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1、精选优质文档-倾情为你奉上精准养分管理 小麦、玉米、水稻施肥模型的建立张宁，金继运（中国农业科学院土壤肥料研究所，北京 ）玉田县位于河北省唐山市区的西北部， 地处京、津、唐三市的中心。面积1165km2，其中耕地面积 7.47104ha。土壤以褐土和潮上为主，褐土面积3.55104ha，潮土7.98104ha，在潮上中沼泽化潮上占3.99104ha，主要分布于玉田县南部十个封闭大洼内。玉田县北部是山区，属于燕山山脉，全县北高南低，土壤呈带状和垂直分布，北部为褐土带，中部是潮土带，南部和西部则是沼泽化潮上。从高度看，海拔15m以上为褐土带，海拔在315m间以潮土为主，海拔l3m处为脱沼泽化潮土，
2、海拔1m处为沼泽化潮土和草甸土。据1989年及1990年二年统计资料，全县10.53104ha粮食作物，年施N1.8104T，P2O5 0.69104T，平均每季作物每公顷施N174kg，P2O5 66kg，在0.7104ha大田上施用K肥0.3104T，平均每公顷施112.5Kg K2O。 1989年开始中国农业科学院土肥所与加拿大钾磷研究所在合作研究中引进起始于美国北卡洛里纳州立大学的国际土壤测试计划中推行的系统研究法1，1990年在北京建立“中加合作土壤植物测试实验室”。实验室全套设备从美国国际农化服务中心引进，目的是能够快速进行土壤、植株样本的测试和进行土壤对养分的吸附测定，以配合系统
3、研究法的进行。目前该实验室一人操作每天能完成3060个土样14个样次的全部测定。1992年开始，中国农科院土肥所与玉田县农业局合作，采用系统研究法在玉田县4104ha洼地上开展施肥推荐工作。第一年的工作从选择的四个有代表性的乡开始，每个乡选近66.7ha的地块，各取十个土样进行土壤分析，并在其中一个大土样上进行盆钵试验2，检查缺素反应。1993年各乡的地块扩大至666.7ha，全县取土样100个，作物增加了西瓜和芹菜，1994年再次扩大到七个乡2667ha耕地，取土样100个。两年来已进行玉米试验5个，示范98个，水稻试验2个，示范14个，小麦试验3个，示范14个。这些试验和示范的资料为施肥模
4、型的建立创造了条件。1 试验示范的设计和土样测定 试验通常设47个处理三次重复，一个是推荐施肥量，其余大多数为磷钾肥的半量或不施，再则是不施某种微量元素的处理。示范则很简单，将农户的田块一分为二，一半按推荐量施肥，一半按其原定方案施肥。试验和示范都进行简单的田间记载和测定单产。土样中11种有效养分由“中加合作土壤植物测试实验室”测定3。为进一步分析土壤对P、K和其它元素的吸附能力，实验室采用在土壤样品中分别加入一定体积而含有不同元素含量的溶液，自然风干后，测定未被土壤吸附或固定的剩余量，从而了解土壤对这些元素的固定能力，通常每种元素施入45个等级的浓度，土壤固定后的剩余量与施入量之间将得到一条
5、拟合直线Y=ABX，式中Y是未被固定的量，X是施入量，A和B是直线的两个系数，其中B值的大小正好反映了土壤对该元素吸附固定能力之大小，B值越大反映土壤吸附固定越少，B值小则反映土壤对该元素的吸附固定能力很强。目前实验室测定七种元素，在建模中仅选用对P、K的吸附系数Sp、Sk。2 建模原始数据的准备 通常为建立一个施肥效应函数的统计模型都是针对每一个田间试验进行统计分析，取得一个特定的施肥模型。在一个地区如果进行了一批田间试验，则存在一个汇总的问题，最简单的汇总方法是几个试验相同处理的产量取平均数。用此平均数建立一个施肥模型4。但面对所进行的少量田间试验及大量的示范结果，如何根据这些资料建立起统
6、计模型，采用以上的方法是很难完成的。我们采用的方法是把在玉米所进行的试验或示范结果均看作两个或多个的记录所组成，每一个记录除最后得到的产量外，还包括该示范点的土壤测试结果，肥料的施用量及其他和生产有关的参数。因此一个示范就取得两个记录，它们的土测值是相同的，但由于施肥量的不同，产量是不一样的。对于一个试验，则有多个处理和重复就有和总小区数相同数的记录，这一批记录上测试值是一致的，但不同处理由于施肥量的不同，产量就也不一样。基于这样一个原则，整理两年的资料我们取得了287个用于玉米建模的记录，59个用于水稻和56个用于小麦的记录。3 模型的建立3.1 直接测定值N-土壤铵态氮测定值 P-土壤速效
7、磷测定位 K-土壤速效钾测定值 S-土壤含硫量测定值 CA-土壤有效钙测定值 MG-土壤有效镁测定值CU-土壤有效铜测定值 FE-土壤有效铁测定值 MN-上镶有效锰测定值ZN-土壤有效锌测定值 OM-土壤有机质测定值 PH-土壤pH值 AN-氮素用量 AP-P2O5用量 AK-K2O用量 AMN-锰肥用量 AZN-锌肥用量 AS-硫肥用量SP-磷的吸附系数 SK-钾的吸附系数3.2 交互项NP、NK、PK、OMN、OMP、OMK、ANAP、ANAK、NPAK、NAN、PAP、KAK、OMAN、OMAP、OMAK、SPAP、SPP、SKAK、SKK、MNAMN、ZNAZN3.3 特殊项 CAMG
8、、 MGK。CAMG即钙镁测定值的比值，MGK即镁钾测定值的比值3.4 二次项 ANAN、 APAP、 AKAK3.5 虚拟变量项 YEAR、EXP、V1、V2。 虚拟变量的取值只能为0或1。在本建模过程中，变量YEAR对于1992年的记录取0，1993年记录取1，变量EXP如是试验结果取0，示范结果则取1。试验和示范结果来自三个地域片，因此地域变量要两个，即V1和V2。V1=0和V2=1代表第一个地域，V1=l和V2=0代表第二个地域，V1=0和V2=0则代表第三个地域。 应用SAS统计软件包中的回归分析过程进行逐步回归，除去不显著的因子，使推算值的均方差逐步减少，得到目前可以应用的玉米、水
9、稻、小麦三个施肥模型。 玉米施肥模型回归系数值：常数项= 689.bAN= 44. bAP=20. bAK=15. bANAP=1.bAPAK=0.5737 bANAN=0. bAKAK=-0.32670 bN=-21.bP=-11. bOM=-206. bCA=-11. bMG=-57.bMGK=9. bS=0. bFE=-2.34081 bMN=2.bPH=-7. bAMN=-83. bOMAN=2. bNAN=1.bKAK=-34.42145 bMNAMN=37. bP=-0. bKK=-3776.bPK=-28. bOMN=5. bMK=1104. bYKAN=bSP=170. bSP
10、P=29. bSKK=16908 (表：表1 玉米模型的方差分析 )来源自由度方差平方和方差F检验值F值显著的概率模型31.426946664.7234534.6720.0001机误252.226081345.87391总和283.6530预测值均方差=36.68615 相关系数平方和=0.8101 相关系数平方和修订值=0.7867小麦施肥模型回归系数值：常数项=-8728.259bAN=13. bAK=247. bANAP=2. bANAK=-21.bANAN=4. bAPAP=-1. bAKAK=1. bN=524.bCA=-192. bMG= 874. bCAMG=725. bMGK=
11、28.bS=10. bCU=760. bFE=-11. bZN=-425.bAMN=338.78618 bAZN=-39. bAS=10. bOMAN=-119.42987bOMAK=9. bNAN=-14. bPAP=-2. bMNAMN=117.bZNAZN=33. bNN=-13. bPK=168. bBSPAP=21.bSKAK=56. (表：表2 小麦模型的方差分析 )来源自由度方差平方和方差F检验值F值显著的概率模型29.014778828.2763741.6660.0001机误285932.74594211.88391总和57.76431 预测值均方差=14.55623 相关系数
12、平方和=0.9774 相关系数平方和修订值=0.9539水稻施肥模型回归系数值；常数项=4145.bAN=-175. bAK=224. bANAK=-3. bAPAK=2. bANAN=2. bAPAP=-0. bAKAK=-0. bOM=-440.bCA=141. bCAMG=-1403. bMGK=-24. bCU=-265.bFE=-13. bAMN=58. bOMAM=43. bOMAP=-15.bOMAK=-14. bNAN=5. bKAK=-416. bNK=-253.bSKAK= 56. (表：表3 水稻模型的方差分析 )来源自由度方差平方和方差F检验值F值显著的概率模型21.4
13、02025508.3524817.6740.0001机误3310284.80634311.66080总和54.20836预测值均方差=17.65392 相关系数平方和=0.9183 相关系数平方和修订值=0.86644 模型的应用三种肥料同时施用的标准二次多项式施肥模型是：Y=BO+B1N+B2P+B3K+B4N2+B5P2+B6K2+B7NP+B8NK+B9PK式中：Y是作物产量，N、P、K分别为三种肥料的用量，B1、B2B9为模型的系数。设Py为谷物价值 Pn 氮肥价格 Pp 磷肥价格 Ph 钾肥价格 Rk 风险系数风险系数是一个应该大于 1的常数， R的取值越大则施肥经济上将不合算的可能
14、性就越小。一般取1.22之间较好。 施肥效益的生产函数 T=PyY-( NPnR+PPpR+KPhR)该生产函数分别对N、P、K施肥量取偏导数则为: 要取得T值极大，则令该阶偏导数均等于零，解该方程组即可求得一定风险系数下的N、P、K用量。 (图：将方程组转化成矩阵形式则为) (图：则N、P、K的值可由下列矩阵方程式算出)由大田试验和示范资料取得的施肥模型均可转化为标准的二次多项式，转化方法如下：B0 = b常数项+NbN+PbP+KbK+SbS+CAbCA+MGbMG+CUbCU+FEbFE+MNbMN+ZNbZNOMbOM+PHbPH+AMNbAMN+AZNbAZN+SPbSP+SKbSK
15、+NPbNP+NK+bNK+PKbPK+OMPbOMP+OMKbOMK+SPPbSPP+SKKbSKK+CAMGbCAMG+MGKbMGK+YEARbYEAR+EXPbEXP+V1bV1+V2bV2B1=bAN+NbNAN+OMbOMAN B4=bANAN B7=bANAPB2=bAP+PbPAP+OMbOMAP+SPbSPAP B5=bAPAP B8=bANAKB3=bAK+KbKAK+OMbOMAK+SKbSPAK B6=bAKAK B9=bAPAK 根据这个转换关系，当我们取得了一个新的土壤测试结果，将其代入不同作物的函数就得到一个能模拟该土壤条件下的施肥模型，通过解矩阵方程，就能得到适
16、宜的施肥量推荐。为此，我们编写了一个Excel软件上的应用程序。当把土壤测试值输入后，在屏幕的另一边就显示出相应的肥料推荐量。程序允许修改谷物及肥料的价格及风险系数，一旦这些数值被改动，肥料推荐量也随之调整。参考文献1 金继运. 土壤养分状况系统研究法及其在我国初步应用. 土壤养分状况系统研究法. 北京：中国农业科技出版社, 1992:36.2 Sam Portch. 土壤养分状况的温网室调查方法. 土壤养分状况系统研究法. 北京：中国农业科学出版社, 1992:741.3 吴荣贵.土壤养分的快速分析与应用前景. 土壤养分状况系统研究法. 北京：中国农业科技出版社, 1992：5470.4 陈伦寿主编. 农田施肥原理与实践. 北京：农业出版社, 1984.专心-专注-专业