基于Meta-analysis的中國北方地區(qū)免耕玉米產(chǎn)量效應(yīng)研究

銀敏華，李援農(nóng)，陳朋朋，徐路全，申勝龍，王星垚

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基于Meta-analysis的中國北方地區(qū)免耕玉米產(chǎn)量效應(yīng)研究

銀敏華，李援農(nóng)，陳朋朋，徐路全，申勝龍，王星垚

（西北農(nóng)林科技大學/旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西楊凌 712100）

【目的】定量分析免耕對中國北方地區(qū)玉米產(chǎn)量的時空效應(yīng)和影響機制，為該地區(qū)免耕的科學應(yīng)用和推廣提供依據(jù)。【方法】以中國北方為研究區(qū)域，以傳統(tǒng)耕作為對照，通過檢索文獻整合已發(fā)表的相關(guān)田間試驗數(shù)據(jù)（截止2017年4月共獲得68篇文獻和82組試驗數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)按照區(qū)域（東北、華北和西北）、年降水量（＜500 mm和≥500 mm）、年均氣溫（＜10℃和≥10℃）、耕作模式（平作和壟作）、種植制度（連作和輪作）、是否秸稈還田、試驗?zāi)攴荩?000年之前、2000—2009年和2010年之后）和免耕持續(xù)年限（1—2 a、3—5 a、6—9 a和≥10 a）進行分組），利用Meta-analysis方法系統(tǒng)探究免耕對玉米產(chǎn)量的時空效應(yīng)與影響因素。具體分析過程包括異質(zhì)性檢驗、綜合效應(yīng)量計算、發(fā)表偏倚檢驗、敏感性分析、累積Meta-analysis和亞組分析（影響因素分析）?！窘Y(jié)果】與傳統(tǒng)耕作相比，免耕總體上可顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率為3.1%（置信區(qū)間0.7%—5.5%，數(shù)據(jù)不存在發(fā)表偏倚和極端值）。2000年之前，免耕的累積增產(chǎn)效應(yīng)不穩(wěn)定（平均-0.7%—6.6%）；2000年之后，免耕與傳統(tǒng)耕作的累積產(chǎn)量差異逐漸由不顯著變?yōu)轱@著。在東北地區(qū)，免耕表現(xiàn)出顯著的增產(chǎn)效應(yīng)（平均5.3%，置信區(qū)間1.5%—9.2%）；而在華北和西北地區(qū)，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)不顯著，分別為-2.6%—6.4%和-1.0%—6.4%。在年降水量＜500 mm、年均氣溫＜10℃的地區(qū)和輪作、秸稈還田條件下，免耕的增產(chǎn)率顯著提高，平均分別為5.4%（置信區(qū)間1.7%—9.1%）、3.8%（置信區(qū)間0.8%—6.7%）、4.4%（置信區(qū)間1.3%—7.5%）和3.3%（置信區(qū)間0.8%—5.8%）。平作和壟作下，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)均不顯著。2010年之后，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)顯著提高（平均6.1%），且變幅較?。?.5%—9.7%）。隨著免耕持續(xù)年限的延長，玉米增產(chǎn)率呈先增加后降低的趨勢，當持續(xù)3—5 a時，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)顯著且達到峰值（平均3.8%，置信區(qū)間1.6%—6.0%）?！窘Y(jié)論】在年降水量較少或年均氣溫較低的區(qū)域，輪作或秸稈還田條件下，有利于發(fā)揮免耕的增產(chǎn)效應(yīng)；東北地區(qū)較華北和西北地區(qū)更適宜免耕；3—5 a為較合理的免耕持續(xù)年限。

免耕；產(chǎn)量效應(yīng)；Meta-analysis；玉米；中國北方地區(qū)

0 引言

【研究意義】傳統(tǒng)的土壤耕作制度采用集約式精細化管理模式，可有效促進種子萌發(fā)并控制雜草生長。然而，長期頻繁的土壤翻耕和地表裸露，導(dǎo)致土壤有機質(zhì)分解加快，土壤侵蝕和養(yǎng)分流失嚴重，耕地質(zhì)量及生產(chǎn)力水平日趨下降[1-2]。與傳統(tǒng)耕作相比，免耕可有效緩解農(nóng)田土壤風化、沙化，提高土壤肥力和抗逆性[3]，被認為是提高作物產(chǎn)量和水分利用的重要耕作技術(shù)[4]。中國北方地區(qū)農(nóng)田面積廣袤，水資源匱乏，以旱作農(nóng)業(yè)為主[5]。該地區(qū)風大沙多、生態(tài)環(huán)境脆弱[1]，采用免耕有望實現(xiàn)其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。【前人研究進展】中國關(guān)于免耕的試驗研究與示范始于20世紀70年代，涉及的農(nóng)作物主要為大田作物，包括玉米[2,4,6-8]、小麥[4,9-10]和水稻[11-12]，也包含部分經(jīng)濟作物，如油菜[13]、大豆[14]、谷子[15]等。然而，由于各地區(qū)氣候條件、作物類型和耕作制度等存在差異，使得免耕效果不盡相同。研究表明，免耕可降低土壤有機碳礦化速率[6]、抑制土壤風蝕和沙塵暴[9]，且較常規(guī)耕作可顯著提高土壤貯水量和水分利用率，尤其在干旱條件下，免耕處理的蓄水保墑效應(yīng)愈加明顯[7]。免耕結(jié)合秸稈覆蓋可提高作物耕層土壤的過氧化氫酶、脲酶、堿性磷酸酶和蔗糖酶等酶活性和有機碳含量[8]，同時可減少能源消耗、促進CO2固定、提高土壤肥力和作物產(chǎn)量[16]。免耕、秸稈覆蓋與輪作三者聯(lián)合，不僅能改善土壤結(jié)構(gòu)、平衡養(yǎng)分供需、提高系統(tǒng)生產(chǎn)力，而且有利于資源的高效轉(zhuǎn)化和持續(xù)利用[11]。但也有研究表明，長期免耕會導(dǎo)致表層土壤緊實、容重增加、耕層變淺，影響作物根系生長及其對土壤水分和養(yǎng)分的吸收利用[17]。免耕結(jié)合秸稈覆蓋條件下，較低的土壤溫度一定程度上會推遲作物生育進程，進而影響產(chǎn)量的形成[10]。作物產(chǎn)量是農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力和管理水平的綜合反映，也是衡量免耕效應(yīng)的重要指標。兼顧改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境和提高作物產(chǎn)量是采用免耕的重要前提。【本研究切入點】已有研究結(jié)果間的分歧為免耕的推廣應(yīng)用帶來了諸多不確定性。然而，分歧的緣由是什么，免耕的效應(yīng)是否具有區(qū)域性，氣候條件、耕作模式和持續(xù)年限是否會影響免耕的效果，免耕的效應(yīng)是否隨時間發(fā)生變化?這些問題的答案難以由常規(guī)的獨立田間試驗研究得出。Meta-analysis是對同一主題下多個研究結(jié)果進行綜合分析的方法，可從宏觀區(qū)域尺度進行大樣本數(shù)據(jù)的定量分析。目前，其在農(nóng)業(yè)及農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用研究仍處于起步階段。【擬解決的關(guān)鍵問題】本文中，選取中國北方為研究區(qū)域，以該區(qū)種植面積較廣、免耕試驗較多的玉米及其產(chǎn)量為研究對象，以傳統(tǒng)耕作為對照，通過收集已發(fā)表的田間試驗數(shù)據(jù)，應(yīng)用Meta-analysis定量探究免耕對玉米產(chǎn)量的時空效應(yīng)和影響機制，旨在為免耕的合理應(yīng)用和推廣提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過對中國知網(wǎng)和Web of Science核心合集等中英文數(shù)據(jù)庫進行檢索，收集截止2017年4月30日國內(nèi)外公開發(fā)表的關(guān)于中國北方地區(qū)免耕玉米產(chǎn)量的田間試驗期刊文獻。為實現(xiàn)研究目的并滿足Meta-analysis對數(shù)據(jù)的要求，基于以下標準篩選文獻：（1）試驗區(qū)位于中國北方[18]；（2）試驗處理同時包含免耕和傳統(tǒng)耕作，論文寫作語言為中文或英文；（3）文中列有相關(guān)處理的重復(fù)數(shù)、產(chǎn)量均值及標準差，或提供了各重復(fù)的產(chǎn)量，或試驗?zāi)晗蕖? a；（4）試驗地點、種植制度、免耕持續(xù)年限明確，試驗起止年份、氣候狀況清楚；（5）相同的試驗數(shù)據(jù)發(fā)表在不同期刊時，選擇信息描述較為全面的文獻；（6）補充原文參考文獻引用但未被檢索到的遺漏文獻。經(jīng)以上標準篩選，共獲得68篇文獻（附表1），包含82組數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)分類

免耕（試驗組），即前茬作物收獲后的休閑期不進行任何耕作處理，播種時用免耕播種機一次性完成施肥和播種（在休閑期免耕，播種時進行耕作的情況除外），利用除草劑除草；傳統(tǒng)耕作（對照組），即前茬作物收獲后的休閑期或播種前對土壤進行旋耕或翻耕。所收集的數(shù)據(jù)涉及遼寧、吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、北京、河北、河南、山東、山西、陜西、甘肅和寧夏共12個省/自治區(qū)/直轄市?？紤]到行政區(qū)劃的完整性、氣候特征及耕作制度的相似性，將中國北方地區(qū)劃分為東北、華北和西北3個區(qū)域[18]。具體信息如表1所示。

表1 樣本基本信息描述

RC、CC、RP和FP分別為輪作、連作、壟作和平作。當研究涉及多年試驗時，將最后一年記為該研究的試驗時間。此處輪作指前茬和后茬作物不一樣，不包含套作。下同

RC, CC, RP, and FP represent rotation cropping, continuous cropping, ridge planting, and flat planting, respectively. When a study continues for more than one year, the last year is recorded as the experimental year. Here the rotation cropping refers to the previous crop and the next crop is not the same, does not contain intercropping. The same as below

1.3 數(shù)據(jù)分析

Meta-analysis是一種對同類獨立研究進行統(tǒng)計分析的方法，可定量分析單一或多項措施的綜合效應(yīng)和影響因素[19]。具體分析過程主要包括異質(zhì)性檢驗、綜合效應(yīng)量計算、發(fā)表偏倚檢驗與校正、敏感性分析、累積Meta-analysis和亞組分析（影響因素分析）。

1.3.1 標準差計算 標準差是Meta-analysis的一個重要參數(shù)，用于計算各研究的權(quán)重。當文獻列有相關(guān)處理產(chǎn)量的標準差時，直接使用；當文獻沒有提供產(chǎn)量標準差但有多個重復(fù)試驗的產(chǎn)量，或既未提供產(chǎn)量標準差也無重復(fù)試驗的產(chǎn)量，但包含多年試驗的產(chǎn)量時，計算標準差。

1.3.2 效應(yīng)量計算 利用免耕和傳統(tǒng)耕作的玉米產(chǎn)量、產(chǎn)量標準差及試驗重復(fù)數(shù)計算效應(yīng)量。本研究選取反應(yīng)比為效應(yīng)量ln[20]：

ln=ln(Y/Y) （1）

式中，為反應(yīng)比；Y為免耕處理的玉米平均產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為傳統(tǒng)耕作處理的玉米平均產(chǎn)量，kg·hm-2。

為了更直觀地反映免耕對玉米的產(chǎn)量效應(yīng)，將效應(yīng)值ln轉(zhuǎn)化為增產(chǎn)率Z[20]：

Z=(exp(ln)-1)×100% （2）

Z的95%置信區(qū)間若全部大于0，說明免耕對玉米產(chǎn)量具有顯著的正效應(yīng)；若全部小于0，說明免耕對玉米產(chǎn)量具有顯著的負效應(yīng)；若包含0，則說明免耕對玉米產(chǎn)量無顯著影響。

1.3.3異質(zhì)性檢驗 通過異質(zhì)性檢驗選擇固定或隨機效應(yīng)模型[21]。當異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯著時，選取隨機效應(yīng)模型；否則，選取固定效應(yīng)模型。

1.3.4 發(fā)表偏倚檢驗 通常小樣本比大樣本研究包含更大的處理效應(yīng)，更易于發(fā)表，因此會產(chǎn)生發(fā)表偏倚[22]。本研究采用回歸檢驗法和漏斗圖進行發(fā)表偏倚檢驗。

1.3.5 敏感性分析 敏感性分析即逐一移除單個效應(yīng)量對其余效應(yīng)量進行整合，通過觀察效應(yīng)量、95%置信區(qū)間及異質(zhì)性檢驗等變化情況，以剔除離群值。

1.3.6 累積Meta-analysis 累積Meta-analysis是將各個研究依次引入Meta-analysis過程的一種方法，可反映效應(yīng)量的估計值及精度隨時間的變化趨勢[23]。

1.3.7 亞組分析 通過將文獻按照一定標準劃分為不同組別，分別對其進行Meta-analysis以尋找異質(zhì)性來源。

1.3.8 數(shù)據(jù)處理 采用R3.4.0編程軟件（metafor包）處理數(shù)據(jù)，使用Origin 9.0軟件作圖。

2 結(jié)果

2.1 免耕對玉米產(chǎn)量的綜合效應(yīng)量和發(fā)表偏倚

對免耕的玉米產(chǎn)量計算綜合效應(yīng)量（表2），結(jié)果表明異質(zhì)性檢驗達到顯著水平（P＜0.05），故采用隨機效應(yīng)模型?？傮w而言，免耕較傳統(tǒng)耕作能顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率為3.1%（置信區(qū)間0.7%—5.5%）。發(fā)表偏倚檢驗（表2）結(jié)果表明，不存在發(fā)表偏倚（P＞0.05）。圖1為發(fā)表偏倚檢驗漏斗圖，由圖可知，樣本數(shù)據(jù)點均勻地分布在漏斗兩側(cè)，也說明不存在發(fā)表偏倚。

2.2 免耕對玉米產(chǎn)量效應(yīng)的敏感性分析

殘差標準差分析（圖2）結(jié)果表明，82個樣本的殘差標準差較為均勻地分布在零刻線上下，且除3個樣本外其余樣本均在1.96倍標準差范圍內(nèi)。敏感性分析（未列出）結(jié)果表明，任一獨立樣本的移除對整體的平均增產(chǎn)率（-0.7%—6.6%）、95%置信區(qū)間（-10.5%—28.9%）和增產(chǎn)率顯著性（0.007—0.030）均未產(chǎn)生明顯變化。其中，移除第22、23和38個樣本均未顯著改變原Meta-analysis結(jié)果，故不能將其視為極端值。因此，可認為分析結(jié)果可靠。

表2 免耕對玉米產(chǎn)量的綜合效應(yīng)量和發(fā)表偏倚

REM、YIR、CI、LL和UL分別為隨機效應(yīng)模型、增產(chǎn)率、置信區(qū)間、下限和上限。Z為效應(yīng)量檢驗的統(tǒng)計量；為顯著性值；Q為異質(zhì)性檢驗Q統(tǒng)計量；Q為Q統(tǒng)計量顯著性；n為效應(yīng)量個數(shù)；ZB為發(fā)表偏倚檢驗Z統(tǒng)計量；B為發(fā)表偏倚檢驗P值

REM, YIR, CI, LL, and UL represent random effects model, yield increasing rate, confidence interval, lower limit, and upper limit, respectively. Z is the statistic of effect size;is significant value; Q is the statistic of heterogeneity;Qis the significant value of Q; n is the number of effect size; ZBis the statistic of publication bias;Bis the significant value of publication bias

圖1 發(fā)表偏倚檢驗漏斗圖

圖2 免耕對玉米產(chǎn)量效應(yīng)的敏感性分析

2.3 免耕對玉米產(chǎn)量效應(yīng)的累積Meta-analysis

按試驗時間順序?qū)γ飧挠衩桩a(chǎn)量效應(yīng)進行累積Meta-analysis（圖3）。結(jié)果表明，在2000年之前，免耕對玉米的累積平均產(chǎn)量效應(yīng)不穩(wěn)定（-0.7%—6.6%），表現(xiàn)為或增產(chǎn)或減產(chǎn)；2000年之后，免耕的累積平均產(chǎn)量始終高于傳統(tǒng)耕作，平均提 高0.3%—3.1%。置信區(qū)間（-2.8%—6.0%）表現(xiàn)為隨時間推進，逐漸減小，且逐漸由包含0到全部大于0。可見，近年來，免耕的累積增產(chǎn)效應(yīng)基本趨于穩(wěn)定。

2.4 免耕對玉米產(chǎn)量效應(yīng)的影響因素分析

試驗區(qū)氣候條件、試驗地點、耕作管理模式和試驗持續(xù)年限等因素均不同程度地影響免耕對玉米的產(chǎn)量效應(yīng)（圖4）。

橫坐標中的年份僅代表樣本的試驗?zāi)陞^(qū)間，并非與數(shù)據(jù)點一一對應(yīng)

與傳統(tǒng)耕作相比，在東北地區(qū)，免耕增產(chǎn)率的95%置信區(qū)間不包含0，呈現(xiàn)出顯著的增產(chǎn)效應(yīng)（平均5.3%，置信區(qū)間1.5%—9.2%）；而在華北和西北地區(qū)，免耕增產(chǎn)率的95%置信區(qū)間均包含0，表明增產(chǎn)效應(yīng)不顯著，其平均增產(chǎn)率分別為1.9%和2.8%（圖4-a）。可見，東北較華北和西北地區(qū)更能凸顯免耕的優(yōu)越性。

在年降水量＜500 mm和年均氣溫＜10℃的地區(qū)，免耕可顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率分別為5.4%（置信區(qū)間1.7%—9.1%）和3.8%（置信區(qū)間0.8%—6.7%）；而在降水量≥500 mm和年均氣溫≥10℃的地區(qū)，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)不顯著，置信區(qū)間分別為-1.0%—5.4%和-1.2%—5.8%（圖4-b、c）?？梢?，免耕更適用于年降水量較少和年均氣溫較低的地區(qū)。

與平作相比，壟作條件下，免耕的平均增產(chǎn)率較高，但變幅較大，且二者的置信區(qū)間均包含0，增產(chǎn)效應(yīng)均不顯著（圖4-d）。

輪作和秸稈還田條件下，免耕均可顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率分別為4.4%（置信區(qū)間1.3%—7.5%）和3.3%（置信區(qū)間0.8%—5.8%）；而連作和秸稈不還田時，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)均不顯著（分別為平均1.9%，置信區(qū)間-1.6%—5.4%和平均3.0%，置信區(qū)間-1.0%—7.0%）（圖4-e，f）。可見，輪作和秸稈還田更有利于發(fā)揮免耕的增產(chǎn)效果。

2000年之前和2000—2009年間，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)不顯著，且變幅較大，分別為-8.9%—9.5%和-2.8%—3.7%；2010年之后，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)顯著提高，平均為6.1%（置信區(qū)間2.5%—9.7%）（圖4-g）。這可能是由于隨著時間的推移，免耕技術(shù)逐漸成熟，或玉米免耕生產(chǎn)的布局逐漸趨于優(yōu)化。

隨著免耕持續(xù)年限的延長，免耕的玉米增產(chǎn)率表現(xiàn)為先增加后降低的趨勢。當持續(xù)1—2 a時，免耕的平均增產(chǎn)率為正值（1.2%），但與傳統(tǒng)耕作差異不顯著（置信區(qū)間-4.6%—7.1%）；當持續(xù)3—5 a時，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)顯著提高，平均為3.8%（置信區(qū)間1.6%—6.0%）；當持續(xù)6—9 a時，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)有所下降（平均2.8%，置信區(qū)間-0.7%—6.3%）；當持續(xù)10 a以上時，免耕與傳統(tǒng)耕作的玉米產(chǎn)量無顯著差異（平均1.0%，置信區(qū)間-3.6%—5.5%）（圖4-h）?？梢?，長期持續(xù)免耕不利于免耕增產(chǎn)效應(yīng)的發(fā)揮，3—5 a為較合理的免耕持續(xù)年限。

圖4 免耕對玉米產(chǎn)量效應(yīng)的影響因素分析

3 討論

3.1 免耕的產(chǎn)量效應(yīng)

本研究通過整合中國北方地區(qū)免耕玉米的田間試驗研究得出，與傳統(tǒng)耕作相比，免耕總體可使玉米產(chǎn)量平均提高3.1%（置信區(qū)間0.7%—5.5%，不存在發(fā)表偏倚和極端值）。免耕增產(chǎn)的原因大致可歸于以下三方面：（1）傳統(tǒng)耕作長期頻繁的機械擾動可加劇土壤水蝕和風蝕、加快土壤有機質(zhì)礦化、破壞土壤大團聚體，導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)受損和耕地質(zhì)量下降，影響植株生長及產(chǎn)量形成[24]。免耕能為土壤微生物的生存創(chuàng)造持續(xù)穩(wěn)定的環(huán)境，豐富且高活性的微生物群落有利于土壤微團聚體向大團聚體轉(zhuǎn)變，同時能提高土壤水穩(wěn)性團聚體含量和穩(wěn)定率[25]，從而增加土壤通透性并改善土壤結(jié)構(gòu)。此外，免耕可增加地表糙度，降低水土流失[26]。（2）免耕保留的作物殘茬，在增加土壤有機質(zhì)含量的同時，可提高土壤持水力、減少地表蒸發(fā)和徑流損失、增加降水入滲[27]，從而保持較好的土壤水分狀況。（3）傳統(tǒng)耕作中，翻耕容易造成土壤有機質(zhì)氧化、肥力下降、養(yǎng)分流失等現(xiàn)象。免耕條件下，作物殘茬可通過碳循環(huán)過程促進植物碳向土壤有機質(zhì)和腐殖質(zhì)轉(zhuǎn)化，從而增加耕層土壤有機碳[3]、全氮、速效磷和速效鉀等含量[28]。

3.2 免耕產(chǎn)量效應(yīng)的影響因素

3.2.1 秸稈還田 秸稈還田可減少地表無效蒸發(fā)，改善土壤肥力，促進土壤—作物系統(tǒng)養(yǎng)分平衡[29]，是提高農(nóng)田生產(chǎn)力的重要措施，也是保護性耕作的核心內(nèi)容。研究表明，免耕結(jié)合秸稈覆蓋具有降低表層土壤容重、增加土壤孔隙度和提高土壤有機質(zhì)含量的作用[7,11]，同時能改善土壤持水能力、增強作物光合特性、提高養(yǎng)分利用和經(jīng)濟產(chǎn)量[30]。本文基于大尺度研究表明，在秸稈還田條件下，免耕可顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率為3.3%；秸稈不還田時，免耕較傳統(tǒng)耕作仍具有一定的增產(chǎn)效應(yīng)，但差異不顯著。這與趙紅香等[31]和謝佳貴等[32]的研究結(jié)論一致。秸稈還田的增產(chǎn)效應(yīng)主要基于兩方面原因：一是秸稈自身分解會釋放大量的營養(yǎng)元素，可供作物根系吸收；二是秸稈還田可調(diào)節(jié)農(nóng)田小氣候，為作物生長創(chuàng)造適宜的土壤環(huán)境。而王敏等[33]和王纏軍等[34]研究發(fā)現(xiàn)，秸稈覆蓋較不覆蓋顯著降低了春玉米的產(chǎn)量。這可能是由于春玉米生長前中期大氣溫度較低，秸稈覆蓋條件下較低的土壤溫度不利于種子萌發(fā)和植株營養(yǎng)生長，進而影響生殖生長所致。此外，研究間的差異也可能與秸稈覆蓋量、覆蓋方式和秸稈類型等因素有關(guān)。

3.2.2 種植制度 長期連續(xù)種植同一或近緣作物容易產(chǎn)生“連作障礙”，如土壤養(yǎng)分異常累積或過度消耗，病原微生物迅速繁殖，化感物質(zhì)持續(xù)累積，微生物種群結(jié)構(gòu)失衡，病蟲害頻繁發(fā)生和作物產(chǎn)量、品質(zhì)下降等[35]。與之相反，輪作倒茬利用不同作物對土壤生態(tài)因素需求的差異，進行作物間時序配置，能合理利用土壤養(yǎng)分并保持地力[10]。研究表明，不同作物帶狀輪作具有良好的生態(tài)和經(jīng)濟效應(yīng)，與傳統(tǒng)大面積連片種植相比，輪作的增產(chǎn)增收效果顯著[36]。在西北綠洲灌區(qū)，前茬小麥秸稈覆蓋結(jié)合免耕可顯著提高后茬玉米的穗粒數(shù)和收獲指數(shù)，從而提高玉米產(chǎn)量[30]。本研究綜合前人田間試驗結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，連作條件下，免耕與傳統(tǒng)耕作的玉米產(chǎn)量差異不顯著；而輪作條件下，免耕較傳統(tǒng)耕作可顯著提高玉米產(chǎn)量，平均增產(chǎn)率為4.4%。

3.2.3 氣候條件 降水和氣溫等氣候資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本保障，也是影響免耕對作物產(chǎn)量效應(yīng)的重要因素。本研究表明，在年降水量＜500 mm和年均氣溫＜10℃的地區(qū)，免耕較傳統(tǒng)耕作能顯著提高玉米產(chǎn)量；而在降水量≥500 mm和年均氣溫≥10℃的地區(qū)，免耕的增產(chǎn)效應(yīng)不顯著。這與謝軍紅等[37]研究得出，免耕能提高0—5 cm土層的土壤溫度,具有一定的“增溫效應(yīng)”和余海英等[7]研究得出，免耕處理的土壤貯水量在不同玉米生育時期和不同降雨條件下均高于翻耕處理，增幅為2.7%—30.3%，且隨降雨量的增加，提高幅度加大的結(jié)論一致。陳宇等[38]在不同模擬雨量下耕作措施對夏玉米產(chǎn)量影響的研究中也發(fā)現(xiàn)，在玉米生育期降雨量為250、350和450 mm時，免耕較翻耕的產(chǎn)量提高幅度分別為16.5%、6.1%和-0.6%。說明當降雨相對匱乏時，更有利于免耕保水、增產(chǎn)效應(yīng)的發(fā)揮。此外，玉米屬C4作物，喜水喜熱，免耕條件下較好的土壤水熱環(huán)境有利于玉米植株的生長和最終產(chǎn)量的形成[39]。

3.2.4 持續(xù)年限 何進等[40]研究發(fā)現(xiàn)，4年免耕+1年深松的耕作方式可有效降低土壤容重，同時可提高25%左右的經(jīng)濟效應(yīng)。張建軍等[41]在隴東黃土旱塬區(qū)持續(xù)7年免耕的定位試驗中發(fā)現(xiàn)，免耕條件下0—200 cm土層土壤含水量、耕層土壤溶質(zhì)、有機質(zhì)和速效養(yǎng)分均高于傳統(tǒng)耕作，玉米產(chǎn)量則低于傳統(tǒng)翻耕。張音霄等[42]在不同免耕年限對東北旱田玉米產(chǎn)量的研究中發(fā)現(xiàn)，免耕1、2、4和5年的玉米產(chǎn)量分別較傳統(tǒng)翻耕增加7.7%、7.9%、9.7%和4.6%，即在免耕4年時增產(chǎn)效應(yīng)達到最高。本研究對以上結(jié)論也有所證實，隨著免耕持續(xù)年限的延長，玉米增產(chǎn)率表現(xiàn)為先增加后降低的趨勢，免耕持續(xù)3—5年時增產(chǎn)率最高，為1.6%—6.0%。可見，較短或較長的持續(xù)年限均不利于免耕增產(chǎn)效應(yīng)的充分發(fā)揮。長期免耕易出現(xiàn)土壤緊實、容重增加[43]、耕層變淺、表層養(yǎng)分富集和病蟲害頻發(fā)等現(xiàn)象[11]。在內(nèi)蒙古旱作農(nóng)田中，孫建等[44]研究得出，采用免耕種植前3年的玉米產(chǎn)量不穩(wěn)定，且出現(xiàn)了一定的減產(chǎn)現(xiàn)象，而持續(xù)免耕4年時，玉米的增產(chǎn)效果較為明顯。這可能與試驗地有關(guān)，內(nèi)蒙古旱作農(nóng)田的土壤肥力和水熱條件較差且處于相對平衡的狀態(tài)，免耕種植技術(shù)的引入會使農(nóng)田水熱資源重新分配、微生物群落結(jié)構(gòu)紊亂。當農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)重新達到平衡時，便會逐漸凸顯免耕的優(yōu)勢。此外，相關(guān)研究表明，輪耕技術(shù)將免耕、翻耕、深松等措施有機組合，可揚長避短，有效改善土壤孔隙度和容重、調(diào)節(jié)土壤肥力、提高土壤蓄水能力，能有效克服單一耕作的不利影響[43]。

3.2.5 區(qū)域效應(yīng) 不同區(qū)域因氣候特征、自然條件和耕作習慣等不同而免耕效果差異較大。本研究發(fā)現(xiàn)，在東北、華北和西北地區(qū)，免耕均表現(xiàn)出一定的增產(chǎn)效應(yīng)，平均增產(chǎn)率分別為5.3%、1.9%和2.8%，其中東北地區(qū)的增產(chǎn)效應(yīng)達到顯著水平，而華北和西北地區(qū)的增產(chǎn)效應(yīng)不顯著。這表明免耕能較好的適應(yīng)東北農(nóng)業(yè)區(qū)，而在華北和西北農(nóng)業(yè)區(qū)增產(chǎn)效應(yīng)不穩(wěn)定。主要原因可能是由于：（1）東北地區(qū)大部分實行壟作栽培，壟作較平作具有諸多優(yōu)點，可增加地表接收太陽輻射的面積，提高光能利用率；可促進溝內(nèi)水分向壟側(cè)運移，減少深層滲漏；壟體覆膜后還可以集雨、保墑[45]。此外，圖4-a中，壟作條件下，免耕的平均增產(chǎn)率達8.0%，而平作條件下僅2.8%。這也進一步說明了壟作較平作有利于實現(xiàn)免耕的增產(chǎn)效果。（2）華北地區(qū)屬暖溫帶半濕潤、濕潤氣候，冬小麥-夏玉米一年兩熟是其主要的種植模式。該地區(qū)以灌溉農(nóng)業(yè)為主，灌溉面積的急劇擴大，使得地下水位下降嚴重，且由于作業(yè)時間緊，秸稈焚燒現(xiàn)象普遍存在。常年頻繁的耕作擾動，導(dǎo)致土壤壓實退化嚴重。（3）西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境惡劣、年均降水量少、蒸發(fā)強烈、土壤次生鹽堿化和水土流失嚴重[46]，且作物產(chǎn)量在年際間變化較大。與傳統(tǒng)的翻耕、耙耱等耕作不同，免耕可有效緩解土壤肥力的退化。免耕的優(yōu)點可較好的彌補3個區(qū)域的環(huán)境和耕作缺陷，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的健康持續(xù)發(fā)展。免耕增產(chǎn)效應(yīng)的穩(wěn)定性仍有待于進一步提高。

3.3 免耕的環(huán)境和經(jīng)濟效應(yīng)

免耕除了可提高作物產(chǎn)量外，還具有一定的環(huán)境和經(jīng)濟效應(yīng)。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)可通過免耕、輪作等減少溫室氣體排放，提高土壤碳儲量潛力[35]。研究表明，農(nóng)業(yè)每年排放的CO2等溫室氣體約占全球溫室氣體總排量的10%—12%[47]。與傳統(tǒng)耕作相比，免耕較少的土壤擾動可增加土壤有機碳含量約1 467 kg·hm-2·a-1[48]。此外，免耕可減少農(nóng)業(yè)機械的使用，進而減少化石燃料和其他能源的消耗，也會間接減少溫室氣體的排放。土壤碳儲量的增加有助于改善土壤入滲能力和土壤肥力、促進養(yǎng)分循環(huán)、降低農(nóng)業(yè)對化學品的依賴[48]。免耕可減少勞動力、節(jié)約勞動時間、降低機械和燃料消耗，從而減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，提高經(jīng)濟效益。

3.4 研究局限性

本研究應(yīng)用Meta-analysis對免耕的玉米產(chǎn)量效應(yīng)及影響因素進行了初步整合和定量分析，一定程度上可反映免耕對玉米產(chǎn)量的影響機制，但也存在局限性。由于Meta-analysis對數(shù)據(jù)信息量的要求比較高，盡管相關(guān)的研究很多，但可用于分析的研究較少。另外，免耕對玉米的產(chǎn)量效應(yīng)受多個因素的影響，這些因素之間可能存在復(fù)雜的交互作用。本研究根據(jù)Meta-analysis的經(jīng)驗法則對數(shù)據(jù)量較多的因素進行了分析，而其余一些重要的影響因子，如玉米品種、土壤質(zhì)地、田間管理、灌水施肥制度等，由于數(shù)據(jù)不足，或分類復(fù)雜未進一步分析。

4 結(jié)論

免耕較傳統(tǒng)耕作能顯著提高玉米產(chǎn)量，且該效應(yīng)隨時間趨于穩(wěn)定。在年降水量較少或年均氣溫較低的區(qū)域，東北地區(qū)、輪作或秸稈還田條件下，有利于發(fā)揮免耕的增產(chǎn)效應(yīng)；3—5 a為較合理的免耕持續(xù)年限。

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（責任編輯 楊鑫浩）

附表1 Meta-analysis的數(shù)據(jù)來源文獻

Table S1 Literatures used in the meta-analysis database

續(xù)附表1 Continued table S1

續(xù)附表1 Continued table S1

Effect of No-tillage on Maize Yield in Northern Region of China—A Meta-analysis

YIN MinHua, LI YuanNong, CHEN PengPeng, XU LuQuan, SHEN ShengLong, WANG XingYao

(Northwest A&F University/Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas, Ministry of Education, Yangling 712100, Shaanxi)

【Objective】This study was conducted to reveal the influence mechanism and comprehensive effect of no-tillage on maize yield in Northern China. This study will provide valuable information for the application of no-tillage technology. 【Method】The maize in the northern region of China was taken as the research object. A total of 68 papers (including 82 available comparisons) were selected from published papers at home and abroad before May in 2017. Key information, containing experimental site, annual average precipitation, annual average temperature, cropping system, tillage pattern, experimental duration, experimental year, maize yield, standard deviation of maize yield, and replicate, were abstracted from each study. The site was divided into northwest region of China, northern region of China, and northeast region of China. The annual precipitation and average annual temperature was classified as ＜500 mm and ≥500 mm, ＜10℃ and ≥10℃, respectively. The experimental duration was split into four classes of 1-2 a, 3-5 a, 6-9 a, and ≥10 a. The tillage pattern was divided into flat planting and ridge planting. The cropping system was classified as continuous cropping and rotation cropping. Straw returning or not was also carried out. The analysis steps consist of heterogeneity test, comprehensive effect size calculation, publication bias test, sensitivity analysis, cumulative meta-analysis, and influence factor analysis. 【Result】There were no publication bias and extreme values among the obtained data. No-tillage could significantly increase maize yield compared with traditional tillage. The average yield increasing rate was 3.1% with a confidence interval of 0.7%-5.5%. The cumulative yield increasing rate under no-tillage was unstable before 2000 with average values of -0.7%-6.6%. The differences in cumulative yield increasing rates between no-tillage and traditional tillage, however, gradually changed from non-significant to significant after 2000. No-tillage showed a significant yield increasing rate (average value of 5.3% and confidence interval of 1.5%-9.2%) in northeastern region of China, while the yield effect was not significant in northern region of China and northwestern region of China (average value of -2.6%-6.4% and -1.0%-6.4%, respectively). Maize yield under no-tillage significantly increased in the regions where annual precipitation was less than 500 mm and average annual temperature was lower than 10℃, and in the conditions of rotation tillage and straw returning. The average yield increasing rate was 5.4% (confidence interval of 1.7%-9.1%), 3.8% (confidence interval of 0.8%-6.7%), 4.4% (confidence interval of 1.3%-7.5%), and 3.3% (confidence interval of 0.8%-5.8%), respectively. The yield effect of no-tillage between ridge planting and flat planting was not significantly different. After 2010, the yield effect of no-tillage was significant (average value of 6.1%), and the amplitude was small (confidence interval of 2.5%-9.7%). The average yield increasing rate increased first and then decreased with the extension of the no-tillage duration. The yield effect was significant and reached the maximum (average value of 3.8% and confidence interval of 1.6%-6.0%) when no-tillage lasted for 3-5 years. 【Conclusion】It helps to improve the effect of no-tillage in northeastern region of China and in regions where annual precipitation is less and annual average temperature is lower. The reasonable no-tillage durations are 3-5 years.

no-tillage; yield effect; Meta-analysis; maize; northern region of China

2017-06-26；

2017-11-20

國家公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項（201503125，201503105）、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃）項目（2011AA100504）

銀敏華，E-mail：15109217864@163.com。

李援農(nóng)，E-mail：liyuannong@163.com