我国主要粮食作物秸秆还田养分资源量及其对小麦化肥减施的启示

【目的】明确我国主要粮食作物秸秆及其养分资源特征,为秸秆肥料化利用、化肥合理减施及农业绿色生产提供科学依据。【方法】基于《中国统计年鉴》和文献资料数据,估算我国水稻、小麦和玉米秸秆及其养分资源量,分析秸秆和养分资源区域分布特征、养分资源当季释放量以及小麦生产中化肥减施量。【结果】通过文献数据加权估算,我国水稻、小麦和玉米的草谷比分别为1.01、1.14和1.25。2014—2018年,我国三大粮食作物秸秆年均产量为65 386.6万t,其中水稻、小麦和玉米秸秆产量分别占32.3%、22.7%和45.0%。秸秆资源量的73.3%分布在我国华北、长江中下游和东北农区,其中水稻秸秆主要集中在长江中下游农区（50.7%）、小麦秸秆主要集中在华北农区（59.0%）、玉米秸秆主要集中在东北农区（33.7%）和华北农区（30.4%）。我国水稻、小麦和玉米秸秆氮素（N）平均含量分别为0.78%、0.64%和0.85%,磷素（P₂O₅）平均含量分别为0.42%、0.27%和0.53%,钾素（K₂O）平均含量分别为2.31%、1.53%和1.59%,秸秆总养分含量（N+P₂O₅+K₂O）表现为水稻>玉米>小麦。三大粮食作物秸秆养分资源年均量为509.8万t（N）、284.7万t（P₂O₅）和1 183.0万t（K₂O）,不同农区总养分量分布表现为长江中下游（26.0%）>华北（25.4%）>东北（21.3%）>西北（11.1%）>西南（10.5%）>东南（5.6%）。我国水稻、小麦和玉米秸秆还田氮素当季释放率分别为54.9%、51.4%和61.9%,磷素当季释放率分别为60.9%、65.3%和73.0%,钾素当季释放率分别为90.1%、93.3%和92.3%,表现为钾>磷>氮。三大粮食作物秸秆还田养分当季归还量（化肥可替代量）年均值为294.0万t（N）、194.1万t（P₂O₅）和1 083.9万t（K₂O）,总量为1 572万t,其中以玉米秸秆养分（N+P₂O₅+K₂O）当季归还量最高,占当季养分总归还量的44.6%。秸秆还田对我国小麦生产具有较高化肥替代潜力,在小麦一年一作区,小麦秸秆全量还田理论上可替代4.6 kg N·hm ^-2、7.8 kg P₂O₅·hm ^-2和65.3 kg K₂O·hm ^-2的化肥投入量;小麦玉米轮作区,玉米秸秆全量还田理论上可替代小麦生产季39.4 kg N·hm ^-2、28.9 kg P₂O₅·hm ^-2和109.9 kg K₂O·hm ^-2的化肥投入量;稻麦轮作区,水稻秸秆全量还田理论上可替代小麦生产季29.9 kg N·hm ^-2、17.8 kg P₂O₅·hm ^-2和145.1 kg K₂O·hm ^-2的化肥投入量。【结论】我国水稻、小麦和玉米秸秆年均产量分别为21 141.5万t、14 843.1万t和29 402.0万t,总量为65 386.6万t。三大粮食作物秸秆全量还田养分当季释放量为294.0万t（N）、194.1万t（P₂O₅）和1 083.9万t（K₂O）。70%以上秸秆资源和养分当季释放量集中在长江中下游、华北和东北地区。小麦生产区,前茬作物秸秆全量还田理论上可替代 4.6—39.4 kg N·hm ^-2、7.8—28.9 kg P₂O₅·hm ^-2和65.3—145.1 kg K₂O·hm ^-2的化肥投入量。     

安徽省主要作物秸秆养分资源量及还田利用潜力

【目的】安徽省为我国粮食主产省份之一,估算安徽省主要作物秸秆养分资源量及还田利用潜力,可为全省秸秆养分资源合理利用和秸秆还田下化肥减施提供科学参考。【方法】基于相关统计数据和文献资料,对安徽省各市水稻、小麦、玉米和油菜4种作物秸秆产量、秸秆氮磷钾养分资源量及其在还田条件下的化肥替代潜力进行评估。【结果】2016—2018年安徽省水稻、小麦、玉米和油菜秸秆年均产量分别为1 758万t、2 251万t、712万t和275万t,秸秆资源主要分布在淮北和江淮区域,分别占全省4种作物秸秆总量的47.0%和33.6%。全省4种作物秸秆氮（N）、磷（P₂O₅）和钾（K₂O）养分年均产量分别为40万t、13万t和85万t,水稻、小麦、玉米和油菜秸秆养分资源量分别占4种作物秸秆养分资源总量的44.6%、34.4%、13.9%和7.1%。在全省作物主要种植地区,单位播种面积水稻秸秆还田的化肥替代潜力为N 29.5—35.0 kg·hm^-2、P₂O₅ 13.6—16.2 kg·hm^-2和K₂O 132.9—157.5 kg·hm^-2;小麦秸秆还田的化肥替代潜力为N 24.1—33.5 kg·hm^-2、P₂O₅ 8.4—11.7 kg·hm^-2和K₂O 83.5—115.8 kg·hm^-2;玉米秸秆还田的化肥替代潜力为N 24.7—32.7 kg·hm^-2、P₂O₅ 12.5—16.5 kg·hm^-2和K₂O 59.7—79.0 kg·hm^-2;油菜秸秆还田的化肥替代潜力为N 24.1—34.0 kg·hm^-2、P₂O₅ 11.2—15.8 kg·hm^-2和K₂O 101.3—142.7 kg·hm^-2。【结论】安徽省主要作物秸秆还田可基本满足下季作物的钾素需求,同时可部分替代氮肥和磷肥的施用,各区域应因地制宜,充分利用秸秆养分资源,实现农田化肥减施。     

浙江省主要粮食作物秸秆还田替代化肥的潜力

秸秆是农业生产中重要的有机资源,充分利用秸秆还田是实现化肥减量的有效措施之一。基于2018—2020年浙江省农业统计资料,联合水稻、小麦和玉米3大主粮作物和氮、磷、钾3种主要养分,采用草谷比测算浙江省各设区市3大主粮作物的秸秆养分资源量,及其还田当季替代化肥的潜力。结果表明：浙江省水稻、小麦、玉米秸秆的年产量分别为593.2万、51.5万、52.9万t,年均养分资源量分别为2 015.6、110.1、123.2 t,以钾素养分资源量(1 487.0 t)最高,其次为氮素(561.3 t)和磷素(200.5 t)。水稻和小麦秸秆的养分资源量以嘉兴最高,玉米秸秆的养分资源量以杭州最多,3大主粮作物秸秆的总养分资源量以嘉兴(365.2 t)最多。在3大主粮作物中,氮素替代潜力以玉米最高,磷、钾素替代潜力均以水稻最高,总的养分替代潜力以水稻最大。分地区看,水稻秸秆的养分替代潜力以嘉兴、湖州最高,小麦秸秆的养分替代潜力以宁波、湖州最高,玉米秸秆的养分替代潜力以湖州、嘉兴最高。浙江省3大主粮作物的秸秆养分资源量较大,合理利用秸秆养分资源是实现化肥减量的重要途径,今后可针对不同潜力地区因地制宜深入研...     

辽宁省主要粮食作物秸秆还田对化肥替代潜力分析

为明确辽宁省主要粮食作物秸秆养分资源量及其还田对化肥的替代潜力,推进全省秸秆资源化利用及化肥减施,基于统计数据和文献资料,对辽宁省水稻和玉米2种主要粮食作物的秸秆产量,秸秆N、P₂O₅、K₂O养分资源量,以及还田条件下的养分带入量进行估算,评估其对化肥替代减施的潜力。结果表明,2018—2020年辽宁省玉米和水稻秸秆年均产量分别为2 130万、440万t。2种作物秸秆养分资源总量年均67.6万t,其中,N、P₂O₅、K₂O分别为22.2万、7.8万、37.6万t;玉米和水稻秸秆养分资源量分别占秸秆养分资源总量的79.4%、20.6%。单位面积水稻秸秆还田的养分当季归还量为N 23.7～40.1 kg/hm²、P₂O₅5.3～9.0 kg/hm²、K₂O 98.8～167.0 kg/hm²;玉米秸秆还田的养分当季归还量为N 26...     

豫东平原主要农作物秸秆资源量及化肥替代潜力

以周口市为例,采用草谷比法估算了周口市自2012-2021年以来主要农作物秸秆产量及养分资源量。结果表明:(1)周口市主要农作物秸秆产量年均1005万t,秸秆养分资源总量年均为8.04万t(N)、5.28万t(P2O5)、15.26万t(K2O),秸秆养分释放总量年均达20.98万t,小麦、玉米秸秆是周口市秸秆资源的主要来源;(2)以2021年数据为例,玉米秸秆全量还田后可释放氮素35.46 kg/hm2、磷素17.08 kg/hm2、钾素85.35 kg/hm2,理论上可替代小麦生产中19.3%~20.3%(N),10.7%~34.2%(P2O5),和100%(K2O)的化肥施用量。周口市秸秆资源量丰富,合理化利用后将具有巨大的化肥替代潜力。随着周口市农作物种植结构的变化,小麦、玉米播种面积有望持续增加,将影响未来作物秸秆的产出和利用结构。     

黑龙江省作物秸秆养分资源时空特征及替代化肥潜力

黑龙江省农作物秸秆资源丰富,明确秸秆资源特征及其养分替代利用潜力,对于黑龙江省养分资源管理、农田土壤培肥和农业可持续发展具有重要意义。本研究以黑龙江省主要农作物玉米、水稻、大豆和小麦为研究对象,基于黑龙江省统计年鉴数据,采用草谷比法和系数法分别估算了秸秆资源量和秸秆养分资源量,分析了黑龙江省秸秆资源演变特征和有效养分量。结果表明:1980年到2018年黑龙江省主要农作物秸秆资源量表现为前期缓、后期快的波动上升趋势。2018年秸秆资源量达到了8 523.0万t,玉米秸秆资源量占到总量的57.5%,水稻占30.9%,大豆为11.1%,小麦为0.5%。黑龙江省农作物秸秆资源存在区域特征:玉米秸秆主要分布在黑龙江省南部和西部,水稻秸秆主要分布在黑龙江南部和东部,大豆秸秆主要分布在黑龙江北部和西部,小麦秸秆主要分布在黑龙江北部。哈尔滨市、齐齐哈尔市、绥化市、佳木斯市和农垦总局的秸秆资源量最高,占比76.0%。2018年秸秆全部还田后的氮(N)、磷(P_2O_5)和钾(K_2O)有效养分资源量分别为27.6、10.0和77.3万t,分别可替代24.8%的氮肥、13.0%的磷肥、135.7%的钾肥。黑龙江省化肥可替代率最高的地区为鸡西市、大兴安岭地区和伊春市,其它地区仍具有较大的提升潜力。因此,黑龙江省秸秆资源丰富,具有较强的化肥替代潜力,合理利用秸秆养分资源是实现黑龙江省肥料减施增效的重要途径。     

阜阳市主要作物秸秆养分资源量核算与还田利用潜力分析

阜阳市是农业大市，农作物常年种植面积123万hm2，大宗农作物主要有小麦、玉米、大豆、水稻、薯类等，由此产生的秸秆资源储量十分丰富。本研究以主要种植作物为研究对象，通过查阅阜阳市统计年鉴、政府工作报告和公开发表文献资料，系统估算和分析了阜阳市农业秸秆资源量、养分供应潜力、空间分布特征和主要利用方式，为合理利用秸秆养分资源，实现“减施化肥”和“化肥零增长目标”提供参考。结果表明，全市秸秆有机质资源量为370.62万t，氮、磷、钾总养分为64.82万t秸秆还田养分贡献率约20%，建议秸秆还田后下茬作物化肥施用量减少20%。     

不同氮肥运筹下水稻秸秆腐解特征及对稻茬小麦产量和土壤养分的影响

于2014²015年在稻茬小麦栽培条件下,研究了不同氮肥运筹对水稻秸秆腐解特征、小麦产量、氮肥利用率及土壤养分含量的影响。结果表明:高氮(375 kg/hm2)投入能加速水稻秸秆的腐解速度;中氮(300 kg/hm2)施用有利于小麦形成协调的产量结构和较高的经济产量;水稻秸秆还田能够增加麦田土壤钾素及有机质含量。结论:在水稻秸秆全量还田条件下,在中氮水平的基础上适当增加氮素的投入,更有利于水稻秸秆的腐解、小麦氮素利用率和产量的提高。     

不同氮肥运筹下水稻秸秆腐解特征及对稻茬小麦产量和土壤养分的影响

于2014~2015年在稻茬小麦栽培条件下,研究了不同氮肥运筹对水稻秸秆腐解特征、小麦产量、氮肥利用率及土壤养分含量的影响。结果表明:高氮(375 kg/hm2)投入能加速水稻秸秆的腐解速度;中氮(300 kg/hm2)施用有利于小麦形成协调的产量结构和较高的经济产量;水稻秸秆还田能够增加麦田土壤钾素及有机质含量。结论:在水稻秸秆全量还田条件下,在中氮水平的基础上适当增加氮素的投入,更有利于水稻秸秆的腐解、小麦氮素利用率和产量的提高。     

氮肥对室内和大田条件下作物秸秆分解和养分释放的影响

【目的】明确室内和大田条件下小麦和玉米秸秆分解和养分释放的影响因素,能够为作物秸秆合理还田及其养分管理提供理论依据。【方法】采用尼龙网袋法于室内培养和大田试验相结合研究氮肥用量（0,CK;180 kg N·hm ^-2,N180和360 kg N·hm ^-2,N360）作用下作物秸秆分解特征,其中室内主要研究氮肥用量和土壤类型（砂姜黑土和潮土）对小麦和玉米秸秆分解的影响;2015年6月至2016年6月冬小麦-夏玉米大田研究氮肥用量和秸秆还田深度（地表和20 cm）对小麦和玉米秸秆分解的影响。 【结果】室内研究发现,秸秆类型和土壤类型显著影响秸秆分解常数、有机碳释放量、氮释放量和磷释放量。随氮肥用量增加,小麦秸秆分解常数在两种土壤类型上均呈增加趋势,玉米秸秆呈降低趋势;小麦和玉米秸秆氮释放量呈降低趋势（小麦秸秆在潮土上呈增加趋势）。小麦秸秆在潮土上的分解常数及其碳、氮、磷释放量均显著高于砂姜黑土,而土壤类型对玉米秸秆分解影响较小。室内相同培养条件下（180 d）,小麦秸秆碳释放量均值为370 g·kg ^-1、氮为4 g·kg ^-1、磷为3.6 g·kg ^-1;玉米秸秆碳释放量为560 g·kg ^-1、氮11 g·kg ^-1、磷3.3 g·kg ^-1。大田条件下,秸秆还田深度显著影响小麦和玉米秸秆分解常数及其碳、氮、磷释放量;其中秸秆还田20 cm处理的分解常数及其养分释放量均显著高于地表处理。随氮肥用量增加,地表处理小麦秸秆分解常数和全碳释放量逐渐降低,玉米秸秆呈增加趋势;20 cm处理小麦分解常数及其碳、氮和磷释放量均随氮肥用量呈增加趋势,而玉米秸秆呈降低趋势。地表处理小麦秸秆经过一个玉米生长季能分解40%,释放碳150 g·kg ^-1、氮2 g·kg ^-1、磷3.5 g·kg ^-1左右;翻埋到地下20 cm可以分解80%,释放碳360 g·kg ^-1、氮4 g·kg ^-1、磷3.8 g·kg ^-1。玉米秸秆还田到地表,经过一个小麦生长季只能分解40%,释放碳210 g·kg ^-1、氮5 g·kg ^-1、磷2 g·kg ^-1;而还田于土层20 cm处理可以分解60%,释放碳360 g·kg ^-1、氮6 g·kg ^-1、磷2.5 g·kg ^-1。主成分分析结果表明,室内条件下小麦秸秆分解常数与土壤无机氮、脲酶、秸秆氮含量呈显著正相关,与蔗糖酶和秸秆碳氮比呈显著负相关,而玉米秸秆分解常数与土壤无机氮呈显著负相关。大田条件下小麦秸秆分解常数与土壤脲酶、蔗糖酶、秸秆碳氮比、秸秆碳、氮含量均显著负相关;玉米秸秆分解常数与土壤硝态氮、无机氮含量、脲酶、蔗糖酶以及秸秆碳氮比均呈显著负相关,而与秸秆氮、磷含量呈显著正相关。 【结论】室内培养试验和大田试验均表明,小麦和玉米秸秆分解常数和养分释放特征存在差异,增施氮肥促进小麦秸秆分解但对玉米秸秆分解的影响较小;潮土和砂姜黑土显著影响小麦秸秆分解而对玉米秸秆分解的影响较小,秸秆还田深埋入土能够显著促进小麦和玉米秸秆的分解及其养分释放。生产上作物秸秆应该还田入土,并根据土壤类型和作物类型采取合适的肥料用量促进秸秆分解。     

不同氮肥管理方式对华北粮田N2O排放和作物产量的影响分析

通过华北小麦和玉米田已发表文献分析,明确不同施氮量、氮肥基追比及氮素调控措施对土壤N₂O排放和作物产量的影响。结果表明：高氮水平下减少氮肥用量并调整基追比有助于减少土壤N₂O排放;添加硝化抑制剂双氰胺（DCD）对小麦和玉米产量的提高和土壤N₂O的减排效果均较好。兼顾华北粮田N₂O减排和作物产量,小麦季推荐合理施氮量167～174 kg·hm^-2,基追比1∶1,添加DCD,土壤N₂O总排放量为 0.31 kg·hm^-2,籽粒产量6200 kg·hm^-2以上;玉米季推荐合理施氮量177～181 kg·hm^-2,基追比2∶3～1∶2,添加DCD,土壤N₂O总排放量1.70 kg·hm^-2,籽粒产量9000 kg·hm^-2以上。     

Influence of maize straw amendment on soil-borne diseases of winter wheat

A field experiment was conducted during the 2006–2007 wheat growing season at Baoding, Hebei Province, China, aiming at exploring the influence of different amendment rates of maize straw on winter wheat soil-borne diseases induced by Rhizoctonia cereali, Gaeumannomyces graminis and Bipolaris sorokiniana in field conditions. Wheat root vitality, ion infiltration, SOD activity, MDA content and microbial population of the tillage layer were measured. The results showed that the occurrence of three soil-borne diseases tested was significantly different under different amendment rates. During the greening stage and jointing stage, the disease indexes of three soil-borne diseases were reduced significantly by treatments at the maize straw amendment rates of 7500 kg · hm⁻² and 3750 kg · hm⁻². However, disease indexes of wheat common rot and sharp eyespot increased dramatically when the amendment rate increased to 15000 kg · hm⁻². At the amendment rate of 15000 kg · hm⁻², wheat root vigor and SOD activity decreased, and ion infiltration and cell membrane-lipid peroxidation level increased, respectively. In the meantime, higher amounts of bacteria and actinomycetes were recorded in the 7500 kg · hm⁻² amendment rate treatment, while a higher amount of fungi was recorded in the 15000 kg · hm⁻² amendment rate treatment.     

小麦秸秆还田量对土壤Cd有效性及水稻Cd亚细胞分布的影响

为研究小麦秸秆还田量对水稻镉(Cadmium,Cd)亚细胞分布的影响,本文采用盆栽试验的方法,研究了小麦秸秆半量(Half dose wheat straw,HDWS)、全量(Full dose wheat straw,FDWS)还田对土壤有效态Cd及水稻Cd亚细胞分布的影响。结果表明,小麦秸秆还田降低了水稻苗期与分蘖期根部细胞壁(F1)、细胞器(F2)和可溶性物质(F3)中的Cd含量(比对照降低11.0%～51.1%),但提高了灌浆期和成熟期根部F1、F2和F3中的Cd含量(10.1%～35.5%)。同时,小麦秸秆还田显著降低了灌浆期和成熟期水稻茎部F1、F2中的Cd含量(31.3%～47.4%),亦显著降低了分蘖期和灌浆期茎部F3中的Cd含量(49.4%～51.1%);HDWS和FDWS较CK均显著降低了水稻地上部分的Cd总积累量(P0.05)。小麦秸秆还田通过提高水稻根系细胞壁固定及液泡区隔化作用,显著降低了水稻稻谷中Cd含量,降低了Cd的食品安全风险。根据研究结果,小麦秸秆全量还田更有利于Cd污染土壤上水稻安全生产,且DGT法评估水稻Cd有效性优于化学提取法。     

还田玉米秸秆氮释放对关中黄土供氮和冬小麦氮吸收的影响

【目的】在陕西关中冬小麦-夏玉米轮作区,研究还田玉米秸秆的氮释放对土壤供氮和冬小麦氮吸收的影响,为优化区域秸秆还田的小麦氮素管理提供理论依据。【方法】田间试验于2012年10月至2013年5月在陕西省周至县终南镇进行,冬小麦播种后,在小麦行间填埋装有风干玉米秸秆的尼龙网袋,采用网袋法与¹⁵N同位素交叉标记还田玉米秸秆和氮肥,在秸秆还田条件下,设置不施氮和施氮200 kg N·hm^-2两个处理,重复4次,定期取样测定网袋中剩余秸秆的氮素变化和收获期小麦不同器官的氮含量,研究小麦生长季还田玉米秸秆的氮素释放,秸秆氮和肥料氮的去向,及不同来源的氮素对小麦地上部氮吸收的贡献。【结果】残留在玉米秸秆中的总氮量从小麦播种到越冬前降低,此后到返青期上升,返青期后又逐渐下降。从播种至收获,不施氮和施氮量200 kg N·hm^-2时,秸秆自身氮素的释放量分别为19.7和18.3 kg·hm^-2,吸持的土壤氮为10.4和7.5 kg·hm^-2;吸持肥料氮（施氮时）为3.6 kg·hm^-2,因此秸秆向土壤净释放的氮素分别为9.4和7.2 kg·hm^-2。小麦收获期,不施氮和施氮200 kg N·hm^-2时分别有65.1%和67.7%的秸秆氮残留在未腐解的秸秆中,31.5%和30.4%随着秸秆腐解释放进入土壤或损失,小麦当季吸收利用的秸秆氮很少,分别为3.4%和1.9%。秸秆还田条件下,施氮量为200 kg N·hm^-2时,经吸收进入小麦地上部、残留于土壤及损失、被玉米秸秆吸持的肥料氮分别占施入土壤肥料氮总量的25.0%、73.2%和1.8%。土壤氮对小麦当季氮吸收的贡献最大,肥料氮次之,秸秆氮的贡献最小,不施氮与施氮时,分别为98.3%和69.2%、0和30.1%,1.7%和0.6%。小麦吸收的土壤、肥料和秸秆氮素主要分配在小麦籽粒中,不施氮与施氮时分别为98.1%和68.8%、0和30.5%、1.9%和0.7%。【结论】在陕西关中冬小麦-夏玉米轮作区,种植一季小麦后,还田秸秆氮主要残留在田间未腐解的秸秆中,占65%以上;肥料氮以残留于土壤或损失为主,高于70%;土壤氮对小麦氮吸收的贡献最大,约为70%。     

麦秸还田与氮肥互作对大穗型杂交粳稻不同部位枝梗和颖花形成的影响

【目的】探讨麦秸还田和施氮量对大穗型杂交粳稻不同部位枝梗和颖花形成的影响。【方法】以大穗型杂交粳稻甬优1540为试验材料,设置麦秸还田（T0：麦秸不还田;T1：麦秸全量还田）和施氮量（N1：施纯氮225 kg·hm^-2;N2：施纯氮300 kg·hm^-2;N3：施纯氮375 kg·hm^-2）二因素试验,裂区设计,秸秆处理为主区,研究稻穗不同部位枝梗与颖花形成规律。【结果】麦秸还田提高大穗型杂交粳稻籽粒产量,但不显著;不同施氮量处理对产量的影响显著,表现为N2＞N3＞N1。大穗型杂交粳稻不同部位枝梗与颖花形成特性因着生部位不同而异。麦秸还田与施氮量对枝梗与颖花形成有显著影响,与T0相比,T1处理显著降低了总枝梗与颖花分化数,但同时显著减少了退化数,且退化数的降幅大于分化数,导致现存数比T0显著增加;麦秸还田对一次枝梗的形成影响不显著,但显著影响了二次枝梗与颖花的形成。3种氮肥水平下,N2处理的总枝梗数、颖花分化数和现存数最高,而退化数率最低,且对一、二次枝梗与颖花的影响均达显著水平。麦秸还田与施氮量存在互作效应,T0N2处理下枝梗和颖花的分化数最高,但T1N2处理下的枝梗和颖花的退化数显著低于其他处理,现存数最高;麦秸还田和不同施氮量处理对上部一、二次枝梗与颖花的影响均不显著,但显著影响了中、下部枝梗与颖花形成,特别是下部二次颖花的分化与退化对总颖花数的形成有较大影响。枝梗及颖花性状与产量关系密切,一、二次枝梗与颖花现存数与产量及每穗总粒数均达极显著正相关; 枝梗与颖花的分化数和现存数与有效穗数和结实率均呈一定的负相关关系,但与千粒重呈显著或极显著正相关。【结论】大穗型杂交粳稻稻穗不同部位枝梗和颖花形成规律有差异;麦秸还田和施氮量对枝梗和颖花形成有显著影响,影响程度因稻穗部位不同而异,中下部和二次枝梗受影响较大;秸秆还田和施氮量存在互作效应,麦秸全量还田和适宜的氮肥水平有利于枝梗和颖花的形成。     

我国典型省份小麦和玉米农田化学氮肥施用与生产运输过程的温室气体排放量估算

基于相关统计数据,通过文献调研方法,估算了我国河南、河北和山东3个典型省份在小麦和玉米上消费的化学氮肥产生的温室气体排放量,包括化学氮肥施用产生的土壤N_2O直接排放、通过挥发沉降和淋溶径流途径损失的氮素导致的N_2O间接排放以及不同种类化学氮肥在生产和运输过程中的温室气体排放。结果表明:河南、河北和山东3个典型省份在小麦上消费的化学氮肥产生的温室气体排放量分别为1536万、847万、1153万t CO_2–eq·a–1,单位播种面积温室气体排放量分别为2.85、3.61、3.09 t CO_2–eq·hm–2·a–1,单位产量温室气体排放量分别为0.46、0.60、0.51 t CO_2–eq·t~(–1)·a~(–1);相应省份在玉米上消费的化学氮肥产生的温室气体排放量分别为717万、720万、912万t CO_2–eq·a–1,单位播种面积温室气体排放量分别为2.19、2.27、2.92 t CO_2–eq·hm–2·a–1,单位产量温室气体排放量分别为0.40、0.43、0.46 t CO_2–eq·t~(–1)·a~(–1)。研究表明,化学氮肥消费带来的温室气体排放主要来自于化学氮肥在生产过程中的温室气体排放以及化学氮肥施用导致的土壤N_2O直接排放这两部分。     

四川省秸秆和畜禽粪便县域分布特征和资源化利用潜力

为明晰四川省近年秸秆和畜禽粪便分布格局和特征，基于2018年四川省县域尺度主要粮油作物产量和畜禽出栏量，通过空间分析明确四川主要粮油作物秸秆（水稻、小麦、玉米、油菜）和畜禽粪便（牛、羊、猪、家禽）资源分布状况及聚集区，探讨各县秸秆和畜禽粪便循环利用潜力和途径。结果表明：四川省2018年秸秆可收集总量为2 808.55万t，呈现“一个中心，东密西疏”的分布规律，秸秆种类以玉米和水稻秸秆为主；畜禽粪便总量为8 162.02万t，呈现“三个中心，外密内疏”的分布规律，猪粪占绝对优势，占比高达57.8%。2018年四川省秸秆肥料化理论上可节约当年全省7.4%氮肥和5.0%磷肥投入，可全量替代当年全省钾肥用量，秸秆能源化可替代1 422.71万t标准煤或6.22×10⁹ m³沼气。2018年四川省畜禽粪便全部肥料化可节约当年全省42.6%氮肥投入，可全量替代当年全省磷肥和钾肥用量，畜禽粪便能源化利用可折算成835.19万t标准煤或4.15×10⁹ m³沼气。99%、95%和90%置信区间秸秆热点县分别有30、40个和48个，秸秆量占全省秸秆总量比例分别达39.4%、49.5%和56.3%； 99%、95%和90%置信区间畜禽粪便热点县分别有23、31个和37个，畜禽粪便量占全省畜禽粪便总量比例分别达24.4%、33.9%和38.8%。研究表明，成都平原及川东丘陵区域是近年四川秸秆和畜禽粪便资源富集和循环利用重点区域，纯秸秆或纯粪便热点县选择利用模式时可以有各自的侧重点，21个秸秆-畜禽粪便双热点县可着重考虑种养结合模式，推行多层次、多元化利用格局。     

江苏省4类主要秸秆和畜禽粪便空间分布及综合利用潜力研究

为明晰江苏省农业废弃物资源分布格局并进行利用潜力评估,推进农业废弃物资源化利用,助力农业全面绿色转型,本研究借助GIS构建数据批处理模型,测算各区县水稻、小麦、玉米和油菜4种作物的秸秆和猪、牛、羊、家禽4种畜禽的粪便产生量,及其在肥料化、能源化方面的利用潜力理论值,并结合热点分析结果为江苏省农业废弃物综合利用提供政策建议。结果表明：2020年江苏省4种主要作物秸秆可收集总量高达3 972.00万t,以水稻和小麦秸秆为主,集中分布在江苏北部和中部。分析其肥料化利用潜力,理论上相当于1 511.89万t有机碳、12.04万t N、1.59万t P、24.49万t K,能源化理论上相当于1 617.52万t标准煤或6.5×10⁹m³沼气;江苏省4种主要畜禽粪便产生总量为4 560.77万t,家禽粪便与猪粪最多,主要分布在东部边界和西北部地区。分析其肥料化利用潜力,理论计算相当于737.00万t有机碳、31.15万t N、29.86万t P和26.89万t K,能源化利用可折算成1 036.95万t标准煤或4.9×10⁹m