不同降水年型下春小麦产量对降水、施氮及秸秆覆盖的响应模拟
Simulation of Spring Wheat Yield Response to Precipitation, Nitrogen Application, and Straw Mulching under Different Precipitation Year Types
通讯作者:
收稿日期: 2024-10-9 修回日期: 2024-12-10 网络出版日期: 2025-04-09
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Received: 2024-10-9 Revised: 2024-12-10 Online: 2025-04-09
作者简介 About authors
叶晓娟,主要从事农业信息化研究,E-mail:
关键词:
To investigate the mechanism of the coupled effects of precipitation, nitrogen (N) fertilizer, and straw mulching on dryland spring wheat yield under different precipitation year types, the APSIM model was calibrated using spring wheat yield, soil, and meteorological data under no-tillage and no-tillage with straw mulching from 2013 to 2018. Combined with historical data from 1970 to 2022 to drive the calibrated model, yields were simulated under 5×5×5 combinations of precipitation changes (±20%, ±10% and 0%), nitrogen application rates (0.0, 52.5, 105.0, 157.5, and 210.0 kg/ha), and straw mulching rates (0, 1125, 2250, 3375, and 4500 kg/ha). The coefficient of variation of yield under single-factor was analyzed for each year type, and quadratic orthogonal polynomial stepwise regression, single-factor analysis, and interaction effects were employed to study the impacts of various factors on yield. The results showed that the APSIM model performed well, with R² > 0.8, NRMSE < 10%, and ME > 0.8 for both tillage practices. In dry, normal, and wet years, the individual and interactive effects of the three factors all positively influenced yield, with the order of effect intensity being: precipitation change > nitrogen application rate > straw mulching rate. Based on the natural precipitation of the current year, the optimal yields and cultivation measures for each year type were as follows: in dry years, an optimal yield of 2203.65 kg/ha was achieved by increasing precipitation by 20%, applying 153.13 kg/ha of nitrogen, and mulching with 4500 kg/ha of straw; in normal years, an optimal yield of 2838.77 kg/ha required a 20% increase in precipitation, 170.76 kg/ha of nitrogen, and 4500 kg/ha of straw mulching; in wet years, an optimal yield of 3447.11 kg/ha required a 20% increase in precipitation, 188.58 kg/ha of nitrogen, and 4500 kg/ha of straw mulching. In conclusion, within the simulated experimental range, increasing precipitation, nitrogen application rate, and straw mulching amount under no-tillage conditions can enhance the simulated yield of spring wheat, but the degree of impact varies with precipitation year types. For local spring wheat, water, fertilizer, and mulching strategies should be formulated according to the specific year type to achieve high and stable yields.
Keywords:
本文引用格式
叶晓娟, 刘强.
Ye Xiaojuan, Liu Qiang.
春小麦是甘肃省定西市的主要粮食作物,但因该地区属半干旱雨养型农业区,降水不足会导致小麦减产甚至绝收。政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次评估报告[1]指出,随着全球气候变暖,西北地区在共享社会经济路径5-8.5(shared socioeconomic pathway 5-8.5,SSP 5-8.5)高排放情景下,降水变化幅度在0.9%~12.9%,将面临更为严重的农业生态干旱[2-3],春小麦产量稳定性受干旱胁迫的影响也将进一步加剧[4
前人[12]研究表明,在一定范围内增加降水量可显著提升小麦地上生物量、地下生物量以及C/N;在一定范围内增施氮肥可显著增加小麦开花前和成熟期的干物质积累量,并促进花前干物质向籽粒的转运[13]。不同地区和降水年型的水氮优化组合存在差异,适当增加水氮投入均可提高小麦产量,但过高水氮投入则易导致生产力显著下降[14-15]。秸秆覆盖作为一种优于地膜覆盖的保护性耕作措施[16],能够提高土壤养分,利于旱地土壤保墒增温,进而提升作物产量[17-18]。在一定范围内,秸秆与氮肥配施可提高冬小麦叶面积系数,促进干物质向籽粒转移[19],且其增产效果优于单独施用氮肥[20]。此外,秸秆覆盖还能减缓地表水分流失,对部分降水不足的情况起到补给作用[21]。
目前,相关研究多聚焦于单因素或两因素分析,针对不同年型下的降水变化、施氮以及秸秆覆盖耦合条件下作物产量调控的研究鲜有报道。因此,本研究利用APSIM模型(Agricultural Production Systems sIMulator)模拟免耕覆盖措施下旱地春小麦产量对降水变化、氮肥施用量和秸秆覆盖量变化的响应,探究不同降水年型下降水变化、施氮和秸秆覆盖量对春小麦生产的影响机制,为黄土高原雨养农业区科学施用氮肥和利用秸秆应对降水变化提供理论依据,以期实现春小麦最优产量。
1 材料与方法
1.1 试验地概况
试验于甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村甘肃农业大学试验站(35°35° N,104°38° E)进行,该地地势平坦,年均气温6.4 ℃,年均日照时数2476.6 h,年均降水量385.0 mm,是典型的黄土高原丘陵沟壑区。春小麦为该地主要作物之一,一年一熟。
1.2 试验材料
表1 小麦品种“定西35号”作物参数
Table 1
| 参数 Parameter | 数值 Value |
|---|---|
| 春化敏感因子Vernalization sensitivity factors | 1.0 |
| 光周期敏感因子Photoperiod sensitivity factors | 2.0 |
| 单位茎秆干物质的籽粒数 Grains per stem dry matter unit (grain/g) | 25.0 |
| 潜在的籽粒灌浆速度Potential grain filling rate (g/d·grain) | 0.001 |
| 灌浆期到成熟期的积温 Thermal time from filling to maturity (℃·d) | 580 |
| 最大灌浆速率Maximum grain filling rate (mg/d·grain) | 2.30 |
| 分蘖重Weight of tillers (g/tiller) | 1.22 |
| 株高Plant height (mm) | 1000 |
| 最大谷粒重Maximum grain weight (g) | 0.045 |
1.3 试验设计
1.3.1 田间试验
大田试验于2013-2018年进行,采用随机区组设计,小区面积20 m×4 m,每小区重复3次,设置免耕(NT)和免耕秸秆覆盖(NTS)2种耕作方式。覆盖秸秆为前茬秸秆,粉碎(3~5 cm)后均匀覆盖,覆盖量2250 kg/hm2。
于每年3月中旬播种,播种深度30 mm,行距250 mm,播量187.5 kg/hm2。播前将全部肥料(纯N 105 kg/hm2,P2O5 105 kg/hm2)作基肥一次性施入各小区。试验站土壤基本理化性质为pH 8.36、土壤容重1.26 g/cm3、有机质12.01 g/kg、全氮0.61 g/kg、全磷1.77 g/kg。
1.3.2 模拟试验
基于1970-2022年气象数据,设置模型的降水量、施氮量和秸秆覆盖量变化(表2),进行5×5×5次模拟试验。在各处理过程中,除施氮量、降水变化量和秸秆覆盖量三因素发生改变外,其他田间管理、作物参数和土壤理化性质参数均参照大田试验,不做改变。模拟结果分不同降水年型输出。将当年自然降水量、氮肥施用量105 kg/hm2、秸秆覆盖量2250 kg/hm2的情景视为一般情况。
表2 降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的模拟试验设计
Table 2
| 降水变化量 Precipitation variability (%) | 无量纲编码 Dimensionless code | 施氮量 Nitrogen application rate (kg/hm2) | 无量纲编码 Dimensionless code | 秸秆覆盖量 Straw mulching amount (kg/hm2) | 无量纲编码 Dimensionless code |
|---|---|---|---|---|---|
| -20 | -1.40855 | 0.0 | -1.40855 | 0 | -1.40855 |
| -10 | -0.70427 | 52.5 | -0.70427 | 1125 | -0.70427 |
| 0 | 0.00000 | 105.0 | 0.00000 | 2250 | 0.00000 |
| 10 | 0.70427 | 157.5 | 0.70427 | 3375 | 0.70427 |
| 20 | 1.40855 | 210.0 | 1.40855 | 4500 | 1.40855 |
1.3.3 数据获取
表3 土壤理化参数
Table 3
| 土层深度 Depth of soil layer (cm) | 风干含水率 Air-dried moisture (mm/mm) | 容重 Bulk density (g/cm3) | 饱和含水量 Saturated moisture (mm/mm) | 铵态氮 Ammonium nitrogen (mg/kg) | 硝态氮 Nitrate nitrogen (mg/kg) |
|---|---|---|---|---|---|
| 0~5 | 0.013 | 1.290 | 0.463 | 6.300 | 19.100 |
| 5~10 | 0.013 | 1.226 | 0.487 | 5.200 | 15.200 |
| 10~30 | 0.046 | 1.325 | 0.450 | 5.100 | 23.100 |
| 30~50 | 0.071 | 1.200 | 0.497 | 4.900 | 16.600 |
| 50~80 | 0.087 | 1.140 | 0.520 | 4.600 | 16.800 |
| 80~110 | 0.103 | 1.140 | 0.520 | 4.800 | 18.200 |
| 110~140 | 0.107 | 1.250 | 0.480 | 4.800 | 16.400 |
| 140~170 | 0.115 | 1.120 | 0.529 | 5.800 | 13.700 |
| 170~200 | 0.127 | 1.110 | 0.531 | 4.100 | 15.400 |
1.3.4 模型检验
小,模型适应性和稳定性越强[22],计算公式为:
式中,Yi为产量实测值(i=1,2,…,n),Yj为产量模拟值(j=1,2,…,n),
1.4 数据处理
1.4.1 数据无量纲化
为消除产量、降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的不同量纲影响,提高数据分析的准确性,采用标准化方法对数据进行预处理,计算公式为:
式中,Zi为无量纲编码,Xi为因素取值(i=1,2,…,n),
1.4.2 不同降水年型划分
利用春小麦生育年概念[25],基于试验站统计1970-2022年生育年降水量,并划分欠水年、平水年和丰水年,计算公式为:
式中,DI为干旱指数(DI<-0.35为欠水年,-0.35≤DI≤0.35为平水年,DI>0.35为丰水年),P为生育年降水量(mm),Pm为生育年平均降水量(mm),σ为标准差。具体降水年型划分见表4。
表4 不同降水年型
Table 4
| 年型 Model year | 平均降水量 Average precipitation (mm) | 年份数量 Number of years | 年份 Year |
|---|---|---|---|
| 丰水年 Wet year | 259.03 | 17 | 1977、1978、1979、1984、1986、1990、1991、1993、1998、1999、2003、2005、2012、2013、2018、2019、2020 |
| 平水年 Normal year | 200.15 | 23 | 1970、1972、1973、1980、1981、1983、1985、1987、1988、1989、1992、1994、1996、2002、2004、2006、2007、2010、2014、2015、2016、2021、2022 |
| 欠水年 Dry year | 136.40 | 13 | 1971、1974、1975、1976、1982、1995、1997、2000、2001、2008、2009、2011、2017 |
1.4.3 产量稳定性评估
式中,σ为产量模拟标准差(kg/hm2),
1.4.4 数据分析
采用Microsoft Excel 2016软件对模拟数据进行整理汇总;采用SPSS 26.0软件进行方差分析;采用R 4.3.2进行二次正交多项式逐步回归分析,并求得在产量最大时,本研究中降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的最优解;采用Origin 2021绘图。
2 结果与分析
2.1 APSIM模型校准
图1
图1
小麦产量模拟值和实测值的线性拟合
Fig.1
Linear regression fit of simulated and measured values of wheat yield
2.2 不同降水年型春小麦模拟产量的稳定性评估
不同降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量处理下,丰水年、平水年和欠水年春小麦的平均模拟产量分别为2199.54、1782.94和1383.24 kg/hm2(表5)。丰水年模拟产量显著高于平水年和欠水年,且分别为平水年和欠水年的1.23和1.59倍。对不同年型下的模拟产量进行显著性分析,得出F= 77.05,3种年型下的产量有显著差异。综上,降水对于试验区小麦生长有明显的促进作用,且在不同年型下的作用差异显著。
表5 不同降水年型对春小麦模拟产量影响的显著性分析
Table 5
| 降水年型 Precipitation year type | 春小麦产量 Spring wheat yield (kg/hm2) | F |
|---|---|---|
| 欠水年Dry year | 1383.24±448.18c | 77.05 |
| 平水年Normal year | 1782.94±536.71b | |
| 丰水年Wet year | 2199.54±567.41a |
同列不同小写字母表示在P < 0.05水平差异显著。
Different lowercase letters in the same column indicate significant differences at P < 0.05 level.
在APSIM模型中控制两因素不变,模拟得到剩余单因素变化下各年型的小麦模拟产量,计算分析对应情景下的产量变异系数(图2)。在试验设置范围内,降水量单因素作用下,随着降水变化量增加,3种降水年型模拟产量变异系数大致呈下降趋势,模拟产量变异系数均在降水量增加20%处理下为最小值,表明在该处理下模拟产量稳定性最强;施氮量单因素作用下,随着施氮量增加,3种降水年型模拟产量变异系数均先降再升后趋于稳定,模拟产量变异系数均在52.5 kg/hm2施氮量处理下为最小值,表明在该处理下模拟产量稳定性最强;秸秆覆盖单因素作用下,随着秸秆覆盖量增加,3种降水年型模拟产量变异系数的变化幅度较小,表明增加秸秆覆盖对模拟产量稳定性的影响较小。
图2
图2
不同降水年型单因素作用下产量的变异系数
Fig.2
Variation coefficient of yield under single factor effect of different precipitation year types
2.3 不同降水年型降水变化、施氮和秸秆覆盖对春小麦产量的协同效应
将降水变化量、施氮量、秸秆覆盖量及对应的模拟产量数据无量纲化,以模拟产量(Y)为因变量,降水变化量(X1)、施氮量(X2)及秸秆覆盖量(X3)为自变量进行二次正交多元逐步回归分析,分别得出不同年型下的二次正交回归方程(表6)。3种年型回归方程调整后的R2均大于0.75,P值均小于0.001,表明方程均能够较好地描述模拟产量与降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量之间的关系。
表6 不同降水年型的二次正交回归方程
Table 6
| 年型Year | 回归方程Regression equation | F | P | |
|---|---|---|---|---|
| 欠水年Dry year | Y欠水年=0.3581+0.7265X1+0.2208X2+0.0922X3+0.0254X12-0.4554X22+0.2485X1X2+0.0398X1X3+0.0123X2X3 | 0.794 | 60.63 | <0.001 |
| 平水年Normal year | Y平水年=0.3721+0.7088X1+0.3366X2+0.0772X3+0.0345X12-0.4407X22+0.2937X1X2+0.0387X1X3+0.0192X2X3 | 0.849 | 88.41 | <0.001 |
| 丰水年Wet year | Y丰水年=0.4045+0.7000X1+0.4523X2+0.0687X3+0.0611X12-0.4251X22+0.3352X1X2+0.0281X1X3+0.0205X2X3 | 0.932 | 214.87 | <0.001 |
2.3.1 主效应分析
在试验设置范围内,3种降水年型降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的一次项系数值均大于0(表6),表明3个因素的增加对产量均具有一定的正效应。由于回归过程中使用的数据已标准化,故偏回归系数绝对值可以反映自变量对因变量的影响程度。不同年型下,3个因素对产量的影响权重排序均为降水变化量>施氮量>秸秆覆盖量。
2.3.2 单因素分析
为进一步明确不同年型下各因素对模拟产量的影响,对方程进行降维处理,分析不同年型下的单因素方程及各因素与模拟产量的效应关系(图3)。降水变化量增加对各年型产量的影响均表现为开口向上的抛物线,并不存在阈值。根据模拟结果,当施氮量和秸秆覆盖量不变时,降水变化量每增加10.00%,欠水年最高增产92.00%,最低增产35.86%,平均增产44.46%;平水年最高增产42.54%,最低增产35.17%,平均增产37.78%;丰水年最高增产36.04%,最低增产23.74%,平均增产31.37%。
图3
图3
不同降水年型春小麦产量单因素方程及其效应
Fig.3
Single factor equation of spring wheat yield in different precipitation year types and its effect
施氮量增加对各年型产量的影响均表现为开口向下的抛物线。当dY/dX2=0时,求得欠水年、平水年和丰水年的施氮阈值分别为123.07、133.47和144.66 kg/hm2。施氮量超过阈值,产量递减,欠水年、平水年和丰水年对应的最优产量分别为1555.73、2017.15和2497.32 kg/hm2。根据模拟结果,当降水变化量和秸秆覆盖量不变时,施氮量每增加52.50 kg/hm2,欠水年最高增产142.03%,最高减产26.77%,平均增产为10.91%;平水年最高增产168.95%,最高减产18.52%,平均增产20.38%;丰水年最高增产195.19%,最高减产17.98%,平均增产25.07%。
秸秆覆盖量增加对各年型下产量的影响均表现为线性正效应,且不存在阈值。根据模拟结果,当降水变化量和施氮量不变时,秸秆覆盖量每增加1125.00 kg/hm2,欠水年最高增产5.57%,最低增产4.66%,平均增产5.14%;平水年最高增产4.57%,最低增产为3.90%,平均增产4.29%;丰水年产量最高增产3.95%,最低增产3.11%,平均增产3.47%。
综上,降水变化量增加的增产效应表现为欠水年>平水年>丰水年,施氮量增加的增产效应表现为丰水年>平水年>欠水年,秸秆覆盖量增加的增产效应表现为欠水年>平水年>丰水年。
2.3.3 交互效应分析
根据各年型回归模型的交互项系数分析各因素对小麦产量的交互效应。3种年型下,X1X2项系数表现为丰水年(0.3352)>平水年(0.2937)>欠水年(0.2485),说明降水变化和施氮的交互作用使得小麦增产,且随着降水的增加该效应增强;X1X3项系数表现为欠水年(0.0398)>平水年(0.0387)>丰水年(0.0281),说明降水变化和秸秆覆盖的交互作用使得小麦增产,但随着降水的增加该效应减弱;X2X3项系数表现为丰水年(0.0205)>平水年(0.0192)>欠水年(0.0123),说明施氮和秸秆覆盖的交互作用使得小麦增产,且随着降水的增加该效应增强。不同年型下,各因素的交互均对春小麦产量有积极作用,且降水变化与施氮的交互作用最为显著。
2.3.4 不同降水年型下小麦产量预测
在试验设置范围内,不同年型均有最大产量及其对应的降水变化量、氮肥施用量和秸秆覆盖量,根据所得回归方程对不同因子求偏导并将归一化结果进行转换,结果表明在降水量增加20%、施用153.13 kg/hm2氮肥以及覆盖4500 kg/hm2秸秆处理下,欠水年具有最优产量2203.65 kg/hm2;在降水量增加20%、施用170.76 kg/hm2氮肥以及覆盖4500 kg/hm2秸秆处理下,平水年具有最优产量2838.77 kg/hm2;在降水量增加20%、施用188.58 kg/hm2氮肥以及覆盖4500 kg/hm2秸秆处理下,丰水年具有最优产量3447.11 kg/hm2。
3 讨论
基于产量回归函数开展的主效应与单因素分析表明,在不同降水年型下,降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量均对小麦产量有正向影响,但影响趋势存在差异。随着降水量增加,水分对小麦生长的影响逐渐减弱,欠水年降水量的增产效应最为显著,这与冯仰强等[29]的研究结果一致。原因可能是不同降水年型中欠水年更有利于增加土壤蓄水量,且随着土壤水分增多,水分利用效率和小麦物质运输速率提升,进而增强了增产效果[30-31]。本研究发现,欠水年、平水年和丰水年的施氮阈值分别为123.07、133.47和144.66 kg/hm2,当施氮量超过阈值时产量递减,与尹嘉德等[27]的研究结果一致。其中丰水年氮肥的增产效应最强,是因为在大田生产中,水分不足时过量施肥导致“烧苗”,作物抗倒伏能力下降,从而造成产量减少[32]。秸秆覆盖对产量具有正效应[33],可能是因为生育前期秸秆覆盖地表后,有效缓解了因微生物分解导致的土壤氮素损失[11],改善了土壤水热条件,增强了小麦干物质的生产与积累,使单位面积穗数和千粒重增加[17]。王伟伟等[21]认为秸秆对产量的影响呈抛物线形式,与本研究结果不同,可能是由于模拟试验设置的因子范围存在差异。欠水年秸秆覆盖的增产效应最强,可能是因为免耕秸秆覆盖减少了对土壤的扰动,有利于维护耕层土壤孔隙结构,增强土壤持水能力;而其他年型生育期降水较多,其作用远不及欠水年明显[34]。小麦产量对各因素的敏感性不同,不同因素的交互作用对产量变化的影响程度也有所差异。本研究发现水氮耦合效应可促进小麦增产,且增产效应表现为丰水年>平水年>欠水年。这主要是因为高降水年型下,休闲期和生育前期土壤水分相对充足,结合适宜的施氮量,有利于氮的溶解与转移[35]。但与茹晓雅等[14]的研究结论不同,可能是由于本模拟试验设置了秸秆覆盖,其拦截作用使地表形成保护层,田间降水均匀下渗且不易形成径流,避免了氮肥的淋洗。降水变化量与秸秆覆盖的交互增产效应表现为欠水年>平水年>丰水年,与张森昱等[36]的研究结果一致。这可能是因为生长中后期蒸腾作用增强,小麦需水量增大,秸秆覆盖可显著减少生育前中期耗水,增加后期耗水,降低后期作物遭受干旱胁迫的风险。而欠水年小麦受到的水分胁迫最为严重,随着降水量增加,秸秆覆盖使水分的利用与分配更为合理[37]。氮肥与秸秆覆盖的交互增产效应表现为丰水年>平水年>欠水年,这主要是因为秸秆作为含碳丰富的有机肥,施入土壤后能够改善土壤C/N,促进大团聚体形成并提高其比例,优化真菌群落结构,增加小麦产量和地上部吸氮量[38-39],且降水增加促进了小麦对氮素的吸收利用,与杨慧敏等[40]的结论一致。
受大田试验数据局限,本研究选用“定西35号”为供试材料,依据课题组前期工作参数,结合免耕及免耕秸秆覆盖措施下6年的实测产量数据,对APSIM模型进行检验并评估其在试验站的适应性。研究仍存在一定不足,其一,模型参数校准未涵盖其他因素处理下小麦的生长发育情况,因此有必要开展更全面的田间试验,以更精准地提升模型准确性;其二,不同降水年型下的增产效应与作物品种的代表性及不同品种间差异密切相关,而本研究尚未涉及该方面内容,这为后续深入研究提供了方向。
4 结论
利用本地化后的APSIM模型,基于免耕秸秆覆盖措施,进行不同降水年型下旱地春小麦产量对降水变化量、施氮量和秸秆覆盖响应的模拟,3种降水年型下降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的单独及交互作用均有增产效应,效应强弱排序为降水量>施氮量>秸秆覆盖量。降水量和秸秆覆盖量增加的增产效应均表现为欠水年>平水年>丰水年;增加施氮量的增产效应表现为丰水年>平水年>欠水年。降水变化与施氮量、施氮量与秸秆覆盖量交互作用的增产效应均表现为丰水年>平水年>欠水年;降水变化与秸秆覆盖量交互作用的增产效应表现为欠水年>平水年>丰水年。欠水年、平水年和丰水年最优产量分别为2203.65、2838.77和3447.11 kg/hm2,各年型对应的施氮量分别为153.13、170.76和188.58 kg/hm2,降水量变化均为20%,秸秆覆盖量均为4500 kg/hm2,均为本研究中的极值。
参考文献
Plants and global warming: challenges and strategies for a warming world
DOI:10.1007/s00299-023-03083-w
PMID:38163826
[本文引用: 1]
In this review, we made an attempt to create a holistic picture of plant response to a rising temperature environment and its impact by covering all aspects from temperature perception to thermotolerance. This comprehensive account describing the molecular mechanisms orchestrating these responses and potential mitigation strategies will be helpful for understanding the impact of global warming on plant life. Organisms need to constantly recalibrate development and physiology in response to changes in their environment. Climate change-associated global warming is amplifying the intensity and periodicity of these changes. Being sessile, plants are particularly vulnerable to variations happening around them. These changes can cause structural, metabolomic, and physiological perturbations, leading to alterations in the growth program and in extreme cases, plant death. In general, plants have a remarkable ability to respond to these challenges, supported by an elaborate mechanism to sense and respond to external changes. Once perceived, plants integrate these signals into the growth program so that their development and physiology can be modulated befittingly. This multifaceted signaling network, which helps plants to establish acclimation and survival responses enabled their extensive geographical distribution. Temperature is one of the key environmental variables that affect all aspects of plant life. Over the years, our knowledge of how plants perceive temperature and how they respond to heat stress has improved significantly. However, a comprehensive mechanistic understanding of the process still largely elusive. This review explores how an increase in the global surface temperature detrimentally affects plant survival and productivity and discusses current understanding of plant responses to high temperature (HT) and underlying mechanisms. We also highlighted potential resilience attributes that can be utilized to mitigate the impact of global warming.© 2023. The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature.
气候变化背景下1981-2010中国小麦物候变化时空分异
未来气候变化对中国小麦产量影响的差异性研究——基于Meta回归分析的定量综述
近30年来我国小麦和玉米秸秆资源时空变化特征及还田减肥潜力
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2023.16.008
[本文引用: 1]
【目的】我国拥有丰富的小麦和玉米秸秆资源,明晰我国小麦、玉米秸秆产量和养分资源量及还田减肥潜力的时空变化特征,可为推进秸秆资源利用和化肥减施提供决策依据。【方法】以农业农村部1988-2019年在全国小麦玉米区的土壤长期监测数据为基础,分析我国各地区不同年份的小麦玉米秸秆和养分资源量及还田减肥潜力。【结果】2010s全国小麦和玉米秸秆年均量分别达到1.62×10<sup>8</sup>和4.23×10<sup>8</sup> t,比1990s增加0.16×10<sup>8</sup>和2.04×10<sup>8</sup> t;秸秆NPK总养分资源年均量分别达到278.19×10<sup>4</sup>和901.08×10<sup>4</sup> t,比1990s增加27.97×10<sup>4</sup>和434.82×10<sup>4</sup> t,均以华北增量最高。30年来全国小麦秸秆及养分资源呈先降后增的趋势,玉米呈增长趋势。第一阶段(1990s—2000s)和第二阶段(2000s—2010s)小麦秸秆资源年变化速率分别为-42.47×10<sup>4</sup>和205.10×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>,N、P和K的养分资源年变化速率分别为-0.26×10<sup>4</sup>、-0.03×10<sup>4</sup>、-0.44×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>和1.27×10<sup>4</sup>、0.14×10<sup>4</sup>、2.11×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>;第一阶段和第二阶段玉米秸秆资源年变化速率分别为397.82×10<sup>4</sup>和1643.60×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>,N、P和K的养分资源年变化速率分别为3.46×10<sup>4</sup>、0.56×10<sup>4</sup>、4.46×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>和14.30×10<sup>4</sup>、2.30×10<sup>4</sup>、18.41×10<sup>4</sup> t·a<sup>-1</sup>。80%以上的小麦秸秆及其养分资源分布在华北和长江中下游,以华北最高(0.93×10<sup>8</sup> t,NPK 160.31×10<sup>4</sup> t),西南最低(0.09×10<sup>8</sup> t,NPK 16.05×10<sup>4</sup> t);70%左右的玉米秸秆及其养分资源分布在东北和华北,以东北最高(1.39×10<sup>8</sup> t,NPK 296.96×10<sup>4</sup> t),长江中下游最低(0.21×10<sup>8</sup> t,NPK 44.40×10<sup>4</sup> t)。全国小麦秸秆还田的N、P和K养分单位面积年均当季释放量分别为21.1、3.0和62.3 kg·hm<sup>-2</sup>,以华北最高,西南最低;玉米秸秆还田的N、P和K养分单位面积年均当季释放量分别为48.6、10.6和97.7 kg·hm<sup>-2</sup>,以西北最高,西南最低。近30年来,全国单位面积小麦和玉米秸秆还田的养分年均当季释放量持续稳定增加,小麦秸秆还田的N、P、K养分相当于化肥年均施用量的比例分别为9.13%—10.82%、4.26%—6.43%、88.02%—111.86%,玉米秸秆分别为22.99%—24.37%、16.04%—28.67%、150.29%—181.42%。【结论】我国小麦和玉米秸秆还田可满足作物生长的钾素需求,可减少约10%—20%氮肥、5%—20%磷肥的施用,充分利用秸秆资源,是实现化肥减施增效的重要保障。
Effects of different soil conservation tillage approaches on soil nutrients, water use and wheat-maize yield in rainfed dry-land regions of North China
DOI:10.1016/j.eja.2016.08.014 URL [本文引用: 1]
免耕和秸秆覆盖对旱作区土壤氮素、水分和春小麦产量的影响
DOI:10.3969/j.issn.1004-1524.2020.08.01
[本文引用: 2]
采用随机区组设计进行大田试验,设置传统耕作(CT)、免耕(NT)、传统耕作+秸秆覆盖(TS)、免耕+秸秆覆盖(NTS)4种处理,研究不同处理下旱作区春小麦田的土壤容重、含水量、全氮含量、铵态氮含量、硝态氮含量和小麦产量。结果表明:不同处理实施2 a后,NT和NTS处理的0~10 cm土层土壤容重显著(P<0.05)高于CT和TS处理;TS和NTS处理较CT处理增加了土壤含水量和土壤表层(0~40 cm)全氮含量,就2 a试验平均值而言,TS、NT和NTS处理的土壤含水量较CT处理分别增加8.33%、3.17%和3.82%,TS和NTS处理的土壤全氮含量分别较CT处理显著(P<0.05)增加1.78%和3.48%;但TS、NT和NTS处理的土壤铵态氮和硝态氮含量较CT处理显著(P<0.05)降低。从2 a试验平均值看,与CT处理相比,TS和NTS处理的春小麦产量明显增加,而NT处理的春小麦产量下降。
不同降水年型下水氮调控对小麦产量及生物量的影响
DOI:10.3724/SP.J.1006.2019.91008
[本文引用: 2]
水和氮是影响西北黄土高原雨养农业区粮食生产的主要因素, 但其增产效应受降水年型影响明显。本水氮调控试验利用APSIM模型在甘肃省定西市安定区1971—2018年气象数据, 分析了不同降水年型下水氮管理对小麦产量和生物量的变异系数、可持续性指数的影响, 明确了各年型产量与施氮量、降水量之间的关系。结果表明, 模型模拟的小麦产量和生物量的决定系数R <sup>2</sup>均在0.90以上, 一致性指标D均在0.95以上, 归一化均方根误差(NRMSE)均在15%以下, 表明该模型在研究区具有较好的模型拟合度和适应性。通过二元二次回归方程探讨了其最优产量下的水氮优化组合, 在当年年降水总量的基础上, 干旱年小麦达潜在最优产量时(3492.6 kg hm <sup>-2</sup>), 降水需增加39.73%, 应施氮182.73 kg hm <sup>-2</sup>; 平水年小麦达潜在最优产量时(4514.5 kg hm <sup>-2</sup>), 降水需增加45.26%, 应施氮208.26 kg hm <sup>-2</sup>; 湿润年小麦达潜在最优产量时(4890.3 kg hm <sup>-2</sup>), 降水需增加46.31%, 应施氮211.15 kg hm <sup>-2</sup>。研究结果可为研究区不同降水年型下缓解小麦干旱和养分胁迫, 节约化肥资源和农业可持续性发展提供理论依据。
水氮运筹对小麦光合物质生产和产量的影响
DOI:10.13287/j.1001-9332.202406.017
[本文引用: 1]
黄淮海地区水资源紧缺以及氮肥不合理施用制约着小麦产量和水肥利用效率的协同提高。本研究采用两因素裂区设计,主区为3个灌溉水平:在小麦拔节期和开花期0~40 cm土层土壤相对含水量均分别补灌至65%(W<sub>1</sub>)、75%(W<sub>2</sub>)和85%(W<sub>3</sub>);副区为4个施氮量:施纯氮0(N<sub>0</sub>)、150(N<sub>1</sub>)、180(N<sub>2</sub>)和210(N<sub>3</sub>)kg·hm<sup>-2</sup>,分析不同水氮运筹方式对小麦花后光合物质生产能力、籽粒产量和水氮利用效率的影响。结果表明: 小麦产量随灌溉水平和施氮量的提高呈增加趋势,W<sub>2</sub>N<sub>2</sub>处理具有较高的籽粒产量,为9103.53 kg·hm<sup>-2</sup>;继续增加水氮投入对小麦产量无显著影响。在相同施氮量条件下,与W<sub>1</sub>相比,W<sub>2</sub>条件下小麦花后冠层光截获率、叶绿素相对含量和实际光化学效率分别平均提高了4.5%~6.0%、19.7%~28.2%和7.5%~9.8%,与W<sub>3</sub>相比均无显著差异。同一灌溉水平下,N<sub>2</sub>处理花后干物质积累量较N<sub>0</sub>和N<sub>1</sub>处理分别平均增加80.1%~88.9%和16.7%~22.2%,与N<sub>3</sub>处理间无显著差异。小麦灌溉水利用效率和氮肥偏生产力均表现为随灌溉水平和施氮量的增加而降低,W<sub>1</sub>、W<sub>2</sub>和W<sub>3</sub>处理下小麦灌溉水利用效率分别为16.23、11.01和7.91 kg·hm<sup>-2</sup>·m<sup>-3</sup>,N<sub>1</sub>、N<sub>2</sub>和N<sub>3</sub>处理下氮肥偏生产力分别为50.8%、48.4%和42.5%。综上,在测墒补灌条件下,综合考虑小麦产量和水氮利用效率,小麦拔节期和开花期0~40 cm土层土壤相对含水量均补灌至75%协同施氮180 kg·hm<sup>-2</sup>(W<sub>2</sub>N<sub>2</sub>)是该地区小麦节水节肥、高产高效的最优水氮运筹方式。
不同覆盖措施对土壤水热状况及春玉米产量和水分利用效率的影响
DOI:10.3724/SP.J.1006.2024.33025
[本文引用: 1]
为提高黄土高原东部河谷平原春玉米水分利用效率, 探究最适宜该地区春玉米种植的地表覆盖措施, 基于连续7年长期定位试验, 于2021—2022年开展田间试验, 共选取无覆盖(CK)、地膜覆盖(plastic film mulching, FM)以及秸秆覆盖(straw mulching, SM) 3个处理, 研究不同覆盖措施对土壤水热状况及春玉米产量和水分利用效率的影响, 系统分析了2年试验期土壤水分与温度动态变化及春玉米各阶段水分生产力, 为该地区春玉米水肥高效提供利于农业可持续发展的科学管理措施。结果表明: 与无覆盖处理相比, 地膜覆盖具有增温效应, 2年内土壤温度提高0.72~2.63℃; 秸秆覆盖具有降温效应, 2年内土壤温度降低0.20~1.51℃。与无覆盖处理相比, 地膜与秸秆覆盖处理均可改善春玉米生长前期土壤含水量, 并驱动土壤“湿干交替”现象促进水分吸收, 提高水分利用效率, 实现增产。虽然地膜覆盖处理改善了前期土壤含水量, 促进春玉米前期生长发育, 但会导致根系生长过浅, 不利于生长后期水分利用, 甚至植株存在倒伏风险(2021年倒伏率高达72.14%), 影响产量形成。与地膜覆盖处理相比, 秸秆覆盖处理驱动土壤“湿干交替”时表现出更强水分缓冲力, 协调春玉米各阶段生长发育, 生长后期水分利用效率显著提高25.17%~ 34.71%, 并降低倒伏风险。2年平均数据显示, 与地膜覆盖处理相比, 秸秆覆盖处理产量与水分利用效率显著提高8.55%和10.23%, 经济效益显著提高12.57%。综上所述, 秸秆覆盖可作为该地区春玉米水肥高效可持续利用的科学管理措施。
Balancing straw returning and chemical fertilizers in China: role of straw nutrient resources
DOI:10.1016/j.rser.2017.06.076 URL [本文引用: 1]
Simulating agronomic adaptation strategies to mitigate the impacts of climate change on wheat yield in south-eastern Australia
DOI:10.3390/agronomy11020337
URL
[本文引用: 1]
Rising air temperature and change in rainfall patterns are expected to have impact on agricultural production. The impact of climate change on wheat production was investigated and agronomic adaptation strategies were evaluated for two emission scenarios of Representative Concentration Pathway (RCP4.5 and RCP8.5) and three projection periods (2030, 2050 and 2070) using a climate model ensemble in the bio-physical model Agricultural Process SIMulator (APSIM). Early and late maturing wheat varieties were tested under six sowing time scenarios. Under RCP4.5, growing season rainfall would decrease by 9%, 15% and 19% in 2030, 2050 and 2070, respectively, and temperature would increase by 0.7 °C, 1.2 °C and 1.4 °C, respectively. For RCP4.5, the wheat yield would decrease by 9%, 15% and 19% in 2030, 2050 and 2070, respectively. Under RCP8.5, the yield would decrease by 9%, 18% and 27%, respectively. Short-season cultivars would be suitable for the low-rainfall environments and long-season cultivars for the high-rainfall environments. In 2050, for RCP4.5 at a low-rainfall site, the yield of early maturing variety would decrease by 11% and 31%, while at a high-rainfall site, these values would show a 9% decrease and 1% increase, respectively. At the low rainfall site, yield reduction for early sown variety would be 14% and 23% when late sown, while late maturing wheat would have a much higher yield reduction. At the higher rainfall site, yield reduction for early and late sown early maturing variety would be 3% and 15%, while for late-maturing wheat these values would be only 1% and 2%. Generally, the future climate is expected to have significant impact on wheat yield and changes in agronomic practices can mitigate the impacts on yield.
不同降水年型旱地小麦覆盖对产量及水分利用效率的影响
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2015.18.003
[本文引用: 1]
【目的】明确旱地麦田休闲期覆盖的蓄水增产效果和生育期覆盖播种的节水增产效果,探索旱地小麦不同降水年型休闲期覆盖和生育期覆盖的保水技术新途径。【方法】于2011—2014年在山西闻喜县开展大田试验,以休闲期覆盖渗水地膜与不覆盖为主区,以生育期膜际条播、条播为副区,研究覆盖对旱地麦田3 m内土壤水分、小麦产量构成、水分利用效率和节水增产效率的影响。【结果】休闲期覆盖较不覆盖处理提高了播种期0—300 cm土层土壤蓄水量,丰水年达40—41 mm,平水年达55—58 mm,欠水年达70 mm,且欠水年更有利于蓄积土壤水分于深层,显著提高了不同降水年型休闲期土壤蓄水效率,达到20%以上,其覆盖的蓄水效果可延续至孕穗期,且生育期配套膜际条播效果更佳。休闲期覆盖较不覆盖处理显著提高小麦穗数、产量和水分利用效率,产量提高20%以上,水分利用效率提高15%以上,且生育期配套膜际条播小麦穗粒数、千粒重也显著提高。结果还表明,休闲期覆盖处理小麦播种期土壤水分每多蓄1 mm,丰水年小麦可增产21—27 kg·hm<sup>-2</sup>,平水年可增产16—18 kg·hm<sup>-2</sup>,欠水年可增产13—24 kg·hm<sup>-2</sup>,且休闲期覆盖条件下,生育期膜际条播播种对产量的提升有较大的调控作用。生育期地膜覆盖保水后,旱地麦田节水、增产效果提高,单位粮食生产节水量提高10%以上,消耗1 mm土壤水分产量提高11%以上。【结论】旱地小麦休闲期覆盖有利于蓄积休闲期降雨,改善底墒,尤其欠水年蓄水效果更佳,有利于提高小麦花前土壤水分,促进有效穗数的形成,提高产量,且生育期膜际条播播种效果更佳。底墒充足时,生育期膜际条播播种有利于提高旱地麦田的节水增产效果,而欠水年底墒不足时,会导致水分浪费和减产。
Yield response of sunflower to irrigation and fertilization under semi-arid conditions
DOI:10.1016/j.agwat.2016.05.020 URL [本文引用: 1]
不同降水年型下耕作方式结合覆盖对旱地土壤物理性质和马铃薯产量的影响
DOI:10.13287/j.1001-9332.202402.012
[本文引用: 1]
2018—2021年连续3年在宁夏南部旱作区开展大田定位试验,设置4种耕作方式(翻耕15 cm、深松30 cm、深松40 cm、深松50 cm)和3种覆盖措施(燕麦秸秆覆盖、塑料地膜覆盖、不覆盖),以翻耕15 cm不覆盖处理为对照,探讨不同降水年型下耕作方式结合覆盖对旱地土壤容重、团聚体含量、生育期土壤蓄水量和马铃薯产量的影响。结果表明: 与试验处理前相比,3年耕作结合覆盖均能有效降低0~60 cm土层土壤容重;同一耕作方式下,不同降水年型均以秸秆覆盖最佳;丰水年20、40 cm土层以深松30 cm覆盖秸秆处理最佳,60 cm土层以翻耕15 cm覆盖秸秆处理最佳,平水年和枯水年20、40、60 cm土层均以深松40 cm覆盖秸秆处理最佳。在0~20 cm土层,>0.25 mm土壤团聚体含量3年均以深松40 cm覆盖秸秆处理最高;20~40 cm土层,丰水年以翻耕15 cm覆盖秸秆处理最高,平水年和枯水年以深松40 cm覆盖秸秆处理最高;在40~60 cm土层,丰水年、平水年、枯水年分别以翻耕15 cm覆盖地膜处理、深松30 cm覆盖地膜处理、深松30 cm覆盖秸秆处理最高,较对照分别显著提高18.8%、27.0%、35.8%。马铃薯关键生育期(现蕾至块茎膨大期)0~100 cm土层土壤蓄水量,丰水年以深松30 cm覆盖秸秆处理最佳,平水年和枯水年均以深松40 cm覆盖秸秆处理最佳,较对照分别显著提高19.4%、19.5%、23.7%。对于马铃薯产量,丰水年以深松30 cm覆盖秸秆处理最佳,平水年和枯水年均以深松40 cm覆盖秸秆处理最佳,较对照分别显著提高84.6%、81.7%、106.3%。相关性分析表明,土壤物理性质的改善可显著影响马铃薯产量,其中以土壤容重和现蕾期土壤蓄水量作用最显著;对不同降水年型下马铃薯产量与耕作深度间关系进行拟合发现,耕作深度为34.67~36.03 cm时,马铃薯可获得高产。可见,耕作方式结合覆盖可有效改善土壤物理性质,增加马铃薯生育期土壤蓄水量,从而显著提高产量,其中在丰水年采用深松30 cm覆盖秸秆处理,在平水年和枯水年采用深松40 cm覆盖秸秆处理可实现旱作区马铃薯增产。
秸秆还田和氮肥用量对冬小麦产量和氮素利用的影响
DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2021.23.010
[本文引用: 1]
【目的】在陕西关中小麦-玉米轮作区通过连续7年田间定位试验,探索秸秆还田配施化学氮肥对冬小麦产量、籽粒蛋白质含量、地上部吸氮量、收获期土壤硝态氮残留量及土壤氮素平衡的影响,为小麦增产及氮素高效利用提供科学依据。【方法】试验采用裂区设计,主处理为玉米秸秆还田和不还田,副处理设置5个施氮水平,分别为0(N0,不施用氮肥)、84 kg·hm<sup>-2</sup>(N84,当地推荐氮肥用量的一半)、168 kg·hm<sup>-2</sup>(N168,当地推荐氮肥用量)、252 kg·hm<sup>-2</sup>(N252,高氮肥用量)、336 kg·hm<sup>-2</sup>(N336,超高氮肥用量)。【结果】与秸秆不还田处理相比秸秆还田未提高冬小麦籽粒产量,施用氮肥较不施氮肥小麦增产18%—29%,而超高氮肥用量较推荐氮肥用量有减产风险。秸秆还田和氮肥用量对小麦产量有交互效应。与秸秆不还田处理相比,秸秆还田在氮肥用量为252和336 kg·hm<sup>-2</sup>时,公顷小麦穗数增加5%—7%,产量平均增加5%—6%。秸秆还田对小麦籽粒蛋白质含量无显著影响,施用氮肥的籽粒蛋白质含量较不施用氮肥增加16%—33%。秸秆还田对小麦地上部吸氮量无显著影响,施用氮肥的地上部吸氮量较不施用氮肥增加36%—72%。秸秆还田和氮肥用量对小麦地上部吸氮量有交互效应。与秸秆不还田处理相比,秸秆还田在氮肥用量为252和336 kg·hm<sup>-2</sup>时地上部吸氮量平均增加5%—8%。与秸秆不还田相比,秸秆还田使土壤硝态氮残留量平均增加18%,增加的硝态氮含量主要分布在70—170 cm土层。N168处理在秸秆不还田条件下土壤氮处于亏损状态,秸秆还田后有效地弥补了氮亏缺,进一步增加氮肥用量,将大幅增加土壤氮盈余量。相对于秸秆还田,氮肥用量对土壤氮盈余量的影响更大。【结论】秸秆还田配施高氮肥用量能增加小麦产量和地上部吸氮量,但同时增加了土壤硝态氮残留量和氮盈余量。综合考虑小麦籽粒产量、土壤硝态氮残留和土壤表观氮平衡等,秸秆还田配施168 kg·hm<sup>-2</sup>氮肥更利于维持小麦产量和保护生态环境。
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