劉肖瑜，張豆豆，焦進(jìn)宇，陳國(guó)慶，李勇

冬小麥-夏玉米周年農(nóng)田資源高效利用限制因素分析

劉肖瑜，張豆豆，焦進(jìn)宇，陳國(guó)慶，李勇

（山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/作物生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東泰安 271018）

【目的】隨著耕地面積的減少、人口數(shù)量的增加以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，增加單位面積作物產(chǎn)量是提升糧食總產(chǎn)量、確保我國(guó)糧食安全的重要途徑。探索農(nóng)田資源高效利用途徑及限制因素，為提高作物單位面積產(chǎn)量提供指導(dǎo)?！痉椒ā勘狙芯恳远←?、夏玉米為研究對(duì)象，在山東省4個(gè)生態(tài)區(qū)域（魯東、魯中、魯西北及魯西南），利用模擬模型等方法研究2008—2017年不同氣候、栽培管理?xiàng)l件下作物產(chǎn)量，提出定量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析并明確影響各生態(tài)區(qū)域資源利用及產(chǎn)量提升的主要限制因素?！窘Y(jié)果】（1）魯東地區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為16.96%、20.68%、1.39%、60.97%、0；魯中地區(qū)受各因素影響率分別為37.72%、20.16%、1.57%、40.55%、0；魯西北地區(qū)分別為17.90%、19.11%、1.20%、61.79%、0；魯西南地區(qū)分別為33.65%、23.80%、1.65%、40.90%、0。（2）魯東地區(qū)夏玉米生長(zhǎng)季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為49.11%、9.07%、10.64%、31.18%和0；魯中地區(qū)受各限制因素影響率分別為56.62%、10.86%、11.65%、20.87%、0；魯西北地區(qū)各因素影響率分別為43.01%、18.95%、11.26%、26.78%和0；魯西南地區(qū)各因素影響率分別為64.42%、5.44%、15.84%、14.30%和0?！窘Y(jié)論】冬小麥生長(zhǎng)季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中、魯西南地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。夏玉米生長(zhǎng)季4個(gè)地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。

冬小麥；夏玉米；資源利用；產(chǎn)量；限制因素

0 引言

【研究意義】小麥、玉米是我國(guó)最主要的2種糧食作物，在我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中位居重要地位。近年來(lái)，全球大部分糧食主產(chǎn)區(qū)出現(xiàn)了單產(chǎn)停滯現(xiàn)象，在中國(guó)，56%的小麥和52%的玉米均出現(xiàn)了這一現(xiàn)象[1]。同時(shí)由于糧食安全問(wèn)題的迫切要求，持續(xù)提升糧食總產(chǎn)仍是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題[2]。在中國(guó)、印度等為代表的發(fā)展中國(guó)家，依靠大量資源的投入代價(jià)成本的增產(chǎn)模式不可持續(xù)，如何在節(jié)約資源的基礎(chǔ)上，提高農(nóng)田資源利用效率、增加作物單位面積產(chǎn)量是確保糧食安全的唯一途徑[3-4]。細(xì)化不同生態(tài)區(qū)域限制增產(chǎn)增效的因素，有針對(duì)性地提高區(qū)域作物產(chǎn)量，是解決這一問(wèn)題的有效方法。【前人研究進(jìn)展】作物生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，是影響作物生長(zhǎng)發(fā)育的各種因子，如溫度、光照、降水、品種及各種耕作措施等綜合作用的結(jié)果。作物高產(chǎn)高效的實(shí)現(xiàn)必須全面考慮作物氣候條件、品種、肥料、灌溉、種植密度等諸多因素。為明確不同生態(tài)因子對(duì)產(chǎn)量的影響，前人提出了作物生產(chǎn)潛力和產(chǎn)量差的概念，國(guó)內(nèi)外在量化驅(qū)動(dòng)因素（如氣候變化、品種更替以及栽培管理措施等）對(duì)作物生產(chǎn)潛力的貢獻(xiàn)方面做了大量研究工作，通過(guò)比較實(shí)際產(chǎn)量與不同潛力產(chǎn)量水平的差異，明確不同等級(jí)產(chǎn)量差[5-12]。研究表明，管理因素（如播種期、播種密度、品種選擇、灌水量、施肥量等）對(duì)產(chǎn)量的影響遠(yuǎn)高于氣候因素和土壤因素[12-13]，且作物產(chǎn)量變化不是被單一因素主導(dǎo)，而是多種因素共同作用下的結(jié)果[13-15]。APSIM模型被廣泛應(yīng)用于氣候變化評(píng)估[16-20]和農(nóng)田管理[21-26]，對(duì)作物種植制度、輪作生理生態(tài)等方面具有較好的模擬能力[27]?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】為實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)和環(huán)境綠色發(fā)展，本文從資源匹配角度出發(fā)，明確不同生態(tài)區(qū)限制作物高產(chǎn)高效的主要限制因子，針對(duì)性地提高區(qū)域作物產(chǎn)量?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究以冬小麥、夏玉米為研究對(duì)象，在山東省設(shè)置不同生態(tài)區(qū)，并利用該地區(qū)已驗(yàn)證的APSIM模型，基于氣象站點(diǎn)地面氣象資料，研究不同區(qū)域氣候條件、栽培管理?xiàng)l件下的可獲得產(chǎn)量，明確冬小麥、夏玉米季節(jié)內(nèi)資源利用特征，并提出定量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析影響各生態(tài)區(qū)域資源利用及產(chǎn)量提升的主要限制因素，以期為不同生產(chǎn)區(qū)域作物高產(chǎn)高效生產(chǎn)提供指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本文以山東?。?4°23′—38°24′N，114°48′—122°42′E）為研究區(qū)域，山東省位于黃淮海平原東部，根據(jù)地理位置及氣候特點(diǎn)將其劃分為4個(gè)生態(tài)區(qū)域：魯東（ES）、魯中（CS）、魯西北（NS）和魯西南地區(qū)（SS）（圖1）。分別選取魯東地區(qū)龍口站點(diǎn)、魯中地區(qū)博山站點(diǎn)、魯西北地區(qū)德州站點(diǎn)以及魯西南地區(qū)兗州站點(diǎn)進(jìn)行研究，4個(gè)生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季2008—2017年氣候條件如表1所示。

圖1 研究區(qū)域

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 氣象數(shù)據(jù) 研究區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)2008—2017年的逐日氣象資料來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data. cma.cn/），主要包括日最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、平均氣溫（℃）、日照時(shí)數(shù)（h）和降水量（mm）等。根據(jù)Angstrom方程闡述的太陽(yáng)總輻射與日照時(shí)數(shù)關(guān)系，結(jié)合逐日日照時(shí)數(shù)實(shí)測(cè)資料，模擬計(jì)算逐日太陽(yáng)輻射（MJ·m-2）數(shù)據(jù)。

1.2.2 土壤數(shù)據(jù) 土壤數(shù)據(jù)整理自中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)（http://www.soil.csdb.cn/），包括各深度土層的容重、土壤飽和含水量、田間持水量、萎蔫系數(shù)、土壤有機(jī)碳、pH等。

1.2.3 作物栽培管理數(shù)據(jù) 參考前人對(duì)山東省冬小麥夏玉米的研究，作物品種選擇山東省種植范圍最廣且連續(xù)種植年份最多的冬小麥品種濟(jì)麥22和夏玉米品種鄭單958作為基準(zhǔn)品種，田間管理隨實(shí)際生產(chǎn)設(shè)置。

1.2.4 模型驗(yàn)證數(shù)據(jù) 試驗(yàn)于山東省泰安市泰山區(qū)大汶口鎮(zhèn)（35°58′N，117°3′E）進(jìn)行。設(shè)置裂區(qū)試驗(yàn)，主區(qū)為施氮量處理，分別為N0（小麥季不施氮+玉米季不施氮）、N1（小麥季施氮80 kg N·hm-2+玉米季施氮150 kg N·hm-2）、N2（小麥季施氮160 kg N·hm-2+玉米季施氮300 kg N·hm-2）、N3（小麥季施氮240 kg N·hm-2+玉米季施氮450 kg N·hm-2）和N4（小麥季施氮320 kg N·hm-2+玉米季施氮600 kg N·hm-2）；副區(qū)為種植作物和不種植2種處理，兩因素組合為10個(gè)處理。冬小麥品種為濟(jì)麥22，播種密度為180株/m2；玉米品種為鄭單958，播種密度為7.6株/m2。氮肥、磷肥、鉀肥分別選用尿素（含氮46%）、過(guò)磷酸鈣（含磷14%）、硫酸鉀（含鉀50%），磷肥和鉀肥作為基肥，分別為147 kg·hm-2和450 kg·hm-2，氮肥于播種期施入40%，大喇叭口期施入60%。其他田間管理措施統(tǒng)一。

1.3 計(jì)算方法

1.3.1 光溫生產(chǎn)潛力的計(jì)算 本文冬小麥、夏玉米光溫生產(chǎn)潛力采用逐級(jí)訂正法[28]，通過(guò)在光合生產(chǎn)潛力的基礎(chǔ)上進(jìn)行溫度訂正計(jì)算得出。計(jì)算公式如下：

()=Ω(1-)(1-)(1-)(1-)(1-)(1-)-1(1-)-1-1Σ

式中，為光合生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；為光合作用量子效率；為光合有效輻射占總輻射比例；Ω為作物光合固定二氧化碳能力；為作物群體反射率；為作物群體對(duì)太陽(yáng)輻射的漏射率；為非光合器官截留輻射比例；為光飽和限制率；為呼吸消耗占光合產(chǎn)量的比例；為成熟產(chǎn)品的含水率；為植物無(wú)機(jī)灰分含量的比例；為單位干物質(zhì)含熱量，MJ·kg-1；s為作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)；Σ為作物生長(zhǎng)季內(nèi)太陽(yáng)總輻射量，MJ·m-2。根據(jù)文獻(xiàn)查閱相近地區(qū)各參數(shù)取值如表2。

表1 4個(gè)生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季氣候條件

表2 光合生產(chǎn)潛力計(jì)算中各參數(shù)取值

光溫生產(chǎn)潛力在光合生產(chǎn)潛力的基礎(chǔ)上用溫度訂正得出：

式中，為光溫生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；?為溫度訂正函數(shù)。

1.3.2 冬小麥-夏玉米輪作資源高效利用系數(shù)計(jì)算 農(nóng)業(yè)資源是光、溫、水、土、肥、氣及其他生產(chǎn)要素與生命物質(zhì)組成的一個(gè)耦合系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)資源利用率直接影響我國(guó)糧食生產(chǎn)。本文綜合考慮光溫水肥因素計(jì)算冬小麥-夏玉米輪作資源利用系數(shù)。

式中，RI、RI分別為冬小麥季、夏玉米季資源利用系數(shù)；GPIGPI分別為冬小麥季、夏玉米季光溫資源匹配系數(shù)；VtIVtI分別為冬小麥、夏玉米品種光溫敏感性系數(shù)；CuICuI分別為冬小麥季、夏玉米季栽培模式匹配系數(shù)；WIWI分別為冬小麥季、夏玉米季水資源利用系數(shù)；FIFI分別為冬小麥季、夏玉米季養(yǎng)分資源利用系數(shù)；AT為實(shí)際生育期內(nèi)積溫，℃·d；AT為適宜生育期內(nèi)積溫，℃·d ；Y為當(dāng)前光溫水平可獲得產(chǎn)量；P為光溫生產(chǎn)潛力，kg·hm-2；Y為當(dāng)前品種參數(shù)條件下可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為冬小麥最佳春化敏感性指數(shù)和光周期敏感性指數(shù)組合可獲得的產(chǎn)量/夏玉米最佳出苗到拔節(jié)的積溫和開(kāi)花到成熟的積溫組合可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為實(shí)際種植密度條件下產(chǎn)量，kg·hm-2；Y為最優(yōu)種植密度條件下可獲得產(chǎn)量，kg·hm-2。

根據(jù)作物不同時(shí)期耗水量不同[29]，計(jì)算冬小麥、夏玉米水資源利用系數(shù)。

式中，PP分別表示冬小麥、夏玉米生育階段降水量，mm；WW分別表示冬小麥、夏玉米生育階段灌水量，mm；ETET分別表示冬小麥、夏玉米生育階段耗水量，mm；表示冬小麥播種—拔節(jié)、拔節(jié)—開(kāi)花、開(kāi)花—成熟階段，表示夏玉米播種—拔節(jié)、拔節(jié)—吐絲、吐絲—成熟階段；分別表示冬小麥、夏玉米生育階段個(gè)數(shù)。

優(yōu)化氮肥管理可以提高氮肥利用效率，而最優(yōu)氮肥管理的確定要基于作物整個(gè)生長(zhǎng)季內(nèi)氮肥需求和供應(yīng)之間的同步性。

式中，N為0—100 cm土壤氮含量，mg·kg-1；N為全生育期氮肥施入量，kg·hm-2；N、N分別為冬小麥季、夏玉米季作物需氮量，kg·hm-2。

1.4 模型驗(yàn)證方法

本研究采用APSIM7.10版本進(jìn)行模擬。在APSIM模型調(diào)參和驗(yàn)證時(shí)，利用模擬值與實(shí)測(cè)值之間的均方根誤差（）、歸一化均方根誤差（）、決定系數(shù)（2）和一致性指標(biāo)（指標(biāo)）進(jìn)行評(píng)價(jià)。和可反映模擬值與實(shí)測(cè)值之間的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差，值越小表明模擬效果越好；2和指標(biāo)反映模擬值與實(shí)測(cè)值之間的一致性，值越接近1表明模擬效果越好。具體計(jì)算公式如下：

式中，X為實(shí)測(cè)值，Y為模擬值，為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)平均值，為數(shù)據(jù)樣本數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)分析

用Microsoft Excel 2010 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，用ArcGIS、Matlab繪制圖表。

2 結(jié)果

2.1 APSIM模型驗(yàn)證

采用試錯(cuò)法，對(duì)APSIM模型進(jìn)行充分調(diào)試和驗(yàn)證。通過(guò)參數(shù)調(diào)試與驗(yàn)證后，對(duì)冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季及周年生物量和產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較。由圖2可以看出，生物量數(shù)據(jù)點(diǎn)均勻地分布在1﹕1線兩側(cè)，冬小麥、夏玉米及周年生物量斜率分別為1.002、0.9173和1.070，決定系數(shù)（2）分別為0.9805、0.8478和0.9364，歸一化均方根誤差（）在評(píng)價(jià)生物量時(shí)變動(dòng)范圍在5.02%—8.58%，一致性指標(biāo)（指標(biāo)）分別為0.9949、0.9587和0.9807。由圖3可看出，產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)亦均勻地分布在1﹕1線兩側(cè)，冬小麥、夏玉米及周年產(chǎn)量斜率分別為1.026、0.8803和1.156，2分別為0.9591、0.7266和0.8908，在評(píng)價(jià)產(chǎn)量時(shí)變動(dòng)范圍在7.26%—11.73%，指標(biāo)分別為0.9876、0.9190和0.9575?？傮w看來(lái)，數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離程度較小，生物量、產(chǎn)量斜率均接近于1，2均達(dá)0.70以上，變動(dòng)范圍均小于20%，指標(biāo)均在0.90以上，模擬值和實(shí)測(cè)值吻合度較好，模型驗(yàn)證結(jié)果良好，APSIM模型在該地區(qū)有較好的適用性。

2.2 冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季光溫資源匹配分析

基于山東省魯東、魯中、魯西北和魯西南4個(gè)生態(tài)區(qū)2008—2017年氣象資料，利用APSIM模型模擬不同播期處理下冬小麥、夏玉米產(chǎn)量，通過(guò)產(chǎn)量指標(biāo)確定各生態(tài)區(qū)冬小麥-夏玉米輪作最佳播種期及收獲期。對(duì)各生態(tài)區(qū)域冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季適宜生育期內(nèi)有效積溫、可獲得產(chǎn)量以及光溫生產(chǎn)潛力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析（表3），結(jié)果表明魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥光溫資源匹配系數(shù)分別為0.8812、0.7097、0.8569、0.7401；4個(gè)地區(qū)夏玉米光溫資源匹配系數(shù)分別為0.5481、0.5589、0.5491、0.5701，各地區(qū)夏玉米等光溫資源匹配系數(shù)差異不大。整體來(lái)看，夏玉米季光溫資源匹配系數(shù)遠(yuǎn)低于冬小麥季。

2.3 冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季品種匹配分析

利用APSIM模型，設(shè)置冬小麥品種參數(shù)中春化敏感性指數(shù)（Vern_sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop_ sens）2個(gè)品種參數(shù)水平，通過(guò)給定品種參數(shù)的范圍，隨機(jī)組合生成169組品種參數(shù)，其他品種參數(shù)保持不變（表4），確定在給定環(huán)境條件下最佳產(chǎn)量表現(xiàn)的最佳品種（圖4）。結(jié)果表明，魯東地區(qū)龍口站點(diǎn)冬小麥春化敏感性指數(shù)（Vern_sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop_sens）均為3.5時(shí)，產(chǎn)量最高，高于基準(zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量452.87 kg·hm-2。魯中地區(qū)博山站點(diǎn)冬小麥春化敏感性指數(shù)為4.3、光周期敏感性指數(shù)為3.9，魯西北地區(qū)德州站點(diǎn)兩參數(shù)分別為3.1、3.9，魯西南地區(qū)兗州站點(diǎn)兩參數(shù)分別為4.3、3.9時(shí)產(chǎn)量最高，分別高于當(dāng)?shù)鼗鶞?zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量1 139.47、652.24和1 580.35 kg·hm-2。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥品種匹配系數(shù)分別為0.8552、0.8449、0.8473、0.8162，4個(gè)生態(tài)區(qū)差異不大。

圖2 冬小麥夏玉米及周年生物量模擬值與實(shí)測(cè)值的比較

圖3 冬小麥夏玉米及周年產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值的比較

表3 各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米適宜生育期內(nèi)GDD、產(chǎn)量、光溫生產(chǎn)潛力及匹配系數(shù)

產(chǎn)量差值=不同春化敏感性指數(shù)和光周期敏感性指數(shù)組合獲得產(chǎn)量-基準(zhǔn)品種獲得產(chǎn)量。（a）、（b）、（c）、（d）分別代表魯東、魯中、魯西北、魯西南

利用APSIM模型，通過(guò)設(shè)置夏玉米品種參數(shù)中出苗到拔節(jié)期的積溫（tt_emerg_to_endjuv）、開(kāi)花到成熟的積溫（tt_flower_to_maturity）2個(gè)品種參數(shù)水平，隨機(jī)組合生成196組品種參數(shù)（表4），其他品種參數(shù)保持不變（圖5）。結(jié)果顯示，魯東地區(qū)龍口站點(diǎn)夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開(kāi)花到成熟的積溫為1 150時(shí)，產(chǎn)量顯著高于基準(zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量。魯中地區(qū)博山站點(diǎn)夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開(kāi)花到成熟的積溫為1 200時(shí)產(chǎn)量最高，魯西北地區(qū)德州站點(diǎn)夏玉米出苗到拔節(jié)期的積溫為200、開(kāi)花到成熟的積溫為1 250時(shí)產(chǎn)量最高。魯西南地區(qū)兗州站點(diǎn)兩參數(shù)分別為255、1 100時(shí)產(chǎn)量最高。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)夏玉米品種匹配系數(shù)分別為0.9165、0. 9154、0.8013、0.9637（表5）。

2.4 冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季栽培模式匹配分析

根據(jù)山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米產(chǎn)量隨播種密度的變化趨勢(shì)分析，隨著播種密度的增加，魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米產(chǎn)量均增加。當(dāng)冬小麥和夏玉米的播種密度分別高于550株/m2和8株/m2時(shí)，產(chǎn)量增量趨于平穩(wěn)。因此，冬小麥和夏玉米的最佳播種密度分別為550株/m2和8株/m2。最佳播種密度條件下，魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季可獲得產(chǎn)量分別為10 049.86 kg·hm-2、8 471.86 kg·hm-2、9 825.92 kg·hm-2、8 527.92 kg·hm-2，夏玉米季分別為11 531.94 kg·hm-2、10 616.74 kg·hm-2、11 441.68 kg·hm-2、10 848.51 kg·hm-2（表6）。根據(jù)山東省冬小麥大田一般種植密度約為540株/m2、夏玉米一般生產(chǎn)密度為6—7株/m2，模擬不同生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米平均可獲得產(chǎn)量并計(jì)算得出魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)冬小麥季栽培模式匹配系數(shù)分別為0.9903、0.9879、0.9904、0.9873，夏玉米季栽培模式匹配系數(shù)分別為0.9021、0.9092、0.8820、0.8943。

產(chǎn)量差值=不同出苗到拔節(jié)期積溫和開(kāi)花到成熟積溫組合獲得產(chǎn)量-基準(zhǔn)品種獲得產(chǎn)量。（a）、（b）、（c）、（d）分別代表魯東、魯中、魯西北、魯西南

表4 作物品種參數(shù)設(shè)置

表5 各生態(tài)區(qū)冬小麥、夏玉米最佳品種參數(shù)組合、獲得產(chǎn)量及匹配系數(shù)

表6 各生態(tài)區(qū)最佳播種密度水平下可獲得產(chǎn)量及匹配系數(shù)

2.5 冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季水資源利用分析

根據(jù)小麥產(chǎn)量與水分生產(chǎn)率關(guān)系計(jì)算山東省各生態(tài)區(qū)小麥全生育期需水量。按照農(nóng)民習(xí)慣并結(jié)合相關(guān)試驗(yàn)，于播種、拔節(jié)、開(kāi)花期進(jìn)行灌溉，每次灌水量75 mm。山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季播種—拔節(jié)，拔節(jié)—開(kāi)花，開(kāi)花—成熟需水量及全生育期水資源利用系數(shù)如表7所示。魯東地區(qū)冬小麥播種期至拔節(jié)期、拔節(jié)期至開(kāi)花期、開(kāi)花期至成熟階段需水量分別為255.20、184.30、269.40 mm；魯中地區(qū)分別為216.90、156.70、229.00 mm；魯西北地區(qū)分別為251.20、181.40、265.20 mm；魯西南地區(qū)分別為218.20、157.60、230.30 mm。各生育階段水資源利用系數(shù)均小于1，即降水、灌水量不能滿足各生育時(shí)期需水量。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季水資源利用系數(shù)分別為0.5730、0.6880、0.5062、0.6841。

表7 山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季水資源利用系數(shù)

根據(jù)每生產(chǎn)100 kg玉米籽粒所需耗水量計(jì)算山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米全生育期需水量。按照農(nóng)民習(xí)慣夏玉米生長(zhǎng)季一般不進(jìn)行灌水。山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米季播種—拔節(jié)，拔節(jié)—吐絲，吐絲—成熟需水量及全生育期水資源利用系數(shù)如表8所示。魯東地區(qū)夏玉米播種期至拔節(jié)期、拔節(jié)期至吐絲期、吐絲期至成熟期需水量分別為125.0、264.0、305.8 mm；魯中地區(qū)分別為116.0、245.0、283.8 mm；魯西北地區(qū)分別為127.0、268.0、310.2 mm；魯西南地區(qū)分別為120.0、253.0、293.3 mm。其中魯中、魯西北及魯西南地區(qū)播種至拔節(jié)期水分利用系數(shù)均為1，階段降水量滿足其需水量。其余生育期階段水分利用系數(shù)均小于1。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)夏玉米季水資源利用系數(shù)分別為0.7131、0.8374、0.7193、0.9046。

表8 山東省各生態(tài)區(qū)夏玉米季水資源利用系數(shù)

2.6 冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季氮肥資源利用分析

根據(jù)每生產(chǎn)100 kg小麥、玉米籽粒需氮量計(jì)算山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥夏玉米全生育期需氮量。冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季農(nóng)民常規(guī)施氮量平均為240 kg·hm-2左右。山東省魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥季需氮量分別為288.3、265.4、286.0、271.2 kg·hm-2；夏玉米季各區(qū)域需氮量分別為305.2、259.4、300.5、261.0 kg·hm-2。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米兩季養(yǎng)分資源利用系數(shù)均為1（表9）。即各地區(qū)冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi)氮肥供給量均多于甚至遠(yuǎn)超過(guò)作物需氮量。

2.7 不同生態(tài)區(qū)農(nóng)田資源利用限制因素

如圖6所示，在冬小麥生長(zhǎng)季，魯東地區(qū)受光溫資源、品種、水資源因素影響率分別為16.96%、20.68%、60.97%；魯西北地區(qū)受上述三因素影響率分別為17.90%、19.11%、61.79%，表明小麥生長(zhǎng)季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源利用主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中地區(qū)光溫資源、品種、水資源因素影響率分別為37.72%、20.16%、40.55%；魯西南地區(qū)分別為33.65%、23.80%、40.90%。魯中、魯西南地區(qū)主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。在夏玉米生長(zhǎng)季，魯東地區(qū)受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為49.11%、9.07%、10.64%、31.18%和0；魯中地區(qū)受各限制因素影響率分別為56.62%、10.86%、11.65%、20.87%和0；魯西北地區(qū)受各限制因素影響率分別為43.01%、18.95%、11.26%、26.78%和0；魯西南地區(qū)受各限制因素影響率分別為64.42%、5.44%、15.84%、14.30%和0。表明魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。

3 討論

3.1 冬小麥-夏玉米周年資源利用的影響因素

作物生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，作物產(chǎn)量形成與生態(tài)環(huán)境條件密切相關(guān)[30]，光溫水肥及各種栽培措施等因素均會(huì)影響作物生長(zhǎng)發(fā)育。合理配置生長(zhǎng)季間光溫資源可顯著提高冬小麥-夏玉米周年輪作系統(tǒng)產(chǎn)量和資源利用效率。播期、收獲期是調(diào)節(jié)作物生育期內(nèi)光溫資源，改變作物生長(zhǎng)發(fā)育環(huán)境的有效手段。還可以根據(jù)種植地的環(huán)境選擇、培育適宜的品種以實(shí)現(xiàn)光溫資源的高效利用，既能保證各季作物安全成熟，還能發(fā)揮其高產(chǎn)潛力。栽培措施也是影響作物光溫資源利用效率的重要因素，其直接影響了作物冠層結(jié)構(gòu)及光照環(huán)境。水是植物體內(nèi)含量最多、作用最廣泛的組成成分，參與或影響幾乎所有的生物物理和生物化學(xué)過(guò)程。優(yōu)化灌溉量以及灌溉時(shí)間可以有效提高作物水分利用效率和作物產(chǎn)量[31-32]，合理的灌溉設(shè)計(jì)以及氮肥施用量對(duì)作物生長(zhǎng)過(guò)程中的資源利用效率和產(chǎn)量的提高也具有重要作用。趙鑫等[33]對(duì)冬小麥-夏玉米一年兩作的超高產(chǎn)途徑進(jìn)行研究，認(rèn)為通過(guò)合理的灌溉設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)小麥生長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)水資源的高效利用和最終產(chǎn)量的提升。

圖6 山東省不同生態(tài)區(qū)冬小麥夏玉米生長(zhǎng)季影響農(nóng)田資源利用限制因素

表9 山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季養(yǎng)分資源利用系數(shù)

3.2 冬小麥-夏玉米周年不同生態(tài)區(qū)農(nóng)田資源利用限制因素

山東省位于黃淮海平原東部，近年來(lái)受氣候變化和生產(chǎn)條件影響，冬小麥-夏玉米兩熟制播期、生育期、密度、作物品種等因素與光溫水肥資源不匹配問(wèn)題突出，限制了周年產(chǎn)量和資源利用效率的進(jìn)一步提升[34-35]。明確周年氣候資源分配與利用的定量特征，可為進(jìn)一步優(yōu)化季節(jié)間資源配置，提高不同生態(tài)區(qū)周年產(chǎn)量潛力與資源利用效率提供理論依據(jù)。本文利用APSIM模型，研究了光溫資源、品種、栽培模式、水資源以及氮肥等不同因素對(duì)山東省魯東、魯中、魯西北及魯西南地區(qū)冬小麥、夏玉米生長(zhǎng)季高產(chǎn)高效的影響，結(jié)果顯示，冬小麥生長(zhǎng)季魯東、魯西北兩地區(qū)均主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制。山東省屬季風(fēng)氣候，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，年降水量分布不均，小麥生育期降水量只占全年降水量的25%—40%，僅能滿足冬小麥全生育期需水量的1/3到1/5，冬小麥拔節(jié)至灌漿期是耗水高峰期，春旱缺水狀況更為嚴(yán)重，加之農(nóng)田灌溉量不足以及灌溉時(shí)間不合理，不能滿足作物對(duì)水分的需求。魯東、魯西北地區(qū)可通過(guò)優(yōu)化冬小麥生長(zhǎng)季灌溉量和灌溉時(shí)間減少水分資源限制對(duì)農(nóng)田資源利用影響。魯中、魯西南兩地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。播期、收獲期是調(diào)節(jié)作物生育時(shí)期，改善生育期內(nèi)對(duì)光、熱、水資源利用，改變作物生長(zhǎng)發(fā)育環(huán)境的有效手段。調(diào)節(jié)冬小麥播期、收獲期對(duì)光溫資源進(jìn)行優(yōu)化配置，同時(shí)優(yōu)化灌溉量以及灌溉時(shí)間，減少光溫資源以及水分資源限制對(duì)魯中、魯西南兩地區(qū)農(nóng)田資源利用的影響。不同生態(tài)環(huán)境條件下選用適宜的作物品種，充分利用氣候資源，發(fā)揮品種的生產(chǎn)潛力，可實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)、高效、穩(wěn)產(chǎn)的效果。近50年來(lái)黃淮海平原作物產(chǎn)量一直保持穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)[36]，與品種的改良密切相關(guān)。不同品種在不同環(huán)境條件下往往表現(xiàn)出不同的地域適應(yīng)性，根據(jù)4個(gè)生態(tài)區(qū)環(huán)境特點(diǎn)選擇適宜環(huán)境高產(chǎn)作物品種，對(duì)穩(wěn)定提高區(qū)域作物產(chǎn)量也具有重要意義。對(duì)于華北地區(qū)的冬小麥和夏玉米，選擇及培育適宜的品種可消除氣候變暖大背景下引起的作物生育期縮短，保證開(kāi)花前生長(zhǎng)發(fā)育所需時(shí)間[37]。

夏玉米生長(zhǎng)季4個(gè)地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。夏玉米具有高光能利用效率和光能生產(chǎn)效率，充分利用農(nóng)閑期和冬小麥季冗余的光溫資源，發(fā)揮夏玉米高光效的優(yōu)勢(shì)，可進(jìn)一步調(diào)高周年產(chǎn)量和資源效率[38]。夏玉米生長(zhǎng)季雖與夏季雨季同期，但同時(shí)其生育期處于高溫季節(jié)，絕對(duì)耗水量很大[21]，加之夏玉米季灌水量不足，難以滿足作物水分需求。故調(diào)節(jié)夏玉米播期、收獲期改善生育期內(nèi)資源利用率；同時(shí)，選擇緊湊型玉米品種，提高群體光能利用率，增加單位群體光合面積，充分利用光熱資源。合理增加灌水量、明確灌水時(shí)間在提高水分利用效率的基礎(chǔ)上減少水資源對(duì)產(chǎn)量提高的限制，綜合提高夏玉米季資源利用率。

由于肥料技術(shù)的進(jìn)步，施用肥料使作物產(chǎn)量大幅提升。山東省各生態(tài)區(qū)冬小麥季、夏玉米季氮肥資源供給量均可滿足其需求，甚至可適當(dāng)減少施氮量，避免因施氮過(guò)量造成氮素?fù)p失以及經(jīng)濟(jì)損失。

4 結(jié)論

冬小麥生長(zhǎng)季魯東、魯西北地區(qū)農(nóng)田資源主要受水分資源限制，其次是光溫資源和品種的限制，栽培模式和氮肥資源影響不大。魯中、魯西南地區(qū)則主要受光溫資源和水分資源的共同影響，其次受品種因素限制。夏玉米生長(zhǎng)季4個(gè)地區(qū)均受光溫資源因素影響最大，水資源次之，品種和栽培模式影響較小。根據(jù)不同區(qū)域限制因素及限制因素大小，通過(guò)調(diào)整冬小麥、夏玉米播期和收獲期，選用適宜環(huán)境條件的作物品種，同時(shí)合理增加灌水量和灌水時(shí)期，可有效提高農(nóng)田資源利用效率，達(dá)到穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)效果。

[1] RAY D K, RAMANKUTTY N, MUELLER N D, WEST P C, FOLEY J A. Recent patterns of crop yield growth and stagnation., 2012, 3: 1293.

[2] 陳印軍, 易小燕, 方琳娜, 楊瑞珍. 中國(guó)耕地資源與糧食增產(chǎn)潛力分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016, 49(6): 1117-1131.

Chen Y J, Yi X Y, Fang L N, Yang R Z. Analysis of cultivated land and grain production potential in China., 2016, 49(6): 1117-1131. (in Chinese)

[3] 李克南, 楊曉光, 劉園, 荀欣, 劉志娟, 王靜, 呂碩, 王恩利. 華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量潛力分布特征及其影響因素. 作物學(xué)報(bào), 2012, 38(8): 1483-1493.

LI K N, YANG X G, LIU Y, XUN X, LIU Z J, WANG J, Lü S, WANG E L. Distribution characteristics of winter wheat yield and its influenced factors in North China., 2012, 38(8): 1483-1493. (in Chinese)

[4] 李克南. 華北地區(qū)冬小麥-夏玉米作物生產(chǎn)體系產(chǎn)量差特征解析[D]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué), 2014.

LI K N. Yield gap analysis focused on winter wheat and summer maize rotation in the North China Plain[D]. Beijing: China Agricultural University, 2014. (in Chinese)

[5] BAI H Z, TAO F L, XIAO D P, LIU F S, ZHANG H. Attribution of yield change for rice-wheat rotation system in China to climate cultivars and agronomic management in the past three decades., 2016, 135(3/4): 539-553.

[6] KIRKRGAARD J A, HUNT J R. Increasing productivity by matching farming system management and genotype in water-limited environments., 2010, 61(15): 4129-4143.

[7] XIAO D, TAO F. Contributions of cultivars, management and climate change to winter wheat yield in the North China Plain in the past three decades., 2014, 52: 112-122.

[8] AHRENS T D, LOBELL D B, ORTIZ-MONASTERIO J L, LI Y, MATSON P A. Narrowing the agronomic yield gap with improved nitrogen use efficiency: A modeling approach., 2010, 20(1): 91-100.

[9] LICKER R, JOHNSTON M, FOLEY J A, BARFORD C, KUCHARIK C J, MONFREDA C, RAMANHUTTY N. Mind the gap: How do climate and agricultural management explain the ‘yield gap’ of croplands around the world?., 2010, 19(6): 769-782.

[10] NEUMANN K, VERBURG P H, STEHFEST E, MULLER C. The yield gap of global grain production: A spatial analysis., 2010, 103(5): 316-326.

[11] MENG Q F, HOU P, WU L, CHEN X P, CUI Z L, ZHANG F S. Understanding production potentials and yield gaps in intensive maize production in China., 2013, 143(1): 91-97.

[12] LIU Z J, Yang X G, LIN X M, HUBBARD K G, LV S, WANG J. Narrowing the agronomic yield gaps of maize by improved soil, cultivar, and agricultural management practices in different climate zones of Northeast China., 2016, 20(12): 1-18.

[13] TANAKA A, SAITO K, AZOMA K, KOBAYASHI K. Factors affecting variation in farm yields of irrigated lowland rice in southern-central Benin., 2013, 44: 46-53.

[14] ZHANG W F, CAO G X, LI X L, ZHANG H Y, WANG C, LIU Q Q, CHEN X P, CUI Z L, SHEN J B, JIANG R F, MI G H, MIAO Y X, ZHANG F S, DOU Z X. Closing yield gaps in China by empowering smallholder farmers., 2016, 537: 671-674.

[15] CHEN G F, CAO H Z, LIANG J, MA W Q, GUO L F, ZHANG S H, JIANG R F, ZHANG H Y, KEITH W T G, ZHANG F S. Factors affecting nitrogen use efficiency and grain yield of summer maize on smallholder farms in the North China Plain., 2018, 10(2): 363.

[16] 肖登攀, 陶福祿. 過(guò)去30年氣候變化對(duì)華北平原冬小麥物候的影響研究. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2012, 20(11): 1539-1545.

Xiao D P, Tao F L. Impact of climate change in 1981-2009 on winter wheat phenology in the North China Plain., 2012, 20(11): 1539-1545. (in Chinese)

[17] Sun H Y, Zhang X Y, Wang E L, Chen S Y, Shao L W, Qin W L. Assessing the contribution of weather and management to the annual yield variation of summer maize using APSIM in the North China Plain., 2016, 194: 94-102.

[18] Wang J, Wang E L, Yin H, Feng L P, Zhang J P. Declining yield potential and shrinking yield gaps of maize in the North China Plain., 2014, 195/196: 89-101.

[19] Li K N, Yang X G, Liu Z J, Zhang T Y, Lu S, Liu Y. Low yield gap of winter wheat in the North China Plain., 2014, 59: 1-12.

[20] Wang J, Wang E L, Feng L P, Yin H, Yu W D. Phenological trends of winter wheat in response to varietal and temperature changes in the North China Plain., 2013, 144(6): 135-144.

[21] Xiao D P, Tao F L. Contributions of cultivar shift, management practice and climate change to maize yield in North China Plain in 1981-2009., 2015, 67(2): 1-12.

[22] Xiao D P, Qi Y Q, Shen Y J, Tao F L, Moiwo J, Liu J F, Remde W, Zhang H, Liu F S. Impact of warming climate and cultivar change on maize phenology in the last three decades in North China Plain., 2015, 124(3/4): 1-9.

[23] Li K N, Yang X G, Tian H Q, Pan S F, Liu Z J, Lu S. Effects of changing climate and cultivar on the phenology and yield of winter wheat in the North China Plain., 2015, 60(1): 1-12.

[24] Zhang Y, Feng L P, Wang E L, Wang J, Li B G. Evaluation of the APSIM-Wheat model in terms of different cultivars, management regimes and environmental conditions., 2012, 92(5): 937-949.

[25] Sun H Y, Zhang X Y, Wang E L, Chen S Y, Shao L W. Quantifying the impact of irrigation on groundwater reserve and crop production – A case study in the North China Plain., 2015, 70: 48-56.

[26] Oort P A J V, Wang G, Vos J, Meinke H, Li B G, Huang J K, Werf W. Towards groundwater neutral cropping systems in the Alluvial Fans of the North China Plain., 2016, 165: 131-140.

[27] 趙彥茜, 齊永青, 朱驥, 肖登攀, 安塞, 陳睿. APSIM模型的研究進(jìn)展及其在中國(guó)的應(yīng)用. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2017, 33(18): 1-6.

ZhaO Y X, Qi Y Q, Zhu J, Xiao D P, An S, Chen R. Research progress of APSIM model and its application in China., 2017, 33(18): 1-6. (in Chinese)

[28] 廉麗姝, 李志富, 李梅, 李慶, 李長(zhǎng)軍. 山東省主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化特征. 氣象科技, 2012, 40(6): 1030-1038.

LIAN L S, LI Z F, LI M, LI Q, LI C J. Spatial-temporal variation characteristics of climatic potential productivity for grain crops in Shandong province., 2012, 40(6): 1030-1038. (in Chinese)

[29] 于振文. 作物栽培學(xué)各論. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2013: 58-59, 119-121.

YU Z W.. Beijing: China Agricultural Press, 2013: 58-59, 119-121. (in Chinese)

[30] LIU Y, HOU P, XIE R, LI S, ZHANG H, MING B, MA D, LIANG S. Spatial adaptabilities of spring maize to variation of climatic conditions., 2013, 53(4): 1693-1703.

[31] 黃玲, 高陽(yáng), 邱新強(qiáng), 李新強(qiáng), 申孝軍, 孫景生, 鞏文軍, 段愛(ài)旺. 灌水量和時(shí)期對(duì)不同品種冬小麥產(chǎn)量和耗水特性的影響. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(14): 99-108.

HUANG L, GAO Y, QIU X Q, LI X Q, SHEN X J, SUN J S, GONG W J, DUAN A W. Effects of irrigation amount and stage on yield and water consumption of different winter wheat cultivars., 2013, 29(14): 99-108. (in Chinese)

[32] XU C L, TAO H B, TIAN B J, GAO Y B, REN J H, WANG P. Limited-irrigation improves water use efficiency and soil reservoir capacity through regulating root and canopy growth of winter wheat., 2016, 196: 268-275.

[33] 趙鑫, 任偉, 王云奇, 晉鵬宇, 陶洪斌, 王璞. 冬小麥灌水模式和農(nóng)藝措施對(duì)夏玉米土壤含水量及水分利用效率的影響. 水土保持學(xué)報(bào), 2014, 28(2): 100-104, 111.

ZHAO X, REN W, WANG Y Q, JIN P Y, TAO H B, WANG P. Impact of irrigation modes of winter wheat season and agronomy managements on soil water content and WUE of summer maize., 2014, 28(2): 100-104+111. (in Chinese)

[34] Chen C Q, Lei C X, Deng A X, Qian C R, Hoogmoed W, Zhang W J. Will higher minimum temperatures increases corn production in Northeast China? An analysis of historical data over 1965-2008., 2011, 151(12): 1580-1588.

[35] Liu Y E, Xie R Z, Hou P, Li S K, Zhang H B, Ming B, Long H L, Liang S M. Phenological responses of maize to changes in environment when grown at different latitudes in China., 2013, 144: 192-199.

[36] 胡實(shí), 莫興國(guó), 林忠輝. 氣候變化對(duì)黃淮海平原冬小麥產(chǎn)量和耗水量的影響及品種適應(yīng)性評(píng)估. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2015, 26(4): 1153-1161.

HU S, MO X G, LIN Z H. Evaluating the response of yield and evapotranspiration of winter wheat and the adaptation by adjusting crop variety to climate change in Huang-Huai-Hai Plain., 2015, 26(4): 1153-1161. (in Chinese)

[37] 劉建剛. 黃淮海農(nóng)作區(qū)冬小麥-夏玉米產(chǎn)量差及其限制因素解析[D]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué), 2015.

LIU J G. Yield gap of winter wheat and summer maize and limiting factors in Huang-Huai-Hai farming region[D]. Beijing: China Agricultural University, 2015. (in Chinese)

[38] 周寶元. 黃淮海冬小麥-夏玉米資源優(yōu)化配置及其節(jié)水高產(chǎn)技術(shù)模式研究[D]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院, 2017.

Zhou B Y. Study on optimizing resource distribution of winter wheat-summer maize and its water saving and high yield cropping system[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2017. (in Chinese)

Analysis on Limiting Factors of Efficient Utilization of Winter Wheat and Summer Maize Farmland Resources

LIU XiaoYu, ZHANG DouDou, JIAO JinYu, CHEN GuoQing, LI Yong

(College of Agronomy, Shandong Agricultural University/State Key Laboratory of Crop Biology, Tai’an 271018, Shandong)

【Objective】With the decrease of cultivated land area, the increase of population and the rapid development of social economy, increasing crop yield per unit area is an important way to improve the total grain yield and ensure the food security in China. It is of great significance to explore the way of high efficiency and limiting factors to improve the unit yield. 【Method】 In this study, winter wheat and summer maize were taken as the research objects. In four ecological regions of Shandong province (eastern Shandong, central Shandong, northwestern Shandong and southwestern Shandong), the simulation model and other methods were employed to study yield under different climate and cultivation management conditions in 2008-2017, to put forward quantitative evaluation indicators, to analyze and clarify the main limiting factors affecting resource utilization and yield.【Result】(1) In the growth season of winter wheat in the eastern Shandong, the influencing rates of light and temperature resource, variety, cultivation pattern, water resource and nitrogen resource were 16.96%, 20.68%, 1.39%, 60.97% and 0, respectively, those in central Shandong were 37.72%, 20.16%, 1.57%, 40.55% and 0, and those in northwestern Shandong were 17.90%, 19.11%, 1.20%, 61.79%, 0, respectively; Those in southwestern Shandong were 33.65%, 23.80%, 1.65%, 40.90% and 0 respectively. (2) In the growth season of summer maize in the eastern Shandong, the influencing rates of light and temperature resource, variety, cultivation mode, water resource and nitrogen resource were 49.11%, 9.07%, 10.64%, 31.18% and 0, respectively; In central Shandong, the influence rates of each limiting factor were 56.62%, 10.86%, 11.65%, 20.87% and 0, respectively; In northwestern Shandong, the influence rates of each factor were 43.01%, 18.95% 11.26%, 26.78% and 0; Those in southwestern Shandong were 64.42%, 5.44%, 15.84%, 14.30% and 0, respectively. 【Conclusion】 In the winter wheat growing season, the farmland resources in the eastern and northwestern Shandong were mainly limited by water resource, followed by light and temperature resource and variety, and the cultivation mode and nitrogen resource had little influence. In the central and southwestern Shandong, it was mainly affected by light and temperature resource and water resources, followed by the variety factors. The growth season of maize in the four regions was influenced by light and temperature resource, followed by water resource, and less by varieties and cultivation patterns.

winter wheat; summer maize; resource utilization; yield; limiting factors

2020-05-14；

2020-08-17

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YFD0301001）

劉肖瑜，E-mail：291827396@qq.com。通信作者陳國(guó)慶，E-mail：gqchen@sdau.edu.cn

（責(zé)任編輯 楊鑫浩）