冀南夏玉米氮肥效率變異特征與高產(chǎn)限制因子解析*

趙向陽(yáng), 叢佳慧, 安志超, 陳明優(yōu), 郭校偉, 趙 凌, 崔振嶺

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院 北京 100193)

中國(guó)是世界第二大玉米(Zea mays)生產(chǎn)國(guó), 玉米總產(chǎn)量約占世界21%(FAO, 2016)。黃淮海平原是我國(guó)最大的夏玉米產(chǎn)區(qū), 種植面積約1 000萬(wàn)hm2, 總產(chǎn)量占全國(guó)玉米產(chǎn)量的35%左右[1], 提高該地區(qū)夏玉米的產(chǎn)量水平對(duì)我國(guó)糧食安全意義重大。小農(nóng)戶生產(chǎn)是黃淮海平原最主要的經(jīng)營(yíng)模式, 大量研究指出, 該地區(qū)當(dāng)前農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量水平為4.5～15.0 t·hm-2[2-5], 氮肥偏生產(chǎn)力為 15.4～96.1 kg·kg-1[3,6-7], 農(nóng)戶間產(chǎn)量、氮肥效率差異較大。通過(guò)光溫氣候模型模擬分析, 黃淮海地區(qū)夏玉米的生產(chǎn)潛力為9.2～18.9 t·hm-2[8], 隨著育種技術(shù)的不斷發(fā)展, 夏玉米品種的生產(chǎn)潛力大幅度增加[9], 農(nóng)戶產(chǎn)量與潛在產(chǎn)量差距明顯。分析農(nóng)戶夏玉米的產(chǎn)量、氮肥效率變異特征, 縮小農(nóng)戶間產(chǎn)量差異, 提高氮肥利用效率, 對(duì)于滿足當(dāng)前的糧食需求至關(guān)重要[10]。

夏玉米產(chǎn)量的形成受氣候、栽培、施肥等諸多因素的影響[11], 農(nóng)戶間產(chǎn)量差異的形成也是由土壤養(yǎng)分和管理措施的不同所導(dǎo)致, 找到產(chǎn)量差異在土壤養(yǎng)分和管理措施上的響應(yīng), 是縮小農(nóng)戶間產(chǎn)量差距的有效方法, 也是提高低產(chǎn)田塊產(chǎn)量水平的方法之一。近年來(lái)對(duì)產(chǎn)量差的研究越來(lái)越多[12-16], 產(chǎn)量差是指不同產(chǎn)量水平之間的差異[17-19]。產(chǎn)量差分析是將造成這種產(chǎn)量差值的因子定義為產(chǎn)量限制因子, 利用邊界線分析各種產(chǎn)量限制因子和產(chǎn)量之間的相關(guān)性, 邊界線分析可用于定量化分析土壤因素、農(nóng)戶管理因素等對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)。解析產(chǎn)量差產(chǎn)生的原因, 找出區(qū)域限制因素, 有利于提高區(qū)域作物產(chǎn)量。該分析方法主要分為試驗(yàn)調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析和作物模擬模型系統(tǒng)分析兩大類[20]。目前通過(guò)模型模擬分析的研究很多, 李克南[21]和范蘭等[22]通過(guò)模型分析指出了區(qū)域尺度冬小麥(Triticum aestivum)的產(chǎn)量潛力和產(chǎn)量差的時(shí)空變異特征; 李雅劍等[23]采用品種×密度聯(lián)網(wǎng)試驗(yàn)和Hybrid-Maize 模型模擬相結(jié)合的方法分析內(nèi)蒙古玉米產(chǎn)量差及產(chǎn)量潛力; Liu 等[24]利用Hybird-Maize 模型對(duì)我國(guó)玉米主產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)量潛力和產(chǎn)量差進(jìn)行了定量分析。目前通過(guò)試驗(yàn)調(diào)查對(duì)產(chǎn)量變異分析的較少; 高肖賢等[4]采用跟蹤記載和實(shí)測(cè)的方法分析了各個(gè)措施與產(chǎn)量的關(guān)系, 但未能在同一系統(tǒng)中定量比較。

本研究采用農(nóng)戶田塊實(shí)時(shí)跟蹤的方法, 連續(xù)4年跟蹤相同農(nóng)戶玉米田塊的管理措施和土壤養(yǎng)分動(dòng)態(tài), 解析農(nóng)戶田塊年際間、年度內(nèi)的產(chǎn)量、氮肥效率變異特征; 探究高產(chǎn)穩(wěn)定型田塊和低產(chǎn)穩(wěn)定型田塊在土壤養(yǎng)分指標(biāo)和管理措施上的響應(yīng), 旨在找到導(dǎo)致田塊低產(chǎn)的主要原因, 為低產(chǎn)穩(wěn)定型田塊的增產(chǎn)提供理論依據(jù); 同時(shí)利用Boundary line 系統(tǒng), 定量化該地區(qū)高產(chǎn)的限制因子, 旨在為該地區(qū)產(chǎn)量差的縮減尋找途徑。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研 究 區(qū) 域 地 處 河 北 省 曲 周 縣(114°50′22.3″～ 115°13′27.4″E, 36°35′43″～36°57′N), 位于河北省南部、海河低平原區(qū), 在漳河沖積、漳河-滏陽(yáng)河沖積平原和黃河沖積平原交匯處, 黃淮海平原中部, 海拔40～45 m。全縣土地面積667 km2, 屬溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候區(qū), 冬春季寒冷干燥, 夏季溫?zé)岫嘤?。雨熱同? 干濕交替明顯。熱量條件能滿足一年兩熟種植, 屬雨養(yǎng)與灌溉相結(jié)合的農(nóng)業(yè)模式, 冬小麥-夏玉米輪作為該地區(qū)主要的種植模式。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文依托于2011年在河北省曲周縣第四疃鎮(zhèn)王莊村建立的“科技小院”[25], 對(duì)當(dāng)?shù)? 個(gè)村莊(王莊、付莊、小李莊, 表1)農(nóng)戶的作物生產(chǎn)進(jìn)行長(zhǎng)期的實(shí)時(shí)、定點(diǎn)跟蹤和農(nóng)戶走訪調(diào)查。跟蹤調(diào)查內(nèi)容包括夏玉米生產(chǎn)的管理措施、土壤養(yǎng)分含量、玉米產(chǎn)量。

表1 不同年份3 個(gè)村莊跟蹤田塊數(shù)量 Table 1 Number of tracked fields in the three investigated villages in different years

于2015—2018年每年夏玉米播種前, 采用五點(diǎn)取樣法用土鉆對(duì)各田塊0～20 cm 耕層土壤進(jìn)行樣品采集, 充分混勻后取1/4 裝入自封袋中并帶回實(shí)驗(yàn)室處理、化驗(yàn)獲取土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù): 土壤pH 采用電極法測(cè)定, 水土比為2.5∶1; 土壤有機(jī)質(zhì)采用重鉻酸鉀容量法測(cè)定; 土壤有效磷采用Olsen 法測(cè)定; 土壤全氮采用半微量凱式定氮法測(cè)定; 土壤速效鉀采用NH4OAc 浸提-火焰光度法測(cè)定。每年夏玉米生育期內(nèi)通過(guò)各田塊實(shí)時(shí)跟蹤獲取品種、播期、底肥配方及用量、追肥配方及用量等管理數(shù)據(jù)。每年收獲季通過(guò)對(duì)各田塊的測(cè)產(chǎn)獲取玉米產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成、收獲密度等數(shù)據(jù): 每個(gè)地塊選擇長(zhǎng)勢(shì)均勻的3 個(gè)點(diǎn)(避開(kāi)路邊、樹(shù)下、邊行等), 每個(gè)點(diǎn)測(cè)量1 次10 m 雙行玉米株數(shù)、4 行玉米行距, 收1 個(gè)5 m 雙行的測(cè)產(chǎn)方。晾曬之后用機(jī)器脫粒, 用谷物水分儀測(cè)定含水量, 測(cè)得實(shí)際產(chǎn)量(換算成13%含水率)。從樣方樣品中隨機(jī)選取均勻的10 穗測(cè)定穗粒數(shù)、千粒重等產(chǎn)量構(gòu)成指標(biāo)。

1.3 數(shù)據(jù)分析

1.3.1 各指標(biāo)計(jì)算方法

氮肥效率采用氮肥偏生產(chǎn)力(N-PFP)表征:

產(chǎn)量變異采用變異系數(shù)(CV)衡量, 變異系數(shù)值越低產(chǎn)量越穩(wěn)定。

根據(jù)Lobell 等[19]提出的概念, 定義:

1.3.2 邊界線系統(tǒng)

本研究結(jié)合邊界線系統(tǒng)對(duì)農(nóng)戶產(chǎn)量限制因素進(jìn)行分析。邊界線是指數(shù)據(jù)體邊緣表現(xiàn)最佳的邊界點(diǎn)擬合成的一條曲線, 用來(lái)表征兩個(gè)變量之間的關(guān)系, 從而可從多個(gè)因素中孤立出某一因素, 預(yù)測(cè)該因素變量下的產(chǎn)量變化[16,26]。為了更好地對(duì)農(nóng)戶產(chǎn)量差進(jìn)行研究, 提出以下概念(圖1):

圖1 農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量限制因素的邊界線分析方法示意圖 Fig.1 Schematic diagram of the boundary line analysis method of yield limiting factors of summer maize of farmers

1)總產(chǎn)量差: 跟蹤農(nóng)戶田塊中的最高產(chǎn)量與農(nóng)戶實(shí)際產(chǎn)量之差, 等于可解釋產(chǎn)量差與不可解釋產(chǎn)量差之和; 2)可解釋產(chǎn)量差: 跟蹤農(nóng)戶田塊中的最高產(chǎn)量與不同管理因素下農(nóng)戶田塊的預(yù)測(cè)產(chǎn)量之差; 3)不可解釋產(chǎn)量差: 即不同管理因素下農(nóng)戶田塊的預(yù)測(cè)產(chǎn)量與農(nóng)戶實(shí)際產(chǎn)量之差。

每個(gè)農(nóng)戶田塊在某因素下的可解釋產(chǎn)量差是由相對(duì)應(yīng)的X 值(影響因素)的不同所導(dǎo)致的, 不可解釋產(chǎn)量差則是由未知不可解釋的因素所導(dǎo)致的。每一因素對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)程度表示為可解釋產(chǎn)量差占總產(chǎn)量差的比例, 比例越大, 其對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)作用就越大。找出每個(gè)農(nóng)戶的最大可解釋產(chǎn)量差所對(duì)應(yīng)的因素, 確定每個(gè)因素作為最大可解釋產(chǎn)量差對(duì)應(yīng)的農(nóng)戶數(shù)量, 用所占總樣本量的比例來(lái)表示這一因素對(duì)該地區(qū)農(nóng)戶產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)率, 貢獻(xiàn)率越大, 其對(duì)產(chǎn)量提高的限制越大。

1.3.3 農(nóng)戶產(chǎn)量和氮肥效率分類標(biāo)準(zhǔn)

結(jié)合前人的研究結(jié)果[27-28], 將夏玉米產(chǎn)量高于11 t·hm-2認(rèn)為高產(chǎn)水平, 反之則為低產(chǎn)水平; 氮肥偏生產(chǎn)力大于60 kg·kg-1認(rèn)為高效水平, 反之則為低效水平。

1.3.4 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)采用Excel 2010 進(jìn)行整理, SPSS 20.0 進(jìn)行方差檢驗(yàn)分析, Origin 2016 進(jìn)行作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量和氮肥效率的變異及分布

如表2 所示, 根據(jù)夏玉米產(chǎn)量和氮肥效率的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)將農(nóng)戶田塊分為4 類: 高產(chǎn)高效(HH)、高產(chǎn)低效(HL)、低產(chǎn)高效(LH)、低產(chǎn)低效(LL)。整體來(lái)看, 低產(chǎn)低效田塊所占比例最大, 為52.0%; 高產(chǎn)高效、高產(chǎn)低效、低產(chǎn)高效所占比例相近, 分別為16.0%、16.7%和15.3%。受氣候、光溫條件影響, 不同年份表現(xiàn)情況不同, 2016年田塊產(chǎn)量普遍較高, 其中高產(chǎn)高效田塊占比最高, 為42.9%, 低產(chǎn)低效田塊占比最低, 為8.9%。其他年份產(chǎn)量水平較低, 低產(chǎn)低效田塊所占比例均最高。

如表3 所示, 不同年份農(nóng)戶的產(chǎn)量水平表現(xiàn)不同, 當(dāng)季農(nóng)戶平均產(chǎn)量為9.02～11.91 t·hm-2, 變異系數(shù)范圍為8.55%～12.19%。2016年農(nóng)戶產(chǎn)量水平最高, 平均為11.91 t·hm-2, 顯著高于其他年份, 變異系數(shù)最小, 為 8.55%。當(dāng)季農(nóng)戶產(chǎn)量差的變化范圍為1.96～3.68 t·hm-2。2015—2018年農(nóng)戶產(chǎn)量波動(dòng)較大, 最高產(chǎn)量為14.28 t·hm-2, 最低產(chǎn)量為5.63 t·hm-2, 變異系數(shù)為15.64%, 總農(nóng)戶產(chǎn)量差為4.02 t·hm-2。

表2 2015—2018年不同夏玉米產(chǎn)量和氮肥效率 (氮肥偏生產(chǎn)力)表現(xiàn)類型的農(nóng)戶比例 Table 2 Proportions of farmers with different types of yield and nitrogen efficiency (partial factor productivity, N-PFP)in 2015-2018 %

表3 2015—2018年農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量和氮肥偏生產(chǎn)力(N-PFP)的變異分析 Table 3 Variation analysis of yield and nitrogen partial factor productivity (N-PFP)of summer maize in 2015-2018

不同年份農(nóng)戶的氮肥偏生產(chǎn)力(N-PFP)相對(duì)穩(wěn)定, 當(dāng)季農(nóng)戶平均N-PFP 為50.62～59.49 kg·kg-1, 變異系數(shù)為17.94%～38.04%; 2015—2018年總農(nóng)戶平均N-PFP 為53.51 kg·kg-1, 變異系數(shù)為31.35%。2016年的平均N-PFP 最高, 顯著高于其他年份。2018年的 N-PFP 變異系數(shù)最小, 為 17.94%。當(dāng)季農(nóng)戶N-PFP 差變化范圍為26.97～62.14 kg·kg-1, 總農(nóng)戶N-PFP 差為60.12 kg·kg-1。

2.2 同一農(nóng)戶不同年份夏玉米產(chǎn)量和氮肥利用效率的變異情況

圖2 2015—2018年農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量、氮肥效率的穩(wěn)定情況 Fig.2 Stability of summer maize yield and nitrogen partial factor productivity (N-PFP)of farmers in 2015-2018

通過(guò)對(duì)66 個(gè)農(nóng)戶田塊連續(xù)4年(2015—2018年)夏玉米的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析顯示, 4年內(nèi)農(nóng)戶獲得高產(chǎn)或氮肥高效的次數(shù)呈正態(tài)分布(圖2), 獲得1 次高產(chǎn)和1 次氮肥高效的占比最大。4年中連續(xù)獲得高 產(chǎn)的農(nóng)戶為0, 3 次獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶為4.55%, 兩次獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶為28.79%, 1 次獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶為 56.06%, 未獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶為10.61%。連續(xù)4年實(shí)現(xiàn)氮肥高效的農(nóng)戶為1.52%, 1 次未獲得氮肥高效的農(nóng)戶為 18.18%。分析可得: 同一個(gè)農(nóng)戶連續(xù)獲得高產(chǎn)比連續(xù)實(shí)現(xiàn)氮肥高效的概率更低, 同一個(gè)農(nóng)戶不同年份的產(chǎn)量、氮肥效率處于不穩(wěn)定的狀況。

2.3 高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶和低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶在產(chǎn)量要素、土壤養(yǎng)分及管理因素上的差異

除2017年受到天氣影響未出現(xiàn)高產(chǎn)農(nóng)戶外, 其他3年均出現(xiàn)高產(chǎn)和低產(chǎn)農(nóng)戶。其中有3 個(gè)農(nóng)戶4年中實(shí)現(xiàn)了3年的高產(chǎn)(H3), 我們將之稱為高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶; 7 個(gè)農(nóng)戶連續(xù)4年未實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)(H0), 我們將之稱為低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶, 本文將這兩類農(nóng)戶作為研究對(duì)象, 對(duì)比連續(xù)4年的產(chǎn)量要素, 分析發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶在穗數(shù)和千粒重上都顯著高于低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶, 兩者在穗粒數(shù)上無(wú)顯著差異(表4, 圖3)。

表4 高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶和低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶的產(chǎn)量要素差異 Table 4 Differences in production factors between stable-high-yield farmers and stable-low-yield farmers

圖3 高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶和低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶的土壤養(yǎng)分和管理因素差異 Fig.3 Differences in soil nutrients and management factors between stable-high-yield farmers and stable-low-yield farmers

*表示兩組農(nóng)戶間在P＜0.05 水平差異顯著。H3 代表4年中3 次獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶, H0 代表4年中0 次獲得高產(chǎn)的農(nóng)戶。* indicates significant difference between two farmer groups at 0.05 level.H3: a farmer got 3 high yield in 4 years; H0: a farmer got 0 high yield in 4 years.

2.4 不同年度內(nèi)產(chǎn)量差形成的限制因素分析

如圖4 所示, 采用邊界線對(duì)各管理因素和土壤因素模擬分析。其中, 播期、密度、N 施用量、氮肥基施比、pH 使用二次方程進(jìn)行擬合, 以上因素產(chǎn)量均表現(xiàn)出先增加后降低的趨勢(shì)。綜合4年的分析結(jié)果, 預(yù)測(cè)產(chǎn)量表現(xiàn)最佳的播期是6月9—14日, 最佳收獲密度為5.6萬(wàn)～5.9萬(wàn) 株·hm-2, 最佳施氮量是210～230 kg·hm-2, 最佳氮肥基施比是0.7～0.8。磷肥、鉀肥施用量、土壤全氮、有效磷、速效鉀、有機(jī)質(zhì)使用“線性+平臺(tái)”方程進(jìn)行擬合: 磷、鉀施用量集中在32～66 kg·hm-2時(shí)出現(xiàn)“平臺(tái)”拐點(diǎn); 土壤全氮在0.87～1.02 g·kg-1時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn); 有效磷的拐點(diǎn)變化較大, 2016年在2.86 mg·kg-1出現(xiàn)拐點(diǎn), 其余3年在5.49～ 9.95 mg·kg-1出現(xiàn)拐點(diǎn); 速效鉀在84.1～112.06 mg·kg-1時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn); 有機(jī)質(zhì)在12.11～15.85 g·kg-1時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn)。

采用邊界線系統(tǒng)定量了各因素對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)比例(圖4), 每年產(chǎn)量差的形成均是由各因素共同導(dǎo)致, 不同年份各因素對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)有所不同。對(duì)產(chǎn)量差貢獻(xiàn)最大的 3 項(xiàng) 2015年依次為施磷量(22.94%)＞密度(17.43%)＞pH(14.68%), 2016年依次為有機(jī)質(zhì)(20.45%)＞密度(14.77%)≥全氮(14.77%), 2017年依次為密度(31.53%)＞播期(22.52%)＞施氮量(12.61%), 2018年依次為有機(jī)質(zhì)(37.97%)＞密度(32.91%)＞有效磷(7.59%)。綜合4年結(jié)果來(lái)看, 密度、有機(jī)質(zhì)含量、播期是造成該區(qū)域產(chǎn)量差的主導(dǎo)因素。

3 討論

3.1 玉米產(chǎn)量和氮肥效率的差異變化

農(nóng)戶間產(chǎn)量、氮肥效率差異大是小農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的顯著特征[2], 而提高低產(chǎn)田塊產(chǎn)量, 縮小高產(chǎn)田與低產(chǎn)田之間的差距是提高區(qū)域作物產(chǎn)量的重要方法。調(diào)查區(qū)域夏玉米年度之間的產(chǎn)量和氮肥效率具有波動(dòng)性, 低產(chǎn)低效農(nóng)戶占比較多, 2016年表現(xiàn)最好。2015—2018年農(nóng)戶平均產(chǎn)量為10.26 t·hm-2, 變異系數(shù)為15.64%。受當(dāng)季降雨量和氣候波動(dòng)的影響[29],年度之間農(nóng)戶平均產(chǎn)量呈波動(dòng)狀, 當(dāng)季農(nóng)戶平均產(chǎn)量為9.02～11.91 t·hm-2, 變異系數(shù)為8.55%～ 12.19%。產(chǎn)量結(jié)果與陳廣鋒[2]的平均產(chǎn)量10.5 t·hm-2相似, 比高肖賢等[4]2009—2011年的平均產(chǎn)量8.0～9.6 t·hm-2、曹 國(guó) 鑫 等[3]2012年 的 產(chǎn) 量 范 圍7.1～8.3 t·hm-2偏高。這是因?yàn)檎{(diào)查區(qū)域近年來(lái)的科技輻射增強(qiáng), 使得技術(shù)到位率不斷增高[5], 農(nóng)戶整體產(chǎn)量水平呈現(xiàn)一個(gè)升高的趨勢(shì)[30]。當(dāng)季農(nóng)戶產(chǎn)量差的變化范圍為1.96～3.68 t·hm-2, 消除產(chǎn)量差可實(shí)現(xiàn) 16.46%～34.72%的增產(chǎn)。當(dāng)季農(nóng)戶 N-PFP 為50.62～59.49 kg·kg-1, 2016年產(chǎn)量水平最高, 同時(shí)對(duì)應(yīng)年份N-PFP 也達(dá)最高59.49 kg·kg-1。夏玉米產(chǎn)量水平越高, 單位籽粒氮磷鉀需求量越低[31], 其對(duì)應(yīng)的養(yǎng)分利用效率就越高, 可充分說(shuō)明增加單產(chǎn)水平也是實(shí)現(xiàn)資源高效的另一種途徑。

3.2 產(chǎn)量、氮肥效率的穩(wěn)定性與農(nóng)戶措施對(duì)比

66個(gè)連續(xù)4年跟蹤的農(nóng)戶田塊中, 未出現(xiàn)連續(xù)4年獲得高產(chǎn)的田塊, 連續(xù)4年獲得氮肥高效的占比為1.52%。這一方面可能是在氣象條件的綜合作用下, 田塊尺度生產(chǎn)力穩(wěn)定性會(huì)下降[32]; 另一方面也可能是由于農(nóng)戶的農(nóng)田管理操作時(shí)間, 受很多社會(huì)因素的影響[5,30], 無(wú)法保證每年的技術(shù)應(yīng)用一致。其中未獲得高產(chǎn)的田塊占比10.61%, 89.4%的田塊均獲得過(guò)高產(chǎn), 表明實(shí)現(xiàn)該地區(qū)大面積高產(chǎn)的可能性很大。獲得1、2次高產(chǎn)的田塊占比80.8%, 表明不穩(wěn)定型農(nóng)戶較多, 因此增加技術(shù)到位率、田間管理標(biāo)準(zhǔn)化是提高小農(nóng)戶產(chǎn)量高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的方向。

較多的有效穗數(shù)是高產(chǎn)的基礎(chǔ)[33], 最大程度地增加穗粒數(shù)和千粒重可增加產(chǎn)量, 而適當(dāng)晚收有利于光溫積累, 有利于千粒重的增加[34]。高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶田塊的有效穗數(shù)和千粒重顯著高于低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶田塊。本研究還探索了高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶田塊和低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶田塊在土壤養(yǎng)分和管理措施上的區(qū)別, 分析發(fā)現(xiàn)只有播期和收獲密度兩者出現(xiàn)顯著差異, 其余各項(xiàng)均未出現(xiàn)顯著差異?？赡芤?yàn)檎{(diào)查田塊分布在相鄰的3個(gè)村莊, 土壤養(yǎng)分條件和管理措施相似, 調(diào)查點(diǎn)和分析結(jié)果需要進(jìn)一步驗(yàn)證; 另外也因?yàn)楫a(chǎn)量差的產(chǎn)生是由眾多因素綜合導(dǎo)致, 單一因素間差異較小, 同時(shí)也側(cè)面證明了邊界線系統(tǒng)分析的優(yōu)勢(shì), 其可定量化不同因素的貢獻(xiàn)值, 對(duì)我們明確產(chǎn)量差的形成具有指導(dǎo)意義。

3.3 最佳的響應(yīng)措施與高產(chǎn)限制因子

播期與玉米干物質(zhì)積累關(guān)系密切[35-36], 適當(dāng)調(diào)節(jié)播期, 可使玉米關(guān)鍵生育期處于適宜的氣候條件以利于發(fā)揮玉米產(chǎn)量潛力[37]。調(diào)查區(qū)域播期較分散, 分析所得6月9—14日最佳, 與Chen 等[7]發(fā)現(xiàn)的高產(chǎn)高效農(nóng)戶播期為6月14日類似。該地區(qū)最佳收獲密度為5.6～5.9萬(wàn)株·hm-2, 這可能與當(dāng)?shù)爻７N玉米品種‘登海605’的特性有關(guān), 該品種隨著密度增高, 空稈率增加[38]。另外, 不同地區(qū)的最適密度與土壤肥力水平、施肥水平密切相關(guān)[39-40], 該地區(qū)肥力水平為中等水平[41], 不適宜密植。該地區(qū)最佳施氮量為210～230 kg·hm-2, 最佳施磷量為45～65 kg·hm-2, 最 佳施鉀量為50～60 kg·hm-2, 最佳氮肥基施比為0.7～0.8。

圖4 各因素邊界線分析與對(duì)夏玉米可解釋產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)比例 Fig.4 Boundary lines of various factors and the contribution to the interpretable yield gaps of summer maize

農(nóng)戶夏玉米產(chǎn)量差的形成均是由各個(gè)因素共同導(dǎo)致[4], 但本研究發(fā)現(xiàn)不同年度內(nèi)各因素的貢獻(xiàn)程度不同。這可能與每年的降雨量和光溫條件不同有關(guān), 光溫條件變化會(huì)影響土壤有效養(yǎng)分含量[42], 影響玉米溫度積累。降雨量不同會(huì)影響玉米的根狀和土壤速效養(yǎng)分含量[43], 進(jìn)而對(duì)產(chǎn)量產(chǎn)生影響?？傮w來(lái)看, 密度、土壤有機(jī)質(zhì)含量、播期是造成該區(qū)域產(chǎn)量差的主導(dǎo)因素。從調(diào)查結(jié)果來(lái)看, 該地區(qū)農(nóng)戶播種密度集中為6.3萬(wàn)株·hm-2左右, 但生長(zhǎng)期內(nèi)因農(nóng)戶管理、苗期病蟲(chóng)害等原因造成不同程度的密度損失[44], 使得大部分田塊最終的收獲密度偏離最佳值。農(nóng)田土壤因子中土壤有機(jī)質(zhì)對(duì)玉米產(chǎn)量影響最大[45], 土壤有機(jī)質(zhì)含量高低代表著土壤肥力水平, 這也充分證明了好的土壤養(yǎng)分條件是高產(chǎn)的基礎(chǔ)。農(nóng)戶播期觀測(cè)值較為分散, 偏離最佳值的部分占比較大, 而農(nóng)戶夏玉米收獲時(shí)間基本一致, 因此播期對(duì)玉米的溫度、干物質(zhì)積累等影響較大[46]。

3.4 區(qū)域作物增產(chǎn)途徑

根據(jù)本研究結(jié)果, 可總結(jié)出實(shí)現(xiàn)區(qū)域作物高產(chǎn)的解析思路(圖5): 在農(nóng)戶尺度上, 采用邊界線擬合分析田塊尺度的農(nóng)戶管理措施和土壤養(yǎng)分, 找到本地區(qū)最佳的管理措施響應(yīng)值和實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)的土壤條件, 幫助農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)高產(chǎn); 對(duì)比高產(chǎn)穩(wěn)定型田塊與低產(chǎn)穩(wěn)定型田塊, 分析土壤養(yǎng)分和管理措施上的區(qū)別和規(guī)律, 幫助農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定高產(chǎn)。在區(qū)域尺度上, 產(chǎn)量差分析找到限制區(qū)域高產(chǎn)的主導(dǎo)性因素, 通過(guò)宣傳、統(tǒng)一訂購(gòu)農(nóng)資農(nóng)機(jī)等方法實(shí)現(xiàn)大面積技術(shù)到位, 解決主要限制因子實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)。

圖5 區(qū)域作物增產(chǎn)解析模型 Fig.5 Analytical model of regional crop yield increase

4 結(jié)論

曲周縣2015—2018年小農(nóng)戶夏玉米平均產(chǎn)量為10.26 t·hm-2, 變異系數(shù)為15.64%,年度之間產(chǎn)量和氮肥效率呈波動(dòng)狀。當(dāng)季農(nóng)戶產(chǎn)量差的變化范圍為1.96～3.68 t·hm-2, 總農(nóng)戶產(chǎn)量差為4.02 t·hm-2。4年內(nèi)農(nóng)戶獲得高產(chǎn)或氮肥高效的次數(shù)呈正態(tài)分布, 獲得1次高產(chǎn)和1次高效的占比最大, 同一個(gè)農(nóng)戶不同年份的產(chǎn)量、氮肥效率處于不穩(wěn)定的狀況。高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶分別在有效穗數(shù)、千粒重、播期、密度上顯著高于低產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶(P＜0.05)。本研究顯示該地區(qū)最佳播期為6月9—14日, 最佳收獲密度為5.6萬(wàn)～5.9萬(wàn)株·hm-2, 最佳施氮量為210～230 kg·hm-2, 最佳施磷量為45～65 kg·hm-2, 最佳施鉀量為50～60 kg·hm-2, 最佳氮肥基施比為0.7～0.8。產(chǎn)量差的形成均是由各個(gè)因素共同導(dǎo)致, 不同年份各因素對(duì)產(chǎn)量差的貢獻(xiàn)不同, 總體來(lái)看, 密度、土壤有機(jī)質(zhì)、播期是造成該區(qū)域農(nóng)戶產(chǎn)量差的主導(dǎo)因素。農(nóng)戶間產(chǎn)量和氮肥效率差的縮減, 以及低產(chǎn)農(nóng)戶向高產(chǎn)穩(wěn)定型農(nóng)戶的轉(zhuǎn)變, 都需要土壤養(yǎng)分條件的改善和綜合管理措施的優(yōu)化。區(qū)域作物產(chǎn)量的提高, 需要解決主要限制因素和優(yōu)化綜合管理措施。