不同生產目標條件的馬鈴薯水氮管理優化

唐建昭，肖登攀，王 靖，王仁德，柏會子，郭風華，劉劍鋒

不同生產目標條件的馬鈴薯水氮管理優化

唐建昭1，肖登攀1※，王 靖2，王仁德1，柏會子1，郭風華1，劉劍鋒1

（1. 河北省科學院地理科學研究所/河北省地理信息開發應用工程技術研究中心，石家莊 050011；2. 中國農業大學資源與環境學院，北京 100193）

基于不同生產目標，優化不同降水年型下的水氮耦合方案對馬鈴薯生產的可持續發展具有重要意義。該研究基于中國北方農牧交錯帶地區27個站點的氣象數據、土壤數據和管理數據驅動APSIM-Potato模型，設置不同的灌溉和氮肥耦合情景，基于土壤水分虧缺量設置灌溉情景（共設置10個灌溉梯度，即土壤水分虧缺范圍為10～100 mm，間隔10 mm），施氮肥量為30～210 kg/hm2，梯度為30 kg/hm2，模擬分析不同降水年型下水氮耦合對馬鈴薯產量、水分利用效率和經濟收益的影響，并推薦不同降水年型下獲得不同生產目標的最佳水氮耦合方案。結果表明：農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯最高產量分別為30 200～39 400、28 900～38 800和27 000～38 000 kg/hm2，其中干旱年型下產量最高。干旱年型、正常年型和濕潤年型下獲得最高產量的灌溉量分別為589、544和512 mm，氮肥投入量均為最大值，即210 kg/hm2。干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯最高水分利用效率分別為85.9、90.2和92.2 kg/(mm·hm2)，獲得最高水分利用效率的灌溉量分別為172、107和87 mm，氮肥投入量均在60～120 kg/hm2之間，其中干旱年型下投入量為60 kg/hm2的站點比例最高。干旱年型、正常年型和濕潤年型不同水氮耦合方案下馬鈴薯的最高收益分別為19 340、18 610和18 470元/hm2，獲得最高收益的灌溉量分別為226、152和116 mm，干旱年型和正常年型獲得最高收益的氮肥投入量均在30～90 kg/hm2之間，濕潤年型下獲得最高收益的氮肥投入量在60～90 kg/hm2之間。研究結果有助于當地生產者基于不同的生產目標制定較優的水氮管理方案。

灌溉；施肥；產量；水分利用效率；收益

0 引 言

水分是作物生長和產量形成的關鍵因素，中國農業用水占總用水的63.2%，且主要為灌溉用水[1]。隨著灌溉面積和灌溉作物種類的增加，水資源短缺成為農業生產的主要限制因子，嚴重威脅中國農業的可持續發展[2]。優化灌溉是解決農業水資源短缺的關鍵措施之一[3]。此外，氮素是作物生長發育的另一重要因素[4]。近三十年來中國氮肥投入總量增長158%，而農作物總產量僅增加70%，氮投入與作物的氮需求不匹配[5]。大量研究表明灌溉和氮肥存在顯著的耦合作用，適宜的灌溉量能夠提高氮肥利用率，降低氮損失，并且增加作物產量[6-7]。因此，最優施氮方案隨著灌溉量的不同而存在差異。

馬鈴薯是僅次于小麥、玉米和水稻的世界第四大口糧作物[8]。中國是馬鈴薯生產大國，其生產面積和總產均居世界首位[9]。中國北方農牧交錯帶氣候冷涼，適宜馬鈴薯生長，是馬鈴薯主要種植區之一。近幾十年來，北方農牧交錯帶地區馬鈴薯播種面積和總產量持續增加，占該地區糧食總產的46.8%左右[3]。因此，馬鈴薯生產對保障北方農牧交錯帶乃至中國北方地區的糧食安全具有重要意義。

馬鈴薯對水分變化敏感，短時期干旱脅迫即可導致嚴重減產[10]。通常，馬鈴薯需水量在400～800 mm之間[11-12]。北方農牧交錯帶地區降水量少（≤400 mm）且年際間變異大，大部分年份降水無法滿足馬鈴薯高產和穩產的水分需求，灌溉成為必須措施[10]。然而，長期連續灌溉導致北方農牧交錯帶地區水資源危機日趨嚴峻。因此，優化灌溉以達到水分高效利用對該地區馬鈴薯生產的可持續性具有重要意義。馬鈴薯灌溉方案的優化主要集中在最佳灌溉時期的選擇和灌溉量的確定[13-15]，以及灌溉方式的調整[16]。同時，不同的灌溉方案下氮肥的最佳投入量存在顯著差異。適宜的水氮組合不僅可以顯著提高馬鈴薯水肥利用效率[17-18]，同時，還降低其對環境造成的負面影響[19]。相關研究表明在中等肥力下降低單次灌溉量、增加灌溉頻次，馬鈴薯產量和商品薯率均最高[20]。其中，陜西榆林地區每8 d進行一次充分灌溉、施氮量200 kg/hm2是馬鈴薯生產的最優水氮組合[21]。

當前，水氮耦合的相關研究主要基于大田試驗和統計模型。大田試驗需要投入大量的人力、物力和財力，耗時較長[22]，而且，試驗獲得的站點結果難以外推到區域尺度。統計模型雖然在一定程度上比較容易獲得作物產量與水氮投入的關系，但整體上機理性較差，需要大量的試驗數據進行支撐[23]?；谧魑锷砩鷳B過程的作物生長機理模型充分考慮氣候、土壤和管理對作物生產的耦合影響，在優化作物水氮方面已得到廣泛應用[9]。

關于北方農牧交錯帶地區馬鈴薯生產的水氮管理已有研究，然而，不同降水年型下針對不同生產目標的最優水氮方案有待揭示。因此，本研究基于作物生長機理模型（APSIM-Potato）模擬不同水氮處理下馬鈴薯的生產潛力，主要目標為：1）評價不同降水年型下馬鈴薯產量、水分利用效率和經濟收益對不同水氮方案的響應；2） 揭示不同降水年型下獲得不同生產目標的最佳水氮耦合方案。

1 材料與方法

1.1 研究區概況與數據來源

本研究選擇北方農牧交錯帶地區（36°08′～50°15′N、104°09′～123°25′E）（圖1）作為研究區域?；跉庀髷祿耐暾院陀行怨策x擇27個研究站點。北方農牧交錯帶地區馬鈴薯的種植時間在4月底至6月初，當地常規播期為5月10日左右，收獲日期一般在9月份第一次霜凍之前[23]。馬鈴薯生長季總日照時數、平均溫度和總降水量分別為1 283 h、15.4 ℃和326 mm。

1981—2010年北方農牧交錯帶地區27個研究站點氣象數據來自中國氣象局數據共享網（http://www.cma.gov.cn/），具體數據包括日尺度的最高溫度（℃）、最低溫度（℃）、降水量（mm）和日照時數（h）。日總太陽輻射根據Angstrom-Prescott方程進行計算[9]。

農牧交錯帶地區土壤數據來自中國土壤數據庫（http://www.soil.csdb.cn/），主要包括土壤容重、凋萎含水量、田間持水量、飽和含水量、土壤養分含量和pH值等土壤理化數據。

1.2 研究方法

1.2.1 馬鈴薯水氮耦合大田試驗

2015年和2016年在農業部武川農業環境科學觀測試驗站進行不同水氮處理的馬鈴薯大田試驗。供試馬鈴薯品種為克新一號，生育期110 d左右。播種密度為46 500 株/hm2，播種日期分別為2015年5月2日和2016年5月1日，收獲日期分別為2015年9月24日和2016年9月12日。大田試驗數據是模型調參驗證的基礎，同時前人研究表明最有效的模型調參數據是利用差異環境（包括氣候、田間處理等）下的觀測數據[22]。因此，本研究設置的水氮梯度相對較大。試驗采用裂區設計，設置灌溉和氮肥兩個因素，灌溉為主處理，氮肥為副處理，試驗共設4個灌溉梯度，生育期內灌溉量分別為0、90、180和360 mm，每個灌溉處理下設置4個氮肥梯度，施氮肥梯度分別為0、90、180和360 kg/hm2，共16個處理，每個處理設置4次重復。試驗小區采用隨機區組排列方式，單個小區面積為30 m2（4 m×7.5 m）。各處理播前磷酸二銨（P2O5，質量分數為46%）和氯化鉀（K2O，質量分數為60%）的施入量分別為120和90 kg/hm2，整個生育期不再追施磷肥和鉀肥。氮肥40%作基肥，60%按生育期灌水量分配追施。馬鈴薯生育期分為播種、出苗（2015年為6月16日，2016年為6月26日）、薯塊形成（2015年為7月4日，2016年為7月14日）、薯塊膨大（2015年為7月20日，2016年為8月3日）和成熟[12]，生育期內采用烘干法測定土壤水分。選取中間4行（15m2）進行馬鈴薯測產。

1.2.2 APSIM-Potato模型及其參數化

APSIM-Potato模型中應用的核心模塊主要包括馬鈴薯模塊、土壤水模塊、土壤氮模塊、土壤有機質模塊和管理模塊。模型基于輻射、溫度、光周期、土壤水和氮肥數據，以日為步長，模擬馬鈴薯的生長發育、干物質積累和產量形成等。利用2 a田間試驗獲得的試驗數據對APSIM-Potato模型進行校正和驗證。模型調參所用的方法為“試錯法”。調參年份為2015年，驗證年份為2016年。評價APSIM-Potato模型模擬效果的指標包括實測值和模擬值進行線性回歸后的決定系數（2），均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）和相對均方根誤差（Normalizedroot Mean Squared Error，NRMSE）。RMSE和NRMSE反映模擬值與實測值之間的絕對誤差和相對誤差，其值越小，說明模擬值與實測值之間偏差越小，模擬精度越高；2越接近1，表明擬合度越好。經過驗證的參數見表1。

1.2.3 模型模擬設置

為充分考慮不同降水年型和氣候條件，本文選擇1981—2010年作為長期模擬情景，基于驗證后的APSIM-Potato模型模擬水氮耦合情景下馬鈴薯產量、水分利用效率和收益在不同降水年型下的變化，并基于不同生產目標推薦最佳水氮耦合方案。基于土壤水分虧缺（田間持水量與當前土壤含水率的差值）模型啟用自動灌溉，土壤水分虧缺范圍設置為10～100 mm，間隔10 mm。共設置10個灌溉水平，即土壤水分虧缺量分別為100 mm（IR100）、90 mm（IR90）、……10 mm（IR10）。為比較不同區域之間灌溉投入的差異，以及更好地指導生產實際，本文將計算不同灌溉處理下的具體灌溉量。在每個灌溉水平處理下，設置不同的施氮量，最低施氮量設置為30 kg/hm2，間隔30 kg/hm2逐漸遞增，以隨著施氮量的增加馬鈴薯產量不再增加時的施氮量為最大施氮量，本研究中，當施氮量超過210 kg/hm2時馬鈴薯產量不再增加，因此最大施氮量設置為210 kg/hm2，共設置7個氮肥梯度。

表1 APSIM-Potato模型中使用的馬鈴薯品種參數

1.2.4 降水年型劃分

根據研究區內馬鈴薯生長季不同等級的降水量（區域內所有站點的平均值）將研究區1981—2010年劃分為濕潤年、正常年和干旱年[13]。將降水保證率低于25%的年份定義為濕潤年份，降水保證率在25%～75%的年份定義為正常年份，降水保證率大于75%的年份定義為干旱年份。具體降水量范圍和降水年型如表2所示。

表2 北方農牧交錯帶地區降水年型的劃分

1981—2010年中國北方農牧交錯帶地區干旱年份、正常年份和濕潤年份下的平均降水量分別為289、341和400 mm?；谀Ｐ驮O置的不同灌溉情景模擬計算得出干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同灌溉處理的平均灌溉量分別為22～634 mm、11～592 mm和8～562 mm。

1.2.5 馬鈴薯水分利用效率計算方法

馬鈴薯水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE，kg/(mm·hm2)）為馬鈴薯鮮薯產量（Yield，kg/hm2）和蒸散量（ET，mm）的比值，計算公式如下：

WUE=Yield/ET （1）

式中馬鈴薯蒸散量根據模擬的馬鈴薯蒸騰量（EP，mm）和土壤蒸發量（ES，mm）求和。

1.2.6 馬鈴薯生產凈收益計算方法

馬鈴薯生產的凈收益根據下式進行計算：

NI=·-Inputs （2）

式中是塊莖產量（鮮質量），是馬鈴薯單價（0.8元/kg），·代表種植馬鈴薯的總收入。馬鈴薯生產投入（Inputs）包括種子、灌溉、肥料、除草劑、殺蟲劑、翻耕、播種和收獲時的機械作業費以及田間勞動的人工費用。各項具體投入為：種子，1.5 元/kg；灌溉，1.2 元/m3；農家肥，1 200 元/hm2；氮肥，5 元/kg；除草劑和殺蟲劑，200 元/hm2；翻耕和播種，500 元/hm2；收獲，500 元/hm2；人工，500 元/hm2。

2 結果與分析

2.1 APSIM-Potato模型模擬評價

APSIM-Potato模型可以較好地模擬馬鈴薯的生育期，調參年份和驗證年份的RMSE分別為1.7和2.9 d（圖 2a和圖2b）。APSIM-Potato模型能夠較為精準地模擬1 m土層土壤貯水量的變化，調參年份和驗證年份的NRMSE分別為13.5%和14.7%（圖2c和圖2d）。APSIM-Potato模型可以較好地模擬不同水氮處理下馬鈴薯的氮吸收量，調參年份和驗證年份的NRMSE分別為18.3%和22.5%（圖2e和圖2f）。APSIM-Potato模型能夠較好地反映不同水氮組合下的馬鈴薯產量變化，調參年份和驗證年份的NRMSE分別為15.9%和12.2%（圖2g和圖2h）。

2.2 不同降水年型下馬鈴薯雨養產量

北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型不施氮肥情景下雨養馬鈴薯產量分別為4 760～18 500、9 200～20 900和11 900～21 500 kg/hm2（圖3）。不同降水年型下馬鈴薯產量空間分布特征相似，均為東部產量較高。不同降水年型下馬鈴薯產量保證率差異較大，干旱年型、正常年型和濕潤年型保證率為75%的產量水平分別為8 990、11 800和12 000 kg/hm2，保證率為50%的產量水平分別為11 700、15 450和14 800 kg/hm2，保證率為25%的產量水平分別為13 200、17 300和16 800 kg/hm2（圖4）。

2.3 不同降水年型下馬鈴薯最高產量及水氮投入

北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯最高產量分別為30 200～39 400 kg/hm2（圖5a）、28 900～38 800 kg/hm2（圖 5b）和27 000～38 000 kg/hm2（圖5c），其中干旱年型下產量最高，濕潤年型下產量最低。干旱年型下馬鈴薯產量東部和西部較高（圖5a），正常年型和濕潤年型下西部產量最高（圖5b和圖5c）。三種年型下獲得最高產量的氮肥投入均是最大值，為210 kg/hm2（圖5未展示）。北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下獲得最高產量的灌溉量分別為301～1 080 mm（圖 5d）、256～1 050 mm（圖5e）和211～1 030 mm（圖5f），區域平均分別為589、544和512 mm。三種降水年型下，灌溉投入均呈東部和西部較高、中部較低。

2.4 不同降水年型下馬鈴薯最高水分利用效率及水氮投入

北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯最高水分利用效率分別為64.6～104.9 kg/(mm·hm2)（圖6a）、68.8～109.2 kg/(mm·hm2)（圖 6b）和70.8～113.0 kg/(mm·hm2)（圖6c），區域平均值分別為85.9、90.2和92.2 kg/(mm·hm2)。不同降水年型下均是西部水分利用效率較高。干旱年型、正常年型和濕潤年型下獲得最高水分利用效率的灌溉量分別為57～334（圖6d）、28～243（圖6e）和21～240 mm（圖6f），整體上干旱年型下灌溉量最高，為172 mm，正常年型和濕潤年型下分別為107和87 mm。區域分布上，干旱年型下中部較高，正常年型和濕潤年型下西部較高。不同降水年型下，獲得最高WUE的氮肥投入量為60～120 kg/hm2，干旱年型下氮肥投入量為60、90和120 kg/hm2的站點數分別占站點總數的63.0%、29.6%和7.4%（圖6g）；正常年型下分別為33.3%、55.6%和11.1%（圖6h）；濕潤年型下分別為14.8%、66.7%和18.5%（圖 6i）。

2.5 不同降水年型下馬鈴薯最高收入及水氮投入

北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯的最高收益分別為11 440～23 890（圖7a）、12 330～23 520（圖7b）和11 950～23 670 元/hm2（圖7c），區域平均值分別為19 340、18 610和18 470元/hm2。三種年型下均是中西部收益最高。干旱年型、正常年型和濕潤年型下獲得最高收益的灌溉量分別為114～517 mm（圖7d）、76～413 mm（圖7e）和25～265 mm（圖7f），區域平均值分別為226、152和116 mm，不同降水年型下均是東部灌溉量較高。干旱年型和正常年型下獲得最高收益的氮肥投入量均在30～90 kg/hm2之間，濕潤年型下獲得最高收益的氮肥投入量在60～90 kg/hm2之間（圖7i）。干旱年型下，氮肥投入量為30、60和90 kg/hm2的站點數分別占總站點數的37.0%、37.0%和26.0%（圖7g）；正常年型下分別為11.2%、44.4%和44.4%（圖7h）；濕潤年型下51.9%的站點氮肥投入量為60 kg/hm2，其余站點皆為90 kg/hm2（圖7i）。

3 討 論

農牧交錯帶地區降水年際變率大，不同年份降水量及其季節分布是馬鈴薯土壤蓄墑和增產的關鍵因素[9]，分析不同降水年型下的最佳水氮耦合方案，有助于建立綠色高效的馬鈴薯生產體系。本研究首先分析了不同降水年型下馬鈴薯的雨養產量，結果表明干旱年型下馬鈴薯產量（11 300 kg/hm2）低于正常年型（15 100 kg/hm2）和濕潤年型下馬鈴薯產量（14 900 kg/hm2）。通常，作物產量隨著降水量的增加而增加[24]，干旱年型下馬鈴薯生長季降水量低于正常年型和濕潤年型，因此馬鈴薯無法獲得較高的產量。在一些濕潤年份，降水有效性低，并且隨著無效降水頻次的增加，生長季輻射降低[8,10]，因此濕潤年型產量略低于正常年型。

水和肥（尤其氮肥）是影響馬鈴薯生長的兩個重要因子，協調灌溉量和施氮量使其關系達到最優，是實現馬鈴薯高產增收的關鍵[18]。本研究推薦了不同年型下馬鈴薯生產獲得不同目標的最佳水氮耦合方案。不同水氮組合下，農牧交錯帶干旱、正常和濕潤年型下馬鈴薯最高產量分別為35 600、34 000和33 100 kg/hm2。灌溉條件下，水分不是馬鈴薯產量的限制因子[9]。不同降水年型下馬鈴薯生長季內總輻射差異較大，正常和濕潤年型下，降水頻次較高導致馬鈴薯生長季內總輻射低于干旱年型，因此干旱年型下馬鈴薯產量高于正常和濕潤年型。三種年型下馬鈴薯獲得最高產量的氮肥投入量均為210 kg/hm2，前人通過大田試驗研究結果表明該地區馬鈴薯獲得最高產的適宜施氮量為225 kg/hm2[25]，本文研究結果與前人基本一致。干旱年型、正常年型和濕潤年型下獲得最高產量的灌溉量分別為589、544和512 mm，前人研究結果表明農牧交錯帶地區馬鈴薯獲得高產需要的灌水量在450～550 mm之間[26]，與本研究較為一致。然而，片面追求高產不利于該地區農業的可持續發展[14]。

提升馬鈴薯水分利用效率是保證高產、降低生產成本和減少環境負面影響的關鍵[27-28]。本研究表明干旱年型、正常年型和濕潤年型下馬鈴薯水分利用效率分別為85.9、90.2和92.2 kg/(mm·hm2)。前人研究表明濕潤年型下馬鈴薯在雨養條件下水分利用效率高于干旱年型下[29]。本研究為灌溉條件，得出同樣的結論。通過進一步分析馬鈴薯生育期內作物蒸騰和土壤蒸發的比例，發現隨著降水量的增加作物蒸騰比例上升，土壤無效蒸發降低，同時干旱年型下灌溉量投入大于濕潤年型，灌溉量減少進一步提升蒸騰比重，因此濕潤年型下水分利用效率高于其他年型。本研究表明獲得馬鈴薯最高水分利用效率，農牧交錯帶地區干旱年型、正常年型和濕潤年型的灌溉量分別為172、107和87 mm，氮肥投入量在60～120 kg/hm2之間，遠低于獲得最高產量的投入量，與前人研究結果一致[16,18]。

產量和生產投入共同決定種植馬鈴薯的經濟收益[30]。本研究表明北方農牧交錯帶干旱年型、正常年型和濕潤年型下不同水氮耦合方案的馬鈴薯的最高經濟收益分別為19 340、18 610和18 470元/hm2。前人研究表明種植馬鈴薯的純收益在23 000～35 000元/hm2之間[18]，高于本研究，主要由對塊莖價格及投入估計的差別導致。干旱年型、正常年型和濕潤年型下種植馬鈴薯獲得最高經濟收益的灌溉投入分別為226、152和116 mm，氮肥投入量在30～90 kg/hm2之間。前人基于大田試驗研究表明馬鈴薯種植獲得最高經濟收益的水氮投入分別為300 mm和200 kg/hm2[18]。前人推薦的水氮投入量高于本研究，主要因為模型模擬情景是在理想條件下，而實際灌溉過程中由于相對粗放的灌溉管理方式會產生水分的散失[31-32]；在施肥方面，由于實際生產過程中氮肥施用方式的差異（表面施肥或根際施肥），APSIM-Potato模型可能會低估氮損失的量[33-34]。然而，本研究結果仍然對生產實際具有重要的指導意義，尤其是田間管理條件良好的農田。

獲得不同生產目標的水氮投入量不同，其中獲得最高產量的水氮投入量遠高于獲得其他目標的水氮投入量。主要是因為馬鈴薯對水氮較為敏感[28]，在一定范圍內，隨著水氮投入量的增加，馬鈴薯產量持續增加，本研究中馬鈴薯最高產量指馬鈴薯產量不再隨著水氮投入量增加時獲得的產量，因此水氮投入量較高。而獲得其他生產目標如最高收益，受到投入和產量的共同限制，水氮投入超過一定量后，投入產出比降低造成收益降低。因此，獲得不同生產目標的水氮投入量差異較大。

本研究仍存在一些不足：1）馬鈴薯總收入主要取決于商品薯產量，然而APSIM-Potato模型不具備模擬商品薯產量的能力，研究結果可能會略微高估馬鈴薯生產的實際收益，下一步應改進模型的機理性，使其具備模擬商品薯產量的能力；2）本研究中只應用了單一作物模型，模擬結果存在一定的不確定性，下一步研究應結合更多的作物模型如LINTUL-POTATO模型和DSSAT模型開展模型對比研究；3）APSIM-Potato模型的調參驗證（如多參同效）會給結果帶來一定的不確定性，但本研究結果仍然可為馬鈴薯生產提供重要的指導意義；4）APSIM-Potato未充分考慮病蟲害對馬鈴薯生產的影響，可能會高估不同水氮處理下的產量。

4 結 論

作物生長模型是針對不同生產目標優化農業管理措施的有效工具。本研究基于充分驗證的APSIM-Potato模型，設置不同灌溉和氮肥的耦合情景，模擬分析了不同降水年型下水氮耦合對馬鈴薯產量、水分利用效率和經濟收益的影響，并推薦了不同降水年型下獲得不同生產目標的最佳水氮管理方案。主要結論如下：

1）干旱年型下雨養馬鈴薯產量為4 760～18 500 kg/hm2，低于正常年型（9 200～20 900 kg/hm2）和濕潤年型（11 900～21 500 kg/hm2），不同降水年型馬鈴薯產量空間分布特征相似，均為中部產量低于東部和西部。

2）不同水氮耦合方案獲得的最高產量，干旱年型下馬鈴薯產量高于正常年型和濕潤年型。獲得最高產量，干旱年型下灌溉量最高，為589 mm，正常年型和濕潤年型下的投入量分別為544和512 mm，不同降水年型下的氮肥投入量均為最大量，即210 kg/hm2。

3）不同水氮耦合方案獲得的最高水分利用效率，濕潤年型下馬鈴薯水分利用效率最高，干旱年型下最低。獲得最高水分利用效率，干旱年型下灌溉量最高，為172 mm，正常年型和濕潤年型分別為107和87 mm，三種年型下氮肥投入量均在60～120kg/hm2之間。

4）不同水氮耦合方案下獲得的最高經濟收益，干旱年型下最高，灌溉量也最高，為226 mm，正常年型和濕潤年型下的灌溉量分別為152和116 mm，干旱年型下氮肥投入量均在30～90 kg/hm2之間，濕潤年型下均在60～90 kg/hm2之間。

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Optimizing irrigation and nitrogen management for potato production under multi-objective production conditions

Tang Jianzhao1, Xiao Dengpan1※, Wang Jing2, Wang Rende1, Bai Huizi1, Guo Fenghua1, Liu Jianfeng1

(1.,,,,050011,;2.,,100193,)

Water is a determining factor in crop production, particularly with the increase of irrigation areas and crops in recent years. Water shortage has posed a great challenge to crop production in North China. Fortunately, the nitrogen (N) fertilizer can serve as another key factor for crop growth and yield formation. However, there is a severe unbalance between the supply of N fertilizer and crop demand. It is also a trade-off between the irrigation and N fertilizer in most parts of Agro-Pastoral Ecotone (APE), which is one of the staple production regions for potatoes in China. Therefore, it is necessary to optimize the irrigation and N management for potato sustainable production using various production goals under different precipitation years. In this study, 27 study sites in the APE were selected to explore the coupling impacts of irrigation and N on the potato yield, Water Use Efficiency (WUE), and economic benefits using the Agricultural Production Systems Simulator (APSIM) Potato model. A two-year field experiment was also carried out under different treatments of irrigation and N fertilizer at a typical site in the APE. Specifically, ten irrigation levels were set in the test, where the deficit values ranged from 10 to 100 mm with the interval of 10 mm, while the application amount of N fertilizer ranged from 30 to 210 kg/hm2with the interval of 30 kg/hm2. Three types of precipitation years (dry, normal, and wet) were divided in the APE, according to the guarantee rate of precipitation. Subsequently, the WUE was calculated using the ratio of fresh potato yield to evapotranspiration. The economic benefit was the difference between the gross income and the total inputs, where the gross income was the product of the total fresh yield and unit price. Among them, the inputs included the cost of seeding, irrigation, fertilization, use of fungicides and pesticides, tillage, planting and harvesting, and labor. The results showed that the APSIM-Potato model performed well to simulate the phenology, the soil water content of 1m depth, potato N uptake, and yield. The yield of rainfed potato without the application of N fertilizer was ranged from 4 760 to 18 500 kg/hm2, from 9 200 to 20 900 kg/hm2, and from 11 900 to 21 500 kg/hm2under dry, normal and wet precipitation years, respectively. More importantly, the yields were the lowest in the middle APE under all types of precipitation years. The maximum yield of potato was achieved under the dry year using different combinations of irrigation and N fertilizer. In addition, an optimal combination was achieved to maximize the yield, where the irrigation inputs were 589, 544, and 512 mm in dry, normal, and wet years, respectively, while the N application amounts were all 210 kg/hm2. The irrigation inputs were much higher in the eastern and western APE under all precipitation year types. The maximum WUEs were 85.9, 90.2, and 92.2 kg/ (mm·hm2) in the dry, normal, and wet years, respectively. An optimal combination was also achieved to maximize the WUE, where the irrigation inputs were 172, 107, and 87 mm in the dry, normal, and wet years, respectively, while the amounts of N were 60-120 kg/hm2. Among them, the proportion of sites with 60 kg/hm2was the highest in the dry years. As such, the maximum economic benefits were 19 340, 18 610, and 18 470 Yuan/hm2in dry, normal, and wet years, respectively. An optimal combination was also achieved to maximize the income, where the irrigation inputs were 226, 152, and 116 mm in dry, normal, and wet years, respectively, while the application amounts of N were 30-90 kg/hm2in different year types. The proportion of sites with 90 kg/hm2was the highest in the wet years. The finding can greatly contribute to formulating optimal management of irrigation and N fertilizer, according to various goals of potato production under different precipitation years.

irrigation; fertilization; yield; water use efficiency; income

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2021-07-16

2021-10-11

河北省自然科學基金項目（C2021302004）；河北省科學院科技計劃項目（21114）；河北省科學院重點學科項目（491-0401-YBN-DDH4）

唐建昭，博士，副研究員，研究方向為作物系統模擬。Email：tjzcau@163.com

肖登攀，博士，研究員，研究方向為農業生態。Email：xiaodengpan168@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.20.012

S162.3

A

1002-6819(2021)-20-0108-09