华北平原春玉米不同种植密度下的产量差距及驱动因素解析

本研究针对华北平原春玉米种植密度增加导致的产量差距(YG)变化问题，通过四站点联合田间试验(6×104-9×104 plants ha?1)，首次量化密度阶梯间YG1(6→7.5万株)和YG2(7.5→9万株)差异，揭示田间管理对YG1解释度达28%，产量构成对YG2贡献31%，为密植策略制定和耐密品种选育提供理论依据。

　　

在华北平原这片中国重要的玉米生产基地，春玉米种植正面临着一个看似矛盾的局面：一方面，提高种植密度被公认为是增产的有效手段，过去几十年全球玉米密植率持续上升，北美每年增加700株/公顷，中国从1950年代的3.0×10⁴株/公顷提升至2010年代的5.9×10⁴株/公顷；另一方面，当密度超过最优阈值时，增产效应反而减弱甚至出现负增长。这种"密度-产量"关系的非线性变化，使得不同密度阶梯间产生的产量差距(Yield Gap, YG)成为影响密植效益的关键。然而，现有研究多聚焦单一密度下的产量表现，对密度变化过程中YG的动态规律及其驱动机制知之甚少。

为破解这一难题，来自中国农业科学院等机构的研究团队在《European Journal of Agronomy》发表论文，首次系统量化了华北平原春玉米不同密度阶梯间的YG特征。研究团队在河北泊头(HBT)、山西榆次(YC)、河北南大港(NDG)和内蒙古包头(IBT)四个典型春玉米区设立联合试验点，设置6×10⁴、7.5×10⁴和9×10⁴株/公顷三个密度梯度，结合田间管理记录和气象数据，运用方差分析和相对重要性分解等方法，揭示了YG形成的多维驱动机制。

关键技术方法包括：1)四站点多年份(2017-2020)联合田间试验设计；2)密度梯度设置(6/7.5/9万株/公顷)；3)产量构成要素(穗数、千粒重等)测定；4)气候因子(光照、温度、降水)监测；5)管理措施(灌溉、施肥等)标准化记录；6)统计模型构建与贡献度分解。

Experimental design
研究证实站点和密度对产量及其构成要素均有极显著影响(P<0.001)。包头(IBT)在三个密度下均表现最高产量(13320-13106 kg/ha)，但密度增加带来的YG最小；而泊头(HBT)产量最低却YG最大，揭示高产地区反而更易达到密植饱和点。

Grain yield and yield components
产量构成分析显示，穗数和千粒重存在显著的"站点×密度"交互效应。IBT的高产优势主要源于其稳定的穗数保持能力，在9万株/公顷密度下穗数仅比6万株下降7%，而HBT降幅达21%，说明耐密性品种的穗稳定性是维持高密产量的关键。

Yield gaps between different plant density
研究创新性地提出YG1(6→7.5万株)和YG2(7.5→9万株)的差异化驱动机制：田间管理对YG1的独立解释度达28%，与产量构成(9%)和气候(6%)存在协同效应；而YG2主要受产量构成主导(31%)，气候贡献仅7%。这表明低密度阶段管理优化更重要，高密度阶段品种特性更关键。

Conclusions
该研究首次绘制出中国春玉米密植过程的YG图谱，发现内蒙古高原区(IBT)呈现"高产量-低YG"特征，而华北平原核心区(HBT)表现为"低产量-高YG"。通过解析驱动因子的贡献度，提出"低密度重管理、高密度重品种"的差异化调控策略，为制定区域化密植方案和培育耐密品种提供量化依据。研究还指出，未来应关注气候变暖背景下密植阈值动态变化，这对保障中国玉米产能持续提升具有重要指导价值。