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基于产量反应的东北一季稻推荐施肥的可行性

徐新朋 王寅 刘双全 胡仁 侯云鹏 雷秋良 仇少君 赵士诚 何萍

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基于产量反应的东北一季稻推荐施肥的可行性

    作者简介: 徐新朋 E-mail:xuxinpeng@caas.com;
    通讯作者: 何萍, E-mail:heping02@caas.cn
  • 基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFD0200101和2018YFD0200210);国家自然科学基金项目(31801938);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 (1610132019047和1610132019022)。

Availability and effect of fertilizer recommendation based on crop yield response for single-season rice in Northeast China

    Corresponding author: HE Ping, E-mail:heping02@caas.cn
  • 摘要:   【目的】  推荐施肥是提高作物产量和肥料利用率的有效技术措施。基于产量反应的养分专家系统 (Nutrient Expert for Rice,NE) 易于操作,便于推广。我们通过大量田间试验验证了其在东北一季稻上的应用效果。  【方法】  于2013–2018年在东北水稻主产区的黑龙江省和吉林省共开展了115个田间试验,每个试验包括6个处理:1) 基于水稻养分专家系统推荐施肥处理 (NE);2) 基于农民习惯施肥措施处理 (FP);3) 基于测土配方施肥或当地农技部门推荐施肥处理 (ST);4)~6) 分别为基于NE的不施氮 (N)、不施磷 (P) 和不施钾 (K) 处理,用于计算养分利用率。水稻收获期调查产量,依据肥料成本,计算净效益和肥料利用率,对NE养分专家系统的一季稻部分进行验证与优化。  【结果】  NE、FP和ST三个处理间的产量无显著差异 (P = 0.185),但以NE处理的产量最高,平均为9068 kg/hm2,与FP和ST处理相比,分别增加了344和196 kg/hm2,其产量差随着NE系统不断优化趋于稳定。虽然NE处理的肥料成本 (TFC) 最高,但其净效益 (GRF) 比FP和ST处理分别高1043和537元/hm2,这部分效益都来自于产量的增量。养分回收率 (RE) 均以NE处理的最高,与FP和ST处理相比,N的回收率分别提高了3.3和2.3个百分点,P的回收率分别提高了3.5和3.6个百分点,K的回收率分别提高了7.3和4.6个百分点。NE处理的N和P的农学效率 (AE) 分别显著高于FP处理2.7 kg/kg(P = 0.022) 和4.1 kg/kg(P = 0.030),三个处理的K的农学效率无显著差异。偏生产力 (PFP) 的大小与施肥量呈显著的负相关,NE和ST处理N的偏生产力显著高于FP处理 (P = 0.004),ST处理P的偏生产力显著高于NE和FP处理 (P = 0.001),但FP处理K的偏生产力显著高于NE和ST处理 (P = 0.028)。  【结论】  与常规测土施肥为基础的推荐施肥相比,基于产量反应的养分专家系统 (NE系统) 的推荐施肥量和比例更符合作物对养分的需求,在吉林和黑龙江两个省份的大田试验均获得了相同或更高的水稻产量。由于NE系统无论是否进行土壤测试都可用来进行推荐施肥,因而是更加方便和可行的一季稻施肥推荐方法。
  • 图 1  一季稻不同潜在产量下的地上部养分需求量

    Figure 1.  The nutrient requirements for single-season rice under different potential yields

    图 2  不同推荐施肥方法推荐的施肥量

    Figure 2.  Fertilizer application rate recommended by the different methods

    图 3  不同施肥处理的产量、肥料成本和净效益

    Figure 3.  Grain yields,fertilizer costs and economic benefits of the different fertilization treatments

    图 4  不同处理2013—2018年间产量差变化

    Figure 4.  The yield gap from 2013 to 2018 under different fertilization treatments

    表 1  试验土壤基础理化性质

    Table 1.  Soil properties of the experimental sites

    省份ProvincepH有机质Organic matter (g/kg)全氮Total N (%)速效磷Olsen P (mg/kg)有效钾Available K (mg/kg)
    黑龙江Heilongjiang5.4~6.832.6~46.41.6~2.415.7~37.6103.0~269.5
    吉林Jilin4.5~7.717.8~31.21.0~1.512.2~50.9 86.4~197.3
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    表 2  不同处理肥料利用率比较

    Table 2.  Comparison of nutrient use efficiency among fertilizer treatments

    省份Province处理Treatment回收利用率RE (%)农学效率AE (kg/kg)偏生产力PFP (kg/kg)
    NPKNPKNPK
    黑龙江HeilongjiangNE36.9 ± 14.9 a22.0 ± 15.2 a49.5 ± 29.4 a24.3 ± 8.6 a22.1 ± 16.8 a16.1 ± 10.3 a55.7 ± 7.8 ab138.7 ± 37.5 b101.2 ± 26.7 b
    FP31.1 ± 19.6 a19.9 ± 14.7 a40.8 ± 28.6 a21.0 ± 11.1 a16.3 ± 13.8 a14.1 ± 14.3 a53.4 ± 13.3 b152.6 ± 44.9 ab121.3 ± 38.6 a
    ST33.6 ± 15.0 a16.7 ± 13.2 a43.1 ± 28.6 a24.1 ± 10.5 a20.0 ± 16.8 a12.4 ± 10.1 a58.7 ± 10.8 a158.1 ± 42.9 a95.6 ± 21.8 b
    吉林JilinNE29.1 ± 10.7 a21.4 ± 14.7 a36.5 ± 23.5 a19.6 ± 7.4 a14.7 ± 12.8 a7.7 ± 7.4 a55.2 ± 7.6 a139.4 ± 19.7 a103.4 ± 23.7 b
    FP27.6 ± 13.0 a16.8 ± 14.5 a30.4 ± 18.4 a17.3 ± 6.9 a11.8 ± 11.5 a8.1 ± 9.1 a50.0 ± 8.3 b122.7 ± 19.4 b105.4 ± 23.2 ab
    ST27.5 ± 12.2 a18.9 ± 14.7 a33.3 ± 21.2 a18.3 ± 7.2 a15.2 ± 13.6 a8.8 ± 8.8 a51.7 ± 8.0 b149.1 ± 42.5 a112.6 ± 27.2 a
    平均AverageNE32.4 ± 13.2 a21.6 ± 14.9 a42.1 ± 27.0 a21.6 ± 8.2 a17.8 ± 15.1 a11.3 ± 9.7 a55.4 ± 7.7 a139.1 ± 28.6 b102.5 ± 25.0 b
    FP29.1 ± 16.2 a18.1 ± 14.7 a34.8 ± 23.9 b18.9 ± 9.1 b13.7 ± 12.7 b10.7 ± 12.0 a51.5 ± 10.9 b135.5 ± 36.0 b112.2 ± 31.7 a
    ST30.1 ± 13.8 a18.0 ± 14.1 a37.5 ± 25.1 ab20.8 ± 9.2 ab17.2 ± 15.2 ab10.3 ± 9.6 a54.7 ± 9.9 a152.9 ± 42.9 a105.4 ± 26.4 ab
    注(Note):NE—养分专家推荐系统 Nutrient Expert system; FP—农民习惯施肥 Farmer's practice; ST—测土施肥推荐 Recommendation by soil test;RE—Recovery efficiency; AE—Agronomic efficiency; PFP—Partial factor productivity;同列数值后不同字母表示处理间差异达 5% 显著水平 Values followed by different letters for different treatments are significantly different at the 0.05 probability level.
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  • [1] FAOSTAT, 2017. http://faostat.fao.org.
    [2] Wang Q, Huang J L, He F, et al. Head rice yield of “super” hybrid rice Liangyoupeijiu grown different nitrogen rates[J]. Field Crops Research, 2012, 134: 71–79. doi:  10.1016/j.fcr.2012.05.001
    [3] Qin J Q, Impa S M, Tang Q Y, et al. Integrated nutrient, water and other agronomic options to enhance rice grain yield and N use efficiency in double-season rice crop[J]. Field Crops Research, 2013, 148: 15–23. doi:  10.1016/j.fcr.2013.04.004
    [4] 中华人民共和国农业部. 中国农业统计资料[M]. 北京: 中国农业出版社, 2017.

    Ministry of Agriculture. China agriculture statistical report[M]. Beijing: China Agriculture Press, 2017.
    [5] Shen J B, Cui Z L, Miao Y, et al. Transforming agriculture in China: From solely high yield to both high yield and high resource use efficiency[J]. Global Food Security, 2013, 2: 1–8. doi:  10.1016/j.gfs.2012.12.004
    [6] Che S G, Zhao B Q, Li Y T, et al. Review grain yield and nitrogen use efficiency in rice production regions in China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2015, 14(12): 2456–2466. doi:  10.1016/S2095-3119(15)61228-X
    [7] Mueller N D, Gerber J S, Johnston M, et al. Closing yield gaps through nutrient and water management[J]. Nature, 2012, 490: 254–257. doi:  10.1038/nature11420
    [8] 张福锁, 崔振玲, 王激清, 等. 中国土壤和植物养分管理现状与改进策略[J]. 植物学通报, 2017, 24(6): 687–694. Zhang F S, Cui Z L, Wang J Q, et al. Current status of soil and plant nutrient management in China and improvement strategies[J]. Chinese Bulletin of Botany, 2017, 24(6): 687–694.
    [9] Guo J P, Zhou C D. Greenhouse gas emissions and mitigation measures in Chinese agro-ecosystems[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2007, 142: 270–277. doi:  10.1016/j.agrformet.2006.03.029
    [10] Ju X T, Xing G X, Chen X P, et al. Reducing environmental risk by improving N management in intensive Chinese agricultural systems[J]. Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2009, 106: 3041–3046. doi:  10.1073/pnas.0813417106
    [11] Liu Y L, Zhou Z Q, Zhang X X, et al. Net globalwarming potential and greenhouse gas intensity from the double rice systemwith integrated soil-crop system management: a three-year field study[J]. Atmospheric Environment, 2015, 116: 92–101. doi:  10.1016/j.atmosenv.2015.06.018
    [12] Peng S B, Buresh R J, Huang J L, et al. Strategies for overcoming low agronomic nitrogen use efficiency in irrigated rice systems in China[J]. Field Crops Research, 2006, 96: 37–47. doi:  10.1016/j.fcr.2005.05.004
    [13] Sui B, Feng X M, Tian G L, et al. Optimizing nitrogen supply increases rice yield and nitrogen use efficiency by regulating yield formation factors[J]. Field Crops Research, 2013, 150: 99–107. doi:  10.1016/j.fcr.2013.06.012
    [14] Heffer P. Assessment of fertilizer use by crop at the global level: 2006/07-2007/08[R]. Paris, France: International Fertilizer Industry Association, 2009.
    [15] Xu X P, He P, Zhao S C, et al. Quantification of yield gap and nutrient use efficiency of irrigated rice in China[J]. Field Crops Research, 2016, 186: 58–65. doi:  10.1016/j.fcr.2015.11.011
    [16] Nhamo N, Rodenburg J, Zenna N, et al. Narrowingthe rice yield gap in East and Southern Africa: using and adopting existing technologies[J]. Agricultural Systems, 2014, 131: 45–55. doi:  10.1016/j.agsy.2014.08.003
    [17] Chen Y T, Peng J, Wang J, et al. Crop management based on multi-splittopdressing enhances grain yield and nitrogen use efficiency in irrigated rice in China[J]. Field Crops Research, 2015, 184: 50–57. doi:  10.1016/j.fcr.2015.09.006
    [18] Das D K, Maiti D, Patha K H. Site-specific nutrient management in rice inEastern India using a modeling approach[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2009, 83: 85–94. doi:  10.1007/s10705-008-9202-2
    [19] Janssen B H, Guiking F C T, van der Eij k D, et al. A system for quantitative evaluation of the fertility of tropical soils(QUEFTS)[J]. Geoderma, 1990, 46: 299–318. doi:  10.1016/0016-7061(90)90021-Z
    [20] Smaling E M A, Janssen B H. Calibration of QUEFTS: a model predicting nutrient uptake and yields from chemical soil fertility indices[J]. Geoderma, 1993, 59: 21–44. doi:  10.1016/0016-7061(93)90060-X
    [21] Xu X P, Xie J G, Hou Y P, et al. Estimating nutrient uptake requirements for rice in China[J]. Field Crops Research, 2015, 180: 37–45. doi:  10.1016/j.fcr.2015.05.008
    [22] Dobermann A, Witt C, Abdulrachman S, et al. Soil fertility and indigenous nutrient supply in irrigated rice domains of Asia[J]. Agronomy Journal, 2003, 95: 913–923. doi:  10.2134/agronj2003.9130
    [23] Pampolino M F, Witt C, Pasuquin J M, et al. Development approach and evaluation of the Nutrient Expert software for nutrient management in cereal crops[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2012, 88: 103–110. doi:  10.1016/j.compag.2012.07.007
    [24] Chuan L M, He P, Pampolino M F, et al. Establishing a scientific basis for fertilizerrecommendations for wheat in China: yield response and agronomic efficiency[J]. Field Crops Research, 2013, 140: 1–8. doi:  10.1016/j.fcr.2012.09.020
    [25] 何萍, 徐新朋, 周卫. 基于产量反应和农学效率的作物推荐施肥方法[M]. 北京: 科学出版社, 2018.

    He P, Xu X P, Zhou W. Fertilizer recommendation based on yield response and agronomic efficiency[M]. Beijing: Science Press, 2018.
    [26] Xu X P, He P, Yang F Q, et al. Methodology of fertilizer recommendation based on yield response and agronomic efficiency for rice in China[J]. Field Crops Research, 2017, 206: 33–42. doi:  10.1016/j.fcr.2017.02.011
    [27] Maiti D, Das D K, Patha k H. Simulation of fertilizer requirement for irrigated wheat in eastern India using the QUEFTS model[J]. Archives of Agronomy and Soil Science, 2006, 52: 403–418. doi:  10.1080/03650340600768706
    [28] Buresh R J, Pampolino M F, Witt C. Field–specific potassium and phosphorusbalances and fertilizer requirements for irrigated rice-based cropping systems[J]. Plant Soil, 2010, 335: 35–64. doi:  10.1007/s11104-010-0441-z
    [29] Setiyono T D, Walters D T, Cassman K G, et al. Estimating maize nutrient uptake requirements[J]. Field Crops Research, 2010, 118: 158–168. doi:  10.1016/j.fcr.2010.05.006
    [30] 侯云鹏, 韩立国, 孔丽丽, 等. 不同施氮水平下水稻的养分吸收、转运及土壤氮素平衡[J]. 植物营养与肥料学报, 2015, 21(4): 836–845. Hou Y P, Han L G, Kong L L, et al. Nutrient absorption, translocation in rice and soil nitrogenequilibrium under different nitrogen application doses[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2015, 21(4): 836–845. doi:  10.11674/zwyf.2015.0402
    [31] 刘玲玲, 彭显龙, 刘元英, 王诺. 不同氮肥管理条件下钾对寒地水稻抗病性及产量的影响[J]. 中国农业科学, 2008, 41(8): 2258–2262. Liu L L, Peng X L, Liu Y Y, Wang N. Effects of K on rice blast and yield under different nitrogen managements in cold area of China[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2008, 41(8): 2258–2262. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2008.08.006
    [32] 彭显龙, 王伟, 周娜, 等. 基于农户施肥和土壤肥力的黑龙江水稻减肥潜力分析[J]. 中国农业科学, 2019, 52(12): 2092–2100. Peng X L, Wang W, Zhou N, et al. Analysis of fertilizer application and its reduction potential in paddy fields of Heilongjiang province[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2019, 52(12): 2092–2100.
    [33] Roberts T L. Improving nutrient use efficiency[J]. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 2008, 32: 177–182.
    [34] Ladha J K, Pathak H, Krupnik J T, Six J, van Kessel C. Efficiency of fertilizer nitrogen in cereal production: retrospect's and prospects[J]. Advances in Agronomy, 2005, 87: 85–156. doi:  10.1016/S0065-2113(05)87003-8
    [35] Dobermann A. Nutrient use efficiency– measurement and management [A]. Krauss A, Isherwood K, Heffer P. Fertilizer best management practice: general principles, strategy for their adoption and voluntary initiatives vs regulations[M]. Brussels, Belgium: The IFA Int. Workshop on Fertilizer Best Management Practices, 2007.
    [36] 王玉雯, 郭九信, 孔亚丽, 等. 氮肥优化管理协同实现水稻高产和氮肥高效[J]. 植物营养与肥料学报, 2016, 22(5): 1157–1166. Wang Y W, Guo J X, Kong Y L, et al. Nitrogen optimize management achieves high grain yield andenhances nitrogen use efficiency of rice[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2016, 22(5): 1157–1166.
    [37] 李娜, 杨志远, 代邹, 等. 不同氮效率水稻根系形态和氮素吸收利用与产量的关系[J]. 中国农业科学, 2017, 50(14): 2683–2695. Li N, Yang Z Y, Dai Z, et al. The relationships between root morphology, N absorption and utilization and grain yield in rice with different N use efficiencies[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2017, 50(14): 2683–2695. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2017.14.005
    [38] 赵黎明, 李明, 郑殿峰, 等. 灌溉方式对寒地水稻产量及子粒灌浆的影响[J]. 中国农业科学, 2015, 48(22): 4493–4506. Zhao L M, Li M, Zheng D F, et al. Effects of irrigation regimes on yield and grain filling of Rice (Oryza sativa L.) in cold region[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(22): 4493–4506. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2015.22.010
    [39] 李杰, 冯跃华, 牟桂婷, 等. 基于 SPAD 值的水稻施氮叶值模型构建及应用效果[J]. 中国农业科学, 2017, 50(24): 4714–4724. Li J, Feng Y H, Mou G T, et al. Construction and application effect of the leaf valuemodel based on SPAD value in rice[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2017, 50(24): 4714–4724. doi:  10.3864/j.issn.0578-1752.2017.24.005
    [40] Zhang Q F. Strategies for developing Green Super Rice[J]. Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007, 104: 16402–16409. doi:  10.1073/pnas.0708013104
    [41] 马昕, 杨艳明, 刘智蕾, 等. 机械侧深施控释掺混肥提高寒地水稻的产量和效益[J]. 植物营养与肥料学报, 2017, 23(4): 1095–1103. Ma X, Yang Y M, Liu Z L, et al. Yield increasing effect of mechanical topdressing of polymer-coated urea mixedwith compound fertilizer in cold area rice[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2017, 23(4): 1095–1103. doi:  10.11674/zwyf.16316
    [42] 徐新朋, 周卫, 梁国庆, 等. 双季稻最佳磷肥和钾肥用量与密度组合研究[J]. 植物营养与肥料学报, 2016, 22(3): 598–608. Xu X P, Zhou W, Liang G Q, et al. Optimum combination of phosphorus, potassium and density for double-rice systems[J]. Journal of Plant Nutrient and Fertilizer, 2016, 22(3): 598–608. doi:  10.11674/zwyf.14600
  • [1] 曹云黄红英吴华山徐跃定陈应江 . 超高温堆肥提高土壤养分有效性和水稻产量的机理. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.19071
    [2] 包启平韩晓日崔志刚殷源张慧李雯睿刘小虎 . 东北春玉米氮肥推荐施肥模型研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.19247
    [3] 段玉张君梁俊梅安昊李焕春王博 . 采用QUEFTS建立向日葵推荐施肥模型养分特征参数. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.19427
    [4] 山楠串丽敏刘继培赵同科沈丽 . 基于产量反应和农学效率的白菜推荐施肥方法可行性研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.20061
    [5] 黄晓萌徐新朋王秀斌杨兰芳何萍仇少君赵士诚周卫 . 冬小麦养分专家推荐施肥系统在长江流域的可行性研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.20179
    [6] 李娟章明清章赞德许文江姚宝全 . 三元非结构肥效模型提高水稻施肥推荐的可靠性. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.18104
    [7] 徐新朋魏丹李玉影谢佳贵刘双全侯云鹏周卫何萍 . 基于产量反应和农学效率的推荐施肥方法在东北春玉米上应用的可行性研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.16021
    [8] 赵亮张贺翠廉小平陆广涛朱利泉 . 喀斯特地形区水稻测土配方施肥指标体系研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2015.0426
    [9] 杜加银茹美倪吾钟* . 减氮控磷稳钾施肥对水稻产量及养分积累的影响. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2013.0301
    [10] 何萍金继运Mirasol F. PampolinoAdrian M. Johnston . 基于作物产量反应和农学效率的推荐施肥方法. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2012.11248
    [11] 李文彪郑海春郜翻身李书田刘继培刘荣乐 . 内蒙古河套灌区春小麦推荐施肥指标体系研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2011.1089
    [12] 李娟章明清孔庆波姚宝全颜明娟林琼 . 福建早稻测土配方施肥指标体系研究. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2010.0424
    [13] 章明清徐志平姚宝全林琼颜明娟李娟陈子聪 . Monte Carlo 法在多元肥效模型参数估计和推荐施肥中的应用 . 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2009.0217
    [14] 唐拴虎徐培智陈建生艾绍英张发宝黄旭 . 一次性施用控释肥对水稻根系活力及养分吸收特性的影响. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2007.0409
    [15] 张奇春王光火 . 长期不同施肥下杂交稻与常规稻的产量与土壤养分平衡. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2006.0309
    [16] . null. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2006.0101
    [17] 石孝均毛知耘赵秉强张夫道 . 稻草还田对紫色水稻土肥力及水稻产量影响的定位试验研究. 植物营养与肥料学报,
    [18] 白由路金继运杨俐苹何萍 . 农田土壤养分变异与施肥推荐. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.2001.0202
    [19] 王兴仁陈新平张福锁毛达如 . 施肥模型在我国推荐施肥中的应用. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.1998.0111
    [20] 金继运张宁梁鸣早吴荣贵Sam Portch . 土壤养分状况系统研究法在土壤肥力研究及测土施肥中的应用. 植物营养与肥料学报, doi: 10.11674/zwyf.1996.0102
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  • 收稿日期:  2020-03-04

基于产量反应的东北一季稻推荐施肥的可行性

    作者简介:徐新朋 E-mail:xuxinpeng@caas.com
    通讯作者: 何萍, heping02@caas.cn
  • 1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081
  • 2. 2吉林农业大学资源与环境学院,吉林长春 130118
  • 3. 黑龙江省农业科学院土壤肥料与环境资源研究所,黑龙江哈尔滨 150086
  • 4. 长江大学农学院,湖北荆州 434000
  • 5. 吉林省农业科学院农业资源与环境研究所,吉林长春 130033
  • 基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFD0200101和2018YFD0200210);国家自然科学基金项目(31801938);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 (1610132019047和1610132019022)。
  • 摘要:   【目的】  推荐施肥是提高作物产量和肥料利用率的有效技术措施。基于产量反应的养分专家系统 (Nutrient Expert for Rice,NE) 易于操作,便于推广。我们通过大量田间试验验证了其在东北一季稻上的应用效果。  【方法】  于2013–2018年在东北水稻主产区的黑龙江省和吉林省共开展了115个田间试验,每个试验包括6个处理:1) 基于水稻养分专家系统推荐施肥处理 (NE);2) 基于农民习惯施肥措施处理 (FP);3) 基于测土配方施肥或当地农技部门推荐施肥处理 (ST);4)~6) 分别为基于NE的不施氮 (N)、不施磷 (P) 和不施钾 (K) 处理,用于计算养分利用率。水稻收获期调查产量,依据肥料成本,计算净效益和肥料利用率,对NE养分专家系统的一季稻部分进行验证与优化。  【结果】  NE、FP和ST三个处理间的产量无显著差异 (P = 0.185),但以NE处理的产量最高,平均为9068 kg/hm2,与FP和ST处理相比,分别增加了344和196 kg/hm2,其产量差随着NE系统不断优化趋于稳定。虽然NE处理的肥料成本 (TFC) 最高,但其净效益 (GRF) 比FP和ST处理分别高1043和537元/hm2,这部分效益都来自于产量的增量。养分回收率 (RE) 均以NE处理的最高,与FP和ST处理相比,N的回收率分别提高了3.3和2.3个百分点,P的回收率分别提高了3.5和3.6个百分点,K的回收率分别提高了7.3和4.6个百分点。NE处理的N和P的农学效率 (AE) 分别显著高于FP处理2.7 kg/kg(P = 0.022) 和4.1 kg/kg(P = 0.030),三个处理的K的农学效率无显著差异。偏生产力 (PFP) 的大小与施肥量呈显著的负相关,NE和ST处理N的偏生产力显著高于FP处理 (P = 0.004),ST处理P的偏生产力显著高于NE和FP处理 (P = 0.001),但FP处理K的偏生产力显著高于NE和ST处理 (P = 0.028)。  【结论】  与常规测土施肥为基础的推荐施肥相比,基于产量反应的养分专家系统 (NE系统) 的推荐施肥量和比例更符合作物对养分的需求,在吉林和黑龙江两个省份的大田试验均获得了相同或更高的水稻产量。由于NE系统无论是否进行土壤测试都可用来进行推荐施肥,因而是更加方便和可行的一季稻施肥推荐方法。

    English Abstract

    • 我国是一个水稻 (Oryza sativa L.) 生产和消费大国,其水稻总产量位居世界第一,占世界水稻总产量的27.9%[1]。随着品种改良、推荐施肥和提高病虫草害防治等措施的应用,我国水稻产量得到显著提高[2-3],水稻单产在过去二十年间增加了20%[4],但仍需保持持续增产才能满足我国人口对水稻的需求[5-6]。肥料在提高水稻产量,促进高产水稻品种潜力发挥上发挥了重要作用[2,7]。由于农民过分追求高产,过量或不平衡施肥现象极为普遍,由此引起的肥料低利用率和环境污染等问题已备受关注[8-11]。研究表明,当前我国水稻氮肥施用量高出世界平均水平一半以上[12-14],水稻氮肥回收率不足30%,农学效率低于10 kg/kg[13,15]

      近年来,诸多管理策略用于水稻生产实践,如水肥管理、作物模型以及结合叶面积指数和SPAD值等的实地养分管理策略等都显著提高了水稻产量[16-18],传统的土壤测试和肥料效应函数法在确定施肥量并提高肥料利用率方面发挥了积极作用。但这些方法较多是基于某一地块的单一养分吸收参数,不能给出不同地区或不同作物的个性化合理施肥推荐,且样品采集、处理和分析等也将消耗大量的人力、物力和财力。我国的小农户经营模式,以及农民有限的知识水平使得许多方法难以实现,传统的土壤测试不及时或条件不具备等因素,很难做到一家一户依据测土进行施肥。因此,建立一种易于操作,且科学、可靠的肥料推荐方法是非常必要的。养分专家 (Nutrient Expert,NE) 支持决策系统,是一种应用地上部养分吸收或产量反应表征土壤养分供应能力而建立的推荐施肥方法,其避免了土壤测试值与作物养分吸收和产量之间相关性弱的问题。NE系统可以在土壤测试结果不及时或条件不具备情况下,使用者通过简单的问答式操作就可以得出施肥方案。为此,本研究介绍了水稻养分专家系统的推荐施肥原理,并于2013—2018年在东北的吉林省和黑龙江省水稻主产区开展了多点田间试验对NE系统中北方一季稻推荐施肥方法进行田间验证与优化,旨在为指导我国北方水稻高效施肥、实现高产并提高肥料利用率提供科学的养分管理方法。

      • 供试水稻养分专家系统以中国水稻主产区5556个田间试验数据为支撑,结合QUEFTS(Quantitative Evaluation of the Fertility of Tropical Soils) 模型模拟不同生态区水稻产量与养分吸收特征关系,并依据产量反应和农学效率间的内在联系进行推荐施肥和养分管理的方法。田间试验涵盖了中国水稻主要的气候类型和轮作体系 (北方的一季稻,长江中下游的中稻,以及南方的早、晚稻)。QUEFTS模型通过考虑三大营养元素两两间的交互作用,应用线性-抛物线-平台函数,采用养分内在效率 (即单位养分所生产的籽粒产量) 计算最大累积边界和最大稀释边界参数,进而模拟作物一定目标产量下的地上部养分吸收量 (图1)[19-20]。然而,不同生态区或轮作制度下的养分吸收特征存在一定差异,如北方的一季稻每生产1吨籽粒产量,地上部的N、P和K的吸收量分别为14.8、3.8和15.0 kg,而长江中下游的中稻和南方的早晚稻分别为17.1、3.4和18.4 kg [21]

        图  1  一季稻不同潜在产量下的地上部养分需求量

        Figure 1.  The nutrient requirements for single-season rice under different potential yields

        NE系统采用作物施肥后的产量增量即产量反应来表征土壤某种养分的基础供应能力,同一生态区域在一定目标产量下,施用某种养分的产量反应越高,表明该种养分的土壤供应能力越低,反之亦然[22-24]。对于没有可计算产量反应试验的地区,NE系统可根据目标产量和相对产量计算产量反应,相对产量即不施某种养分处理的产量与氮磷钾全施处理可获得产量的比值。在水稻养分专家系统中,早稻、中稻、晚稻和一季稻分别使用各自不同的相对产量和产量反应参数[25]。养分专家系统中采用产量反应和农学效率间的关系确定施肥量,即施氮量 = 产量反应/农学效率。对于磷钾肥的推荐除了考虑产量反应外,还要考虑维持土壤养分平衡部分,就是要从经济效益和维持土壤肥力方面考虑归还一定目标产量下作物移走的部分磷和钾的养分量,施磷或施钾量 = 作物产量反应施磷或施钾量 + 维持土壤养分平衡部分[26]

      • 于2013—2018年在东北一季稻种植区的黑龙江省和吉林省共计开展了115个田间试验,从产量、肥料成本、净效益和肥料利用率方面,对一季稻的养分专家系统进行验证与优化。每个试验包括的处理有:1) 基于水稻养分专家系统推荐施肥处理 (NE),播前调查试验地块的质地、颜色、是否使用有机肥、施肥量、秸秆处理方式以及该地块过去3—5年的水稻平均产量等信息,输入NE系统得出施肥量和施肥措施;2) 基于农民习惯施肥措施处理 (FP),按照农民自己的施肥措施进行管理;3) 基于测土配方施肥处理 (ST),如测土结果不及时或无测土条件,使用当地农技推广部门推荐的施肥量;4)~6) 分别为基于NE的不施氮 (NE-N)、不施磷 (NE-P) 和不施钾 (NE-K) 处理。氮肥分为基肥、返青肥、分蘖肥和孕穗肥施用且比例为3∶3∶2∶2;磷肥作为基肥一次性施用;钾肥分为基肥和孕穗肥施用且比例为5∶5。基肥于插秧前撒施后翻耕与土混匀,追肥为撒施。每个小区面积30 m2,以设置多点试验为重复。水稻品种使用当地主栽品种,如龙香稻1号、龙稻18、绥粳18、垦鉴稻6号和瑞丰12等;肥料使用尿素、磷酸氢二铵、过磷酸钙、氯化钾和硫酸钾等,同一个试验中各处理设置的密度相同,且病虫草害防治进行统一管理。在黑龙江省2013—2018年各选2、3、2、2、3、2个村分别开展了8、10、10、10、6、5个田间试验;在吉林省2013年选2个村开展10个田间试验,2014—2018年各选3个村分别开展10、10、10、14、12个田间试验。具体土壤理化性状分布范围见表1

        表 1  试验土壤基础理化性质

        Table 1.  Soil properties of the experimental sites

        省份ProvincepH有机质Organic matter (g/kg)全氮Total N (%)速效磷Olsen P (mg/kg)有效钾Available K (mg/kg)
        黑龙江Heilongjiang5.4~6.832.6~46.41.6~2.415.7~37.6103.0~269.5
        吉林Jilin4.5~7.717.8~31.21.0~1.512.2~50.9 86.4~197.3
      • 水稻成熟后,每个小区中央部分均匀划定3个1 m × 1 m测定籽粒产量和含水量。采集有代表性的植株5穴,带回室内分成籽粒和秸秆,于60℃下烘干 (72 h) 至恒重称重,计算收获指数,并取部分烘干样品粉碎后测定N、P和K的养分含量。秸秆和籽粒中的全量N、P和K含量采用H2SO4-H2O2方法消煮,并分别采用凯氏法、钒钼黄比色法和原子吸收法测定。

      • 数据采用 Excel2010进行分析处理,使用SPSS软件在0.05概率水平上对不同处理间的产量、肥料成本、净效益和养分利用率进行ANOVA分析。

        氮素回收利用率 = (施氮区植株地上部氮累积量 – 不施氮区地上部植株氮累积量)/施氮量 × 100%,磷和钾素回收利用率计算同氮;

        氮素农学利用率 = (施氮区产量 – 不施氮区产量)/施氮量,磷和钾素农学效率计算同氮;

        氮素偏生产力 = 施氮区产量/施氮量,磷和钾偏生产力计算同氮;

        肥料成本为氮、磷和钾肥料成本总和;

        净效益为收获后的产量利润减去肥料成本和额外追肥成本。

      • 就全部数据而言,NE处理的氮、磷和钾肥施用量 (N、P2O5和K2O,下同) 分别为164 kg/hm2、66 kg/hm2和91 kg/hm2,其分布范围分别处于140~195 kg/hm2、38~96 kg/hm2和45~123 kg/hm2;FP处理的施肥量分别为173 kg/hm2、67 kg/hm2和82 kg/hm2,其分布范围分别处于105~220 kg/hm2、35~120 kg/hm2和40~120 kg/hm2,ST处理的施肥量分别为164 kg/hm2、61 kg/hm2和87 kg/hm2,其分布范围分别处于105~194 kg/hm2、35~80 kg/hm2和45~112 kg/hm2(图2)。虽然三个处理的平均施肥量比较接近,但FP处理的施氮量显著高于NE和ST处理 (P = 0.001);NE和FP处理的施磷量显著高于ST处理 (P < 0.001);NE处理施钾量显著高于ST和FP处理 (P < 0.001)。黑龙江省NE和FP处理的平均施氮量相同 (158 kg/hm2),并显著高于ST处理 (144 kg/hm2P = 0.003);但磷肥和钾肥用量均以NE处理的最高 (分别为66 kg/hm2和91 kg/hm2)。吉林省FP处理的平均施氮量和施磷量最高,分别为185 kg/hm2和75 kg/hm2,并显著高于NE和FP处理 (P < 0.001),施钾量则以NE处理的最高 (92 kg/hm2),与FP处理无显著差异 (89 kg/hm2),但显著高于ST处理 (84 kg/hm2P = 0.008)。

        图  2  不同推荐施肥方法推荐的施肥量

        Figure 2.  Fertilizer application rate recommended by the different methods

      • 产量结果显示 (图3),就全部数据而言,三个处理间的产量无显著差异 (P = 0.185),但以NE处理的产量最高,平均为9068 kg/hm2,相比FP和ST处理分别高344 kg/hm2和196 kg/hm2。吉林省的整体水稻产量高于黑龙江省,吉林省三个处理的产量无显著差异,但黑龙江省的NE处理产量显著高于FP处理 (P = 0.027),且黑龙江省的NE处理与FP和ST处理的产量差要高于吉林省,黑龙江省的分别为655 kg/hm2和421 kg/hm2,吉林省的分别为114 kg/hm2和28 kg/hm2。随着NE系统的不断优化,处理间产量差趋于稳定,NE与FP处理的产量差维持在400~600 kg/hm2,NE与ST处理间的产量差维持在150~250 kg/hm2(图4)。全部试验平均肥料成本结果显示 (图3),NE处理的肥料成本最高,因为其钾肥用量较高,比FP和ST处理分别高17元/hm2和63元/hm2,且与ST处理差异达到显著水平 (P = 0.036)。然而,黑龙江和吉林的肥料成本的变化结果有所不同,黑龙江省的NE处理的肥料成本显著高于FP和ST处理 (P = 0.001),分别高164 kg/hm2和139 kg/hm2;而吉林省的FP处理肥料成本显著高于NE和ST处理 (P < 0.001),分别高92元/hm2和99元/hm2。净效益 (GRF) 以NE处理的最高,但三个处理间无显著差异 (P = 0.215)。总体而言,NE处理的GRF比FP和ST处理分别高1043元/hm2和537元/hm2,其中黑龙江省的分别高1834元/hm2和1149元/hm2,吉林省的分别高456元/hm2和84元/hm2。NE处理的GRF来自于增产,因为NE处理的总体肥料成本要高于FP和ST处理。

        图  3  不同施肥处理的产量、肥料成本和净效益

        Figure 3.  Grain yields,fertilizer costs and economic benefits of the different fertilization treatments

        图  4  不同处理2013—2018年间产量差变化

        Figure 4.  The yield gap from 2013 to 2018 under different fertilization treatments

      • 表2结果显示,两省养分回收利用率平均值以NE处理的最高,与FP和ST处理相比,N的养分回收利用率分别提高了3.3和2.3个百分点,P的养分回收利用率分别提高了3.5和3.6个百分点,K的养分回收利用率分别提高了7.3和4.6个百分点。各省三个处理间的RE无显著差异,但均以NE处理的最高。NE处理的N、P农学效率显著高于FP处理,分别高2.7 kg/kg(P = 0.022) 和4.1 kg/kg(P = 0.03),与ST处理无差异;且K的农学效率在三个处理间无显著差异。各省三个处理间AE均无显著差异,除吉林省的K的农学效率外,与FP相比,其余AE都有所提高,其中黑龙江省N、P和K的农学效率分别提高了3.3、5.8和2.0 kg/kg,吉林省N和P的农学效率分别提高了2.3和2.9 kg/kg。NE和ST处理N的偏生产力显著高于FP处理 (P = 0.004),ST处理的P的偏生产力显著高于NE和FP处理 (P = 0.001),但FP处理K的偏生产力显著高于NE和ST处理 (P = 0.028)。偏生产力的大小与施肥量呈显著的负相关,本研究中黑龙江省ST处理的施氮量和施磷量及FP处理施钾量最低,吉林省NE处理的施氮量及ST处理的施磷量和施钾量最低,其所对应的PFP也最高。

        表 2  不同处理肥料利用率比较

        Table 2.  Comparison of nutrient use efficiency among fertilizer treatments

        省份Province处理Treatment回收利用率RE (%)农学效率AE (kg/kg)偏生产力PFP (kg/kg)
        NPKNPKNPK
        黑龙江HeilongjiangNE36.9 ± 14.9 a22.0 ± 15.2 a49.5 ± 29.4 a24.3 ± 8.6 a22.1 ± 16.8 a16.1 ± 10.3 a55.7 ± 7.8 ab138.7 ± 37.5 b101.2 ± 26.7 b
        FP31.1 ± 19.6 a19.9 ± 14.7 a40.8 ± 28.6 a21.0 ± 11.1 a16.3 ± 13.8 a14.1 ± 14.3 a53.4 ± 13.3 b152.6 ± 44.9 ab121.3 ± 38.6 a
        ST33.6 ± 15.0 a16.7 ± 13.2 a43.1 ± 28.6 a24.1 ± 10.5 a20.0 ± 16.8 a12.4 ± 10.1 a58.7 ± 10.8 a158.1 ± 42.9 a95.6 ± 21.8 b
        吉林JilinNE29.1 ± 10.7 a21.4 ± 14.7 a36.5 ± 23.5 a19.6 ± 7.4 a14.7 ± 12.8 a7.7 ± 7.4 a55.2 ± 7.6 a139.4 ± 19.7 a103.4 ± 23.7 b
        FP27.6 ± 13.0 a16.8 ± 14.5 a30.4 ± 18.4 a17.3 ± 6.9 a11.8 ± 11.5 a8.1 ± 9.1 a50.0 ± 8.3 b122.7 ± 19.4 b105.4 ± 23.2 ab
        ST27.5 ± 12.2 a18.9 ± 14.7 a33.3 ± 21.2 a18.3 ± 7.2 a15.2 ± 13.6 a8.8 ± 8.8 a51.7 ± 8.0 b149.1 ± 42.5 a112.6 ± 27.2 a
        平均AverageNE32.4 ± 13.2 a21.6 ± 14.9 a42.1 ± 27.0 a21.6 ± 8.2 a17.8 ± 15.1 a11.3 ± 9.7 a55.4 ± 7.7 a139.1 ± 28.6 b102.5 ± 25.0 b
        FP29.1 ± 16.2 a18.1 ± 14.7 a34.8 ± 23.9 b18.9 ± 9.1 b13.7 ± 12.7 b10.7 ± 12.0 a51.5 ± 10.9 b135.5 ± 36.0 b112.2 ± 31.7 a
        ST30.1 ± 13.8 a18.0 ± 14.1 a37.5 ± 25.1 ab20.8 ± 9.2 ab17.2 ± 15.2 ab10.3 ± 9.6 a54.7 ± 9.9 a152.9 ± 42.9 a105.4 ± 26.4 ab
        注(Note):NE—养分专家推荐系统 Nutrient Expert system; FP—农民习惯施肥 Farmer's practice; ST—测土施肥推荐 Recommendation by soil test;RE—Recovery efficiency; AE—Agronomic efficiency; PFP—Partial factor productivity;同列数值后不同字母表示处理间差异达 5% 显著水平 Values followed by different letters for different treatments are significantly different at the 0.05 probability level.
      • 优化施肥管理在指导集约化水稻生产、提高水稻产量、发挥水稻产量潜力方面发挥着重要作用,而计算目标产量下的养分需求量是推荐施肥的必需环节。QUEFTS模型估算小麦、玉米和水稻养分吸收并用于作物养分管理已有诸多报道[27-29],该模型通过分析大量的田间试验数据,并考虑养分间的交互作用估算目标产量下的养分吸收量,因此可以避免使用个别试验点数据进行推荐施肥而引起的偏差。而应用不同生态区的养分吸收参数进行养分管理可以解决由于气候条件、轮作制度等引起的差异。研究表明,北方一季稻的N和K的养分内在效率要高于南方早中晚稻,但P的养分内在效率却相反[21]。根据大量田间试验数据得出的养分吸收,以及应用作物施肥后的产量反应来表征土壤的养分供应能力,并进行推荐施肥,可以有效地避免作物对养分的奢侈吸收或不足[23-24]。NE系统致力于肥料的合理施用,是一种基于4R养分管理原则的平衡施肥方法,进而提高产量和养分利用效率,如本研究中,黑龙江省NE与FP处理的平均氮肥用量相同,而磷肥和钾肥用量则是NE处理高于FP处理,但NE处理显著提高了水稻产量,而FP处理的施氮量具有很大的变异性,最大值和最小值相差超过100 kg/hm2。如2013年NE和ST处理的产量差要高于NE与FP处理产量差,其主要原因是ST处理当年的施氮量范围仅为105~130 kg/hm2,而随着施氮量的提高产量也得到了进一步提升。因此,NE系统的目的是充分利用农田的基础养分资源、提供合理的养分用量,避免作物对养分的奢侈吸收或不足,使得施肥量更加科学进而达到高产、高效的目的。

        平衡施肥通过提高水稻的产量构成因子、促进养分吸收及转运,并且可以提升同化物的生产,提高寒地水稻的抗病性,进而影响产量和经济效益[30-31]。但有些农民的习惯施肥,氮肥和磷肥用量远高于作物对养分的需求量,是地上部总吸收量的两倍甚至更高,而有些施肥量则不足,其不平衡施肥已影响到产量,并降低了经济效益。彭显龙等[32]的调查结果显示,黑龙江省农民习惯施肥的氮、磷和钾肥用量高低相差均超过300 kg/hm2。与农民习惯施肥相比,NE处理的平均肥料成本要高于FP处理,但其产量和经济效益分别提高了3.9%和4.1%,以黑龙江省的最为明显,分别增加了8.0%和7.8%,说明合理施肥具有一定增加产量和经济效益提升的空间,但需要根据不同的目标产量和土壤养分供应量进行合理施肥。

        平衡施肥在维持高产的同时,也要提高作物养分利用率,其宗旨要符合4R原则 (即,选择合适的肥料种类、使用合适的用量、在合适的时间、施用在合适的位置) 以满足作物的养分需求[33],以达到供需同步。本研究中,NE处理的平均RE和AE均以NE处理的最高,但PFP与施肥量的高低直接相关。虽然NE处理的N的回收利用率 (32.4%) 与农民习惯施肥措施相比有所提高,但是与世界平均水平和50%~70%的目标仍存在一定差距[34-35]。过量或不平衡施肥在农民习惯措施中非常普遍,但当肥料用量超过一定量时,水稻产量开始下降,养分向籽粒中的转运呈负效应[30],但同样的施肥量结合相应的运筹方式可以显著提高养分累积量[36]。然而,基于同一组参数的养分管理方法很难在整个中国水稻生产中实施。因此,发展针对不同地区或气候类型水稻的推荐施肥和养分管理方法是必要的,尤其是对我国以小农户为主体的农业经营模式,需要针对某一具体地块或操作单元给出个性化的施肥方案。

        传统的推荐施肥与养分管理方法,如土壤测试、不同肥料用量试验等结合SPAD值、水肥管理等措施,可以优化根系形态,控制产量构成因子,促进养分吸收,提高水稻产量和利用率[37-39]。与传统的实地养分管理不同,NE系统不使用SPAD仪或LCC等,其依据作物地上部的产量反应或养分吸收来表征土壤养分供应能力,在有或没有土壤测试的情况下都可以使用,可节省大量的人力、物力和财力。NE系统是一款基于计算机软件的施肥决策系统,当前已推出适合不同群体免费使用的版本,如电脑版、网络版及微信版等,界面更加简洁,操作更加简单。NE系统现已经过多年的田间验证,在实践上可用于我国东北水稻的推荐施肥,但需要使用者对地块的基本信息有所了解,如产量水平、土壤质地等,并能够在电脑或手机上通过点菜单形式回答相关问题才能获得施肥方案,虽然系统配有相关操作视频,但这对于不会相关操作的农民来说是一个挑战。值得注意的是本研究中NE与FP处理间的产量差和利用率差异是在栽培措施和品种都相同的基础上得出的,只是在施肥量、施肥次数和施肥比例上有所差异,如果将其它措施如高产品种、移栽密度、新型肥料和病虫害管理等[40-42]融入到水稻养分专家系统中,其增产、增效的效果会更加明显,但这需要一个庞大的数据库支撑以满足不同区域的养分管理要求。

      • 应用地上部产量反应建立的水稻养分专家系统,在有或无土壤测试的情况下均可以进行推荐施肥。在东北一季稻的田间验证结果显示,与常规施肥和测土施肥相比,养分专家系统不仅可以节省土壤测试费用,而且推荐的施肥量、施用时间和比例都更加地符合作物的养分需求,能够平衡氮、磷和钾肥料用量,其中产量分别增加了344 kg/hm2和196 kg/hm2,经济效益分别增加了1043元/hm2和537元/hm2,同时提高了肥料利用效率,表明该方法在我国东北一季稻种植区进行施肥推荐更加方便可行。

    参考文献 (42)
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