中国小麦系统氮素归趋的空间分异：基于荟萃分析与机器学习的区域特异性管理路线图

本研究针对中国小麦系统氮肥归趋区域变异大、产量响应与损失路径不清的问题，通过整合4077组观测数据，运用荟萃分析与机器学习方法，首次系统量化了全国及三大产区（北方NC、中部CC、南方SC）的氮素吸收（41.56%）、残留（29.66%）与损失（38.81%）分配格局，揭示了NH3挥发（9.35%）和淋溶（7.38%）为主要损失路径，并解析了气候-土壤-管理的交互驱动机制，为区域特异性氮肥管理提供了理论依据与决策支持。

　　

氮肥是维持全球作物生产的关键投入，中国作为世界最大的小麦生产国和消费国，其氮肥施用量（266 kg N ha^-1）显著高于发达国家，但氮肥利用率（NUE）仅为全球平均水平的60%，过量氮素以氨挥发、反硝化、淋溶等形式流失，导致环境污染与资源浪费。尽管前人研究已关注氮肥对产量、残留或损失的单方面影响，但缺乏对氮素全路径归趋的系统量化，尤其缺乏其与产量响应的关联解析，限制了区域特异性氮管理策略的制定。

为此，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所的科研团队在《Resources, Environment and Sustainability》发表了题为“中国小麦系统氮素归趋的空间分异：基于荟萃分析与机器学习的区域特异性管理路线图”的研究论文。该研究整合了4077组观测数据，涵盖田间试验、测坑试验等，运用荟萃分析（Meta-analysis）和随机森林（Random Forest）等机器学习方法，系统评估了中国小麦系统氮肥的产量效应、氮素归趋（吸收、残留、损失）及活性氮（Nr）损失路径的空间分异特征，并揭示了气候、土壤和管理因子的驱动机制。

研究首先通过文献检索与数据提取，构建了包含气候（年均温MAT、年降水MAP）、土壤（pH、有机质SOM、容重BD等）及氮肥管理（施氮量NR、施肥时长、方式等）的多因子数据库，并基于气候与种植制度将全国划分为北方（NC）、中部（CC）和南方（SC）三大产区。采用响应比（RR）和随机效应模型量化效应大小，通过随机森林评估变量重要性，并利用结构方程模型（PLS-PM）解析因子交互作用。

3.1 全国尺度下小麦产量、氮素归趋与Nr损失总体特征

氮肥施用使小麦产量平均增加65.40%，施入氮肥的41.56%被作物吸收，29.66%残留于土壤，38.81%损失至环境。Nr损失中以NH₃挥发（9.35%）和淋溶（7.38%）为主，N₂O（0.73%）、NO（0.38%）和径流（4.68%）占比较小。

3.2 产量响应与氮素归趋的空间异质性

区域分析表明，南方（SC）产量响应最高（100.78%），氮吸收率最高（44.47%），残留和损失最低；北方（NC）产量响应最低（47.77%），氮吸收率最低（38.68%），残留和损失最高。Nr损失路径呈现显著区域差异：NC以NH₃挥发为主（91.76%），CC为NH₃（53.45%）与淋溶（41.38%）并存，SC则呈现淋溶/径流（53.69%）、NH₃（38.39%）和N₂O/NO（7.93%）的均衡分布。

3.3 氮肥管理、气候与土壤对产量及氮归趋的影响

氮肥施用量（NR）是调控氮归趋的关键因子，随NR增加，产量响应先增后降，氮吸收逐渐减少，残留与损失持续增加。施肥方式中，基追结合（BTF）和分次施用显著提高产量与氮吸收，降低损失。气候方面，中等温度（10–15°C）和降水增加促进产量与氮吸收，但高温高雨加剧N₂O、NO排放与淋溶风险。土壤因子中，低容重、中等质地土利于产量形成；高有机质土壤促进氮吸收但增加N₂O排放，碱性土加剧NH₃挥发，酸性土促进N₂O释放。

3.4 产量与氮归趋的关键驱动因子

随机森林模型表明，氮吸收对产量变异的解释度达54.06%，损失贡献为17.34%。NR、土壤有机质（SOM）、pH和容重（BD）是氮归趋的核心预测因子。结构方程模型进一步揭示，气候通过调节土壤性质间接影响Nr损失，土壤因子直接促进NH₃挥发（路径系数0.625）和N₂O排放（0.400），氮管理直接抑制NH₃损失（-0.293）但加剧N₂O释放（0.161）。

该研究首次在全国尺度系统解析了小麦氮素归趋的空间分异规律，证实氮吸收是提升产量的核心途径，而损失与残留的区域变异受气候-土壤-管理协同驱动。基于此，提出区域差异化减排策略：NC重点防控NH₃挥发（深施配施脲酶抑制剂），CC协同减少NH₃与淋溶（分次施肥+硝化抑制剂），SC多路径协同调控（控释肥+深施+沟渠拦截）。研究成果为制定绿色低碳的氮肥管理政策提供了科学依据，对实现粮食安全与环境可持续的双赢目标具有重要意义。