黄土丘陵区不同退耕方式土壤有机碳密度的差异及其空间变化

比较退耕条件下流域间土壤有机碳密度(SOCD)的变化,有助于理解黄土高原区域土壤有机碳源/汇效应的变化机理。在黄土丘陵沟壑区,自北向南从砒沙岩区、风蚀水蚀交错区、水蚀区分别选取五分地沟、砖窑沟、燕沟三个典型治理小流域,研究了坡地退耕为林草地后SOCD变化及其影响因素。结果表明:(1)流域内,林草地SOCD显著大于坡耕地,表层0~10cm高于亚表层10~20cm,且差异显著(P0.05)。(2)流域间,同一土地利用方式SOCD因流域存在显著差异(P0.05)。从北到南,坡耕地和林地SOCD基本呈增加的趋势,坡耕地表层SOCD分别是0.54、0.56 kg·m-2和0.61 kg·m-2,林地SOCD依次为0.64、0.90 kg·m-2和1.05 kg·m-2;而草地先略有下降后又呈增加的趋势,分别为0.71、0.67kg·m-2和0.73kg·m-2。(3)相对于坡耕地,流域间同一退耕方式SOCD的增幅存在一定的空间分异。退耕还林方式下SOCD的增幅从北到南依次变大,由五分地沟流域表层的18.8%变化到燕沟流域的72.7%;退耕还草SOCD的增幅较小,从32.1%变化到20.1%。可见,在黄土丘陵沟壑区,退耕方式不仅影响流域内SOCD含量的变化,而且影响流域间SOCD增幅的变化,这一变化与南北流域的气候条件、生物因素(细根生物量)、土壤性质以及土壤侵蚀强度密切相关。     

中国主要麦区农户小麦氮磷钾养分需求与产量的关系

【目的】明确实际生产中农户小麦产量与养分需求的关系,为科学施肥、合理减肥提供理论依据。【方法】连续两年对中国小麦主产区多点的农户调研和取样分析,研究中国春麦、旱作、麦玉和稻麦4个典型种植区域农户小麦氮磷钾养分需求量与产量的关系。【结果】中国农户小麦产量平均为6.4 t·hm-2,麦区间存在显著的产量差异,春麦、旱作、麦玉和稻麦区平均分别为6.0、4.0、7.7和5.5 t·hm~(-2),产量越高的麦区小麦生物量越大、公顷穗数越多,收获指数随产量增加而增加。全国农户小麦平均需氮量为28.1 kg·Mg~(-1),4个麦区分别为28.6、28.3、29.3和25.0 kg·Mg~(-1),产量由低产增至高产时,旱作区和麦玉区小麦需氮量分别显著降低16.9%和14.6%,春麦和稻麦区有降低趋势,但未达差异显著水平。全国小麦平均需磷量为4.0 kg·Mg~(-1),4个麦区分别为4.5、3.2、4.1和4.1 kg·Mg~(-1),产量从低产增至高产时,麦玉和稻麦区分别显著降低11.4%、17.8%,旱作区需磷量降低8.6%,差异亦未达显著水平,春麦区低产时需磷量最低为3.7 kg·Mg~(-1),产量从偏低提高到高产水平时也显著降低21.4%。农户小麦平均需钾量为21.5 kg·Mg~(-1),各麦区存在显著差异,4个麦区分别为26.5、17.1、23.3和18.8 kg·Mg~(-1),产量由低产增至高产时,4个麦区需钾量分别降低4.0%、4.4%、12.7%和19.9%,仅稻麦区差异显著。【结论】中国各麦区农户的小麦产量存在显著差异,养分需求量与产量的关系因麦区而异,总体来看,随产量增加,小麦氮、磷、钾养分需求量呈降低趋势。可见,在向农户推荐肥料用量时,需针对不同区域,结合农户田块的小麦产量水平、作物养分需求特性和土壤养分供应能力,确定合理的养分需求量,避免肥料施用过量或不足。     

作物生长期低温指数演变及对作物产量的影响

【目的】分析1971-2014年黑龙江省作物生长期基于最低气温的低温指数(cold day index,CDI)演变及对作物产量的影响,为揭示作物生长期低温冷害机理、甄别关键致灾因子等提供技术支撑。【方法】利用黑龙江省80个气象观测站1971-2014年气象资料和38个农业气象观测站玉米和水稻单产资料,参考已有研究成果和公认的农业气象指标,构建作物生长期内(05-21-09-30)CDI的计算方法,采用数理统计法研究CDI的变化趋势和周期变化,并分析其与作物产量的相关关系。【结果】(1)1971-2014年,作物生长期内研究区平均CDI呈明显下降趋势,下降速度为1.5d/10年。20世纪70年代为低温事件高发期,80-90年代相对稳定,21世纪以来平原区CDI持续减少,而山区无变化或呈回升趋势。(2)研究期内,研究区CDI的空间分布呈北多南少、山区多平原少的趋势,CDI由北向南、由山区向平原逐渐下降。CDI的气候变率在不同区域存在差异,呈现西高东低特征。(3)在作物生长期内,研究区89%站点的CDI与玉米、水稻单产具有显著或极显著的负相关关系,表明低温对作物产量的影响为负效应。不同区域CDI引起作物产量的下降幅度不同,CDI每增加1d,产量下降92.9~695.5kg/hm2。【结论】CDI对作物生长和产量形成具有显著负效应,其对松嫩平原东部、三江平原和牡丹江半山区玉米、水稻影响较大,且对水稻产量的影响重于玉米。     

基于气候年型的河南省冬小麦产量预测

气候变化是影响小麦产量的重要因素,因此科学划分气候年型,对于准确预测小麦产量至关重要。利用河南省15个气象站点（市、县）1984—2018年的温度数据划分暖温年、平温年、冷温年,依据降雨数据划分湿年、平水年、干年,组合成9种气候年型并分析其规律;结合小麦产量数据划分出丰产年、平产年、低产年,分析气候年型和产量年型的关系。然后结合地形土壤、气象等因素把河南划分为豫北麦区、豫中东部麦区、豫西麦区、豫南麦区和南阳盆地5个麦区。在此基础上,利用HP滤波法分离出气象产量和趋势产量,以气象因子驱动并利用BP神经网络构建模型预测气象产量,利用一元线性回归模型建模得到趋势产量,把两者产量叠加得出实际产量,从而实现小麦产量的预测。结果表明：河南省积温年型以暖温年、正常年型为主,降雨年型分布比较均匀,气候年型中以正常年和干年为主,暖湿年小麦高产频率最高,为76.9%,冷湿年小麦低产频率最高,为67.9%;积温是影响小麦产量波动的主要因素,暖年年型下小麦更容易丰产,冷年时小麦低产概率较高;利用气象产量和趋势产量分别建模叠加得出的小麦产量和实际产量相比,豫北、豫中东、豫西、豫南和南阳盆地五大麦区各模型的平均相对误差分别为0.31%、0.36%、0.58%、0.48%、0.38%,说明利用HP滤波和BP神经网络技术预测小麦产量是可行的。     

气候变化背景下黑龙江省主栽作物稳产类型区划

在气候变化背景下,利用黑龙江省1949～2012年产量资料,对单产稳产类型进行区划。利用WOFOST作物模型,结合RCP4.5未来情景资料模拟2017～2060年黑龙江省水稻、玉米、大豆的产量,对未来情景黑龙江省主栽作物进行单产稳产类型区划。结果表明:1949～2012年研究区域水稻单产的变异系数为0.44～0.78,玉米单产的变异系数为0.56～0.77,大豆单产的变异系数为0.26～0.58。未来情景下研究区域三大主栽作物高产稳产区主要分布在东部和南部,高产不稳产区主要分布在南部和西部,低产稳产区分布在北部和东部,低产不稳产区分布在北部和中部。     

我国粮食主产区粮食生产变动贡献因素分解

利用2003—2014年我国粮食主产区相关数据,基于改进的拉氏因素分解方法,建立粮食产量变动因素分解模型,定量分析了粮食播种面积、作物单产和种植结构三者的变化对粮食产量变动的影响。结果表明:研究期主产区粮食增产同时得益于播种面积扩大、作物生产力提高和粮食种植结构调整,贡献率分别为53.92%、32.78%、13.30%。从作物角度看,小麦、玉米、稻谷单产提高是主产区作物生产力效应提高的主体;玉米、稻谷种植比例调增是作物结构效应提高的主体。研究期13个主产省(区)都实现了粮食增产,但增产量及其驱动因素空间差异大,黑龙江、吉林、辽宁等9个主产省(区)的首要增产因素是播种面积扩大;河北、安徽等4个主产省(区)的首要增产因素是作物生产力提高。从作物角度看,各主产省(区)作物生产力效应变化的主要驱动作物差别大,规律性不明显;而作物结构效应变化的主要驱动作物基本上都是相对高产的玉米、水稻、小麦种植比例调增,相对低产的大豆、薯类、杂粮种植比例调减。     

县域尺度植被净初级生产力遥感估算及时空变化特征

县域NPP(植被净初级生产力)是生态过程的重要参数,对区域生态调控具有重要的借鉴意义。为掌握县域NPP时空变化特征,探索生态调控的最优途径,以气象和遥感数据为基础,应用CASA模型估算河北省秦皇岛市青龙满族自治县2001年、2007年、2013年3个时期的NPP产量,并分析了各土地类型NPP产量的时空变化情况。结果表明,不同用地类型NPP总产量、单产均呈下降趋势。各土地类型NPP单产下降幅度均在20%以上,耕地降幅最大,为30.07%,园地降幅最小,为24.70%。单位面积NPP产量平均值最大的用地类型为林地,其次为未利用地,园地与耕地的NPP产量相近。以格网为单元对NPP单产进行等级划分,空间分布由西北、东南部县域边缘的高值向中西部、中部递减。NPP产量的冷热点区与土地类型的空间分布关系密切。     

我国主要粮食作物耕地基础地力的时空变化

【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。     

小麦高度和单株产量的空间分析及其对提高单产的意义

以宿州学院东区小麦为研究对象,对其高度和单株产量进行统计学和空间分析,以期为提高小麦单产提供参考。结果表明:1小麦的高度和单株产量均不呈正态分布;小麦在研究区北部和南部长势较好,而中部产量较高;2小麦高度和单株产量的变程当超过6.04 m和4.45 m时不再具有空间均一性;3小麦的高度和单株产量的块基比分别为21.6%和22.5%,均具有较强的空间自相关性;4小麦高度和单株产量超出142 cm和6.36 g时存在异常。由此得出,对于研究区而言,小麦种植的单垄在4.45 m以内时单产较高。     

宁阳县秸秆还田对低产砂姜黑土的改良效果研究

通过秸秆还田对比试验,研究秸秆还田对砂姜黑土物理性状及元素含量的影响以及不同还田方式对作物产量的影响。结果表明:小麦、玉米秸秆还田后,低产砂姜黑土土壤容重降低,土壤有机质提高,2种有机物料还田(堆肥和秸秆还田)均有不同程度的增产效果,增幅分别为小麦4.43%、4.28%,玉米10.93%、4.58%。     

色季拉山西坡表层土壤有机碳的小尺度空间分布特征

  目的  对小空间尺度上土壤有机碳（SOC）及其密度（SOCD）的空间分布进行研究，以期为大尺度下高寒土壤碳储量的精确估算提供理论支撑。  方法  本研究以色季拉山西坡海拔4 200 ~ 4 400 m的苔草高寒草甸（CAM）、林芝杜鹃灌丛（RTS）和雪山杜鹃灌丛（RAS）为研究对象，采用10 m × 10 m规则格网采集表层（0 ~ 10 cm）土壤样品，借助GS+和ArcGIS软件以分析不同植被类型SOC和SOCD的空间结构性、分布格局及影响因素。  结果  （1）研究区表层SOC平均值达100.97 g/kg，表现为RAS（146.45 g/kg） > CAM（95.60 g/kg） > RTS（60.43 g/kg），SOCD平均值达6.28 kg/m2，表现为CAM（7.34 kg/m2） > RAS（6.32 kg/m2） > RTS（4.80 kg/m2），均高于全国0 ~ 10 cm土壤水平（24.56 g/kg、1.21 kg/m2）。（2）除RAS外，该区域SOC、SOCD均具有强烈的空间自相关性，结构比为1.46% ~ 12.51%，表明结构性因素引起的空间变异为主。RAS的SOC、SOCD结构比达100%，空间依赖性较弱，随机因素引起的空间变异为主。SOC、SOCD空间自相关尺度在17.44 ~ 30.29 m之间，并且SOC > SOCD，CAM > RTS，这表明植被类型可能是影响表层SOC和SOCD空间变异及格局的主要因素。（3）克里格插值表明，CAM表层SOC、SOCD的高值斑块与高土壤含水率相对应，低值斑块与沟壑位置相对应，RTS的SOC、SOCD呈高低值斑块交错分布，与地面覆被物（灌丛、草本、裸地）的镶嵌性分布对应，表明土壤含水率、微地形、植被覆盖等是影响研究区表层SOC和SOCD空间分布的主要因素。（4）冗余分析表明，土壤含水率、土壤密度、pH、全氮是影响3种植被类型SOC、SOCD含量及空间异质性的关键要素，其次是机械组成、坡度，全磷的影响不明显。  结论  色季拉山SOC含量比较丰富，小空间尺度下枯落物量、微地形、土壤性质（含水率、土壤密度等）的空间异质性显著影响SOC、SOCD的空间分布和预测。      

30年间河北省曲周县土壤速效钾的时空变异 特征及其影响因素

【目的】速效钾是土壤肥力的重要指标之一,与作物产量和品质密切相关。最近10年随着农业结构调整,机械化程度不断提高,秸秆还田等技术的不断推广,迫切需要研究这些因素对土壤速效钾含量时空变化的影响,从而为土壤肥力评价和管理提供指导。【方法】通过野外调查、采样分析和资料搜集得到了河北省曲周县1980年、2000年和2010年3个不同时期耕层土壤速效钾含量的数据,首先对不同时期土壤速效钾含量进行了常规统计和正态性检验;然后应用地质统计学方法分析了不同时期耕层土壤速效钾含量的空间结构特征,结合GIS空间插值、叠置分析和面积统计功能研究了该区耕层土壤速效钾含量的时空变异特征;最后对各种影响因素（土壤质地、土壤类型和土地利用类型）下的土壤速效钾含量进行了方差分析。【结果】3个时期土壤速效钾的平均含量分别为167.1、90.0和87.7 mg•kg-1,2000年的平均含量比1980年减少了46.1%,2010年比2000年减少了2.6%。具体变化为：1980年速效钾含量为I级地（＞200 mg•kg-1）和II级地（150-200 mg•kg-1）的面积比例分别为5.2%和82.9%,而到2000年和2010年时基本减少到无。1980年III级地（100-150 mg•kg-1）的面积比例为11.9%,到2000年增加到22.3%,2010年进一步增加到31.2%。1980年时没有IV级地（50-100 mg•kg-1）,而2000年和2010年该等级面积比例最大,分别为78.7%和68%。1980年、2000年和2010年土壤速效钾的空间相关距离分别为8.1、2.8和9.8 km。前20年变程呈减小的趋势,而后10年变程呈增加的趋势,这是区域因素与随机因素共同作用的结果。不同质地土壤的速效钾含量顺序为：砂土＜砂壤＜轻壤＜中壤＜黏土。潮土的速效钾含量明显高于盐土。各种农用地中,林地的速效钾含量变化最大,1980年和2000年其含量最小,到2010年其含量最大。【结论】30年来曲周县土壤速效钾含量随时间的推移呈递减的趋势,前20年下降很快,后10年表现为总体略有下降,但局部有上升的趋势。土壤类型、土壤质地、土地利用类型和人为管理措施是其主要影响因素。秸秆还田和平衡施肥等措施对于保持和提升土壤速效钾含量起到了非常重要的作用,需进一步大力推广。     

农田尺度下冬小麦晚霜冻害空间差异及原因分析

【目的】揭示农田尺度下冬小麦晚霜冻害与产量关系及其空间分布规律,探讨其空间差异性原因,为冻害风险早期预判及影响因子调控提供先验知识和依据。【方法】选择矮抗58冬小麦品种作为研究对象,以2013年4月发生的3次自然霜冻为契机,构建死穗率、残穗率、残穗指数和减产率等晚霜冻害评价指标。基于商丘市一农户麦田内100个采样点（以5 m间隔定点）的小麦产量、冻害考察以及土壤肥力测定数据,运用多元线性逐步回归、地统计学、系统聚类、方差分析以及多重比较等方法对穗数、实际产量和晚霜冻害评价指标进行空间统计分析,探讨其与小麦发育进程、返青期土壤肥力因子的关系。【结果】逐步回归分析表明,死穗率是影响穗数的关键因子,呈负效应。影响实际产量的因子是残穗指数、死穗率和残穗率,3个因子均呈负效应,值越大,实际产量越低,其中残穗指数的影响最大（直接通径系数为-0.453）。影响减产率的因子为死穗率、残穗率和残穗指数,3个因子均为正效应,值越大,减产率越高,其中死穗率的影响最大（直接通径系数为0.626）。晚霜冻害具有显著的正空间自相关特性,冻害程度相近的样点在局域空间上呈集聚分布状态;在所有冻害评价指标中,减产率的空间集聚性最强（Moran’s I=0.5538）。冻害分区结果表明,随着冻害程度加深,穗数和实际产量显著降低（P＜0.05）;死穗率增幅最大（达271.3%）,其次是残穗率和残穗指数（分别为36.4%和31.8%）,它们共同成为导致减产率大幅攀升（增幅达132.1%）的因素;冻害程度最重的区域几乎连片分布,空间集聚性明显。小麦发育进程和返青期土壤养分的空间差异明显,与晚霜冻害具有一定空间关联性。土壤全氮、水解氮、速效磷、速效钾和有机质等与冻害指标之间达显著负相关（P＜0.05）,随着前期土壤养分含量降低,冻害程度呈加重趋势。前期持续干旱使得土壤含水量迅速下降,进一步加重了晚霜冻害的影响程度。【结论】在农田尺度下,晚霜冻害影响冬小麦穗数和实际产量的空间差异性明显,其空间分布与小麦发育进程和返青期土壤养分等因子有一定的关联性,这为在精细空间上进行冻害风险早期预判与因子调控提供了可能。     

地形因子对青海祁连圆柏林土壤有机碳空间分布的影响

做为青海三江源区主要森林类型之一，祁连圆柏（Juniperus przewalskii）林提供着重要的生态系统服务功能，尤其在增加青海省陆地生态系统碳储量方面。以青海祁连圆柏林为研究对象，采用野外样地调查、室内试验和数理统计相结合的方法，分析主要地形因子（海拔、坡向、坡位、坡度）对土壤有机碳空间分布的影响。结果表明，祁连圆柏林土壤有机碳密度均值为209.56 t·hm^-2。其中，以兴海中铁林场（247.37 t·hm^-2）最大，泽库麦秀林场（158.96 t·hm^-2）最小，各区域间存在一定差异。青海祁连圆柏林土壤有机碳密度随海拔增加呈先升后降的趋势，其中，以海拔3 500～3 700 m范围最大，为255.93 t·hm^-2，海拔2 900～3 100 m最小，为152.03 t·hm^-2；土壤有机碳密度随坡度增大而下降，坡度5°～15°最大，为297.22 t·hm^-2；下坡位（251.76 t·hm^-2）＞中坡位（212.56 t·hm^-2）＞上坡位（153.24 t·hm^-2）；阳坡土壤有机碳密度（206.72 t·hm^-2）略低于阴坡（215.55 t·hm^-2）。通过t检验，不同海拔、坡度和坡位间土壤有机碳密度存在差异。总之，在不同立地因子中，海拔和坡位是调控祁连圆柏林土壤有机碳密度的主导因子。     

薄地小麦有机肥氮磷化肥正交试验

[目的]探讨低产薄地麦田创高产的施肥方法。[方法]对薄地小麦当年度创高产进行研究。[结果]在小麦产量为750~1 500kg/hm2的低产田,施优质有机肥7.5万kg/hm2,尿素375~450 kg/hm2,标准过磷酸钙1 125~1 500 kg/hm2,有机肥、磷肥全部基施,氮肥采取"少吃多餐"的施用方法,当年度小麦产量可达6 000~6 750 kg/hm2,甚至更高。[结论]该研究可作为低产薄地麦田创高产的参考。     

基于GWR模型的渭北黄土旱塬粮食单产空间分异 及其影响因子分析——以陕西彬县为例

【目的】 通过探究渭北黄土旱塬区粮食单产在县域尺度上的空间分异特征及其影响因子,为小尺度粮食单产及其影响因子的空间分异研究、区域粮食单产提高提供科学依据。【方法】 应用空间自相关、最小二乘法和地理加权回归模型（GWR）,研究渭北黄土旱塬区典型粮食主产县陕西彬县粮食单产的空间分布特征及其影响因子的空间分异。【结果】 彬县粮食单产的Moran’s I指数为0.328,显著性检验的Z值为5.51,呈北高南低的局部空间集聚特征。坡度、耕层厚度、土壤有机质、道路密度和施肥成本对彬县粮食单产具有正向影响,土壤类型、侵蚀程度和地下水埋深对彬县粮食单产具有负向影响,各解释变量回归系数的相对极差范围为0.55—14.11。空间上,耕层厚度、土壤类型、侵蚀程度、土壤有机质和道路密度对彬县南部、东南部梁峁丘陵沟壑区粮食单产的影响强于北部黄土旱塬区,而坡度、地下水埋深和施肥成本则表现出相反的空间非平稳性特征。OLS模型回归系数的显著性与GWR模型回归系数的相对极差呈负相关关系。GWR模型的R ²比OLS模型提高了0.04,AIC值减少了11.04。 【结论】 彬县粮食单产之间存在显著的空间正相关关系;土壤有机质、施肥成本和地下水埋深是渭北黄土旱塬区县域粮食单产的最主要影响因子;同一影响因子在县域内的不同空间位置对粮食单产的影响程度存在较大差异,且各影响因子对粮食单产影响程度的空间非平稳性是导致OLS模型回归系数显著性水平较低的主要原因。GWR模型在空间非平稳性数据建模方面的解释能力与估计精度都优于OLS模型,且能够实现模型估计参数的空间可视化。     

Within-field Variations in Grain Protein Content—Relationships to Yield and Soil Nitrogen and Consistency in Maps Between Years

In uniformly managed fields, high yielding areas and areas with less plant-available soil nitrogen (Np) may have lower grain crude protein concentration (CP) due to smaller amounts of nitrogen available per kg grain yield. With site-specific fertilization, more nitrogen could be applied to such areas to achieve a better and more even CP within the field. To investigate the need for this and the possibility of estimating fertilizer demand from historical data, within-field variations in CP, correlations with yield and Np and their consistency in spatial distribution between years were investigated. Measurements were performed during 1998–2000 at 34 sites within a 15-ha field in southwestern Sweden. Winter wheat (Triticum aestivum) was grown in 1998 and 2000 and spring barley (Hordeum vulgare) in 1999. CP was dependent on both yield and Np, but was also affected by other factors. The spatial distributions of CP and grain yields within the field were not consistent between years, probably because fertilization relative to optimum varied differently between sites in different years. In 1998, CP and grain yield were negatively correlated and CP was larger at sites with more Np. CP had a positive correlation with both yield and Np in 1999. In 2000, CP was lower where yield was higher at most sites, but did not correlate significantly with either yield or Np. The positive correlation between yield and CP was connected with nitrogen fertilization below optimum, whereas the negative correlation was connected with nitrogen fertilization near or above optimum at most sites.     

旱地小麦产量差异与栽培、施肥及主要土壤肥力因素的关系

【目的】针对中国西北旱地小麦低产田块多、分布范围广、农户地块间产量差异大的问题,探索影响旱地小麦产量的关键因素,为缩小产量差异,普遍提高旱地小麦产量提供理论依据。【方法】对分布在中国西北黄土高原地区的山西、陕西、甘肃旱地小麦主产区的180个农户麦田0—100 cm土壤和小麦植株的取样分析,结合对农户施肥情况的实地调查,研究了旱地小麦产量差异与栽培、施肥及主要土壤肥力因素的关系。【结果】山西、陕西和甘肃冬小麦产量分别介于2 529—8 419、1 344—8 073和2 984—7 145 kg·hm-2。覆膜栽培的小麦产量较传统栽培提高9.4%。传统栽培的高产组产量较中低产组分别高37.5%和77.2%,覆膜栽培分别高25.4%和66.2%。传统栽培高产组的平均施氮量比中低产组分别高44.4%和74.4%,覆膜栽培分别高9.9%和13.5%;传统栽培高产组施磷量比中低产组平均提高31.1%,覆膜栽培提高35.4%;但传统栽培高产组的施钾量却比低产组低62.1%,覆膜栽培高产组比低产组高96.0%。传统栽培不同产量水平间0—100 cm土壤有机质含量没有显著差异,覆膜栽培0—20 cm土壤有机质含量高产组比低产组显著高20.8%。传统栽培40—80 cm土壤全氮存在显著差异,其中40—60 cm土层高产组比中、低产组分别高出7.5%和18.6%;覆膜栽培0—60 cm土层全氮存在显著差异,其中0—20 cm土层高产比中、低产组分别高出3.2%和14.2%。传统栽培土壤矿质氮无显著差异,覆膜栽培80—100 cm土层高产比低产组高1.6倍。传统栽培0—40 cm土层速效磷含量存在显著差异,其中高产组0—20 cm土层比中、低产组分别高74.3%和86.9%;覆膜栽培土壤速效磷含量没有显著差异。传统栽培40—60 cm土壤速效钾含量高产组比中、低产组显著高22.5%和16.0%,覆膜栽培土壤速效钾没有显著差异。土壤p H在不同产量水平和栽培模式间亦无显著差异。【结论】引起产量变异的主要原因有栽培模式、氮磷钾肥用量、土壤有机质以及速效磷含量。因此,缩小西北旱地农户间产量差异、实现小麦增产的关键在于加强旱地麦田水分管理,采用保水栽培;适当提高传统栽培小麦中低产田块的氮磷肥用量、控制钾肥用量,在稳定覆膜栽培小麦中低产田块氮肥的基础上,适当提高磷钾肥用量;加强旱地麦田有机培肥,在提高土壤有机质含量、蓄水保墒和氮素供应能力的同时,提升传统栽培小麦中低产田土壤的有效磷供应能力,以达到通过促进小麦生长,提高籽粒产量的目的。     

县域尺度内土壤主要养分与小麦产量、品质的关系分析及模型构建

分析了陵县县域尺度内土壤地力水平,进行相应地力水平下小麦产量、籽粒蛋白质和湿面筋含量测定,对土壤养分和小麦产量及品质之间的关系进行定性定量统计分析,构建土壤养分与小麦产量和品质的关系模型,分析影响小麦产量和品质形成的关键土壤因子,从单因子效应和不同因子两两互作效应分析不同因素的贡献率,为良种区域生产和配方施肥提供理论依据。     

河南省冬小麦种植频率时空变化及影响因素分析

【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期（2001—2005、2006—2010及2011—2015年）冬小麦种植频率（winter wheat planting frequency,WWPF）时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年（2001—2015年）作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率（WWPF>80%）,而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低（WWPF≤40%）。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF>80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数>播期气候适宜度>有效灌溉面积比例>坡度（高程）,即土壤质量>播期气候条件>灌溉条件>地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。