不同農藝措施對縮小冬小麥產量差和提高氮肥利用率的評價*

李勤英，姚鳳梅**，張佳華，曾瑞蕓，石思琪

（1.中國科學院大學計算地球動力學重點實驗室，北京 100049；2.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京 100094）

在強調糧食高產、農業可持續發展的背景下，探索提高糧食產量并優化資源利用效率，以滿足日益增長的生活需求成為目前農業生產面臨的重大問題[1-2]。冬小麥是中國主要糧食作物，解析其產量的限制因素并明確生產潛力，對保障糧食的高產高效生產具有重要意義。

對作物產量差的研究能夠揭示產量的提升空間及其影響因素，影響作物產量的因素主要包括氣候資源、栽培管理措施和經濟因素等[3]。20世紀90年代以來，國內外相繼通過不同方法對區域作物產量差開展了相關研究[4-5]，Neumann等[6]利用生產函數和空間分析方法，分析了全球主要糧食作物的產量差，并給出縮小產量差的建議，Abeledo等[7-9]利用不同作物模型結合觀測實驗開展了一系列相關產量限制因子的研究，Li等[10]利用APSIM-wheat模型研究了華北地區縮小冬小麥產量差及潛在產量的分布特征，劉建剛等[11]采用DSSAT模型與田間試驗結合的方法分析氮肥管理措施對華北地區產量的影響，李輝等[12-13]針對不同氣候帶利用模型研究不同土壤、品種及其它管理措施對玉米產量的影響。李豪圣等[14]研究認為不同播期和種植密度對冬小麥產量及其構成因素存在顯著影響。目前大部分研究主要針對不同氣候因子和農藝措施對產量的影響，但是有關不同農藝措施對縮小冬小麥產量差的貢獻和氮肥利用效率的影響報道較少。因此，本研究利用CERES-wheat模型和觀測數據，模擬土壤養分、播期、種植密度、氮肥等因素對冬小麥不同水平可獲得產量的影響，定量評估不同農藝措施對縮小冬小麥產量差的貢獻，以及提高氮肥利用效率的措施，以期為探索實現冬小麥高產高效的技術途徑提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

研究區域為中國冬小麥主產區，主要包括京津冀、河南、山東、山西、陜西、江蘇、安徽等省區，區內主要為平原，有部分丘陵和高原，適宜的氣候及土壤條件有利于冬小麥生長。根據研究區土壤質地和土壤養分條件的分布狀況（http://vdb3.soil.csdb.cn/），選取能分別代表區域高中低土壤養分情況的站點（圖1）。區內各站點土壤質地基本為黏壤土，大部分站點屬低等和中等土壤養分水平，個別站為高土壤養分水平（表1）。

圖1 冬小麥主產區研究站點分布Fig.1 The geographical location of meteorological stations in winter wheat region

1.2 數據來源

氣象數據由國家氣象科學數據共享服務平臺（http://data.cma.cn/）提供。選取數據較完整的地面氣象站 1990?2015年逐日氣象資料，其中包括最高溫度（℃）、最低溫度（℃）、日照時數（h）、降水量（mm）等，模型輸入的日總輻射采用彭曼-蒙特斯方法由日照時數計算得出[15-16]。根據已有農業氣象站點資料，從中選取 7個典型站點用于確定研究區各省份的冬小麥品種參數。冬小麥生育期數據（播種期、出苗期、越冬期、返青期、拔節期、抽穗期、開花期、成熟期）、冬小麥品種信息、產量及其構成要素，來源于國家氣象信息中心。各代表性站點土層深度、有機質含量、土壤坡度、土壤質地、滲透性、土壤容重、土壤排水狀況、土壤剖面特征等數據，來源于中國土壤數據庫及《中國土種志》[17]。

表1 各站點土壤表層理化特性Table 1 Physical and chemical properties of soils surface in different location

1.3 作物模型遺傳參數調試與檢驗

農業技術轉移決策支持系統(Decision Support System for Agrotechnology Transfer, DSSAT)是由美國農業部組織研究開發的，為當前國內外應用廣泛的作物模型之一，可逐日模擬農作物的生長及發育過程[18]。本研究采用DSSAT軟件中的CERES-Wheat模型，它以植物生理學為基礎，可以逐日模擬小麥的管理方式、土壤養分狀況等對其生長發育狀況及產量形成過程的影響。在國外研究中，CERES-Wheat模型已被驗證并廣泛應用于評估小麥生產[19-21]，同樣也被證明適用于中國大部分地區[22-23]。這些研究表明，CERES-Wheat模型可以較好地模擬研究區冬小麥的生長發育過程、可獲得產量和潛在產量等。

模型中的品種參數在輸入氣象數據、建立土壤及實驗文件之后，采用試錯法進行調試，因而需要對其進行驗證。本研究在評估作物模型時，主要采用NRMSE（歸一化均方根誤差）來檢驗觀測值與模擬值的吻合程度，并用D值（一致性指數）度量模型的模擬效果。

式中，Si為模擬值， Mi為觀測值，為觀測值的平均值，n為樣本量。一般認為，NRMSE的值越小，則模擬誤差越小。NRMSE＜10%表明模擬精度極好；10%＜NRMSE＜20%時，模擬精度較好；20%＜NRMSE＜30%時，模擬精度一般；NRMSE＞30%表明模擬精度較差。D值越接近于1，表明模擬值與實測值的一致性越好[24]。

1.4 作物模型模擬與結果分析

1.4.1 模擬方案

Anderson等[25]將影響冬小麥潛在產量與可獲得產量之間差異的主要因素歸納為環境、管理措施和品種等，Xu等[26]認為影響中國小麥產量和效率的主要因素包括土壤肥力、施氮量、播期、種植密度、灌溉、品種、病蟲害控制等農藝措施。因此，本研究在選用當地冬小麥品種并在充分灌溉的條件下，設計5組模擬條件以研究土壤改良、調整播期、合理密植和增施氮肥對冬小麥增產潛力的影響。

模擬條件一：將當地品種以及當地常規管理措施（土壤養分、播期、播種密度、施氮量）條件下的產量作為對照產量（Yck，kg·hm?2）。當地常規管理措施參考張福鎖等[27-29]研究結果，播種密度定為300 萬株·hm?2，施氮量為 150kg·hm?2；參照 Li等的研究[10]，各站點的播期設置在 10月上旬?下旬；各站實際土壤養分水平的劃分依據第二次土壤普查《全國養分含量等級表》的分級標準[30]。模擬條件二：假設其它條件與模擬條件一相同，僅將各站點土壤養分級別提高一個等級，即“中高養分”，模擬冬小麥生長過程，此時的產量作為適宜土壤養分條件下的可獲得產量（Ys，kg·hm?2）。模擬條件三：假設其它條件與模擬條件一相同，僅將各站點的播期調整為適宜時期即提前播種14～28d，此時模擬的產量作為適宜播期條件下的可獲得產量（Yd，kg·hm?2）。模擬條件四：假設其它條件與模擬條件一相同，僅將各站點的種植密度調整為適宜值即 525萬株·hm?2，此時模擬的產量作為適宜種植密度條件下的可獲得產量（Ym，kg·hm?2）。模擬條件五：假設其它條件與模擬條件一相同，僅將各站點的施氮量調整為適宜值即240～360kg·hm?2，此時模擬的產量作為適宜施氮量條件下的可獲得產量（Yn，kg·hm?2）。5組模擬方案詳見表2。

表2 模型模擬方案設置Table 2 Simulating conditions of DSSAT model

1.4.2 不同農藝措施的增產潛力和貢獻率

根據設置的模擬方案，分別模擬每種措施條件下冬小麥可獲得產量和當地常規條件下產量Yck，模擬時期 1990?2015年，利用模擬的產量計算各項農藝措施（土壤改良、調整播期、合理密植、增施氮肥）下作物產量差，即不同措施可獲得的增產潛力（PAY，Potential ascension of yield）。

以無養分、水分和病蟲害等脅迫條件下所模擬的產量[31]為品種潛在產量（YP，kg·hm?2），不同措施下作物產量差相對潛在產量YP的百分比，表示不同農藝措施對縮小產量差的貢獻率（CR，contribution rate），即

1.4.3 不同農藝措施下的氮肥利用效率

氮肥利用效率受土壤養分、氣象條件和農藝措施等影響，對冬小麥產量及構成要素的形成具有顯著調控作用[32]。選用國際上常用的偏生產力（PFP，partial factor productivity）來評價氮肥利用效率[33]，PFP是指施用某一特定肥料下作物產量與施肥量的比值，即

式中，PFPN為不同措施下氮肥偏生產力（kg·kg?1），Y 為不同施氮水平的作物產量（kg·hm?2），N為不同措施下的氮肥施用量（kg·hm?2）。由于各項產量均在施用氮肥條件下改變相應的農藝措施獲得，故Y代表5組模擬條件下的可獲得產量。用土壤改良、調整播期、合理密植、增施氮肥條件下的PFP與對照組的 PFP之差即氮肥效率差（PFPD，differences of partial factor productivity）來反映不同農藝措施對氮肥利用效率的影響程度，以評價提高N肥利用效率的途徑。

2 結果與分析

2.1 各站冬小麥品種遺傳參數的調試結果與驗證

選取 7個典型站點至少連續種植兩年的冬小麥品種，利用 1998?2005年各站點的大田實驗資料，運行DSSAT模型中的GLUE模塊進行校準確定品種的遺傳參數，結果見表3。由表可見，每個冬小麥品種有7個遺傳參數，其中P1V、P1D及P5控制著冬小麥的生命周期，參數G、PHINT與冬小麥產量形成有關。相應地所有站點開花期、成熟期、產量的模擬值與實測值對比結果見圖2，誤差分析結果見表4。由圖2和表4可見，開花期和成熟期的模擬值與實測值間具有極顯著相關關系，相關系數 R均大于0.9（P＜0.01），歸一化均方根誤差 NRMSE均在 5%以內，其中阜陽誤差略大，商丘誤差相對較小，模擬值與實測值的一致性指數（D值）均大于0.7；模擬籽粒產量與實測值也具有極顯著相關關系，R大于0.7（P＜0.01），NRMSE在10%以內，D值基本接近1。總體上，模擬值與實測值間一致，說明各站品種參數調試合適，適用于冬小麥生長模擬。

表3 各站點冬小麥代表品種遺傳參數的調試結果Table 3 The results of genetic parameters of winter wheat varieties at various sites

表4 生育期和產量模擬值與實測值對比結果的統計Table 4 Statistics of comparison results between simulated value and observed value for the growth stage and yields

圖2 7個站點冬小麥生育期和產量模擬值與觀測值的對比Fig.2 Comparison of simulated value and observed value for the growth stage and yield of winter wheat at 7 sites

2.2 不同農藝措施下的產量差分析

2.2.1 冬小麥可獲得產量

基于模型的不同模擬方案，模擬冬小麥當前條件以及各適宜條件下的可獲得產量，其結果見表5。由表可見，對照產量Yck在6000kg·hm?2以下的低值區分布在宿州、泊頭、洛川、臨汾、山東省和河南省等站點，高值區主要分布在高郵、安康和長治等站點；通過土壤改良、調整播期、合理密植以及增施氮肥等措施能一定程度提高冬小麥產量，其中土壤改良后增產較大的站點有溧陽、長治，調整播期后增產明顯的站點有宿州、溧陽、臨汾等，合理密植的增產效果不明顯，增施氮肥后增產幅度較大的站點有高郵、溧陽、洛川等。

2.2.2 冬小麥潛在產量

選擇各站點連續 25a潛在產量的平均值代表目前冬小麥潛在產量，由表5可知，各站點的潛在產量分布范圍為 7617～14242kg·hm?2，其中土壤養分較高的江蘇高郵、溧陽站點和日照時數較高的山西長治站點潛在產量較高，達12018～14242kg·hm?2，陜西省站點潛在產量次之，為 11823～12155kg·hm?2，而低土壤養分條件的安徽宿州、河南南陽、山東惠民、臨沂和河北泊頭站點潛在產量較低，在 7617～9628kg·hm?2。由于本研究所指潛在產量并非光溫生產潛力，而是指在當地氣候資源、土壤養分和當地品種條件下不受水肥限制得到的作物產量，因此，影響潛在產量的因素除當地的光溫水等自然資源的匹配程度外，還有土壤養分和品種因素[34-35]。因此，某些站點間潛在產量存在差異。

表5 不同模擬條件下冬小麥的可獲得產量（kg·hm?2）Table 5 Attainable yield of winter wheat under different simulated conditions (kg·ha?1)

2.2.3 冬小麥增產潛力

圖3為各站點提高土壤養分、播期、種植密度、施氮量條件下的冬小麥增產潛力，其值越大，表明改變管理措施后可獲得產量增加越多。由圖可知，提高土壤養分的增產潛力為53～3124kg·hm?2，其中增產潛力高值區明顯位于高土壤養分區的溧陽和中養分區的長治。播期提前得到的增產潛力為?327～2292kg·hm?2，增加較大的站點有溧陽、宿州和泊頭，而在陜西洛川和安康站點播期提前會略微減少產量。增加種植密度帶來的增產潛力變化較小，增加潛力僅為?255～699kg·hm?2，在安康站點增加種植密度甚至會減少產量。這表明相對于目前的種植條件，播期提前和增加種植密度會導致陜西安康和洛川增產潛力下降，是不適宜的管理措施。增加施氮量得到的增產潛力為0～4491kg·hm?2，其增產潛力較高的站點位于江蘇省的溧陽、高郵和陜西洛川以及山西臨汾和長治，而安徽省的阜陽和宿州以及河北省泊頭和遵化站點的增產潛力較低。以上分析表明，在僅考慮冬小麥高產時，其縮小產量差的優先序為增施氮肥、播期提前、提高土壤養分、增加種植密度。

圖3 增加土壤養分（PAYs）、調整播期（PAYd）、合理密植（PAYm）、增施氮肥（PAYn）條件下的增產潛力Fig.3 Potential ascension of yield caused by increasing soil nutrient(PAYs), adjusting sowing date(PAYd), reasonable planting(PAYm) and increasing nitrogen fertilizer(PAYn)

2.2.4 不同農藝措施對縮小產量差的貢獻率

圖4為各項農藝措施對縮小產量差的貢獻率。由圖可知，除溧陽站提高土壤養分對縮小產量差的貢獻率高達 23%之外，其它各站點改變土壤養分對縮小產量差的貢獻率在8%以下；各站點調整播期導致縮小產量差的貢獻率達到17%，增加種植密度對縮小產量差的貢獻率大部分在 5%以下；增施氮肥導致縮小產量差的貢獻率最大，溧陽和洛川等站達到33%。說明基于當地品種在充分灌溉條件下，增施氮肥和播期提前對縮小產量差貢獻較大，是提高冬小麥產量的主要措施，而提高土壤養分和合理密植次之。

圖4 提高土壤養分（CRs）、調整播期（CRd）、合理密植（CRm）和增加施氮量（CRn）對縮小冬小麥產量差的貢獻率Fig.4 Contribution rate of narrowing yield gap caused by increasing soil nutrient(CRs), adjusting sowing date(CRd),reasonable planting(CRm) and increasing nitrogen fertilizer(CRn)

2.3 不同農藝措施下的氮肥利用效率差異

圖5為不同農藝措施下的氮肥效率差，其大小表明不同農藝措施對氮肥利用效率的影響程度，負值代表氮肥利用效率下降，正值代表提高。由圖可知，由土壤養分造成的氮肥效率差范圍在 1.1～20.82kg·kg?1，其中溧陽、長治站較高；由播期造成的氮肥效率差范圍在?2.18～15.28kg·kg?1，其中溧陽、宿州、泊頭等站點較高，而高郵、商丘以及遵化站點較低；各站點由播種密度造成的氮肥效率差均較低，其變幅在?1.7～4.66kg·kg?1；由施氮條件造成的氮肥效率差在?32.04～0kg·kg?1，其中江蘇省溧陽、高郵和山西省臨汾、長治等站點的氮肥效率差較大。因此，各項農藝措施下氮肥利用效率提升效果的顯著程度依次為提高土壤養分、調整播期、合理密植，而增施氮肥使氮肥利用效率明顯下降，且降幅較大。

圖5 提高土壤養分（PFPDs）、調整播期（PFPDd）、合理密植（PFPDm）和增施氮肥（PFPDn）條件下的氮肥利用效率差Fig.5 The difference of partial factor productivity for nitrogen caused by increasing soil nutrient(PFPDs), adjusting sowing date(PFPDd), reasonable planting(PFPDm) and increasing nitrogen fertilizer(PFPDn)

3 結論與討論

3.1 討論

產量差研究是目前作物領域研究的重點和熱點問題，是衡量區域糧食增產潛力和解析產量限制因素的有效途徑[36]。本研究表明，在選用當地品種和充分灌溉條件下，提高土壤養分和各站點播期提前14～28d可以提高冬小麥產量，縮小產量差，并能提高氮肥利用效率，因而施用有機肥、秸稈還田等措施改良土壤養分或將播期提前，是實現冬小麥高產高效的有效途徑之一。增加種植密度，其增產潛力和提高氮肥利用效率次之。增加施氮量的增產潛力和縮小產量差的貢獻率盡管較大，但是其氮肥利用效率顯著下降，表明增施氮肥不是冬小麥高產高效的有效途徑。但作物產量是氣候條件、農藝措施等影響因素間相互作用的結果[37]，本研究僅考慮了單一因素對產量和氮肥利用效率的影響，今后應考慮多種農藝措施的交互作用，選擇既滿足冬小麥高產又兼顧資源高效利用的技術途徑。

3.2 結論

在當地品種以及充分灌溉條件下，增施氮肥對冬小麥產量影響最大，其增產潛力為 0～4491kg·hm?2，縮差的貢獻率較大，為11%～33%，但是其氮肥利用效率降低；增加種植密度的增產潛力不明顯，其縮差的貢獻率小于5%，但能提高氮肥利用效率；播期提前對區域站點產量影響存在差異，除陜西安康和洛川導致產量下降 30～127kg·hm?2，其余站點增產潛力為125～2292kg·hm?2，縮差貢獻率為7%～17%；改善土壤養分可以顯著提高產量，其增產潛力為53～3124kg·hm?2，縮差貢獻率在8%左右，并且中、高土壤養分的溧陽和長治站點提高土壤養分后其增產潛力較顯著。此外，播期提前和改善土壤養分能較明顯提高氮肥利用效率。因此，改良土壤養分、播期提前和增加種植密度有利于冬小麥高產高效生產。

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