郭九信¹, 孔亚丽¹, 谢凯柳¹, 李东海², 冯绪猛^1,3, 凌宁¹, 王敏¹, 郭世伟^1,*
1 南京农业大学资源与环境科学学院, 江苏南京 210095

² 扶余市农业技术推广中心, 吉林松原 138000

³南京农业大学农村发展学院, 江苏南京 210095

第一作者联系方式: E-mail: jiuxinguo@sina.com
收稿日期:2015-12-09 接受日期:2016-03-14网络出版日期:2016-03-22基金:本研究由国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB127403)和国家公益性行业(农业)科研专项(201103003和201203013)资助

摘要为探明不同养分管理模式在实地农户种植条件下对直播水稻产量和氮肥利用率的影响。本试验于2011年6月至2013年11月在江苏省兴化市茅山镇基本农田保护区的田间稻麦轮作条件下, 分别选取茅山东村、茅山西村和冯顾村各8个农户, 开展3个不同养分管理模式试验, 设置了不施肥对照(CK)、农民习惯施肥(FFP)和优化施肥(OPT1和OPT2) 4个处理, 主要研究了水稻产量及构成因子、氮累积分配和氮肥利用率等对不同养分管理模式的响应。结果表明: (1)施肥较不施肥显著提高水稻产量, 优化施肥(226 kg N hm^-2)在较习惯施肥(333 kg N hm^-2)平均减氮32.1%的基础上显著提高水稻产量5.5%, 增产原因是提高了穗粒数、结实率和千粒重; OPT2较OPT1平均增产3.1%, 其原因是在孕穗期增施了钾肥(18 kg hm^-2 K₂O)。(2)优化施肥水稻植株各部位氮浓度、百千克籽粒需氮量和秸秆氮累积均显著低于习惯施肥, 且降低营养器官的氮素分配比例。(3)优化施肥较习惯施肥显著提高水稻氮肥利用率, 其氮肥偏生产力(PFP_N)、氮肥农学效率(AE_N)、氮肥回收效率(RE_N)和氮肥生理效率(PE_N)分别平均增加55.5%、79.1%、18.7%和48.7%。(4)水稻植株氮累积与产量呈显著正相关, 且优化施肥单位氮累积的增产效果高于习惯施肥。因此, 基于氮肥总量控制、分期调控和增施钾肥的养分优化管理措施可在实地农户直播稻种植上协同实现水稻高产和氮肥高效。

关键词:水稻; 产量; 养分管理; 氮肥利用率; 实地农户种植
Effects of Nutrient Management on Yield and Nitrogen Use Efficiency of Direct Seeding Rice
GUO Jiu-Xin¹, KONG Ya-Li¹, XIE Kai-Liu¹, LI Dong-Hai², FENG Xu-Meng^1,3, LING Ning¹, WANG Min¹, GUO Shi-Wei^1,*
1 College of Resources and Environmental Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

² Agricultural Technology Extension and service station of Fuyu County, Songyuan 138000, China

³ College of Country Development, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

Fund:This study was supported by the National Basic Research Program of China (973 Program, 2013CB127403) and the China Special Fund for Agro-scientific Research in the Public Interest (201103003 and 201203013)
AbstractThe effects of different nutrient management models on the yield and nitrogen (N) use efficiency (NUE) of direct seeding rice were investigated under site-specific farmers cultivate practice situation. We conducted a field experiment at eight farmers’ field in basic farmland protection region with a rice-wheat rotation ecosystem in Xinghua County, Maoshan Town, Jiangsu Province, from June 2011 to November 2013. Three different nutrient management models and a control were used in this experiment including fertilizer free treatment (CK), farmers’ fertilizer practice (FFP) and optimal fertilizer management 1 and 2 (OPT1 and OPT2). The rice yield and its components, N accumulation and distribution, and NUE were determined. The results showed that the rice grain yield of OPT treatments (226 kg ha^-1 N) significantly increased 5.5% due to the increase of grains per panicle, seed setting percentage, and 1000-grain weight while the N fertilizer application reduced 32.1% as compared with FFP treatment (333 kg ha^-1 N). The rice grain yield of OPT2 treatment was 3.1% higher than that of OPT1 treatment while resulted from increasing potassium application (18 kg ha^-1 K₂O) at booting stage. The N concentration of different parts of plant, N requirement for 100 kg grain, straw N accumulation and N distribution in vegetative organs of OPT treatment were significantly lower than these of FFP treatment. Compared with FFP treatment, OPT treatment also significantly improved NUE of rice plants, in which partial factor productivity of N (PFP_N), agronomic efficiency of N (AE_N), the recovery efficiency of N (RE_N) and physiological efficiency of N (PE_N) increased by 55.5%, 79.1%, 18.8%, and 48.7%, respectively. There was a significantly positive correlation between plant N accumulation and grain yield in rice, and the effect of yield increase per unit N accumulation in OPT treatment was higher than that in FFP treatment. Therefore, the optimal nutrition management model, including controlling total N rate, regulating application stage of N fertilizer and increasing potassium application, can be need to obtain a comprehensive effect for high grain yield and high N fertilizer use efficiency in direct seeding rice planted by farmers.

Keyword:Rice; Yield; Nutrient management; Nitrogen use efficiency; Site-specific farmer cultivate
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水稻是我国的三大粮食作物之一, 种植区域主要分布于我国华南、华中、西南以及东北, 其种植面积分别约占我国粮食作物播种面积和世界水稻种植面积的25%和20%^{[1, 2]}。氮素养分是影响水稻产量和品质的主要因子之一, 农民常常过量施用氮肥以期获得作物高产, 致使我国氮肥用量和稻田氮肥用量分别约占全球该用量的30%和37%, 已成为世界第一氮肥消费国^{[3, 4]}。然而过量和不合理地施用氮肥不但不利于水稻增产和氮肥利用率的提高, 还会引发一系列的环境污染问题, 如湖泊水体富营养化、沿海城市的赤潮现象^{[5, 6]}、地下水中硝酸盐污染等^[7], 进而严重影响农业、社会和生态的可持续发展。据报道^[2], 中国稻田氮肥吸收利用率为30%~35%, 江苏省水稻的氮肥吸收利用率仅19.9%, 显著低于全国平均水平, 这主要是江苏省稻田过量施氮所致。针对以上资源及环境问题, 对氮素养分进行优化管理、保持养分合理流动和循环是提高作物产量和品质、保障资源可持续利用的有效途径, 如何协同提高水稻产量、氮肥利用率及降低环境风险已成为当前研究的一个热点和难点^{[8, 9]}。
目前, 针对稻田体系的氮肥管理已有很多报道, Haefele等^[10]和李敏等^[11]研究表明, 水稻氮肥利用率存在显著的基因型差异, 且高产氮高效品种可维持生育后期较高的干物质生产和体内氮转运, 利于产量及氮肥利用率的提高; 王绍华等^[12]和孙永健等^[13]研究表明, 水氮耦合效应显著影响水稻氮肥吸收利用及产量; Sui等^[14]研究表明, 氮肥优化管理可以通过调控水稻的产量构成和提高氮肥的高级养分贡献阶段实现水稻高产和氮肥高效。上述研究表明, 高产品种的选用、栽培措施的配套和养分资源的优化管理对提高水稻氮肥利用率和促进增产均具显著作用, 但这些研究主要集中于田间控制下微区养分试验(常20~67 m²), 而于农户实际种植条件下的研究较少, 也缺乏大面积的应用效果评价。因此, 本文拟在农户田间实际种植条件下对直播水稻进行连续3年较大面积上(1334 m²)的优化养分管理技术的应用与实践, 通过对水稻产量及构成因子、氮素吸收、累积与分配和氮肥利用率等参数的测定和评估, 为进一步丰富和完善水稻养分资源综合管理技术进而实现水稻高产高效生产提供理论与实践依据。
1 材料与方法1.1 试验地基本情况从江苏省兴化市茅山镇(33.13° N, 119.43° E)茅山东村、茅山西村和顾冯村基本农田保护区各选取8个农户的试验田, 均为常规稻麦轮作生态系统, 供试土壤为黏壤土, 地力均匀, 各位点土壤基本理化性状见表1。根据土壤肥力分级和评价指标, 该位点属于中高肥力土壤(中磷中钾区)。水稻生长期(6月至10月)降水量、平均温度等气象数据由江苏省兴化市气象局提供(图1), 2011— 2013年总降水量分别为584.6、656.3和629.6 mm, 其中, 2012年6月份的降雨量延后至7月至8月份; 2011— 2013年月平均气温分别为21.2、22.1和22.8℃, 且月平均气温呈略增加的趋势; 总体而言, 2011— 2013年际间总降雨量和月平均气温差异较小, 且降雨量和高温主要分布于6月至8月份, 即水稻生长前期(播种至孕穗)。
表1
Table 1
表1(Table 1)

表1 试验点土壤基本理化性状 Table 1 Physical and chemical properties of the soil in the experiment 年份 Year 位点 Site 深度 Depth (cm) pH (H2O) 有机质 Organic matter (g kg-1) 全氮 Total N (g kg-1) 速效磷 Olsen-P (mg kg-1) 速效钾 NH4OAC-K (mg kg-1) 2011 茅山东村 East of Maoshan 20 7.05 25.21 2.59 19.46 129.84 2012 茅山西村 West of Maoshan 20 7.01 24.46 3.14 19.48 140.58 2013 冯顾村 Fenggu village 20 7.18 23.29 2.31 15.56 137.99 平均 Average 20 7.08 24.32 2.68 18.17 136.13

表1 试验点土壤基本理化性状 Table 1 Physical and chemical properties of the soil in the experiment

图1
Fig. 1

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	图1 试验点水稻生育期间降雨量和平均温度Fig. 1 Rainfall and mean temperature during rice growth period in the experiment site

1.2 试验设计供试水稻品种为该地区农户普遍种植的粳稻品种, 如泗稻10号、宁粳4号、淮稻5号、直播丰和1350, 各试验点农户自选水稻品种。供试肥料为尿素(46% N)、氯化钾(60% K₂O)、常规复合肥(N-P₂O₅-K₂O为15-15-15)和水稻配方肥(N-P₂O₅-K₂O为18-12-10)。
设不施肥处理(CK, 对照)、农民习惯施肥处理(FFP)、优化施肥处理1 (OPT1)、优化施肥处理2 (OPT2)。其中, CK处理为全生育期均不施用任何肥料; FFP处理按前期农户调研结果, 基肥(6月10日至15日)施常规复合肥750 kg hm^-2, 分蘖肥(6月25日至30日)施尿素300 kg hm^-2, 促花肥(7月10日至15日)施尿素180 kg hm^-2, 即全生育期总N、P₂O₅和K₂O分别为333、113和113 kg hm^-2; OPT1处理依据江苏省测土配方施肥数据库分析结果和推荐的“ 大配方” , 基施配方复合肥450 kg hm^-2, 分蘖肥施尿素135 kg hm^-2, 促花肥施尿素120 kg hm^-2, 保花肥(8月5日至10日)施尿素90 kg hm^-2, 即全生育期总N、P₂O₅和K₂O分别为226、54和45 kg hm^-2; OPT2处理在OPT1处理的基础上进行“ 大配方、小调整” , 肥料运筹与OPT1一致, 且在促花肥时增施氯化钾30 kg hm^-2, 即全生育期总N、P₂O₅和K₂O分别为226、54和63 kg hm^-2。各处理小区面积1334 m², 不设重复。每个小区均单设进、排水口, 四周设保护行。采用先整地施足基肥后湿直播的水稻种植方式(6月15日至20日), 播种量为75 kg hm^-2, 水分按照淹水— 烤田— 复水— 落干和花后轻干湿交替的模式管理, 同时使用化学药剂严格控制病虫草害, 其他田间管理均按当地农户实际方式, 10月15日至11月5日收获。
1.3 测定项目与方法1.3.1 产量及产量构成因素 水稻成熟后, 随机调查每小区30穴植株的穗数, 并随机选取其中40个植株, 测定穗粒数、千粒重等。生物量和实际产量测定样方为5 m²。
1.3.2 植株养分含量的测定 将植株样品于105℃杀青30 min, 75℃烘至恒重, 用不锈钢样品粉碎机粉碎。采用浓H₂SO₄-H₂O₂法消煮提取, 全自动连续流动分析仪(AA3, BRAN-LuEBBE, 德国)测定全氮。标准样品来自环境保护部标准样品研究所。
1.3.3 相关计算方法^[15] 氮累积量(kg hm^-2) = 地上部生物量× 植株氮含量;
各器官氮分配(%)=各器官氮累积量/总氮累积量× 100;
氮肥偏生产力(partial factor productivity of N, PFP_N, kg kg^-1) = 施氮区产量/施氮量;
氮肥农学效率(agronomic efficiency of N, AE_N, kg kg^-1) = (施氮区产量-无氮区产量)/施氮量;
氮肥回收效率(recovery efficiency of N, RE_N, %) = (施氮区氮累积量-无氮区氮累积量)/施氮量× 100;
氮肥生理效率(physiological efficiency of N, PE_N, kg kg^-1) = (施氮区产量-无氮区产量)/(施氮区氮累积量-无氮区氮累积量)。
百千克籽粒需氮量(N requirement for 100 kg grain, NRG, kg) = 总氮累积量/稻谷产量× 100。
1.4 数据处理与分析采用SAS 9.0和Microsoft Excel 2010进行统计、作图和方差分析。

2 结果与分析2.1 优化养分管理对水稻产量及构成因素的影响由表2可知, 连续3年农户水平多点实地不同养分管理均能显著影响水稻产量及构成因素。总体而言, 不同年份不同养分管理下水稻籽粒产量均表现为OPT2 > OPT1 > FFP > CK, 且OPT2较FFP处理增产率均超过5%显著水平, 而OPT1较FFP处理增产率均未达到5%显著水平。从产量构成因素可知, 施肥处理(FFP、OPT1、OPT2)较不施肥CK对照显著提高水稻的穗数和穗粒数, 而水稻的结实率和千粒重则均表现为CK处理显著高于施肥处理。不同施肥处理的穗数、穗粒数和结实率之间的差异不显著, 而FFP处理的结实率显著低于OPT1和OPT2处理, 但OPT1和OPT2之间差异不显著。从年份和施肥处理双因素方差分析的结果可知, 水稻产量及构成因素在年份间、施肥处理间和年份与施肥处理的交互作用间均达到显著差异水平。
不同养分管理也显著地影响水稻产量(图2), CK、FFP、OPT1和OPT2处理的产量分别为4953~ 6357、6590~9182、7038~9194和7353~9357 kg hm^-2, 其平均值分别为5748、7748、8055和8303 kg hm^-2。CK和OPT2处理的离散程度最高, OPT1次之, FFP最低。
表2
Table 2
表2(Table 2)

表2 不同养分管理对水稻产量及构成因素的影响 Table 2 Effects of different nutrient managements on yield and its components of rice 年份 Year 处理 Treatment 穗数 Panicles (× 104 hm-2) 穗粒数 Grains per panicle 结实率 Seed-setting percentage (%) 千粒重 1000-grain weight (g) 籽粒产量 Grain yield (kg hm-2) 增产率 Yield increase rate (%) 2011 CK 343.7 b 70.9 b 89.8 a 27.3 a 6070 c — FFP 442.7 a 95.7 a 75.6 c 23.9 c 8143 b — OPT1 418.7 a 96.6 a 82.3 b 25.0 b 8529 ab 4.7 OPT2 428.2 a 98.4 a 82.9 b 24.7 bc 8831 a 8.4 2012 CK 331.9 b 76.9 b 90.1 a 26.7 a 6023 b — FFP 437.5 a 94.5 a 76.1 c 23.7 b 7632 a — OPT1 411.3 a 97.0 a 82.3 b 24.4 b 7908 a 3.6 OPT2 416.8 a 98.0 a 82.9 b 24.1 b 8056 a 5.5 2013 CK 309.9 c 70.0 b 89.0 a 27.0 a 5152 c — FFP 442.3 a 91.1 a 75.1 c 23.7 b 7469 b — OPT1 398.5 b 95.2 a 82.6 b 24.4 b 7727 ab 3.5 OPT2 408.5 ab 95.0 a 82.1 b 24.1 b 8021 a 7.3 方差分析P值 Significance (P-value) 年份Year < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 处理Treatment 0.0170 0.0087 < 0.0001 0.0026 < 0.0001 年份× 处理Year× Treatment < 0.0001 0.0030 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2. Values within the same year followed by different letters are significantly different between treatments at the 5% probability level. CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。同一年份下不同处理间标以不同小写字母的值在5%水平上差异显著。

表2 不同养分管理对水稻产量及构成因素的影响 Table 2 Effects of different nutrient managements on yield and its components of rice

图2
Fig. 2

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图2 不同养分管理对水稻产量的影响 CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。不同处理间标以不同小写字母的柱值在5%水平上差异显著。Fig. 2 Effects of different nutrient managements on rice yield CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2. Bars superscripted by different small letters are significantly different between treatments at the 5% probability level.

2.2 优化养分管理对水稻植株氮累积和氮分配的影响不同养分管理显著影响水稻各部位的氮浓度、累积和分配(表3), 且差异达显著水平。总体而言, 不同养分管理下水稻各部位氮浓度在不同年份间均表现出一致的趋势, 即FFP处理最高, OPT1和OPT2次之, CK最低; 秸秆和籽粒的平均氮浓度分别为8.20 mg g^-1和13.5 mg g^-1, 籽粒氮浓度显著高于秸秆64.6%。水稻秸秆的氮累积与氮浓度的变化趋势相似, 而籽粒氮浓度则表现为施肥处理(FFP、OPT1、OPT2)显著高于不施肥(CK)处理, 但不同施肥处理之间差异不显著; 水稻秸秆和籽粒的平均氮累积分别为57.5 kg hm^-2和101.8 kg hm^-2, 籽粒氮累积显著高于秸秆77.0%。水稻秸秆和籽粒氮分配表现出不同的变化, 秸秆氮分配在2011— 2012年FFP处理最高, 优化施肥处理(OPT1和OPT2)次之, CK处理最低, 而籽粒氮分配趋势则与秸秆相反; 水稻秸秆和籽粒的平均氮分配分别为35.2%和64.8%, 籽粒氮累积显著高于秸秆84.1%, 除2013年各处理水稻秸秆和籽粒氮分配没有差异外。从年份和施肥处理双因素方差分析的结果可知, 水稻各部位氮浓度、氮累积和氮分配在年份间、施肥处理间和年份与施肥处理的交互作用间均达到显著差异水平。
不同养分管理也显著地影响水稻籽粒氮浓度(图3), CK、FFP、OPT1和OPT2处理的籽粒氮浓度分别为10.17~13.56、13.25~16.40、12.30~14.20和12.36~ 15.10 mg g^-1, 其平均值分别为11.88、14.79、13.44和13.96 mg g^-1。CK处理的离散程度最高, FFP和OPT2次之, OPT1最低。
表3
Table 3
表3(Table 3)

表3 不同养分管理对水稻氮浓度、累积和分配的影响 Table 3 Effects of different nutrient managements on N concentration, accumulation, and distribution of rice 年份 Year 处理 Treatment 氮浓度 N concentration (mg g-1) 氮累积 N accumulation (kg hm-2) 氮分配 N distribution (%) 秸秆 Straw 籽粒 Grain 秸秆 Straw 籽粒 Grain 总体 Total 秸秆 Straw 籽粒 Grain 2011 CK 4.2 c 11.9 c 26.1 c 72.5 b 98.6 c 26.6 c 73.4 a FFP 10.9 a 14.7 a 82.7 a 120.1 a 202.8 a 40.1 a 59.2 c OPT1 7.9 b 13.4 ab 61.1 b 114.0 a 175.1 b 34.9 b 65.1 b OPT2 8.0 b 14.1 b 63.2 b 124.4 a 187.6 ab 33.7 b 66.3 b 2012 CK 4.8 c 11.7 c 29.1 c 70.3 b 99.4 c 29.0 c 71.0 a FFP 11.1 a 15.0 a 80.0 a 114.3 a 194.3 a 41.1 a 58.9 c OPT1 8.5 b 13.3 b 59.8 b 105.7 a 165.5 b 36.2 b 63.8 b OPT2 8.5 b 14.0 b 60.8 b 113.1 a 173.9 b 35.0 b 65.0 b 2013 CK 6.4 b 12.0 c 33.1 b 61.9 b 94.9 b 33.6 a 66.4 a FFP 10.2 a 14.7 a 69.9 a 109.4 a 179.3 a 38.9 a 61.2 a OPT1 8.8 a 13.6 ab 60.2 a 105.4 a 165.5 a 36.3 a 63.7 a OPT2 9.1 a 13.8 b 64.4 a 110.5 a 174.9 a 36.5 a 63.5 a 方差分析P值Significance (P-value) 年份Year < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 处理Treatment < 0.0001 0.0008 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 0.0348 0.0348 年份× 处理Year× Treatment < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2. Values within the same year followed by different letters are significantly different between treatments at the 5% probability level. CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。同一年份下不同处理间标以不同小写字母的值在5%水平上差异显著。

表3 不同养分管理对水稻氮浓度、累积和分配的影响 Table 3 Effects of different nutrient managements on N concentration, accumulation, and distribution of rice

图3
Fig. 3

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图3 不同养分管理对水稻籽粒氮浓度的影响 CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。不同处理间标以不同小写字母的柱值在5%水平上差异显著。Fig. 3 Effects of different nutrient managements on grain N concentration of rice CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2. Bars superscripted by different small letters are significantly different between treatments at the 5% probability level.

2.3 优化养分管理对水稻氮肥利用率的影响如图4所示, 不同养分管理显著影响水稻的氮肥利用率。总体而言, 优化养分管理处理(OPT1和OPT2)的水稻氮肥偏生产力(FPF_N)、氮肥农学效率(AE_N)、氮肥回收效率(RE_N)和氮肥生理利用率(PE_N)均明显高于FFP处理, 其中, 优化养分处理的PFP_N和PE_N与FFP处理间的差异显著, 而OPT1和OPT2之间的差异不显著; 不同养分管理下AE_N和RE_N的表现趋势一致为OPT2> OPT1> FFP, 且OPT2与FFP处理间差异显著。
不同养分管理显著影响水稻百千克籽粒吸氮量(图5), CK、FFP、OPT1和OPT2处理的水稻百千克籽粒吸氮量分别为1.42~2.34、2.18~2.76、1.91~2.31和1.96~2.39 kg, 其平均值分别为1.71、2.48、2.10和2.15 kg, FFP处理百千克籽粒吸氮量最高, OPT1和OPT2次之, CK最低, 且FFP处理的离散程度最大。
图4
Fig. 4

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图4 不同养分管理对水稻氮肥利用率的影响 FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2; PFPN: 氮肥偏生产力; AEN: 氮肥农学效率; REN: 氮肥回收效率; PEN: 氮肥生理效率。标以不同小写字母的值表示同一年份下不同处理间在5%水平上差异显著。Fig. 4 Effects of different nutrient managements on nitrogen use efficiency of rice FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2; PFPN: partial factor productivity of N; AEN: agronomic efficiency of N; REN: recovery efficiency of N; PEN: physiological efficiency of N. Bars within the same year superscripted by different small letters are significantly different between different treatments at the 5% probability level.

图5
Fig. 5

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图5 不同养分管理对水稻百千克籽粒吸氮量的影响 CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。不同处理间标以不同小写字母的柱值在5%水平上差异显著。Fig. 5 Effects of different nutrient managements on N requirement for 100 kg grain of rice CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2. Bars superscripted by different small letters are significantly different between treatments at the 5% probability level.

2.4 水稻氮累积量与籽粒产量的相关性在本研究条件下, 不同养分管理在显著影响水稻氮累积量的同时也显著影响了籽粒产量, 成熟期水稻氮累积量和籽粒产量相关性分析(图6), 表明水稻氮累积量和籽粒产量极显著正相关(P < 0.0001), 其总相关系数R² = 0.7793。但概括而言, FFP处理数据均分布在趋势线的下方, 而优化养分管理处理(OPT1和OPT2)数据大多分布在趋势线的上方。
图6
Fig. 6

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	图6 水稻氮累积量与籽粒产量的相关性 CK: 不施肥对照; FFP: 农民习惯施肥; OPT1: 优化施肥1; OPT2: 优化施肥2。Fig. 6 Relationship between plant N accumulation and grain yield of rice CK: fertilizer free control; FFP: farmers’ fertilizer practice; OPT1: optimal fertilizer management 1; OPT2: optimal fertilizer management 2.

3 讨论肥料尤其是氮肥的施用为粮食增产做出了巨大的贡献, 一定范围内作物的产量随氮肥用量的增加而增加, 而过量和不合理施用氮肥则显著降低氮肥的增产效应和肥料利用率, 同时增加肥料投入成本和环境风险^{[8, 9]}。农户为了片面追求高产的经济效益, 在水稻生产中过量施用氮肥的现象非常普遍。不同区域水稻氮肥用量也存在显著差异, 如湖南省为195 kg hm^-2[16], 湖北省为170 kg hm^-2[17], 四川省为153 kg hm^-2[18], 安徽省为189 kg hm^-2[19], 江苏省为332 kg hm^-2[20], 而全国水稻平均施氮量为204 kg hm^-2[21], 均显著高于世界平均水平。概括分析农户稻田氮肥不合理施用的主要表现有以下几个方面: (1)农户间施肥量差异大, 过量与不足现象并存^[20]; (2)养分使用不平衡, 偏施氮肥、轻施磷钾肥和忽视微肥^{[14, 22]}, 进而降低肥料效应; (3)氮肥施用时期不合理, 与作物养分需求不同步, 如重施基蘖肥和轻施穗粒肥^{[14, 23]}; (4)没有考虑不同土壤肥力和不同养分效率品种的需肥特性而无差异地习惯施肥^{[10, 11]}; (5)没有考虑除肥料养分以外的养分来源与合理利用, 如灌溉水养分含量和农业固体废弃物的资源化利用等^{[24, 25]}; (6)没有从周年农田生态系统的角度管理养分, 只是关注单季作物施肥情形等^[26]。
本试验表明, 优化氮肥管理处理(226 kg hm^-2)相对于农民习惯施肥处理(333 kg hm^-2)氮肥用量下降32.1%, 而水稻产量不仅没有降低, 还平均增产5.5%, 其增产主要来自穗粒数、结实率和千粒重的增加, 表明在水稻生产中“ 氮肥总量控制和分期调控” 的优化管理措施可避免和降低“ 重施基肥和早施分蘖肥、轻施穗粒肥” 的习惯氮肥运筹所导致的前期无效分蘖大量发生、中期群体过大、后期成穗率和结实率大幅下降, 不利于饱满度一致的大穗型稻穗形成, 进而显著降低氮肥利用率^{[14, 27]}。安宁等^[21]从2008— 2011年在全国开展403个水稻田间试验的研究表明养分优化管理较农民习惯施肥平均降低氮肥用量20.3%增产9.6%, Chen等^[28]比较分析2009— 2012年水稻农户(6592户)调研结果和57个水稻田间试验的施氮量和产量表明, 试验中优化处理的施氮量相比试验农户习惯和实地调研农户用量分别降低10.5%和22.5%, 而产量却分别增加21.4%和2.9%, 说明试验农户与实地调研农户之间存在着显著差异, 其原因是试验条件下的田间管理较实地调研农户种植更加规范和科学, 因此, 采用实地调研农户种植水平研究水稻养分管理则更具有现实指导意义和科学评估价值。我们的试验还指出, 优化施肥处理2 (OPT2)水稻产量较优化施肥处理1 (OPT1)平均增产3.1%, 差异未达显著水平, 这可能是由于在水稻孕穗期增施钾肥的原因^[21]。张玲等^[29]和Zhang等^[30]研究指出增施钾肥能通过提高作物的光合作用、同化物运输和抗逆性来提高作物产量, 且作物氮钾营养之间存在显著交互作用。另外, 不施氮处理水稻产量和氮累积量均较高, 3年平均分别为5748 kg hm^-2和97.6 kg hm^-2, 表明该地区土壤具有较高氮素供应的基础地力, 这可能是农户长期过量施用氮肥所致; 而不施肥的产量变幅高于施肥也表明不同土壤地力的产量贡献能力差异大, 施肥可以降低土壤地力的贡献差异。据Chen等^[28]报道, 我国农户种植水稻平均施氮量、产量和氮盈余分别为209 kg hm^-2、7000 kg hm^-2和82 kg hm^-2。这与许多前人的研究结果相似, Deng等^[31]建议太湖地区实现7600~8300 kg hm^-2水稻产量和降低110 kg hm^-2氮损失的推荐氮肥用量为150~200 kg hm^-2, Sui等^[14]在江苏省连续2年6个位点试验的结果表明施用180~300 kg hm^-2氮肥可以同时实现9000~9400 kg hm^-2的水稻高产和氮肥高效, 且通过土壤作物综合管理可使我国水稻平均施氮量和氮盈余分别降为162 kg hm^-2和16 kg hm^-2, 而平均产量却达到8500 kg hm^-2[28]。因此, 在水稻生产上进行养分优化管理应综合应用土壤养分供应的空白产量和目标产量施肥量的方法, 协同实现水稻高产和养分高效, 同时获得较大的经济效益^{[32, 33, 34]}。
我们的结果还表明, 优化养分管理在降低氮肥用量提高产量的同时, 也显著地影响水稻植株对氮的吸收、累积、分配和氮肥利用率。习惯施肥处理水稻植株体内的氮浓度和氮累积均显著地高于优化施氮处理, 这主要是过量施氮所引起的奢侈吸收结果; 且习惯施肥处理的氮素主要分配于水稻茎秆中, 降低籽粒的分配比例, 表明氮素在体内再转运的能力降低, 这与孙永健等^[35]的研究结果一致。另外, 水稻籽粒氮浓度和百千克籽粒需氮量的变化趋势一致, 均为习惯施肥处理显著高于优化施氮处理, 且结合籽粒产量和氮累积的变化, 表明单位氮素所能生产的水稻产量习惯施肥处理显著低于优化施氮, 这与优化施氮下水稻的氮肥偏生产力(PFP_N)、氮肥农学效率(AE_N)、氮肥回收效率(RE_N)和氮肥生理效率(PE_N)均高于习惯施肥的结果一致, 进而表明习惯施肥过多的氮肥损失于环境中, 加大环境风险。据文献报道, 江苏省太湖水体硝酸盐浓度在过去20年里增加了5倍, 其原因主要是由于农户过量施用氮肥和早期集中施用与梅雨季节耦合作用的结果^{[36, 37, 38]}, 这与本研究水稻生长前期环境因素相似(6月至8月份), 该时期既是水稻生长中降雨量和平均气温最高时期, 也是农户水稻氮肥集中施用期, 其苗小苗弱需肥少、高温灌溉蒸腾大和高降雨后易淋洗的特性共同加剧了无效氮肥损失至环境中, 而在水稻生长中期(最大需肥期)往往出现由于养分供应不足而限制生长的情形^{[39, 40]}。另一方面, 从水稻产量和氮累积量极显著正相关(R² = 0.7793, P < 0.0001)的结果可知, 水稻产量随植株氮累积量的增加而增加, 但不同养分管理处理的趋势线分布位置不同, 优化施氮处理数据的趋势线分布位置高于习惯施肥处理, 表明优化施氮处理水稻相同氮累积的增产效果高于习惯施肥处理。
4 结论结合施用水稻专用配方肥和应用氮肥总量控制与分期调控技术的实地养分优化管理, 可较农民习惯施肥减氮30%的基础上增加直播稻产量5%和氮肥利用率(PFP_N) 55%。因此, 因地制宜地采用土壤-植株养分优化管理的综合措施, 可在江苏省实地农民直播稻种植上协同实现水稻高产和养分高效。
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