趙彥鋒，程道全，巫振富，陳 杰，孫笑梅，閆軍營，梁思源

基于空間分析的河南省小麥?zhǔn)┓蕟栴}診斷與地理優(yōu)化*

趙彥鋒1，程道全2，巫振富3，陳 杰1，孫笑梅2，閆軍營2，梁思源3

（1. 鄭州大學(xué)農(nóng)學(xué)院，鄭州 450001；2. 河南省土壤肥料站，鄭州 450002；3. 鄭州大學(xué)公共管理學(xué)院，鄭州 450001）

基于河南小麥主產(chǎn)區(qū)82個縣2 277個樣點的“不施肥、習(xí)慣施肥、推薦施肥”對照試驗數(shù)據(jù)，在繪制小麥產(chǎn)量圖、施肥量圖、土壤養(yǎng)分圖、肥料農(nóng)學(xué)效率圖基礎(chǔ)上，采用地圖對比法揭示了該區(qū)域氮磷鉀分配的主要問題；采用隨機森林法分析了土壤養(yǎng)分、施肥量、地理要素（氣候和土壤類型）對小麥產(chǎn)量變異的影響力；綜合對照試驗數(shù)據(jù)和多源文獻，確定該區(qū)適宜的小麥氮磷鉀施用范圍，并按“以產(chǎn)定肥”、“因土施肥”原則進行施肥量地理優(yōu)化。結(jié)果表明：該區(qū)農(nóng)民習(xí)慣施氮、磷量普遍偏大，鉀用量局部不足；推薦方案中氮、磷用量未明顯降低，而鉀普遍增加。兩類施肥方式的共同問題是氮磷鉀用量與小麥產(chǎn)量、土壤養(yǎng)分的空間匹配性欠佳。小麥產(chǎn)量變異的主導(dǎo)因素是土壤和氣候資源的地理差異，施肥的影響次之，土壤養(yǎng)分的影響最低；小麥增產(chǎn)量變異同時受地理因素和施肥因素的影響，而與土壤養(yǎng)分豐缺無關(guān)；施肥水平高是土壤養(yǎng)分豐缺與小麥產(chǎn)量關(guān)系較弱的主要原因。根據(jù)小麥產(chǎn)量和土壤養(yǎng)分豐缺，確定氮磷鉀優(yōu)化施用量變化范圍分別為120～210 kg·hm–2、45～105 kg·hm–2和45～120 kg·hm–2；按區(qū)域總量計，氮磷鉀優(yōu)化施用量較地方專家推薦量分別節(jié)約 14.2%、40.0%和39.5%，較農(nóng)民習(xí)慣用量分別節(jié)約20.9%、41.1%和17.5%。

地圖對比；隨機森林；河南??；小麥；施肥優(yōu)化

配方施肥是緩解糧食生產(chǎn)與環(huán)境保護矛盾的重要舉措。隨著各類肥效試驗數(shù)據(jù)的增多[1-13]，近年來出現(xiàn)較多大區(qū)域尺度的施肥配方研究[3-13]。根據(jù)6個長期定位試驗站數(shù)據(jù)，一些學(xué)者研究了華北小麥或小麥-玉米輪作體系適宜氮用量[4-7]?；谖覈←溨鳟a(chǎn)區(qū)近10年601個氮、288個磷和379個鉀的肥效試驗數(shù)據(jù)，Chuan等[8]構(gòu)建了小麥產(chǎn)量反應(yīng)-肥料農(nóng)學(xué)效率方程暨施肥專家模型。吳良全等[10-11]將全國分為四個大區(qū)、十二個亞區(qū)，在2005—2010年4 232個小麥氮磷鉀肥效試驗基礎(chǔ)上以線性回歸模型計算各區(qū)最大效益施氮量和施鉀量，根據(jù)“恒量監(jiān)控法”推薦施磷量。Xu等[13]總結(jié)2001—2015年全國玉米5893個肥效試驗，計算各試驗點養(yǎng)分需求量，進而以克里格插值制作區(qū)域推薦施肥量圖。上述“大配方”研究表明了在全國尺度上施肥效果的差異，但由于分區(qū)范圍大或者肥效試驗點分布密度低，其施肥量的地理適應(yīng)性變化不夠詳細。

制定省域內(nèi)的分區(qū)施肥配方無疑更利于指導(dǎo)施肥實踐，但需要高密度的肥效實驗數(shù)據(jù)為支撐。在“測土配方施肥”項目支持下，我國主要農(nóng)業(yè)縣市曾廣泛開展“三區(qū)對照”示范試驗，積累了大量數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)目前未得到充分分析和應(yīng)用?！叭齾^(qū)對照”即對比不施肥、當(dāng)?shù)剞r(nóng)民習(xí)慣施肥和地方專家推薦施肥下的作物產(chǎn)量反應(yīng)，其目的是為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民提供合理施肥“示范”。三區(qū)對照試驗布置的點位多，覆蓋面廣，但與標(biāo)準(zhǔn)的肥效實驗數(shù)據(jù)相比：三區(qū)對照試驗在空間上布局離散，缺乏可比的、統(tǒng)一的土壤基礎(chǔ)；試驗方案中無施肥水平劃分；未設(shè)置重復(fù)試驗。由于上述特點，推薦施肥效果的空間變異性較大，需要進一步評價和調(diào)整[14]；但“三區(qū)對照”試驗數(shù)據(jù)的特點又決定了難以用統(tǒng)計回歸和插值推繹局部最佳施肥量。

地圖對比通過空間認知判斷宏觀事物變化規(guī)律與聯(lián)系，能突破回歸建模的應(yīng)用限制；而近年來得到廣泛應(yīng)用的隨機森林算法[15-16]在定量解釋空間現(xiàn)象的變異機制方面具有獨特優(yōu)勢[17-18]。本文結(jié)合上述兩種方法分析河南省小麥主產(chǎn)區(qū)“三區(qū)對照”數(shù)據(jù)，旨在研究不同施肥方案下作物產(chǎn)量、施肥量、土壤養(yǎng)分、肥料農(nóng)學(xué)效率等的空間變化與聯(lián)系，評判施肥量豐缺及分配格局的合理性；并通過施肥、土壤養(yǎng)分、土壤和氣候等對小麥總產(chǎn)量和增產(chǎn)量變異的相對影響力分析，揭示肥效空間變異的機制；最后，綜合對比多源文獻，判斷該區(qū)適宜的氮磷鉀用量范圍和土壤氮磷鉀豐缺指標(biāo)，按照“以產(chǎn)定肥”、“因土施肥”原則進行氮磷鉀施肥量地理優(yōu)化，并估算肥料減施的潛力。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)及研究數(shù)據(jù)

研究聚焦河南省東部平原和南陽盆地中心區(qū)，涉及82個農(nóng)業(yè)縣、區(qū)，面積9.23萬km2，海拔高程小于200 m。土壤類型包括潮土、砂姜黑土、褐土和黃褐土（圖1a））。東部平原屬于溫帶大陸性氣候，南陽盆地屬于北亞熱帶氣候與溫帶大陸性氣候過渡區(qū)；自北至南年均溫12～15℃，降水量范圍600～1 000 mm。研究數(shù)據(jù)主要包括：

（1）河南省小麥主產(chǎn)區(qū)2007—2009年“三區(qū)示范”試驗數(shù)據(jù)。共有試驗點位2 277個，試驗統(tǒng)一要求：每個點位包含不施肥、當(dāng)?shù)亓?xí)慣施肥、推薦施肥等三個試驗小區(qū)，小區(qū)面積大于等于200 m2，不設(shè)重復(fù)。不施有機肥；化肥施用：磷鉀肥作為底肥，氮肥按6︰4或7︰3的基肥和追肥比例施用。每個試驗點在小麥播種前采集一個混合土壤樣，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[19]分析土壤有機質(zhì)、pH、全氮、有效磷、速效鉀含量。記錄每個試驗小區(qū)的氮、磷、鉀施肥量；并在收獲期通過畝穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重抽樣調(diào)查估算小麥產(chǎn)量。每個試驗點在小麥生長期間（10月—次年5月）的降水量、0℃以上積溫、10℃以上積溫、光照時數(shù)、蒸發(fā)量等參考最近的氣象站數(shù)據(jù)，由中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）中的逐日氣象資料（http：//data.cma.cn/site/index.html）整理而得；共19個站點（圖1b））。

圖1 研究區(qū)土壤類型（a））和試驗點位置（b））

研究數(shù)據(jù)涉及3個年份，但3個年份無異常氣候現(xiàn)象；考慮到空間分析對數(shù)據(jù)量的要求，將3個年份的調(diào)查數(shù)據(jù)合并分析。

（2）各縣耕地土壤中存在障礙層的土壤資源面積比。將2013年耕地現(xiàn)狀圖與1︰5萬土壤圖疊加，根據(jù)土種記錄計算各縣土壤資源中存在障礙層（砂土層、黏盤層、砂姜層、土層厚度低于50 cm）的耕地土壤面積比。

（3）河南省統(tǒng)計年鑒2013—2017年的各縣小麥平均產(chǎn)量數(shù)據(jù)[20]。

（4）2008—2017年各縣化肥用量統(tǒng)計數(shù)據(jù)[20]。

1.2 研究方法

1.2.1 地圖對比 首先，按式（1）計算肥料農(nóng)學(xué)效率，其中AEN、AEP 和AEK分別代表氮、磷、鉀的農(nóng)學(xué)效率，kg·kg–1。代表施肥處理小麥產(chǎn)量， kg·hm–2；0代表不施肥處理小麥產(chǎn)量，kg·hm–2；代表施肥量，分別用N、P2O5和K2O折純量表示，kg·hm–2。

其次，在變異函數(shù)分析基礎(chǔ)上，通過克里格插值獲取各變量地圖。其中，專家推薦施磷量、土壤有效磷含量、農(nóng)民習(xí)慣施氮量的農(nóng)學(xué)效率、地方專家推薦施氮量和施磷量的農(nóng)學(xué)效率等5個變量的偏基臺值/基臺值為0.17～0.25；而不施肥、習(xí)慣施肥、推薦施肥條件下的小麥產(chǎn)量，習(xí)慣施氮、磷、鉀量，推薦施氮、鉀量，土壤全氮、速效鉀含量，習(xí)慣施磷量和施鉀量的農(nóng)學(xué)效率、推薦施鉀量的農(nóng)學(xué)效率等13個變量的偏基臺值/基臺值為0.25～0.63；上述數(shù)據(jù)符合普通克里格插值應(yīng)用的條件。交叉檢驗表明，克里格預(yù)測值與實測值皮爾森（Pearson）相關(guān)系數(shù)為0.38～0.70，均達到極顯著水平，結(jié)果能較好地表征各要素宏觀變異規(guī)律。

再次，進行地圖對比分析。包括地圖相關(guān)性分析、地圖柵格值相減、地圖疊加分析、地圖規(guī)律目視對比等。

1.2.2 隨機森林（Random Forest，縮寫為RF）分析 將降水量、0℃以上積溫、10℃以上積溫、光照時數(shù)、蒸發(fā)量、土屬名稱、氮磷鉀施用量、土壤有機質(zhì)、土壤全氮、土壤有效磷、土壤速效鉀、土壤pH帶入RF模型，通過袋外數(shù)據(jù)（Out of Bag，簡稱OOB）獲得預(yù)測變量對目標(biāo)變量變異解釋比的無偏估計（式（2））[15-16]。

1.2.3 施肥量地理優(yōu)化 參考有關(guān)文獻確定的本區(qū)土壤氮磷鉀豐缺指標(biāo)，根據(jù)“以產(chǎn)定肥”和“因土施肥”原則，疊加小麥產(chǎn)量格局圖與土壤養(yǎng)分分級圖作為施肥量調(diào)整的空間單元。肥料用量參考已有相關(guān)研究，在界定的區(qū)域施肥量適宜范圍內(nèi)進行線性拉伸：高產(chǎn)低肥區(qū)推薦高用量，高產(chǎn)中肥區(qū)、中產(chǎn)低肥區(qū)推薦中等用量，高產(chǎn)高肥區(qū)、中產(chǎn)中肥區(qū)和低產(chǎn)低肥區(qū)推薦低用量，中產(chǎn)高肥區(qū)、低產(chǎn)高肥區(qū)和低產(chǎn)中肥區(qū)推薦最低用量。

2 結(jié)果與討論

2.1 小麥“三區(qū)對照”施肥量及產(chǎn)量變異的基本特征

表1表明，與農(nóng)民習(xí)慣施肥相比，推薦施肥方案的特點是：氮磷鉀配施的樣點數(shù)量增加并完全排除了氮肥單施的方案；在氮磷組合或者氮磷鉀組合中推薦的施氮量降低、施鉀量增加、施磷量幾乎不變。從圖2a）～圖2f）可知，習(xí)慣施肥模式下氮、磷、鉀施用量主要區(qū)間分別是150～270 kg·hm–2、90～150 kg·hm–2、0～105 kg·hm–2，推薦施肥下分別是150～210 kg·hm–2、90～150 kg·hm–2、90～120 kg·hm–2。根據(jù)圖2估算，推薦的氮、磷、鉀用量分別為習(xí)慣氮、磷、鉀用量的92%、98%和136%。與農(nóng)民習(xí)慣施肥相比，地方專家推薦的氮、磷用量在北、中部普遍減少；氮用量在西南部、磷用量在南部和西南部少數(shù)區(qū)域略有增加；鉀用量在大部分區(qū)域增加。

表1 農(nóng)民習(xí)慣施肥和地方專家推薦施肥氮磷鉀用量的統(tǒng)計特征

注：CF 和RF分別表示習(xí)慣施肥和推薦施肥。下同。Note：CFand RF stands for customary fertilization scheme and recommended fertilization scheme，respectively. The same below.

圖3a）～圖3c）對比表明：（1）不同方案下小麥產(chǎn)量圖高度相似。經(jīng)ArcGIS中波段集統(tǒng)計工具Band Clollection Statistic計算，不施肥與習(xí)慣施肥、推薦施肥小麥產(chǎn)量格局相關(guān)性分別為0.76和0.71；后兩者的相關(guān)性為0.93。（2）不施肥條件下，壤質(zhì)潮土、黏質(zhì)潮土是主要高產(chǎn)區(qū)；低產(chǎn)區(qū)主要分布在砂質(zhì)潮土、褐土、黃褐土和砂姜黑土。與不施肥相比，習(xí)慣施肥的小麥增產(chǎn)幅度為1 200～2 550 kg·hm–2，推薦施肥的小麥增產(chǎn)幅度為1 650～3 000 kg·hm–2；兩種條件下小麥增產(chǎn)量的格局高度相似（圖3d）～圖3e）），主要表現(xiàn)為南部的砂姜黑土、黏質(zhì)潮土區(qū)相對增產(chǎn)量較大。

2.2 施肥量、小麥產(chǎn)量與土壤養(yǎng)分的地圖對比

氮、磷、鉀用量變化圖（圖2 g）～圖2i））與小麥產(chǎn)量變化圖（圖3d）～圖3e））對比表明：（1）在習(xí)慣施氮大于 180 kg·hm–2，磷高于120 kg·hm–2的區(qū)域，推薦方案中氮磷不同程度降低，其中氮減量0～15 kg·hm–2、15～30 kg· hm–2、 30～45 kg·hm–2的區(qū)域均有相當(dāng)分布，磷的減量區(qū)間主要在0～15 kg·hm–2。（2）推薦方案中氮磷減施的同時，鉀肥用量增長，相應(yīng)區(qū)域的小麥產(chǎn)量不同程度增加?？梢娫鍪┾浄适切←渾萎a(chǎn)增加的主要原因。但對比圖4與圖2a）～圖2f）發(fā)現(xiàn)：習(xí)慣施肥和推薦施肥模式下氮、磷、鉀用量與土壤養(yǎng)分豐缺均未很好匹配。習(xí)慣施肥模式下北部有較大面積缺鉀土壤未得到有效的施鉀補給；推薦施肥模式下絕大部分區(qū)域施鉀量增加，但這種補償是普遍性的，與土壤鉀豐缺無很好關(guān)聯(lián)。

習(xí)慣施肥模式下氮、磷、鉀的農(nóng)學(xué)效率均值分別為8.6、16.1、26.1 kg·kg–1，而推薦施肥條件下氮磷農(nóng)學(xué)效率普遍提高，鉀農(nóng)學(xué)效率則有所降低，分別是13.0、21.1、23.3 kg·kg–1。兩種施肥方式下的小麥增產(chǎn)量趨勢均為南高北低，而氮、磷用量趨勢均為北高南低，因此二者農(nóng)學(xué)效率均呈南高北低的變化格局（圖5a）～圖5d））。習(xí)慣施肥方式下中北部區(qū)域施鉀量低，且存在較大面積低鉀土壤，鉀農(nóng)學(xué)效率中間高、東西低（圖5e））；推薦施肥條件下，大部分區(qū)域施鉀量增加，鉀農(nóng)學(xué)效率也轉(zhuǎn)化為南高北低的趨勢（圖5f））。該結(jié)果反映了氮磷鉀供應(yīng)充足時其農(nóng)學(xué)效率主要與小麥區(qū)域產(chǎn)量潛力相關(guān)的事實，也說明施肥量未根據(jù)產(chǎn)量潛力進行合理調(diào)整。

注：圖a）～c）表示習(xí)慣施肥量，圖d）～f）表示專家推薦施肥量，圖g）～i）表示推薦施肥量與習(xí)慣施肥量的差。Note：Fig. a）～c）stand for customary fertilization rate，fig. d）～f）stand for recommended fertilization rate，fig. g）～i）stand for difference between RF and CF in fertilization rate.

2.3 小麥產(chǎn)量變異的主要影響力

根據(jù)隨機森林分析（表2），不施肥條件下，土壤耕層性質(zhì)、施肥、土壤類型和氣候?qū)π←湲a(chǎn)量變異的綜合解釋率為31.2%，剔除土壤耕層參數(shù)后，變異解釋率下降3.2%；剔除土壤和氣候參數(shù)后，變異解釋率下降15.7%，說明小麥基礎(chǔ)地力的差異主要與氣候和土壤類型等地理因素有關(guān)。在習(xí)慣施肥條件下，土壤耕層性質(zhì)、施肥、土壤類型和氣候?qū)π←湲a(chǎn)量變異的綜合解釋率為31.9%，分別剔除土壤耕層性質(zhì)、施肥參數(shù)、土壤類型和氣候后，變異解釋率下降分別為0.2%、3.4%和9.8%；推薦施肥條件下，上述因子對小麥產(chǎn)量變異的綜合解釋率為35.1%，分別剔除土壤耕層性質(zhì)、施肥參數(shù)、土壤類型和氣候，變異解釋率分別下降0、5.3%和10.2%。

圖3 小麥單產(chǎn)變化和施肥增產(chǎn)效應(yīng)

圖4 土壤氮磷鉀含量

習(xí)慣施肥條件下各因子對小麥增產(chǎn)幅度的綜合解釋率為21.8%，剔除土壤耕層參數(shù)后，變異解釋率下降2.6%；剔除施肥因素后，變異解釋率下降7.3%；剔除土壤和氣候參數(shù)后，變異解釋率下降5.9%。推薦施肥條件下各因子對小麥增產(chǎn)幅度的綜合解釋率亦為21.8%，剔除土壤耕層參數(shù)后，變異解釋率反而增長1.5%，說明土壤耕層屬性在推薦施肥條件下對于解釋增產(chǎn)量變異反而有所干擾；剔除施肥因素后，變異解釋率下降5.5%；剔除土壤和氣候參數(shù)后，變異解釋率下降5.3%。綜上，習(xí)慣施肥條件下，施肥因素對小麥增產(chǎn)量的影響略大于土壤和氣候等地理因素，而在推薦施肥條件下，二者的影響基本相當(dāng)；土壤耕層性質(zhì)對于解釋小麥增產(chǎn)量變異的作用較小。

圖5 習(xí)慣施肥方式和推薦施肥方式下氮磷鉀農(nóng)學(xué)效率

表2 不同自變量組合下隨機森林模型對小麥產(chǎn)量變異的解釋比

注：組合1、2、3、4分別表示全部自變量、剔除土壤耕層性質(zhì)的剩余自變量、剔除施肥因素的剩余自變量、剔除土壤類型和氣候因素的自變量。NF表示不施肥。Note：Group1～4 respectively represents that all independent variables，all independent variables except for soil properties of the cultivated layer，all independent variables except fertilization，and all independent variables except soil type and climate variables，respectively and NF represents the scheme of no fertilization.

該結(jié)果定量說明河南小麥產(chǎn)量空間格局主要取決于氣候和土壤等地理資源稟賦的差異，施肥的影響次之。與不施肥處理相比，施肥在提高產(chǎn)量的同時，能降低土壤、氣候等區(qū)域地理因子對總體變異的相對作用；但增產(chǎn)量在小麥總產(chǎn)量構(gòu)成中的比例較低，而且不同施肥條件下小麥增產(chǎn)變異格局高度相似（圖3d）～圖3e））；因此，施肥不能改變小麥產(chǎn)量變異由土壤和氣候主導(dǎo)的宏觀規(guī)律。耕層土壤性質(zhì)對小麥產(chǎn)量變異的影響較小，施肥，尤其是推薦施肥，進一步削弱了土壤耕層性質(zhì)對作物總產(chǎn)量變異和增產(chǎn)量變異的影響力。這說明兩種情況下的施肥量均較大，很大程度削減了作物營養(yǎng)對土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分的依賴。盡管施鉀是推薦施肥條件下小麥進一步增產(chǎn)的主要因素，但推薦施肥條件下施肥因素對小麥產(chǎn)量變異的解釋力反而有所下降，應(yīng)該與盲目增施鉀肥有關(guān)。

綜上分析，研究區(qū)氮磷鉀施用量調(diào)整應(yīng)以小麥的產(chǎn)量空間變異特征為基礎(chǔ)，“以產(chǎn)定肥”；同時，需要降低施用量，以充分利用土壤有效養(yǎng)分供給，即“因土施肥”。

2.4 氮磷鉀施用量的地理優(yōu)化與節(jié)肥潛力估算

參考河南部分土壤類型區(qū)豐缺試驗結(jié)果[21-25]進行土壤養(yǎng)分分級：土壤全氮按照大于1.1 g·kg–1、0.9～1.1 g·kg–1、0.7～0.9 g·kg–1（面積比例分別為10.7%、56.5%、32.8%），土壤有效磷按照18～38 mg·kg–1、12～18 mg·kg–1、7～12 mg·kg–1（面積比例分別為23.9%、59.3%、16.7%），土壤速效鉀含量按照大于130 mg·kg–1、90～130 mg·kg–1、60～90 mg·kg–1（面積比例分別為22.0%、66.0%、16.8%）劃分為高、中、低含量級別。在低、中、高肥力下，孫克剛等[21-22]統(tǒng)計的河南潮土和砂姜黑土小麥目標(biāo)產(chǎn)量的中值分別為6 500、7 000、7 500 kg·hm–2，僅在潮土區(qū)極高土壤肥力下劃定目標(biāo)產(chǎn)量區(qū)間7 625～8 375 kg·hm–2。鑒于“三區(qū)對照”推薦施肥方案下小麥產(chǎn)量基本代表了氮磷鉀全要素充分施肥下小麥產(chǎn)量水平，可作為當(dāng)前實現(xiàn)小麥潛力產(chǎn)量的代表；對該產(chǎn)量圖（圖3c））按自然裂點法分級，獲得低、中、高產(chǎn)量區(qū)間分別是4 710～6 750 kg·hm–2，6 750～7 500 kg·hm–2，7 500～9 465 kg·hm–2，面積比例分比為24.6%、49.4%、26.0%。

Liu等[4]和Duan等[5]在鄭州的試驗表明，土壤全氮1.0 g·kg–1條件下，氮磷鉀配施，施氮量165 kg·hm–2與施氮量247 kg·hm–2的15年平均產(chǎn)量均為6 400 kg·hm–2。在6個長期試驗點的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，Zhang等[6]推薦華北地區(qū)小麥的施氮量為202 kg·hm–2，能取得的平均產(chǎn)量為6 527 kg·hm–2，是平均最高產(chǎn)量的97.4%；Wang 等[7]結(jié)合定位試驗、文獻分析和模型模擬，指出施氮185 kg·hm–2是取得華北地區(qū)環(huán)境和產(chǎn)量最佳效應(yīng)的臨界施氮量，可取得7 000 kg·hm–2左右產(chǎn)量。吳良泉[11]統(tǒng)計，華北灌溉冬麥區(qū)和雨養(yǎng)冬麥區(qū)推薦的平均施氮量分別為184和180 kg·hm–2，目標(biāo)產(chǎn)量分別為7 500 和6 800 kg·hm–2。Ying等[26]統(tǒng)計河南17個縣156個點施氮0、105、210、315、420 kg·hm–2的小麥產(chǎn)量，在210 kg·hm–2取得最高平均產(chǎn)量 7 020 kg·hm–2，并論證采用生態(tài)效應(yīng)最優(yōu)施肥量175 kg·hm–2，不會造成明顯減產(chǎn)。河南省小麥“三區(qū)對照”試驗中地方專家推薦的施氮量主體范圍在150～210 kg·hm–2（圖2d）），與不同文獻統(tǒng)計的適宜施氮量變動范圍較符合，可以確定該施氮范圍符合河南小麥生產(chǎn)實際需求。但基于不同試驗點得到的適宜施氮量和產(chǎn)量存在差異，說明有必要按土壤條件和產(chǎn)量差異進行施氮量地理優(yōu)化。建議調(diào)整為：在高產(chǎn)低氮區(qū)施氮210 kg·hm–2，高產(chǎn)中氮和中產(chǎn)低氮區(qū)施氮180 kg·hm–2，高產(chǎn)高氮區(qū)、中產(chǎn)中氮和低產(chǎn)低氮區(qū)150 kg·hm–2，其他區(qū)域理論上氮效較低，為120 kg·hm–2。

孫克剛等[21-22]推薦河南潮土、砂姜黑土有效磷在7～12 mg·kg–1、12～18 mg·kg–1、18～38 mg·kg–1條件下，小麥?zhǔn)┝琢糠謩e為105 kg·hm–2、90 kg·hm–2、60 kg·hm–2（潮土）或者75 kg·hm–2（砂姜黑土）。該施磷量范圍的中值82.5 kg·hm–2與吳良泉[11]推薦的華北灌溉冬麥區(qū)和雨養(yǎng)冬麥區(qū)平均施磷量88 kg·hm–2和 80 kg·hm–2接近；但顯然根據(jù)小麥潛力產(chǎn)量分級和土壤有效磷豐缺拉伸施磷量更為合理?？梢罁?jù)孫克剛等[21-22]的研究結(jié)果確定潮土和砂姜黑土施磷量；同時，鑒于褐土和黃褐土小麥產(chǎn)量水平相對較低，分別借鑒相鄰的潮土和砂姜黑土施磷標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)造成減產(chǎn)。建議施磷量調(diào)整為：高產(chǎn)低磷區(qū)105 kg·hm–2，高產(chǎn)中磷區(qū)和中產(chǎn)低磷區(qū)90 kg·hm–2，高產(chǎn)高磷、中產(chǎn)中磷和低產(chǎn)低磷區(qū)60 kg·hm–2（潮土和褐土）或75 kg·hm–2（砂姜黑土和黃褐土）；其他區(qū)域45 kg·hm–2。

土壤速效鉀在60～90 mg·kg–1、90～130 mg·kg–1、及130 mg·kg–1以上三個范圍，孫克剛等[24]推薦砂姜黑土分別按照120、90、45 kg·hm–2的施鉀量，田芳等[25]推薦潮土按照120 kg·hm–2、60 kg·hm–2、30 kg·hm–2的施鉀量。杜新慧等[27]研究在鄭州砂質(zhì)潮土土壤速效鉀含量63 mg·kg–1條件下，兩個品種的小麥均在施鉀120 kg·hm–2達到最高產(chǎn)量6 570 和 7 000 kg·hm–2，超過該施用量產(chǎn)量反而降低。吳良泉[11]推薦的華北灌溉冬麥區(qū)和雨養(yǎng)冬麥區(qū)平均施鉀量分別為51和59 kg·hm–2，與河南潮土區(qū)中等土壤供鉀水平下的推薦施鉀量60 kg·hm–2接近。綜上對比，在45 kg·hm–2～120 kg·hm–2施鉀范圍進行地理優(yōu)化不應(yīng)造成小麥減產(chǎn)：高產(chǎn)低鉀區(qū)應(yīng)施鉀120 kg·hm–2；高產(chǎn)中鉀和中產(chǎn)低鉀區(qū)施鉀 90 kg·hm–2；高產(chǎn)高鉀、中產(chǎn)中鉀和低產(chǎn)低鉀區(qū) 60 kg·hm–2；其他區(qū)域45 kg·hm–2。

綜上，按照施氮量120～210 kg·hm–2、施磷量45～105 kg·hm–2、施鉀量 45～120 kg·hm–2進行地理優(yōu)化。優(yōu)化的氮、磷、鉀用量受產(chǎn)量變異引導(dǎo)向高產(chǎn)土壤集中（圖6）。預(yù)計可在不降低小麥產(chǎn)量基礎(chǔ)上，較“三區(qū)對照”中的推薦方案分別降低氮、磷、鉀用量14.2%、40.0%和39.5%（按地圖統(tǒng)計），較習(xí)慣施肥方案分別降低氮、磷、鉀用量20.9%、41.1%和17.5%。對照Ying等[26]據(jù)河南部分試驗估算的在不明顯降低產(chǎn)量的同時，小麥采用優(yōu)化施氮量較農(nóng)民習(xí)慣施氮量降低24%～37%，本文估算的節(jié)氮量在實踐中可行。

圖6 修正的推薦施肥量

2.5 近10年來小麥產(chǎn)量與施肥量的變化

圖7表明，2017年小麥產(chǎn)量變化主體范圍3 785～8 557 kg·hm–2，與圖3b）反映的2007—2009年農(nóng)民習(xí)慣施肥下的小麥產(chǎn)量主體范圍4 530～8 655 kg·hm–2相比差異不明顯；而且產(chǎn)量格局與2007—2009年基本一致：壤質(zhì)潮土、黏質(zhì)潮土、部分砂姜黑土是高產(chǎn)區(qū)，而砂質(zhì)潮土、褐土、黃褐土分布區(qū)仍是相對的低產(chǎn)區(qū)。該格局與各縣域具有障礙層（包括砂質(zhì)土層、砂姜層、黏盤層、土層厚度小于50 cm等類型）的耕作土壤的面積比例具有極顯著的負相關(guān)，值為–0.40（圖8）。2013—2016年該值分別為–0.45、–0.44、–0.45、–0.41；按2估算土壤差異對研究區(qū)小麥產(chǎn)量變異的解釋力在16%～20%，該結(jié)果確證近年來河南小麥產(chǎn)量空間變異特征穩(wěn)定，以及該特征與土壤地理分布具有密切關(guān)系。

此外，當(dāng)前河南小麥產(chǎn)量空間變異具有高水、肥供應(yīng)背景。按2008—2017年統(tǒng)計，豫北、豫東平原多數(shù)縣市水澆地占耕地比重超過90%；豫南部分地區(qū)水澆地比重偏低，但該區(qū)位于溫帶和亞熱帶過渡區(qū)，小麥生長季降水量充沛，因此，研究區(qū)小麥水分供應(yīng)的空間差異性不大。同時，在高施肥背景下，研究區(qū)施肥量在2008—2016年仍持續(xù)增加，總折純量從468.9萬t上升至537.1萬t。

顯然，水肥供應(yīng)已不是限制河南小麥生產(chǎn)的短板，氣候和土壤條件等自然稟賦對產(chǎn)量的制約凸顯，并形成了較強的空間變異規(guī)律?？紤]到自然稟賦改造的難度，短期內(nèi)顯著改變小麥產(chǎn)量空間變異規(guī)律的可能性不大，在施肥優(yōu)化時應(yīng)充分利用這一特征。而近10年來河南小麥主產(chǎn)區(qū)施肥量仍整體走高，推廣地理優(yōu)化施肥方案具有迫切現(xiàn)實意義。

圖7 2017年小麥產(chǎn)量

圖8 縣域具有障礙土層的耕地比例與小麥單產(chǎn)的關(guān)系

3 結(jié) 論

在高水肥供給條件下，土壤、氣候條件凸顯為小麥產(chǎn)量變異的主控因素，施肥增產(chǎn)效應(yīng)的空間格局也受其影響，不同施肥方式下小麥總產(chǎn)量和施肥后的增產(chǎn)量均顯示較高的空間相似性。農(nóng)民習(xí)慣施肥模式中氮、磷普遍施用過量，而鉀存在局部虧缺。地方專家推薦施肥方案中僅略降低了氮用量，磷用量未明顯改變，而施鉀普遍過量。它們的共同問題是施肥量偏大，且施肥量分配未與小麥產(chǎn)量格局、土壤養(yǎng)分豐缺相匹配。綜合對比多源文獻，河南小麥主產(chǎn)區(qū)N、P2O5、K2O施用范圍可確定為120～210 kg·hm–2、45～105 kg·hm–2和45～120 kg·hm–2，依據(jù)小麥產(chǎn)量空間變異特征和土壤養(yǎng)分豐缺對施肥方案進行地理優(yōu)化，可使氮、磷、鉀的施用量較推薦施肥模式分別節(jié)約14.2%、40.0%和39.5%，較農(nóng)民習(xí)慣施肥模式分別節(jié)約20.9%、41.1%和17.5%。10年來河南小麥產(chǎn)量及其分布規(guī)律穩(wěn)定，但總耗肥量明顯增高，按地理優(yōu)化方案施肥具有迫切的現(xiàn)實意義。

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Problem Diagnosis and Geographic Optimization for Fertilization of Wheat in Henan Province Based on Spatial Analysis

ZHAO Yanfeng1, CHENG Daoquan2, WU Zhenfu3, CHEN Jie1, SUN Xiaomei2, YAN Junying2, LIANG Siyuan3

(1. School of Agricultural Science, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China; 2.Station of Soil and Fertilizer Extension Service, Henan Province, Zhengzhou 450002, China; 3. School of Public Management, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)

Variable rate fertilizing is an important way to improve fertilization economic efficiency and reduce adverse environmental effect. The objective of this paper is to make a diagnosis of the fertilization of wheat in Henan in an attempt to find out problems and to optimize application rates of NPK fertilizers in line with geographical change of wheat potential yield and soil properties. Henan Province is a major wheat cultivation area of China, contributing 25% of the total wheat production of the country.Funded by the formula fertilization project of the Ministry of Agriculture of China, the province launched extensively Three-Zone Comparison Experiments (TCE) during the years of 2007—2009. TCE had experimental sites set up all over the province. Each site was designed to have three adjoining plots, randomly selected and laid out for wheat cultivation under CK (no fertilization), CF (local farmer customary fertilization) and RF (fertilization recommended by local agricultural experts), separately. In this paper, data were collected from a total of 2277 TCE sites in 82 counties for comparison analysis. Before seeding of wheat, a soil sample was collected from the cultivated-layer of each plot, and then the samples from the three adjoining plots were mixed into one as soil sample of the site for analysis of OM, pH, total N, Olsen-P and readily available K. Wheat yield, NPK application rates of each plot and soil properties and accumulated sunshine hour, accumulated precipitation, accumulated evaporation, accumulated temperature above 0 °C and that above 10 °C of each TCE site, during the wheat growth period were all recorded separately for comprehensive analysis following the steps below. 1) mapping wheat yield, N, P, K application rate, contents of total N, available P and readily available K in soil with the aid of kriging interpolation, and comparing the maps to identify problems in application of N, P and K fertilizers in this area; 2) adopting the Random Forest (RF) method to assess relative contribution of soil properties of the cultivated soil layer, fertilization rate and geographical variation of soil type and climate to variation of wheat yield; and 3) superimposing the wheat potential yield map, soil total N map, soil available P map and soil readily available K map acquired in the research and referring to the research on soil nutrient sufficiency standard and recommendation of NPK application rates for targeted wheat yield to optimize fertilization recommendation geographically in line with the principles of “yield-targeted fertilization” and “soil-oriented fertilization” for the province.Results show that the customary application rates of N and P tended generally to be higher, while that of K to be lower in some areas. However, most of the fertilization recommendations failed to reduce the rates of N and P. but generally raise the rate of K application. The two fertilization schemes, customary and recommended, are found to share a common problem, i.e. N, P, and K application rates mismatched targeted wheat yield and soil fertility in spatial distribution. Random forest analysis shows that geographic variations of soil, type and climate were the dominant factors of the spatial variation of wheat yield, and fertilization followed the next and soil nutrients the last in effect, while variations of geographical factors and fertilization were the ones determining spatial variation of wheat yield increment, which had nothing to do with soil nutrients. High fertilization rates were the major reason explaining the weak relationship between soil nutrient status and wheat yield.On the background of high nutrient and water supply, physical geographical distributions of soil type and climate now are the key factors determining spatial variation of wheat yield at a provincial scale. Owing to the hardness of breaking through the obstacle of soil type and the limitation of climate conditions, it is almost infeasible to alter the rule of spatial distribution significantly within next few years. Based on the spatial variations of potential wheat yield and soil nutrient level, the recommended N, P2O5and K2O application rate should be in the range of 120～210 kg·hm–2, 45～105 kg·hm–2and 45～120 kg·hm–2, respectively. It is estimated that geographic optimization may save N, P and K fertilizer by 14.2%, 40.0% and 39.5% over the fertilization schemes recommended by local experts and by 20.9%, 41.1% and 17.5% over the customary application rate of the local farmers.

Map comparison; Random forest; Henan Province; Wheat; Fertilization optimization

S159.9；S143

A

10.11766/trxb201906250273

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ZHAO Yanfeng，CHENG Daoquan，WU Zhenfu，CHEN Jie，SUN Xiaomei，YAN Junying，LIANG Siyuan. Problem Diagnosis and Geographic Optimization for Fertilization of Wheat in Henan Province Based on Spatial Analysis [J]. Acta Pedologica Sinica，2020，57（5）：1206–1218.

* 國家自然科學(xué)基金項目（40801080，41601210，40971128）資助 Supported by the National Natural Science Foundation of China（Nos.40801080，41601210 and 40971128）

趙彥鋒（1977—），男，河南洛陽人，博士，副教授，主要從事土壤地理和土地管理研究。E-mail：yfzhao@zzu.edu.cn

2019–06–25；

2019–09–03；

優(yōu)先數(shù)字出版日期（www.cnki.net）：2019–11–07

（責(zé)任編輯：陳榮府）