不同農(nóng)藝措施對縮小冬小麥產(chǎn)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(shù)字地球研究所，北京 100094）

在強調(diào)糧食高產(chǎn)、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的背景下，探索提高糧食產(chǎn)量并優(yōu)化資源利用效率，以滿足日益增長的生活需求成為目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)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(chǎn)量的限制因素并明確生產(chǎn)潛力，對保障糧食的高產(chǎn)高效生產(chǎn)具有重要意義。

對作物產(chǎn)量差的研究能夠揭示產(chǎn)量的提升空間及其影響因素，影響作物產(chǎn)量的因素主要包括氣候資源、栽培管理措施和經(jīng)濟因素等[3]。20世紀90年代以來，國內(nèi)外相繼通過不同方法對區(qū)域作物產(chǎn)量差開展了相關(guān)研究[4-5]，Neumann等[6]利用生產(chǎn)函數(shù)和空間分析方法，分析了全球主要糧食作物的產(chǎn)量差，并給出縮小產(chǎn)量差的建議，Abeledo等[7-9]利用不同作物模型結(jié)合觀測實驗開展了一系列相關(guān)產(chǎn)量限制因子的研究，Li等[10]利用APSIM-wheat模型研究了華北地區(qū)縮小冬小麥產(chǎn)量差及潛在產(chǎn)量的分布特征，劉建剛等[11]采用DSSAT模型與田間試驗結(jié)合的方法分析氮肥管理措施對華北地區(qū)產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)量及其構(gòu)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(nóng)藝措施對產(chǎn)量的影響，但是有關(guān)不同農(nóng)藝措施對縮小冬小麥產(chǎn)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(shù)據(jù)，模擬土壤養(yǎng)分、播期、種植密度、氮肥等因素對冬小麥不同水平可獲得產(chǎn)量的影響，定量評估不同農(nóng)藝措施對縮小冬小麥產(chǎn)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(xiàn)冬小麥高產(chǎn)高效的技術(shù)途徑提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域為中國冬小麥主產(chǎn)區(qū)，主要包括京津冀、河南、山東、山西、陜西、江蘇、安徽等省區(qū)，區(qū)內(nèi)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(jù)研究區(qū)土壤質(zhì)地和土壤養(yǎng)分條件的分布狀況（http://vdb3.soil.csdb.cn/），選取能分別代表區(qū)域高中低土壤養(yǎng)分情況的站點（圖1）。區(qū)內(nèi)各站點土壤質(zhì)地基本為黏壤土，大部分站點屬低等和中等土壤養(yǎng)分水平，個別站為高土壤養(yǎng)分水平（表1）。

圖1 冬小麥主產(chǎn)區(qū)研究站點分布Fig.1 The geographical location of meteorological stations in winter wheat region

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)由國家氣象科學數(shù)據(jù)共享服務平臺（http://data.cma.cn/）提供。選取數(shù)據(jù)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(shù)（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(shù)計算得出[15-16]。根據(jù)已有農(nóng)業(yè)氣象站點資料，從中選取 7個典型站點用于確定研究區(qū)各省份的冬小麥品種參數(shù)。冬小麥生育期數(shù)據(jù)（播種期、出苗期、越冬期、返青期、拔節(jié)期、抽穗期、開花期、成熟期）、冬小麥品種信息、產(chǎn)量及其構(gòu)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(zhì)含量、土壤坡度、土壤質(zhì)地、滲透性、土壤容重、土壤排水狀況、土壤剖面特征等數(shù)據(jù)，來源于中國土壤數(shù)據(jù)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(shù)調(diào)試與檢驗

農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移決策支持系統(tǒng)(Decision Support System for Agrotechnology Transfer, DSSAT)是由美國農(nóng)業(yè)部組織研究開發(fā)的，為當前國內(nèi)外應用廣泛的作物模型之一，可逐日模擬農(nóng)作物的生長及發(fā)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(yǎng)分狀況等對其生長發(fā)育狀況及產(chǎn)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(chǎn)[19-21]，同樣也被證明適用于中國大部分地區(qū)[22-23]。這些研究表明，CERES-Wheat模型可以較好地模擬研究區(qū)冬小麥的生長發(fā)育過程、可獲得產(chǎn)量和潛在產(chǎn)量等。

模型中的品種參數(shù)在輸入氣象數(shù)據(jù)、建立土壤及實驗文件之后，采用試錯法進行調(diào)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(shù)）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(jié)果分析

1.4.1 模擬方案

Anderson等[25]將影響冬小麥潛在產(chǎn)量與可獲得產(chǎn)量之間差異的主要因素歸納為環(huán)境、管理措施和品種等，Xu等[26]認為影響中國小麥產(chǎn)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(nóng)藝措施。因此，本研究在選用當?shù)囟←溒贩N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(diào)整播期、合理密植和增施氮肥對冬小麥增產(chǎn)潛力的影響。

模擬條件一：將當?shù)仄贩N以及當?shù)爻Ｒ?guī)管理措施（土壤養(yǎng)分、播期、播種密度、施氮量）條件下的產(chǎn)量作為對照產(chǎn)量（Yck，kg·hm?2）。當?shù)爻Ｒ?guī)管理措施參考張福鎖等[27-29]研究結(jié)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(yǎng)分水平的劃分依據(jù)第二次土壤普查《全國養(yǎng)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(yǎng)分級別提高一個等級，即“中高養(yǎng)分”，模擬冬小麥生長過程，此時的產(chǎn)量作為適宜土壤養(yǎng)分條件下的可獲得產(chǎn)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(diào)整為適宜時期即提前播種14～28d，此時模擬的產(chǎn)量作為適宜播期條件下的可獲得產(chǎn)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(diào)整為適宜值即 525萬株·hm?2，此時模擬的產(chǎn)量作為適宜種植密度條件下的可獲得產(chǎn)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(diào)整為適宜值即240～360kg·hm?2，此時模擬的產(chǎn)量作為適宜施氮量條件下的可獲得產(chǎn)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(nóng)藝措施的增產(chǎn)潛力和貢獻率

根據(jù)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(chǎn)量和當?shù)爻Ｒ?guī)條件下產(chǎn)量Yck，模擬時期 1990?2015年，利用模擬的產(chǎn)量計算各項農(nóng)藝措施（土壤改良、調(diào)整播期、合理密植、增施氮肥）下作物產(chǎn)量差，即不同措施可獲得的增產(chǎn)潛力（PAY，Potential ascension of yield）。

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

1.4.3 不同農(nóng)藝措施下的氮肥利用效率

氮肥利用效率受土壤養(yǎng)分、氣象條件和農(nóng)藝措施等影響，對冬小麥產(chǎn)量及構(gòu)成要素的形成具有顯著調(diào)控作用[32]。選用國際上常用的偏生產(chǎn)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(chǎn)量與施肥量的比值，即

式中，PFPN為不同措施下氮肥偏生產(chǎn)力（kg·kg?1），Y 為不同施氮水平的作物產(chǎn)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(chǎn)量均在施用氮肥條件下改變相應的農(nóng)藝措施獲得，故Y代表5組模擬條件下的可獲得產(chǎn)量。用土壤改良、調(diào)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(nóng)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(jié)果與分析

2.1 各站冬小麥品種遺傳參數(shù)的調(diào)試結(jié)果與驗證

選取 7個典型站點至少連續(xù)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(shù)，結(jié)果見表3。由表可見，每個冬小麥品種有7個遺傳參數(shù)，其中P1V、P1D及P5控制著冬小麥的生命周期，參數(shù)G、PHINT與冬小麥產(chǎn)量形成有關(guān)。相應地所有站點開花期、成熟期、產(chǎn)量的模擬值與實測值對比結(jié)果見圖2，誤差分析結(jié)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(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù) R均大于0.9（P＜0.01），歸一化均方根誤差 NRMSE均在 5%以內(nèi)，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(shù)（D值）均大于0.7；模擬籽粒產(chǎn)量與實測值也具有極顯著相關(guān)關(guān)系，R大于0.7（P＜0.01），NRMSE在10%以內(nèi)，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(shù)調(diào)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(shù)的調(diào)試結(jié)果Table 3 The results of genetic parameters of winter wheat varieties at various sites

表4 生育期和產(chǎn)量模擬值與實測值對比結(jié)果的統(tǒng)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(chǎn)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(nóng)藝措施下的產(chǎn)量差分析

2.2.1 冬小麥可獲得產(chǎn)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(chǎn)量，其結(jié)果見表5。由表可見，對照產(chǎn)量Yck在6000kg·hm?2以下的低值區(qū)分布在宿州、泊頭、洛川、臨汾、山東省和河南省等站點，高值區(qū)主要分布在高郵、安康和長治等站點；通過土壤改良、調(diào)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(chǎn)量，其中土壤改良后增產(chǎn)較大的站點有溧陽、長治，調(diào)整播期后增產(chǎn)明顯的站點有宿州、溧陽、臨汾等，合理密植的增產(chǎn)效果不明顯，增施氮肥后增產(chǎn)幅度較大的站點有高郵、溧陽、洛川等。

2.2.2 冬小麥潛在產(chǎn)量

選擇各站點連續(xù) 25a潛在產(chǎn)量的平均值代表目前冬小麥潛在產(chǎn)量，由表5可知，各站點的潛在產(chǎn)量分布范圍為 7617～14242kg·hm?2，其中土壤養(yǎng)分較高的江蘇高郵、溧陽站點和日照時數(shù)較高的山西長治站點潛在產(chǎn)量較高，達12018～14242kg·hm?2，陜西省站點潛在產(chǎn)量次之，為 11823～12155kg·hm?2，而低土壤養(yǎng)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(chǎn)量較低，在 7617～9628kg·hm?2。由于本研究所指潛在產(chǎn)量并非光溫生產(chǎn)潛力，而是指在當?shù)貧夂蛸Y源、土壤養(yǎng)分和當?shù)仄贩N條件下不受水肥限制得到的作物產(chǎn)量，因此，影響潛在產(chǎn)量的因素除當?shù)氐墓鉁厮茸匀毁Y源的匹配程度外，還有土壤養(yǎng)分和品種因素[34-35]。因此，某些站點間潛在產(chǎn)量存在差異。

表5 不同模擬條件下冬小麥的可獲得產(chǎn)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(chǎn)潛力

圖3為各站點提高土壤養(yǎng)分、播期、種植密度、施氮量條件下的冬小麥增產(chǎn)潛力，其值越大，表明改變管理措施后可獲得產(chǎn)量增加越多。由圖可知，提高土壤養(yǎng)分的增產(chǎn)潛力為53～3124kg·hm?2，其中增產(chǎn)潛力高值區(qū)明顯位于高土壤養(yǎng)分區(qū)的溧陽和中養(yǎng)分區(qū)的長治。播期提前得到的增產(chǎn)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(chǎn)量。增加種植密度帶來的增產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)潛力下降，是不適宜的管理措施。增加施氮量得到的增產(chǎn)潛力為0～4491kg·hm?2，其增產(chǎn)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(chǎn)潛力較低。以上分析表明，在僅考慮冬小麥高產(chǎn)時，其縮小產(chǎn)量差的優(yōu)先序為增施氮肥、播期提前、提高土壤養(yǎng)分、增加種植密度。

圖3 增加土壤養(yǎng)分（PAYs）、調(diào)整播期（PAYd）、合理密植（PAYm）、增施氮肥（PAYn）條件下的增產(chǎn)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(nóng)藝措施對縮小產(chǎn)量差的貢獻率

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

圖4 提高土壤養(yǎng)分（CRs）、調(diào)整播期（CRd）、合理密植（CRm）和增加施氮量（CRn）對縮小冬小麥產(chǎn)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(nóng)藝措施下的氮肥利用效率差異

圖5為不同農(nóng)藝措施下的氮肥效率差，其大小表明不同農(nóng)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(yǎng)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(nóng)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(yǎng)分、調(diào)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(yǎng)分（PFPDs）、調(diào)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(jié)論與討論

3.1 討論

產(chǎn)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(qū)域糧食增產(chǎn)潛力和解析產(chǎn)量限制因素的有效途徑[36]。本研究表明，在選用當?shù)仄贩N和充分灌溉條件下，提高土壤養(yǎng)分和各站點播期提前14～28d可以提高冬小麥產(chǎn)量，縮小產(chǎn)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(yǎng)分或?qū)⒉テ谔崆?，是實現(xiàn)冬小麥高產(chǎn)高效的有效途徑之一。增加種植密度，其增產(chǎn)潛力和提高氮肥利用效率次之。增加施氮量的增產(chǎn)潛力和縮小產(chǎn)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(chǎn)高效的有效途徑。但作物產(chǎn)量是氣候條件、農(nóng)藝措施等影響因素間相互作用的結(jié)果[37]，本研究僅考慮了單一因素對產(chǎn)量和氮肥利用效率的影響，今后應考慮多種農(nóng)藝措施的交互作用，選擇既滿足冬小麥高產(chǎn)又兼顧資源高效利用的技術(shù)途徑。

3.2 結(jié)論

在當?shù)仄贩N以及充分灌溉條件下，增施氮肥對冬小麥產(chǎn)量影響最大，其增產(chǎn)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(chǎn)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(qū)域站點產(chǎn)量影響存在差異，除陜西安康和洛川導致產(chǎn)量下降 30～127kg·hm?2，其余站點增產(chǎn)潛力為125～2292kg·hm?2，縮差貢獻率為7%～17%；改善土壤養(yǎng)分可以顯著提高產(chǎn)量，其增產(chǎn)潛力為53～3124kg·hm?2，縮差貢獻率在8%左右，并且中、高土壤養(yǎng)分的溧陽和長治站點提高土壤養(yǎng)分后其增產(chǎn)潛力較顯著。此外，播期提前和改善土壤養(yǎng)分能較明顯提高氮肥利用效率。因此，改良土壤養(yǎng)分、播期提前和增加種植密度有利于冬小麥高產(chǎn)高效生產(chǎn)。

參考文獻References

[1]王純枝,李良濤,陳健,等.作物產(chǎn)量差研究與展望[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報,2009,17(6):1283-1287.Wang C Z,Li L T,Chen J,et al.Research and prospect of crop yield gap[J].Chinese Journal of Eco-Agriculture,2009,17(6):1283-1287.(in Chinese)

[2]Meng Q F,Yue S C,Hou P,et al.Improving yield and nitrogen use efficiency simultaneously for maize and wheat in China:a review[J].Pedosphere,2016,26(2):137-147.

[3]曹倩,姚鳳梅,林而達,等.近 50年冬小麥主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源變化特征分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(2):161-166.Cao Q,Yao F M,Lin E D,et al.Analysis of changing characteristics of agricultural climate resources in the main planted areas of winter wheat in China over last 50 years[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(2):161-166.(in Chinese)

[4]Lobell D B,Ortiz-Monasterio J I.Regional importance of crop yield constraints:linking simulation models and geostatistics to interpret spatial patterns[J].Ecological Modelling,2006,196(1):173-182.

[5]Lobell D B,Cassman K G,Field C B.Crop yield gaps:their importance,magnitudes,and causes[J].Annual Review of Environment and Resources,2009,34(4):179-204.

[6]Neumann K,Verburg P H,Stehfest E,et al.The yield gap of global grain production:a spatial analysis[J].Agricultural Systems,2010,103(5):316-326.

[7]Abeledo G L,Savin R, Slafer G A.Wheat productivity in the Mediterranean Ebro Valley:analyzing the gap between attainable and potential yield with a simulation model[J].European Journal of Agronomy,2008,28(4): 541-550.

[8]秦鵬程,姚鳳梅,曹秀霞,等.利用作物模型研究氣候變化對農(nóng)業(yè)影響的發(fā)展過程[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(2):240-245.Qin P C,Yao F M,Cao X X,et al.Devolopment process of modeling impacts of climate change on agricultural productivity based on crop models[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(2):240-245.(in Chinese)

[9]胡洵瑀,王靖,馮利平.華北平原冬小麥各生育階段農(nóng)業(yè)氣候要素變化特征分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2013,34(3): 317-323.Hu X Y,Wang J,Feng L P.Analysis on agro-climatic elements variation during winter wheat growing season in North China Plain[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2013,34(3):317-323.(in Chinese)

[10]Li K N,Yang X G,Liu Z J,et al.Low yield gap of winter wheat in the North China Plain[J].European Journal of Agronomy,2014,59(59):1-12.

[11]劉建剛,褚慶全,王光耀,等.基于DSSAT模型的氮肥管理下華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量差的模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2013,29(23):124-129.Liu J G,Zhu Q Q,Wang G Y,et al.Simulating yield gap of winter wheat in response to nitrogen management in North China Plain based on DSSAT model[J].Transactions of the CSAE,2013,29(23):124-129.(in Chinese)

[12]李輝,姚鳳梅,張佳華,等.東北地區(qū)玉米氣候產(chǎn)量變化及其對氣候變化的敏感性分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2014,35(4):423-428.Li H,Yao F M,Zhang J H,et al.Analysis on climatic maize yield and its sensitivity to climate change in northeast China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2014,35(4):423-428.(in Chinese)

[13]Liu Z J,Yang X G,Lin X M,et al.Narrowing the agronomic yield gaps of maize by improved soil,cultivar and agricultural management practices in different climate zones of Northeast China[J].Earth Interactions,2016,20(12):20-38.

[14]李豪圣,宋健民,劉愛峰,等.播期和種植密度對超高產(chǎn)小麥‘濟麥22’產(chǎn)量及其構(gòu)成因素的影響[J].中國農(nóng)學通報,2011,27(5):243-248.Li H S,Song J M,Liu A F,et al.Effect of sowing time and planting density on yield and components of ‘Jimai22’ with super-high yield[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2011,27(5):243-248.(in Chinese)

[15]Jone H G.Plants and microclimate:a quantitative approach to environmental plant physiology[M].Cambridge:Cambridge University Press,1992:121-122.

[16]Black J N,Bonython C W,Prescott J A.Solar radiation and the duration of sunshine[J].Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society,2010,80(344):231-235.

[17]全國土壤普查辦公室.中國土種志(第 4卷)[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,1995.National Soil Survey Office.Chinese soil genus records(Vol.4)[M].Beijing:China Agriculture Press,1995.(in Chinese)

[18]劉海龍,諸葉平,李世娟,等. DSSAT作物系統(tǒng)模型的發(fā)展與應用[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息,2011,8(11):5-12.Liu H L,Zhu Y P,Li S J,et al.Development and application of DSSAT cropping system model[J].Agriculture Network Information,2011,8(11):5-12.(in Chinese)

[19]Rinaldi M.Water availability at sowing and nitrogen management of durum wheat:a seasonal analysis with the CERES-Wheat model[J].Field Crops Research,2004,89(1):27-37.

[20]Dente L,Satalino G,Mattia F,et al.Assimilation of leaf area index derived from ASAR and MERIS data into CERESWheat model to map wheat yield[J].Remote Sensing of Environment,2008,112(4):1395-1407.

[21]Thorp K R,Hunsaker D J,French A N,et al.Evaluation of the CSM-CROPSIM-CERES-wheat model as a tool for crop water management[J].American Society of Agricultural and Biological Engineers,2010,53(1):155-158.

[22]袁靜,許吟隆.基于 CERES模型的臨沂小麥生產(chǎn)的適應措施研究[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2008,29(3):251-255.Yuan J,Xu Y L.Study on adaptation measures of wheat production in Linyi of Shandong province based on CERES crop model[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2008,29(3):251-255.(in Chinese)

[23]徐建文,梅旭榮,居輝,等.黃淮海地區(qū)冬小麥關(guān)鍵生育期不同灌溉水平對產(chǎn)量影響的模擬[J].作物學報,2014,(8):1485-1492.Xu J W,Mei X R,Ju H,et al.Simulation of winter wheat yield in response to irrigation level at critical growing stages in the Huang-Huai-Hai Plain[J].Acta Agronomica Sinica,2014,(8):1485-1492.(in Chinese)

[24]Wei X,Declan C,Ian H,et al.Evaluation of CERES-Wheat simulation of wheat production in China[J].Agronomy Journal,2008,100(6):1720-1728.

[25]Anderson W K.Closing the gap between actual and potential yield of rainfed wheat:the impacts of environment,management and cultivar[J].Field Crops Research,2010,116(1):14-22.

[26]Xu Z,Yu Z,Zhao J.Theory and application for the promotion of wheat production in China:past,present and future[J].Journal of the Science of Food and Agriculture,2013,93(10):2339-2350.

[27]張福鎖,王激清,張衛(wèi)峰,等.中國主要糧食作物肥料利用率現(xiàn)狀與提高途徑[J].土壤學報,2008,45(5):915-924.Zhang F S,Wang J Q,Zhang W F,et al.Nutrient use efficiencies of major cereal crops in China and measures for improvement[J].Acta Pedologica Sinica,2008,45(5):915-924.(in Chinese)

[28]王樹麗,賀明榮,代興龍,等.種植密度對冬小麥氮素吸收利用和分配的影響[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報,2012,20(10):1276-1281.Wang S L,He M R,Dai X L,et al.Effect of plating density on nitrogen uptake,utilization and distribution in winter wheat[J].Chinese Journal of Eco-Agriculture,2012,20(10):1276-1281.(in Chinese)

[29]姚寧,周元剛,宋利兵,等.不同水分脅迫條件下 DSSATCERES-Wheat模型的調(diào)參與驗證[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2015,31(12):138-150.Yao N,Zhou Y G,Song L B,et al.Parameter estimation and vertification of DSSAT-CERES-Wheat model for simulation of growth and development of winter wheat under water stresses at different growth stages[J].Transactions of the CSAE,2015,31(12):138-150.(in Chinese)

[30]全國土壤普查辦公室.中國土壤[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,1998.National Soil Survey Office.Chinese soil[M].Beijing:China Agriculture Press,1998.(in Chinese)

[31]Evans L T,Fischer R A.Yield potential:its definition,measurement,and significance[J].Crop Science,1999,39(6):1544-1551.

[32]巨曉棠,張福鎖.氮肥利用率的要義及其提高的技術(shù)措施[J].科技導報,2003,21(4):51-54.Ju X T,Zhang F S.Correct understanding of nitrogen recovery rate[J].Science and Technology Review,2003,21(4):51-54.(in Chinese)

[33]Liu X,He P,Jin J,et al.Yield gaps,indigenous nutrient supply,and nutrient use efficiency of wheat in China[J].Agronomy Journal,2011,103(5):1452-1463.

[34]Zhang X,Wang S,Sun H,et al.Contribution of cultivar,fertilizer and weather to yield variation of winter wheat over three decades:a case study in the North China Plain[J].European Journal of Agronomy,2013,50(1):52-59.

[35]Acu?a T B,Dean G,Riffkin P.Constraints to achieving high potential yield of wheat in a temperate,high-rainfall environment in south-eastern Australia[J].Crop & Pasture Science,2011,62(2):125-136.

[36]楊曉光,劉志娟.作物產(chǎn)量差研究進展[J].中國農(nóng)業(yè)科學,2014,47(14):2731-2741.Yang X G,Liu Z J.Advances in research on crop yield gaps[J].Scientia Agricultura Sinica,2014,47(14):2731-2741.(in Chinese)

[37]Zhang H,Tao F,Xiao D,et al.Contributions of climate,varieties,and agronomic management to rice yield change in the past three decades in China[J].Frontiers of Earth Science,2016,10(2):315-327.