我国主要粮食作物耕地基础地力的时空变化

2022-12-14李玉浩王红叶崔振岭营浩曲潇琳张骏达王新宇

中国农业科学 2022年20期

李玉浩，王红叶，崔振岭，营浩，曲潇琳，张骏达，王新宇

我国主要粮食作物耕地基础地力的时空变化

李玉浩1，王红叶2，崔振岭1，营浩1，曲潇琳2，张骏达2，王新宇2

1中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2农业农村部耕地质量监测保护中心，北京 100125

【目的】耕地基础地力是实现粮食作物高产稳产的基石，明确我国主要粮食作物耕地基础地力时间变化趋势及空间变异特征，为保障我国粮食安全、提升耕地质量提供重要理论支撑。【方法】基于1988—2019年国家耕地质量长期定位监测网络，选取每个监测点自建点开始前1—5年不施肥处理的空白区与农民常规施肥处理的常规区的长期监测数据，分析我国玉米、水稻和小麦三大粮食作物产量以及基础地力贡献率的时空变化情况及其影响因素。【结果】30多年来我国粮食作物产量和耕地基础地力随时间变化整体呈现增加趋势，作物产量年增长速度呈无肥区＜常规区，水稻＜小麦＜玉米的变化规律。玉米、小麦、水稻无肥区产量分别从1988年的2 370、1 712、3 111 kg·hm-2增至2019年的4 852、3 258、4 167 kg·hm-2，增幅分别为104.7%、90.2%、34.0%；玉米、小麦、水稻常规区产量分别从1988年的5 356、3 296、5 970 kg·hm-2增至2019年的8 859、6 515、7 825 kg·hm-2，增幅分别为65.4%、97.6%、31.0%。我国三大粮食作物2015—2019年基础地力贡献率为52.7%，相较1988—1994年的45.4%显著增加了7.3个百分点。其中：玉米基础地力贡献率为54.3%，比1988—1994年的42.1%显著增加12.2个百分点；水稻基础地力贡献率为53.3%，比1988—1994年的46.6%显著增加6.7个百分点；小麦基础地力贡献率随年份整体呈增长趋势，且相较玉米和水稻整体偏低。三大粮食作物基础地力贡献率空间分布差异较大：东北区、黄淮海区较高，分别为56.5%、54.1%，西南区、华南区次之，分别为53.7%和52.9%；甘新区和青藏区最低，分别仅为38.7%和40.4%。利用随机森林模型对三大粮食作物系统中影响基础地力贡献率空间分布的土壤因素进行重要性分析，其中：土壤速效钾、有机质含量和土壤容重是影响玉米基础地力贡献率空间分布的关键因素；土壤有效磷、速效钾和有机质含量是影响小麦基础地力贡献率空间分布的关键因素；土壤pH、有效磷和有机质含量是影响水稻基础地力贡献率空间分布的关键因素。【结论】30多年来，我国三大粮食作物耕地基础地力不断提升，但地区间差异较大、整体水平仍然较低，远低于欧美发达国家水准；土壤速效钾含量、土壤有效磷含量和土壤pH分别是影响玉米、小麦和水稻基础地力贡献率空间分布的最关键的因素。

水稻；小麦；玉米；作物产量；耕地基础地力

0 引言

【研究意义】玉米、小麦、水稻是我国重要三大粮食作物，保障我国粮食安全与口粮供给。相关数据表明，我国粮食人均占有量在2020年和2030年分别需要达到437和472 kg[1]，才能满足需求。因此，提高粮食作物产量仍是我国现阶段亟待解决的重要问题。我国主要粮食作物产量持续增长是由优良品种、养分管理以及耕地基础地力三方面共同支撑，而缺乏坚实耕地地力基础，仅依靠优良品种或者有效的养分管理手段均无法在实际生产中达到持续增产[2]。因此，要实现粮食作物产量持续增长，耕地基础地力的不断提升需高度重视。【前人研究进展】耕地基础地力是指土壤内在支撑作物生产以及提供各种生态服务功能的能力，是土壤内在化学、物理以及生物特性的综合反映[3]。基础地力贡献率是指耕地基础地力对作物生产力的贡献程度，通常用基础地力产量占施肥作物产量的百分比来表示，这是耕地基础地力常用的表征方法[4]。耕地基础地力与土壤肥力联系紧密，通常来讲，较高的耕地基础地力代表土壤肥力水平较高，对作物长期保持高产稳产作用极大[5-6]。【本研究切入点】由于缺乏区域和国家尺度上长期监测数据，前人对耕地基础地力的研究多集中在单点试验或者依托于统计模型的区域研究，基于全国尺度实测数据的耕地基础地力贡献率的系统、全面研究尚未见报道[7]。【拟解决的关键问题】本研究基于1988—2019年长期监测数据，对我国三大粮食作物产量、耕地基础地力的时空变化及其影响因素进行分析和探讨，以期明确我国主要粮食作物30年来耕地基础地力时间变化趋势及空间分布现状。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究基于农业农村部耕地质量监测保护中心在全国布置的国家耕地质量长期定位监测点，所用的数据均来源于30年来（1988—2019年）监测工作期间所收集的我国主要粮食作物的数据。国家耕地质量长期定位监测点覆盖我国九大综合农业区（表1）。监测地块的地理位置、耕作制度、土壤类型、作物类型、分布面积、管理水平等在各区域均有较好的代表性。为避免长期不施肥导致的地力消耗对统计结果带来影响，本研究选取每个监测点自建点开始后前1—5年不施肥处理的空白区与农民常规施肥处理的常规区的作物产量监测数据，进行基础地力贡献率的计算，不施肥处理和施肥处理除了施肥量不同外，其他管理措施均相同。施肥情况主要包括每一季作物的施肥日期、肥料品种、施肥次数和施肥用量等。

表1 九大综合农业区及缩写

1.2 数据分析

耕地基础地力高低一般用基础地力产量和基础地力贡献率来表征。基础地力贡献率是指耕地基础地力对作物生产力的贡献程度，通常用不施肥区籽粒产量与施肥区籽粒产量之比表示[8]，是基于不施肥产量和施肥产量而言。

基础地力贡献率（%）=不施肥区籽粒产量/常规施肥区籽粒产量×100。

利用单因素方差分析检验评价不同时间尺度基础地力贡献率的差异显著性（＜0.05）。

利用随机森林模型对耕地基础地力影响因素进行分析。随机森林建模是一种机器学习技术，它是基于多种因素组合来投射目标变量。该模型的实现主要包含以下3个步骤。首先，对现有观测数据利用bootstrap的方法进行重新采样（称为袋内数据），大约有37%的初始数据不被选择，这些数据被称为袋外数据（OOB）。接下来，每个解释变量在回归树模型生成中随机选择m个特征值，在检查了所有预测分割的基础上，根据不同的分类和回归树标准为每一步寻找最佳分割。在每一个节点上，袋外的观察值与袋内存在的观察值相等。在本研究中，目标变量为基础地力贡献率，分析其与土壤有机质含量、耕层厚度、pH以及土壤容重等耕地基础地力影响因素的相关关系，并采用十字交叉验证。

1.3 数据管理

采用Excel 2019对数据进行统计，利用 SPSS17.0 进行单因素方差分析，采用R 4.0.5和sigmaplot14.0软件对数据处理分析与图形制作。

2 结果

2.1 三大粮食作物无肥区与常规区产量的时间变化趋势

国家耕地质量长期定位监测数据表明，我国三大粮食作物无肥区与常规区产量随时间增加整体呈增加趋势（图1）；三大粮食作物产量年增长速度整体呈无肥区＜常规区，水稻＜小麦＜玉米的变化规律，玉米无肥区和常规区产量年增加量分别为83和101 kg·hm-2，小麦分别为51和94 kg·hm-2，水稻分别为29和48 kg·hm-2。玉米、小麦、水稻无肥区产量分别从1988年的2 370、1 712、3 111 kg·hm-2增加到2019年的4 852、3 258、4 167 kg·hm-2，增幅分别为104.7%、90.2%、34.0%。玉米、小麦、水稻常规区产量分别从1988年的5 356、3 296、5 970 kg·hm-2增加到8 859、6 515、7 825 kg·hm-2，增幅分别为65.4%、97.6%、31.0%。

2.2 三大粮食作物耕地基础地力的时间变化趋势

基于国家耕地质量长期定位监测数据，三大粮食作物基础地力贡献率随年际间变化整体呈上升的趋势（图2）。我国三大粮食作物2015—2019年基础地力贡献率（52.7%）相较1988—1994年（45.4%）显著增加了7.3个百分点。其中，玉米2015—2019年基础地力贡献率（54.3%）相较1988—1994年（42.1%）显著增加12.2个百分点；水稻基础地力贡献率在1995—1999年至2015—2019年时间段差异不显著，2015—2019年基础地力贡献率（53.3%）相较1988— 1994年（46.6%）显著增加6.7个百分点；2005—2009年时间段水稻基础地力贡献率最高，为53.0%；小麦基础地力贡献率随年份整体呈增长趋势，但变化幅度较小，各时间段基础地力贡献率变化无显著差异，且相较玉米和水稻，小麦基础地力贡献率整体偏低，均位于50%以下。

图1 三大粮食作物无肥区和常规区产量时间变化趋势

2.3 三大粮食作物基础地力贡献率的空间分布及其影响因素

研究耕地基础地力的空间变异及其分布特征和环境因子的关系，对于了解生态系统、开展土壤管理和监测、制定农业政策具有重要意义。2019年我国三大粮食作物农田基础地力贡献率平均为53.1%，其中水稻、小麦、玉米基础地力贡献率平均分别为53.4%、49.9%、54.9%；我国九大一级农业区三大粮食作物耕地基础地力贡献率如图3所示，主要集中在35%— 60%的范围内，其中东北区、黄淮海区，分别为56.5%、54.1%；西南区、华南区次之，分别为53.7%和52.9%；甘新区和青藏区基础地力贡献率最低，分别仅为38.7%和40.4%。利用随机森林模型分别对三大粮食作物中影响基础地力贡献率空间分布的土壤因素进行重要性排序并分析其与基础地力贡献率的偏相关性（图3、4）。土壤速效钾、有机质含量以及土壤容重是影响玉米基础地力贡献率空间分布的关键因素。玉米基础地力贡献率随土壤速效钾含量的增加先增加后趋于稳定，与土壤有机质含量和土壤容重整体呈正相关性。土壤有效磷、速效钾和有机质含量是影响小麦基础地力贡献率空间分布的关键因素。小麦基础地力贡献率随土壤速效钾含量呈增加-降低-增加趋势，最终趋于平缓，与土壤有效磷含量、土壤有机质含量整体呈正相关性。土壤pH、有效磷含量、有机质含量是影响水稻基础地力贡献率空间分布关键因素，水稻基础地力贡献率与土壤pH、土壤有效磷含量整体呈负相关性，与土壤有机质含量整体呈正相关性。

箱式图矩形盒中实线代表中值，虚线代表平均值，下四分位数（矩形盒下边缘）和上四分位数（矩形盒上边缘）分别代表全部数据的25%和75%，下边缘线和上边缘线分别代表全部数据的5%和95%，上下实心点代表异常值，不同字母表示不同监测时期在5%水平差异显著

3 讨论

3.1 三大粮食作物产量和耕地基础地力的时间变化

随着我国人口的日益增长，对粮食作物的需求愈来愈大，粮食作物产量亟待提升。长期监测数据表明，玉米、小麦、水稻2019年无肥区产量和常规区产量相较1988年分别增长104.7%、90.2%、34.0%和65.4%、97.6%、31.0%，变化趋势与魏文良等[9]的研究结果一致。三大粮食作物产量的持续增长离不开耕地基础地力的不断提升，长期监测数据表明，我国三大粮食作物基础地力贡献率随时间推移整体呈现上升的趋势。这主要是由于我国于1978年推出“家庭责任制”，同时实施了一系列化肥补贴，使农民能够负担得起化肥的费用[10-11]，这种做法极大地调动了农民提高土壤肥力、提高粮食产量的积极性，化肥用量快速增加，使得土壤养分持续增加[12]。例如，在华北平原小麦-玉米种植系统中，土层90 cm的硝态氮积累量超过200 kg N·hm-2[13]。土壤磷方面，由于20世纪90年代以来磷的积累，21世纪初表层土壤Olsen-P约为20.7 mg·kg-1[14]。至2005年，国务院和中共中央发布的国家政策文件明确提到，要通过提高土壤肥力和环境质量来提高农业生产力，具体的政策措施包括：实施测土配方施肥，促进应用粪肥以提高土壤有机质，进一步提高耕地肥力。同时，中低产田治理以及高标准农田建设初有成效[15-18]，深松深耕、轮作休耕等耕地保护措施推广皆对土壤物理、化学结构改良起到重要作用，成为我国耕地基础地力的不断提升的一大助力[19]。粮食作物品种的更替也是影响基础地力贡献率不可忽视的因素，优良品种的不断应用，使得粮食作物抗倒、抗病以及品质等方面得到了极大改善，粮食作物地力产量不断提高，粮食作物的高产、稳产得到了极大的保障[20]。

图3 三大粮食作物基础地力贡献率空间分布情况及其影响因素重要性排序

3.2 三大粮食作物耕地基础地力的空间分布及其影响因素分析

30多年来我国三大粮食作物基础地力贡献率虽然不断增加，但整体水平仍然较低，三大粮食作物农田平均基础地力贡献率仅为53.1%，相较汤勇华等[21]研究结果略有提升，但仍比欧美国家低了约20个百分点。基础地力贡献率空间差异较大，地区限制因子突出，耕层浅薄、水土流失、盐渍化、酸化等问题长期难以解决，制约着我国耕地基础地力进一步提高[22]。长期监测数据表明，我国耕地基础地力以东北区、黄淮海区域较高；西南区、华南区次之；甘新区和青藏区最低。东北区、黄淮海区域土壤相对肥沃，有利于作物生长期光合作用和干物质积累，有利于保证产量，基础地力贡献率较高。西南区域由于土壤相对瘠薄，气候条件的限制，作物产量对于养分投入的依赖性强，基础地力贡献率较低；甘新区和青藏区土壤盐渍化严重，盐渍化面积占比分别达到46.6%和48.7%[23]，土壤盐渍化导致土壤质地黏重，有机质难以累积，磷素大量流失[24]；钾素积累，对粮食作物产生毒害，进而减产减收。黄土高原区和内蒙古及长城沿线区土壤沙化严重，植被覆盖少，土壤有机质含量大幅减少；风化严重，水土流失现象频发，土壤中的磷素、钾素大量流失[25]。

图4 三大粮食作物基础地力贡献率空间分布影响因素部分依赖图

土壤养分的差异性是产生三大粮食作物基础地力贡献率空间差异的重要原因[26]，区域土壤类型、气候等条件的不同将导致土壤养分含量不同，进而将导致基础地力贡献率产生空间变异。综合三大粮食作物随机森林模型分析结果可知，土壤有机质含量是影响三大粮食作物基础地力贡献率空间分布的重要因素之一，均居三大粮食作物基础地力贡献率影响因素重要性排序前三。随跃宇等[27]研究表明，土壤有机质是影响土壤基础地力的关键因素，与基础地力贡献率存在正相关性关系，土壤有机质含量丰富，有助于促进团聚结构形成，提升土壤对养分的吸附能力[28-29]。土壤速效钾是影响玉米基础地力贡献率空间分布最重要因素，相关研究表明，玉米需钾量较大，钾素是影响玉米产量的重要因素[30]。土壤有效磷是限制小麦基础地力贡献率空间分布最重要因素，马清霞等[31]的研究表明，土壤有效磷含量与小麦产量关系密切，是对小麦产量影响的重要因素。土壤pH是影响水稻基础地力贡献率空间分布的最关键因素，土壤pH的高低将影响土壤养分的有效性，土壤pH过高或过低将导致土壤中养分的固定或流失；同时，水稻对土壤pH较为敏感，适应水稻生长的pH为6.0—7.0。因此，土壤pH的差异将严重影响水稻基础地力贡献率的空间分布。

3.3 三大粮食作物耕地基础地力提升建议

面对耕地基础地力较低且制约因素较多的现状，本文提出以下建议：（1）加强推广科学施肥，减肥增效，以测土配方施肥成果为依托，依据作物目标产量、土壤供肥能力及田间肥效试验，合理确定作物化肥投入的最高限量标准，控制作物生产化肥投入；推进农作物秸秆综合利用，增施有机肥，提高土壤有机质含量，提高土壤熟化度，培肥地力。（2）用养结合保护耕地，推进耕地轮作休耕，统筹土、肥、水及栽培等要素，在有条件的区域开展粮豆轮作、间作，利用冬闲田、秋闲田发展绿肥生产，开展深松深耕、保护性耕作。（3）加强耕地质量保护法规建设，针对我国当前耕地基础地力保护现状，借鉴国外经验，加强相关法规制定，加大执法力度，对于损害耕地基础地力的行为严格打击，形成从地方到中央的严格耕地地力监管体系。

4 结论

长期监测数据表明，30多年来，我国三大粮食作物其产量及耕地基础地力随时间变化呈不断增加的趋势。我国九大一级农业区三大粮食作物耕地基础地力空间分布差异较大，东北区、黄淮海区、西南区、华南区基础地力贡献率较高，甘新区和青藏区基础地力贡献率最低。土壤速效钾含量、土壤有效磷含量和土壤酸碱度分别是影响玉米、小麦和水稻基础地力贡献率空间分布的最关键因素。

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Spatial-Temporal Variation of Cultivated Land Soil Basic Productivity for Main Food Crops in China

LI YuHao1, WANG HongYe2, CUI ZhenLing1, YING Hao1, QU XiaoLin2, ZHANG JunDa2, WANG XinYu2

1College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193;2Cultivated Land Quality Monitoring and Protection Center, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100125

【Objective】Soil basic productivity is the cornerstone of realizing high and stable yield for food crops. The temporal change trends and spatial variation characteristics of cultivated land productivity for main food crops were defined, so as to provide the important theoretical support for ensuring food security and improve cultivated land quality in China. 【Method】 In this study, based on the national long-term positioning monitoring network of cultivated land quality from 1988 to 2019, the long-term monitoring data of the check area were selected with non-fertilization treatment and the conventional area with farmers' fertilization treatment in the first 3-5 years since the establishment of each monitoring point. The temporal and spatial changes in yield of maize, rice and wheat and soil productivity contribution rates were analyzed in China. 【Result】In the past 30 years, the grain crops’ yield and soil productivity contribution rates showed an overall increasing trend with time, and the annual growth rate of crop yield showed the change law of non-fertilizer area < conventional area, rice < wheat < maize. The yield of maize, wheat and rice in the non-fertilizer area increased from 2 370, 1 712 and 3 111 kg·hm-2in 1988 to 4 852, 3 258 and 4 167 kg·hm-2in 2019, respectively, and increased by 104.7%, 90.2% and 34.0%, respectively. The yield of maize, wheat and rice in the conventional area increased from 5 356, 3 296 and 5 970 kg·hm-2in 1988 to 8 859, 6 515 and 7 825 kg·hm-2in 2019, respectively, with the increment of 65.4%, 97.6% and 31.0%, respectively. The contribution rate of soil productivity for the three major food crops in China from 2015 to 2019 was 52.7%, which was significantly increased by 7.3% compared with 45.4% in 1988-1994. Among them, the contribution rate from maize was 54.3%, which was 12.2% higher than that of 42.1% in 1988-1994. The contribution rate from rice was 53.3%, which was 6.7% higher than that of 46.6% in 1988-1994. The soil productivity contribution rate from wheat increased with the year as a whole, and was lower than that in maize and rice as a whole. The spatial distribution of soil productivity contribution rate for the three major grain crops was quite different. The Northeast region and Yellow River and Huaihai region were higher, which were 56.5% and 54.1%, respectively, followed by the Southwest region and South region, which were 53.7% and 52.9%, respectively. Gan Xin region and Qinghai-Tibet region were the lowest, only 38.7% and 40.4%, respectively. The random forest model was used to rank the soil factors affecting the basic soil productivity contribution rate in the three major grain crop systems. Among them, soil available potassium, organic matter content and soil bulk density were the key factors affecting the spatial distribution of maize basic soil fertility contribution rate; soil available phosphorus, available potassium and organic matter content were the key factors affecting the spatial distribution of wheat basic soil fertility contribution rate; soil pH, soil available phosphorus and organic matter content were the key factors affecting the spatial distribution of rice basic soil fertility contribution rate.【Conclusion】Over the past 30 years, the soil basic productivity for three major grain crops in China has been continuously improved, but there were great differences among regions and the overall level was still low, which was far lower than that of developed countries in Europe and United States. Soil available potassium content, soil available phosphorus content and soil pH are the most key factors affecting the spatial distribution of basic soil fertility contribution rate of maize, wheat and rice, respectively.

rice; wheat; maize; crop yield; soil basic productivity