江淮区域稻麦两熟制周年资源分配、利用特征

引用本文

杜祥备, 孔令聪, 习敏, 吴文革, 陈金华, 岳伟. 江淮区域稻麦两熟制周年资源分配、利用特征[J]. 中国生态农业学报, 2019, 27(7): 1078-1087. DOI: 10.13930/j.cnki.cjea.181114

DU X B, KONG L C, XI M, WU W G, CHEN J H, YUE W. Characteristics of resource allocation and utilization of rice-wheat double cropping system in the Jianghuai Area[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(7): 1078-1087. DOI: 10.13930/j.cnki.cjea.181114

基金项目

国家重点研发计划项目（2017YFD0301306，2018YFD0300906）资助

通讯作者

吴文革, 主要研究方向为水稻栽培生理生态研究。E-mail:wuwenge@vip.sina.com

作者简介

杜祥备, 主要研究方向为作物生理生态和资源高效利用。E-mail:duxiangbei@126.com

文章历史

收稿日期：2018-12-24
接受日期：2019-02-20

Contents Abstract Full text Figures/Tables PDF

江淮区域稻麦两熟制周年资源分配、利用特征^*

杜祥备¹, 孔令聪¹, 习敏², 吴文革², 陈金华³, 岳伟³

1. 安徽省农业科学院作物研究所合肥 230031;
2. 安徽省农业科学院水稻研究所合肥 230031;
3. 安徽省气象科学研究所合肥 230031

收稿日期：2018-12-24；接受日期：2019-02-20

* 国家重点研发计划项目（2017YFD0301306，2018YFD0300906）资助

** 通讯作者：吴文革, 主要研究方向为水稻栽培生理生态研究。E-mail:wuwenge@vip.sina.com

杜祥备, 主要研究方向为作物生理生态和资源高效利用。E-mail:duxiangbei@126.com

摘要：江淮区域稻麦周年两熟种植模式自然资源分配与利用特征尚不明确，限制了该区作物周年高产高效协同发展。本研究通过对江淮区域不同地区多年多点水稻-小麦种植模式高产试验数据分析，明确两熟制季节间资源分配特征、资源利用效率及其与产量的关系。结果表明：2008-2017年小麦季和周年辐射均呈降低趋势，水稻季沿淮和江淮地区呈增加趋势，沿江地区呈降低趋势；小麦季积温呈增加趋势、水稻季大部分呈降低趋势，周年沿淮地区呈增加趋势，江淮和沿江地区呈降低趋势；降雨小麦季、水稻季和周年总体呈增加趋势。江淮地区周年辐射量从北向南逐渐减少，不同种植模式间无显著差异；小麦季、水稻季辐射分配率粳稻-小麦模式分别为53.1%、51.9%，籼稻-小麦模式分别为55.0%、49.8%。江淮地区从北向南累积积温和降雨量逐渐增加，不同种植模式间无显著差异；小麦季、水稻季积温分配率粳稻-小麦模式为38.5%、67.3%，籼稻-小麦模式为40.7%、65.1%；小麦季、水稻季降雨分配率在2种模式间无显著差异，而不同地区间差异显著，沿淮地区为32.8%、70.5%，江淮地区为40.8%、64.7%，沿江地区为46.2%、57.2%。当前生产模式下，江淮区域稻麦两熟种植模式以水稻产量所占比重最高，平均为57.0%。小麦季积温生产效率沿淮地区显著高于江淮地区和沿江地区，不同种植模式间差异较小；水稻季积温生产效率不同地区不同模式间差异较小；周年积温生产效率不同地区间差异显著，且沿淮地区>江淮地区>沿江地区，不同种植模式间差异不显著。区域间作物光能生产效率差异较小，小麦季、水稻季和周年均无显著差异。不同地区降雨生产效率变异较大，小麦季、水稻季和周年均以沿淮地区大于江淮地区，显著高于沿江地区；不同种植模式间无显著差异。因此，江淮区域稻麦周年两熟资源高效利用原则应以合理配置季节间辐射为主，兼顾降雨和积温。不同地区应结合气候资源配置特点，通过合理的播栽期、周年生育期适宜的品种搭配等栽培措施将部分光热资源调配给水稻，实现产量和资源利用效率双提升。

关键词：江淮区域稻麦周年两熟种植模式资源配置特征分配率资源利用效率

Characteristics of resource allocation and utilization of rice-wheat double cropping system in the Jianghuai Area^*

DU Xiangbei¹, KONG Lingcong¹, XI Min², WU Wenge², CHEN Jinhua³, YUE Wei³

1. Crop Research Institute, Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China;
2. Rice Research Institute, Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China;
3. Anhui Meteorological Institute, Hefei 230031, China

* This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2017YFD0301306, 2018YFD0300906)

** Corresponding author, WU Wenge, E-mail: wuwenge@vip.sina.com

Received Dec. 24, 2018; accepted: Feb. 20, 2019

Abstract: Rice-wheat double cropping system is the main cropping pattern in the Jianghuai Area. The characteristics of natural resource allocation and utilization and their relationship with yield are still unclear. It is necessary to establish a quantitative evaluation index system for the systematic guidance of the double cropping system. In this study, resources distribution between two seasons, resources utilization efficiencies, and yield of rice-wheat double cropping system in three regions of the Jianghuai Area:along Huaihe River region (AHR), Jianghuai region (JH), and along Yangtze River region (AYR), were quantitatively analyzed using the large database created from high yield field experiments during 2008-2017. The results were as follows:radiation during wheat season and per year decreased in the region, while in the rice season radiation increased in AHR and JH but decreased in AYR. The accumulated temperature increased in wheat season and decreased in rice season, and the annual accumulated temperature increased in AHR and decreased in JH and AYR. Precipitation during wheat season, rice season, and per year increased. The annual radiation in the Jianghuai area increased from the north to the south with no significant difference between japonica rice-wheat system and indica rice-wheat system. The radiation distribution rate of wheat season and rice season were 53.1% and 51.9%, respectively, for the japonica rice-wheat double cropping system, and 55.0% and 49.8%, respectively, for the indica rice-wheat double cropping system. The cumulative accumulated temperature and precipitation gradually increased from the north to the south of Jianghuai area, with no significant difference between two systems, but there were significant differences between different regions. The distribution rate of accumulated temperature in wheat and rice season were 38.5% and 67.3%, respectively, for the japonica rice-wheat, and were 40.7%, 65.1%, respectively for the indica rice-wheat double cropping system. The accumulated precipitation distribution rate of wheat season and rice season were 32.8% and 70.5%, respectively, for the AHR region; 40.8% and 64.7% respectively, for the JH region; and 46.2%, 57.2%, respectively, for the AYR region. Under the current production pattern, rice production had the highest yield proportion of the wheat-rice double cropping system, with an average of 57.0%. The temperature production efficiency in wheat season was higher in AHR than in JH and AYR; during rice season this did not change greatly between the two systems and among the three regions. The annual temperature production efficiency order for the three regions was:AHR > JH > AYR. Radiation use efficiency of crops was not different for different seasons. The rain production efficiency in wheat and rice seasons and per year was significantly lower in AYR than both in AHR and JH. Rice production in the JH region was mainly affected by radiation, and wheat production was mainly affected by rainfall, which limited further increase in crop yield potential. Climate change effects tended to be unfavorable to the evolution of climate resources in the future. When compared with wheat, rice had higher efficient utilization of radiation resources, which was important for improving yield and the resource use efficiency of rice-wheat double cropping system in the JH region. Based on the analysis, we put forward the principle of annual high efficiency utilization, because radiation was the main factor between the two wheat-rice double cropping system, when considering rainfall and growth degree-days. Cultivation measures such as sowing date adjustment and annual cultivars combination can allocate more resources to rice season, thus improving the yield and resource utilization efficiency.

Keywords: Jianghuai Area Rice-wheat double cropping Cropping system Resources distribution characteristic Distribution rate Resources use efficiency

江淮地区地处我国南北气候过渡带, 光温水资源充足, 农业自然资源条件优越。水稻(Oryza sativa)-小麦(Triticum aestivum)两熟种植是江淮地区粮食生产主要种植制度, 该区是我国水稻和小麦的主产区, 也是我国重要的粮食生产基地和净调出区, 对保障我国粮食安全起到至关重要的作用。近年来, 江淮区域粮食丰产技术取得长足进步, 但受气候变化影响, 区域气候灾害频发, 农业生产不稳定性增加, 自然资源配置与利用不合理, 难以适应规模化新型农业生产需求。

随着近年来全球气候的变化, 气候因素在农业生产中的作用越来越重要。气候资源高效利用是现代可持续高产高效农业充分利用自然资源条件、提高产量的一个重要环节。温光生态条件是影响作物生产的关键因素, 有利的光温资源是作物获得高产的环境保障^[1-2]。前人研究发现, 不同种植模式作物生产生物量的差异主要是由于温光水环境的改变所致^[3]。麦玉两熟不同种植模式影响着周年资源的分配利用, “双晚”栽培模式能提高作物生育期与光、温资源变化的吻合度, 其生产效率分别提高2.22%~10.86%和0.47%~11.56%^[4], 但缺少实际生产的应用验证。不同类型品种直播稻生育期间温光资源利用差异明显^[5]。小麦-棉花(Gossypium hirsutum)两熟不同种植模式改变了农田生态环境, 影响了作物产量形成和资源利用^[6-7]。前人对不同种植模式作物温光资源利用的研究多集中在间套作复合群体上^[8-9], 鲜有从稻麦周年模式的角度研究气候资源利用, 以致缺乏有效指导依据。

安徽江淮区域稻麦种植模式单一, 稻麦高产模式周年自然资源分配与利用特征及其与产量关系尚不明确; 受气候变化和生产条件改变的影响, 资源配置不合理、资源浪费等问题突出^[10], 限制了该区作物高产高效协同发展。如何协调周年资源的合理利用, 形成高产高效的种植模式是当前可持续高产高效农业生产的重点。因此, 目前急需对水稻-小麦两熟种植模式的生产力和资源利用效率进行深入研究。本研究通过对安徽江淮区域多年多点水稻-小麦种植模式高产数据分析, 明确江淮区域稻麦两熟制主要种植模式季节间资源分配特征、产量及资源利用效率, 以期为江淮区域两熟制周年资源优化配置提供理论依据。

1 材料与方法 1.1 作物产量数据

产量数据主要来源于“十一五”“十二五”和“十三五”国家粮食丰产科技工程安徽省核心示范区代表性地点(表 1)共182个田间水稻-小麦周年高产数据, 包括产量和生育期。示范田面积为1.3~80 hm²。

表 1 作物产量数据来源的示范区的地理分布位置 Table 1 Locations of the experiment sites from which crops yield coming

将示范区按照不同区域划分为沿淮地区(凤台、颍上、怀远)、江淮地区(滁州、长丰、六安、合肥、巢湖、庐江)和沿江地区(望江、贵池、池州、安庆)。在各核心示范试验点选用当地主栽的高产稳产小麦、水稻品种, 其他管理同大田高产栽培要求。不同地区小麦和水稻的种植和收获时间见表 2。

表 2 江淮不同地区小麦和水稻的播期和收获期 Table 2 Sowing and harvest date of winter wheat and rice at different regions of Jianghuai Area

1.2 气象数据

气象数据来源于安徽省气象局, 气象站点包括沿淮地区(凤台、颍上、怀远)、江淮地区(滁州、长丰、六安、合肥、巢湖、庐江)、沿江地区(望江、铜陵、池州、安庆)13个站点, 包括2008—2017年逐日的平均温度、辐射量、降雨量等气象资料。全省年平均气温14~17 ℃, 平均日照1 800~2 500 h, 平均无霜期200~250 d, 平均降水量800~1 800 mm。

气象资源计算过程中, 所有作物从播种开始累加到收获结束, 周年为两季相加减去重复计算部分。

1.3 气候资源利用效率计算

$ {\rm{光能生产效率}}\left( {{\rm{g}} \cdot {\rm{M}}{{\rm{J}}^{ - 1}}} \right) = {\rm{单位面积产量}}\left( {{\rm{g}} \cdot {{\rm{m}}^{ - 2}}} \right)/{\rm{生育期间累积辐射}}\left( {{\rm{MJ}} \cdot {{\rm{m}}^{ - 2}}} \right) $

(1)

$ {\rm{温度生产效率}}\left[ {{\rm{kg}} \cdot {\rm{k}}{{\rm{m}}^{ - 2}} \cdot \left( {^\circ {\rm{C}} \cdot {\rm{d}}} \right)} \right] = {\rm{单位面积生物量}}\left( {{\rm{kg}} \cdot {\rm{k}}{{\rm{m}}^{ - 2}}} \right)/{\rm{生育期间有效积温}}\left( {^\circ {\rm{C}} \cdot {\rm{d}}} \right) $

(2)

参考严定春等^[11]的方法计算≥0 ℃有效积温(GDD):

$ {\rm{GDD = }}\sum {{\rm{平均温度}}\;\;\left( {{\rm{小麦季为}} \ge {\rm{0}}\;^\circ {\rm{C的平均温度,水稻季为}} \ge 1{\rm{0}}\;^\circ {\rm{C的平均温度}}} \right)} $

(3)

$ 降雨生产效率\left( {{\rm{g}} \cdot {\rm{m}}{{\rm{m}}^{ - 1}}} \right) = {\rm{单位面积产量}}\left( {{\rm{g}} \cdot {{\rm{m}}^{ - 2}}} \right)/{\rm{生育期间总降雨量}}\left( {{\rm{mm}}} \right) $

(4)

1.4 数据分析

采用Origin 2018进行数据处理及作图, SPSS 20.0统计软件进行方差分析, Duncan法检验显著性。

2 结果与分析 2.1 稻麦高产模式产量

对安徽不同地区不同高产试验田稻麦产量数据进行分析(表 3), 所有试验田周年平均产量为17 510.7 kg∙hm^-2, 其中小麦季产量平均为7 541.2kg∙hm^-2, 变幅为5 476.0~10 463.3 kg∙hm^-2, 水稻季平均产量为9 969.8 kg∙hm^-2, 变幅为7 774.5~12 429.0 kg∙hm^-2。不同地区周年产量差异较大, 尤其是小麦季产量的变幅最大。

表 3 江淮不同地区不同种植稻麦模式周年产量 Table 3 Grain yields of different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai Area

地区 Region	种植模式 Cropping system	试验点数 Experiment sites number	小麦 Wheat		水稻 Rice		周年总产量 Annual total yield (kg∙hm^-2)
地区 Region	种植模式 Cropping system	试验点数 Experiment sites number	平均产量Average yield (kg∙hm^-2)	占周年产量比重Proportion of annual total yield (%)	平均产量Average yield (kg∙hm^-2)	占周年产量比重Proportion of annual total yield (%)	周年总产量 Annual total yield (kg∙hm^-2)
沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	52	7 777.5±1 171.5b	42.7bc	10 422.0±1 075.5ab	57.3d	18 199.5±933.3a
沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	41	8 478.3±735.2a	47.0a	9 574.5±354.2bc	53.0e	18 052.6±758.4a
江淮地区Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	48	7 198.5±804.3c	40.2c	10 710.2±1 422.3a	59.8a	17 908.8±1 023.5a
江淮地区Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	42	7 909.5±916.5ab	45.0ab	9 661.5±727.4bc	55.0d	17 571.0±653.2ab
沿江地区Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	27	6 589.8±1 044.9d	39.5c	10 092.7±993.2ab	60.5a	16 681.5±594.5b
沿江地区Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	38	7 293.7±1 234.1c	43.8ab	9 357.8±736.5c	56.2c	16 650.7±879.4b
同列不同小写字母表示5%水平差异显著。Different lowercase letters in the same column mean significant differences at P < 0.05.

表 3 江淮不同地区不同种植稻麦模式周年产量 Table 3 Grain yields of different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai Area

小麦季产量沿淮地区平均为8 127.9 kg∙hm^-2, 显著高于江淮地区的7 554.0 kg∙hm^-2和沿江地区的6 941.8 kg∙hm^-2; 占周年产量比重也表现为相同顺序:沿淮地区(44.8%) > 江淮地区(42.6%) > 沿江地区(41.7%)。水稻季产量则以江淮地区最高(10 185.9 kg∙hm^-2), 沿淮地区次之(9 998.3 kg∙hm^-2)、沿江地区最低(9 725.3 kg∙hm^-2), 占周年产量比重则表现为:沿江地区(58.4%) > 江淮地区(57.4%) > 沿淮地区(55.2%)。周年总产量从北向南逐渐降低, 以沿淮地区最高(18 126.1 kg∙hm^-2), 江淮地区次之(17 739.9 kg∙hm^-2), 沿江地区最低(16 666.1 kg∙hm^-2)。

粳稻-小麦模式小麦季平均产量为7 188.6 kg∙hm^-2, 占周年产量比重为40.8%, 显著低于籼稻-小麦模式的7 893.8 kg∙hm^-2和45.3%;但粳稻产量为10 408.3 kg∙hm^-2, 产量比重为59.2%, 显著高于籼稻的9 531.3 kg∙hm^-2和54.7%, 周年总产量两种模式则无明显差异。

2.2 稻麦高产模式季节间光、温、水资源分布及变化趋势

用线性回归方程分析江淮不同地区光温水资源随时间的变化趋势(表 4)。结果表明, 受全球气候变化影响, 近10年间安徽不同地区小麦季和周年辐射均呈降低趋势, 尤其是小麦季; 水稻季沿淮和江淮地区呈增加趋势, 沿江地区呈降低趋势。不同地区积温小麦季呈增加趋势、水稻季大部分呈降低趋势, 周年沿淮地区呈增加趋势, 江淮和沿江地区呈降低趋势。降雨小麦季、水稻季和周年总体呈增加趋势。

表 4 江淮不同地区不同稻麦种植模式气候资源变化特征 Table 4 Averages and temporal trends of accumulated radiation, growth degree-days and accumulated precipitation for different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai Area

气候资源 Climate resource	地区 Region	种植模式 Cropping system	小麦季 Wheat season		水稻季 Rice season		周年 Annual
气候资源 Climate resource	地区 Region	种植模式 Cropping system	范围 Range	变化趋势 Temporal trend [∙(10 a)-¹]	范围 Range	变化趋势 Temporal trend [∙(10 a)-¹]	范围 Range	变化趋势 Temporal trend [∙(10 a)-¹]
辐射 Radiation (MJ∙m^-2)	沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 701.0~ 3 057.8	-14.6^ns	2 514.9~2 936.3	14.3^ns	5 343.4~5 971.2	-0.4^ns
	沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 767.2~ 3 439.5	-23.8^ns	2 389.6~2 681.6	21.2^ns	5 332.7~5 852.7	-5.7^ns
	江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 494.5~ 2 885.4	-21.5^ns	2 462.9~2 916.1	2.6^ns	5 112.1~5 620.1	-18.9^ns
	江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 622.5~ 3 279.6	-23.7^ns	2 283.5~2 690.0	3.7^ns	5 063.5~5 517.9	-20.0^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 063.9~ 2 931.4	-22.4^ns	2 181.3~2 861.7	-24.5^ns	4 297.8~5 399.7	-46.9^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 096.4~ 2 973.4	-24.3^ns	2 197.4~2 652.8	-25.1^ns	4 292.7~5 441.7	-49.3^ns
积温 Growth degree-days (℃∙d)	沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	1 925.2~ 2 424.7	1.9^ns	3 990.1~4 269.9	-1.49^ns	6 139.3~6 649.2	19.7^ns
	沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 196.4~ 2 625.1	5.8^ns	3 822.8~4 120.0	-0.1^ns	6 148.2~6 616.7	13.3^ns
	江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 047.8~ 2 555.7	4.6^ns	4 015.1~4 317.8	7.3^ns	6 164.7~6 800.6	-2.7^ns
	江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 249.9~ 2 745.9	2.9^ns	3 793.3~4 066.6	-7.5^ns	6 162.6~6 758.3	-4.6^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 243.2~ 2 715.0	0.1^ns	4 039.3~4 290.9	-17.3^ns	6 411.4~7 005.8	-17.2^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 273.1~ 2 766.8	1.7^ns	3 898.9~4 162.7	-16.8^ns	6 329.9~6 928.3	-15.5^ns
降雨Precipitation (mm)	沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	85.3~439.6	2.8^ns	446.5~987.5	3.1^ns	890.7~1 374.4	5.9^ns
	沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	88.2~492.9	10.3^ns	431.2~987.4	1.5^ns	519.4~1 417.7	11.8^ns
	江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	167.5~664.1	9.2^ns	627.6~1 083.8	15.8^ns	866.3~1 651.2	25.0^ns
	江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	172.2~696.9	17.8^ns	544.4~902.8	10.5^ns	845.9~1 477.7	28.3^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	337.1~1 030.2	20.6^ns	698.2~1 588.9	40.3^ns	1 120.1~2 404.0	60.8^ns
	沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦Indica rice-wheat	282.7~941.3	22.5^ns	655.1~1 330.8	37.1^ns	1 053.9~2 250.8	59.6^ns
ns:趋势不显著。ns: trends are not significant at 0.05 level.

2.3 稻麦高产模式季节间光、温、水资源分配 2.3.1 季节间辐射分配

由表 5可知, 不同地区小麦季、水稻季和周年辐射量变异较大, 平均小麦季、水稻季和周年辐射量沿淮地区为2 965.6 MJ∙m^-2、2 684.2 MJ∙m^-2和5 359.8 MJ∙m^-2, 江淮地区为2 823.8 MJ∙m^-2、2 583.9 MJ∙m^-2和5 129.2 MJ∙m^-2, 沿江地区为2 563.1 MJ∙m^-2、2 583.3 MJ∙m^-2和4 959.8 MJ∙m^-2, 从北向南辐射量逐渐减少。周年辐射的差异主要是小麦季的差异造成, 小麦季辐射量从北向南逐渐减少, 沿江地区显著低于沿淮地区和江淮地区。不同种植模式间累积辐射量无显著差异。粳稻-小麦模式小麦季累积辐射量低于籼稻-小麦模式, 水稻季则相反。各季节辐射分配率小麦季平均为54.0%, 水稻季平均为50.8%, 两季比为1.06, 沿江地区小麦季分配比例显著低于其余地区。不同种植模式比较, 粳稻-小麦模式小麦季、水稻季辐射分配率及两季比平均为53.1%、51.9%和1.02, 籼稻-小麦模式分别为55.0%、49.8%和1.10。

表 5 江淮不同地区不同稻麦种植模式季节间辐射资源分配 Table 5 Distribution of accumulated radiation in different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai Area

地区 Region	种植模式 Cropping system	小麦季 Wheat season		水稻季 Rice season		周年 Annual
地区 Region	种植模式 Cropping system	辐射Radiation (MJ·m^-2)	分配率Distribution rate (%)	辐射Radiation (MJ·m^-2)	分配率Distribution rate (%)	辐射Radiation (MJ·m^-2)	两季比Wheat season / rice season
沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 916.6±226.6b	54.3b	2 745.8±216.2a	51.1ab	5 372.4±331.6a	1.06b
沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	3 014.5±240.8a	56.4a	2 622.7±212.7b	49.0b	5 347.2±326.3a	1.15a
江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 769.3±229.7c	53.7b	2 670.1±210.8ab	51.8ab	5 159.4±370.9b	1.04b
江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 878.2±233.8b	56.4a	2 497.7±202.6c	49.0b	5 098.9±362.6b	1.15a
沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 550.9±256.8d	51.2c	2 624.9±264.2b	52.7a	4 982.8±474.5c	0.97b
沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 575.2±257.6d	52.2c	2 541.6±264.5bc	51.5ab	4 936.8±466.9c	1.01b
表中同列不同小写字母表示5%水平差异显著。Different lowercase letters in the same column mean significant differences at P < 0.05.

2.3.2 季节间积温分配

由表 6可知, 不同地区小麦季、水稻季和周年累积有效积温变异较大, 平均小麦季、水稻季和周年辐射量沿淮地区为2 366.7 ℃∙d、4 031.1 ℃∙d和5 997.8 ℃∙d, 江淮地区为2 430.6 ℃∙d、4 051.1 ℃∙d和6 156.7 ℃∙d, 沿江地区为2 509.5 ℃∙d、4 127.0 ℃∙d和6 296.5 ℃∙d, 从北向南累积积温逐渐增加。周年积温的差异主要是小麦季的差异造成, 沿江地区小麦季积温显著高于沿淮地区和江淮地区。不同种植模式间周年积温无显著差异。粳稻-小麦模式水稻季累积积温显著高于籼稻-小麦模式, 小麦季则相反。

表 6 江淮不同地区不同稻麦种植模式季节间积温资源分配 Table 6 Distribution of growth degree-days in different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai Area

地区 Region	种植模式 Cropping system	小麦季Wheat season		水稻季Rice season		周年Annual
地区 Region	种植模式 Cropping system	积温 Growth degree-days (℃∙d)	分配率 Distribution rate (%)	积温 Growth degree-days (℃∙d)	分配率 Distribution rate (%)	积温 Growth degree-days (℃∙d)	两季比 Wheat season/rice season
沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 290.1±127.0c	38.1bc	4 117.8±89.6a	68.5a	6 007.9±159.2c	0.56b
沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 443.3±115.7ab	40.8ab	3 944.4±95.2b	65.9ab	5 987.7±140.5c	0.62a
江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	2 348.8±141.9b	37.8c	4 167.4±102.8a	67.1a	6 206.2±202.4b	0.56b
江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 512.4±142.8a	41.1a	3 934.8±102.5b	64.4b	6 107.2±196.4bc	0.64a
沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦Japonica rice-wheat	2 495.2±119.8a	39.5b	4 188.9±96.7a	66.2ab	6 324.1±173.2a	0.60ab
沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2 523.7±121.6a	40.3ab	4 065.1±98.6ab	64.8b	6 268.8±174.4ab	0.62a
表中同列不同小写字母表示5%水平差异显著。Different lowercase letters in the same column mean significant differences at P < 0.05.

各季节积温分配率小麦季平均为39.6%, 水稻季为66.2%, 两季比为0.60, 不同地区没有显著差异。不同种植模式比较, 粳稻-小麦模式小麦季、水稻季积温分配率及两季比平均为38.5%、67.3%和0.57, 籼稻-小麦模式分别为40.7%、65.1%和0.63。

2.3.3 季节间降雨分配

由表 7可知, 不同地区小麦季、水稻季和周年降雨量变幅较大, 平均小麦季、水稻季和周年降雨量沿淮地区为329.9 mm、790.8 mm和1 006.7 mm, 江淮地区为460.6 mm、732.1 mm和1 130.7 mm, 沿江地区为697.6 mm、863.2 mm和1 508.7 mm, 从北向南降雨量逐渐增加。降雨量周年差异主要是小麦季的差异造成, 沿江地区显著高于沿淮地区和江淮地区。降雨量季节间分配率同一地区不同种植模式间差异较小, 不同地区间差异较大。沿淮地区小麦季、水稻季降雨分配率及两季比平均为32.8%、70.5%和0.47, 江淮地区分别为40.8%、64.7%和0.63, 沿江地区分别为46.2%、57.2%和0.81。

表 7 江淮不同地区不同稻麦种植模式季节间降雨资源分配 Table 7 Distribution of accumulated precipitation in different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai area

地区 Region	种植模式 Cropping system	小麦季Wheat season		水稻季Rice season		周年Annual
地区 Region	种植模式 Cropping system	降雨 Precipitation (mm)	分配率 Distribution rate (%)	降雨 Precipitation (mm)	分配率 Distribution rate (%)	降雨 Precipitation (mm)	两季比 Wheat season / rice season
沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice-wheat	316.1±95.4c	31.6c	714.8±198.0b	71.3a	1 001.9±241.0c	0.44c
沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	343.7±109.6c	34.0c	704.7±203.1b	69.7a	1 011.4±255.2c	0.49c
江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦Japonica rice-wheat	445.5±137.6b	39.0b	747.2±180.0b	65.4b	1 142.7±264.8b	0.60b
江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	475.7±150.8b	42.5b	717.0±164.0b	64.1b	1 118.7±257.1b	0.66b
沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦Japonica rice-wheat	701.6±185.5a	46.2a	872.6±274.1a	57.4c	1 520.2±411.8a	0.80a
沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	693.5±188.9a	46.3a	853.7±257.9a	57.0c	1 497.2±397.7a	0.81a
表中同列不同小写字母表示5%水平差异显著。Different lowercase letters in the same column mean significant differences at P < 0.05.

2.4 稻麦高产形成与光、温、水资源的关系

从图 1可知, 江淮不同地区粳稻产量与生育期间总辐射量呈线性关系(P > 0.05), 产量随辐射量增加而增加, 而与累积积温、降水量无相关关系。粳稻高产形成对气候资源有一些基本的需求, 当粳稻季累积辐射大于2 387.0 MJ∙m^-2、累积积温达4 003.4~4 317.8 ℃∙d、降水量在466.4~1 588.9 mm范围内, 可获得10 000 kg∙hm^-2以上的产量。分析安徽地区粳稻种植气候条件, 可以发现, 安徽地区粳稻生产主要受总辐射影响, 尤其是沿江地区生育期累积辐射呈现降低趋势限制粳稻产量潜力的进一步提升。

图 1 江淮地区粳稻产量与气候资源的关系 Fig. 1 Relationship between Japonica rice yield and climate resources in Jianghuai area

由图 2可知, 江淮不同地区籼稻产量也与生育期间总辐射量呈线性关系(P > 0.05), 产量随着辐射量增加而增加, 而与累积积温、降水量无相关关系。籼稻获得9 000 kg∙hm^-2以上产量对气候资源的基本需求为:累积辐射大于2 301.1 MJ∙m^-2, 累积积温达3 839.1~4 163.2 ℃∙d, 总降水量在490.9~1 347.8 mm范围内。分析发现, 生育期累积辐射较低是限制安徽地区籼稻产量潜力进一步提升的关键因素, 尤其是沿江地区产量潜力呈降低趋势。

图 2 江淮地区籼稻产量与气候资源的关系 Fig. 2 Relationship between Indica rice yield and climate resources in Jianghuai area

江淮不同地区冬小麦产量与生育期间总辐射量、累积积温无显著相关关系, 而与降水量呈二次函数关系(图 3)。冬小麦产量随着降雨量增加先升高后降低, 当降水量为299.0 mm时, 产量最高。当小麦季累积辐射达2 685.0~3 235.2 MJ∙m^-2、累积积温达1 925.0~2 522.6 ℃∙d、降水量在245.5~439.5 mm范围内, 可获得8 000 kg∙hm^-2以上的产量。分析安徽地区冬小麦种植气候条件, 可以发现, 安徽地区稻茬麦生产主要受降雨量影响, 生育期累积降雨过多及未来呈现增加趋势限制了小麦产量潜力的进一步提高。

图 3 江淮地区小麦产量与气候资源的关系 Fig. 3 Relationship between wheat yield and climate resources in Jianghuai area

2.5 小麦、水稻资源生产效率比较

由表 8可知, 不同地区小麦季积温生产效率变异较大, 沿淮地区(3.43 kg∙hm^-2∙℃^-1)显著高于江淮地区(3.11 kg∙hm^-2∙℃^-1)和沿江地区(2.77 kg∙hm^-2∙℃^-1); 粳稻-小麦种植模式积温生产效率平均为3.03 kg∙hm^-2∙℃^-1, 小于籼稻-小麦种植模式的3.17 kg∙hm^-2∙℃^-1。水稻季积温生产效率差异较小, 以江淮地区(2.51 kg∙hm^-2∙℃^-1)最高, 沿淮地区(2.48 kg∙hm^-2∙℃^-1)次之, 沿江地区(2.36 kg∙hm^-2∙℃^-1)最低; 不同种植模式比较, 粳稻-小麦种植模式(2.50 kg∙hm^-2∙℃^-1)高于籼稻-小麦种植模式(2.39 kg∙hm^-2∙℃^-1)。周年积温生产效率以沿淮地区(3.02 kg∙hm^-2∙℃^-1)最高, 江淮地区(2.88 kg∙hm^-2∙℃^-1)次之, 沿江地区(2.65 kg∙hm^-2∙℃^-1)最低; 周年不同种植模式积温生产效率差异不显著。

表 8 江淮不同地区不同稻麦种植模式小麦、水稻气候资源利用效率比较 Table 8 Climate resource use efficiency of different rice-wheat double cropping systems at different experiment sites in Jianghuai area

地区 Region	种植模式 Cropping system	温度生产效率 Temperature production efficiency (kg∙hm^-2∙℃^-1)			光能生产效率 Radiation use efficiency (g∙MJ^-1)			降雨生产效率 Rain production efficiency (kg∙mm^-1)
地区 Region	种植模式 Cropping system	小麦季 Wheat season	水稻季 Rice season	周年 Annual	小麦季 Wheat season	水稻季 Rice season	周年 Annual	小麦季 Wheat season	水稻季 Rice season	周年 Annual
沿淮地区 Along Huaihe River region	粳稻-小麦 Japonica rice- wheat	3.40±0.24a	2.53±0.17a	3.03±0.18a	0.27±0.03a	0.38±0.04ab	0.34±0.01a	24.60±2.67a	14.58±1.68a	18.16±1.85a
沿淮地区 Along Huaihe River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	3.47±0.22a	2.43±0.16ab	3.01±0.20a	0.28±0.04a	0.37±0.03b	0.34±0.03a	24.67±2.65a	13.59±1.28a	17.85±1.96a
江淮地区 Jianghuai region	粳稻-小麦 Japonica rice- wheat	3.06±0.19b	2.57±0.17a	2.89±0.15b	0.26±0.03a	0.40±0.03a	0.35±0.02a	16.16±1.73b	14.33±1.64a	15.67±1.46b
江淮地区 Jianghuai region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	3.15±0.21b	2.46±0.19ab	2.88±0.17b	0.27±0.03a	0.39±0.02ab	0.35±0.03a	16.63±1.82b	13.47±1.28a	15.71±1.53b
沿江地区 Along Yangtze River region	粳稻-小麦 Japonica rice- wheat	2.64±0.18d	2.41±0.19ab	2.64±0.18c	0.26±0.02a	0.38±0.03ab	0.34±0.02a	9.39±1.01c	11.57±1.43b	10.97±1.02c
沿江地区 Along Yangtze River region	籼稻-小麦 Indica rice-wheat	2.89±0.20c	2.30±0.20b	2.66±0.16c	0.28±0.02a	0.37±0.02b	0.34±0.03a	10.52±1.16c	10.96±1.15b	11.12±1.05c
表中同列不同小写字母表示5%水平差异显著。Different lowercase letters in the same column mean significant differences at P < 0.05.

区域间作物光能生产效率差异较小, 小麦季、水稻季和周年均无显著差异。不同种植模式光能生产效率比较, 籼稻-小麦种植模式小麦季略高, 粳稻-小麦种植模式水稻季高, 周年无明显差异。这与地区辐射资源尚未达到作物需求的最大值有关。不同作物间的光能利用效率水稻显著高于小麦, 小麦季的变幅为0.26~0.28 g∙MJ^-1, 水稻季的变幅为0.37~ 0.40 g∙MJ^-1。

不同地区降雨生产效率变异较大, 小麦季、水稻季和周年均以沿淮地区大于江淮地区, 显著高于沿江地区。这与沿江地区雨量充沛有关。不同种植模式降雨生产效率比较, 籼稻-小麦种植模式小麦季略高, 粳稻-小麦种植模式水稻季高。小麦季降雨生产效率平均为16.99 kg∙mm^-1, 显著高于水稻季的13.08 kg∙mm^-1, 这与江淮地区降雨季节分布不均有关。

3 讨论与结论

作物生产与当地的气候条件密切相关, 温光水资源是作物高产的先决条件^[12-13]。针对多年稻麦周年高产试验数据分析, 发现江淮区域稻麦两熟种植模式周年产量均以水稻产量所占比重最高, 平均为57.0%, 远大于小麦的43.0%;其中, 粳稻为59.2%, 籼稻为54.7%。与其他地区稻麦周年高产实践相比, 当前周年种植条件下, 水稻季产量仍有较大增产潜力^[14], 提高周年产量还应从水稻季着手, 以往的高产经验也证明水稻具有更高的产量优势^[15]。

气候资源的有效利用为单位面积耕地上获得较高的产量提供可能^[16-17], 合理配置季节间光温资源可显著提高周年产量和资源利用效率^[3-4]。本研究首先对江淮区域不同地区多点多年试验稻麦两熟种植模式周年季节间资源分配进行了量化分析, 引用资源分配率和分配比值等定量评价指标^[18], 探明了周年资源配置特征。安徽不同地区气候资源配置差异明显, 沿淮地区小麦季积温低、降雨少, 辐射高; 沿江地区积温高、降雨多, 但辐射较低; 江淮地区地处两区域中间, 气候资源相对适宜。本研究明确了不同区域季节间辐射、积温和降雨分配率及两季比值, 可作为不同地区水稻-小麦两熟种植模式季节间资源配置的评价标准。不同区域稻麦两熟种植模式季节间辐射和积温资源分配率和两季比值相对恒定, 但降雨不同区域变幅较大。温光是作物生长的先决条件, 受人为因素影响较小, 而降雨可通过灌溉、排水等人为加以调节。生产实践中, 可依据上述定量标准, 根据区域水稻-小麦周年可利用资源进行两季间合理分配。

探明不同地区气候资源配置特征之后, 如何提高气候资源利用效率成为关键。为探究当前稻麦生产的主要气候限制因素, 我们进一步分析了水稻、小麦高产形成与气候资源的关系, 发现在当前生产模式下, 安徽不同地区小麦和水稻季积温均已满足高产需求, 生产均不受积温影响。沿淮和江淮地区小麦季辐射量均已满足高产需求, 并造成了辐射资源的浪费。水稻生产主要受辐射的影响, 尤其是沿江地区辐射量较低限制水稻产量潜力的进一步提升, 受气候变化影响未来有进一步降低趋势。而冬小麦生产主要是降雨量过大限制产量潜力的进一步提高, 而未来降雨有进一步增加趋势。当降水量为299.0 mm时, 稻茬麦即可获得最高产量。江淮区域不同地区降雨均高于需求, 加上生育期降雨时空分布不均匀, 导致涝渍频繁:播种期受雨水过多影响无法及时播种, 苗期降雨过多易受涝渍, 后期穗期降雨集中渍害严重, 这都严重影响小麦产量。依据上述结果, 江淮区域稻麦两熟周年气候资源高效利用原则, 两季间应以辐射为主, 兼顾降雨和积温。稻麦两熟种植模式下, 在满足小麦季辐射量达2 685.0 MJ∙m^-2、累积积温达1 925.0 ℃∙d的前提下, 可以将更多光温资源分配给水稻, 进一步提升水稻产量潜力。

光温水资源利用效率研究结果表明, 在当前高产条件下, 小麦的积温生产效率和降雨生产效率显著高于水稻, 而水稻的光能生产效率显著高于小麦。不同地区比较, 沿淮地区积温生产效率和降雨生产效率显著高于江淮地区和沿江地区, 而辐射生产效率则无显著差异。主要由于不同地区积温和降雨均已满足作物生长需求, 积累越多, 效率越低。而辐射尚未达到上限, 不同地区同一作物生产效率差异不大。因此, 在满足两季作物热量需要的前提下, 充分发挥水稻高光效的优势是提高水稻小麦周年两熟种植资源效率的关键。不同种植模式比较, 粳稻生育期长, 截获辐射、积温和降雨均高于籼稻, 产量也优于籼稻。粳稻-小麦种植模式水稻季积温生产效率、光能生产效率和降雨生产效率较高, 籼稻-小麦种植模式小麦季光能生产效率和降雨生产效率较高。从未来进一步提升的角度考虑, 粳稻-小麦种植模式具有更高的气候资源利用潜力和周年生产力。

合理利用资源是现代可持续高产高效农业的基础, 本研究中, 粳稻-小麦种植模式和籼稻-小麦种植模式都具有较高的资源利用效率, 这是两熟种植系统获得产量优势至关重要的因素。优化配置两熟制季节间资源分配是进一步提升区域粮食周年产量潜力和资源效率的关键^[19-21]。如何调配周年资源配置, 提高周年生产力和气候资源利用效率还需要结合不同地区气候资源配置特征进一步深入研究。可通过合理的播栽期^[4]、周年生育期适宜的品种搭配^[6]等栽培措施将部分光热资源调配给水稻, 发挥水稻高产潜力和高光效优势, 实现产量和资源利用效率双提升。沿江地区降水较多, 周年辐射较低, 不能满足稻麦周年高产需求。可采取不同种植模式^{[4, 6-7, 19-21]}、改种大麦、油菜等其他作物合理有效利用资源, 实现周年丰产高效。

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