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精准农业变量施肥模型应该怎么做

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精准农业变量施肥模型应该怎么做

精准农业要生成变量施肥处方,必须有将施肥量与土壤养分含量相。联系的施肥数学模型。因为肥料效应模型只是施肥量与产量的关系模 型,因此一般不能适合精准农业的需要;作物生长模型从理论上讲最精 确,因为它系统考虑气象、土壤理化性质、品种类型、栽培管理等各个因。素,但实际上由于生长模型需要的参数过多,特别是当季的气象条件参数 难以准确确定,所以也不太适应。事实上,美国各个州变量施肥模型均为 简单的线性施肥模型,这些模型普遍的特点是主要输人产量目标与土壤。养分两项。美国的施氮模型与施磷施钾模型相比较更复杂,除了需要产量目标。和土壤养分两项外,还多了两项,一是取样日期矫正,二是前茬作物矫正。
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导读精准农业要生成变量施肥处方,必须有将施肥量与土壤养分含量相。联系的施肥数学模型。因为肥料效应模型只是施肥量与产量的关系模 型,因此一般不能适合精准农业的需要;作物生长模型从理论上讲最精 确,因为它系统考虑气象、土壤理化性质、品种类型、栽培管理等各个因。素,但实际上由于生长模型需要的参数过多,特别是当季的气象条件参数 难以准确确定,所以也不太适应。事实上,美国各个州变量施肥模型均为 简单的线性施肥模型,这些模型普遍的特点是主要输人产量目标与土壤。养分两项。美国的施氮模型与施磷施钾模型相比较更复杂,除了需要产量目标。和土壤养分两项外,还多了两项,一是取样日期矫正,二是前茬作物矫正。

精准农业要生成变量施肥处方,必须有将施肥量与土壤养分含量相

联系的施肥数学模型。因为肥料效应模型只是施肥量与产量的关系模 型,因此一般不能适合精准农业的需要;作物生长模型从理论上讲最精 确,因为它系统考虑气象、土壤理化性质、品种类型、栽培管理等各个因

素,但实际上由于生长模型需要的参数过多,特别是当季的气象条件参数 难以准确确定,所以也不太适应。

事实上,美国各个州变量施肥模型均为 简单的线性施肥模型,这些模型普遍的特点是主要输人产量目标与土壤

养分两项。

美国的施氮模型与施磷施钾模型相比较更复杂,除了需要产量目标

和土壤养分两项外,还多了两项,一是取样日期矫正,二是前茬作物矫正。

X才美国的大农场而言,任何微小的矫正都意味一笔很大的经济支出调整, 对我们中国的小农经济而言,这两项不是很重要,删除后使模型简化,更

实用。日期矫正在中国不易出现,因为大多数情况f是一年两熟,只能在 播种前后采样。前茬作物的分解效果,即使在当季不考虑,在下一季也会 在土壤养分中表现出来。

另外,美国施氮模型所根据的普遍是依据0

~ 60cm 土壤的硝态氮储量进行推荐施肥,而且已经很普遍。美国的施磷肥 和钾肥模型中,在计算施肥量为负值时硬性设为0。作物对土壤磷钾养 分的需要量与产量正相关,目标产量越高,对土壤磷钾的消耗越大,因此

不能用这些关系反推不施肥时的产量,施氮模型则可以用来从土壤养分 和施肥量推断产量。

不同作物的施肥模型,对土壤肥力的要求不同。例 如玉米决定施肥的临界养分为 K160mg/L,P15mg/L,N20mg/L。大豆决

定施肥的临界养分浓度为:K120mg/L,P15mg/L,N3 -N10mg/L。

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精准农业要生成变量施肥处方,必须有将施肥量与土壤养分含量相。联系的施肥数学模型。因为肥料效应模型只是施肥量与产量的关系模 型,因此一般不能适合精准农业的需要;作物生长模型从理论上讲最精 确,因为它系统考虑气象、土壤理化性质、品种类型、栽培管理等各个因。素,但实际上由于生长模型需要的参数过多,特别是当季的气象条件参数 难以准确确定,所以也不太适应。事实上,美国各个州变量施肥模型均为 简单的线性施肥模型,这些模型普遍的特点是主要输人产量目标与土壤。养分两项。美国的施氮模型与施磷施钾模型相比较更复杂,除了需要产量目标。和土壤养分两项外,还多了两项,一是取样日期矫正,二是前茬作物矫正。
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