2017—2020年山西省耕地質量狀況與玉米產量相關性研究

摘" " 要：為揭示2017—2020年山西省耕地質量的變化規律及其與玉米產量的相關性，通過對2017—2020年山西省11個地級市下52個縣、市、區的耕地土壤進行系統調查與監測，分析有機質、全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀5項關鍵耕地質量指標，調查其對應的玉米產量。結果表明，2017—2020年山西省耕地土壤有機質含量范圍為10.00～29.95 mg·kg-1，全氮含量范圍為0.65～1.40 g·kg-1，有效磷含量范圍為5.75～22.40 mg·kg-1，速效鉀含量范圍為105.91.36～225.25 mg·kg-1，緩效鉀含量范圍為545.29～1 284.00 mg·kg-1，除有效磷與速效鉀之間呈負相關外，其余指標之間均呈正相關。此外，將玉米產量（y）與有機質（x1）、全氮（x2）、有效磷（x3）、速效鉀（x4）、緩效鉀（x5）進行多元線性回歸分析，回歸模型為y=698.46-0.966 2x1+24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5，F=2.837 6（Fgt;2），P=0.017 41（Plt;0.05）。這表明模型具有統計顯著性，能夠根據土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀的含量預測玉米產量。綜上，山西省種植玉米應采用高氮、中磷、低鉀的復合肥料配比，以促進玉米增產。

關鍵詞：有機質；全氮；有效磷；速效鉀；緩效鉀；玉米產量

中圖分類號：S513； S152" " " " "文獻標識碼：A" " " DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2024.08.005

Study on the Status and Changes of Cultivated Land Quality in Shanxi Province and Corn Yield Prediction From 2017 to 2020

WANG Huijie

（Shanxi Province Farmland Quality Monitoring and Protection Center， Taiyuan， Shanxi 030001， China）

Abstract： In order to reveal the changes in cultivated land quality in Shanxi Province from 2017 to 2020 and their correlation with corn yield，a systematic survey and monitoring of the soil in 52 counties， cities， and districts across 11 prefecture-level cities in Shanxi Province were conducted， focusing on five key soil quality indicators： organic matter， total nitrogen， available phosphorus， available potassium， slow-release potassium，and the corn yield. The results showed that， during the 2017 to 2020 period， the organic matter content of cultivated land in Shanxi Province ranged from 10.0 to 29.95 g·kg-1， total nitrogen ranged from 0.65 to 1.40 g·kg-1， available phosphorus ranged from 5.75 to 22.40 mg·kg-1， available potassium ranged from 105.91 to 225.25 mg·kg-1， and slow-release potassium ranged from 545.29 to 1 284.00 mg·kg-1. Positive correlations were observed between most of these indicators， except for a negative correlation between available phosphorus and available potassium. Multiple linear regression analysis was conducted on the maize yield （y） with organic matter （x1）， total nitrogen （x2）， available phosphorus （x3）， available potassium （x4）， and slow-release potassium （x5）. The regression model was y=698.46-0.966 2x1+24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5， with F=2.837 6gt;2 and P=0.017 41lt;0.05， y=698.46-0.966 2x1 +24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5. The model's F value was 2.837 6（Fgt;2） and the P value was 0.017 41（Plt;0.05）， indicated statistical significance and the ability to predict corn yield based on the levels of organic matter， total nitrogen， available phosphorus， available potassium， and slow-release potassium in the soil. In conclusion， to enhance corn yield in Shanxi Province， a compound fertilizer ratio of high nitrogen， medium phosphorus， and low potassium should be adopted.

Key words： organic matter; total nitrogen; effective phosphorus; quick acting potassium; slow acting potassium; corn yield

2022年山西省糧食總產量達到1 464.3 萬t，較2021年增長3.0%[1]。糧食產量直接關系社會穩定和國家安全，而耕地是糧食生產的基礎資源，是中華民族永續發展的根基[2]。2022年山西省公布的第三次國土調查數據顯示，山西省耕地面積為387 萬hm2，旱地、水澆地、水田面積占比依次為72.79%、27.08%、0.13%[3]。近年來，山西省大力開展高標準農田建設，并積極采用相關技術措施提升耕地質量[4-5]，以更好地保障糧食安全。

土壤養分變化不僅是評估土壤肥力的重要指標，還直接反映了耕地質量的動態變化。因此，明確山西省耕地土壤養分變化情況，可為提升耕地肥力和促進糧食產量綠色高產提供重要參考[6-7]。第二次全國土壤普查時間較早，隨著各地加強高標準農田建設，土壤肥力狀況也發生了顯著變化[8-9]。為進一步了解山西省耕地土壤養分情況，本研究在山西省布設52個耕地質量監測點。2017年—2020年，本研究對土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀、緩效鉀5項重要指標進行監測和分析，以探究土壤肥力的變化趨勢，并為山西省的精準施肥提供理論依據和實踐指導。

在此基礎上，本研究進一步分析了耕地養分指標與農作物產量之間的關系。山西省玉米種植面積較大且種植廣泛，因此本研究選擇玉米產量作為研究對象[10]。通過分析玉米產量與耕地有機質、全氮、有效磷、速效鉀、緩效鉀5項指標之間的關系，本研究建立多元線性回歸模型，用以預測玉米產量，以耕地養分數據為依據制定科學的施肥策略[11]。

1 材料與方法

1.1 監測點的布設

考慮到山西省土壤類型、耕作制度、地力水平、耕地環境狀況、管理水平等因素，監測點為山西省52個縣、區、市，將土壤養分數據按地市進行整合分析。具體地點設置如圖1所示。

1.2 土壤樣品的采集

土壤樣品的采集選用棋盤法，隨機均勻選取10～20個樣點，清除土壤表層的枯枝落葉，用土鉆鉆取0～20 cm表層土壤，將各個樣點的土樣充分混合并自然風干，用四分法留取1 kg裝袋，以備后續測樣分析。

1.3 監測內容及分析方法

耕地土壤樣品監測內容及其分析方法見表1。

2 結果與分析

2.1 山西省耕地土壤有機質含量

土壤有機質是土壤中各種營養元素的重要來源，能夠使土壤具有一定的緩沖作用，促進團粒結構的形成，改善土壤的物理性狀，為土壤微生物提供碳源和能量[12]。此外，有機質的主要成分為腐殖質，其有助于減少農藥和重金屬的污染，促進微生物和植物的生理活性。土壤有機質含量是衡量土壤肥力的重要指標之一，2017—2020年山西省耕地土壤有機質含量如表2所示。

由表2可知，2017—2020年山西省耕地土壤有機質含量范圍為10.00～29.95 g·kg-1，并且整體呈上升趨勢。盡管部分地區（呂梁和運城）的有機質含量在2019年達到峰值，但是其余9個地區的有機質含量均呈現出2020年比2017年高的趨勢。其中，2019年山西省耕地土壤平均有機質含量最高，為18.43 g·kg-1，較2017年提高18.98%。山西省11個地區中，太原、臨汾、長治、晉中和晉城5個地區的耕地土壤有機碳含量在2020年達到峰值，其余6個地區的耕地土壤有機碳含量在2019年達到峰值。由此可知，山西省耕地保肥措施比較成功。

2.2 山西省耕地土壤全氮含量

土壤有機質和氮素含量對土壤培肥至關重要，通常采用全氮量來衡量土壤氮素的基礎肥力。2017—2020年山西耕地土壤全氮含量見表3。

由表3可知，2017—2020年山西省耕地土壤全氮含量范圍為0.68～1.40 g·kg-1。其中，2019年山西省耕地土壤平均全氮含量達到最高值，為0.98 g·kg-1，較2017年增加13.92%。從數據中可以看出，山西省耕地土壤全氮含量總體上呈現出穩中有升的趨勢，全氮含量在2019年達到頂峰。原因可能與近幾年大力推廣高標準農田建設和科學施肥有關。這說明以上措施在提高土壤肥力方面取得了一定的成效。

2.3 山西省耕地土壤有效磷含量

當季作物吸收的磷量為土壤有效磷含量。對于耕地土壤而言，土壤有效磷能夠反映土壤磷素肥力的供應狀況，決定著農田生產力，對施肥具有指導意義[13]。2017—2020年山西省耕地土壤有效磷含量見表4。

由表4可知，2017—2020年山西省耕地土壤有效磷含量范圍為5.75～22.40 mg·kg-1。其中，2018年山西省耕地土壤平均有效磷含量最低，為11.03 g·kg-1；2019年山西省耕地土壤平均有效磷含量最高，為22.04 g·kg-1，較2018年提高27.91%。2017—2020年臨汾地區耕地土壤有效磷含量高于太原、朔州、長治、晉中、運城、陽泉和晉城7個地區。2017年大同、呂梁和忻州地區土壤有效磷含量高于臨汾地區，而2018—2021年大同、呂梁和忻州地區土壤有效磷含量低于臨汾地區。

2.4 山西省耕地土壤速效鉀含量

速效鉀是指土壤中易被作物吸收和利用的鉀素[14]。速效鉀含量是表征土壤鉀素供應狀況的重要指標之一。2017—2020年山西省耕地土壤中速效鉀的含量見表5。

由表5可知，2017—2020年山西省耕地土壤速效鉀含量范圍為105.91.36～225.25 mg·kg-1。其中，2017年山西省耕地土壤平均速效鉀含量最低，為145.20 mg·kg-1，2020年最高，較2017年提高7.16%。2017—2020年運城地區耕地土壤有效磷含量高于臨汾、大同、呂梁、晉中、忻州和陽泉6個地區。

2.5 山西省耕地土壤緩效鉀的分析

緩效鉀主要是指伊利石、蛭石、綠泥石等次生礦物所固定的鉀素，是土壤鉀供應潛力的一個指標。當土壤交換性鉀因作物吸收和淋洗而減少時，非交換性的緩效鉀逐漸釋放出來，并在土壤鉀供應中起到重要作用[15]。2017—2020年山西省耕地土壤緩效鉀含量見表6。

由表6可知，2017—2020年山西省耕地土壤緩效鉀含量范圍為545.29～1 284.00 mg·kg-1。其中，2017年山西省耕地土壤平均緩效鉀含量最低，為791.54 mg·kg-1，2020年土壤平均緩效鉀含量最高，為1 180.67 mg·kg-1，較2017年提高23.61%。2017—2020年臨汾地區耕地土壤緩效磷含量高于太原、朔州、大同、長治、晉中、忻州和晉城7個地區。2017年臨汾地區耕地土壤緩效鉀含量低于呂梁和運城地區，2020年臨汾地區耕地土壤緩效鉀含量低于陽泉和運城地區，其他年份臨汾地區的耕地土壤緩效鉀均高于呂梁、陽泉和運城3個地區。

2.6 玉米產量與土壤養分之間的相關性分析

2017—2019年玉米產量數據（175個數據點）如圖2所示。由圖2可知，玉米平均產量為9 176 kg·hm-2，并且有5個數據被判定為異常值，這里的異常值并不是指數據存在問題，而是5個點的玉米產量不具備統計學意義，屬于特例。因此，在探究玉米產量與土壤養分之間的關系時，需要剔除5個點的數據后進行分析，以確保分析結果的準確性。

本研究對玉米產量與土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀進行了主成分分析[16]，具體情況如表7和圖3所示。相關性分析結果表明，玉米產量與土壤有機質、全氮和有效磷成正相關，與速效鉀和緩效鉀呈負相關。原因可能是土壤中鉀肥供應已經達到或超過了作物的需求量，玉米產量隨著速效鉀和緩效鉀含量的增加而下降。

土壤養分之間也表現出一定的相關性，有機質與全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀之間呈正相關，并且有機質與全氮的相關性最高。這與通過經驗公式將有機質和全氮相互換算的結論一致，進一步驗證了分析結果的可靠性。全氮與有效磷、速效鉀和緩效鉀之間也呈正相關，而速效鉀與緩效鉀之間盡管呈正相關，但相關性較弱。

由圖3可知，玉米產量、有效磷、有機質、全氮4個指標的累積百分比為88.5%，玉米產量與有效磷、有機質、全氮與成分1相關度較高，而速效鉀和緩效鉀與成分2相關度較高。

通過多元線性回歸分析[17]，本研究將玉米產量（y）與有機質（x1）、全氮（x2）、有效磷（x3）、速效鉀（x4）、緩效鉀（x5）進行擬合，回歸模型為y=698.46-0.966 2x1+24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5，F=2.837 6（Fgt;2），P=0.017 41（Plt;0.05）。這表明該模型具有統計顯著性，能夠解釋玉米產量與土壤養分指標之間的關系。

3 討論與結論

3.1 討論

土壤養分含量分布體現了自然因素和人為因素的雙重影響[18]。自然因素主要有地勢、光熱條件、水分條件、土壤質地等。地勢平坦的地區，便于集中機械化耕作，農業比較發達，農民的投入和管理水平較高，土壤養分含量較高[19]；地勢崎嶇的地區如丘陵、坡地等，農民投入較低，土壤養分含量較低[20]。光熱條件充足的地區，更有利于作物的光合作用[21]；光熱條件不足的地區，作物光合作用減弱，部分農田土壤持續過濕，對作物生長不利[22]。土壤水分充足而均勻時，農作物生長快，果實大小均勻，根系發達，有利于養分吸收和光合作用[23]；若土壤常年水分不足，季節性干旱頻繁，春季氣溫回升快，風力強勁，加之冬季雨雪少，土壤水分貧乏，極易形成干旱，威脅作物生長[24]。此外，調查地區土壤質地多為中壤和重壤，土壤長期處于嫌氣狀態，更利于土壤養分的積累與存儲[25]。而少部分地區為砂土和輕壤土，物理性砂粒大于50%，土壤通透性好，有機質與氮素易被礦化，積累較少[26]。自2017年以來，山西省嚴格控制建設用地占用耕地[27]，加強耕地質量建設，扎實推進高標準農田建設，完善農田灌排基礎設施，健全耕地保護補償機制[28]等，這些政策的實施均有利于提高糧食產量和實現農業可持續發展。

通過有機質、全氮、有效磷、速效鉀、緩效鉀的相關性分析可知，有機質與全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀呈正相關，并且有機與全氮相度較高，有機質和全氮可以通過經驗公式進行換算的結論[29]也印證了本研究的正確性。此外，在所有的相關性分析結果中，速效鉀與緩效鉀雖然呈正相關，但二者的相關度不高（相關系數低于0.5），這與實際土壤中緩效鉀可以轉化為速效鉀的情況[30]存在差異。原因可能是在測定土壤速效鉀時，部分農民施用鉀肥造成速效鉀含量增加，緩效鉀無法有效轉化為速效鉀，從而影響了二者的相關性。

通過主成分分析以及玉米產量（y）與有機質（x1）、全氮（x2）、有效磷（x3）、速效鉀（x4）、緩效鉀（x5）進行多元線性回歸分析，回歸模型為y=698.46-0.966 2x1+24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5。這表明模型具有一定的擬合度和統計顯著性。由于沒有考慮氣象因素[31]、施肥狀況[32]、品種[33]等因素的影響，并不能精確預測出未來玉米的產量。但是，該模型能夠提供較為合理的評估值，對于玉米商業生產銷售具有重要的指導意義[34]。基于線性模型的分析，筆者推薦采用高氮、中磷、低鉀的復合肥料，晉中市春玉米施肥推薦配方也驗證了此結論。

3.2 結論

本研究對2017—2020年山西省52個縣、市、區的土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀、緩效鉀5個指標含量進行系統分析，探討這些土壤養分與玉米產量之間的關系，得出以下主要結論：

（1）2017—2020年，山西省耕地土壤有機質含量范圍為10.0～29.95 g·kg-1，全氮含量范圍為0.65～1.40 g·kg-1，有效磷含量范圍為5.75～22.40 mg·kg-1，速效鉀含量范圍為105.91～225.25 mg·kg-1，緩效鉀含量范圍為545.29～1 284.00 mg·kg-1。這些數據為評估山西省耕地土壤肥力提供了基礎依據。

（2）本研究將玉米產量（y）與土壤有機質（x1）、全氮（x2）、有效磷（x3）、速效鉀（x4）、緩效鉀（x5）進行多元線性回歸分析，回歸模型為y = 698.46-0.966 2x1+24.99x2+1.776x3-0.118 0x4-0.108 1x5，F值為2.837 6（Fgt;2），P值為0.017 41（Plt;0.05）。這表明模型具有統計顯著性。在今后的生產中，研究人員可以通過測定土壤有機質、全氮、有效磷、速效鉀和緩效鉀含量對玉米產量進行有效預測。

（3）通過對玉米產量與土壤養分的主成分分析，筆者發現山西省耕地土壤中鉀肥含量充足，進一步增加鉀肥不會顯著提高玉米產量。因此，筆者建議在未來的玉米生產中，采用高氮、中磷、低鉀的肥料配比，以便有效地促進玉米增產。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國國家統計局. 國家統計局關于2022年糧食產量數據的公告[EB/OL]. （2022-12-12）[2022-12-12]. https：//www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t2023

0203_1901673.html.

[2] 祖湘莎， 郭彤彤， 張揚. 糧食安全認知與水、土地等要素資源利用——以一個文獻綜述的視角[J]. 農業與技術， 2023， 43（9）： 173-177.

[3] 山西省自然資源廳. 山西省第三次國土調查主要數據公報[EB/OL]. （2022-01-27）[2022-01-27]. https：//zrzyt.shanxi.gov.cn/zwgk/tzgg/202201/t20220127_4676493.shtml.

[4] 高飛， 崔增團， 郭世乾. 高標準農田耕地質量提升主要內容及技術路徑[J]. 農業科技與信息， 2021（20）： 72-75.

[5] 晉鵬飛. 高標準農田建設與特色農業協調發展研究——以山西省為例[J]. 智慧農業導刊， 2023， 3（15）： 90-94.

[6] 陳婷， 李廷亮， 張晉豐， 等. 山西省玉米種植區土壤養分含量特征[J]. 山西農業科學， 2022， 50（2）： 213-222.

[7] 姜玉琴， 謝先進， 黃達. 耕地質量對耕地生產力的影響[J]. 中國農學通報， 2022， 38（3）： 75-80.

[8] 劉蝴蝶， 李曉萍， 趙國平， 等. 山西主要耕作土壤肥力現狀及變化規律[J]. 山西農業科學， 2010， 38（1）： 73-77.

[9] 趙復泉， 張彩霞， 張曉亮， 等. 太原市小店區耕地土壤養分現狀與評價[J]. 山西農業科學， 2013， 41（8）： 856-858.

[10] 王美霞， 程丹陽， 陳保國， 等. 2013-2022年山西省審定玉米品種品質特征分析[J]. 玉米科學， 2024， 32（5）： 9-14.

[11] 徐子曦， 唐友， 鐘聞宇， 等. 基于GBDT算法的吉林省玉米產量預測模型研究[J]. 智慧農業導刊， 2024， 4（2）： 15-18.

[12] 雷琬瑩， 李娜， 滕培基， 等. 農田生態系統有機物料腐解過程及土壤培肥機制研究[J]. 中國生態農業學報（中英文）， 2022， 30（9）： 1393-1408.

[13] 張微微， 周懷平， 黃紹敏， 等. 長期不同施肥模式下堿性土有效磷對磷盈虧的響應[J]. 植物營養與肥料學報， 2021， 27（2）： 263-274.

[14] 姜銘北， 鄭銘潔， 章明奎. 酸化對水稻土鉀素形態及淋移性的影響[J]. 江西農業學報， 2021， 33（11）： 91-96.

[15] 韋政全， 林章金， 王初丹. 土壤中緩效鉀測定方法的前處理改進與探討[J]. 工業微生物， 2023， 53（3）： 142-144.

[16] 黃進， 陳金華， 張方敏. 基于主成分分析的安徽省冬小麥氣候災損風險的時空演變[J]. 應用生態學報， 2021， 32（9）： 3185-3194.

[17] 李碩， 王馨彤， 楊吉斌， 等. 昌吉州棉花產量影響因素的多元線性回歸分析[J]. 吉首大學學報（自然科學版）， 2022， 43（2）： 84-88.

[18] 賀軍奇， 拜寒偉， 王金泉， 等. 黃土區不同地貌類型耕地土壤養分空間格局及驅動因素[J]. 水土保持研究， 2024， 31（5）： 221-231.

[19] 孟令華. 基于耕地質量關鍵要素定量監測的玉米遙感估產模型[D]. 長春： 中國科學院大學（中國科學院東北地理與農業生態研究所）， 2023.

[20] 李常成. 黃土臺塬高標準農田建設適宜性評價及對農田生態系統增產增匯的影響[D]. 楊凌： 西北農林科技大學， 2023.

[21] 楊世瓊， 譚文， 左晉， 等. 2022年貴州省糧油作物生育期氣象條件及其影響分析[J]. 中低緯山地氣象， 2023， 47（6）： 96-100.

[22] 李祎君， 王純枝， 譚方穎， 等. 2022/2023年冬季氣象條件對農業生產的影響[J]. 中國農業氣象， 2023， 44（6）： 535-537.

[23] 崔云玲， 張立勤， 唐文雪， 等. 滴灌條件下不同覆蓋材料對玉米產量效益及土壤水分的影響[J]. 寒旱農業科學， 2024， 3（1）： 57-62.

[24] 馬曉明， 李丹， 雷佳， 等. 不同降水年型下耕作方式結合覆蓋對旱地土壤物理性質和馬鈴薯產量的影響[J]. 應用生態學報， 2024， 35（2）： 447-456.

[25] 馬曉楠， 潘志琴， 劉志平， 等. 長期不同施肥對褐土持水性質的影響[J]. 山西農業科學， 2024， 52（2）： 28-35.

[26] 王小彬， 閆湘， 李秀英， 等. 農林保水劑效果評價及其環境風險探討[J]. 中國農業科學， 2024， 57（6）： 1117-1136.

[27] 高瑞峰. 山西集中整治農村亂占耕地建房[J]. 華北自然資源， 2021（1）： 137.

[28] 山西： 實行耕地占補平衡機制[J]. 江蘇農村經濟， 2019（3）： 12.

[29] 南京農業大學. 土壤農化分析[M]. 2版. 北京： 農業出版社， 1988.

[30] 柳開樓， 都江雪， 馬常寶， 等. 中國主要旱作糧食耕地土壤鉀素的時空演變特征[J]. 土壤學報， 2023， 60（3）： 673-684.

[31] 薛瑤， 呂東輝， 葉倩竹， 等. 黑龍江西部玉米產量預估模型的建立[J]. 中國種業， 2024（1）： 103-107.

[32] 馬瑞麗， 李廣， 王鈞， 等. 基于APSIM模型的不同施肥處理下春玉米產量模擬及氣候敏感性分析[J]. 玉米科學， 2022， 30（5）： 116-121.

[33] 謝文錦， 李寧， 楊海龍， 等. 基于AMMI模型的玉米品種穩產性評價分析[J]. 農業科技通訊， 2022（7）： 37-40.

[34] 王宗輝， 裴寶紅. 基于無人機多光譜遙感數據的植被指數玉米估產模型研究[J]. 智慧農業導刊， 2024， 4（4）： 1-5.