中国玉米百千克籽粒地上部吸氮量的空间差异及驱动因素

2023-11-18王丹丹陈焕轩张翀巨晓棠

中国农业科学 2023年20期

王丹丹，陈焕轩，张翀，巨晓棠

王丹丹，陈焕轩，张翀，巨晓棠

海南大学热带农林学院，海口 570228

【目的】定量中国不同农业生态区和不同产量水平条件下的玉米百千克籽粒地上部吸氮量（N100），分析气候、土壤、品种和施肥因素对玉米N100的影响，为确定合理施氮量提供科学依据。【方法】将中国分为东北、西北、华北平原、长江中下游平原、西南和东南6大农作区，搜集1980—2022年发表的349篇符合要求的文献，通过数据统计分析不同区域和不同产量水平条件下的玉米N100，并分析采用统一和区域化的N100计算出的理论施氮量差异，采用皮尔逊相关系数（pearson correlation coefficient）、随机森林（random forest）模型和整合分析（Meta-analysis）方法分析气候、土壤和施肥因素对玉米N100的影响，揭示导致中国玉米N100空间差异的原因。【结果】优化处理条件下，中国春玉米N100显著低于夏玉米，分别为2.21和2.46；不同农业生态区玉米N100存在显著差异，分别为2.19（东北春玉米）、2.12（西北春玉米）、2.54（西北夏玉米）、2.45（华北夏玉米）、2.77（长江中下游春玉米）、2.38（长江中下游夏玉米）和2.39（西南玉米区）。依据本研究全国玉米平均N100（2.34）计算的理论施氮量与采用区域化的N100计算得到的理论施氮量相差-22—31 kg N·hm-2。地上部吸氮量、产量、年均气温是影响玉米N100的最重要因素；N100随产量增加呈显著二次曲线降低的趋势（＜0.01），籽粒产量可以很好地预测N100；品种显著影响玉米N100，中国常见的玉米品种郑单958、先玉335和登海605的N100分别为2.42、2.12和2.39，新品种玉米N100显著低于老品种。施用氮肥显著增加了玉米N100，且在施氮量200—300 kg N·hm-2时，施氮肥引起的N100增加效应最大。单施缓控释肥、深施氮肥、减少氮肥基施比例以及增加施氮次数均显著增加了玉米N100。【结论】在利用N100进行合理施氮量计算时，需要考虑不同农业生态区N100的显著差异，以得到更加准确的推荐施氮量，玉米N100的驱动因素主要为作物地上部吸氮量、产量和年均气温的变异。

玉米；百千克籽粒地上部吸氮量；产量水平；合理施氮量；农业生态区

0 引言

【研究意义】玉米是重要的谷类作物，在粮食安全方面发挥着至关重要的作用[1]。玉米产量约占中国粮食总产量的40%，是播种面积最大的粮食作物[2]。施用化肥，特别是氮肥，是保证玉米高产稳产的重要措施，氮肥对作物产量和品质的形成起着关键作用[3-4]。不合理施氮不仅难以提高玉米产量，还会造成环境污染，危害粮食安全[5]。因此，研究确定兼顾粮食高产和环境友好的合理施氮量推荐方法具有重要意义。【前人研究进展】为确定合理施氮量，前人提出了一系列方法，可概括为土壤和/或植株测试类方法，以田间氮肥试验为基础的肥料效应函数法[6]。由于缺乏有效测试指标、推荐结果在时间和空间上的适用性受限等原因，导致上述方法难以在实际中应用。基于长期研究和总结，朱兆良[6]提出了区域平均适宜施氮量的概念和方法。区域平均适宜施氮量虽然能将大多数田块施氮量控制在合理的范围，但也需要在不同生产条件和阶段进行大量的田间试验[4]。巨晓棠[4]根据肥料-土壤-作物体系中主要氮素通量的关系，发展了确定合理施氮量的新方法——理论施氮量，即理论施氮量=目标产量/100×百千克收获物需氮量。可以看出，在确定了百千克收获物需氮量后，理论施氮量是目标产量的唯一函数。理论施氮量不需要测定土壤有效氮，农户根据自己地块的目标产量即可确定施氮量。在当前生产条件下，中国小麦、玉米和水稻的百千克籽粒地上部吸氮量（N100）分别为2.8、2.3和2.4[4]。研究表明，水稻N100在中国不同区域存在差异，其原因主要是土壤、气候和管理等因素的变异[5, 7]。【本研究切入点】利用固定的N100来计算理论施氮量可能会造成偏差，中国玉米分布区域广泛，因土壤、气候和人为管理因素等方面的不同，不同农业生态区玉米的需肥特点和吸氮量存在显著差异[8]。因此，玉米N100需要在不同的土壤-作物-气候-管理条件下进行率定，才能使计算出的理论施氮量更加符合合理施氮量。【拟解决的关键问题】本研究通过收集近40年来已发表的有关中国玉米N100的大田试验数据，定量不同农业生态区、不同产量水平和不同品种下的玉米N100，量化采用统一和区域化的N100计算出的理论施氮量差异。分析气候、土壤和施肥等因素对玉米N100的影响，评估田间氮肥管理对玉米N100的影响，为理论施氮量计算中国不同农业生态区玉米的推荐施氮量提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 中国农业生态区划分

根据中国综合农业区划和中国农作制，将中国分为6大农作区[9]，分别是东北（黑龙江、吉林、辽宁）、西北（新疆、内蒙古、甘肃、宁夏、陕西、山西）、华北平原（北京、天津、河北、山东、河南）、长江中下游平原（湖北、湖南、安徽、江西、江苏、浙江、上海）、西南（四川、重庆、云南、贵州、广西）和东南（广东、福建、海南）。其中，西藏、青海、台湾、香港、澳门和东南因为缺乏有效数据，不包括在本研究中。

1.2 数据库的建立

从Web of Science和中国知网检索发表于1980年1月至2022年7月的文章，检索主题为：玉米（maize or corn）、产量（yield）和氮（nitrogen）。文献筛选标准如下：（1）试验是在中国进行的大田试验，不包括室内和盆栽试验；（2）试验处理的重复次数至少为3次；试验的年限至少包含一个完整的玉米种植季；（3）试验结果必须报道百千克籽粒地上部吸氮量（N100），或可以计算出百千克籽粒地上部吸氮量（N100）的产量（Y）和地上部吸氮量（Nuptake）数据，其中，N100=Nuptake/Y×100。经过筛选，共获得349篇符合要求的文献。

从文献中提取的信息包括：试验地点、试验时间、气象条件（年均气温、年均降雨）、土壤性质（土壤有机质、土壤有机碳、土壤全氮、土壤pH等）、田间管理（品种、施肥量、肥料类型、施肥方式、施肥时期等）、参数数据（籽粒产量、籽粒含水量、地上部吸氮量和N100等）。如文献数据以图形展示，则利用GetData Graph Digitizer 2.24软件（version 2.24, http://getdata-graph-digitizer.com）提取图形的数据。若文献中有缺失的气象信息，则从国家气象科学数据中心（http://data. cma.cn）获取。

1.3 数据分类和预处理

将文献中的处理分为优化处理与非优化处理，优化处理（optimized，OP）包括：文献中明确的优化处理以及施氮量为150—250 kg N·hm-2的处理[4]。将除优化处理之外的所有处理均作为非优化处理（non-optimized，NOP）。根据所调查的文献，籽粒产量有2种表示方法：一是烘干重（在60 ℃—80 ℃烘干至恒重）；二是含有一定水分的标准产量（晒干重或风干重）。若文献中指出籽粒产量为标准产量，但未说明含水量，取14%[10]。烘干产量和标准产量的换算公式为：烘干产量（t·hm-2）=标准产量×（1-14%）。本研究玉米籽粒产量统一以烘干重表示。将玉米分为春玉米、夏玉米和西南玉米区，其中，春玉米主要分布在东北和西北，夏玉米主要分布在华北和长江中下游[11]。将玉米品种分为新品种和老品种，新/老品种的划分以审定日期为准，2000年（含）以前审定的为老品种，2000年以后审定的为新品种。提取调查文献数据库中样本量最多的8个品种，分析不同品种下玉米N100的差异。

将氮肥管理分为如下几组：（1）施氮量：以不施氮肥作为对照，施加氮肥作为处理，并将施氮量（nitrogen rate，NR，kg N·hm-2）分为5个梯度，即NR≤100、100＜NR≤200、200＜NR≤300、300＜NR≤400和NR＞400来分析不同施氮水平对产量、地上部吸氮量和N100的影响。除施氮与否外，处理组和对照组的其他田间管理保持一致；（2）氮肥类型：以单施尿素作为对照，尿素添加硝化抑制剂、尿素与缓/控释氮肥配施、单施缓/控释氮肥、尿素与粪肥配施、单施粪肥作为处理，处理组和对照组的施氮量等其他田间管理保持一致；（3）施氮方式：研究的施氮方式包括：施氮深度、基肥比例和施氮次数，其中，以施氮深度≤3 cm作为对照，氮肥深施≥10 cm作为处理；以100%基施作为对照，基肥比例≤75%作为处理；以一次施氮作为对照，分次施氮作为处理；处理组和对照组的施氮量和氮肥类型等其他田间管理均保持一致。

1.4 数据分析

使用对数响应比来评估优化处理对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响，通过以下公式计算[12]：

In=In（t/c）（1）

式中，t和c分别代表处理组和对照组的变量平均值，In表示效应量，优化管理措施的影响程度以（（-1）×100）的百分比形式表示。

由于本研究数据库中约有50%数据均值的标准差未被报道。而且，利用数据均值标准差的方法计算权重有时会出现权重被过度估算的问题[13]。因此，本研究通过试验处理重复次数来计算效应量的权重[14]：

=(t×c) / (t+c) （2）

式中，t和c分别表示处理组和对照组的处理重复数。

通过MetaWin 2.1软件进行Meta分析[15]。采用卡方检验（Chi-square test）进行异质性检验，若检验结果＞0.05，说明不同处理间或不同研究结果间具有同质性，可选用固定效应模型计算合并统计量，否则采用随机效应模型[16]。本研究选用随机效应模型。通过随机抽样的方式（bootstrapping）迭代4 999次计算95%的置信区间，若置信区间与0值线相交，认为优化管理措施的影响不显著，反之亦然[17]。

运用SPSS软件26.0（SPSS Inc., Chicago, IL, USA）进行数据分析和显著性检验，利用检验和单因素方差分析邓肯检验（Duncan，＜0.05）比较不同农业生态区和不同品种的玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100的差异。利用皮尔逊相关系数分析籽粒产量、地上部吸氮量和N100与气候、土壤和施肥因素的关系。利用随机森林模型计算各因素对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的重要性，采用R语言中的软件包“Random Forest”进行分析[18-19]。采用Excel 2019进行数据统计整理，利用Origin 2022软件作图。

2 结果

2.1 数据分布

图1所示，优化处理下，玉米籽粒产量均值为8.60 t·hm-2，主要分布在7.07—9.84 t·hm-2；地上部吸氮量均值为198 kg·hm-2，主要分布在157—232 kg·hm-2；N100均值为2.34，主要分布在1.97—2.64。非优化处理下，玉米籽粒产量均值为7.35 t·hm-2，主要分布在5.43—9.04 t·hm-2；地上部吸氮量均值为167 kg·hm-2，主要分布在115—210 kg·hm-2；N100均值为2.28，主要分布在1.88—2.59。分布检验表明优化处理和非优化处理的玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100均符合正态分布（＜0.01），满足数据分析的必要条件。

OP：优化处理；NOP：非优化处理；M、SE和n分别表示平均值、标准误和样本量；曲线为数据的高斯分布，P为显著性检验。下同

2.2 不同农业生态区玉米的籽粒产量、地上部吸氮量和N100

优化处理条件下，中国春玉米籽粒产量平均为9.37 t·hm-2，夏玉米产量为8.25 t·hm-2，春玉米显著高于夏玉米。其中，西北春玉米产量显著较高，为10.03 t·hm-2；其次为东北春玉米、华北夏玉米和长江中下游夏玉米，产量分别为9.04、8.70和7.70 t·hm-2；西北夏玉米、长江中下游春玉米和西南玉米区显著较低，分别为6.95、7.10和7.18 t·hm-2（图2-A）。中国春玉米地上部吸氮量平均为204 kg N·hm-2，夏玉米为200 kg N·hm-2。不同区域玉米地上部吸氮量表现为华北夏玉米（211 kg N·hm-2）＞西北春玉米（208 kg N·hm-2）＞东北春玉米（196 kg N·hm-2）＞长江中下游春玉米（194 kg N·hm-2）＞长江中下游夏玉米（184 kg N·hm-2）＞西北夏玉米（172 kg N·hm-2）＞西南玉米区（169 kg N·hm-2）（图2-B）。中国春玉米N100平均为2.21，夏玉米N100为2.46，春玉米显著低于夏玉米。其中，长江中下游春玉米N100显著较高，为2.77；其次为西北夏玉米、华北夏玉米、长江中下游夏玉米和西南玉米区，N100分别为2.54、2.45、2.38和2.39；东北春玉米和西北春玉米显著较低，分别为2.19和2.12（图2-C）。

China：中国；NEC：东北；NWC：西北；NCP：华北平原；MLYR：长江中下游平原；SWC：西南；SP：春玉米；SU：夏玉米。图中红线和黑线分别表示平均值和中值。盒状边界表示75%和25%的四分位数。大写字母对比中国春玉米和夏玉米的差异，小写字母对比春/夏玉米在不同农业生态区的差异。不同的大写/小写字母表示存在差异显著（P＜0.05）。括号内的数值代表样本数。下同

非优化处理条件下，中国春玉米籽粒产量平均为7.70 t·hm-2，夏玉米产量为7.40 t·hm-2，春玉米显著高于夏玉米。其中，西北春玉米产量显著较高，为8.77 t·hm-2；其次为东北春玉米、华北夏玉米和长江中下游夏玉米，产量分别为7.03、7.86和7.14 t·hm-2；西北夏玉米、长江中下游春玉米和西南玉米区显著较低，分别为5.89、6.31和5.94 t·hm-2（图3-A）。中国春玉米地上部吸氮量平均为165 kg N·hm-2，夏玉米为177 kg N·hm-2，春玉米显著低于夏玉米。不同区域玉米地上部吸氮量表现为西北春玉米（189 kg N·hm-2）＞华北夏玉米（185 kg N·hm-2）＞长江中下游夏玉米（180 kg N·hm-2）＞长江中下游春玉米（157 kg N·hm-2）＞西北夏玉米（146 kg N·hm-2）＞东北春玉米（141 kg N·hm-2）＞西南玉米区（137 kg N·hm-2）（图3-B）。中国春玉米N100平均为2.16，夏玉米N100为2.40，春玉米显著低于夏玉米。其中，西北夏玉米、长江中下游春玉米、长江中下游夏玉米N100显著较高，分别为2.56、2.54和2.54；其次为华北夏玉米和西南玉米区、N100分别为2.33和2.32；东北春玉米和西北春玉米显著较低，分别为1.98和2.20（图3-C）。

图3 非优化处理下不同农业生态区玉米的籽粒产量、地上部吸氮量和N100

2.3 地上部吸氮量和N100与籽粒产量的关系

优化处理和非优化处理条件下，作物吸氮量随着产量增加呈显著线性增长（＜0.01）（图4-A—B）。优化处理条件下，N100随着产量增加呈显著二次曲线降低的趋势（＜0.01）（图4-C）。非优化处理下，N100和作物产量无明确数量关系，可能是非优化处理包含的处理较多，存在混合效应（图4-D）。总之，在合理的氮素管理措施下，作物产量可以很好地预测N100。

图4 地上部吸氮量和N100与籽粒产量的关系

2.4 不同农业生态区玉米的理论施氮量

为了量化采用统一和区域化的N100计算出的理论施氮量差异，将本研究的全国平均N100（2.34）和区域化的N100（2.12—2.77）两类数据，分别与各区域玉米目标产量（烘干产量）相结合，计算得到中国不同农业生态区玉米理论施氮量，利用公式理论施氮量[4]=目标产量/100×N100。依据本研究全国玉米平均N100（2.34）计算的理论施氮量与采用区域化的N100计算得到的理论施氮量相差-22—31 kg N·hm-2（图5）。

2.5 不同玉米品种的籽粒产量、地上部吸氮量和N100

优化处理条件下，新/老品种玉米的籽粒产量、地上部吸氮量和N100呈显著性差异，新品种玉米产量显著高于老品种，而其地上部吸氮量和N100显著低于老品种（图6）。不同品种玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100也存在显著性差异，N100表现为正红505（2.70）＞郑单958（2.42）＞登海605（2.39）＞隆平206（2.32）≈川单418（2.32）＞先玉335（2.12）＞陕单609（1.94）＞良玉99（1.91）（图7）。

2.6 土壤-气候-管理因素对玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响

皮尔逊相关分析表明，玉米籽粒产量与年均气温和年均降雨存在显著的负相关，与土壤pH和施肥量（N、P2O5和K2O）呈显著正相关（≤0.01）。地上部吸氮量与年均降雨呈显著负相关，与土壤pH、施肥量（N、P2O5和K2O）和籽粒产量呈显著正相关（≤0.01）。玉米N100与年均气温、年均降雨、施肥量（N和P2O5）和地上部吸氮量呈显著正相关，与土壤全氮和籽粒产量呈显著负相关（≤0.01）（图8）。

N100=2.34：本研究优化处理条件下中国玉米平均N100；N100=2.12—2.77：本研究优化处理条件下不同农业生态区玉米N100，China、China-SP、China-SU、NEC-SP、NWC-SP、NWC- SU、NCP-SU、MLYR-SP、MLYR-SU和SWCM分别为2.34、2.21、2.46、2.19、2.12、2.54、2.45、2.77、2.38和2.39

Old：老品种；New：新品种 Old: Old variety; New: New variety

通过随机森林模型分析了土壤-气候-管理因素对玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100的相对重要性。施氮量对作物产量的重要性最高（图9-A）。作物吸氮量主要受产量和施氮量的影响（图9-B）。由于N100是由作物地上部吸氮量和产量计算得来，上述两因素对N100起决定性作用（图9-C），这与上述作物产量能够预测N100的结果相互印证（图4-C）。此外，N100主要受年均气温的影响（图9-C）。

2.7 氮肥管理对玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响

Meta分析结果表明，不同施氮水平对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响均存在显著性差异。与不施氮处理相比，施氮处理显著增加了43.23%、61.08%和17.85%的籽粒产量、地上部吸氮量和N100，且在施氮量200—300 kg N·hm-2时，施氮引起的籽粒产量、地上部吸氮量和N100的增加效应最大（图10-A—C）。

ZD958：郑单958；XY335：先玉335；ZH505：正红505；SD609：陕单609；LP206：隆平206；LY99：良玉99；DH605：登海605；CD418：川单418；括号内的数值代表样本数

MAT：年均气温；MAP：年均降雨；SOC：土壤有机碳含量；TN：土壤全氮含量；pH：土壤酸碱度；N rate：施氮量；P2O5 rate：施磷量；K2O rate：施钾量；Yield：籽粒产量；Nuptake：地上部吸氮量；N100：百千克籽粒地上部吸氮量。*、**、***分别表示在0.05、0.01、0.001水平上的显著相关。下同

与单施尿素相比，尿素添加硝化抑制剂（U+NI）、尿素与缓/控释肥配施（U+SCRF）、尿素与粪肥配施（U+M）以及单施缓/控释肥（SCRF）均显著增加了籽粒产量和地上部吸氮量，而单施粪肥对籽粒产量有负作用（图11-A—B）。与单施尿素相比，N100在单施缓/控释肥处理下显著增加了2.33%，而尿素添加硝化抑制剂、尿素与缓控释肥配施、尿素与粪肥配施和单施粪肥处理对N100的影响均不显著（图11-C）。

图9 不同因素对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的相对重要性

点和误差线分别代表增加的百分比和95%置信区间。如果误差线没有跨越零线表示处理和对照存在显著差异。括号内的数字表示样本量。下同

与氮肥表施（施氮深度≤3 cm）相比，深施氮肥（施氮深度≥10 cm）显著增加了籽粒产量、地上部吸氮量和N100，增幅分别为5.61%、11.16%和5.55%；随着施氮深度的增加，其对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的增加效应有减小的趋势（图12-A—C）。与氮肥基施（基肥100%）相比，减少基肥比例（基肥比例≤75%）显著增加了籽粒产量、地上部吸氮量和N100，增幅分别为5.25%、7.51%和2.25%；随着基肥比例的减少，其对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的增加效应有增大的趋势（图12-A—C）。与一次施氮相比，分次施氮（施氮次数≥2）显著增加了籽粒产量、地上部吸氮量和N100，增幅分别为6.37%、9.74%和3.36%；3次及3次以上施氮处理的籽粒产量、地上部吸氮量和N100显著高于2次施氮（图12-A—C）。

3 讨论

3.1 中国主要农业生态区玉米籽粒产量和N100的空间差异及原因

优化处理下中国玉米籽粒产量为8.60 t·hm-2（烘干产量），对应标准产量为10.00 t·hm-2，与XU等[20]研究结果9.90 t·hm-2（2001—2015年）相近，但高于吴良泉[21]报道的氮磷钾优化配施下的8.80 t·hm-2（2005—2010年）。由于本研究数据主要来源2000— 2022年的田间试验，籽粒产量较高可能源于近年来玉米品种的更新和农田管理措施的优化[22]，本研究也表明新品种玉米产量显著高于老品种（图6-A）。优化处理下不同农业生态区玉米产量表现出明显的空间差异（图2-A），中国春玉米籽粒产量显著高于夏玉米，这与戴明宏等[23]和武良[24]的研究结果一致。气候和轮作制度是影响产量区域分布差异的主要因素[20]，春玉米主要分布在东北和西北，而夏玉米多分布在华北和长江中下游区域，北方春玉米因日均温较低而具有较长的生育期，昼夜温差较大，有助于干物质的积累和产量的提高[20, 23, 25]。本文研究结果也表明，年均气温与玉米产量呈显著负相关关系（图8）。

U+NI：尿素添加硝化抑制剂；U+SCRF：尿素与缓控释肥配施；SCRF：单施缓控释肥；U+M：尿素与粪肥配施；M：单施粪肥

图12 不同施氮方式对籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响

优化处理条件下，中国玉米N100为2.34（以烘干产量计），若按标准产量计为2.01（籽粒含水量14%），与XU等[26]的1.97（n=4 806，籽粒含水量15.50%）接近，但低于LIU等[27]的2.58（n=521，未说明籽粒含水量），原因是LIU等[27]使用的是1985—1995年的数据，N100的差异可能来自近年来玉米品种的更新，新品种玉米普遍具有较低的N100[28-29]，这也与本研究结果一致（图6-C）。春玉米N100显著低于夏玉米N100，可能是由于春玉米较高的产量水平导致。受温度、降水和氮素管理等因素影响，不同区域玉米N100存在显著差异。优化处理下中国不同农业生态区玉米N100基本处于前人研究范围内，即1.40—2.58[7-8, 22, 26-27, 30-33]。通过随机森林模型分析发现，除产量和地上部吸氮量外，年均气温、年均降雨和施氮量对玉米N100的影响较大（图9-C），且均与玉米N100呈显著正相关（图8）。而西南区玉米N100偏低的可能原因是其地处丘陵山区，且降雨丰沛，光照不足，昼夜温差小，不利于玉米干物质的积累和养分的吸收[25]，所以该区域玉米产量和N100都比较低。

采用全国统一的N100计算得出的理论施氮量与采用区域化的N100计算得到的理论施氮量相差-22—31 kg N·hm-2，表明采用统一的N100容易在某些区域高估、而在另一些区域低估理论施氮量。因此，在利用N100计算理论施氮量时，不仅应考虑区域间目标产量的差异，也应该充分考虑N100在不同土壤-气候-管理条件下的差异，以得到更加准确的区域推荐施氮量。

3.2 优化处理下玉米N100与籽粒产量的关系

优化模式下的作物参数（产量、吸氮量和N100）能够为推荐施氮提供依据。本研究结果表明，优化处理条件下，玉米地上部吸氮量随产量增加呈上升趋势，而N100随产量增加呈下降趋势，这说明玉米产量水平与其本身氮素吸收能力密切相关[34]。产量提高的主要原因是收获指数的提高和总生物量的增加[29, 33]。玉米N100随产量提高而降低主要是由于收获指数的提高和植株氮浓度的降低造成的，特别是籽粒氮浓度的降低[22, 29, 33, 35]。研究表明，玉米产量的提高伴随籽粒氮浓度的降低，造成这种随产量提高而籽粒氮浓度呈下降趋势的生理基础，是随着产量的提高，籽粒中氮的累积速率要小于碳水化合物的累积速率，从而造成对氮的稀释作用[22, 36]。

本研究不仅量化了中国玉米N100的空间差异（图2-C），又发现了N100与作物产量呈显著的二次曲线负相关关系（图4-C），表明作物产量可以用来预测N100。这是因为作物产量本身也受到土壤-气候-管理的综合影响，和N100的影响因素相似。此外，作物吸氮量与作物产量呈显著正相关关系（图4-A—B）[26]，而N100由上述2个参数计算得来。由于理论施氮量是目标产量和N100两个参数的函数[4]，若作物产量可以用来预测N100，那么理论施氮量可以简化为目标产量的唯一函数，即fer=0.0883-2.42+36.8，其中，fer为理论施氮量（kg N·hm-2），为玉米籽粒产量（t·hm-2），该算式可以在不同区域的田间试验中进一步验证。

3.3 氮肥管理对玉米籽粒产量、地上部吸氮量和N100的影响

施用氮肥显著增加了玉米N100，且在施氮量200—300 kg N·hm-2时，施氮肥引起的N100增加效应最大。这说明过量施氮不利于玉米的增产和品质的提升，主要是因为过量施氮会增加作物倒伏和病虫害的风险[37]。玉米N100主要受收获指数和籽粒氮浓度的影响[22, 29, 33, 35]。施氮量过高不利于氮素向籽粒中运移，从而带来了籽粒氮浓度的降低和N100的下降[38]。缓/控释氮肥具有养分释放与作物吸收同步的优点，满足了玉米生育期的养分需求，促进玉米氮素积累和产量形成[39-40]。本研究结果表明缓/控释氮肥可显著增加玉米N100，可能原因是缓/控释氮肥养分连续供应可满足玉米生育后期的氮素供应，促进氮素向籽粒中运移，增加了玉米籽粒中氮素含量，有助于玉米N100的提升[38, 41]。

深施氮肥可增加玉米根系的养分含量，促进根系生长，优化根系空间分布，有利于植株对于氮素的吸收利用和产量的提高[42-43]。本研究结果表明，适当深施氮肥（施氮深度为10—20 cm）对玉米产量、地上部吸氮量和N100的增加效应明显高于过度深施氮肥（施氮深度≥20 cm），说明氮肥过度深施并不利于玉米氮素吸收和产量的形成，一方面可能是由于发育健全的玉米功能根群主要集中在5—20 cm土层[42]，适当深施氮肥缩短了肥料与根系的接触距离，有利于根系的发育；另一方面可能是由于过度深施氮肥导致玉米根系早期发育受阻，难以获取氮素，而且较深土层的氮素更容易发生淋洗损失[44]。本研究减少基肥施氮比例或分次施氮均能显著增加玉米产量、地上部吸氮量和N100。因为玉米生长前期若施氮量过大，会因超过玉米吸收能力和土壤固持能力，造成肥料的损失。减少基肥施氮比例或分次施氮在满足玉米生育前期对氮素需求的同时，又及时弥补了玉米开花期至成熟期氮素亏缺，与玉米生育期的氮素需求相匹配，减少氮素损失，提高玉米对氮素的吸收和产量的增长[40]。

4 结论

中国不同农业生态区玉米N100存在显著性差异，北方春玉米N100显著低于南方夏玉米。N100与作物产量呈显著的二次曲线负相关关系，可以用作物产量来预测N100。新品种玉米N100显著低于老品种。年均气温、年均降雨量和施氮量是影响玉米N100的主要因素，且均与玉米N100呈正相关关系。缓控释肥单施、氮肥深施、减少氮肥基施比例以及增加施氮次数均显著增加了玉米N100。在计算不同农业生态区玉米理论施氮量时，应充分考虑N100在不同区域的差异，以得到更加准确的推荐施氮量。

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Spatial Differences and Driving Factors of Aboveground Nitrogen Uptake in per Hundred Kilograms Grain of Maize in China

WANG DanDan, CHEN HuanXuan, ZHANG Chong, JU XiaoTang

College of Tropical Agriculture and Forestry, Hainan University, Haikou 570228

【Objective】We aim to quantify aboveground nitrogen (N) uptake in per hundred kilograms grain (N100) of maize in different agro-ecological zones at different yield levels in China, and analyze the effects of climate, soil, variety and N fertilization on N100of maize, thus to provide a scientific basis for determining rational N fertilizer rate. 【Method】We divided Chinese cropland into six major regions, i.e., northeast, northwest, North China Plain, middle and lower Yangtze River, southwest, and southeast, and collected 349 peer-reviewed papers published during 1980-2022 to analyze the spatial variation of N100and its changes at different yield levels, and compared the differences in calculated theoretical N rate between constant and region-specific N100. The effects of climate, soil and fertilization on N100were analyzed using Pearson correlation coefficient, Random forest model and Meta-analysis, to reveal the causes of spatial variation in N100. 【Result】Under the optimized N management, N100of spring maize was significantly lower than that of summer maize which were 2.21 and 2.46, respectively; and there were significant differences in N100of maize among different agro-ecological zones, which were 2.19 (Northeast spring maize), 2.12 (Northwest spring maize), 2.54 (Northwest summer maize), 2.45 (North China Plain summer maize), 2.77 (Middle and Lower Yangtze River spring maize), 2.38 (Middle and Lower Yangtze River summer maize), and 2.39 (Southwestern maize zone), respectively. The difference between calculated the theoretical N rate based on the national average N100(2.34) and that based on regional-specific N100was -22-31 kg N·hm-2. Aboveground N uptake, yield, and mean annual temperature were the most important factors affecting N100. The N100showed a significant quadratic decrease with increasing yield (<0.01), and grain yield was a good predictor of N100. Varieties significantly affected maize N100, the N100of common Chinese maize varieties Zhengdan 958, Xianyu 335, and Denghai 605 are 2.42, 2.12, and 2.39, respectively. New varieties had a significant lower N100than old varieties. The application of N fertilizer significantly increased the N100of maize, and the greatest increase effect of N100caused by N fertilizer application was observed at 200-300 kg N·hm-2. Once application of slow and controlled release fertilizer, deep placement, reduction of the ratio of basal N fertilization and increasing the frequency of N fertilizer application all significantly increased N100.【Conclusion】When calculate the rational N fertilization, we need to considerate the regional differences of N100, thus to obtain accurate fertilizer N rate, and the N100of maize is mainly driven by variation in aboveground N uptake, yield and mean annual temperature.

maize; aboveground N uptake in per hundred kilograms grain; yield levels; rational N fertilization; agro-ecological zones