文章亮点
1
长期秸秆还田可显著提高中国粮食作物的平均产量与产量稳定性。
2
在秸秆还田条件下，当氮肥施用量为 150–300 kg/ha 时，产量稳定性显著提升。
3
秸秆还田可增加土壤有机碳（SOC）和全氮含量，增强土壤碳汇能力并改善养分供给。
4
SOC 的时间稳定性在初期下降，但随着还田年限延长逐渐提高。
文章摘要
01
研究背景
在全球气候变化加剧、极端天气频发的背景下，粮食安全已成为国际社会与中国面临的核心挑战。虽然化肥、灌溉等高投入措施显著提升了粮食产量，但也带来环境压力和成本增加，威胁农业系统的长期生产力与稳定性。因此，提升粮食产量的同时保障产量稳定性（yield stability）逐渐成为可持续农业的重要目标。作为农业生产中最丰富的生物质资源之一，农作物秸秆约占全球产量的三分之一，中国年产生量约10 亿吨，其中47%已还田。秸秆还田被认为是改善土壤结构、提升保水保肥能力、增加土壤有机碳（SOC）并增强系统抗逆性的关键措施。然而，现有研究和既往的元分析主要关注秸秆还田对平均产量（mean yield）的提升作用，而对其是否能够通过增强SOC、促进养分循环而改善作物产量稳定性仍缺乏系统量化评估。此外，不同作物类型、秸秆处理方式（粉碎、还田深度）、施肥水平及土壤条件均可能调节秸秆还田的长期效应。因此，有必要通过综合多地区长期实地试验数据，系统量化秸秆还田对作物平均产量、产量稳定性及SOC动态的影响，以为粮食安全和土壤碳汇管理提供科学依据。
02
研究方案
本研究基于系统综述与严格筛选标准，从 Web of Science 和 CNKI 收集覆盖中国不同地区的长期秸秆还田实地试验数据。研究仅纳入**≥4 年**、具有同期对照（不还田）的田间实验，最终构建包含 68 篇文献、193 个多年观测（MYO）、1562 组比较的数据库。研究首先提取作物产量、SOC、土壤养分、秸秆还田方式（粉碎与否、还田位置）、秸秆施用量、施肥量及还田年限等信息，并利用 GETDATA 软件对图示数据进行数值化。
为量化秸秆还田对平均产量与产量稳定性的影响，研究采用生态学常用的 log response ratio（lnRR） 作为效应量，其中产量稳定性以“均值/标准差”表示的时间稳定性（temporal stability）。同时计算最终 SOC、多年平均 SOC 及 SOC 时间稳定性对应的效应量与方差。为消除不同研究间采样误差，采用基于方差的加权模型进行随机效应元分析，并通过自助法（bootstrap，9999 次）获得 95% 置信区间，同时使用 fail-safe N 检测发表偏倚。
此外，研究利用随机森林模型（Random Forest）评估秸秆数量、施肥量、SOC 变化、作物类型与还田方式等因素对产量提升及稳定性的相对贡献。最后通过线性与非线性拟合分析秸秆施用量及还田年限与SOC和产量稳定性的响应关系，从而全面解析长期秸秆还田的效应机制。
图 1. 实验研究的地理分布。图中不同颜色表示长期秸秆还田试验中种植的不同作物类型。
03
研究结果
本研究通过对全国 68 项长期（≥4 年）实地试验的元分析，系统量化了秸秆还田对粮食产量、产量稳定性及 SOC 的综合影响。结果显示，长期秸秆还田显著提高平均产量 6.78%，其中小麦、水稻和玉米均表现为显著增产，且粉碎还田、耕层混埋或深翻埋置的增产效果最为突出。适量秸秆（约 9 t·ha⁻¹）可获得最优增产效应，过量还田则因 C/N 失衡和微生物竞争增强而导致产量下降。在产量稳定性方面，长期秸秆还田整体提升 4.38%，并在小麦和大豆中表现最显著。粉碎秸秆及深翻还田均显著提高稳定性，而覆盖（mulching）处理对稳定性的改善有限。产量稳定性呈现随秸秆投入量“先升后降”的趋势，其最优关键阈值约为 7 t·ha⁻¹。在施肥条件中，150–300 kg N·ha⁻¹ 最有利于稳定性提升。SOC 部分，秸秆还田显著提高最终 SOC（+14.7%）与多年平均 SOC（+12.2%），但降低 SOC 的时间稳定性（−43.5%），反映 SOC 在累积阶段存在较强年际波动。SOC 随还田量线性上升，4–12 年为快速累积期，12 年后趋于饱和。随机森林模型表明，SOC 提升是驱动增产与稳产的最重要因素，其贡献超过作物类型、还田方式和施肥水平。
图 2. 秸秆还田与否对平均产量和产量稳定性的影响。
(a) 不同作物及总体条件下，秸秆还田相对于不还田的平均产量对数响应比；
(b) 粉碎与否及不同还田位置下的平均产量对数响应比；
(c) 不同作物及总体条件下，秸秆还田相对于不还田的产量稳定性对数响应比；
(d) 粉碎与否及不同还田位置下的产量稳定性对数响应比（仅包含不少于 5 个多年观测的结果）。括号中的数字表示多年观测（MYO）的数量。图中数值为均值效应量及其 95% 自助法置信区间。
图 3. 氮、磷、钾施用量对秸秆还田与不还田条件下产量及产量稳定性的影响。
(a) 不同 N、P、K 施肥水平下平均产量对数响应比；
(b) 不同 N、P、K 施肥水平下产量稳定性对数响应比。括号内数字表示多年观测（MYO）的数量。
(c) 秸秆施用量与平均产量响应比的关系；
(d) 秸秆施用量与产量稳定性响应比的关系。未报告具体施肥量的研究被排除。图中每个点代表一个 MYO。p < 0.05 表示 t 检验结果显著。
图 4. 秸秆还田及不同还田位置对最终 SOC、平均 SOC 以及 SOC 时间稳定性的影响。
(a) 最终土壤有机碳（SOC）的对数响应比；
(b) 多年平均 SOC 的对数响应比；
(c) SOC 时间稳定性的对数响应比。以上结果均比较秸秆还田与不还田处理，以及不同还田位置（总体与分组）。括号中的数字表示多年观测（MYO）的数量。还田位置的研究中若样本量 n < 5 则被排除。图中数值为均值效应量及其 95% 自助法置信区间。
图 5. 秸秆施用量与最终土壤有机碳（SOC）比值（a）及 SOC 时间稳定性比值（b）的关系；以及秸秆还田年限与最终 SOC 比值（c）及 SOC 时间稳定性比值（d）的关系。图中每个点代表一个多年观测（MYO）。p < 0.05 表示 t 检验结果显著，p > 0.05 表示不显著。
图 6. 随机森林模型中影响平均产量比值和产量稳定性比值的特征因子重要性排序。
其中 Mean decrease Gini 表示各特征在随机森林模型中对降低节点不纯度的贡献，用以衡量该特征因子的相对重要性。
04
研究意义
本研究首次从全国尺度、多年序列系统揭示秸秆还田对“稳产”而非仅“增产”的关键作用，为应对气候变化背景下农业抗风险能力不足的问题提供了新证据。研究明确了秸秆量、还田方式、施肥水平的最优组合以及 SOC 的核心调节机制，弥补了既往研究仅关注平均产量、忽略产量稳定性的不足。通过阐明 SOC 增强、土壤养分改善与作物稳定性提升之间的耦合关系，本研究为中国农田生态系统实现高产、稳产和固碳三重目标提供了可操作的管理策略。其政策意义在于推动精准秸秆管理、减少化肥依赖、促进碳汇农业建设，同时提升粮食安全的韧性与可持续性。
原文链接
https://www./science/article/pii/S037842902500440X