強葉片功能的植物品種篩選方法與流程

本發明屬于農作物品種選育技術領域。具體而言，本發明涉及強葉片功能的植物篩選方法，特別是玉米品種的篩選，具體涉及到應用玉米葉片光合作用強度、葉片溫度、葉綠素含量、氮素含量、熒光參數PI(abs)等指標綜合篩選強葉片功能的玉米品種的方法。

背景技術：

全球變暖趨勢明顯，IPCC第四次評估報告顯示，過去100年全球地面溫度升高了0.74℃，預測本世界末氣溫將增加1.1～6.4℃。1951～2009年中國平均溫度上升了1.38℃，變暖速率達到每10年升高0.23℃。《中國應對氣候變化國家方案》(2007)指出，未來我國氣候變暖趨勢將進一步加劇。與2000年相比，2020年平均溫度將升高1.3-2℃，2050年可能將升高2.3～3.3℃。利用區域氣候模式(RCM)對中國未來氣候進行預估，結果表明：本世紀末中國冬、夏季和年平均氣溫將較本世紀初分別上升3.6℃、3.8℃和3.5℃，未來中國大部分地區日最高和最低氣溫將顯著升高，極端天氣和高溫事件呈增加趨勢。

2015年3月21日，世界氣象組織發布2015年氣候狀況聲明，聲明稱受人類活動和強厄爾尼諾的影響，2015年全球溫度屢破紀錄，高溫熱浪侵襲全球多國，多地溫度創新高。2015年是自有現代觀測以來最熱的年份，比1961～1990年平均值高出約0.76℃。熱浪、暴雨、極度干旱和熱帶氣旋等極端天氣增多。其中93％的余熱被釋放到海洋中，海洋溫度明顯升高，海平面上升突破新紀錄，這一氣候趨勢還將持續。

2015年12月12日，全球195個國家通過了具有歷史意義的全球氣候變化新協議《巴黎協定》。各方同意將全球平均氣溫升幅與前工業化時期相比控制在2℃以內，并繼續努力爭取把溫度升幅限定在1.5℃之內，以大幅減少氣候變化的風險和影響。

中國科學家利用區域氣候模式(RCM)對中國未來氣候進行預估，結果表明：本世紀末中國冬、夏季和年平均氣溫將分別上升3.6℃、3.8℃和3.5℃，未來中國大部分地區日最高和最低氣溫將顯著升高，極端天氣和高溫事件呈增加趨勢。

玉米是世界第一大種植作物，黃淮海地區是我國最大的玉米產區，隨著全球氣候變暖,高溫脅迫對玉米的影響日益突出。光合作用是作物產量形成的基礎，也是對高溫最為敏感的生理反應之一，高溫對光合作用抑制效應明顯。玉米屬喜溫作物，在生長發育過程中需要相對較高的溫度，但溫度過高會對玉米的光合作用過程、光合產物積累和產量形成造成不良影響。

培育葉片高光效耐高溫玉米品種是應對氣候變暖、提高和穩定玉米產量的有效途徑。現有的植物光合作用測定方法效率較低，使用較多的儀器LI-6400便攜式光合作用測量儀(以下簡稱LI-6400)雖然可以測定光合速率、氣孔導度、細胞間的二氧化碳濃度、環境參數等多種指標，但是效率極低。不適合對大量資源材料的篩選，而且測定受環境條件影響大，晴天方可測定，多云、陰雨天氣不能測定，局限性大。每天最多測定3-4個品種(資源)的各項參數。儀器較重，包括主機、探頭等，土壤潮濕、葉片潮濕、有水時也不能測定。而育種上需要對大量材料進行鑒定和篩選，一直沒有合適的方法。玉米生育期較短，一般100天左右，生育后期葉片衰老和生育前期葉片太小無法測定，適合測定光合作用的時間很短，很容易因天氣原因，導致不能利用LI-6400儀器測定光合作用參數。尋找快速、高效的測定方法篩選高光效、耐高溫玉米品種是個亟待解決的問題。

技術實現要素：

發明目的：針對這一問題，本發明篩選出快速測定葉片溫度、葉片葉綠素含量、葉片氮素含量、熒光參數PI(abs)等指標的快速方法，篩選出葉片光合效率高、耐高溫玉米材料，再測定少量重點材料光合速率的方法，可以作為篩選玉米葉片耐高溫高光效篩選的方法。我們發現，當氣溫在35℃以上時，葉片的溫度、與氣溫的溫差、葉片的葉綠素含量、葉片氮素含量、PI(abs)等指標與LI-6400測得的參數間關系密切。而測定氣溫等參數，雖然參數少，但非常方便、快速。LI-6400雖然參數多，但測定非常低效。因此對大量玉米材料可以通過葉片溫度、葉綠素、氮素、PI(abs)等指標測定進行篩選，然后再用LI6400進行測定。這樣兩種方法可以互補。既可以對大量材料進行篩選，又可以對少量品種進行全部參數分析。由于玉米葉片的光合作用強度與溫度關系密切，我們發現在適宜的光照、溫度條件下，不同玉米的光合作用強度差異不明顯，在幼苗期(3葉期)和生育后期，不同品種間的光合作用強度差異也不明顯。而在高溫逆境的條件下，不同品種間的光合作用強度差異明顯，因此，高光效、耐高溫品種篩選中選擇測定時期十分重要。但是此方面的篩選沒有相關依據和標準。依據不同溫度下的測定結果，本發明確定了田間測定玉米的逆境溫度為35℃以上，測定的玉米品種間葉片的耐高溫及光合作用能力差異最為明顯。多云、陰雨天氣可以測定。可以在植株葉片上進行測定，在田間不出現高溫時，也可以將葉片中部剪斷，帶回實驗室進行35℃高溫處理后，再進行光合作用及其它各項參數測定。在秋冬季，不適合田間種植玉米時，可以在溫室內培養玉米植株，取葉片進行35℃高溫處理后，再進行光合作用及其它各項參數測定。本發明所指的強葉片功能指的是高光效、耐高溫等指標綜合性能好的植物品種。

本發明所要解決的第一個技術問題是提供了強葉片功能的植物品種篩選方法。

本發明還要解決的技術問題是提供強葉片功能的玉米品種篩選方法。

技術方案：為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案如下：強葉片功能的植物品種篩選方法，包括以下步驟：

1)、在環境溫度達到35℃及以上時，測定多品種植物的葉片溫度、葉片溫度與氣溫的差異篩選得到葉片溫度低的葉片；

2)、在環境溫度達到35℃及以上時，測定多品種植物的葉片葉綠素含量篩選得到葉綠素含量高的葉片；

3)、在環境溫度達到35℃以上時，測定多品種植物的葉片氮素含量篩選得到氮素含量高的葉片；

4)在環境溫度達到35℃及以上時，測定多品種植物的葉片熒光參數PI篩選得到熒光參數高的葉片；

5)通過步驟1)～4)篩選出來的葉片，在環境溫度為35℃以上時，用光合作用測定儀測定光合作用速率，篩選出高光效的組合或品種；

6)再通過對篩選出的高光效的組合進行光響應、二氧化碳響應參數進行系統測定，確定環境因子，特別是溫度對光合作用的影響，篩選出高光合作用耐高溫的組合或品種即強葉片功能植物組合或品種。

其中，上述植物品種為玉米。我們選擇的玉米品種有蘇玉19、蘇玉30、浚單20、浚單29和鄭單958；其中，蘇玉30、鄭單958和浚單20在高溫期葉片溫度、氮素含量、葉綠素含量的葉片功能好；其中，蘇玉30的葉片功能最好。

其中，上述測定地點為田間或溫室內。

其中，上述測定時間為北京時間下午13:00～14:00。

我們通過實驗驗證高種植密度對高位葉片的葉綠素含量和光合特性影響較小。因此我們選取倒四葉為測量葉。

其中，上述每個植物品種測定6株～10株。

當植物品種為玉米時，強葉片功能的玉米品種篩選包括以下步驟：

1)在田間溫度為35℃及以上時，下午13：00～14:00，在田間測定玉米葉片的溫度、葉片溫度與氣溫的差異，每個植株測定倒4葉，每個品種測定6～10株，求平均值，蘇玉30作為對照；

2)在田間溫度為35℃及以上時，下午13：00～14:00，在田間測定玉米葉片的葉綠素含量，每個植株測定倒4葉，每個品種測定6～10株，求平均值，蘇玉30作為對照；

3)在田間溫度為35℃及以上時，下午13：00～14:00，在田間測定玉米葉片的氮素含量，每個植株測定倒4葉，每個品種測定6～10株，求平均值，蘇玉30作為對照；

4)在田間溫度為35℃及以上時，直接在田間測定葉片的熒光參數，當田間無高溫時，每品種選6～10株，橫向剪取半張倒四葉葉片，用濕紗布包裹，裝入保鮮袋，帶回實驗室，35℃處理30分鐘后，測定葉片的熒光參數，蘇玉30作為對照；

5)通過步驟1)～5)篩選出來的結果，從大量玉米材料中選出葉片功能好的玉米材料，從這些材料中，選出8個組合或品種，用LI-6400光合作用測定儀，在田間日最高溫度達到35℃及以上時，下午13：00～14:00，測定光合作用速率的數值，篩選出高光效的組合或品種；

6)再選出3-4個品種或組合進行光響應、二氧化碳響應等參數進行系統測定，確定環境因子，特別是溫度對光合作用的影響，篩選出高光合作用耐高溫的組合或品種即強葉片功能玉米的組合或品種。

當田間不適宜玉米生長時，可以在溫室盆栽，每盆種1株，7葉期，測定倒4葉的溫度、葉綠素及氮素含量，每個品種測定6～10株，求平均值，蘇玉30作為對照；每個品種選5株，每株剪半片葉，帶回實驗室，35℃處理30分鐘后，測定葉片的熒光參數PI。

有益效果：與現有技術相比，本發明具有以下優點：

1、本發明提供了一種綜合應用玉米葉片光合作用強度、葉片溫度、葉溫與氣溫差、葉綠素含量、氮素含量、熒光參數PI(abs)等指標從大批量品種中篩選葉片高光效、抗高溫玉米品種的方法，克服了因資源量過多，分析工作量太大，不能離體測定，難以將光合效率分析儀LI-6400高效運用于玉米及其它作物育種的難題；

2、發現玉米葉片的溫度、氣溫與葉溫的差異、PI(abs)等指標與LI-6400測定的凈光合速率(Pn)間有明顯的相關。確立了通過梯度篩選、多指標結合的育種體系，以確定高光效、耐高溫的強葉片功能玉米品種的方法，形成了完整的玉米高光效、葉片耐高溫組合的高效篩選技術體系；

3、確立了高溫期(氣溫>＝35℃時)為篩選育種的最佳室內離體和田間活體篩選的溫度，測定結果更可靠；此高溫在長江及黃河流域是夏季經常出現的高溫天氣，每年均可以在此溫度逆境下測定玉米葉片的功能。

4、可以對大量材料進行高通量篩選，因為葉溫測定每個樣品僅需要3-4秒鐘；

5、發現種植密度不影響玉米植株上部葉片在高溫下的葉綠素含量和凈光合速率。可采用常規種植密度(每畝5000株)作為測定材料的種植密度；

6、確定蘇玉30可以作為測定對照，因為該品種的葉片功能大于多數普通品種；

7、葉片溫度、葉綠素含量、氮素含量的測定對天氣條件要求不高，晴天、陰天均可以測定；

8、以13:00-14:00為前期測量時段，減少了大批量資源全天測量時的環境誤差；

9、確定了室內測定玉米葉片功能的方法。田間和室內互相補充，活體與離體相結合。提高了測定的可靠性。

10、本發明的強功能玉米葉片高效篩選技術體系具有以下優點：1)操作簡便；2)對鑒定條件要求較低；3)活體測定對玉米正常生長無影響；4)大幅度減輕了大量材料鑒定的工作量；5)多種指標和方法互補，克服單一指標重復性差、不夠準確的問題，多指標結合鑒定，提高了可靠性。本發明方法和結果為開展與利用玉米葉片光合作用強度、葉片溫度、葉綠素含量、氮素含量等指標篩選葉片高光效、抗高溫玉米品種提供了新的途徑和依據。本發明克服了玉米葉片優異功能品種篩選中缺方法、缺標準、缺對照、效率低、準確性低的問題，為高通量篩選葉片功能強的玉米品種提供了有效的方法。

附圖說明

圖1-1、第一日不同時刻不同玉米品種葉片溫度日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖1-2、第二日不同時刻不同玉米品種葉片溫度日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖1-3、第三日不同時刻不同玉米品種葉片溫度日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖2-1、第一日不同時刻不同玉米品種氮素含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖2-2、第二日不同時刻不同玉米品種氮素含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖2-3、第三日不同時刻不同玉米品種氮素含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖3-1、第一日不同時刻不同玉米品種葉綠素含量含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖3-2、第二日不同時刻不同玉米品種葉綠素含量含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖3-3、第三日不同時刻不同玉米品種葉綠素含量含量日變化；橫坐標表示不同時刻；

圖4-1、高溫期不同玉米品種葉片熒光參數PI(abs)；高溫期指的溫度高于等于35℃；

圖4-2、2016年六合實驗地氣溫情況；縱坐標代表溫度；

圖5-1、不同玉米品種不同時刻田間凈光合速率Pn日變化；橫坐標表示不同時刻；縱坐標photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

圖5-2、不同玉米品種田間氣孔導度Cond日變化；橫坐標表示不同時刻；縱坐標Cond(μmol·m-²·s^-1)；

圖5-3、不同玉米品種田間蒸騰速率Tr日變化；橫坐標表示不同時刻；縱坐標Trmmol(g·m-²·h^-1)；

圖5-4、不同玉米品種光響應曲線；橫坐標代表PARi(μmol/m²·s)；縱坐標photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

圖5-5、不同玉米品種CO₂響應曲線；橫坐標代表CO₂的濃度(mol/l)；縱坐標photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

圖6-1、種植密度對拔節期不同葉位葉片葉綠素a含量的影響；

圖6-2、種植密度對灌漿期不同葉位葉片葉綠素a含量的影響；

圖6-3、種植密度對灌漿期不同葉位葉片總葉綠素含量的影響；

圖7-1、灌漿期不同種植密度下不同葉位玉米葉片光響應曲線；

圖7-2、灌漿期不同種植密度下玉米不同葉位光飽和點變化。

具體實施方式

下面將結合實施例對本發明的實施方案進行詳細描述，但是本領域技術人員將會理解，下列實施例僅用于說明本發明，而不應視為限定本發明的范圍。實施例中未注明具體條件者，按照常規條件或制造商建議的條件進行。所用試劑或儀器未注明生產廠商者，均為可以通過市購獲得的常規產品。

實施例1：

前期實驗：我們對不同種植密度、不同葉位對玉米葉片葉綠素含量和葉片光響應曲線的影響進行了相關實驗。

(1)葉片葉綠素(Chl)含量的測定：于玉米拔節期和灌漿期分別取鄭單958第3、6(棒三葉)、9葉(自基部開始計數)的葉綠素含量，其中第6葉位玉米的棒三葉。用水沖洗、擦干、備用，以葉片中部為測定部位。每個葉片在中部用直徑9mm打孔器打孔，取6個圓形葉片,稱重后放于15ml試管中，用10毫升80％丙酮在室溫為25℃條件下避光浸泡24h，浸泡過程中混勻，葉片完全變白后用可見光分光光度計(721)分別測量663nm、645nm處的光密度值，根據計算公式計算葉綠素a(Chla)和葉綠素b(Chlb)的含量。

葉片葉綠素含量是作物產量潛力的決定因素，高種植密度對不同生育期葉片葉綠素含量有重要影響。灌漿期，相同種植密度條件下，植株不同葉位葉片的葉綠素a含量表現為第3葉葉綠素a含量最低，隨著葉位的升高，葉綠素a含量逐漸增加；拔節期4.5萬株·hm-2處理下，第3、6、9葉的葉綠素含量均無顯著差異，但9.0萬株·hm^-2處理下，第3、6、9葉的葉綠素含量差異顯著。在不同種植密度條件下，灌漿期第3葉葉綠素含量明顯低于第6、9葉的葉綠素含量。與拔節期葉綠素含量相比，灌漿期不同葉位葉片葉綠素含量均有明顯升高；拔節期和灌漿期葉綠素含量差異顯著(P<0.05)，灌漿期葉綠素含量平均增長了51.4％(圖6-1、6-2)，這有利于干物質積累。隨著種植密度的增加，灌漿期第3葉葉綠素含量呈現先增加后降低的趨勢(圖6-3)；9.0萬株·hm^-2處理下第3葉葉綠素含量顯著低于其他種植密度處理下葉綠素含量，而第6、9葉葉綠素含量在各個密度處理下沒有顯著差異。表明高種植密度能夠加速第3葉葉綠素含量的降低。

(2)光響應參數測定：于晴朗無云晴天，用美國Licor公司的Li-6400便攜式光合儀分別測定不同密度處理的不同葉位全展葉的光響應曲線，重復3次。光合光響應曲線的測定于上午8:00至11:30，采用開放式氣體通路，葉片溫度為25℃，相對濕度(RH)為50-70％，光合光通量密度(PPFD)分別設置為2000μmol·m^-2·s^-1、1800μmol·m^-2·s^-1、1600μmol·m^-2·s^-1、1200μmol·m^-2·s^-1、800μmol·m^-2·s^-1、400μmol·m^-2·s^-1、100μmol·m^-2·s^-1和0μmol·m^-2·s^-1(紅藍光源)，然后利用光合助手進行數據擬合，計算光飽和點(LSP)、凈光合速率(Pn)等參數。

種植密度對葉片的光能利用能力有顯著的影響(圖7-1，A:4.5萬株·hm^-2；B:6萬株·hm^-2；C:7.5萬株·hm^-2；D:9萬株·hm^-2)，當光合光通量密度(PPFD)>800μmol·m^-2·s^-1時，除了9萬株·hm^-2，其他種植密度的第3、6、9葉之間的凈光合速率(Pn)無顯著差異。而當PPFD>800μmol·m^-2·s^-1時，相同種植密度條件下，第3、6、9葉的Pn差異明顯；第6、9葉的Pn顯著高于第3葉。不同種植密度間，第6、9葉的Pn沒有明顯的變化，而第3片葉的Pn隨著種植密度的增加呈現先增加后降低的趨勢。在9萬株·hm^-2處理下第3葉的Pn下降最顯著，與4.5萬株·hm^-2處理第3葉的Pn持平。這些結果表明，高種植密度對不同葉位葉片的光合能力，尤其是對第3葉CO₂同化能力有較大的影響。

不同密度間，隨著種植密度的升高，第3葉光飽和點(LSP)逐漸增加，而第9葉的LSP則表現出下降的趨勢；隨著種植密度的升高，第3片葉與第9片葉之間的光飽和點之間的差距逐漸縮小(圖7-2)。這些結果表明高種植密度對群體中不同葉位葉片的光能吸收補償作用不利。

綜上，高種植密度影響玉米下部葉片的光合特性。高種植密度下第3片葉的葉綠素含量也出現明顯下降。高種植密度導致第3葉Pn下降最明顯。第3片葉的LSP隨著種植密度的升高上升明顯，但是上部葉片的LSP沒有明顯下降。雖然第3葉葉綠素含量的部分原因可能是由于第3葉的衰老引起，但是高種植密度能夠進一步加速葉綠素含量的下降，進而影響第3葉Pn的下降。當種植密度達到6-7萬株·hm-2時，第3葉的光飽和點和凈光合速率沒有明顯的降低；第3葉受脅迫較輕，說明6-7萬株·hm-2處理對鄭單958第3葉光合特性的影響較小。所以高種植密度對高位葉片的葉綠素含量和光合特性影響較小。倒四葉為上部葉片，這也是我們選取倒四葉(倒4葉是從上部開始計數的第四片葉片)為測量葉的原因！

實施例2高溫期不同玉米品種葉片溫度、氮素含量、葉綠素含量測定

5個玉米品種(蘇玉19、蘇玉30、浚單20、浚單29和鄭單958)種植，隨機區組種植，每小區6行，行長5米。密度每畝5000株。于2016年7月28日、29日、30日，當日最高溫達到35℃時，用植物營養測定儀(LYS-4N，中國)測定每個組合或品種倒4葉的溫度、葉綠素含量、含氮量等指標，每個材料選10株，求平均值。選出葉片功能好(即高溫期葉片溫度低、葉綠素含量高、氮素含量高)的材料3份。其中，葉片溫度愈低，說明通過蒸騰作用降溫的能力愈強，葉片的酶活性愈高，功能愈好，葉片溫度愈低，葉溫與氣溫的差異愈大葉片抗高溫的能力愈強。葉片葉綠素含量愈高，葉片的功能愈好。葉片的氮素含量愈高，葉片的功能愈好。

通過三天對不同玉米品種葉片溫度日變化的測量，發現蘇玉19的葉溫最高，蘇玉30次之，其次為浚單20和浚單29，鄭單958的葉溫最低，且三天的數據并無差異，可見葉溫的差異具有較強穩定性(圖1-1、圖1-2、圖1-3)。在氮素含量方面，依舊是蘇玉19最高、且基本處于較高水平；其次，鄭單958基本保持第二高位，且穩定性較好；蘇玉30、浚單29和浚單20的氮素日變化較大且含量位低位(圖2-1、圖2-2、圖2-3)。葉綠素含量在其日變化中振動幅度較大，在13:00-14:00期間，表現較好的有蘇玉19、蘇玉30和鄭單958，但其穩定性較低(圖3-1、圖3-2、圖3-3)。綜合三組數據分析，選取蘇玉30、鄭單958和浚單20三個品種。

實施例3葉片熒光參數PI(abs)的測定

2016年8月5日、8月11日和8月17日，這三天20：00左右，自然條件下暗處理半小時以上，在六合試驗點玉米揚花期選取倒四葉為測量葉，蘇玉19、蘇玉30、鄭單958、浚單20和浚單29五個品種每個品種9個重復，利用植物葉綠素效率分析儀(Handy PEA，Hansatech，英國)測定PI(abs)(吸收光能為基礎的性能指數)參數。

如圖4-1，PI(abs)在經過高溫期后，數值有所降低。結合六合的天氣情況(圖4-2)可以分析，在到8月11日前，氣溫均未達到或高于35℃，11日至17日之間經歷了一次高溫。PI(abs)在11日達到最大值后開始下降，在高溫脅迫的壓力下PI(abs)得以下降。可見，高溫對PI(abs)參數有降低作用。通過對比分析對照品種蘇玉30，我們選擇鄭單958、蘇玉30和浚單20為優選品種。以進行下一步實驗。

實施例4不同玉米品種葉片LI-6400光合測定儀相關測定

2016年8月18日，用LI6400光合測定儀(LI-COR，LI-6400XT便攜式光合作用測量系統，美國)，在下午13:00～14:00測定葉片的光合速率。2016年8月19日，對最后選取3份材料蘇玉30、鄭單958和浚單20進行光響應和二氧化碳響應等參數的測定，確定溫度與光合參數的關系。

測定方法：在晴朗無云晴天，用LI-6400光合測定儀，分別測定不同品種的倒4葉的光合速率、光響應和二氧化碳響應曲線，重復3次。

光合光響應和二氧化碳響應曲線的測定于上午8:00至11:30，采用開放式氣體通路，葉片溫度為25℃，相對濕度(RH)為50～70％，光合強度(PARi)分別設置為2000μmol·m^-2·s^-1、1800μmol·m^-2·s^-1、1600μmol·m^-2·s^-1、1200μmol·m^-2·s^-1、800μmol·m^-2·s^-1、400μmol·m^-2·s^-1、100和0μmol·m^-2·s^-1(紅藍光源)，然后利用光合助手進行數據擬合，計算光飽和點(LSP)、凈光合速率(Pn)等參數。

通過在高溫期對不同玉米品種田間光合速率的測定，可見蘇玉30的凈光合速率Pn表現最好，鄭單958和浚單20次之，且鄭單958的振幅變化較大(圖5-1)；在氣孔導度Cond日變化中，表現最好的依舊是蘇玉30，其次是鄭單958和浚單20，兩者不同時刻的變化均較大(圖5-2)；田間蒸騰速率(Tr:Trmmol)方面，整體的趨勢和比較和凈光合速率Pn相近，蘇玉30表現最好，鄭單958和浚單20次之(圖5-3)。

通過繪制三品種玉米的光響應曲線，我們可以看出：整體趨勢上，蘇玉30的曲線最高，鄭單958的曲線最低，浚單20的曲線居中；其中浚單20，在光合強度PARi>1000μmol·m^-2·s^-1時，下降趨勢最為明顯(圖5-4)；另外，從CO₂響應曲線可以看出：浚單20表現最好，其次為鄭單958，最后為蘇玉30(圖5-5)。綜合所述，蘇玉30為良好的高溫玉米品種。

其中，品種蘇玉30在2009～2010年參加東南玉米品種區域試驗，兩年平均畝產482.6千克，比對照農大108增產19.9％。2010年生產試驗，平均畝產476.1千克，比對照農大108增產15.6％。2013～2015年，蘇玉30作為夏播品種在淮北地區的泗洪縣4個玉米萬畝高產創建示范片種植，平均畝產量712.5kg，比對照品種金海5號增產12.6％，最高產量726.5kg，表現出高產、穗大、早熟、抗病以及抗逆性強等突出優勢。在本研究發現不同地區不同溫度下蘇玉30的光合效率均位于前列，這說明本方法可作為篩選熱穩定性品種的可靠性。

盡管本發明的具體實施方式已經得到詳細描述，本領域技術人員將會理解。根據已經公開的所有教導，可以對那些細節進行各種修改和替換，這些均在本發明的保護范圍內。本發明的全部范圍由所附專利要求極其任何等同物給出。