北佛罗里达灌溉玉米氮肥优化管理：基于经济与产量目标的氮肥推荐方法比较

本研究系统比较了灌溉玉米氮肥推荐方法（AONR、EONR和YGR）在北佛罗里达不同耕作年限农田（STCF/LTCF）的应用效果。通过3年田间试验发现，线性平台模型（LP）在67%案例中表现最优，而现行产量目标法（YGR）未能有效捕捉田间年际变异，可能导致32-46 kg ha?1的氮肥施用误差。研究为优化佛州玉米氮肥管理体系提供了重要数据支撑。

　　

引言

玉米（Zea mays L.）作为全球重要粮食作物，其氮素管理直接影响产量与环境可持续性。北佛罗里达特有的砂质土壤（Quartzipsamments/Paleudults）和亚热带气候使得氮素淋溶风险显著，而现行氮肥推荐体系已35年未更新。本研究通过对比三种氮肥推荐方法——农学最优氮量（AONR）、经济最优氮量（EONR）和产量目标法（YGR），旨在建立适应现代玉米生产体系的精准施肥策略。

材料与方法

试验在佛罗里达大学Suwannee Valley研究中心（NFREC-SV）开展，设置短期（STCF，7年）与长期耕作田（LTCF，45年），采用随机区组设计，六种氮肥梯度（0-392 kg ha^?1）。通过拟合二次（Quad）、线性平台（LP）和二次平台（QP）模型，结合经济学参数（玉米价格0.18-0.29 kg^?1，氮肥成本1.35?2.75kg^?1）计算EONR。YGR采用斯坦福系数1.2（0.021 kg N kg^?1 grain）估算。

结果

1. 1.

   模型拟合差异：LP模型在67%案例中表现最优（如LTCF-2023，R²=0.97），而Quad模型在STCF-2022/2023更适用。

2. 2.

   氮肥推荐量：AONR范围229-412 kg ha^?1，EONR普遍低5-15%。2022年数据因高温提前出现异常，AONR达412 kg ha^?1（超出试验最高值）。

3. 3.

   YGR局限性：YGR与EONR偏差达±46 kg ha^?1，如LTCF-2023高估31 kg ha^?1，而STCF-2022低估19 kg ha^?1。

4. 4.

   耕作年限影响：STCF生物缓冲容量（BBC）较高，非施肥区产量比LTCF高54-89%。

讨论

LP模型在多数场景下的优越性挑战了传统QP模型的普适性。2024年异常气候（月降水921 mm）导致YGR推荐量低于现行标准（269 kg ha^?1），突显环境因子的关键作用。研究建议整合机器学习与遥感技术，开发动态推荐算法以替代静态的YGR体系。

结论

现行UF/IFAS推荐量未能满足现代玉米生产需求，而YGR方法无法适应田间特异性变异。未来需结合土壤-作物-气候多维数据，构建兼顾经济效益与环境风险的智能氮肥管理系统。贝叶斯统计等新方法可优化超出试验范围的氮肥响应预测。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持结论）