文廷刚,贾艳艳,杜小凤,尤杰,殷小冬,文章荣,杨文飞, 施洪泉,高怀中,诸俊,孙爱侠,顾大路*

(1.江苏徐淮地区淮阴农业科学研究所,江苏 淮安 223001; 2.江苏省植物生长调节剂工程技术研究中心,江苏 淮安 223001)

水稻籽粒灌浆是籽粒形成中最重要的生理过程,也是决定籽粒重、稻米品质和产量的关键过程[1]。水稻籽粒充实的优劣和粒重与颖花在穗上的着生部位密切相关。一般着生在稻穗中上部早开花的强势粒灌浆快、充实好、粒重高;着生在稻穗下部迟开花的弱势粒灌浆慢、充实差、粒重低[2-3]。尽管前人从同化物的源库分配、相关酶活性、内源激素平衡和基因表达等方面做了深入研究,但至今关于水稻强、弱势粒灌浆差异机制仍不清楚。杨建昌等[4]指出弱势籽粒在生长过程中需要消耗大量养分但充实度和粒重均较低,不仅抑制水稻产量潜力的发挥,而且还严重限制籽粒品质的提升。水稻灌浆初期籽粒生理活性(如ATP、细胞分裂素、多胺和mRNA含量等)低下会导致弱势籽粒灌浆启动慢,这可能是造成弱势籽粒灌浆差的重要原因之一[5-6]。植物激素在籽粒生长发育过程中起着重要的调控作用。研究显示,水稻籽粒灌浆速率和粒重与乙烯释放速率和1-氨基环丙烷1-羧酸(1-aminocylopropane-1-carboxylic acid,ACC,乙烯合成的前体)含量呈显著负相关,与脱落酸(ABA)浓度及ABA/ACC值呈显著正相关,这说明ABA对籽粒充实有促进作用,而乙烯的调控作用则相反[7-8]。因此,提高活跃灌浆期ABA与乙烯比值或ABA/ACC值可以促进弱势粒灌浆[9]。

关于籽粒灌浆过程的数学模型研究已有较多报道。Jones等[10]最早采用三次多项式模型分析了水稻籽粒增重过程和灌浆速率与产量构成的关系。张晓龙[11]和彭永欣等[12]采用三次多项式模型研究了小麦籽粒灌浆速率和持续时间与粒重的关系。顾自奋等[13]利用Logistic方程研究了大麦强、弱势籽粒增重模型的差异。在此基础上,朱庆森等[14]指出采用线性模型描述水稻籽粒增重并不合适,而Logistic方程缺乏足够的可塑性,在模型参数的生物学解释上存在困难,因此提出采用Richards模型进行水稻籽粒灌浆拟合能更好解释水稻的灌浆特性。本试验采用Richards方程和参数计算方法对水稻的灌浆特性进行测定分析,并深入研究水稻强、弱势籽粒灌浆特性对外源ABA和ETH的调控响应,以期为水稻高产栽培提供理论依据。

1.1 供试材料

供试水稻品种为常规粳稻‘南粳9108’。2种植物生长调节剂分别为脱落酸(ABA,CAS:21293-29-8)和乙烯利(ETH,乙烯释放剂,CAS:16672-87-0),均购自上海阿拉丁生化科技股份有限公司。

1.2 试验设计

2020年在淮安市农业科学院现代农业高新科技园区进行盆栽试验。塑料盆钵深27 cm、上端内径 27 cm、下端内径22 cm、壁厚0.15 cm,每盆装土13 kg。土壤有机质含量24.04 g·kg-1、全氮含量1.34 g·kg-1、全磷含量0.49 g·kg-1、全钾含量20.54 g·kg-1、碱解氮含量103.86 mg·kg-1、速效磷含量6.87 mg·kg-1、速效钾含量282.23 mg·kg-1,pH6.21。水稻秧苗于大棚旱育秧,2020年5月18日播种,6月22日移栽,每盆 3株。施肥标准按基肥每盆10 g复合肥(N、P、K质量比为15∶15∶15),蘖肥每盆1.2 g尿素。植物生长调节剂处理采用完全随机试验设计,各PGR处理浓度参照Yang等[7]的方法,并进行适当调整,分别为:ABA 0.4×10-3mol·L-1,ETH 1.0×10-3mol·L-1,每处理30盆,3次重复。为使调节剂能更好附着于植株上,各处理中加入0.1%乙醇和0.01% Tween 80,以喷施清水(含0.1%乙醇和0.01% Tween 80)为对照。在水稻齐穗期,用喷雾筒喷施,每穴喷雾量为20 mL,对照喷施等量清水。

1.3 测定指标与方法

1.3.1 灌浆速率测定水稻齐穗时,选择大小基本一致的穗子(包括主茎穗和分蘖穗)挂牌标记,每处理标记200穗。自开花至成熟期每隔5 d取20个标记穗,按照张江林等[15]的方法,将整穗一次枝梗平分为上、中、下3部分,遇到不能平分的,则上、下部分取平均数的整数部分,多余的归于中部。穗上部一次枝梗上的籽粒,若有6粒取最上面1粒和最下面3粒,若有5粒取最上面1粒和最下面2粒为强势粒(super grains,SG);穗下部二次枝梗上除最上面1粒以外的所有籽粒为弱势粒(inferior grains,IG)。将所取的 20个穗按强、弱势粒分开,剔除未受精的空粒,烘干后人工剥去颖壳称重,并记录总粒数。成熟期,每处理调查5盆水稻,计算千粒重。

1.3.2 灌浆特性分析参照朱庆森等[14]的方法,用Richards方程对籽粒灌浆过程进行拟合,并推导出相应的灌浆特征参数,对籽粒灌浆进行分析。Richards方程:

(1)

式中:以花后时间(d)为自变量t;各时期籽粒的千粒重(g)为因变量W;A为终极生长量(g);K为生长速率参数;B、N为方程曲线的定型参数。对Richards方程求一阶导数,得灌浆速率方程:

Vt=ABKe-Kt/N(1+Be-Kt)(N+1)/N

(2)

由Richards方程和灌浆速率方程推导出一些次级灌浆参数。对式(2)求二阶导数得到籽粒达到最大灌浆速率时的时间(Tmax):

Tmax=ln(B/N)/K

(3)

将式(3)代入式(2)得最大灌浆速率(Vmax):

Vmax=AK(1+N)-(1+N)/N

(4)

将式(3)代入式(1)得灌浆速率最大时的生长量(Wmax):

Wmax=A(1+N)-1/N

(5)

对式(2)求积分得平均灌浆速率(Va):

(6)

活跃生长期(D)为生长量最终值A除以Va,即在活跃生长期内,籽粒大约完成总生长量的90%。

(7)

灌浆速率方程有2个拐点,令其对t的二阶导数为零时,可得灌浆速率方程2个拐点的灌浆时间t1和t2:

(8)

(9)

假定达到99%A时为实际灌浆终期t3,则

(10)

据此,可确定3个灌浆阶段:渐增期(T1)为0—t1,快增期(T2)为t1—t2,缓增期(T3)为t2—t3。这3个阶段对应的生长量分别为W1、W2和W3,则对应的灌浆持续时间分别为T1=t1、T2=t2-t1、T3=t3-t2;灌浆速率分别为V1=W1/t1、V2=(W2-W1)/(t2-t1)、V3=(W3-W2)/(t3-t2);灌浆贡献率分别为P1=W1/W3、P2=(W2-W1)/W3、P3=(W3-W2)/W3。灌浆起始势为(R0):R0=K/N。

1.3.3 灰色系统关联度分析水稻千粒重与籽粒灌浆过程参数构成了一个灰色系统。以水稻千粒重作为参考数列(X0),籽粒灌浆次级参数作为比较数列(Xi),通过灰色系统关联度分析,可以明确千粒重与籽粒灌浆次级参数的相对变化关系。各参数的灰色关联度系数为:

ζi(k)=(ΔXmin+ρΔXmax)/(ΔXi(k)+ρΔXmax)。

1.3.4 通径分析为反映籽粒灌浆次级参数对千粒重的直接和间接影响,对灌浆次级参数进行通径分析。通径分析参考杜世州等[16]的方法。

1.4 数据处理与统计分析

使用Microsoft Excel 2016进行数据整理,并用Origin 8.0软件对籽粒灌浆过程进行方程拟合与绘图,采用SPSS 18.0软件进行数据的统计与相关性分析。

2.1 外源PGR处理对水稻强、弱势粒干物质积累的影响

由图1可知:‘南粳9108’强、弱势粒干重增加的Richards拟合方程均呈现“慢—快—慢”的S型变化趋势,但二者的增重动态存在着较大差异。强势粒在花后24～27 d籽粒充实基本完成,最终千粒重为27.461～28.805 g;而弱势粒在花后36 d左右才基本完成籽粒充实,最终千粒重为26.846～28.375 g。可见,强势粒的灌浆速率快,灌浆时间短,且粒重高于弱势粒。与对照相比,强势粒以ABA处理的增重曲线最高,且各时期籽粒干重均显著高于对照;而ETH处理的籽粒干重在花后3～12 d显著高于对照,15～21 d又低于对照,24 d后与对照无显著差别。表明ABA处理对强势粒的增重有显著促进作用。在弱势粒中,ETH处理的籽粒增重曲线较对照高,且在花后各时期籽粒干重均显著高于对照;而ABA处理的籽粒干重在花后3～15 d显著高于对照,18 d后与对照无显著差异。表明ETH处理对弱势粒的增重有显著提升作用。

图1 外源植物生长调节剂(PGR)处理对水稻强、弱势粒Richards方程拟合千粒重的影响Fig.1 Effects of exogenous plant growth regulators(PGR)on fitting 1 000-grain weight of super and inferior grains in rice by Richards equation simulationSG:强势粒;IG:弱势粒;ABA:脱落酸;ETH:乙烯利;CK:对照;T:处理。图中表格里同列不同小写字母表示在0.05水平差异显著。下同。SG:Super grain;IG:Inferior grain;ABA:Abscisic acid;ETH:Ethephon;CK:Control;T:Treatment. Different lowercase letters in the same column of each treatment in the table indicate significant differences at 0.05 level. The same as follows.

2.2 外源PGR处理对水稻强、弱势粒灌浆参数的影响

从表1可见:不同PGR处理下,‘南粳9108’的强、弱势粒灌浆拟合方程的决定系数(R2)均在0.990～0.998,达显著水平,表明通过Richards方程对ABA和ETH处理下的水稻强、弱势粒的灌浆过程的拟合是可靠的。ABA处理和对照的籽粒终极生长量(A)均表现为强势粒高于弱势粒,而ETH处理则相反。与对照相比,ABA处理显著增加了强势粒的籽粒终极生长量,而ETH处理则显著增加了弱势粒的籽粒终极生长量。初值参数(B)、生长速率参数(K)和形状参数(N)整体来说均表现为强势粒大于弱势粒。此外,强、弱势粒的N均大于1。ABA和ETH处理下强势粒的B、K和N均低于对照。弱势粒中,ABA处理下的B和N高于对照,K则低于对照;而ETH处理下的B低于对照,K和N则高于对照。

表1 外源PGR处理对水稻强、弱势籽粒Richards方程参数的影响Table 1 Effects of exogenous PGR on parameters of Richards equation for super and inferior grains in rice

2.3 外源PGR处理对水稻强、弱势粒灌浆速率的影响

从图2可知:Richards方程模拟的不同PGR处理下水稻强、弱势粒的籽粒灌浆速率曲线均呈单峰变化。强势粒各处理在花后12 d达到峰值,而弱势粒的灌浆速率在花后15 d达到峰值,表明弱势粒灌浆速率明显慢于强势粒。强势粒在花后0～9 d ABA处理的灌浆速率均显著大于ETH处理和对照;而ETH处理在花后0～6 d均显著高于对照,9～12 d时对照灌浆速率急速增加并显著超越ETH;至花后12 d时,ABA处理和对照的灌浆速率相近,均显著高于ETH。随后ABA处理和对照的灌浆速率开始下降,并在花后15～30 d逐渐趋于一致,而ETH处理的灌浆速率在花后18 d逐渐高于对照和ABA处理,直到灌浆结束。弱势粒在花后0～18 d,ETH处理的灌浆速率显著高于ABA处理和对照,之后缓慢降低并低于后二者,直至灌浆结束;ABA处理的灌浆速率在花后0～3 d高于对照,在6～18 d对照的灌浆速率逐渐增加并高于ABA,随后二者逐渐趋于一致,直至灌浆结束。可见,强、弱势粒灌浆速率对ABA和ETH处理的响应有显著差异。

图2 外源PGR处理对水稻强、弱势籽粒灌浆速率的影响Fig.2 Effects of exogenous PGR on grain filling rate of super and inferior grains in riceVABA、VETH和VCK分别表示ABA、ETH处理和对照的强势粒灌浆速率;vABA、vETH和vCK分别表示ABA、ETH处理和对照的弱势粒灌浆速率;Gp:粒位。VABA,VETH and VCKindicate super grain filling rate of ABA,ETH treatment and control,respectively;vABA,vETH and vCKindicate inferior grain filling rate of ABA,ETH treatment and control,respectively;Gp:Grain position.

2.4 外源PGR处理对水稻强、弱势粒Richards方程参数及次级参数的影响

根据Richards方程可将强、弱势粒的籽粒灌浆过程划分为渐增期、快增期和缓增期3个阶段。渐增期籽粒灌浆速率开始缓慢增加,快增期灌浆速率急剧增快,到缓增期灌浆速率逐渐减缓,呈现“慢—快—慢”增长趋势。由表2可以看出:强势粒的灌浆起始势(R0)均显著大于弱势粒, 其中ABA处理的强、 弱势粒R0均高于对照,而ETH处理则显著降低了强势粒的R0,弱势粒则无显著效应。强势粒的最大灌浆速率出现时间(Tmax)均小于弱势粒,ABA和ETH处理均缩短了强势粒的Tmax;而ETH处理延长了弱势粒的Tmax,ABA处理则相反。最大灌浆速率(Vmax)、灌浆速率最大时的生长量(Wmax)和平均灌浆速率(Va)的变化趋势相似,均为强势粒大于弱势粒。与对照相比,ABA和ETH处理均降低了强势粒的Vmax、Wmax和Va,但ETH增加了弱势粒的Vmax、Wmax和Va。强势粒的活跃生长期(D)短于弱势粒,其中ABA和ETH处理的强势粒的D比对照长,但在弱势粒中,ETH则较对照相比缩短了D。强势粒灌浆持续时间(T)短于弱势粒,与对照相比,ABA处理能延长强、弱势粒的T,而ETH则相反。可见,ABA处理下的强、弱势粒的籽粒灌浆时间启动早、前期快,到达最大灌浆速率的时间短,但其最大灌浆速率和平均灌浆速率均较小,因此粒重并不高,且整个灌浆期较长。

表2 水稻强、弱势粒籽粒灌浆的Richards方程参数及次级参数Table 2 Parameters and its secondary parameters of Richards equation for grain filling of super and inferior grain in rice

外源PGR对强、弱势粒灌浆各阶段的持续时间和灌浆速率的影响显著。ABA处理较对照显著缩短了强、弱势粒的渐增期灌浆持续时间(T1),但延长了快增期灌浆持续时间(T2)和缓增期灌浆持续时间(T3);与对照相比,ABA处理除降低弱势粒的快增期灌浆速率(V2)外,均显著提高了其他各阶段强、弱势粒的灌浆速率。ETH处理均降低强势粒的灌浆持续时间,同时仅增加了弱势粒的T1,而T2和T3仍显著缩短;与对照相比,ETH处理除降低强势粒V2和弱势粒缓增期灌浆速率(V3)外,均显著提高了其他各阶段的灌浆速率。此外,强、弱势粒各阶段灌浆贡献率的大小趋势基本一致,由大到小均为快增期灌浆贡献率(P2)、渐增期灌浆贡献率(P1)、缓增期灌浆贡献率(P3)。这表明强、弱势粒均以快增期物质积累对籽粒的贡献最显著,其次是渐增期,缓增期物质积累对籽粒的贡献最小。

2.5 不同PGR处理下水稻强、弱势粒灌浆参数与千粒重的关联分析

从图3可知:由7个主要的灌浆次级参数和千粒重构成了一个灰色系统。通过比较关联系数可知,在不同PGR处理下,ABA处理和对照的各次级参数与水稻强势粒千粒重关联度顺序一致,关联系数最高的次级参数为V1、R0和V2;而ETH处理与强势粒千粒重关联系数最高的次级参数为V1、T2和R0。ABA和ETH处理的各次级参数与弱势粒千粒重关联度顺序一致,关系最紧密的为V2、V1和R0;而与对照弱势粒千粒重关联最紧密的为V2、R0和V1。可见,渐增期灌浆速率(V1)与强势粒的千粒重关系最密切,其次是灌浆起始势(R0);而快增期灌浆速率(V2)与弱势粒千粒重的关系最紧密,其次为渐增期灌浆速率(V1)。

图3 不同PGR处理下水稻强、弱势粒灌浆参数与千粒重的关联系数Fig.3 Correlation coefficients of grey correlation analysis between grain filling parameters of super and inferior grain and 1 000-grain weight in rice under different treatments of exogenous PGR

2.6 不同PGR处理下水稻强、弱势粒籽粒灌浆参数与千粒重的相关性及通径分析

水稻强、弱势粒的各灌浆参数与千粒重(Y)的相关性见图4。强势粒的千粒重与Va、Vmax、V1、R0、V2的相关性最密切,而弱势粒的千粒重则与V2、V1、Vmax、Va、Wmax的相关性最紧密。强势粒中,对千粒重影响最大的直接通径系数为T2(PT2=3.614),其次为V2、V3、T3和R0;此外,T1和V1对千粒重有负效应。弱势粒中,对千粒重影响最大的直接通径系数为V2(PV2=2.750),其次为T2、V3和V1;此外,R0、T3和T1对千粒重有负效应。可知,在水稻强、弱势粒灌浆过程中延长中后期灌浆时间和提高中后期灌浆速率对增加千粒重具有重要作用。

通过间接通径系数可知,不同PGR处理下强、弱势粒的各间接通径系数的正负响应效应不一致(表3)。强势粒中,T2和V2的直接系数较高,其他间接系数影响作用不大;R0、T1和T3主要通过T2对千粒重产生影响,V1和V3主要通过V2对千粒重产生影响。弱势粒中,V2的直接系数较高,其他间接系数影响作用不大;R0、T1、T2、T3和V3主要通过V2对千粒重产生影响,V1主要通过T1对千粒重产生影响。由此可见,强势粒的R0对千粒重的影响主要通过T2的间接作用实现,而弱势粒的R0对千粒重的影响主要通过V2的间接作用实现。

图4 不同PGR处理下水稻强、弱势粒灌浆参数与千粒重的相关性Fig.4 Correlation coefficients between grain filling parameters of super and inferior grain and 1 000-grain weight in rice under different treatments of exogenous PGRY:千粒重 1 000-grain weight. 下同The same as follows.

表3 不同PGR处理下水稻强、弱势粒灌浆参数与千粒重的通径分析Table 3 Path analysis between grain filling parameters of super and inferior grain and 1 000-grain weight in rice under different treatments of exogenous PGR

水稻籽粒灌浆是光合产物向籽粒不断运输的过程,对水稻的粒重和产量有直接影响,因此籽粒灌浆特性是水稻研究的重点之一[17-18]。刘丰明等[19]研究认为籽粒灌浆速率和灌浆时间是影响粒重的2个主要因素,其中灌浆速率作用较大。阶段灌浆参数中快增期灌浆速率、持续时间和缓增期灌浆速率对粒重的作用显著。本研究中强势粒的R0、V1、V2和T2与粒重呈显著或极显著正相关,弱势粒的V1、V2和T2与粒重呈显著或极显著正相关,T3与粒重呈显著负相关。可见,在外源PGR处理下,水稻强、弱势粒的灌浆参数均有显著变化。

研究指出,花后强、弱势粒的灌浆差异主要表现在灌浆启动时间和灌浆强度:开花早的强势粒灌浆起步早,籽粒充实速率快,粒重高;开花晚的弱势粒,灌浆起步迟,籽粒充实速度慢,粒重低[20]。本试验中各处理强势粒的R0、Vmax和Va均显著大于弱势粒;而强势粒的D和T则显著短于弱势粒,表明强势粒灌浆起始早、灌浆速率更快,因而籽粒达到饱满的时间更短,这一点与前人的研究结果一致[6,9]。从外源PGR处理来说,ABA处理对强势粒的干物质积累和灌浆速率均有显著的促进作用;而ETH处理则对强势粒的干物质积累和灌浆速率无显著影响。ABA能促进弱势粒灌浆干物质积累和前、后期灌浆速率的提高,但降低了灌浆中后期灌浆速率增加;而ETH则能促进弱势粒干物质积累,以及灌浆前中期速率提升。

蔡庆生[21]认为提高籽粒渐增期的灌浆速率和时间对提高粒重至关重要。张晓龙[11]指出,快增期籽粒干物质积累速度快、积累量大,因而提高此阶段的灌浆速率和延长灌浆时间能显著提升粒重。本研究灰色关联度分析显示,强势粒各阶段灌浆参数中与千粒重关联度最密切的3个参数依次为V1、R0、V2;而弱势粒则为V2、R0、V1。ABA和ETH处理对灰色关联度系数影响不大。由此可知,对于强势粒,渐增期的灌浆速率对粒重的提高更为重要;而对于弱势粒,快增期灌浆速率对粒重的影响更重要。由通径分析可知,不同PGR处理下,强势粒灌浆参数中T2和V2对粒重提升的直接作用最大,其他参数均通过T2和V2对粒重产生影响。弱势粒则以V2对粒重的直接作用最大,其他参数则通过V2对粒重产生影响。因此,通过增加强势粒的渐增期灌浆速率、快增期灌浆速率以及提高灌浆起始势,可以促进籽粒灌浆,提高千粒重;而弱势粒粒重的提高则主要通过增加快增期的灌浆速率。本研究中各阶段的灌浆贡献率以快增期物质积累最大,对籽粒灌浆贡献也最大,这点与前人研究结果一致[11]。

综上所述,采用Richards方程能较好拟合出强、弱势粒的灌浆过程,根据各处理弱势粒拟合方程的形状参数N值均大于1,可推导出‘南粳9108’为强、弱势粒异步灌浆型水稻。总的来说,ABA处理主要通过提高强势粒的灌浆起始势和渐增期灌浆速率来促进籽粒灌浆并提高充实度;ETH则通过增加最大灌浆速率以及平均灌浆速率,特别是快增期灌浆速率来提高弱势粒的粒重。

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