榆林市榆阳区春玉米潮土土壤养分含量变化分析

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北方春玉米优势区耕地质量状况及变化趋势

２北方春玉米优势区耕地质量指标变化趋势
掌握耕地质量状况及其变化趋势是增强玉米优势区耕地综合生产能力的基础。影响玉米产量的因素
很多，但对一定区域内的玉米生产而言。壤肥力始土
终是最重要的影响因素之一。分析土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、Ｈ等指标的变化趋势，ｐ有助于掌握北方春玉米优势区的耕地质量状况。
玉米是粮食、饲料和工业原料兼用农作物，我在国粮食生产中占有举足轻重的地位。我国有３个省１（、）植玉米，东北平原起经黄淮海平原至西市区种从南地区形成一条“ 国玉米带 ” 中。根据《国优势农产全品区域规划（０８２１），２０－０５》北方春玉米区包括８个省（、）区市共有４个国家级耕地质量监测点。３受全国农技推广中心委托．辽宁省土壤肥料总站根据２０－２１国家级耕地质量监测数据．全面分析０６００年
第３总第２３期期１
２１０２年３月
农业科技与装备
ｃｔａＳｉｎｅＴｅｈｌ￣ｎｄＥｏｉｍｅｔｕｌｕｒｌｃｅｃ＆ｃｎｏｏ＇ａｕＤｖｎ
ＮＯ３Ｔｔ．１．ＯａＮＯ２３ｌ
Ｍａ．２２ｒ０１
降，Ｈ值较为稳定，ｐ耕地总体质量稳中有升。
关键词：春玉米优势区；有机质；氮；全有效磷；速效钾；Ｈｐ

玉米测土配方施肥指标体系分析

４００￣５００ｋｇ、＞５００ｋｇ。
４．２玉米钾施肥量分析。计算不同供钾情况下的最佳施肥量，２．２土壤养分利用系数的分析计算。通过对肥效小区试验的土将试验点按钾丰缺指标分类，统计计算每一水平所有试验点最佳施表３）。壤养分利用系数的汇总分析，玉米田土壤养分利用系数计算分析结肥量的变幅和平均值（果如下：土壤碱解氮平均利用系数为：６７．５％；有效磷平均利用系数表３玉米不同土壤供钾状况下的适宜施钾量为７２．５％；速效钾平均利用系数为：６０．０％。总体上典型棕壤土土壤氮磷钾养分的利用系数略高于潮土类型。２．３肥料利用率的分析计算。通过对肥效小区试验的肥料利用率的汇总分析，玉米田肥料利用率计算分析结果如下：玉米田氮肥利用率典型棕壤＞潮土＞褐土，平均为２８．３％；磷肥利用率典型潮土＞褐土＞棕壤，平均为２１．７％；钾肥利用率典型棕壤＞褐土＞潮土，平均为５４．５％。计算不同产量水平下的最佳施肥量。将试验点按高、中、低产量３玉米测土配方施肥丰缺指标水平分类。统计计算每一产量水平所有试验点最佳施肥量的变幅和３．１土壤氮丰缺指标及氮肥推荐用量指标。玉米氮含量等级按平均值。每６６７ｍｚ产量水平划分标准（指缺素区产量）为；＜４００ｋｇ、０－５００ｋｇ、＞５００ｋｇ。照农田养分的实际情况划分为五个等级，即极高、高、中、低、极低。４０土壤供氮等级越高，相对产量越高，氮肥推荐用量越低。如处于供氮参考文献极高等级的玉米田，相对产量＞９５％，土壤碱解氮含量高于【１］赵兴会，王宏斌．春玉米测土配方施肥指标体系研究［Ｊ］．陕西农业２０１１（５）．１３６ｍｇ／ｋｇ，氮肥推荐用量为１０ｋｇ／６６７ｍ２。处于供氮极低等级的玉米科学。２］王帅．高产玉米生理生化特性及推荐施肥研究【Ｄ】．沈阳：沈阳农田，相对产量＜５Ｏ％，土壤碱解氮含量低于４１ｍｇ／ｋｇ，氮肥推荐用量［业大学．２００８．为１８ｋｇ／６６７ｍ２。处于供氮中等等级的玉米田，相对产量７５％～９０％，土壤碱解氮含量８０～１１６ｍｇ／ｋｇ，氮肥推荐用量为１３～１５ｋｇ／６６７ｍ。

生物炭、有机肥与化肥配施对春玉米养分利用及产量的影响

生物炭、有机肥与化肥配施对春玉米养分利用及产量的影响彭辉辉;刘强;荣湘民;张玉平;田昌;谢勇【摘要】[目的]探明生物炭、有机肥与化肥配施对春玉米养分利用及产量的影响,为生物炭农业应用和玉米高效生产提供参考依据.[方法]在湖南省浏阳市开展田间小区长期定位试验基地,设置不施肥(T1)、单施化肥(T2)、化肥与生物炭配施(T3)、化肥与有机肥配施(T4)、化肥+生物炭+有机肥混施(T5)5个处理,春玉米生育期氮、磷和钾总养分施用量分别为240、120和150 kg/ha,对春玉米的地上部氮磷钾累积量、肥料利用率、地上部鲜重及籽粒产量等指标进行测试分析.[结果]施肥有助于春玉米对养分的吸收利用及增产.与T2处理相比,T3、T4和T5处理均不同程度地增加春玉米地上部氮磷钾累积量、肥料利用率、穗鲜重、茎叶鲜重、地上部总鲜重、穗粒数与百粒重,进而明显提高籽粒产量;其中,氮磷钾素累积量、肥料利用率分别增加5.01％～72.18％和26.82％～351.41％,地上部总鲜重增幅为9.29％～24.62％,籽粒产量提高8.75％～25.32％.除T4处理穗粒数、T3处理百粒重以外,其余指标与T2处理间的差异均达显著(P＜0.05)或极显著(P＜0.01,下同)水平.在4个施肥处理中,T5处理对各项指标的改善效果最突出.与T3和T4处理相比,T5处理的地上部氮磷钾养分累积量、肥料利用率增幅分别为6.28％～30.81％和15.24％～77.68％,地上部总鲜重分别增加10.47％和14.02％,籽粒产量分别提高15.23％和13.92％,差异均达极显著水平.[结论]生物炭、有机肥、化肥三者混施可有效促进春玉米对养分的吸收和高效利用,提高产量.【期刊名称】《南方农业学报》【年(卷),期】2015(046)008【总页数】5页(P1396-1400)【关键词】生物炭;有机肥;化肥;配施;春玉米;养分利用;产量指标;南方丘陵山地农区【作者】彭辉辉;刘强;荣湘民;张玉平;田昌;谢勇【作者单位】湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;农田污染控制与农业资源利用湖南省重点实验室,长沙410128;长沙环境保护职业技术学院,长沙410004;湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;农田污染控制与农业资源利用湖南省重点实验室,长沙410128;土壤肥料资源高效利用国家工程实验室,长沙410128;植物营养湖南省普通高等学校重点实验室,长沙410128;湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;农田污染控制与农业资源利用湖南省重点实验室,长沙410128;土壤肥料资源高效利用国家工程实验室,长沙410128;植物营养湖南省普通高等学校重点实验室,长沙410128;湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;农田污染控制与农业资源利用湖南省重点实验室,长沙410128;土壤肥料资源高效利用国家工程实验室,长沙410128;植物营养湖南省普通高等学校重点实验室,长沙410128;湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;农田污染控制与农业资源利用湖南省重点实验室,长沙410128;土壤肥料资源高效利用国家工程实验室,长沙410128;植物营养湖南省普通高等学校重点实验室,长沙410128;湖南农业大学资源环境学院,长沙410128【正文语种】中文【中图分类】S147.340 引言【研究意义】目前我国农业领域的资源与环境问题突出，主要表现为化肥使用强度增大，施用总量增加，但肥料当季利用率较低，其贡献率显著下降（栾江等，2013），养分的大量流失导致农业产投比下降、土壤退化和环境污染等一系列严峻后果；大量未经有效处理或利用的畜禽粪肥和农业秸秆则加深了资源浪费与环境保护矛盾（尹昌斌等，2015）。

榆林市榆阳区土地整治土壤肥力状况及培肥调控措施研究

砒砂岩和沙是毛乌素沙地的两种主要物质，
榆林市榆阳区位于陕西省榆林市的中北部，无定河中游，东与神木毗邻，西北与内蒙接壤，东南与佳县、米脂交接。榆阳区位于毛乌素沙地腹地，长
城以北约３０ｋｍ，涉及榆阳区小纪汗乡大纪汗村１个行政村，地理坐标介于东经１０９。２９５０ ” 一１０９。３１４４ ” ，北纬３８。２６２３ ” 一３８。２７０２ ” 之间，属典型的风沙草滩区，周边广泛分布着大量的砒砂岩与沙。
土地是人类社会最宝贵的、不可更新的资源。
我国是农业大国，土壤是农业生产的基础，土壤肥
１材料与方法
１．１研究区概况
力水平直接影响着农业经济的发展［１］。土壤肥力是土壤在植物生长发育过程中，能够同时地、不断地供应和协调植物需要的水分、养分、空气、热量和其他生活条件的能力。这种能力是土壤的物理、化学和生物性质的综合反映＿２］。只有了解了土壤的主要养分属性，才能合理平衡施肥，有效地保持和提高土壤肥力。
选择了榆林市榆阳区小纪汗乡大纪汗村砒砂
岩与沙复配成土项目的１６３．３ｈｍ新增耕地作为研究对象。该项目新增耕地共规划了七块农田，

榆林市湿地植物物种组成与调查分析

榆林市湿地植物物种组成与调查分析榆林市位于陕西省北部，拥有丰富的湿地资源。

湿地植物是湿地生态系统的重要组成部分，对维持湿地生态平衡起着重要的作用。

本文将对榆林市湿地的植物物种组成进行调查分析。

本次调查选择了榆林市境内的凤凰湖湿地、银河湿地和岱海湿地作为样本点，通过野外实地观察和采集标本的方式对湿地植物进行调查。

调查时间为3个月，涵盖了四季的变化。

在每个样本点，我们随机选择了10个样方进行调查，每个样方的面积为10平方米。

调查结果显示，榆林市湿地共有湿生植物物种123种，涵盖了多个科属。

草本植物为主要种类，共有85种，木本植物有26种，藻类有12种。

在湿生草本植物中，常见的物种有水葱、菱角、香蒲、水芹等。

水葱是一种常见的湿地植物，生长在水陆交错的湿地环境中，具有很高的适应性。

菱角是一种具有浮叶的植物，能够稳定湿地的底泥，起到固定湿地的作用。

香蒲是一种喜欢湿润环境的植物，可以净化水质，维持湿地生态平衡。

水芹则是一种湿生草本植物，具有很高的观赏价值。

在湿生木本植物中，主要有杨树、柳树和柽柳。

杨树是一种常见的湿地植物，能够耐受不同的水分条件，是湿地植物中的主要物种之一。

柳树在泥质湿地中生长良好，根系发达，对湿地的保护有很大的作用。

柽柳是一种对酸性湿地适应能力强的植物，它具有很高的环境适应性和生态价值。

在湿生藻类中，常见的物种有显微藻类和浮游藻类。

显微藻类是一种在水体中生长并繁殖的微生物，对水质的净化有很大的作用；浮游藻类是一种可以浮在水面上的藻类，具有很高的生物量，是湿地生态系统的重要组成部分。

通过对榆林市湿地植物物种的调查分析，我们可以看出湿地植物的物种组成是多样的，并且在湿地的生态平衡中起着重要的作用。

我们应该加强湿地的保护和恢复工作，保护湿地植物的多样性，维护湿地的生态平衡。

不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响

第37卷第5期2023年10月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .5O c t .,2023收稿日期:2023-04-24资助项目:国家重点研发计划项目(2021Y F D 1901101-01);山西省科技重大专项计划揭榜挂帅项目(202101140601026);山西省基础研究计划项目(202103021224162);山西省回国留学人员资助项目(2022-110);山西省水利科学技术研究与推广项目(2023GM 38) 第一作者:李娜娜(1981 ),女,山西平遥人,博士,副研究员,主要从事玉米高产优质工程和旱作栽培与耕作研究㊂E -m a i l :l i n a n a 2002@163.c o m 通信作者:粱改梅(1979 ),女,山西定襄人,博士,研究员,主要从事玉米高产优质工程和旱作栽培与耕作研究㊂E -m a i l :l ga i m e i @s x a u .e d u .c n 不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响李娜娜1,李志强1,2,黄学芳1,郝科栋3,梁改梅1(1.山西农业大学山西有机旱作农业研究院,有机旱作农业山西省重点实验室,太原030031;2.山西农业大学农学院,太原030031;3.山西大丰种业有限公司,太原030031)摘要:为探讨保护性耕作和秸秆还田有机结合对春玉米休闲期蓄水保墒效果㊁生育期土壤水分时空变化㊁贮水量季节变化㊁产量及水分利用效率的影响,设置不同耕作方式(免耕㊁深松㊁翻耕)结合秸秆还田(100%秸秆还田㊁秸秆不还田)6个处理组合,2016 2018年在山西晋中连续2年进行定位试验研究㊂结果表明:(1)春玉米冬闲期不同耕作处理下土壤贮水量差异显著,且随着时间推移贮水量都有降低趋势,免耕和深松处理分别较翻耕土壤贮水量平均增加10.4,9.3mm ㊂在玉米的整个生育时期,免耕和深松处理土壤贮水量分别比翻耕提高4.8%,1.2%㊂(2)平均2年土壤含水量大小顺序为免耕>深松>翻耕,各处理平均土壤含水量分别为23.0%,21.8%,21.5%㊂丰水年不同耕作方式土壤含水量垂直变化在各生育时期差异较大,干旱年其变化的差异较小㊂(3)免耕与100%秸秆还田组合下玉米产量和水分利用效率最高,2年平均产量和WU E (水分利用效率)分别为12679.9k g /h m 2和25.8k g/(h m 2㊃mm ),翻耕与100%秸秆还田处理组合最低㊂无论是否秸秆还田,免耕和深松处理在春玉米冬闲期土壤蓄水保墒效果㊁生育期土壤水分状况㊁产量与水分利用效率均优于翻耕处理;在秸秆还田下免耕和深松耕作方式对玉米田水分的集蓄保用有良好的效果,以免耕秸秆还田效果最佳,可在晋中地区春玉米生产中推广应用㊂关键词:耕作方式;秸秆还田;玉米;土壤含水量;水分利用效率中图分类号:S 152.7;S 513 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)05-0312-08D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.05.038E f f e c t s o f S t r a wR e t u r n i n g o nS p a t i o -t e m po r a lD i s t r i b u t i o no fW a t e r a n d M a i z eY i e l dU n d e rD i f f e r e n t T i l l a g eM e t h o d s i nJ i n z h o n gL IN a n a 1,L I Z h i q i a n g 1,2,HU A N G X u e f a n g 1,H A O K e d o n g 3,L I A N G G a i m e i 1(1.S h a n x i I n s t i t u t e o f O r g a n i cD r y l a n dF a r m i n g ,S h a n x iA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,S h a n x iK e y L a b o r a t o r y o f S u s t a i n a b l eD r y l a n dA g r i c u l t u r e ,T a i y u a n 030031;2.S c h o o l o fA g r o n o m y ,S h a n x iA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,T a i y u a n 030031;3.D a F e n g S e e dI n d u s t r y C o .,L t d .,T a i yu a n 030031)A b s t r a c t :I no r d e r t o e x p l o r e t h e e f f e c t s o f c o m b i n a t i o no f c o n s e r v a t i o n t i l l a g e a n ds t r a wr e t u r n i n g onw a t e r s t o r a g e d u r i n g f a l l o w p e r i o d ,t e m p o r a l a n d s p a t i a l v a r i a t i o no f s o i lm o i s t u r ed u r i n ggr o w t h p e r i o d ,s e a s o n a l v a r i a t i o no fw a t e rs t o r a g e ,y i e l da n d WU Eo f m a i z e ,t h el o c a t e de x p e r i m e n tw a sc o n d u c t e db y s e t t i n g 6t r e a t m e n t so fd i f f e r e n tt i l l a g e m e t h o d s (n o -t i l l a g e ,s u b -s o i l i n g a n dd e e pp l o w i n g )co m b i n e d w i t hs t r a w r e t u r n i n g (100%s t r a wr e t u r n i n g ,n o s t r a wr e t u r n i n g )i n J i n z h o n g o f S h a n x i f r o m2016t o 2018.T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t :(1)T h e d i f f e r e n c e i n s o i lw a t e r s t o r a g eu n d e r d i f f e r e n t t i l l a g e t r e a t m e n t sd u r i n g s p r i n g m a i z e w i n t e r f a l l o w p e r i o dw a s s i g n i f i c a n t ,a n dw a t e r s t o r a g e h a d a d e c r e a s i n g t r e n d a l o n g w i t h t i m e d e l a y .T h e s o i l w a t e r s t o r a g eo fn o -t i l l a g ea n ds u b -s o i l i n g t r e a t m e n t si n c r e a s e db y 10.4mm a n d9.3mm ,r e s p e c t i v e l y,c o m p a r e dw i t h d e e p p l o w i n g .D u r i n g t h ew h o l e g r o w t h s t a g e o fm a i z e ,t h e s o i l w a t e r s t o r a g e o f n o -t i l l a g e a n d s u b -s o i l i n g w a s 4.8%a n d 1.2%h i g h e r t h a n t h a t o f d e e p p l o w i n g .(2)T h e o r d e r o f a v e r a ge s o i l w a t e r c o n t e n tf o r t w o y e a r sw a s n o -t i l l ag e>s u b -s o i l i n g >d e e pp l o w i n g ,th e a v e r a ge s o i lw a t e r c o n t e n t of e a c h t r e a t m e n t Copyright ©博看网. All Rights Reserved.w a s 23.0%,21.8%a n d21.5%,r e s p e c t i v e l y.T h ev e r t i c a lv a r i a t i o no fs o i lw a t e rc o n t e n tu n d e rd i f f e r e n t t i l l a g em e t h o d s v a r i e d g r e a t l y d u r i n g d i f f e r e n t g r o w t h p e r i o d s i nw e t y e a r ,a n dw h i l e t h e v a r i a t i o n i nd r o u gh t y e a rw a s s m a l l .(3)T h e c o m b i n a t i o no f n o -t i l l a g e a n d 100%s t r a wr e t u r n i n g h a d t h e h i g h e s t yi e l d a n d WU E o fm a i z e ,t h e 2-y e a r a v e r a g e y i e l da n d WU E w a s 12679.9k g /h m 2a n d25.8k g /(h m 2㊃mm ),r e s p e c t i v e l y .T h e c o m b i n a t i o no f d e e pp l o w i n g a n d100%s t r a wr e t u r n i n g h a dt h e l o w e s t y i e l da n d WU E .R e g a r d l e s so f w h e t h e r s t r a w w a s r e t u r n e d t o t h e f i e l do rn o t ,n o t i l l a g e a n ds u b -s o i l i n g w e r eb e t t e r t h a nd e e pp l o w i n g on s o i lw a t e r c o n s e r v a t i o ni n w i n t e r f a l l o w p e r i o d ,s o i lm o i s t u r es t a t u s i n g r o w t h p e r i o d ,y i e l da n d WU Eo f s p r i n g m a i z e .N o -t i l l a g e a n d s u b -s o i l i n g t i l l a g e u n d e r s t r a wr e t u r n i n g ha d g o o d e f f e c t o nw a t e r c o l l e c t i o n a n d c o n s e r v a t i o n i nm a i z e f i e l d .T h e c o mb i n a t i o no fn o -t i l l a g ea n d100%s t r a wr e t u r n i n g h a dt h eb e s t e f f ec t ,i t c o u l db e p r o m o t ed a n d a p p l ie d i n s p r i n g m a i z e p r o d u c t i o n i n J i n z h o n g a r e a .K e yw o r d s :t i l l a g em e t h o d s ;s t r a wr e t u r n i n g ;m a i z e ;s o i lw a t e r c o n t e n t ;w a t e r u s e e f f i c i e n c y (WU E ) 晋中盆地地处黄土高原东部边缘,属暖温带半干旱大陆性季风气候㊂年降水量400~500mm ,70%降水主要集中在7 9月,但有效降水较少,同时年蒸发量又是年平均降水量3倍,再加上传统耕作㊁管理等水分利用效率低的问题,严重限制该区春玉米生长及产量的提高㊂土壤耕作及秸秆还田措施作为重要的农艺措施,对土壤蓄水能力及产量都有重要影响㊂有研究[1-4]表明,免耕和深松等保护性耕作措施,与秸秆还田结合,能减少地表裸露,抑制土壤蒸发,增加降水就地入渗,改善土壤环境,从而提高作物产量和水分利用效率㊂秸秆还田不仅能改善土壤表层水分状况,提高作物水分利用效率,而且能促进作物生长发育,最终提高产量[5-6]㊂李丹等[7]研究认为,免耕或深松结合秸秆覆盖措施能改善马铃薯生育期土壤水分状况,调控作物耗水,有利于马铃薯产量和水分利用效率的提高;张冬梅等[8]研究发现,秋深耕结合秸秆还田苗期土壤含水量㊁产量㊁水分利用效率分别增加1.9%,12.2%,5.4%㊂前人[9-11]研究多侧重于单一的土壤耕作方式㊁秸秆还田方式对土壤水分保蓄和作物产量的影响,且试验持续时间较短㊂针对保护性耕作和秸秆还田的有机结合,探讨不同耕作方式对玉米休闲期蓄水㊁生育期土壤水分时空变化㊁贮水量季节变化㊁产量及水分利用效率的影响鲜有报道㊂本研究在秋作物收获后,通过设置不同耕作方式(免耕㊁深松㊁翻耕)结合秸秆还田的连续2年定位试验,分析不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响,以期筛选适合区域的春玉米水分高效利用的土壤耕作秸秆还田模式,为晋中春玉米水分高效利用提供理论及技术支撑㊂1 材料与方法1.1 试验区概况本试验设置于山西省晋中市榆次区山西农业大学东阳试验示范基地(37ʎ32'44.28ᵡN ,112ʎ37'26.78ᵡE ),属典型的温带半干旱大陆性季风气候,海拔750~850m ,年平均气温8~12ħ,年平均无霜期158天,年平均降水量388.0mm ,年平均蒸发量1996mm ,冬季昼夜温差大,ȡ10ħ活动积温约3600ħ,属中晚熟玉米区㊂试验地土壤为黏壤土,0 40c m 耕层土壤有机质㊁全氮㊁全磷㊁全钾含量分别为10.80,1.18,0.92,20.93g /k g ,有效磷㊁有效钾含量分别为4.8,141.8m g /k g ,p H8.0㊂1.2 试验设计供试玉米品种为大丰30 ,试验采用二因素裂区随机区组设计,主区为土壤耕作方式(T ),设置免耕(T 1)㊁深松(T 2)㊁翻耕(T 3)3个处理(表1)㊂副区为100%秸秆还田(S 1)和秸秆不还田(S 2)㊂共6个处理,重复3次㊂小区面积为5mˑ30m ㊂表1 试验设计处理处理方式免耕+100%秸秆还田(T 1S 1)前茬玉米收获后,不采取任何土壤耕作措施,秸秆粉碎留茬10~15c m 土层覆盖地面免耕+秸秆不还田(T 1S 2)耕作处理同(T 1S 1),将秸秆全部移出小区深松+100%秸秆还田(T 2S 1)前茬玉米收获后,粉碎秸秆覆盖地面,每间隔60c m 进行深松,深度30~35c m ,后进行旋耕镇压深松+秸秆不还田(T 2S 2)耕作处理同(T 2S 1),将秸秆全部移出小区翻耕+100%秸秆还田(T 3S 1)前茬玉米收获后,粉碎秸秆覆盖地面,经翻耕20~25c m 入土,后进行旋耕镇压翻耕+秸秆不还田(T 3S 2)耕作处理同(T 3S 1),将秸秆全部移出小区各试验处理均施用晨雨调控肥(N P 2O 5 K 2O 为23 12 5),施用量为1200k g /h m 2,行距60c m ,株距25c m ㊂种植密度63000株/h m 2,采用免耕施肥播种机(2B M Z F -4)播种㊁施肥㊂玉米分别于2017年4313第5期李娜娜等:不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响Copyright ©博看网. All Rights Reserved.月27日播种,10月2日收获;2018年5月7日播种,10月8日收获,2年均在同一块地试验㊂1.3 测定指标与方法1.3.1 土壤水分在春玉米冬闲期和播种前期采用土钻烘干法[12]测定0 200c m 土壤含水量,每隔20c m 为1层进行取土㊂每小区中部各埋设1根中子管,深度200c m ㊂分别于苗期㊁拔节期㊁大喇叭口期㊁抽雄期㊁灌浆期和收获期,用C P N -503型中子仪(20 200c m )和6050X 1T r a s e 系统(0 20c m )测定土壤含水量,中子仪每隔20c m 为1层测定土壤水分㊂土壤含水量(%)=湿土重-烘干土重烘干土重ˑ100%(1)土壤贮水量计算公式为:H =V ˑh ˑ10(2)式中:H 为土壤贮水量(mm );V 为土壤体积含水量(%);h 为土层厚度(mm )㊂冬闲期失墒率(%)=W 1-W 2W 1ˑ100%(3)式中:W 1为玉米冬闲期初期0 200c m 土壤贮水量(m m );W 2为冬闲期末期0 200c m 土壤贮水量(m m )㊂E T a =W e +P -W b (4)式中:E T a 为生育期耗水量(mm );W e 和W b 分别为播前和收获时的土壤贮水量(mm );P 为作物生育期降水量(mm )㊂WU E =Y aE T a(5)式中:W U E 为水分利用率[k g/(m m ㊃h m 2)];Y a 为玉米产量(k g/h m 2);E T a 为玉米生育期耗水量(m m )㊂1.3.2 产量收获时每小区单打单收实际测产㊂1.4 数据处理数据处理采用E x c e l 2007软件,制图采用O r i -gi n2021软件,统计分析和方差分析采用D P S 数据处理系统㊂2 结果与分析2.1 玉米全年降水分析从表2可知,试验区多年平均降水量为424.9mm ㊂冬闲期降水较少,冬季降水的多少直接影响春玉米播种时底墒[13];玉米生长前期有效降水较少,而生长后期降水相对充足,正是玉米生长需水关键期㊂2017年降水量为532.6mm ,为多年平均125%,属降水偏丰年;2016年10月至2017年4月,玉米冬闲期降水为108.8mm ,较多年平均降水增加31.3mm ;2017年5 9月降水为343.4mm ,与多年平均降水持平㊂2018年降雨量为331.6mm ,较多年平均降低93.3mm ,属干旱年;2017年10月至2018年4月,玉米冬闲期降水为189.2mm ,降水颇多,春玉米播种时的底墒充足;但2018年5 9月降水为288.2mm ,较多年平均降水减少59.2mm ,使玉米灌浆期受到严重干旱影响㊂可见,该区季节降水分布不均且年际间降水变率较大,极大地限制农业生产㊂表2 榆次东阳试验区2016-2018年逐月降水量单位:mm年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月总和201604.026.019.068.4171.860.617.848.03.610.0429.220172.46.85.033.014.670.8137.6115.05.4141.60.20.2532.620182.206.423.855.028.6127.636.240.83.67.00.4331.6多年平均2.24.69.919.324.053.8102.5107.859.329.66.15.8424.92.2 不同耕作方式玉米冬闲期土壤蓄水保墒效果试验在2016 2017年和2017 2018年春玉米冬闲期,分别于10月初㊁11月初和4月初测定100%秸秆还田下免耕㊁深松和翻耕处理0 200c m 土层土壤含水量,不同耕作方式玉米冬闲期土壤贮水量变化见图1㊂春玉米冬闲期不同耕作方式下土壤贮水量有显著差异,且随着时间推移贮水量都有降低趋势,由于2017年10月份降雨达到141.6mm ,使11月初贮水量略有增加,3种耕作方式贮水量平均增加7.1mm ㊂2016 2017年冬闲期末较冬闲期初,免耕㊁深松和翻耕3种耕作方式0 200mm 土层土壤贮水量分别减少30.5,32.2,31.0mm ,土壤失墒率分别为7.3%,8.0%,7.8%㊂2017 2018年3种耕作方式0 200m m 土层土壤贮水量分别减少33.7,23.7,53.6mm ,土壤失墒率分别为8.2%,5.9%,13.5%㊂2016 2017年春玉米冬闲期,不同耕作方式的土壤贮水量免耕>深松>翻耕,免耕处理土壤贮水量最高为402m m ,免耕和深松处理较翻耕处理分别高12.1,5.1m m ㊂2017 2018年3种耕作方式的土壤贮水量与2017 2018年结果一致,免耕和深松处理较翻耕处理分别高8.7,13.4m m ㊂2个试验年度春玉米冬闲期,免耕和深松处理较翻耕土壤贮水量分别增加10.4,9.3m m ㊂2.3 不同耕作方式春玉米田土壤贮水量季节变化2017 2018年秸秆还田处理下,免耕㊁深松和翻耕方式春玉米各生育期的土壤贮水量变化见图2㊂春玉米0 200c m 土层土壤贮水量随着季节的变化有明显变化规律,且各处理间存在显著差异,与生育期和当年降水分配状况存在密切相关性㊂413水土保持学报第37卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.注:图中不同小写字母表示不同处理间差异显著(p <0.05)㊂下同㊂图1 不同耕作方式春玉米田冬闲期0-200c m 土层贮水量2017年,不同耕作方式0 200c m 土层土壤贮水量随着时间推移呈降增降变化规律㊂玉米苗期免耕处理土壤贮水量显著高于深松和翻耕处理;苗期到大喇叭口期,随着气温升高,蒸发蒸腾加强,玉米迅速生长,根系对土壤水分的需求逐渐加强,并且这一阶段降雨量不多,导致0 200c m 土层土壤贮水量下降;大喇叭口期到灌浆期,由于雨季大量降水,0 200c m 土层土壤贮水量迅速增加,免耕和深松处理的土壤贮水量显著高于翻耕处理,但免耕和深松处理差异不显著;玉米灌浆后期大量耗水,且降雨量仅有2m m ,使各处理的土壤贮水量下降㊂在整个生育期内,各处理土壤贮水量高低顺序为免耕>深松>翻耕,免耕和深松处理平均土壤贮水量比翻耕处理分别提高19.6,11.1mm ㊂2018年,不同耕作方式0 200c m 土层土壤贮水量季节变化与本年度生育期降水变化趋势一致㊂与2017年不同在于玉米整个生育期,免耕处理的土壤贮水量都显著高于深松和翻耕处理㊂免耕处理平均土壤贮水量比深松和翻耕处理分别提高21.9,21.3mm ,且深松和翻耕处理土壤贮水量差异不显著㊂2年数据表明,从玉米整个生育阶段来看,秸秆还田下不同耕作方式0 200c m 平均土壤贮水量高低顺序为免耕>深松>翻耕,免耕和深松处理土壤贮水量比翻耕处理分别提高4.8%,1.2%,免耕和深松方式能提高玉米全生育期土壤贮水量㊂无秸秆还田处理下不同耕作方式0 200c m 土层平均土壤贮水量与秸秆还田处理一致㊂图2 不同耕作方式春玉米生育期0-200c m 土层贮水量2.4 秸秆还田下不同耕作方式的玉米生育期土壤水分空间变化动态秸秆还田下不同耕作方式玉米主要生育时期0 200c m 土层土壤含水量见图3㊂A 1~A 5㊁B 1~B 5分别为2017年和2018年春玉米苗期㊁拔节期㊁大喇叭口期㊁吐丝期和收获期0 200c m 土层土壤含水量垂直动态变化规律,春玉米农田土壤含水量垂直变化与耕作方式㊁玉米生育期及当年降水量分布密切相关㊂免耕㊁深松㊁翻耕处理0 200c m 土层土壤含水量随土层加深呈先增加后降低再升高变化趋势,拐点均出现在60,120c m 土层;玉米各生育时期100 200c m 土层土壤含水量均高于0 100c m 土层,且收获期土壤含水量均低于苗期㊂不同耕作方式2年平均土壤含水量大小顺序依次为免耕>深松>翻耕;由于年际间降水量的差异,春玉米0 200c m 土层土壤含水量大小略有不同,2017年免耕㊁深松㊁翻耕处理平均土壤含水量分别为21.6%,21.3%,20.7%,2018年免耕㊁深松㊁翻耕处理平均土壤含水量分别为24.3%,22.3%,22.3%㊂513第5期李娜娜等:不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响Copyright ©博看网. All Rights Reserved.613水土保持学报第37卷注:a1~a5分别为2017年春玉米苗期㊁拔节期㊁大喇叭口期㊁吐丝期和收获期0 200c m土层土壤含水量垂直变化;b1~b5分别为2018年春玉米苗期㊁拔节期㊁大喇叭口期㊁吐丝期和收获期0 200c m土层土壤含水量的垂直变化㊂图3不同耕作方式春玉米农田0-200c m土壤含水量的垂直变化Copyright©博看网. All Rights Reserved.2017年春玉米不同耕作方式下不同土层土壤含水量垂直变化在各生育期表现不同㊂苗期到大喇叭口期免耕处理0 60c m 土层土壤含水量最高,较深松和翻耕处理分别显著提高12.0%,10.3%;吐丝期深松处理0 60c m 土层土壤含水量最高,但处理间差异不显著;收获期翻耕处理0 60c m 土层土壤含水量最高,较深松处理显著提高10.8%,与免耕处理差异不显著㊂苗期㊁拔节期㊁收获期深松处理60200c m 土层土壤含水量最高,较翻耕处理显著提高9.6%,与免耕处理差异不显著;大喇叭口期免耕处理土壤含水量最高;吐丝期翻耕处理60 200c m 土层土壤含水量最高,较免耕和深松处理分别显著提高13.8%,11.3%㊂苗期㊁大喇叭口期㊁收获期免耕处理0 200c m 土层土壤含水量最高,拔节期深松处理最高,吐丝期翻耕处理最高㊂与2017年相比,2018年不同耕作方式不同土层土壤含水量垂直变化在各生育期表现的差异较小㊂苗期到大喇叭口期免耕处理0 60c m 土层土壤含水量最高,较深松和翻耕处理分别显著提高5.8%,17.8%;吐丝期到收获期深松处理土壤含水量最高,较翻耕处理显著提高14.9%,与免耕处理无显著差异㊂春玉米在整个生育期,免耕处理0 200c m 土层土壤含水量均最高㊂2.5 不同耕作方式与秸秆还田对春玉米产量和水分利用效率的影响不同耕作方式与秸秆还田组合对春玉米产量和水分利用效率存在显著差异(表3)㊂不同秸秆还田处理下,免耕处理的玉米产量和WU E 均为最高,深松次之,翻耕最低㊂2017年免耕㊁深松和翻耕处理在2种秸秆还田处理下玉米平均产量分别为11102.7,9889.1,8573.2k g /h m 2,免耕和深松处理较翻耕处理分别增产29.5%,15.3%㊂免耕㊁深松和翻耕处理在2种秸秆还田处理下平均W U E 分别为29.0,25.3,23.3k g /(h m 2㊃mm ),免耕和深松处理较翻耕处理WU E 分别提高24.4%,8.3%㊂2018年免耕㊁深松和翻耕处理在2种秸秆还田处理下玉米平均产量分别为13574.2,13598.5,12960.5k g /h m 2,免耕和深松处理较翻耕处理分别增产4.7%,4.9%㊂增产幅度小,可能与当年降水量少有关㊂免耕㊁深松和翻耕处理在2种秸秆还田处理下平均WU E 分别为22.1,21.8,21.5[k g /(h m 2㊃mm )],免耕和深松处理较翻耕处理WU E 均提高1.4%㊂表3 不同耕作方式和秸秆还田处理下春玉米农田产量和水分利用效率年份处理播前贮水量/mm 收获期贮水量/mm 生育期降水量/mm 生育期耗水量/mm 产量/(k g ㊃h m -2)水分利用效率/(k g ㊃h m -2㊃mm -1)T 1S 1462.3411.7339.8390.511407.4a29.2a T 1S 2448.2413.1339.8374.910798.0a b 28.8a2017T 2S 1465.4398.7339.8406.59691.6b c 23.8b c T 2S 2473.1434.7339.8378.210086.7b 26.7b T 3S 1418.0398.6339.8359.27820.8c21.8cT 3S 2436.9401.6339.8375.09325.6b c 24.9b c T 1S 1609.1463.0476.5622.513952.4a b 22.4a T 1S 2566.9436.7476.5606.713196.0b c 21.7a b 2018T 2S 1563.8435.6476.5604.814204.7a23.5a T 2S 2589.3418.4476.5647.412992.4b c 20.1b T 3S 1561.7406.7476.5631.513141.4b c 20.8b T 3S 2549.2448.6476.5577.112779.6c22.1a注:同列不同小写字母表示相同年度不同处理间差异显著(p <0.05)㊂在不同耕作方式下,2种秸秆还田处理玉米产量和水分利用效率差异均不显著㊂2017年100%秸秆还田和秸秆不还田处理的玉米产量分别为9639.9,10070.0k g /h m 2,W U E 分别为24.9,26.8k g /(h m 2㊃m m )㊂2018年100%秸秆还田和秸秆不还田处理的玉米产量分别为13766.2,12989.3k g/h m 2,WU E 分别为22.2,21.3k g /(h m 2㊃mm )㊂2年的试验结果显示,6种耕作和秸秆还田处理组合中,均以免耕与100%秸秆还田处理组合下玉米产量和水分利用效率最高,2年平均产量和WU E 分别为12679.9k g /h m 2和25.8k g/(h m 2㊃mm );其次是免耕与秸秆不还田处理组合,2年平均产量和WU E 分别为11997.0k g /h m 2和25.3k g/(h m 2㊃mm );再次是深松与100%秸秆还田处理组合,2年平均产量和WU E 分别为11948.1k g/h m 2和23.7k g/(h m 2㊃mm );最低是翻耕与100%秸秆还田处理组合,2年平均产量和WU E 分别为10481.1k g/h m 2和11052.6k g/(h m 2㊃mm )㊂3 讨论实施保护性耕作可使春玉米农田在冬闲期吸纳和保蓄更多的降水,促进作物的生长发育,且耕作方713第5期李娜娜等:不同耕作方式下秸秆还田对晋中玉米田水分时空分布及产量的影响Copyright ©博看网. All Rights Reserved.式和覆盖措施与土壤水分的蓄水保墒效果显著相关[14-15]㊂有研究[16-17]发现,免耕㊁深松和翻耕方式的蓄保能力有差异,免耕和深松方式能增加降水入渗,减少翻耕时土壤水分流失,从而有效地保持土壤水分[18-19]㊂与本研究结论一致,春玉米冬闲期实施免耕和深松耕作方式能够显著提高土壤贮水量,更好地起到蓄水保墒效果㊂已有研究[20]发现,土壤水分随着秸秆还田量增加而增强,且在秸秆还田下免耕对增强土壤水分特性效果更为明显㊂本研究发现,秸秆还田能够提高春玉米休闲期土壤蓄水保墒能力,但与其不同的是100%秸秆还田和秸秆不还田2种方式下,土壤蓄水效果差异不显著,可能是由于试验区冬闲期风沙大,且玉米秸秆留茬高度不够,导致无秸秆还田的试验小区也刮进去许多秸秆所导致㊂有研究[21]发现,在不同降水年型保护性耕作可改善作物在主要生育期的土壤水分,在干旱年和平水年连续免耕和免耕㊁深松处理土壤蓄水效率较高㊂不同耕作方式在不同降水年型及各生育时期蓄水效果表现不一致,孙敏等[22]发现,枯水年和平水年以翻耕效果较好,丰水年深松效果较好;李丹等[7]发现,深松覆盖秸秆措施在欠水年及平水年马铃薯生长前中期效果最佳,免耕覆盖秸秆措施在欠水年及平水年马铃薯生长中后期效果较好㊂本研究恰逢丰水年和干旱年,春玉米在不同的降水年型下整个生育时期0 200c m土层土壤贮水量均表现为免耕>深松>翻耕㊂免耕和深松处理在丰水年玉米生长中期贮水量差异不显著;免耕处理在欠水年玉米整个生育时期贮水量最高,而深松和翻耕处理差异不显著㊂有研究[23]发现,降水年型是引起作物农田土壤时空分异的主要原因,在干旱年土壤用水深度及强度明显大于丰水年,土壤水分的垂直动态还因作物生长发育阶段不同而异,且同一生育阶段土壤水分垂直动态又因降水年型不同而异㊂本研究发现,春玉米农田土壤含水量的垂直变化与耕作方式㊁玉米生育期以及当年降水量分布密切相关㊂玉米各生育时期100 200c m土层土壤含水量均高于0 100c m土层;且收获期土壤含水量均低于苗期㊂丰水年不同耕作方式土壤含水量垂直变化在各生育时期差异较大,干旱年其变化差异较小㊂王小彬等[24]和彭文英[25]研究发现,少免耕可有效增加玉米产量和提高水分利用效率,只有长期实施免耕和秸秆覆盖处理,才能达到免耕的蓄水保墒效果㊂尚金霞等[26]研究发现,春玉米冬闲期实施免耕和深松均可提高0 200c m土层土壤贮水量和水分利用效率,与本试验研究结果一致㊂尚金霞等[26]试验以深松处理产量最高,与其不同的是本研究以免耕和100%秸秆还田组合的玉米产量和水分利用效率均最高,可能与试验地力㊁试验年限和降水量高低差异有关,且免耕和深松处理在丰水年较翻耕处理的增产增效潜力较明显㊂干旱年尽管免耕和深松处理与翻耕处理相比,产量和水分利用效率均有所提高,但幅度不大㊂4结论(1)2016 2018年2个试验年度,春玉米冬闲期不同耕作方式下土壤贮水量差异显著,且随着时间推移贮水量都有降低趋势,免耕和深松处理分别较翻耕处理土壤贮水量平均增加10.4,9.3m m㊂在玉米的整个生育阶段,秸秆还田下不同耕作方式0 200c m土层平均土壤贮水量高低顺序为免耕>深松>翻耕,免耕和深松处理土壤贮水量分别比翻耕处理提高4.8%和1.2%,免耕和深松方式能提高玉米全生育期土壤贮水量㊂免耕㊁深松㊁翻耕处理的0 200c m土层土壤含水量随土层加深呈先增加后降低再升高变化趋势,2年平均土壤含水量大小顺序依次为免耕>深松>翻耕,各处理平均土壤含水量分别为23.0%,21.8%和21.5%㊂(2)不同耕作方式和秸秆还田6个组合中,春玉米产量与W U E结果一致㊂免耕与100%秸秆还田组合玉米产量和W U E最高,2年平均产量和W U E分别为12679.9k g/h m2和25.8k g/(h m2㊃mm),其次是免耕与秸秆不还田组合,再次是深松与100%秸秆还田组合,翻耕与100%秸秆还田组合最低㊂综上所述,无论是否秸秆还田,免耕和深松处理在春玉米冬闲期土壤蓄水保墒效果㊁生育期土壤水分状况㊁产量与水分利用效率均优于翻耕处理;在秸秆还田下免耕和深松耕作方式对玉米田水分的集蓄保用有良好的效果,以免耕秸秆还田效果最佳㊂参考文献:[1]臧英,高焕文,周建忠.保护性耕作对农田土壤风蚀影响的试验研究[J].农业工程学报,2003,19(2):56-60. 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陕西省榆林市土壤侵蚀动态演变及预测

陕西省榆林市土壤侵蚀动态演变及预测作者：徐云环李景宜任冲同英杰白星亮马力马晓武来源：《安徽农业科学》2020年第13期摘要为了研究退耕还林后黄土高原地域土壤侵蚀的变化，在ArcGIS和ENVI软件中，利用土地利用、降雨、地形和植被覆盖度数据，在通用的土壤侵蚀模型的基础上，结合中国土壤流失方程，计算出陕西省榆林市1988—2013年土壤侵蚀模数，运用马尔科夫转移矩阵对1988—2013年土壤侵蚀变化趋势进行了预测分析，并利用空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与坡度、土地利用类型等地形因子间的关系。

结果表明：1988—2013年榆林市总体土壤侵蚀平均模数稳定，但在2000年和2001年出现明显差异，2000年土壤侵蚀平均模数达到最小值，2001年土壤侵蚀平均模数达到最大值。

1988—2013年榆林市土壤侵蚀状况明显改善，平均土壤侵蚀由1988年4 368.83 t/（km2·a）减少为2013年2 345.97 t/（km2·a），相应的土壤流失总量从175.94×106 t减少到68.96×106 t。

全市微度侵蚀面积增加，其他侵蚀等级转移到剧烈侵蚀的百分比均不足1%。

根据马尔科夫模型预测，未来40年榆林市土壤侵蚀状况逐渐减轻，微度土壤侵蚀面积逐渐增加，其他侵蚀等级的面积持续减少。

关键词 RUSLE;土壤侵蚀;马尔科夫模型;动态变化;榆林市中图分类号 S157 文献标识码 A文章编号 0517-6611（2020）13-0063-07Abstract In order to study the changes of soil erosion in the Loess Plateau Region after returning farmland to forest project， using the rainfall， land use， topography and vegetation coverage data to combine Chinese Soil Loss Equation based on the general soil erosion model RUSLE. The lossequation was used to calculate soil erosion modulus from 1988 to 2013 in Yulin City， Shaanxi Province. The Markov transition matrix was used to predict the soil erosion trends from 1988 to 2013， using GIS spatial analysis method to further explore relationship between spatial variation of soil erosion intensity and topographic factors such as slope and land use type. The research showed that the soil erosion average module was generally smooth in Yulin City from 1988 to 2013，but there were jumpy inflection points in 2000 and 2001，the minimum value in 2000 and the maximum value in 2001. The soil erosion situation was improved significantly from 1988 to 2013 in Yulin City， the average soil erosion was decreased from 4 368.83 t/（km2·a） in 1988 to 2 345.97 t/（km2·a） in 2013， and the corresponding total soil loss was reduced from 175.94×106 tons to 68.96×106 tons. The city’s slightly eroded area increased， and the percentage of other erosion levels shifted to severe erosion was less than 1%. According to the Markov model， soil erosion in Yulin City will gradually decrease in the next 40 years， the area of slightly soil erosion will gradually increase， and the area of other erosion grades will continue to decrease.Key words RUSLE;Soil erosion;Markov Model;Dynamic change;Yulin City黃土高原是全国土壤侵蚀最为严重的地区，总面积64万km2，土壤侵蚀面积39万km2，土壤侵蚀模数≥15 000 t/（km2·a）的剧烈水蚀面积3.67万km2，占全国同类面积的89%[1]。

陕西榆林榆阳区玉米产业现状、问题与发展建议

农业工程技术·综合版 2022年1月刊17产业发展DOI:10.16815/ki.11-5436/s.2022.02.0084、推动农牧业绿色循环发展陕西大地种业（集团）有限公司、榆林市金日种业有限责任公司和榆林市飞宇种业有限公司等种业公司，积极从事玉米种子研发以及新品种、新技术推广工作，在推动榆林玉米产业、带动农民脱贫致富中发挥着积极作用。

5、助推农牧业循环发展农牧业循环发展是农民富裕的有效途径，是榆阳区未来农业发展的模式之一。

补浪河乡昌汗敖包村李某，2020年种植玉米49亩，其中种植大田玉米47亩，青贮玉米2亩，机械播种1天，机械收获0.5天，平均亩产1035 kg；养羊80只，猪35头，纯收入10万元。

牛家梁赵元湾村张某，2020年种植玉米55亩，其中种植大田玉米20亩，青贮玉米35亩；人工播种每亩1.3个工，人工收获每亩2个工。

养羊60只、牛40头、猪2头。

平均亩产1100 kg 左右，青贮玉米每亩平均产草6000 kg，还需购草15000 kg，纯收入20万元。

孟家湾乡三滩村郭某，2020年种植玉米33亩，其中种植大田玉米30亩，青贮玉米3亩，人工播种每亩0.6个工，人工收获每亩2.6个工，平均亩产1080 kg，年纯收入11万元。

6、推动饲料加工企业发展榆阳区玉米产业的发展催生了饲料加工企业的发展。

陕西华西牧业有限责任公司年生产能力24万吨，年消耗玉米原材料2.5万吨左右，饲料产品包括鸡、猪、牛、羊四大系列，产品远销榆林、延安、山西、宁夏、甘肃、内蒙等区域，满足了畜禽不同生长阶段、不同层次和不同需求的营养需要，年产值近2亿，促进了玉米产业的发展。

二、玉米产业发展中存在的问题1、玉米品种多玉米品种审定政策放开和品种审定商业化加快了新品种审定的步伐，新品种大量上市。

据调查，目前榆阳区市场上通过陕西榆林榆阳区玉米产业现状、问题与发展建议任正军1，马树林1，马玉2，薛亚飞1，梅蕊1（1.陕西省榆林市榆阳区农业技术推广中心，陕西榆林 719002；2.陕西省榆林市榆林市现代农业培训中心，陕西榆林 7190002）摘要:该文研究了榆阳区玉米产业发展现状，分析了发展中存在的问题，论述了玉米产业的发展前景，提出改善基础条件、整顿种子市场、推广应用先进技术等发展建议，以期加快推进榆阳区玉米产业的发展。

榆林地区玉米生产的现状和发展趋势

榆林地区玉米生产的现状和发展趋势榆林地区是陕西省西北部的一个地区，拥有广阔的农田和丰富的自然资源。

玉米作为该地区的主要粮食作物，在经济和社会发展中占据着重要地位。

一、现状1、玉米种植面积和产量榆林地区的玉米种植面积和产量一直保持着较高的水平。

2019年，全区玉米种植面积达到209.7万亩，总产量为23.9亿斤。

其中，位于陕北的清涧县和绥德县是玉米生产的重点县，年均产量分别达到5亿斤和3亿斤。

2、玉米品种和质量榆林地区的玉米品种主要有黄玉米、白玉米、黑玉米和紫玉米等几种，其中以黄玉米最为常见。

该地区的玉米品质较高，口感鲜美，富含淀粉和多种维生素，深受消费者的喜爱。

3、供需情况榆林地区的玉米产量已经满足了当地的食品制造和种植业的需求，同时也向周边地区提供了大量的玉米供应。

未来，随着产业转型升级，玉米的需求将会进一步增长。

二、发展趋势1、农业供给侧结构性改革榆林地区将推进农业供给侧结构性改革，提高农产品质量和附加值，推动农业向绿色、循环、低碳方向转型升级。

在实践中，将注重选育适应当地生态环境的新型玉米品种，提高抗病虫害的能力，提高玉米产量和品质。

2、集约化经营和农业现代化榆林地区将进一步推进农业现代化，提高玉米产业的集约化水平，采用现代化种植技术、农药和施肥技术，提高玉米的品质和产量，改善农民的收入状况。

同时，该地区将积极推动农村产业结构调整和转型升级，推动玉米产业向精深加工、多产地复合发展等方向发展。

3、加大科技投入榆林地区将注重加大对科研机构的支持力度，加强科技创新能力，推动玉米产业的技术进步，实现生产效益的最大化。

该地区将借助现代信息技术手段加强农业信息化，提高农业现代化和数字化水平。

4、玉米精深加工与综合利用榆林地区将加强玉米的精深加工和综合利用，利用玉米生产淀粉、糖、酒精、生物燃料等多种产品，提高玉米的附加值，推动玉米产业的可持续发展。

总之，榆林地区的玉米产业将在政策支持、技术创新、加工利用和市场需求等方面得到全面的发展，为当地经济和社会的进一步发展做出重要贡献。

榆林市沙漠化演变及其驱动力分析

第22卷　第2期2024年4月中国水土保持科学Science of Soil and Water ConservationVol.22　No.2Apr.2024DOI :10.16843/j.sswc.2022045榆林市沙漠化演变及其驱动力分析刘亚辰1,王　苗1,陶泽兴2†,呼雪梅3(1.西安文理学院生物与环境工程学院,710065,西安;2.中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟重点实验室,100101,北京;3.西安地图出版社有限公司,710054,西安)摘要:识别土地沙漠化的影响因素,对制定沙漠化防治对策㊁促进人与自然和谐发展具有重要意义㊂基于2000 2014年榆林市沙漠化监测数据和气象数据,采用灰色关联度分析㊁偏相关分析㊁主成分分析等方法,研究6种气候因素和8种人为因素对不同沙漠化等级土地面积变化的影响,识别主要驱动因子,并构建沙漠化面积预测模型㊂结果表明:1)除潜在沙漠化土地面积有所增加外,其余各类型沙漠化土地面积均显著减少;2)前5主成分中,人为因素的累积贡献率为52.98%,气候因素累积贡献率为38.17%,表明沙漠化主要受人类活动影响;3)构建的三次回归模型可较好模拟不同类型沙漠化面积变化,模型解释量达40%~66%㊂本成果可为评估未来气候变化对沙漠化的影响和制定沙漠化防治对策提供参考㊂关键词:沙漠化;气候变化;人类活动;灰色关联度;主成分分析;榆林市中图分类号:K903文献标志码:A文章编号:2096⁃2673(2024)02⁃0009⁃08引用格式:刘亚辰,王苗,陶泽兴,等.榆林市沙漠化演变及其驱动力分析[J].中国水土保持科学,2024,22(2):9-16.LIU Yachen,WANG Miao,TAO Zexing,et al.Temporal variations of desertification and its driving forces in Yulin city[J].Science of Soil and Water Conservation,2024,22(2):9-16.收稿日期:20220315　修回日期:20220707项目名称:国家自然科学基金基于唐宋诗歌的物候记录提取及温度重建”(41807438);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目数字时代的中国西部环境变化中人的作用研究”(22JJD770020)第一作者简介:刘亚辰(1988 ),男,博士,副教授㊂主要研究方向:全球变化㊂E⁃mail:liuyc@ †通信作者简介:陶泽兴(1989 ),男,博士,副研究员㊂主要研究方向:全球变化㊂E⁃mail:taozx.12s@Temporal variations of desertification and its driving forces in Yulin cityLIU Yachen 1,WANG Miao 1,TAO Zexing 2,HU Xuemei 3(1.School of Biological and Environmental Engineering,Xi′an University,710065,Xi′an,China;2.Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation,Institute of Geographical Sciences and Resources,Chinese Academy of Sciences,100101,Beijing,China;3.Xi′an Map Publishing Company Limited,710054,Xi′an,China)Abstract :[Background ]It is of great significance to identify the influencing factors of landdesertification for formulating desertification disaster prevention and promoting the harmonious development of human and nature.[Methods ]Based on the desertification and meteorological data of Yulin city from 2000-2014,this paper used gray relational analysis,partial correlation analysis and principal component analysis to study the effects of 6climatic factors and 8human factors on the land area changes in areas with different desertification levels.By identifying the main driving factors,a prediction model of desertification area was constructed.[Results ]1)Except for the increase in the area of potential desertification land,the areas of other types of desertification land in Yulin city decreasedsignificantly.2)The results of driving force analysis showed that the cumulative contribution rate of中国水土保持科学2024年human factors and climate factors was52.98%and38.17%respectively.It indicated that desertification in study area was still mainly affected by human activities.3)The cubic regression model better simulated the area changes of different types of desertification,and the model interpretation(R2)reached 40%-66%.[Conclusions]The results of this paper may provide reference for assessing the impact of future climate change on desertification and formulating desertification disaster prevention and control countermeasures.Keywords:desertification;climate change;human activities;gray relational analysis;principal component analysis;Yulin city 沙漠化是指在干旱㊁半干旱及亚湿润地区干旱多风和疏松沙质地表的条件下,自然因素或人类活动的影响导致生态平衡被破坏,使原非沙漠的地区,出现以沙丘起伏㊁风沙活动为主要标志的和类似沙漠景观的环境退化过程[1]㊂我国是世界上受沙漠化灾害影响较为严重的国家之一㊂深入研究沙漠化土地的演变特征,分析影响沙漠化土地演变的驱动因子,对制定沙漠化防治政策及合理配置㊁调整沙区产业结构具有重要意义㊂认识沙漠化形成机理的关键是进行沙漠化监测及其驱动力分析㊂总体而言,气候暖干化推动沙漠化发展,而气候暖湿化有利于沙漠化逆转[2]㊂此外,不合理的人类活动会破坏地表生态系统,导致沙漠化扩张,而合理利用自然资源以及人为改善自然条件会提高区域生态环境质量,促进沙漠化逆转[3]㊂榆林市地处毛乌素沙地与黄土高原生态过渡区,是我国土地沙漠化较为严重的地区之一,生态环境脆弱,对气候变化十分敏感㊂前人研究多集中于20世纪70㊁80年代,且仅考虑部分气候因素对沙漠化的影响,关于近15年榆林市沙漠化演变及其自然㊁人为驱动力的综合分析研究较少[45]㊂基于此,笔者利用榆林市2000 2014年的土地沙漠化数据㊁气象数据和社会经济数据,综合采用灰色关联度分析㊁偏相关分析及主成分分析等方法,研究沙漠化面积的年际变化特征,识别影响沙漠化土地演变的主要驱动因子,并量化气候因素和人为因素的贡献率㊂在此基础上,构建沙漠化综合指标模型,模拟不同类型沙漠化区域面积变化㊂研究结果可为进一步揭示沙漠化形成机理,制定沙漠化防治策略提供参考㊂1　研究区概况榆林市位于中国陕西省最北部,地处黄土高原和毛乌素沙地的交界处,是毛乌素沙地向南移动最活跃的地段,生态环境十分脆弱㊂地势总体西北高,东南低㊂气候类型属温带半干旱大陆性季风气候,年均气温为10℃,年平均降水量为400mm㊂(图1)㊂2　数据与方法2.1　数据来源及处理沙漠化土地面积数据源自王涛等[6]利用遥感影像提取的榆林市沙漠化土地数据,并根据植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC,绿色植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的比例)将沙漠化进一步划分为非沙漠化(FVC>35%)㊁潜在沙漠化(25%<FVC≤35%)㊁轻度沙漠化(15%<FVC≤25%)㊁中度沙漠化(5%≤FVC≤15%)和重度沙漠化(FVC<5%)等不同类型[7]㊂影响沙漠化土地面积的年平均气温㊁年平均最高气温㊁年平均最低气温㊁年降水量㊁年日照时间㊁年平均风速等6种气候因子数据,以及社会经济资料,包括总人口㊁年末耕地面积㊁畜牧存栏量㊁农牧业总产值㊁粮食单产㊁粮食作物播种面积㊁农业人口㊁人口自然增长率等8个指标数据均来源于‘榆林市统计年鉴“(2001 2015年)㊂为消除量纲和数量级影响,利用SPSS软件的Z⁃score标准化方法对气象数据和沙漠化数据进行标准化处理㊂2.2　研究方法1)时间序列分析㊂以年为自变量,榆林市不同类型沙漠化土地面积为因变量,利用线性回归方法分析2000 2014年沙漠化土地面积的变化趋势㊂2)灰色关联度分析㊂灰色关联度分析通过比较关联度的大小来判断不同因子对研究对象的影响程度㊂基于DPS软件,计算榆林市6种气候因子与沙漠化土地面积间的关联度㊂3)偏相关分析㊂以不同类型沙漠化土地面积为因变量,气候因子为自变量,计算偏相关系数,分01　第2期刘亚辰等:榆林市沙漠化演变及其驱动力分析图1　榆林市概况Fig.1　General situation of Yulin city析各气候因子对沙漠化面积变化的影响㊂4)主成分分析㊂基于主成分分析方法量化气候因素和人为因素的相对贡献率,利用Matlab 软件计算相关系数矩阵,结合eigen 函数计算其特征值和主成分贡献率㊂5)沙漠化面积拟合模型㊂基于偏相关性和主成分分析结果,筛选出不同类型沙漠化程度的影响因素;以主成分分析结果作为权重,构建综合指标U 1㊁U 2㊁U 3和U 4,分别量化重度㊁中度㊁轻度和潜在沙漠化与各自影响因素的关系;利用SPSS 软件建立综合指标与不同类型沙漠化面积的一次㊁二次㊁三次回归模型,并根据模型拟合均方根误差(RMSE)和方差解释量(R 2)确定不同类型沙漠化面积的最优拟合模型㊂3　结果与分析3.1　沙漠化土地面积变化2000 2014年榆林市沙漠化土地面积平均为2万4317.67km 2,约占全市总面积的55.80%(图2)㊂沙漠化土地总面积呈减少的趋势,15a 间共减少2万5803.5km 2,平均减少速率为1720.23km 2/a㊂除潜在沙漠化土地以外,榆林市各类型沙漠化土地面积均呈减少趋势㊂其中,重度沙漠化土地面积减少最多,减少速率为1430.04km 2/a,特别是2000 2002年间,重度沙漠化面积迅速减少1万5751.9km 2㊂图2　2000 2014年榆林市沙漠化面积变化Fig.2　Change of desertification area in Yulincity from 2000to 20143.2　沙漠化面积变化的驱动力3.2.1　气候因素　榆林市沙漠化总面积与各气候因子的关联度矩阵(表1)表明,2000 2014年与榆林市沙漠化变化关联度较大的气候因子排序为:年11中国水土保持科学2024年平均气温>年降水量>年平均最低气温>年日照时间>年平均最高气温>年平均风速㊂榆林市不同类型沙漠化土地面积与各气候要素的偏相关系数如表2所示㊂重度沙漠化土地面积与年平均最高气温显著正相关,与年降水量显著负相关(P<0.05);中度沙漠化土地面积与各气候因子相关性均不显著;轻度沙漠化土地面积与年平均风速㊁年平均最低气温显著负相关(P<0.05);潜在沙漠化土地面积与年平均风速㊁年平均最低气温显著负相关(P<0.05)㊂总体来说,榆林市沙漠化土地面积与年降水量㊁年平均最低气温之间的相关性最大㊂表1　榆林市气候因子与沙漠化总面积关联度矩阵Tab.1　Correlation matrix of climate factors and total area of desertification in Yulin city项目Item 年平均气温Annual meantemperature年降水量Annualprecipitation年平均最低气温Annual meanminimumtemperature年日照时间Annualsunshinehours年平均最高气温Annual meanmaximumtemperature年平均风速Annual meanwind speed　沙漠化总面积Total desertifi⁃cation area0.35390.30350.27600.24590.23260.1885表2　榆林市沙漠化与气候变化的相关性Tab.2　Correlation between desertification and climate change in Yulin city项目Item重度沙漠化面积Severe desertificationarea中度沙漠化面积Moderate desertificationarea轻度沙漠化面积Light desertificationarea潜在沙漠化面积Potential desertificationarea沙漠化总面积Total desertificationarea　年平均气温Annual meantemperature-0.1360.0060.0340.092-0.060　年平均最高气温Annualmean maximum temperature0.543*0.3800.073-0.2340.388　年平均最低气温Annualmean minimum temperature0.2840.369-0.571*-0.586*-0.486　年降水量Annual precipi⁃tation-0.565*-0.353-0.203-0.073-0.484　年日照时间Annual sun⁃shine hours0.4150.315-0.040-0.4000.238　年平均风速Annual meanwind speed0.022-0.359-0.605*-0.672**-0.314　注:*P<0.05,**P<0.01.Notes:*P<0.05,**P<0.01.3.2.2　人类活动　选取总人口(A)㊁年末耕地面积(B)㊁畜牧存栏量(C)㊁农牧业总产值(D)㊁粮食单产(E)㊁粮食作物播种面积(F)㊁农业人口(G)和人口自然增长率(H)等8种影响沙漠化的人为因子进行主成分分析㊂结果显示,第1和第2特征值的贡献率分别为65.24%和20.36%,累计贡献率达85.6%,能较全面地反映影响榆林市沙漠化变化的主要人为因子(图3)㊂总人口㊁畜牧存栏量㊁农牧业总产值和粮食单产对榆林市沙漠化影响较大,年末耕地面积和人口自然增长率次之,粮食作物播种面积和农业人口对沙漠化的影响较小(图3)㊂3.2.3　气候因素与人为因素的贡献率　对选取的6个气候因子和8个人为因子进行主成分分析,前5个主成分的特征值都>1,且累计贡献率高达91.15%(表3)㊂总人口㊁年末耕地面积㊁畜牧存栏量㊁农牧业总产值㊁粮食单产和粮食作物播种面积在第1主成分上具有较高载荷,表明第1主成分主要解释人为因素的影响;年日照时间㊁年平均最高气温㊁年平均风速㊁农业人口和人口自然增长率在第2主成分上具有较高载荷,表明第2主成分主要解释人为和气候因素的综合影响;同理,第3㊁第4和第5主成分主要解释气候因素的影响(表4)㊂前5主成21　第2期刘亚辰等:榆林市沙漠化演变及其驱动力分析　varA:总人口;varB:年末耕地面积;varC:畜牧存栏量;varD:农牧业总产值;varE:粮食单产;varF:粮食作物播种面积;varG:农业人口;varH:人口自然增长率㊂varA:Total population.varB:Cultivated land area.varC:Livestock stock.varD:Gross production of agriculture and ani⁃mal husbandry.varE:Grain yield.varF:Sown area of crops.varG:Agricultural population.varH:Natural population growth rate.图3　榆林市社会经济指标方差贡献的Pareto 分布及累计分布和主成分载荷与得分双重散点图Fig.3　Pareto distribution and the cumulative distribution as well as double scatter plot of principal componentloads and scores of variance contribution of socioeconomic indicators in Yulin city分中人为因素的累积贡献率达到52.98%,而气候因素的累积贡献率为38.17%(表5)㊂表3　前5个主成分的特征值和贡献率Tab.3　Eigenvalues and contribution rates of the firstfive principal components成分Component特征值Eigenvalue 方差贡献率Contribution rate /%累计贡献率Cumulativecontribution rate /%16.0242.9942.9922.6919.1962.1831.5010.7372.9141.4110.1083.0151.148.1491.153.3　榆林市沙漠化土地面积的拟合模型根据表2和图3的分析结果,筛选气候因素和人为因素构建预测不同沙漠化类型土地面积的综合指标㊂最终构建的反映重度㊁中度㊁轻度和潜在沙漠化及其各自影响因素的综合指标U 1㊁U 2㊁U 3和U 4如表6所示㊂构建的沙漠化拟合模型结果显示,相较于一次和二次拟合模型,三次拟合模型对重度㊁中度㊁轻度和潜在沙漠化等不同沙漠化类型面积的拟合值与观测值的误差(RMSE)均最小,模型方差解释量(R 2)在40%~66%,具有较好的拟合效果(表7)㊂4　讨论2000 2014年间,榆林市沙漠化土地总面积大幅降低,呈现出沙漠化逆转的趋势,这与前人的研究结果基本一致[6]㊂对榆林市不同类型沙漠化土地面积的变化分析结果也显示重度㊁中度和轻度沙漠化面积有所减小㊂但值得注意的是,潜在沙漠化面积有所上升㊂这在一定程度上反映了榆林市呈现由重㊁中度沙漠化快速向轻度或潜在沙漠化演变的趋势㊂气候是影响榆林市沙漠化的重要因素㊂榆林市位于半干旱地区,气温和降水量对该区域生态环境的影响程度远高于其他气候因子㊂灰色关联度分析中气温和降水量与沙漠化总面积的关联度最高也印证了这一点㊂研究时段内榆林市年平均气温上升,但沙漠化却呈逆转态势,这主要是由于同时段年平均降水量也增加,且降水量增加对逆转沙漠化的影响大于气温增加对加剧沙漠化的影响㊂日照时间的减少有利于保持土壤水分和积累地表有机物质,使风蚀程度降低,从而提高地表植被覆盖度,使生物多样性增加,对沙漠化土地的逆转起正向推动作用㊂年平均风速的减少,使满足起沙风速的时长减少,土壤风蚀程度减弱,沙漠化趋势减弱[8]㊂年平均最高气温的减少,有利于减少蒸发,缓解干旱,从而降低沙漠化风险㊂平均最低气温与不同类型沙漠化土地的关系存在明显差异:平均最低气温增加,轻度㊁潜在沙漠化面积减少,但重度㊁中度沙漠化面积有所31中国水土保持科学2024年表4　主成分因子载荷矩阵Tab.4　Principal component factor loading matrix指标Index第1主成分First principalcomponent 第2主成分Secondprincipal component 第3主成分Thirdprincipal component 第4主成分Fourthprincipal component 第5主成分Fifthprincipal component　年平均气温Annual mean temperature -0.060.17-0.530.770.01　年降水量Annual precipitation 0.51-0.19-0.45-0.290.56　年日照时间Annual sunshine hours-0.010.710.380.120.50　年平均风速Annual mean wind speed0.510.420.71-0.120　年平均最高气温Annual mean maximum temperature -0.150.82-0.300.23-0.21　年平均最低气温Annual mean minimum temperature 0.590.060.290.640.26　总人口Total population 0.96-0.17-0.100.010.05　耕地面积Cultivated land area0.780.350.080.09-0.37　畜牧存栏数Number of livestock stock 0.93-0.290.02-0.01-0.01　农牧业总产值Gross production of agriculture and animal husbandry0.99-0.02-0.10-0.010.05　粮食单产Grain yield0.81-0.40-0.020.09-0.21　粮食作物播种面积Sown area of crops 0.960.12-0.08-0.03-0.02　农业人口Agricultural population0.250.67-0.36-0.340.33　人口自然增长率Natural population growth rate0.350.64-0.20-0.34-0.41表5　气候因素与人为因素的累计贡献率Tab.5　Cumulative contribution rates of climate factors and human factors项目Item第1主成分Firstprincipal component 第2主成分Secondprincipal component 第3主成分Thirdprincipal component 第4主成分Fourthprincipal component 第4主成分Fifthprincipal component累计贡献率Cumulativecontribution rate /%气候因素贡献率Contribution rate of climate factors /%9.999.027.887.114.1738.17人为因素贡献率Contribution rate of human factors /%32.9910.182.852.993.9752.98表6　各沙漠化类型的综合指标Tab.6　Comprehensive indexes for each desertification type 沙漠化类型Desertification type 综合指标Comprehensive indexes 重度沙漠化Severe desertification　U 1=0.15X 1+0.05X 2+0.30X 3+0.10X 4+0.10X 5+0.26X 7+0.23X 8+0.23X 9+0.27X 10+0.20X 11+0.06X 12中度沙漠化Moderate desertification U 2=0.11X 2+0.17X 3-0.18X 4+0.03X 5+0.25X 6+0.39X 7+0.43X 8+0.35X 9+0.42X 10+0.31X 11+0.36X 12轻度沙漠化Light desertification U 3=0.35X 3-0.05X 4+0.40X 6+0.28X 7+0.40X 8+0.28X 9+0.31X 10+0.24X 11+0.16X 12潜在沙漠化Potential desertification　U 4=0.12X 2+0.18X 3+0.02X 5+0.27X 6+0.40X 7+0.45X 8+0.36X 9+0.43X 10+0.32X 11+0.25X 12　注:X 1:年平均气温;X 2:年平均最高气温;X 3:年平均最低气温;X 4:年降水量;X 5:年日照时间;X 6:年平均风速;X 7:总人口;X 8:年末耕地面积;X 9:畜牧存栏量;X 10:农牧业总产值;X 11:粮食单产;X 12:人口自然增长;U 1:重度沙漠化综合指标;U 2:中度沙漠化综合指标;U 3:轻度沙漠化综合指标;U 4:潜在沙漠化综合指标㊂Notes:X 1:Annual mean temperature.X 2:Annual mean maximum temperature.X 3:Annual mean minimum temperature.X 4:Annual precipitation.X 5:Annual sunshine hours.X 6:Annual mean wind speed.X 7:Total population.X 8:Cultivated land area.X 9:Livestock stock.X 10:Gross production of agriculture and animal husbandry.X 11:Grain yield.X 12:Natural population growth rate.U 1:Comprehen⁃sive index of severe desertification.U 2:Comprehensive index of moderate desertification.U 3:Comprehensive index of light desertification.U 4:Compre⁃hensive index of potential desertification.41　第2期刘亚辰等:榆林市沙漠化演变及其驱动力分析表7　各沙漠化类型土地面积与综合指标的线性拟合结果Tab.7　Results of linear fitting of different desertification areas and the comprehensive indexes沙漠化类型Desertification type回归模型Regression modelF检验值Examiningvalue of F方差解释量Explainedvariance(R2)模型误差Model error(RMSE)预测误差Predictionerror(RMSE)　重度沙漠化　Severe desertifi⁃cation　中度沙漠化　Moderate deser⁃tification　轻度沙漠化　Light desertifica⁃tion　潜在沙漠化　Potential deserti⁃fication 9626.324-4497.218U14.880.38336.06435.44 9244.136-3475.977U1+1015.115U212.220.39230.53511.50 9710.778-2019.868U1+606.876U21-1649.247U311.310.40119.10137.56 4042.954-823.259U29.930.55476.71536.85 4202.894-1289.769U2-212.171U225.430.61375.89384.56 4387.576-1219.240U2+451.785U22-84.656U323.220.62113.26142.60 4886.739-919.337U312.070.60313.04588.50 4998.767-1113.981U3-113.818U235.880.63200.62552.50 4803.320-1190.062U3+16.360U23+44.793U333.440.6495.63102.74 5944.346-42.454U49.250.44323.95447.78 5884.543-1219.847U4-423.347U247.120.55284.46206.53 6122.268-1406.178U4+769.9247U24-74.403U343.990.6691.44129.87增加,可能原因是在植被覆盖度相对较高的区域,最低温增加更接近植被生长的适宜范围;而在植被覆盖度较低的区域,温度增加可能增大蒸散,反而不利于植被生长[9]㊂相关研究发现,在榆林市荒漠化发展区,人类活动的作用占53.8%[10],表明人为因素对榆林地区沙漠化的影响强于气候因素,与本研究结论一致㊂人为因素对榆林地区沙漠化的影响是一种复杂的正负向耦合效应㊂一方面,榆林市总人口增多促使粮食需求量增加,农业人口增多,耕地面积扩张,畜牧存栏数增大㊂伴随而来的耕地撂荒㊁牲畜啃食和践踏都将导致原本脆弱的沙质土壤沙漠化程度加强,面积扩大㊂另一方面,研究区在过去几十年不断增加生态环境治理的投入,很好的缓解了生态环境承受的压力,降低了沙漠化的风险㊂从沙漠化逆转的趋势来看,生态环境治理的正面效应要强于人为因素造成的负面效应㊂榆林地区未来气候仍可能呈暖干化趋势,从而进一步加剧土地沙漠化,因此必须坚持现有的沙漠化治理措施和政策,确保沙漠化不会反弹㊂同时,应积极推广先进的沙漠化治理技术,以实现联合国提出的2030年全球土地荒漠化零增长目标㊂5　结论1)2000 2014年,榆林市沙漠化土地总面积呈显著减少趋势㊂其中,除潜在沙漠化土地面积呈增加趋势外,重度㊁中度㊁轻度沙漠化土地面积均减少㊂2)与榆林市沙漠化变化关联度较大的气候因子依次为:年平均气温㊁年降水量㊁年平均最低气温㊁年日照时间㊁年平均最高气温㊁年平均风速㊂其中,重度沙漠化面积主要受平均最高气温和年降水量的影响,中度沙漠化主要受除平均气温以外的气候因子的影响,轻度㊁潜在沙漠化均主要受平均最低气温㊁年平均风速的影响㊂3)影响榆林市沙漠化演变的主要人为因子包括总人口㊁年末耕地面积㊁畜牧存栏量㊁农牧业总产值㊁粮食单产和人口自然增长率㊂人为因素对榆林市沙漠化的贡献率(52.98%)大于气候因素的贡献率(38.17%)㊂4)三次回归模型对榆林市各类型土地沙漠化面积的拟合效果最好,模型解释量达40%~66%㊂6　参考文献[1]　朱震达.土地荒漠化问题研究现状与展望[J].地理研究,1994,13(1):104.ZHU Zhenda.Current situation and prospect of land de⁃sertification problem.[J].Geographical Research,1994,13(1):104.[2]　TUCKER C J,DREGNE H E,NEWCOMB W W.Ex⁃pansion and contraction of the Sahara Desert from1980to51中国水土保持科学2024年1990[J].Science,1991,253(5017):299. [3]　同丽嘎,宁小莉,张靖,等.近30a浑善达克沙地沙漠化时空演变特征及驱动机制研究[J].干旱区地理,2021,44(4):992.TONG Liga,NING Xiaoli,ZHANG Jing,et al.Spatial⁃temporal variation and driving mechanism of desertifica⁃tion in Hunshandake(Otindag)Sandy Land in recent30years[J].Arid Land Geography,2021,44(4):992.[4]　武占强,杨涛.榆林土地沙漠化成因及其治理对策[J].陕西林业科技,2010(5):46.WU Zhanqiang,YANG Tao.Causes of land desertifica⁃tion and countermeasures in Yulin[J].Shaanxi ForestScience and Technology,2010(5):46.[5]　全志杰,王成吉.陕北榆林市土地沙漠化动态遥感研究[J].生态学杂志,1996,15(5):23.QUAN Zhijie,WANG Chengji.Remote sensing study onthe land desertification trend in Yulin prefecture in NorthShanxi[J].Chinese Journal of Ecology,1996,15(5):23.[6]　王涛,杨梅焕,徐澜.陕西榆林市植被退化与沙漠化趋势分析[J].西北师范大学学报(自然科学版),2017,53(2):104.WANG Tao,YANG Meihuan,XU Lan.Vegetation deg⁃radation and desertification trends in Yulin area ofShaanxi province[J].Journal of Northwest Normal Uni⁃versity(Natural Science),2017,53(2):104. 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榆林概况

榆林概况自然地理。

榆林市位于陕西省最北部，地处陕甘宁蒙晋五省区接壤地带，东临黄河与山西相望，西连宁夏、甘肃，北邻内蒙，南接本省延安市。

地域东西长385公里，南北宽263公里，总土地面积43578平方公里。

黄河沿东界南下涉境270公里，长城横贯东西700公里。

地貌大体以长城为界，北部为风沙草滩区，占总面积的42%；南部为黄土丘陵沟壑区，占58%。

平均海拔1000至1500米。

境内主要河流有无定河、秃尾河、窟野河、佳芦河，北部沙区有200多个内陆湖泊，最大的红碱淖湖面积67平方公里。

地处东经107°28'—111°15'，北纬36°57'—39°34'之间，属暖温带和温带半干旱大陆性季风气候，四季分明，日照时间长，年平均日照时数为2593—2914小时，无霜期短，平均在134—169天，年平均气温10℃，年平均降水400毫米左右。

自然灾害较多，每年都有不同程度的干旱、冰雹、霜冻、暴雨、大风等自然灾害发生。

行政区划。

全市辖榆阳区和神木、府谷、定边、靖边、横山、佳县、米脂、吴堡、绥德、清涧、子洲县1区11县， 222个乡镇，7个街道办事处，5474个村民委员会。

全市总人口360万（常住人口334万）,以回族为主的少数民族有24个、6984人。

历史沿革。

榆林历史悠久，春秋为晋，战国归魏，秦统一六国后为上郡地。

东晋时匈奴人赫连勃勃在榆林西部统万城（今靖边县）建都，称大夏国。

唐及五代时设夏州、银州、麟州、府州、绥州，均属关内道管辖。

清朝设榆林府，民国设榆林道。

建国后，榆林为地区建制，先后设有专员公署、行政公署，2000年7月改为地级市。

资源禀赋。

榆林矿产资源丰富，目前已发现8大类48种矿产，以煤、气、油、盐最为丰富，是建设中的国家级能源化工基地。

煤炭预测资源量2720亿吨，探明储量1460亿吨；天然气预测资源量万亿立方米，已探明气田4个，探明储量万亿立方米；石油预测资源量6亿吨，探明储量亿吨；岩盐预测资源量6万亿吨，探明储量8857亿吨，约占全国岩盐总量的26%，湖盐探明储量1794万吨。

陕北生态脆弱区土壤水蚀变化及驱动因子——以榆林市为例

水土保持研究,
J].
2023,
30(
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41
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不同类型地膜覆盖对玉米农田水热状况及产量的影响

不同类型地膜覆盖对玉米农田水热状况及产量的影响白雪;周怀平;解文艳;杨振兴;程曼;杜艳玲【摘要】为提高我国北方旱地作物的水分利用效率,探索可降解类型地膜的应用前景,在山西省农科院东阳试验基地,于2015年和2016年连续定点定位设置普通地膜、渗水地膜、生物降解地膜、光降解地膜4种不同类型地膜覆盖模式,以不铺膜为对照,研究不同类型地膜覆盖模式对农田水热效应和玉米产量的影响.研究结果表明:4种覆膜处理下的土壤温度在生育前期土表处分别较不铺膜处理高3.1 ~ 5.9℃;渗水地膜和生物降解地膜处理的水分利用效率显著高于其他处理(P<0.05),光降解地膜和普通地膜处理次之,不铺膜对照处理最低,渗水地膜、光降解地膜、生物降解地膜、普通地膜处理的水分利用效率分别较对照高11.0、5.9、12.8、5.4kg/(mm·hm2).产量方面,与对照相比较,渗水地膜、光降解地膜、生物降解地膜、普通地膜处理2015年的增产率分别为20.3%、0.1%、15.4%、8.8%;2016年的增产率分别达到44.8%、36.1%、53.6%、31.6%,表现为生物降解地膜>渗水地膜>普通地膜>光降解地膜.地膜增温保墒作用下,处理之间的增产效果与水分利用效率变化协同,其中生物降解地膜能够显著提高玉米的水分利用效率及产量,在未来可替代普通地膜推荐应用到旱地玉米中,同时达到缓解农田残膜污染的效果.%A location experiment with different plastic film mulching was conducted in Dongyang Town of Shanxi Province in 2015 and 2016 in order to improve water use efficiency of dry farmland in north China and to explore the application prospect of degradable plastic film. 5 treatments of film mulching were designed:1, common plastic film mulching; 2, water-permeable plastic film mulching; 3, biodegradable plastic film mulching; 4, light degradation film mulching; and 5, no film mulching. The resultsshowed that soil temperatures of film mulching were 3.1–5.9℃ higher than that of CK in the early growth stage. Water use efficiencies of 2, 4, 3 and 1 treatments w ere 11.0, 5.9, 12.8 and 5.4 kg/(mm·hm2) higher than that of CK. Yield increase rates of 2, 4, 3 and 1 treatments were 20.3%, 0.1%, 15.4% and 8.8% higher than that of CK in 2015, respectively; and were 44.8%, 36.1%, 53.6% and 31.6% higher than that of CK in 2016, respectively. The performance was in an order of biodegradable film > water-permeable film > general film > light degradation film. Yield increasing effect was consistent with water use efficiency attributed to the remarkable effects of film mulching on soil moisture and temperature. The biodegradable plastic film can significantly improve water use efficiency and maize yield, thus and can replace common mulch film in corn production in dry land in the future, which is also helpful in alleviating residual film pollution in farmland.【期刊名称】《土壤》【年(卷),期】2018(050)002【总页数】7页(P414-420)【关键词】地膜覆盖;水分利用效率;土壤水热;产量;生物降解【作者】白雪;周怀平;解文艳;杨振兴;程曼;杜艳玲【作者单位】山西大学生物工程学院,太原 030006;山西省农业科学院农业环境与资源研究所,太原 030031;山西省农业科学院农业环境与资源研究所,太原 030031;山西省农业科学院农业环境与资源研究所,太原 030031;山西省农业科学院农业环境与资源研究所,太原 030031;山西省农业科学院农业环境与资源研究所,太原030031;山西大学生物工程学院,太原 030006【正文语种】中文【中图分类】S152.7;S626.2山西省处于温带季风气候的半干旱半湿润区，气候冷凉，年降水量400 ~ 650 mm，且季节分配不均，集中在夏秋两季，春季播种之时干旱缺水，蒸发量大，使得这一地区的农作物经常处在水分胁迫环境[1]。

不同生物炭添加量下耕地土壤养分淋失的研究

等营养成分含量ꎬ 并且减少了土壤Ｐ、Ｃａ等营养成分
的淋失 [１５] ꎮ 周志红等研究生物炭对土壤氮素淋失的
抑制作用的实验结果表明ꎬ 在土壤中施加一定量的生
物炭能大幅度降低土壤氮素的淋失 [１６] ꎮ 本实验结果
图３不同处理各时期总磷淋洗量
中总氮实验结果与周志红等研究结果一致ꎬ 但淋洗液
中总磷淋失总量显示添加生物炭对总磷的淋失并无显
进行测定ꎮ
由表２可知ꎬ 土壤淋洗后ꎬ ＣＫ处理组土壤中水
解氮含量最低ꎬ 为１０２１３ｍｇｋｇ ꎬ 与ＮＰＣａ处理相
－１
比较ꎬ ＮＰＣａ＋５０ｇＢ、ＮＰＣａ＋１００ｇＢ和ＮＰＣａ＋１５０ｇＢ处
图４不同处理各时期总钙淋洗量
２４生物炭对土壤总氮、总磷、总钙淋洗总量的影响
施用ꎬ 有研究表明ꎬ 生物炭和根际促生菌的联合施
用ꎬ 可增加辣椒根际土壤中氮功能菌的增殖和调控Ｎ
转化酶的活性ꎬ 增加土壤氮的有效性ꎬ 从而提高辣椒
植株的氮含量、产量及氮素利用率 [９] ꎮ
本文采用土柱室内模拟的方法进行实验ꎬ 在施加
氮磷钙复合肥的耕地土壤中分别添加不同量的生物
洗液中总氮、总磷、总钙的含量ꎬ 探究施加４种用量生物炭对施肥土壤中氮、磷、钙流失的影响ꎬ 探讨生物炭用
量和施肥土壤养分淋失的关系ꎮ 实验结果表明: 添加生物炭能够有效降低土壤中总氮的淋失ꎬ 且随着生物炭添加
量的增加淋失量明显下降ꎬ 添加生物炭对总磷含量的淋失并无显著影响ꎬ 钙淋洗量则与生物炭添加量呈现正相
磷淋失量最低ꎬ 仅有８４５７ｍｇＬ ꎬ ＮＰＣａ处理的最
－１
理的土壤水解氮含量分别增加了４％、１２％和１７％ꎮ

榆林市湿地植物物种组成与调查分析

榆林市湿地植物物种组成与调查分析榆林市位于陕西省北部，地处渭河中下游地区，是一个湿地资源丰富的地区。

湿地生态系统是珍贵的自然资源，对维护生态平衡和保护生物多样性具有重要意义。

对榆林市湿地植物物种的组成进行调查分析，对于了解湿地植物群落结构、生态功能和保护策略具有重要的科学意义。

调查采用立地调查和样方调查相结合的方法。

立地调查是指对湿地内所有植物栖息地进行系统观察，记录植物分布、数量和物种特征等信息。

样方调查是指在湿地内选取代表性样点进行详细调查，记录样点内的植物种类、数量、密度和分布等信息。

经过调查发现，榆林市湿地内植物物种较为丰富，主要分布在湿地的边缘区和草甸区。

据统计，湿地植物共有绿色植物、藻类和苔藓植物等多种类型。

绿色植物是湿地植物的主要组成部分，包括湿地草类、蔓生植物、水生植物等。

具体而言，湿地草类主要包括苦草、茅草、早熟禾等；蔓生植物主要有藤蔓、葛藤、野葡萄等；水生植物主要有荸荠、水葱、水蕹菜等。

榆林市湿地还有一些独特的植物物种，如红薯藤、紫萁、草地早熟禾等。

通过对榆林市湿地植物物种组成的分析可以发现，湿地内生长的植物主要具有以下特点：1. 植物物种丰富度高。

榆林市湿地植物物种多样性较高，主要是由于湿地环境独特，提供了丰富的生境条件，使得多种植物能够在此繁衍生息。

2. 植物分布分散。

榆林市湿地内的植物物种分布较为分散，不同种类的植物集中分布在不同的生境中，形成了多样的植被类型。

3. 水生植物比例较高。

榆林市湿地水域较为广泛，水生植物比例较高。

水生植物具有良好的水分利用能力，能够适应湿地水域湿润的生境条件。

四、榆林市湿地植物物种的保护策略为了保护和利用榆林市湿地植物资源，应该采取以下措施：1. 加强湿地保护意识。

加强对湿地资源的宣传教育，提高市民对湿地植物物种的认识和保护意识。

2. 加强湿地保护法律法规建设。

完善湿地保护法律法规，明确湿地的保护地位和权益保护措施。

3. 加强湿地重点保护区域的管理。

不同施肥水平下小麦、玉米养分利用情况与谷秆比变化分析

安徽农学通报2023年14期粮食作物不同施肥水平下小麦、玉米养分利用情况与谷秆比变化分析郑峰（阜阳市颍泉区农业技术推广中心，安徽阜阳236000）摘要通过对小麦、玉米肥料利用率试验结果的分析，研究不同施肥水平下小麦、玉米养分利用情况和谷秆比变化情况。

结果表明，土壤肥力水平越高，其地力贡献率也相对较高；土壤养分含量、施肥量、施肥方式等对肥料利用率有较大的影响；同时，不同施肥水平下小麦、玉米谷秆比有一定差异，不施钾肥对小麦谷秆比的影响较大，不施磷肥对玉米谷秆比的影响较大。

关键词小麦；玉米；肥料利用率；配方施肥；谷秆比中图分类号S512.1；S513文献标识码A文章编号1007-7731（2023）14-0023-04阜阳市位于黄淮海平原南端，是安徽省粮食主产区，有“江淮粮仓”之誉。

颍泉区是阜阳市辖三区之一，耕地面积3.93万hm2，年粮食产量33万t左右，粮食作物主要的种植结构为小麦—玉米、小麦—大豆等，粮食生产面临着人多地少、耕地复种指数高、生产成本升高、增产提质增效等诸多压力。

为促进农业减肥增效和秸秆资源化利用，保障耕地地力可持续发展，提升粮食产能，笔者开展了小麦、玉米肥料利用率田间试验，探讨了配方施肥和缺素情况下小麦、玉米对氮磷钾养分的吸收利用情况、土壤养分含量与基础地力贡献率的关系以及氮磷钾养分对小麦、玉米谷秆比的影响，以指导小麦、玉米科学施肥和秸秆合理利用。

1材料与方法1.1试验地概况1.1.1小麦试验小麦试验地位于阜阳市颍泉区中市办中北村凡营，地势平坦，肥力均匀一致，土壤类型为黄潮土类淤土。

试验地前茬作物为大豆，大豆收获后采集土样化验，理化性状为：pH8.0、有机质22.80g/kg、全氮1.37g/kg、碱解氮133.00mg/kg、有效磷14.40mg/kg、速效钾220.00mg/kg、有效铜1.72mg/kg、有效锌0.96mg/kg、有效铁15.80mg/kg、有效锰24.90mg/kg、有效硫6.00mg/kg、有效钼0.06mg/kg、有效硼0.51mg/kg。

基于榆林墒情站点数据分析报告的研究

基于榆林墒情站点数据分析报告的研究摘要：根据上级水文中心通报，榆林墒情站年内墒情监测数据（平均土壤含水量及相对湿度）小于周围站点，需查明原因并做出书面报告，根据上级水文中心安排，延安分中心对榆林墒情站地块位置、土壤质地等多方面因素进行分析，寻找原因。

关键字：监测墒情站引言：榆林墒情站位于榆林市榆阳区渔河镇米家园则村，经度109°47′，维度38°7′，是我中心所辖七处墒情站点之一，该站自2009年5月起开始土壤墒情监测，监测方法为人工烘干法，目前土壤监测深度为10cm、20cm和40cm。

该采样地块距河道（榆溪河）约120m，周围无明显地下水出露，亦无灌溉渠系覆盖，种植作物为玉米及杂粮，每年4月～11月为监测期，12月～3月为土壤封冻期，表层土壤为砂土，底层为细沙。

该站无专用降水、蒸发站，目前降水及蒸发均采用赵石窑水文站（无定河）监测数据，两站点直线距离12.5km，1、监测点位置变化监测点位置的选取，直接关系到田持系数的准确度与历史资料序列的一致性，现行田持系数为2015年测定值，根据图像资料对比，田持系数测定点与现状土壤监测点位置重合，无位移现象。

2、土层质地结构变化监测点土层质地结构直接关系到该测点的土壤田持系数与相对湿度，2015年田持测定时，10cm深度土层为砂土，20cm深度土层以砂土为主，混有少量细沙，40cm深度土层为细沙；2021年7月20日取样图像显示，三个深度土层的质地结构与2015年田持测定时保持一致，但2021年土质明显干燥疏松，呈现出干旱状态，土壤松散不成型。

3、地块作物变化不同的农作物，因其根系深入土层吸取水分的深度不同及生长阶段水分需求差异，导致其对土壤水分的需求量不同；作物叶面面积及植株高度，种植密度不同导致对地面的遮挡率不同，使得地块水分蒸腾效率也有差别；不同作物施用化肥不同，各类化肥对土壤颗粒的作用各有差异，土壤板结情况及毛细孔隙状态也有差别，这些因素都是导致土壤含水量差异的因素，根据图像资料显示，该地块近年来作物种类并无变化，土壤含水量前后差异与此因素无关。

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科研热词保护性耕作免耕产量秸秆覆盖水分利用效率耕作团聚体黑土风速廓线风蚀风沙流结构除草剂间作玉米钾量化分析边缘绿洲试验评价指标设计蒸腾蒸发苗期腐熟剂耕层深度耕作方式耕作侵蚀群落结构绿洲化紫色土丘陵区精准农业粉碎策勒稻田秸秆还田机秸秆还田磷脂脂肪酸磷生理特征潮土渭北旱塬水稻氮根系发育杂草有机碳春玉米新垦沙地技术特征技术微生物量碳微生物群落微生物碳代谢活性
推荐指数 10 5 4 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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科研热词保护性耕作免耕耕作措施土地面土地点土地单元黄土丘陵区适用性轮作覆盖荒漠绿洲自身固氮菌经济补偿经济效益秸秆覆盖种植模式硝化细菌湘赣民系水分利用效率比较研究棉花有机碳春小麦易氧化碳推广微生物量碳微生物量氮微生物生物量碳广府民系定西市土壤酶活性土壤结构土壤线虫土壤水分土壤氨化细菌土壤有机碳土壤有机无机复合体土壤团聚体土壤含水量北京功能团全氮免耕覆盖保护性耕作措施传统聚落形态产量 c-p类群 apsim
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

北方春玉米优势区耕地质量状况及变化趋势

北方春玉米优势区耕地质量状况及变化趋势徐志强【摘要】以北方春玉米优势区43个国家级耕地质量监测点的监测数据为基础,全面分析区域内耕地土壤理化性状。

结果表明,2006—2010年,北方春玉米优势区耕地土壤的有机质和全氮含量稳中略升,有效磷含量上升明显,碱解氮和速效钾含量有所下降,pH值较为稳定,耕地总体质量稳中有升。

%On the basis of the monitoring data on spring maize advantage areas in northern china from 43 national farmland quality monitoring points,the physical and chemical properties of the soil in these areas are analyzed.The results show that there is a stable rise in the organic contents and the total nitrogen content,there is an obvious increase in available phosphorus,there is a decrease in the contents of alkaline hydrolysis nitrogen and available potassium,while the Ph value is stabilized in spring maize advantage areas in the north of China from 2006 to 2010,which shows that there is an overall rise in the farmland quality in these areas.【期刊名称】《农业科技与装备》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】4页(P3-6)【关键词】春玉米优势区;有机质;全氮;有效磷;速效钾;pH【作者】徐志强【作者单位】辽宁省土壤肥料总站,沈阳110034【正文语种】中文【中图分类】S15玉米是粮食、饲料和工业原料兼用农作物，在我国粮食生产中占有举足轻重的地位。