任思洋，张青松，李婷玉，张福锁

华北平原五省冬小麦产量和氮素管理的时空变异

任思洋，张青松，李婷玉，张福锁

（中国农业大学资源与环境学院，北京 100193）

【目的】通过对华北地区冬小麦产量及氮素管理时空变化的分析，明确华北平原五省2005—2014年冬小麦产量、效率及环境效益的演变规律。【方法】基于2005—2014年农户调研数据，分析华北平原产量、产量差与氮素管理的时间和空间变异趋势，从粮食安全、资源高效和环境保护3个维度设计了华北地区氮素可持续管理评价体系，并据此对该区目前氮素管理现状进行评价。【结果】（1）2005—2014年华北冬小麦产量均值为6.5 t·hm-2，呈逐年递增趋势，10年增幅达7%，产量从高到低依次为河南、安徽北部、山东、河北、江苏北部。10年产量差均值为1.4 t·hm-2，整体呈下降趋势，10年降幅高达47%，产量差从高到低依次为山东、河北、江苏北部、河南、安徽北部。安徽北部产量差降幅最大，产量差最小；山东省内产量差差异较大，呈东部高于西部的趋势。（2）2005—2014年华北冬小麦施氮量均值为226 kg·hm-2，除江苏北部外均呈增加趋势，10年平均增幅为3%，施氮量从高到低依次为江苏北部、河北、山东、安徽北部、河南。同省施氮量差异较小而省间差异明显。（3）2005—2014年华北冬小麦氮素利用效率（NUE）均值为44%，从高到低依次为河南、安徽北部、山东、河北、江苏北部。空间差异大，施氮量高的地区NUE较低。（4）2005-2014年华北冬小麦氮盈余均值为165 kg·hm-2，从高到低依次为江苏北部、河北、山东、河南、安徽北部。施氮量高的地区氮盈余较高。（5）2005—2014年华北冬小麦满足华北地区氮素可持续管理评价体系安全边界的县数仅占总体的2%。以该区域氮盈余及产量均值分区，其中河南省均值位于低氮盈余高产量区；山东及安徽北部均值位于低氮盈余低产量区；河北及江苏北部均值位于高盈余低产量区。【结论】2005—2014年华北地区冬小麦产量增加，产量差减小；同时氮肥投入增加，氮盈余较高，氮素利用效率低。五省中河南氮素管理较为合理，山东和安徽北部氮盈余较低，产量提升空间大；河北及江苏北部氮肥投入量高、效率低、环境压力大，将是未来华北氮素管理的重点地区。

冬小麦；华北地区；氮肥；产量；氮素利用效率；氮盈余；时空变异

0 引言

【研究意义】作为中国三大粮食作物之一，保障小麦生产的优质、高产、高效对我国粮食安全具有重要意义。施肥是粮食增产的重要手段，其对增产的贡献约占30%—40%。近十多年来，我国肥料投入呈增加趋势：2005年全国小麦肥料平均用量324 kg·hm-2，氮肥用量为173 kg·hm-2；至2015年肥料用量升至406 kg·hm-2，增加了25%，氮肥用量升至183 kg·hm-2，增加了6%[1]。氮素投入过量导致氮素利用效率较低，氮盈余过高，同时引起一系列的环境问题[2-3]。因此，保障当前粮食安全、资源高效利用和环境可持续发展面临着新的挑战。【前人研究进展】张卫峰等[4]针对全国17个省，219个县，14 000户的农户调研结果表明，全国小麦平均施氮量为137—416 kg·hm-2，平均产量为2.3—4.8 t·hm-2。李红莉等[5]基于全国23个省10 380户的农户调研的结果可知，全国小麦氮肥平均施用量为117—455 kg·hm-2，而产量为4.6—9.6 t·hm-2之间。以上研究表明我国小麦施肥量和产量在不同地区存在较大差异。华北地区小麦总产占到全国的67%[6]，是小麦的优势产区，同时也是典型的高投入高产出地区[7-8]。华北地区农用化肥施用量自2005年的1 916万t增至2014年的2 174万t，增加了13%[9]。由于氮素过量投入使得该区产量、施肥量和氮素管理差异更加突出。以山东省惠民县为例，农户常规施氮量为143—919 kg·hm2，而产量及氮肥偏生产力分别为4.6—8.9 t·hm-2和5.7—38.9 kg·kg-1[3]。陈广锋[10]针对河北省不同县进行农户调研发现该地区施氮量为182—445 kg·hm-2，产量为4.1—11.0 t·hm-2，氮肥偏生产力为7.6—51.9 kg·kg-1。【本研究切入点】前人对华北地区小麦产量及氮素管理的研究多立足于田间试验或局部县区的农户调研，但针对华北整体的时空变异分析尚不充分，无法明确该区氮素管理的历史演变规律及地域特点和差异。地理信息系统（GIS）是重要的信息处理技术之一，作为当前有效的研究手段不断被应用于农业生产的空间分布和变异研究[11]。利用该技术分析华北小麦产量和氮素管理情况，可以为作物氮素管理提供更加科学的指导[12]。【拟解决的关键问题】基于2005—2014年华北地区农户调研数据，并结合克里金插值法，从时间和空间维度分析该区产量、施氮量及氮素管理变化，并尝试构建安全边界对华北地区冬小麦产量和氮素管理进行评价。明确华北冬小麦氮素管理现状和挑战，为该区减肥增效提出建议。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究所使用数据为华北平原地区2005—2014年农户调研数据，以分析10年间农户冬小麦产量、施氮量和氮素管理情况。数据基本信息如下：

数据覆盖华北冬小麦种植区（112°26'—122°24'E，32°24'—40°8'N），包括河北、山东、河南、江苏北部和安徽北部等冬小麦种植区域，共计370个县，每个县抽取3—10个村，每村随机调查30—120名农户[13]。通过问卷调查的形式获得包含冬小麦籽粒产量、有机和无机氮肥用量等田间管理关键信息。为保证数据的有效性对异常数据进行了剔除，最终有效农户共计1 389 002户，各年各省数据量如表1所示。

表1 华北五省各年调研农户样本容量

1.2 评价指标

（1）产量差：产量差即潜在产量与实际产量的差值，用于观察区域变异情况，评价区域产量的潜力。根据LOBELL等[14]对产量潜力的研究，结合农户调研数据的特点，选择高产农户的产量水平，即前5%农户产量的平均值作为潜在产量，其与实际产量平均值的差值作为评估产量差的基准。

（2）氮素利用效率（NUE）：本研究中定义为氮素产出与氮素投入的比值（公式1）。用于对氮素利用情况进行评价。

（3）氮盈余（Nsurplus）：氮素投入与氮素产出的差值（公式2）。其中氮素产出只考虑随籽粒带走的氮素，不包括氨挥发、淋洗等损失。用来评价氮素平衡情况。

（4）氮素投入（Ninput）：本研究指投入到农田尺度的各种氮素的总和（公式3）。包括化学氮肥投入量（FN）、有机肥氮素投入量（MN）、大气干湿沉降氮（DN）和种子带入氮素量（GN）4部分[15]。由于小麦体系生物固氮量很低[16]，本研究忽略其影响。

其中化学氮肥投入量（FN）和有机肥氮素投入量（MN）数据来自华北地区农户调研数据；大气干湿沉降氮（DN）的确定参考了XU等[17]及杨道伟[18]的对该区监测研究；种子带入氮素量（GN）根据高倩、左娟、孙红梅、张明伟和徐仲伟等[19-23]针对不同地区计算的对应量而确定。

（5）氮素产出（Noutput）：本研究指籽粒带走的全氮含量（公式4）。Ygrain为作物籽粒产量（含水量15%），0.85指籽粒干重占产量的比重，NC表示小麦籽粒氮浓度，参数值为2.11%[23]。

计算公式如下：

NUE（%）= Noutput/ Ninput×100 （1）

Nsurplus（kg·hm-2）= Ninput-Noutput（2）

Ninput（kg·hm-2）=FN+MN+DN+GN （3）

Noutput（kg·hm-2）= Ygrain×0.85×NC （4）

1.3 分析方法

（1）克里金插值法：克里金（Kriging）方法是地统计学方法的重要组成部分，是分析宏观属性空间特征的有效方法，其实质就是将变量空间相关性和结构性在二维平面上以某种分布格局的形式加以表现。因此，这种方法能够较为宏观地表示区域间的数据的特征，并且科学地将整个区域的状况加以阐明[24]。本研究以县为研究单位，将每个县的产量、施氮量、氮素利用效率和氮盈余等指标的10年平均值作为该县代表值，使用ArcGIS 10.2软件中的克里金插值工具进行空间变异分析。

（2）华北地区氮素可持续管理评价体系：同样以县为单位进行评估，以协同粮食安全和优化环境为目标，将产量、氮素利用效率和氮盈余3个指标纳入评价体系。当数据点落在相应区域即可表示该县目前氮素管理现状。满足目标的安全边界和安全区域分别定义为：（1）达到目标产量：根据CHEN等[25]的研究，满足2030年粮食需求的小麦产量需达到7.1 t·hm-2，相应的氮素输出值为128 kg·hm-2，安全边界定义为图1虚线，①区域（竖线）表示不满足目标产量。（2）根据欧盟氮素管理委员会结果，取50%—90%作为氮素利用效率（NUE）的安全区间，分别以图1实线和方点线作为安全边界。其中，高于90%时存在耗竭土壤地力的风险，即为图中②区域（点状）；图中③区域（灰色）表示低于50%效率过低环境风险较大。（3）氮盈余的安全排放区间为0—80 kg·hm-2，安全边界表示为图1双实线，④区域（网格）表示不符合条件的区域[26]。白色区域表示符合高产高效低盈余的理想区间。

图1 华北地区氮素可持续管理评价体系

1.4 数据处理

采用Microsoft Excel 2013处理数据，采用ArcGIS10.2普通克里金方法进行空间插值，在满足样本容量大于80和假设属性期望值未知的条件下分析小麦产量、产量差、施氮量、氮素利用效率和氮盈余分布，其余图表均利用Microsoft Excel 2013软件绘制完成。

2 结果

2.1 华北地区冬小麦产量和产量差

华北地区2005—2014年间小麦产量整体呈增加趋势，产量的平均值为6.5 t·hm-2，整体增幅达7%（图2）。10年产量均值从高到低依次为河南（6.8 t·hm-2）、安徽北部（6.5 t·hm-2）、山东（6.5 t·hm-2）、河北（6.4 t·hm-2）、江苏北部（6.2 t·hm-2）。安徽北部、河南和江苏北部产量增幅较大，分别为35%、21%和19%，河北和山东的产量变化平稳，平均增幅分别为11%和2%。江苏北部与各省间的产量差异也随着时间推移不断增加，2014年至峰值1.1 t·hm-2，主要是该阶段安徽北部和河北产量大幅提升导致的。2014年各省平均产量由高到低依次为：安徽北部（7.7 t·hm-2）、河南（7.5 t·hm-2）、河北（7.3 t·hm-2）、江苏北部（6.6 t·hm-2）、山东（6.5 t·hm-2）。华北地区冬小麦产量较高的地区集中在河南、安徽北部、河北中部，山东西部，如图3所示。样本中有25%（91个县）的县平均产量超目标产量（7.1 t·hm-2），达7.5 t·hm-2，这些县集中在河南、河北和山东。河南和安徽北部产量整体稳定高产，达到目标产量的县分别占本省的39%和15%。而江苏北部产量偏低，暂无达到目标产量的区域。

华北地区10年产量差的平均值为1.4 t·hm-2，降幅高达47%。产量差随时间整体呈下降趋势（图2）。产量差均值从高到低依次为山东（1.7 t·hm-2）、河北（1.2 t·hm-2）、江苏北部（1.2 t·hm-2）、河南（1.2 t·hm-2）、安徽北部（1.1 t·hm-2）。其中安徽北部与河南降幅最大，10年间降幅分别达85%和50%，山东和江苏北部降幅最小，分别为8%和19%。不同省份间在2009年之前产量差差异较大，而在2009年之后趋于平缓，而2014年差异再次变大，2014年产量差从高到低依次为山东（1.9 t·hm-2）、江苏北部（1.4 t·hm-2）、河北（0.9 t·hm-2）、河南（0.9 t·hm-2）、安徽北部（0.3 t·hm-2）。如图3所示，华北地区产量差低于1.0 t·hm-2的县数量为21%，大部分地区小于2.0 t·hm-2（78%）。产量差较高的区域集中在山东，均值达1.8 t·hm-2，高于2.0 t·hm-2的地区占本省调研总县数（122个）的34%。

图2 2005-2014年华北地区冬小麦不同省份产量及产量差

图3 2005-2014年华北地区冬小麦分县产量及产量差的空间变异

2.2 华北地区冬小麦施氮量、氮素利用效率及氮盈余

华北地区10年间氮素投入量平均为282 kg·hm-2，其中以化学氮肥（FN）为主，平均为226 kg·hm-2，占氮素总投入量（Ninput）的80%。有机肥（MN）、大气干湿沉降（DN）和种子带入（GN）的氮素投入均值分别为14、40和4 kg·hm-2。

10年间施氮量在省内变异较小而省际差异明显。平均施氮量从高到低依次为：江苏北部（285 kg·hm-2）、河北（248 kg·hm-2）、山东（221 kg·hm-2）、安徽北部（204 kg·hm-2）、河南（199 kg·hm-2）。河北和河南施氮量呈上升趋势，江苏北部施氮量略有下降，而安徽北部施氮量无明显变化（图4）。图5表明华北地区施氮量空间变异明显，施氮量高于240 kg·hm-2的县占整个华北区域总县数的37%，主要集中在江苏北部、河北和山东西部。其中江苏北部和河北整体施氮量较高，两省共计58%的县平均施氮量在240 kg·hm-2以上。山东省内施氮量差异较大，呈自西向东递减趋势，为西北部＞中南部＞东部。

华北地区10年氮素利用效率（NUE）平均为44%，农户间差异较大（19%—130%）。五省NUE由高到低依次为：河南（49%）、安徽北部（49%）、山东（45%）、河北（38%）、江苏北部（35%）。如图5所示，NUE较高的地区主要分布在河南和山东东部，高于45%的比例分别占本省县总数的63%和42%，结合图5中施肥量可知NUE较高的区域施氮量较低。河南及山东省内NUE差异较大，河南高于45%的区域占全省县数量的63%。山东东部NUE整体高于西部，均值为45%。

华北地区10年平均氮盈余（Nsurplus）为165 kg·hm-2，如图5所示，空间变异较大（-45—472 kg·hm-2）。各省氮盈余平均值由高到低依次为：江苏北部（214 kg·hm-2）、河北（197 kg·hm-2）、山东（159 kg·hm-2）、河南（135 kg·hm-2）、安徽北部（124 kg·hm-2）。江苏北部、河北和山东氮盈余较高，高于130 kg·hm-2的县数量分别占到3个地区的100%、91%和66%。

图4 2005-2014年华北地区不同省份冬小麦的施氮量

2.3 华北地区氮素可持续管理评价体系

根据1.3（2）的评价标准对华北地区2005—2014年间的氮素管理水平进行分析，结果如图6所示。（1）满足单项指标安全边界的样本量：达到目标产量（即7.1 t·hm-2）的样本占到总量的25%；氮素利用效率（NUE）处于50%—90%区间的样本量占到总量的23%；氮盈余低于80 kg·hm-2的占到样本量的8%。（2）满足综合指标安全边界的样本量：实现目标产量并且NUE处在规定区间，但高于临界氮盈余的样本量占到6%；实现目标产量并且满足氮盈余要求但NUE未处在安全区间的样本量占到1%；满足氮盈余要求并且NUE处于安全区间但未达到目标产量的样本量占5%。（3）满足高产高效低盈余综合指标安全边界的样本量：仅有2%的样本处于理想区间，并且华北地区氮素管理指标均值（图6中白色方点）点不位于评价体系的理想区间。由上述结果可知，目前华北大部分地区冬小麦的生产既没有满足粮食安全需求，也没有达到环境安全的标准。

此外，如图7所示，以该地区籽粒产量（6.5 t·hm-2）和氮盈余（165 kg·hm-2）的均值为界划分成A（高产低盈余区）、B（高产高盈余区）、C（低产高盈余区）、D（低产低盈余区）4个区域。其中，（1）各省均值分布情况：河南的均值处在高产低盈余的A区，安徽北部和山东的均值处于低产低盈余的D区，河北和江苏北部的均值位于低产高盈余的C区。（2）各省全部样本分布情况：安徽北部共有20个县进入统计，65%的县位于A区，其余县均位于D区；河南共97个县分散在4个区域，集中分布于A区和D区，分别占比为43%和30%；山东省共122个县，但省内生产水平差异较大，样本均匀地分布在4个区域，其中A、B、C、D区样本量占比分别为：30%、29%、17%、24%；河北省共115个县，主要分布在B区和C区，分别占比为36%和32%。同样，江苏北部全部16个县均分布在B区和C区，分别占比为81%和19%。

图5 2005-2014年华北冬小麦分县施氮量及氮素利用效率和氮盈余的空间变异

每个点代表一个县，白色方点代表华北地区均值，样本量（n）为370

图7 2005-2014年华北地区冬小麦产量和氮盈余评价

3 讨论

3.1 华北地区冬小麦产量和产量差现状与影响因素分析

华北地区不同区域地势、水热条件和土壤条件差异较大，导致产量与产量差产生空间差异。作为华北冬小麦产量最高的区域，河南10年平均产量为6.8 t·hm-2，高产得益于该区域地势平坦，土壤肥力高等良好的自然条件[27]。安徽北部产量增幅最大，产量差降幅最大。该地区土壤肥力不高但北部地势平坦水热条件较好使得该地区成为小麦种植的最适宜区域之一[28]。造成山东东西部产量和效率差异的重要因素可能是由于土壤全氮含量的不同以及土壤酸化对作物养分有效利用的影响[29]。水资源紧缺以及土壤肥力低等自然因素限制了河北冬小麦高产高效的生长，氮素投入过量又加剧了环境和土壤的负担，造成低产高氮盈余的现状[30]。江苏北部属于典型的盐碱性土壤，本身土壤肥力不高且长期过量施肥导致其产量低，氮盈余高[31]。但由于田间管理措施的进步，导致该地区呈现产量上升，产量差下降的变化趋势。

3.2 华北地区冬小麦氮素管理现状与影响因素分析

自氮肥大量投入农田使用以来，我国一直采用传统氮肥利用率为指标衡量氮肥施用情况。但传统方法未将施氮量、作物产量和土壤氮素变化情况紧密联系，并且其概念和算法本身存在缺陷，导致对相关行业工作者产生诸多误导[32]。目前国际上将氮素利用效率与氮素产出（nitrogen output）及氮素盈余量（nitrogen surplus）等重要指标结合，并建立相应的指标评价体系进行综合考量[26,33]。如现在国际上常使用氮素利用效率（NUE）来评价氮素管理水平，其优点在于可以很好地解析氮素管理水平的长期变化趋势[15]。本研究将国际趋势及华北地区特点相结合，设计了华北地区冬小麦氮素可持续管理评价体系（图1），研究结果表明华北大部分地区冬小麦氮素管理处于不合理且不可持续的状态（图6），且均存在氮素投入过量，氮盈余超标，氮素利用效率过低等问题，对环境造成潜在威胁[34]。

不同农户管理行为的差异是导致华北地区氮素利用效率较低的主要原因[35]。华北地区传统农业技术推广系统存在农机推广力不足、科技水平不高、农户技术需求同技术供给脱节等问题，造成该地区农户无法更好地利用专业知识种植作物[36-37]。本研究中江苏北部和河北农户习惯施氮量平均值分别为285 kg·hm-2和248 kg·hm-2，超过华北地区平均施氮量，更远高于该地区专家推荐量[38]。李鹏飞[39]的研究表明，江苏冬小麦秋播时正值雨季，导致农户氮肥投入过量、播期推迟进而影响小麦肥料利用效率。杨军芳等[40]在2009—2010年河北冬小麦施肥情况的研究中发现，传统农户施肥方式粗犷，采用过量小麦专用肥与二铵掺混并以撒施旋耕的种植方式，导致当地氮素投入及氮盈余偏高，氮素利用效率较低。本研究中山东施氮量呈西部高、东部低的状态，氮素利用效率则呈现相反的趋势，这与李健敏等[41]研究结果一致。安徽省自20世纪90年代氮肥施用一直处于过量状态，自近几年状况才有平稳下降的趋势，该结论侧面印证了本文研究结果[42]。据农业部统计数据显示[9]，1987—2014年河南省小麦产量增加了2倍，化肥用量却增加了5倍，但因其产量高，河南依然是本研究中氮素综合管理状况最佳的区域。

如图5所示，华北不同地区的施氮量、氮素利用效率（NUE）和氮盈余呈现较明显的空间差异，其中施氮量与氮盈余空间变异趋势基本一致，与NUE趋势相反，具体表现为河南和安徽北部等施氮量较低的区域氮盈余较低但NUE较高，而河北和江苏北部等施氮量较高的区域呈现相反的趋势。针对华北地区的氮盈余空间差异影响因素的研究暂时比较匮乏，仍需进一步深入研究与讨论。

3.3 优化管理策略

大量研究表明，优化管理技术可以同步实现粮食增产、节氮和减少环境排放的综合目标。崔振岭[43]依托于农户调研和田间试验，对协同作物高产与环境保护的氮肥高效利用原理与方法进行了研究，建立的区域优化氮肥管理技术比传统施氮量和氮素表观损失分别减少了77%和72%。CHEN等[25]提出的养分资源综合管理（ISSM）技术，根据作物耕层土壤氮素动态含量来推荐用量，同时协同优化水肥管理，采用氮高效品种，合理密植，通过提升作物产量和效率来实现氮素的可持续管理。该技术使得我国小麦平均产量从7.2 t·hm-2升至8.9 t·hm-2，与农民习惯氮素管理水平相比施氮量减少了5%，氮肥偏生产力提高了24%，氮盈余减少了97%。李婷玉[44]的研究中探索了河北省夏玉米冬小麦轮作体系应用“4R”氮肥综合管理技术来提升作物氮素利用效率，减少氮盈余。发现协同优化氮肥用量、位置、时期和应用增效氮肥产品可使小麦氮素利用率提高到60%，将氮素盈余控制在150 kg·hm-2以内。

加强技术推广有助于增产和节氮的大面积实现[13]。目前我国冬小麦仅实现了产量潜力的56%— 68%，仍存在2.7—3.6 t·hm-2的产量差[6, 45]。ZHANG等[35]提出的“科技小院（STB）”模式，科学家与农民在生产一线发现和解决生产问题，五年间产量潜力增至80%。2005年以土壤测试和肥料田间试验为基础的测土配方施肥国家行动启动，为农民科学施肥提供了更加精准参考[46]。CUI等[13]在2005— 2015年期间，在中国主要粮食生产区对养分资源综合管理（ISSM）技术进行长期的技术推广，使得小麦产量比农户常规生产增加11%，施氮量减少18%，活性氮损失减少22%。

4 结论

华北地区2005—2014年间冬小麦产量逐年递增，产量差逐年递减，施肥量除江苏北部外均在10年间呈增加趋势。10年间华北地区冬小麦产量、产量差、施氮量、氮素利用效率和氮盈余存在较大的空间变异：除江苏北部外华北地区整体产量较高，产量差较高的区域主要集中在山东东部。施氮量与氮盈余分布情况相似，高投入和高盈余集中在河北、江苏北部及山东西部，而氮素利用效率空间分布与施氮量情况相反，河南及山东东部氮素利用效率较高。

华北地区小麦产量和氮素管理不能满足实现粮食安全和环境保护的要求，仍需进一步的技术、推广和政策支持。未来研究重点应放在保证粮食安全的同时减少环境污染的风险，因地制宜地建立不同小麦种植区氮素管理的安全边界。

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Spatiotemporal Variation of Winter Wheat Yield and Nitrogen Management in Five Provinces of North China Plain

REN SiYang, ZHANG QingSong, LI TingYu, ZHANG FuSuo

(College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193)

【Objective】By analyzing the spatial and temporal changes of winter wheat yield and nitrogen management differences in North China Plain, the evolution of winter wheat yield, efficiency and environmental impacts in the five provinces of North China Plain from 2005 to 2014 were clarified. 【Method】Based on the farmer household survey data in 2005-2014, the time and space variation of yield, yield gap and nitrogen management differences of winter wheat in the five provinces of North China Plain was analyzed. In addition, the evaluation system of nitrogen sustainable management in north China was designed from three dimensions of food security resource efficiency and environmental protection, and the current status of nitrogen management in the five provinces of North China Plain was evaluated. 【Result】(1) The average of winter wheat yield in the five provinces of North China Plain from 2005 to 2014 was 6.5 t·hm-2, showing an increasing trend year by year, with an overall increase of 7% in ten years. The ten-year average of yield from high to low was Henan, Northern Anhui, Shandong, Hebei, Northern Jiangsu. The average yield gap of North China Plain in the past ten years was 1.4 t·hm-2, which was a downward trend. The decline in the decade was as high as 47%. The average of yield gap from high to low, it was Shandong, Hebei, Northern Jiangsu, Henan, Northern Anhui. The yield gap of Northern Anhui had the largest decline, which was the smallest; the difference of the yield gap in Shandong province was large, showing a trend higher in the east than in the west. (2) The average nitrogen application in North China Plain was 226 kg·hm-2, which was increasing year by year except for Northern Jiangsu. The average growth rate was 3% in ten years. And the order of Northern Jiangsu＞Hebei＞Shandong＞Northern Anhui＞Henan was maintained. The nitrogen application in the same province had changed little and the inter-provincial difference was obvious. (3) The average nitrogen use efficiency (NUE) in North China Plain was 44%, from high to low was Henan, Northern Anhui, Shandong, Hebei, Northern Jiangsu. The spatial variation of NUE was large; while the NUE in areas with high nitrogen application was low. (4) The mean value of nitrogen surplus was 165 kg·hm-2. The order of Northern Jiangsu＞Hebei＞Shandong＞Henan＞Northern Anhui was maintained, which was similar to the regional distribution trend of nitrogen application. (5) Based on comprehensive evaluation of the North China Plain during 2005-2014, the number of counties that met the safety boundary of the sustainable management evaluation system for nitrogen was only 2% of the total. The nitrogen surplus and yield mean of the region were divided into four zones. The mean value of Henan was in the high yield area with low nitrogen surplus. The mean values of Shandong and Northern Anhui were in low nitrogen surplus and low yield zone. Hebei and Northern Jiangsu were in high surplus and low production zone. 【Conclusion】During 2005-2014, the yield of winter wheat in North China Plain increased year by year, and the yield gap decreased year by year. At the same time, the input of nitrogen application increased, the nitrogen surplus was too high, and the nitrogen use efficiency was low. The nitrogen management in Henan was relatively reasonable, while nitrogen surplus in Northern Anhui and Shandong were low, and there were a large space for production improvement. High nitrogen fertilizer input in Hebei and Northern Jiangsu led to high environmental pressure of low nitrogen use efficiency, which would be the key areas for nitrogen management in North China Plain in the future.

winter wheat; North China Plain; nitrogen fertilizer; grain yield; nitrogen use efficiency; nitrogen surplus; spatiotemporal variation

2019-04-11；

2019-08-28

国家重点基础研究发展计划（2015CB150405）

任思洋，E-mail：siyangr@126.com。通信222作者张福锁，E-mail：zhangfs@cau.edu.cn

（责任编辑 李云霞）