2022, Vol. 59
2. 江西农业大学国土资源与环境学院，南昌 330045;
3. 中国科学院大学, 北京 100049;
4. 中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京 210008
2. College of Land Resources and Environment, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China
东北黑土是世界四大黑土之一[1]，也是我国重要的粮食生产基地，其中玉米和大豆产量分别占全国总产量的36%和50%左右[2]。然而，由于不合理的开发利用，导致黑土出现耕层结构恶化、犁底层变硬上移[3]、有机质含量下降[4]、水土流失加剧[5-7]等土壤退化问题，严重制约了黑土地产能的可持续性。因此，针对黑土退化问题，寻求合理的耕作方式，在不损害当前农田生产力的前提下，保护好利用好黑土地，这对东北黑土地粮食生产以及国家粮食安全保障都具有重要战略意义。
当前，东北平原农业生产中常采用传统耕作、秋翻等浅耕耕作（传统耕作平均15 cm，秋翻小于19 cm）。浅耕因机械整地效率高、能耗小而被广泛使用，但长期单一浅耕会造成亚表层土壤压实，毛细孔隙减少，土壤通气、透水、增温性差[8]；下雨后水分难以下渗，加剧土壤及养分流失。为了减少土壤扰动，防治土壤侵蚀，增加地表覆盖，保护性耕作于二十世纪三十年代被提出，目前已广泛应用于世界各地。以少免耕加秸秆覆盖为核心的保护性耕作能够降低土壤容重，提高土壤孔隙连通性和有机质含量[9-11]，进而增强土壤团聚性和抵御风蚀水蚀的能力[12-13]。干旱区域，少免耕结合秸秆覆盖和作物轮作可有效提高土壤含水量，增加作物产量7.3%左右；但湿润区域会造成作物减产，黏性土壤长期免耕甚至造成土壤僵硬和排水不畅[14]。与免耕相反，深耕通过打破土壤犁底层，降低土壤容重及穿透阻力，促进作物根系下扎以吸收下层土壤水分和养分[15-17]。Schneider等[18]通过meta分析研究表明全球尺度深耕提高作物产量6%左右，若土壤存在明显根系生长限制层，则深耕增产幅度可达20%以上。Schneider等[18]进一步指出对壤质土壤而言，深耕容易造成土壤原始结构坍塌而被二次压实，通常不能疏松土壤；此外，深翻会将养分含量较低的心土层翻至表面，加剧表层土壤贫瘠，甚至导致作物产量下降[19]。由此可见，保护性耕作与深耕均存在一定区域适宜性。
近年来，围绕黑土地退化问题，国内外学者开展了许多保护性耕作与深耕的研究。整体而言，已有报道多为独立位点研究，且不同研究结果间差异较大。Fan等[20]研究发现保护性耕作可以提高黑土地土壤水分入渗率，但陈学文等[21]表明免耕增加了黑土地土壤硬度与容重不利于水分下渗。Lou等[22]发现免耕仅增加黑土地0~10 cm表层土壤有机碳，闫雷等[12]研究表明0~10 cm和10~20 cm土层有机碳均显著提高；而孙冰洁[23]等发现免耕仅提高0~5 cm土壤有机碳，5~10 cm和10~20 cm土层有机碳显著下降。Zhang等[10]和Liu等[24]发现黑土免耕可增产，张晓平等[25]发现连续免耕减产，Chen等[26]则发现免耕在平地减产而坡地增产。可见，东北黑土地区域免耕对土壤性质和作物产量的影响不一致。深耕对东北黑土地土壤物理性质影响的研究结果相对一致，主要是降低容重、紧实度，增加孔隙度，提高水分下渗与储量等[27-30]；但对黑土地土壤有机碳、养分与产量等研究结果变异较大，有机碳和养分含量或增[31-34]或减[35-36]，产量也或高[26，35-39]或低[40-42]。究其原因可能是不同试验地气候、地形、土壤及田间管理等背景不同所导致。但受经费与时间等限制，难以开展大规模联网试验进行区域差异分析。
鉴于此，本研究基于已发表文献数据，利用Meta分析评价东北黑土区保护性耕作与深耕对作物产量的影响，并用随机森林模型分析不同研究区域间气候（气温、降雨、积温、干燥度、湿润指数）、地形（坡度、高程）、土壤（容重、有机碳、全量及速效NPK等）和田间管理（施肥、灌溉、试验年限）等条件下保护性耕作与深耕对作物产量的影响，综合考虑东北黑土区气候、地形、土壤等因素，评估不同耕作方式的区域适宜性。本研究结果以期为东北黑土区保护性耕作与深耕推广应用提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 数据来源与筛选本研究通过ISI Web of Science、Springer、Science Direct、Google Scholar、中国知网、维普和万方等中英文数据库分别输入“保护性耕作（conservation tillage）、少耕（reduce tillage）、免耕（no tillage）、秸秆还田（straw return）、秸秆覆盖（straw mulching）”或“深耕（deep tillage）、深松（subsoiling）、深翻（deep ploughing）、深混（deep mixing）”和“中国东北（north / northeast China）、黑土（Black soil / Mollisols）”等关键词，检索了截止2021年11月11日前中国东北黑土地有关保护性耕作与深耕的已发表中英文献，并对其进行筛选。筛选标准如下：1）试验区域为中国东北黑土区，包括黑龙江、吉林、辽宁三省及赤峰、通辽、呼伦贝尔和兴安等三市一盟；2）试验为田间试验，种植作物为玉米、大豆或小麦；3）试验处理包括保护性耕作（少免耕+秸秆还田）或深耕（深松、深翻、深混，耕深达25 cm及以上）中的一个或多个，要求以传统耕作（旋耕或翻耕，深度 < 17 cm）为对照，除耕作处理外的田间管理一致；4）试验处理描述清晰、背景详细、方法明确。
通过Endnote及人工剔除试验时间、地点、作物类型和试验结果数据相同的文献，保留相同试验地点不同试验年限数据。对符合标准的文献提取试验点位置（experimental location）、年均气温（mean annual temperature，Temp）、年均降雨量（mean annual precipitation，Precip）、年均有效积温（mean accumulated temperature，> 10℃，Accum-temp）、试验年限（Duration）、作物类型（crop type）、初始土壤有机碳（initial SOC）、容重（initial bulk density：BD）、全量氮磷钾（initial TN、TP、TK）、速效氮磷钾（initial available N、P、K）、土壤质地（soil sand、silt、clay content）和化学肥料施用量（amount of fertilizer input for N、P2O5、K2O）等背景信息（数据集1），不同耕作方式（soil tillage）、秸秆还田（straw remove、return、mulching、incorporation）等处理信息，以及不同处理下作物产量（crop yield）、土壤理化性质（包括土壤容重soil bulk density、穿透阻力penetration resistance、有机碳SOC、水分moisture、温度temperature）的平均值（average），标准差（standard deviation，SD）和试验重复次数（replication times，N）等数据（数据集2）。本文数集1和2主要收集于以下参考文献（表 1）。
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表 1 纳入Meta分析的参考文献的基础信息 Table 1 Basic information of articles included in our meta-analysis |
此外，采集了东北黑土地气候、地形与基础土壤信息数据库（数据集3），主要包括东北黑土区多年平均气温数据（mean annual temperature，2006— 2015）、多年平均降雨数据（mean annual precipitation，2005—2015）、多年平均有效积温（mean annual accumulated temperature > 10℃，2006—2015）、多年平均干燥指数（aridity，1990年以来）、多年平均湿润指数（humid-index，1990年以来）、30″分辨率数字高程（Digital Elevation Model，DEM）、坡度（Slope）、土壤容重（soil bulk density，BD）、土壤有机碳（soil organic carbon，SOC）、土壤全氮（soil total nitrogen）、土壤黏粒含量（soil clay content）和土壤pH等数据。其中，气温、降雨、干燥指数和湿润指数数据源自中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心（Resource and Environment Science and Data center：https://www.resdc.cn/Default.aspx）[43]；数字高程和坡度数据下载自中国地理空间数据云（Geospatial Date Cloud：http://www.gscloud.cn/search）；土壤容重、有机碳、全氮、黏粒含量、土壤pH以及东北黑土区耕地空间分布数据由中国科学院南京土壤研究所提供（http://doi.org/10.11666/00073.ver1.db）[44]。以上数据均转为栅格数据文件存储，利用R 4.1.1软件Raster函数包进行数据处理，利用Arcgis 10.7软件进行制图。
1.2 Meta分析Meta分析又称元分析、荟萃分析或整合分析，是一类数学与统计学方法的多层次组织方式，其通过构建效应值（指标）并进行加权整合以总结归纳和量化同类研究的不同研究结果（数据）[45-46]。本研究使用R 3.6.3软件Metafor函数包进行Meta分析，选择反应比的自然对数为效应值（ln R），计算公式为：
| $ \ln R = \ln \left( {\frac{{{X_{\text{t}}}}}{{{{\text{X}}_{\text{c}}}}}} \right){\text{ = }}\ln {X_{\text{t}}} - \ln {X_{\text{c}}} $ | (1) |
式中，ln R为效应值（Effect size）；Xt为处理组数据的平均值，包括保护性耕作或深耕处理下作物产量指标和土壤理化性质指标（土壤容重、穿透阻力、有机碳、水分、温度）；Xc为对照组数据的平均值，包括传统耕作处理下作物产量指标和土壤理化性质指标（数据集2）。采用随机效应模型加权平均效应量（ln RR），计算公式为：
| $ \ln {\text{RR = }}\frac{{\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^k {{{\text{W}}_{ij}}{R_{ij}}} } }}{{\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^k {{{\text{W}}_{ij}}} } }} $ | (2) |
式中，ln RR为平均效应值（Average effect size）；i和j分别为实验组和对照组对应的组号（i = 1、2、3…m =试验组总数，j = 1、2、3…k =对照组总数）；Rij为随机效应模型下第ij组配对试验的反映比；Wij为随机效应模型下第ij组配对试验的权重，权重Wij计算公式如下：
| $ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{W_{ij}} = \frac{1}{{{V_{ij}}}}}\\ {V = \frac{{S_{\rm{t}}^2}}{{{n_{\rm{t}}}X_{\rm{t}}^2}} + \frac{{S_{\rm{c}}^2}}{{{n_{\rm{c}}}X_{\rm{c}}^2}}}\\ {S = \sqrt {\frac{1}{{\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{j = 1}^k {{W_{ij}}} } }}} } \end{array}} \right.$ | (3) |
式中，V为效应值的方差（Variance）；St和Sc分别为实验组和对照组标准差（Standard deviation）；nt和nc分别为实验组和对照组的试验重复次数（Replicates）。
加权平均效应值的ln RR的95%置信区间（95% confidence interval，95%CI）计算公式如下：
| $95 \% \mathrm{CI}=\ln \mathrm{RR} \pm 1.96 \mathrm{~S}$ | (4) |
为便于理解和描述，本文计算得到各指标加权平均效应值（Average effect size）的变化百分比（percent change），计算公式如下：
| $ \text { Percentage change }(\%)=\left(\mathrm{e}^{\mathrm{R}+}-1\right) \times 100 \% $ | (5) |
随机森林（Random-forest）是一种基于机器学习的集成学习算法，可用于线性、非线性及非参数数据的分类和拟合，对异常值和缺失值不敏感，允许来自多源的高维度复杂数据融合，且不易产生过拟合现象[47-49]。该算法通过多棵互相没有关联的决策树组成决策森林以提高单棵分类树或回归树的性能，每棵决策树相当于一组约束条件，多组约束条件被分层组织先后从根应用到树叶。每棵树由原始数据集中的一个样本子集（a bootstrap sample）生成。假定原始数据集S如下：
| $ S = \left\{ {\left( {{X_i},\;{Y_i}} \right),\; = 1,\;2,\; \cdots \cdots ,\;N} \right\} $ | (6) |
其中X是一个M维特征向量，Y是目标向量。
从原始数据集S中，通过自助法（bootstrap）重采样技术有放回的重复随机抽取多个样本组成新样本子集Sk（k = 1，2，…，ntree），其中ntree为决策树的数量，即使用bootstrap进行重抽样的次数。子集Sk的样本数与原始集S相同，在每次抽样过程中原始数据集中约37%的样本不被抽取，称为袋外数据（out of bag，OOB）。
然后，从每个样本子集中随机选择mtry个（mtry < M）特征值，遵循分枝最优准则，递归执行最优分枝选取操作，找到最优分枝节点，终止分裂，生成模型回归树h（x）。所有模型回归树{hi（x），i = 1，2，…，ntree}集合生成最终RF预测模型如下：
| $ {\rm{RF}}(x) = \frac{1}{{{n_{{\rm{tree }}}}}}\sum\limits_{i = 1}^{{n_{{\rm{tree }}}}} {{h_i}} (x) $ | (7) |
此外，利用袋外数据OOB进行RF模型误差和变量重要性评估。其中，预测误差计算如下：
| $ {\text{MS}}{{\text{E}}_{{\text{OOB}}}}{\text{ = }}\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{y_i} - y_i^{{\text{OOB}}}} \right)}^2}} $ | (8) |
式中，MSEOOB为预测模型RF袋外数据OOB的均方误差；yi为OOB数据中因变量实际值，yiOOB为OOB数据预测值。
变量重要性采用“精度平均减少值”即均方差增加值（Increase in Mean Square Error，IncMSE）进行评估，为便于理解，笔者综合预测变量IncMSE计算得到各变量相对重要性（Relative importance，RI）百分比，计算公式如下：
| ${\rm{RI}} = \frac{{{\rm{IncMSE}}}}{{\sum\limits_{i = 1}^M {{\rm{IncMS}}{{\rm{E}}_i}} }} \times 100\% $ | (9) |
本研究中保护性耕与深耕下作物产量影响因素重要性分析和不同区域气候、地形及土壤环境影响下不同耕作措施增产预测RF模型构建流程为：1）以试验点背景信息（数据集1）为输入量，以不同耕作方式下作物产量效应值ln R（详见Meta分析）为预测指标，构建变量重要性分析模型RF1（ntree=1 000，mtry=4），取模型精度平均减少值IncMSE利用式（9）计算变量相对重要性并以玫瑰图展示。2）根据RF1变量重要性排序，结合数据有效性，筛选模型影响较大的变量，删除部分与产量预测无关或冗余的无效指标，简化预测模型提高模型精度。3）根据步骤2筛选结果，结合数据集1被选中的指标，构建作物产量预测模型RF2。4）从原始数据集1中随机选择70%的样本进行建模，利用剩余30%数据的实测值和模型的预测值计算平均绝对误差（mean absolute error，MAE），均方根误差（root mean squared error，RMSE）和相关系数（correlation coefficient，R）进行模型评价，其MAE、RMSE越小，R越接近1，模型预测越精准，评价结果见表 2。5）以东北黑土地气候、地形及基础土壤信息（数据集3）为输入变量，利用模型RF2预测不同地点不同耕作方式下作物产量效应值，根据预测效应值大小划分耕作适宜性区域。本研究采用R 4.1.1软件Party函数包进行Random-forest模型有关运算，并由北京北龙超级云计算有限责任公司提供超级计算机云平台服务与技术支持。
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表 2 基于随机森林模型的作物产量效应值预测精度分析 Table 2 The accuracy analysis based on random-forest model for the effect size of crop yield |
本研究所收集的543组数据显示，当前黑土地保护性耕作与深耕田间实验主要集中分布于三江、松嫩和辽河平原（图 1）。频率分布图表明产量增幅符合正态分布，数据发表性偏倚较小（数据未列出）。总体而言，东北黑土区保护性耕作增产不明显，而深耕增产显著。与传统耕作相比，东北黑土区保护性耕作下玉米增产1.21%（95% CI：–1.0%，3.4%），大豆增产3.25%（–0.07%，6.6%）；深耕下玉米和大豆则分别显著增产12.3%（10.3%，14.3%）和14.5%（11.8%，17.2%）（表 1）。进一步分区域分析，结果显示，在三江、松嫩和辽河平原保护性耕作分别较传统耕作增产2.6%（–2.3%，7.6%）、0.07%（–1.96%，2.1%）和14.6%（12.3%，17.1%），由东北至西南呈增长趋势；而深耕分别较传统耕作增产13.4（10.2%，16.7%）、14.3%（12.1%，16.4%）和7.48（5.1%，9.8%）。从作物增产的角度来看，松嫩平原和三江平原更适宜深耕，而辽河平原则更适宜保护性耕作。
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图 1 东北黑土地保护性耕作与深耕对作物产量的影响 Fig. 1 Effects of conservation tillage(CT) and deep tillage(DT) on crop yield in the Black soil of Northeast China |
根据随机森林模型RF1分析，温度及其相关性因素是影响东北黑土地保护性耕作产量的最重要因素（图 2A），而地形、积温、干燥指数与养分等因素共同影响深耕作物产量（图 2B）。保护性耕作下，多年平均气温、多年平均有效积温（> 10℃）和多年平均干燥指数重要性位列前三，合计贡献占比55%。深耕下，坡度、高程、多年平均有效积温和干燥指数相对重要性合计占比40%。此外，初始土壤有机碳含量是影响保护性耕作产量的第四重要因素。养分因素包括初始土壤养分（全氮、全磷，速效氮）和投入养分（磷肥、钾肥）对深耕下作物产量的作用不可忽视。
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注：Temp：年平均温度；Precip：年均降雨量；Accum.temp：年均有效积温（> 10℃）；Aridity：干燥指数；H.index：湿润指数；Slop：坡度；Dem：高程；TN：土壤全氮含量；TP：土壤全磷含量；TK：土壤全钾含量；a.N：土壤碱解氮含量；a.P：土壤有效磷含量；a.K：土壤速效钾含量；SOC：土壤有机碳含量；BD：土壤容重；N.input：氮肥施用量（N）；P.input：磷肥施用量（P2O5）；K.input：钾肥施用量（K2O）；Clay：土壤黏粒含量；Duration：试验持续时间（a） Note: Temp: annual mean temperature; Precip: annual mean precipitation; Accum.temp: annual mean accumulated temperature(> 10℃); Aridity; H.index: humid index; Slope; Dem: digital elevation model; TN: soil total nitrogen; TP: total phosphorus; TK: total potassium; a.N: available nitrogen; a.P: available phosphorus; a.K: available potassium; SOC: soil organic carbon; BD: soil bulk density; N.input: nitrogenous fertilizer; P.input: phosphate fertilizer; K.input: potash fertilizer; Clay: soil clay content; Duration: the duration of experiments(a) 图 2 东北黑土地保护性耕作与深耕对作物产量影响因素的相对重要性（%） Fig. 2 Relative importance of different influencing factors on crop yield under conservation tillage or deep tillage in the Black soil of Northeast China(%) |
1）气候。年均气温与产量效应值的关系（图 3A）表明，东北黑土区保护性耕作下作物产量随着年均气温的升高显著增加（P < 0.001），年均气温达到3℃时与传统耕作的产量相等，其后反超。进一步分析发现保护性耕作下土壤温度较传统耕作显著下降（图 4A），总体下降7.1%（95% CI：–9.1%，–5.1%）、秸秆覆盖下降7.4%（–9.9%，–4.9%）、秸秆移除下降5.8%（–7.5%，–4.1%）。此外，空间差异显示表层土壤温度降幅较大，时间差异显示播种期土壤温度降幅最大，说明保护性耕作通过降低苗期表层土壤温度而影响作物生长。与保护性耕作不同，深耕对温度响应不敏感（图 3A，图 4A）。
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注：CT：保护性耕作；DT：深耕；（A）：年平均气温；（B）：年平均降雨；（C）：年平均干燥指数；（D）：年平均有效积温（> 10℃）；（E）：坡度；（F）：高程；（G）：土壤黏粒；（H）：土壤初始有机碳；（I）：试验持续年限 Note: CT: conservation tillage; DT: deep tillage; (A): annual mean temperature; (B): annual mean precipitation; (C): annual mean aridity; (D): annual mean accumulated temperature(> 10 ℃); (E): slope; (F): digital elevation model; (G): soil clay content; (H): soil initial organic carbon; (I): the duration of experiments 图 3 作物产量效应值与影响因素的关系 Fig. 3 Relationship between effect size and influencing factors on crop yield |
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注：CT：保护性耕作；DT：深耕；（a/b）括号内数字分别代表保护性耕作和深耕下观察值数量 Note: CT: conservation tillage; DT: deep tillage; (a/b) the numbers in parenthesis denotes the observations of conservation tillage and deep tillage, respectively 图 4 东北黑土地土壤理化性质对保护性耕作与深耕的响应 Fig. 4 Responses of soil properties to conservation tillage or deep tillage in the Black soil of Northeast China |
年均降雨量与产量效应值的关系（图 3B）显示，保护性耕作与深耕下作物产量随年均降雨量增加呈现相反非线性规律，前者先降后增，后者先增后降，但数据离散性较高（P < 0.05）。土壤含水量分析则表明（图 4B），保护性耕作与深耕下土壤含水量均显著增加，较传统耕作分别提高5.1%（4%，6.2%）和4.6%（2.7%，6.6%），且保护性耕作+秸秆覆盖增幅最大（+8%，95% CI：6.6% ~ 9.9%）。此外，与传统耕作相比，深耕主要提高亚表层土壤含水量，而保护性耕作提高播种期土壤含水量。
年均干燥指数和年均有效积温（> 10℃）与产量效应值的关系同年均气温关系高度一致（图 3C和图 3D），均表现为保护性耕作下作物产量随干燥指数或年均有效积温的升高显著增加（P < 0.001），而深耕下作物产量降低。
2）地形。试验地所处坡度与高程和产量效应值之间的关系如图 3E和图 3F所示，保护性耕作与深耕的产量效应值与高程的关系不显著，但受坡度影响较大（P < 0.001）。随坡度增加，保护性耕作下产量效应值呈对数型上升的趋势，而深耕产量则先升高后迅速下降，且坡度较小时深耕产量远高于保护性耕作（坡度介于0 ~ 1°之间时保护性耕作产量效应值为负），当坡度大于~4°时出现保护性耕作增产幅度大于深耕的现象（图 3E）。
3）土壤性质。在初始土壤有机碳含量较低的情况下，保护性耕作与深耕可显著提高作物产量，平均产量较传统耕作增幅超过10%（图 3H）。但是，随着初始土壤有机碳含量的升高，保护性耕作与深耕下作物产量增幅不断下降，其中保护性耕作在土壤初始有机碳含量超过20 g kg–1的情况下，作物产量反而低于传统耕作。
分析保护性耕作与深耕后土壤有机碳含量的变化，结果表明，保护性耕作较传统耕作提高土壤有机碳幅度大（+15%，0.95CI：5.0%~25.2%），远高于深耕下土壤有机碳含量的提高3.7%（1.7%，5.9%）。但是，保护性耕作提高土壤有机碳部位主要集中在土壤表层，深耕则有利于下层土壤有机碳积累（图 4C）。甚至，保护性耕作显著降低20-30 cm土层土壤有机碳含量，降幅达3.8%（–4.8%，–2.8%）。
此外，保护性耕作显著增加了土壤容重和穿透阻力，与之相反，深耕显著降低土壤容重和穿透阻力（图 4C）。这可能导致高土壤黏粒含量下（> 25%），深耕增产效果始终大于保护性耕作（图 3G）。
4）试验年限。东北黑土区保护性耕作与深耕下作物产量随时间的增加变化幅度不大，且缺乏长期试验数据，高斯曲线拟合结果不显著（P > 0.05，图 3I）。
2.3 黑土地保护性耕作与深耕的区域适宜性评价 2.3.1 模型构建与精度分析基于72项已发表田间试验数据（数据集1），综合黑土区气候条件（多年平均气温、降雨、有效积温、干燥指数、湿润指数），地形因子（高程、坡度）和土壤性质（土壤容重、有机碳、全氮、黏粒含量）等因素，构建了保护性耕作与深耕下黑土地作物产量效应值预测模型RF2（过程详见1.2节）。
为分析模型预测精度，随机抽取原始数据集1中70%为训练数据，30%为验证数据，进行检验。结果表明，保护性耕作下作物产量效应值的实测值与预测值回归关系为：y = 1.19x – 0.001 4（其中y代表预测值，x代表实测值，下同），MAE = 0.086，RMSE = 0.115，R = 0.6。此外，深耕下作物产量效应值实测值与预测值关系为：y = 1.3x – 0.033，MAE = 0.083，RMSE = 0.112，R = 0.57。说明，随机森林模型RF2-CT（保护性耕作）和RF2-DT（深耕）具有一定精确性，虽不足以精确预测某一特定田块作物产量，但在区域层面评价不同耕作方式增产/减产效果可接受。
2.3.2 黑土地保护性耕作与深耕适宜性分区以东北黑土区气象、地形、土壤理化等基础信息数据集3作为输入变量，利用随机森林模型RF2预测作物产量效应值。根据产量效应预测值大小，将东北黑土地保护性耕作与深耕区域划分为4个适宜性等级，不适宜区（增产 < 0%）、较适宜区（增产0%~5%）、适宜区（增产5%~10%）和高度适宜区（增产 > 10%），结果见图 5。
总体而言，东北黑土区（东三省+内蒙东四盟）的北部和东部不适宜进行保护性耕作，而中、西和南部适宜。其中，保护性耕作在内蒙古东四盟北部和黑龙江省北部导致作物减产；在黑龙江省南部（或松嫩平原北部）和黑龙江省东部三江平原等区域较传统耕作增产5%~10%，分属保护性耕作一般适宜区域；在辽宁省、吉林省西部以及内蒙古科尔沁沙地等区域较传统耕作增产10%以上，分属保护性耕作高度适宜区，约占黑土区总耕地面积的38%（图 5左）。对于深耕，东北黑土区只存在适宜和高度适宜2种分区，与传统耕作相比，增产幅度介于5%~15%之间。具体而言，深耕高产区域与东北典型黑土分布区域高度重合（三江平原例外），集中分布于辽河平原，松嫩平原和三江平原（图 5右）。此外，深耕在小兴安岭、大兴安岭和长白山沿麓，以及辽西丘陵坡耕地等区域增产效果较弱，但增幅也在5%~10%之间。
3 讨论 3.1 黑土地保护性耕作与深耕对作物产量的影响本研究整合已发表文献数据，利用Meta分析结果显示，东北黑土区总体上表现为保护性耕作增产不明显，而深耕显著增产12%~14%（图 1），这与多位学者对其他区域深耕、保护性耕作的整合分析结果一致[50-54]。
此外，本文对东北进行分区分析，结果表明保护性耕作在三江和松嫩平原未增产，但在辽河平原显著增产，深耕则在三江和松嫩平原区域的增产幅度较高，在辽河平原增产幅度较小（图 1）。这说明，保护性耕作与深耕在东北黑土区存在区域适宜性，这可能与不同地点气候环境、地形起伏和土壤理化性质等影响因素有关[53]，所以下文将分析不同因素对作物产量生长的影响程度及规律，并综合黑土基础信息评价保护性耕作与深耕适宜性。
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注：CT：保护性耕作；DT：深耕；适宜区等级划分：不适宜区（增产 < 0%）、较适宜区（增产0% ~ 5%）、适宜区（增产5% ~ 10%）和高度适宜区（增产 > 10%） Note: CT: conservation tillage; DT: deep tillage; The classification of regional suitability: Unsuitable(yield increases < 0%); Relatively suitable(yield increases 0% ~ 5%), Suitable(yield increases 5% ~ 10%) and Highly suitable(yield increases > 10%) 图 5 东北黑土地保护性耕作与深耕相对产量变化区域分布图 Fig. 5 Map of optimal yield under conservation tillage or deep tillage in the Black soil of Northeast China |
1）气候。本研究表明，环境温度及其协同性指标（有效积温和干燥指数）是影响东北黑土区保护性耕作下作物产量最重要的因素（图 2A），且作物产量随温度升高而显著增加，极端低温区域则出现严重减产（图 3A）。原因解析发现，保护性耕作由于免耕和秸秆覆盖显著降低了土壤温度，尤其是播种时期作物苗床（10 cm土层）土壤温度降低最为剧烈（图 4A）。相关分析进一步表明播种期苗床土壤温度的下降与作物产量的下降存在显著相关性（播种期：R2 = 0.16，P = 0.028，图 6A；10 cm土层：R2 = 0.16，P < 0.001，图 6B）。Zhang等[55]、Li[56]等利用田间定位试验阐明，保护性耕作降低土壤温度导致种子萌芽困难，降低出苗率或延迟出苗时间进而使作物减产。
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图 6 作物产量效应值与保护性耕作或深耕下土壤理化性质效应值的相关关系 Fig. 6 Relationships between effect sizes of crop yield and soil properties under conservation or deep tillage |
干燥指数的影响与温度类似，在湿润（温低）区域深耕增产幅度大于保护性耕，反之在干旱（温高）区域保护性耕作增产幅度大于深耕（图 3C）。究其原因，1）深耕对土壤温度无显著降低（图 4A），致使冷凉湿润区不存在低温出苗困难的障碍[24]；2）深耕显著降低土壤容重（图 4C），提高土壤孔隙度[57]，有利于土壤水分下渗（图 4B），同时地表无秸秆覆盖物便于地表产流，降低了湿润区可能出现的涝渍胁迫；3）干旱区域，保护性耕作由于秸秆覆盖，降低土壤表层水汽压密度，进而降低了土壤水分蒸发，提高了土壤水分含量最终增加了作物产量[58-59]。
2）地形。坡度与高程主要影响土壤水热及泥沙运动与再分布，最终影响作物生长。本研究发现，东北黑土区平坦土地适宜深耕，陡坡耕地适宜保护性耕作，分界坡度为4°（图 3E）。由于收集的数据主要分布在漫川漫岗较平缓地，如图 1所示，该临界坡度值可能被高估，有待进一步探索。但不同坡面保护性耕作与深耕已有诸多研究，Lindstrom等[60]在1990年首次报道了坡地机械耕作导致土壤位移，随后其他学者[61-64]构建了耕作位移与坡度关系模型，刻画了坡度对耕作侵蚀的正向线性影响。此外，坡地耕作后，松软土壤加剧了随降雨产生的地表径流及冲刷量[65]，Lindstrom等[66]在2000年指出美国中北部每年因耕作所导致的土壤流失量超过150 t·（hm2· a）– 1。与之相反，保护性耕作由于免耕和秸秆覆盖，有利于降低地表产流产沙量[67]，减少坡耕地水土及养分流失量[68-69]，从而适宜于陡坡耕地。
3）土壤性质。本研究随机森林模型变量重要性分析表明，东北黑土地初始土壤理化性质（土壤容重、全量及速效养分含量）不是作物生长的限制性因子（图 2）。可见，作为世界四大黑土地之一，东北黑土地当前肥力尚佳[70-71]，足以支撑玉米、大豆等作物生长。然而，我们的研究也发现，在初始土壤有机碳相对较低的黑土地实施保护性耕作与深耕，均能显著提高作物产量（图 3H），说明部分瘠薄的黑土地依旧存在产能提升的空间。并且发现，保护性耕作与深耕配合秸秆还田可有效提高土壤有机碳含量（图 4C），该有机碳含量的增加与作物产量呈显著正相关关系（保护性耕作R2 = 0.36，P = 0.04，图 6C；深耕R2 = 0.09，P = 0.008，图 6E）。因此，作物秸秆配合适宜耕作方式进行还田可作为黑土地保护与利用有效措施之一。
3.3 黑土地保护性耕作与深耕区域适宜性本研究综合上述气候、地形、土壤性质等影响因素，利用随机森林模型评估保护性耕作与深耕的区域适宜性，将结果与气候分区图[72-74]进行比对，发现保护性耕作适宜东北温度较高、干旱的区域，而深耕在低温冷凉湿润区域也可以增产（图 5）。Pittelkow等[14]在2015年整合63个国家5 463组产量数据也发现相同规律，全球尺度下免耕+秸秆覆盖+轮作显著提高干旱地区作物产量7.3%，反之湿润地区保护性耕作减产严重，最大减产达到10%。
此外，本研究参比东北黑土区土壤侵蚀空间分布图[75]发现，保护性耕作适宜于松嫩平原南部、辽西平原、内蒙古科尔沁等强烈风蚀区域，而深耕主要适宜于辽河平原、松嫩平原与三江等平原内部平坦、低洼或水蚀区域（图 5、图 1）。前者，保护性耕作显著降低土壤风蚀的原因与机理已有较多报道[76-79]，一方面地表覆盖对减小风蚀的作用最大，另一方面免耕未扰动土壤避免了土体破碎，阻止了土壤颗粒在近地表运动的可能性。但关于湿润区深耕增产效应研究还较少，这也说明了东北黑土地水蚀区域实施保护性耕作扣押过多水分可能会加剧局部渍涝导致产量下降[80]，反之适当深耕[78]，利用土壤大孔隙等快速入渗通道将多余水分疏导引流，可能是更佳的减少涝渍胁迫的方式之一。因此，本研究结果为东北黑土地以保护性耕作为核心的“梨树模式”和以深耕深还构建肥沃耕层为核心的“龙江模式”的适宜性分区提供了科学依据[81-82]。
然而，本研究仅从作物产量效应值这一角度考虑深耕与保护性耕作的适宜性，有待进一步量化不同耕作方式抵御风蚀水蚀或增加/降低投入成本等生态及经济效益相关的影响。
4 结论本论文基于Meta分析，评价了东北黑土区保护性耕作与深耕的增产效应及其影响因素的重要性。与传统耕作相比，保护性耕作增产不明显，而深耕增产显著。区域分析表明前者仅在辽河平原显著增产14.6%，而后者在三江、松嫩和辽河平原均增产10%以上。多年平均气温、有效积温和干燥指数是保护性耕作影响作物产量的最重要因素，而坡度则是深耕影响作物产量的最重要因素。随机森林模型评估显示，在东北黑土地的北部地区保护性耕作导致作物减产，而在松嫩平原南部、辽河平原西部与内蒙古科尔沁沙地等风蚀、干旱的区域适宜开展保护性耕作；与之不同，深耕在整个东北黑土区不存在减产区域，特别在湿润、冷凉、低洼等区域增产效果更佳。
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