花铃期不同灌溉处理对棉花光合特性和产量的影响

齐文婷, 薛皓文, 王政钧, 王航, 马晓鹏, 肖娟, 王建东

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棉花学报 ›› 2024, Vol. 36 ›› Issue (4) : 340-352. DOI: 10.11963/cs20240017
研究简报

花铃期不同灌溉处理对棉花光合特性和产量的影响

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Effects of different irrigation treatments at flowering and boll setting stage on photosynthetic characteristics and yield of cotton

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摘要

【目的】 揭示花铃期不同灌水下限对棉花叶片光合特征参数及产量的影响，为新疆北疆植棉区灌溉制度的优化提供参考。【方法】 2023年在新疆昌吉开展大田试验，以中棉所125为供试品种，在花铃期设置3种灌水下限，分别为55%（T1）、60%（T2）和70%（T3）田间持水量，以当地常规的滴灌模式作为对照（CK），分析不同处理对花铃期土壤含水率、棉花叶片光合特性及产量性状的影响，并探究了光合指标与叶面温度和气象因子之间的相关关系和回归关系。【结果】 花铃期T3处理的0~60 cm土层土壤含水率维持在相对较高且稳定的范围（18.5%~21.6%）。花铃前期（7月11日），T3处理的净光合速率日平均值最大，呈升-降-升-降的日变化趋势。相关分析表明，净光合速率、蒸腾速率均与0~60 cm土层土壤含水率、叶面温度、太阳辐射强度和环境温度呈显著正相关关系。T3处理的籽棉产量和灌溉水利用效率最高，分别较CK显著提高26.46%和71.43%。基于秩和比法的多目标综合评价表明，T3处理的综合效果最优。【结论】 在水资源短缺的北疆膜下滴灌棉田，花铃期灌水下限、上限分别设置为70%、90%田间持水量可以实现节水且高产。

Abstract

[Objective] This study aims to reveal the effects of different irrigation treatments at the flowering and boll setting stage on the photosynthetic characteristics and yield of cotton, and to provide a reference for the optimization of irrigation system in cotton planting areas of northern Xinjiang. [Methods] A field experiment was conducted in Changji, Xinjiang in 2023, with CCRI 125 as the test variety. Three lower limits of irrigation were set at the flowering and boll setting stage, which were 55% field capacity (T1), 60% field capacity (T2), and 70% field capacity (T3), respectively. The local conventional drip irrigation mode was used as the control (CK). The effects of different treatments on the soil moisture content, photosynthetic characteristics, and yield traits of cotton during the flowering and boll setting stage were analyzed. And the correlation and regression relationships between the photosynthetic index, foliar temperature, and the meteorological factors were also explored. [Results] The soil moisture content of 0-60 cm soil layer of T3 treatment was maintained in a relatively high and stable range (18.5%-21.6%) during the flowering and boll setting period. During the early flowering and boll setting period (11 July), the daily average of net photosynthesis rate of T3 treatment was the highest, showing a daily trend of increasing-decreasing-ascending-decreasing. Correlation analyses showed that net photosynthetic rate and transpiration rate were positively correlated with 0-60 cm soil moisture content, foliar temperature, solar radiation intensity, and ambient temperature. Seed cotton yield and irrigation water use efficiency were the highest under T3 treatment, which were significantly increased by 26.46% and 71.43%, respectively, compared with that of CK. The multi-objective evaluation based on the rank-sum ratio method showed that T3 treatment had the best overall effect. [Conclusion] In the northern Xinjiang where water resources are scarce, the lower and upper limits of irrigation at the flowering and boll setting stage setting at 70% and 90% field capacity, respectively, is a reasonable water-saving and high-yield irrigation mode for cotton fields under the drip irrigation with plastic-film mulching.

关键词

棉花 / 土壤含水率 / 花铃期 / 光合特性 / 产量 / 灌水下限 / 田间持水量

Keywords

cotton / soil moisture content / flowering and boll setting stage / photosynthetic characteristics / yield / lower limit of irrigation / field capacity

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齐文婷 , 薛皓文 , 王政钧 , 王航 , 马晓鹏 , 肖娟 , 王建东. 花铃期不同灌溉处理对棉花光合特性和产量的影响[J]. 棉花学报, 2024, 36(4): 340-352. https://doi.org/10.11963/cs20240017
Qi Wenting , Xue Haowen , Wang Zhengjun , Wang Hang , Ma Xiaopeng , Xiao Juan , Wang Jiandong. Effects of different irrigation treatments at flowering and boll setting stage on photosynthetic characteristics and yield of cotton[J]. Cotton Science, 2024, 36(4): 340-352. https://doi.org/10.11963/cs20240017
棉花的生长发育和产量形成离不开叶片的光合作用，充足的水分供应是光合作用正常进行的重要因素之一[1]，植物通过根系吸水不断供其蒸腾所需[2]。花铃期是棉花生长发育最为旺盛的阶段，棉花的营养生长和生殖生长同时进行，并且会逐渐侧重生殖生长。花铃期的土壤水分供应情况直接影响棉株的光合作用，进而影响棉花干物质积累和产量形成。净光合速率和蒸腾速率是光合特征主要参数，能够反映作物的生长发育状态以及对水分条件的响应，其变化规律受气孔导度、胞间CO2浓度和土壤水分状况等因素的影响[3-4]。基于不同的灌水上下限制定灌溉制度（即确定灌水量与灌水时间）可影响土壤含水量的时空变化，从而影响作物的光合作用效率和产量形成[5]。研究表明，合理的灌水上下限可减少植物叶片过量的蒸腾失水，提高水分利用效率[6⇓-8]，满足新疆北疆缺水地区棉田的生产需求，对节水灌溉的发展具有重要意义。
本研究以中棉所125为材料，于2023年在新疆昌吉回族自治州（以下简称为昌吉）开展大田试验，通过调控棉花花铃期的灌水下限，探究水分限额管理对棉花光合特征指标和产量的影响，并探究光合生理指标与其影响因子之间的相关关系和回归关系，以期为北疆植棉区棉田水分的精准管理及限额灌溉制度的优化提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验地点位于中国农业科学院西部农业研究中心昌吉综合试验基地（44°15′N，87°19′E，海拔470 m）。该地区位于阿尔泰山脉的东端，属中温带区，为典型的大陆性干旱气候区，冬季长而严寒，夏季短而炎热，昼夜温差大，春秋季节不明显，气候干燥，蒸发量大，降水稀少。年平均降水量为160~180 mm，年均蒸发量为1 787 mm，年平均气温为6.6 ℃，年平均日照时间为2 833 h，年平均无霜期为160~190 d。
2023年4月15日，于试验地中心挖1 m深的土坑，将环刀打入土层剖面分层取土，每10 cm为一层，每层土样3次重复，将所取土样带回实验室检测土壤粒径、容重及田间持水量。利用激光粒度分析仪测量不同土层（0~100 cm）的颗粒组成，试验地0~100 cm土层土壤质地类型复杂，不同土层土壤的物理性状见附表1，其中0~60 cm土层田间持水量的平均值为28%。试验地0~100 cm土层土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾的平均含量分别为18.59 g·kg-1、66.44 mg·kg-1、26.46 mg·kg-1和320.62 mg·kg-1。
表1 各处理的灌水量和灌水次数

Table 1 Irrigation amount and irrigation frequency of each treatment

处理
Treatment		 灌水量
Irrigation amount/mm		 灌水次数
Irrigation frequency		 灌溉定额
Irrigation quota/mm
苗期
Seedling period		 蕾期
Squaring period		 花铃期Flowering and boll setting period 吐絮期
Boll opening period
T1 12.48 （1） 114.23 （9） 261.75 （7） 0 （0） 17 388.46
T2 7.56 （1） 107.25 （8） 234.60 （7） 31.65 （1） 17 381.06
T3 14.15 （1） 119.48 （9） 279.75 （12） 0 （0） 22 413.38
CK 82.50 （2） 123.75 （3） 354.75 （7） 0 （0） 12 561.00
注：括号内的数值表示不同生育时期的灌水次数。
Note: The values in the brackets indicate the irrigation frequency during different growth periods.

1.2 试验设计

供试品种为中棉所125，采用膜下滴灌1膜3带6行的宽窄行种植模式，行距为（66+10）cm，株距为10 cm，种植密度为30株·m-2。采用贴片式滴灌带，滴灌带位于窄行中间，额定流量为2.4 L·h-1，滴头间距为25 cm。具体种植模式见图1。棉花于2023年4月26日播种，5月4日出苗，6月11日进入蕾期，7月11日进入花铃期并打顶，8月26日进入吐絮期，10月15日收获。
图1 棉花种植模式及水分探头布设点位示意图

Fig. 1 Schematic diagram of cotton planting mode and layout point of moisture probes

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根据前人的研究结果[9⇓⇓⇓⇓-14]设置灌水上下限。苗期，土壤灌水下限和上限分别控制在60%和100%田间持水量；蕾期，土壤灌水下限和上限分别控制在70%和80%田间持水量；花铃期，土壤灌水下限设置3个处理（分别为55%、60%和70%田间持水量，记为T1、T2和T3），灌水上限控制在90%田间持水量；吐絮前期，土壤灌水下限和上限分别控制在55%和100%田间持水量。以当地传统的滴灌模式为对照处理（CK），苗期、蕾期和花铃期的灌水周期分别为4 d、10 d和8 d，吐絮中后期不灌水，生育期内共滴灌12次，灌溉定额为561 mm。共设置4个处理，每个处理设3个重复。采用随机区组设计，共12个小区，每个小区的面积为45 m2（4.5 m×10 m）。
棉花全生育期各处理的灌水定额用含水率差值法确定。采用ZL6土壤含水量水势监测系统（TEROS12，美国METER公司）采集土壤含水率数据，将测定土壤含水率的传感器放置在窄行中间的棉花根部。水分监测点布置在垂直于棉花根系的20 cm、50 cm和80 cm土层（图1）。5月4日后，于每天20：00采集各小区的水分传感器数据，与设定的各生育时期土壤含水率下限对比，若低于土壤含水率下限，则根据公式（1）计算各处理的灌水定额，由各小区进口处的水表控制；若高于下限，则不灌水。
Q=1000×Pt×H×γ×(θh−θq)η
（1）
式中，Q为灌水量（mm）；θq为0~60 cm土层灌水前的土壤含水率（即20 cm和50 cm土壤含水率的平均值，%，下同）；θh为0~60 cm土层灌水后的土壤含水率（苗期、蕾期、花铃期和吐絮期土壤含水率上限分别为100%、80%、90%和100%）；γ为土壤容重与水容重之比，取值为1.52；H为土壤湿润层深度（苗期和蕾期取0.4 m，花铃期和吐絮期均为0.6 m）；Pt为湿润比，根据《微灌工程技术标准》（GB/T 50485-2020）[15]，取值为0.6；η为灌溉水利用系数，取值为0.95。棉花全生育期各处理的灌水量见表1，其中CK处理的灌溉定额最大，T2处理的最小。
各处理的施肥水平按照当地大田实际施肥习惯。将660 kg·hm-2尿素、450 kg·hm-2硫酸钾、405 kg·hm-2磷酸一铵（8月4日前施用）和90 kg·hm-2磷酸二氢钾（8月4日后施用）溶解后通过施肥罐施入各试验小区。其他田间管理措施均与当地传统的棉花种植模式保持一致。

1.3 指标测定与方法

1.3.1 土壤含水率测定。定时采集方法同1.2。取土校准：分别在棉花苗期（5月28日、6月1日）、蕾铃期灌水前1 d、灌水当日、灌水后（7月8日、7月9日、7月10日）及棉花吐絮后（9月29日），利用土钻采集20、50、80 cm土层的土样，3次重复，取样后即称量，于105 ℃烘干至质量恒定后再称量，计算土壤含水率，与TEROS12水分探头自动采集的数据进行标定验证。
1.3.2 光合参数测定。采用北京雅欣理仪科技有限公司的Yaxin-1105便携式光合荧光仪，选择晴朗天气测定棉花倒4叶（打顶后选择倒3叶）光合参数。每个处理随机选定3株，测定时间为7月11日、8月5日和9月7日每天的9：00、11：00、13：00、15：00、17：00和19：00。测定指标包括净光合速率（net photosynthetic rate, Pn）、气孔导度（stomatal conductance, Gs）、蒸腾速率（transpiration rate, Tr）和胞间CO2浓度（intercellular CO2 concentration, Ci）及叶面温度（leaf temperature, Tl），并根据公式（2）计算叶片水分利用效率[16]（water use efficiency of leaf, WUEL）。
WUEL=Pn/Tr
（2）
1.3.3 气象数据获取。试验田埋设天圻智能生态站（东方智感，中国），可获得太阳辐射强度（solar radiation intensity, S）、大气相对湿度（relative humidity of atmosphere, RH）和环境温度（ambient temperature, Ta）等气象数据。
1.3.4 产量测定。吐絮期，在每个小区选取6.7 m2（2.92 m×2.3 m）的样点，调查所有棉花株数及铃数；并在各样点收取棉铃54个（棉株上部、中部和下部各18个），晾干后计算铃重；根据公式（3）计算籽棉产量。
Y=H×Nb×G÷1000×0.9
（3）
式中，Y为籽棉产量（kg·hm-2）；H为收获密度（株·hm-2）；Nb为平均单株成铃数；G为铃重（g），0.9为估产系数。
1.3.5 灌溉水利用效率。根据公式（4）计算灌溉水利用效率（irrigation water use efficiency, IWUE）[17]。
IWUE=Y/I
（4）
式中，Y为籽棉产量（kg·hm-2），I为生育期内棉田的总灌水量（m3·hm-2，按1 mm=10 m3·hm-2计算）。
1.3.6 逐步回归分析。逐步回归分析常用于建立多元回归模型，基本思路为将每个变量依次引入回归方程中，引入通过F检验的解释变量，剔除不显著的变量。已经被选入的解释变量有可能会由于引入新的解释变量而失去显著性与重要性，需要进行t检验考虑是否将其从回归方程中剔除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含对因变量作用显著的变量。反复进行这一过程，直到回归方程中既不需要引入显著的新变量，也不需要剔除不显著的变量为止。多元回归模型如下，
y=β0+βixi+ε
（5）
式中，y为因变量光合作用指标；β0为常数项；i=1，2，3，…，p；p为解释变量的数目，本研究中p=4；xi为自变量（S、RH、Tl、Ta）；βi为回归系数，常使用最小二乘法进行求解；ε为残差，符合正态分布。
1.3.7 秩和比法（rank-sum ratio, RSR）。RSR是在1个x行（x个评价对象）y列（y个评价指标）的矩阵中，将正向指标从小到大进行排名，负向指标从大到小进行排名，通过秩转换进行无量纲化处理，获得统计量秩和比（RSR值），按照秩和比值的大小对评价对象的优劣进行直接排序或分档排序[18]。RSR值为0~1，在本研究中RSR值越大表示该处理的综合情况越佳。

1.4 数据处理与分析

采用 Microsoft Excel 2019进行数据处理。利用SPSS 22.0 软件进行单因素方差分析，用邓肯多重范围检验法（Duncan’s 新复极差法）比较不同处理间的差异显著性。用Microsoft Excel 2019和Origin 2022绘图。
在分析光合参数与其影响因素的关系时，采用SPSS 22.0软件的协方差分析确定不同处理之间的回归直线斜率和截距是否存在显著差异。若差异显著，则采用Microsoft Excel 2019将各个处理的数据分别进行线性回归分析；若差异不显著，则将所有处理统一进行回归分析，确定回归方程和统计参数。

2 结果与分析

2.1 不同处理土壤含水率的变化

花铃期和吐絮前期（7月中旬至9月上旬）不同处理各土层土壤含水率的变化见图2。随着生育进程推进，20 cm土层的土壤含水率波动幅度最大，50 cm土层次之，80 cm土层波动最小。T1、T2和T3处理20 cm、50 cm和80 cm土层土壤含水率的波动幅度均明显小于传统滴灌处理CK。T1、T2、T3和CK处理0~60 cm土层土壤含水率分别在15.8%~22.2%、18.1%~21.2%、18.5%~21.6%和12.1%~27.9%。7月11日、8月5日和9月7日不同处理的0~60 cm土层土壤含水率分别表现为T3>T2>T1>CK、CK>T3>T2>T1和T2>T3>T1>CK。
图2 不同处理土壤含水率的动态变化

Fig. 2 Dynamic change of soil moisture content under different treatments

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2.2 叶片光合参数的变化特征及与其影响因素的关系

2.2.1 叶片光合参数日变化特征。7月11日和8月5日，4个处理的Pn呈升-降-升-降的“M”形变化趋势。8月5日白天的同一时间点，CK处理的Pn高于其他3个处理。9月7日，Pn日变化不大，不同处理间无明显差异（图3A）。7月11日，Tr呈升-降-升-降的“M”形变化趋势。8月5日和9月7日，Tr整体呈先升高后降低的趋势，同一时间点CK处理的Tr较大（图3B）。7月11日，Gs呈升-降-升-降的“M”形变化趋势。8月5日，Gs整体呈先升高后降低的变化趋势。9月7日，Gs整体呈降-升-降的变化趋势，同一时间点CK处理的Gs较大（图3C）。7月11日，Ci呈升-降-升-降的“M”形变化趋势（T2和T3处理除外）。8月5日和9月7日，Ci整体呈先降低后升高然后趋于平稳的变化趋势（图3D）。7月11日，T2处理的WUEL呈降-升-降的变化趋势，其他3个处理的WUEL呈降-升-降-升的变化趋势，最大值均出现在15：00；8月5日，CK的WUEL呈先降低后升高的变化趋势，其他3个处理的WUEL呈升-降-升的变化趋势；9月7日，4个处理的WUEL无明显变化，且同一时间点不同处理的WUEL无明显差异（图3E）。
图3 不同灌水处理下棉花叶片光合参数的日变化

Fig. 3 Diurnal change of photosynthetic parameters of cotton leaf under different irrigation treatments

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各处理的光合参数的日平均值见表2。7月11日，T1处理的Pn和Tr显著低于T2、T3和CK处理，T1处理的Gs显著低于T2处理，T2、T3和CK处理的Pn、Tr和Gs均无显著差异；4个处理的Ci无显著差异；CK处理的WUEL显著低于T2和T3处理，T1、T2和T3处理的WUEL差异不显著。8月5日，CK处理的Pn显著高于T1、T2和T3处理，T1、T2和T3处理的Pn无显著差异；CK处理的Tr显著高于T1处理，CK、T2和T3处理的Tr差异不显著；4个处理的Gs、Ci和WUEL均无显著差异。9月7日，CK处理的Pn、Tr和Gs显著高于T1、T2和T3处理，T1、T2和T3处理的Pn、Tr和Gs均无显著差异；4个处理的Ci和WUEL无显著差异。
表2 不同灌水处理下棉花叶片光合参数日平均值的比较

Table 2 Comparison of daily average photosynthetic parameters of cotton leaf under different irrigation treatments

日期
Date		 处理
Treatment		 Pn/(μmol·
m-2·s-1)		 Tr/(mmol·
m-2·s-1)		 Gs/(mmol·
m-2·s-1)		 Ci/(μmol·mmol-1) WUEL/(μmol·mmol-1)
07-11 T1 13.79±1.86 b 2.07±0.33 b 86.77±12.55 b 113.18±12.43 a 8.54±1.07 ab
T2 15.06±2.38 a 2.24±0.41 a 91.39±13.82 a 112.46±17.66 a 8.39±0.90 a
T3 15.13±2.10 a 2.28±0.39 a 91.59±18.32 ab 111.95±24.06 a 8.62±1.52 a
CK 13.77±2.83 a 2.13±0.30 a 85.39±12.43 ab 111.89±24.37 a 6.83±0.97 b
08-05 T1 12.44±2.36 b 2.03±0.16 b 93.63±11.54 a 196.54±34.74 a 6.53±1.02 a
T2 12.75±1.99 b 2.25±0.18 ab 96.07±14.97 a 216.96±29.70 a 6.27±0.90 a
T3 12.96±3.12 b 2.32±0.17 ab 93.02±13.00 a 218.10±48.92 a 6.30±1.31 a
CK 15.32±3.33 a 2.48±0.16 a 102.22±12.66 a 222.33±25.62 a 6.54±1.25 a
09-07 T1 1.91±0.23 b 0.74±0.18 b 43.19±4.96 b 353.53±21.00 a 2.57±0.70 a
T2 2.35±0.59 b 0.89±0.19 b 44.79±6.17 b 356.67±19.30 a 2.67±0.65 a
T3 1.93±0.20 b 0.86±0.09 b 43.35±5.13 b 354.62±42.27 a 2.70±0.86 a
CK 2.53±0.66 a 1.25±0.34 a 56.93±13.04 a 368.08±42.23 a 2.69±0.93 a
注：数据为平均值±标准差。同列不同小写字母表示同一日期不同处理间差异显著（P<0.05）。
Note: Data is mean ± standard deviation. Different lowercase letters in the same column indicate significant difference among different treatments on the same date (P < 0.05).
2.2.2 叶片光合参数影响因素的日变化特征。棉花叶片的光合参数受到自身因素和外界因素的共同影响，外界因素包括Tl、S、RH和Ta。T1、T2、T3和CK处理的日平均Tl在34.42~34.83 ℃，Tl的日变化幅度为7.60~13.07 ℃。与CK处理相比，7月11日、8月5日和9月7日T1、T2和T3处理的日平均Tl均无显著变化（P>0.05）。7月11日、8月5日和9月7日的9：00-19：00，不同处理棉花Tl的变化呈单峰曲线，9：00左右最小，随后逐渐升高，15：00或17：00达到峰值后缓慢降低（图4A）。S呈先增大后减小的变化趋势，9：00最小（7月11日除外），15：00或13：00左右达到最大值。RH在9：00左右最大，之后降低，17：00后有所回升（7月11日除外）。Ta呈先升高后略微降低的变化趋势，在17：00达到峰值（图4B）。
图4 不同处理下棉花叶片光合参数影响因素的日变化

同列不同小写字母表示同一时间点不同处理间差异显著（P<0.05）。

Fig. 4 Diurnal change of influencing factors of photosynthetic parameters of cotton leaf under different treatments

Different lowercase letters in the same column indicate significant difference among different treatments at the same time (P < 0.05).

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2.2.3 光合参数与其影响因素的相关分析及逐步回归分析。各处理棉花叶片的Pn和Tr均与Gs、0~60 cm土层土壤含水率（θ）、Tl、S和Ta呈显著正相关关系，与Ci显著负相关；Gs与WUEL、θ和RH呈显著正相关关系，与Ci和Tl呈显著负相关关系；Ci与WUEL、Tl、S和Ta呈显著负相关关系，与RH呈显著正相关关系（图5）。
图5 光合指标与其影响因素的相关分析

Pn：净光合速率，Tr：蒸腾速率，Gs：气孔导度，Ci：胞间CO2浓度，WUEL：叶片水分利用效率，θ：0~60 cm土层土壤含水率，Tl：叶面温度，S：太阳辐射强度，Ta：环境温度，RH：相对湿度。*表示在0.05水平显著相关。

Fig. 5 Correlation analysis between photosynthetic indexes and their influencing factors

Pn: net photosynthetic rate, Tr: transpiration rate, Gs: stomatal conductance, Ci: intercellular CO2 concentration, WUEL: water use efficiency of leaf, θ: soil moisture content in 0-60 cm soil layer, Tl: leaf temperature, S: solar radiation intensity, Ta: ambient temperature, RH: relative humidity of atmosphere. * indicates significant correlation at the 0.05 probability level.

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光合参数与单个影响因素的一元线性回归方程见表3。Pn、Tr、Gs和Ci与S、Tl、RH和Ta有明显的线性关系，且相关性较好，R2均在0.5以上。Pn、Tr、Gs和Ci与各影响因子的线性关系斜率绝对值大小表现为Tl>Ta>RH>S。
表3 棉花叶片光合指标与其影响因子的一元线性回归方程

Table 3 Simple linear regression equations of photosynthetic indexes of cotton leaf and their influencing factors

影响
因素
Impact factor		 光合指标Photosynthetic indicator 线性方程
Linear equation		 R2 P 光合指标Photosynthetic indicator 线性方程
Linear equation		 R2 P
S Pn y=0.013x+2.483 0.511 3 <0.01 Tr y=0.002x+0.829 0.513 5 <0.01
Tl y=0.920x-17.582 0.511 6 y=0.134x-2.479 0.530 7
RH y=-0.258x+23.521 0.522 1 y=-0.041x+4.158 0.512 9
Ta y=0.698x-9.957 0.523 4 y=0.110x-1.012 0.531 8
S Gs y=0.085x+20.798 0.522 5 <0.01 Ci y=-0.229x+380.930 0.516 6 <0.01
Tl y=-5.974x+258.310 0.525 7 y=-16.358x+766.290 0.515 6
RH y=2.037x-19.367 0.530 5 y=5.536x-52.471 0.530 1
Ta y=-5.404x+213.160 0.519 0 y=-11.975x+576.480 0.510 5
将棉花叶片的光合生理指标与4个影响因子作多元逐步回归分析，得到的方程见表4。RH、Ta和S为Tr和Gs的主要影响因子，Tl、RH、Ta和S为Pn的主要影响因子，Ta和S为Ci的主要影响因子。Pn与Gs拟合方程的决定系数较好，均在0.5左右。
表4 棉花叶片光合指标与其影响因子的多元逐步回归方程

Table 4 Multiple stepwise regression equations of photosynthetic indexes and their influencing factors in cotton

光合指标
Photosynthetic indicator		 方程
Equation		 R2 P
Pn Pn=0.598Tl+0.920RH+0.595Ta+0.289S-8.575 0.488 0.006
Tr Tr=0.815Ta+0.791RH+0.358S-40.731 0.324 0.000
Gs Gs=1.314RH+0.841Ta+0.282S-279.889 0.522 0.006
Ci Ci=-0.304S-0.302Ta+457.681 0.256 0.013

2.3 各处理的棉花产量与多目标综合评价

2.3.1 各处理棉花产量性状差异。由表5可知，T1、T2、T3和CK处理的收获密度及铃重均无显著差异。T1、T2和T3处理的单株铃数分别较CK增加6.64%、19.93%和19.93%，其中T3处理的单株铃数与CK差异显著，T1和T2处理与CK处理无显著差异。T1、T2和T3处理的籽棉产量分别较CK提高14.25%、9.99%和26.46%，其中T3处理的籽棉产量与CK差异显著，T1、T2处理与CK处理的籽棉产量差异不显著。T1、T2和T3处理的灌溉水利用效率分别较CK处理显著提高65.31%、62.24%和71.43%。
表5 不同处理下棉花产量性状及水分利用效率的比较

Table 5 Comparison of yield traits and water use efficiency of cotton under different treatments

处理
Treatment		 收获株数
Number of harvested plants/(×103·hm-2)		 单株铃数
Number of bolls per plant		 铃重
Boll weight/g		 籽棉产量
Seed cotton yield/
(kg·hm-2)		 IWUE/
(kg·m-3)
T1 217.5±7.95 a 6.10±0.57 ab 5.25±0.02 a 6 275.55±788.25 ab 1.62±0.20 a
T2 213.0±3.90 a 6.86±0.50 ab 4.58±0.29 a 6 042.00±420.30 ab 1.59±0.11 a
T3 216.0±8.25 a 6.86±0.20 a 5.22±0.11 a 6 946.65±224.55 a 1.68±0.05 a
CK 213.0±9.00 a 5.72±0.60 b 5.02±0.22 a 5 493.00±410.70 b 0.98±0.07 b
注：同列不同小写字母表示不同处理间差异显著（P<0.05）。
Note: Different lowercase letters in the same column indicate significant difference among different treatments (P < 0.05).
2.3.2 基于RSR的多目标综合评价。采用RSR法对不同处理下的棉花光合指标（Pn、Tr、Gs、Ci）、WUEL、籽棉产量及其构成因素（收获密度、单株铃数、铃重）、灌水次数与灌溉定额进行多目标综合评价，以频率单位Probit为自变量，RSR为因变量，采用最小二乘法计算得到的直线回归方程为RSR=0.109×Probit+0.072（R2=0.84，P<0.05），最后通过回归方程输出RSR矫正值进行分档排序[19]，Probit<4为第1档，4≤Probit<6为第2档，Probit≥6为第3档，分别对应差、中、优。由表6可知，各处理的排名依次是T3、T2、T1和CK，且只有T3处理为第3档，其余3个处理为第2档。
表6 基于棉花光合指标、产量及其构成因素和灌溉定额的综合效益评价

Table 6 Comprehensive benefit evaluation of cotton based on photosynthetic indicators, yield and its components, and irrigation quota

处理Treatment 编秩Organize and rank RSR 排序Ranking Probit 分挡结果Grading result
Pn Tr Gs Ci WUEL H Nb BW Y NI I
T1 1.000 1.000 1.000 1.000 4.000 4 2 4.000 2.615 2.500 3.877 0.613 3 5.000 2
T2 2.744 2.597 2.239 2.754 3.400 1 4 1.000 2.133 2.500 4.000 0.645 2 5.675 2
T3 2.620 2.798 1.626 2.645 3.952 3 4 3.866 4.000 4.000 3.461 0.817 1 6.531 3
CK 4.000 4.000 4.000 4.000 1.000 1 1 2.970 1.000 1.000 1.000 0.568 4 4.326 2
注：Pn，净光合速率；Tr，蒸腾速率；Gs，气孔导度；Ci，胞间CO2浓度；WUEL，叶片水分利用效率；H，收获密度；Nb，单株铃数；BW，铃重；Y：籽棉产量；NI，灌水次数；I，灌溉定额。
Note: Pn, net photosynthetic rate; Tr, transpiration rate; Gs, stomatal conductance; Ci, intercellular CO2 concentration; WUEL, water use efficiency of leaf; H, harvest density; Nb: number of bolls per plant; BW, boll weight; Y: seed cotton yield; NI irrigation frequency; I, irrigation quota.

3 讨论

棉花的光合生理指标受到自身生长状况、气候、土壤等条件的共同影响。在水分充足的条件下，棉花叶片的光合作用受自身生理因子的影响更明显；在水分亏缺的条件下，受环境因子的影响较大[20⇓⇓-23]。本研究发现，Pn、Tr与θ、Tl、S、Ta显著正相关，Gs与θ、RH显著正相关，Ci与Tl、S、Ta显著负相关，与RH显著正相关，这与施英俊[24]的研究结果相符。根据前人的研究结果[25-26]，不同环境因素对叶片光合指标的影响不尽相同，观察其线性斜率值发现光合指标对Tl和Ta更敏感，Tl和Ta的升高利于提高Pn和Tr，促进植株光合作用，从而提高棉花产量[12]。本研究中多元逐步回归分析结果表明，RH、Ta和S是Tr和Gs的主要影响因子，Tl、RH、Ta和S是Pn的主要影响因子，与施英俊[24]、赵文渊等[27]的研究结果一致。由此可知，棉花的光合指标与棉田气象环境因子密切相关。
花铃期是棉花耗水最多的生育阶段，土壤水分含量影响棉花的光合作用[28]。本研究通过设定灌水上下限调控灌水时间和灌水量，探究不同处理对棉花叶片光合作用的影响。当土壤含水率较高时，作物会增加蒸腾以降低水势，形成水势梯度促进根系吸水；当土壤含水率较低时，作物会降低蒸腾作用，减少水分散失[29]。本研究发现θ与Pn、Tr和Gs显著正相关。Singh等[30]也发现土壤水分状况影响叶片光合参数，增加土壤含水率利于提高Pn、Tr和Gs。本试验条件下，花铃中期（8月5日）Tr和Gs呈先升高后降低趋势，Pn呈升-降-升-降的“M”形变化趋势，具有明显的“午休”现象，WUEL呈升-降-升的变化趋势（CK处理除外），这与姬亚琴等[31]的研究结果相似。光合指标之间相互影响，土壤水分变化通过影响Ci，从而影响Pn、Tr、Gs和WUEL等指标，Pn越大，消耗的Ci越多，本研究发现Pn与Ci显著负相关。光合作用强度影响作物的最终产量。本试验条件下T3处理的20 cm土层土壤含水率较高，更有利于植物进行光合作用，T3处理的籽棉产量明显高于其他3个处理，与易小龙等[32]得出较高的土壤含水率可保证棉花光合作用强度并获得高产的研究结果一致。
RSR法分析结果表明，T3处理在取得最高籽棉产量的同时具有较好的节水效果，是限额水分管理下较为合理的灌溉模式。本研究通过实时监测土壤水分含量对比各时期设定的土壤含水率下限确定是否灌溉，利于及时发现并调控棉田土壤水分含量的变化，探究最适于当地棉花生长发育的灌溉制度。潘俊杰等[13]、申孝军等[14]通过控制棉花各生育时期的灌水下限，发现花铃期70%~75%田间持水量（灌水下限）为适宜的灌溉预警线，与本研究得到的花铃期棉田灌水下限控制在70%田间持水量为最优处理的结果一致。

4 结论

不同灌溉处理影响土壤含水率的动态变化。花铃期T3处理（花铃期灌水下限设定为70%田间持水量）0~60 cm土层土壤含水率处于稳定且较高的水平（18.5%~21.6%）。花铃前期（7月11日），T3处理的叶片净光合速率、蒸腾速率和气孔导度均最大，且呈升-降-升-降的日变化趋势。净光合速率和蒸腾速率与0~60 cm土层土壤含水率、叶面温度、太阳辐射强度和环境温度显著正相关。T3处理的籽棉产量和灌溉水利用效率最大，均显著高于对照处理。基于秩和比法的多目标综合评价表明，T3处理的综合效果最优。基于棉花节水和高产等目标，推荐当地棉花花铃期灌水下限设定为70%田间持水量。
附表：
详见本刊网站（https://journal.cricaas.com.cn/）本文网页版。
附表1 试验地土壤的物理性状
Table S1 Physical properties of soil in experimental field
附表1 试验地土壤的物理性状

Table S1 Physical properties of soil in experimental field

土层
Soil layer/cm		 颗粒占比Particle proportion/% 土壤容重
Soil bulk density/(g·cm－3)		 田间持水量
Field capacity/%		 土壤质地
Soil texture
<0.002 mm 0.002~0.02 mm 0.02~0.2 mm
0~10 15.6 44.4 38.4 1.52 27 黏壤土Clay loam
10~20 13.5 47.9 37.4 1.59 26 粉（砂）质壤土Chalky loam
20~30 12.3 46.3 40.1 1.49 26 粉（砂）质壤土Chalky loam
30~40 15.6 48.1 35.4 1.45 27 粉（砂）质壤土Chalky loam
40~50 15.3 33.4 48.2 1.48 27 黏壤土Clay loam
50~60 14.8 46.6 36.6 1.57 37 粉（砂）质壤土Chalky loam
60~70 25.7 44.3 28.8 1.45 29 壤质黏土Loamy clay
70~80 14.7 40.9 44.2 1.44 32 壤土Loam
80~90 11.0 36.4 51.8 1.44 28 壤土Loam
90~100 11.6 37.2 50.6 1.40 31 壤土Loam

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基金

新疆维吾尔自治区重点研发计划(2023B02014-3)
新疆维吾尔自治区重点研发计划(2023B02024-1)
中国农业科学院科技创新工程(CAAS-ZDRW202417)
新疆维吾尔自治区“天池英才”引进计划
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