2.2.5  不同化學(xué)藥劑對棉鈴空間分布的影響

2.2.5.1  對成鈴空間分布的影響

從表2-3可知，棉鈴占比總體呈現(xiàn)由下而上、由里及外逐漸遞減的規(guī)律，棉鈴主要集中在中下部內(nèi)圍果節(jié)。從棉鈴縱向分布來看，2019年，A1B1、A1B2處理下部鈴占比較低，其中A1B2處理較其它處理顯著降低8.34%- 11.67%，而A1B2處理的中部鈴占比較高，比除CK2外其它處理顯著增高7.33%—8.33%，上部鈴占比表現(xiàn)為A1B1處理下最高，達(dá)15.33%，較CK2 顯著增高5.33%；2020年，中下部棉鈴占比在各處理下沒有差異，其差異主要集中在上部鈴，A3B5處理下上部鈴占比達(dá)18.0%，較處理A3B4、A2B2、CK1、CK2分別顯著增高2.33%、2.67%、3.67%、7.27%；從棉鈴橫向分布來看，兩年間各處理下內(nèi)圍鈴之間、外圍鈴之間均沒有顯著差異。

表2-3 不同化學(xué)藥劑對成鈴空間分布的影響

注：各數(shù)值后不同小寫字母表示處理間在0.05水平上存在顯著差異。

2.2.5.2  對吐絮鈴空間分布的影響

吐絮情況是反映棉花群體生長整齊度的指標(biāo)之一，也是直接影響棉花產(chǎn)量及收獲的重要因素。從吐絮期棉鈴?fù)滦趼实目臻g分布（圖2-4）來看，棉鈴?fù)滦醪课恢饕�集中在棉株中下部果枝、�?nèi)圍果節(jié)。不同空間位置棉鈴?fù)滦趼什町愝^大，其中2019年棉花中部果枝的內(nèi)圍果節(jié)各處理吐絮率平均在20.0%—42.5%之間，下部果枝的內(nèi)圍果節(jié)各處理的吐絮率平均在36.67%—65.0%之間，A1B1、A1B2處理的中下部果枝內(nèi)圍果節(jié)吐絮率較低，分別為28.33%、31.67，較CK2低16.25%、12.91%，A2B2處理達(dá)53.75%，較CK1、CK2分別提高2.08%、9.17%；2020年棉花中部果枝的內(nèi)圍果節(jié)各處理的吐絮率平均在29.58%—35.0%之間，下部果枝的內(nèi)圍果節(jié)各處理吐絮率平均在49.17%—56.67%之間，中下部果枝內(nèi)圍果節(jié)吐絮率表現(xiàn)為A3B5>A2B3>A2B2>CK1>A3B4>CK2，其中A3B5較其它處理高出2.5%—5.83%。這說明A3B5處理對棉花群體進(jìn)行集中吐絮具有促進(jìn)作用。

圖2-4 不同化學(xué)藥劑對吐絮鈴空間分布的影響

2.2.6  不同化學(xué)藥劑對棉花產(chǎn)量及其構(gòu)成因素的影響

由表2-4可知，2019年棉花單株鈴數(shù)在A2B2處理下達(dá)最高，較其它處理高出0.3- 3.3個(gè)，且與CK2存在顯著性差異，而A1B1、A1B2處理分別較CK2顯著減少1.8、1.7個(gè)，且其單鈴重較CK2分別顯著降低6.27%、8.43%，最終產(chǎn)量表現(xiàn)為A2B2>CK1>A 2B1>CK2>A1B1>A1B2，其中A2B2分別較CK1、CK2提高2.5%、16.9%，并與CK2存在顯著性差異；2020年棉花單株鈴數(shù)在A2B3、A3B5處理下表現(xiàn)較高，比CK2分別顯著增加1.7、1.6個(gè)，各處理之間單鈴重沒有差異，最終產(chǎn)量表現(xiàn)為A2B3>A3B5>A2B2>CK1>A3B4>CK2，其中A2B3、A3B5處理分別較其它處理提高6.31%- 19.19%、4.93%- 17.64%，且均與CK2存在顯著性差異。

表2-4 不同化學(xué)打頂劑對棉花產(chǎn)量及其構(gòu)成因素的影響

注：各數(shù)值后不同小寫字母表示處理間在0.05水平上存在顯著差異。

2.2.7  棉花植株形態(tài)指標(biāo)與產(chǎn)量的相關(guān)性分析

2.2.7.1  棉花植株形態(tài)相關(guān)性狀及產(chǎn)量的皮爾遜相關(guān)矩陣

利用相關(guān)分析研究棉株形態(tài)指標(biāo)與產(chǎn)量之間的相關(guān)關(guān)系，使用Pearson相關(guān)系數(shù)表示相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱程度。由圖2-5可知，產(chǎn)量與株高、株寬、上部果枝長度、上部成鈴率、中下部吐絮率共5項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系系數(shù)值呈現(xiàn)出顯著性，具體來看，產(chǎn)量與株高呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性；與株寬呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性；與上部果枝長度呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性；與上部成鈴率呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性；與中下部吐絮率呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性。除此之外，株高與果枝數(shù)、上部成鈴率；主莖節(jié)間長與株寬、果枝夾角、角度指數(shù)存在極顯著正相關(guān)；株寬與果枝夾角、角度指數(shù)存在極顯著正相關(guān)，與中下部吐絮率存在極顯著負(fù)相關(guān)；果枝數(shù)與上部成鈴數(shù)呈極顯著正相關(guān)、與中下部吐絮率呈顯著負(fù)相關(guān)；上部果枝長度與上部成鈴率呈極顯著負(fù)相關(guān)；果枝夾角與角度指數(shù)呈極顯著正相關(guān)，與中下部吐絮率呈極顯著負(fù)相關(guān)。

圖2-5 棉花植株形態(tài)相關(guān)性狀及產(chǎn)量的皮爾遜相關(guān)矩陣

注：SCY：產(chǎn)量；PH：株高；IL：主莖節(jié)間長；PW：株寬；FBN：果枝數(shù)；FBL：上部果枝長度；BA：果枝夾角；AI：角度指數(shù)；UBR：上部成鈴率；FRLMP：中下部吐絮率。“*”表示在0.05水平上差異顯著；“**”表示在0.01水平上差異顯著；“***”表示在0.001水平上差異顯著。

2.2.7.2  棉花植株形態(tài)相關(guān)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度分析

從表2-5可知，棉花產(chǎn)量與其植株形態(tài)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度范圍在0.519-0.753之間，其中與產(chǎn)量最為密切的指標(biāo)是上部成鈴率和果枝數(shù)，分別達(dá)0.753、0.745，其次與產(chǎn)量關(guān)系密切的指標(biāo)是株高，關(guān)聯(lián)度達(dá)0.741。與產(chǎn)量關(guān)系密切的前四項(xiàng)指標(biāo)均是與棉株縱向生長優(yōu)勢有關(guān)，這說明，不同化學(xué)藥劑處理主要通過改變棉花縱向生長，增加果枝數(shù)、提高上部成鈴率，最終實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)增收。

表2-5 棉花植株形態(tài)相關(guān)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度分析

2.2.8  不同化學(xué)藥劑對棉花經(jīng)濟(jì)效益的影響

由表2-6可知，2019年籽棉收益在A2B2處理下達(dá)到最大，高出其它處理2.5%—63.7%，在將藥劑及噴施成本考慮在內(nèi)以后，籽棉經(jīng)濟(jì)效益表現(xiàn)為CK1>A2B2>A2B1>CK2> A1B1>A1B2，其中A2B2較CK1降低1.56%，較CK2顯著增加15.35%，而處理A1B1、A1B2減產(chǎn)較為嚴(yán)重，其中A1B1較CK1、CK2分別顯著降低39.69%、51.95%，A1B2較CK1、CK2分別顯著降低43.42%、54.92%；2020年籽棉收益在A2B3處理下達(dá)到最大，較其它處理提高1.3%- 19.19%，在除去藥劑及機(jī)車成本以后，各處理下籽棉經(jīng)濟(jì)效益表現(xiàn)為A3B5>A2B3>CK1>A2B2>A3B4>CK2，其中A3B5、A2B3處理分別較CK2顯著增高19.81%、19.18%，較CK1處理分別增加7.98%、7.42%。

表2-6 不同化學(xué)藥劑對棉花經(jīng)濟(jì)效益的影響

注：各數(shù)值后不同小寫字母表示處理間在0.05水平上存在顯著差異。2019年籽棉單價(jià)為5.2元/千克，2020年籽棉單價(jià)為5.8元/千克，人工打頂費(fèi)用均為60元/畝，調(diào)節(jié)劑費(fèi)用為ABA6.5元/克、CPPU 5.8元/克、S33070.65元/克、MH0.472元/克、ETH0.08元/克。

2.3  討論

植物生長調(diào)節(jié)劑地合理應(yīng)用對棉花的株型結(jié)構(gòu)有著重要影響。研究發(fā)現(xiàn)，采用DPC處理后的棉花株型表現(xiàn)更為緊湊，并且棉田通風(fēng)透光性較好（趙強(qiáng)等，2011a）。ABA作為一種較強(qiáng)的植物生長抑制劑，對作物主莖伸長生長、腋芽生長的抑制，莖粗的增加等具有顯著作用，（李琬等，2021；趙益等，2020）。S3307作為一種低毒且高效的植物生長延緩劑，可以顯著降低株高，控制旺長，同時(shí)可以減小果柄長度，增大莖粗，對降低植株重心高度起到有效作用（鐘瑞春等，2015；梁建秋等，2017）。CPPU是一種苯基脲類的CTK化合物，是目前人工合成的CTK中具有較高生理活性的植物生長調(diào)節(jié)劑，不同濃度CPPU處理對樹木、草地、開花植物地瘋長具有抑制作用。本研究發(fā)現(xiàn)，不同化學(xué)藥劑均在一定程度上減緩了棉株頂部生長，但最終株高高于人工打頂，這可能是在藥劑噴施后，棉株對藥劑的吸收存在較長時(shí)間，因而頂部得以緩慢生長，并向側(cè)邊延伸果枝，最終與CK相比主莖節(jié)間長縮短、果枝數(shù)增加、株寬和角度指數(shù)減小，這可能是因?yàn)槔倨?/span>ABA和S3307共同抑制了棉株頂部GA₃合成，減弱了棉株縱橫生長，而鈴期ABA與MH復(fù)配的化學(xué)藥劑在加入S3307之后對頂端生長抑制效果達(dá)到最佳，這說明三者對棉株頂端抑制起到了協(xié)同作用。作為能夠抑制內(nèi)源IAA合成的植物生長調(diào)節(jié)劑：ETH，在與S3307的復(fù)配下也起到了相同作用效果。而ABA+CPPU在棉株蕾期噴施后，棉株頂部嫩葉出現(xiàn)枯黃且凋落的情況，這可能是由于施用濃度過高造成了棉株的枯葉現(xiàn)象，但植株并沒有因此停止生長，后期極易出現(xiàn)返青現(xiàn)象。

棉株優(yōu)質(zhì)鈴的數(shù)量與其縱橫生長是否平衡有著緊密關(guān)系（陳德華等，2005）。縱向生長過旺，會(huì)使棉株單鈴重下降，不利于產(chǎn)量提高，而橫向生長過旺，棉花冠層的通風(fēng)透光性能就會(huì)嚴(yán)重下降，最終導(dǎo)致產(chǎn)量難以提高。前人研究發(fā)現(xiàn)，化學(xué)打頂處理后的棉花單株結(jié)鈴數(shù)比人工打頂?shù)亩啵�其中棉花的成鈴�?yōu)勢主要集中在棉株上部，中下部成鈴數(shù)沒有顯著差異（趙強(qiáng)等，2011a；董春玲等，2013；徐新霞等，2015；徐宇強(qiáng)等，2014）。本研究結(jié)果與上述一致，各處理除A1B1、A1B2外其它處理中下部果枝成鈴率沒有差異，成鈴率的優(yōu)勢主要集中在上部果枝，其中處理A3B5的上部成鈴率最高，且相較于A2B2，A3B5的中下部吐絮率更高，這可能是因?yàn)?/span>S3307與ETH分別抑制了內(nèi)源GA₃生物合成、降低了IAA水平，從而減弱棉花頂部生長，使養(yǎng)分集中運(yùn)輸給側(cè)枝生長，在此期間ETH通過影響棉鈴內(nèi)源激素平衡，促進(jìn)棉花光合產(chǎn)物向棉鈴轉(zhuǎn)運(yùn)，使光合產(chǎn)物的供應(yīng)與棉鈴的成熟吐絮實(shí)現(xiàn)高度同步，最終提高籽棉產(chǎn)量。而蕾期噴施含CPPU成分的處理，可能因?yàn)轫敳咳~片泛黃，葉片光合作用下降，以至向側(cè)枝生長運(yùn)輸?shù)墓夂袭a(chǎn)物減少，所以中下部成鈴率較低，而后期出現(xiàn)貪青晚熟現(xiàn)象，致其吐絮率下降。

棉花產(chǎn)量主要由單位面積內(nèi)的收獲株數(shù)、單株鈴數(shù)、單鈴重等決定（張志剛等，2003）。其中對產(chǎn)量貢獻(xiàn)最大的是單株鈴數(shù)，其次是單鈴重。植物生長調(diào)節(jié)劑的應(yīng)用對棉花產(chǎn)量形成具有較大的調(diào)控潛力（李新宇等，2009）。有研究表明，外源噴施植物生長調(diào)節(jié)劑可以增加棉花的單株鈴數(shù)以及單鈴重，從而達(dá)到增產(chǎn)增收的效果（劉帥等，2018；李雪等，2009）。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2020年不同化學(xué)藥劑處理下棉花產(chǎn)量均有所提高，且產(chǎn)量構(gòu)成優(yōu)勢主要體現(xiàn)在單株結(jié)鈴數(shù)，其中A2B3、A3B5單株結(jié)鈴數(shù)較高，其產(chǎn)量也處于較高水平。

化學(xué)打頂成本是棉花凈收益中不可忽視的一部分。與人工打頂所需費(fèi)用相比，化學(xué)藥劑中ABA價(jià)格較高，致使其打頂總成本高于人工打頂，但在含ABA的復(fù)配調(diào)節(jié)劑A2B3處理下，籽棉產(chǎn)量大幅提高，其產(chǎn)生的收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工打頂，進(jìn)而也就彌補(bǔ)了個(gè)別主成分調(diào)節(jié)劑所造成的較高成本，而A3B5處理在除去成本后，凈效益與A2B3相當(dāng)，其組合性價(jià)比更高。

第3章  復(fù)配型化學(xué)藥劑對棉花干物質(zhì)與內(nèi)源激素的影響

棉花具有無限生長特性，棉株花芽分化開始即標(biāo)志著生殖生長的出現(xiàn)，此后棉株葉片、莖稈等營養(yǎng)器官的生長與現(xiàn)蕾、開花、結(jié)鈴等生殖器官的生長共存，該階段營養(yǎng)生長和生殖生長二者并進(jìn)時(shí)間較長，且存在互相促進(jìn)同時(shí)又互相限制的關(guān)系，在此時(shí)期，若不控制棉株?duì)I養(yǎng)生長，棉田則會(huì)易出現(xiàn)棉株高大、冠層遮蔽嚴(yán)重等問題，對棉株群體通風(fēng)透光不利，會(huì)減少光合物質(zhì)向生殖生長的轉(zhuǎn)運(yùn)比例，最終造成產(chǎn)量低下（鄭澤榮等，1980）。長期以來，棉花生產(chǎn)中普遍采用的人工打頂方式，是指人工摘除棉株頂尖生長部位，調(diào)整養(yǎng)分分布位置，使?fàn)I養(yǎng)生長向生殖生長的過渡（Ren et al.，2013）。但人工打頂費(fèi)時(shí)費(fèi)工，勞動(dòng)效率低下，在我國植棉業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)過程中，研制出能夠取代人工打頂?shù)募夹g(shù)手段顯得尤為重要。目前，棉花生產(chǎn)上逐步大面積應(yīng)用的化學(xué)打頂技術(shù)是利用植物生長調(diào)節(jié)劑進(jìn)行控制頂尖生長的技術(shù)措施。植物生長調(diào)節(jié)劑是一類可以調(diào)控植物的生長、分化和發(fā)育，能夠促進(jìn)、抑制或者改變植物的生長，并刺激植株內(nèi)源激素產(chǎn)生相對的響應(yīng)（Davies ，2010；Rademacher et al.，2015）。植物生長調(diào)節(jié)劑在許多作物上的應(yīng)用已經(jīng)取得顯著作用效果（Gupta et al.，2003；Gao et al.，2017；文廷剛等，2020）。然而，應(yīng)用于棉花化學(xué)打頂技術(shù)的植物生長調(diào)節(jié)劑對棉株生殖生長與營養(yǎng)生長的調(diào)控規(guī)律及其作用機(jī)理有待進(jìn)一步明確。

本章節(jié)通過分析比較棉花光合作用基礎(chǔ)、干物質(zhì)積累分配規(guī)律及內(nèi)源激素等指標(biāo)在不同化學(xué)藥劑處理下的響應(yīng)程度，明確棉花生殖生長與營養(yǎng)生長在不同處理下的變化特征，篩選出對棉花生長發(fā)育平衡具有調(diào)控效應(yīng)的最優(yōu)化學(xué)藥劑，為實(shí)現(xiàn)棉花輕簡化栽培提供理論依據(jù)。

3.1  材料與方法

3.1.1  試驗(yàn)設(shè)計(jì)

同第二章。

3.1.2  測定項(xiàng)目及方法

3.1.2.1  SPAD

采用日本產(chǎn)SPAD-502型葉綠素計(jì)進(jìn)行測定，從棉花盛蕾期開始，在各小區(qū)隨機(jī)選取10株具有相同長勢的棉花，測量棉花植株倒四葉相對葉綠素含量，在葉片的上、中、下部各測一次，取平均值作為該葉片的SPAD值。

3.1.2.2  葉面積

盛蕾期開始每隔15天左右于棉花主要生育時(shí)期測定一次，各小區(qū)選取三株長勢具有代表性的棉花，將每株葉片取下平鋪在白紙板上進(jìn)行拍照，利用Matlab軟件對照片進(jìn)行處理、提取，計(jì)算葉面積（cm²），再利用以下公式計(jì)算葉面積指數(shù)：

LAI（m²·m^-2）=單株總?cè)~面積(m²·plant^-1)×單位面積總株數(shù)（plant）/單位土地面積 （m²）

3.1.2.3  干物質(zhì)重量

在棉花各主要生育時(shí)期內(nèi)（盛蕾期（FS）、盛花期（FF）、盛鈴前期（EFB）、盛鈴后期（LFB）、吐絮期（BO）），于各小區(qū)選取3株長勢具有代表性且一致的棉花將其子葉節(jié)以上，分解為葉片、莖稈和生殖器官，于烘箱中105℃下殺青30min后，再調(diào)溫至85℃烘干，再分別測定各器官干物質(zhì)重量。

利用Logistic方程（王士紅等，2020）對單株棉花生殖器官及營養(yǎng)器官干物質(zhì)重量分別進(jìn)行擬合。

3.1.2.4  內(nèi)源激素

分別在蕾、鈴期各階段噴施完后1d、2d、5d、10d于每個(gè)小區(qū)隨機(jī)選取3片棉花倒四葉，人工打頂后取倒三葉，用錫紙包裹，液氮冷凍，于-80℃的低溫冰箱保存，采用酶聯(lián)免疫法對棉株倒四葉葉片中IAA、GA₃、ABA、CTK的含量進(jìn)行測定。

3.1.3  數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析

試驗(yàn)數(shù)據(jù)選用Excel 2019進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選用SPSS 25.0進(jìn)行方差分析，選用Duncan法檢驗(yàn)處理間差異，用Origin 2019 b作圖，用CurveExpert1.4進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合分析。