不同栽培技術因子對雨養春玉米產量與氮素效率差異的影響

曹玉軍，姚凡云，王丹，呂艷杰，劉小丹，王立春，王永軍,，李從鋒

不同栽培技術因子對雨養春玉米產量與氮素效率差異的影響

曹玉軍1，姚凡云1，王丹2，呂艷杰1，劉小丹1，王立春1，王永軍1,2，李從鋒3

（1吉林省農業科學院農業資源與環境研究所/玉米國家工程實驗室，長春 130033；2吉林農業大學農學院，長春 130030；3中國農業科學院作物科學研究所，北京 100081）

【】探明不同產量水平模式中增（減）技術因子對玉米產量、養分效率的影響并明確其優先序，以期為不同生產水平玉米產量及氮素效率縮差增效提供理論依據。通過調研農戶、高產高效和超高產3個產量水平的生產模式，確定了種植密度、耕作方式、氮素管理、品種是不同生產模式玉米產量與氮素效率提升的主要技術因子，在此基礎上設置了超高產（SH）、高產高效（HH）和農戶（FP）3個不同產量水平的綜合管理技術模式，針對不同模式中的技術因子設計了裂區試驗，以耕作方式為主區、品種為副區，氮肥管理為副副區、密度為副副副區，分析增（減）技術因子對不同生產模式玉米產量及氮素效率的技術貢獻率。FP模式中技術因子對產量貢獻率的大小依次為氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種，貢獻率分別為9.9%、6.0%、4.4%和2.5%；HH模式中栽培措施對產量貢獻率的大小依次為種植密度、氮素管理、土壤耕作、品種，貢獻率分別為7.7%、5.2%、4.5%和3.5%；SH模式中栽培措施對產量貢獻率大小依次為種植密度、土壤耕作、氮素管理、品種，貢獻率分別為8.9%、7.3%、6.5%和4.3%。而3種模式中，栽培技術因子對氮素效率貢獻率從高到低依次均為氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種。其中，FP模式的氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種對氮素效率的貢獻率分別為30.5%、6.0%、4.4%和2.5%，HH模式分別為19.7%、7.7%、4.7%和4.5%，SH模式分別為25.4%、8.3%、6.5%和4.5%。技術因子對產量的貢獻在不同模式中的優先序不同，不同管理水平下產量差由多因素共同作用形成，技術因子間具有協同效應。當前農戶水平下氮素管理方式對產量的貢獻率居首位，高產水平下種植密度和土壤耕作對產量貢獻較大，而不同產量水平下氮素效率差異主要取決于氮肥管理方式。

栽培技術因子；雨養；春玉米；產量差；氮素效率差

0 引言

【研究意義】玉米是我國第一大糧食作物，在保障國家糧食安全中占有重要地位。隨著人口持續增加和人民生活水平不斷提高，糧食需求量日趨增大。據預測，2050年全球谷物需增加約56%才能滿足基本糧食需求，其中對玉米的需求占到45%[1]。由于耕地資源限制及種植業結構調整，玉米種植面積大幅度增加的可能性不大，未來玉米總產進一步增加將主要依靠單產水平提高。然而，由于生產管理技術措施的不同，同一區域內農戶實際產量與田間試驗邊際產量及高產紀錄產量間存在較大差距。MENG等[2]對中國玉米產量差的研究表明，農戶產量與田間試驗產量差達4.5 t·hm-2，為試驗產量的64%。基于試驗產量和高產紀錄產量，內蒙古自治區農戶玉米實際產量分別實現了66%和51%[3]。近10年，山東省玉米高產田塊產量多地已突破20 t·hm-2，但目前山東省平均產量只有6.4 t·hm-2，不到紀錄產量的1/3[4-5]。吉林省作為全國玉米單產較高的省份，單產達7.8 t·hm-2，而與吉林省高產紀錄相比仍有10.4 t·hm-2的產量差距[6]。與此同時，為保持糧食生產的快速增長，中國近年來氮肥用量達3 100×104t，占全球消費量的29%，位居世界第一[7]，但實際農業生產中由于氮肥的過量不合理施用致使我國玉米氮肥利用率不足35%，遠低于美國50%—60%的水平，而生育前期的氮肥利用率僅為10%左右，通過氨揮發、反硝化和淋洗損失的氮肥超過270 kg·hm-2，造成了嚴重的大氣和水污染以及土壤酸化[8-10]。大量田間試驗表明，在不損失水稻、小麥和玉米產量的情況下，氮肥用量可減少30%—60%[11]。因此，明確玉米產量提升的主要限制因素和技術因子優先順序對提高作物產量，縮小產量和養分效率差距具有重要意義[12]。【前人研究進展】近年來，許多學者通過不同方法對作物產量差距開展了較多研究。如劉保花等[12]通過對近年發表的文獻總結得出，當前全世界小麥、水稻、玉米的平均產量潛力分別為6.7、8.1、11.2 t·hm-2，農戶產量分別實現了產量潛力的60%、60%、53%。李雅劍等[3]采用密度聯網試驗和模型模擬相結合的方法得到內蒙古農戶玉米產量與模型模擬、高產紀錄和試驗產量的差距分別為7.5、7.0和3.8 t·hm-2。CHEN等[13]基于多年農戶調研和田間試驗，發現農戶平均產量與可實現最高產量的差距為3.7 t·hm-2，農戶氮肥偏生產力平均為49.1 kg·kg-1，與可實現氮肥偏生產力的差距高達47.0 kg·kg-1。而王洪章等[14]則通過生產調研和高產攻關，定量分析了山東夏玉米超高產、高產高效和農戶3個產量層次的綜合管理模式之間的產量肥料利用效率差距特征。【本研究切入點】玉米生產是一個綜合管理的系統過程，受氣候、社會、栽培管理措施、遺傳潛力等多因素影響。前人采用開放式問卷和參與式評估等方法，將栽培管理措施及技術到位率列為當前東北春玉米產區產量提升的第一制約因素[15-17]。但限制東北春玉米產量和效率提升的主要栽培技術因子有哪些？主要栽培技術因子對產量、養分效率的貢獻率及優先序目前尚不明確。【擬解決的關鍵問題】本研究通過生產調研、問卷調查和春玉米高產攻關經驗總結分析，確定了種植密度、耕作措施、氮素管理和品種選擇為4個最主要的技術要素，為進一步明確上述因子對東北春玉米產量和氮素效率提升的技術貢獻，在農戶（FP）、高產高效（HH）和超高產（SH）3種不同產量水平的綜合管理模式之間，分析了種植密度、耕作措施、氮肥管理和品種對產量和氮素效率差形成的技術因子貢獻率，并明確了對應管理模式的技術因子優先順序，以期為東北春玉米生產過程中縮差增效技術的優化提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗于2017—2018年，在吉林省農安縣吉林省農業科學院哈拉海綜合試驗站（44°05′N，124°51′E）進行，試驗區位于吉林省中部的半濕潤區，屬溫帶大陸性季風氣候，雨熱同期，玉米生長季平均降雨量480 mm左右，為典型雨養農業區。土壤類型為黑土，0—20 cm耕層土壤有機質27.4 g·kg-1，全氮1.7 g·kg-1，速效磷26.8 mg·kg-1，速效鉀201.4 mg·kg-1。生育期氣象數據（平均溫度、輻射量、降雨量）如圖1所示。

圖1 玉米生育期氣象條件

1.2 試驗設計

通過調研農戶、高產高效和超高產紀錄田塊的技術模式，明確限制玉米產量、效率提升的主要技術因子（包括種植密度、耕作措施、氮素管理、品種），設置了超高產（SH）、高產高效（HH）和農戶（FP）3個不同產量水平的技術模式，不同技術模式具體措施詳見表1。針對不同技術模式中的技術因子設計裂區試驗，其中以耕作方式為主區、品種為副區，氮肥管理為副副區、密度為副副副區。2種耕作方式：（1）播前進行淺旋滅茬處理，淺旋深度15 cm，（2）采用夏季深松，秋季收獲后深翻+有機肥15 000 kg·hm-2，深松深度30 cm；2個供試品種：先玉335（對照品種）和翔玉998（生產主推品種）；3個氮肥處理：（1）總施氮量為270 kg·hm-2，采用播前一次性施肥，（2）總施氮量為225 kg·hm-2，分別于播前、拔節期、大喇叭口期、吐絲期按2﹕3﹕3﹕2比例施入，（3）總施氮量為360 kg·hm-2，分別于播前、拔節期、大喇叭口期、按4﹕3﹕3比例施入；3個種植密度：6.0×104、7.5×104、9.0×104株/hm2。

表1 不同模式的種植密度、耕作方式與肥料運籌

（1）農戶模式（FP），+土壤耕作表示耕作方式為夏季深松，秋季收獲后深翻；+氮肥管理表示總施氮量為225 kg·hm-2，分別于播前、拔節期、大喇叭口期、吐絲期按2﹕3﹕3﹕2比例施入，+密度表示種植密度為7.5×104株/hm2，+品種代表品種為翔玉998。

（2）高產高效模式（HH），-土壤耕作表示耕作方式為滅茬淺旋，-氮肥管理表示總施氮量為270 kg·hm-2，采用“一炮轟”施肥方式，-密度表示種植密度為6.0×104株/hm2，++密度表示種植密度為9.0×104株/hm2，+品種代表供試品種為翔玉998。

（3）超高產模式（SH），-土壤耕作表示耕作方式為滅茬淺旋，-氮肥管理表示總施氮量為270 kg·hm-2，采用“一炮轟”施肥方式，+氮肥管理表示總施氮量為225 kg·hm-2，分別于播前、拔節期、大喇叭口期、吐絲期按2﹕3﹕3﹕2比例施入，-密度表示種植密度為7.5×104株/hm2，+品種代表供試品種為翔玉998。

磷肥（P2O5）與鉀肥（K2O）不同產量水平均施120 kg·hm-2，作底肥一次施入。小區為6行區，8 m行長，行距65 cm，小區面積31.2 m2，重復2次。其他管理措施按正常田間管理進行，及時防治病蟲害。

1.3 測定項目

1.3.1 產量及產量構成因素 在生理成熟期，每個小區選取中間2行進行人工收獲，統計有效穗數，用均值法選取10穗，自然風干后進行考種，測定穗粒重、穗粒數、百粒重及含水量，籽粒產量按含水量14%進行折算。

1.3.2 相關指標計算公式

氮肥偏生產力（PFPN）=籽粒產量/施氮量；

產量（效率）差=增（減）技術因子產量（效率）-對應模式的產量（效率）；

措施貢獻率=產量（效率）差/對應模式的產量（效率）×100%。

1.4 數據處理與統計分析

采用Microsoft Excel 2016進行數據處理，運用SPSS 17.0軟件進行數據統計分析，使用最小差異（LSD）法檢驗差異顯著性，并將顯著性水平設定為0.05；利用SigmaPlot 14.0軟件作圖。

2 結果

2.1 不同技術模式及增（減）栽培因子對玉米產量的影響

由圖2可知，不同技術模式間產量2年均表現為超高產模式＞高產高效模式＞農戶模式，其中2017年超高產模式產量分別比高產高效、農戶模式產量提高10.3%和35.5%，2018年超高產模式產量分別比高產高效、農戶模式產量提高9.4%和17.9%，而產量在不同年份間表現為2017年要高于2018年。

A、B、C分別代表2017年農戶模式、高產高效模式、超高產模式及增（減）技術因子處理的產量；D、E、F分別代表2018年農戶模式、高產高效模式、超高產模式及增（減）技術因子處理的產量

2.2 增（減）技術因子形成的產量差及對產量的貢獻率

農戶模式中（FP），優化各技術因子2年的試驗結果均表現為較FP模式增產，其中優化氮素管理2017和2018年分別增產1 050.5、960.0 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為10.3%和9.5%，增產效果均達顯著水平，優化種植密度（密度提高至7.5×104株/hm2）產量分別增加770.8、449.0 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為7.6%、4.4%；優化耕作措施（深松、深翻）2年分別較對照模式增產361.9和523.6 kg·hm-2，對產量貢獻率分別為3.5%和5.2%；而優化品種（新品種翔玉998）增產效果差異不大，2年平均增產212.5 kg·hm-2，對產量的貢獻率平均僅為2.5%。高產高效模式中（HH），未經優化土壤耕作、氮素管理、種植密度等技術措施均表現為減產，其中降低種植密度（密度降至6.0×104株/hm2）減產幅度最大，2年分別減產1 209.3和1 279.0 kg·hm-2，相應的產量貢獻率分別達9.6%和10.8%；未經優化耕作措施（淺旋滅茬）2年分別減產594.0、678.1 kg·hm-2，相應的產量貢獻率分別為4.7%和5.7%；未經優化氮素管理（采用“一炮轟”施肥方式）2年分別減產556.2和513.8 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為4.4%和4.3%；而在高產高效模式中密度增加至9.0×104株/hm2時，產量則分別增加760.6、483.8 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為6.0%、4.1%。可見，在HH模式中繼續增密的技術效應低于減密技術效應，將HH模式中密度增（減）后形成的產量差絕對值平均，由密度形成的產量差為933.2 kg·hm-2，對產量的貢獻率為7.7%；優化品種（采用高產新品種）同樣表現為增產，2年分別增產434.5和649.8 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為3.5%和5.1%。在超高產模式中（SH），采用未經優化技術因子同樣表現為減產，其中常規耕作措施（淺旋滅茬）2017年減產498.5 kg·hm-2，而2018年產量降低 1 182.7 kg·hm-2，減產幅度顯著高于2017年，相應的產量貢獻率2年分別為3.6%、9.3%；未經優化氮素管理2年分別減產1 114.1、833.1 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為8.0%和6.6%；而降低種植密度（密度降至7.5×104株/hm2）2年產量分別降低1 507.0和808.3 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為10.9%和6.9%；而優化品種同樣表現為增產，2年分別增產557.4和799.2 kg·hm-2，對產量的貢獻率分別為4.0%和6.2%（表2）。由上述可知，不同技術模式中不同技術因子對產量的貢獻率不同，而同一技術因子在不同年份間也存在差異。

表2 增（減）技術因子形成的產量差及技術因子對產量的貢獻率

2.3 不同技術模式及增（減）技術因子對玉米氮素偏生產力（PFPN）的影響

由圖3可知，不同技術模式氮肥偏生產力（PFPN）2年均表現為HH模式顯著高于FP和SH模式，而FP和SH模式間差異不明顯，其中2017年HH模式PFPN分別比FP、SH提高47.9%和45.5%，2018年HH模式PFPN分別比FP、SH提高40.9%和46.2%。

2.4 增（減）技術因子形成的氮素效率差及對氮效率的貢獻率

表3所示，在FP模式基礎上優化各技術因子，PFPN均有不同程度增加，其中優化氮素管理PFPN最大，2年平均達49.6 kg·kg-1，與FP模式的效率差為12.0 kg·kg-1，對PFPN貢獻率達30.5%；優化種植密度PFPN差距2年分別為1.7和2.9 kg·kg-1，對PFPN的貢獻分別為3.3%和5.8%；優化耕作措施2年與對照模式的效率差分別為1.3和1.9 kg·kg-1，對PFPN的貢獻分別為3.5%和5.2%；而優化品種增效差異不大，2年平均增效0.9 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率平均僅為2.5%。在HH模式中，采用常規耕作措施PFPN2年分別降低2.6和3.0 kg·kg-1，對PFPN的貢獻分別為4.7%和5.7%；未經優化氮素管理PFPN則大幅降低，2年分別降低了10.66和10.69 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率分別達19.0% 和20.3%；在HH模式中降低種植密度，PFPN2年分別降低5.4和5.7 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率分別為9.6%和10.2%，而提高種植密度，PFPN則分別提高了3.6、2.2 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率分別為6.0%、4.1%。將HH模式中密度增（減）后形成的PFPN差絕對值平均，由密度形成的PFPN差為4.2 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率為7.7%；優化品種PFPN提高，2年分別提高1.9和2.9 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率分別為3.5%和5.5%。在SH模式基礎上采用常規耕作措施，PFPN降低，與對照模式相比2年分別降低1.4和3.3 kg·kg-1，相應PFPN貢獻率為3.6%和9.1%；而未經優化氮素管理PFPN則較對照模式提高，2年分別提高了8.7和8.9 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率達23.5%和27.3%；在SH模式基礎上降低種植密度（7.5×104株/hm2），PFPN2年分別降低4.2和2.5 kg·kg-1，對PFPN的貢獻分別為10.9%和6.9%；優化品種PFPN同樣提高，2年分別提高1.5和2.2 kg·kg-1，對PFPN的貢獻率分別為4.0%和6.2%。由上述分析可知，同產量結果相似，不同技術模式中不同技術因子對PFPN的貢獻率不同，而同一技術因子對PFPN的影響在不同年份間也存在著差異。

A、B、C分別代表2017年農戶模式、高產高效模式、超高產模式及增（減）技術因子的PFPN；D、E、F分別代表2018年農戶模式、高產高效模式、超高產模式及增（減）技術因子的PFPN

2.5 栽培技術因子對玉米產量及效率貢獻的優先序

如圖4所示，不同產量水平下不同技術因子對玉米產量和效率的貢獻率存在著較大差異。將2年技術措施貢獻率的研究結果平均，FP模式中，栽培措施對產量貢獻的優先序為氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種，對產量的貢獻率分別為9.9%、6.0%、4.4%和2.5%；HH模式中，栽培措施對產量貢獻的優先序為種植密度、氮素管理、土壤耕作、品種，對產量的貢獻率分別為7.7%、5.2%、4.5%和3.5%；SH模式中栽培措施對產量貢獻的優先序是：種植密度、土壤耕作、氮素管理、品種，對產量的貢獻率分別為8.9%、7.3%、6.5%和4.%。FP模式中，栽培措施對氮效率貢獻的優先序為氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種，貢獻率分別為30.5%、6.0%、4.4%和2.5%；HH模式中，栽培措施對氮效率貢獻的優先序為氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種，貢獻率分別為19.7%、7.7%、4.7%和4.5%；SH模式中栽培措施對氮效率貢獻的優先序是氮素管理、種植密度、土壤耕作、品種，貢獻率分別為25.4%、8.3%、6.5%和4.5%。

表3 增（減）技術因子形成的養分效率差及技術因子對氮素效率的貢獻率

圖4 技術因子對玉米產量及效率貢獻的優先序

3 討論

綜合農藝管理措施被定義為一個綜合管理框架，包括種植密度、養分管理、耕作方式、播種日期等[11,18]，通過這些技術因子間的優化整合，交互作用使作物產量和氮素效率得到了極大提高[19]。然而，同一技術因子在不同管理模式下的技術效果不同，原因是制約產量水平逐級提高的主要矛盾會發生轉變。所以，明確不同管理模式下技術因子對縮小產量差距的貢獻率及優先序，為采取更具針對性措施，進一步優化技術模式提供了科學依據，對實現縮差增效具有重要意義。

種植密度是影響玉米產量的重要因素。密植群體通過冠層葉片截獲太陽輻射，而后通過光合作用影響玉米的生長發育、光合物質生產和分配，并最終決定群體產量的高低[20-21]。提高種植密度，獲得足夠的收獲穗數，是實現玉米高產的關鍵措施[22]，而增密增產的同時顯著提高了肥料效率[23-24]，在不調整農戶現有體系其他技術因子情況下增加種植密度會導致產量顯著下降[25]。本研究結果表明，在FP模式中增加種植密度，玉米產量顯著增加，2年平均比對照模式增產770.8 kg·hm-2，對產量的貢獻率為6.0%，與此同時PFPN提高2.3 kg·kg-1，效率貢獻率與產量一致。而將HH模式中的密度降至FP模式水平、SH模式中的密度降至HH模式水平，產量均大幅度下降，對產量的貢獻率分別為10.2%和8.9%，效率貢獻率同產量一致。可見，在FP模式中密度對產量的影響要低于在HH和SH模式中的影響，說明在一般管理水平下增密的增產效應受其他因子如養分供應、土壤質量等因素限制[26]。

我國目前大多數農戶常常過量施用氮肥且施肥時期不合理[27-28]。本研究前期調研發現，為了節省勞動力，近50%的農戶為一次性基施氮肥，即便追肥的農戶大部分也選在拔節期前進行撒施追肥，由于玉米生長初期對氮素的需求相對較低，前期氮肥投入過大可導致生育期間養分大量淋洗，造成玉米后期脫肥而嚴重影響產量[29]。根據玉米氮素需求規律，科學的追肥時期應該是大喇叭口期[30]。優化氮素管理，采用總量平衡、分期調控的養分管理方式在玉米增產增效方面已得到了廣泛認可。袁靜超等[31]研究表明，與農民“一炮轟”傳統施肥方式相比，氮肥減量、分期調控顯著提高了玉米產量和氮肥利用率，同時降低了肥料氮在土壤中殘留，減少氮損失[32]。本研究結果表明，在FP模式基礎上優化氮素管理，玉米平均增產1 005 kg·hm-2，對產量的貢獻率達9.9%，與此同時PFPN提高了12.0 kg·kg-1，效率貢獻率高達30.5%，產量和效率貢獻率均居于首位。而將HH和SH模式中施肥方式改為農戶模式的“一炮轟”方式，與對應技術模式相比產量分別降低435.0和973.6 kg·hm-2。FP模式中氮素管理對產量的影響要高于在HH和SH模式中的影響，說明在FP模式中優化養分管理，產量仍有很大提升空間，而在HH和SH模式中可能由于其他措施的優化，在一定程度上降低了養分管理對產量的影響。SH模式中劣化氮素管理產量雖然降低，但由于施氮量減少，氮效率反而顯著增加，如何實現作物高產和養分效率協同提高是我國玉米生產中必須解決的重要課題。

良好的土壤耕層是實現玉米高產和資源高效的重要保障。東北春玉米區多年來長期采用土壤淺層旋耕和連續多次作業，使耕層厚度逐漸降低，犁底層逐漸加厚[33-34]，東北地區有效耕層厚度只有15.1 cm，低于全國平均的16.5 cm[4,35]。高的土壤容重和犁底層阻礙了根系生長和延伸，限制了水分和養分的吸收，嚴重制約著玉米產量的提高[36]。而深松可以打破犁底層，增加耕層厚度，改善土壤結構，使土壤疏松通氣，提高耕地質量，從而提高產量[37]。本研究表明，在FP模式基礎上優化耕作措施（深松改土），玉米產量提高，而將HH和SH模式中的深松耕作方式替換為淺旋耕作方式、玉米產量降低，但不同技術模式中耕作措施的技術貢獻率年份間有所差異，表現為2018年高于2017年，這可能與2018年生育期降水量比2017年少有關，試驗生育期平均降雨量為450 mm，2017年降雨量為480 mm，而2018年不足370 mm，前人研究結果也表明干旱年份深松處理對玉米產量的貢獻更大[38]。此外，隨種植密度提高，耕作措施對產量及氮素效率的貢獻率也隨之增大，在FP、HH和SH模式中，2018年耕作措施對產量及相應氮素效率的貢獻率均為5.1%、5.7%和9.1%，而2017年耕作措施對產量及相應氮素效率的貢獻率均為3.5%、4.7%、3.6%，可見干旱年份優化耕作措施對高密度群體的正向調控作用更顯著。

不同生產技術模式中品種的產量差異較大。本研究發現，不同技術模式中耐密植品種翔玉998與對照品種先玉335相比產量均有所增加，且在高密度條件下增產效應明顯提高，但增產效果同其他措施相比沒有明顯優勢，品種選擇對產量及氮素效率貢獻率在FP、HH和SH模式中分別為2.5%、4.3%和5.1%，在所有技術因子中貢獻率最小。這與前人的研究結果不同，ZHAO等[26]在夏玉米上的研究表明限制玉米產量提升的主要因素中品種選擇要優先于種植密度和養分管理，究其原因可能與本研究選用的對照品種先玉335在試驗中表現出的較高產量水平有關，該品種曾多年雄踞東北春玉米區標桿性品種地位，密植高產潛力大、適應性強。先玉335作為本區域玉米育種的對照種，與之相比，近年新品種的產量遺傳增益的提高較慢，因此本研究所選擇的2個品種（先玉335和翔玉998）雖審定時間相差較遠，但在綜合農藝措施管理系統中，品種更新換代對增產增效貢獻相對較小，這也說明通過栽培技術多因子的進一步優化是實現東北春玉米縮差增效的重要技術途徑。

4 結論

不同產量水平的生產模式中，不同技術因子對產量差及效率差的影響存在著較大差異，技術因子對產量的貢獻并不存在完全一致的優先序，不同管理水平下產量差的形成是由多因素共同作用的，技術因子間具有協同作用。當前農戶生產模式中氮素管理對產量的貢獻率居于首位，而在高產生產模式中種植密度與土壤耕作對產量貢獻較大，且不同產量水平模式間PFPN效率差異主要是由氮素管理方式所致。

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Effects of Different Agronomy Factors on Yield Gap and Nitrogen Efficiency Gap of Spring Maize under Rain-Fed Conditions

CAO YuJun1, YAO FanYun1, WANG Dan2, Lü YanJie1, LIU XiaoDan1, WANG LiChun1, WANG YongJun1, 2, LI CongFeng3

(1Institute of Agricultural Resources and Environment, Jilin Academy of Agriculture Sciences/State Engineering Laboratory of Maize, Changchun 130033;2College of Agronomy, Jilin Agricultural University, Changchun 130030;3Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081)

【】In order to provide a theoretical basis for the further improvement of the yield and nutrient efficiency of different maize production levels, the effects of the increasing and decreasing measures on the yield and nutrient efficiency of maize under different technical modes were explored, and the technical priorities were clarified. 【】By investigating the yield level and technical mode of farmers, high-yield and high-efficiency, as well as super high yield, it was clear that planting density, cultivation measures, nitrogen management and varieties were the main measures to limit the yield and efficiency improvement of maize at different production levels. On the basis, three technical models of super high yield (SH), high-yield and high-efficiency (HH) and farmer household (FP) were set up. According to the measure factors under different technical modes, the split area experiment was carried out, in which the tillage method was the main plot, the variety was sub-plot, the nitrogen fertilizer management was sub-sub-plot, and the density was sub-sub-sub-plot.【】Under the FP model, the priority order of technical measures to yield contribution was nitrogen management, planting density, soil tillage, and variety, while the contribution rate to yield was 9.9%, 6.0%, 4.4% and 2.5%, respectively. Under the HH model, the priority order of cultivation measures to yield contribution was planting density, nitrogen management, soil tillage, and variety, with the contribution rate of 7.7%, 5.2%, 4.5% and 3.5%, respectively. Under SH mode, the priority order of cultivation measures to yield contribution was planting density, soil tillage, nitrogen management, and variety, with the contribution rate of 8.9%, 7.3%, 6.5% and 4.3%, respectively. Among the three models, the contribution rate of cultivation technical factors to nitrogen efficiency from high to low was nitrogen management, planting density, soil cultivation and variety. Among them, the contribution rate of nitrogen management, planting density, soil tillage and variety to nitrogen efficiency was 30.5%, 6.0%, 4.4% and 2.5% in FP mode, 19.7%, 7.7%, 4.7% and 4.5% in HH mode, 25.4%, 8.3%, 6.5% and 4.5% in SH mode, respectively.【】There was no fixed priority order for the contribution of technical factors to the yield. The formation of yield gap under different management levels was affected by multiple factors, and the technical factors had synergistic effect. Under the management of farmer’s level, the contribution rate of nitrogen management to the yield ranked first, while the contribution of planting density and soil tillage to the yield was greater under the higher management level. However, the nutrient efficiency gap was mainly caused by nitrogen management, and the contribution rate of nitrogen management to nutrient efficiency ranked the first at different yield levels.

agronomy factor; rain-fed; spring maize; yield gap; nitrogen efficiency gap

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.15.005

2020-05-09；

2020-06-15

國家重點研發計劃項目（2016YFD0300103）、國家自然科學基金（31701349）、國家玉米產業技術體系（CARS-02-16）

曹玉軍，E-mail：caoyujun828@163.com。

王永軍，E-mail：yjwang2004@126.com。通信作者李從鋒，E-mail：licongfeng@caas.cn

（責任編輯 楊鑫浩）