我國主要糧食作物耕地基礎地力的時空變化

李玉浩，王紅葉，崔振嶺，營浩，曲瀟琳，張駿達，王新宇

我國主要糧食作物耕地基礎地力的時空變化

李玉浩1，王紅葉2，崔振嶺1，營浩1，曲瀟琳2，張駿達2，王新宇2

1中國農業大學 資源與環境學院，北京 100193；2農業農村部耕地質量監測保護中心，北京 100125

【目的】耕地基礎地力是實現糧食作物高產穩產的基石，明確我國主要糧食作物耕地基礎地力時間變化趨勢及空間變異特征，為保障我國糧食安全、提升耕地質量提供重要理論支撐。【方法】基于1988—2019年國家耕地質量長期定位監測網絡，選取每個監測點自建點開始前1—5年不施肥處理的空白區與農民常規施肥處理的常規區的長期監測數據，分析我國玉米、水稻和小麥三大糧食作物產量以及基礎地力貢獻率的時空變化情況及其影響因素。【結果】30多年來我國糧食作物產量和耕地基礎地力隨時間變化整體呈現增加趨勢，作物產量年增長速度呈無肥區＜常規區，水稻＜小麥＜玉米的變化規律。玉米、小麥、水稻無肥區產量分別從1988年的2 370、1 712、3 111 kg·hm-2增至2019年的4 852、3 258、4 167 kg·hm-2，增幅分別為104.7%、90.2%、34.0%；玉米、小麥、水稻常規區產量分別從1988年的5 356、3 296、5 970 kg·hm-2增至2019年的8 859、6 515、7 825 kg·hm-2，增幅分別為65.4%、97.6%、31.0%。我國三大糧食作物2015—2019年基礎地力貢獻率為52.7%，相較1988—1994年的45.4%顯著增加了7.3個百分點。其中：玉米基礎地力貢獻率為54.3%，比1988—1994年的42.1%顯著增加12.2個百分點；水稻基礎地力貢獻率為53.3%，比1988—1994年的46.6%顯著增加6.7個百分點；小麥基礎地力貢獻率隨年份整體呈增長趨勢，且相較玉米和水稻整體偏低。三大糧食作物基礎地力貢獻率空間分布差異較大：東北區、黃淮海區較高，分別為56.5%、54.1%，西南區、華南區次之，分別為53.7%和52.9%；甘新區和青藏區最低，分別僅為38.7%和40.4%。利用隨機森林模型對三大糧食作物系統中影響基礎地力貢獻率空間分布的土壤因素進行重要性分析，其中：土壤速效鉀、有機質含量和土壤容重是影響玉米基礎地力貢獻率空間分布的關鍵因素；土壤有效磷、速效鉀和有機質含量是影響小麥基礎地力貢獻率空間分布的關鍵因素；土壤pH、有效磷和有機質含量是影響水稻基礎地力貢獻率空間分布的關鍵因素。【結論】30多年來，我國三大糧食作物耕地基礎地力不斷提升，但地區間差異較大、整體水平仍然較低，遠低于歐美發達國家水準；土壤速效鉀含量、土壤有效磷含量和土壤pH分別是影響玉米、小麥和水稻基礎地力貢獻率空間分布的最關鍵的因素。

水稻；小麥；玉米；作物產量；耕地基礎地力

0 引言

【研究意義】玉米、小麥、水稻是我國重要三大糧食作物，保障我國糧食安全與口糧供給。相關數據表明，我國糧食人均占有量在2020年和2030年分別需要達到437和472 kg[1]，才能滿足需求。因此，提高糧食作物產量仍是我國現階段亟待解決的重要問題。我國主要糧食作物產量持續增長是由優良品種、養分管理以及耕地基礎地力三方面共同支撐，而缺乏堅實耕地地力基礎，僅依靠優良品種或者有效的養分管理手段均無法在實際生產中達到持續增產[2]。因此，要實現糧食作物產量持續增長，耕地基礎地力的不斷提升需高度重視。【前人研究進展】耕地基礎地力是指土壤內在支撐作物生產以及提供各種生態服務功能的能力，是土壤內在化學、物理以及生物特性的綜合反映[3]。基礎地力貢獻率是指耕地基礎地力對作物生產力的貢獻程度，通常用基礎地力產量占施肥作物產量的百分比來表示，這是耕地基礎地力常用的表征方法[4]。耕地基礎地力與土壤肥力聯系緊密，通常來講，較高的耕地基礎地力代表土壤肥力水平較高，對作物長期保持高產穩產作用極大[5-6]。【本研究切入點】由于缺乏區域和國家尺度上長期監測數據，前人對耕地基礎地力的研究多集中在單點試驗或者依托于統計模型的區域研究，基于全國尺度實測數據的耕地基礎地力貢獻率的系統、全面研究尚未見報道[7]。【擬解決的關鍵問題】本研究基于1988—2019年長期監測數據，對我國三大糧食作物產量、耕地基礎地力的時空變化及其影響因素進行分析和探討，以期明確我國主要糧食作物30年來耕地基礎地力時間變化趨勢及空間分布現狀。

1 材料與方法

1.1 數據來源

本研究基于農業農村部耕地質量監測保護中心在全國布置的國家耕地質量長期定位監測點，所用的數據均來源于30年來（1988—2019年）監測工作期間所收集的我國主要糧食作物的數據。國家耕地質量長期定位監測點覆蓋我國九大綜合農業區（表1）。監測地塊的地理位置、耕作制度、土壤類型、作物類型、分布面積、管理水平等在各區域均有較好的代表性。為避免長期不施肥導致的地力消耗對統計結果帶來影響，本研究選取每個監測點自建點開始后前1—5年不施肥處理的空白區與農民常規施肥處理的常規區的作物產量監測數據，進行基礎地力貢獻率的計算，不施肥處理和施肥處理除了施肥量不同外，其他管理措施均相同。施肥情況主要包括每一季作物的施肥日期、肥料品種、施肥次數和施肥用量等。

表1 九大綜合農業區及縮寫

1.2 數據分析

耕地基礎地力高低一般用基礎地力產量和基礎地力貢獻率來表征。基礎地力貢獻率是指耕地基礎地力對作物生產力的貢獻程度，通常用不施肥區籽粒產量與施肥區籽粒產量之比表示[8]，是基于不施肥產量和施肥產量而言。

基礎地力貢獻率（%）=不施肥區籽粒產量/常規施肥區籽粒產量×100。

利用單因素方差分析檢驗評價不同時間尺度基礎地力貢獻率的差異顯著性（＜0.05）。

利用隨機森林模型對耕地基礎地力影響因素進行分析。隨機森林建模是一種機器學習技術，它是基于多種因素組合來投射目標變量。該模型的實現主要包含以下3個步驟。首先，對現有觀測數據利用bootstrap的方法進行重新采樣（稱為袋內數據），大約有37%的初始數據不被選擇，這些數據被稱為袋外數據（OOB）。接下來，每個解釋變量在回歸樹模型生成中隨機選擇m個特征值，在檢查了所有預測分割的基礎上，根據不同的分類和回歸樹標準為每一步尋找最佳分割。在每一個節點上，袋外的觀察值與袋內存在的觀察值相等。在本研究中，目標變量為基礎地力貢獻率，分析其與土壤有機質含量、耕層厚度、pH以及土壤容重等耕地基礎地力影響因素的相關關系，并采用十字交叉驗證。

1.3 數據管理

采用Excel 2019對數據進行統計，利用 SPSS17.0 進行單因素方差分析，采用R 4.0.5和sigmaplot14.0軟件對數據處理分析與圖形制作。

2 結果

2.1 三大糧食作物無肥區與常規區產量的時間變化趨勢

國家耕地質量長期定位監測數據表明，我國三大糧食作物無肥區與常規區產量隨時間增加整體呈增加趨勢（圖1）；三大糧食作物產量年增長速度整體呈無肥區＜常規區，水稻＜小麥＜玉米的變化規律，玉米無肥區和常規區產量年增加量分別為83和101 kg·hm-2，小麥分別為51和94 kg·hm-2，水稻分別為29和48 kg·hm-2。玉米、小麥、水稻無肥區產量分別從1988年的2 370、1 712、3 111 kg·hm-2增加到2019年的4 852、3 258、4 167 kg·hm-2，增幅分別為104.7%、90.2%、34.0%。玉米、小麥、水稻常規區產量分別從1988年的5 356、3 296、5 970 kg·hm-2增加到8 859、6 515、7 825 kg·hm-2，增幅分別為65.4%、97.6%、31.0%。

2.2 三大糧食作物耕地基礎地力的時間變化趨勢

基于國家耕地質量長期定位監測數據，三大糧食作物基礎地力貢獻率隨年際間變化整體呈上升的趨勢（圖2）。我國三大糧食作物2015—2019年基礎地力貢獻率（52.7%）相較1988—1994年（45.4%）顯著增加了7.3個百分點。其中，玉米2015—2019年基礎地力貢獻率（54.3%）相較1988—1994年（42.1%）顯著增加12.2個百分點；水稻基礎地力貢獻率在1995—1999年至2015—2019年時間段差異不顯著，2015—2019年基礎地力貢獻率（53.3%）相較1988— 1994年（46.6%）顯著增加6.7個百分點；2005—2009年時間段水稻基礎地力貢獻率最高，為53.0%；小麥基礎地力貢獻率隨年份整體呈增長趨勢，但變化幅度較小，各時間段基礎地力貢獻率變化無顯著差異，且相較玉米和水稻，小麥基礎地力貢獻率整體偏低，均位于50%以下。

圖1 三大糧食作物無肥區和常規區產量時間變化趨勢

2.3 三大糧食作物基礎地力貢獻率的空間分布及其影響因素

研究耕地基礎地力的空間變異及其分布特征和環境因子的關系，對于了解生態系統、開展土壤管理和監測、制定農業政策具有重要意義。2019年我國三大糧食作物農田基礎地力貢獻率平均為53.1%，其中水稻、小麥、玉米基礎地力貢獻率平均分別為53.4%、49.9%、54.9%；我國九大一級農業區三大糧食作物耕地基礎地力貢獻率如圖3所示，主要集中在35%— 60%的范圍內，其中東北區、黃淮海區，分別為56.5%、54.1%；西南區、華南區次之，分別為53.7%和52.9%；甘新區和青藏區基礎地力貢獻率最低，分別僅為38.7%和40.4%。利用隨機森林模型分別對三大糧食作物中影響基礎地力貢獻率空間分布的土壤因素進行重要性排序并分析其與基礎地力貢獻率的偏相關性（圖3、4）。土壤速效鉀、有機質含量以及土壤容重是影響玉米基礎地力貢獻率空間分布的關鍵因素。玉米基礎地力貢獻率隨土壤速效鉀含量的增加先增加后趨于穩定，與土壤有機質含量和土壤容重整體呈正相關性。土壤有效磷、速效鉀和有機質含量是影響小麥基礎地力貢獻率空間分布的關鍵因素。小麥基礎地力貢獻率隨土壤速效鉀含量呈增加-降低-增加趨勢，最終趨于平緩，與土壤有效磷含量、土壤有機質含量整體呈正相關性。土壤pH、有效磷含量、有機質含量是影響水稻基礎地力貢獻率空間分布關鍵因素，水稻基礎地力貢獻率與土壤pH、土壤有效磷含量整體呈負相關性，與土壤有機質含量整體呈正相關性。

箱式圖矩形盒中實線代表中值，虛線代表平均值，下四分位數（矩形盒下邊緣）和上四分位數（矩形盒上邊緣）分別代表全部數據的25%和75%，下邊緣線和上邊緣線分別代表全部數據的5%和95%，上下實心點代表異常值，不同字母表示不同監測時期在5%水平差異顯著

3 討論

3.1 三大糧食作物產量和耕地基礎地力的時間變化

隨著我國人口的日益增長，對糧食作物的需求愈來愈大，糧食作物產量亟待提升。長期監測數據表明，玉米、小麥、水稻2019年無肥區產量和常規區產量相較1988年分別增長104.7%、90.2%、34.0%和65.4%、97.6%、31.0%，變化趨勢與魏文良等[9]的研究結果一致。三大糧食作物產量的持續增長離不開耕地基礎地力的不斷提升，長期監測數據表明，我國三大糧食作物基礎地力貢獻率隨時間推移整體呈現上升的趨勢。這主要是由于我國于1978年推出“家庭責任制”，同時實施了一系列化肥補貼，使農民能夠負擔得起化肥的費用[10-11]，這種做法極大地調動了農民提高土壤肥力、提高糧食產量的積極性，化肥用量快速增加，使得土壤養分持續增加[12]。例如，在華北平原小麥-玉米種植系統中，土層90 cm的硝態氮積累量超過200 kg N·hm-2[13]。土壤磷方面，由于20世紀90年代以來磷的積累，21世紀初表層土壤Olsen-P約為20.7 mg·kg-1[14]。至2005年，國務院和中共中央發布的國家政策文件明確提到，要通過提高土壤肥力和環境質量來提高農業生產力，具體的政策措施包括：實施測土配方施肥，促進應用糞肥以提高土壤有機質，進一步提高耕地肥力。同時，中低產田治理以及高標準農田建設初有成效[15-18]，深松深耕、輪作休耕等耕地保護措施推廣皆對土壤物理、化學結構改良起到重要作用，成為我國耕地基礎地力的不斷提升的一大助力[19]。糧食作物品種的更替也是影響基礎地力貢獻率不可忽視的因素，優良品種的不斷應用，使得糧食作物抗倒、抗病以及品質等方面得到了極大改善，糧食作物地力產量不斷提高，糧食作物的高產、穩產得到了極大的保障[20]。

圖3 三大糧食作物基礎地力貢獻率空間分布情況及其影響因素重要性排序

3.2 三大糧食作物耕地基礎地力的空間分布及其影響因素分析

30多年來我國三大糧食作物基礎地力貢獻率雖然不斷增加，但整體水平仍然較低，三大糧食作物農田平均基礎地力貢獻率僅為53.1%，相較湯勇華等[21]研究結果略有提升，但仍比歐美國家低了約20個百分點。基礎地力貢獻率空間差異較大，地區限制因子突出，耕層淺薄、水土流失、鹽漬化、酸化等問題長期難以解決，制約著我國耕地基礎地力進一步提高[22]。長期監測數據表明，我國耕地基礎地力以東北區、黃淮海區域較高；西南區、華南區次之；甘新區和青藏區最低。東北區、黃淮海區域土壤相對肥沃，有利于作物生長期光合作用和干物質積累，有利于保證產量，基礎地力貢獻率較高。西南區域由于土壤相對瘠薄，氣候條件的限制，作物產量對于養分投入的依賴性強，基礎地力貢獻率較低；甘新區和青藏區土壤鹽漬化嚴重，鹽漬化面積占比分別達到46.6%和48.7%[23]，土壤鹽漬化導致土壤質地黏重，有機質難以累積，磷素大量流失[24]；鉀素積累，對糧食作物產生毒害，進而減產減收。黃土高原區和內蒙古及長城沿線區土壤沙化嚴重，植被覆蓋少，土壤有機質含量大幅減少；風化嚴重，水土流失現象頻發，土壤中的磷素、鉀素大量流失[25]。

圖4 三大糧食作物基礎地力貢獻率空間分布影響因素部分依賴圖

土壤養分的差異性是產生三大糧食作物基礎地力貢獻率空間差異的重要原因[26]，區域土壤類型、氣候等條件的不同將導致土壤養分含量不同，進而將導致基礎地力貢獻率產生空間變異。綜合三大糧食作物隨機森林模型分析結果可知，土壤有機質含量是影響三大糧食作物基礎地力貢獻率空間分布的重要因素之一，均居三大糧食作物基礎地力貢獻率影響因素重要性排序前三。隨躍宇等[27]研究表明，土壤有機質是影響土壤基礎地力的關鍵因素，與基礎地力貢獻率存在正相關性關系，土壤有機質含量豐富，有助于促進團聚結構形成，提升土壤對養分的吸附能力[28-29]。土壤速效鉀是影響玉米基礎地力貢獻率空間分布最重要因素，相關研究表明，玉米需鉀量較大，鉀素是影響玉米產量的重要因素[30]。土壤有效磷是限制小麥基礎地力貢獻率空間分布最重要因素，馬清霞等[31]的研究表明，土壤有效磷含量與小麥產量關系密切，是對小麥產量影響的重要因素。土壤pH是影響水稻基礎地力貢獻率空間分布的最關鍵因素，土壤pH的高低將影響土壤養分的有效性，土壤pH過高或過低將導致土壤中養分的固定或流失；同時，水稻對土壤pH較為敏感，適應水稻生長的pH為6.0—7.0。因此，土壤pH的差異將嚴重影響水稻基礎地力貢獻率的空間分布。

3.3 三大糧食作物耕地基礎地力提升建議

面對耕地基礎地力較低且制約因素較多的現狀，本文提出以下建議：（1）加強推廣科學施肥，減肥增效，以測土配方施肥成果為依托，依據作物目標產量、土壤供肥能力及田間肥效試驗，合理確定作物化肥投入的最高限量標準，控制作物生產化肥投入；推進農作物秸稈綜合利用，增施有機肥，提高土壤有機質含量，提高土壤熟化度，培肥地力。（2）用養結合保護耕地，推進耕地輪作休耕，統籌土、肥、水及栽培等要素，在有條件的區域開展糧豆輪作、間作，利用冬閑田、秋閑田發展綠肥生產，開展深松深耕、保護性耕作。（3）加強耕地質量保護法規建設，針對我國當前耕地基礎地力保護現狀，借鑒國外經驗，加強相關法規制定，加大執法力度，對于損害耕地基礎地力的行為嚴格打擊，形成從地方到中央的嚴格耕地地力監管體系。

4 結論

長期監測數據表明，30多年來，我國三大糧食作物其產量及耕地基礎地力隨時間變化呈不斷增加的趨勢。我國九大一級農業區三大糧食作物耕地基礎地力空間分布差異較大，東北區、黃淮海區、西南區、華南區基礎地力貢獻率較高，甘新區和青藏區基礎地力貢獻率最低。土壤速效鉀含量、土壤有效磷含量和土壤酸堿度分別是影響玉米、小麥和水稻基礎地力貢獻率空間分布的最關鍵因素。

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Spatial-Temporal Variation of Cultivated Land Soil Basic Productivity for Main Food Crops in China

LI YuHao1, WANG HongYe2, CUI ZhenLing1, YING Hao1, QU XiaoLin2, ZHANG JunDa2, WANG XinYu2

1College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193;2Cultivated Land Quality Monitoring and Protection Center, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100125

【Objective】Soil basic productivity is the cornerstone of realizing high and stable yield for food crops. The temporal change trends and spatial variation characteristics of cultivated land productivity for main food crops were defined, so as to provide the important theoretical support for ensuring food security and improve cultivated land quality in China. 【Method】 In this study, based on the national long-term positioning monitoring network of cultivated land quality from 1988 to 2019, the long-term monitoring data of the check area were selected with non-fertilization treatment and the conventional area with farmers' fertilization treatment in the first 3-5 years since the establishment of each monitoring point. The temporal and spatial changes in yield of maize, rice and wheat and soil productivity contribution rates were analyzed in China. 【Result】In the past 30 years, the grain crops’ yield and soil productivity contribution rates showed an overall increasing trend with time, and the annual growth rate of crop yield showed the change law of non-fertilizer area < conventional area, rice < wheat < maize. The yield of maize, wheat and rice in the non-fertilizer area increased from 2 370, 1 712 and 3 111 kg·hm-2in 1988 to 4 852, 3 258 and 4 167 kg·hm-2in 2019, respectively, and increased by 104.7%, 90.2% and 34.0%, respectively. The yield of maize, wheat and rice in the conventional area increased from 5 356, 3 296 and 5 970 kg·hm-2in 1988 to 8 859, 6 515 and 7 825 kg·hm-2in 2019, respectively, with the increment of 65.4%, 97.6% and 31.0%, respectively. The contribution rate of soil productivity for the three major food crops in China from 2015 to 2019 was 52.7%, which was significantly increased by 7.3% compared with 45.4% in 1988-1994. Among them, the contribution rate from maize was 54.3%, which was 12.2% higher than that of 42.1% in 1988-1994. The contribution rate from rice was 53.3%, which was 6.7% higher than that of 46.6% in 1988-1994. The soil productivity contribution rate from wheat increased with the year as a whole, and was lower than that in maize and rice as a whole. The spatial distribution of soil productivity contribution rate for the three major grain crops was quite different. The Northeast region and Yellow River and Huaihai region were higher, which were 56.5% and 54.1%, respectively, followed by the Southwest region and South region, which were 53.7% and 52.9%, respectively. Gan Xin region and Qinghai-Tibet region were the lowest, only 38.7% and 40.4%, respectively. The random forest model was used to rank the soil factors affecting the basic soil productivity contribution rate in the three major grain crop systems. Among them, soil available potassium, organic matter content and soil bulk density were the key factors affecting the spatial distribution of maize basic soil fertility contribution rate; soil available phosphorus, available potassium and organic matter content were the key factors affecting the spatial distribution of wheat basic soil fertility contribution rate; soil pH, soil available phosphorus and organic matter content were the key factors affecting the spatial distribution of rice basic soil fertility contribution rate.【Conclusion】Over the past 30 years, the soil basic productivity for three major grain crops in China has been continuously improved, but there were great differences among regions and the overall level was still low, which was far lower than that of developed countries in Europe and United States. Soil available potassium content, soil available phosphorus content and soil pH are the most key factors affecting the spatial distribution of basic soil fertility contribution rate of maize, wheat and rice, respectively.

rice; wheat; maize; crop yield; soil basic productivity

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.20.008

2021-08-23；

2021-11-16

青海農區化肥農藥減量增效綜合配套技術研究與集成應用（2019-NK-A11）

李玉浩，E-mail：talyh2016@163.com。通信作者王紅葉，E-mail：wwwhhyy119@163.com

（責任編輯 李云霞）