灌水次數對綠洲春玉米田氮素損失及水氮利用效率的影響

史鑫蕊，徐 強，胡克林※，李思恩

0 引 言

石羊河是河西走廊內陸河流域之一，處于黃土、青藏、蒙新三大高原的交匯處。特殊的地理條件和氣候特征決定了該地區干旱頻發，全年平均降雨量為164 mm，主要集中在5—9月份，流域內水資源十分匱乏。農業灌溉量占石羊河流域總用水量的87.7%，區域水資源開發程度已接近飽和[1]，再加上地下水嚴重超采等因素造成了地下水位持續下降、植被退化、土壤鹽漬化及荒漠化等一系列生態環境問題，其承載力相當脆弱[2-3]。與此同時，農民盲目大量施用氮肥，河西走廊地區小麥-玉米帶農田年施氮量達到500～600 kg/hm2，由于當地年灌水量高達1 200 mm，并且施肥后立即灌水，導致土體累積的硝酸鹽大量淋失、水肥資源利用效率較低，造成了嚴重的環境污染[4]。因此，為保證該地區農業的可持續發展，有必要量化不同水氮管理模式下水肥損失途徑，尋找合理的高效節水灌溉模式和最佳施肥方案。

當前對于干旱區不同水肥管理措施的研究已有大量報道。田育豐[5]對石羊河流域春玉米的研究指出施氮量是影響農田水分利用效率的最主要因素，其次是拔節期灌水。馮磊磊等[6]和劉小剛等[7]研究發現石羊河流域武威地區制種玉米產量隨施氮量的增加而增加，全生育期灌水340 mm時，增施氮肥可使產量和灌溉水利用效率同時提高。周始威等[8]對石羊河流域春小麥適宜灌水量的研究表明，灌水上限選擇 80%田間持水量，苗期、拔節期、抽穗期和灌漿期計劃濕潤層深度分別為30、60、50和70 cm時可以達到節水增產的目的。梁浩等[9]對內蒙古阿拉善地區不同水肥管理模式下的土壤水分動態、氮素淋失以及春玉米生長過程進行了模擬，結果發現優化水肥處理的水分滲漏量和氮素淋失量約是傳統處理的一半。楊榮等[10]在黑河綠洲沙地農田的研究結果表明，節水 10%～25%的灌溉水平和225 kg/hm2的施氮水平可以在避免水肥過量投入的基礎上減少土壤氮淋溶對地下水造成的污染威脅。Hu等[11]在內蒙古荒漠綠洲地區的研究也表明減少灌水和施肥量不僅能夠提高水氮利用效率，還能有效減少水分滲漏和硝酸鹽淋洗。然而以上研究主要集中在適宜水肥總量的確定等方面，很少有研究考慮在灌水總量一定時灌溉次數對農田水分滲漏及氮素淋洗動態過程的影響。基于此，本研究利用驗證后的農田水氮管理模型（soil Water Heat Carbon and Nitrogen Simulator，WHCNS），以甘肅省石羊河流域荒漠綠洲農田為例，對不同灌水次數和施肥處理的春玉米農田水氮運移、氮素淋失及水氮利用效率進行了模擬分析，并應用綜合指數法得到了最優水肥管理方案，旨在為荒漠綠洲地區合理水肥管理措施的制定提供技術支持。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

研究區位于甘肅省武威市石羊河流域中國農業大學農業與生態節水試驗站（37°52′N，102°50′E），海拔高度1 580 m，為大陸性溫帶干旱氣候。該區水資源缺乏，地下水埋深約40 m，平均降水量164 mm，而平均水面蒸發量卻大于2 000 mm。光熱資源豐富，年日照時數大于3 000 h，年平均氣溫7.8 ℃，0 ℃以上積溫超過3 550 ℃，無霜期85～165 d。試驗區地下水埋深約14 m，土壤母質為沖積物，土壤剖面質地分層現象比較明顯，土壤性質空間變異性較大，供試土壤基礎理化性質如表1和表2。

表1 土壤理化性質Table 1 Soil physiochemical properties

表2 土壤水力學特性初始值和校準值Table 2 Initial and calibrated values of soil hydraulic properties

1.2 試驗設計

田間試驗供試作物為春玉米，品種為富友968，播種和收獲日期分別為2015年4月19日和9月20日。株行距為30 cm×40 cm，種植密度為7.5萬株/hm2。播種方式為穴播，施肥方式為表面撒施。試驗共設計了 5種灌溉和2種施肥處理。具體的水肥管理措施見表3。

表3 2015年田間試驗水肥處理Table 3 Irrigation and fertilization treatment in field experiment in 2015

灌溉處理：試驗設置了農民傳統和優化灌溉 2種灌水量，優化灌溉又細分為 4種不同的灌水次數處理。傳統灌溉處理（I1）灌水總量為480 mm，分別在拔節、大喇叭、抽穗-揚花和灌漿期灌溉，灌水4次。根據當地的相關研究結果[1,7]，優化灌水總量設定為420 mm，分別灌溉4、5、6和7次，分別對應I2、I3、I4和I5。5個處理每次灌溉量均等分配，灌溉水源為當地地下水，灌溉方式為畦灌。另外，所有處理均未統計冬灌120 mm水量。

施肥處理：試驗設置了傳統（N1）和優化（N2）施肥2種施肥量，2種施肥處理基肥完全相同，追肥量不同。根據當地農民習慣，N1基肥用量分別施用磷酸二銨300 kg/hm2，尿素300 kg/hm2和硫酸鉀150 kg/hm2；分別在拔節期和楊花-吐絲期灌水時追施尿素 168和112 kg/hm2；參考文獻[7]，N2處理的基肥用量同 N1，但2次的追肥量分別為120和80 kg/hm2。由于不同灌水次數處理的灌水時間略有不同，其施肥時間也進行了適當調整（表3）。

傳統灌溉只與N1處理組合，優化灌水次數處理只與N2處理進行組合，共5個水肥處理，分別為I1N1、I2N2、I3N2、I4N2和I5N2。每個處理3次重復，共15個小區，隨機排列，每個小區面積為81.25 m2。

1.3 田間取樣及測定方法

土壤質地采用吸管法測定；土壤容重采用環刀法測定；pH值：酸度計測定，水土比為2.5∶1；有機質：重鉻酸鉀容量法；試驗田安裝有TDR（Time-IPH，IMKO）用來測定土壤含水率，每周測定 1次。在作物關鍵生育期取土樣（0~1.8 m土體，每20 cm 1層，每個小區至少取3點混合），用1 mol/L KCl溶液浸提（水土比為10∶1）土樣，用流動分析儀（Auto Analyzer 3，SEAL）測定土壤無機氮含量。在作物的關鍵生育期取植物樣品進行葉面積指數（leaf area index，LAI），干物質量的動態監測。收獲后取小區中未被干擾的兩行進行考種測定作物產量。氣象數據來自試驗站的小型氣象站，主要包括日降雨量、最高溫度、最低溫度、平均溫度，相對濕度、日均風速等氣象資料。

1.4 WHCNS模型簡介及輸入參數

WHCNS模型以天為步長，由氣象數據和作物生物學參數驅動。它包括氣象、土壤水運動、土壤熱傳導、氮素運移與轉化、有機質周轉、作物生長和田間管理等模塊[12]，采用Penman-Monteith公式估算參考作物蒸散量[13]，Green-Ampt模型模擬土壤水分入滲，Richard's方程模擬土壤水分再分布過程，對流-傳導方程描述土壤熱運動，對流-擴散方程模擬土壤無機氮運移，Daisy模型模擬土壤有機質周轉動態[14]，S123作物模型模擬作物生長發育進程、干物質生產和分配及作物產量[15]，水氮限制下作物產量的模擬通過水氮脅迫校準因子來實現。模型原理詳見文獻[12]。模型已在中國華北平原及西北等地區得到了成功應用[16-17]。

模型輸入包括土壤水力學參數（飽和導水率、飽和體積含水率、萎蔫含水率等）、氮轉化參數、作物遺傳參數。銨態氮和硝態氮在自由水體中的擴散系數分別為1.2和2.4 cm2/d，兩者的縱向彌散系數均取值3.0 cm。參考本模型在綠洲地區應用的結果[17]，選擇土壤氮素轉化相關的參數；銨態氮和硝態氮在自由水體中的擴散系數分別為1.2和2.4 cm2/d，兩者的縱向彌散系數均取值3.0 cm。作物生長發育最低溫度設為 8 ℃，上限溫度為 30 ℃，土壤水力學參數初始值見表2，其他參數初始值見表4。

表4 模型參數校準結果Table 4 Calibrated results of model parameters

1.5 模型模擬效果評價

選擇均方根誤差（root mean square error，RMSE）和一致性指數（d）來評價模型的模擬值與實測值的吻合程度：當RMSE值趨近于0、d趨近于1時，說明模型模擬效果越好，反映模擬值與實測值具有較好的一致性[18]。

2 結果與分析

2.1 模型校準及驗證

以傳統水肥處理實測的土壤含水率、硝態氮含量、干物質量和作物產量數據對模型輸入參數進行校準。本研究采用“試錯法”分別對土壤水力學參數、氮素轉化參數和作物生長發育參數進行調整，使模擬的土壤剖面含水率、土壤無機氮含量、干物質量、LAI和產量與實測值盡量一致。I1N1處理的土壤含水率、硝態氮含量和作物產量的決定系數R2分別為0.68、0.49和0.96。從表5可知，I1N1處理土壤含水率、硝態氮含量和 LAI的 RMSE分別為0.04 cm3/cm3、6.43 mg/kg和0.60 m2/m2，一致性指數d分別為0.89、0.81和0.99，說明模型校準結果較好。模型參數校準結束后，固定所有參數（表 4），采用其余4個優化水肥處理的實測數據對模型進行驗證。圖1為驗證處理的土壤含水率、硝態氮含量、作物產量和LAI的模擬值與實測值的對比情況，其決定系數分別為0.72、0.50、0.85和0.98，且線性回歸方程的斜率都接近于1，P值均小于0.01，說明模型模擬值與實測值吻合較好。

圖1 不同處理各指標模擬值與實測值Fig.1 Simulated and measured value of each index for different treatments

所有處理土壤含水率、硝態氮含量和LAI的模擬效果評價見表5。其中驗證處理的土壤體積含水率的RMSE值范圍為0.03～0.04 cm3/cm3，接近于0，d值范圍為0.77～0.94，接近于1。土壤硝態氮含量的RMSE值范圍為4.32～9.29 mg/kg，d值范圍為0.74～0.80，均在可接受范圍內。驗證處理LAI的RMSE值范圍為0.26～0.56 m2/m2，d值范圍為0.99～1.00，模擬值與實測值吻合程度較好。總體來說，模型模擬的各項指標與實測值之間具有很好的一致性。因此，該模型可以用來模擬分析該地區不同水肥管理下的土壤氮素損失及水氮利用效率。

表5 各處理土壤含水率、硝態氮及葉面積指數的模擬效果Table 5 Simulation results of soil water content, N content and leaf area index for each treatment

表5 各處理土壤含水率、硝態氮及葉面積指數的模擬效果Table 5 Simulation results of soil water content, N content and leaf area index for each treatment

注：d為一致性指數。Note: d is agreement index.

土壤體積含水率Soil volume water content處理土壤硝態氮Soil NO3--N葉面積指數Leaf area index Treatment RMSE/(cm3·cm-3) d RMSE/(mg·kg-1) d RMSE/(m2·m-2) d I1N1 0.04 0.89 6.43 0.81 0.60 0.99 I2N2 0.03 0.90 9.29 0.80 0.56 0.99 I3N2 0.03 0.84 8.81 0.76 0.35 1 I4N2 0.04 0.77 8.04 0.79 0.46 0.99 I5N2 0.03 0.94 4.32 0.74 0.26 1

2.2 灌溉次數對土壤水分滲漏和氮素淋洗動態的影響

不同處理180 cm土體處水分滲漏和氮素淋洗的動態結果見圖2。可以看出，各處理水分滲漏均主要發生在灌水和降雨較多的時期，且每次灌水后都出現 1個峰值。2015年春玉米種植期間總降雨量為148 mm，大的降水有6次，分別在5月20日、6月3日、6月9日、7月4日、7月8日和7月22日。降雨量分別為16.4、11.8、10.6、10.6、15.4和18.2 mm。灌溉導致農田水分輸入過多而使土體達到田間持水量，導致多余的水分向下層不斷移動。在所有灌水處理中，傳統灌水處理第 1次灌水導致的滲漏較低，這可能是由于土壤初期較干，第 1次灌水主要用于土體水分的補充，故滲漏較少。在第2次灌水時（6月30日）出現了明顯的滲漏峰，滲漏量達到13.5 mm，該次滲漏量占總滲漏量的 20%。這可能是由于作物生長前期對水分的需求量較小，而且作物根系較淺，很難吸收利用下層土壤的水分，故灌溉后很容易發生滲漏。隨著春玉米生長后期對水分的需求量不斷增加，因此最后2次灌水都沒有出現大量的水分滲漏。在作物生長末期（9月），降雨量較大，尤其是9月2日到9月10日之間連續降雨，降雨量達到24.6 mm，再加上作物生長末期蒸騰很弱，需水量很少，因此產生了一定的水分滲漏。優化灌水處理減少了灌水總量，水分滲漏量較傳統灌水處理明顯減少，傳統灌水處理全生育期水分滲漏總量為67.0 mm，而優化灌水4、5、6和7次處理的水分滲漏總量分別為44、33、27和24 mm，說明減少單次灌溉量可以明顯減少水分的滲漏損失。

從圖 2可以看出，硝酸鹽淋洗與水分滲漏的動態基本一致。灌溉或較強降雨后均伴隨水分滲漏發生，土壤硝酸鹽淋洗量也隨之增加。在所有處理中，傳統灌水處理（I1N1）在第2次灌水時（6月30日）發生明顯的硝酸鹽淋洗，淋失量達到10.4 kg/hm2，占硝酸鹽淋失總量的17.9%。這與第2次灌溉時作物處于苗期，對水分和養分的需求比較少有關。而后期較多的降雨和灌水并沒有明顯導致土壤硝酸鹽淋洗的增加，這與春玉米后期生長旺盛需水需肥量大，同時根系下扎較深能夠吸收利用深層土壤的水分和養分有關。傳統灌水處理整個生育期氮素淋洗總量為58 kg/hm2，而優化灌水4、5、6和7次處理的氮素淋洗總量分別為35、31、36和11 kg/hm2，這說明少量多次的灌溉能夠有效減少硝酸鹽向土壤深層的淋洗損失。

圖2 2015年不同處理180 cm土體處水分滲漏和硝酸鹽淋洗動態變化Fig.2 Dynamics of water percolation and nitrate leaching at 180 cm depth under different treatments in 2015

2.3 灌溉次數對作物產量、蒸散量及水分利用效率的影響

從表6可知，優化灌水5次處理春玉米產量最高，為 17 077 kg/hm2，其次為傳統灌水 4次處理（16 249 kg/hm2）。優化灌水4、6和7次處理春玉米產量相差不大，大約為15 500 kg/hm2。I2N2處理水分平衡表現為輕微的虧缺（表 6），此處理下的春玉米產量也為最低，可能是由于作物生長期間受到了水分脅迫所致。在灌水總量一定的情況下，增加灌水次數可使得土壤水分維持在相對穩定的水平，從而避免過多的農田水分損失。而過量的灌溉會導致土體水分滲漏和硝酸鹽淋洗量的增加，進而影響最終產量。

表6 2015年不同灌水次數處理的土壤水分平衡及其利用效率Table 6 Water balance and water use efficiency (WUE) under treatments with different irrigation times in 2015

模型模擬得到了5種處理下1.8 m土體的農田水分平衡及水分利用效率(water use efficiency，WUE)（表6）。WUE為作物產量/蒸散量，水分平衡值為水分輸入項（降雨+灌溉）與輸出項（蒸散+滲漏）的差值。由于該地區比較干旱，水分的主要輸入項為灌溉，占到來水總量的75%，蒸散是該地區農田水分的主要消耗項。從表6可以看出，傳統處理由于灌水總量高于優化處理，故水分平衡表現為盈余。除了 I2N2處理水分平衡表現為虧缺外，隨著優化灌水次數的增加，土壤水分盈余量也逐漸增加，但各處理的水分平衡收支差異不大，總體上都接近平衡狀態，其中水分盈余最多的為灌水7次處理（I5N2），達到29 mm。

從蒸散量來看，各處理蒸散量大小表現為：傳統處理的蒸散最大，達到551 mm，其他處理蒸散量差異不大。相對于優化處理，傳統處理單次灌水量和施肥量都比較大，充足的水肥滿足了作物生長的需要，作物生長旺盛則會消耗更多的水分，所以蒸散量比較大。水分滲漏量結果表現為：I1N1>I2N2>I3N2>I4N2>I5N2，說明增加灌水次數，減少單次灌水量，可有效減緩土壤水分的滲漏損失。

各處理春玉米的WUE范圍為：2.90～3.23 kg/m3。其中優化灌水5次處理最大，為3.23 kg/m3，優化灌水4次處理WUE最低，為2.90 kg/m3。WUE是由作物產量和蒸散量共同決定的，產量越高，蒸散量越低，則WUE越高。而蒸散量又與其他水分輸出項有關，主要是與滲漏量有關，滲漏量越大，WUE就越低。雖然傳統水肥處理產量比較高，但由于該處理水分滲漏和蒸散量都比較大，因而其WUE并不高。另外，WUE并沒有隨著灌水次數的增加呈現一定的規律，這可能與田間實際土壤性質的變異性有關，灌水量、灌水時間及作物需水規律對其也有影響，具體原因還需要進一步深入研究。

2.4 灌溉次數對氮素淋洗、氣體損失及氮素利用效率的影響

不同水肥處理下的農田 1.8 m土體內氮素平衡及氮素利用效率（nitrogen use efficiency，NUE）如表7所示。NUE為作物產量/氮素去向（作物吸收+淋洗+反硝化+氨揮發），氮素平衡為氮素來源與去向的差值。土壤中氮素的來源主要有施肥和土壤有機氮的礦化。從表 7可知，各處理的土壤氮素凈礦化量在61～70 kg/hm2，差別不大。

氮素的去向主要有作物吸收、氮素淋洗和氣體損失，其中作物吸收所占比率最大，約 80%。隨著灌水次數的增加作物吸氮量呈逐漸增加的趨勢，優化灌水 4次處理作物吸氮量最低，為341 kg/hm2；灌水6次處理最高，為367 kg/hm2，其余處理差別不大。作物吸氮量與作物的長勢相關，作物生長旺盛則會吸收更多的水肥來維持其生長，不同生育期作物吸氮速率和轉化速率不同。因此，施肥時間、施肥量以及灌水量的不同會對作物吸氮量造成一定影響。

表7 2015年不同灌水次數處理的氮素平衡及其利用效率Table 7 Nitrogen balance and nitrogen use efficiency (NUE)under treatments with different irrigation times in 2015

本研究中氮素淋洗是氮素損失的主要途徑，并且與灌水量、灌水次數和施氮量密切相關。各處理硝態氮淋失量大小順序為：I1N1>I4N2>I2N2>I3N2>I5N2。由于單次灌水量和施肥量均較高，故傳統水氮處理的氮素淋洗損失最大。隨著灌水次數增加，同時單次灌溉量減少，可明顯減少氮素淋洗損失。氮素的氣體損失主要包括氨揮發和反硝化，隨灌水次數增加氨揮發量逐漸減少，而反硝化量正好相反，這與頻繁的干濕交替作用及上層土壤氮素被淋洗的程度有關[19]。

從氮素利用效率（NUE）來看，不同處理NUE范圍為35.2～40.1 kg/kg。其中灌水6次處理的NUE最低，為35.2 kg/kg；灌水5次處理NUE最高，為40.1 kg/kg，其余3個處理的NUE基本在37.0 kg/kg左右，差別不大。NUE是由作物產量以及表觀氮素損失（即氨揮發、反硝化、硝態氮淋洗和作物吸收總和）決定的，產量越高，而表觀氮素損失越低，則NUE就越高。硝態氮淋洗、氨揮發和反硝化是農田氮素損失的主要途徑，傳統水肥處理的各氮素損失項都比較高，因此其NUE較低。

2.5 不同灌水次數及施肥組合模式的綜合效應評價

由前所述可知，不同灌水次數及水氮投入對作物產量、氮素淋失及水氮利用效率均影響顯著。為了獲得最優的農田水肥管理措施，本研究應用綜合指數法對模擬結果進行了進一步分析。綜合考慮了農學效應和環境效應兩個目標，根據目前中國作物高產和資源高效的國家需求，農學效應主要考慮了作物產量、WUE和NUE3個指標。當前氮素氣體損失和硝態氮淋失量是環保領域關注的熱點，由于各處理間氮素氣體損失量不大且差異不明顯，因此本研究沒有選取氣體損失指標，環境效應僅選取了氮素淋失量一個指標。由于當前中國對糧食產量和資源高效利用的重視程度大于對環境的影響，同時借鑒了前人的研究結果[16]，故本研究對作物產量、WUE、NUE和氮素淋失量的權重系數分別賦值為0.5、0.4、0.3和-0.2（氮素淋洗是負面環境效應取負值，最后權重系數之和為1）。首先將各個指標歸一化為0～1之間的數值，再乘以各自的權重系數加和就得到各處理的綜合指數（表7）。結果表明，灌水5次和7次處理綜合指數較高，分別為1.09和1.08。傳統灌水處理綜合指數最低，為0.95。綜合考慮各因素及多次灌水的成本，可確定優化灌水 5次處理為該地區較優的水肥管理方案。

2.6 不同降雨條件對作物產量及氮素淋洗的影響

應用檢驗后的WHCNS模型，對試驗區5個處理不同降雨條件下（2010—2016年）的作物產量和氮素淋洗進行了模擬分析，降雨量數據來自該實驗站自動氣象站，結果見圖3。從產量來看，各處理產量變化趨勢基本一致，均與生育期內總降雨量成正比。除2014年外，所有處理中I3N2產量最高，而I5N2產量最低，特別是2012和2013年，I5N2產量不足10 000 kg/hm2，可能是由于這2 a降雨量少，灌水次數太多，每次灌水量對土體的補充不足，水分很難向深層移動，導致作物生育期水分脅迫比較嚴重，故產量很低。需要指出的是2013年I4N2處理產量最高，并沒有隨降雨量的減少而減產，可能與該處理的灌溉和降雨時間與作物需水規律比較匹配有關。各處理 7a平均產量的大小順序為：I3N2(16 807 kg/hm2)>I1N1(16 557 kg/hm2)>I4N2(16 346 kg/hm2)>I2N2(14 955 kg/hm2)>I5N2(13 815 kg/hm2)。此外，氮素淋洗量變化規律與降雨量也有較明顯的正相關關系，I3N2和 I4N2這2個處理氮素淋洗量均維持在較低水平，并隨著降雨量的增減相應變化。在2013年降雨量較低的條件下，I1N1、I2N2和I5N2處理的氮素淋洗量比較高，這主要與這 3個處理的灌溉時間與降雨時間重合，導致水分滲漏大有關。各處理7 a平均氮淋洗量大小順序為：I1N1(53.8 kg/hm2)>I2N2(39.1 kg/hm2)> I4N2(29.8 kg/hm2)>I3N2(27.2 kg/hm2)>I5N2(19.7 kg/hm2)，雖然I5N2處理的年均淋洗量最低，但是其年均產量也是最低的。綜合考慮作物產量和氮素淋洗量，可以發現在不同的降雨年型下 I3N2處理不僅可以保持較高的產量，而且使氮素淋洗量保持在較低的水平，是所有處理中最佳的水肥管理方案。

圖3 不同降雨條件下模擬的作物產量和土體180 cm處氮硝酸鹽淋洗量Fig.3 Simulated crop yields and N leaching at 180 cm soil depth under different precipitation conditions

3 討 論

前人對于灌溉制度對作物生長影響的研究主要集中在灌溉定額、灌溉次數以及灌水時間上[8,20]，也有學者考慮氣候變化或降雨因素來制定灌溉方案[3,21]。He等[20]對西北地區春小麥灌溉制度的研究表明，在灌漿期和乳熟期，若1 m土體可利用水低于田間持水量的65%，那么其產量將受到嚴重影響，灌水 4次對于保證民勤綠洲農田春玉米高產至關重要。其他一些學者的研究表明：增加灌水次數，有利于春小麥分蘗數增加和穗長的增長，進而使其增產[8,22]。Jiang等[3]對黑河流域盈科灌區春玉米需水規律的研究表明，拔節期和抽穗期灌水對于保證作物高產至關重要，枯水年、平水年和豐水年的最佳灌溉量分別為480、420和100 mm。在本研究中，I2N2處理春玉米產量最低，該處理水分平衡表現為輕微虧缺，可能是由于作物生長期間受到了水分脅迫所致。當灌溉和施肥總量保持不變，在一定范圍內，春玉米產量隨灌水次數的增加而增加，超過一定范圍，作物產量并不會隨灌水次數的增加繼續增加。胡志橋等[1]對石羊河流域春玉米的研究表明，玉米的需水關鍵期主要有拔節期、大喇叭口期和灌漿期，作物需水關鍵期應及時充分灌溉，春玉米最適宜的灌溉次數為 5次，筆者的研究結果與之較為一致。

蒸散是西北旱區農田最主要的水分輸出項，在本研究中，各處理間蒸散量基本隨著灌水次數的增加呈逐漸降低的趨勢。從水分滲漏來看，各處理表現為隨灌水次數的增加水分滲漏量逐漸減少。傳統灌水處理由于單次灌水量過多，土壤難以保持多余的水分，因此水分滲漏量最大（67 mm）。在本研究中，I3N2處理由于玉米產量最高和水分滲漏較少而具有最高的WUE。這說明適當增加灌水次數，減少單次灌水量，可有效減緩土壤水分的滲漏損失，提高WUE，這與前人的研究結果吻合[1,11,17]。另外，各處理水分滲漏占水分總輸入的比值均小于10%，這一結果小于 Hu等[11]對中國西北阿拉善地區的研究結果，這可能與本研究土壤以壤質土為主，而阿拉善地區砂質土壤的保水性較差有關。

大量研究結果表明，灌水量、灌水強度、灌水次數和施肥量等是影響氮素淋失的主要因素。王曉英等[23]研究表明：灌水次數不同是導致冬小麥收獲期 0～100 cm土層NO3--N殘留量變化的主導因素，單次灌水量不變，增加灌水次數，氮肥耕層殘留量顯著降低，氮肥損失量明顯增加。He等[20]對西北地區春小麥的研究也表明，盡管過量灌溉會消除水分脅迫，但也會導致大量的硝酸鹽淋洗出土壤剖面。Elrick等[24]指出，當灌水強度大于土壤入滲速率時，易形成優勢流，溶質很快從土體淋出，而當灌水強度小于土壤入滲速率時，水與溶質均通過土壤基質進行運移，兩者無明顯差異。在本研究中，氮素淋洗是氮素損失的主要途徑，并且受到灌水量、灌水次數和施氮量的影響。其中，I1N1處理由于施肥量最高，氮素淋洗也為最高。I5N2處理由于灌水次數最多，單次灌水量最少，氮素淋洗量最少。其他 3個處理氮素淋洗量相差不大。單次灌溉量與水分滲漏、硝態氮淋洗量之間存在正相關關系[25]。土體硝態氮向深層淋溶往往是由于一次性高強度的灌水導致的，增加灌水次數，減少單次灌溉量，可有效減少土體硝酸鹽的淋洗風險，這與前人的研究結果相一致[1,25-26]。

此外，氮素的氣體損失也是氮素輸出不可忽略的一部分，且受到土壤溫度和施肥量的影響[27]。在本研究中，傳統處理施氮量比優化處理多80 kg/hm2，在夏季高溫情況下，尿素氮肥易分解為氨氣而揮發損失掉，因此 I1N1處理氨揮發損失量最高。在所有處理中，I5N2處理氮素氣體損失最高，這可能是由于 I5N2處理單次灌水量少，施入土壤的氮肥很難運移到下層，在表層通過氨揮發損失較多，而且表層土壤由于長期處于較濕潤的狀態，反硝化量也比較大所致[28]。從NUE來看，I3N2的NUE最高，為40.1 kg/kg。可見，優化水肥處理可明顯提高NUE，在一定范圍內減少單次灌水量可以明顯減少氮素淋失，但是要注意配合灌水和施肥時期，達到水分和養分的高效利用[29]。

4 結 論

利用石羊河流域綠洲農田不同水肥處理下春玉米的田間實測數據對農田水氮管理模型（soil Water Heat Carbon and Nitrogen Simulator，WHCNS）進行了校驗，結果表明：模擬的土壤含水率、硝態氮、作物產量和葉面積指數與實測值結果均吻合較好。因此該模型可以用來定量分析該地區農田的氮素損失及水氮利用效率。

從水分平衡結果來看，各處理水分的輸入與輸出接近平衡狀態，沒有明顯的水分虧缺或盈余。水分滲漏量隨灌水次數增加而逐漸減少，其中優化灌水 7次處理滲漏量最少，僅為24 mm。優化灌水4次處理的WUE最低，為2.90 kg/m3，優化灌水5次處理的作物產量最高，水分滲漏較低，故其WUE最高，為3.23 kg/m3。

從氮素平衡模擬結果來看，各處理均表現為氮素虧缺。硝態氮淋失通常與水分滲漏同時發生，適當增加灌水次數，減少單次灌溉量，可顯著減少水分滲漏和氮素淋洗，提高水氮利用效率。隨灌水次數增加，硝態氮淋洗和氨揮發均逐漸減少，而反硝化和作物吸氮量逐漸增加。優化灌水6次處理的NUE最低，為35.2 kg/kg，優化灌水5次處理的NUE最高，為40.1 kg/kg。綜合考慮作物產量、硝態氮淋洗量和水氮利用效率，故優化灌水5次處理為該地區最佳的水肥管理方案。

本研究在灌水總量一定的情況下，設置了不同的灌水次數，每次灌水量相同且灌水日期也是提前設定好的，但實際上作物不同生長階段需水量不同，因此根據降雨等天氣因素結合作物實際需水量來確定灌水時期和灌溉量還需要進一步研究。

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