水稻-小麦体系氮肥优化：东印度恒河平原产量、肥料氮效率与模拟温室气体排放之间的权衡

《Journal of Agriculture and Food Research》：Optimizing Nitrogen Rates in a Rice–Wheat System of the Eastern Indo-Gangetic Plains: Trade-offs between Yield, Fertilizer N Efficiency and Modeled Greenhouse Gas Emissions

　　

在集约化水稻-小麦体系中改进肥料氮管理需要在生产力、肥料利用效率与环境后果之间取得平衡，而非仅追求产量最大化。研究人员在东部恒河平原瓦拉纳西开展连续两季水稻-小麦轮作田间试验，量化不同作物基因型与水稻种植方式下的上述权衡。试验设4个水稻品种（淹水移栽水稻PTR与湿润直播水稻DSR）与8个小麦品种，施氮量0–180 kg N ha-1共10级。实测籽粒产量经二次或线性平台函数拟合，估算达最大产量90%、95%与100%所需氮量；以偏因子生产力（PFPn）与农学效率（AEn）作为基于产量的肥料氮效率指标，非CH4温室气体（GHG）排放用CCAFS-MOT模型估算，Yara N-Tester读数作为生育期中作物氮状况指示。结果表明：以90–95%而非100%最大产量为靶标，水稻减氮19–52%、小麦减氮23–35%，同时PFPn提高23–109%、AEn提高10–77%；年体系尺度下，最大产量需氮约231 kg N ha-1 yr-1，95%与90%靶标分别降至173与140 kg N ha-1 yr-1，节氮约25%与39–40%。模拟非CH4 GHG排放在接近最大产量需氮量时不成比例上升；N-Tester读数自穗分化/孕穗期起与最终产量关联较分蘖期更稳定。综上，在约90–95%可获产量处存在生产力-肥料氮-效率-环境响应前沿，需多地点验证后用于推荐。

研究背景方面，印度稻麦贡献了主要膳食热量与蛋白质，但76%小麦与47%水稻产区生产力停滞，而灌溉稻麦体系消耗大量能源与水并主导季风期温室气体通量。印度尿素高度补贴且粮价有地板支撑，导致经济最优氮率（EONR）趋同于产量最大化氮率，此时氮利用率最低、活性氮损失最高。现有研究多聚焦单目标产量最大化，忽视了基因型差异、水稻移栽与直播方式区别以及叶绿素仪诊断价值。因此，研究人员在《Journal of Agriculture and Food Research》发表该研究，旨在整合肥效函数、氮效率指标与叶绿素诊断，量化东恒河平原稻麦体系内追求最大产量的边际成本与权衡。

关键技术方法上，研究人员于IRRI-ISARC瓦拉纳西试验场开展2020–2022连续两季稻麦轮作，土壤为石灰性非盐老冲积物粉黏壤（pH 7.9，有机碳0.46%）。水稻分PTR与湿DSR两区块，设10个氮率（0–180 kg N ha^-1）主区、品种亚区、4重复裂区；小麦同氮率主区加8品种亚区。产量取1 m²中心样方风干至14%（稻）或12%（麦）水分计。氮效率用PFP_n=Y_n/N与AE_n=(Y_n?Y₀)/N。响应曲线以二次或线性平台函数拟合（低AIC选型），反推90/95/100%最大产量需氮；EONR由净收益函数边际等于氮价求得。非CH₄ GHG用CCAFS-MOT v1.0估算（排除CH₄模块）。Yara N-Tester在分蘖/穗始/抽穗（稻）与分蘖/孕穗/抽穗（麦）测最新全展叶，算Pearson相关。统计用R nls与SPSS方差分析、Tukey HSD。

研究结果部分，3.1节通过因子分析与重分析显示，施氮率、品种、水稻种植方式均显著影响产量，N×品种×种植方式交互需分别拟合响应函数。3.2节年体系计算表明，最大产量年需氮231.4 kg N ha^-1 yr^-1，95%靶标172.9、90%靶标140.1，相应节氮25%与39–40%。3.3节表1–2给出各品种PTR/DSR下响应函数与90/95/100%产量需氮及EONR；水稻达90–95%最大产量比最大产量需氮少19–52%，小麦少23–35%。3.4节表3–4显示，相对最大产量氮率，90%靶标使水稻PFP_n平均增88.8%、AE_n增65.5%，小麦PFP_n增41.8%、AE_n增17.0%；DSR的PFP_n增幅大于PTR。3.5节轮作尺度印证，年总产在95%靶标仅降约5%，但体系需氮降约25%。3.6节指出该前沿段边际需氮快于边际产量增益，支持低于生物最大产量的操作区。3.7节图3显示模拟非CH₄ GHG在90%→95%增量小，95%→100%增量陡升，验证环境边际成本在最大产量段更高。3.8节表6–7相关分析表明，N-Tester在稻穗始/抽穗、麦孕穗/抽穗与产量显著相关（r多>0.7），分蘖期弱或不稳，故后期分次追氮诊断价值更高。

讨论部分总结，研究人员强调90–95%可获产量是东恒河平原特定点基准而非全印通用推荐；EONR因忽略非农氮成本仅属肥料边际经济最优。CCAFS-MOT结果为相对比较而非田间通量绝对值，未测CH₄、N₂O、NH₃挥发与硝淋失，残留肥氮与土壤矿化氮未区分，需¹⁵N标记或多点腔室法补足。N-Tester可作后期辅助而非独立精确诊断。结论部分译文如下：

这项为期两年的研究表明，在水稻和小麦中追求生物学最大产量所需的肥料氮投入相对于所增加的籽粒而言不成比例地更高。在多种水稻与小麦品种及不同水稻种植方式下，以作物特定最大产量约90–95%为靶标大幅降低肥料氮需求，同时提高偏因子生产力（PFP_n）与农学效率（AE_n）。在年稻麦体系尺度，最大产量下平均需氮约231 kg N ha^-1 yr^-1，95%靶标降至173 kg N ha^-1 yr^-1，90%靶标140 kg N ha^-1 yr^-1，相应节氮约25%与39–40%。结果揭示了生物学最大产量氮率之下的明确生产力-肥料-氮效率前沿，且用于最大产量的末段氮投入边际农学回报较低。环境评估进一步显示模拟非CH₄ GHG排放随氮率接近最大产量段而上升，印证避免过度施氮的潜在环境优势；但排放为模型推导而非实测，CH₄、N₂O通量、NH₃挥发、NO₃^?淋失、植株氮吸收与肥料氮回收均未量化，故仅作比较情景。Yara N-Tester自穗分化/孕穗期起与最终产量关联较强，可补充季前氮优化。约90–95%可获产量代表瓦拉纳西试点的更高效肥氮操作区，所得氮率为东恒河平原稻麦体系点位基准，须多点多年验证并整合直接GHG测量、主要氮损失路径与完整经济评估后方可转为区域推荐。