Characteristics of Production Measures and Benefits of Wheat After Rice in the Central Area of Jiangsu Province: Investigation and Analysis

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-1120

Abstract

Abstract:

In order to further clarify the wheat production situation in the central area of Jiangsu Province, the survey data about wheat production of rural households were obtained by questionnaires in Xinghua and Gaoyou from 2016 to 2020. The survey showed that the main workforce of farmers in wheat production were between the age of 51 and 60 with junior high school education level. This group urgently needed new agricultural technologies, but their acceptance ability was relatively low. There were significant differences in wheat sowing date, sowing rate and fertilizer application rate taken by different farmers. The farmers were more likely to obtain high yield when wheat was planted from October 26th to November 5th with the sowing rate of 211-240 kg/hm². The average nitrogen application rate taken by farmers was 308 kg/hm² and 281 kg/hm² in Xinghua and Gaoyou, respectively. The wheat yield decreased when nitrogen application rate was higher than 350 kg/hm². Under the combination of sowing date, sowing rate and nitrogen application rate, the average yield of wheat in Xinghua and Gaoyou was 6129.64 kg/hm²and 6788.25 kg/hm², respectively. The yield gap between high and low yield was 2270.36 kg/hm²in Xinghua and 1611.75 kg/hm² in Gaoyou, respectively. The economic benefits of different wheat planting scales were different. When the planting area was 6.67-20 hm², most farmers could get relatively high benefits, only a few farmers had economic loss. When the planting scale was more than 33.33 hm², the proportion of farmers with loss was relatively high, and farmer with benefits had low per unit area reward in wheat planting. In conclusion, farmers with 20 hm²wheat planting scale can obtain higher yield and benefits when the sowing date is from October 26th to November 15th, the sowing rate is 200-240 kg/hm² and nitrogen application rate is 250-300 kg/hm²,the scheme can be promoted in the central area of Jiangsu Province.

Key words: wheat, survey on rural household production, yield gap, wheat production benefit, the central area of Jiangsu Province

CLC Number:

S3-331

FAN Ting, ZHAO Kaimin, LIU Mingmin, YANG Didi, DING Jinfeng, ZHU Min, LI Chunyan, ZHU Xinkai, GUO Wenshan. Characteristics of Production Measures and Benefits of Wheat After Rice in the Central Area of Jiangsu Province: Investigation and Analysis[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2022, 38(32): 155-164.

Figures/Tables 12

References 28

[1]	孔祥智, 庞晓鹏, 张云华. 北方地区小麦生产的投入要素及影响因素实证分析[J]. 中国农村观察, 2004(4):2-7,80.
[2]	方雅冰, 李全新. 金银花农户种植意愿对生产行为的影响路径研究--基于河北省巨鹿县的调查[J]. 四川农业大学学报, 2021, 39(2):267-274.
[3]	王建华, 马玉婷, 刘茁. 农户农产品安全生产意愿的主要影响因素分析[J]. 西北农林科技大学学报:社会科学版, 2015, 15(1):78-85.
[4]	吴连翠, 张震威. 水稻规模种植户持续种植意愿影响因素研究[J]. 中国农业资源与区划, 2021, 42(3):95-102.
[5]	李后建. 农户对循环农业技术采纳意愿的影响因素实证分析[J]. 中国农村观察, 2012(2):28-36,66.
[6]	姜参, 靖飞. 江苏农业技术服务供给和需求现状分析--基于2010年和2011年农户调查数据[J]. 江苏农业科学, 2012, 40(7):18-20.
[7]	徐盼, 诸培新, 张玉娇. 农业生产性服务市场对农户农地流转决策影响--以江苏省海安县水稻种植为例[J]. 土地经济研究, 2019(1):78-94.
[8]	李忠武, 汪小英. 小麦生产技术效率主要影响因素的实证分析[J]. 江苏农业科学, 2019, 47(5):301-306.
[9]	CHEN X P, CUI Z L, FAN M S, et al. Producing more grain with lower environmental costs[J]. Nature: international weekly journal of science, 2014, 514(7523):486-489.
[10]	黄娅. 农作物施肥现状及对策[J]. 现代农业科技, 2021(8):160-161.
[11]	钟鑫. 不同规模农户粮食生产行为及效率的实证研究[D]. 北京: 中国农业科学院, 2016.
[12]	张德元, 宫天辰, 崔宝玉. 小农户家庭禀赋对农业经营技术效率的影响[J]. 西北农林科技大学学报:社会科学版, 2015, 15(5):41-47.
[13]	卢华, 胡浩. 土地细碎化、种植多样化对农业生产利润和效率的影响分析-基于江苏农户的微观调查[J]. 农业技术经济, 2015(7):4-15.
[14]	朱利群, 王珏, 王春杰, 等. 有机肥和化肥配施技术农户采纳意愿影响因素分析--基于苏、浙、皖三省农户调查[J]. 长江流域资源与环境, 2018, 27(3):671-679.
[15]	GUESMI B, SERRA T, FEATHERSTONE A. Technical efficiency of Kansas arable crop farms: a local maximum likelihood approach[J]. Agricultural Economics, 2016, 46(6):703-713. doi: 10.1111/agec.12186 URL
[16]	陈璐. 农户对循环农业技术采纳意愿的影响因素实证分析[J]. 农业工程技术, 2016, 36(32):77.
[17]	牟爱州. 小麦种植大户农业新技术需求意愿影响因素分析--基于河南省790户小麦种植大户的调查数据[J]. 南方农业学报, 2016, 47(4):684-690.
[18]	刘保花, 陈新平, 崔振岭, 等. 三大粮食作物产量潜力与产量差研究进展[J]. 中国生态农业学报, 2015, 23(5):525-534.
[19]	陈健, 李良涛, 宇振荣. 作物产量差研究进展[J]. 中国农学通报, 2008, 24(12):418-423.
[20]	王纯枝, 李良涛, 陈健, 等. 作物产量差研究与展望[J]. 中国生态农业学报, 2009, 17(6):1283-1287.
[21]	陈广锋. 华北平原小农户小麦/玉米高产高效限制因素及优化体系设计研究[D]. 北京: 中国农业大学, 2018.
[22]	黄少辉, 杨云马, 刘克桐, 等. 河北省小麦产量潜力、产量差与效率差分析[J]. 作物杂志, 2018(2):118-122.
[23]	何海萍. 不同播种量对小麦生长与产量的影响[J]. 农业科技与信息, 2018(14):5-6,15.
[24]	马尚宇, 王艳艳, 刘雅男, 等. 播期、播量和施氮量对小麦干物质积累、转运和分配及产量的影响[J]. 中国生态农业学报, 2020, 28(3):1-11.
[25]	郝艳茹, 赵香莲. 不同播种方式和施氮量对小麦生长发育及产量的影响[J]. 基层农技推广, 2017, 5(10):13-14.
[26]	李忠武, 汪小英. 小麦生产技术效率主要影响因素的实证分析[J]. 江苏农业科学, 2019, 47(5):301-306.
[27]	张嘉琪. 江苏地区粮食作物适度规模经营效果评价--基于扬州市和宿迁市362份农户的调查数据[J]. 农业科学研究, 2017, 38(2):31-38.
[28]	郅尚. 河北省农户小麦生产技术效率及影响因素研究[D]. 保定: 河北农业大学, 2021.

播期	产量区段/(kg/hm²)
播期	≤5250	5251~6000	6001~6750	6751~7500	7501~8250	>8250
10月15日—25日	7.89	10.53	60.53	18.42	2.63	0.00
10月26日–11月5日	6.92	8.18	35.22	35.85	13.84	0.00
11月6日–15日	5.45	18.18	34.55	35.15	6.06	0.61
11月16日—25日	6.56	24.59	26.23	31.15	11.48	0.00
11月26日—12月5日	25.00	50.00	25.00	0.00	0.00	0.00

播期	产量区段/(kg/hm²)
播期	≤5250	5251~6000	6001~6750	6751~7500	7501~8250	>8250
10月15日—25日	7.89	10.53	60.53	18.42	2.63	0.00
10月26日–11月5日	6.92	8.18	35.22	35.85	13.84	0.00
11月6日–15日	5.45	18.18	34.55	35.15	6.06	0.61
11月16日—25日	6.56	24.59	26.23	31.15	11.48	0.00
11月26日—12月5日	25.00	50.00	25.00	0.00	0.00	0.00

播期	播量	产量				平均
播期	播量	2016—2017	2017—2018	2018—2019	2019—2020	平均
10月15日—25日	150~180	–	6750	–	–	6750
	181~210	6900	6600	–	–	6750
	211~240	6488	6330	6900	7500	6805
	241~270	–	–	–	–	–
	271~300	6000	–	–	–	6000
	>300	5975	6263	–	–	6119
10月26日—11月5日	150~180	6218	6867	–	7275	6787
	181~210	6362	6635	5963	6822	6446
	211~240	7179	6874	5664	7050	6692
	241~270	6956	5700	6150	6913	6430
	271~300	6113	6750	7050	7446	6840
	>300	5825	4940	6788	7600	6288
11月6日—15日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	6300	6263	5925	7050	6385
	211~240	6065	6294	5850	6979	6297
	241~270	6650	6692	5858	6915	6529
	271~300	5825	7140	6358	7363	6672
	>300	5694	6270	6776	7238	6495
11月16日—25日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	–	–	–	–	–
	211~240	6550	6450	6400	7080	6620
	241~270	–	–	6150	7295	6723
	271~300	5700	5906	5700	8250	6389
	>300	6150	5250	7056	7358	6454
11月26日—12月5日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	–	–	–	–	–
	211~240	5250	5925	–	–	5588
11月26日—12月5日	241~270	–	–	–	–	–
	271~300	–	–	–	–	–
	>300	6000	–	6425	–	6213

播期	播量	产量				平均
播期	播量	2016—2017	2017—2018	2018—2019	2019—2020	平均
10月15日—25日	150~180	–	6750	–	–	6750
	181~210	6900	6600	–	–	6750
	211~240	6488	6330	6900	7500	6805
	241~270	–	–	–	–	–
	271~300	6000	–	–	–	6000
	>300	5975	6263	–	–	6119
10月26日—11月5日	150~180	6218	6867	–	7275	6787
	181~210	6362	6635	5963	6822	6446
	211~240	7179	6874	5664	7050	6692
	241~270	6956	5700	6150	6913	6430
	271~300	6113	6750	7050	7446	6840
	>300	5825	4940	6788	7600	6288
11月6日—15日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	6300	6263	5925	7050	6385
	211~240	6065	6294	5850	6979	6297
	241~270	6650	6692	5858	6915	6529
	271~300	5825	7140	6358	7363	6672
	>300	5694	6270	6776	7238	6495
11月16日—25日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	–	–	–	–	–
	211~240	6550	6450	6400	7080	6620
	241~270	–	–	6150	7295	6723
	271~300	5700	5906	5700	8250	6389
	>300	6150	5250	7056	7358	6454
11月26日—12月5日	150~180	–	–	–	–	–
	181~210	–	–	–	–	–
	211~240	5250	5925	–	–	5588
11月26日—12月5日	241~270	–	–	–	–	–
	271~300	–	–	–	–	–
	>300	6000	–	6425	–	6213

年份	类型	兴化					高邮
年份	类型	均值	标准差	最小值	中位值	最大值	均值	标准差	最小值	中位值	最大值
2016—2017	N	329.56	43.45	229.95	332.25	414.75	276.34	71.95	112.50	262.65	343.50
	P₂O₅	75.00	69.12	56.25	67.50	137.25	116.91	142.91	14.40	101.25	139.50
	K₂O	71.62	15.43	35.70	67.50	137.25	116.91	142.91	56.25	101.25	139.50
2017—2018	N	329.76	43.64	221.55	332.25	414.75	277.13	71.96	175.95	268.80	504.75
	P₂O₅	68.37	12.41	56.25	67.50	96.75	116.91	142.91	56.25	101.25	157.50
	K₂O	71.32	15.17	37.20	67.50	99.15	116.91	142.91	56.25	101.25	157.50
2018—2019	N	236.17	77.42	112.50	250.50	343.50	279.63	45.89	180.75	281.25	401.25
	P₂O₅	98.71	30.13	14.40	112.50	139.50	119.31	29.13	56.25	123.75	177.75
	K₂O	102.53	22.83	56.25	112.50	139.50	120.46	29.29	56.25	123.75	177.75
2019—2020	N	337.64	85.03	189.00	319.88	549.00	291.78	51.90	181.50	285.75	420.00
	P₂O₅	85.26	33.09	67.50	72.00	202.50	106.72	31.47	56.25	101.25	220.50
	K₂O	90.53	32.27	67.50	89.25	202.50	106.97	32.47	56.25	101.25	239.25
2016—2020	N	308.28	62.38	112.50	322.65	549.00	281.22	60.42	112.50	274.50	420.00
	P₂O₅	81.83	36.19	14.40	67.50	202.50	114.96	86.61	14.40	101.25	220.50
	K₂O	84.00	21.42	35.70	74.25	202.50	115.32	86.90	56.25	101.25	239.25