華北平原五省冬小麥產(chǎn)量和氮素管理的時(shí)空變異

任思洋，張青松，李婷玉，張福鎖

華北平原五省冬小麥產(chǎn)量和氮素管理的時(shí)空變異

任思洋，張青松，李婷玉，張福鎖

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

【目的】通過(guò)對(duì)華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量及氮素管理時(shí)空變化的分析，明確華北平原五省2005—2014年冬小麥產(chǎn)量、效率及環(huán)境效益的演變規(guī)律。【方法】基于2005—2014年農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，分析華北平原產(chǎn)量、產(chǎn)量差與氮素管理的時(shí)間和空間變異趨勢(shì)，從糧食安全、資源高效和環(huán)境保護(hù)3個(gè)維度設(shè)計(jì)了華北地區(qū)氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系，并據(jù)此對(duì)該區(qū)目前氮素管理現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)?！窘Y(jié)果】（1）2005—2014年華北冬小麥產(chǎn)量均值為6.5 t·hm-2，呈逐年遞增趨勢(shì)，10年增幅達(dá)7%，產(chǎn)量從高到低依次為河南、安徽北部、山東、河北、江蘇北部。10年產(chǎn)量差均值為1.4 t·hm-2，整體呈下降趨勢(shì)，10年降幅高達(dá)47%，產(chǎn)量差從高到低依次為山東、河北、江蘇北部、河南、安徽北部。安徽北部產(chǎn)量差降幅最大，產(chǎn)量差最??；山東省內(nèi)產(chǎn)量差差異較大，呈東部高于西部的趨勢(shì)。（2）2005—2014年華北冬小麥?zhǔn)┑烤禐?26 kg·hm-2，除江蘇北部外均呈增加趨勢(shì)，10年平均增幅為3%，施氮量從高到低依次為江蘇北部、河北、山東、安徽北部、河南。同省施氮量差異較小而省間差異明顯。（3）2005—2014年華北冬小麥氮素利用效率（NUE）均值為44%，從高到低依次為河南、安徽北部、山東、河北、江蘇北部?？臻g差異大，施氮量高的地區(qū)NUE較低。（4）2005-2014年華北冬小麥氮盈余均值為165 kg·hm-2，從高到低依次為江蘇北部、河北、山東、河南、安徽北部。施氮量高的地區(qū)氮盈余較高。（5）2005—2014年華北冬小麥滿足華北地區(qū)氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系安全邊界的縣數(shù)僅占總體的2%。以該區(qū)域氮盈余及產(chǎn)量均值分區(qū)，其中河南省均值位于低氮盈余高產(chǎn)量區(qū)；山東及安徽北部均值位于低氮盈余低產(chǎn)量區(qū)；河北及江蘇北部均值位于高盈余低產(chǎn)量區(qū)?！窘Y(jié)論】2005—2014年華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量增加，產(chǎn)量差減??；同時(shí)氮肥投入增加，氮盈余較高，氮素利用效率低。五省中河南氮素管理較為合理，山東和安徽北部氮盈余較低，產(chǎn)量提升空間大；河北及江蘇北部氮肥投入量高、效率低、環(huán)境壓力大，將是未來(lái)華北氮素管理的重點(diǎn)地區(qū)。

冬小麥；華北地區(qū)；氮肥；產(chǎn)量；氮素利用效率；氮盈余；時(shí)空變異

0 引言

【研究意義】作為中國(guó)三大糧食作物之一，保障小麥生產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、高效對(duì)我國(guó)糧食安全具有重要意義。施肥是糧食增產(chǎn)的重要手段，其對(duì)增產(chǎn)的貢獻(xiàn)約占30%—40%。近十多年來(lái)，我國(guó)肥料投入呈增加趨勢(shì)：2005年全國(guó)小麥肥料平均用量324 kg·hm-2，氮肥用量為173 kg·hm-2；至2015年肥料用量升至406 kg·hm-2，增加了25%，氮肥用量升至183 kg·hm-2，增加了6%[1]。氮素投入過(guò)量導(dǎo)致氮素利用效率較低，氮盈余過(guò)高，同時(shí)引起一系列的環(huán)境問(wèn)題[2-3]。因此，保障當(dāng)前糧食安全、資源高效利用和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展面臨著新的挑戰(zhàn)?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】張衛(wèi)峰等[4]針對(duì)全國(guó)17個(gè)省，219個(gè)縣，14 000戶的農(nóng)戶調(diào)研結(jié)果表明，全國(guó)小麥平均施氮量為137—416 kg·hm-2，平均產(chǎn)量為2.3—4.8 t·hm-2。李紅莉等[5]基于全國(guó)23個(gè)省10 380戶的農(nóng)戶調(diào)研的結(jié)果可知，全國(guó)小麥氮肥平均施用量為117—455 kg·hm-2，而產(chǎn)量為4.6—9.6 t·hm-2之間。以上研究表明我國(guó)小麥?zhǔn)┓柿亢彤a(chǎn)量在不同地區(qū)存在較大差異。華北地區(qū)小麥總產(chǎn)占到全國(guó)的67%[6]，是小麥的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū)，同時(shí)也是典型的高投入高產(chǎn)出地區(qū)[7-8]。華北地區(qū)農(nóng)用化肥施用量自2005年的1 916萬(wàn)t增至2014年的2 174萬(wàn)t，增加了13%[9]。由于氮素過(guò)量投入使得該區(qū)產(chǎn)量、施肥量和氮素管理差異更加突出。以山東省惠民縣為例，農(nóng)戶常規(guī)施氮量為143—919 kg·hm2，而產(chǎn)量及氮肥偏生產(chǎn)力分別為4.6—8.9 t·hm-2和5.7—38.9 kg·kg-1[3]。陳廣鋒[10]針對(duì)河北省不同縣進(jìn)行農(nóng)戶調(diào)研發(fā)現(xiàn)該地區(qū)施氮量為182—445 kg·hm-2，產(chǎn)量為4.1—11.0 t·hm-2，氮肥偏生產(chǎn)力為7.6—51.9 kg·kg-1?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】前人對(duì)華北地區(qū)小麥產(chǎn)量及氮素管理的研究多立足于田間試驗(yàn)或局部縣區(qū)的農(nóng)戶調(diào)研，但針對(duì)華北整體的時(shí)空變異分析尚不充分，無(wú)法明確該區(qū)氮素管理的歷史演變規(guī)律及地域特點(diǎn)和差異。地理信息系統(tǒng)（GIS）是重要的信息處理技術(shù)之一，作為當(dāng)前有效的研究手段不斷被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間分布和變異研究[11]。利用該技術(shù)分析華北小麥產(chǎn)量和氮素管理情況，可以為作物氮素管理提供更加科學(xué)的指導(dǎo)[12]?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】基于2005—2014年華北地區(qū)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，并結(jié)合克里金插值法，從時(shí)間和空間維度分析該區(qū)產(chǎn)量、施氮量及氮素管理變化，并嘗試構(gòu)建安全邊界對(duì)華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和氮素管理進(jìn)行評(píng)價(jià)。明確華北冬小麥氮素管理現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，為該區(qū)減肥增效提出建議。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所使用數(shù)據(jù)為華北平原地區(qū)2005—2014年農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，以分析10年間農(nóng)戶冬小麥產(chǎn)量、施氮量和氮素管理情況。數(shù)據(jù)基本信息如下：

數(shù)據(jù)覆蓋華北冬小麥種植區(qū)（112°26'—122°24'E，32°24'—40°8'N），包括河北、山東、河南、江蘇北部和安徽北部等冬小麥種植區(qū)域，共計(jì)370個(gè)縣，每個(gè)縣抽取3—10個(gè)村，每村隨機(jī)調(diào)查30—120名農(nóng)戶[13]。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式獲得包含冬小麥籽粒產(chǎn)量、有機(jī)和無(wú)機(jī)氮肥用量等田間管理關(guān)鍵信息。為保證數(shù)據(jù)的有效性對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除，最終有效農(nóng)戶共計(jì)1 389 002戶，各年各省數(shù)據(jù)量如表1所示。

表1 華北五省各年調(diào)研農(nóng)戶樣本容量

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

（1）產(chǎn)量差：產(chǎn)量差即潛在產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量的差值，用于觀察區(qū)域變異情況，評(píng)價(jià)區(qū)域產(chǎn)量的潛力。根據(jù)LOBELL等[14]對(duì)產(chǎn)量潛力的研究，結(jié)合農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇高產(chǎn)農(nóng)戶的產(chǎn)量水平，即前5%農(nóng)戶產(chǎn)量的平均值作為潛在產(chǎn)量，其與實(shí)際產(chǎn)量平均值的差值作為評(píng)估產(chǎn)量差的基準(zhǔn)。

（2）氮素利用效率（NUE）：本研究中定義為氮素產(chǎn)出與氮素投入的比值（公式1）。用于對(duì)氮素利用情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

（3）氮盈余（Nsurplus）：氮素投入與氮素產(chǎn)出的差值（公式2）。其中氮素產(chǎn)出只考慮隨籽粒帶走的氮素，不包括氨揮發(fā)、淋洗等損失。用來(lái)評(píng)價(jià)氮素平衡情況。

（4）氮素投入（Ninput）：本研究指投入到農(nóng)田尺度的各種氮素的總和（公式3）。包括化學(xué)氮肥投入量（FN）、有機(jī)肥氮素投入量（MN）、大氣干濕沉降氮（DN）和種子帶入氮素量（GN）4部分[15]。由于小麥體系生物固氮量很低[16]，本研究忽略其影響。

其中化學(xué)氮肥投入量（FN）和有機(jī)肥氮素投入量（MN）數(shù)據(jù)來(lái)自華北地區(qū)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)；大氣干濕沉降氮（DN）的確定參考了XU等[17]及楊道偉[18]的對(duì)該區(qū)監(jiān)測(cè)研究；種子帶入氮素量（GN）根據(jù)高倩、左娟、孫紅梅、張明偉和徐仲偉等[19-23]針對(duì)不同地區(qū)計(jì)算的對(duì)應(yīng)量而確定。

（5）氮素產(chǎn)出（Noutput）：本研究指籽粒帶走的全氮含量（公式4）。Ygrain為作物籽粒產(chǎn)量（含水量15%），0.85指籽粒干重占產(chǎn)量的比重，NC表示小麥籽粒氮濃度，參數(shù)值為2.11%[23]。

計(jì)算公式如下：

NUE（%）= Noutput/ Ninput×100 （1）

Nsurplus（kg·hm-2）= Ninput-Noutput（2）

Ninput（kg·hm-2）=FN+MN+DN+GN （3）

Noutput（kg·hm-2）= Ygrain×0.85×NC （4）

1.3 分析方法

（1）克里金插值法：克里金（Kriging）方法是地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的重要組成部分，是分析宏觀屬性空間特征的有效方法，其實(shí)質(zhì)就是將變量空間相關(guān)性和結(jié)構(gòu)性在二維平面上以某種分布格局的形式加以表現(xiàn)。因此，這種方法能夠較為宏觀地表示區(qū)域間的數(shù)據(jù)的特征，并且科學(xué)地將整個(gè)區(qū)域的狀況加以闡明[24]。本研究以縣為研究單位，將每個(gè)縣的產(chǎn)量、施氮量、氮素利用效率和氮盈余等指標(biāo)的10年平均值作為該縣代表值，使用ArcGIS 10.2軟件中的克里金插值工具進(jìn)行空間變異分析。

（2）華北地區(qū)氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系：同樣以縣為單位進(jìn)行評(píng)估，以協(xié)同糧食安全和優(yōu)化環(huán)境為目標(biāo)，將產(chǎn)量、氮素利用效率和氮盈余3個(gè)指標(biāo)納入評(píng)價(jià)體系。當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)落在相應(yīng)區(qū)域即可表示該縣目前氮素管理現(xiàn)狀。滿足目標(biāo)的安全邊界和安全區(qū)域分別定義為：（1）達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量：根據(jù)CHEN等[25]的研究，滿足2030年糧食需求的小麥產(chǎn)量需達(dá)到7.1 t·hm-2，相應(yīng)的氮素輸出值為128 kg·hm-2，安全邊界定義為圖1虛線，①區(qū)域（豎線）表示不滿足目標(biāo)產(chǎn)量。（2）根據(jù)歐盟氮素管理委員會(huì)結(jié)果，取50%—90%作為氮素利用效率（NUE）的安全區(qū)間，分別以圖1實(shí)線和方點(diǎn)線作為安全邊界。其中，高于90%時(shí)存在耗竭土壤地力的風(fēng)險(xiǎn)，即為圖中②區(qū)域（點(diǎn)狀）；圖中③區(qū)域（灰色）表示低于50%效率過(guò)低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)較大。（3）氮盈余的安全排放區(qū)間為0—80 kg·hm-2，安全邊界表示為圖1雙實(shí)線，④區(qū)域（網(wǎng)格）表示不符合條件的區(qū)域[26]。白色區(qū)域表示符合高產(chǎn)高效低盈余的理想?yún)^(qū)間。

圖1 華北地區(qū)氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Microsoft Excel 2013處理數(shù)據(jù)，采用ArcGIS10.2普通克里金方法進(jìn)行空間插值，在滿足樣本容量大于80和假設(shè)屬性期望值未知的條件下分析小麥產(chǎn)量、產(chǎn)量差、施氮量、氮素利用效率和氮盈余分布，其余圖表均利用Microsoft Excel 2013軟件繪制完成。

2 結(jié)果

2.1 華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和產(chǎn)量差

華北地區(qū)2005—2014年間小麥產(chǎn)量整體呈增加趨勢(shì)，產(chǎn)量的平均值為6.5 t·hm-2，整體增幅達(dá)7%（圖2）。10年產(chǎn)量均值從高到低依次為河南（6.8 t·hm-2）、安徽北部（6.5 t·hm-2）、山東（6.5 t·hm-2）、河北（6.4 t·hm-2）、江蘇北部（6.2 t·hm-2）。安徽北部、河南和江蘇北部產(chǎn)量增幅較大，分別為35%、21%和19%，河北和山東的產(chǎn)量變化平穩(wěn)，平均增幅分別為11%和2%。江蘇北部與各省間的產(chǎn)量差異也隨著時(shí)間推移不斷增加，2014年至峰值1.1 t·hm-2，主要是該階段安徽北部和河北產(chǎn)量大幅提升導(dǎo)致的。2014年各省平均產(chǎn)量由高到低依次為：安徽北部（7.7 t·hm-2）、河南（7.5 t·hm-2）、河北（7.3 t·hm-2）、江蘇北部（6.6 t·hm-2）、山東（6.5 t·hm-2）。華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量較高的地區(qū)集中在河南、安徽北部、河北中部，山東西部，如圖3所示。樣本中有25%（91個(gè)縣）的縣平均產(chǎn)量超目標(biāo)產(chǎn)量（7.1 t·hm-2），達(dá)7.5 t·hm-2，這些縣集中在河南、河北和山東。河南和安徽北部產(chǎn)量整體穩(wěn)定高產(chǎn)，達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量的縣分別占本省的39%和15%。而江蘇北部產(chǎn)量偏低，暫無(wú)達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量的區(qū)域。

華北地區(qū)10年產(chǎn)量差的平均值為1.4 t·hm-2，降幅高達(dá)47%。產(chǎn)量差隨時(shí)間整體呈下降趨勢(shì)（圖2）。產(chǎn)量差均值從高到低依次為山東（1.7 t·hm-2）、河北（1.2 t·hm-2）、江蘇北部（1.2 t·hm-2）、河南（1.2 t·hm-2）、安徽北部（1.1 t·hm-2）。其中安徽北部與河南降幅最大，10年間降幅分別達(dá)85%和50%，山東和江蘇北部降幅最小，分別為8%和19%。不同省份間在2009年之前產(chǎn)量差差異較大，而在2009年之后趨于平緩，而2014年差異再次變大，2014年產(chǎn)量差從高到低依次為山東（1.9 t·hm-2）、江蘇北部（1.4 t·hm-2）、河北（0.9 t·hm-2）、河南（0.9 t·hm-2）、安徽北部（0.3 t·hm-2）。如圖3所示，華北地區(qū)產(chǎn)量差低于1.0 t·hm-2的縣數(shù)量為21%，大部分地區(qū)小于2.0 t·hm-2（78%）。產(chǎn)量差較高的區(qū)域集中在山東，均值達(dá)1.8 t·hm-2，高于2.0 t·hm-2的地區(qū)占本省調(diào)研總縣數(shù)（122個(gè)）的34%。

圖2 2005-2014年華北地區(qū)冬小麥不同省份產(chǎn)量及產(chǎn)量差

圖3 2005-2014年華北地區(qū)冬小麥分縣產(chǎn)量及產(chǎn)量差的空間變異

2.2 華北地區(qū)冬小麥?zhǔn)┑?、氮素利用效率及氮盈?/h3>

華北地區(qū)10年間氮素投入量平均為282 kg·hm-2，其中以化學(xué)氮肥（FN）為主，平均為226 kg·hm-2，占氮素總投入量（Ninput）的80%。有機(jī)肥（MN）、大氣干濕沉降（DN）和種子帶入（GN）的氮素投入均值分別為14、40和4 kg·hm-2。

10年間施氮量在省內(nèi)變異較小而省際差異明顯。平均施氮量從高到低依次為：江蘇北部（285 kg·hm-2）、河北（248 kg·hm-2）、山東（221 kg·hm-2）、安徽北部（204 kg·hm-2）、河南（199 kg·hm-2）。河北和河南施氮量呈上升趨勢(shì)，江蘇北部施氮量略有下降，而安徽北部施氮量無(wú)明顯變化（圖4）。圖5表明華北地區(qū)施氮量空間變異明顯，施氮量高于240 kg·hm-2的縣占整個(gè)華北區(qū)域總縣數(shù)的37%，主要集中在江蘇北部、河北和山東西部。其中江蘇北部和河北整體施氮量較高，兩省共計(jì)58%的縣平均施氮量在240 kg·hm-2以上。山東省內(nèi)施氮量差異較大，呈自西向東遞減趨勢(shì)，為西北部＞中南部＞東部。

華北地區(qū)10年氮素利用效率（NUE）平均為44%，農(nóng)戶間差異較大（19%—130%）。五省NUE由高到低依次為：河南（49%）、安徽北部（49%）、山東（45%）、河北（38%）、江蘇北部（35%）。如圖5所示，NUE較高的地區(qū)主要分布在河南和山東東部，高于45%的比例分別占本省縣總數(shù)的63%和42%，結(jié)合圖5中施肥量可知NUE較高的區(qū)域施氮量較低。河南及山東省內(nèi)NUE差異較大，河南高于45%的區(qū)域占全省縣數(shù)量的63%。山東東部NUE整體高于西部，均值為45%。

華北地區(qū)10年平均氮盈余（Nsurplus）為165 kg·hm-2，如圖5所示，空間變異較大（-45—472 kg·hm-2）。各省氮盈余平均值由高到低依次為：江蘇北部（214 kg·hm-2）、河北（197 kg·hm-2）、山東（159 kg·hm-2）、河南（135 kg·hm-2）、安徽北部（124 kg·hm-2）。江蘇北部、河北和山東氮盈余較高，高于130 kg·hm-2的縣數(shù)量分別占到3個(gè)地區(qū)的100%、91%和66%。

圖4 2005-2014年華北地區(qū)不同省份冬小麥的施氮量

2.3 華北地區(qū)氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系

根據(jù)1.3（2）的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)華北地區(qū)2005—2014年間的氮素管理水平進(jìn)行分析，結(jié)果如圖6所示。（1）滿足單項(xiàng)指標(biāo)安全邊界的樣本量：達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量（即7.1 t·hm-2）的樣本占到總量的25%；氮素利用效率（NUE）處于50%—90%區(qū)間的樣本量占到總量的23%；氮盈余低于80 kg·hm-2的占到樣本量的8%。（2）滿足綜合指標(biāo)安全邊界的樣本量：實(shí)現(xiàn)目標(biāo)產(chǎn)量并且NUE處在規(guī)定區(qū)間，但高于臨界氮盈余的樣本量占到6%；實(shí)現(xiàn)目標(biāo)產(chǎn)量并且滿足氮盈余要求但NUE未處在安全區(qū)間的樣本量占到1%；滿足氮盈余要求并且NUE處于安全區(qū)間但未達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量的樣本量占5%。（3）滿足高產(chǎn)高效低盈余綜合指標(biāo)安全邊界的樣本量：僅有2%的樣本處于理想?yún)^(qū)間，并且華北地區(qū)氮素管理指標(biāo)均值（圖6中白色方點(diǎn)）點(diǎn)不位于評(píng)價(jià)體系的理想?yún)^(qū)間。由上述結(jié)果可知，目前華北大部分地區(qū)冬小麥的生產(chǎn)既沒(méi)有滿足糧食安全需求，也沒(méi)有達(dá)到環(huán)境安全的標(biāo)準(zhǔn)。

此外，如圖7所示，以該地區(qū)籽粒產(chǎn)量（6.5 t·hm-2）和氮盈余（165 kg·hm-2）的均值為界劃分成A（高產(chǎn)低盈余區(qū)）、B（高產(chǎn)高盈余區(qū)）、C（低產(chǎn)高盈余區(qū)）、D（低產(chǎn)低盈余區(qū)）4個(gè)區(qū)域。其中，（1）各省均值分布情況：河南的均值處在高產(chǎn)低盈余的A區(qū)，安徽北部和山東的均值處于低產(chǎn)低盈余的D區(qū)，河北和江蘇北部的均值位于低產(chǎn)高盈余的C區(qū)。（2）各省全部樣本分布情況：安徽北部共有20個(gè)縣進(jìn)入統(tǒng)計(jì)，65%的縣位于A區(qū)，其余縣均位于D區(qū)；河南共97個(gè)縣分散在4個(gè)區(qū)域，集中分布于A區(qū)和D區(qū)，分別占比為43%和30%；山東省共122個(gè)縣，但省內(nèi)生產(chǎn)水平差異較大，樣本均勻地分布在4個(gè)區(qū)域，其中A、B、C、D區(qū)樣本量占比分別為：30%、29%、17%、24%；河北省共115個(gè)縣，主要分布在B區(qū)和C區(qū)，分別占比為36%和32%。同樣，江蘇北部全部16個(gè)縣均分布在B區(qū)和C區(qū)，分別占比為81%和19%。

圖5 2005-2014年華北冬小麥分縣施氮量及氮素利用效率和氮盈余的空間變異

每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)縣，白色方點(diǎn)代表華北地區(qū)均值，樣本量（n）為370

圖7 2005-2014年華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和氮盈余評(píng)價(jià)

3 討論

3.1 華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量和產(chǎn)量差現(xiàn)狀與影響因素分析

華北地區(qū)不同區(qū)域地勢(shì)、水熱條件和土壤條件差異較大，導(dǎo)致產(chǎn)量與產(chǎn)量差產(chǎn)生空間差異。作為華北冬小麥產(chǎn)量最高的區(qū)域，河南10年平均產(chǎn)量為6.8 t·hm-2，高產(chǎn)得益于該區(qū)域地勢(shì)平坦，土壤肥力高等良好的自然條件[27]。安徽北部產(chǎn)量增幅最大，產(chǎn)量差降幅最大。該地區(qū)土壤肥力不高但北部地勢(shì)平坦水熱條件較好使得該地區(qū)成為小麥種植的最適宜區(qū)域之一[28]。造成山東東西部產(chǎn)量和效率差異的重要因素可能是由于土壤全氮含量的不同以及土壤酸化對(duì)作物養(yǎng)分有效利用的影響[29]。水資源緊缺以及土壤肥力低等自然因素限制了河北冬小麥高產(chǎn)高效的生長(zhǎng)，氮素投入過(guò)量又加劇了環(huán)境和土壤的負(fù)擔(dān)，造成低產(chǎn)高氮盈余的現(xiàn)狀[30]。江蘇北部屬于典型的鹽堿性土壤，本身土壤肥力不高且長(zhǎng)期過(guò)量施肥導(dǎo)致其產(chǎn)量低，氮盈余高[31]。但由于田間管理措施的進(jìn)步，導(dǎo)致該地區(qū)呈現(xiàn)產(chǎn)量上升，產(chǎn)量差下降的變化趨勢(shì)。

3.2 華北地區(qū)冬小麥氮素管理現(xiàn)狀與影響因素分析

自氮肥大量投入農(nóng)田使用以來(lái)，我國(guó)一直采用傳統(tǒng)氮肥利用率為指標(biāo)衡量氮肥施用情況。但傳統(tǒng)方法未將施氮量、作物產(chǎn)量和土壤氮素變化情況緊密聯(lián)系，并且其概念和算法本身存在缺陷，導(dǎo)致對(duì)相關(guān)行業(yè)工作者產(chǎn)生諸多誤導(dǎo)[32]。目前國(guó)際上將氮素利用效率與氮素產(chǎn)出（nitrogen output）及氮素盈余量（nitrogen surplus）等重要指標(biāo)結(jié)合，并建立相應(yīng)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行綜合考量[26,33]。如現(xiàn)在國(guó)際上常使用氮素利用效率（NUE）來(lái)評(píng)價(jià)氮素管理水平，其優(yōu)點(diǎn)在于可以很好地解析氮素管理水平的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)[15]。本研究將國(guó)際趨勢(shì)及華北地區(qū)特點(diǎn)相結(jié)合，設(shè)計(jì)了華北地區(qū)冬小麥氮素可持續(xù)管理評(píng)價(jià)體系（圖1），研究結(jié)果表明華北大部分地區(qū)冬小麥氮素管理處于不合理且不可持續(xù)的狀態(tài)（圖6），且均存在氮素投入過(guò)量，氮盈余超標(biāo)，氮素利用效率過(guò)低等問(wèn)題，對(duì)環(huán)境造成潛在威脅[34]。

不同農(nóng)戶管理行為的差異是導(dǎo)致華北地區(qū)氮素利用效率較低的主要原因[35]。華北地區(qū)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣系統(tǒng)存在農(nóng)機(jī)推廣力不足、科技水平不高、農(nóng)戶技術(shù)需求同技術(shù)供給脫節(jié)等問(wèn)題，造成該地區(qū)農(nóng)戶無(wú)法更好地利用專(zhuān)業(yè)知識(shí)種植作物[36-37]。本研究中江蘇北部和河北農(nóng)戶習(xí)慣施氮量平均值分別為285 kg·hm-2和248 kg·hm-2，超過(guò)華北地區(qū)平均施氮量，更遠(yuǎn)高于該地區(qū)專(zhuān)家推薦量[38]。李鵬飛[39]的研究表明，江蘇冬小麥秋播時(shí)正值雨季，導(dǎo)致農(nóng)戶氮肥投入過(guò)量、播期推遲進(jìn)而影響小麥肥料利用效率。楊軍芳等[40]在2009—2010年河北冬小麥?zhǔn)┓是闆r的研究中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)農(nóng)戶施肥方式粗獷，采用過(guò)量小麥專(zhuān)用肥與二銨摻混并以撒施旋耕的種植方式，導(dǎo)致當(dāng)?shù)氐赝度爰暗嗥?，氮素利用效率較低。本研究中山東施氮量呈西部高、東部低的狀態(tài)，氮素利用效率則呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，這與李健敏等[41]研究結(jié)果一致。安徽省自20世紀(jì)90年代氮肥施用一直處于過(guò)量狀態(tài)，自近幾年?duì)顩r才有平穩(wěn)下降的趨勢(shì)，該結(jié)論側(cè)面印證了本文研究結(jié)果[42]。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示[9]，1987—2014年河南省小麥產(chǎn)量增加了2倍，化肥用量卻增加了5倍，但因其產(chǎn)量高，河南依然是本研究中氮素綜合管理狀況最佳的區(qū)域。

如圖5所示，華北不同地區(qū)的施氮量、氮素利用效率（NUE）和氮盈余呈現(xiàn)較明顯的空間差異，其中施氮量與氮盈余空間變異趨勢(shì)基本一致，與NUE趨勢(shì)相反，具體表現(xiàn)為河南和安徽北部等施氮量較低的區(qū)域氮盈余較低但NUE較高，而河北和江蘇北部等施氮量較高的區(qū)域呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)。針對(duì)華北地區(qū)的氮盈余空間差異影響因素的研究暫時(shí)比較匱乏，仍需進(jìn)一步深入研究與討論。

3.3 優(yōu)化管理策略

大量研究表明，優(yōu)化管理技術(shù)可以同步實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)、節(jié)氮和減少環(huán)境排放的綜合目標(biāo)。崔振嶺[43]依托于農(nóng)戶調(diào)研和田間試驗(yàn)，對(duì)協(xié)同作物高產(chǎn)與環(huán)境保護(hù)的氮肥高效利用原理與方法進(jìn)行了研究，建立的區(qū)域優(yōu)化氮肥管理技術(shù)比傳統(tǒng)施氮量和氮素表觀損失分別減少了77%和72%。CHEN等[25]提出的養(yǎng)分資源綜合管理（ISSM）技術(shù)，根據(jù)作物耕層土壤氮素動(dòng)態(tài)含量來(lái)推薦用量，同時(shí)協(xié)同優(yōu)化水肥管理，采用氮高效品種，合理密植，通過(guò)提升作物產(chǎn)量和效率來(lái)實(shí)現(xiàn)氮素的可持續(xù)管理。該技術(shù)使得我國(guó)小麥平均產(chǎn)量從7.2 t·hm-2升至8.9 t·hm-2，與農(nóng)民習(xí)慣氮素管理水平相比施氮量減少了5%，氮肥偏生產(chǎn)力提高了24%，氮盈余減少了97%。李婷玉[44]的研究中探索了河北省夏玉米冬小麥輪作體系應(yīng)用“4R”氮肥綜合管理技術(shù)來(lái)提升作物氮素利用效率，減少氮盈余。發(fā)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化氮肥用量、位置、時(shí)期和應(yīng)用增效氮肥產(chǎn)品可使小麥氮素利用率提高到60%，將氮素盈余控制在150 kg·hm-2以內(nèi)。

加強(qiáng)技術(shù)推廣有助于增產(chǎn)和節(jié)氮的大面積實(shí)現(xiàn)[13]。目前我國(guó)冬小麥僅實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)量潛力的56%— 68%，仍存在2.7—3.6 t·hm-2的產(chǎn)量差[6, 45]。ZHANG等[35]提出的“科技小院（STB）”模式，科學(xué)家與農(nóng)民在生產(chǎn)一線發(fā)現(xiàn)和解決生產(chǎn)問(wèn)題，五年間產(chǎn)量潛力增至80%。2005年以土壤測(cè)試和肥料田間試驗(yàn)為基礎(chǔ)的測(cè)土配方施肥國(guó)家行動(dòng)啟動(dòng)，為農(nóng)民科學(xué)施肥提供了更加精準(zhǔn)參考[46]。CUI等[13]在2005— 2015年期間，在中國(guó)主要糧食生產(chǎn)區(qū)對(duì)養(yǎng)分資源綜合管理（ISSM）技術(shù)進(jìn)行長(zhǎng)期的技術(shù)推廣，使得小麥產(chǎn)量比農(nóng)戶常規(guī)生產(chǎn)增加11%，施氮量減少18%，活性氮損失減少22%。

4 結(jié)論

華北地區(qū)2005—2014年間冬小麥產(chǎn)量逐年遞增，產(chǎn)量差逐年遞減，施肥量除江蘇北部外均在10年間呈增加趨勢(shì)。10年間華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量、產(chǎn)量差、施氮量、氮素利用效率和氮盈余存在較大的空間變異：除江蘇北部外華北地區(qū)整體產(chǎn)量較高，產(chǎn)量差較高的區(qū)域主要集中在山東東部。施氮量與氮盈余分布情況相似，高投入和高盈余集中在河北、江蘇北部及山東西部，而氮素利用效率空間分布與施氮量情況相反，河南及山東東部氮素利用效率較高。

華北地區(qū)小麥產(chǎn)量和氮素管理不能滿足實(shí)現(xiàn)糧食安全和環(huán)境保護(hù)的要求，仍需進(jìn)一步的技術(shù)、推廣和政策支持。未來(lái)研究重點(diǎn)應(yīng)放在保證糧食安全的同時(shí)減少環(huán)境污染的風(fēng)險(xiǎn)，因地制宜地建立不同小麥種植區(qū)氮素管理的安全邊界。

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Spatiotemporal Variation of Winter Wheat Yield and Nitrogen Management in Five Provinces of North China Plain

REN SiYang, ZHANG QingSong, LI TingYu, ZHANG FuSuo

(College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193)

【Objective】By analyzing the spatial and temporal changes of winter wheat yield and nitrogen management differences in North China Plain, the evolution of winter wheat yield, efficiency and environmental impacts in the five provinces of North China Plain from 2005 to 2014 were clarified. 【Method】Based on the farmer household survey data in 2005-2014, the time and space variation of yield, yield gap and nitrogen management differences of winter wheat in the five provinces of North China Plain was analyzed. In addition, the evaluation system of nitrogen sustainable management in north China was designed from three dimensions of food security resource efficiency and environmental protection, and the current status of nitrogen management in the five provinces of North China Plain was evaluated. 【Result】(1) The average of winter wheat yield in the five provinces of North China Plain from 2005 to 2014 was 6.5 t·hm-2, showing an increasing trend year by year, with an overall increase of 7% in ten years. The ten-year average of yield from high to low was Henan, Northern Anhui, Shandong, Hebei, Northern Jiangsu. The average yield gap of North China Plain in the past ten years was 1.4 t·hm-2, which was a downward trend. The decline in the decade was as high as 47%. The average of yield gap from high to low, it was Shandong, Hebei, Northern Jiangsu, Henan, Northern Anhui. The yield gap of Northern Anhui had the largest decline, which was the smallest; the difference of the yield gap in Shandong province was large, showing a trend higher in the east than in the west. (2) The average nitrogen application in North China Plain was 226 kg·hm-2, which was increasing year by year except for Northern Jiangsu. The average growth rate was 3% in ten years. And the order of Northern Jiangsu＞Hebei＞Shandong＞Northern Anhui＞Henan was maintained. The nitrogen application in the same province had changed little and the inter-provincial difference was obvious. (3) The average nitrogen use efficiency (NUE) in North China Plain was 44%, from high to low was Henan, Northern Anhui, Shandong, Hebei, Northern Jiangsu. The spatial variation of NUE was large; while the NUE in areas with high nitrogen application was low. (4) The mean value of nitrogen surplus was 165 kg·hm-2. The order of Northern Jiangsu＞Hebei＞Shandong＞Henan＞Northern Anhui was maintained, which was similar to the regional distribution trend of nitrogen application. (5) Based on comprehensive evaluation of the North China Plain during 2005-2014, the number of counties that met the safety boundary of the sustainable management evaluation system for nitrogen was only 2% of the total. The nitrogen surplus and yield mean of the region were divided into four zones. The mean value of Henan was in the high yield area with low nitrogen surplus. The mean values of Shandong and Northern Anhui were in low nitrogen surplus and low yield zone. Hebei and Northern Jiangsu were in high surplus and low production zone. 【Conclusion】During 2005-2014, the yield of winter wheat in North China Plain increased year by year, and the yield gap decreased year by year. At the same time, the input of nitrogen application increased, the nitrogen surplus was too high, and the nitrogen use efficiency was low. The nitrogen management in Henan was relatively reasonable, while nitrogen surplus in Northern Anhui and Shandong were low, and there were a large space for production improvement. High nitrogen fertilizer input in Hebei and Northern Jiangsu led to high environmental pressure of low nitrogen use efficiency, which would be the key areas for nitrogen management in North China Plain in the future.

winter wheat; North China Plain; nitrogen fertilizer; grain yield; nitrogen use efficiency; nitrogen surplus; spatiotemporal variation

2019-04-11；

2019-08-28

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（2015CB150405）

任思洋，E-mail：siyangr@126.com。通信222作者張福鎖，E-mail：zhangfs@cau.edu.cn

（責(zé)任編輯 李云霞）