不同栽培管理條件下夏玉米產量與肥料利用效率的差異解析

王洪章 劉 鵬 賈緒存 李 靜 任 昊 董樹亭 張吉旺 趙 斌

不同栽培管理條件下夏玉米產量與肥料利用效率的差異解析

王洪章 劉 鵬*賈緒存 李 靜 任 昊 董樹亭 張吉旺 趙 斌

山東農業(yè)大學農學院/ 作物生物學國家重點實驗室, 山東泰安 271018

于2017—2018年在泰安、淄博和煙臺, 根據生產調研和各地夏玉米高產經驗, 在同一地塊綜合設置了超高產栽培、高產高效栽培和農戶栽培3種栽培模式, 分別模擬超高產生產水平(SH)、高產高效生產水平(HH)和農戶生產水平(FP) 3個層次。并分別設置不施氮(SHN0、HHN0、FPN0)、不施磷(SHP0、HHP0、FPP0)和不施鉀(SHK0、HHK0、FPK0)的肥料空白處理。定量分析不同產量層次之間產量差及肥料利用效率差, 探究產量差和效率差的影響因素及縮差增效途徑。結果顯示, 當前山東省夏玉米SH、HH和FP的籽粒產量分別實現了光溫潛力產量的68.13%、63.71%、53.22%。隨著產量差距的增大, 肥料利用效率降低。FP的N、P、K肥料利用效率分別為4.23、5.83、4.94 kg kg–1, SH的分別為3.84、4.64、2.97 kg kg–1。通過優(yōu)化栽培措施后, 高產高效管理模式能夠較FP籽粒產量提升10.49%, N、P、K的肥料利用效率分別提高67.07%、101.35%、57.65%, 是實現產量與肥料利用效率協同提升的有效技術途徑。對各產量水平進行產量性能分析發(fā)現, 隨著產量水平的提高, 平均葉面積指數和單位面積穗數明顯提高, 而穗粒數、平均凈同化率和粒重則有所下降。隨著產量水平的提高, 吐絲后干物質和N、P、K元素積累比例有增加的趨勢。因此, 在保持現有功能性參數不降低情況下, 優(yōu)化結構性參數是當前產量與資源利用效率協同提升的有效措施, 今后高產高效應更加注重生育后期群體結構性能的優(yōu)化。

夏玉米; 產量差; 肥料利用

玉米為我國第一大糧食作物, 在國家糧食安全中占重要地位。在當今人口迅速增長、農業(yè)用地與其他用途土地競爭日益嚴峻的大背景下, 糧食總產再增加只能依靠單產的增加[1]。1980—2015年, 山東省夏玉米平均單產由3.85 t hm–2增加到6.46 t hm–2, 增長67.8%, 但僅實現了當地氣候生產潛力的22.75%, 與高產記錄產量之間仍有14.58 t hm–2的產量差距[2]。同時, 我國玉米田當季氮、磷和鉀肥的利用率只有30%~35%、10%~25%和35%~50%, 遠低于發(fā)達國家的50%~60%[3]。近幾十年產量的提升依賴于高產品種的選育和化肥的大量施用, 但由于產量和效率的不協調發(fā)展, 產量提升的同時肥料利用效率顯著下降[4-5]。眾多學者認為, 華北平原夏玉米的最佳種植密度為80,000~120,000株 hm–2, 但實際的種植密度不足60,000株 hm–2[6-7]。不合理施用氮肥導致夏玉米生育前期的氮肥利用率只有10%左右, 通過氨揮發(fā)、反硝化和淋洗損失的氮肥超過270 kg N hm–2[8-12]。因此, 在縮減產量差、提高單產的同時還面臨著提升肥料利用效率的巨大挑戰(zhàn)。近年來研究發(fā)現肥料運籌、種植密度、土壤條件以及其他的農業(yè)管理均可以縮減產量差距、提升肥料利用效率[13-15]。通過優(yōu)化施肥, 能夠在提高氮素利用效率的同時增加產量13%~15%[16]。高產試驗中對最佳種植密度、均衡施肥和田間管理進一步優(yōu)化, 在保證肥料利用效率的前提下, 產量甚至可以達到15 t hm–2[17]。因此, 需要更多關注實現高效可持續(xù)生產。通過量化夏玉米不同產量層次之間的產量差、效率差, 明確二者之間的關系, 探明縮小產量差、效率差的有效途徑, 對于提高產量和資源利用效率具有重大意義。

1 材料與方法

1.1 試驗概況

田間試驗于2017—2018年在山東省泰安市岱岳區(qū)馬莊鎮(zhèn)(35°58′41″N, 116°58′22″E, 海拔85 m)、淄博市桓臺縣果里鎮(zhèn)(36°24′15″N, 118°0′7″E, 海拔24 m)和煙臺市萊州市西由鎮(zhèn)(37°21′10″N, 119°57′5″E, 海拔6 m)進行。三試驗點均為溫帶大陸性季風氣候, 生育期間積溫、輻射量及降雨量詳見表1。作物種植體系為冬小麥/夏玉米一年兩熟, 于小麥收獲后深耕(25 cm)滅茬, 耙耱整平, 播種。室內試驗在山東農業(yè)大學作物生物學國家重點實驗室進行。

1.2 試驗設計

供試品種為登海605, 在同一地塊結合不同地區(qū)高產攻關經驗, 制定超高產栽培模式, 模擬超高產水平(SH); 由當地農戶進行田間管理, 并詳細記錄栽培管理措施及水、肥、農藥等的投入情況來設置農戶栽培模式模擬農戶生產水平(FP); 結合生產調研與專家意見, 對農戶栽培模式在種植密度、肥料用量和施肥方式上進行優(yōu)化, 設置高產高效栽培模式, 模擬高產高效生產水平(HH)。并分別設置不施氮(SHN0、HHN0、FPN0)、不施磷(SHP0、HHP0、FPP0)和不施鉀(SHK0、HHK0、FPK0)的肥料空白處理用于計算肥料利用效率, 種植密度和肥料運籌詳見表2。所用氮肥分別為包膜緩控尿素(PU, 含N 42%)和普通尿素(U, 含N 46%), 所用磷肥和鉀肥分別為過磷酸鈣(含P2O512%)和硫酸鉀(含K2O 51%), 有機肥料為商品有機肥[含有機碳(干基) 304 g kg–1、P2O531.2 g kg–1、K2O 30.4 g kg–1、C/N為11.2],依其含量計算肥料用量。采取隨機區(qū)組試驗設計, 各產量水平小區(qū)面積為300 m2, 肥料空白試驗區(qū)設置100 m2, 3次重復。各小區(qū)之間設立1.5 m的緩沖帶。生長期根據土壤墑情采用微噴帶統一灌溉, 遇澇及時排水。按正常田間管理進行良好的病蟲害防治。

表1 試驗期間生育進程及生育期氣象因子

表2 各處理的種植密度及肥料運籌

SH: 超高產生產水平; HH: 高產高效生產水平; FP: 農戶生產水平; PU: 包膜緩控尿素; U: 普通尿素。

SH: super-high production level; HH: high production and high-efficiency production level; FP: farmer production level; OF: organic ferti-lizer; PU: coated membrane controlled urea; U: ordinary urea.

1.3 測定項目與方法

1.3.1 地上部生物量的測定 于吐絲期和成熟期選取每個處理長勢一致的植株5株, 按莖稈、葉片、籽粒、雄穗、苞葉、穗軸分開, 105℃下殺青30 min, 80℃烘至恒重, 稱干重并計算群體干物質積累量。

1.3.2 產量測定及產量差計算 根據經驗模型, 參照賴榮生等[18]、劉江等[19]提出的參數及萊亨泊溫度修訂系數[18]計算光溫生產潛力產量(RT)。于成熟期隨機選取每個處理3個9 m2(5.0 m×1.8 m)的小區(qū), 將果穗全部收獲, 考種并計算產量。分別得到超高產水平產量(SH)、高產高效水平產量(HH)和農戶水平產量(FP)用于產量差(YG)的計算。產量差I (YGI, %) = (RT?SH)/RT×100; 產量差II (YGII, %) = (RT?HH)/RT×100; 產量差III (YGIII, %) = (RT?FP)/RT×100。

1.3.3 產量性能方程參數計算 在全生育期間選取長勢一致的植株5株, 分別于大喇叭口期、吐絲期、灌漿期、乳熟期和成熟期定株測定5次葉面積, 并參照張賓等[20]方法計算產量性能方程參數, 求出玉米的全生育期平均葉面積指數(MLAI)和平均凈同化率(MNAR)。MLAI×D×MNAR×HI = EN×GN×GW, 其中MLAI為全生育期平均葉面積指數, D為生育期天數, MNAR為平均凈同化率, HI為收獲指數, EN為穗數, GN為穗粒數, GW為粒重。并參照趙明等[21]分類方法將主要引起群體結構性變化的數量性狀MLAI、EN和GN歸納為結構性參數, 將主要引起個體功能改變的質量性狀MNAR、HI和GW歸納為功能性參數。

1.3.4 植株N、P、K含量的測定 將植株干樣粉碎過篩后用濃H2SO4-H2O2消煮, 采用 BRAN＋LUEBBE AA3 型連續(xù)流動分析儀測定N、P含量, 采用Sherwood M410 型火焰光度計測定K含量。

1.3.5 N、P、K肥料利用效率計算 氮肥農學利用率(kg kg–1) = (施氮區(qū)籽粒產量?無氮區(qū)籽粒產量)/施純氮量; 磷肥農學利用率(kg kg–1) = (施磷區(qū)籽粒產量?無磷區(qū)籽粒產量)/施純磷量; 鉀肥農學利用率(kg kg–1) = (施鉀區(qū)籽粒產量?無鉀區(qū)籽粒產量)/施純鉀量。

1.4 數據分析與作圖

采用Microsoft Excel 2016處理數據; 采用DPS 16.05統計分析數據, 以LSD法檢驗差異顯著性(α=0.05)。采用SigmaPlot 14.0作圖。

2 結果與分析

2.1 不同產量層次夏玉米籽粒產量及產量差

由表3可見, 試驗期間山東省夏玉米的RT為18.12 t hm–2, 各試驗點平均SH、HH、FP分別為12.27、11.45、9.56 t hm–2。產量水平差距明顯,SH、HH和FP與RT之間分別存在31.87%、36.29%和46.78%的產量差距。SH和HH能有效縮小產量差距, 平均SH和HH較FP產量分別提高28.35%和19.77%。其中, 2017年泰安、淄博、煙臺試驗點的SH和HH較FP分別提高23.37%、23.16%、21.73%和13.34%、16.53%、20.91%; 2018年泰安、淄博、煙臺試驗點的SH和HH較FP產量分別提升43.20%、31.14%、29.81%和29.49%、19.98%、19.87%。

表3 不同產量層次夏玉米產量及各級產量差

RT: 光溫生產潛力產量;SH: 超高產水平產量;HH: 高產高效水平產量;FP: 農戶水平產量; YGI: 產量差I; YGII: 產量差II; YGIII: 產量差III。同行數據后不同小寫字母表示處理間差異達0.05顯著水平。

RT: light temperature production potential yield;SH: super high yield level yield;HH: high yield and high efficiency level yield;FP: farmers’ level yield; YGI: yield gap I; YGII: yield gap II; YGIII: yield gap III. Values followed by different letters with in a row are significantly different between treatments at< 0.05.

2.2 不同產量層次夏玉米群體生物量的差異

由圖1可見, 試驗期間不同產量水平夏玉米吐絲前、吐絲后和全生育期地上部生物積累量均表現為SH>HH>FP。2017年, SH的吐絲前、吐絲后和全生育期生物積累量較FP在泰安、淄博、煙臺試驗點分別提高8.80%、14.71%、16.45%, 31.70%、28.55%、3.55%和22.36%、23.00%、23.42%; HH吐絲前、吐絲后和全生育期生物積累量較FP在泰安、淄博、煙臺試驗點分別提高了5.83%、11.51%、13.77%, 15.15%、20.06%、1.29%和11.35%、16.63%、16.15%。2018年趨勢與之一致, SH較FP的提高幅度分別為10.02%、14.25%、12.44%, 30.26%、29.46%、28.02%和22.05%、23.31%、21.65%; HH較FP的提高幅度分別為7.99%、6.24%、4.53%, 23.36%、19.86%、16.51%和12.17%、14.35%、11.61%。

2.3 不同產量層次夏玉米吐絲前、吐絲后物質積累比例與產量水平之間的關系

由圖2可見, 隨著產量水平的提升, 吐絲后干物質積累比例呈現增高的趨勢。SH、HH和FP的吐絲后干物質積累量占比分別為63.02%、61.98%和59.78%, SH和HH較FP分別增加了5.43%和3.68%。

2.4 不同產量層次夏玉米產量性能方程參數的差異

由表4可見, 不同產量層次夏玉米的結構性參數差異較大, 而功能性參數差異較小。結構性參數當中, SH、HH的平均MLAI和EN較FP增加17.55%、10.08%和19.51%、14.03%, 平均GN較FP降低8.24%和9.79%。功能性參數當中, SH、HH的平均MNAR和GW較FP下降11.67%、13.11%和1.69%、1.59%。

圖1 不同產量層次夏玉米的地上部生物量的差異

SH: 超高產水平; HH: 高產高效水平; FP: 農戶生產水平。

SH: super-high production level; HH: high production and high-efficiency production level; FP: farmer production level.

圖2 不同產量層次夏玉米吐絲前、吐絲后干物質積累占比與產量之間的關系

縮寫同圖1。Abbreviations are the same as those given in Fig. 1.

表4 不同產量層次夏玉米產量性能方程參數的差異

MLAI: 平均葉面積指數; EN: 穗數; GN: 穗粒數; MNAR: 平均凈同化率; HI: 收獲指數; GW: 粒重。同列數據后不同小寫字母表示處理間差異達0.05顯著水平。其他縮寫同表2。

MLAI: mean leaf area index; EN: ear number; GN: grain number; MNAR: mean net assimilation rate; HI: harvest index; GW: grain weight. Values followed by different letters with in a column are significantly different between treatments at< 0.05. Other abbreviations are the same as those given in Table 2.

2.5 不同產量層次夏玉米N、P、K元素積累量的差異

以泰安試驗點為例(圖3), 不同產量層次夏玉米的地上部N、P、K元素積累量有明顯差異, 總體趨勢表現為SH>HH>FP。2017年, SH吐絲期和成熟期的地上部N、P、K元素積累量較HH分別增加6.76%、8.05%、3.02%和9.97%、10.37%、4.11%, 較FP分別增加15.94%、16.38%、11.56%和29.38%、29.35%、22.35%。2018年趨勢與之一致, 增加幅度分別為1.86%、6.86%、0.97%和3.49%、8.81%、4.53%, 13.81%、16.11%、11.12%和20.63%、19.68%、37.08%。且隨著產量水平的提高, 吐絲后養(yǎng)分積累比例呈增加趨勢, 2017年, SH的吐絲后氮素積累比例較HH和FP分別增加了8.86%、45.78%, 吐絲后磷素積累比例較HH和FP分別增加了1.45%、8.03%, 吐絲后鉀素積累比例較HH和FP分別增加2.34%、26.63%。2018年趨勢與之一致, 增幅分別為2.64%、10.67%, 1.17%、1.98%, 8.29%、102.57%。

2.6 不同產量層次夏玉米N、P、K肥料利用效率的差異

由圖4可見, 不同產量水平夏玉米的N、P、K肥料利用效率差異顯著, 總體表現為HH>FP>SH。HH、FP和SH的氮肥農學利用率分別為6.64、4.23和3.84 kg kg–1, HH的氮肥農學利用率較FP和SH分別提高了56.81%和72.79%。其中2017年HH的氮肥農學利用率較FP和SH在泰安、淄博、煙臺試驗點分別提高了20.11%、61.40%、58.62%和29.94%、66.80%、84.71%; 2018年分別提高了88.91%、66.60%、51.40%和90.71%、83.55%、87.13%。

HH、FP和SH處理的磷肥農學利用率分別為10.10、5.83和4.64 kg kg–1, HH的磷肥農學利用率較FP和SH分別提高了73.15%和117.66%。其中2017年HH的磷肥農學利用率較FP和SH在泰安、淄博、煙臺試驗點分別提高了65.73%、49.87%、68.04%和89.82%、61.38%、97.03%; 2018年分別提高了137.40%、34.92%、109.51%和217.41%、156.28%、134.75%。

HH、FP和SH的鉀肥農學利用率分別為5.61、4.94和2.97 kg kg–1, HH的鉀肥農學利用率較FP和SH分別提高了13.66%和89.29%。其中2017年HH的鉀肥農學利用率較FP和SH在泰安、淄博、煙臺試驗點分別提高了10.82%、6.98%、39.29%和49.14%、68.58%、97.64%; 2018年分別提高了4.85%、4.56%、23.67%和65.23%、179.82%、121.09%。

2.7 不同產量層次夏玉米肥料利用效率與產量水平之間的關系

由圖5可見, 在當前生產中隨著產量水平的提高, N、P、K肥的利用效率均出現降低的趨勢, 其中K肥利用效率下降幅度最大, 其次是P肥, N肥的利用效率降低幅度最小。而HH顯著提高了N、P、K肥的肥料利用效率, 在相應的產量水平下, HH能分別提升N、P、K的肥料利用效率67.07%、101.35%和57.65%。

圖3 不同產量層次夏玉米地上部N、P、K元素積累量的差異

圖中不同小寫字母表示處理間差異達0.05顯著水平。縮寫同圖1。

Bars superscripted by different small letters are significantly different between treatments at< 0.05. Abbreviations are the same as those given in Fig. 1.

圖4 不同產量層次夏玉米肥料利用效率的差異

圖中不同小寫字母表示處理間差異達0.05顯著水平。縮寫同圖1。

Bars superscripted by different small letters are significantly different between treatments at< 0.05. Abbreviations are the same as those given in Fig. 1.

3 討論

在糧食需求迅速增加、農業(yè)用地日益緊張的背景下, 增加糧食產量只能依靠提升現有耕地的生產能力[1,22]。自1949年至2015年, 我國夏玉米單產由0.96 t hm–2增加到5.89 t hm–2, 增幅達到了515.54%。另外, 隨著品種及栽培水平的不斷提高, 各地陸續(xù)創(chuàng)造出一系列的高產記錄。2005—2014年, 山東省多地夏玉米高產田塊產量曾突破20 t hm–2[23], 但多年山東省平均產量只有6.36 t hm–2, 不足記錄產量的1/3?？梢? 產量差距已經成為解決糧食單產增加的重大阻礙。本試驗研究發(fā)現, 山東省玉米的RT達到了18.12 t hm–2, 當前農戶生產僅實現了53.22%的產量潛力, 仍存在46.78%的產量差距。在眾多生產潛力的研究中, 常把區(qū)域內潛在生產力的80%作為當前可獲得產量的上限, 另外20%的產量差距在短時間內難以消除, 對農戶生產而言也無利可圖[24-25]。而超高產栽培和高產高效栽培作為今后的必由之路, 縮差效果顯著, 可以縮減產量差距14.91%和10.49%。但由于高溫等惡劣天氣的影響, SH的產量遠低于預估產量。SH僅為RT的68%左右, 這提示我們如何去優(yōu)化農業(yè)栽培措施來應對不良環(huán)境因子, 同樣是當前產量差縮減過程中至關重要的一環(huán)。

除產量差外, 當前不同產量水平之間的肥料利用效率同樣需要提升。一方面是高產高投入, 當前高產田的平均氮肥投入為747 kg hm–2, 有的田塊甚至達到1100 kg hm–2[26], 這在增產的同時降低資源利用效率, 增大了環(huán)境的壓力[27-28]。另一方面, 小農戶生產作為我國的主要生產模式, 其生產投入和生產水平極易受到糧食價格和生產資料價格等社會因素的影響, 而出現重效益輕效率的現象[29-30]。本研究發(fā)現, SH的N、P、K肥料農學利用率只有3.84、4.64和2.97 kg kg–1, 肥料的當季利用率極低。FP生產相對于SH有較高的N、P、K肥利用率, 但“一次性施肥”的施肥模式加大了肥料資源的損失。該生產模式雖然能有效地減輕勞動力投入, 但產量難以保證, 肥料利用率仍有較大的提升空間。因此, 以更低的代價去獲得更高的產量應該得到人們的廣泛認可[31]。本研究發(fā)現, HH栽培相對于FP栽培能夠在縮減產量差距10.49%的同時, 提高FP的N、P、K肥農學利用率56.81%、73.15%、13.66%; 能夠在實現SH產量93.32%的情況下, 提高SH的N、P、K肥農學利用率72.79%、117.66%、89.29%。由此可見, HH栽培是產量與肥料利用效率協同提升的有效生產方式。

圖5 不同產量層次夏玉米產量與肥料利用效率的關系

縮寫同圖1。Abbreviations are the same as those given in Fig. 1.

作物的產量差有眾多影響因素。前人研究認為, 氣候、品種和栽培措施對于產量差的貢獻率分別為31.5%、19.8%和45%~70%[32-34]。氣候屬于不可控因子, 在現有資源的基礎上, 通過優(yōu)化栽培措施縮減產量差距卻現實可行[15,35]。趙明等[21]通過產量性能分析研究發(fā)現, 在當前玉米產量差距縮減過程中, 結構性參數仍起主導作用, 而功能性參數將會在未來產量突破方面起重大作用。李少昆等[36]也指出當前適度增密結合合理的肥水調控是高產高效生產的有效途徑。本研究發(fā)現, 隨著產量水平的提升, 夏玉米地上部生物量和地上部N、P、K吐絲后積累比例呈增大的趨勢。同時, 在收獲指數無顯著差異的情況下, SH和HH高產夏玉米群體有較高的平均葉面積指數、生物量以及收獲穗數。因此, 著重加強吐絲后的田間管理, 進一步提高生育后期的葉面積和物質積累是獲得高產的關鍵。而如何穩(wěn)定或提升高產玉米群體的平均凈同化率可能是下一步產量提升的突破口。

4 結論

當前山東省夏玉米平均超高產水平、高產高效水平和農戶生產水平的產量為12.27、11.45和9.56 t hm–2, 分別實現了光溫潛力生產水平的68.13%、63.71%和53.22%。通過優(yōu)化栽培措施, 超高產水平和農戶生產水平的N、P、K肥料利用率分別有72.79%、117.66%、89.29%和56.81%、73.15%、13.66%的提升空間。高產高效管理模式能夠在縮小產量差距10.49%的同時提高肥料利用效率57.65%~ 101.35%, 是實現產量與肥料利用效率協同提升的有效技術途徑。在保持功能性參數在現有基礎上不降低的情況下, 優(yōu)化結構性參數仍是當前產量與資源利用效率協同提升的有效措施, 且應更加注重吐絲后的結構性能優(yōu)化。

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Analysis of differences in summer maize yield and fertilizer use efficiency under different cultivation managements

WANG Hong-Zhang, LIU Peng*, JIA Xu-Cun, LI Jing, REN Hao, DONG Shu-Ting, ZHANG Ji-Wang, and ZHAO Bin

College of Agronomy, Shandong Agricultural University / State Key Laboratory of Crop Biology, Tai’an 271018, Shandong, China

Our study was conducted in Tai’an, Zibo, and Yantai city from 2017 to 2018. According to the production research and experience of high-yield summer maize, three cultivation modes simulating super-high production level (SH), high production and high-efficiency production level (HH), and farmer production level (FP) were comprehensively set up in the same plot. The ferti-lizer blanks were applied with no nitrogen (SHN0, HHN0, FPN0), no phosphorus (SHP0, HHP0, FPP0), and no potassium (SHK0, HHK0, FPK0). Quantitative analysis of the yield gap and fertilizer utilization efficiency gap under different yield levels was carried out to explore the factors affecting yield gap and efficiency gap, and the way to reduce the gap and improve the efficiency. The grain yields of SH, HH, and FP of summer maize in Shandong province were realized 68.13%, 63.71%, and 53.22% of the potential yield of light and temperature. The fertilizer utilization efficiency decreased with the enlarged yield gap. The agronomic utilization rates of N, P and K fertilizers in FP were 4.23, 5.83, and 4.94 kg kg–1, respectively. The N, P, and K fertilizer utilization efficiencies of FP were 4.23, 5.83, and 4.94 kg kg–1, and those of SH were 3.84, 4.64, and 2.97 kg kg–1, respectively. After optimizing the cultivation measures, the high-yield and high-efficiency management mode increased the fertilizer utilization efficiency of N, P, and K by 67.07%, 101.35%, and 57.65%, respectively, and the output by 10.49%, as compared with FP. It is an effective technical way to achieve the synergistic improvement of yield and fertilizer use efficiency. The yield performance analysis of summer maize yields showed that with the increase of yield level, the mean leaf area index and the number of panicles per unit area increased significantly, while the number of kernels per panicle, average net assimilation rate and grain weight decreased. At the same time, with the increase of yield level, the accumulation ratio of biomass and N, P, and K uptake decreased in pre-silking stage, and increased in post-silking stage. Therefore, under the condition of keeping functional parameters unchanged on the existing basis, optimizing structural parameters is an effective measure for current yield and efficiency increase, and with the increase of yield, more attention should be paid to structural optimization in post-silking stage.

summer maize; yield gap; fertilizer utilization

本研究由國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300106), 國家自然科學基金項目(31771713, 31371576)和山東省現代農業(yè)產業(yè)技術體系項目(SDAIT02-08)資助。

This study was supported by the National Key R&D Program of China (2016YFD0300106), the National Natural Science Foundation of China (31771713, 31371576), and the Shandong Modern Agricultural Industry Technical System Project (SDAIT02-08).

劉鵬, E-mail: liupengsdau@126.com, Tel: 0538-8281485

王洪章, E-mail: whz3707@163.com

2019-01-22;

2019-05-12;

2019-06-05.

10.3724/SP.J.1006.2019.93002

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20190604.1045.004.html