全球三大谷物氮素利用效率与损失机制解析：对可持续农业与粮食安全的启示

本综述系统评估了全球水稻、小麦和玉米种植体系中氮素利用效率（NUE）和氮损失的模式差异，创新性地对比了合成氮与总氮输入对氮回收效率（REN）计算的差异，揭示了非合成氮源（如生物固氮和土壤有机质）的关键贡献。研究通过多维度分析指出，优化氮管理需结合作物特异性、区域特征和土壤环境（如pH值和质地），为实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的粮食安全与环境保护提供了数据支撑和策略方向。

　　

Highlight

本研究的亮点在于首次在全球尺度上系统比较了三大主要谷物——玉米、水稻和小麦——的氮利用效率（NUE）指标和氮损失模式，同时纳入了合成氮与总氮（包括非合成来源）输入的计算框架，揭示了传统方法可能高估氮损失的风险。

Materials and methods

我们分析了十种氮利用效率（NUE）表达式，这些表达式同时考虑了合成氮和总氮源作为输入项，以及谷物和秸秆产量（及其氮含量）作为输出项。表1汇总了这些指标。总体上，这些指标分为四类：(a) 氮效率指标：氮偏因子生产力（PFPN），即单位合成氮施用量所获得的谷物产量；氮农学效率（AEN），定义为每单位施氮量带来的产量增加量；合成氮回收效率（REN-S）和总氮回收效率（REN-T），分别衡量作物对合成氮和总氮（合成+非合成）的吸收利用率；(b) 氮损失指标：合成氮损失（Nloss-S）和总氮损失（Nloss-T），通过质量平衡法计算得出。我们利用接近五十年已发表数据构建全球数据集，运用传统统计和机器学习方法（如随机森林）分析作物间、区域间和随时间的变化趋势，并识别影响氮损失的关键环境与管理驱动因子。

Global variances in crop NUE and N losses

除了表2中提供的详细摘要外，图3a直观比较了玉米、水稻和小麦之间的氮利用效率（NUE）指标。全球范围内，三种谷物的PFPN（范围42.6%至56.9%）和AEN（范围15.1%至21.0%）存在显著差异，其中玉米表现最高，其次是水稻和小麦。在这三种谷物中，玉米的合成氮回收效率（REN-S）最高，达45.6%（置信区间CI 44.5%-46.8%），而水稻和小麦之间无统计差异。相反，水稻的总氮回收效率（REN-T）最高（63.6%，CI 62.6%-64.6%），显著高于玉米和小麦。平均而言，REN-S比REN-T低17%，突显了仅考虑合成氮时会系统性地高估氮损失。水稻表现出最大的非合成氮贡献（Ndfs: 57.1%）和最强的合成氮遗留效应。非洲取得了最高的PFPN和AEN，这主要归因于较低的合成氮投入，并且随着时间的推移，其氮利用效率（NUE）也有所改善。 across cereals, non-synthetic N consistently contributed more to crop uptake than synthetic N. 氮损失的关键驱动因子包括合成氮施用量、土壤质地和pH值，且在不同土壤类型中，氮损失的途径存在明显差异。

Reframing nitrogen use efficiency

氮利用效率（NUE）是评估氮使用和损失的综合指标，它整合了氮预算的输入和输出组分，通常以比率形式表示（Ladha et al., 2005, 2022）。虽然合成氮肥是主要输入源，但其他来源如土壤有机质、大气沉降和生物固氮（统称为土壤氮库）同样重要（Ladha et al., 2016; Yan et al., 2020）。传统NUE指标多聚焦于合成氮，因其环境影响显著且易于测量，但非合成氮源在维持土壤肥力和促进作物生长方面的作用日益被认识到。本研究通过同时评估合成氮与总氮的利用效率，为更全面理解氮循环和制定精准农业管理策略提供了新视角。

Conclusions

在探索多种氮利用效率（NUE）指标的过程中，整合合成与非合成氮输入为评估农业系统中的氮效率和损失提供了整体视角。尽管传统NUE指标主要关注合成氮，但人们越来越认识到非合成来源（如土壤有机质、生物固氮和大气沉降）在维持全球农业生产力方面所起的关键作用。本研究强调，需要采取针对特定作物和区域的策略，优化非合成氮的使用，利用遗留效应，并根据土壤和环境条件调整实践，以提高NUE并减轻环境影响。未来的研究应优先考虑区域特异性解决方案和非合成氮源的可持续整合，以同时支持粮食安全和环境目标。