施肥模型研究综述

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土　壤　通　报Vol.35,No.4第35卷第4期

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Aug.,2004ChineseJournalofSoilScience2004年8月

施肥模型研究综述

侯彦林1,陈守伦2

(11中国科学院生态环境研究中心,北京　100085;21中国科学院研究生院,北京　100039)

　　摘　要:对施肥模型和参数研究的历史、现状和趋势进行了综述,并指出今后定量施肥研究的关键问题。

关　键　词:施肥模型;施肥决策支持系统;精准施肥;生态平衡施肥

中图分类号:S14712　　　文献标识码:A　　　文章编号:056423945(2004)042049329

[8]

2002年在农,巡回全国28、“生态平,从众多第一线的同行专家的

1　施肥模型研究的意义

施肥是与作物产量和品质、成本、、重要措施[1],立[106]。50%以上[2];平均为2.14,此数值低于2时不鼓励施用化肥[3];未来我国16亿人口年需粮食总量6400～7200×109kg,如果其中的一半由国内生产,则粮食单产必须提高20%以上;我国现阶段小麦和玉米价格分别是国外的1.2～1.3倍,而且品质不如国外,加入WTO后粮食销售市场将受到较大的冲击;我国农民生产性投资中化肥约占50%,当前化肥投入普遍偏多;全国肥料平均利用率较发达国家低10%以上,氮肥为30%～35%,磷肥为10%～25%,钾肥为40%～50%[4]“;三湖”污染严重,其中在云南滇池污染物中,来自肥料等面源污染物质约占1/3～1/2[5],另据估算,流入河湖中的氮约有60%来自化肥,不少地区地下水中硝态氮已超过饮水标准[2];平衡施肥在我国可增产8%～15%[6];如将全国肥料利用率平均提高10%,每年所节省的氮、磷、钾化肥相当于110亿元,如增产粮食按10%计算,每年效益可达500亿元,同时其生态环境和社会效益更为可观。综上所述,肥料是把双刃剑,在大幅度提高作物产量的同时,也给环境带来巨大的压力,这是生态环境综合防治的一大难题。难在必须在保障粮食单产和经济效益基本持平的基础上来控制肥料面源污染,而目前我们首先还没有一个可持续的施肥理论作为指导,并缺乏有效的技术体系做保证,更没有经济杠杆和法规能够规范、要求农民“按章办事”,最后还没有成功的模式让人效仿[7]。难怪我国学者抱着严肃的科学态度和敢于说真话的责任心指出“:在我国测

共同困惑中得出一个极其重要的结论,即:现有的施肥

理论与当前生产实践相互矛盾之处非常之多,积累的大量数据难以指导生产实践,实践迫切需要可持续施肥理论。最近我们委托中国农科院科技文献信息中心进行的检索和查新结果也表明,没有新的施肥模型和重大施肥理论出现。

2　施肥模型国内外发展概述

2.1　概　述

平衡施肥是一项科学性、实用性很强的农业科学技术,施肥模型是施肥技术的核心内容之一。在农作物推荐施肥研究和实践中,有多达60多种施肥模型,分属肥料效应函数法、测土施肥法和营养诊断法等三大系统,我国科研工作者将国内外施肥模型或方法概括总结为三类六法,即:①地力分区(或级)配方法(经验性的)、目标产量配方法[包括②养分平衡法(土壤养分校正系数变异大,故土壤供肥量难以估算准确)、③地力差减法(难以反映营养丰缺,土壤供肥量不是真实施肥区的)]、肥料效应函数法[包括④多因子正交回归设计法(有空间局限性、模型中没有土壤和肥料因素,难以实现测土按地施肥目的)、⑤养分丰缺指标法(半定量,并建立在土壤养分测定值与产量相关性基础上,不适合氮)、⑥氮、磷、钾比例法(作物吸收养分的比例和应施肥的比例不同,难以反映真实的缺素情况)][2,9～11,85]。但由于它们各有优点和技术特点,故所起作用有别,同时也显示出各自的不足[10],所以,实际应用中常是以一种方法为主,配合其他方法使用[9-11]。在众多施肥模

收稿日期:2003203226

基金项目:本文由国家自然科学基金委员会项目(40071053)和和中国科学院农办项目资助

作者简介:侯彦林(19592),男,吉林主公岭人,理学博士,研究员,主要从事生态平衡施肥和农业生态工程研究。

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型之中,目标产量法和肥料效应函数法在理论上能够得到比较广泛的共识和具有一定的精度,故被国内外广泛应用[9～29,85]。测土施肥法主要对农户提出施肥量建议的微观指导功能,肥料效应函数法主要起到区域间肥料合理分配的宏观调控功能,二者相辅成配方施肥的主要方法;农作物营养诊断则是在定肥定量基

础上作为合理施用肥料的(辅助)手段;从现阶段情况看,肥料效应函数法和测土施肥法有相互渗透的趋势,以求各自能统一担负起配方施肥的宏观调控和微观指导的双重任务;测土与营养诊断双向监测可使配方施肥更为精确[10]。2.2　目标产量法

显然不科学。在确定施肥量时,耕层一季养分矿化或

释放量在计算时总是被算作季前耕层有效养分含量的贡献,且所指土壤养分供应量只限于耕层土壤[1,36～39],而水稻等耕层以下供应养分的能力有时高达30%以上,非共生固氮有时也占20%以上[36～40],这两部分来源的氮也无形中被算作耕层有效养分的贡献了。因有效养分浸提剂的关系,其测值所计算出的土壤有效养分利用率有时高达100%以上,特别是磷[30～33],故常P,因为,同时耕层以下也将提供相当数量的P的供应[41]。这也说明,任何化学方法提取测定的土壤有效养分只是相对数值,不一定与作物产量之间有很密切的相关关系[4]。

有人应用以往长期积累的数据对司坦福模型(StanfordModel)、转换系数模型(TransferCoefficientModel)和物质平衡模型(MassBalanceModel)三类典型模型进行了对比研究,结果是:StanfordModel的精度优于TransferCoefficientModel和MassBalanceModel,表明模型越复杂,表面上看似科学,但预测精度越低,这是因为模型参数很难估算准确;同时还指出,StanfordModel在预测不同年限和地块的施肥量时效果较差,但预测平均施肥量精度较好[25]。

三个模型和参数含义如下:

(4)StanfordModel:Nf=(Ny-Ns)/Ef

式中,Nf为施肥量,Ny为产量需要的养分量,Ns为土壤提供的养分量,Ef为肥料利用效率。

MassBalanceModel:Nf=(Nlosses-Nsources)/

(5)Ef

式中,Nlosses为系统总的损失或去向,Nsources

为系统总的收入养分。

TransferCoefficientModel:

Nf=Ny-[(OM3UO)+(Rain3RU)+(Fix3

(6)UF)+(Lab.Pool3UL)]/Ef

式中,OM、Rain、Fix、Lab.Pool分别为有机肥、降水、从空气中固定和耕层矿化提供的养分总量,UO、RU、UF、UL分别为各自的转换系数。

欧洲的研究表明,应用15N示踪于IntegralTotalNitrogenInputSystem模拟系统和利用长期定位试验中的不施氮处理区的分析数据,获得氮沉降(包括硝态氮和氨态氮沉降,氮气沉降和作物直接吸收氮气)平均为50kghm-2?a-1,相当于大田作物一季施氮量的

无可争议,认的事实[9～26],:

Winput=(Woutput-2.25×ksoil×Tn)÷kker

(1)

这里,Winput为施肥量(kghm-2);Woutput为作物产量带走的养分量(kghm-2);ksoil为土壤有效养分表观利用率(%);Tn为土壤有效养分测定值(mgkg-1);kker为肥料养分当季利用率(%);2.25为将土测值换算为kghm-2的平均乘数,这里每公顷20cm耕层按225万公斤土壤计算。其中,ksoil和kker通过相应田间

试验计算获得:

ksoil(%)=(缺素或空白区作物吸收某养分总量÷季前(2)耕层土壤某有效养分总量)×100%

kker(%)=[(施肥区作物吸收某养分总量-缺素或空

白区作物吸收某养分总量)÷施肥区施入某养分总

(3)量]×100%

该模型参数主要存在以下问题:土壤有效养分供应量、特别是土壤供氮量的测定,是迄今尚未解决的难题[1,9～11]。有充分的研究证据表明:所使用的土壤有效养分利用率和肥料养分利用率这两个参数是相互影响的变量,不是常数;土壤有效养分测定值与土壤有效养分利用率呈显著负相关,与土壤供应量呈对数曲线关系,与当季肥料养分利用率呈负相关[30～33]。参数的求得建立在缺素区土壤有效养分供应量基础上,而缺素区和施肥区的土壤有效养分供应量明显有别,利用15N示踪法获得的肥料利用率一般低与差减法求得的,之差可以认为是施肥激发效应造成的,一般为5～8%[34,35],所以用差减法求得的N肥利用率指导生产

时,将使施肥量预测结果偏低。因此,用试验条件下缺素区土壤有效养分供应量代替试验条件下或生产实践中施肥区土壤有效养分供应量,而去预测地块施肥量

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1/5,数字可观,这部分外源氮具有减少氮淋失污染,进

而减少氮沉降的潜力[42,43]。虽然在N-CYCLE施肥模型中包含此项参数[44],但通常没有人将其考虑在施肥参数之中。影响土壤氮矿化因素很多,因此一季氮矿化数量难以估算准确。研究表明:无肥区氮平均矿化为110～140kghm-2a-1,硝化为30～45kghm-2a-1,高肥力土壤两项作用均大于低肥力土壤;氮肥对高肥力土壤氮的矿化和硝化刺激作用更大;氮矿化数据应该作为施肥的重要依据,氮硝化数据可以作为肥料污染控制的重要参数;高肥力土壤需要肥料氮少于低肥力土壤[45],的要少些,25%[46,47]。室,但矿化率有显著差异,这种差异很可能是因为两者土壤物理性质等条件变化所致,很难解释,但至少告诉我们:实验室氮矿化数据不能很好地反映田间情况下的真实情况,田间情况下的前茬氮用量、耕作、作物格局、下层土壤等都影响氮的矿化潜力,所以,在估算氮肥用量时这些因素都必须考虑进去[36～39,46]。对太湖地区水稻养分循环系统研究结果表明[36～39]:高产水稻吸收氮中约有50%～80%来自非肥料部分,即来自土壤和非土壤两部分,后者包括非共生固氮、降水和灌溉水带入的氮、作物和土壤直接从大气中得到的氮、种子或秧苗带入的氮,但非土壤来源的氮是被计算在土壤耕层供氮中了,由此计算的土壤供氮率显然不科学;非共生固氮可占无氮区水稻地上部总积累氮量的21.4%,而在扣除非土壤来源的氮量后,土壤供氮率只占无氮区水稻地上部总积累氮量的58%～72%;仅以耕层土壤样品的测定数据或盆栽实验数据进行实际供氮量的预测可能也会造成相当大的误差,这是因为耕层以下土壤的供氮量也很可观,在太湖地区高达30%,这与国外的报道相一致[40];而且即使是表层的供氮量也应包括初始有效氮和生长季矿化氮两部分;无论用什么方法预测土壤供氮量时的相对误差总在30%左右,即只能进行半定量预测;平均适宜施氮量正是在此背景下提出的。另有研究表明,长期施肥对底土养分含量有明显作用,底土硝态氮甚至能提高蛋白质的含量[102]。我国典型地区农业生态系统养分循环和平衡研究结果表明[104,105],研究中虽然使用了尽可能多的养分收支参数,如100kg经济产量所要消耗的养分量、养分淋失量、氮挥

茬带入的养分量、厩肥带入的养分量等,但这些参数一

是测定和估算的折中结果,二不是系统配套的研究结果,这与国内当前研究状况基本一致。

农田氮损失的一个重要途径就是淋失,挥发也占一定的数量,造成肥料利用率下降和环境污染。国际上有关防止和减轻肥料污染的最佳管理措施(BMP)提出于90年代初,其实质是以产量、经济效益和环境综合效益为目标,优化水肥管理。核心内容是通过:在NO3--N(N);。,,水分。当前的农,经过考虑经济效益,过渡到今天的兼顾农业经济和环境效益的“最佳施肥”阶段[48～60],即生态施肥阶段[1]。过量施用氮肥引起的硝酸盐对地下水污染在目前尚无法用经济指标准确定量,但通过施肥-产量-损失研究,重新制定科学施肥量却是必须的。纵观全球氮素对地下水污染有增无减的现实,可以明确这一施肥量“点”应该低于传统的“最佳施肥量”。欧共体(CEC)在1991～1994年也曾发起过国际性多学科研究,以确定在粮食产量并不显著降低,而氮素在根系的残留和向地下水的淋滤却能减少的“最佳的施肥量”。Pier和Doerge曾提出了一个兼顾经济和环境最佳效益的折中“最佳氮投入量”基准,即95%最大产量时的施肥量[59]。Sexton等建立了N输入-产量响应-淋失量的函数关系,它表明当施肥量定为最大产量时用量的95%(称之为环境经济施肥量),淋失量可减少35%[60]。从“水”环节来看,以蒸散量为基础的合理灌溉,乃至一定水平的亏度灌溉(DeficitIrrigation),可以减少因灌溉引起的水肥损失。因此生态施肥必须建立在对不同气候圈、不同土壤质地和农业管理措施下的作物产量和淋失数据观测基础上[48]。据报道,北京郊区和太湖流域化肥使用量与浅层地下水中硝态氮浓度升高呈明显正相关[98,99]。农田氮淋失以硝态氮为主,受气候、土壤、植物、肥料和水等影响,并总是向下的;有关的动力学研究建立了氮在土壤里转化反应速率、温度、湿度、pH、有机碳和C/N等因子的定量关系;淋失是以根圈(RootZone)底部为边界定义的;秸秆还田能减少水分蒸发,但增加氮的淋失,甚至比施肥影响还大[48]。土壤氮运动受时间和空间过程影响,土壤氮淋失量与施肥量呈近似直线的正相关,并且长期平均淋失量与厩肥施用量呈线性相关,与降雨(或灌溉)量线性正相关;减少氮的投入是降低氮污染的仅有的最有效方法,并

发量、化肥投入量、雨水带入的养分量、灌溉水带入的养分量、共生和非共生固氮量、种子带入的养分量、根

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已经将政策和经济杠杆引入到降低污染的控制之中,

以获得最大经济收入为杠杆诱导农民测土;土壤氮测定是帮助减少面源污染和增加纯收入的重要方法,土壤残余氮后效高达25%以上,对于减少肥料投入起到很重要的作用[48～60,91,100],推荐施肥氮的年调节N量可在65kghm-2,湿润季节淋失N30～50kghm-2[53]。利用作物模拟模型能够预测作物生长、产量、氮吸收、土壤中无机氮和根层中氮的淋失和反硝化;灌溉时间和氮肥使用时间是影响土壤中无机氮运动和淋失的最重要因素;降雨对施入的氮和土壤里原有的氮的运动有重要影响。和能够吸收深层次的养分,险[54]。,—作,,意味着氮要发生严重的淋溶;土壤开始明显地产生无机氮积累时的需氮量要高于最佳产量需氮量,这一区域的A点为最佳施肥量,B点为开始明显积累矿质养分的施肥量,一般情况下A小于B,因此这一区间称之为“期望解决区域(PromisingSolutionZone),也就是土壤所能缓冲的能力[49～52,87～88]。可以认为,生态施肥量在A-B之间,最大值就是B,当然也可以根据品质等特点定义生态施肥量的最高使用界限。研究表明,亚最佳(经济)施肥量(Sub-OptimalNRates)是降低氮肥污染的重要技术方法,是花费最小代价取得最大治理肥料面源污染的方法,所牺牲的只是约16%的产量,这时肥料的利用率高于经济施肥量情况下20%,土壤残留的氮也大幅减少;一般是0～60cm平均硝态氮含量20～25mgkg-1最为合适;追求经济效益最大化是以氮高风险损失为代价的[29]。根据国外经验,理想的氮肥投入应以施用后能保证作物高产,作物收获后土壤基本无残留为原则,这样才能提高肥料的利用效率和避免污染[2]。而我国一些地区施氮过量造成土壤剖面中大量矿质氮积累,并且土壤残留量随着施氮量的增加而近似线性增加[48～52,101]。总之,无论是环境经济施肥量、亚经济施肥量还是无残留施肥量,都是将环境作为施肥量是否合理的一个衡量标准,我们在此暂且将这一施肥量标准定义为“生态施肥量”。

我国学者提出的经验性“定产定氮”法建立的前提也是试图消除测土施肥法中“土壤供氮难以测定”这个麻烦的问题,它的定产方程建立在无肥区产量与最高可得产量之间统计学关系基础上,定氮公式中虽然将水分和种子携带养分量以及生物固氮量考虑在内,但仍然没有考虑肥料的渗漏、挥发、固定和下层养分提供

量等因素[34]。“去向回收施肥模型”是从人参特殊的

施肥实践中经验得出,总体上正确,但缺乏严密的理论推导,一些氮源并未被考虑进入,应用起来也繁琐,其参数仍然建立在对照区基础上,然而它避开使用“土壤养分表观利用率”和“肥料利用率”这两个易变参数以及使用土壤养分最适残留量的方法是值得借鉴的[61]。陈尚谨等在预测施磷时使用以下公式:Q=2.25×C×(K-P0),其中Q为施磷量;2.25为公顷换算系数;C为磷肥指数,(-;(-1,K(-)如美国密执安州根据土壤测定P、K肥建议为:低肥力是提高其营养水平,除输出外还要包括提高其营养水平部分;中上等肥力是维持收支平衡;过高肥力是消耗其营养含量。这些定量参数或半定量标准相当于后面介绍的生态平衡施肥模型中的Tn+m[1,68]。

如何利用有限的代表性施肥参数,预测一定生态区域内某种作物不同产量条件下的施肥量是施肥技术研究中的另一主要议题。取一定区域多年多点肥料试验数据进行数学分析,简单的做法是取所有试验最佳施肥量的平均值,称其为平均适宜施肥(氮)量[36～38],简单适用,易于推广,但精度不高。多点肥料效应函数法建立在多点多年生物试验基础上,以土壤化学肥力和生物统计及计算机技术三者相结合的一种推荐施肥方法,其目的是寻找出在一定程度上具有代表性的类肥料效应函数,作为推荐施肥的依据,比单独应用个别试验获得的数据显著地增加了代表性,最终建立某一区域高、中、低肥力的三类函数模型[66,67],但仍然没有包括土壤和肥料因素,难以应用于不同的地块。以上两种代表性做法可以认为是生态平衡施肥区域模型的前身[68]。

综上所述,由于上述诸多原因,目标产量模型及其派生的各类模型难以作为精确施肥模型而使用[1,7,68]。2.3　肥料效应函数法另一类被广泛应用的施肥模型是肥料效应函数模型,它属于统计模型[26～29]。它是上世纪初Mitscherlich提出的肥料用量与作物产量之间的统计关系式,它直观、准确,能揭示多元肥料的相互作用,可以求算出理论上达到最高和最佳产量的最高和最佳施肥量以及可以评价肥料间的相互作用,它有多种表示形式,如二次函数、二次函数加平台、指数函数、直线、直线加平台、直线加直线等,采用何种模型由拟合程度

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4期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　侯彦林等:施肥模型研究综述497

决定,不同模型预测精度不同[29]。它试验周期长,年份间重复性差,容易出现“马鞍型”曲线,试验工作量大,预测施肥量误差偏大[9～11]。虽然有些肥料效应函数法已从肥料用量与作物产量的单纯统计关系,通过多点统计方法,发展到将“土壤养分表观利用率”和“肥料利用率”参数引入到统计模型之中,实现了两大类施肥模型的融合,以试图克服本身不考虑土壤和肥料养分因素的不足,但两个参数的求解仍然建立在缺素区或空白区试验基础上,摆脱不了目标产量法施肥参数的含糊性和难以准确性的弊端[27,28]。如:

(log(A-y)=log(A)-c1b1-cx,

)log(A-y)=log(A)-cb1-(x)log(A-y)=y0+1其中,A,yx相对应的产

量,c1和c,b为土壤有效养分含量,x为肥料用量,y0为对照区产量。

印度学者应用最多的通过统计多块试验田后获得的统计施肥模型:F=aT+bS。其中,T是目标产量,a是单位产量所需养分含量,b是土壤有效养分利用率,S为土壤有效养分含量。他们发现,测土目标产量法只有在对给定的土壤—作物—肥料种类—气候—管理相互作用充分掌握的基础上才能成为有效的测土推荐施肥工具,并且这种模型在预测高产量时误差较大[18～24]。目标产量T一般都是通过田间试验将其与地力产量(无肥区产量)建立起回归关系而求得或根据前三年实际产量适当考虑增产幅度而估算;地力产量是通过其与有机质、速效氮、速效磷、速效钾等建立回归求得的;土壤养分利用率是通过与土壤速效养分测定值之间的回归求得;肥料利用率通过与土壤速效养分当季利用率之间的回归求得[69]。由此不难看出,如此复杂的参数之间的函数关系,误差越传越大,是难以实现精准施肥目的的。

近20年来,国内外学者进行了大量的水肥耦合方面的研究[64,65,92～97],其中我国代表性的研究成果是,建立了水肥效应转换耦合模型,在水肥耦合模型和肥料效应函数模型研究方面取得了一定的进展和创新,但其模型不遵循质量守恒定律,没有考虑土壤养分平衡,仍然属于统计模型,与其它肥料效应函数模型一样,难以应用于不同肥力的地块上[64,65]。它由三个模型组成:

肥料效应函数模型:W′output=δ0+δ1Winput+δ2(Winput)2　(式中W′为产量)

(10)

2

δi=κi+λiWater+μi(Water)

(11)

式中Water可代表底墒水,地面接水量和总墒;原文为直线方程,由于直线方程是二次函数的特例,故配成二次函数概括性更强。

水肥效应转换耦合模型:

2

κW′output=[0+λ0Water+μ0(Water)]

2

κ+[1+λ1Water+μ1(Water)]Winput22κ+[2+λ2Water+μ2(Water)](Winput)

(12)

2.4　,利用信息技术和专家系统等方法加速了施肥理论和技术向应用的转化和推广[2]。有许多推荐有机肥和无机肥应用的施肥决策支持系统(DecisionSupportSystems,DSS),DSS是帮助用户在获得最佳经济产量的同时减少肥料淋失的软件工具[44,89]。有人对目前欧洲广为应用的8种DSS的性能、参数需求和适应性等进行了对比研究,结果表明没有任何一种DSS能包含全部作物、全部有机肥料和无机肥料的系统。这些系统是:EMA、FERTIPLAN、MANNER、N-CYCLE、PrecisioNPlan、RB-209、WELL-N、SUNDIAL-FRS。其中,后两个系统属于动态模型系统,前六个属于静态模型类型。静态模型不能实现逐年预测,动态模型受到数据可得性和系统性能的影响,也难以广泛应用。SUNDIAL-FRS除了不能预测草地和果树外,算是目前比较综合的系统了[44]。

在国内,上海市农科院曾根据“有效积温经验方程”确定土壤供氮,结合早稻生产中的10个因素,编制成我国第一套计算机施肥系统[11],近年一些研究者根据目标产量施肥模型等设计了配方施肥建议卡,应用GIS和结合地方特点建立了施肥专家系统[70～72]。中国农科院土肥所经过几年研究初步建立了中国土壤肥料信息系统,该系统最大特点是以县为基本单元,主要工作是对现有资料的总结和利用信息技术进行表达,可帮助有关部门了解我国土壤肥力状况及化肥利用率动态变化,进行区域性化肥合理规划和调配等,但对县级以下,特别是按地块进行推荐施肥没有新的方法,只提供目标法、函数法和丰缺指标法供用户选择[73]。中科院南京土壤所建立了江苏省土壤信息系统,是一个趋势性的预测;中科院合肥智能机械研究所一直从事施肥专家系统的研究,在施肥专家系统研究方面进行了有益的探索,主要侧重点在于施肥专家系统二次开发工具的研究,并建立了个别土壤或个别作物的专家

肥料效应函数模型系数模型: