河套灌区是内蒙古重要的粮食主产区，玉米和向日葵是该区的主要作物。由于地处干旱与半干旱气候区，干旱多风，降水量少，蒸发强烈，属典型的绿洲农业气候，霜冻、低温冷害、干热风和潮塌等农业气象灾害危害严重。霜冻是河套灌区发生频率较高的农业气象灾害，对当地农业生产影响较大。

霜冻是制约我国北方农业生产发展的主要气象灾害之一。国内众多学者围绕霜冻发生的时间、灾损评估、遥感监测及霜冻对作物器官生理生化等方面进行了系统的研究，取得了众多研究成果。研究表明，霜冻的发生与危害，不仅与天气条件、地形有关，而且与作物的种类、品种、发育期、长势有关^{[1, 2, 3, 4]}。霜冻指标的研究是判断霜冻危害的关键，多年来针对北方喜温作物和果树的霜冻指标研究较多^{[5, 6]}，但多局限于植物形态变化(死亡率和冻伤率)与温度的关系方面^{[7, 8, 9, 10, 11, 12]}，从细胞水平上冯玉香等曾研究得出霜冻与细胞解冻速率和冰核细菌的数量有关^[3]，为细化霜冻指标提供了基础。目前国内普遍采用前苏联的霜冻指标，各地根据实际情况对该指标进行修订，制定当地霜冻的气候指标。如：张晓煜等从对霜冻危害程度起决定作用的低温和低温持续时间等关键因子入手，确定宁夏小麦、玉米两种作物发生不同程度霜冻的最低气温指标。向日葵霜冻指标方面研究的文献较少^[11]。不同的作物及同一作物在不同地区、不同生长时期对霜冻的敏感性不同，即发生同一霜冻时作物的响应不同，因此需要因地制宜建立不同的温度指标。

根据植物细胞的“过冷却现象”判断植物的低温反应是近年发展起来的新技术。李盼华等应用过冷却点现象对早春开花植物的抗寒性进行排序^[12]，李彦慧等依据植物的过冷却点和结冰点来选育新品种，并把该方法应用到引种栽培研究中^{[13, 14, 15, 16]}，另外，该技术也被应用到果蔬的微冻保鲜技术研究中^[17]。本文选取河套灌区玉米和向日葵为试验材料，利用MSX-2F人工模拟霜箱系统模拟自然霜冻的降温过程，通过测定两种作物幼苗叶片的温度变化情况和过冷却点、结冰点温度的出现时间，分析作物受冻的临界温度；并与植株受害后的形态变化比较，探讨霜冻关键温度，以期为确定霜冻指标的阈值提供依据。本研究对深入了解河套灌区玉米、向日葵的霜冻机理，合理确定霜冻指标，选育优质、抗寒品种及霜冻预报都具有理论和实际意义，并可为构建河套灌区主要作物的农业气象灾害指标体系和当地气候资源开发利用提供科学依据。

试验地设在宁夏回族自治区气象科学研究所，时间为2012年5月29日—6月5日，并于2013年6月进行了向日葵的补充试验。试验材料为盆栽玉米、向日葵幼苗。幼苗实行分4期播种，每期相隔5d(5月4日、5月9日、5月14日、5月19日)，用穴盘进行育苗，每次育3盘，待幼苗长到2片叶时，选择大小均匀的幼苗移栽入直径为10cm，高度为15cm的花盘，每花盆定植2株。各降温过程每个叶龄幼苗至少设置4次重复(根据实际幼苗存活的数量情况)。

玉米为中晚熟品种科河8号，幼苗按生长发育进度记录实际叶龄，范围为2—5.3叶龄，拉直叶子的最大高度范围为4.4—33.2cm；向日葵为中早熟食用杂交种LD5009，实际记录叶龄范围为1.0—4.2对，到叶心的高度范围为4.0—15.6cm。根据试验材料及试验设计，对不同叶龄(LA)幼苗霜冻后的受损情况进行统计，叶龄分为LA<3、3≤LA<4、4≤LA 3个区间。试验采用MSX-2F人工模拟霜箱系统，内设40只热电偶温度传感器，每只传感器按照10s的间隔记录数据，监测试验材料的温度变化。系统能够根据设定好的降温曲线模拟霜冻过程。

冻害对植物的影响主要是由于细胞结冰引起的。当温度下降到零度以下时，植物组织可降至冰点而不结冰，必须达到过冷却点才结冰，这种现象称为“过冷却现象”。当环境温度降到一定程度时，植物体细胞溶液从液态转变为固态时释放潜热，会出现温度骤然上升，温度变化曲线出现峰值跳跃的现象，该峰的起点温度就是过冷却点；回升到一定温度后，植物体内冰晶核形成，温度不再上升，晶 体增长，放热与吸热处于平衡状态，此时温度即结冰点。植物组织的过冷却点和结冰点并不是确定的值，而是一个温度区间，常随各种因素(季节、环境等)而变化^{[18, 19, 20, 21, 22]}。

为了掌握河套灌区主要作物玉米、向日葵经受霜冻降温过程植株温度的变化及受冻害临界温度，本试验共设计最低温度为-6、-5、-4、-3、-2、-1℃等6个自然降温模拟过程(图 1)，每次模拟过程选取不同叶龄玉米、向日葵幼苗至少10株放入霜箱(每次约24株)，将PT-100型热电偶温度传感器探头夹在植株叶片上，温度传感器与FrosTem40数据采集系统和电脑连接，每隔10s记录1次，自动连续记录组织温度变化，以此确定玉米、向日葵的过冷却点、结冰点及受霜冻危害的临界温度指标。

图 1 各降温模拟过程的温度设定 Fig. 1 The temperature setting of every cooling process simulation

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试验完成后24h统计幼苗的冻伤(死)情况，3d后补充观测植株死亡情况。受冻程度的划分：未受冻、轻度受冻(叶缘有冻伤)、中度受冻(1、2片叶冻死)、严重受冻(茎、叶均受冻，但3d以后新叶长出)、特重(植株死亡)。

表 1的统计结果显示：在-6℃降温模拟过程中，玉米幼苗、向日葵幼苗全部冻死；-5℃降温模拟过程中，玉米幼苗全部冻死，向日葵幼苗冻伤率为30%，死亡率为60%；-4℃降温模拟过程中，玉米幼苗冻伤率为45.83%，死亡率为12.5%，向日葵幼苗冻伤率为30.77%，死亡率为7.69%；-3℃降温模拟过程中，玉米幼苗冻伤率为22.22%，死亡率为22.22%，向日葵幼苗全部未受冻；-2℃降温模拟过程中，玉米幼苗、向日葵幼苗全部未受冻；-1℃降温模拟过程中，玉米幼苗全部未受冻。

在-6℃降温模拟过程中，96%的玉米幼苗和71%的向日葵幼苗监测到过冷却点和结冰点；在-5℃降温模拟过程中，全部玉米幼苗和91%的向日葵幼苗监测到比较明显的过冷却点和结冰点(图 2，图 3)，未监测到的可能是由于植株与探头接触不良所致。

图 2 -6℃降温过程向日葵过冷却点 Fig. 2 The super cooling points of sunflower in process of lowest temperature -6℃

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图 3 -5℃降温过程玉米过冷却点 Fig. 3 The super cooling points of corn in process of lowest temperature -5℃

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(1)玉米和向日葵幼苗的过冷却点和结冰点范围不同。由表 2可见，玉米幼苗过冷却点的范围为-3.6—-5.6℃之间，向日葵幼苗过冷却点的范围为-3.3—-6.0℃之间；玉米幼苗的平均过冷却点温度为-4.30℃，向日葵幼苗的平均过冷却点温度为-4.75℃。玉米幼苗结冰点的范围为-2.7—-4.7℃之间，向日葵幼苗结冰点的范围为-2.4—-4.6℃之间。

(2)玉米和向日葵幼苗越大，其结冰危害临界温度越低。由表 2可见，对玉米而言，叶龄≤3幼苗的结冰危害临界温度为-3.79℃，3<叶龄≤4幼苗的结冰危害临界温度为-4.44℃，叶龄>4幼苗的结冰危害临界温度为-4.68℃。对向日葵幼苗而言，叶龄≤3幼苗的结冰危害临界温度为-4.51℃，3<叶龄≤4幼苗的结冰危害临界温度为-4.69℃，叶龄>4幼苗的结冰危害临界温度为-5.50℃。对比分析的结果还表明：叶龄相同的情况下，向日葵幼苗的结冰危害临界温度比玉米低。

(3)玉米、向日葵幼苗的苗龄越大，组织的过冷却能力越大，抗寒性越强。组织的过冷能力用结冰点与过冷却点温度之差来表示，温度差(即温度的“跃升值”)越大，组织的过冷能力越强。玉米幼苗的平均“跃升值”为0.86℃，而向日葵幼苗的平均“跃升值”为1.29℃，表明向日葵幼苗的平均抗寒性比玉米强。

(4)玉米幼苗的叶龄、高度与抗寒性的之间存在显著的相关关系。由表 3可见，玉米幼苗的叶龄、高度与过冷却点均呈现极显著的负相关(显著性水平0.01)，结冰点和幼苗的叶龄、高度均呈现显著的负相关(显著性水平0.05)，表明玉米幼苗苗龄越大、高度越高其过冷却点越低，结冰点越低，抗寒性越强。玉米叶龄、高度与组织过冷能力呈现极显著正相关，也表明玉米叶龄越大，高度越高，组织过冷能力越高。两次试验数据综合分析，向日葵幼苗的苗龄、高度和过冷却点、结冰点、组织过冷能力之间相关不显著。

(5)图 4和图 5玉米幼苗的过冷却点频率统计表明，85%的玉米幼苗过冷却点分布在-3.5—-5℃之间，而72%的向日葵幼苗的过冷却点分布在-4.0—-5.5℃之间。结合各降温模拟过程中幼苗冻伤率及死亡率的统计，表明向日葵的抗寒能力比玉米强。

图 4 玉米幼苗过冷却点频率分布 Fig. 4 The frequency of super cooling points of corn

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图 5 向日葵幼苗过冷却点频率分布 Fig. 5 The frequency of super cooling points of Sunflower

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本文通过6个最低温度设定为-6℃—-1℃降温模拟过程，观察玉米、向日葵幼苗的受冻情况，监测整个过程植株的温度及其变化情况。

(1)玉米幼苗全部致死的最低温度为-5℃降温；向日葵幼苗全部致死的最低温度为-6℃。玉米幼苗的过冷却点主要分布在-3.5—-5℃之间，而向日葵幼苗的过冷却点主要分布在-4.0—-5.5℃之间。表明向日葵的抗寒能力比玉米强。

(2)玉米幼苗的叶龄越大、高度越高，则其过冷却点和结冰点均越低，组织过冷能力越高，抗寒性越强。

已有的关于霜冻指标的研究，多集中在气候指标方面，比如最低温度及其持续时间等，但由于霜冻及其发生条件的复杂性和气象要素观测资料的不连续性，气温等外部环境条件往往不能真实反映霜冻对作物损伤的真实过程。因此，本文采用MSX-2F人工模拟霜箱系统，每隔10s监测整个降温过程植株叶温的变化情况，通过设定不同梯度的降温过程，通过分析叶温的变化规律，确定作物受冻的临界温度。MSX-2F人工模拟霜箱系统在国内应用比较广泛，但多用于确定果树及动物受冻害过程中的临界温度^{[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]}。用该仪器确定主要作物遭受霜冻灾害临界温度的研究少有报道。霜冻灾害是限制内蒙古河套地区粮食生产的主要气象灾害，确定该地区主要作物不同发育时期的霜冻临界温度具有重要的理论及实际意义，本文的试验结果可为不同地区确定主要作物霜冻灾害的临界温度提供很好的参考依据。

本研究在设定的降温过程中，霜箱内只能控制温度条件，其它要素如：湿度、风速、光照等均无法控制，箱内环境条件与自然环境会有差别。因此，该试验结果还需要与霜冻发生的实际情况进行对比，从而确定符合当地实情的作物不同发育期遭受霜冻灾害的临界温度。根据对河套地区实际霜冻发生过程气象数据的统计分析：实际降温过程最低气温一般发生在5:00—6:00，模拟时段共12h，起始时间为17:00—18:00，实际气温为7—15℃之间。本试验为了让幼苗有一个逐渐适应的过程，因此，将霜箱实际温度设为降温过程的起始温度。为了得到平稳的降温模拟过程，每隔半个小时设定一个温度值。因此，降温模拟过程与实际降温过程也有差别。考虑最低温度是影响作物霜冻的最重要指标，该设置的模拟降温过程不影响作物霜冻关键温度的分析。