秸稈還田對我國主要糧食作物產量效應的整合（Meta）分析

楊竣皓，駱永麗，陳金，金敏，王振林，李勇

秸稈還田對我國主要糧食作物產量效應的整合（Meta）分析

楊竣皓，駱永麗，陳金，金敏，王振林，李勇

（山東農業大學/作物生物學國家重點實驗室，山東泰安 271018）

【】定量分析全國范圍內秸稈還田對3種糧食作物的產量效應，為秸稈還田技術的大面積推廣應用提供科學依據。本研究搜集了公開發表的相關文獻274篇（截至2019年12月31日），整理了1 930組秸稈還田處理與秸稈不還田處理的農作物產量數據。運用整合分析（meta-analysis）方法（主要分析過程包括計算效應值、異質性檢驗、meta亞組分析、發表偏倚性檢驗），明確了秸稈還田對3種糧食作物產量的綜合效應，進而量化分析了試驗區域、年均氣溫、年均降雨量、土壤質地、土壤酸堿性、作物種類、種植制度、耕作方式、施肥模式、還田年限及秸稈還田量對秸稈還田增產效應的影響。與秸稈不還田相比，秸稈還田顯著提高了3種糧食作物產量，平均增產率約為8.06%（95%CI：7.52%—8.60%），分析結果不存在發表偏倚。東南地區秸稈還田增產率最高，達到9.37%（95%CI：8.11%—10.64%）；年平均氣溫為5—10℃、年平均降雨量超過1 200 mm時，秸稈還田的增產效應較高；在黏土、壤土及砂土3種土壤質地中，秸稈還田的增產率分別為8.13%（95%CI：6.80%—9.49%）、9.04%（95%CI：8.06%—10.01%）、6.96%（95%CI：5.18%—8.77%）；在弱酸性（pH＜6.5）土壤中，秸稈還田的增產率較高。在小麥、玉米、水稻3種作物中，秸稈還田對玉米的增產率達到9.22%（95%CI：8.38%—10.05%）；翻耕與免耕是最能發揮秸稈還田增產效應的耕作方式，增產率分別為11.05%（95%CI：10.05%—12.05%）、8.98%（95%CI：7.21%—10.79%）。不施肥時，秸稈還田顯著提高農作物產量，增產率達到25.66%（95%CI：22.04%—29.38%），增產率顯著高于正常施肥時的8.08%（95%CI：7.50%—8.68%），但整體的產量水平較低。秸稈還田的增產率達到9.56%（95%CI：8.21%—10.93%），且還田年限超過20年時增產效應顯著提高（增產率為15.42%，95%CI：11.05%—19.95%）。此外，最適宜的秸稈還田量為半量還田（增產率為9.09%，95%CI：7.41%—10.79%）。秸稈還田能夠顯著提高糧食作物產量，在不同的農業生產區以免耕或翻耕作業配合正常的施肥模式、適宜的秸稈還田量長期還田能夠保持農作物的持續增產。

秸稈還田；全國；農作物；產量效應；整合分析

0 引言

【研究意義】農作物秸稈是農業生產的主要產物之一，含有豐富的可供農作物生長的氮、磷、鉀養分[1]。作為傳統的農業大國，中國每年產生的農作物秸稈種類豐富，各類農作物秸稈的總產量約占世界秸稈產量的25%[2]，同時，農作物秸稈的利用方式單一、利用效率低的問題長期存在[3]。秸稈還田是兼顧了經濟效益與環境效益的利用方式。近年來，隨著農作物秸稈資源數量持續增加以及對還田技術研究的不斷深入，降低還田成本，實現秸稈還田持續增產增收效應的目標成為可能[4]。【前人研究進展】國內外學者通過田間定位試驗對秸稈還田的產量效應進行了研究，獲得了大量的田間試驗數據，涉及的農作物既包括玉米[5]、水稻[6]、小麥[7]等在我國大面積種植的糧食作物，也有棉花[8]、油菜[9]、花生[10]等經濟作物。研究表明，農作物秸稈還田能夠顯著改善土壤物理結構，降低土壤容重、提高土壤孔隙度[11]；顯著提高土壤中的全氮、速效氮及磷、鉀養分含量[12]，構建合理的土壤微生物群落結構[13]，具有顯著的增產作用，也具有良好的環境效益[14]。整合分析（meta-analysis）定義為對同一主題下多項獨立試驗的研究結果進行綜合的統計方法，它的起源最早可以追溯到20世紀初[15]。【本研究切入點】目前，國內外學者關于秸稈還田對農作物的產量效應研究多是基于某種作物或某個地區進行的，研究結果僅對某種作物或某個地區的生產具有理論指導意義，對跨作物種類或農業生產區的產量效應尚不清楚。為了定量分析全國區域內秸稈還田對農作物的產量效應，需要整合全國范圍內的獨立試驗數據，運用科學的分析方法進行系統綜述。【擬解決的關鍵問題】本研究搜集整理了近30年國內外學者公開發表的中文文獻數據，運用整合分析方法，定量分析了全國區域內秸稈還田對農作物的產量效應，并進一步明確了不同區域、種植制度、耕作方式、施肥模式等因素對產量效應的影響程度，旨在為秸稈還田技術在全國范圍內的合理推廣應用提供科學的理論依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源

以“秸稈還田、產量”為關鍵詞，在China National Knowledge Infrastructure（CNKI）等主要中文文獻數據庫中檢索2019年12月31日之前發表的田間對照試驗論文（不包括室內試驗、評價類、綜述類、模型模擬類等文章及相關專業的碩博士學位畢業論文）。按以下標準對檢索到的文獻進行篩選[16]以獲得滿足meta-analysis要求的數據：（1）試驗結果發表在最新版北大中文核心期刊中收錄的綜合類期刊，主要包括第四編自然科學中的生物科學綜合類及植物學類、第六編農業科學中的綜合性農業科學類、農業基礎科學類、農業工程類及農學農作物類和第七編工業技術中的環境科學類；（2）田間對照試驗地位于中國大陸地區；（3）試驗以我國主要農作物為研究對象，田間試驗為包括秸稈還田和秸稈不還田處理的對照試驗；（4）文獻中有明確的試驗重復數、各試驗處理的產量均值；（5）相同的試驗設計獲得的試驗數據發表在不同期刊時，選擇相關信息描述最為詳細的一篇文獻；（6）補充原文參考文獻中引用但未被檢索到的遺漏文獻。經篩選，共獲得274篇相關文獻。

提取文章中秸稈還田與秸稈不還田處理的產量、產量標準差、處理重復數及其他相關信息（試驗區域、種植制度、耕作方式、施肥模式等），文字、表格形式展示的數據直接提取，圖形形式展示的數據使用WebPlotDigitizer軟件[17]提取，補全文章中未說明的各處理產量標準差[18-19]，共得到1 930組試驗數據用于Meta分析。

1.2 數據分類

考慮到秸稈還田的產量效應可能受其他相關因素影響，根據文獻中提取到的相關試驗信息進行歸納分組，整理得到以下影響因素（表1）：試驗區域[20]、年平均氣溫、年平均降雨量、土壤質地[21]、土壤酸堿性、作物種類、種植制度、耕作方式、施肥模式[22-26]、還田年限及秸稈還田量[27-29]。通過Meta亞組分析以考察各影響因素對秸稈還田的產量效應的影響程度[30]，并尋找異質性來源。

1.3 Meta分析過程

1.3.1 計算效應值 首先，本研究采用隨機效應模型評估秸稈還田對我國主要糧食作物的產量效應，選取生態學領域常用的反應比（R）的自然對數（lnR）作為Meta分析的效應值[31]，來衡量秸稈還田對作物產量的影響。具體的計算公式如下：

lnln(X/X)=ln X-ln X（1）

式中，ln為效應值，X與X分別表示秸稈還田處理與秸稈不還田處理下作物的產量均值，單位為kg·hm-2。

其次，Meta分析是對每項獨立研究的效應值進行加權計算，得到總體平均效應值ln++。計算時，需要確定每項獨立研究的方差V、權重W，具體的公式如下：

表1 試驗相關數據分類

F0、N0、K0、N-、N+、F分別為不施肥、不施氮肥、不施鉀肥、低氮施肥、高氮施肥和正常施肥；0—50%、50%—100%、100%、＞100%分別為以低于前茬作物秸稈產量的50%進行還田、以超過前茬作物秸稈產量的50%進行還田、以前茬作物全部秸稈產量進行還田和以超過前茬作物全部秸稈產量進行還田。下同

F0, N0, K0, N-, N+ and F represent different pattern of fertilization: no fertilization, no nitrogen, no potassium, low nitrogen, high nitrogen and normal fertilization. 0-50%, 50%-100%, 100% and ＞100% mean different amount of straw returned with less than 50% of the ex-crop straw, more than 50% of the ex-crop straw, all of the ex-crop straw and more than all of the ex-crop straw, respectively. The same as below

ln++=∑(lnR×W)/ ∑W（4）

式中，與分別為秸稈還田與秸稈不還田處理下農作物的產量標準差，N與N分別為秸稈還田與秸稈不還田處理的試驗重復數；2表示研究間方差[32]。

總體平均效應值的標準差及其95%的置信區間通過以下公式計算：

95%CI=ln++±1.96lnR++（6）

若總體平均效應值的95%置信區間全部大于0，說明秸稈還田對農作物具有顯著的增產作用；若全部小于0，說明秸稈還田對農作物具有顯著的減產效應；若區間包含0，則說明秸稈還田對農作物無顯著的產量效應。以上原則同樣適用于Meta亞組分析。

最后，將總體平均效應值ln++轉換為總體的平均產量變化率R，可以更直觀地反映秸稈還田對農作物的產量效應[33]，相應的轉換公式為：R=(lnR++-1)×100%。

1.3.2 異質性檢驗 秸稈還田的產量效應是否受其他相關因素影響可以通過異質性檢驗確定。總體平均效應值的異質性（Qt）表明數據偏離均值的程度，Qt值越大，數據的離散程度越大。數據的整體異質性包括由已知因素引起的異質性（Qm）和未知因素引起的異質性（Qe），已知因素即在文獻中提取到的相關信息，作為Meta分析中的解釋變量。如果異質性檢驗達到極顯著程度（PQ-val＜0.0001）[34-35]，需要引入解釋變量解釋總體平均效應值的異質性來源[36]。

1.3.3 Meta亞組分析 Meta亞組分析是為了進一步闡明不同影響因素下秸稈還田對農作物的產量效應，同樣運用隨機效應模型，計算方式與總體的平均效應值計算方式相同[37]。

1.3.4 發表偏倚性檢驗 發表偏倚性問題是任何科學研究中的一個重要問題[38]。Meta分析是基于各項獨立研究基礎之上進行的系統性研究，因此Meta分析的使用更加注重發表偏倚性問題。發表偏倚性檢驗主要有兩種方法：一種是漏斗圖檢驗，根據漏斗圖的對稱性判斷本研究是否具有發表偏倚性問題；另一種是計算失安全系數[39]，失安全系數的閾值是（5n+10），其中n為Meta分析中的數據量，當失安全系數低于閾值時表明本研究存在發表偏倚性問題[40]。

1.4 統計分析

本研究使用Microsoft Excel 2013記錄文獻數據，建立完整的秸稈還田產量數據庫，并進行基本的統計計算。整合分析過程使用OpenMEE軟件及R-Studio軟件中的“metafor”軟件包進行[41]，OpenMEE是一款跨平臺免費開放的生態學領域專業Meta分析軟件[42]，作圖軟件為Origin 9.1。

2 結果

2.1 秸稈還田對農作物產量的平均效應值及發表偏倚

采用隨機效應模型計算秸稈還田對農作物產量的平均效應值（表2）。結果表明，秸稈還田能夠顯著提高農作物產量，平均增產率為8.1%（95%CI：7.5%—8.7%）。異質性檢驗Qt值達到顯著水平（PQ-val＜0.001），需要引入解釋變量。發表偏倚性檢驗漏斗圖（圖1）的對稱性達到顯著水平（PB-val＞0.05），表明本研究不存在發表偏倚。此外，本研究的失安全系數為19 338 930，其統計學意義為至少需要19 338 930組具有發表偏倚性的研究數據才能改變本研究的結論。

圖1 發表偏倚性檢驗漏斗圖

表2 秸稈還田對農作物產量的平均效應值

REM、CI、LL、UL分別表示隨機效應模型、置信區間、下限及上限。Z為效應值檢驗的統計量；n為效應值數量；Q為異質性檢驗的統計量；PQ為異質性檢驗的顯著程度；I2為研究間方差占總方差的比例；PB為發表偏倚性檢驗的顯著程度

REM, CI, LL, UL represent random effects model, confidence interval, lower limit and upper limit, respectively. Z is the statistic value of effect size; n is the number of effect size; Q is the statistic value of heterogeneity; PQis the significant value of heterogeneity; I2is the percentage of variance between studys; PBis the significant value of publication bias

2.2 秸稈還田對農作物產量效應的Meta亞組分析

通過Meta亞組分析對每組解釋變量進行研究，結果表明秸稈還田對農作物產量的綜合效應量受土壤酸堿性、作物種類、種植制度、耕作方式、施肥模式、還田方式等因素的影響達到極顯著水平（PQ-val＜0.0001）（表3）。所有解釋變量的2值，∑2=27.71%，表明本研究納入的解釋變量能夠解釋27.71%的異質性來源，剩余的異質性來源有待進一步研究。

在不同的試驗區域中（圖2-a），東南地區秸稈還田的增產率最高，達到9.37%（95%CI：8.11%—10.64%），西南地區為8.34%（95%CI：6.33%—10.38%），華北地區為8.04%（95%CI：7.24%—8.85%），東北地區為7.77%（95%CI：6.13%—9.42%），西北地區為6.76%（95%CI：5.50%—8.05%），增產率最低。

秸稈還田的增產效應在年均氣溫達到5—10℃時的增產率（（8.73±1.06）%）最高，在年均氣溫低于5℃時的增產率（（7.65±3.04）%）最低（圖2-b）。隨著年均降水量的增加，秸稈還田的增產率呈現出先增加后降低的趨勢（圖2-c）。年均降水量低于400 mm時，秸稈還田對農作物的增產率（（5.57±1.77）%）最低，年均降水量超過400 mm時，增產率顯著提高。在年均降水量超過1 200 mm時，秸稈還田的增產率最高，達到9.59%（95%CI：7.04%—12.21%）。

秸稈還田在黏土、壤土及砂土3種土壤質地中對農作物的增產效應沒有顯著差異（圖2-d），增產率分別為（8.13±1.36）%、（9.04±0.97）%、（6.96±1.81）%；圖2-e表明，秸稈還田在弱酸性土壤中更能發揮其增產效應，增產率達到12.46%（95%CI：10.92%—14.01%），中性土壤中的增產效應次之，增產率為7.73%（95%CI：6.90%—8.57%），堿性土壤中增產效應最低，增產率為6.35%（95%CI：4.74%—7.98%）。

表3 Meta亞組分析結果

I2為研究間方差在總方差中的比例；Qm為解釋變量異質性檢驗的統計量；PQ-val為解釋變量異質性檢驗的顯著程度；2為解釋變量能夠解釋的異質性

I2means the percentage of variance between studys; Qmmeans the statistic value of heterogeneity for explaining variance; PQ-val means the significant value of heterogeneity for explaining variance;2means the heterogeneity for explaining variance

圖2 秸稈還田對農作物產量效應的影響因素分析

在主要的糧食作物中，秸稈還田的產量效應表現出顯著的差異（圖2-f）。對玉米的增產作用最大，增產率達到9.22%（95%CI：8.38%—10.05%）；對水稻的增產作用次之（增產率（7.58±1.03）%），對小麥的增產作用最低（增產率（5.75±0.86）%），均低于總體的平均水平。圖2-g表明秸稈還田在一年一熟制中的增產作用顯著高于一年兩熟制，增產率分別為8.99%（95%CI：8.00%—9.99%）、7.65%（95%CI：7.00%—8.30%）。

免耕與翻耕是最有利于發揮秸稈還田增產作用的耕作方式。翻耕秸稈還田的增產率為11.05%，95%CI為10.05%—12.05%，免耕秸稈還田的增產率為8.98%，95%CI為7.21%—10.79%，均高于總體的平均增產率。旋耕與深耕秸稈還田的增產率分別為（6.57±1.27）%、（6.36±1.96）%，均低于總體的平均增產率（圖2-h）。

秸稈還田在正常的施肥模式下能夠提高8.08%（95%CI：7.50%—8.68%）的作物產量（圖2-i），與總體的平均增產率一致，其他施肥方式都會影響秸稈還田的增產效應。不施任何肥料時，秸稈還田對農作物的增產效應顯著提高，增產率達到25.66%（95%CI：22.04%—29.38%），但不施肥時整體的產量水平較低；不施鉀肥、正常施用氮磷肥時，秸稈還田的增產率最低，為4.08%（95%CI：2.33%—5.87%）；不施氮肥、正常施用磷鉀肥時，秸稈還田的增產率為7.24%（95%CI：4.12%—10.46%）；低施氮量與高施氮量下，秸稈還田的增產率分別為6.40%（95%CI：4.09%—8.76%）、6.08%（95%CI：2.63%—9.64%）；可見，不同氮肥施用方式對秸稈還田的產量效應并無顯著影響。

隨著秸稈還田持續年限的增加，秸稈還田的增產率在短期內略微降低后持續增加（圖2-j）。持續秸稈還田超過10年、15年、20年時，相應的增產率分別達到9.74%（95%CI：7.59%—11.92%）、13.88%（95%CI：9.78%—18.13%）、15.42%（95%CI：11.05%—19.95%），增產率的提高趨勢顯著。

不同的秸稈還田量對還田后農作物產量的影響不顯著（圖2-k）。利用前茬作物50%—100%的秸稈進行還田時增產作用最高，增產率為9.09%（95%CI：7.41%—10.79%），高于秸稈全量還田后（7.91±0.59）%的增產率。秸稈還田量低于50%和超過100%的相關研究較少，僅有的研究結果表明兩者的增產率分別為8.72%（95%CI：5.13%—12.42%）、8.21%（95%CI：3.84%—12.77%）。

3 討論

3.1 秸稈還田的增產效應

本研究結果表明，與秸稈不還田相比，秸稈還田顯著提高了農作物產量，增產率達到8.06%（95%CI：7.52%—8.60%，不存在發表偏倚）。與秸稈不還田相比，秸稈還田顯著改善了土壤物理性狀，降低了土壤容重[42]，增加了土壤孔隙度[43]，促進了土壤微團聚體向大團聚體的轉化，土壤固碳能力顯著提升[44]；秸稈還田后土壤中的養分含量顯著增加，0—60 cm土層中的土壤有機碳及全氮含量顯著提高[45]，減少了磷流失，提高了土壤磷儲量[46]，同時提高了土壤中的全鉀及速效鉀含量[47]；長期秸稈還田改變了土壤中的微生物群落結構，顯著提高了土壤中的真菌、放線菌豐富度，且隨著秸稈投入量的增加，幾種土壤水解酶的活性也隨之提高[48]。秸稈還田通過改善土壤的理化性質，提高了土壤生產力，實現增產。

3.2 影響秸稈還田增產效應的因素

3.2.1 試驗區域 由于不同生態區域農業生產條件的差異性，農業生產呈現出明顯的地域分異[49]。本研究表明，秸稈還田對總體農作物的增產率在不同試驗區域內存在差異，但增產效應差異不顯著。宋大利等[50]對我國農作物秸稈產量及養分含量地區分布進行了研究，結果表明西北地區的農作物秸稈資源無論是在產量方面還是在養分含量方面，在所有地區中都是最低的，東南地區（以長江中下游地區為主）的農作物秸稈產量雖然沒有達到最高的產量，但秸稈養分含量卻是所有地區中最高的。基于此，可以解釋本研究中秸稈還田對總體農作物的增產效應在東南地區最高而在西北地區最低。

3.2.2 土壤質地及酸堿性 土壤質地是土壤中各級別土粒的質量百分比，分為砂土、壤土及黏土三大類，是土壤重要的物理特性，在很大程度上支配土壤的耕作性能[22]，不同作物在不同土壤質地中表現出不同的氮代謝特征[51]，但不同土壤質地中秸稈還田增產效應的差異機理有待進一步研究。酸性土壤中秸稈還田的增產效應更高，可能是由于農作物秸稈為堿性物質，還田后降低了土壤酸性，土壤保肥能力增強[52]；而在堿性土壤中，即使耐鹽性較強的作物（棉花），其產量也會降低[53]。因此，通過秸稈還田可以獲得最適于農業生產的土壤酸堿性，但最適的土壤pH范圍有待進一步研究。

3.2.3 種植制度 土壤長期耕作會導致土壤鉀素消耗，與單作相比，輪作消耗更嚴重，而秸稈還田可以增加土壤速效鉀的含量，另外配合使用鉀肥，能夠緩解土壤鉀素的耗竭，從而增加小麥、玉米的產量[54]。一年二熟區秸稈資源豐富，秸稈還田能增加土壤有機質，補充土壤養分，維持土壤的可持續發展，對于增產增收有一定促進作用[55-56]。不同作物熟制中秸稈還田的增產效應沒有顯著差異，在一年一熟制中，秸稈還田避免了作物生長發育早期受到低溫脅迫的影響[57]，在一年兩熟制地區具有充足的光熱資源及豐富的降水量，秸稈還田也有利于農作物生長[58]。

3.2.4 耕作方式 耕作是在播種前，對土壤、雜草和農作物秸稈進行的綜合處理[59]。不同的耕作方式顯著影響農作物秸稈在土壤中的空間分布狀況[60]。適宜的耕作方式會加快秸稈的分解速率，改善土壤微生物活性，有利于發揮秸稈還田的增產作用[61]。本研究主要涉及免耕、翻耕、深耕及旋耕4種耕作方式，分析結果表明免耕或翻耕條件下秸稈還田的增產效應顯著高于深耕或旋耕方式。免耕是指作物播前不用犁、耙整理土地，不清理作物殘茬，直接在原茬地上播種，播后作物生育期間不使用農具進行土壤管理[62]，是保護性耕作的一種，多應用于我國西北干旱地區，保溫保墑；免耕顯著提高了表層土壤的有機質含量，具有防止水土流失、改善土壤物理性質、增產降水儲存、保持土壤水分等優勢[63-64]，秸稈還田降低了免耕對農作物的減產程度[65]，在短期內對農作物具有增產作用[66]。翻耕的耕層一般在20—30 cm[67]，翻耕秸稈還田獲得的增產率最高。將農作物秸稈翻埋至20 cm土層中有助于農作物秸稈的分解，土壤中的有機質、全氮、速效氮、速效磷及速效鉀含量均有所增加，且亞耕層（20—40 cm）土壤養分含量的增幅更加顯著；秸稈深翻還田有效改善了對農業生產中存在的耕層淺、養分少等[68]土壤肥力退化問題，顯著提高了農作物產量[69]。深耕一般耕層在30—60 cm[70]，是在不翻動上層貧瘠土壤的前提下對硬質土壤和壓實土壤的破壞過程[71]，深耕秸稈還田降低了土壤容重及土壤滲透阻力，能夠緩解了土壤中的水分耗竭，提高農作物的水分利用效率，但增產效應未達到顯著水平[72]。旋耕的耕層一般在15—20 cm[67]，旋耕作業操作簡便、作業成本低，但旋耕秸稈還田使得農作物秸稈大量聚集在土壤表面，形成了缺氧環境，在秸稈腐解時可能會產生H2S等對農作物生長有害的物質，降低了秸稈還田的增產效應[73]；同時，土壤耕層變淺、容重增加、孔隙度降低，農作物秸稈的物理阻礙導致作物出苗率低、成穗率低，引起產量下滑[74]。龐黨偉等[75]在長期旋耕秸稈還田的基礎上進行深耕，平衡了各土層的有效養分含量，顯著改善了10—30 cm土層的微生物活性及下層土壤物理性狀，促進農作物根系下扎對養分的吸收，實現了增產。

3.2.5 施肥模式 農作物秸稈具有巨大的肥料替代潛力，在全部的化肥投入中，全量秸稈還田能夠替代全部的鉀肥投入、28.77%的磷肥投入及24.25%的氮肥投入；在有效利用的化肥中，全量秸稈還田能夠替代全部的有效鉀肥、有效磷肥及90%的有效氮肥，也就是說，秸稈移除在一定程度上造成了土壤養分損失[76]。本研究結果表明，不施肥或不施氮肥時能夠獲得較高秸稈還田增產效應，尤其是不施肥時的增產效應顯著高于其他施肥方式，但整體的產量水平顯著降低[77]，這與前人的整合（Meta）分析結果一致[78]。就不同的氮肥水平而言，對于養分含量充足的肥沃土壤來說，無論農作物秸稈是否還田，適度減少氮肥施用并未對土壤的化學性質及微生物群落結構產生顯著影響，不會改變土壤原有的生態系統功能[79]；同時，適度減少氮肥投入在維持高產的同時顯著降低了N2O等溫室氣體的排放量[80]。也有研究表明，隨著施氮量的增加，秸稈還田的增產效應也隨之增加，而氮肥偏生產力降低，這可能與秸稈還田的深度有關[81]。考慮到高施氮量時生產成本的提高以及潛在的環境污染風險，秸稈還田配施低量氮肥應該是更為合理的農業生產方式[82]。此外，秸稈還田時需要施入鉀肥，以緩解土壤中鉀的耗竭、提高土壤的鉀肥力，維持作物高產[83]。

3.2.6 還田年限 本研究表明，秸稈還田對總體農作物的增產效應在年際間的增長趨勢顯著，可能是由于耕地資源的開發、農業生產技術的改良以及育種科學發展提供了優質的種質資源[84]，產量潛力更高的農作物種子配套先進的農業生產技術能夠獲得更高的產量。隨著還田年限的增加，秸稈還田的增產效應也隨之顯著提高，這與前人的整合（Meta）分析結果一致[78]。相關研究表明，秸稈還田對土壤有機質的影響是一個長期的過程，短時間內很難發生顯著的變化[85]，長期秸稈還田后，各土層的土壤養分明顯改善，盡管土壤中的有機質積累量減少，但總含量始終穩定在較高水平[86]。因此，長期秸稈還田的增產效應會更加顯著。此外，Li等[87]的研究還發現長期秸稈還田還能夠獲得更高的經濟效益，是維持作物高產最有效的方式。

3.2.7 秸稈還田量 本研究結果表明，不同的秸稈還田量對秸稈還田的增產效應沒有顯著影響，以50%—100%的農作物秸稈產量進行還田獲得的增產水平相對較高。與全量秸稈還田相比，半量秸稈還田顯著提高了耕層土壤孔隙度、降低了土壤容重，有利于根系在深層土壤中的生長延伸，改善了深層土壤根系密度及根系結構，產量水平略高于全量秸稈還田[88]，同時顯著降低了田間溫室氣體的排放量，保證了土壤的可持續性[89]。也有研究表明，全量秸稈還田顯著提高了土壤養分及土壤酶活性，同時提高了農作物產量及水分利用效率，增產效應顯著高于半量秸稈還田，但更高的秸稈還田量沒有進一步提高產量水平[90]。此外，小麥秸稈半量、全量還田均顯著降低了水稻中Cd向上的轉運能力，降低了水稻地上部分Cd累積量（＜0.05）。總體而言，全量秸稈還田在全生育期土壤中DGT提取態Cd含量顯著低于半量還田，解毒效果更好[91-92]。研究結果發現，不同的秸稈還田量在促進早、晚稻分蘗的效果上具有差異，在早稻季低量還田優于高量，而在晚稻季則相反。究其原因可能是早、晚稻生育期間的溫度差異而致[93]。

3.3 本研究的不足之處

本研究通過整合（Meta）分析方法對秸稈還田下農作物的產量特征進行了定量分析，分析結果在一定程度上證明了秸稈還田具有顯著的增產效應，與絕大多數的田間試驗結果一致，僅有極少數的田間試驗研究發現秸稈還田不存在顯著的增產效應、甚至會降低農作物產量。同時，本研究也存在一定的局限性。秸稈還田的增產效應受各種因素的影響，包括但不僅限于本研究中所討論的，可能的影響因素還有很多，比如農業生產中使用的不同小麥品種、玉米品種、還田秸稈的長度、土壤的基礎肥力等，文獻中涉及的相關數據較少不易提取，需要更多的田間試驗結果，因此本研究中并未討論；本研究充分考慮了全國范圍內秸稈還田的產量效應，對于宏觀上認識秸稈還田的增產作用具有一定意義，但與全國范圍內不同區域的實際情況或特定作物種類缺乏聯系，進一步的分析研究需要與實際生產問題結合，考察不同區域內秸稈還田的增產效應。此外，本研究只收集整理了中文文獻，缺少高質量的英文文獻。

4 結論

全國范圍內，農作物秸稈還田具有顯著的增產效應，增產率達到8.06%。不同試驗地區秸稈還田的增產效應沒有顯著差異，東南地區較高，西北地區較低。在年平均氣溫為5—10℃、年平均降水量達到800— 1 200 mm的酸性壤土（pH＜6.5）中，秸稈還田對農作物的增產率相對較高；在氣候干旱地區采用免耕、在農作物秸稈產量豐富地區采用翻耕更能發揮秸稈還田的增產效應；在犧牲部分產量的情況下可以適當減少氮肥的施用量，能夠兼顧經濟與環境效益；合理的還田量為半量還田，不還田的剩余秸稈可以作飼料或生產其他能源物質；長期秸稈還田能夠獲得更高的增產效應。

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Effects of Main Food Yield under Straw return in China:A Meta-analysis

YANG JunHao, LUO YongLi, CHEN Jin, JIN Min, WANG ZhenLin, LI Yong

(Shandong Agricultural University/State Key Laboratory of Crop Biology, Tai’an 271018, Shandong)

【】In order to provide scientific grounds for the implementation of grain crop straw return, this study quantified the yield effect of straw return.【】It was collected and sorted out the published Chinese literatures in the past 30 years (a total of 274 piece of literature and 1 930 pairs data until December 31, 2019). By using meta-analysis method, the comprehensive effect of straw returning on crop yield was clarified with the main analysis process, included calculation of effect value, heterogeneity test, meta-subgroup analysis and publication bias test. And then, the effects under different experiment region, average annual temperature, average annual precipitation, soil texture, soil pH, crop type, planting system, tillage method, fertilization method, experiment duration and return amount was further quantitatively analyzed.【】Compared with straw remove, straw return significantly increased crop yield, and the average increasing rate was about 8.06%, with a 95% confidence interval of 7.52%-8.60%. No publication bias was found in the result. The yield effect was the highest in the southeastern region, reaching 9.37% (95% CI: 8.11%-10.64%). The straw-return effect was higher when the average annual temperature was 5-10 °C and the average annual precipitation is more than 1 200 mm. In different soil texture, the yield effect of straw return was 8.13% in clay (95% CI: 6.80%-9.49%), 9.04% in loam (95% CI: 8.06%-10.01%) and 6.96% in sandy soils (95% CI: 5.18%-8.77%), respectively. Among the three types of grain crops, namely, wheat, corn, and rice, the increase rate of yield on maize reached 9.22% (95% CI: 8.38%-10.05%) by straw returning. Plowing and no-till was the best tillage methods exerting the yield effect of straw returning, the increasing rate of yield were 11.05% (95% CI: 10.05%-12.05%) and 8.98% (95% CI: 7.21%-10.79%), respectively. When the straw was returned to the field without fertilization, the crop yield was significantly increased with an increase rate of 25.66% (95% CI: 22.04%-29.38%), which was significantly higher than that of 8.08% (95% CI: 7.50%-8.68%) under normal fertilization, but the overall yield level was lower. The yield increase rate of straw mulching reached 9.56% and the yield increase effect of straw mulching over 20 years was significantly increased (yield increase rate: 15.42%, 95% CI: 11.05%-19.95%). In addition, the most suitable amount of straw was half of the ex-crop (increase rate of yield was 9.09%, 95% CI: 7.41%-10.79%).【】Straw return could significantly increase crop yield in different agricultural production areas. Furthermore, the long-term implication of crop straw with no-till or plowing tillage, normal fertilization and appropriate amount, could maintain continuous increase in crop yield.

straw return; China; crop; yield effect; meta-analysis

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.21.010

2020-05-14；

2020-07-30

國家重點研發計劃項目（2017YFD0301001，2016YFD0300400）

楊竣皓，E-mail：1023932708@qq.com。通信作者李勇，E-mail：woooowo@126.com

（責任編輯 楊鑫浩）