月中旬孕穗至开花期的降雨量负相关（P＞0.05）；与9月中下旬灌浆中后期光照时间正相关（P＞0.05）。【结论】山东地区不同年份、地点、品种、地点×年份、地点×品种等因素对谷子产量影响有较大影响；不同年份、不同地点的气温和降水是影响谷子产量的重要原因，谷子全生育期平均气温升高提高了谷子籽粒产量；苗期、抽穗开花期降雨多对谷子产量有不利影响。不同年份、不同地点品种产量存在较大差异，济谷20、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号、中谷2号等品种在山东地区不同生态条件下有较好的丰产性和稳定性。

关键词：谷子；产量；生态条件；气温；降水量；光照时间

0 引言
【研究意义】不同生态环境的地点之间，不仅存在土壤肥力、质地、耕作栽培制度等差异，而且当地的气候因素（气温、降水、日照等）等也存在较大的差异，气候因素的变化对农业生产的影响受到越来越多的关注[1-8]。考察不同生态环境特别是气候因素对作物的影响，有利于应对气候变化对作物带来的负面影响[9-11]。谷子是中国起源的粟类作物[12]，其抗旱耐瘠，节水省肥，是典型的环境友好型作物，在旱作生态可持续农业建设和种植业结构调整中具有重要作用，也是应对未来更加干旱环境的战略储备作物[13]。近年来，谷子育种工作取得重要进展，2001—2015年通过国家谷子区域试验鉴定的夏谷型品种有51个，这些品种为华北夏谷区谷子生产提供了品种保证[14]。研究育成谷子品种在不同生态条件下的综合表现，分析气候因素对谷子产量和品质的影响，解析品种对生态环境的适应性，探讨实现谷子丰产、稳产的途径，不仅可以为育种工作提供借鉴和参考，而且为品种的生产利用和布局提供技术支撑。【前人研究进展】关于气候生态因素对谷子产量的影响有较多研究。何少斌等[15]通过分析长治地区1956—1980年的谷子产量和气候资料，研究产量和气候变化的关系，表明该地区谷子全生育期（5—9月）的总降水量与产量呈正相关，7月下旬至9月上旬的降水量与谷子产量达到极显著水平，这一时期正是谷子抽穗开花和灌浆的主要时期，是谷子一生需水最多的关键时期，降水多少对谷子产量的高低有很大影响。刘猛等[16]依据武安市1983—2012年30年的降雨和谷子单产数据，研究了干旱雨养区自然降雨与谷子单产水平的关系，认为谷子生育期（5—9月）降雨量在490 mm以内时，谷子单产随着降雨量的增加呈现增长的趋势，降雨量超过490 mm，谷子的单产与降雨量呈负相关，谷子的单产受7月和8月的降雨量影响显著。郭天财等[17]对河南济源县25年（1961—1985年）夏谷产量和气温、降水和日照等气象因素的关系做了统计分析，认为总降水量不足和降雨时间分配不合理是该县影响夏谷产量的主要因素，9月上旬降水偏少对产量影响最大。张荣等[18]对大同市1961—2010年谷子单产与气温、降水和日照等气象因子的关系进行分析，表明大同市谷子生育期内温、光、水的变化趋势与谷子生长发育的需求基本吻合，造成谷子产量波动的主要原因是降水量和日照时数在时间分配上的不合理，同时谷子全生育期的总积温和生育期平均气温也通过影响谷子所需要的水分严重地影响谷子产量。曹玲等[19]收集甘肃省不同区域气温、降水和谷子产量资料数据，分析了气候因素变化对甘肃省谷子产量的影响，表明气候暖干化是该区域气候变化的特点，气候变暖有利于谷子产量增加，区域内谷子产量与温度、降水量显著相关，旱作区谷子产量随生育期内气温增高、降水量增多而提高，绿洲灌区谷子产量随气温增高而提高，各地谷子产量的年际波动主要受气象因素的影响。以上这些研究多基于某一区域的特点或历史资料研究气候因素变化对谷子产量的影响。一般来说随着温度的升高，谷子籽粒产量上升，降水量的大小和时间分布对谷子产量有重要影响。然而不同区域气候因素的变化存在差异，而且当前的生产条件已经出现了较大的变化。张婷等[20]认为近十多年来华北夏谷区谷子生育期气候趋向于暖湿，造成谷子产量显著差异的原因主要取决于气候因素，谷子产量与最低温、降水量呈极显著负相关；对产量贡献较大且为负效应的是最低温，为正效应的是最高温。李志江等[21]也认为东北春谷区气候条件严重影响谷子的产量。李国瑜等[22]研究了积温和降水对夏谷品种济谷16和济谷18生长发育的影响，认为夏谷生产应依据降雨、气温及光照等气象因素，确定适宜的播种时期，使夏谷需水关键期与当地自然降水规律相匹配，减轻生育期内不利气象条件的影响，最大限度地使拔节、幼穗分化期与多雨时段相吻合，从而夏谷实现高产、稳产。【本研究切入点】山东省谷子主要种植在济南市、济宁市、临沂市、泰安市等丘陵山区及部分平原地区。总之，区域内光、温、水等气候资源丰富，雨热同季。谷子主要种植区为旱作雨养区，主要依靠自然降水从事谷子生产。谷子的生长区域性较强，而且谷子生态条件、生产条件不同区域差异较大，年际之间有一定的波动。针对山东省区域内不同的生态条件，研究育成品种的适应性，及气候因素的变化对谷子的产量的影响，相关研究缺乏。【拟解决的关键问题】本研究选用当前华北夏谷区选育的优质、特色夏谷新品种，在山东省不同生态条件的5个试点，统计这些谷子品种的产量表现，分析谷子产量与气候因素等生态条件变化的规律，探讨实现区域内谷子优质、稳产、高产的途径，为优质品种的选育和生产利用提供科学依据，同时可以为同类型地区的谷子生产提供参考。

1 材料与方法
1.1 试验设计
选取当前山东谷子生产中推广种植的8个谷子新品种作为供试材料（电子附表1），于2016—2017年在山东省不同生态条件下谷子主要产区进行试验，试验点包括济南市（山东省农业科学院作物研究所试验基地，117.09°E/36.71°N，海拔24 m）、济宁市（山东圣丰种业试验地，115.01°E/35.42°N，56 m）、临沂市（临沂市农业科学研究院试验地，118.26°E/35.09°N，海拔51 m）、泰安市（泰安市农业科学研究院试验基地，116.46°E/36.14°N，海拔85 m）、德州市（德州市农业科学研究院试验地，116.33°E/37.34°N，海拔22 m），各试验点2016—2017年谷子生育期6月—9月的主要气象因素（平均气温、降雨量和光照时数）如电子附表2，各试验点的气象因素来源于山东气象服务网（http:// 112.33.4.68:9090/index.php）或试验点自测数据。

每品种种植6行，行长5 m，行距0.5 m，亩留苗密度4.0万，3次重复，随机区组排列，调查抽穗期、成熟期等物侯期性状。管理措施高于普通大田。成熟时小区全收获计产，收获时每小区取样20株，调查主要农艺性状。各试验点于当年的6月中旬播种，9月下旬收获，具体见电子附表3。

1.2 数据处理与分析
用Microsoft Excel 2010处理数据，用DPS v7.05数据处理系统进行方差分析和差异显著性检验（Duncan新复极差法），利用SPSS 22.0进行相关性分析（Pearson法）。

2 结果
2.1 产量的多因素方差分析及变异贡献率
通过对产量进行2年5点方差分析和因素贡献率分析（表1），年份间、地点×年份、地点×品种对产量影响差异极显著（P＜0.01），品种、品种×年份、地点×品种×年份之间影响差异显著（P＜0.05）；而变异的贡献率分析表明，地点对产量变异贡献率最大，为50.05%；其次为地点和年份互作、地点和品种互作，分别为19.76%和12.32%；品种对产量变异的贡献率为8.67%；地点×品种×年份三因素互作变异贡献率为4.81%，年份、品种×年份变异贡献率相对较小，分别为2.70%和1.69%。

表1 谷子籽粒产量多因素方差分析和变因贡献率

Table 1 Multiple factors variance analysis of grain yield of foxtail millet and contribution rate of variable factors


贡献率（%）=SS变因×100%/（SS总-SS误-SS区组） Contribution rate (%)=SSF×100%/(SST-SSE-SSB)

2.2 年份、地点对谷子籽粒产量的影响
2年5点8个品种谷子籽粒平均产量5 657.2 kg·hm-2（表2）。2017年5个试验点平均产量比2016年升高251.8 kg·hm-2，提高4.55%，但是各试点产量表现并不一致。同一地点不同年份产量差异极大，济南市、临沂市、济宁市试点2017年产量比2016年分别升高1 092.0、928.1和257.6 kg·hm-2；尤其是济南市、临沂市试点2017年比2016年产量提高21.64%和18.47%。而德州市、泰安市试点2017年产量比2016年下降509.2和509.4 kg·hm-2，分别降低8.66%和9.78%。

2016—2017年5个试点的产量表现并不完全一致（表2），2016年产量变幅为5 024.7—6 499.6 kg·hm-2，试点之间差异显著；试点产量水平依次为济宁市＞德州市＞泰安市＞济南市＞临沂市。2017年产量变幅4 699.9—6 757.3 kg·hm-2，试点之间产量差异显著，试点产量水平依次为济宁市＞济南市＞临沂市＞德州市＞泰安市。济宁市试点2年平均产量水平较高，泰安市试点产量水平最低，济宁市和泰安市试点产量差异显著，其他试点平均产量差异不显著。

2.3 品种对籽粒产量的影响
通过对2016—2017年品种产量的统计分析（表3）。2016年产量变幅为5 117.7—5 914.8 kg·hm-2，济谷20最高，济谷19最低，品种产量差异显著，产量水平依次为济谷20＞济绿谷1号＞中谷2号＞济谷22＞济糯谷2号＞济谷21＞豫谷18＞济谷19。2017年产量变幅为5 252.3—6 070.4 kg·hm-2，济糯谷2号最高，豫谷18最低，产量水平依次为济糯谷2号＞济谷22＞济谷20＞济绿谷1号＞中谷2号＞济谷21＞济谷19＞豫谷18；而且济糯谷2号、济谷22、济谷20、济绿谷1号、中谷2号和济谷21产量差异不显著。2年8个品种的产量水平并不完全一致，说明品种对年际环境条件的表现存在差异。2年8个品种平均产量变幅为5 267.8—5 926.0 kg·hm-2，豫谷18产量最低，济谷20产量最高。济谷20、济谷21、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号和中谷2号产量显著高于济谷19和豫谷18；济谷20、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号和中谷2号产量差异不显著，济谷19和豫谷18产量差异不显著。

表2 2016—2017年不同地点谷子籽粒产量的差异

Table2 Differences of grains yield of foxtail millet at different locations in 2016-2017


表中数据为平均值，同列数据后不同小写字母表示处理间差异达5%显著水平。下同

Means of values followed by different small letters in the same column mean significant difference at 0.05 level. The same as below

表3 不同品种谷子品种产量的差异及变异度

Table 3 Differences and CVs of grain yields of different cultivars


2016年各品种产量变异度为2.83%—9.14%，济谷22变异度最小，豫谷18变异度最大；2017年品种变异度为3.74%—9.54%，济谷21最低，济谷22最高。2年5点综合变异度为2.14%—7.15%，济谷20产量表现最好，变异度最小，稳产性好；济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号、中谷2号和济谷21变异较小，产量水平较高，济谷19和豫谷18变异度较大，分别为7.02%和7.15%。

2.4 年份、地点、品种互作对产量的影响
2016—2017年5个试点8个品种的产量水平及差异显著性见表4。

2016年济南市试点产量变幅为4 834.9—5 285.6 kg·hm-2，8个品种产量差异不显著。德州市试点除济谷19外，其他品种产量变幅5 728.1—6 358.6 kg·hm-2，差异不显著。临沂市试点济谷20、济绿谷1号、中谷2号产量为5 260.0—5 641.9 kg·hm-2，差异不显著，显著高于其他5个品种。济宁市试点和临沂市试点类似，济谷20、中谷2号和济绿谷1号产量差异不显著，显著高于其他品种。泰安市试点济谷20、济谷21、济绿谷1号和济谷22差异不显著；但显著高于济谷19、济糯谷2号、中谷2号和豫谷18；2016年豫谷18在泰安试点谷瘟病发病严重，产量水平仅有4 230.8 kg·hm-2，其他品种都较豫谷18显著增产。2016年综合5个试点表现，济谷20和济绿谷1号产量显著高于其他品种。

2017年各试点的品种表现和2016年有所不同。济南市试点总体各品种表现较好，产量变幅为5 694.5—6 518.1 kg·hm-2，平均产量超过6 000 kg·hm-2，济谷20和济绿谷1号产量最高。德州市试点8个品种间产量变幅为4 824.7—5 833.6 kg·hm-2，但差异不显著，这与部分品种发生倒伏，小区之间产量差异较大有关。临沂市试点产量水平较2016年有较大的提升，整体提高18.5%；其中，中谷2号、济糯谷2号和济谷22表现较好，产量显著高于其他品种。济宁市试点8个品种产量变幅为6 539.2—7 092.0 kg·hm-2，差异不显著。泰安市试点产量水平总体较低，平均为4 699.9 kg·hm-2，变幅为3 974.21—5 682.6 kg·hm-2，济谷22表现最好，2017年泰安试点豫谷18谷瘟病依然严重，产量最低。2017年综合5个试点表现，济谷20、济糯谷2号、济绿谷1号和济谷22产量表现最好。

总之，谷子生育期多雨，病害、倒伏成为制约谷子产量的重要因素。豫谷18是适应性非常广的品种，但在不同试点由于谷瘟病发病较重，严重影响了产量。济谷20在2年5个试点表现总体稳定，稳产性较好。中谷2号中矮秆，抗倒性较好，在济宁市、临沂市、德州市、济南市等试点总体表现较好。

2.5 籽粒产量和气象因子的相关性
通过对谷子产量和谷子生育期各旬段平均气温、最高气温、降水量、日照时数进行相关性分析（表5）。产量与各旬段平均气温呈正相关，与生育期平均气温呈显著正相关（P＜0.05）；与各旬段的最高气温呈正相关。与各旬段降雨量相关性不一致，但均不显著（P＞0.05）；表现为与6月上旬播种前降雨量呈正相关关系，与6月中下旬苗期降雨量呈负相关关系，与7月上、中旬拔节孕穗阶段降雨量正相关（P＞0.05），与7月下旬、8月上中旬抽穗开花期降雨量负相关（P＞0.05），与8月下旬、9月份灌浆期降雨量呈正相关关系（P＞0.05）。籽粒产量与各旬段日照时数相关性均不显著，而且相关系数相对较小，相关性较弱，日照时数可能不是山东区域内谷子产量的限制因素。

表4 2016—2017年5个试验地点各品种产量的差异

Table 4 Differences of grain yield of cultivars at different locations in 2016-2017


表5 谷子籽粒产量和各时段气象因素的相关系数

Table 5 Correlation coefficient between grain yields and meteorological factors in different periods


*和**分别表示处理间差异达5%和1%显著水平

* and ** represent significances at 0.05 and 0.01 levels, respectively

3 讨论
3.1 品种基因型对谷子产量的影响
谷子产量性状是数量性状，产量水平是品种和环境条件综合作用的结果，除品种自身的遗传因素外，外界环境条件的变化对产量的影响较大[23-24]。本研究表明品种基因型对籽粒产量变异贡献率仅占8.67%，而地点、地点×年份互作对产量变异贡献率分别为50.5%和19.76%；与外界环境条件相比，品种基因型对产量变异的贡献率相对较小，特别是气候因素的波动对谷子产量影响较大。曹玲等[19]研究表明谷子产量年际气象波动指数占实际产量变异系数的54%—73%，这和本研究结果相似。品种是基础，外界环境条件通过品种的遗传基础发挥作用，地点×品种互作占变异的12.32%，影响较大。因此，优异的谷子品种选择适宜的地点，才能发挥品种最大的遗传潜力。

本研究品种间产量水平差异显著，从综合表现来看，济谷20对各地生态条件的适应性最好，适应性最广；济谷20、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号和中谷2号2年平均产量差异不显著，稳定性较好，且显著高于豫谷18和济谷19。豫谷18作为一个适应性较好的品种，先后通过华北夏谷区鉴定、西北春谷区、东北春谷区区域试验[25]，目前仍作为华北夏谷联合鉴定试验的对照品种。本研究中豫谷18在各试点谷瘟病较重，产量相对较低，不排除种性退化、抗性降低的原因，其他品种多是近两年鉴定登记的品种，育成品种的产量水平有所提高是另一方面的原因。

近年来，随着豫谷18、中谷2号等中矮秆品种的育成，谷子抗倒性有了较大进步，谷子抗病性，尤其是谷瘟病成为谷子产量水平的重要限制因素。选育抗倒性好、抗病突出，尤其是抗谷瘟病的品种，成为夏谷区近一个阶段谷子丰产、稳产的重要保证。

3.2 气象因素的变化和谷子产量的相关性
本研究表明山东区域内谷子籽粒产量和生育期平均气温显著正相关（P＜0.05），说明在一定的气温范围内，平均气温的升高有利于籽粒产量的积累，这和曹玲等[19]对甘肃省旱作区和绿洲灌区谷子产量和气温变化的研究结果基本一致。

我们的出发点仍然是从语言表达着手来理解弗雷格的对象，关键在于理解什么是“不带有空位”的表达，即理解弗雷格的专名。但正如达米特所言，“弗雷格从未费心对‘专名’这一范畴做过任何精确的规定”，而是“满足于让专名与其他类型的表达之间的整个区别依赖于直觉认识，仅以最为马虎的考察为向导”。[注]Dummett, Frege, Philosophy of Language, Harper & Row, Publishers, 1973, p. 54. 斯鲁格则大致总结出了识别弗雷格之专名的四个标准：

本研究中谷子产量与日照时数相关性均不显著，而且相关系数较小，相关性较弱，说明日照时数可能不是山东省区域内谷子产量的限制因子，而气温和降水是影响山东区域谷子产量的重要气象因素。因此，加强农田基本建设，在谷子的需水敏感期，做到旱能浇、涝能排，确保谷子丰产稳产。

3.3 不同年份气候因素差异对试点谷子产量的影响
研究表明不同年份各试点谷子产量差异显著，济南市、临沂市试点2016年产量比2017年分别低21.64%和18.47%。年际间气候因子的差异会对作物产量产生显著影响[27]，不同年份谷子生育期内气候因素的差异可能是造成谷子产量差异的重要原因。吴国忠[28]研究认为旱作区在干旱少雨的情况下，平均气温、降雨量和谷子产量呈正相关关系；刘猛等[17]和肖成海等[29]研究表明在一定范围内，谷子产量和降雨量正相关，超过一定范围谷子产量和降雨量负相关；其他作物也有类似研究结果[8]。本研究中各试点除平均气温升高因素外，降水量和降水分布对谷子产量可能影响较大。

济南市试点2016年谷子生育期内降雨量为821.8 mm，比2017年多390.6 mm。2016年济南市试点7月下旬、8月上旬和中旬谷子孕穗至开花期间，降雨量分别为83.9、209.0和181.7 mm，分别比常年平均多32.3%、187.5%和194.0%。大量降雨造成土壤黏湿、透气性差，空气湿度大，对谷子生长、开花授粉极为不利，而且阴雨天造成部分品种倒伏，病害严重，这可能是2016年济南市试点产量水平较低的主要原因。2017年济南市试点产量平均超过6 000 kg·km-2，7月下旬、8月上旬和中旬降雨量分别为91.6、52.7和73.7 mm，比常年平均多54.2%、-27.5%和19.3%，谷子抽穗、开花期降雨相对适中，而且8月下旬、9月上旬和中旬降雨较少，谷子灌浆期光照充足，这可能是2017年济南试点产量水平较高的主要原因。

临沂市试验点2016年谷子生育期降雨量为456.2 mm，2017年降雨量为663.0 mm，2017年比2016年降雨量多206.8 mm，而且降雨时间分布差异较大；2016年临沂试点降雨量6月上、中、下旬降雨量分别为4.1、97.9和76.9 mm，而2017年6月上、中、下分别为25.4、0和15.4 mm。2016年6月中、下旬降雨明显偏多，苗期受到涝害形成弱苗可能是2016年临沂试点谷子产量较低的原因。2017年尽管降雨量较大，但是主要集中在7月上旬和中旬，这时谷子处于拔节-抽穗阶段，谷子产生大量气生根，耐涝能力相对较强，而且试验田排水及时，没有造成涝害，其他时段基本适合谷子生长。德州市试点2016年谷子产量比2017年高8.66%。谷子生育期德州市试点2016年降雨量402.2 mm，2017年为374.5 mm，2017年谷子生育期降雨量不足可能是影响谷子产量的重要原因。而且7月—8月上旬拔节至开花是谷子一生需水量最大的时候，这个时期水量不足严重影响谷子产量，而德州市试点2017年这一时期降雨明显偏少，7月份69.4 mm，8月上旬20.2 mm。

泰安市试点2016年谷子产量比2017年高9.78%。考察2年的气象因素，2016年平均气温高于2017年0.4℃，另外一个原因可能是泰安试点谷子生育期内降雨的时间分布。2017年8月中旬至9月中旬降雨量偏少，只有61.8 mm，尤其9月份只有11.5 mm，谷子抽穗开花、灌浆是谷子需水最多的关键时期，降雨不足可能是造成产量较低的另一个原因。

济宁市试点2年的产量仅相差3.96%，差异较小。

总之，一地的气候条件相对稳定，但具体年份之间存在较大差异，尤其是降水量和降水时间分布，属于不可控因素。短时间内的暴雨往往伴随着大风等灾害性天气，极易造成谷子倒伏；降雨多、湿度大、日照时间短也容易引起谷子病害的发生。异常气候因素会对作物生长产生重要影响[30]，何继红等[31]研究表明谷子产量变幅较大与其任何一个生育阶段的极端降雨及气温变化密切相关。

山东省谷子主产区主要是旱作雨养区，同一地点不同年份谷子产量存在较大差异，说明产量水平极易受到气候因素等外界环境条件的影响。当然谷子产量差异不仅包含了年份、地点之间气候因素的差异，而且土壤质地、肥力、栽培管理水平等都会影响谷子的产量水平，具体尚需进一步研究。

4 结论
年份、地点、品种、地点×年份和地点×品种等因素对谷子产量影响较大；不同年份、不同地点的气温和降水是影响谷子产量差异的重要原因；生育期内平均气温升高有利于谷子产量的提高；不同年份之间降水量的变化及降水时间分布的差异对谷子产量影响较大；苗期、抽穗开花期过量降雨对谷子产量有不利影响。谷子产量是品种基因型和生态环境因素综合作用的结果，济谷20、济谷22、济绿谷1号、济糯谷2号、中谷2号等品种在山东地区不同生态条件下有较好的丰产性和稳定性。

References

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Effects of Climatic Factors under Diverse Ecological Conditions on Foxtail Millet (Setaria italica) Yield in Shandong

YANG YanBing1, QIN Ling1, WANG RunFeng1, CHEN ErYing1, YIN XiuBo2, LIU YuQin3, ZHANG SuMei3, CONG XinJun4, LI GuoYu4, WANG LeZheng5, GUAN YanAn1

（1Institute of Crop, Shandong Academy of Agricultural Sciences/Shandong Engineering Laboratory for Featured Crop, Jinan 250100; 2Shandong General Station of Agricultural Technology Extension, Jinan 250100; 3Linyi Academy of Agricultural Sciences, Linyi 276000, Shandong; 4Taian Academy of Agricultural Sciences, Taian 271000, Shandong; 5Dezhou Academy of Agricultural Sciences, Dezhou 253000, Shandong）

Abstract:【Objective】Grain yield is one of the most important indicators in evaluating foxtail millet productivity and is greatly affected by the fluctuation of climatic factors. The researches on the effects of climatic factors on grain yield and the varietal response of grain yield to different ecological conditions in shandong can provide scientific basis for selecting, breeding and planting high-quality foxtail millet. 【Method】Eight newly released foxtail millet cultivars selected from the summer-sown region of North China were planted at five locations in two consecutive years (2016 and 2017). Grain yields of these cultivars were measured. Analysis of Variance (ANOVA) was used to determine the significance of differences in grain yields by Duncan’s Multiple Range Test. And correlation analysis between grain yield and air temperature, rainfall, and sunshine duration were conducted by Pearson’s method. 【Result】ANOVA showed that growing years, growing locations × growing years, and growing locations × cultivar genotypes had highly significant effects on the variations in grain yields (P＜0.01). Similarly, cultivar genotypes, cultivar genotypes × growing years, and growing years × cultivar genotypes × growing years showed significant influence on grain yields (P＜0.05). Growing locations, growing locations × growing years, growing locations × cultivar genotypes and cultivar genotypes had high contribution rates (50.05%, 19.76%, 12.32%, and 8.67%, respectively), whereas growing years, cultivar genotypes × growing years had low contribution rates (2.70% and 1.69%, respectively) to the variations in grain yields. In 2017, the average yield per unit area of eight foxtail millet cultivars was 4.55% higher than that in 2016, however, that was not consistent between growing locations. The annual outputs from Jinan, Linyi and Jining in 2017 were increased by 21.64%, 18.47% and 3.96%, respectively, while from Dezhou and Taian the annual outputs were decreased by 8.66% and 9.78%, respectively, compared with those in 2016. The average yields of eight cultivars from five locations across two years were 5 657.2 kg·hm-2 ranging from 5 267.8 kg·hm-2 to 5 926.0 kg·hm-2. The yield of Yugu18 had the lowest yield while Jigu20 had the highest yield. No significant difference in grain yields was observed between cultivars Jigu20, Jigu22, Jilügu1, Jinuogu2 and Zhonggu2, however, grain yields of these cultivars were significantly higher than Jigu19 and Yugu18. Correlation analysis showed that the grain yield was positively but not significantly correlated with the average temperature and maximum temperature at each time period (P＞0.05). However, it was significantly positively correlated with the total average temperature of the whole growth period (P＜0.05). On the other hand, grain yield was negatively correlated with the rainfall at seedling stage (middle and late June) (P＞0.05), and the rainfall during the periods from pregnancy heading to flowering (from late July to middle August) (P＞0.05). Furthermore, grain yield was positively correlated with sunshine duration in middle and late September (P＞0.05). 【Conclusion】Growing years, growing locations, cultivar genotypes, growing locations × growing years and growing locations × cultivar genotypes had significant effects on the yields of foxtail millet in Shandong. The fluctuation of ecological factors across different years and different locations, especially the air temperature and rainfall were the important factors affecting the yields. Higher average air temperature during the whole growth period was beneficial to increasing grain yield. Excessive rainfall at seedling and heading stages had negative effects on grain yields. The yield of testingcultivars was significantly different between years and between experimental sites. The cultivars, Jigu20, Jigu22, Jilügu1, Jinuogu2 and Zhonggu2 had good fertility and stability across ecological conditions.

Key words: foxtail millet; yield; ecological conditions; air temperature; rainfall; sunshine

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：width=42.5,height=42.5

doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2020.07.005

收稿日期：2019-06-19；

接受日期：2019-12-23

基金项目：山东省现代农业产业技术体系创新团队专项资金（SDAIT-15-03）、山东种业集团股份有限公司创新项目（ZYCX2016016）、山东省农业科学院创新工程（CXGC2018D02）、现代农业产业技术体系专项（CARS-06）

联系方式：杨延兵，E-mail：ybyang_666@163.com。通信作者管延安，E-mail：yguan65@163.com

（责任编辑 李莉）