基于耕地资源质量分类监测的土壤条件变化对粮食产量的影响——以河南省兰考县为例

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0401

中国农学通报 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (10): 83-88.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0401

所属专题：耕地保护

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

基于耕地资源质量分类监测的土壤条件变化对粮食产量的影响——以河南省兰考县为例

樊鹏¹^,²(), 王自威¹(), 邵红旗³, 杨青伟¹^,², 王磊¹^,², 杨喜会¹^,²

¹ 河南省科学院地理研究所，郑州 450052
² 河南省科发地理研究所有限公司，郑州 450052
³ 河南省自然资源监测和国土整治院，郑州 450016

收稿日期:2023-05-22 修回日期:2023-11-08 出版日期:2024-04-05 发布日期:2024-04-01
通讯作者:
王自威，男，1988年出生，河南郑州人，助理研究员，博士，研究方向：土地调查与评价、耕地资源保护。通信地址：450052 河南省郑州市陇海中路64号河南省科学院地理研究所，E-mail：15444514@qq.com。
作者简介:
樊鹏，男，1984年出生，河南兰考人，高级工程师，硕士，研究方向：节水灌溉、农业水土工程与土地资源评价。通信地址：450052 河南省郑州市陇海中路64号河南省科学院地理研究所，E-mail：271079800@qq.com。
基金资助:
河南省科学院基本科研业务费项目“碳中和背景下高标准农田建设的碳效应及中和周期研究”(220601065); 河南省自然科学基金资助项目“背河洼地区耕地格局变化机理与健康产能评估”(212300410168)

Effect of Soil Condition Change on Grain Yield Based on Classification and Monitoring of Cultivated Land Resource Quality: A Case Study of Lankao County in Henan

FAN Peng¹^,²(), WANG Ziwei¹(), SHAO Hongqi³, YANG Qingwei¹^,², WANG Lei¹^,², YANG Xihui¹^,²

¹ Institute of Geography, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou 450052
² Henan Kefa Geography Research Institute Co., Ltd., Zhengzhou 450052
³ Natural Resources Monitoring and Land Consolidation Institute of Henan Province, Zhengzhou 450016

Received:2023-05-22 Revised:2023-11-08 Published:2024-04-05 Online:2024-04-01

摘要/Abstract

摘要：

为突出土壤条件变化对粮食产量的影响，采用趋势分析法和对比分析法，以兰考县耕地资源质量分类监测工作为例，分析土壤监测样点不同年份的土壤条件变化对当地粮食产量造成的影响。研究表明，土壤有机质含量的增加和土壤pH在合理范围内的增加都能够提升粮食产量。建议以测土配方施肥为基础，增加有机肥的使用量，提升土壤有机质含量，并针对当地土壤的实际情况和主要作物类型，提出有针对性的改良土壤pH的措施，以提升粮食产量。

关键词: 耕地资源质量分类, 监测, 土壤条件, 变化, 粮食产量, 影响

Abstract:

This study utilized trend analysis and comparative analysis methods to analyze the changes of soil conditions over various years at soil monitoring sample points and their subsequent effects on grain yield, using data extracted from the cultivated land resource quality classification monitoring in Lankao County. The findings demonstrated that enhancements in grain yield could be attributed to the increase of soil organic matter content and a reasonable augmentation of soil pH. For the purpose of yield optimization, it was suggested that the utilization of organic fertilizers should be increased on the premise of soil testing and formula fertilization, consequently ameliorating the soil organic matter content. Concurrently, context-specific measures for improving soil pH should be devised, considering the unique characteristics of the local soil and the types of predominant crops.

Key words: cultivated land resource quality classification, monitor, soil conditions, change, grain yield, effect

樊鹏, 王自威, 邵红旗, 杨青伟, 王磊, 杨喜会. 基于耕地资源质量分类监测的土壤条件变化对粮食产量的影响——以河南省兰考县为例[J]. 中国农学通报, 2024, 40(10): 83-88.

FAN Peng, WANG Ziwei, SHAO Hongqi, YANG Qingwei, WANG Lei, YANG Xihui. Effect of Soil Condition Change on Grain Yield Based on Classification and Monitoring of Cultivated Land Resource Quality: A Case Study of Lankao County in Henan[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2024, 40(10): 83-88.

图/表 8

参考文献 25

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层级		指标	分级分类
第一层级	自然地理格局	自然区	49个
第二层级	地形条件	坡度	≤2°、2°—6°、6°—15°、15°—25°、>25°
第三层级	土壤条件	土层厚度	≥100 cm、60~100 cm、<60 cm
		土壤质地	壤质、黏质、砂质
		土壤有机质含量	≥20 g/kg、10~20 g/kg、<10 g/kg
		土壤pH	pH 6.5~7.5、pH 5.5~6.5、pH 7.5~8.5、 pH<5.5或pH>8.5
第四层级	生态环境条件	生物多样性	丰富、一般、不丰富
第四层级	生态环境条件	土壤重金属污染状况	绿色、黄色、红色
第五层级	作物熟制	熟制	一年三熟、一年两熟、一年一熟
第六层级	耕地利用现状	耕地二级地类	水田、水浇地、旱地

层级		指标	分级分类
第一层级	自然地理格局	自然区	49个
第二层级	地形条件	坡度	≤2°、2°—6°、6°—15°、15°—25°、>25°
第三层级	土壤条件	土层厚度	≥100 cm、60~100 cm、<60 cm
		土壤质地	壤质、黏质、砂质
		土壤有机质含量	≥20 g/kg、10~20 g/kg、<10 g/kg
		土壤pH	pH 6.5~7.5、pH 5.5~6.5、pH 7.5~8.5、 pH<5.5或pH>8.5
第四层级	生态环境条件	生物多样性	丰富、一般、不丰富
第四层级	生态环境条件	土壤重金属污染状况	绿色、黄色、红色
第五层级	作物熟制	熟制	一年三熟、一年两熟、一年一熟
第六层级	耕地利用现状	耕地二级地类	水田、水浇地、旱地

样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值
7	16.72	40.8	24.08	22	14.83	21.3	6.47	60	15.1	15.7	0.6
37	16.26	31.7	15.44	14	16.52	22.9	6.38	59	15.4	15.9	0.5
35	16.46	30.7	14.24	13	15.45	21.1	5.65	45	18.67	18.9	0.23
31	15.14	28.7	13.56	11	15.75	21.3	5.55	49	15.63	15.4	-0.23
20	15.88	27.9	12.02	15	15.72	21.2	5.48	41	15.72	15.4	-0.32
57	15.69	27.2	11.51	24	15.24	20.5	5.26	44	18.63	17.8	-0.83
17	16.01	26.6	10.59	1	14.49	19.5	5.01	5	17.7	16.8	-0.9
25	15.19	25	9.81	9	17.33	22.3	4.97	12	16.11	15	-1.11
42	15.87	25.4	9.53	30	16.85	21.8	4.95	55	15.94	14.8	-1.14
46	17.54	26.7	9.16	6	16.23	21.1	4.87	34	16.94	15	-1.94
4	15.17	23.9	8.73	54	16.2	19.6	3.4	28	14.61	12.2	-2.41
36	16.23	24.9	8.67	52	15.04	18.3	3.26	50	16.53	13.9	-2.63
10	16.11	24.2	8.09	39	14.62	17.5	2.88	26	15.41	12.3	-3.11
51	17.03	25	7.97	47	17.35	19.7	2.35	16	15.31	12.1	-3.21
32	15.43	23.3	7.87	2	14.42	16.4	1.98	40	15.39	11.5	-3.89
38	14.9	22.7	7.8	18	17.64	19.5	1.86	48	15.93	11.2	-4.73
3	14.46	22.2	7.74	56	16.09	17.6	1.51	58	15.31	10.5	-4.81
8	16.31	23.7	7.39	21	19.17	20.6	1.43	27	14.6	8.46	-6.14
53	16.5	23.8	7.3	19	16.69	17.7	1.01	43	14.49	7.96	-6.53
23	15.28	22.1	6.82	29	16.4	17.3	0.9	33	17.42	10.2	-7.22

样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值
7	16.72	40.8	24.08	22	14.83	21.3	6.47	60	15.1	15.7	0.6
37	16.26	31.7	15.44	14	16.52	22.9	6.38	59	15.4	15.9	0.5
35	16.46	30.7	14.24	13	15.45	21.1	5.65	45	18.67	18.9	0.23
31	15.14	28.7	13.56	11	15.75	21.3	5.55	49	15.63	15.4	-0.23
20	15.88	27.9	12.02	15	15.72	21.2	5.48	41	15.72	15.4	-0.32
57	15.69	27.2	11.51	24	15.24	20.5	5.26	44	18.63	17.8	-0.83
17	16.01	26.6	10.59	1	14.49	19.5	5.01	5	17.7	16.8	-0.9
25	15.19	25	9.81	9	17.33	22.3	4.97	12	16.11	15	-1.11
42	15.87	25.4	9.53	30	16.85	21.8	4.95	55	15.94	14.8	-1.14
46	17.54	26.7	9.16	6	16.23	21.1	4.87	34	16.94	15	-1.94
4	15.17	23.9	8.73	54	16.2	19.6	3.4	28	14.61	12.2	-2.41
36	16.23	24.9	8.67	52	15.04	18.3	3.26	50	16.53	13.9	-2.63
10	16.11	24.2	8.09	39	14.62	17.5	2.88	26	15.41	12.3	-3.11
51	17.03	25	7.97	47	17.35	19.7	2.35	16	15.31	12.1	-3.21
32	15.43	23.3	7.87	2	14.42	16.4	1.98	40	15.39	11.5	-3.89
38	14.9	22.7	7.8	18	17.64	19.5	1.86	48	15.93	11.2	-4.73
3	14.46	22.2	7.74	56	16.09	17.6	1.51	58	15.31	10.5	-4.81
8	16.31	23.7	7.39	21	19.17	20.6	1.43	27	14.6	8.46	-6.14
53	16.5	23.8	7.3	19	16.69	17.7	1.01	43	14.49	7.96	-6.53
23	15.28	22.1	6.82	29	16.4	17.3	0.9	33	17.42	10.2	-7.22

样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值	样点序号	监测前	监测后	变化值
40	8.08	9.35	1.27	21	8.12	8.31	0.19	2	8.11	8.14	0.03
16	8.13	8.89	0.76	4	8.13	8.31	0.18	27	8.1	8.13	0.03
58	8.13	8.89	0.76	22	8.17	8.35	0.18	5	8.01	8.02	0.01
13	8.06	8.74	0.68	34	8.07	8.25	0.18	44	8.14	8.13	-0.01
47	8.07	8.68	0.61	49	8.08	8.26	0.18	54	8.15	8.13	-0.02
53	8.11	8.69	0.58	19	8.06	8.22	0.16	32	8.03	8	-0.03
48	8.08	8.65	0.57	45	8.14	8.29	0.15	15	8.09	8.04	-0.05
43	8.11	8.62	0.51	50	7.99	8.14	0.15	20	8.17	8.12	-0.05
59	8.12	8.59	0.47	60	7.86	8.01	0.15	25	8.19	8.14	-0.05
33	8	8.44	0.44	30	8.11	8.25	0.14	26	8.14	8.07	-0.07
7	8	8.42	0.42	1	8.11	8.24	0.13	57	8.19	8.11	-0.08
17	8.06	8.47	0.41	12	8.14	8.27	0.13	14	8.18	8.06	-0.12
46	8.18	8.58	0.4	3	8.08	8.2	0.12	10	8.07	7.94	-0.13
28	8.14	8.52	0.38	51	8.01	8.13	0.12	36	8.08	7.95	-0.13
37	8.09	8.4	0.31	56	8.18	8.29	0.11	6	8.15	7.98	-0.17
9	7.99	8.29	0.3	38	8.11	8.2	0.09	29	8.14	7.97	-0.17
24	8.07	8.31	0.24	41	8.1	8.16	0.06	42	8.04	7.82	-0.22
11	8.17	8.4	0.23	18	8.13	8.18	0.05	35	8.2	7.8	-0.4
23	8.18	8.41	0.23	39	8.17	8.22	0.05	31	8.17	7.76	-0.41
8	8.06	8.26	0.2	52	8.13	8.17	0.04	55	8.15	7.72	-0.43

基于耕地资源质量分类监测的土壤条件变化对粮食产量的影响——以河南省兰考县为例

Effect of Soil Condition Change on Grain Yield Based on Classification and Monitoring of Cultivated Land Resource Quality: A Case Study of Lankao County in Henan

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序号	年份	小麦总面积/万hm²	小麦总产量/万t	小麦单产/(kg/hm²)	玉米总面积/万hm²	玉米总产量/万t	玉米单产/(kg/hm²)
1	2012年	5.655	31.99	5656.94	3.583	18.51	5166.06
2	2013年	5.689	32.27	5672.35	2.973	15.64	5260.68
3	2014年	5.738	33.30	5803.42	3.122	16.11	5160.15
4	2015年	5.736	34.79	6065.20	3.242	17.04	5256.01
5	2016年	5.772	33.82	5859.32	3.244	16.48	5080.15
6	2017年	5.876	35.26	6000.68	3.766	19.29	5122.15
7	2018年	5.980	34.10	5702.34	3.873	20.81	5373.10
8	2019年	5.933	35.42	5970.00	3.731	19.65	5266.68
9	2020年	5.933	35.72	6020.56	3.741	19.88	5314.09
10	2021年	5.945	36.01	6057.19	3.763	17.15	4557.53

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