黄河三角洲盐碱土冬小麦氮磷肥料效应模型研究*
2017-07-18单晶晶陈小兵尹春艳张立华张立宾付希强孙海栓
单晶晶,陈小兵,尹春艳,文 佩,颜 坤,张立华,张立宾,付希强,孙海栓
(1.中国科学院烟台海岸带研究所/中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 烟台 264003;2.中国科学院大学北京 100049;3.东营市科技情报研究所 东营 257091;4.山东省汇邦渤海农业开发有限公司 东营 257091)
黄河三角洲盐碱土冬小麦氮磷肥料效应模型研究*
单晶晶1,2,陈小兵1**,尹春艳1,2,文 佩1,2,颜 坤1,张立华1,张立宾3,付希强4,孙海栓4
(1.中国科学院烟台海岸带研究所/中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 烟台 264003;2.中国科学院大学北京 100049;3.东营市科技情报研究所 东营 257091;4.山东省汇邦渤海农业开发有限公司 东营 257091)
通过大田试验,研究了黄河三角洲盐碱土地区冬小麦合适的肥料效应模型。在冬小麦生长季设置4种不同的氮磷肥用量,根据“3414”试验设计8种不同的肥效试验处理,以探讨线性加平台、一元二次、平方根和二元二次4种不同模型的拟合效果。结果显示,4种肥料效应模型的拟合结果经检验都达到极显著水平(P<0.01)。在一元肥料效应模型中,氮磷一元二次模型拟合效果最好,最高收益分别为7 448.3元·hm-2和7 357.7元·hm-2,最佳经济氮磷用量分别为254.4 kg·hm-2和98.6 kg·hm-2。对比一元与二元模型,后者拟合效果较好,最佳经济氮磷用量分别为244.1 kg·hm-2和94.2 kg·hm-2,即氮磷肥配比为2.6∶1,经济效益为7 432.4元·hm-2,氮肥农学利用率为6.2 kg(籽粒)·kg-1(N),磷肥农学利用率为13.8 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)。结合拟合度、最佳经济施肥量、经济收益、肥料农学利用率和一元模型的局限性分析得出,二元二次肥料效应模型最优,可作为黄河三角洲地区盐碱土冬小麦氮磷肥效模型的最佳选择。
肥料效应模型;氮磷肥;最佳经济施肥量;冬小麦;盐碱土;黄河三角洲
据联合国教科组织(UNESCO)和粮农组织(FAO)不完全统计,全世界盐渍土面积达9.5亿hm2[1],如何将这些潜在土地开发改良为耕地是一个世界性难题。我国黄河三角洲地区盐碱土分布广泛[2],其中东营市拥有近53万hm2[3],受人为及自然环境的影响,该地区盐渍化日趋严重[4]。含盐量低于0.2%的土壤占黄河三角洲面积的4.29%[2],盐分含量在0.1%~0.3%的轻度盐渍土易被开垦利用[5],科学开发与利用这些土地是“黄河三角洲高效生态经济区”建设的重要内容。
土壤养分和盐分状况决定了盐碱地的植被类型和土地利用方式[6],因此,深耕、增施绿肥等土壤管理措施常作为改良盐碱土的手段[7-8]。有机无机配施、氮磷钾配施等都可在一定程度上减缓盐分对作物的胁迫作用,促进其生长[9-11]。合理科学施肥不仅可以优化肥料施用量,还可以提高肥料利用率,以保护农业生态环境[12-15]。黄河三角洲地区肥料用量相当大,东营市2013年消耗氮肥16万t、磷肥9万t、钾肥2万t、复合肥10万t(以上为化肥实物量)[16]。过量施肥不仅造成肥料浪费和水体富营养化,还导致土壤盐渍化[17]。我国肥料利用率偏低,氮磷钾肥的利用率分别为30%~35%、10%~25%和35%~50%[18],而盐碱土受盐胁迫的影响其肥料利用率更低[19]。如何使盐碱地肥料达到高效利用是长期以来需要解决的问题。
目前,盐碱土施肥的研究大多针对土壤和作物作用机理方面,而针对肥料效应数学模型角度的研究较少。肥料效应模型(经验模型)是根据田间试验结果,建立在生物统计基础上的回归模型,描述了施肥量和作物产量间的数量关系。通过建立肥料效应模型可以确定合理施肥量,该方法也是国内外实现定量化施肥的主要途径[20-21]。在肥效试验中(尤其是“3414”肥效试验)大部分采用三元二次肥料效应模型进行模拟[22],但成功率不高[23],易舍弃,造成数据流失;在不考虑试验区实际情况下,如北方地区部分土壤不缺钾,选用三元二次模型会得出缺钾的错误结论[24],并且三元二次模型即使拟合成功也需要一元和二元模型进行补充,因此,合适肥料效应模型的选择非常重要。王素华等[25]在冬小麦(Triticum aestivum)“3414”试验中未能用氮磷钾三元二次肥料效应模型成功拟合,而采用了一元一次和二次模型拟合。王新民等[26]在探究冬小麦产量和氮肥用量关系时发现,第1年肥料效应模型适合选择线性加平台模型,而第2年则更适合选择二次多项式模型,即在同一地点随着环境条件的改变,肥料效应模型的选择也随之改变。因此,模型的选择需要根据试验区环境条件确定;大量研究表明,肥料模型的选择因作物和养分而异[21]。虽然前人关于肥料效应模型的研究较多,但鲜有涉及盐碱土条件下的模型研究。本试验利用黄河三角洲地区的盐碱土,通过布置“3414”试验探究该地区冬小麦的肥料效应模型,找出最佳施肥量,以期为该地区的冬小麦合理化施肥提供依据。冬小麦是黄河三角洲主要的粮食作物[16],建立该地区盐碱土冬小麦的肥料效应模型便于指导科学施肥。通过模型计算出最佳施肥量用以推荐施肥,不仅可以实现施肥定量化,也为将来土壤养分管理提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验区概况
试验于2015年10月在山东省东营市利津县汀罗镇渤海农场(37°41′17.25″N,118°36′03.76″E)进行,该农场海拔6 m左右,属北温带季风气候区。年降水量542 mm,且季节分配不均,6—8月降水量占全年的63.9%,形成了春旱、夏涝、晚秋又旱的气候特点;年平均气温12.3℃,≥10℃积温4 183℃,无霜期203 d,全年日照时数2 712.9 h[3];平均地下水埋深1.34 m,矿化度15 g·L-1。试验区土壤为砂壤土,其颗粒分布为砂粒67%、粉粒27%、黏粒6%;土壤pH1∶5为8.59,容重1.3 g·cm-3;土壤有机质10.35 g·kg-1、全氮0.958 g·kg-1、有效磷17.8 mg·kg-1、速效钾66.8 mg·kg-1;表层土壤(0~20 cm)全盐1.4 g·kg-1、Na+357 mg·kg-1、Cl-533 mg·kg-1,属于轻度盐化土。
1.2 试验设计
试验取“3414”部分方案进行实施,即布置氮、磷两因素试验,氮和磷各分为0、1、2、3共4个水平,其中:0水平指不施肥,2水平指当地最佳施肥量的推荐值,1水平=2水平×0.5,3水平=2水平×1.5(该水平为过量施肥),具体施肥量见表1。试验设8个处理,每个处理重复4次,共32个小区,各小区完全随机排列,面积为21 m2(3 m×7 m)。冬小麦于2015年10月22日播种,行距16 cm,播种量225 kg·hm-2。氮肥基肥和追肥比例为6∶4,磷肥全做基肥。供试冬小麦品种为‘山农24号’,氮肥为尿素(46% N),磷肥为过磷酸钙(15% P2O5)。
表1 各施肥处理的氮肥和磷肥施用量Table 1 Nitrogen and phosphorus fertilization rates of different treatments
在冬小麦越冬期、拔节期和灌浆期各进行一次灌溉,其他管理措施同大田。于2016年6月14日收获,成熟期全部小区测实产。
1.3 肥料效应模型
1.3.1 一元肥料效应模型
①线性加平台(linear plus plateau)模型:
式中:y为籽粒产量(kg·hm-2);x为肥料施用量(kg·hm-2);a为截距,即不施肥的产量水平;b为回归系数;C为直线与平台的交点;P为施肥量达到C值时的产量,即平台产量(kg·hm-2)。
②一元二次(unary quadratic)模型:
式中:b为一次项回归系数,c为二次项回归系数,y、x、a意义同上。
③平方根(square root)模型:
式中:b为平方根项回归系数,c为一次项回归系数,y、x、a意义同上。
1.3.2 二元肥料效应模型
二元二次(binary quadratic)模型:
式中:y为籽粒产量(kg·hm-2);x1、x2分别为氮肥和磷肥施用量(kg·hm-2);f为截距,即不施肥的产量水平;a、b、c为二次项回归系数;d、e为一次项回归系数。
1.4 最佳施肥量计算
一元二次、平方根和二元二次肥料效应模型通过边际效应的方法确定每个小区的最佳氮、磷施肥量,线性加平台模型则直接计算最佳施肥量。边际效应是根据边际收益等于边际成本的原则计算经济最佳施肥量,即dy·py=dx·px(px和py分别为肥料和冬小麦价格)。本试验冬小麦采用2016年山东省东营市冬小麦收购价格1.27元·kg-1;肥料采用市场实际购买价格,即尿素1.6元·kg-1,过磷酸钙2.4元·kg-1。
1.5 数据处理
运用Microsoft Excel和SAS统计软件,利用最小二乘法原理[27]对试验数据进行回归统计分析,利用ORIGIN和MATLAB软件进行作图。
2 结果与分析
2.1 一元和二元肥料效应模型
在回归分析过程用每个重复的试验数据取代各重复的平均数进行统计,以避免将重复试验变成无重复试验,虽然两种统计方法得到的回归方程相同,但后者的统计检验结论会被错误夸大[28]。用处理2、3、6、8拟合105 kg·hm-2施磷量的氮肥效应模型,用处理4、5、6、7拟合270 kg·hm-2施氮量的磷肥效应模型。具体肥料效应方程见表2。
由表2可知,氮磷肥料的一元肥料效应方程R2值为线性加平台模型>一元二次模型>平方根模型>0.5,且经F检验P值均小于0.01,故冬小麦籽粒产量与氮磷用量呈极显著相关,即该模型能较好地反映施肥量和产量间的关系。对比氮磷两种肥料效应方程,后者R2大于前者,表现出磷肥的拟合效果优于氮肥。
表2 盐碱地冬小麦氮磷肥一元肥料效应方程Table 2 Unary models of nitrogen and phosphorus fertilizers effects on winter wheat yield in saline soil
氮磷一元肥料效应模型拟合曲线见图1a和图1b。氮磷线性加平台模型分别在施肥量为162.0 kg·hm-2和64.5 kg·hm-2时发生转折,即产量不再随着施肥量的增加而增加,而是趋于稳定。氮磷一元二次拟合模型分别在施氮292.3 kg·hm-2和施磷106.6 kg·hm-2时达最大产量,且该模型有别于线性加平台模型,因为前者在施肥量过多时形成产量降低的模拟趋势,而后者无此模拟趋势。氮磷平方根模型分别在施氮323.7 kg·hm-2和施磷90.1 kg·hm-2时达最大产量。该模型拟合的曲线类似于线性加平台模型,但前者在施肥量较大时随着施肥量增加,产量增加相对缓慢。氮平方根模型在施肥量较大时产量变化趋于零,而磷的该模型有产量下降的趋势。
在该试验区的肥力条件下,氮磷肥作用形成的施肥量与产量间的关系为:
上述拟合方程R2值为0.705 8,经F检验P值小于0.01,冬小麦籽粒产量与氮磷施用量呈极显著相关关系。根据该模型的拟合曲线显示(图1c),在氮磷两因素的影响下,产量明显出现一个最高点,该点对应施氮量为296.5 kg·hm-2、施磷量为107.9 kg·hm-2。
2.2 最佳施肥量和收益
一元和二元模型冬小麦最高产量拟合结果见表3,氮的一元二次模型拟合得出的籽粒产量最高,其次是线性加平台和平方根模型,但收益是线性加平台模型>一元二次模型>平方根模型,对应施氮量为平方根模型>一元二次模型>线性加平台模型;磷的一元二次模型拟合得出的籽粒产量最高,其次是平方根模型和线性加平台模型,收益是一元二次模型>线性加平台模型>平方根模型,对应施磷量为一元二次模型>平方根模型>线性加平台模型。对比一元和二元模型,二元模型的最高产量较前两者低24.4 kg·hm-2、-55.7 kg·hm-2,但考虑到经济收益,最高产量并非对应着最大收益,故不能单纯通过最高产量来选择模型,也要考虑最后的收益,即需要用边际效应来比较各模型。
表4显示,氮的线性加平台模型拟合出的收益最高,其次是一元二次模型和平方根模型,最佳经济施氮量为一元二次模型>平方根模型>线性加平台模型。线性加平台模型收益仅比一元二次模型高14元·hm-2,但其最佳经济施氮量低92.4 kg·hm-2。若单以收益为目的,线性加平台模型和一元二次模型都可作为氮肥模型的选择。本试验中线性加平台模型的收益最高7 462.3元·hm-2,最佳经济施氮量为162.0 kg·hm-2。磷的一元二次模型拟合得出的收益最高,其次是平方根模型和线性加平台模型,对应施磷量为一元二次模型>平方根模型>线性加平台模型。尽管线性加平台模型的拟合度较好,但综合经济因素,一元二次模型的收益最高(7 357.7元·hm-2),最佳经济施磷量为98.6 kg·hm-2。故在一元模型中,氮肥适合选用线性加平台模型和一元二次模型拟合,而磷肥适合一元二次模型拟合。
图1 盐碱地冬小麦氮肥(a)和磷肥(b)一元肥料效应模型及氮、磷肥二元二次肥料效应模型(c)Fig.1 Unary models of nitrogen (a) and phosphorus (b) fertilizers effects and binary quadratic model of nitrogen and phosphorus (c) fertilizer effects on winter wheat in saline soil
表3 盐碱地冬小麦氮磷肥料效应模型最高产量拟合结果Table 3 Maximum yield predicted by each model of nitrogen and phosphorus fertilizer effects of winter wheat in saline soil
表4 盐碱地冬小麦氮磷肥料效应模型最佳经济施肥量拟合结果Table 4 Optimal economic rates of nitrogen and phosphorus fertilizers by each model of fertilizer effects on winter wheat in saline soil
对比一元和二元的二次模型,二元模型的最高收益较前两者低15.8元·hm-2、-74.8元·hm-2,而最佳经济施氮量低10.3 kg·hm-2、最佳施磷量低4.4 kg·hm-2。由此可知,一元二次模型和二元二次模型拟合计算出的最高收益和最佳施肥量差距很小,而后者将氮磷作为自变量引入同一方程,能考虑到氮磷之间的交互作用。
2.3 肥料农学利用率
肥料农学利用率是肥料利用效率的一个重要指标,其计算公式为[29]:
图2显示随着施肥量的增加,农学利用率逐渐降低,两者之间存在线性关系,相关系数均达显著水平。其中氮磷处理的1、3水平差异显著,而2水平与其他水平差异不显著。施氮处理的1~3水平的农学利用率为8.2 kg(籽粒)·kg-1(N)、5.2 kg(籽粒)·kg-1(N)、3.1 kg(籽粒)·kg-1(N),1水平的氮肥农学利用率是3水平的2.6倍。施磷处理的1~3水平的农学利用率为18.3 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)、12.8 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)、6.5 kg(籽粒)·kg-1(P2O5),1水平的磷肥农学利用率是3水平的2.8倍。总体表现出氮肥农学利用率低于磷肥农学利用率。结果表明,氮磷施用量增加,肥料农学利用率降低,但磷肥利用率高于氮肥。
图2 盐碱地冬小麦肥料农业利用率Fig.2 Agronomic efficiencies of nitrogen fertilizer and phosphorus fertilizer of winter wheat in saline soil
根据肥料用量与利用率之间的线性关系,可得出不同模型最佳肥料施用量的农学利用率。氮磷线性加平台模型、一元二次模型、平方根模型推荐的最佳经济施氮量对应的利用率为7.7 kg(籽粒)·kg-1(N)、6.0 kg(籽粒)·kg-1(N)、7.2 kg(籽粒)·kg-1(N)和17.2 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)、13.3 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)、16.63 kg(籽粒)·kg-1(P2O5);氮磷二元二次模型荐的最佳经济施氮量对应的利用率为6.2 kg(籽粒)·kg-1(N)、13.8 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)。结果表明,氮磷的线性加平台模型肥料利用率最高,一元二次模型和二元二次模型肥料利用率几乎一致。
3 讨论与结论
评价肥料效应模型,需从统计检验的拟合性和推荐施肥量的节省程度上考虑[30]。拟合模型R2越大,其拟合程度越好,在模拟冬小麦氮肥一元模型时,曾长立等[30]发现R2值大小为线性加平台模型>一元二次模型>平方根模型;王新民等[26]的研究也显示线性加平台模型>一元二次模型;孟泽凤等[31]在模拟冬小麦氮磷肥模型时,R2值显示二元二次模型>一元二次模型,且氮肥>磷肥(一元二次模型);Cerrato等[32]在模拟玉米(Zea mays)氮肥一元模型时,发现线性加平台模型>一元二次模型>平方根模型。本研究中,在盐胁迫下冬小麦的氮磷拟合模型R2仍显示二元二次模型>线性加平台模型>一元二次模型>平方根模型;但在一元模型中,磷肥>氮肥。试验表明在盐分胁迫下各模型的拟合效果不受盐分影响,但是盐渍土磷肥的拟合效果优于氮肥。因此,可推断在高盐分地区模型的拟合效果依然表现为二元二次模型和一元线性加平台模型最优。随着施肥量的增加,氮肥平方根模型对应的产量增加越缓慢,但是受盐分胁迫作用,磷的该模型有产量下降的趋势。这可能是由于在该试验处理中氮的用量还达不到产量下降的程度,但也不排除其他原因导致的这种现象,需要进一步做试验进行证实。
在盐分较低地区,曾长立等[30]发现,冬小麦氮肥线性加平台模型最优,其最佳施氮量为119.6 kg·hm-2,而本试验中布置在盐渍土上线性加平台模型对应的最佳施肥量为162.0 kg·hm-2,这符合盐渍土地区需要增施氮肥减缓盐胁迫的土壤管理措施[33]。在全盐1.2 g·kg-1的盐渍土地区,陈修斌等[34]对胡萝卜(Daucus carota)的氮磷肥料一元二次模型进行模拟并通过试验验证了该模型得到的收益最高。由于不同作物适宜的肥料模型有所差异[21],本试验区全盐1.4 g·kg-1,冬小麦的氮肥线性加平台模型和一元二次模型收益较高,磷肥的一元二次模型收益最高。王立艳等[11]运用二次多项式模型拟合出冬小麦-玉米在施氮量为763 kg·hm-2时达到最高产量,但未考虑收益。本试验中最高产量对应的并非最高收益,因此运用边际效应对各模型的最高收益进行对比分析,得出氮肥适合选用线性加平台型和一元二次模型拟合,而磷肥适合用一元二次模型进行拟合。由于一元二次和二元二次模型拟合出的最高收益和最佳施肥量差距很小,而后者将氮磷作为自变量引入同一方程,考虑了氮磷间的交互作用,因此盐渍土地区也适合选用二元二次模型,这符合毛达如等[35]提出的二次式模型最适合模拟肥料效应方程。
盐分过高抑制土壤硝化作用,影响氮肥的利用[36]。本研究区高氮磷量的施入明显降低了肥料农学利用率,且氮磷各模型得出的最佳施肥量的肥料利用率均介于2、3水平,虽然推荐的最佳肥料施用量未达到最大肥料利用率,但其在保证肥料利用率较高的情况下得到的收益最高。在低盐(全盐0.56 g·kg-1)地区,线性加平台模型最佳施肥量的氮肥利用率是一元二次模型的1.3倍[30]。在本试验中,氮磷的线性加平台模型肥料利用率分别是一元二次模型的1.28倍和1.29倍。因此可推断氮磷肥料各模型间肥料利用率的关系不受盐分的影响。
不同学者研究得出的最适模型不同。王兴仁等[21]认为黄淮海区域宜采用线性加平台模型,关宁[27]认为基础肥力不高的土壤可采用二次模型,而基础肥力较高的土壤采用平方根模型。综合上述,黄河三角洲盐渍土区域受盐分胁迫的影响,肥料投入相对高于普通农田的投入,在保证拟合度较高的条件下,氮磷二元二次模型可作为该地区地力条件下的合适选择。
黄河三角洲地区冬小麦可用线性加平台模型、一元二次模型、平方根模型和二元二次模型描述肥料用量与作物产量的回归关系。综合模型的拟合度、最佳经济施肥量、经济收益和肥料农学利用率,探究单一肥料时可选择一元二次模型;而在研究氮磷双因素肥料时,二元二次模型可作为肥料效应模型的最佳选择。黄河三角洲地区一般是氮磷肥进行配施,因此二元二次模型是更优的施肥模型。在土壤轻度盐渍化地区,二元二次模型对应的最佳经济施氮量为244.1 kg·hm-2,最佳经济施磷量为94.2 kg·hm-2,即氮磷肥配比为2.6∶1,经济收益为7 432.4元·hm-2,氮肥农学利用率为6.2 kg(籽粒)·kg-1(N),磷肥农学利用率为13.8 kg(籽粒)·kg-1(P2O5)。根据每年的粮食价格和肥料价格变动,可利用模型推算该地区更贴合实际的最佳经济施肥量,以利于科学指导施肥。
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Comparison of fertilizer-effect models on winter wheat response to nitrogen and phosphorus fertilizers in saline soils in the Yellow River Delta*
SHAN Jingjing1,2,CHEN Xiaobing1**,YIN Chunyan1,2,WEN Pei1,2,YAN Kun1,ZHANG Lihua1,ZHANG Libin3,FU Xiqiang4,SUN Haishuan4
(1.Key Laboratory of Coastal Zone Environmental Processes and Ecological Remediation / Yantai Institute of Coastal Zone Research,Chinese Academy of Sciences,Yantai 264003,China;2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;3.Dongying Institute of Scientific and Technical Information,Dongying 257091,China;4.Shandong Huibangbohai Agricultural Development Co.Ltd.,Dongying 257091,China)
Salt-affected soils distribute widely across the Yellow River Delta,which inhibit plant growth and crop yield in thisarea.Although fertilizer application can alleviate the adverse impact of salinization on crop,little remains known about the performance of different fertilizer-effect models on simulation of ‘3414’ fertilizer experiments in winter wheat field in saline soils.Among the essential elements,nitrogen (N) and phosphorus (P) are usually the most important nutrients limiting plant growth in saline or non-saline soils.In this study,four fertilizer-effect models were used to simulate the impact of N and P fertilizers on wheat yield in a field experiment in Lijin County of Shandong Province.The study aimed at selecting suitable fertilizer-effect model for wheat grown in saline soils in the Yellow River Delta.Four levels of N and P fertilizers (N:0 kg·hm-2,135 kg·hm-2,170 kg·hm-2,405 kg·hm-2;P:0 kg·hm-2,53 kg·hm-2,105 kg·hm-2,157.5 kg·hm-2) were set in eight treatments based on the‘3414’ test in order to investigate the fit effect of the four fertilizer-effect models — linear plus plateau,unary quadratic,square root and binary quadratic.To ensure the accuracy of fertilizer-effect models,the least square method was used in the statistical regression analysis.The results suggested that the four fertilizer-effect models had an extremely significant level (P<0.01) based on the fit test.Unary quadratic model of effects of N and P fertilizers was the best among unary fertilizer-effect models,which suggested that the highest income levels were 7 448.3 ¥·hm-2and 7 357.7 ¥·hm-2and the recommended N and P rates were 254.4 kg·hm-2and 98.6 kg·hm-2,respectively.Compared with the unary models,binary model was better.In binary model,the best N and P application amounts were respectively 244.1 kg·hm-2and 94.2 kg·hm-2,with N to P ratio of 2.6.In the model,the economic benefit and agronomic efficiency of N and P were 7 432.4 ¥·hm-2,6.2 kg(grain)·kg-1(N) and 13.8 kg(grain)·kg-1(P2O5),respectively.On the basis of the fitted curve,the binary quadratic model had the better economic fertilizer rate,agronomic efficiency,economic benefits than the unary models.Then the binary quadratic fertilization model was the best for wheat cultivation in saline soils in Yellow River Delta.
Fertilizer-effect model;Nitrogen and phosphorus fertilizers;Optimal economic fertilizer rate;Winter wheat;Saline soil;Yellow River Delta
Nov.4,2016;accepted Feb.24,2017
S147.2
:A
:1671-3990(2017)07-1016-09
10.13930/j.cnki.cjea.160986
单晶晶,陈小兵,尹春艳,文佩,颜坤,张立华,张立宾,付希强,孙海栓.黄河三角洲盐碱土冬小麦氮磷肥料效应模型研究[J].中国生态农业学报,2017,25(7):1016-1024
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*国家重点研发计划课题(2016YFD0200303)、山东省重点研发计划(2016CYJS05A01-1)、东营市重点研发计划项目(2016YF17)和中国科学院海岸研究所部署项目(Y254021031)资助
** 通讯作者:陈小兵,研究方向为水土资源管理及环境影响评价。E-mail:xbchen@yic.ac.cn
单晶晶,主要从事土壤盐渍化与改良技术方面的研究。E-mail:sjj19891222@163.com
2016-11-04 接受日期:2017-02-24
*This study was supported by the National Key R&D Projects of China (2016YFD0200303),Shandong Key R&D Project (2016CYJS05A01-1),Dongying Key R&D Project (2016YF17),and the Project of Yantai Institute of Coastal Zone Research,Chinese Academy of Sciences(Y254021031).
** Correspondence author,E-mail:xbchen@yic.ac.cn