优化施肥下长江流域冬小麦产量及肥料增产效应

黄晓萌，刘晓燕，串丽敏，杨兰芳，何萍，王秀斌，仇少君，赵士诚，徐新朋

优化施肥下长江流域冬小麦产量及肥料增产效应

黄晓萌1,2，刘晓燕2，串丽敏3，杨兰芳1，何萍2，王秀斌2，仇少君2，赵士诚2，徐新朋2

（1湖北大学资源环境学院，武汉 430062；2中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081；3北京市农林科学院农业信息与经济研究所，北京 100097）

【】针对长江流域冬小麦不合理施肥带来的肥料利用率低的现状，探讨冬小麦产量分布特征及施用氮、磷和钾肥料的增产效应，为长江流域冬小麦肥料减施增效和优化养分管理措施提供依据。本文数据来源于国际植物营养研究所（IPNI）于2000—2018年在我国长江流域开展的田间试验，以及在中国知网（CNKI）数据库通过检索字段或字段组合（冬小麦、冬小麦+产量及冬小麦产量+肥料利用率等）得到的此期间关于长江流域冬小麦田间试验的论文，共1 732个田间试验。试验处理包括：优化施肥处理，农民习惯施肥，以及在优化施肥和农民习惯施肥基础上的不施氮肥、不施磷肥和不施钾肥处理，以探究长江流域各省（市）（四川、云南、贵州、重庆、湖北、安徽、江苏、浙江和上海）冬小麦在优化施肥下的可获得产量、产量反应、相对产量、农学效率和偏生产力特征。我国长江流域冬小麦优化施肥处理下的平均产量为6.6 t·hm-2，其中安徽省平均产量水平最高，为7.3 t·hm-2，重庆市最低，为3.6 t·hm-2。施用氮、磷和钾肥的平均产量反应分别为2.3、0.9和0.6 t·hm-2，但变异范围较大。氮、磷和钾肥平均相对产量分别为0.6、0.8和0.9，氮是小麦产量的主要限制因子。优化施肥处理的氮、磷和钾肥的平均农学效率分别为12.6、11.6和7.7 kg·kg-1，平均偏生产力分别为34.0、78.9和73.4 kg·kg-1。与农民习惯施肥措施相比，优化施肥处理平均增产0.5t·hm-2，增幅为8.8%；氮、磷、钾肥的农学效率分别提高了41.1%、121.1%和84.6%；偏生产力分别提高了42.4%、23.5%和25.4%。优化施肥有效提高了长江流域冬小麦的产量和养分利用率，但各省（市）间存在一定差异且省（市）内变异较大。四川、云南、湖北和江苏省的部分地区具有较低的产量反应，说明具有较高的土壤养分供应，应因地制宜地制定养分优化管理方案。分析长江流域优化养分管理措施下的小麦产量反应和肥料利用率等参数，可以确定氮为小麦产量的第一限制因子。

长江流域；冬小麦；产量反应；肥料利用率

0 引言

【研究意义】长江流域小麦种植区是我国重要的农业生产基地，其小麦播种面积和小麦产量分别为777.8万hm2和3 829.9万t，分别占全国小麦总耕地面积和总产量的31.7%和28.5%[1]。施肥作为提高粮食产量的重要措施之一，在保证我国小麦产量及粮食安全上发挥着重要作用[2]。农民为了追求高产盲目施用化肥的现象非常普遍，致使化肥施用量不断攀高，我国已成为世界上最大的化肥生产国和消费国，而我国的小麦产量增长率却呈负增长趋势，养分利用效率不断降低[3-5]。研究表明我国小麦的氮、磷和钾肥的平均生理利用率仅为28.3、67.8和17.4 kg·kg-1[4]，氮肥的平均偏生产力仅为28.0 kg·kg-1[6]，氮、磷和钾肥平均利用率分别为32.0%、19.0%和44.0%[7]，仍处于较低水平。大量养分资源投入致使土壤养分盈余过剩[8-9]，如华北平原和太湖流域的土壤氮素养分的盈余量介于200.0—256.0 kg N·hm-2[10]。因此，合理地进行养分管理以促使小麦产量与肥料利用率协同发展变得尤为重要。【前人研究进展】诸多学者开展了关于提高小麦产量和肥料利用率方面的田间试验研究，如赵营等[11]的研究表明，与农民习惯施肥措施相比，优化施肥在不降低产量的前提下，可节约29.0%的氮肥，提高6.4%—7.3%的肥料利用率，并减少24.0%—44.0%的土壤氮素盈余；苏瑞光等[12]在不同土壤类型上的优化施肥研究表明，应用小麦养分专家系统和ASI法推荐施肥均可提高5.0%以上的小麦产量；以小麦生育期养分需求规律为基础，根据土壤水分和养分进行优化的水肥管理，可节约氮肥一半以上[13]；以及刘德平等[14]应用“3414”试验可以得出小麦的最佳施肥量范围。【本研究切入点】分析可获得产量、施肥后的增产效应和肥料利用率特征参数将有助于优化养分管理措施，但长江流域作为冬小麦的重要产区还缺少此方面参数的综合分析。【拟解决的关键问题】本文通过汇总分析我国长江流域开展的1 732个田间试验，探究长江流域冬小麦在优化施肥下的产量和肥料利用率特征，以期为长江流域冬小麦推荐施肥和优化养分管理措施提供数据支撑，实现减肥增效。

1 材料与方法

研究区域为长江流域冬小麦种植区各省（市），试验数据按照长江上游至下游流经的省（市），即四川、云南、贵州、重庆、湖北、安徽、江苏、浙江和上海的顺序进行归纳整理分析。

1.1 数据来源

本研究的试验数据来源于国际植物营养研究所（IPNI）中国项目组于2000—2018年在中国长江流域开展的小麦田间试验，以及此期间在学术期刊上公开发表的文章，其中文献数据来源于中国知网数据库（CNKI）通过检索关键词及关键词组合“冬小麦”、“冬小麦+产量”及“冬小麦产量+肥料利用率”等得到的中文文献，所有数据均来自于田间试验，共计1 732个田间试验。试验涵盖了长江流域冬小麦主要种植区域，试验类型主要包括“3414”试验、不同肥料用量试验、减肥试验、耕作措施试验等，处理包括优化施肥处理、农民习惯施肥处理、以及基于这两个处理的减氮、减磷和减钾处理等。长江流域冬小麦产区的试验点气候和土壤理化性状见表1。

1.2 数据分析与统计

作物产量和肥料利用率特征是优化养分管理和提高小麦施肥水平的关键，探讨可获得产量及肥料增产效应有助于确定粮食产量目标，分析和制定农业管理措施，对确定地区粮食增产潜力、农业的可持续发展至关重要[15]。本研究中，采用可获得产量即在田间或试验站的试验条件下可以获得的最大产量来表征优化施肥处理产量。使用产量反应表征肥料的增产效应，相对产量表征土壤的基础养分供应能力，农学效率和偏生产力表征肥效。以氮为例计算公式如下，磷、钾计算同氮：

氮产量反应（yield response to N fertilizer application，YR-N，t·hm-2）= 氮磷钾全施处理产量-不施氮处理产量，磷和钾产量反应分别用YR-P和YR-K表示；

表1 长江流域冬小麦试验点信息

氮相对产量（relative yield to N fertilizer application，RY-N）= 不施氮处理产量/氮磷钾全施处理产量，磷和钾相对产量分别用RY-P和RY-K表示；

氮农学效率（agronomic efficiency to N fertilizer application，kg·kg-1，AE-N）= （氮磷钾全施处理产量-不施氮处理产量）/施氮量，磷和钾农学效率分别用AE-P和AE-K表示，氮、磷和钾分别为N、P2O5和K2O；

氮偏生产力（partial factor productivity to N fertilizer application，kg·kg-1，PFP-N）=氮磷钾全施处理产量/施氮量，磷和钾偏生产力分别用PFP-P和PFP-K表示，氮、磷和钾分别为N、P2O5和K2O。

采用Microsoft Excel 2010和Sigmaplot 10.0对数据进行计算和图表绘制，用SPSS 17对数据进行方差分析，采用LSD最小极差法在0.05水平上进行多重比较。

2 结果

2.1 可获得产量分布特征

优化施肥措施的产量结果显示（图1），我国长江流域冬小麦的平均产量可达6.6 t·hm-2，但各省（市）的可获得产量变异范围较大，其变化范围为1.4—14.6 t·hm-2，其中浙江省、重庆市、云南省和贵州省的产量变异系数超过30.0%。下游的产量整体要高于上游和中游，其中以安徽省冬小麦的平均可获得产量最高，平均为7.3 t·hm-2，其次为江苏省、上海市和四川省，平均可获得产量分别为6.8、6.7和6.5 t·hm-2。云南省、湖北省、贵州省和浙江省的冬小麦平均可获得产量则处于相对较低水平，分别为4.9、4.9、4.4和4.3 t·hm-2。而重庆市冬小麦的平均可获得产量最低，仅为3.6 t·hm-2。

中间实线代表中值，短线代表均值，不同字母表示差异达5% 显著水平，方框上下边缘、上下实线和实心圆圈分别代表上下25%的数值、90% 和10% 的数值、95% 和5% 的数值。下同

2.2 产量反应和相对产量分布特征

优化施肥措施下的肥料产量反应（YR）结果显示，长江流域冬小麦施用氮、磷和钾肥的平均YR分别为2.3、0.9和0.6 t·hm-2，氮肥产量反应（YR-N）明显高于磷肥产量反应（YR-P）和钾肥产量反应（YR-K）（图2）。其中安徽省、湖北省、云南省、四川省和贵州省的YR-N的变异系数均超过50.0%，其中有18.6%的样本高于3.6 t·hm-2，处于1.4—3.6 t·hm-2的YR-N占总样本的64.4%，上海市的YR-N均值高于其他省份，为3.9 t·hm-2，其次为江苏省，为3.0 t·hm-2，湖北省、四川省、安徽省和浙江省的YR-N均值较为接近，分别为2.5、2.4、2.4和2.2 t·hm-2，YR-N均值较低的省份为重庆市、云南省和贵州省，分别为1.8、1.4和1.2 t·hm-2。各省的YR-P变异系数均超过60%，其中YR-P介于0.3—1.7 t·hm-2之间的占全部样本数的70.2%，以安徽省的YR-P均值最高，为1.2 t·hm-2，较低的YR-P均值出现在湖北省和贵州省，均为0.6 t·hm-2，其余各省（市）的平均YR-P主要分布在0.8—1.0 t·hm-2之间。长江流域的YR-K总体较低，除浙江和贵州外，各省（市）数据变异系数均在70%以上，YR-K处于0.2—1.2 t·hm-2的占全部样本数的69.9%，最高的YR-K均值出现在上海市和安徽省，均为0.9 t·hm-2，较低的YR-K均值出现在浙江省，为0.2 t·hm-2，其余各省（市）的YR-K的平均值分布在0.5—0.7 t·hm-2之间。就总体情况而言，上海市施用氮、磷和钾肥的增产效果最好，贵州省的则最差。

优化施肥措施下的相对产量（RY）显示，长江流域冬小麦施用氮、磷和钾肥的平均RY分别为0.6、0.8和0.9（图3）。各省（市）的氮、磷和钾肥的RY存在较大差异，其中RY-N数据的变异系数范围为19.4%—43.0%，有65.2%的RY-N处于0.4—0.7之间，以贵州省和云南省的RY-N均值最高，为0.7，以浙江省和上海市的最低，分别为0.5和0.4，其余各省（市）的平均RY-N分布在0.5 —0.6之间。重庆市具有较低的RY-P均值（0.7）且具有较高的变异系数，为29.1%，其他各省（市）的RY-P均值较为接近，普遍在0.8左右，变异系数范围为5.6%—18.0%。最高的平均RY-K出现在浙江省，为0.9，最低的出现在贵州省，为0.8，其余各省的RY-K较为接近，平均值都处于0.8—0.9之间，且各省内的变异系数范围为2.0%—15.5%。

图2 长江流域各省（市）冬小麦氮、磷和钾肥产量反应

2.3 农学效率和偏生产力特征

农学效率（AE）结果表明（图4），在优化施肥处理下，我国长江流域冬小麦的平均AE-N、AE-P和AE-K分别为12.6、11.6和7.7 kg·kg-1。AE-N中，有68.0%的样本处于7.4—18.2 kg·kg-1之间，变异系数为11.4%—82.4%，以上海市的平均AE-N最高，为16.1 kg·kg-1，云南省的最低，为7.9 kg·kg-1，主要是因为该省的YR-N较低，其他各省份的AE-N平均值处于10.5—14.5 kg·kg-1之间，且无显著差异。AE-P中，各省数据的变异系数均高于58.6%，处于4.6—19.8 kg·kg-1的AE-P占总样本数的67.4%，AE-P均值以浙江省最高，为15.4 kg·kg-1，云南省最低，为8.1 kg·kg-1，江苏省、湖北省和云南省的AE-P最低值接近于零，其余各省的AE-P的平均值处于8.6—14.0 kg·kg-1之间，且无显著差异。各省（市）AE-K的数据变异范围为39.7%—98.3%，有63.9%的样本分布在2.8—12.9 kg·kg-1，各省（市）间AE-K差异较大，四川省、云南省、贵州省和上海市的平均值均高于9.3 kg·kg-1，而浙江省和重庆市都低于4.1 kg·kg-1，AE-K在湖北省、云南省和四川省的最小值都接近于零。

优化施肥处理的偏生产力（PFP）结果表明（图5），长江流域冬小麦的PFP-N、PFP-P和PFP-K的平均值分别为34.0、78.9和73.4 kg·kg-1。PFP-N中，各省（市）变异系数范围为14.3%—83.6%，且70.0%的样本分布在23.4—42.8 kg·kg-1，PFP-N的均值以四川省和贵州省的最高，且显著高于其他各省（市），分别为46.6和42.6 kg·kg-1，重庆市和上海市较低，分别为25.7和24.4 kg·kg-1，其他各省（市）的平均PFP-N介于30.6—36.7 kg·kg-1之间。PFP-P中，各省（市）变异系数范围为29.0%—65.4%，其中68.1%样本的PFP-P分布于49.2—108.8 kg·kg-1之间，重庆市的PFP-P均值显著低于其他各省（市），为44.7 kg·kg-1，其余各省的平均PFP-P介于61.7—87.2 kg·kg-1之间。PFP-K中，各省（市）变异系数范围为37.9%—57.6%，其中67.8%样本处于42.5—103.2 kg·kg-1之间，以四川省的平均值最高，为83.8 kg·kg-1，重庆市最低，为42.4 kg·kg-1，其他各省（市）的平均PFP-K介于54.3—80.4 kg·kg-1之间。

2.4 优化施肥措施与农民习惯施肥措施比较

在分析优化施肥与农民习惯施肥措施间产量及利用率差异时，采用同时具有这两个处理的试验（n≈337，四川18个，云南24个，贵州2个，重庆3个，湖北17个，安徽76个，江苏150个，浙江39个，上海8个）。结果显示，与农民习惯施肥措施相比（表2），优化施肥措施显著提高了长江流域冬小麦产量，平均增加了0.5 t·hm-2，平均增幅为8.8%，变化范围为1.3%—59.1%；显著降低了氮、磷和钾肥的用量，平均减少了25.6%、24.1%和32.9%；显著提高了AE和PFP，其中AE-N、AE-P和AE-K平均分别增加了3.9、6.9和4.4 kg·kg-1；PFP-N、PFP-P和PFP-K平均分别提高了12.1、19.1和25.4 kg·kg-1。

图3 长江流域各省（市）冬小麦氮、磷和钾肥相对产量

3 讨论

分析可获得产量，有助于决策者确定目标产量，并优化作物养分管理措施。长江流域的集约化农业生产体系在保障我国粮食安全方面发挥着不可替代的作用。品种改良和优化管理等措施显著提高了小麦产量[16-18]，本研究中长江流域冬小麦优化施肥处理可获得产量的平均值可达6.6 t·hm-2，高于国家农业部统计的全国冬小麦的平均单产（5.6 t·hm-2）[1]，与农民习惯施肥措施相比，优化施肥处理的产量平均提高了0.5 t·hm-2，占农民实际获得产量的8.8%，即如果农民采用良好的养分管理策略，其小麦产量可提高8.8%。然而整个长江流域不同区域的土壤类型、气候条件和种植制度等存在明显差异，造成不同省（市）的小麦可获得产量存在明显异质性[19]，如冬小麦-夏玉米轮作体系且具有灌溉条件的安徽省和江苏省具有较高的可获得产量，而冬小麦-水稻轮作体系且降雨量大的区域其可获得产量相对较低。

图4 长江流域各省（市）冬小麦氮、磷、钾肥农学效率

表2 优化施肥和农民习惯施肥产量及利用率比较

图5 长江流域各省（市）冬小麦氮、磷和钾肥偏生产力

肥料增产效应很大程度上取决于土壤养分供应能力，相对产量可以表征土壤的基础养分供应能力，而产量反应可以反映施肥的增产效应[20]。本研究中的RY-P与RY-K与吴良泉[21]的研究结果基本一致，均为0.8和0.9，YR-N、YR-P和YR-K也均高于2001—2005年全国小麦肥料增产效应的平均水平（1.9、0.8和0.4 t·hm-2）[22]。当前小麦的过量施肥现象非常普遍，过量的养分残留在土壤中导致土壤基础养分供应过高，施肥效果不显著，即具有较高的相对产量和较低产量反应[23]。LIU等[24]研究表明，长江中下游的氮、磷和钾的土壤基础养分供应可以分别达到91.2、33.7和92.0 kg·hm-2，与1985—1995年土壤基础养分供应数据[25]相比（N、P和K分别为54.1、14.2和93.4 kg·hm-2），氮和磷的土壤基础养分供应量已大幅增加。本研究中，有些地区不施某种养分处理的产量高于氮磷钾全施处理，如云南省和湖北省的RY-P和RY-K最高值已超过1.0，说明土壤具有较高的土壤磷和钾养分供应，因此需要因地制宜地设计养分管理方案，合理利用土壤的基础养分供应，调控肥料用量，进而提高肥料增产效应。YR中以YR-N最高，表明氮仍是长江流域冬小麦产量的主要养分限制因子。

不合理的化肥施用导致肥料利用率降低，过量的养分残留在土壤中或流失到环境中，对生态环境安全构成威胁。串丽敏等[26]的研究结果显示，长江中下游冬小麦氮肥投入量已超过183.0 kg·hm-2，远远超出了养分允许平衡盈亏率。吴良泉等[21]对整个长江流域冬小麦肥料的推荐用量研究表明，氮、磷和钾施用量分别为165.0 kg N·hm-2、68.0—70.0 kg P2O5·hm-2和53.0 kg K2O·hm-2时可以达到最佳的产投比。在四川省的肥料用量试验结果表明，氮、磷和钾的施用量在96.0 kg N·hm-2、60.0 kg P2O5·hm-2和45.0 kg K2O·hm-2下即可维持小麦产量，且能提高肥料利用率并降低土壤养分盈余[27]。本研究中，优化施肥处理的施肥量显著低于农民习惯施肥措施，显著提高了肥料利用效率，其中AE-N、AE-P和AE-K分别提高了41.1%、121.1%和84.6%，PFP-N、PFP-P和PFP-K提高了42.4%、23.5%和25.4%。与早期的统计数据相比[22,28-29]，优化施肥处理显著提高了AE-P和AE-K，但AE-N仍远低于世界平均水平（22 kg·kg-1）[30]。已有研究表明，在合理的肥料施用和管理措施下，AE-N可以达到25.0 kg·kg-1以上[31]。全球的PFP-N需要保持每年平均0.1%—0.4%的增长率才能满足粮食需求[32]，本研究中，优化施肥下的偏生产力高于CHUAN等[29]的研究结果（PFP-N、PFP-P和PFP-K分别为32.9、65.9和48.0 kg·kg-1）。然而肥料利用率的高低不仅仅与作物施肥量有关，还需要结合生长环境和养分管理措施才能有效提高肥效，如不同水分条件，轮作体系等等[4,10,15]。对于整个长江流域冬小麦种植区而言，其养分效率还有待进一步提高，而科学的养分管理对于提高肥料利用效率和保障产量上具有重要意义。

优化施肥处理对长江流域冬小麦具有显著增产效果，本研究中增幅范围可达1.3%—59.1%，但为维持小麦高产，提高养分利用率，除优化施肥外，仍需从土壤养分供应、肥料调控与种植方式等诸多方面针对长江流域冬小麦进行综合管理。土壤肥力直接决定着小麦产量和施肥量，并最终影响肥料利用率，通过培肥地力，可以达到削减肥料用量，实现小麦增产的目的[33]，本研究中四川、云南、湖北等省份的部分地区产量反应接近于零，表明土壤具有较高的基础养分供应能力，施肥的增产效果较低，可以通过降低肥料投入来增加肥料利用效率。采用有机替代化肥、控释肥与普通肥料配施、硝化抑制剂等肥料调控措施也是优化养分管理的重要举措，可以促进作物增产，减少肥料损失，提高肥料利用率，也是我国“十三五”计划“两减”重大专项和“2020年化肥零增长行动计划”重点研究方向之一[34]。已有研究表明，许多地区在当前施肥水平下减氮20%，不仅能够保证产量，还能显著提高肥料利用率，而在优化施氮条件下，施用控释尿素的氮肥效率更高[35]。施用小麦专用肥料并结合恰当的耕种方式可以在减少化肥投入的同时，增产6.1%—11.3%，节约生产成本[36]。合理增加种植密度可在保障产量的前提下减少15.0%—30.0%的施氮量，并显著提高氮肥农学效率[37]。此外，改变单一的种植模式、调整茬口作物的种类，如将大豆和花生作为冬小麦种植区两熟复种模式的前茬作物，可以增加农田生物多样性，增强农田的持续生产力[16]。采取相关的养分管理措施，如氮肥后移，能不同程度地促进产量提高，最高可达22.2%[38]。而农民在施肥时对作物生长环境、土壤类型、土壤养分、作物轮作系统及环境差异缺乏考虑，都将导致产量损失和养分利用率降低。本研究主要分析了施肥量对产量和肥料利用率的影响，如果将土壤培肥、种植模式和肥料调控等综合为一个有机整体，包括“4R”精准养分管理技术（合适的肥料种类、合适的肥料用量、合适的施肥时间、合适的施肥位置）及合理的水肥调控等技术，从不同角度采取不同的作物管理措施进行集约化管理将有效促进我国长江流域冬小麦高产高效生产。

4 结论

优化施肥措施下长江流域各省（市）冬小麦产量存在明显差异性，以安徽省、江苏省和四川省的产量最高。总体而言，长江流域冬小麦的氮磷钾平均产量反应分别为2.3、0.9和0.6 t·hm-2，平均农学效率分别为12.6、11.6和7.7 kg·kg-1，平均偏生产力分别为34.0、78.9和73.4 kg·kg-1。由于气候、土壤和轮作制度等差异，产量反应、农学效率和偏生产力各省（市）间存在显著差异性。但与农民习惯施肥措施相比，优化施肥措施显著提高了小麦产量，平均增加了0.5 t·hm-2，氮、磷和钾肥的农学效率增幅均超过40%，偏生产力增幅均超过20%。可见优化施肥具有显著增产增效的作用，这仅仅是优化了肥料用量、施肥时间和施肥比例，如果与其他耕作管理措施相结合，效果将更佳。

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Effects of Yield and Fertilization on Yield Increase of Winter Wheat in Yangtze Valley Under Optimized Fertilization

HUANG XiaoMeng1,2, LIU XiaoYan2, CHUAN LiMin3, YANG LanFang1, HE Ping2, WANG XiuBin2, QIU ShaoJun2, ZHAO ShiCheng2, XU XinPeng2

(1Faculty of Resources and Environmental Science, Hubei University, Wuhan 430062;2Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081;3Institute of Agricultural Information and Economics, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097)

【】Aiming to the low nutrient use efficiency caused by unreasonable fertilization of winter wheat in the Yangtze Valley, this study summarized the yield distribution characteristics of each province in the Yangtze Valley and the stimulation effect of applying nitrogen, phosphorus and potassium fertilizer, so as to provide a scientific basis for optimizing the application fertilizer of winter wheat in the Yangtze Valley and improving nutrient management strategies. 【】The data of field experiments in this paper were derived from field experiments conducted by the International Institute of Plant Nutrition (IPNI) in China’s Yangtze Valley from 2000 to 2018, as well as published papers on wheat field trials from 2000 to 2018 obtained by searching key words (winter wheat, winter wheat + yield, winter wheat yield + fertilizer utilization, etc.) in CNKI database, totally 1 732 field trials. The experimental treatment included optimized fertilization treatment, farmers practices, and none nitrogen, none phosphorus and none potassium treatments based on these two treatments, which was used to explore the characteristics of attainable yield, yield response, relative yield, agronomic efficiency and partial factor productivity of winter wheat under optimized fertilization in the Yangtze Valley (Sichuan, Yunnan, Guizhou, Chongqing, Hubei, Anhui, Jiangsu, Zhejiang and Shanghai).【】For all the data, the average yield of winter wheat in the Yangtze Valley under optimal fertilization treatment was 6.6 t·hm-2, of these, Anhui province had the highest average yield with 7.3 t·hm-2, and the lowest average yield with 3.6 t·hm-2in Chongqing. The average yield response of N, P and K fertilizer application were 2.3, 0.9 and 0.6 t·hm-2, respectively, but there were significant differences among provinces. The average relative yield of N, P and K were 0.6, 0.8 and 0.9, respectively. The average agronomic efficiency of N, P and K were 12.6, 11.6 and 7.7 kg·kg-1, respectively, and the average partial productivity were 34.0, 78.9 and 73.4 kg·kg-1, respectively. As compared to farmers’ practices, the optimized fertilization treatment increased wheat yield by 0.5 t·hm-2with an increase by 8.8%, increased agronomic efficiency of N, P and K fertilizer application by 41.1%, 121.1% and 84.6%, and partial factor productivity by 42.4%, 23.5% and 25.4%, respectively. 【】Optimized fertilization had positive effect on the yield and nutrient use efficiency of winter wheat in the Yangtze Valley, but there were certain differences among provinces and great variation within provinces. There was the lower yield response in some provinces, such as Sichuan, Yunnan, Hubei and Jiangsu, indicated that had the higher soil nutrient supply in these regions. Therefore, optimal nutrient management should be formulated according to local conditions. By analyzing the parameters of wheat yield response and nutrient use efficiency under optimal nutrient management measured in the Yangtze Valley, nitrogen could be identified as the first limiting factor of wheat yield.

Yangtze Valley; winter wheat; yield response; nutrient use efficiency

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.17.011

2019-11-20；

2020-02-13

国家重点研发计划（2018YFD0200502，2016YFD0200101）、国家自然科学基金项目（31801938）、中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（1610132019022）、中国农业科学院-国际植物营养研究所植物营养创新研究联合实验室国际交流与合作研究（1610132019047）

黄晓萌，E-mail：Huangxmemg@163.com。通信作者徐新朋，Tel：010-82105029；E-mail：xuxinpeng@caas.cn。通信作者杨兰芳，Tel：027-88661699-8115；E-mail：lfyang@hubu.edu.cn

（责任编辑 李云霞）