在基于牧场的奶牛场中，从多个层面评估氮的平衡和利用效率，以及这对氮管理和政策制定的影响

《Agricultural Systems》：Assessing nitrogen balance and use efficiency across multiple scales on pasture based dairy farms and implications for nitrogen management and policy

　　菲利普·M·墨菲 | 保罗·N·C·墨菲 | 大卫·P·沃尔
蒂格阿斯克（Teagasc），环境研究中心，约翰斯敦城堡，韦克斯福德，爱尔兰

**摘要**
**背景**
以牧草为基础的农业与显著的氮（N）失衡有关，大部分农业环境中的氮是在田间尺度上进行管理和流失的——这突显了在这一尺度上评估氮使用指标的重要性。然而，关于田间尺度氮管理指标的数据仍然有限。

**目标**
本研究旨在通过确定田间尺度上的草地管理和环境因素对氮使用指标（氮平衡和氮利用效率）的影响，来描述不同尺度上氮的分布情况。结合以商业农场为实验单元的多尺度方法，预期能够为氮源管理问题提供独特的视角，相比研究地块或小型农场的规模具有优势。

**方法**
选取了爱尔兰东部和东南部的15个专业奶牛场，这些农场代表了高养分需求的牧草为基础的奶牛系统。根据欧盟统计局（Eurostat）的标准方法计算了农场尺度的氮平衡和氮利用效率。田间尺度的氮平衡采用了一种改进的土壤表面平衡方法。自然环境中的氮添加和三叶草贡献的氮在计算中被排除在外，同时环境损失也被排除在外。计算了一个田间权重因子，用于分配农场尺度的氮变量。根据草地管理和牲畜类型划分了农场“子区域”，以帮助描述农场内部氮平衡的分布情况。在农场尺度上，评估了土壤排水等级和农场放养密度作为影响因素。在田间尺度上，评估了坡度、土壤排水等级、土壤肥力、草种组成、草地利用策略以及重新播种间隔（草地年龄）。

**结果与结论**
农场尺度与田间尺度之间的氮指标存在显著差异（p < 0.05）。农场尺度的氮平衡平均值更高，变异系数（CV）更低（13%），范围为144至227公斤/公顷，而田间尺度的氮平衡平均值较低，变异系数（CV）更高（33%），范围为60至247公斤/公顷。对于氮利用效率（NUE），农场尺度的平均值更低，范围更小（16%至33%），而田间尺度的氮利用效率通常较高，范围较宽（32%至88%）。农场内部不同子区域之间的氮平衡和氮利用效率也存在显著差异（p < 0.001），表明农场内部的变异性是氮使用和管理的重要因素。饲养哺乳动物的奶牛场的氮平衡显著高于青贮饲料田（p < 0.05），但与饲养非哺乳动物的非奶牛场的氮平衡没有显著差异。非奶牛场的氮平衡显著高于青贮饲料田（p < 0.05）。奶牛场、非奶牛场和青贮饲料田的氮平衡分别为149公斤/公顷、139公斤/公顷和82公斤/公顷。各子区域之间的氮利用效率也存在显著差异（p < 0.05）。青贮饲料田的氮利用效率最高（71%），而奶牛场和非奶牛场分别为54%和37%。

**意义**
研究表明，尺度是一个重要因素，但在这些商业农场中，可控的草地管理因素（如土壤肥力、草种、利用策略、草地年龄）对氮平衡和氮利用效率没有统计学上的显著影响。然而，草地管理因素确实对氮平衡和氮利用效率产生了类似的影响，这与研究地块、小型农场和其他商业农场的研究结果一致。通过划分空间差异，我们发现奶牛场的氮平衡平均最高，表明这部分农场的氮盈余最高。非奶牛场与奶牛场之间没有显著差异，表明这部分农场的总氮负荷相似。我们认为多尺度方法很有用，因为它能够提供关于农场内部氮分布的见解。尽管需要长期数据，但本研究的结果表明，应将氮管理的重点至少放在子区域层面，理想情况下应放在田间尺度层面。

1. **引言**
以牧草为基础的农业可能与显著的养分失衡有关，尤其是氮（Klages等人，2020年；Bouwman等人，2013年；Cameron等人，2013年）。奶牛场通常是欧洲养分需求最高的牧草为基础的系统（Hennessy等人，2020年；Tamminga，2003年）。这主要是由于高放养密度，进而影响到肥料和饲料的需求——这些可以被视为“可控”的管理因素。然而，也有一些“不可控”的环境变量会导致奶牛系统中的氮流失。可以说，通过减少氮的来源负荷，所有因素都是“可控”的。然而，就生产而言，这些系统需要大量氮的投入，以便生产牛奶和肉类等食品，同时实现较低的氮盈余对于减少总体潜在的环境损失非常重要。氮盈余可以通过多种过程从农场系统流失到更广泛的环境中：大气排放（反硝化作用、氨挥发）、地表水和地下水损失（地表径流、硝酸盐淋溶）以及暂时固定在有机物质中（生物质、土壤有机质）（Mellander等人，2018年；Jarvis，2000年）。氮过剩是一个环境压力，其影响取决于其数量，但土壤类型/景观特征和天气/气候模式是氮进入敏感受体（如地下水或地表水（溪流、河流、河口）的主要驱动因素（Huebsch等人，2013年；Fenton等人，2011年）。为了减轻氮流失的环境影响，农民和顾问需要详细的信息系统和方法来追踪和管理氮平衡并减少氮过剩。

氮平衡（作为肥料的氮进口减去作为牛奶、肉类和作物的氮出口）和氮利用效率（出口占进口的比例）是研究人员和政策制定者常用的两个农业环境指标，用于监测养分负荷（平衡）和资源利用效率（EEA，2018年；Thomas等人，2020年；de Klein等人，2017年）。这些指标在空间上具有灵活性，即可以在多个尺度上使用（Oenema等人，2003年；Cherry等人，2012年）。在农场尺度上，它们被用于农业监测和评估项目（Buckley和Donnellan，2020年；EEA，2018年；Aarons等人，2023年），预测养分管理变化的影响（Cherry等人，2012年；Oenema等人，2009年），以及政策制定（Klages等人，2020年；Reinhard和Linderhof，2015年；Scoones和Toulmin，1998年）。在田间尺度上，填充这些氮使用指标需要更详细和复杂的数据来源，因此使用较少。例如，田间尺度的粪肥施用（施用量和氮含量的变化）和饲料营养数据（浓缩饲料和保存草料中的氮含量）难以一致和准确地进行捕捉（Berlingeri等人，2021年；Cherry等人，2012年）。然而，大部分农业环境中的氮是在田间尺度上进行管理和流失的——这突显了在这一尺度上评估这些指标的潜在重要性。最终，可以预期农场尺度上的氮使用指标将受到实际田间管理的影响。然而，关于田间尺度的氮管理和可持续性指标的数据通常不包括在氮使用研究中（Buckley等人，2016年；Einarsson等人，2018年；Mihailescu等人，2014年）。直到最近（Berlingeri等人，2021年；Cherry等人，2012年；Gibbons等人，2014年），研究通常不会同时观察多个尺度上的指标。相反，研究往往将农场系统中的所有田地归为同一同质单元，例如“牧草”，未能区分可能影响田间氮使用和氮流失的不同管理“子区域”或环境条件（Aarons等人，2015年）。在以牧草为基础的奶牛场系统中，不同田地在放养密度、肥料施用率和刈割次数等方面可能存在很大差异（Ramírez和Reheul，2010年；Cahill等人，2023年）。此外，一些研究不能完全代表商业规模的农场情景（Ryan等人，2012年；Leip等人，2011年），并且依赖于从小尺度扩大信息，这可能会引入数据的显著不确定性（Oenema等人，2003年；van Leeuwen等人，2019年）。因此，根据所选的方法论和系统边界，解释氮使用指标可能会受到限制（Klages等人，2020年）。

农场会计数据网络（EC，2023年）和欧盟农业环境指标报告（EEA，2018年）通过标准化方法提高了数据的质量，试图解决数据中的不确定性风险，但向政策制定者报告这些信息的尺度往往与实际操作尺度不匹配。几项欧盟政策旨在减少氮向水道的流失。最新的《欧洲绿色协议》和《从农场到餐桌战略》旨在减少过度施肥，降低农场中的养分失衡，以推动欧洲大陆和成员国向更可持续的食品系统转型（EC，2019年）。在这些最新政策之前，根据《硝酸盐指令》（指令91/676/EEC）（EEC，1991年）和《水框架指令》（指令2000/60/EC）（EEA，2000年），优化肥料使用和减少环境损失一直是欧洲农业的目标，这两个指令主要针对农业中的硝酸盐流失。《绿色协议》的目标是到2030年减少20%的肥料使用量和50%的养分流失——同时保持足够的土壤肥力水平以满足食品生产需求（EC，2019年）。这一目标预计将通过综合养分管理行动计划实现（EC，2019年）。如果欧盟政策的实施和报告继续仅依赖于农场尺度信息（即排除田间尺度数据），那么在以牧草为基础的农场中实现适当的目标的机会可能会丧失。众所周知，在整个农场范围内实施统一的减少目标可能无法实现最高的养分利用效率（Tzilivakis，2020年；Klages等人，2020年）。关于农场内部氮管理的空间信息可能提供了确定量化和管理氮过剩的最适当尺度或尺度们的机会。

因此，本研究的目的是通过观察尺度（农场与田间和子区域）、环境因素和管理因素对牧草为基础的农场两个关键氮使用和过剩指标（氮平衡和氮利用效率）的影响，来确定氮使用和氮空间分布的主要驱动因素。本研究的目标是比较不同尺度上影响氮平衡和氮利用效率的变量，以：
i) 描述农场、田间和子区域尺度之间氮使用指标的空间差异；
ii) 研究田间尺度环境因素（不可控因素）和草地管理因素（可控因素）如何影响高氮利用效率和低氮过剩的实现。

我们假设农场尺度与田间尺度之间的氮使用指标（氮平衡和氮利用效率）存在差异，这些指标的驱动因素主要是可控的田间管理因素，而非不可控的环境因素。例如，被选中的七位农民此前已经参与了爱尔兰农业流域计划（ACP）（Jordan和Shortle，2013年；Jordan和Shortle，2017年），该计划分析了硝酸盐行动计划（NAP）措施的影响。这些农民在详细记录管理方面具有丰富的经验。有十五个奶牛场全面参与了研究（提供了足够的数据以完成整个分析过程）。研究中的所有参与者都是根据CSO（2020年的定义）指定的专业奶牛场，这些奶牛场的奶牛产生的农业产值占比超过75%。

图表1显示了爱尔兰南部和东南部选定奶牛场的分布情况。

在2015至2017年的三年研究期间，各个农场的特征总结如下：平均总可用农业面积（TUAA）为68.7公顷（包括草地和耕地面积），平均草地面积为63.6公顷，平均耕地面积为5.0公顷。耕地是指每年或轮作种植作物（如谷物）的区域。为了使研究更专注于草地氮素管理，数据中未包含关于耕地的数据（如化肥投入和作物产量）。其中六个农场拥有耕地，在此数据中包含耕地面积，以便准确计算农场总面积、放牧密度（LU公顷?1）和有机氮施用率（千克有机氮/公顷）。这一TUAA数值与2017年爱尔兰奶牛场的全国平均水平（56.0公顷）相当（Dillon等人，2018年）。平均放牧密度为2.3 LU公顷?1（1个畜牧单位相当于年产3000千克牛奶的成年奶牛——根据Eurostat数据，2023年）。这一数值高于之前三年（2012至2014年）的全国平均水平（1.75 LU公顷?1，Teagasc NFS，多年份数据）。平均牛奶固形物产量（脂肪加蛋白质）为806千克/公顷，高于2012至2014年的全国平均水平（649千克/公顷）。这些农场进口的浓缩饲料（以颗粒形式批量购买）的数量低于全国平均水平（926千克/牛），为847千克/牛（Teagasc NFS，多年份数据）。

农场的放牧密度是根据全年牧畜排泄的有机氮总量（千克）除以农场面积计算得出的。每年每公顷的有机氮量是一个指标，用于判断该农场的放牧密度是否超出了欧盟规定的170千克/公顷的限制（EEC，1991年）。根据当时的NAP法规（EU GAP，2017年，S.I. No. 605/2017），本研究中的奶牛每年平均排泄有机氮量为85千克。研究中的十五个农场中有八个的有机氮施用率超过了170千克/公顷的限制，因此符合硝酸盐指令中的豁免条件。豁免条件是一种政策例外，允许在氮素敏感区域内的农场超出170千克/公顷的标准限制，最多可达到250千克/公顷。在研究期间，有两个农场超过了豁免阈值，一个农场降至豁免标准以下，四个农场仍保持非豁免状态。为满足法律规定的放牧密度要求，有四个农场在2015年、2016年或两者期间出口了有机肥料。

表1总结了2015至2017年间十五个奶牛场的平均草地面积、耕地面积、年降水量、年平均气温、总可用农业面积放牧密度、牛奶固形物产量、每头奶牛的浓缩饲料消耗量以及土壤质地类别等指标。

**农场数据**
| 农场编号 | 草地面积（公顷） | 降水量（毫米/年） | 年平均气温（°C） | 土壤质地类别 | 放牧密度（LU公顷?1） | 每头奶牛浓缩饲料消耗量（千克） | 每公顷有机氮量（千克） |
|--------|------------|-------------|-------------|------------|-------------------|-----------------|-------------------|
| 1 | 163.8 | 100 | 0.0 | 沙质壤土 | 2.5 | 82 | 82 |
| 2 | 100 | 10.2 | 0.2 | 沙质壤土 | 2.5 | 98 | 77 |
| 3 | 136 | 67 | 2.3 | 沙质壤土 | 2.5 | 84 | 75 |
| 4 | 129 | 66 | 2.3 | 沙质壤土 | 2.5 | 96 | 66 |
| 5 | 108 | 66 | 2.2 | 沙质壤土 | 2.3 | 84 | 73 |
| 6 | 191 | 63 | 2.5 | 黏质壤土 | 2.6 | 85 | 86 |
| 7 | 116 | 63 | 2.2 | 黏质壤土 | 2.1 | 91 | 79 |
| 8 | 175 | 73 | 2.0 | 黏质壤土 | 2.0 | 79 | 89 |
| 9 | 185 | 90 | 4.6 | 沙质壤土 | 2.5 | 90 | 84 |
| 10 | 108 | 98 | 2.5 | 黏质壤土 | 2.3 | 88 | 90 |
| 11 | 151 | 90 | 2.0 | 黏质壤土 | 2.7 | 108 |
| 12 | 175 | 84 | 2.5 | 黏质壤土 | 2.3 | 103 |
| 13 | 103 | 98 | 2.2 | 黏质壤土 | 2.1 | 103 |
| 14 | 103 | 98 | 2.1 | 黏质壤土 | 2.7 | 103 |
| 15 | 107 | 102 | 2.0 | 沙质壤土 | 2.0 | 175 |

**注：**
- 表格中的数据包括了整个研究期间的平均值和标准偏差。
- *标有*的数值表示为了满足有机氮施用率的法律规定，农场通过出口有机肥料来调整了实际氮含量。
- 农场土壤类型和质地类别是根据1:150,000比例的爱尔兰土壤信息调查国家地图（Creamer等人，2014年）确定的。
- 十个农场位于排水良好的土壤上（沙质壤土），三个农场位于排水中等良好的土壤上（黏质壤土），两个农场位于排水不良的土壤上（黏质土壤）。
- 气象数据（降水量和年平均气温）来自各农场最近的气象站（Met éireann，2026年）。
- 农民首次接触时间为2014年12月。农场和田间的氮使用数据是在三个牧草生长季节（2015年、2016年和2017年）每季度收集的。

**氮平衡和使用效率变量**
共有7个潜在的氮输入变量（如大气沉降、豆科植物固氮、垫料、浓缩饲料、饲料作物（玉米和甜菜）、无机氮）和4个潜在的氮输出变量（如牛奶、肉类（作为销售的动物）、农作物收割、有机肥料），这些变量可以测量、监测或估算以计算氮平衡。然而，精确测量每个变量存在很大困难（Klages等人，2020年），因此本研究采用欧洲成员国的标准方法来捕捉农场主要可控的氮变量。农场规模的氮平衡（NBAL）和氮使用效率（NUE）是基于Eurostat的方法计算的（Kremer，2013年），该方法考虑了主要氮变量：无机肥料和浓缩饲料作为输入，牛奶、肉类和有机肥料作为输出。通过购买的青贮饲料、秸秆和干草等输入的氮变量未纳入计算，因为这些通常没有在农场记录或记录的数量较少。秸秆中的氮含量已包含在农场有机肥料的标准化值中（Wall和Plunkett，2020年）。

**田间氮平衡方法**
田间氮平衡考虑的是农场范围内的单个田块。在田间层面，主要氮变量包括无机肥料、农场内收集的有机肥料、作为输入的浓缩饲料，以及作为输出的牛奶、肉类和青贮饲料。对浓缩饲料、牛奶和肉类变量应用了加权因子。这些变量的描述、记录程序和操作调整详见表2。最终，农场规模的氮平衡将反映通过无机肥料和浓缩饲料输入的氮、出售的牛奶和肉类中的氮，以及出口的有机肥料中的氮。

表2中列出了用于计算氮平衡和氮使用效率的每个氮变量的名称、描述和记录方法：

| 变量ID | 记录方法/数据收集方式 |
|------------|------------------------------------------------------|
| 无机肥料 | 代表通过农场大门输入并应用于田间各个田块的合成肥料中的氮。农场规模的无机肥料使用情况由参与者在每年年底通过采购收据记录。田间规模的无机肥料使用情况（施用时间、用量、形式）由农民在记录软件中或手写笔记中记录，并通过对比田间结果和年度肥料购买量进行验证。 |
| 浓缩饲料 | 代表进口动物饲料（即颗粒形式的浓缩饲料）中的氮含量。氮含量基于其蛋白质含量（假设为16%）和总购买量计算。总购买量由参与者每年通过采购收据记录。田间规模的浓缩饲料氮输入量通过田间加权因子分配到各个田块。由于所有参与农场的动物饲养期为16周（根据《良好农业实践保护水质条例》（Zone A – S.I. No. 378/2006，EC GAP，2006年），因此仅计算该16周内的氮含量。如果动物在饲养期间摄入了浓缩饲料，其氮含量将计入收集在地下储罐中的有机肥料中。这种方法旨在避免在同一16周期内对浓缩饲料中的氮进行重复计算。 |
| 有机肥料 | 代表在饲养期间收集在地下或地上储罐中的动物排泄物中的氮，然后通过机械施用于田间各个田块。有机肥料记录为农家肥料、浆液或污浊水，并根据其形式分配氮含量（根据Wall和Plunkett，2020年的标准化值）。氮含量还根据季节（春季或夏季）进行调整。有机肥料施用数据（施用方式、施用时间、施用设备）由参与者每年在记录软件或手写笔记中记录。农场外出口的有机肥料仅在农场规模上统计。 |
| 出售牛奶 | 代表从农场出售的牛奶中的氮含量。根据每年出售的牛奶总量（升）和平均牛奶蛋白质含量（%）计算。牛奶销售数据和蛋白质含量数据由农民通过爱尔兰养牛协会（ICBF）数据库（ICBF，2024年）和奶农合作社收集。田间规模的牛奶总氮量通过田间加权因子分配到各个田块。 |
| 出售的动物 | 代表从农场出售的动物中的氮含量。根据每年通过ICBF数据库收集的动物数量和个体重量（千克）计算。使用McDonald等人（2010年）提供的标准化氮含量值（0.024千克/千克）。田间规模的动物总氮量通过田间加权因子分配到各个田块。注意：在本研究中，出售的动物中的氮和肉类中的氮可以互换使用。 |
| 草地生产 | 包括农场内放牧的草和青贮饲料产量，由农民通过记录软件或手写笔记在田间层面测量和记录。所有农场都进行了草地测量。农民使用切割称重法、平板测量法或目测法记录放牧草产量。青贮饲料产量根据参与者报告的田块面积和收获量估算。每次放牧次数和每次收获次数也由参与者每年记录。放牧草产量不计入氮平衡，仅计入作为冬季饲料保存的青贮饲料。 |
| 青贮饲料 | 为了计算农场生产的青贮饲料的氮含量，2015年和2016年的春季、夏季和秋季从每个田块收集三个子样本，合并成一个复合样本。然后通过硫酸热酸消化后的比色分析法测定青贮饲料中的氮含量（克/干物质）。 |

**未包含在农场和田间方法中的氮变量**
未包含在农场和田间方法中的氮变量包括通过豆科植物生物固定的氮、大气沉降的氮，以及任何环境导致的氮损失途径，如淋溶、挥发和反硝化作用。本研究未将湿沉降和干沉降的氮（N）纳入氮平衡计算，因为这些过程在田间尺度上难以测量，且通常对氮的贡献量较小且具有变异性（2至22公斤氮/公顷/年；Doyle等人，2017年）。农民无法控制这些过程，而且预计在研究的短期内这些贡献量也不会发生变化。生物固氮作用也未被纳入分析范围，因为其受草地管理方式的影响很大，可提供的植物可用氮量最高可达200公斤氮/公顷/年（Burchill等人，2014年；Carlsson和Huss-Danell，2003年；Ledgard等人，2001年）。此外，由于这些商业农场无机氮输入量较高，且由于研究区域内的土壤类型差异，难以准确估算生物固氮对氮的贡献（Kristensen等人，2022年）。通过气体排放、固定作用、淋溶和侵蚀造成的氮损失通常也不包括在氮平衡计算中（Kok等人，2025年），因为这些过程难以测量，并且农民在确定了氮源策略后也难以对其进行控制。

2.3. 田间尺度权重因子
Aarons等人（2015年）和Topp等人（2007年）指出，在轮牧系统中，田间尺度的养分平衡会随着放牧次数的变化而显著改变，本研究旨在捕捉这一影响。在本研究中，放牧次数是指牧场被完全放牧的次数，即奶牛将草割至3.5-4.0厘米高后才会转移到下一个牧场（Maher等人，2025年）。牧场的面积（公顷）会影响放牧次数，因此计算了如下田间尺度权重因子：牧场的年总放牧次数乘以牧场面积（公顷）。该值仅针对有奶牛放牧的个别牧场进行计算（见下文牧场特征描述）。然后将每个牧场的数值相加，并除以总和，从而得到每个牧场的独特权重因子（百分比）。该权重因子用于将农场规模的年总氮量分配到牛奶、肉产品和浓缩饲料中。无机肥料和有机粪肥的输入已在田间尺度上记录，因此这些变量不使用权重因子进行计算。使用放牧次数和牧场面积的重要性在于，它能够体现通过浓缩饲料导入的氮与通过牛奶和肉产品输出的氮之间的空间分布关系。实际上，它反映了奶牛将放牧草中的氮转化为牛奶和肉产品中氮的次数。不同牧场的放牧次数可能会有所不同，这种方法能够捕捉到这种差异。例如，两个面积相同的牧场，如果一个牧场的放牧次数更多，那么通过牛奶输出的氮比例可能更高。

2.4. 牧场特征描述
为了表征农场内部的氮利用和空间分布情况，特别是草地面积，根据草地管理方式和牲畜类型，将各个牧场划分为不同的子区域。在爱尔兰，这些子区域通常被称为“泌乳区”、“外围区”和“青贮区”，但在本研究中统称为子区域。表3展示了这三个子区域的特征，图2展示了一个农场的具体空间布局示例。

表3. 各牧场的特征描述及其在农场总面积中的子区域划分
| 子区域 | 牧场特征 |
| --- | --- |
| 泌乳区（“泌乳区”） | 这些牧场（有时称为“围场”）在整个放牧季节由奶牛进行轮牧。这些牧场通常是三个草地子区域中最小且数量最多的管理单元，通常位于靠近农场设施（如挤奶厅和冬季畜舍）的位置。由于面积较小，农民可以更有效地控制放牧情况。这些牧场通常采用密集养殖方式以最大化草的利用效率。 |
| 外围区 | 这些牧场由非奶牛或非泌乳牲畜（如公牛、小牛和/或后备母牛）饲养，用于奶牛犊的喂养或肉牛生产。这些牧场主要用于放牧（通常养殖密度较低）和青贮饲料的收获。这些牧场通常与泌乳区相邻，但也可能是远离农场设施的独立地块。 |
| 青贮区 | 这些牧场全年不进行奶牛养殖，而是用于生产青贮饲料以供冬季使用。通常每年会从这些牧场收获2-3次青贮饲料，收获期间动物会在上面放牧。放牧的量和强度取决于各农场的管理方式，但总体上这些牧场的放牧次数较少，非泌乳牲畜的养殖密度也较低。 |

2.5. 农场尺度因素
在本研究中，我们选择了两个可能影响氮利用指标的主要农场尺度因素：农场土壤排水等级（Shalloo等人，2004年）和农场养殖密度（Ruelle等人，2022年）。这些因素的定义和记录如下：

2.5.1. 土壤排水等级
土壤排水等级会影响牲畜和机械在牧场上的通行能力。每个农场根据爱尔兰土壤信息系统被分配到一个土壤排水质地等级。土壤质地较粗的农田（沙质壤土）被归类为“排水良好”，质地中等的农田（黏质壤土）被归类为“排水中等”，质地细的农田（黏土）被归类为“排水不良”。

2.5.2. 养殖密度
养殖密度（千克有机氮/公顷）基于牲畜类型、数量和总面积。牲畜的年氮排放量依据爱尔兰农业法规（S.I. No. 605 of 2017年和S.I. No 65 of 2018年，EC GAP，2006年）进行规定。

2.6. 田间尺度环境因素
在田间尺度上，评估了两个可能影响氮利用指标的环境因素：坡度（Wang等人，2024年；Borrelli等人，2017年）和土壤排水等级（Murphy等人，2024年；Fraters等人，2015年；Aarons等人，2015年）。这些因素的定义如下：

2.6.1. 坡度等级
2016年，我们对每个参与研究的农场的每个牧场进行了土壤调查。地形特征通过等高线手工绘制在田间尺度的地图上，以识别出地形均匀的区域（平坦、倾斜或起伏）。坡度大于大约10°或平坦的区域被分为两类：坡度区和平坦区。

2.6.2. 土壤排水等级
同时对手工绘制并记录了土壤表面排水状况（积水或过度干燥的区域）。这些划分区域随后通过土壤钻探和土壤质地分析进行了进一步调查。每个区域至少进行了一次钻探，除非存在显著的地形差异。土壤质地的评估遵循Presley（2008年）和Creamer与O'Sullivan（2018年）的最佳实践指南。一些农场通过Teagasc ACP（Jordan和Shortle，2013年）获得了土壤排水等级的数据，这些数据被用作参考。根据调查、钻探结果和其他可用信息，每个牧场被分配了一个排水等级。牧场被分为“排水良好”（沙质壤土）、“排水中等”（黏质壤土）和“排水不良”（黏土）三类，符合CT ECO（2010年）和Creamer等人（2014年）的标准。

2.7. 田间尺度管理因素
评估了四个可能影响氮利用指标的田间管理因素：土壤肥力（Plunkett等人，2020年；Davies等人，2001年）、草地种类组成（McCarthy等人，2023年；Totty等人，2013年）、草地利用策略（Johnston等人，2020年；O'Donovan等人，2017年）以及重新播种间隔（Necpálová等人，2013年；Davies等人，2001年）。这些因素的测量和定义如下：

2.7.1. 土壤肥力
2014年、2015年、2016年和2017年的冬季（12月和1月），每个牧场都采集了土壤样本以检测植物可利用的营养素状况。由于没有广泛使用的可靠方法可以确定土壤的年氮释放率（McDonald等人，2014年），因此未对土壤氮含量进行测试。土壤样品使用Morgan的提取方法分析了可利用的磷（STP）、钾（STK）和镁（STMg）（Byrne，1979年；Peech和English，1944年）。土壤有机质含量（SOM）根据S.I. No. 605 of 2017年（EC GAP，2006年）通过燃烧损失法测定。土壤pH值使用Mettler Toledo玻璃甘汞电极在1:2的土壤-水比例下进行测量。

2.7.2. 草地种类组成
2017年对每个牧场进行了草种调查，以估算多年生黑麦草（Lolium perenne）和白三叶草（Trifolium repens）的比例。在每个牧场的长轴上对角线方向上系统地放置了0.5米×0.5米的样方三次。使用DAFOR量表（Goldsmith，2012年）通过目视估计记录每种植物的比例。多年生黑麦草的比例分为三个等级：0至75%（低）、76至90%（中等）和91至100%（高）。白三叶草分为两个等级：无白三叶草和有白三叶草。由于所有牧场的白三叶草比例普遍较低，因此只需记录这两个等级。所有草种的信息都被记录下来，但分析中排除了这些数据。

2.7.3. 草地利用策略
每个牧场被分为三类草地利用类型：仅放牧（GO）、放牧+收获（G+H）和两次收割（2CH）。在仅放牧的牧场中，氮会通过放牧被去除，但也会通过动物排泄物部分返回。在两次收割的牧场中，氮会通过收割被去除，不会通过动物排泄物返回。在草生长高峰期，奶牛可能会以21天的周期轮牧泌乳区（O'Donovan等人，2011年；Finch等人，2014年），当草的生长超过需求时才会进行收割。需要注意的是，具体的管理决策（如干旱或土壤饱和）可能会导致任何子区域的放牧或收割活动。

2.7.4. 重新播种间隔（草地年龄）
参与者需要确定每个牧场重新播种新草地的年份。如果无法记录确切日期，则在范围内记录大致年份。根据重新播种以来的年数，将牧场分为三类：<5年、5至10年和>10年——这代表了草地的“年龄”。所有草原管理决策（放牧、收割、草料积累、重新播种日期）都由农民记录在案。2.8. 数据处理和统计分析在研究的三年期间，15个农场中有8个农场的规模发生了变化。这是由于租赁或购买的土地面积暂时性或永久性的增加或减少所致。这种变化主要发生在非奶业和青贮饲料子区域内。奶业子区域内的田地变化较少。因此，由于某些区域或田地缺乏连续三年的数据或完全没有数据，它们没有被纳入最终分析。在分析中，100%的奶业田地得到了代表，而非奶业和青贮饲料田地分别平均有44%和48%的田地被包括在内。数据经过筛选并整理成包含定性和定量变量的农场和田地级别数据集。所有数据都进行了异常值和数据输入错误的检查。中心趋势和变异性的度量使用SPSS（IBM公司，2017年）软件进行。对于大于100个样本的数据集，使用Shapiro-Wilk检验进行了正态分布测试；对于田地级别的数据集，则使用Kolmogorov-Smirnov检验。对于正态分布的数据，进行了单因素方差分析（ANOVA）以确定显著差异。重复测量ANOVA用于比较不同时间点之间的差异。Bonferroni事后检验用于区分每个田地级别因素内的组间显著差异（例如，土壤排水性和坡度类别、草地组成、草料利用率和重新播种率类别之间的比较，以及农场、田地和子区域之间的比较）。对于非正态分布的数据，进行了非参数独立检验以确定显著性。Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验也被使用。线性回归（或Spearman相关性）用于研究农场氮使用指标与农场规模、放牧密度、土壤肥力、草料养分浓度以及草生产选定成分之间的关系。为了研究不同规模之间的氮使用指标差异，使用了变异系数（CV）来考察农场和田地的氮平衡和氮利用效率（NUE）。方差分析还用于测试田地环境因素（坡度和土壤排水性）以及草地管理因素（土壤肥力、草地物种组成、利用策略和重新播种间隔）的影响。在组大小不等的情况下，检查了方差同质性的假设，并应用了适当的事后检验以减少由于方差不等而导致的偏差风险。3. 结果3.1. 农场和田地级别的氮平衡与利用效率共评估了15个农场和495个单独的田地。最初有21个农场参与，但由于一些农场未能满足数据分析的数据质量要求（每年至少记录肥料、饲料和草量的数据），因此参与数量减少。表4展示了2015年至2017年间三年内农场和田地级别的氮进口、出口、平衡和效率值的统计结果。表4. 2015年至2017年间农场（n=15）和田地（n=495）级别的氮进口（无机肥料、有机肥料和浓缩饲料）、出口（牛奶销售量、动物销售量、肥料出口量和青贮饲料）、平衡和利用效率的平均值、标准差（SD）、最小值、最大值和变异系数（CV）。变量2015 2016 2017平均值SD最小值最大值CV空白单元空白单元空白单元空白单元空白单元空白单元空白单元农场无机肥料2122092002073111525515%（n=15）浓缩饲料384341411847944%空白单元出口（kg N ha?1）空白单元牛奶销售量5457615817279129%空白单元动物销售量2111207119%空白单元肥料出口量7140111023094%空白单元NBAL1931901781872811923815%空白单元NUE22%24%26%24%5%15%38%22%空白单元田地无机肥料218225254232812148935%（n=495）有机肥料1213121215083120%空白单元浓缩饲料46525350510438102%空白单元出口（kg N ha?1）空白单元牛奶销售量97106118107100073494%空白单元动物销售量33235040199%空白单元青贮饲料37405142680415160%空白单元NBAL139142148143101?23340771%空白单元NUE53%53%54%53%37%0%375%70%农场级别的平均氮进口量为248 kg N ha?1，平均氮出口量为70 kg N ha?1，导致平均氮平衡（NBAL）为187 kg N ha?1，平均氮利用效率（NUE）为24%（n=15）。无机肥料氮平均占氮进口总量的83%，浓缩饲料氮占17%。牛奶销售中的氮平均占氮出口总量的82%，而动物销售和肥料出口中的氮分别占1%和17%。田地级别的平均氮进口量为294 kg N ha?1，平均氮出口量为152 kg N ha?1。平均氮平衡和氮利用效率分别为143 kg N ha?1和53%（n=495）。与农场级别的结果类似，无机肥料氮和浓缩饲料氮对氮进口的贡献最大（分别占79%和17%）。有机肥料氮的进口平均仅占氮进口总量的4%。通过牛奶销售出口的氮平均占氮出口总量的70%，而动物销售和青贮饲料中的氮分别占2%和28%。所有氮进口和出口变量的方差（以变异系数CV表示）在田地级别上大于农场级别（表4）。田地级别的平均氮平衡和氮利用效率的方差分别为71%和70%，而农场级别分别为15%和22%。两个级别的氮平衡和氮利用效率在不同年份之间没有显著差异。农场级别的氮平衡从2015年的193 kg N ha?1逐年下降到2017年的178 kg N ha?1。然而，田地级别的氮平衡从139 kg N ha?1逐年增加到148 kg N ha?1。氮利用效率在两个级别上均有上升趋势，农场氮利用效率从22%增加到26%，田地氮利用效率从53%增加到54%。3.2. 放牧密度农场级别的平均氮利用效率随放牧密度的增加而增加（p < 0.05；R2 = 0.4221）（图3）。放牧密度与农场级别的平均氮平衡没有显著相关性。下载：下载高分辨率图片（122KB）下载：下载全尺寸图片图3. 农场级别的放牧密度与氮利用效率呈显著正相关（p < 0.05）。3.3. 土壤排水类型土壤排水类型仅在田地级别上是氮平衡（NBAL）的显著因素（p < 0.05）（图4）。下载：下载高分辨率图片（133KB）下载：下载全尺寸图片图4. 田地级别的土壤排水类型是氮平衡的显著因素（p < 0.05）。3.4. 田地级别的土壤排水类型和草地管理排水良好的田地具有最高的氮平衡（164 kg N ha?1），其次是排水不良的田地（149 kg N ha?1）和排水良好的田地（138 kg N ha?1）。土壤排水类型在农场级别上不是氮利用效率（NUE）的显著因素（表5）。坡度类型也不是显著因素（表5）。没有发现氮指标与土壤肥力条件（pH值、STP值、STK值、STMg值）之间的显著相关性。每个田地的土壤肥力值被分为“最佳”（pH值6.3，STP值3.1至5.0 mg/l，STK值101至150 mg/l，不包括STMg）和“非最佳”（超出或低于最佳范围）。在“最佳”土壤肥力条件下，氮平衡低于“非最佳”土壤肥力条件下的田地（分别为139 Kg N ha?1（n=27）和144 Kg N ha?1（n=484））。氮利用效率在“最佳”土壤肥力条件下的田地也略高（54% vs 53%）。土壤有机质（SOM%）具有显著性，但这主要是由于一个极端值，因此考虑到这一因素，氮平衡较低而氮利用效率较高（p < 0.05）（附录A：图10和图13）。草地组成（PRG和WC）在田地级别的氮平衡和氮利用效率中不是显著因素（表5）。草地利用策略和重新播种间隔在田地级别上也不是显著因素（表5）。表5. 按田地级别环境因素（土壤排水类型和坡度类型）和管理因素（草地物种组成、草地利用策略、重新播种间隔）分组后的田地级别氮平衡和氮利用效率的平均值。WD表示排水良好；MD表示排水中等；P表示排水不良；L表示水平；G表示坡度；PRG表示多年生黑麦草（高H，中M，低L）；WC表示白三叶草；GO表示仅放牧；G+H表示放牧+收割；2CH表示两次收割。变量类别NBALp值NUEp值土壤排水类型WD13854%n=495MD1640.04354%0.066空白单元P14943%坡度类型L14853%n=495G1390.66853%0.195草地组成PRG - H13357%n=457PRG - M1470.51552%0.961空白单元PRG - L14252%空白单元WC - 存在1420.80753%0.404空白单元WC - 不存在14253%草地利用GO13954%n=495G + H1500.29551%0.537空白单元2CH16553%重新播种间隔少于5年14553%n=4165–10年1560.33449%0.723空白单元超过10年14554%3.5. 草地生产和草料氮浓度随着总牧草产量（放牧草的数量加上青贮草的数量）的增加，氮平衡趋于降低而氮利用效率趋于提高（p < 0.05）（附录A：图15和图16）。因此，更高的放牧产量或更高的青贮产量都会导致氮平衡降低而氮利用效率提高（p < 0.05）。然而，放牧次数或收割次数对氮平衡和氮利用效率没有显著影响。草料养分浓度（氮%、磷%、钾%）与氮平衡之间存在显著关系（p < 0.05）（附录A：图12、图15和图16）。较低的草料氮%或钾%倾向于导致较低的氮平衡。较低的草料磷%倾向于导致较高的氮平衡。氮利用效率与草料养分浓度之间没有显著关系。3.6. 子区域级别的氮平衡和利用效率在农场内部，不同子区域之间的氮平衡和氮利用效率进行了评估（表6）。两者在子区域之间存在显著差异（p < 0.05），表明农场内部的变异性是氮使用和管理的一个因素（图5和图6）。奶业田地的氮平衡显著高于青贮饲料田地（p < 0.05），但高于非奶业田地的氮平衡并不显著。非奶业田地的氮平衡显著高于青贮饲料田地（p < 0.05）。奶业田地、非奶业田地和青贮饲料田地的氮平衡分别为149 kg N ha?1、139 kg N ha?1和82 kg N ha?1。青贮饲料田地的氮利用效率最高（71%，而奶业田地和非奶业田地分别为54%和37%）。表6. 2015年至2017年间15个农场495个田地级别的氮进口（无机肥料、有机肥料和浓缩饲料）、出口（牛奶销售量、动物销售量、青贮饲料）、平衡和利用效率的平均值、标准差（SD）、最小值、最大值和变异系数（CV）。子区域变量201520162017空白单元平均值SD最小值最大值CV空白单元氮进口（kg N ha?1）奶业田地无机肥料219228263237632148926%（n=402）有机肥料131312131208392%空白单元浓缩饲料5764656247043875%空白单元氮出口（kg N ha?1）空白单元牛奶销售量12013114513289073468%空白单元动物销售量33234036165%空白单元青贮饲料22253728360368128%空白单元氮平衡14414715714984?23340756%空白单元氮利用效率53%54%54%54%30%3%375%56%非奶业田地氮进口（kg N ha?1）（n=56）无机肥料190201207200623035831%空白单元有机肥料56558039143%空白单元氮出口（kg N ha?1）空白单元动物销售量51123040135%空白单元青贮饲料5365736461036596%空白单元氮平衡13814113713978?12034556%空白单元氮利用效率36%36%38%37%39%0%252%106%青贮饲料氮进口（kg N ha?1）田地无机肥料241230223231558241024%（n=37）有机肥料192318201107056%空白单元氮出口（kg N ha?1）空白单元动物销售量23223.8033153%空白单元青贮饲料167164168166764041546%空白单元氮平衡9085718279?11734696%空白单元氮利用效率71%68%73%71%31%11%180%44%下载：下载高分辨率图片（113KB）下载：下载全尺寸图片图5. 三个子区域内的田地级别氮平衡比较。奶业田地的氮平衡显著高于青贮饲料田地（p < 0.05），但与非奶业田地的氮平衡没有显著差异（p > 0.05）。非奶业田地的氮平衡显著高于青贮饲料田地（p < 0.05）。下载：下载高分辨率图片（105KB）下载：下载全尺寸图片图6. 三个子区域内的田地级别氮利用效率比较。氮利用效率在每个子区域之间都有显著差异（p < 0.05）。奶业田地的氮进口总量最高（311 kg N ha?1），其次是青贮饲料田地（251 kg N ha?1），这主要归因于无机肥料的使用。两个子区域的氮出口总量相似（奶业田地为169 kg N ha?1，青贮饲料田地为162 kg N ha?1）。非奶业田地的氮进口总量最低（205 kg N ha?1），同时也是三个子区域中氮出口总量最低的（66 kg N ha?1）。图7以一个农场为例，展示了每个级别（农场、田地、子区域）内氮平衡和氮利用效率的空间分布。下载：下载高分辨率图片（650KB）下载：下载全尺寸图片图7. 三个尺度上某个农场的平均氮平衡（kg N ha?1）值；A）农场，B）子区域，C）田地。图中标注了2015年至2017年的每个田地的平均值。4. 讨论4.1. 氮的驱动因素、变异性和分布我们的研究表明，通过无机肥料进口的氮和通过牛奶销售出口的氮是所有尺度（农场、田地和子区域）上氮平衡和氮利用效率的主要驱动因素。其次是通过浓缩饲料进口的氮和通过青贮饲料出口的氮。这些是可以用来改变基于奶牛场的氮平衡和氮利用效率的主要“杠杆”。相比之下，可控管理变量的变异性在田地级别上最大。这种变异性突显了氮管理的不一致性，可能导致农场内部出现氮过剩热点。农场级别的氮平衡是衡量单个农场平均氮负荷的良好指标，然而，实际氮负荷在田地级别的较大变异性或其在校内的分布并不明显。农场级别的氮平衡有助于识别流域层面的氮过剩热点。最终，同时拥有农场和田地级别的氮指标非常重要，Cherry等人（2012年）也强调了这一点，他们表明这种方法有助于识别改善机会（例如用于农民决策和知识转移/咨询），并最终服务于政策制定者（用于设定所有欧洲农民都可以使用在线工具来计算农场规模的氮平衡，例如CAPRI（Leip等人，2011年），而针对爱尔兰的具体工具包括PastureBase和AgNav（O'Brien等人，2025年；Baker和Axon，2025年）。然而，需要进一步的研究和开发，将这些技术提升到新的水平，以实现田间规模的氮平衡和利用效率指标。我们的研究结果支持在两个层面上提供信息的必要性，这有助于了解农民所采用的氮管理实践。此外，田间规模的信息对于识别不同区域的“热点”至关重要，并且可能用于开发指标，以预测基于牧场的奶牛系统中的氮平衡（NBAL）和氮利用效率（NUE）表现。例如，第一个空间相关性发现是，农场和田间规模的氮管理趋势与奶牛子区域的趋势基本一致，因为奶牛子区域平均占农场面积的57%。第二个发现是，尽管在放牧强度和氮输入方面存在差异，奶牛田和非奶牛田的氮盈余水平相似。氮管理的重点可以放在提高无机肥料的使用效率、浓缩饲料的使用以及青贮饲料的产量上，因为这些都是农民可以控制的，而牛奶销售量和牲畜销售量以及有机肥料则较难控制，或者对其的改变对总氮来源的影响较小（表6）。已经证明，减少无机肥料和浓缩饲料的输入可以降低农场层面的氮盈余（Mihailescu等人，2014年；Kok等人，2025年；Lou和Ledgard，2021年）。尽管青贮收获通常不被视为氮利用效率的因素，但我们的研究表明，在奶牛子区域和田间规模上，它是一个重要因素，因为它对青贮子区域的氮平衡和氮利用效率有显著贡献。

4.2. 农场和田间规模的环境和管理因素

暂且不讨论土壤肥力，我们的研究发现，草地管理因素（草种组成、利用策略、重新播种间隔）对田间规模的氮平衡和氮利用效率没有统计学上的显著性，而坡度也没有显著性，因此土壤排水等级是这些商业农场中唯一具有显著性的环境因素。然而，影响氮平衡和氮利用效率的田间因素结果确实呈现了预期的趋势。当综合考虑所有环境和管理因素（坡度、土壤排水等级、草种组成、草地利用策略和重新播种间隔）时，氮盈余范围最高的田地（157–169公斤氮/公顷）具有中等排水等级的土壤，并采用两次收割的草料利用策略。氮盈余范围最低的田地（133–145公斤氮/公顷）具有良好排水的土壤，高比例的多年生黑麦草（PRG），并且仅用于放牧。这些氮盈余较低的田地无论是在重新播种后不到5年还是超过10年，或者草地中是否存在三叶草，都没有显著差异。氮盈余范围在145至157公斤氮/公顷之间的田地具有中等排水等级的土壤，PRG的中等比例，以及结合放牧和收割的利用策略。这些田地通常在5到10年前重新播种过。具有较高比例PRG的草地预计会有最高的氮输出（McCarthy等人，2023年；Shalloo等人，2011年）。我们的田间结果与此一致，发现氮平衡最低、氮利用效率最高的田地具有最高比例的PRG。这表明，维持高比例的PRG草地和高频率的放牧是氮管理的关键策略，特别是在奶牛子区域，以最大化通过牛奶和肉类输出的氮。这种策略在爱尔兰已经被广泛采用并进行了研究（Hennessy等人，2020年）。草地中是否存在三叶草对氮管理指标没有影响。附录A中的图8显示，无论是否包含三叶草，氮输入没有显著差异，这意味着无机和有机肥料的应用率没有根据三叶草的氮贡献进行调整。这表明在含有三叶草的田地上可能存在过量施肥的情况。使用含有三叶草的草地旨在通过减少无机肥料的使用来降低农场层面的氮盈余（Chapman等人，2020年；Ledgard等人，2009年；Leach和Roberts，2002年）。尽管三叶草在氮管理上的作用不明显，但研究结果表明，在含有三叶草的田地上有显著的潜力来减少氮输入，从而最终减少农场的总氮盈余（Murray等人，2024年）。

在通过青贮收获利用草料以及通过保存饲料去除氮的情况下，我们的研究表明，用于两次收割的田地（2CH）具有最高的氮平衡，但氮利用效率最低。这类田地通常比其他类别的田地输入更多的有机肥料，导致总体氮输入略高（数据未显示）。这表明这些田地需要更精确的氮管理策略，以更好地匹配青贮生产的总氮输入。这可能需要特别关注无机和有机肥料的输入平衡，以及青贮收获的最佳时机，以最大化营养价值的同时减少氮输出（O'Donovan等人，2017年）。结合放牧和收割的田地（G+H）的氮平衡处于中间水平——介于两次收割和仅放牧的田地（GO）之间。与2CH田地类似，氮管理策略应该是更好地匹配氮输入和输出，这可以通过精确的田间数据来实现肥料施用，并通过改善非泌乳牲畜的放牧管理来提高氮输出（Doyle等人，2023年），从而通过青贮和肉类销售来减少氮盈余。有趣的是，所有利用策略下的氮利用效率几乎相当（GO、G+H、2CH）。因此，整个放牧季节通过牛奶和肉类进行的多次氮输出事件（即GO田地）似乎与一年内两次主要氮输出事件在氮效率上相当（表6和附录A：表7）。这表明GO田地在氮捕获方面可以与2CH田地一样高效，支持了Hennessy等人（2020年）和Correa-Luna等人（2021年）所描述的针对性和控制性放牧管理的重要性。

重新播种后的年数对氮指标没有显著影响，但重新播种在5到10年之前的田地的氮盈余较高，氮利用效率略低。这种草龄的田地中无机和有机肥料的平均氮输入量是所有类别中最高的（附录A：图9）。这表明农民可能在较老的草地上增加了肥料施用量，因为它们未能达到重新播种不到5年前的预期产量。草龄也可能影响植物的潜在产量和氮吸收能力（Hopkins等人，1995年）。这表明在肥料规划和施用量调整时需要更加考虑重新播种间隔/草龄。这一点在研究中已经得到充分理解，但在实践中可能没有得到充分应用，至少在本研究中的农场中没有。

坡度等级对氮平衡没有显著影响。预期坡度会影响田地的可进入性和通行性。一些研究将此作为氮损失的一个因素（例如Wang等人，2024年）。我们的结果显示，平坦田地的平均氮平衡高于有坡度的田地。这是由于在陡峭的田地上机械施用肥料的限制。田间数据显示，有坡度的田地不太可能重新播种（基于不到5年前重新播种的田地数量较少），并且总氮输入量较低（数据未显示）。这表明地形间接影响了这些田地的氮盈余和效率，因为它影响了田地的可进入性。

我们的结果显示，排水良好的田地具有最低的氮平衡，这很可能是因为这种土壤排水等级允许更长的放牧季节长度，从而具有良好的通行性。对于泌乳动物来说，长的放牧季节确保了通过牛奶和肉类的高氮输出。这也为农民提供了额外的机会进行青贮收获，从而在该季节进一步增加氮输出。田间数据显示，中等排水程度的田地通过牛奶的平均氮输出最高，但通过浓缩饲料的平均氮输入也最高。研究表明，较长的放牧季节通过替代浓缩饲料来减少浓缩饲料的输入（Cahill等人，2023年）。因此，排水不良的土壤类型预计会有较短的放牧季节，因为季节开始和结束时的通行性限制限制了草料生产中可以利用的氮量，因此需要补充浓缩饲料。由于通行性差，青贮收获的机会也可能受到限制，从而导致通过青贮输出的氮量较少。可能需要在排水不良的田地上优化肥料施用和草料生产。总体而言，我们在氮平衡和土壤排水等级方面的结果显示，在田间尺度上对土壤类型进行区分可能有助于整合和支持氮管理策略，以改善氮盈余和利用效率。爱尔兰的农场拥有相对高分辨率的土壤数据（例如1:50,000的地质调查局数据（GSI）- O'Sullivan等人，2018年），但这可能需要额外的实地验证或评估来确定单个田地之间的土壤类型和土壤特性，正如Murphy等人（2024年；van Leeuwen等人，2019年；Fraters等人，2015年）已经报告的那样。

就土壤肥力和有机质（SOM）而言，我们的研究表明，有机质百分比是氮平衡和氮利用效率指标的显著因素，但由于关系较弱且有一个极端值，可能会高估了有机质的影响。草地农场通常具有足够的有机质水平，有机质对氮利用效率的影响已有充分的记录（McDonald等人，2014年；Riggs等人，2015年；Barrett和Burke，2000年）。土壤肥力可能是影响氮效率的更重要的因素，而不仅仅是有机质本身。多项研究表明了最佳土壤pH值与养分可用性之间的关系（Corbett等人，2021年；FAOI和Teagasc，2016年；Paradelo等人，2015年；Haynes，1984年），以及STP和STK对氮利用效率的重要性（O'Neill等人，2022a；O'Neill等人，2022b；Chapman等人，2025年；Gray，2024年）。全国性的土壤肥力调查显示，只有21%的奶牛农场在pH值、P和K方面具有最佳土壤肥力（Plunkett等人，2020年）。我们的研究发现，在484个采样田地中，只有6%的田地在这三个土壤因素方面达到最佳状态。这些田地的土壤肥力有较大的改进空间，预计可以提高氮利用效率，并随着时间的推移减少整个农场的氮盈余。

总体而言，在我们对商业农场的研究中，草地管理因素在田间尺度上没有统计学上的显著性，但结果表明，排水良好的田地加上高比例的PRG可以导致最低的氮盈余和最高的氮利用效率。然而，通过在混播三叶草的草场、青贮饲料制作田以及根据重新播种率调整草场年龄来调整肥料施用量，有机会在所有领域提高氮平衡（NBAL）和氮利用效率（NUE），从而避免氮的过度施用。此外，通过提高土壤肥力水平也有很大潜力提升NBAL和NUE。4.3. 比较研究 由于选择过程和数据集规模的限制，我们的研究结果并不具有全国代表性，但我们的结果可以与类似的农场规模研究和报告进行比较。Buckley等人（2016年）在同一时间进行的研究发现，专业化奶牛场的平均NBAL（2010-2012年）为157公斤氮/公顷，而2015-2017年增加到了164公斤氮/公顷（Buckley等人，2019年）。我们的研究平均值为187公斤氮/公顷，表明参与研究的农场NBAL高于全国平均水平。最近的数据显示，2017-2019年的平均NBAL为183公斤氮/公顷（Buckley和Donnellan，2020年），这表明全国平均水平也在上升，并与我们研究中的结果一致。由于其他国家的商业农场在牧场奶业方面的做法可能大不相同，因此也难以将我们的结果与国际数据进行比较（van den Pol-van Dasselaar等人，2020年；L?pple等人，2012年；Kramberger，2016年；Becker等人，2018年）。此外，不同研究中计算NBAL和NUE的方法也可能存在很大差异（Einarsson等人，2018年；Oenema等人，2003年），这也增加了直接比较结果的难度。不过，欧洲环境署（EEA）2018年的一份报告使用了一致的计算方法，在欧盟成员国之间比较了农场层面的NBAL，结果显示爱尔兰的NBAL最低（39公斤氮/公顷），而英国为86公斤氮/公顷（使用类似的放牧系统），与2012-2015年欧盟28国的平均水平（51公斤氮/公顷）相比也是如此。需要注意的是，该报告使用的是所有企业的全国数据，而不仅仅是奶牛场的数据。4.4. 农场内部氮管理的环境和经济考虑 在奶牛场中，氮过剩最严重的地方，氮对地下水和大气的压力预计也最大（Nevens等人，2006年；Ramírez和Reheul，2010年；Adenuga等人，2020年）。我们的研究表明，由于氮过剩的负担，奶牛场子区的环境压力最大，而非奶牛场子区由于氮利用效率低，经济风险（例如投入成本和潜在利润）也最大。通过改进子区和田级的氮管理，可以预期环境和经济风险都会降低。我们的研究表明，在混播了三叶草的草场上，可以减少肥料进口，并且可以根据草场年龄来定制进口量。通过优化肥料和饲料的投入以更好地匹配草地利用策略，可以在所有子区减少氮过剩，例如在青贮饲料制作田上更好地平衡无机肥料和有机肥料的投入，或在奶牛场上减少对浓缩饲料的依赖。关于尿液斑块中硝酸盐损失的研究表明，通过放牧会损失大量氮（Murphy等人，2024年；Eriksen等人，2015年）。就水质而言，预计在排水良好的景观中——即具有透水性下层土壤和透水性含水层的浅层土壤中，地表水和地下水的损失最大（Fenton等人，2011年）。我们研究的田级数据显示，奶牛场子区中有最多的田被归类为排水良好且仅用于放牧（n=183，67%）。这表明奶牛场子区在这些农场中氮损失的风险最大。此外，由于在放牧季节尿液和粪便斑块的积累，氮通过挥发损失的量在放牧次数最多的田地上预计最大（Ramos等人，2024年）。研究表明，无机肥料氮是提高NBAL和NUE以及减少变异性的最大潜力因素（Buckley和Donnellan，2020年；B?rsting等人，2003年；Doole和Kingwell，2015年）。我们的结果还表明，由于其作为田级投入的高变异性，有机粪肥在空间分布方面也有很大的改进潜力，否则可能会在农场上造成氮过剩的热点。农场投入成本可能继续保持波动，因此低氮投入的草-三叶草混合草地以及包含多种草类、豆科植物和草本植物的多样化草地，可能为农民提供经济和环境上的选择（Baker等人，2023年；Moloney等人，2021年；Finn等人，2013年）。最终，奶牛场子区在针对特定田块的氮施用方面具有最大的改进潜力。4.5. 长期氮管理和规划的需求 研究表明，由于环境因素（如历史氮损失）、氮相关政策实施的时间跨度不同以及行为改变和实践采纳的滞后时间（McDowell等人，2021年），需要进行长期的氮管理规划，而这些因素并不都与农场层面的年度氮规划周期对齐。尽管许多研究显示年际间存在显著变化（Vos等人，2025年；Burchill等人，2016年），但我们的研究发现，在三年期间氮管理没有显著变化。这种缺乏变化表明，每年的农场实践相似，导致氮过剩量一直很高且变化不定。为了改善农场的氮利用情况，我们的田级结果表明，可以通过减少肥料投入的变异性、减少浓缩氮的进口、提高土壤肥力以及根据草场组成和年龄调整投入来优化氮管理实践，所有这些都需要农民花费相当长的时间来成功采纳和实施。目前爱尔兰农场的年度氮规划周期可能不足以让农民及时采纳这些重要的氮管理策略。Shalloo等人（2023年）的最新报告支持了为改善水质而进行长期氮规划的必要性，并提到了由于景观条件（气候、土壤类型和透水性、地下水位）导致的环境滞后时间。实践采纳也有一定的滞后时间，因为氮管理的根本要素（如无机氮进口限额和奶牛氮排泄率）经常会发生重大政策变化。新西兰关于牧场系统的研究也指出了采纳氮缓解措施的障碍，以及需要战术性氮指标来指导多年决策（Kok等人，2025年）。对于欧盟成员国而言，《硝酸盐指令》的变更周期（大约每5年一次）和爱尔兰的氮行动计划（NAP，每4年一次）以及NAP中期法规的修订（大约每2年一次），使得在农场层面规划和实施氮管理策略非常困难。爱尔兰2025年发布的第六个NAP和第588号SI GAP法规（EU GAP，2025年）中包含的一些措施直到2028年才生效，例如存储容量要求的变更。这为农场提供了尽快开始规划的机会，以便在法规生效前调整氮管理措施，从而提高田级的NBAL和NUE。我们的方法采用了多尺度方法来监测商业农场和田级活动，这种方法本身在数据可用性和质量上存在局限性，这可能会降低空间和时间分辨率。此外，考虑环境损失可能会提高测量变量之间氮值的准确性。然而，所采用方法中的氮值假设以及选择15个具有高记录保持标准的农场提供了足够的数据，以便深入了解农场、田区和子区层面重要的氮管理考虑因素。5. 结论 我们的研究表明，在不同尺度上氮管理的差异性可能导致农场边界内出现氮过剩热点。研究还表明，通过根据草场利用策略和草场组成来调整氮进口量，有很大的潜力降低氮过剩的风险并提高氮利用效率。在田级提高土壤肥力水平也可能提供提高氮利用效率的机会。由于环境和行为的重大滞后时间，采纳和实施氮管理的变化并观察其对农场或田级的影响可能需要相当长的时间。因此，建议制定一个长期的多年度氮管理策略（3-5年或更长），以逐步适应农场实践，并预测氮法规的预期变化。总体而言，这项研究支持了在地块和小农场规模以及其他商业农场规模研究上发表的结果，表明在基于牧场的奶牛系统中需要多尺度的空间性和针对性氮管理。红外线作者贡献声明 Philip M. Murphy：撰写 - 审阅与编辑、撰写 - 原稿、可视化、方法论、正式分析、数据管理。Paul N.C. Murphy：撰写 - 审阅与编辑、监督、方法论、概念化。David P. Wall：撰写 - 审阅与编辑、监督、方法论、概念化。