【研究意义】水稻作为世界四大粮食作物之首，在我国供给65%以上人口食用，是国家粮食安全的基石。贵州省水稻常年种植面积70万hm2左右，占粮食种植面积1/3以上，该区域属黔东湘西高原山地单双季稻亚区［1］，受东亚季风和南亚季风交汇附加地形支配的影响，导致区域暴雨、高温、干旱等极端天气频发，造成光温水等分布差异大。因此研究气象因子对水稻灌浆速度及千粒重影响，对充分利用区域水热资源趋利避害具有重要意义。【前人研究进展】大量研究证实水稻灌浆-成熟期是决定结实和粒重的关键时期，直接影响着产量形成［2］。水稻籽粒的充实和重量又与灌浆速度和灌浆起止时间密切相关［3］，而且水稻温度敏感性极强［4］，高温能使灌浆过程提早结束，造成粒长和粒宽减小、粒重下降［5］。同时，气温升高导致作物潜在蒸散量普遍增加，干旱化过程对确保水稻稳产进行农业灌溉水分资源调配提出挑战［6］。另外，黔中地区位于云贵高原腹地，与同纬度长江中下游流域相比，水稻经历严重低温危害的风险大［7］。在农业受气候变化深刻影响背景下，围绕服务农业产业结构调整，推动乡村振兴，农业气象工作者在黔以水稻为对象开展了大量研究。张波等［8］利用水分盈亏指数，分析了贵州有效降水量对水稻需水量的满足状况；王连喜［9］综合考虑贵州不同海拔高度下水稻抽穗开花期的界限温度，选取冷积温作为水稻秋风灾害指标，对贵州水稻秋风灾害冷积温指标进行了研究；陈超［10］提出的水稻各关键生育期界限温度起始期预测模型，为不同海拔、纬度水稻产区规避热害及冷害影响提供了新思路；张建平［11］建立的湿润指数距平率农业干旱监测模型对贵州受旱高频区水稻干旱监测具有实际意义。【本研究切入点】研究潜在蒸散量变化对了解土壤、植被与大气之间的水汽交换及植被层的热量平衡具有重要的意义，关于大范围长时间蒸散量突变特征及周期性研究较集中，而将作物逐日潜在蒸散量变化特征与具体发育期建立直接联系的报道较少。【拟解决的关键问题】本研究从水稻灌浆-成熟期潜在蒸散量、灌浆速度、千粒重的变化特征入手，借助冗余分析（Redundancy Analysis，RDA）研究灌浆速度、千粒重与气象因子的相关性，在此基础上得出主要影响因子适宜度，以期为黔中水稻生产决策提供参考依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
试验于2013—2017年在贵阳国家农业气象试验站（2016年底因业务需要由花溪迁往清镇）开展。黔中腹地地处云贵高原东斜坡中部、苗岭山脉北侧，地形以山地丘陵为主，供试地块土壤肥力中等。供试水稻品种为川优6203。
1.2 试验方法
设置4个小区，每个小区面积250 m2，总面积1 000 m2，小区间隔0.5 m，每个小区各选一个测点，作上标记，并按区顺序编号。为增强代表性，各区测点位置交错排列，使之纵横都不在同一行上，测点距田地边缘的最近距离不小于2 m。水稻采用200穴漂盘育苗，每穴放种子2粒，以秧龄30 d为移栽期，移栽时施氮磷钾平衡型复合肥（总养分含量≥45%，N∶P2O5∶K2O=15∶15∶15）作底肥，全生育内田间管理一致。
1.3 测定指标及方法
灌浆速度与千粒重：水稻开花始期，每个试验处理区选择同日开花、大小相近的稻穗200个，挂牌，注明日期，供灌浆速率测定用。开花后第10 d开始直到成熟，每隔5 d取样1次，每个处理每次取20穗，统计总粒数，将籽粒放入铝盒称鲜重，烘干后称干重，换算为千粒重。
气象数据：2013—2017年水稻灌浆-成熟期逐日气温、降水、空气湿度、日照等数据，由贵州省气象局信息中心获取。
分析方法：（1）潜在蒸散量。是指下垫面足够湿润条件下，水体保持充分供应的蒸发量［12］。本研究采用的Penman-Monteith模式，是基于能量平衡和水汽扩散理论，在没有考虑作物种类、土壤类型和水汽条件限制基础上计算得出的潜在蒸散量，其值与实测值最为接近［13］。
（2）RDA分析。从统计学的角度有效评价一个或一组变量与另一组多变量数据之间的关系［14］属约束性排序的一种，本研究以气象因子为环境因子，以灌浆速度、千粒重作为物种信息，分析二者的相关性。
（3）蒙特卡洛分析（Monte Carlo Test）。这是一种基于生成“随机数”后使用随机数进行分析的计算方法。具有适用性广泛，对自变量和因变量之间的关系及自变量本身的性质等因素要求不高的特点，使用该方法进行实验次数越多，随机抽取的样本越多结果就越精确。
（4）温度适宜度。利用模糊数学原理，通过β函数较好地反映出作物生长与温度的非线性关系，即作物在最适温度之上和最适温度之下的反应不同，其数值范围为0～1，该函数具有普适性［15-16］。
（5）潜在蒸散量、灌浆速度、千粒重的变化趋势。用气候倾向率等常规方法进行分析。
试验数据采用Excel、Canoco 4.5进行分析和制图。
2 结果与分析
2.1 黔中水稻生育期潜在蒸散量变化特征
作为评价作物耗水的重要指标，潜在蒸散量是衡量区域蒸发能力的重要指标，也是评价气候干湿状况及农业灌溉水分资源的关键参量［17］。由图1可知，2013年黔中水稻灌浆-成熟期日均最低潜在蒸散量为1.92 mm/d、最高为4.07 mm/d，2014年分别为3.26、4.81 mm/d，2015年分别为1.94、3.59 mm/d，2016年分别为2.19、 3.28 mm/d，2017年分别为2.90、4.84 mm/d；总体上，2014年水稻灌浆-成熟期日均潜在蒸发量（3.71 mm/d）最大，2015年（2.78 mm/d）最低，2016、2013、2017年按高低分列其中；从变化趋势来看，2016年水稻灌浆-成熟期日均潜在蒸散量呈增长趋势，2013—2015年、2017年均呈降低趋势，2013—2017年倾向变化率依次为-0.13、-0.25、 -0.12、-0.04、-0.20 mm/d。贵州水稻灌浆-成熟期处于夏季，降水多湿度大是造成潜在蒸散量降低的原因，张波等［18］研究发现贵州夏季ET0呈递减趋势，夏季潜在蒸散量与相对湿度呈极显著负相关。
2.2 黔中水稻灌浆速度、千粒重变化特征
水稻籽粒灌浆被称为粒重第二决定因素，与产量及品质密切关联。由图2可知，黔中水稻灌浆速度随发育推进而减慢，以2016年最明显，2015年较平缓；2013年水稻灌浆最早、平均灌浆速度为0.72 g/千粒·d，2016年最晚，平均灌浆速度为0.46 g/千粒·d。相关研究表明，一般早开花的强势粒灌浆速率大，晚开花的弱势粒灌浆速率小，而且会影响到胚乳中淀粉粒排列紧密和籽粒充实度，进而影响产量［19］，与本研究结果相一致。从水稻灌浆速度曲线峰型来看，2013、2014、2017年均为单“峰”型，10 d左右（开花后15 d）达到峰值而后逐渐降低，峰值分别达到1.03、1.23、1.01 g/千粒·d，差异在于2013年、2017年峰值左偏，2014年峰值右偏；2015年为双“峰”型，峰值均为0.77 g/千粒·d，先左偏后右偏；2016年为“平抛”型，开花后5 d灌浆即达最快（1.07 g/千粒·d），根据气象资料统计分析，该年水稻灌浆-成熟降水量为51.9 mm，仅为2013—2017年该生育期平均降水量的45.25%，这可能是造成灌浆曲线特异性的主要原因。
由图2可知，2013—2017年黔中水稻成熟时千粒重依次为24.83、23.32、22.77、22.75、25.63 g，变异强度评价采用上海气象科学研究所薛正平等［20］的三级评价法，可得千粒重变异系数CV为4.48%，为弱变异；水稻千粒重的变化曲线接近“S”形，表明水稻干物质累积符合发育进程，其中2016年千粒重趋势线斜率最小、对应增速最慢，2013年则与之相反。
综合黔中水稻灌浆速度曲线峰值偏向、千粒重增长趋势及灌浆起始时间，可以推断：2013、2017年黔中水稻籽粒在灌浆期内表现强势，2015年籽粒在灌浆期表现出先强后弱的变化特点，2014年籽粒灌浆相对滞后，2016年水稻籽粒虽然起始就达到灌浆峰值，但后期水分供给不足，导致千粒重表现最差，群体质量在研究年限内最低。
2.3 气象因子与黔中水稻灌浆速度、千粒重相关性
图3显示，每个气象因子的箭头长度表示特征向量的长度，可以用来解释气象因子对灌浆速度、千粒重的影响程度；任意两个箭头间的夹角（α）表征二者间的相关性，α介于0°～90°之间表示变量为正相关，α在90°～180°之间表示变量为负相关，α=90°时变量无相关性。衡量解释变量对被解释变量影响的大小，需要综合考虑解释变量的箭头长度、二者的夹角以及解释变量与排序轴之间的相关性［21］。。RDA分析过程中Monte Carlo Test表明，第一排序轴及4个排序轴所反映的气象因子均与灌浆速度、千粒重之间呈显著相关关系，其中第一典范轴P值为0.001，所有典范轴P值为0.012。物种信息（灌浆速度、千粒重）的53.9%能被以上9个气象因子解释，其中第一排序轴解释47.8%的变化信息、第二排序轴解释6.1%的信息变化量，在第一轴上粮食产量与环境变量的相关系数为0.843、第二轴上的相关系数为0.342。由图3可知，代表各气象因子的箭头与灌浆速度箭头之间夹角为锐角、与千粒重箭头方向夹角为钝角，说明气象因子与灌浆速度呈正相关、与千粒重变化呈负相关，即在灌浆-成熟期内随着水稻发育进程的推进，灌浆速度趋于平缓，而干物质的累积量逐步增加，因此物种信息间表现出负相关。气象因子对黔中水稻灌浆速度、千粒重的影响依次为Tmin＞W＞T＞Tmax≈ET0≈Hd＞Sd＞P＞E，说明水稻产量下降的主要原因是由于最低气温的升高所致［22］。
图1 2013—2017年黔中水稻灌浆-成熟期潜在蒸散量
Fig. 1 Potential evapotranspiration of rice during grain filling-maturity period in Central Guizhou from 2013 to 2017
图2 2013—2017年黔中水稻灌浆速度、千粒重变化曲线
Fig. 2 Change curves of rice grouting speed and 1000-grain weight in Central Guizhou from 2013 to 2017
2.4 黔中水稻灌浆-成熟期温度适宜度
由RDA分析可知，气象因子中温度（最低温度、平均温度、最高温度）对水稻灌浆速度及千粒重影响最大。为进一步评价黔中水稻灌浆-成熟期对温度的响应，引入水稻生长期温度适宜度计算方法，结果显示，2013—2017年，黔中水稻灌浆-成熟期温度适宜度在0.86～0.98之间，一般来说，当适宜度低于0.5，水稻发育缓慢，接近0时基本停止发育，温度适宜度越高表明热量条件越有利于水稻生长发育。本研究中平均温度适宜度达到0.928，表明黔中区域内≥10℃的活动积温可以满足水稻灌浆成熟热量需求。
3 讨论
通过影响水稻灌浆、千粒重变化造成产量高低的原因没有统一观点，侯雯嘉等［23］认为东北三省水稻灌浆至成熟期气温偏低是主要气象因子，徐富贤等［24］发现长江流域抽穗灌浆期气温偏高导致产量降低，张昭等［25］提出降水量和太阳辐射变异以及温度胁迫造成水稻产量年际波动。大量分析表明，温度、辐射和降水量等气候要素存在自相关性，在探讨影响水稻产量关键气候因素时，应避免单纯的将原因归结为某一个气候要素发挥作用得出错误结论［26］。本研究采用Penman-Monteith模型计算ET0，该方法涉及到气温、风速、相对湿度以及净辐射等，在综合评价气候干湿程度、作物耗水和计算作物生产潜力方面更加全面［27］。
研究证实，着生在稻穗中上部早开花的强势粒灌浆快、充实好、粒重高，而着生在稻穗下部迟开花的弱势粒 灌浆慢、充实差、粒重低［28］，通过强势粒和弱势粒的灌浆速度曲线同步情况，能够更直观的判断水稻的源库类型，根据发育进程开“源”扩“容”，保障“流”动畅通，为水稻稳产高产奠定基础。本研究中，黔中水稻灌浆速度测定时选取的稻穗样本考虑了整体“同日开花、大小相近”，但未对同一稻穗上部和下部加以区分测定灌浆情况，需在下一步工作中进行完善。
大田生产上非气象因素对水稻生育期的影响可能大于气象因素［29］，本研究没有采用人工气候室进行对照，但自然状态下取得的成果在保证水稻产量稳定方面可行性更强［30］。试验通过统一管理措施及种植方式，尽可能减少非气象因子扰动，充分考量气象因子对水稻灌浆速度及千粒重影响。然而，由于研究年限较短，没有对影响水稻灌浆-成熟期生理生化反应进行跟进，影响了分析的深度，今后应注意从作物、气候，“内”“外”两方面展开研究以获得更加全面的结论。
4 结论
本研究Monte Carlo Test结果表明，黔中水稻的53.9%物种信息（灌浆速度、千粒重）能被潜在蒸散量等9个因子解释，第一排序轴及4个排序轴所反映的气象因子与灌浆速度呈显著正相关，与千粒重呈负相关。黔中水稻灌浆速度、千粒重受气象因子影响的大小依次为Tmin＞W＞T＞Tmax≈ET0≈Hd＞Sd＞P＞E，其中温度（最低温度、平均温度、最高温度）作为影响水稻灌浆-成熟的最主要因子，其适宜度在0.86～0.98之间，热量丰富，可以满足水稻灌浆成熟需求。
图3 灌浆速度、千粒重与气象因子RDA排序
Fig. 3 RDA Ranking of grouting speed, 1000-grain weight and meteorological factors
TWK：千粒重；Gs：灌浆速度；Hd：相对湿度；W：风速；P：降水量；E：蒸发量；ET0：潜在蒸散量；Sd：日照时数；T：平均气温；Tmax：最高气温；Tmin：最低气温
TWK: 1000-grain weight; Gs: grouting speed; Hd: relative humidity;
W: wind speed; P: precipitation; E: evaporation; ET0: potential evapotranspiration; Sd: sunshine hours; T: average temperature;Tmax: maximum temperature; Tmin: minimum temperature
［1］ 杨文钰，屠乃美.作物栽培学各论（南方本）［M］. 第2版. 北京:中国农业出版社，2011.YANG W Y, TU N M. Each theory of crop cultivation（Southern）［M］.2ed. Beijing: China Agriculture Press, 2011.
［2］ 徐富贤，周兴兵，张林，蒋鹏，刘茂，朱永川，郭晓艺，熊洪.四川盆地东南部气象因子对杂交中稻产量的影响［J］.作物学报，2018,44（4）:601-613. doi: 10.3724/SP.J.1006.2018.00601.XU F X, ZHOU X B, ZHANG L, JIANG P, LIU M, ZHU Y C, GUO X Y,XIONG Y. Effects of climatic factors in the southeast of Sichuan Basin on grain yield of mid-season hybrid rice［J］. Acta Agronomica Sinica,2018,44（4）:601-613. doi: 10.3724/SP.J.1006.2018.00601.
［3］ 吴超，崔克辉.高温影响水稻产量形成研究进展［J］.中国农业科技导报，2014,16（3）:103-111. doi: 10.13304/j.nykjdb.2013.449.WU C, CUI K H. Progress on effect of high temperature on rice yield formation［J］. Journal of Agricultural Science and Technology,2014,16（3）:103-111. doi: 10.13304/j.nykjdb.2013.449.
［4］ 杨建昌.水稻弱势粒灌浆机理与调控途径［J］.作物学报，2010,36（12）:2011-2019. doi: 10.3724/SP.J.1006.2010.02011.YANG J C. Mechanism and regulation in the filling of inferior spikelets of rice［J］.Acta Agronomica Sinica,, 2010,36（12）:2011-2019. doi:10.3724/SP.J.1006.2010.02011.
［5］ 谢光辉，杨建昌，王志琴，朱庆森.水稻籽粒灌浆特性及其与籽粒生理活性的关系［J］.作物学报，2001（5）:557-565. doi:CNKI:SUN:XBZW.0.2001-05-002.XIE G H, YANG J C. WANG Z Q, WANG Q S. Grain filling characteristics of rice and their relationships to physioi ogical activities of grains［J］. Acta Agronomica Sinica,, 2001（5）:557-565. doi:CNKI:SUN:XBZW.0.2001-05-002.
［6］ TIAN Z, YANG X C, SUN L X, FISCHER G, LIANG Z R, PAN J.Agroclimatic conditions in China under climate change scenarios projected from regional climate models［J］. International Journal of Climatology, 2014, 34: 2988-3000. doi:10.1002/joc.3892.
［7］ WANG P, ZHANG Z, SONG X, CHEN Y, WEI X, SHI P J, TAO F L.Temperature variations and rice yields in China: historical contributions and future trends［J］. Climatic Change, 2014, 124: 777-789. doi:10.1007/s10584-014-1136-x.
［8］ 张波，谷晓平，古书鸿，胡家敏.贵州水稻有效降水量和需水量特征分析［J］.浙江农业学报，2019,31（2）:191-199. doi:10.3969/j.issn.1004-1524.2019.02.03.ZHANG B, GU X P, GU S H, HU J M. Characteristics of effective precipitation and water requirement of rice in Guizhou［J］. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2019,31（2）:191-199. doi:10.3969/j.issn.1004-1524.2019.02.03.
［9］ 王连喜，左晋，谷晓平，徐永灵，李琪.贵州水稻抽穗开花期秋风灾害指标初探［J］.中国农业气象，2013,34（2）:215-220. doi:10.3969/ j.issn.1000 -6362.2013.02.014.WANG L X, ZUO J, GU X P, XU Y L, LI Q. Autumn chilling indices during heading to flowering of rice in Guizhou province［J］. Chinese Journal of Agrometeorology, 2013,34（2）:215-220. doi: 10.3969/j.issn.1000 -6362.2013.02.014.
［10］ 陈超，徐富贤，庞艳梅，李小兰，郭晓艺.西南区域水稻关键生育期界限温度起始期的预测研究［J］.中国生态农业学报，2019,27（8）:1172-1182. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.180686.CHEN C, XU F X, PANG Y M, LI X L, GUO X Y. Prediction of threshold temperature start date for rice at critical development stages in Southwest China［J］. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019,27（8）:1172-1182. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.180686.
［11］ 张建平，刘宗元，何永坤，罗红霞，王靖.西南地区水稻干旱时空分布特征［J］.应用生态学报，2015,26（10）:3103-3110. doi:10.13287/j.1001-9332.20150921.025.ZHANG J P, LIU Z Y, HE Y K, LUO H X, WANG J. Temporal and spatial distribution of rice drought in Southwest China［J］. Chinese Journal of Applied Ecology,2015,26（10）:3103-3110. doi:10.13287/j.1001-9332.20150921.025.
［12］ 段峥嵘，祖拜代·木依布拉，夏建新.新疆阿克苏地区潜在蒸散量时空演变及驱动因素［J］.新疆大学学报（自然科学版），2018,35（4）:493-501,512. doi:10.13568/j.cnki.651094.2018.04.016.DUAN Z R, ZUBAIDAI M Y B L, XIA J X. Variation characteristics and influence factors of potential evapotranspiration in Aksu Region［J］.Journal of Xinjiang University（Natural Science Edition）,2018,35（4）:493-501,512. doi:10.13568/j.cnki.651094.2018.04.016.
［13］ 陈超，庞艳梅，潘学标，王春艳.四川地区参考作物蒸散量的变化特征及气候影响因素分析［J］.中国农业气象，2011,32（1）:35-40.doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2011.01.007.CHEN C, PANG Y M, PAN X B, WANG C Y. Analysis on change of reference crop evapotranspiration and climatic influence factors in Sichuan［J］. Chinese Journal of Agrometeorology, 2011,32（1）:35-40.doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2011.01.007.
［14］ 尹锴，崔胜辉，赵千钧，花利忠，石龙宇，吝涛.基于冗余分析的城市森林林下层植物多样性预测［J］.生态学报，2009,29（11）:6085-6094.YIN K, CUI S H, ZHAO Q J, HUA L Z, SHI L Y, LIN T. Understory diversity prediction of urban forest based on the redundancy analysis（RDA）［J］. Acta Ecologica Sinica, 2009,29（11）:6085-6094.
［15］ 马树庆.吉林省农业气候研究［M］. 北京:气象出版社，1994:33.MA S Q. Research on Agricultural Climate in Jilin Province［M］.Beijing: Meteorological Press, 1994:33.
［16］ 徐敏，吴洪颜，张佩，高苹，徐经纬.基于气候适宜度的江苏水稻气候年景预测方法［J］.气象，2018,44（9）:1200-1207. doi:10.7519/j.issn.1000-0526.2018.09.008.XU M, WU H Y, ZHANG P, GAO P, XU J W. Long-term prediction method of rice annual agricultural climate status in Jiangsu province based on climatic suitability［J］. Meteorological Monthly, 2018,44（9）:1200-1207. doi:10.7519/j.issn.1000-0526.2018.09.008.
［17］ 罗那那，巴特尔·巴克，吴燕锋.石河子地区参考作物蒸散量变化特征及气候因子的定量分析［J］.水土保持研究，2016,23（5）:251-255,260. doi:10.13869/j.cnki.rswc.2016.05.031.LUO N N, BATEER B K, WU Y F. Correlation analysis of potential evapotranspiration and key climatic factors in Shihezi City［J］.Research of Soil and Water Conservation, 2016,23（5）:251-255,260.doi:10.13869/j.cnki.rswc.2016.05.031.
［18］ 张波，谷晓平，古书鸿，胡家敏.近55年贵州省潜在蒸散量变化特征及影响因子分析［J］.水资源与水工程学报，2017,28（3）:20-26.doi:10.11705/ j.issn.1672-643X.2017.03.05.ZHANG B, GU X P, GU S H, HU J M. Analysis of variation characteristics and influence factors of potential evapotranspiration in Guizhou province in recent 55 years［J］. Journal of Water Resources& Water Engineering, 2017,28（3）:20-26. doi:10.11705/ j.issn.1672-643X.2017.03.05.
［19］ 袁莉民，展明飞，章星传，王志琴，杨建昌.水稻穗上不同粒位籽粒胚乳结构及其结实期灌溉方式对它的调控作用［J］.作物学报，2018,44（2）:245-259. doi: 10.3724/SP.J.1006.2018.00245.YUAN L M, ZHAN M F, ZHANG X C, WANG Z Q, YANG J C.Endosperm structure of grains at different positions of rice panicle and regulation effect of irrigation regimes on it during grain filling［J］. Acta Agronomica Sinica, 2018,44（2）:245-259. doi: 10.3724/SP.J.1006.2018.00245.
［20］ 薛正平，杨星卫，段项锁，陆贤.土壤养分空间变异及合理取样数研究［J］.农业工程学报，2002（4）:6-9.XU Z P, YANG X W,DUAN X S, LU X. Spatial variability of soil nutrient and reasonable sampling number［J］. Transactions of the CSAE, 2002（4）:6-9.
［21］ JAN L, PETR S. Multivariateanalysis of ecological datausing CANOCO［M］. New York: Cambridge University Press, 2003.
［22］ PENG S B, HUANG J L, SHEEHY J E, LAZA R C, VISPERAS R M,ZHONG X H, CENTENO G S, KHUSH G B, CASSMAN K G. Rice yields decline with higher night temperature from global warming［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 2004, 101:9971-9975. doi:10.1073/pnas.0403720101.
［23］ 侯雯嘉，耿婷，陈群，陈长青.近20年气候变暖对东北水稻生育期和产量的影响［J］.应用生态学报，2015, 26（1）: 249-259.HOU W J, GENG T, CHEN Q, CHEN C Q. Impacts of climate warming on growth period and yield of rice in Northeast China during recent two decades［J］. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26（1）:249-259.
［24］ 徐富贤，张林，熊洪，朱永川，刘茂，蒋鹏，郭晓艺.杂交中稻开花期高温对结实率影响及其与组合间库源结构和开花习性的 关 系［J］.作 物 学 报，2015, 41（6）: 946-955. doi: 10.3724/SP.J.1006.2015.00946.XU F X, ZHANG L, XIONG H, ZHU Y C, LIU M, JIANG P, GUO X Y. Effects of high temperature during flowering period on seed setting rate and its relationship with sink to source ratios and flowering habit of mid-season hybrid rice［J］. Acta Agronomica Sinica, 2015, 41（6）:946-955. doi: 10.3724/SP.J.1006.2015.00946.
［25］ ZHANG Z, LIU X F, WANG P, SHUAI J B, CHEN Y, SONG X, TAO F L. The heat deficit index depicts the responses of rice yield to climate change in the northeastern three provinces of China［J］. Regional Environmental Change, 2014, 14: 27-38. doi: 10.1007/s10113-013-0479-6.
［26］ ZHANG T Y, HUANG Y. Impacts of climate change and inter-annual variability on cereal crops in China from 1980 to 2008［J］.Journal of the Science of Food and Agriculture, 2012, 92: 1643-1652.doi:10.1002/jsfa.5523.
［27］ 吉小芳，马倩，杨少敏，王至美.近56年来新疆策勒县潜在蒸散量变化及影响因子分析［J］.西南农业学报，2019,32（2）:416-421.doi: 10.16213 /j.cnki.scjas.2019.2.031.JI X F, MA Q, YANG S M, WANG Z M. Analysis of variation characteristics and influence factors of potential evapotranspiration in Cele County of Xinjiang in recent 56 years［J］. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2019,32（2）:416-421. doi: 10.16213/j.cnki.scjas.2019.2.031.
［28］ YANG J C, PENG S B, VISPERAS R M, SANICO A L, ZHU Q S, GU S L.Grain filling pattern and cytokinin content in the grains and roots of rice plants［J］. Plant Growth Regulation, 2000, 30: 261-270.
［29］ WANG X H, CIAIS P, LI L, RUGET F, VUICHARD N, VIOVY N,ZHOU F, CHANG J F, WU X C, ZHAO H F, PIAO S L. Management outweighs climate change on affecting length of rice growing period for early rice and single rice in China during 1991-2012［J］.Agricultural and Forest Meteorology, 2017, 233:1-11. doi:10.1016/j.agrformet.2016.10.016.
［30］ 郭建茂，吴越，杨沈斌，江晓东，谢晓燕，王锦杰，申双和.典型高温年不同播期一季稻产量差异及其原因分析［J］.中国农业气象，2017,38（2）:121-130.doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2017.02.007.GUO J M,WU Y, YANG S B, JIANG X D, XIE X Y, WANG J J,SHEN S H. Yield differences and its causes for one season rice under different sowing dates in typical high temperature year［J］. Chinese Journal of Agrometeorology, 2017,38（2）:121-130. doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2017.02.007.