施肥模型

摘要： 该研究为提高烟草质量,建立量化施肥模型评价烟草产量,避免施用过多肥料对生态和质量的影响。采用盆栽试验,建立了氮、磷、钾、水四个因素与产量的关系模型,分析了各个因素的影响,优化了模型,建立了氮磷钾肥的施肥模式,并在田间进行了验证。结果表明,在盆栽试验中,优化后的施肥方案:氮素含量分别为4.78~6.15 g、P_(2)O_(5)、8.12~9.64 g、K_(2)O、16.23~18.05 g、土壤相对含水率分别为75.9%~81.2%。在田间条件下,以最佳施纯氮41.96±6.86 kg/hm^(2)和P_(2)O_(5)(66.12+13.98)kg/hm^(2)和K_(2)O(251.34+7.96)kg/hm^(2)的比较,结果基本一致。

摘要： [目的]提出适宜固镇县的小麦配方施肥方案。[方法]通过“3414”回归设计原理设置小麦肥效试验,获得肥料效应函数方程,由此数学模型得出理论氮、磷、钾最佳施肥量和最佳产量。综合分析不同施肥方法的推荐施肥量,结合固镇县农业生产实际,推荐最佳氮、磷、钾施用量。[结果]N、P2O5、K2O施肥量分别为90、90、48.75 kg/hm^(2)时,纯收入、产量、投产比均最大,分别为10672.35元/hm^(2)、6544.5 kg/hm^(2)、2.7。通过分析与结合实际,推荐最佳施肥量为:N 150 kg/hm^(2),P2O575 kg/hm^(2),K2O 75 kg/hm^(2)。[结论]该研究可以为固镇县小麦测土配方施肥提供依据。

摘要： 为获得常规施肥下玉米施用氮肥、磷肥和钾肥的肥料利用率现状和测土配方施用氮肥、磷肥和钾肥利用率的效果,进一步推进测土配方工作.本文在四川省会东县开展试验,以期为读者提供参考.

摘要： 采用"3414"田间试验方法,分析了氮、磷、钾肥对小麦产量和经济效应的影响,并拟合了三元二次方程,探索小麦最佳施肥量,提出了最佳施肥量.试验结果表明:最佳施肥配方为纯N 15 kg/667 m2、P2O56 kg/667 m2、K2O 8 kg/667 m2,最佳产量436.1 kg/667 m2.

摘要： [目的]提出适宜固镇县的小麦配方施肥方案.[方法]通过"3414"回归设计原理设置小麦肥效试验,获得肥料效应函数方程,由此数学模型得出理论氮、磷、钾最佳施肥量和最佳产量.综合分析不同施肥方法的推荐施肥量,结合固镇县农业生产实际,推荐最佳氮、磷、钾施用量.[结果]N、P2O5、K2O施肥量分别为90、90、48.75 kg/hm2时,纯收入、产量、投产比均最大,分别为10672.35元/hm2、6544.5 kg/hm2、2.7.通过分析与结合实际,推荐最佳施肥量为:N 150 kg/hm2,P2O575 kg/hm2,K2O 75 kg/hm2.[结论]该研究可以为固镇县小麦测土配方施肥提供依据.

摘要： 为提高水稻施肥便捷和精准的生产管理能力,实现实时监测和决策一体的可视化定量施肥,利用高分一号卫星遥感(GF-1)影像数据,研究了以多种典型植被指数的水稻分蘖期、拔节期和抽穗期等关键生育时期的氮素营养诊断模型,临界诊断植被指数值和定量追肥模型,并实现了氮素营养诊断和定量施肥推荐的可视化表达.研究结果表明:建立的水稻关键生育时期分蘖期、拔节期和抽穗期的最优植被指数临界诊断值分别为-0.384、0.658和0.782;根据水稻氮肥效应曲线的分析得到的总施氮量(298.4 kg/hm2)和最佳经济施肥量(285.5 kg/hm2);综合水稻施氮总量与最优植被指数值线性关系、最佳施肥量、最高施肥量可得定量追肥模型.水稻关键生育时期的氮素营养诊断和定量模型的建立,实现了定量施肥可视化表达.

摘要： 为进一步摸清测土配方施肥参数,完善湖南省祁东县一季中稻施肥指标体系,选择代表性土种红黄泥,进行了一季中稻“3414”肥料效应试验.试验结果表明:氮肥是增加一季中稻的生物量和产量的主要因子.每667m2增加6.5 kg氮肥,株高增加8 cm以上,与缺素区比较,每投入1 kg氮肥产量平均增加22.68kg,其次是钾肥为17.91kg,最后是磷肥10.76 kg;经三元二次回归模型分析,每667m2最高产量为656.6 kg,N、P2O5、K2O最佳施肥量分别为12.4 kg、4.8 kg、5.9kg;氮磷钾比为1∶0.39∶0.48.

摘要： 为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm^2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

摘要： 作物产量与肥料用量之间数学（施肥）模型的建立是推荐施肥的基础。因此，选择能正确表达产量—肥料效应关系的数学模型，无疑是推荐施肥研究的前提。自从利比希和米采利希等建立产量—肥料效应方程后，随着数学向农业化学的渗透，提出了很多有关产量与肥料效应之间关系的数学模型。特别是近十多年来，由于数理统计和计算机的应用，促使施肥模型研究走向了一个新的台阶，促进了施肥科学的发展。

摘要： 通过对比国内外处方图生成方法,研究了基于BP神经网络的变量处方施肥关系模型.应用Matlab7.0人工神经网络工具箱,设计了BP人工神经训练网络,实现了以土壤中施氮肥量、磷肥量、钾肥量和种植密度为输入参数,以大豆的产量为预测目标的模拟关系,预测在一定范围内的氮磷钾投入配比可获得的最大产量.该方法能够实现各种营养元素的全面平衡供应,使大豆栽培肥料投入更为科学合理,达到减肥增效的目的.

摘要： 本研究主要以江西省17个县217个试验点265次“3414”试验数据,分析得到不同土壤类型、不同地形地貌条件下江西省早、中、晚稻养分平衡施肥模型中的相关参数.试验目标:不同土壤类型、不同地貌类型、不同水稻品种氮、磷、钾肥料利用率比较,从而得出不同条件下水稻肥料利用率及其对产量的影响.试验结果:江西省水稻氮肥肥料利用率平均值为32.04％,P2O5肥料利用率为27.96％,K20的肥料利用率为50.69％.不同土壤类型对肥料利用率及其产量有着不同程度的影响:不同土壤类型中NPK当季肥料利用率的高低基本上表现为潴育型潮沙泥田＞潴育型黄泥田＞潴育型麻沙泥田＞潴育型鳝泥田＞潴育型黄沙泥田＞潴育型红沙泥田＞淹育型红沙泥田＞淹育型黄泥田＞潜育型潮沙泥田＞潜育型鳝泥田.不同地貌类型对肥料利用率和水稻产量也有一定的影响,氮、磷、钾当季利用率的相对高低顺序为平原＞丘陵＞山地.肥料当季养分利用率的高低与土壤肥力水平成反比,即高肥力田块由于供肥能力强,肥料利用率低,而低肥力田块由于供肥能力弱,肥料利用率反而高.不同水稻品种对肥料利用率也要一定影响,本研究表明中稻的肥料利用率大于晚稻、早稻,但差异不显著.

摘要： 生产实践证明,肥料对水稻产量水平、品质提升等主要指标有着重要影响.如何科学合理地选择和使用肥料已成为水稻生产中一个亟待解决的重要课题.近年来吉林省土肥站连续几年组织有关科研人员,采取社会调研、土壤测试、田间试验、植株分析、米质检测、数理统计等方法,结合省情,对我省水稻生产中的氮肥的最佳形态、氮肥的极限用量、氮磷钾肥的最佳配比、适宜用量和施用方法等进行了系统研究,并取得了既定的工作成果.

摘要： 本研究通过大量的田间取样、室内分析和数据整理，得出高产优质红富士苹果叶片中N、P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn、B10个养分元素在4个重要生育时期的标准比值、标准值和养分变化动态，用养分平衡指数和养分标准值综合诊断树体内各养分元素的丰缺，通过专用叶面液肥结合土壤施肥及时补充亏缺元素，调节养分平衡，基本达到完全、足量、平衡、及时地供应苹果树体内所需要的各种营养元素。并编制成计算机自动处理软件，在生产中大面积推广应用效果良好。

摘要： 该文是在单因子肥料试验的基础上，通过18个点的田间双因子小区试验，提出了鄄城县北部中壤土、南部沙壤土和沿黄滩区旱作小麦三种肥力水平土壤的小麦肥料效应方程，并依此计算出各类田块小麦的经济最佳肥量。

摘要： 本文采用UNDP"3414"[1]肥料试验方案,在黑龙港地区壤质潮土上,进行了N、P、K肥对小麦的产量及其构成因素影响的研究,建立了N、P、K三元二次肥料模型,提出了适宜的用量及比例.

摘要： 本文采用UNDP"3414"[1]肥料试验方案,在黑龙港地区壤质潮土上,进行了N、P、K肥对小麦的产量及其构成因素影响的研究,建立了N、P、K三元二次肥料模型,提出了适宜的用量及比例.

摘要： 本文采用UNDP"3414"[1]肥料试验方案,在黑龙港地区壤质潮土上,进行了N、P、K肥对小麦的产量及其构成因素影响的研究,建立了N、P、K三元二次肥料模型,提出了适宜的用量及比例.

摘要： 本发明涉及一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统，包括用于采集农田土壤参数的传感器数据采集模块，其输出端依次通过网关、数据传输模块与和中央处理器相连的数据库相连，中央处理器的输入输出端分别与RS遥感模块、GPS定位模块、GIS地理信息模块、DSS作物生长决策支持模块的输入输出端相连。本发明还公开了一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统的施肥方法。本发明按功能模块来划分，系统信息化、自动化水平程度高，融合了人工智能技术领域神经网络研究的成果，利用神经网络，可以充分逼近任意复杂的非线性关系，可学习和自适应不确定的系统，建立神经网络模型，使其按照生态效益、经济效益最大化进行施肥决策，为变量施肥实践提供方法依据。

摘要： 本发明属于农作物种植施肥方法技术领域，具体涉及一种基于控释肥的氮素养分减施模型的确定方法、修正方法及设计水稻施肥配方的方法。本发明提供的方法，通过大量田间试验，发明人在不降低水稻产量的情况下，首次找到了控释肥配施比例与氮素养分减施比例之间的平衡点，并系统地提出控释肥配施比例与氮素养分减施比例间的数学关系模型。根据本发明得到的基于控释肥的氮素养分减施模型可以指导企业或种粮大户根据自己的实际情况，因地制宜的制定减施方案，并在减施的条件下合理设计水稻控释肥与普通肥的配比量和施肥配方，方法简单，操作方便。该方法不仅可以因地制宜的设计配方，提高肥料的利用率，还可以大幅降低投入成本，减少环境污染。

摘要： 本发明公开了一种土壤墒情与施肥量关系模型的建立方法及应用，具体为：Fs＝Fcs*N，其中，N＝实测含水量/常年含水量；Fcs：常规施肥量；Fs：推荐施肥量；N：调整系数，范围1.1‑0.9之间，大于1.1按照1.1计算，小于0.9按0.9计算。本发明对土壤参数与化肥使用量关系进行了研究，填补了土壤墒情参数对施肥量影响方面研究的空白，对在农业生产中精准施肥具有重要意义。经过实践证明，本发明所述的土壤墒情与施肥量关系模型具有一定的普适性，模型推算出的推荐施肥量，在指导农业生产中起到了积极作用。

摘要： 本发明涉及一种马铃薯优化推荐施肥方法。所述推荐施肥方法包括：步骤1)确定目标产量；步骤2)确定已知地块土壤基础养分供应水平的级别；步骤3)根据多年多点减素试验计算已知地块的产量反应；或者根据已知地块土壤基础养分供应水平级别和马铃薯产量反应系数估算已知地块的产量反应；步骤4)基于QUEFTS模型获得的马铃薯最佳养分吸收量，结合目标产量、施肥产量反应和农学效率，分别计算已知地块马铃薯获得目标产量所需要的氮磷钾肥用量。该方法既适合我国以小农户为主体的经营模式，也能够实现区域尺度的肥料推荐，是实现马铃薯增产增效和提高其比较优势的重要途径。

摘要： 本发明实施例提供一种双变量施肥装置排肥量预测模型的构建方法及装置，所述方法包括：采集不同排肥口开度和排肥轴转速组合下双变量施肥装置单位时间内的排肥量，并以此构建样本数据集，其中每个样本数据由排肥口开度和排肥轴转速组合以及相应的排肥量组成；基于K折交叉验证方法对所述样本数据集进行划分，生成训练集矩阵和验证集矩阵；基于所述训练集矩阵和验证集矩阵，利用差分进化算法确定广义回归神经网络模型的最佳平滑因子；将所述最佳平滑因子输入所述广义回归神经网络模型进行训练，获得双变量施肥装置排肥量预测模型。本发明实施例可用于对双变量施肥装置排肥口开度、排肥轴转速和排肥量之间的关系进行精确建模。

摘要： 本发明涉及一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统，包括用于采集农田土壤参数的传感器数据采集模块，其输出端依次通过网关、数据传输模块与和中央处理器相连的数据库相连，中央处理器的输入输出端分别与RS遥感模块、GPS定位模块、GIS地理信息模块、DSS作物生长决策支持模块的输入输出端相连。本发明还公开了一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统的施肥方法。本发明按功能模块来划分，系统信息化、自动化水平程度高，融合了人工智能技术领域神经网络研究的成果，利用神经网络，可以充分逼近任意复杂的非线性关系，可学习和自适应不确定的系统，建立神经网络模型，使其按照生态效益、经济效益最大化进行施肥决策，为变量施肥实践提供方法依据。

摘要： 本发明公开了农业机械技术领域的一种可控施肥速度和施肥量的施肥机及施肥方法，包括支撑板，支撑板上端面左侧设有步进电机，支撑板下端面左侧均匀设有支撑座，支撑座贯穿旋转杆，旋转杆前后两端设有第一滚动轮，支撑板上端面中部设有储料桶，储料桶前后两端面下部均设有支撑架，储料桶上端设有投料口，储料桶下端设有下料管，下料管内腔设有定量装置，支撑板中部设有开口，步进电机电机轴外部设有皮带活动连接定量装置，壳体上端面设有驱动电机，连接轴外壁设有搅拌叶，支撑板下端面右侧设有凹槽，凹槽内腔上端面设有轴承，支撑架下端活动连接第二滚动轮，该装置结构简单，操作方便，可控施肥速度和施肥量，提高工作效率，降低工作强度。

摘要： 本发明提供一种氮磷钾养分减施模型的确定方法，包括如下步骤：确定水稻施肥基础配方；设计试验处理；计算施肥量；确定氮磷钾养分减施模型。本发明还提供根据上述减施模型设计水稻施肥配方的方法以及上述减施模型的修正方法。本发明提供的确定方法在确保水稻不减产的情况下首次找到了控释肥料配施比例、调理剂用量与氮、磷、钾养分减施比例之间的平衡点，从而保证模型准确性，真正做到减肥不减产；设计水稻施肥配方的方法可以根据实际情况，因地制宜的制定减肥方案，在减肥的同时设计水稻控释肥与普通肥的配比以及土壤调理剂配施量，方法简单，操作方便；修正方法在参数发生变化时，及时调整模型，从而保证对实际生产具有精准的指导和参考价值。

摘要： 本发明属于农作物种植施肥方法技术领域，具体涉及一种基于控释肥的氮素养分减施模型的确定方法、修正方法及设计水稻施肥配方的方法。本发明提供的方法，通过大量田间试验，发明人在不降低水稻产量的情况下，首次找到了控释肥配施比例与氮素养分减施比例之间的平衡点，并系统地提出控释肥配施比例与氮素养分减施比例间的数学关系模型。根据本发明得到的基于控释肥的氮素养分减施模型可以指导企业或种粮大户根据自己的实际情况，因地制宜的制定减施方案，并在减施的条件下合理设计水稻控释肥与普通肥的配比量和施肥配方，方法简单，操作方便。该方法不仅可以因地制宜的设计配方，提高肥料的利用率，还可以大幅降低投入成本，减少环境污染。

摘要： 本发明涉及智慧农业领域，更具体的说是一种网格化的大田作物基肥施肥效果评估模型，由测土施肥模型、网格划定模型、施肥效果评估模型三部分构成；其中测土施肥模型是在土壤检测和田间试验的基础上，根据农作物需肥量、土壤供肥能力和肥料效应，提出氮、磷、钾及中微量元素等肥料的配肥算法模型；网格划定模型是根据土壤普查、耕地地力调查或当地田间试验资料，把土壤按肥力高低进行网格划分，即以土壤含养量为参数的土地网格化模型；施肥效果评估模型是通过与测土配肥模型所提供的最优施肥量在各网格内进行结果对比，以各网格面积占比为权重，对最终整个目标地块实际基肥施肥效果进行等级评估的模型。