寒地水稻葉片SPAD值與稻米蛋白質含量的關系

王志君,李紅宇,2,3,夏玉瑩,范名宇,2,3,趙海成,2,3,魯潔婷,趙朝勇,鄭桂萍,2,3

(1.黑龍江八一農墾大學農學院,黑龍江 大慶 163319;2.農業農村部東北平原農業綠色低碳重點實驗室,黑龍江 大慶 163319;3.黑龍江八一農墾大學,黑龍江省現代農業栽培技術與作物種質改良重點實驗室,黑龍江 大慶 163319)

蛋白質的含量及構成是影響稻米食味品質的重要因素[1-2],一般認為稻米的食味值評分與蛋白質含量呈現負相關關系,即在一定范圍內,稻米蛋白質含量越高食味值越低[3-5]。傳統的氮含量檢測常采用凱氏定氮法,該方法不僅用時長,而且后期需要破壞性取樣,致使檢測工作較為繁雜、時效性較差[6]。因此,收獲前對稻米蛋白質含量進行快速無損檢測能夠滿足水稻分級分類收獲的要求,在水稻優質生產中具有重要意義。

SPAD葉綠素儀可以通過測量葉片在波長650 nm和峰值波長940 nm內的透光系數而快速、實時測定葉片葉綠素的相對含量[7],大量研究結果表明植株葉片含氮量與SPAD值呈正相關關系[8-11],且與籽粒蛋白質含量具有一定的相關性[12-14]。由此推測SPAD 值的變化能夠反映出葉片和收獲籽粒的氮素營養狀況。張麗等[15]在SPAD值與玉米籽粒蛋白質含量關系的研究中,發現利用葉片SPAD遞減值可以快速檢測出玉米成熟期籽粒蛋白質含量,并建立了相關模型。田永超等[16]針對小麥的研究發現,借助葉片SPAD值可以預測出單位面積上小麥籽粒生長過程中蛋白質的積累動態。王志東等[17]的研究認為秈稻稻米的蛋白質含量與蠟熟期和黃熟期劍葉SPAD值呈極顯著負相關,而與始穗期、齊穗期和乳熟期劍葉SPAD值相關性不顯著。作物品種之間或同一品種植株的不同氮素狀態會造成氮素基礎值不同[18],致使SPAD診斷結果存在差異。因此,計算歸一化SPAD等衍生指標作為診斷依據是非常必要的。前人通過構建 SPADL4×L3/mean[19]、SPADL1-L3/SPADL1+L3[20]、SPADL1-L3/SPADL3[21]等指標進行植株氮素診斷,但在 SPAD 值測定理想指示葉位的選擇存在較多分歧,如李剛華等[22]研究認為可以利用頂3葉SPAD值判斷水稻氮素營養狀況,而凌啟鴻等[23]研究表明頂 4 葉和頂 3 葉的SPAD差值能更好地反映水稻氮素營養狀況。

前人關于SPAD估測籽粒蛋白質含量的試驗設計多為研究不同氮素水平或不同環境中的水稻冠層葉片氮含量差異所導致的蛋白質含量的差異,從而建立估測模型,而水稻品種之間或同一品種植株的不同氮素狀態、水稻品種之間基因型差異所導致的葉片顏色、氮肥利用率不同等因素均會造成葉片SPAD采集誤差,致使研究結果穩定性較差。

本研究對不同施氮量以及多品種試驗的不同葉位SPAD構建歸一化 SPAD 指數(SPADij, INDSPADij),分析了不同葉位的歸一化 SPAD 指數與稻米氮素營養之間的定量關系,通過不同葉位SPAD值及其衍生指標與稻米氮素營養狀況的相關性高低更能判定稻米氮質量分數的葉位,并應用歸一化SPAD值估算的稻米氮質量分數與真實值做比較進行指標驗證,從而篩選有效指標快速精確地判定稻米蛋白質含量,以期為稻米蛋白質含量的早期預測和調控提供理論依據和技術支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗地點及材料

試驗于2020—2021年在黑龍江省大慶市(黑龍江八一農墾大學、大慶市王家圍子村)以盆栽試驗與大田試驗相結合的形式進行。該區年日照時數2 726 h,無霜期143 d,年平均氣溫4.2℃,夏季平均氣溫23.3℃,農作物生長發育期氣溫日差達10℃以上,年降水量427.5 mm,年蒸發量163.5 mm,屬半干旱地區。盆栽試驗所用盆缽高30 cm,上直徑30 cm,下直徑25 cm,每盆裝黑鈣土12 kg,每處理12盆。大田試驗小區面積2 m×2 m=4 m2,共計20個小區,大田土壤為鹽堿土。黑鈣土與鹽堿土土壤理化性質如表1所示。

表1 土壤養分狀況Table 1 Soil nutrient status

1.2 試驗設計

1.2.1 2020年試驗設計

試驗1:氮肥試驗

氮肥盆栽試驗于黑龍江八一農墾大學校內盆栽場進行,參試品種為稻花香2號,葉齡n=14。試驗采用二因素完全隨機試驗設計,A因素為前中期氮肥施入量(基肥、分蘗肥、調節肥),8水平,氮肥施用量分別為0(A1)、51.72(A2)、103.45(A3)、155.17(A4)、206.90(A5)、258.62(A6)、310.35(A7)、362.07(A8)kg·hm-2,按基肥∶蘗肥∶調節肥=4∶3∶1施用;B因素為后期氮肥施入量(穗肥),3水平,氮肥施用量分別為0(B1)、51.72(B2)、103.45(B3)kg·hm-2。各處理施肥方式見表2。氮肥采用尿素(含N 46.4%),磷肥采用過磷酸鈣(含P2O516%),過磷酸鈣用量為139.54 kg·hm-2,100%作為基肥。鉀肥采用硫酸鉀(含K2O 50%),硫酸鉀用量為120.00 kg·hm-2,分2次施用,基肥和穗肥各占50%,即1∶1。其中基肥攪漿時一次性施用,分蘗肥分2次施用,葉齡4.1～4.5時第一次施用分蘗肥的75%, 葉齡5.1～5.5時第二次施用分蘗肥的25%,調節肥在倒4葉伸長期施用,穗肥在倒2葉伸長期施用。該試驗資料用于建立模型。

表2 試驗處理的氮肥施用量/(kg·hm-2)Table 2 Nitrogen application rate of experimental treatments

試驗2:品種試驗

品種盆栽試驗于校內盆栽場進行,采用單因素完全隨機試驗設計,供試品種分別為C1:松粳22(主莖14片葉)、C2:松粳16(主莖14片葉)、C3:龍稻203(主莖13片葉)、C4:墾粳8號(主莖13片葉)、C5:龍粳21(主莖12片葉)、C6:三江6號(主莖12片葉),各品種特征特性如表3所示。氮肥施用按照基肥∶分蘗肥∶調節肥∶穗肥=4∶3∶1∶2進行,依據本地水稻高產栽培技術進行施用,氮肥總施入量為258.62 kg·hm-2,氮肥、磷肥和鉀肥施用種類和施用時間同試驗1。該試驗資料用于建立模型。

表3 品種特征特性Table 3 Characteristics of the varieties

1.2.2 2021年試驗設計

試驗3:大田試驗

在重復2020年試驗1、2的基礎上增加大田試驗3。大田試驗于大慶市王家圍子村進行,采用單因素完全隨機試驗設計,供試品種分別為綏粳27(主莖11片葉,香稻)、龍粳31(主莖11片葉),每品種10個小區。氮肥按照基肥∶分蘗肥∶調節肥∶穗肥=4∶3∶1∶2施用,依據本地(蘇打鹽堿地)水稻高產栽培技術進行,氮肥總施入量為258.62 kg·hm-2,氮肥、磷肥和鉀肥施用種類和施用時間同試驗1。該試驗資料用于檢測模型。

試驗1～3均于4月10日浸種,4月18日播種,5月10日攪漿,5月20日(秧苗葉齡為3.1)移栽。盆栽試驗每桶4穴,每穴3苗。大田試驗穴距為15 cm,行距為30 cm,其他管理措施按照當地水稻高產栽培技術進行。

為排除品種差異對試驗結果的影響,本研究選取了當地水稻種植面積相對較大、葉齡不同、同一葉齡品種香味特性不同的水稻品種進行試驗。 利用試驗1、2的數據建立SPAD與稻米蛋白質含量的相關模型,于大田試驗3中對基于SPAD模型計算出稻米蛋白質含量的預測值和真實值進行比較,驗證模型在不同時空下的敏感性和穩定性,以排除環境差異對試驗的干擾。

1.3 測定項目及方法

1.3.1 SPAD值測定 水稻主莖頂 1、頂 2、頂 3 葉及頂 4 葉的 SPAD值都被用于水稻氮素研究,但是頂 4 葉出現較晚且位置較低,易被稻田水浸蝕。因此,本次研究選取水稻頂1、頂2、頂3葉作為研究對象,于天氣晴朗時,采用葉綠素儀SPAD-502(Konica minolta,日本)分別測定拔節期(T1)、孕穗期(T2)和齊穗期(T3)主莖頂部3張全展葉片的SPAD值。測量部位為主莖葉片上部(近葉尖1/3處)、中部(葉片中間位置)、基部(近葉基1/3處)和葉寬1/4或3/4的位置3部分,其平均值為所測葉片的SPAD值。測量時葉片置于葉片夾的葉室中,避開主葉脈,然后夾緊葉片,保證葉片水平且被測面積相同,避免背景反射、葉片表面彎曲等造成的光譜波動及葉片內部變異造成的影響。每個處理(小區)標定測量24穴,每穴測定3個主莖,共計72個主莖。

1.3.2 食味品質測定 每處理標定24穴水稻收獲后各自脫粒(與SPAD值相對應),于通風陰干處晾曬3個月,待理化性質穩定后,用小型碾米機把稻谷加工為精米。每穴稱取10 g精米,按米水質量比1∶1.2將精米隔水蒸煮成米飯。采用日本佐竹公司生產的米飯食味計(SATA1B)測定米飯綜合食味值,重復3次其平均值為該穴食味值(無氮區A1B1產量不夠,則每穴重復2次)。

1.3.3 蛋白質含量測定 用自動凱氏定氮儀法測定精米的蛋白質含量[24]。每穴稱取1.5 g精米粉,分別注入250 mL消化管中,注入12 mL濃硫酸及7 g K2SO4和0.8 g CuSO4·5H2O的混合催化物,420℃下消化1 h后,用全自動凱氏定氮儀(Kjeltec8400,FOSS公司,丹麥)測定米粉含氮量,再乘以換算系數5.95,重復4次,其平均值為該穴蛋白質含量。

1.3.4 SPAD值衍生指標 除水稻頂部3片葉(L1、L2、L3)SPAD值外,本試驗采用了5種SPAD值衍生指標,衍生指標通過某種數學關系計算而得,計算過程分別為:

SPADn=頂部n張葉片SPAD的均值

SPADLi-Lj=頂i葉SPAD值-頂j葉SPAD值;

SPAD(Li-Lj)/Li=(頂i葉SPAD值-頂j葉SPAD值)/頂i葉SPAD值

SPADLi×Lj/mean=頂i葉SPAD值×頂j葉SPAD值/i、j兩張葉片平均SPAD值

INDSPADij:SPADij=(SPADL i-SPADL j)/(SPADLi+SPADLj)

其中,SPADLi和SPADLj分別代表水稻冠層主莖第i和j葉位的SPAD值(i,n,j≤3),L1、L2、L3分別為頂部第1、2、3張全展葉。

1.4 SPAD數據處理

采用Excel 2019和SPSS 26統計軟件對數據進行整理及統計分析, Origin 2018 64bit進行繪圖作業,利用試驗1和試驗2的數據資料分析SPAD以及衍生指標與精米蛋白質含量的相關關系,并建立模型。模型的準確性和適用性采用試驗3的數據資料,利用預測值和實測值的預測精度(P-k)、根均方差(RMSE)及對稱平均絕對百分比誤差(SMAPE)等指標進行評定。

預測精度(P-k):真實值與預測值回歸方程的斜率與真實值等于預測值的回歸方程斜率1之間差的絕對值,P-k越小,預測精度越高。

RMSE越小,預測精度越高。

SMAPE越小,預測精度越高。

2 結果與分析

2.1 處理間蛋白質含量的比較

兩年間施氮量對稻米蛋白質含量及食味值影響的結果如表4所示,在A水平下,A因素對稻米的蛋白質含量和食味值的影響在兩年間均達到極顯著水平,均以A1水平蛋白質含量最低,食味值最高;A8水平蛋白質含量最高,食味值最低。2020年A8水平蛋白質含量較A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7水平分別極顯著增加34.55%、27.44%、26.39%、22.19%、18.07%、14.39%、12.23%;A8水平食味值較A1～A7水平分別極顯著降低8.10%、5.06%、4.99%、4.10%、3.45%、2.96%、2.28%。2021年稻米蛋白質含量大小、食味值大小與2020年數據表現為同等趨勢,蛋白質含量大小關系為A1A2>A3>A4>A5>A6>A7>A8。因此,在水稻前期生長增施氮肥會提高稻米的蛋白質含量,降低食味值評分。在B水平中,兩年間B因素對稻米的蛋白質含量和食味值的影響均為極顯著水平,以B1水平蛋白質含量最低,食味值最高; B3水平蛋白質含量最高,食味值最低。因此,提高氮肥在穗肥中的比例會促進稻米蛋白質含量的增加而降低其食味值評分。

表4 施氮量對稻米蛋白質含量及食味值的影響Table 4 Effects of nitrogen application rate on protein content and taste value of rice

綜上,在水稻生長過程中,增加氮肥的施入量會提高稻米的蛋白質含量并降低食味值,食味值與蛋白質含量呈現一定的負相關關系。

對年均蛋白質含量與施氮量進行回歸,如圖1所示。 在B1、B2、B3下,均以A1水平蛋白質含量最低,A8水平最高。在B1下,與A8蛋白質含量相比, A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7分別降低27.78%、21.81%、19.03%、14.86%、12.50%、11.11%、7.64%。在B2下,與A8水平相比,A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7分別降低28.66%、26.11%、25.48%、16.56%、15.29%、14.01%、10.45%。B3下,與A8水平蛋白質含量相比,A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7分別降低24.50%、21.66%、18.94%、15.47%、14.23%、12.38%、11.14%。因此,在不同的穗肥下,稻米蛋白質含量與施氮量呈現線性增加的關系,B1、B2、B3下蛋白質含量與施氮量回歸方程的R2(擬合優度)分別為0.92**、0.96**、0.96**。

注:*、**分別表示差異顯著(P<0.05)、極顯著(P<0.01),下同。Note:* and ** indicate significant (P<0.05) and extremely significant (P<0.01) differences ,respectively. The same below.圖1 不同穗肥下施肥量與蛋白質含量的關系Fig.1 Relationship between fertilization amount and protein content under different panicle fertilizers

兩年間6個品種的蛋白質含量及食味值的測定結果相似,以2021年的數據為例(圖2)。結果表明,6個品種之間的蛋白質含量、食味值差異較大,其中C1蛋白質含量最低,食味值最高,C6蛋白質含量最高,食味值最低。6個品種蛋白質含量由高到低的順序為C6>C5>C2>C3>C4>C1,C6蛋白質含量較C5、C2、C3、C4、C1分別極顯著提高2.99%、5.04%、10.43%、12.23%、15.63%,食味值由高到低的順序為C1>C4>C3>C2>C5>C6,C6食味值較C5、C2、C3、C4、C1分別極顯著降低1.17%、2.89%、3.54%、7.93%、12.09%。由此可知,不同品種的稻米蛋白質含量及食味值差異較大,蛋白質含量較低的品種其食味值較高。

注:數據后不同小、大寫字母分別表示同一試驗因素不同處理間差異顯著(P<0.05)、極顯著(P<0.01)。Note: Different lowercase and uppercase letters indicate significant (P<0.05) and extremely significant (P<0.01) differences among treatments under the same experimental factor, respectively.圖2 不同品種稻米的蛋白質含量及食味值比較Fig.2 Comparison of protein content and taste value in grains of different varieties

2.2 蛋白質含量與食味值的關系

如圖3所示,食味值與蛋白質含量呈線性遞減關系,即稻米蛋白質含量越高,水稻食味值評分越低。線性回歸方程的擬合優度R2=0.93**,達到極顯著水平。

圖3 蛋白質含量與食味值的關系Fig.3 Relationship between protein content and taste value

2.3 葉片SPAD值的比較

2.3.1 氮肥試驗中水稻葉片SPAD值的比較 如圖4所示,在施氮量A的影響下,水稻頂部3片葉SPAD值與施氮量呈線性正相關,即隨著施氮量的增加,葉片SPAD值亦增加,SPAD值與施氮量的回歸方程R2分別為0.98**、0.96**、0.98**,達到極顯著水平。各施氮水平下,水稻頂部3片葉SPAD表現出L2>L1>L3的關系。

圖4 T1時期施氮量與頂部葉片SPAD值的關系Fig.4 Relationship between nitrogen application rate and SPAD value of top leaves during T1 period

圖5結果表明,不同穗肥下,T2時期水稻頂部3片葉的SPAD值與施氮量呈線性正相關,其回歸方程R2均達到極顯著水平。在B1、B2、B3下,3張葉片SPAD值大小關系均為:L2>L1>L3, B2、B3水平頂部3片葉SPAD值高于B1。

圖5 T2時期不同穗肥下施氮量與頂部葉片SPAD值的關系Fig.5 Relationship between nitrogen fertilization rate and SPAD value of top leaves under different panicle fertilizers during T2 period

在圖6中,T3時期3張葉片SPAD值大小關系為:L1>L2>L3,頂一葉的SPAD值為最高值,不同葉片SPAD值與施氮量表現為線性正相關,回歸方程的R2為極顯著水平。在同等施氮量下,T3時期的葉片SPAD值表現出略高于T2時期的趨勢。

圖6 T3時期不同穗肥下施氮量與頂部葉片SPAD值的關系Fig.6 Relationship between nitrogen fertilization rate and SPAD value of top leaves under different panicle fertilizers during T3 period

綜上,在T1～T2時期水稻頂部葉片SPAD值呈現降低趨勢,T2～T3時期水稻頂部葉片SPAD值動態升高。由此可知,水稻頂部葉片在T1～T3時期經歷了“黑-黃-黑”葉色交替現象,且不同時期水稻頂部葉片SPAD值分布規律差異較大,但與施氮量均表現出線性關系。提高氮肥投入量使葉位之間的SPAD值差值減小,在T2和T3時期變化更為明顯。

2.3.2 不同水稻品種冠層葉片SPAD值的比較 在圖7中,6個供試品種在T1時期頂部3片葉SPAD值大小關系均為:L2>L1>L3。在T2時期,品種C1和C2頂部3片葉SPAD值大小關系為:L2>L1>L3,品種C3、C4 、C5和C6 頂部3片葉SPAD值大小關系為L2>L3>L1。T3時期5個供試品種頂部3片葉SPAD值大小關系均為L1>L2>L3。由此可知,6個供試品種在T1、T2時期均為功能葉頂2葉SPAD值最高,在T3時期以功能葉頂一葉SPAD值最高。不同品種SPAD值在T1～T2時期呈現動態下降趨勢,在T2～T3時期表現為動態上升。由此可知,不同水稻品種頂部葉片SPAD值分布規律及數值有較大差異,但不同水稻品種在T1～T3時期會出現 “黑-黃-黑”葉色交替現象。

圖7 不同品種不同時期頂部葉片SPAD值的比較Fig.7 Comparison of SPAD values in top leaves of different varieties at different stages

2.4 葉片SPAD值及其衍生指標與蛋白質含量的關系

利用試驗1和試驗2的兩年數據對頂部3片葉SPAD值與稻米蛋白質含量相關性分析進行指標篩選,表5結果顯示,在氮肥梯度試驗中,3個時期下單片葉SPAD值與蛋白質含量相關性均達到極顯著相關,而在品種試驗中單片葉的SPAD值與其蛋白質含量的相關性未能達到顯著水平。由此可知,借助單片葉SPAD值進行蛋白質含量預測受品種差異的影響具有一定困難。借助衍生指標篩選的結果顯示,在3個生育時期共選出3個指標SPAD(L1+L2+L3)/3、SPADL2×L3/mean、SPADL1×L2×L3 /mean,其中SPAD(L1+L2+L3)/3在氮肥試驗中3個時期的相關系數分別為0.81**、0.83**、0.81**,在品種試驗中相關系數分別為0.85**、0.85**、0.86**。SPADL2×L3/mean在氮肥試驗中3個時期的相關系數分別為0.81**、0.82**、0.82**;在品種試驗中相關系數分別為0.84**、0.82**、0.86**。SPADL1×L2×L3/mean在氮肥試驗中3個時期的相關系數分別為0.70*、0.83**、0.84**,在品種試驗中R2分別為0.72*、0.78*、0.89**。3個指標與蛋白質含量均呈現正相關關系。

表5 頂部葉片SPAD值及其衍生指標與蛋白質含量的相關性分析Table 5 Correlation analysis of canopy leaf SPAD and its derivative indexes and protein content

對表5篩選的指標進行回歸分析,結果如表6所示,不同時期的衍生指標SPAD(L1+L2+L3)/3、SPADL2×L3/mean、SPADL1×L2×L3/mean與蛋白質含量擬合方程均為線性關系,SPAD(L1+L2+L3)/3在3個時期的R2分別為0.75**、0.74**、0.72**,SPADL2×L3/meanR2分別為0.75**、0.72**、0.72**,SPADL1×L2×L3/meanR2分別為0.76**、0.77**、0.77**,均達到極顯著水平。

表6 不同時期SPAD指標和蛋白質含量的擬合方程Table 6 Fitting equations of SPAD index and protein content in different periods

2.5 測試與檢驗

利用試驗3的試驗資料對SPAD衍生指標與蛋白質含量的回歸方程進行檢驗,采用根均方差 (RMSE)、對稱平均絕對百分比誤差(SMAPE)、預測精度(P-k)進行定量評估。圖8結果表明,SPAD(L1+L2+L3)/3在TI、T2、T3時期的P-k分別為0.04、0.15、0.04,SPADL2×L3/mean分別為0.15、0.11、0.11,SPADL1×L2×L3/mean3個時期的預測值與真實值呈現一定的線性關系,R2達到極顯著水平,但其與蛋白質含量基準線(Y=X,預測值與真實值相同)偏差較遠,預測精度較差,其P-k分別為0.94、0.49、0.87。TI、T2、T3時期SPAD(L1+L2+L3)/3的RMSE分別為0.07、0.07、0.11,SMAPE分別為0.71%、0.66%、1.16%, SPADL2×L3/mean的RMSE分別為0.09、0.10、0.07,SMAPE分別為0.98%、1.09%、0.75%(表7)。因此,SPAD(L1+L2+L3)/3和SPADL2×L3/mean顯示出模擬值和觀測值間良好的擬合關系,較指標SPADL1×L2×L3/mean監測具有較高的敏感性和穩定性,指標SPADL1×L2×L3/mean在檢測過程中可以排除。

注:預測精度(P-k)為Y=X的斜率1和真實值與預測值回歸方程斜率之間差的絕對值,P-k越小,預測精度越高。Note: The prediction accuracy (P-k) is the absolute value of the slope 1 of Y=X and the slope of the regression equation between the real value and the predicted value. The smaller the P-k, the higher the prediction accuracy.圖8 基于SPAD(L1+L2+L3)/3 、SPADL2×L3/mean、SPADL1×L2×L3/mean的籽粒蛋白質含量真實值與預測值的1∶1關系圖Fig.8 1∶1 relationship between the actual value and predicted value of grain protein content based on SPAD(L1+L2+L3)/3, SPADL2×L3/mean, SPADL1×L2×L3/mean

表7 SPAD指標的RMSE、 SMAPE值Table 7 RMSE and SMAPE values of SPAD indicators

3 討 論

3.1 水稻頂部葉片SPAD 值的動態變化特征

葉綠素是植物進行光合作用的主要化學物質,其含量的高低會直接影響作物的光合能力,而水稻對氮素的吸收、同化與運轉能夠影響其葉片的葉綠素含量[23]。本研究結果表明,水稻不同時期和不同葉位的SPAD值與施氮量均呈現線性關系,并且提高氮肥的投入量能夠減少葉位間SPAD的差值,這與李剛華等[22]研究結果一致。SPAD葉綠素儀讀數大小和植株氮素之間的關系取決于品種、施氮量及測定時期,氮肥的施用水平、施用時間等不同的田間管理措施不會改變施氮量與SPAD值的線性關系[25],卻能夠改變水稻冠層葉片“黑黃”出現的時間以及交替變化波動的幅度[26]。黃影華等[27]研究稱不同水稻品種葉片SPAD值均隨生育進程的推進表現為降低趨勢,而其他研究認為水稻頂部葉片SPAD值的降低呈現的是二次動態下降,并非簡單的線性降低,表現為葉片顏色“黑-黃-黑”交替[28-29]。本試驗的研究結果與后者一致,即SPAD值從幼穗分化期至孕穗期下降,進入抽穗期后開始回升,隨著生育期的推進,齊穗期SPAD值又開始降低。通過分析,出現SPAD值動態變化的原因可能是水稻在營養生長期頂部葉片積累了大量的氮素,氮素逐漸增加,致使葉片顏色加深,SPAD值升高,隨著生育期的推進,水稻生殖生長利用前期葉片積累氮素主要進行幼穗分化,葉片顏色變淺,SPAD值降低。此后葉片持續光合,儲存大量氮素,葉片可利用的氮素增加,致使葉片顏色加深,SPAD值回升[30]。水稻進入灌漿期直至成熟收獲,葉片積累的氮素轉移至稻米并合成蛋白質,葉片顏色越來越黃,SPAD值會顯著降低,所以成熟期葉片SPAD值越低,則頂部葉片殘留的氮素含量較少,說明氮素向稻米轉運的較多,從而稻米中的蛋白質含量合成較多[31]。因此,葉片氮素含量與SPAD值和施氮量密切相關,葉綠素計讀數在一定程度能夠反映植株葉片及籽粒的氮質量分數。

3.2 SPAD值動態變化特征與蛋白質含量的關系

SPAD值動態變化很好地反映了水稻的生理代謝特征,SPAD值較大時,葉片顏色表現為深綠,植株氮素充足,此時植株體內氮代謝較強,蛋白質合成較多[26]。而SPAD值較小時,葉片的顏色表現為淺綠,則表明植株氮素不足,植株以碳代謝為主,氮代謝會衰退,此時蛋白質合成減弱但同化物積累增多[32]。所以葉片SPAD值和蛋白質含量具有密切聯系,前人在秈稻[17]和其他作物中做了相關研究。王增裕等[33]發現小麥在花后第4周的周期內,籽粒含氮量與葉片含氮量的降低值表現為顯著正相關關系。高飛等[34]研究表明有效預測小麥籽粒蛋白質含量的媒介是旗葉SPAD 值的遞減速率。張賢等[35]發現在白三葉營養生長期內,葉片蛋白質含量與SPAD值呈正相關;在開花期內,兩者之間呈負相關。王文石等[36]研究則表明黑麥草拔節期、孕穗期葉片SPAD值與其干草中粗蛋白質含量表現出顯著正相關。在本研究中,利用單葉片SPAD值預測蛋白質含量受品種差異影響較大,較難實現。而衍生指標SPAD(L1+L2+L3)/3、SPADL2×L3/mean、SPADL1×L2×L3/mean均與籽粒蛋白質含量呈正相關關系,3個指標與蛋白質含量回歸方程的R2均達到了極顯著水平,所以利用衍生指標可有效降低品種差異帶來的影響。通過對指標進一步的測試與檢驗,指標SPAD(L1+L2+L3)/3和SPADL2×L3/mean顯示出模擬值和觀測值間良好的擬合關系,并且兩個指標具有較高的敏感性和穩定性。指標SPADL1×L2×L3/mean預測精度較差的原因可能是SPAD值測定的精確度易受水稻品種、生長時期和生長環境等因素的影響[37-38,28],而蛋白質受田間氣候因素及環境影響會發生遺傳變異[39]。因此,借助SPAD(L1+L2+L3)/3和SPADL2×L3/mean指標可有效降低品種及環境差異帶來的影響,實現在選種或收獲前通過頂部葉片的SPAD值預測稻米蛋白質含量的目的,達到按質收獲的要求。

3.3 稻米蛋白質含量對食味值的影響

蛋白質作為稻米重要組成成分,其含量相對較低,僅占稻米的 8%左右,但對稻米食味品質有著不可忽視的作用[40]。大部分學者認為稻米蛋白質含量偏高,會造成米飯硬度變大,黏度降低,色澤變差,稻米食味值顯著下降[41-42],也有學者研究發現稻米的蛋白質含量較高,其食味值不一定降低[43-44]。本研究通過分析稻米蛋白質含量和食味值的關系(圖3)發現在一定范圍內,稻米蛋白質含量與食味值呈線性負相關關系,這與前者的研究一致。而錢春榮等[45]指出食味值與蛋白質含量并不是簡單的線性關系,這與本試驗研究結果不同。關于稻米蛋白質含量對食味值的影響機理,有學者提出稻米蛋白質含量影響食味品質的原因是前者能夠影響淀粉結構的合成或作用于淀粉糊化過程而產生的間接效應,如Martin等[46]、謝黎虹等[47]用蛋白酶酶解蛋白質后,發現RVA(Rapid Visco-Analyser)上升段的斜率發生變化,說明蛋白質通過水合改變淀粉的吸水量而影響米飯質地。還有研究認為如果蛋白質含量變高,會促使籽粒結構緊密,大量蛋白體填塞在淀粉體間的空隙而與淀粉緊密結合,打破蛋白質網絡使淀粉糊化就需要更多的能量,同樣會導致稻米淀粉糊化膨脹受到抑制[48-49],從而降低蒸煮食味品質。所以稻米蛋白質含量增高致使食味品質降低是直接效應還是蛋白質作用于淀粉而產生的間接效應,還需要更為深入的研究才能確定。

4 結 論

通過分析2020—2021年試驗處理間蛋白質含量、食味值、SPAD值的差異,本研究得出以下結論:

(1)增施氮肥會極顯著提高稻米的蛋白質含量并降低其食味值;不同品種蛋白質含量差異較大,蛋白質含量較高的品種食味值偏低,且稻米食味值與蛋白質含量之間存在線性關系。

(2)不同時期、不同葉位的SPAD值與施氮量均呈現線性關系,并且提高氮肥的投入量能減少葉位間SPAD值的差值。不同水稻品種的SPAD值分布差異較大,冠層葉色“黑黃交替”現象在不同施氮量、不同品種下均會出現。

(3)篩選出的指標SPAD(L1+L2+L3)/3、SPADL2×L3/mean能夠有效降低品種及環境差異對預測結果的影響,兩個指標與蛋白質含量表現為線性關系。

綜上,借助指標 SPAD(L1+L2+L3)/3、SPADL2×L3/mean能夠快速、無損、實時預測稻米蛋白質含量高低從而判定其蒸煮食味品質的優劣。