氮磷钾缺施条件下山地玉米产量对生态因子的响应

冉圆圆，武 伟，刘洪斌，王 帅，唐小萍

（1.西南大学资源环境学院，重庆 400716；2.西南大学计算机与信息科学学院，重庆 400716；3.重庆市农业技术推广总站，重庆 401121；4.重庆市沙坪坝区气象局，重庆 400030）

玉米是世界上产量最高的作物，掌握玉米生产技术对国家发展具有重要意义。然而，农业生产是一个复杂、综合的过程，受大量因子（土壤、气候、地形、施肥等）的制约［1-4］。研究表明，氮磷钾肥是玉米生长必不可少的营养元素，施肥能显著提高玉米产量［5-7］。就气候因素来说，Chen等［8］研究了气候对河北玉米生产的影响，结果表明温度每上升1℃或降水每下降1 mm，会分别导致玉米产量损失150.255、1.941 kg/hm2。同时，Zhao等［9］利用 Logistic回归研究出限制东北春玉米生长的重要气候条件是气温、降雨和日照，具体地说，黑龙江的玉米产量主要受8月最高温和6月降雨的影响；吉林的玉米产量与日降雨量紧密相关；6月份的温度和日照适宜时，辽宁玉米产量明显地提高。就土壤因素来说，叶东靖等［10］研究表明，施氮能明显提高玉米生物量和产量，张智猛等［11］也指出，氮素能明显增加玉米籽粒产量和调节玉米淀粉含量；许明睿等［12］研究表明，磷有利于提高叶片光合性能，提高玉米籽粒干物质积累量；而土壤缺钾时，会导致玉米抗旱抗寒性差［13］。就地形因子来说，Kravchenko等［14］认为坡度对玉米产量有较大影响，较高的产量多聚集在较低的景观坡位。唐勇金等［15］则认为山区海拔和坡向对玉米的影响因品种不同而存在差异。

玉米是喜肥水作物，生长过程需要吸收更多的养分。氮、磷、钾缺施会不同程度地影响玉米生长［16-18］。另外，重庆玉米多被种植在渝东南、渝东北等海拔较高的山地区域，是典型的雨养作物之一。由于复杂的地形地貌，玉米的生长必然受到地形、气候等因子限制。然而，肥料效果的差异也会受到生态因子的制约，缺肥和生态因子间必然存在交互作用。因此，在氮、磷、钾缺施条件下，这些生态因子如何影响玉米产量以及影响程度大小，都鲜有报道。因此，我们利用2008—2009年重庆山地玉米产量数据以及相应的地形、气象资料，探讨不同缺肥条件下影响玉米产量的生态因子，确定某种肥料不足的情况下，是否某个生态因子会对玉米造成极大损失，以期为今后合理施肥提供建议，为政府部门制定合理的政策提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于渝东南和渝东北区域，地形地貌复杂多样，属于典型的山地地貌。地势起伏大，海拔处于100～2763 m，相对高差达2663 m。该区气候资源丰富，适合玉米生长。渝东北地区主要分布有黄壤和黄棕壤，海拔较高，日照资源丰富，巫山、巫溪等地降雨相对缺乏。渝东南地区主要分布有石灰岩土，是典型的喀斯特岩溶区，海拔相对较低，降雨多、日照少。随着海拔的升高，年平均气温降低，城口和酉阳两地属于气温低值区。

1.2 资料来源及试验方案

资料来源于2008—2009年重庆市“3414”试验。试验点主要分布在渝东南、渝东北山地玉米种植区，共包括13个区县（表1），涉及99个试验点。试验方案参照农业部规定的“3414”随机区组设计，即N0P2K2（缺氮，Nn）、N2P0K2（缺磷，Np）、N2P2K0（缺钾，Nk）。0指不施肥，2指当地最佳施肥量。各区县最佳施肥量如表1所示。

表1 研究区各区县的最佳施肥量

1.3 测定项目及方法

1.3.1 土壤样品采集和玉米产量测定 耕作前，对玉米种植区的表层土壤（0～20 cm）进行采集，并进行初步处理，根据土壤农化分析法对pH、有机质、碱解氮、有效磷和速效钾分别采用电位法、重铬酸钾氧化法、钼锑抗比色法（用0.5 mol/L NaHCO3提取）和火焰光度计（用1.0 mol/L NH4Ac浸提）进行测定［19］。玉米籽粒被风干至20%含水量以下，然后对其进行称重计算。

1.3.2 气象资料 研究所利用的气候数据来自于重庆市34个气象站（图1，封三），包括玉米生育期（3～8月）均温、最高温、最低温、日照、降雨和相对湿度。利用薄板样条函数法（TPS），并结合试验点的经度、纬度、海拔，插值得各个试验点气候［20］。

1.3.3 地形数据 布置田间试验小区时，记录试验地点的地形数据，该数据由实地测量获取，包括海拔、坡度（地面坡度）、坡向。

1.4 研究方法

1.4.1 K-means聚类 K-means是一种被广泛应用的聚类方法，其优点是快速、简单，对大数据集有较高的效率且可伸缩。其以欧氏距离作为相似度测量标准，给定一个数据集X={x1，x2，…xn}和特定的K值，其目的是缩小X到K的距离，计算公式如下：

式中，X、Uk分别表示观测值和聚类中心，‖x-uk‖2表示样本到聚类中心的欧氏距离。

1.4.2 CART模型 CART模型是一种由Breiman提出的非参数统计方法［21］。其采用递归分区的方法，把由自变量定义的空间分成同质的组，自动选择含有最多信息的变量，形成一颗含有测试变量和目标变量的二叉树。Walters等［22］指出，当自变量和因变量间存在非线性关系时，CART模型的效果较好，另外，CART模型能提供自变量的相对重要性，有大量的研究已将CART运用于探索影响作物产量的因子中［23-25］。CART选择基尼指数作为节点不纯度测量，计算公式如下：

式中，N表示聚类数，p（j/t） 表示j在分裂点t的频率，基尼指数越小表示分裂点越纯。

本研究中，通过K-means聚类，3种缺素条件下的玉米产量被分别聚类为高、中、低3组，然后以3个组别作为分类变量，以生态因子作为连续变量，选择十折交叉验证，几次试验后，形成最优的分类树。

以上所有步骤均在R语言、SPSS19.0、Excel中完成。

2 结果与分析

2.1 气象因子及3种肥料缺施条件下玉米产量的描述性统计

通过对研究区生态因子及3种肥料（N、P、K）缺施条件下玉米产量的描述性统计分析（表2），结果表明：气象因子的变异系数为2.19%～16.03%，属于低等变异；在土壤因子中，pH的变异系数为18.39%，属于低等变异，其他土壤因子均属于中等变异（25%＜CV＜75%）；地形变量也属于中等变异，其中坡度有较大的变异。3种肥料缺施条件下，缺磷（Np）时的玉米产量为低等变异，缺氮（Nn）、缺钾（Nk）时的产量为中等变异。

2.2 3种肥料缺施条件下玉米产量与生态因子相关性分析

Pearson相关分析结果（表3）表明：Nn条件下的玉米产量与土壤有机质、碱解氮、降雨和相对湿度呈显著正相关，而与最低温具有明显的负相关关系；Np条件下产量与海拔、有机质、降雨、日照有显著的正相关关系，与平均温、最低温呈显著负相关；Nk下产量显著正相关于降雨，显著负相关于最低温。综合来看，降雨对玉米有显著的正效应，而温度对玉米产生不良作用。这可能是由于在玉米生长过程中，重庆温度高，降雨少，即高温伏旱对玉米产生不良影响。

2.3 3种肥料缺施条件下玉米产量的K-means聚类分析

通过K-means聚类，氮、磷、钾缺施条件下的产量被分别聚为3类（表4），单因素方差分析结果表明，每种肥料缺施条件下的3组间均存在明显差异，表明K-means聚类能很好地把玉米产量分成3组，以便通过CART分类模型探讨影响不同肥料缺施条件下玉米产量的重要因子。

表2 生态因子及氮、磷、钾缺施条件下玉米产量的描述性统计

表3 氮、磷、钾缺施条件下玉米产量与生态因子的相关性

表4 氮、磷、钾缺施条件下玉米产量（kg/hm2）的聚类分析

2.4 生态因子的相对重要性

以表4不同缺肥条件下的玉米产量的聚类结果为目标变量，以生态因子（地形、土壤、气候）为自变量，进行分类建模，CART结果表明，生态因子能解释氮、磷、钾缺施条件下玉米产量总变异的65.7%、79.8%和83.8%，各种缺肥条件下的生态因子的相对重要性如图2所示。缺氮条件下，因子的重要性等级为碱解氮＞有机质＞有效磷＞降雨＞最高温＞pH＞坡向＞速效钾＞平均温＞相对湿度＞日照＞最高温＞坡度＞海拔。其中土壤碱解氮的重要性达到了100%，总体来说，生态因子的等级排序为土壤＞气候＞地形。

图2 氮、磷、钾缺施条件下生态因子的相对重要性

缺磷条件下，生态因子的重要性为日照＞有机质＞最高温＞平均温＞pH＞海拔＞最低温＞降雨＞碱解氮＞坡向＞相对湿度＞有效磷＞速效钾＞坡度。日照成为最重要的因子，总体而言，生态因子的重要性表现为气候＞土壤＞地形。

缺钾条件下，生态因子的重要性等级排序为降雨＞碱解氮＞最低温＞有效磷＞坡度＞海拔＞平均温＞最高温＞pH＞坡向＞速效钾＞日照＞有机质＞相对湿度。降雨成为影响氮、磷施肥组合下玉米产量最重要的因子，整体而言，影响产量的生态因子为气候＞土壤＞地形。

另外，与氮、磷、钾同时配施条件下的生态因子的相对重要性（图3）比较发现，温度是相对重要的因子，尤其是高温，进一步说明在氮、磷、钾供应充足的情况下，碱解氮、日照和降雨不再是限制产量的主要因子，表明施肥在一定程度上可以弥补生态因子的不良影响，提高玉米对环境的抗逆性。

图3 氮、磷、钾全施条件下生态因子的相对重要性

3 结论与讨论

缺氮条件下，土壤碱解氮成为制约玉米产量的重要因子，表明缺氮严重影响玉米增产。一方面可能是由于农民施肥习惯致使土壤氮素含量严重不足［27］；另一方面是由于玉米是喜肥水作物，在玉米全生育期中，对氮肥的吸收最多，缺氮会严重影响玉米产量［28］。另外，渝东北地区大部分为黄壤，受母质和风化程度的影响，有效氮含量偏低［29］。渝东南岩溶区的有机碳相对贫乏［30］。因此，在磷钾平衡配施、而氮素补充不足的情况下，土壤碱解氮成为影响玉米产量的重要指标。同时，有机质排在了第二位，这表明缺氮还会涉及到其他因子对玉米的影响，可能是由于因子间的交互作用所致。姚志龙等［31］研究表明，土壤氮素的高低与有机质含量有着紧密联系。

缺磷条件下，日照在影响玉米产量的所有因子中占据了首要地位。产量与日照成极显著正相关关系，这可能是因为玉米是C4植物，在光照较强的情况下，能够积累更多的干物质，形成更高的产量。而磷素具有增强玉米光合作用的功能［32］。在缺施磷肥的情况下，玉米光合作用减弱，因此需要更多的日照去满足玉米的生长发育，缺磷使玉米对光照的敏感性增加。因此，缺磷条件下，日照成为影响玉米产量的重要因子。

缺钾条件下，降雨是相对重要的因子。詹江渝［32］发现重庆市黄壤中速效钾含量处于相对贫乏状态，而且在重庆山地区域，玉米是典型的旱地作物之一，需要吸收更多的水分去满足生长的需要，而在玉米灌浆期降水不足的情况下，施钾可以提高玉米对干旱的适应性，也有研究表明，生育期内的降水多寡是影响重庆玉米的主要因子［33］。

参考文献：

［1］ Ma J，Maystadt J F. The impact of weather variations on maize yields and household income：income diversification as adaptation in rural china［J］. Global Environmental Change，2017，42：93-106.

［2］ Changere A，Lal R. Slope position and erosional effects on soil properties and corn production on a mianian soil in central ohio［J］. Journal of Sustainable Agriculture，1997，11（1）：5-21.

［3］ 侯玉虹，陈传永，郭志强，等. 春玉米不同产量群体叶面积指数动态特征与生态因子资源量的分配特点［J］. 应用生态学报，2009，20（1）：135-142.

［4］ 马常宝，卢昌艾，任意，等. 土壤地力和长期施肥对潮土区小麦和玉米产量演变趋势的影响［J］. 植物营养与肥料学报，2012，18（4）：796-802.

［5］ 毕生斌，张国云，杨平芬，等. “3414”试验对山地玉米产量影响及推荐施肥探索［J］. 热带农业科学，2015，35（3）：7-11.

［6］ 赖丽芳，吕军峰，郭天文，等. 平衡施肥对春玉米产量和养分利用率的影响［J］. 玉米科学，2009，17（2）：130-132.

［7］ 靳玮. 不同施肥处理对玉米产量及土壤碳、氮的影响［J］. 广东农业科学，2014，41（9）：69-71.

［8］ Chen Y F，Han X R，Si W，et al. An assessment of climate change impacts on maize yields in hebei province of china［J］. Science of the Total Environment，2017，581-582：507-517.

［9］ Zhao J，Guo J，Mu J. Exploring the relationships between climatic variables and climate-induced yield of spring maize in Northeast China［J］.Agriculture Ecosystems and Environment，2015，207：79-90.

［10］ 叶东靖，高强，何文天，等. 施氮对春玉米氮素利用及农田氮素平衡的影响［J］. 植物营养与肥料学报，2010，16 （3）：552-558.

［11］ 张智猛，戴良香，胡昌浩，等. 氮素对玉米淀粉累积及相关酶活性的影响［J］. 作物学报，2005，31（7）：956-962.

［12］ 许明睿，刘凯，张吉旺，等. 磷素水平对夏玉米生长发育和产量的影响［J］. 山东农业科学，2018，50（1）：86-90.

［13］ 付翠芳. 生物钾肥对玉米产量的影响及施肥技术［J］. 陕西农业科学，2003（2）：9-10.

［14］ Kravchenko A N，Bullock D G. Correlation of corn and soybean grain yield with topography and soil properties［J］. Semigroup Forum，2000，92（92）：75-83.

［15］ 唐永金，董玉飞. 山区海拔与坡向对玉米产量性状的影响［J］. 作物研究，1998（1）：22-24.

［16］ 徐爱东，邱念伟，娄苑颖. 判断玉米幼苗缺氮程度的叶绿素荧光动力学指标［J］. 植物营养与肥料学报，2010，16（2）：498-503.

［17］ 范曾丽. 缺磷胁迫对不同基因型玉米自交系光合特性的影响研究［J］. 西华师范大学学报（自然科学版），2012，33（3）：265-269.

［18］ Zhao X H，Hai-Qiu Y U，Wen J，et al.Response of root morphology，physiology and endogenous hormones in maize（Zea maysL.）to potassium deficiency［J］. Journal of Integrative Agriculture，2016，15（4）：785-794.

［19］ 鲍士旦. 土壤农化分析［M］. 北京：中国农业出版，2005.

［20］ Wu W，Xu A D，Liu H B. High-resolution spatial databases of monthly climate variables （1961-2010）over a complex terrain region in southwestern China［J］. Theoretical and Applied Climatology，2015，119（1-2）：353-362.

［21］ Breiman L，Friedman J H，Olshen R，et al. Classification and regression trees［J］.Biometrics，1984，40（3）：358.

［22］ Walters D K W，Linn R T，Kulas M，et al. Selecting modeling techniques for outcome prediction：comparison of artificial neural networks，classification and regression trees，and linear regression analysis for predicting medical rehabilitation outcomes［J］. Proceedings of the Amia Symposium，1999，6（1）：1187.

［23］ Ferraro D O，Rivero D E，Ghersa C M. An analysis of the factors that influence sugarcane yield in northern argentina using classification and regression trees［J］. Field Crop Research，2009，112（2）：149-157.

［24］ Tittonell P，Shepherd K D，Vanlauwe B，et al.Unravelling the effects of soil and crop management on maize productivity in smallholder agricultural systems of western kenya—an application of classification and regression tree analysis［J］.Agriculture Ecosystems & Environment，2008，123（1）：137-150.

［25］ Zheng H F，Chen L D，Han X Z，et al. Classification and regression tree（cart）for analysis of soybean yield variability among fields in northeast china：the importance of phosphorus application rates under drought conditions［J］. Agriculture Ecosystems & Environment，2009，132（1-2）：98-105.

［26］ 李淑芬. 浅析重庆市玉米栽培现状及发展对策［J］. 中国农业信息，2014（1）：57.

［27］ 伊成国. 春玉米需肥特点与施肥技术以及病虫害防治［J］. 农业与技术，2015（1）：114-115.

［28］ 姜涛，高明. 重庆市山地黄壤养分特性的主要成分和聚类分析［J］. 西南农业学报，2008，21（2）：376-379.

［29］ 倪九派，袁道先，谢德体，等. 重庆岩溶区土壤有机碳库的估算及其空间分布特征［J］. 生态学报，2009，29（11）：6292-6301.

［30］ 姚志龙. 陇东果园及大田土壤有机质含量对土壤氮素营养的影响［J］. 北方园艺，2016（18）：176-180.

［31］ 孙杰，王立华，成七星，等. 磷肥对玉米杂交制种增产提质的生理作用［J］. 作物杂志，2003（1）：27-29.

［32］ 詹江渝. 重庆农地土壤基本状况及肥力特征研究［M］. 成都：西南大学，2014.

［33］ 李永华，高阳华，廖良兵，等. 重庆地区玉米气象产量变化及气候影响因子简析［J］. 西南大学学报（自然科学版），2007，29（3）：104-109.