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“十三五期间”我国化肥用量已实现零增长且呈递减趋势，但仍是世界第一肥料消费大国，过量施肥导致肥料利用率低的现象仍然是社会广泛关注的问题之一[1−3]，究其主要原因之一是缺乏先进轻简的养分推荐方法，农户施肥盲目。面对日益增长的人口对粮食需求不断增加的挑战，针对我国特有的依靠高量化肥投入和农田高强度利用生产体系，科学高效利用肥料资源，探索高效施肥的理论和方法，对于保障粮食持续高产和农田可持续利用具有重要意义[4]。合理施肥是实现化肥科学减施和保障粮食安全的基础，国内外已开展了大量有关作物养分管理和推荐施肥方面的研究，并发挥了积极作用[5−7]。传统测土施肥在评估土壤肥力和指导施肥上发挥了重要作用[8]，但仍存在诸多挑战，如土壤氮素缺少满意表征方法、环境养分如沉降、灌溉等未能考虑、土壤测试不及时或条件不具备等等，而我国小农户经营的农田管理模式对指导科学施肥进一步增加了难度，很难做到一家一户测土配方施肥。应用地上部作物产量反应或养分吸收量可以表征土壤养分的供应能力及施肥效果[9−10]，且养分吸收量随着土壤养分含量增加而增加。除此之外，作物产量很大程度上依赖土壤养分有效性，传统施肥较多基于单一养分吸收参数对土壤养分进行评估(氮、磷或钾)，而我国作物种植区域辽阔、生态类型多样，个别试验数据不能给出不同地区或作物的个性化合理施肥推荐，并限制了高产品种产量潜力的发挥和肥料利用率的提高[11−12]，应用于区域养分管理还存在一定局限性。强大的数据库和可靠的施肥模型相结合是建立肥料施用方法的新选择和新趋势，但如何简化推荐施肥程序、提高方法可操作性是当前农业发展亟需解决的问题之一。由中国农业科学院农业资源与农业区划研究所开发的基于产量反应和农学效率的玉米养分专家系统，以大量田间试验数据为基础，应用模型模拟作物最佳养分吸收，根据土壤基础养分供应等级针对某一具体地块或操作单元给出个性化的施肥方案[13−15]，并建立了微信版智能推荐施肥系统。本文以过去十几年在全国范围内开展的玉米肥料田间试验为基础，分析了基于产量反应和农学效率的玉米养分推荐施肥模型的构建参数及田间试验效果，以期建立科学、合理、易于操作的施肥方法，实现玉米的智能化施肥。
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玉米养分专家系统中应用QUEFTS模型模拟不同目标产量下最佳氮、磷、钾养分需求量，其养分吸收参数随着数据量的增加也在不断优化[16]。本研究中的试验数据覆盖了中国玉米主产区，来源于国际植物营养研究所中国项目部、研究团队于2000—2019年在中国玉米主产区开展的田间试验，以及此期间在学术期刊上公开发表的论文，其中文献数据来源于中国知网数据库(CNKI)，通过检索关键词及关键词组合“玉米”、“玉米+产量”、“玉米+养分吸收”、“玉米+肥料利用率”等得到的中文文献。依据玉米种植类型，将数据分为春玉米和夏玉米两部分，其中春玉米氮、磷和钾养分吸收数据量分别有5498、4577和4644个，夏玉米分别有7052、5248和5241个。玉米养分专家系统依据作物产量反应和农学效率进行推荐施肥，本研究中春玉米氮、磷和钾产量反应的数据量分别有1272、1023和1093个，夏玉米分别有1128、786和908个。
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于2010—2019年在我国玉米主产区黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、山东、山西、安徽、宁夏、云南11省份，开展了共计803个田间试验对玉米养分专家系统进行验证和改进，其中春玉米348个田间试验，夏玉米455个田间试验。所有试验均包含6个处理，分别为：1)基于玉米养分专家系统推荐施肥，即NE处理，试验开始前调查试验地块的产量水平、施肥量和秸秆还田方式等信息；2)当地农民习惯施肥，即FP处理，基于农民习惯施肥措施进行管理；3)测土配方施肥，即ST处理，基于土壤测试结果进行推荐，如测土不及时或条件不具备，采用当地农技推广部门的推荐量；4)基于NE处理的不施氮处理，即NE-N处理；5)基于NE处理的不施磷处理，即NE-P处理；6)基于NE处理的不施钾处理，即NE-K处理。田间试验肥料使用尿素、过磷酸钙、磷酸氢二铵、氯化钾和硫酸钾等。同一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。
全部试验点的样品采集采用相同标准，即在每个小区的中央位置随机选取3个5～10 m2的区域测定玉米产量，选取5～10株均匀的玉米测定籽粒含水量，并最终折合成含水量15.5%的产量。每个小区采集3株长势均匀的植株分成籽粒和秸秆两部分，烘干至恒重后称重用于计算收获指数。选取部分烘干样品粉碎后，测定籽粒和秸秆中的N、P和K养分含量。秸秆和籽粒样品经H2SO4−H2O2消煮，分别采用凯氏法、钒钼黄比色法和原子吸收法测定全氮、磷和钾养分含量。
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数据采用Excel 2020进行分析处理，使用SPSS 17.0软件在0.05水平上对NE、FP和ST处理的施肥量、产量、净效益和养分利用率进行ANOVA分析，使用Sigmaplot 14.0软件进行绘图。以NE处理氮素计算为例，磷和钾计算同氮，FP和ST处理计算同NE。
氮产量反应(kg/hm2)=NE产量−NE-N产量；
氮农学效率(kg/kg)=(NE产量−NE-N产量)/施氮量；
氮相对产量=NE-N产量/NE产量；
氮回收利用率(%)=(NE植株地上部氮累积量−NE-N植株地上部氮累积量)/NE施氮量×100；
净效益(元/hm2)=收获后产值−肥料成本−追肥成本；
肥料成本(元/hm2)为氮、磷和钾肥料成本总和。
计算公式中，氮、磷和钾施用量分别为N、P2O5和K2O量。
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应用QUEFTS模型模拟玉米潜在产量为10、15和20 t/hm2下产量与地上部养分吸收关系结果显示，当目标产量达到潜在产量的60%～70%时，生产1 t玉米籽粒其地上部氮、磷和钾养分需求量春玉米分别为15.9、4.1和13.8 kg，夏玉米分别为17.8、4.0和15.8 kg。夏玉米相比春玉米生产1 t玉米籽粒需要更多的氮和钾，而二者的磷素吸收相近(图1)。
图 1 QUEFTS模型模拟的不同潜在产量玉米地上部最佳养分吸收量
Figure 1. The optimum nutrient requirements simulated by QUEFTS model under different potential yields of maize
作物养分吸收可以反映土壤养分供应能力和养分管理情况，了解不同目标产量下的养分吸收量对科学施肥具有重要指导意义。传统推荐施肥往往通过布置点位田间肥料试验来获得养分吸收量，进而通过函数关系计算肥料用量，但缺乏普遍性。采用QUEFTS模型模拟养分吸收的优点在于，该模型使用大量的田间试验数据估测最佳养分吸收，不会因为个别或少数试验点对估测结果产生偏差，因此具有普遍意义[13]，最为重要的是该模型考虑了N、P和K三大营养元素两两间的交互作用。然而，不同来源数据集由于年代和数据量的差异，会导致模型中所用养分内在效率参数不同，进而引起养分吸收差异。如Liu等[17]应用1985—1995年玉米田间试验数据，模拟得出生产1 t玉米籽粒地上部氮、磷和钾养分需求分别为25.8、4.3和23.1 kg，与本研究相比，具有相似的磷素吸收，而氮素和钾素的吸收量要高于本研究。除此之外，不同国家和地区间的养分吸收量也存在一定差异，如Setiyono等[18]应用美国和东南亚数据得出的生产1 t玉米籽粒所需的氮、磷、钾为14.7、2.6和15.9 kg，Shehu等[19]应用尼日利亚北部数据得出的生产1 t玉米籽粒所需的氮、磷、钾为20.7、3.4和27.1 kg。因此，依据过去较低产量水平或个别试验点的养分吸收数据，已不能指导当前集约化养分管理和推荐施肥，这就迫切需要开展当前高产玉米养分吸收特征研究，建立养分吸收与高效施肥之间的定量参数关系。本研究中春玉米和夏玉米的养分吸收差异也表明差异化养分管理的必要性。
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对于某一特定生长环境，作物产量反应越高说明土壤养分供应能力越低，施肥增产效率也就越高。在过去几十年中，随着施肥量的不断增加，土壤中养分不断累积，产量反应呈降低趋势。我国玉米主产区平均土壤氮、磷和钾养分供应量分别达到了139.9、33.7和127.5 kg/hm2[20]。但不同生长环境由于其产量潜力和土壤肥力不同也导致产量反应存在一定差异。依据全部产量反应数据，本研究中我国春玉米种植区氮、磷和钾的平均产量反应分别为2.9、1.5和1.4 t/hm2，夏玉米分别为1.9、1.1和1.1 t/hm2。N的产量反应高于P和K产量反应(图2a)，意味着氮素仍是玉米产量的首要养分限制因素。春玉米的氮磷钾平均产量反应均高于夏玉米，一方面是因为我国春玉米的单产水平要高于夏玉米；另一方面则是因为华北平原冬小麦−夏玉米轮作体系的施肥量要高于其它地区，尤其是氮肥用量[21−22]。
图 2 玉米产量反应和农学效率分布
Figure 2. The distribution of yield response and agronomic efficiency of maize
农学效率作为评价肥料利用效率的重要指标之一，也是玉米养分专家系统中氮肥推荐的重要参数。就全部农学效率数据而言(图2b)，春玉米施用氮、磷和钾肥的平均农学效率分别为15.0、18.9和16.1 kg/kg，夏玉米则分别为10.8、16.8和12.3 kg/kg。春玉米施用氮、磷、钾肥的农学效率均高于夏玉米，这主要是因为春玉米的产量反应高于夏玉米(图2a)。Dobermann[23]的研究显示，现代作物生产系统的氮肥农学效率可以达到20～35 kg/kg，而本研究中历史试验数据所得到结果距离目标仍有一定差距，其主要原因与我国玉米主产区的施肥量高，农民在施肥中没有考虑土壤基础养分有很大关系。
玉米产量反应和农学效率间存在显著的二次曲线关系(图3)，随着产量反应的不断增加，农学效率随之增加，但当产量反应增加到一定程度时，农学效率的增加幅度逐渐降低。此关系式中应用的是优化施肥处理所得到的农学效率，且包含了不同的环境条件、地力水平和玉米品种信息等，因此可以依此产量反应和农学效率之间的关系建立施肥推荐方法。本研究结果显示春玉米和夏玉米的N和K的产量反应和农学效率曲线较为接近，只是在较高的产量反应时才表现出一定差异，说明春玉米具有较高的产量反应分布。而对P曲线而言，在相同目标产量下夏玉米的产量反应较低，但农学效率较高，说明获得目标产量所需磷肥用量较少，这与冬小麦−夏玉米的轮作体系有关，如在华北冬小麦−夏玉米轮作体系中，冬小麦季的施磷量要显著高于夏玉米季[24−26]，导致其在玉米季具有较高的磷素残效。
图 3 玉米产量反应和农学效率关系
Figure 3. The relationship between yield response and agronomic efficiency of maize
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确定产量反应是养分专家系统进行推荐施肥的重要步骤，然而产量反应通常需要通过设置田间缺素试验才能获得，在一些没有开展过田间试验的地区则需要对土壤基础养分供应能力进行评估。相对产量将整个土壤的养分供应看作一个“黑箱”，采用地上部的产量表征土壤养分供应状况，具有一定代表性。就全部相对产量数据而言，当前我国玉米产区的土壤氮、磷和钾养分供应强度春玉米分别为73%、86%和87%，夏玉米分别为79%、87%和88% (图4)。为进一步进行有针对性的养分管理，采用相对产量的25th、50th和75th百分位数分别表征基础地力的低、中和高水平，用于求算产量反应。当数据量增加到一定程度时，即使再增加数据量，不同等级的相对产量参数变化不大。在缺少田间缺素试验情况下，应用相对产量求算产量反应并进行推荐施肥，很好的解决了土壤测试条件不具备或不及时、测试费用高的难题，减少了由于测试引起的误差[9−10]。
图 4 玉米相对产量分布
Figure 4. The distribution of relative maize yield
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图5显示，就总体试验数据而言，与FP处理相比，NE处理的氮、磷用量分别减少了29.3% (P<0.001)和17.3% (P<0.001)，但钾肥用量增加了40.3% (P<0.001)；与ST处理相比，氮、磷和钾肥用量分别减少了14.3% (P<0.001)、7.5% (P=0.004)和1.4% (P=0.488)。NE的减施潜力在春玉米和夏玉米间存在一定差异。与FP处理相比，NE处理在春玉米上氮、磷肥用量分别降低了22.8%和25.3%，钾肥用量增加了28.3%；在夏玉米上氮、磷肥用量分别降低了34.0%和6.9%，钾肥用量增加了55.3%。与ST处理相比，NE处理在春玉米上氮、磷肥用量分别降低了9.3%和7.2%，钾肥用量增加了9.3%；夏玉米上氮、磷和钾肥用量分别降低了18.2%、7.6%和10.4%。
图 5 不同施肥方法玉米施用量比较
Figure 5. Comparison of fertilizer application rate under different methods for maize
FP处理由于施肥量不平衡导致变异性显著高于NE和ST处理，其高施肥量是低施肥量的2～3倍。就全部数据而言，FP处理中36.4%的试验点施氮量大于250 kg/hm2，10.8%的试验点大于300 kg/hm2；施磷量中有31.9%的试验点大于100 kg/hm2；而钾肥用量普遍偏低，其中有49.6%的试验点小于50 kg/hm2，而有27.1%的农户不施任何钾肥。随着机械化不断普及和养分管理方法的不断推广，农民的施肥量也将会逐渐趋于合理，但当前仍有待进一步优化肥料用量。如吴启华等[27]在黑土区的研究显示，与常规施磷水平相比，可降低20%的磷肥，同时维持产量和土壤供磷水平。吉林省中部地区的氮肥和磷肥平均施用量分别达到了263.9和153.5 kg/hm2，且大部分农户是在播前一次性施肥[28]。任宁等[29]在河南省的调查结果显示，农民施氮量和施磷量大于180 kg/hm2的分别占到了65.53%和12.46%。
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图6显示，就全部数据而言，与FP和ST处理相比，NE处理产量分别增加了0.4 (P<0.001)和0.1 t/hm2 (P=0.333)，经济效益分别增加了797 (P=0.001)和354元/hm2 (P=0.158)。就春玉米数据而言，NE处理显著提高了玉米产量，较FP和ST处理分别增加了0.8和0.3 t/hm2；NE处理同时优化了肥料用量，显著增加了经济效益，分别增加了1378和656元/hm2。与FP相比，NE处理增加的经济效益中有97.9%来自于产量增加效益。就夏玉米数据而言，与FP处理相比，NE处理产量增加了0.2 t/hm2，但与ST处理产量相同，均为9.4 t/hm2；NE处理较FP和ST处理的净效益分别增加了354和123元/hm2。与FP相比，NE处理增加的经济效益中有94.9%来自于产量增加效益，但与ST相比主要来自于节约肥料花销。在NE系统中，倡导4R养分管理，建议其分次施用，诸多研究亦表明分次施肥可显著提高生产效率[30−31]。本研究中NE处理的净效益已扣除机械追肥费用，而ST处理中并未去除土壤检测费用，因此NE在提高产量和经济效益上具有优势。
图 6 不同施肥方法下玉米产量和净效益比较
Figure 6. Comparison of grain yield and net profit of maize among the fertilization methods
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NE系统通过优化肥料用量和施肥时期，显著提高了肥料回收利用率(图7a)，总体而言，与FP和ST处理相比，提高氮肥回收利用率10.6 (P<0.001)和3.8个百分点 (P<0.001)，磷肥回收利用率8.0 (P<0.001)和3.1个百分点(P<0.001)，钾肥回收利用率9.6 (P<0.001)和3.4个百分点(P=0.036)。就不同种植季节类型玉米而言，与FP处理相比，NE处理的氮、磷、钾肥回收利用率春玉米分别提高了11.6、13.4和12.6个百分点，夏玉米分别提高了10.6、1.7和6.7个百分点。而与ST处理相比，春玉米氮、磷、钾肥回收利用率分别提高了5.4、5.5和4.8个百分点，夏玉米分别提高了3.8、0.4和2.1个百分点。
图 7 不同施肥方法玉米肥料利用率比较
Figure 7. Comparison of fertilizer use efficiency of maize among the fertilization methods
就全部农学效率数据而言(图7b)，与FP和ST处理相比，NE处理分别提高氮肥农学效率4.6 (P<0.001)和2.0 kg/kg (P<0.001)，磷肥农学效率6.5 (P<0.001)和1.5 kg/kg (P=0.026)，钾肥农学效率0.8 (P=0.344)和0.3 kg/kg (P=0.732)。NE系统在春玉米上的效果要高于夏玉米。对于春玉米数据而言，NE处理的氮、磷、钾肥农学效率较FP处理分别提高了6.3、12.0和4.3 kg/kg，较ST处理分别提高了2.5、4.5和1.7 kg/kg。对于夏玉米数据而言，较FP处理，NE处理氮肥、磷肥农学效率分别提高了3.3和1.1 kg/kg，但降低了钾肥农学效率，主要是因为FP施钾量较低；较ST处理，NE处理提高了1.6 kg/kg的氮肥农学效率，但磷肥和钾肥农学效率无显著差异。
就全部回收利用率数据而言，NE处理中有22.8%的试验点氮肥回收利用率大于40%，而FP处理中仅有6.5%；NE处理中有28.9%的试验点磷肥回收利用率大于30%，而FP中仅有15.2%；虽然NE处理的施钾量大于FP处理，但NE处理中钾肥回收利用率大于50%的占全部试验数量的36.5%，而FP处理仅占27.7%。随着养分专家系统的不断改进，其氮肥回收利用率也在不断增加，如2010—2013、2014—2016和2017—2019年试验点的平均氮肥回收利用率分别为29.0%、34.7%和38.8%。就全部农学效率数据而言，NE处理中氮、磷和钾农学效率大于20 kg/kg的分别占到了全部试验数量的20.3%、33.3%和21.4%，而FP中分别仅有6.6%、15.1%和18.1%。
依据土壤测试进行施肥推荐，可以增加作物产量并提高肥料利用效率，并有助于构建施肥管理体系[24,32]，然而仅仅依靠单一的土壤测试进行点位养分管理具有很大不确定性[33]，如存在工作量大、土壤测试繁琐、茬口紧应用不及时等方面的挑战，应用成本较高。作物吸收的养分主要来自于肥料和土壤，而土壤中的养分来自于土壤矿化、大气沉降和灌溉水等，这部分来自于土壤和环境中的养分都应加以考虑和利用，这就需要一些合理参数来反映其作用，尤其是氮素。产量反应和农学效率这两个参数可以分别表征土壤的养分丰缺和施肥效应情况，且二者存在着显著的关系(图3)，是推荐施肥的重要指标，其省却了土壤和植株养分测试的步骤，精简高效。NE处理中的推荐施肥和养分管理采用的是4R养分管理策略，最大限度地优化养分供给和作物需求间的关系，以达到养分平衡[11]。除此之外，NE系统依据作物的养分需求动态调整施肥量，其调整的依据则是每年或者每季的产量反应和养分平衡，而不是一个恒定的施肥量。而将数据集分为春玉米和夏玉米则是依据每个区域的气候特征形成不同的养分管理策略。随着信息技术进步，NE系统已由起初的电脑单击版发展为现在只需关注微信公众号即可使用的养分管理系统，其界面更加简洁，操作更加方便，这也是NE系统向智能化推荐施肥迈出的重要一步。
与FP处理相比，NE处理在春玉米上无论是产量和经济效益，还是养分利用率的提高幅度都大于夏玉米，这是因为春玉米种植区FP一次性施肥导致玉米生长后期出现比较严重的脱肥现象，而NE处理虽然降低了肥料用量，但分次施肥保障了玉米生长后期的养分需求；而夏玉米生育期短，农民的过量施肥及较高的土壤基础养分供应导致增产效果不显著，这需要结合整个轮作体系开展相关研究工作。本研究中所获得的肥料利用率高于一些研究结果，且随着NE系统的不断优化，其利用率也得到了不断提升[25]。事实上，随着NE系统田间试验与示范的开展，无形中也影响到农民的施肥措施，其肥料回收利用率也在不断提高，如2010—2013、2014—2016和2017—2019年的FP平均氮肥回收利用率分别为18.1%、23.0%和27.5%。但好的养分管理方法仍需要配套相应措施，才能起到真正意义上的减施增效，如肥料深施[34]、高效肥料品种[35]，合理的控释肥掺混比例[36]、有机无机肥配合施用[37]、养分协同[38]、水肥耦合[39]等。
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基于作物产量反应和农学效率的玉米养分专家系统以田间试验大数据为支撑，采用QUEFTS模型分析了不同种植季节类型玉米最佳养分吸收，以及产量反应、农学效率和相对产量等参数，建立了简便易操作的推荐施肥方法，同步养分供给和作物养分需求，时效性强。多年多点田间试验从产量、经济效益和肥料利用率方面的验证结果表明，玉米养分专家系统实现了小农户不具备测试条件下的肥料推荐，是一种操作简便、适应范围广泛、容易推广的推荐施肥系统。
基于产量反应和农学效率的玉米智能化推荐施肥方法研究
Construction of intelligent fertilizer recommendation method for maize based on yield response and agronomic efficiency
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摘要:
【目的】 玉米产量高，需肥量大，亟需在保证玉米产量前提下，通过科学施肥实现肥料减施增效。本文基于产量反应和农学效率大数据，建立并开展田间试验校验了玉米智能化推荐施肥方法。 【方法】 以“玉米”、“玉米+产量”、“玉米+养分吸收”、“玉米+肥料利用率”为关键词及关键词组合，收集了来自于国际植物营养研究所中国项目部、团队研究以及公开发表的多年多点玉米田间肥料试验数据，采用QUEFTS模型分析玉米养分吸收特征，优化施肥下玉米产量反应，农学效率和相对产量等农学参数，构建玉米养分专家系统。于2010—2019年在玉米主产区开展了803个田间校验试验，每个试验包括6个处理：基于玉米养分专家系统推荐施肥(NE)、农民习惯施肥(FP)、土壤测试施肥(ST)以及基于NE处理的不施氮、不施磷和不施钾处理。调查了施肥量、玉米产量、经济效益和肥料利用率。 【结果】 依据QUEFTS模型分析，生产1 t籽粒，地上部氮、磷和钾养分需求量春玉米分别为15.9、4.1和13.8 kg，夏玉米分别为17.8、4.0和15.8 kg；玉米主产区氮、磷和钾肥的平均产量反应春玉米分别为2.9、1.5和1.4 t/hm2，夏玉米分别为1.9、1.1和1.1 t/hm2；氮、磷和钾肥平均农学效率春玉米分别为15.0、18.9和16.1 kg/kg，夏玉米分别为10.8、16.8和12.3 kg/kg；土壤氮、磷和钾养分对产量的贡献率春玉米分别为73%、86%和87%，夏玉米分别为79%、87%和88%。田间校验结果显示，与FP和ST处理相比，NE处理分别减施氮肥用量29.3%和14.3%，减施磷肥用量17.3%和7.5%；增加玉米产量0.4和0.1 t/hm2，提高经济效益797和354元/hm2；提高氮肥利用回收率10.6和3.8个百分点，提高农学效率4.6和2.0 kg/kg；提高磷肥回收利用率8.0和3.1个百分点，提高农学效率6.5和1.5 kg/kg；提高钾肥回收利用率9.6和3.4个百分点，提高农学效率0.8和0.3 kg/kg。 【结论】 经过验证，利用基于产量反应和农学效率大数据建立的玉米养分专家系统进行施肥推荐，较基于土壤测试的推荐施肥方法节省了肥料用量，提高了玉米产量、经济效益和养分利用率，是适合我国国情的玉米轻简高效推荐施肥方法。 Abstract:【Objectives】 Maize production is characterized by high yield and intensive fertilizer input, requires scientific fertilizer recommendation for high yield as well as fertilizer use efficiency and profit. We constructed an intelligent fertilizer recommendation method for maize based on large number of yield response and agronomic efficiency data, and carried out field experiments to calibrate and verify the availability of the recommendation. 【Methods】 The data were collected by searching key worlds/phrases “maize”, “maize + yield”, “maize + nutrient uptake”, and “maize + fertilizer use efficiency” from the multi-year/point maize field fertilizer experiments,including those supported by International Plant Nutrient Institute (IPNI) China Program, carried out by our research group, and published in the relevant articles. The QUEFTS model was used to analyze the nutrient uptake characteristics, yield response under optimized fertilization, fertilizer agronomic efficiency, and the intrinsic relationships among the indices, to build the Nutrient Expert (NE) system for maize. Totally 803 field experiments were conducted in the maize producing areas around China from 2010 to 2019 to validate and calibrate the precision of the NE system. All the field experiment composed of six fertilization treatments: recommendation based on NE (NE), farmers’ practices (FP), conventional recommendation based on soil testing (ST), and omission N, omission P and omission K treatments based on NE. Fertilizer application rate, maize yield, economic benefit, fertilizer use efficiency were investigated. 【Results】 Based on QUEFTS model analysis, the aboveground N, P and K nutrient requirements to produce 1 ton of grain yield were 15.9, 4.1 and 13.8 kg for spring maize and 17.8, 4.0 and 15.8 kg for summer maize, respectively. The average yield responses to N, P and K fertilizer were 2.9, 1.5 and 1.4 t/hm2 for spring maize and 1.9, 1.1 and 1.1 t/hm2 for summer maize. The agronomic efficiencies of N, P and K fertilizer were 15.0, 18.9 and 16.1 kg/kg for spring maize and 10.8, 16.8 and 12.3 kg/kg for summer maize, respectively. The soil N, P and K contribution to yield reached 73%, 86% and 87% for spring maize, and 79%, 87% and 88% for summer maize, respectively. The field validation results showed that, the NE treatment applied 29.3% and 14.3% less N fertilizer, 17.3% and 7.5% less P fertilizer than FP and ST treatments, but increased yield by 0.4 and 0.1 t/hm2, net profit by 797 and 354 yuan/hm2, N recovery use efficiency by 10.6 and 3.8 percentage points, and agronomic efficiency by 4.6 and 2.0 kg/kg; increased P recovery use efficiency by 8.0 and 3.1 percentage points, and agronomic efficiency by 6.5 and 1.5 kg/kg; increased K recovery use efficiency by 9.6 and 3.4 percentage points, and agronomic efficiency by 0.8 and 0.3 kg/kg, respectively. 【Conclusions】 The Nutrient Expert for maize exhibited obviously higher fertilizer reduction and benefit enhancement effect than the conventional soil testing recommendation method, indicating its operability and availability as a simple and precise fertilizer recommendation method in maize production around China. -
图 1 QUEFTS模型模拟的不同潜在产量玉米地上部最佳养分吸收量
Figure 1. The optimum nutrient requirements simulated by QUEFTS model under different potential yields of maize
图 2 玉米产量反应和农学效率分布
Figure 2. The distribution of yield response and agronomic efficiency of maize
图 3 玉米产量反应和农学效率关系
Figure 3. The relationship between yield response and agronomic efficiency of maize
图 5 不同施肥方法玉米施用量比较
Figure 5. Comparison of fertilizer application rate under different methods for maize
图 6 不同施肥方法下玉米产量和净效益比较
Figure 6. Comparison of grain yield and net profit of maize among the fertilization methods
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