冬小麥-夏玉米周年農(nóng)田資源高效利用限制因素分析

劉肖瑜，張豆豆，焦進宇，陳國慶，李勇

冬小麥-夏玉米周年農(nóng)田資源高效利用限制因素分析

劉肖瑜，張豆豆，焦進宇，陳國慶，李勇

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

【目的】隨著耕地面積的減少、人口數(shù)量的增加以及社會經(jīng)濟的迅速發(fā)展，增加單位面積作物產(chǎn)量是提升糧食總產(chǎn)量、確保我國糧食安全的重要途徑。探索農(nóng)田資源高效利用途徑及限制因素，為提高作物單位面積產(chǎn)量提供指導?！痉椒ā勘狙芯恳远←?、夏玉米為研究對象，在山東省4個生態(tài)區(qū)域（魯東、魯中、魯西北及魯西南），利用模擬模型等方法研究2008—2017年不同氣候、栽培管理條件下作物產(chǎn)量，提出定量化評價指標，分析并明確影響各生態(tài)區(qū)域資源利用及產(chǎn)量提升的主要限制因素?！窘Y(jié)果】（1）魯東地區(qū)冬小麥生長季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為16.96%、20.68%、1.39%、60.97%、0；魯中地區(qū)受各因素影響率分別為37.72%、20.16%、1.57%、40.55%、0；魯西北地區(qū)分別為17.90%、19.11%、1.20%、61.79%、0；魯西南地區(qū)分別為33.65%、23.80%、1.65%、40.90%、0。（2）魯東地區(qū)夏玉米生長季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為49.11%、9.07%、10.64%、31.18%和0；魯中地區(qū)受各限制因素影響率分別為56.62%、10.86%、11.65%、20.87%、0；魯西北地區(qū)各因素影響率分別為43.01%、18.95%、11.26%、26.78%和0；魯西南地區(qū)各因素影響率分別為64.42%、5.44%、15.84%、14.30%和0?！窘Y(jié)論】冬小麥生長季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中、魯西南地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。夏玉米生長季4個地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。

冬小麥；夏玉米；資源利用；產(chǎn)量；限制因素

0 引言

【研究意義】小麥、玉米是我國最主要的2種糧食作物，在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中位居重要地位。近年來，全球大部分糧食主產(chǎn)區(qū)出現(xiàn)了單產(chǎn)停滯現(xiàn)象，在中國，56%的小麥和52%的玉米均出現(xiàn)了這一現(xiàn)象[1]。同時由于糧食安全問題的迫切要求，持續(xù)提升糧食總產(chǎn)仍是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的熱點問題[2]。在中國、印度等為代表的發(fā)展中國家，依靠大量資源的投入代價成本的增產(chǎn)模式不可持續(xù)，如何在節(jié)約資源的基礎(chǔ)上，提高農(nóng)田資源利用效率、增加作物單位面積產(chǎn)量是確保糧食安全的唯一途徑[3-4]。細化不同生態(tài)區(qū)域限制增產(chǎn)增效的因素，有針對性地提高區(qū)域作物產(chǎn)量，是解決這一問題的有效方法。【前人研究進展】作物生產(chǎn)是一個復雜的系統(tǒng)，是影響作物生長發(fā)育的各種因子，如溫度、光照、降水、品種及各種耕作措施等綜合作用的結(jié)果。作物高產(chǎn)高效的實現(xiàn)必須全面考慮作物氣候條件、品種、肥料、灌溉、種植密度等諸多因素。為明確不同生態(tài)因子對產(chǎn)量的影響，前人提出了作物生產(chǎn)潛力和產(chǎn)量差的概念，國內(nèi)外在量化驅(qū)動因素（如氣候變化、品種更替以及栽培管理措施等）對作物生產(chǎn)潛力的貢獻方面做了大量研究工作，通過比較實際產(chǎn)量與不同潛力產(chǎn)量水平的差異，明確不同等級產(chǎn)量差[5-12]。研究表明，管理因素（如播種期、播種密度、品種選擇、灌水量、施肥量等）對產(chǎn)量的影響遠高于氣候因素和土壤因素[12-13]，且作物產(chǎn)量變化不是被單一因素主導，而是多種因素共同作用下的結(jié)果[13-15]。APSIM模型被廣泛應用于氣候變化評估[16-20]和農(nóng)田管理[21-26]，對作物種植制度、輪作生理生態(tài)等方面具有較好的模擬能力[27]。【本研究切入點】為實現(xiàn)糧食增產(chǎn)和環(huán)境綠色發(fā)展，本文從資源匹配角度出發(fā)，明確不同生態(tài)區(qū)限制作物高產(chǎn)高效的主要限制因子，針對性地提高區(qū)域作物產(chǎn)量?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究以冬小麥、夏玉米為研究對象，在山東省設(shè)置不同生態(tài)區(qū)，并利用該地區(qū)已驗證的APSIM模型，基于氣象站點地面氣象資料，研究不同區(qū)域氣候條件、栽培管理條件下的可獲得產(chǎn)量，明確冬小麥、夏玉米季節(jié)內(nèi)資源利用特征，并提出定量化評價指標，分析影響各生態(tài)區(qū)域資源利用及產(chǎn)量提升的主要限制因素，以期為不同生產(chǎn)區(qū)域作物高產(chǎn)高效生產(chǎn)提供指導。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本文以山東?。?4°23′—38°24′N，114°48′—122°42′E）為研究區(qū)域，山東省位于黃淮海平原東部，根據(jù)地理位置及氣候特點將其劃分為4個生態(tài)區(qū)域：魯東（ES）、魯中（CS）、魯西北（NS）和魯西南地區(qū)（SS）（圖1）。分別選取魯東地區(qū)龍口站點、魯中地區(qū)博山站點、魯西北地區(qū)德州站點以及魯西南地區(qū)兗州站點進行研究，4個生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季2008—2017年氣候條件如表1所示。

圖1 研究區(qū)域

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 氣象數(shù)據(jù) 研究區(qū)域內(nèi)氣象站點2008—2017年的逐日氣象資料來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data. cma.cn/），主要包括日最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、平均氣溫（℃）、日照時數(shù)（h）和降水量（mm）等。根據(jù)Angstrom方程闡述的太陽總輻射與日照時數(shù)關(guān)系，結(jié)合逐日日照時數(shù)實測資料，模擬計算逐日太陽輻射（MJ·m-2）數(shù)據(jù)。

1.2.2 土壤數(shù)據(jù) 土壤數(shù)據(jù)整理自中國土壤數(shù)據(jù)庫（http://www.soil.csdb.cn/），包括各深度土層的容重、土壤飽和含水量、田間持水量、萎蔫系數(shù)、土壤有機碳、pH等。

1.2.3 作物栽培管理數(shù)據(jù) 參考前人對山東省冬小麥夏玉米的研究，作物品種選擇山東省種植范圍最廣且連續(xù)種植年份最多的冬小麥品種濟麥22和夏玉米品種鄭單958作為基準品種，田間管理隨實際生產(chǎn)設(shè)置。

1.2.4 模型驗證數(shù)據(jù) 試驗于山東省泰安市泰山區(qū)大汶口鎮(zhèn)（35°58′N，117°3′E）進行。設(shè)置裂區(qū)試驗，主區(qū)為施氮量處理，分別為N0（小麥季不施氮+玉米季不施氮）、N1（小麥季施氮80 kg N·hm-2+玉米季施氮150 kg N·hm-2）、N2（小麥季施氮160 kg N·hm-2+玉米季施氮300 kg N·hm-2）、N3（小麥季施氮240 kg N·hm-2+玉米季施氮450 kg N·hm-2）和N4（小麥季施氮320 kg N·hm-2+玉米季施氮600 kg N·hm-2）；副區(qū)為種植作物和不種植2種處理，兩因素組合為10個處理。冬小麥品種為濟麥22，播種密度為180株/m2；玉米品種為鄭單958，播種密度為7.6株/m2。氮肥、磷肥、鉀肥分別選用尿素（含氮46%）、過磷酸鈣（含磷14%）、硫酸鉀（含鉀50%），磷肥和鉀肥作為基肥，分別為147 kg·hm-2和450 kg·hm-2，氮肥于播種期施入40%，大喇叭口期施入60%。其他田間管理措施統(tǒng)一。

1.3 計算方法

1.3.1 光溫生產(chǎn)潛力的計算 本文冬小麥、夏玉米光溫生產(chǎn)潛力采用逐級訂正法[28]，通過在光合生產(chǎn)潛力的基礎(chǔ)上進行溫度訂正計算得出。計算公式如下：

()=Ω(1-)(1-)(1-)(1-)(1-)(1-)-1(1-)-1-1Σ

式中，為光合生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；為光合作用量子效率；為光合有效輻射占總輻射比例；Ω為作物光合固定二氧化碳能力；為作物群體反射率；為作物群體對太陽輻射的漏射率；為非光合器官截留輻射比例；為光飽和限制率；為呼吸消耗占光合產(chǎn)量的比例；為成熟產(chǎn)品的含水率；為植物無機灰分含量的比例；為單位干物質(zhì)含熱量，MJ·kg-1；s為作物經(jīng)濟系數(shù)；Σ為作物生長季內(nèi)太陽總輻射量，MJ·m-2。根據(jù)文獻查閱相近地區(qū)各參數(shù)取值如表2。

表1 4個生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季氣候條件

表2 光合生產(chǎn)潛力計算中各參數(shù)取值

光溫生產(chǎn)潛力在光合生產(chǎn)潛力的基礎(chǔ)上用溫度訂正得出：

式中，為光溫生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；?為溫度訂正函數(shù)。

1.3.2 冬小麥-夏玉米輪作資源高效利用系數(shù)計算 農(nóng)業(yè)資源是光、溫、水、土、肥、氣及其他生產(chǎn)要素與生命物質(zhì)組成的一個耦合系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)資源利用率直接影響我國糧食生產(chǎn)。本文綜合考慮光溫水肥因素計算冬小麥-夏玉米輪作資源利用系數(shù)。

式中，RI、RI分別為冬小麥季、夏玉米季資源利用系數(shù)；GPIGPI分別為冬小麥季、夏玉米季光溫資源匹配系數(shù)；VtIVtI分別為冬小麥、夏玉米品種光溫敏感性系數(shù)；CuICuI分別為冬小麥季、夏玉米季栽培模式匹配系數(shù)；WIWI分別為冬小麥季、夏玉米季水資源利用系數(shù)；FIFI分別為冬小麥季、夏玉米季養(yǎng)分資源利用系數(shù)；AT為實際生育期內(nèi)積溫，℃·d；AT為適宜生育期內(nèi)積溫，℃·d ；Y為當前光溫水平可獲得產(chǎn)量；P為光溫生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；Y為當前品種參數(shù)條件下可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為冬小麥最佳春化敏感性指數(shù)和光周期敏感性指數(shù)組合可獲得的產(chǎn)量/夏玉米最佳出苗到拔節(jié)的積溫和開花到成熟的積溫組合可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為實際種植密度條件下產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為最優(yōu)種植密度條件下可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2。

根據(jù)作物不同時期耗水量不同[29]，計算冬小麥、夏玉米水資源利用系數(shù)。

式中，PP分別表示冬小麥、夏玉米生育階段降水量，mm；WW分別表示冬小麥、夏玉米生育階段灌水量，mm；ETET分別表示冬小麥、夏玉米生育階段耗水量，mm；表示冬小麥播種—拔節(jié)、拔節(jié)—開花、開花—成熟階段，表示夏玉米播種—拔節(jié)、拔節(jié)—吐絲、吐絲—成熟階段；分別表示冬小麥、夏玉米生育階段個數(shù)。

優(yōu)化氮肥管理可以提高氮肥利用效率，而最優(yōu)氮肥管理的確定要基于作物整個生長季內(nèi)氮肥需求和供應之間的同步性。

式中，N為0—100 cm土壤氮含量，mg·kg-1；N為全生育期氮肥施入量，kg·hm-2；N、N分別為冬小麥季、夏玉米季作物需氮量，kg·hm-2。

1.4 模型驗證方法

本研究采用APSIM7.10版本進行模擬。在APSIM模型調(diào)參和驗證時，利用模擬值與實測值之間的均方根誤差（）、歸一化均方根誤差（）、決定系數(shù)（2）和一致性指標（指標）進行評價。和可反映模擬值與實測值之間的相對誤差和絕對誤差，值越小表明模擬效果越好；2和指標反映模擬值與實測值之間的一致性，值越接近1表明模擬效果越好。具體計算公式如下：

式中，X為實測值，Y為模擬值，為實測數(shù)據(jù)平均值，為數(shù)據(jù)樣本數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)分析

用Microsoft Excel 2010 對數(shù)據(jù)進行整理分析，用ArcGIS、Matlab繪制圖表。

2 結(jié)果

2.1 APSIM模型驗證

采用試錯法，對APSIM模型進行充分調(diào)試和驗證。通過參數(shù)調(diào)試與驗證后，對冬小麥、夏玉米生長季及周年生物量和產(chǎn)量的模擬值和實測值進行比較。由圖2可以看出，生物量數(shù)據(jù)點均勻地分布在1﹕1線兩側(cè)，冬小麥、夏玉米及周年生物量斜率分別為1.002、0.9173和1.070，決定系數(shù)（2）分別為0.9805、0.8478和0.9364，歸一化均方根誤差（）在評價生物量時變動范圍在5.02%—8.58%，一致性指標（指標）分別為0.9949、0.9587和0.9807。由圖3可看出，產(chǎn)量數(shù)據(jù)點亦均勻地分布在1﹕1線兩側(cè)，冬小麥、夏玉米及周年產(chǎn)量斜率分別為1.026、0.8803和1.156，2分別為0.9591、0.7266和0.8908，在評價產(chǎn)量時變動范圍在7.26%—11.73%，指標分別為0.9876、0.9190和0.9575?？傮w看來，數(shù)據(jù)點偏離程度較小，生物量、產(chǎn)量斜率均接近于1，2均達0.70以上，變動范圍均小于20%，指標均在0.90以上，模擬值和實測值吻合度較好，模型驗證結(jié)果良好，APSIM模型在該地區(qū)有較好的適用性。

2.2 冬小麥、夏玉米生長季光溫資源匹配分析

基于山東省魯東、魯中、魯西北和魯西南4個生態(tài)區(qū)2008—2017年氣象資料，利用APSIM模型模擬不同播期處理下冬小麥、夏玉米產(chǎn)量，通過產(chǎn)量指標確定各生態(tài)區(qū)冬小麥-夏玉米輪作最佳播種期及收獲期。對各生態(tài)區(qū)域冬小麥、夏玉米生長季適宜生育期內(nèi)有效積溫、可獲得產(chǎn)量以及光溫生產(chǎn)潛力數(shù)據(jù)進行分析（表3），結(jié)果表明魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥光溫資源匹配系數(shù)分別為0.8812、0.7097、0.8569、0.7401；4個地區(qū)夏玉米光溫資源匹配系數(shù)分別為0.5481、0.5589、0.5491、0.5701，各地區(qū)夏玉米等光溫資源匹配系數(shù)差異不大。整體來看，夏玉米季光溫資源匹配系數(shù)遠低于冬小麥季。

2.3 冬小麥、夏玉米生長季品種匹配分析

利用APSIM模型，設(shè)置冬小麥品種參數(shù)中春化敏感性指數(shù)（Vern_sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop_ sens）2個品種參數(shù)水平，通過給定品種參數(shù)的范圍，隨機組合生成169組品種參數(shù)，其他品種參數(shù)保持不變（表4），確定在給定環(huán)境條件下最佳產(chǎn)量表現(xiàn)的最佳品種（圖4）。結(jié)果表明，魯東地區(qū)龍口站點冬小麥春化敏感性指數(shù)（Vern_sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop_sens）均為3.5時，產(chǎn)量最高，高于基準品種可獲得產(chǎn)量452.87 kg·hm-2。魯中地區(qū)博山站點冬小麥春化敏感性指數(shù)為4.3、光周期敏感性指數(shù)為3.9，魯西北地區(qū)德州站點兩參數(shù)分別為3.1、3.9，魯西南地區(qū)兗州站點兩參數(shù)分別為4.3、3.9時產(chǎn)量最高，分別高于當?shù)鼗鶞势贩N可獲得產(chǎn)量1 139.47、652.24和1 580.35 kg·hm-2。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥品種匹配系數(shù)分別為0.8552、0.8449、0.8473、0.8162，4個生態(tài)區(qū)差異不大。

圖2 冬小麥夏玉米及周年生物量模擬值與實測值的比較

圖3 冬小麥夏玉米及周年產(chǎn)量模擬值與實測值的比較

表3 各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米適宜生育期內(nèi)GDD、產(chǎn)量、光溫生產(chǎn)潛力及匹配系數(shù)

產(chǎn)量差值=不同春化敏感性指數(shù)和光周期敏感性指數(shù)組合獲得產(chǎn)量-基準品種獲得產(chǎn)量。（a）、（b）、（c）、（d）分別代表魯東、魯中、魯西北、魯西南

利用APSIM模型，通過設(shè)置夏玉米品種參數(shù)中出苗到拔節(jié)期的積溫（tt_emerg_to_endjuv）、開花到成熟的積溫（tt_flower_to_maturity）2個品種參數(shù)水平，隨機組合生成196組品種參數(shù)（表4），其他品種參數(shù)保持不變（圖5）。結(jié)果顯示，魯東地區(qū)龍口站點夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開花到成熟的積溫為1 150時，產(chǎn)量顯著高于基準品種可獲得產(chǎn)量。魯中地區(qū)博山站點夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開花到成熟的積溫為1 200時產(chǎn)量最高，魯西北地區(qū)德州站點夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開花到成熟的積溫為1 250時產(chǎn)量最高。魯西南地區(qū)兗州站點兩參數(shù)分別為255、1 100時產(chǎn)量最高。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)夏玉米品種匹配系數(shù)分別為0.9165、0. 9154、0.8013、0.9637（表5）。

2.4 冬小麥、夏玉米生長季栽培模式匹配分析

根據(jù)山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米產(chǎn)量隨播種密度的變化趨勢分析，隨著播種密度的增加，魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米產(chǎn)量均增加。當冬小麥和夏玉米的播種密度分別高于550株/m2和8株/m2時，產(chǎn)量增量趨于平穩(wěn)。因此，冬小麥和夏玉米的最佳播種密度分別為550株/m2和8株/m2。最佳播種密度條件下，魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季可獲得產(chǎn)量分別為10 049.86 kg·hm-2、8 471.86 kg·hm-2、9 825.92 kg·hm-2、8 527.92 kg·hm-2，夏玉米季分別為11 531.94 kg·hm-2、10 616.74 kg·hm-2、11 441.68 kg·hm-2、10 848.51 kg·hm-2（表6）。根據(jù)山東省冬小麥大田一般種植密度約為540株/m2、夏玉米一般生產(chǎn)密度為6—7株/m2，模擬不同生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米平均可獲得產(chǎn)量并計算得出魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)冬小麥季栽培模式匹配系數(shù)分別為0.9903、0.9879、0.9904、0.9873，夏玉米季栽培模式匹配系數(shù)分別為0.9021、0.9092、0.8820、0.8943。

產(chǎn)量差值=不同出苗到拔節(jié)期積溫和開花到成熟積溫組合獲得產(chǎn)量-基準品種獲得產(chǎn)量。（a）、（b）、（c）、（d）分別代表魯東、魯中、魯西北、魯西南

表4 作物品種參數(shù)設(shè)置

表5 各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米最佳品種參數(shù)組合、獲得產(chǎn)量及匹配系數(shù)

表6 各生態(tài)區(qū)最佳播種密度水平下可獲得產(chǎn)量及匹配系數(shù)

2.5 冬小麥、夏玉米生長季水資源利用分析

根據(jù)小麥產(chǎn)量與水分生產(chǎn)率關(guān)系計算山東省各生態(tài)區(qū)小麥全生育期需水量。按照農(nóng)民習慣并結(jié)合相關(guān)試驗，于播種、拔節(jié)、開花期進行灌溉，每次灌水量75 mm。山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季播種—拔節(jié)，拔節(jié)—開花，開花—成熟需水量及全生育期水資源利用系數(shù)如表7所示。魯東地區(qū)冬小麥播種期至拔節(jié)期、拔節(jié)期至開花期、開花期至成熟階段需水量分別為255.20、184.30、269.40 mm；魯中地區(qū)分別為216.90、156.70、229.00 mm；魯西北地區(qū)分別為251.20、181.40、265.20 mm；魯西南地區(qū)分別為218.20、157.60、230.30 mm。各生育階段水資源利用系數(shù)均小于1，即降水、灌水量不能滿足各生育時期需水量。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季水資源利用系數(shù)分別為0.5730、0.6880、0.5062、0.6841。

表7 山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季水資源利用系數(shù)

根據(jù)每生產(chǎn)100 kg玉米籽粒所需耗水量計算山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米全生育期需水量。按照農(nóng)民習慣夏玉米生長季一般不進行灌水。山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米季播種—拔節(jié)，拔節(jié)—吐絲，吐絲—成熟需水量及全生育期水資源利用系數(shù)如表8所示。魯東地區(qū)夏玉米播種期至拔節(jié)期、拔節(jié)期至吐絲期、吐絲期至成熟期需水量分別為125.0、264.0、305.8 mm；魯中地區(qū)分別為116.0、245.0、283.8 mm；魯西北地區(qū)分別為127.0、268.0、310.2 mm；魯西南地區(qū)分別為120.0、253.0、293.3 mm。其中魯中、魯西北及魯西南地區(qū)播種至拔節(jié)期水分利用系數(shù)均為1，階段降水量滿足其需水量。其余生育期階段水分利用系數(shù)均小于1。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)夏玉米季水資源利用系數(shù)分別為0.7131、0.8374、0.7193、0.9046。

表8 山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米季水資源利用系數(shù)

2.6 冬小麥、夏玉米生長季氮肥資源利用分析

根據(jù)每生產(chǎn)100 kg小麥、玉米籽粒需氮量計算山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥夏玉米全生育期需氮量。冬小麥、夏玉米生長季農(nóng)民常規(guī)施氮量平均為240 kg·hm-2左右。山東省魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季需氮量分別為288.3、265.4、286.0、271.2 kg·hm-2；夏玉米季各區(qū)域需氮量分別為305.2、259.4、300.5、261.0 kg·hm-2。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米兩季養(yǎng)分資源利用系數(shù)均為1（表9）。即各地區(qū)冬小麥、夏玉米生長季內(nèi)氮肥供給量均多于甚至遠超過作物需氮量。

2.7 不同生態(tài)區(qū)農(nóng)田資源利用限制因素

如圖6所示，在冬小麥生長季，魯東地區(qū)受光溫資源、品種、水資源因素影響率分別為16.96%、20.68%、60.97%；魯西北地區(qū)受上述三因素影響率分別為17.90%、19.11%、61.79%，表明小麥生長季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源利用主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中地區(qū)光溫資源、品種、水資源因素影響率分別為37.72%、20.16%、40.55%；魯西南地區(qū)分別為33.65%、23.80%、40.90%。魯中、魯西南地區(qū)主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。在夏玉米生長季，魯東地區(qū)受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為49.11%、9.07%、10.64%、31.18%和0；魯中地區(qū)受各限制因素影響率分別為56.62%、10.86%、11.65%、20.87%和0；魯西北地區(qū)受各限制因素影響率分別為43.01%、18.95%、11.26%、26.78%和0；魯西南地區(qū)受各限制因素影響率分別為64.42%、5.44%、15.84%、14.30%和0。表明魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。

3 討論

3.1 冬小麥-夏玉米周年資源利用的影響因素

作物生產(chǎn)是一個復雜的系統(tǒng)，作物產(chǎn)量形成與生態(tài)環(huán)境條件密切相關(guān)[30]，光溫水肥及各種栽培措施等因素均會影響作物生長發(fā)育。合理配置生長季間光溫資源可顯著提高冬小麥-夏玉米周年輪作系統(tǒng)產(chǎn)量和資源利用效率。播期、收獲期是調(diào)節(jié)作物生育期內(nèi)光溫資源，改變作物生長發(fā)育環(huán)境的有效手段。還可以根據(jù)種植地的環(huán)境選擇、培育適宜的品種以實現(xiàn)光溫資源的高效利用，既能保證各季作物安全成熟，還能發(fā)揮其高產(chǎn)潛力。栽培措施也是影響作物光溫資源利用效率的重要因素，其直接影響了作物冠層結(jié)構(gòu)及光照環(huán)境。水是植物體內(nèi)含量最多、作用最廣泛的組成成分，參與或影響幾乎所有的生物物理和生物化學過程。優(yōu)化灌溉量以及灌溉時間可以有效提高作物水分利用效率和作物產(chǎn)量[31-32]，合理的灌溉設(shè)計以及氮肥施用量對作物生長過程中的資源利用效率和產(chǎn)量的提高也具有重要作用。趙鑫等[33]對冬小麥-夏玉米一年兩作的超高產(chǎn)途徑進行研究，認為通過合理的灌溉設(shè)計可實現(xiàn)小麥生長過程中對水資源的高效利用和最終產(chǎn)量的提升。

圖6 山東省不同生態(tài)區(qū)冬小麥夏玉米生長季影響農(nóng)田資源利用限制因素

表9 山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季養(yǎng)分資源利用系數(shù)

3.2 冬小麥-夏玉米周年不同生態(tài)區(qū)農(nóng)田資源利用限制因素

山東省位于黃淮海平原東部，近年來受氣候變化和生產(chǎn)條件影響，冬小麥-夏玉米兩熟制播期、生育期、密度、作物品種等因素與光溫水肥資源不匹配問題突出，限制了周年產(chǎn)量和資源利用效率的進一步提升[34-35]。明確周年氣候資源分配與利用的定量特征，可為進一步優(yōu)化季節(jié)間資源配置，提高不同生態(tài)區(qū)周年產(chǎn)量潛力與資源利用效率提供理論依據(jù)。本文利用APSIM模型，研究了光溫資源、品種、栽培模式、水資源以及氮肥等不同因素對山東省魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米生長季高產(chǎn)高效的影響，結(jié)果顯示，冬小麥生長季魯東、魯西北兩地區(qū)均主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制。山東省屬季風氣候，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，年降水量分布不均，小麥生育期降水量只占全年降水量的25%—40%，僅能滿足冬小麥全生育期需水量的1/3到1/5，冬小麥拔節(jié)至灌漿期是耗水高峰期，春旱缺水狀況更為嚴重，加之農(nóng)田灌溉量不足以及灌溉時間不合理，不能滿足作物對水分的需求。魯東、魯西北地區(qū)可通過優(yōu)化冬小麥生長季灌溉量和灌溉時間減少水分資源限制對農(nóng)田資源利用影響。魯中、魯西南兩地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。播期、收獲期是調(diào)節(jié)作物生育時期，改善生育期內(nèi)對光、熱、水資源利用，改變作物生長發(fā)育環(huán)境的有效手段。調(diào)節(jié)冬小麥播期、收獲期對光溫資源進行優(yōu)化配置，同時優(yōu)化灌溉量以及灌溉時間，減少光溫資源以及水分資源限制對魯中、魯西南兩地區(qū)農(nóng)田資源利用的影響。不同生態(tài)環(huán)境條件下選用適宜的作物品種，充分利用氣候資源，發(fā)揮品種的生產(chǎn)潛力，可實現(xiàn)高產(chǎn)、高效、穩(wěn)產(chǎn)的效果。近50年來黃淮海平原作物產(chǎn)量一直保持穩(wěn)步增長趨勢[36]，與品種的改良密切相關(guān)。不同品種在不同環(huán)境條件下往往表現(xiàn)出不同的地域適應性，根據(jù)4個生態(tài)區(qū)環(huán)境特點選擇適宜環(huán)境高產(chǎn)作物品種，對穩(wěn)定提高區(qū)域作物產(chǎn)量也具有重要意義。對于華北地區(qū)的冬小麥和夏玉米，選擇及培育適宜的品種可消除氣候變暖大背景下引起的作物生育期縮短，保證開花前生長發(fā)育所需時間[37]。

夏玉米生長季4個地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。夏玉米具有高光能利用效率和光能生產(chǎn)效率，充分利用農(nóng)閑期和冬小麥季冗余的光溫資源，發(fā)揮夏玉米高光效的優(yōu)勢，可進一步調(diào)高周年產(chǎn)量和資源效率[38]。夏玉米生長季雖與夏季雨季同期，但同時其生育期處于高溫季節(jié)，絕對耗水量很大[21]，加之夏玉米季灌水量不足，難以滿足作物水分需求。故調(diào)節(jié)夏玉米播期、收獲期改善生育期內(nèi)資源利用率；同時，選擇緊湊型玉米品種，提高群體光能利用率，增加單位群體光合面積，充分利用光熱資源。合理增加灌水量、明確灌水時間在提高水分利用效率的基礎(chǔ)上減少水資源對產(chǎn)量提高的限制，綜合提高夏玉米季資源利用率。

由于肥料技術(shù)的進步，施用肥料使作物產(chǎn)量大幅提升。山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季氮肥資源供給量均可滿足其需求，甚至可適當減少施氮量，避免因施氮過量造成氮素損失以及經(jīng)濟損失。

4 結(jié)論

冬小麥生長季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中、魯西南地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。夏玉米生長季4個地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。根據(jù)不同區(qū)域限制因素及限制因素大小，通過調(diào)整冬小麥、夏玉米播期和收獲期，選用適宜環(huán)境條件的作物品種，同時合理增加灌水量和灌水時期，可有效提高農(nóng)田資源利用效率，達到穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)效果。

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Analysis on Limiting Factors of Efficient Utilization of Winter Wheat and Summer Maize Farmland Resources

LIU XiaoYu, ZHANG DouDou, JIAO JinYu, CHEN GuoQing, LI Yong

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

【Objective】With the decrease of cultivated land area, the increase of population and the rapid development of social economy, increasing crop yield per unit area is an important way to improve the total grain yield and ensure the food security in China. It is of great significance to explore the way of high efficiency and limiting factors to improve the unit yield. 【Method】 In this study, winter wheat and summer maize were taken as the research objects. In four ecological regions of Shandong province (eastern Shandong, central Shandong, northwestern Shandong and southwestern Shandong), the simulation model and other methods were employed to study yield under different climate and cultivation management conditions in 2008-2017, to put forward quantitative evaluation indicators, to analyze and clarify the main limiting factors affecting resource utilization and yield.【Result】(1) In the growth season of winter wheat in the eastern Shandong, the influencing rates of light and temperature resource, variety, cultivation pattern, water resource and nitrogen resource were 16.96%, 20.68%, 1.39%, 60.97% and 0, respectively, those in central Shandong were 37.72%, 20.16%, 1.57%, 40.55% and 0, and those in northwestern Shandong were 17.90%, 19.11%, 1.20%, 61.79%, 0, respectively; Those in southwestern Shandong were 33.65%, 23.80%, 1.65%, 40.90% and 0 respectively. (2) In the growth season of summer maize in the eastern Shandong, the influencing rates of light and temperature resource, variety, cultivation mode, water resource and nitrogen resource were 49.11%, 9.07%, 10.64%, 31.18% and 0, respectively; In central Shandong, the influence rates of each limiting factor were 56.62%, 10.86%, 11.65%, 20.87% and 0, respectively; In northwestern Shandong, the influence rates of each factor were 43.01%, 18.95% 11.26%, 26.78% and 0; Those in southwestern Shandong were 64.42%, 5.44%, 15.84%, 14.30% and 0, respectively. 【Conclusion】 In the winter wheat growing season, the farmland resources in the eastern and northwestern Shandong were mainly limited by water resource, followed by light and temperature resource and variety, and the cultivation mode and nitrogen resource had little influence. In the central and southwestern Shandong, it was mainly affected by light and temperature resource and water resources, followed by the variety factors. The growth season of maize in the four regions was influenced by light and temperature resource, followed by water resource, and less by varieties and cultivation patterns.

winter wheat; summer maize; resource utilization; yield; limiting factors

2020-05-14；

2020-08-17

國家重點研發(fā)計劃（2017YFD0301001）

劉肖瑜，E-mail：291827396@qq.com。通信作者陳國慶，E-mail：gqchen@sdau.edu.cn

（責任編輯 楊鑫浩）