全 文 ：作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2014, 40(8): 14851492 http://zwxb.chinacrops.org/
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@chinajournal.net.cn

本研究由国家重点基础研究发展计划(973 计划)项目(2012CB955904)和国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAD09B01; 2013BAD
11B03)资助。
* 通讯作者(Corresponding author): 刘勤, E-mail: liuqin02@caas.cn, Tel: 010-82109773
第一作者联系方式: E-mail: xujianwen0101@163.com
Received(收稿日期): 2013-10-15; Accepted(接受日期): 2014-06-16; Published online(网络出版日期): 2014-06-21.
URL: http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20140621.0844.002.html
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2014.01485
黄淮海地区冬小麦关键生育期不同灌溉水平对产量影响的模拟
徐建文 1,2,3 梅旭荣 1,4 居 辉 1,3 李迎春 1,3 刘 勤 1,4,* 杨建莹 1,4
1中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 / 作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室, 北京 100081; 2大连市气象局, 辽宁大
连 116001; 3农业部农业环境重点实验室, 北京 100081; 4农业部旱作节水农业重点实验室, 北京 100081
摘 要: 研究黄淮海地区不同灌溉水平下冬小麦产量的变化规律, 对于识别干旱对冬小麦产量的影响和制定合理的
节水灌溉措施具有指导意义。基于 DSSAT作物模型, 参考各生育阶段的水分亏缺量以及当地的灌溉习惯, 制定模型
输入的不同处理的灌溉量, 模拟分析近 30 年黄淮海灌溉冬麦区 4个典型站点冬小麦关键生育期不同灌溉水平下, 产
量及产量构成的相对变化规律, 并且以典型处理为例, 探讨 2个关键生育阶段减产的累积概率。结果表明, 拔节至抽
穗期的水分胁迫对冬小麦的产量影响最大, 产量相对变化主要由水分胁迫引起单位面积粒数的相对变化引起。在重
度干旱条件下, 拔节至抽穗期胁迫造成中等程度减产概率约为灌浆期胁迫的 2倍(山东兖州点除外); 在河北石家庄和
天津点, 轻度和重度减产主要由拔节至抽穗期胁迫引起, 而在山东兖州和河南新乡点, 拔节至抽穗期及灌浆期胁迫
造成轻度减产概率差别不大, 但灌浆期重度干旱导致一定概率的重度减产。因此, 在黄淮海冬小麦灌区偏南部, 不但
要加强拔节至抽穗期的灌溉措施, 还应该注重灌浆期的干旱风险。
关键词: 冬小麦; 生育期; 灌溉; 产量; DSSAT作物模型; 黄淮海地区
Simulation of Winter Wheat Yield in Response to Irrigation Level at Critical
Growing Stages in the Huang-Huai-Hai Plain
XU Jian-Wen1,2,3, MEI Xu-Rong1,4, JU Hui1,3, LI Ying-Chun1,3, LIU Qin1,4,*, and YANG Jian-Ying1,4
1 State Key Engineering Laboratory of Crops Efficient Water Use and Drought Mitigation, Institute of Environment and Sustainable Development in
Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China; 2 Dalian Meteorological Bureau, Dalian 116001, China; 3 Key Labo-
ratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China; 4 Key Laboratory of Dryland Agriculture, Ministry of Agriculture,
Beijing 100081, China
Abstract: Water deficiency is recognized as a major problem in winter wheat production in the Huang-Huai-Hai Plain. This study
aimed to assess the impact of drought stress on winter wheat yield and raise irrigation proposals for water-saving production in
this area. With reference to the fact of water deficits in major growth stages of wheat and the local irrigation practice, we input
different irrigation levels (volumes) required by the DSSAT crop model to simulate yield variations in response to irrigation levels
at critical growing stages in four typical sites during the past three decades. The cumulative probability for yield reduction was
concluded based on irrigation at jointing–heading and filling stages. The greatest yield reduction was found under joint-
ing–heading drought stress, and the relative change rate in yield was two folds to that under drought stress at filling stage. This
relative yield change was primarily attributed to the relative change in grain number per square meter caused by water deficiency
during jointing–heading stage. Under high-strength drought stress, medium yield reduction dominantly resulted from water defi-
ciency during jointing–heading, with a two-fold probability to that under drought stress at filling stage (except for Yanzhou site);
whereas, slight and severe yield reductions at Shijiazhuang and Tianjin sites resulted from early (jointing–heading) drought stress
and those at Yanzhou and Xinxiang sites were attributed to either early (jointing–heading) or late (filling stage) drought stress. At
Yanzhou and Xinxiang sites, the probabilities of slight yield reduction were similar under early and later drought stressed; how-
ever, water deficiency at filling stage resulted in severe yield reduction. These results indicate that irrigation is important not only
from jointing to heading but also at filling stage of winter wheat in the southern area of the Huang-Huai-Hai Plain.
1486 作 物 学 报 第 40卷


Keywords: Winter wheat; Growth stage; Irrigation; Yield; DSSAT crop model; The Huang-Huai-Hai Plain
小麦是我国最主要的粮食作物之一, 其播种面
积占全国农作物播种面积的20%左右, 其产量占粮
食总产的20%~25% [1]。黄淮海平原是我国最大的冬
麦区, 常年小麦播种面积8.7×103 km2, 占全国小麦
播种总面积的55.5%, 小麦总产量占全国的61.6% [2],
但黄淮海平原又是我国水资源严重不足的地区之
一, 人均水资源只有790 m3, 远远低于我国平均水
平[3]。由于黄淮海平原冬小麦生长季正值降水稀少
的时期, 在冬小麦拔节、抽穗与灌浆的需水关键期
(4月至5月), 同期降水量仅占需水量的1/5~1/4, 水
分亏缺量达200 mm左右 , 因此在冬小麦生产实践
中干旱灾害频发[4]。
干旱对小麦生长发育影响较大的生育期是播种
期、拔节到孕穗期以及灌浆期。拔节后期到孕穗期为
小麦的需水临界期, 此时期受旱可造成小花大量退
化不孕, 粒数大减。灌浆期是小麦一生中需水最多的
时期, 缺水可使粒小而瘪[5]。拔节到抽穗期水分胁迫
造成的冬小麦减产幅度最大, 而灌浆期水分胁迫同
样可以造成减产[6]。籽粒灌浆速率对小麦粒重影响显
著, 而灌浆期干旱明显影响小麦的灌浆速率, 而且使
小麦灌浆时间缩短[7-8]。谢明等[9]在淮北地区试验表明
冬小麦抽穗开花期降水显著偏少, 直接影响到小麦
开花授粉和灌浆, 对产量影响较大。张建平等[10]则使
用WOFOST模型模拟分析了不同发育期干旱对冬小
麦灌浆的影响。随着农业现代化的发展, 华北冬麦区
各地灌溉能力有了一定的提高, 产量也大幅度增长[11]。
但是在农业生产中, 存在冬小麦灌溉用水量过大、农
业用水效率低下等问题, 导致农业水资源浪费现象
严重[12-14]。目前, 国内外学者主要利用农田水分控制
试验及计算机模拟试验等方法来研究干旱对作物产
量的影响以及制定合理的灌溉策略[15], 而且传统的
农田水分控制试验大多局限于单个站点的干旱机理
研究, 而目前模型模拟试验在具体生育期干旱对产
量的影响方面的研究尚不多见。DSSAT模型在近些年
来已经被国际和国内的许多学者用于模拟基于未来气
候变化、作物胁迫等对作物生长及产量的影响[16-17]。
如研究气候变化对我国小麦产量的影响[18-19], 水肥
互作以及不同的灌溉措施对作物产量的影响 [20-21]
等。从需水关键生育阶段的角度, 使用作物模型探明
黄淮海地区不同灌溉水平下冬小麦产量的变化规律,
对于更具体地识别干旱对冬小麦产量的影响以及制
定合理的节水灌溉措施具有一定的指导意义。
1 材料与方法
1.1 资料来源
根据京津地区及河北、山东、河南、安徽和江
苏的45个灌溉冬小麦的农业气象站点资料, 从中选
择了具有1981—2009年田间完整观测数据的4个典
型灌溉站点, 分别是天津(N117.10, E39.10)、河北石
家庄(N114.42, E38.03)、河南新乡(N113.88, E35.32)
和山东兖州(E35.57, N116.85)。统计数据包括: (1) 近
30年逐日降水量(mm)、平均气温(℃)、最低气温(℃)、
最高气温(℃)、日照时数(h)、风速(m s–1)和平均相对
湿度 (%), 由中国气象科学数据共享服务网 (http://
cdc.cma.gov.cn/)提供; (2) 1981—2009年冬小麦播种
日期、发育期(出苗期、分蘖期、拔节期、孕穗期、
抽穗期、开花期、乳熟期和成熟期)、播种密度、灌
溉额、施肥量以及产量和产量构成要素, 来源于国
家气象信息中心; (3)各土壤层的深度、质地、全氮含
量、土壤容重、pH值以及有机碳含量和阳离子交换
量等土壤数据, 来源于《中国土种志》[22]。
1.2 作物模型
农业技术转移决策支持系统(Decision Support
System for Agrotechnology Transfer, DSSAT)是目前
国内外应用最广泛的作物模型之一, 可逐日模拟作
物生长和发育过程, 可响应许多因素, 包括作物遗
传特性、管理措施、环境、氮素和水分的胁迫、病
虫害等, 主要用于农业试验分析、农业产量预报、
农业生产风险评估、气候对农业的影响评价等[23]。
在检验模型的适用性时, 使用归一化均方根误
差 NRMSE来计算模型模拟的误差 , 用符合度 D 来
判定模拟值与实测值分布的符合程度。
100%
i
RMSENRMSE
obs
= ´ (1)
( )( )21 /n i iiRMSE sim obs n=é ù= -ê úë ûå (2)
( )
( )
2
1
2
1
1
n
i i
i
n
i i i
i
sim obs
D
sim obs obsi obs
=
=
é ù
ê ú-ê ú= - ê ú
ê ú- + -ê úë û
å
å

( 0 1D< < ) (3)
式中 , RMSE为均方根误差 , isim 为模拟值 , iobs 为
实测值, iobs 为实测值的平均值, n为样本容量。
第 8期 徐建文等: 黄淮海地区冬小麦关键生育期不同灌溉水平对产量影响的模拟 1487


1.3 实验设计
首先计算出各站点冬小麦拔节至抽穗期与开花
至乳熟期的水分亏缺量, 并以此为依据结合当地的
灌溉实际情况, 确定实验处理的灌溉量。
WD E P= - [24] (4)
cE K PE= ´ (5)
式中, WD 为某一阶段的水分亏缺量, P 为某一阶段
的实际降水量, E为某一阶段的需水量, Kc为作物系
数, PE 为某时段的潜在蒸散量, 采用 FAO 推荐的
Penman-Monteith方法[25]计算。
为了研究不同水分胁迫水平对冬小麦产量及产
量构成的影响, 在其他栽培管理措施输入一致的情
况下, 设计拔节期和灌浆期轻度(减少灌溉10 mm)、
中度(减少灌溉20 mm)和重度(减少灌溉30 mm) 6个
干旱处理(表1), 以充分灌溉为对照, 自然降水极端
异常时适当调整灌溉量。

表 1 4个实验点不同灌溉处理的模拟灌水方案
Table 1 Simulated irrigation schedules of different treatments of four experimental sites
冻水 Water before wintering period 拔节水 Water at jointing stage 灌浆水 Water at filling stage 处理
Treatment 日期 Date
(month/day)
灌水量
Irrigation (mm)
日期 Date
(month/day)
灌水量
Irrigation (mm)
日期 Date
(month/day)
灌水量
Irrigation (mm)
CK 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 70–90 5/01–5/20 30–60
TJ1 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 60–80 5/01–5/20 30–60
TJ2 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 50–70 5/01–5/20 30–60
TJ3 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 40–60 5/01–5/20 30–60
TF1 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 70–90 5/01–5/20 20–50
TF2 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 70–90 5/01–5/20 10–40
TF3 11/20–12/05 60–75 3/25–4/20 70–90 5/01–5/20 0–30
不同站点不同年份灌溉日期和灌溉量有差异, 表中设计为灌溉日期和灌溉量的范围。CK为充分灌溉对照; TJ和 TF分别表示拔
节至抽穗期和灌浆期干旱, 胁迫程度为轻度(1)、中度(2)和重度(3)。
Irrigation dates and amounts were different in four sites and different years; the value in table is the range of the dates and amount of
irrigation at four sites. CK is the control of adequate irrigation. TJ and TF indicate drought stress at jointing–heading and grain filling stages,
with light (1), moderate (2), and heavy (3) stresses, respectively.

采用相对变化率表示不同水分胁迫水平下产量
与产量构成的变化幅度。
i CK
CK
-Y= 100%TWi YY
Y
´ ( 1,2, 6i= ⋅⋅⋅ ) (6)
式中, WiY 为第 i 个处理的水分胁迫引起的产量或产
量构成的变化率, TiY 为第 i 个处理的产量或产量构
成, CKY 为对照组的产量或产量构成。如果水分胁迫
造成产量相对减产, 参考《小麦干旱灾害等级》[26]
中小麦干旱灾害等级对应减产率的参考值, 将减产
率划分为轻度 (–5%≤ YWi<0)、中度 (–15%≤ YWi<
–5%)、重度(–30%≤YWi < –15%)和严重(YWi < –30%)
4个等级。
采用累积概率分布函数探究不同站点近 30 年
拔节至抽穗期及灌浆期水分胁迫造成的产量变化的
概率分布。
( ) 1
n
i
i
P x Px
=
=å ( ix x< , 29n= ) (7)
式中 , ( )P x 为产量相对变化率低于 ix 的累积概率 ,
iPx 为第 i年产量相对变化率的概率。
2 结果与分析
2.1 作物品种参数的调整与模型适用性的验证
所选品种为各站点近 30年种植最广泛的冬小麦
品种(表 2), 使用DSSAT模型中的GLUE模块, 选择
天津 1996和 1998年、河北石家庄 1987和 2003年、
山东兖州 1991和 2003年、河南新乡 2002年的田间
观测资料对相应冬小麦品种逐一校准参数 ; 然后 ,
使用校准过的参数, 对天津 1997、2000 和 2001 年,
石家庄 1996、1997和 1998年, 兖州 1989、1990和
2007 年, 新乡 2001、2006 和 2007 年相应品种模型
的模拟效果进行评价(图 1), 开花期和成熟期的模拟
结果的相对均方根误差均控制在 5%以内, 而产量的
均方根误差控制在 10%之内[27]。表 2为模拟值与观
测值的相对均方根误差以及符合度, 其中符合度越
接近于 1表示模拟的效果越好。
2.2 冬小麦生育阶段水分亏缺的变化
由图 2 可知, 开花至乳熟期个别年份水分有盈
余(定义为水分亏缺量=0), 拔节至抽穗期的水分亏
1488 作 物 学 报 第 40卷


表 2 各站点冬小麦品种参数及开花期、成熟期与产量的模拟值与观测值的统计比较
Table 2 Statistical comparison between observed and simulated values for variety parameters, anthesis stage, maturity stage and
yields of winter wheat in selected four sites
开花期 Anthesis 成熟期 Maturity 产量 Yield 站点
Site
品种
Cultivar
P1V P1D P5 G1 G2 G3 PHINT NRMSE
(%)
D
NRMSE
(%)
D
NRMSE
(%)
D
天津
Tianjin
京东 8
Jingdong 8
22.6 71.3 559.9 24.2 29.6 1.70 95 1.4 0.84 1.7 0.82 7.5 0.87
石家庄
Shijiazhuang
冀麦 26
Jimai 26
44 73.8 613.1 24.5 28.1 1.97 95 1.6 0.92 0.3 0.99 5.4 0.67
兖州
Yanzhou
济宁 16
Jining 16
20 45.1 430.3 27.1 28.5 1.10 95 2.2 0.71 0.9 0.85 7.9 0.87
新乡
Xinxiang
新麦 6
Xinmai 6
58.6 31.0 579.3 17.8 44.7 1.84 95 0.9 0.86 0.9 0.71 8.0 0.73
P1V: 春化作用特征参数; P1D: 光周期特征参数; P5: 灌浆特征参数; G1: 籽粒数特征参数; G2: 潜在灌浆速率参数; G3: 花期潜
在单茎穗重参数; PHINT: 出叶间隔特性参数; NRMSE: 归一化均方根误差; D: 模拟值与实测值分布的符合程度。
PlV: vernalization parameter; PlD: photoperiod parameter; P5: grain filling duration parameter: Gl: grain parameter at anthesis; G2:
grain filling rate parameter; G3: dry weight of a single stem and spike; PHINT: interval between successive leaf tip appearances; RMSE%:
normalized root mean squared error; D: coincidence degree of distribution between simulated and measured value.

图 1 开花期、成熟期与产量的模拟值与实测值的关系
Fig. 1 Relationship of observed and simulated values for anthesis stage, maturity stage and yield in winter wheat

图 2 天津(A)、石家庄(B)、兖州(C)和新乡(D)站点冬小麦拔节期至抽穗期与开花至乳熟期水分亏缺量的变化
Fig. 2 Variations of water deficit during jointing to heading stage and anthesis to milk stage for winter wheat in Tianjin (A),
Shijiazhuang (B), Yanzhou (C), and Xinxiang (D)
第 8期 徐建文等: 黄淮海地区冬小麦关键生育期不同灌溉水平对产量影响的模拟 1489


缺量明显大于开花-乳熟期, 且 4 个站点的水分亏缺
量基本都在 70~90 mm 上下浮动, 而开花至乳熟期
的水分亏缺量基本在 20~30 mm 上下浮动。除兖州
点在拔节至抽穗期的水分亏缺量有显著减少的趋势
(P<0.05), 其他站点在上述 2个生育阶段的水分亏缺
量无明显趋势。据此, 并考虑当地实际灌溉量及冬
小麦对灌溉水分的利用效率, 制定了模型模拟中不
同灌溉水平的模拟实验。
2.3 不同灌溉水平处理的产量及粒数、粒重的相
对变化率
拔节期至抽穗期灌溉水比充分灌溉减少 10 mm
时, 各站点的产量的相对变化率在–4%至–11%之间;
减少 20 mm时, 产量变化在–6%至–13%之间; 而减
少 30 mm 时, 产量的相对变化率已达–10%至–21%
(图 3-A)。灌浆期灌溉水比充分灌溉减少 10 mm时,
产量相对变化率只有–1%至–6%; 当减少 20 mm时,
产量变化在–3%至–6%之间; 当减少 30 mm时, 各站
点产量相对变化率则达到–6%%至–14% (图 3-B)。可
见, 拔节期至抽穗期的水分胁迫对冬小麦的产量影
响最大, 且产量的相对变化率是灌浆期同等水分胁
迫条件下的 2倍左右。拔节-抽穗期水分胁迫, 石家庄
点的产量相对变化率最大(–10%至–15%), 灌浆期水分
胁迫, 以兖州点的产量相对变化率最大(–4%至–14%);
而新乡点则表现 2 种水分胁迫条件的产量相对变化率
最小, 这主要与各站点的降水状况密切相关。
单位面积的粒数和单粒重是构成最终产量的重
要因素, 拔节至抽穗期的水分胁迫主要影响单位面
积的粒数 , 这一时期的灌溉水比充分灌溉减少

图 3 4个站点不同灌溉水平下产量的相对变化率
Fig. 3 Relative change rates in yield under different irrigation levels in four sites
TJ和 TF分别表示拔节期至抽穗期(A)和灌浆期(B)干旱, 1~3分别表示轻度、中度和重度胁迫。
TJ and TF indicate drought stress at jointing–heading (A) and grain filling stages (B) with light (1), moderate (2), and heavy (3) stress,
respectively.


图 4 4个站点不同灌溉水平下冬小麦粒数(A, B)与粒重(C, D)的相对变化率
Fig. 4 Relative change rates of grain number (A, B) and grain weight (C, D) under different irrigation levels in four sites
TJ和 TF分别表示拔节期至抽穗期和灌浆期干旱, 1~3分别表示轻度、中度和重度胁迫。
TJ and TF indicate drought stress at jointing–heading and grain filling stages with light (1), moderate (2), and heavy (3) stresses, respectively.
1490 作 物 学 报 第 40卷


10~20 mm时, 粒数的相对变化率为–4%至–11%; 当
减少 30 mm时, 变化率达到–10%至–17% (图 4-A);
灌浆期的水分胁迫对粒数的形成影响不大(图 4-B)。
拔节至抽穗期的水分胁迫对粒重的影响不明显, 而
且在拔节期的轻微水分胁迫, 各站点均表现出粒重
有小幅的增加(图 4-C); 而灌浆期的水分胁迫则主要
影响粒重, 当灌溉量减少 20 mm 时, 各站点粒重的
相对变化率为–2%至–8%, 当减少 30 mm时, 粒重的
变化率达到–6%至–13% (图 4-D)。另外, 各站点在拔
节至抽穗期水分胁迫所造成的粒数的相对变化明显
大于灌浆期胁迫所造成的粒重的相对变化。因此 ,
产量的相对变化主要是拔节-抽穗期的水分胁迫导
致的粒数相对变化所致。
2.4 产量相对变化率的累积概率
以 TJ3和 TF3处理为例, 各站点拔节至抽穗期
以及灌浆期产量相对变化的累积概率有所不同, 并
且有一定的区域差异。拔节至抽穗期的水分胁迫造成
减产的概率除新乡为 97%外, 其他 3个站点均为 100%,
而在灌浆期的概率则分别为 48%、79%、93%和 62%;
天津和石家庄在拔节期至抽穗期水分胁迫造成减产
10%以上的概率均为 86%, 而灌浆期相应的概率则为
31%, 兖州在两个阶段水分胁迫造成减产 10%以上的
概率差别不大, 在 80%左右, 而新乡对应的概率分别
为 62%和 24% (图 5); 因此, 除兖州外, 其他站点拔
节期至抽穗期水分胁迫造成减产 10%以上的概率约
为灌浆期的 2倍左右。另外, 在拔节至抽穗期与灌浆
期减产 5%以上的概率差, 天津与石家庄明显大于兖
州与新乡, 而减产幅度超过 20%以上在天津与石家
庄主要还是拔节至抽穗期水分胁迫所致, 而在兖州
和新乡则是由于灌浆期水分胁迫所致。

图 5 天津(A)、石家庄(B)、兖州(C)、新乡(D)站点拔节至抽穗期和灌浆期重度干旱处理下产量相对变化率的累积概率
Fig. 5 Cumulative probability of relative change rate of yield under heavy drought stress at jointing–heading and grain filling stages
in Tianjing (A), Shijiazhuang (B), Yanzhou (C), and Xinxiang (D)

3 讨论
近30年来冬小麦拔节期至抽穗期的水分亏缺要
明显大于开花至乳熟期 , 且4个站点的水分亏缺基
本都在70~90 mm上下浮动, 而开花期至乳熟期虽然
是小麦整个生长季需水最多的时期 [7], 但由于此时
期的降水相对较多, 水分亏缺基本在20~30 mm之间,
除兖州在拔节至抽穗期的水分亏缺有显著减少的趋
势外 , 其他站点在这2个阶段的水分亏缺并没有明
显的变化。黄修桥等[28]研究指出, 由于灌溉时间、
灌溉量不当, 中国农田灌溉水利用率仅为45%, 远不

及发达国家的 80%。通过研究不同灌溉制度下作物
生长的用水情况, 并根据水分胁迫的预测来确定灌
溉时间和数量, 可以更合理地制订适应在气候变化
条件下作物的灌溉制度[29-30]。因此, 结合作物需水
关键生育阶段水分亏缺量, 适时适量的灌溉对于节
约农业用水、提高农田水分利用率, 实现农业稳产、
高产和可持续发展具有积极意义[31]。
本文研究结果表明, 拔节期至抽穗期的水分胁
迫对冬小麦的产量影响最大, 这与吕丽华等 [8]的研
究结果一致, 这主要是由于这一时期的水分胁迫主
第 8期 徐建文等: 黄淮海地区冬小麦关键生育期不同灌溉水平对产量影响的模拟 1491


要影响穗粒数, 灌浆期水分胁迫主要影响粒重[7,32-33],
而由穗数和穗粒数构成的单位面积粒数为对产量贡
献最大的要素 [34], 因此, 拔节至抽穗期的水分胁迫
导致的单位面积粒数的减少, 将直接导致冬小麦产
量的减产。另外, 合理的水分亏缺可提高小麦的抗
逆能力和水分利用效率[35-36], 研究中发现在拔节期
的轻微水分胁迫, 使各站点均表现出粒重的小幅增
加, 可能是拔节期轻微水分亏缺促进灌浆期同化物
从营养器官向生殖器官分配所致[42]。另外, 在兖州
和新乡, 灌浆期的干旱导致的同等程度减产概率大
于北部的天津与石家庄, 且导致一定概率的重度减
产, 这主要是 2个区域的气候因素及品种差异所致。
因此, 在冬小麦生产实践中, 不但要加强拔节至抽
穗期灌溉及抗旱等措施, 在兖州和新乡还应该注重
灌浆期的抗旱减灾措施。在未来气候变化背景下 ,
应根据对冬小麦需水关键期灌溉时间和灌溉量的预
测 , 因地制宜 , 优化冬小麦的水分管理措施 , 减少
因水分亏缺导致的产量损失。
4 结论
通过模型模拟, 在拔节期至抽穗期减少灌溉量
导致冬小麦明显减产, 且随干旱胁迫程度的增加而
增加, 比充分灌溉减少10、20和30 mm条件下, 模拟
减产率分别为4%~11%、6%~13%和10%~21%; 而灌
浆期同样干旱处理 , 小麦减产率分别为1%~6%、
3%~6%和6%%~14%。因而冬小麦生产中应高度重视
拔节期至抽穗期的水分管理。4个典型站点间模拟结
果不尽相同, 除兖州点外, 其他站点拔节至抽穗期
水分胁迫造成中度减产的概率约为灌浆期的两倍左
右, 在石家庄和天津, 轻度和重度减产主要是由拔
节至抽穗期的水分胁迫引起的 , 而在兖州和新乡 ,
轻度减产由拔节至抽穗期和灌浆期的水分胁迫造成
的概率差别不大, 灌浆期水分胁迫则会导致一定概
率的重度减产。
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