Characteristics of middle-season rice yield, fertilizer increase yield effect and use efficiency in the Yangtze Valley
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摘要:目的
探究优化施肥条件下长江流域中稻施用氮、磷和钾肥的产量反应、增产效应和利用率特征，为该区域的肥料调控、解决施肥不合理等问题，及促进水稻的肥料高效利用和清洁生产提供科学依据。
方法数据来源于国际植物营养研究所于2000—2017年在我国长江流域开展的水稻田间试验及在中国知网数据库通过字段或字段组合 (水稻、水稻 + 产量及水稻 + 肥料利用率等) 检索到的此时间段内有关长江流域中稻田间试验的论文，共采集到2165组田间试验数据。试验处理包括：优化施肥处理，农民习惯施肥处理，以及在此基础上的不施氮、不施磷和不施钾肥处理，以探究长江流域各省 (市) (四川、云南、贵州、重庆、湖北、安徽、江苏、浙江和上海) 中稻在优化施肥下的可获得产量、产量反应、相对产量、农学效率和偏生产力特征。
结果我国长江流域中稻优化施肥技术平均产量为9.3 t/hm2，其中安徽省的平均产量最高，为10.1 t/hm2，湖北省最低，平均为8.7 t/hm2。施用氮、磷和钾肥的平均产量反应分别为2.1、0.8和0.9 t/hm2，平均相对产量分别为0.76、0.91和0.90。优化施肥处理下氮、磷和钾肥的平均农学效率分别为11.3、11.3和9.2 kg/kg，平均偏生产力分别为49.8、126.7和92.9 kg/kg。与农民习惯施肥措施相比，优化施肥平均增产0.7 t/hm2，增幅为8.3%；氮、磷和钾肥的农学效率分别增加了4.5、5.0和3.4 kg/kg；氮肥偏生产力提高了10.0 kg/kg。
结论优化施肥有效提高了长江流域中稻的产量和肥料利用率，施用氮、磷和钾肥对长江流域水稻产量的贡献率分别达到了24%、9%和10%，但各省市间存在差异性且省市内的变异较大。水稻产量高低与肥料平衡施用紧密相关，但长江流域水稻生产存在着氮肥施用过量，钾肥施用不足的现象，优化养分管理策略对提高该区域水稻产量和肥料利用率具有重要意义。
Abstract:ObjectiveThis study was designed to examine irrational fertilization in rice production regions in the Yangtze Valley. Rice yield response to nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) fertilizer application and fertilizer use efficiency under optimized fertilization conditions were summarized. Our study provides a scientific basis for regulating fertilizer allocation, optimizing the application, and promoting effective production.
MethodsThe data in this article were derived from the field experiments conducted by the International Plant Nutrition Institute in the Yangtze Valley from 2000 to 2017 and published papers on rice field trials. The latter was obtained by searching field or combination of fields (rice, rice + yield and rice+ fertilizer utilization rate) in the CNKI database, giving 2165 field trials. The experimental treatments include optimal fertilization, farmers' practices, and N, P or K omission treatments. These treatments were intended to explore the characteristics of potential rice yield, relative yield, agronomic efficiency and partial factor productivity in the Yangtze Valley provinces (cities) (Sichuan, Yunnan, Guizhou, Chongqing, Hubei, Anhui, Jiangsu, Zhejiang, and Shanghai).
ResultsThe average yield of middle-season rice in the Yangtze Valley under optimal fertilization treatment was 9.3 t/hm2. Anhui Province had the highest average yield (10.1 t/hm2), and Hubei Province recorded the lowest average yield of 8.7 t/hm2. The average yield response and relative yield of N, P and K fertilizer application were 2.1, 0.8 and 0.9 t/hm2, and 0.76, 0.91, and 0.90, respectively. Under the optimal fertilization treatment, the average agronomic efficiency and partial factor productivity of N, P and K fertilizers were 11.3, 11.3, and 9.2 kg/kg, and 49.8, 126.7, and 92.9 kg/kg, respectively. Compared to farmers' fertilization practices, optimal fertilization increased the average yield by 0.7 t/hm2, accounting for 8.3% of farmers practices. The agronomic efficiency of N, P and K fertilizers increased by 4.5, 5.0, and 3.4 kg/kg, respectively, and the partial factor productivity of N fertilizer application increased by 10.0 g/kg.
ConclusionsOptimal fertilization effectively increased the yield and fertilizer use efficiency of middle-season rice in the Yangtze Valley. The contribution of N, P and K fertilizers to rice yield in the Yangtze Valley reached 24%, 9%, and 10%, respectively. However, there are differences among provinces (cities) and significant variation within the province. The rice yield is closely related to the balanced application of fertilizers. However, there was excessive N fertilizer application and insufficient K fertilizer application in the rice production of the Yangtze Valley. Optimizing nutrient management strategies is of great significance to improve rice yield and fertilizer use efficiency in this region.
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Keywords:
- Yangtze Valley /
- middle-season rice /
- yield response /
- fertilizer use efficiency /
- relative yield
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水稻作为我国65%以上人口的主食[1-2]，其产量高低直接影响我国粮食安全，并与社会稳定息息相关[1]。长江流域作为我国重要的水稻生产基地，其水稻播种面积和产量分别达到了1204.1万hm2和8936.5万t，分别占全国水稻总播种面积和总产量的39.1%和42.0%[3]。合理施肥显著促进了水稻生长和养分吸收，进而提高了产量[4-5]。然而调查结果显示，农民为了追求水稻高产，长期盲目大量施用化肥，不仅增加了生产成本，还造成肥料养分大量流失，破坏了生态环境[6-13]。诸多学者开展了施肥对提高水稻产量和肥料利用率方面的研究，如刘振兴等[14]研究表明，施用肥料对水稻增产贡献率达35.4%，其中化肥的增产贡献率占总增产贡献率的70%；张鸿等[15]研究了四川盆地西部平原一季中稻最佳肥料效应，表明均衡施用氮、磷和钾肥能够显著提高水稻产量。王伟妮等[16-18]在湖北省的田间试验表明，在当前生产条件下施用氮、磷和钾肥的增产效应分别为1717、774和679 kg/hm2。晏娟等[19]研究表明太湖地区水稻经济适宜施氮量为209 kg/hm2，在当地品种、气候以及生产管理条件下，水稻产量可达到8.2 t/hm2。然而，这些研究主要集中在某一地点或某一地区，而不同区域间的产量和施肥增产效应存在一定差异。长江流域作为我国中稻的重要产区，系统分析该区域多点或多地可获得产量、施肥的增产效应和肥料利用率特征参数，将有助于优化水稻养分管理措施，提高水稻的综合效益，但目前区域参数的综合分析还少有报道。本研究通过汇总分析我国长江流域开展的2165组水稻田间试验，探究优化施肥下中稻产量、肥料增产效应和肥料利用率特征，以期为长江流域中稻推荐施肥和优化养分管理措施提供数据支撑，促进水稻高产，减少化肥损失，降低环境污染。
1. 材料与方法
本研究区域为长江流域中稻种植区的各省市，试验数据按照长江上游至下游流经的省市，即四川、云南、贵州、重庆、湖北、安徽、江苏、浙江和上海的顺序进行归纳整理分析。
1.1 数据来源
本研究的试验数据来源于国际植物营养研究所中国项目组于2000—2017年在中国长江流域开展的水稻田间试验，以及此期间在学术期刊上公开发表的文章，其中文献数据来源于中国知网数据库，通过检索关键词及关键词组合“水稻”、“水稻 + 产量”及“水稻 + 肥料利用率”等得到相关中文文献，共计2165组田间试验，所有数据均来自于田间试验。试验涵盖了长江流域中稻的主要种植区域，轮作制度为小麦或油菜与水稻轮作，试验类型主要包括“3414”试验、不同肥料用量试验、减素试验等，处理包括优化施肥处理、农民习惯施肥处理、以及基于这两个处理的不施氮、不施磷和不施钾处理等。长江流域中稻产区的试验点气候和土壤理化性状见表1。
表 1 长江流域中稻试验点信息Table 1. The soil characteristics of experimental sites in middle-season rice growing-region in Yangtze Valley省份
Province样本数
No. of
samples土壤类型
Soil type降雨量
Precipitation
(mm)pH 有机质
Organic matter
(g/kg)碱解氮
Alk.-hydr. N
(mg/kg)速效磷
Olsen-P
(mg/kg)速效钾
Available K
(mg/kg)四川
Sichuan192 潮土、棕壤土、水稻土
Fluvo-aquic soil, Brown soil, Paddy soil900～2400 5.1～8.2 1.1～36.6 42.2～248.0 2.2～51.4 37.9～251.0 云南
Yunnan108 水稻土、红壤土、紫色土
Paddy soil, Red soil, Purple soil600～1000 5.0～8.7 2.2～49.8 44.8～309.2 3.0～89.9 45.0～268.7 贵州
Guizhou282 黄壤土、紫色土
Yellow earth, Purple soil700～1400 4.1～8.0 1.0～63.1 39.2～253.6 2.3～109.0 15.0～373.0 重庆
Chongqing16 黄壤土、水稻土、紫色土
Yellow earth, Paddy soil, Purple soil900～1600 5.1～8.1 1.2～38.7 78.5～181.0 2.5～63.7 58.7～150.0 湖北
Hubei239 潮土、黄棕壤、棕壤土
Fluvo-aquic soil, Yellow-brown soil,
Brown soil1100～1300 4.9～8.2 0.9～49.8 79.9～233.0 3.0～90.3 41.4～250.9 安徽
Anhui194 潮土、水稻土
Fluvo-aquic soil, Paddy soil1200～2200 4.1～7.7 1.3～28.4 11.2～251.0 1.2～42.5 43.0～194.2 江苏
Jiangsu821 棕壤土、水稻土、潮土
Brown soil, Paddy soil, Fluvo-aquic soil900～1400 5.0～8.3 1.1～55.8 50.5～200.0 2.8～67.2 42.3～278.7 浙江
Zhejiang169 水稻土、红壤土
Paddy soil, Red soil1500～1600 4.0～8.4 1.6～52.6 62.7～180.0 3.4～137.0 23.0～354.0 上海
Shanghai144 黄棕壤、水稻土、紫色土
Yellow-brown soil, Paddy soil,
Purple soil1200～1500 5.6～8.5 1.2～39.1 38.2～182.0 6.6～109.4 45.6～247.1 1.2 数据分析与统计
本研究中，采用在田间或试验站的试验条件下可以获得的最大产量来表征优化施肥处理产量。使用产量反应表征肥料的增产效应，相对产量表征土壤的基础养分供应能力，农学效率和偏生产力表征肥效[20-21]。以氮为例计算公式如下 (磷、钾计算同氮)：
氮产量反应 = 氮磷钾全施处理产量–不施氮处理产量；
氮相对产量 = 不施氮处理产量/氮磷钾全施处理产量；
氮农学效率 (kg/kg) = (氮磷钾全施处理产量–不施氮处理产量) /施氮量，氮、磷和钾分别为N、P2O5和K2O；
氮偏生产力 (kg/kg) = 氮磷钾全施处理产量/施氮量，氮、磷和钾分别为N、P2O5和K2O。
采用Microsoft Excel 2010和Sigmaplot 12.5对数据进行计算和图表绘制，用SPSS 17对数据进行方差分析，采用LSD最小极差法在0.05水平上进行多重比较。
2. 结果与分析
2.1 可获得产量分布特征
图1显示，长江流域中稻平均可获得产量为9.3 t/hm2，各省市间的可获得产量变异较大，其变化范围在3.7～16.1 t/hm2，但各省市内的变异系数均在20%以内。下游的可获得产量整体高于上游，其中安徽省的可获得产量最高，平均为10.1 t/hm2，其次为贵州省 (10.0 t/hm2)、云南省 (10.0 t/hm2)和江苏省 (9.5 t/hm2)，而浙江省和重庆市均为8.9 t/hm2，四川省平均产量为8.8 t/hm2，湖北省最低，平均为8.7 t/hm2。
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图 1 长江流域各省(市)中稻可获得产量比较[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]Figure 1. Comparison of potential yield of middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley2.2 产量反应和相对产量分布特征
图2显示，长江流域中稻施用氮、磷和钾肥的平均产量反应分别为2.1、0.8和0.9 t/hm2，氮肥产量反应显著高于磷肥和钾肥的产量反应 (图2)。其中四川省、云南省、贵州省和浙江省氮肥产量反应的变异系数均超过50%，各省(市)氮肥产量反应高于3.5 t/hm2的样本占总样本数的19.6%，处于1.5～3.5 t/hm2的样本占总样本数的55.6%。上海市平均氮肥产量反应高于其他省市，为3.1 t/hm2，其次为江苏省、安徽省和湖北省，分别为2.8、2.5和2.2 t/hm2，浙江省、云南省、四川省、贵州省和重庆市氮肥产量反应均值较为接近，分布范围在1.6～1.8 t/hm2。对于磷肥产量反应，除重庆市和安徽省外，其余各省市磷肥产量反应变异系数均超过60%。重庆市的平均磷肥产量反应最高，为1.1 t/hm2，其次为云南省和贵州省，均为1.0 t/hm2，浙江省和上海市平均磷肥产量反应最低，且均为0.5 t/hm2，其他省份磷肥产量反应均值介于0.6～0.9 t/hm2。贵州省的平均钾肥产量反应最高，为1.3 t/hm2，其次为江苏省和安徽省，均为1.1 t/hm2，其余省市钾肥产量反应均值介于0.6～0.9 t/hm2。近20%样本的氮肥产量反应超过3.5 t/hm2，说明优化氮肥管理在提高长江流域水稻产量方面发挥着重要作用，较高的磷和钾产量反应变异系数表明水稻生产磷肥和钾肥的施用需开展差异化管理。
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图 2 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥产量反应[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]Figure 2. Comparison of yield response to N, P, and K fertilizer application for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley图3显示，长江流域中稻优化施用氮、磷和钾肥的平均相对产量分别为0.76、0.91和0.90。各省市相对产量变异系数较小，均低于20%。云南省平均氮肥相对产量最高，为0.82；上海市平均氮肥相对产量最低，为0.65；其余省市氮肥相对产量较为接近，介于0.72～0.80，说明优化施氮在上海市具有较高的增产效应，达到了35%。各省市磷肥相对产量变异系数在4%～13%，其中四川省、浙江省和上海市平均磷肥相对产量最高，均为0.94；重庆市平均磷肥相对产量最低，为0.85；其余各省平均磷肥相对产量介于0.88～0.92。各省市钾肥相对产量变异系数处于4%～11%，其中湖北省和四川省钾肥相对产量最高，平均为0.94；贵州省钾肥相对产量最低，平均为0.86，其余省市钾肥相对产量介于0.87～0.93。一些省份的磷肥和钾肥的相对产量已经超过1.0，如湖北省和浙江省，说明在这些省份的一些地区施用磷和钾肥不是主要的养分限制因子，土壤中养分即可满足水稻养分需求。总体而言，长江流域中稻施用氮、磷和钾肥对产量的贡献率分别为24%、9%和10%。
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图 3 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥相对产量[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]Figure 3. Comparison of the relative yield of N, P, and K fertilizer application for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley2.3 农学效率和偏生产力特征
图4结果表明，优化施肥下长江流域中稻施用氮和磷肥的平均农学效率均为11.3 kg/kg，钾肥农学效率平均为9.2 kg/kg。氮肥农学效率处于6.5～18.5 kg/kg的样本占总样本的73.5%，其变异系数在19.7%～60.4%，其中安徽省的氮肥农学效率最高，平均为13.7 kg/kg；其次为湖北省，氮肥农学效率平均为13.5 kg/kg。江苏省、上海市、四川省和重庆市氮肥农学效率平均值较为接近，分别为11.8、11.4、11.0和10.1 kg/kg；云南省和浙江省氮肥农学效率平均值最低，分别为9.6和9.4 kg/kg。重庆市磷肥农学效率平均值最高，达到了16.4 kg/kg；其次为安徽省、湖北省、江苏省和贵州省，磷肥农学效率分别为14.7、13.1、12.5和10.9 kg/kg。除重庆市外，其余省市的磷肥农学效率的变异系数均超过60%，江苏省的变异系数甚至超过70%，说明磷肥施用更加应因地制宜。云南省、浙江省和四川省磷肥农学效率无显著差异，分别为9.5、9.2和8.1 kg/kg；而上海市的磷肥农学效率最低，平均为7.0 kg/kg。重庆市的钾肥农学效率平均值最高，为14.6 kg/kg；其次是安徽省和江苏省，分别为10.5和10.1 kg/kg；最低的是浙江省，钾肥农学效率仅有5.5 kg/kg；其余省市的钾肥农学效率平均值介于7.7～9.0 kg/kg，且无显著差异。
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图 4 长江流域各省(市)中稻氮、磷、钾肥农学效率[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]Figure 4. Comparison of agronomic efficiency of N, P, and K for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley优化施肥下长江流域中稻施用氮、磷和钾肥的平均偏生产力分别为49.8、126.7和92.9 kg/kg (图5)。各省市氮肥偏生产力的变异系数在19.4%～36.2%；其中贵州省氮肥偏生产力最高且显著高于其他省市，平均为60.9 kg/kg；上海市氮肥偏生产力最低，平均为30.9 kg/kg，其余省市氮肥偏生产力介于30.9～57.5 kg/kg。各省市磷肥偏生产力变异系数位于27.3%～51.3%，上海市的磷肥偏生产力最高，平均为172.2 kg/kg，显著高于其余省市；其次为浙江省、安徽省和江苏省，磷肥偏生产力平均分别为157.5、135.5和133.0 kg/kg；贵州省磷肥偏生产力最低，平均仅为93.4 kg/kg；其余省市平均磷肥偏生产力介于102.5～118.0 kg/kg。各省市钾肥偏生产力的变异系数范围为31.9%～60.7%，其中有78.2%的样本介于54.2～173.6 kg/kg；上海市钾肥偏生产力显著高于其他省市，平均为126.5 kg/kg；贵州省钾肥偏生产力最低，平均为72.2 kg/kg，其余省市无显著差异，介于82.5～97.0 kg/kg。
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图 5 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥偏生产力[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]Figure 5. Comparison of fertilizer partial productivity of N, P, and K for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley2.4 优化施肥措施与农民习惯施肥措施比较
采用同时具有优化施肥与农民习惯施肥措施的试验 (n = 599，其中四川9个、云南13个、贵州35个、重庆19个、湖北76个、安徽128个、江苏281个、浙江22个、上海16个) 分析优化施肥与农民习惯施肥措施下的产量和肥料利用率差异。结果 (表2) 显示，优化施肥措施显著提高了长江流域中稻产量，平均增加了0.7 t/hm2，平均增幅为7.7%；氮肥用量显著降低，平均减施了13.6%；显著提高了农学效率，氮、磷、钾肥农学效率平均分别增加了4.5、5.0和3.4 kg/kg；显著提高了氮肥偏生产力，平均提高了10.0 kg/kg。由于优化施肥措施显著增加了磷肥和钾肥的用量，因而磷钾肥的偏生产力降低。
表 2 优化施肥和农民习惯施肥产量及利用率比较Table 2. Comparison of grain yield and nutrient use efficiency between optimal fertilizer practice and farmers’ practice参数 Parameter 优化施肥措施 Optimal practice 农民习惯施肥措施 Farmers’ practice 产量 Yield (t/hm2) 9.1 ± 1.2 a 8.4 ± 1.2 b 施氮量 Fertilizer N application (kg/hm2) 206.7 ± 65.9 b 239.4 ± 70.4 a 施磷量 Fertilizer P2O5 application (kg/hm2) 79.6 ± 37.0 a 73 ± 37.2 b 施钾量 Fertilizer K2O application (kg/hm2) 110.4 ± 52.3 a 83.5 ± 47.0 b 氮肥农学效率 Agronomic efficiency of N (kg/kg) 12.5 ± 5.8 a 8.0 ± 4.9 b 磷肥农学效率 Agronomic efficiency of P (kg/kg) 12.1 ± 11.0 a 7.1 ± 12.6 b 钾肥农学效率 Agronomic efficiency of K (kg/kg) 8.9 ± 7.6 a 5.5 ± 8.2 b 氮肥偏生产力 Partial factor productivity of N (kg/kg) 48.2 ± 15.6 a 38.2 ± 12.8 b 磷肥偏生产力 Partial factor productivity of P (kg/kg) 131.6 ± 53.1b 135.85 ± 58.3 a 钾肥偏生产力 Partial factor productivity of K (kg/kg) 96.9 ± 46.0 b 115.5 ± 51.8 a 3. 讨论
3.1 土壤基础养分供应对肥料增产效应的影响
施肥是增加作物产量的重要措施之一，本研究中长江流域优化施肥下中稻的平均可获得产量与农民习惯施肥措施相比，增加了0.7 t/hm2，增产率达7.7%。肥料的增产效应与土壤养分供应能力密不可分，作物的可获得产量可以分为两部分，一部分为土壤基础肥力可获得的产量，包括土壤基础养分供应和环境中带入的养分而获得的产量，一部分为施肥后增加的产量。有研究表明，通过培育和提升土壤基础地力可以在保证作物目标产量的同时适当降低肥料施用量[22]。本研究中采用相对产量表示土壤的养分供应能力，表明我国长江流域中稻种植区土壤的氮、磷和钾养分供应能力对产量的平均贡献率分别为76%、91%和90%，说明此区域中稻的产量构成对土壤养分有较大的依赖，施用氮、磷和钾肥对产量的贡献率分别为24%、9%和10%。而在长江流域，因水稻的品种、施肥量、土壤基础肥力及气候等因素间的差异，使得不同区域间产量具有显著差异。
相对产量可以表征土壤的基础养分供应能力，而产量反应则可以反映施肥的增产效应[23-24]。本研究中氮肥产量反应显著高于磷肥和钾肥产量反应，表明氮素是限制长江流域水稻产量的首要养分因素。产量反应越高，相对产量越低，表明土壤基础养分供应越低，反之亦然[25]。本研究中除安徽省和上海市外，其余省市的磷肥相对产量和钾肥相对产量的最高值已经达到甚至超过1.0，表明一些地区的土壤具有较高的磷和钾的养分供应能力，施用磷肥和钾肥的增产效果不明显，但一些地区的磷肥和钾肥的产量贡献率可达到30%以上，因此需要根据地区实际土壤情况，合理配置氮磷钾肥的用量，将有助于优化肥料施用并提高肥料效应。
3.2 优化施肥对水稻肥料利用率的影响
当前我国水稻施肥普遍存在氮肥施用量偏高，养分投入比例失衡，施用时期不合理等问题，导致肥料利用率不高、肥料损失严重，并造成生态环境污染从而威胁到农业可持续发展[26]。作物施肥后的肥料增产效应在没有养分测试的情况下通常采用农学效率进行表征。Cassman等[27]研究表明，菲律宾旱季水稻的氮肥农学效率为15.0～8.0 kg/kg，Ladha等[28]研究得出世界平均氮肥的农学效率为22.0 kg/kg。本研究中长江流域中稻在优化施肥措施下施用氮、磷和钾肥的平均农学效率分别为11.3、11.3和9.2 kg/kg，而与农民习惯施肥措施相比，分别提高了36.1%、41.1%和38.2%，这与闫湘等[29]对全国19个省区的水稻进行总结和研究的结果较为接近，其研究中施用氮、磷和钾肥的农学效率分别为11.3、9.1和7.2 kg/kg，这表明优化施肥措施显著提高了肥料利用效率，但是远低于世界平均水平，表明该区域水稻的农学效率还有进一步提高的潜力。肥料偏生产力是在缺少空白处理和养分吸收数据的情况下经常采用的一种施肥效应评价指标[23, 30]，但偏生产力的高低与施肥量直接相关。本研究中，优化施肥与农民习惯施肥相比，氮肥偏生产力提高了20.8%，但磷肥和钾肥的偏生产力有所降低，这主要是因为优化施肥处理比农民习惯施肥措施的磷肥和钾肥用量分别提高了8%和24%，主要集中在贵州、江苏、安徽和云南等省份。黄晶等[31]的研究得出我国稻区氮素平均偏生产力为45.0 kg/kg；安宁等[32]在长江流域主要省份开展田间试验，得出最佳养分管理技术下的水稻氮肥偏生产力平均为50.8 kg/kg，这与本研究中的长江流域优化施肥下的水稻氮肥偏生产力较为接近 (49.8 kg/kg)，但都显著高于农民习惯施肥措施。
优化施肥并不是降低肥料用量，而是实现各种营养元素间的平衡。有研究表明，在长江中下游平原稻-麦轮作体系下施用氮、磷和钾肥分别为168、75和120 kg/hm2时，水稻产量可达到8.3 t/hm2，显著高于习惯施肥处理产量[33]。Qiao等[34]在太湖地区的研究表明施用81 kg/hm2等量的磷肥和钾肥时，即可满足作物需求，达到最大的产投比。曾祥明[26]和侯云鹏等[35]的研究都表明，与农民习惯施肥相比，优化施肥处理的氮肥农学效率和偏生产力均得到提高。优化施肥可以降低水稻产量对土壤基础养分的依赖，提高肥料利用率。本研究中，优化施肥处理的施氮量显著低于农民习惯施肥措施，降低了13.6%，但提高了磷肥和钾肥用量，而产量增加了7.7%。但不同区域的优化施肥量范围存在很大差异，如在长江流域上游地区其氮、磷和钾肥平均需求范围分别为150～180、70～120和70～130 kg/hm2，而中游和下游则分别需要180～250、60～90和80～120 kg/hm2。然而在生产中不仅施肥量影响着肥料的利用效率，地区的气候、水文和土壤等也是重要影响因素，因此将水稻生长条件与人为的养分管理措施结合起来，进行科学规划管理，才能更进一步增加水稻产量及提高肥料利用率。
3.3 养分管理协同优化
优化施肥措施能够显著提高长江流域水稻产量，但为了维持水稻高产和肥料利用效率的进一步提高，还需从水稻品种、土壤肥力、施肥方式及耕作措施等方面进行综合考虑。如与农民习惯施肥措施相比，通过优化施肥后的水稻产量可提高3.3%，而在此基础上通过增加密度，其水稻产量可进一步提高11.2%，而氮肥偏生产力可提高29.0%[36]；在等量肥料投入的情况下，采用侧深施肥后的水稻产量和氮肥回收率分别可提高11.5%和34.8%[37]。在当前化肥减施措施中，应用缓控释肥料是常见的措施之一。研究表明，在推荐用量下，应用控释肥料可以在降低33.0%～45.8%氮素损失的同时，降低施肥次数，而且水稻产量可提高15.1%～32.6%[38]；与普通尿素一次性基施相比，应用控释氮肥后的早稻和晚稻产量增幅可分别达到32.6%和15.4%，氮肥表观利用率提高60%以上，农学效率可提高5.4～18.2 kg/kg[39]。有机替代是另一种重要的化肥减施措施，其可以在减少化肥投入的同时，培肥土壤，实现高产高效。研究表明，与单施化肥相比，施氮量为240 kg/hm2时，在有机替代10%～20%氮肥条件下，其产量可提高9.5%，氮肥利用率可提高51%[40]。侯红乾等[41]得出在等氮量下，较单施化肥相比，有机无机肥配施的水稻增产幅度在2.5%～5.7%，且氮肥的农学效率和偏生产力均显著提高。除此之外，如新型抑制剂、土壤改良剂及炭基肥等在提高水稻产量和减少化肥投入上起到一定积极作用[42-43]。本研究主要分析了长江流域施肥量对水稻产量和肥料利用率的影响，如果将土壤状况、水稻种植模式和肥料调控措施等综合考虑，从不同角度结合当下实际状况对水稻种植进行集约化管理，将有效促进我国长江流域水稻的高产高效生产。
4. 结论
优化施肥措施下长江流域各省市中稻产量存在差异性，其中以安徽省的产量最高。整体来看，长江流域中稻的氮、磷和钾平均产量反应分别为2.1、0.8和0.9 t/hm2，平均农学效率分别为11.3、11.3和9.2 kg/kg，平均偏生产力分别为49.8、126.7和92.9 kg/kg。与农民习惯施肥措施相比，优化施肥措施显著提高了水稻产量，平均增加了0.7 t/hm2，氮、磷和钾肥的农学效率增幅均超过35%，氮肥的偏生产力增幅超过20%。合理施用氮磷钾肥的优化施肥模式可以显著增加水稻产量和提高肥料利用率。
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图 1 长江流域各省(市)中稻可获得产量比较
[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]
Figure 1. Comparison of potential yield of middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley
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图 2 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥产量反应
[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]
Figure 2. Comparison of yield response to N, P, and K fertilizer application for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley
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图 3 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥相对产量
[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]
Figure 3. Comparison of the relative yield of N, P, and K fertilizer application for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley
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图 4 长江流域各省(市)中稻氮、磷、钾肥农学效率
[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]
Figure 4. Comparison of agronomic efficiency of N, P, and K for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley
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图 5 长江流域各省(市)中稻氮、磷和钾肥偏生产力
[注（Note）：中间实线代表中值，短线代表均值，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90%和10%的数值、95%和5%的数值；不同字母表示差异达5%显著水平。The middle solid line represents the median value and the short line represent the mean value, the upper and lower edges of the box, the upper and lower solid lines, and the solid circle represent the upper and lower 25% values, the 90% and 10% values, the 95% and 5% values. Different letters above the bars represent the significant difference of 5%. SC—Sichuan; YN—Yunnan; GZ—Guizhou; CQ—Chongqing; HB—Hubei; AH—Anhui; JS—Jiangsu; ZJ—Zhejiang; SH—Shanghai.]
Figure 5. Comparison of fertilizer partial productivity of N, P, and K for middle-season rice among the provinces (cities) in Yangtze Valley
表 1 长江流域中稻试验点信息
Table 1 The soil characteristics of experimental sites in middle-season rice growing-region in Yangtze Valley
省份
Province样本数
No. of
samples土壤类型
Soil type降雨量
Precipitation
(mm)pH 有机质
Organic matter
(g/kg)碱解氮
Alk.-hydr. N
(mg/kg)速效磷
Olsen-P
(mg/kg)速效钾
Available K
(mg/kg)四川
Sichuan192 潮土、棕壤土、水稻土
Fluvo-aquic soil, Brown soil, Paddy soil900～2400 5.1～8.2 1.1～36.6 42.2～248.0 2.2～51.4 37.9～251.0 云南
Yunnan108 水稻土、红壤土、紫色土
Paddy soil, Red soil, Purple soil600～1000 5.0～8.7 2.2～49.8 44.8～309.2 3.0～89.9 45.0～268.7 贵州
Guizhou282 黄壤土、紫色土
Yellow earth, Purple soil700～1400 4.1～8.0 1.0～63.1 39.2～253.6 2.3～109.0 15.0～373.0 重庆
Chongqing16 黄壤土、水稻土、紫色土
Yellow earth, Paddy soil, Purple soil900～1600 5.1～8.1 1.2～38.7 78.5～181.0 2.5～63.7 58.7～150.0 湖北
Hubei239 潮土、黄棕壤、棕壤土
Fluvo-aquic soil, Yellow-brown soil,
Brown soil1100～1300 4.9～8.2 0.9～49.8 79.9～233.0 3.0～90.3 41.4～250.9 安徽
Anhui194 潮土、水稻土
Fluvo-aquic soil, Paddy soil1200～2200 4.1～7.7 1.3～28.4 11.2～251.0 1.2～42.5 43.0～194.2 江苏
Jiangsu821 棕壤土、水稻土、潮土
Brown soil, Paddy soil, Fluvo-aquic soil900～1400 5.0～8.3 1.1～55.8 50.5～200.0 2.8～67.2 42.3～278.7 浙江
Zhejiang169 水稻土、红壤土
Paddy soil, Red soil1500～1600 4.0～8.4 1.6～52.6 62.7～180.0 3.4～137.0 23.0～354.0 上海
Shanghai144 黄棕壤、水稻土、紫色土
Yellow-brown soil, Paddy soil,
Purple soil1200～1500 5.6～8.5 1.2～39.1 38.2～182.0 6.6～109.4 45.6～247.1 
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表 2 优化施肥和农民习惯施肥产量及利用率比较
Table 2 Comparison of grain yield and nutrient use efficiency between optimal fertilizer practice and farmers’ practice
参数 Parameter 优化施肥措施 Optimal practice 农民习惯施肥措施 Farmers’ practice 产量 Yield (t/hm2) 9.1 ± 1.2 a 8.4 ± 1.2 b 施氮量 Fertilizer N application (kg/hm2) 206.7 ± 65.9 b 239.4 ± 70.4 a 施磷量 Fertilizer P2O5 application (kg/hm2) 79.6 ± 37.0 a 73 ± 37.2 b 施钾量 Fertilizer K2O application (kg/hm2) 110.4 ± 52.3 a 83.5 ± 47.0 b 氮肥农学效率 Agronomic efficiency of N (kg/kg) 12.5 ± 5.8 a 8.0 ± 4.9 b 磷肥农学效率 Agronomic efficiency of P (kg/kg) 12.1 ± 11.0 a 7.1 ± 12.6 b 钾肥农学效率 Agronomic efficiency of K (kg/kg) 8.9 ± 7.6 a 5.5 ± 8.2 b 氮肥偏生产力 Partial factor productivity of N (kg/kg) 48.2 ± 15.6 a 38.2 ± 12.8 b 磷肥偏生产力 Partial factor productivity of P (kg/kg) 131.6 ± 53.1b 135.85 ± 58.3 a 钾肥偏生产力 Partial factor productivity of K (kg/kg) 96.9 ± 46.0 b 115.5 ± 51.8 a
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