南达科他州玉米钾素临界土壤测试值（CSTV）确定方法比较与模型平均优化

《Soil Science Society of America Journal》：Method comparisons for calculating optimal potassium critical values

　　

准确的钾（K）推荐对于优化玉米（Zea mays L.）生产并减少过量施肥造成的经济损失至关重要。然而，目前有多种方法可用于确定不再需要施用钾肥的临界土壤测试值（critical soil test value，CSTV）。研究人员比较了在南达科他州广泛管理措施和环境条件下确定钾CSTV的常用方法。2019年至2022年，开展了35项玉米试验，测定不同土壤测试钾（soil test potassium，STK）水平下对钾肥的响应性。非线性回归模型通常具有相似的准确性和数据拟合值，但也产生了范围较宽的CSTV（112–172 mg kg^?1）。由于未鉴定出单一最佳拟合模型，计算了五个模型CSTV的平均值为143 mg kg^?1。该平均CSTV在正确判定数据为响应或非响应方面与任一单个模型CSTV同样准确。当离散STK类别分析表明南达科他州CSTV位于141–160 mg kg^?1范围内时，支持了这一较低的CSTV。将南达科他州当前CSTV从160降低至143 mg kg^?1，可在不损害产量的情况下减少农民的肥料需求。STK分类方法中突出的假阳性和假阴性错误，有必要进一步探索和验证这些方法，以便改进未来的钾推荐。

论文解读：

研究背景：优化玉米（Zea mays L.）生产需要充足土壤养分供植物吸收，尤其是氮（N）、磷（P）和钾（K）。施用有机肥和合成肥可纠正养分缺乏并优化产量潜力。与N和P不同，K误用不构成环境风险，但过量施K仍成本高且不增产，施两倍推荐量也不大可能进一步增加长期土壤测试钾（STK）水平，因此过量施肥是不必要策略。肥料推荐的目标是为生产者提供快速、廉价测试，以预测作物对施肥的产量响应。相关研究用于确定STK在何种值时不再需要施K：STK低于临界土壤测试值（CSTV）时，施K可能增加产量；高于CSTV时，施K增加产量的可能性低。美国各地K肥推荐和CSTV不同，西部玉米带多数CSTV为125–160 mg kg^?1乙酸铵提取K，东部玉米带Mehlich III提取K维持范围受土壤质地影响。南达科他州CSTV已20多年未变，目前为160 mg kg^?1乙酸铵提取K。近十年气候和管理变化可能影响推荐准确性：温度升高使生长季延长，降雨增加使玉米扩展至先前不可行区域；保护性管理如少免耕、覆盖作物和多样化轮作改变土壤K动态，例如表层K富集、根系可能无法利用、干湿交替增加K固定、覆盖作物影响K有效性和固定K释放。因此，南达科他州K的CSTV可能已变化，需要重新评估。

问题与目的：确定CSTV的主要挑战之一是可用统计模型多。Cate–Nelson分析（CN）是南达科他州当前K推荐基础，但还有其他模型。Slaton et al. 用三个玉米和大豆数据集比较五个模型，发现不同模型计算的CSTV范围可达25 mg kg^?1，模型和充足水平选择影响CSTV。Filippi et al. 在北卡罗来纳评估四模型，CSTV因模型和土壤而异，但95%置信区间重叠，表明统计上相似。Mallarino and Blackmer曾指出CN适合其爱荷华研究条件，但Heckman et al.发现同一模型未能正确识别美国东北多州区域CSTV。南达科他州STK通常丰富，很少低于100 mg kg^?1，拟合非线性回归曲线困难。Steinfurth et al.在欧洲使用LP和QP强制过0%相对产量的方法，但未在美国测试。另一种方法是创建离散STK类别并确定各类别响应。研究人员目标是评估不同CSTV估计方法及南达科他州多样管理环境下玉米对K肥的响应。

研究开展与总体结论：2019—2022年，研究人员在南达科他州中部和东部开展35个非灌溉田间试验，测定不同K肥用量下玉米产量响应。总体结论为：非线性回归模型准确性和数据拟合相似，但CSTV范围112–172 mg kg^?1；无单一最佳模型，五模型CSTV平均为143 mg kg^?1；该平均值与单个模型同样准确；离散STK类别支持CSTV在141–160 mg kg^?1；将当前160降至143 mg kg^?1可减少肥料需求而不损害产量。其意义在于改进南达科他州K推荐，减少农民肥料支出，但假阳性和假阴性错误需进一步探索和验证。

关键技术方法概述（≤250字）：样本队列来源为2019—2022年南达科他州中部和东部35个非灌溉玉米田间试验。20个站点设0、28、56、84、111、139 kg K ha^?1（等于0、34、67、101、134、168 kg K₂O ha^?1）六个处理，15个站点为省略小区试验，设0和93 kg K ha^?1（0和112 kg K₂O ha^?1）。播种前采集0—15 cm土壤，测定STK、pH、表观阳离子交换量（CEC_a）、土壤有机质（SOM）和黏粒含量。玉米产量换算为相对产量（RY）和差值产量（dY）。采用CN、线性平台（LP）、LP强制过0% RY（LP0）、二次平台（QP）、QP强制过0% RY（QP0）估算CSTV，并进行bootstrap置信区间、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、均方根误差（RMSE）、pseudo-R²和敏感性分析；用方差分析（ANOVA）与最小显著差（LSD）及离散STK类别评估响应率。

研究结果：

3.1 土壤肥力与玉米产量：通过35个站点土壤和产量数据分析，0—15 cm土壤性质变异大，STK范围为103—960 mg kg^?1，站点均值104—695 mg kg^?1；高STK站点（>200 mg kg^?1）多在中部，≤200 mg kg^?1多在东部。站点pH、CEC_a、SOM和黏粒均值范围分别为5.2—8.2、16.2—40.8 cmol_c kg^?1、30—59 g kg^?1和120—555 g kg^?1。多数土壤为中—细质地。无K肥对照产量Y₀为2456—15759 kg ha^?1，所有处理最大产量Y_max为2492—16410 kg ha^?1。32/35站点施K增加产量，仅BJ21、CEP和JOC的dY为0；21/35站点平均RY高于95%。ANOVA/LSD显示仅4个站点对K肥响应，27个非响应，ABN、AH2、JOC和NSN因最终数据集仅一个重复无法统计确定响应性。4个响应站点BJO、MLL、VOL和SNE的平均STK均高于当前CSTV 160 mg kg^?1。

3.2 临界土壤测试值估计：通过RY随STK增加至平台的非线性关系，计算五个CSTV。CN模型CSTV为124 mg kg^?1，比当前160低36 mg kg^?1。LP和QP的CSTV分别为159和172 mg kg^?1，分别距当前值1和12 mg kg^?1。因缺乏<100 mg kg^?1 STK数据，LP原始模型截距为81.39% RY，不合理；强制LP过0% RY得LP0为112 mg kg^?1，强制QP过0% RY得QP0为150 mg kg^?1。五个模型CSTV范围112—172 mg kg^?1，模型选择困难。

3.3 CSTV模型准确性比较：通过bootstrap、AIC、BIC、RMSE、pseudo-R²和敏感性分析比较。CN、LP0和QP0置信区间合理，LP和QP的95%上置信限分别达654和960 mg kg^?1。AIC为968—972，BIC为977—984，RMSE为8.8%—8.9%，说明预测准确性相似。pseudo-R²均低，CN最高0.03，LP0最低<0.01。敏感性分析准确性为57%—68%，CN最高68%，LP0为67%，QP0为66%，LP为64%，QP为57%。除QP外差异小。模型平均CSTV为143 mg kg^?1，准确67%，比CN低1%，但等于或数值上高于其他模型，可减少单模型偏差。该值比当前160低17 mg kg^?1，与西部玉米带其他州125—160 mg kg^?1一致，可降低肥料费用。

3.4 按土壤测试钾分类产量响应：通过离散STK类别分析，整个数据集36%（48/134）重复响应，平均RY为95.0%，dY为496 kg ha^?1。最低类别≤120 mg kg^?1响应率最高75%；响应率逐渐下降至181—200 mg kg^?1，201—240略升，≥241再降。141—160 mg kg^?1类别平均dY最低365 kg ha^?1，RY为96.6%。仅用STK提示CSTV可能在141—160 mg kg^?1，与模型平均143、当前160及其他州一致，故可能形成临界土壤测试范围（CSTR）141—160 mg kg^?1。假阴性错误表现为STK>CSTV仍响应，CSTR以上响应率28%—40%，≥241为32%。VOL站点2021年干旱案例中，5月降雨低于正常42 mm，6月低87 mm，6月29日D2严重干旱，STK均值324 mg kg^?1，RY为71%，施84 kg K ha^?1仍有缺K症状，>139 kg K ha^?1无症状。非灌溉依赖降雨，干旱可能降低K吸收。黏土矿物学中2:1层状硅酸盐如蒙皂石可固定K⁺，但VOL站点蒙皂石:伊利石为0.2，假阴性更可能由水分而非K固定解释。假阳性错误表现为STK?1的34个重复中18个未响应，假阳性率53%；>160 mg kg^?1假阴性率32%。假阳性原因更不确定，可能秋冬春降水增加残体K移动，需进一步研究。

讨论部分总结：准确CSTV是正确校准肥料推荐最重要方面之一。CN、LP、LP0和QP0均可模拟RY与STK关系并计算相似准确CSTV。若减少单模型偏差，模型平均可行且与任何单模型一样准确。基于模型平均，南达科他州玉米CSTV应从160降至143 mg kg^?1。使用当前南达科他州K推荐和2025年州平均产量目标10,734 kg ha^?1，STK为143 mg kg^?1土壤需54 kg K ha^?1；假设钾价$0.92 kg^?1，取消该推荐可使农民节省近$50 ha^?1。离散STK范围确定CSTR为141—160 mg kg^?1，但假阳性错误突出（53%），假阴性错误为32%，可能由35个站点年土壤和天气变异解释，假阳性确切机制仍需研究。低pseudo-R²和两类错误存在，需进一步重复、分析和纳入额外土壤变量以验证并改进K肥实践。

研究结论翻译：准确的CSTV是正确校准肥料推荐的最重要方面之一。研究结果表明，CN、LP、LP0和QP0模型均可用于模拟RY与STK之间的关系，以计算准确性相似的CSTV。如果目标是尽量减少单个模型对计算CSTV的潜在偏差，模型平均也是一种可行方法，其与任何单个模型一样准确。基于本研究中评估模型的平均值，南达科他州玉米CSTV应从当前推荐的160降至143 mg kg^?1。使用当前南达科他州K推荐和2025年州平均产量目标10,734 kg ha^?1，STK为143 mg kg^?1的土壤需要54 kg K ha^?1。假设钾价格为$0.92 kg^?1，若取消该推荐，符合此条件的南达科他州农民可节省近$50 ha^?1。使用离散STK范围计算最佳CSTV也在该数据集中得到检验，并确定CSTR为141—160 mg kg^?1。然而，这种基于STK水平的分组揭示了若干假阳性和假阴性错误，其中前者尤为明显（53%）且有问题，因为在不必要时推荐钾会增加成本。数据中的假阴性错误（32%）可能由35个站点年的土壤和天气条件变异解释，但需要进一步研究以更好阐明假阳性响应的确切机制。研究人员承认土壤科学家和农学家在提高K推荐准确性方面面临挑战。平均多个模型和将数据划分为STK范围都是CSTV估计的可行选择，即使数据集涵盖多样生长条件且缺乏完整STK水平范围。然而，本研究中回归模型的低pseudo-R²值以及假阳性/假阴性错误被注意到。进一步重复和分析这些方法，并纳入额外土壤变量，对于验证研究发现和改进K肥实践至关重要。