氮素与环境互作对玉米产量生产力的影响

《Nitrogen》：Effect of Nitrogen and Environment Interaction on Maize Yield Productivity

　　

在不同氮肥管理下玉米表现的变异取决于基因型响应、环境条件及其互作。本研究评估了三个商业玉米杂交种，其成熟期组具有对比性（G1–P9537、G2–P9911和G3–P0412，分别代表早、中、晚FAO成熟期组），在两个生长季和五个氮处理（0、50、100、150和200 kg N ha^?1）下，采用加性主效应和乘法互作（AMMI）模型进行分析。方差分析显示，基因型和环境效应对籽粒产量显著，而基因型×环境互作（GEI）不显著。然而，使用AMMI模型对GEI进行分解表明，第一互作主成分轴（IPCA1）统计显著，且占GEI平方和的90.6%，表明互作成分主要由单个乘法轴描述。基因型G3获得了最高的平均籽粒产量和较低的IPCA1得分，在本研究评估的氮环境中表现出相对稳定的表现。相比之下，G2表现出较窄的适应性，且与对照和低氮环境更密切相关，而G1平均产量最低，但表现出较低的互作IPCA得分。这些发现为在不同氮环境下进行杂交种评价提供了有用信息，并可能有助于在类似本研究所调查的条件下改善氮素管理和杂交种选择。

**研究背景与问题**
玉米（Zea mays L.）是全球最重要的谷类作物之一，其产量受土壤氮素（N）有效性等多种因素制约。氮素缺乏限制玉米生产力并降低产量稳定性，而过量施用氮肥不仅不增产，还会导致环境污染。因此，优化氮素管理是可持续玉米生产的关键挑战。此外，基因型×环境互作（GEI）导致不同环境下基因型表现发生变化，是杂交种评价中的核心问题。尽管AMMI（加性主效应和乘法互作）模型已广泛用于玉米GEI分析，但针对温带条件下氮素梯度驱动环境变异的研究仍有限，特别是不同成熟期组杂交种对氮素响应的系统评估较少。为此，本研究选取三个成熟期组（早、中、晚，分别对应FAO 340、450、530）的先锋杂交种，在2018和2019两个生长季，设置五个氮水平（0、50、100、150、200 kg N ha^?1），旨在利用AMMI模型评估基因型在不同氮素环境下的适应性、稳定性及GEI效应。论文发表在《Nitrogen》。

**主要技术方法**
研究人员采用加性主效应和乘法互作（AMMI）模型，整合方差分析（ANOVA）和主成分分析（PCA），将总变异分解为基因型（G）、环境（E）和GEI效应，并利用互作主成分轴（IPCA）分解GEI结构。试验地点为塞尔维亚伏伊伏丁那省Ravno Selo，土壤为黑钙土（Chernozem）。样本包括三个商业化杂交种，两个生长季（2018、2019），每个季节包含五个氮处理，共10个环境（E1–E10）。主要分析指标为株高、穗长和籽粒产量，并通过AMMI双标图（biplot）可视化基因型稳定性与环境适应性。

**研究结果**
**3.1 玉米株高（Plant Height of Maize）**
方差分析表明，环境效应占株高总变异的60.99%，基因型效应占30.43%，GEI占8.59%。AMMI模型进一步显示，IPCA1解释了GEI变异的67.27%，IPCA2解释了32.64%。基因型G3（FAO 530）平均株高最高（211.2 cm），但稳定性较低；G1（FAO 340）株高最低（196.4 cm），但IPCA得分接近零，稳定性较高。在2018年，高氮环境（E5）下株高最大；2019年，对照环境（E6）下株高变异最高。早熟杂交种因营养期短、叶片少，株高较低；晚熟杂交种因生长期长、生物量积累多，株高较高。AMMI双标图显示，G2（FAO 450）靠近原点，表现相对稳定；G1和G3分别位于双标图顶部和底部，表现出特异性互作模式。

**3.2 玉米穗长（Ear Length of Maize）**
AMMI方差分析显示，环境效应占穗长总变异的53.33%，基因型效应占39.89%，GEI占6.77%。IPCA1解释了GEI平方和的85.86%，表明互作结构主要由单一模式控制。基因型G3平均穗长最大（22.5 cm），G1最小（20.5 cm）。G2（FAO 450）因IPCA得分接近零，被选为最稳定基因型；G1和G3远离IPCA轴，表现出不稳定性。环境E1（对照）最不稳定，E10、E9、E5最稳定。150 kg N ha^?1处理对穗长促进作用优于200 kg N ha^?1，表明非线性响应。穗长标准差在G1中最高（1.37），反映其对氮素变化敏感。

**3.3 玉米籽粒产量（Maize Grain Yield）**
联合方差分析表明，基因型和环境效应高度显著，占总变异的87.34%（基因型11.59%，环境75.75%）。GEI在联合ANOVA中不显著（p=0.1172），但AMMI分析显示IPCA1高度显著（p=0.0171），解释GEI平方和的90.61%。基因型G3平均产量最高（13.17 t ha^?1），且IPCA1得分接近零，表现出高产量与好稳定性；G2（FAO 450）在对照和低氮环境（E1、E6）中表现最佳，具有特异性适应；G1产量最低（12.00 t ha^?1），但稳定性较高。2018年气候条件较有利，产量普遍较高；2019年干旱和高温加剧了基因型间差异。AMMI双标图显示，G3和G1因IPCA1得分低而更稳定，G2距原点较远，表现出对低氮环境的特异适应。过量施氮（200 kg N ha^?1）并未带来持续增产，提示氮素管理应匹配基因型特性。

**讨论与结论**
讨论部分强调，GEI是评估杂交种适应性和稳定性的重要因素；环境（尤其是季节气候与氮素供应的组合）是产量、株高和穗长变异的主要来源。尽管GEI在联合ANOVA中不显著，但AMMI模型有效揭示了其结构。G3（FAO 530）在中高氮条件下表现最佳，G2（FAO 450）在低氮条件下具有优势，G1（FAO 340）虽产量低但稳定性好。AMMI模型被证明可用于描述杂交种和环境的适应性与稳定性。研究结论指出：在Ravno Selo的农业生态条件下，150 kg N ha^?1施氮量在试验杂交种中提供了产量与氮素投入的最佳平衡。但鉴于仅评估了三个杂交种和单地点两年数据，研究结果不应推广至所有玉米杂交种或FAO成熟期组，建议开展多地点、多年份、多基因型的研究以验证趋势。