施肥效果分析 第三组
肥料田间试验鉴定标准
肥料田间试验鉴定标准
肥料田间试验鉴定的标准通常涉及肥料在田间环境中的效果评估和性能测试。
这些标准旨在评估肥料对植物生长和土壤质量的影响。
以下是一些可能适用的肥料田间试验鉴定标准：
1. 施肥效果评估：评估施用肥料后植物生长情况，如植物高度、茎粗、叶片面积等，以及产量和品质等因素。
2. 土壤分析：分析施肥后土壤的理化性质变化，包括土壤pH值、有机质含量、养分含量（氮、磷、钾等）等。
3. 养分利用率评估：评估肥料中养分的利用率，了解植物对肥料养分的吸收和利用情况。
4. 环境影响评估：考虑肥料对环境的影响，包括土壤质量、水质、植物生态系统等方面的评估。
这些标准可能由农业部门、国际标准化组织（ISO）或其他相关行业组织制定。
具体的肥料田间试验鉴定标准可能因国家、地区和肥料类型的不同而异。
进行田间试验时，应参考适用的标准和方法，以确保试验的科学性和可靠性，并对肥料的效果和影响做出合理评估。
肥料施用效果评价测算方法
肥料施用效果测算方法肥料是重要的农业生产资料。
科学评价肥料施用效果，对于改进施肥技术，提高肥料资源利用效率，实现农业增产增效，保障农业可持续发展具有十分重要的意义。
评价肥料施用效果的主要方法和指标有肥料利用率、肥料农学效率、肥料偏生产力等。
具体测算方法如下：1、肥料利用率 1.1 定义肥料利用率（RE ）是指施用的肥料养分被作物吸收的百分数，随作物种类、肥料品种、土壤类型、气候条件、栽培管理以及施肥技术等因素发生变化而不同，是最常用的一个综合评价指标。
肥料利用率包括当季利用率和累计利用率，这里是指当季利用率。
1.2 测算方法 1.2.1 示踪法示踪法是指将已知养分数量的放射性或稳定性示踪肥料施入土壤，作物成熟后测定作物所吸收的放射性或稳定性同位素养分的数量，计算肥料利用率。
1.2.2 差值法差值法是施肥区作物吸收的养分量与不施肥区作物吸收的养分量之差与肥料投入量的比值。
从农学意义上看，应采用差值法测算氮、磷、钾肥的利用率。
计算式如下：%10001⨯-=FU U RE式中：RE 为肥料利用率；U 1、U 0分别为施肥区与缺素区作物吸收的养分量，单位为公斤/亩；F 为肥料养分（指N 、P 2O 5、K 2O ）投入量，单位为公斤/亩。
一般通过田间试验测算氮、磷、钾肥利用率。
包括以下几个步骤： 1.2.2.1 布置田间试验根据本区域土壤类型、种植制度、主要作物等安排田间试验，一般每个县、每种作物安排10-15个试验，具体试验设计如下：试验设5个处理： 处理1，空白对照； 处理2，无氮区（PK ）； 处理3，无磷区（NK ）； 处理4，无钾区（NP ）； 处理5，氮磷钾区（NPK ）。
1.2.2.2 测定作物吸收的养分 作物吸收的养分量，一般是指作物收获期收获取走部分（含果实和茎叶）的养分吸收量。
对于根茎类作物，除地上部分外，还应包括地下的块根块茎部分；对于整枝打叉作物，应收集、称量每次整枝打叉的生物量，并计算到总量中。
棉花微量元素施肥效果分析
文 章 编 号 ：０ １ ３ １ ２ ０ ） ２ — ０ ８ ０ １ ０ — ６ Ｘ（ ０ ９ ０ ６ ０ ６ － ２
施 肥 ） 花专 用 肥 ３ ｇ６ ７ｍ 。４月 １ 棉 ０ｋ ／６ ３日播 种 ， 品
种 为 自选 ２ ４品系 ；第 ２试验 区选在 一三 三 团六连 ０ ８轮 ２号地 ， 茬棉 花 ， 地 时深 施 （ 前 犁 全层 施 肥 ） 棉花
日／ 月
肥 料 后 株 高增 幅 比对 照 增 加 ０ ． ４～０８ｅ 叶 片数 增 ． ｍ；
加 ０２～０３片 ； 数增 加 ０６ Ｏ７ 个 。 ． ． 蕾 ． ２一 ．１
２３ 不 同处理 对棉 花花铃 期 生 长发 育的 影响 ．
从 表 ４调 查数 据分 析 可 以看 出 ，处 理株 高 比对 照 增 加 ０５～０９ｅ 叶 片 数 增 加 ０３～０７片 ； 枝 ． ． ｍ； ． ． 果 台数 增加 ０３～０５台／ ；蕾数 增 加 ０８～１３个 ； ． ． 株 ． ＿ 铃
棉 花 主栽 品种 （ ）２ ４品 系 、 陆早 ３ 系 ：０ 新 ３号 。
１３ 试 验 方 法 ．
２１ 不 同处理对 棉花 生 育进 程 的影 响 ．
第 ｌ 验 区选在 一三 三 团 ２连 １ 轮 ４号地 ， 试 ６ 前
从 表 ２可 以看 出 ， 经微 量元 素 肥料 处 理后 ， 花 棉 各 生育 期都 比对 照早 ， 别是 吐 絮期 ， 特 处理 比对 照早
６７ ６ ＋磷酸 二氢 钾 １ ０ｇ ６ ｍ ５ ６ ７ｍ 。其 中 ２连 每个处 ／
棉 田已进 入 硼 、 、 缺失 范 围。为 验证 微量 元 素肥 锌 锰
料 对棉 花生 长发育 及其 产量 的影 响 ，一 三 三 团试 验 站 在 棉 花上 进 行 的微 量 元 素肥 料 施 用试 验 示 范 ， 在 生 产实 践 中产生 了 明显 的经济 效益 。
肥料实验示范报告
肥料实验示范报告一、实验目的本次实验的目的是通过对不同种类的肥料在植物生长过程中的影响进行观察和分析，以便了解不同肥料对植物生长的效果，并为农田种植提供合理的肥料选择指导。
二、实验材料和方法2.1 实验材料•植物品种：选取了普通水稻作为测试植物•肥料种类：选择了无机肥（NPK）、有机肥（腐熟的有机物）和对照组（无施肥）•其他材料：培养土、水、浇灌工具等2.2 实验方法1.实验前的准备工作：–将培养土通过筛网过滤，除去杂质–将筛选后的培养土装入相同规格的盆中，每盆约500g–将种子均匀分布在每盆土壤中，并浇透水2.实验组设置：–实验分为三组：NPK组、有机肥组、对照组–每组设置3个重复–每个重复进行单独标记，以便观察和记录3.施肥和处理：–NPK组：按照包装说明将适量的NPK肥料均匀撒在土壤表面，并轻轻拌匀–有机肥组：将适量的腐熟有机物均匀撒在土壤表面，并轻轻拌匀–对照组：不添加任何肥料4.环境管理：–每天保持土壤湿润，适量浇水，以保持一定的湿度5.数据收集：–每周记录植株的生长情况，包括株高、叶片数量、茎粗等指标–实验周期为8周，每周进行一次记录三、实验结果经过8周的观察和记录，我们得到了以下实验结果：3.1 株高比较在实验的第8周，我们测量了各组植株的株高，并进行了比较。
结果显示，NPK组和有机肥组的植株株高明显高于对照组。
其中，NPK组的植株株高平均为50cm，有机肥组的植株株高平均为45cm，而对照组的植株株高平均仅为38cm。
3.2 叶片数量比较我们还对各组植株的叶片数量进行了统计和比较。
结果显示，NPK组和有机肥组的植株叶片数量明显多于对照组。
NPK组的植株平均叶片数量为12片，有机肥组的植株平均叶片数量为11片，而对照组的植株平均叶片数量仅为8片。
3.3 茎粗比较最后，我们还对各组植株的茎粗进行了测量和比较。
结果显示，NPK组和有机肥组的植株茎粗明显粗于对照组。
NPK组的植株平均茎粗为1.2cm，有机肥组的植株平均茎粗为1.1cm，而对照组的植株平均茎粗仅为0.9cm。
【全国大学生数学建模竞赛获奖优秀论文作品学习借鉴】1992年A题 施肥效果分析
K 施肥量
(kg/ha) 0 47 93 140 186 279 372 465 558 651
产量
(t/ha) 18.98 27.35 34.86 38.52 38.44 37.73 38.43 43.87 42.77 46.22
K 施肥量
(kg/ha) 0 47 93 140 168 279 372 465 554 651
N 施肥量
(kg/ha) 0 28 56 84 112 168 224 280 336 392
产量
(t/ha) 11.02 12.70 14.56 6.17 17.25 22.59 21.63 19.34 16.12 14.11
P 施肥量
(kg/ha) 0 24 49 73 98 147 196 245 294 342
产量
(t/ha) 15.75 16.76 16.89 16.24 17.56 19.20 17.97 15.84 20.11 19.40
１９９２ 年题 Ａ 施肥效果分析
某地区作物生长所需的营养素主要是氮(N),磷(P),钾(K) 某作物研究所在该地区对土豆 与生菜作乐一定数量的实验 实验数据如下列表格所示 其中 ha 表示公顷 t 表示吨 kg 表示公斤 当一个营养素的施肥量变化时 总将另二个营养素的施肥量保持在第七个水平上 如对土豆产量关于 N 的施肥量做实验时 P 与 K 的施肥量分别取为 195kg/ha 与 372kg/ha
试分析施肥量与生产量之间关系 并队所得结果从应用价值与如何改进等方面作出估 价
土豆:
生菜
Nห้องสมุดไป่ตู้施肥量
(kg/ha) 0 34 67 101 135 202 259 336 404 471
施肥效果分析
施肥效果分析本文研究了营养素对作物的产量的影响，分析了不同营养素对不同作物生长产量的差异，建立了施肥效果模型。
并采用控制变量法和计算机数据拟合法建立了营养素对作物生长影响的模型。
根据研究所所得的营养素与作物产量的数据，运用MATLAB得到营养素与作物产量关系的散点图。
进一步运用拟合工具进行拟合数据，得到多项式的二次，三次函数和正弦函数一项，两项和三项函数。
利用方差比较，得到N在三次多项式时拟合度最好，而P和K 在二次多项式时拟合度最好。
本文最后总结了模型的优点和不足之处，并对施肥效果改进意见。
关键词：散点图，方差比较，拟合方程，控制变量一．问题重述作物生长所需的营养素主要是氮（N）、钾（K）、磷（P）。
为研究三种营养素对作物生长的影响，某作物研究所在该地区选取土豆与生菜做了一定数量的实验，实验过程中当一个营养素的施肥量变化时，总将另二个营养素的施肥量保持在最适宜植物生长状态。
分析数据得出施肥量与产量之间关系，并对所得结果从应用价值与如何改进等方面作出估价。
二．问题分析氮元素可促进植株茎叶的生长，更好的进行光合作用。
磷元素具有一部分促根发育的作用还具有促进开花的作用。
钾元素主要是促进果实的干物质积累，用来膨大果实。
增加产量。
由施肥量与产量的关系表格可得营养素对土豆生菜的产量有明显的促进作用。
根据农业期刊《Biology and fertility of soils》，一般来说，产量W可以用营养素施肥量的多项正弦函数表示，故做拟合曲线并代入试验数据求得关系表达式；同时联想到Logistic函数的导函数曲线为二次多项式（也是随着自变量先增后减），因此作一次二次以及三次多项式拟合，并进行比较。
三．基本假设①每次试验独立且试验条件（如环境条件，种植密度，土壤条件）相同；②由于数据由研究所提供，所以假设试验数据不会出现较大误差；③三种元素的使施用量同作物产量有一定的函数关系，同一种元素对不同作物的作用表现为同一类的函数关系；④忽略土壤中原有的N、P、K对作物生长的影响；⑤三种元素对作物增长的作用是相互独立的；四．名词解释和符号说明名词解释:种植密度：单位面积作物种植量符号说明：①pi（i=1,2,3.....)多项式系数②ai，bi，ci正弦函数各项系数和常数项五.模型建立和求解采用MATLAB2021b中配置的curve fitting tool（曲线拟合工具），直接输入数据，进行曲线拟合。
襄阳市襄州区主要农作物测土配方施肥效果分析
１ ． ２ 试验 设计
可 以看 出 ， 不施肥（ Ｃ Ｋ ） 较农 民 习惯 施 肥和 配 方 施 肥产 量 差 异均 较大 。 配 方施 肥产 量均 高于 习惯 施肥 ， 效 果 明显 。
关键词 测 土配 方施 肥 ； 产量 ； 经济 效益 ； 湖北 襄 阳 ； 襄州区 中图分 类号 Ｓ１ ５ ８ ． ２ 文 献标 识码 Ａ 文章 编号 １ ０ ０ ７ — ５ ７ ３ ９（ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － － ０ ０１ ８ — ０ ２
襄 阳市 襄 州区 自 ２ ０ ０ ６年 开展 测土 配方 施 肥 以来 ， 得 到
氧化 钾 分别 为 ４ ３ ． ８ ５ 、 １ ２ ． ４ ０ 、 ２ ５ ． １ ５ ｋ ｇ ／ ｈ ｍ 。
２ ． ３ 配方 施肥 经济 效益情 况
从 表 ５可 以看 出 ， 玉 米 习惯 施肥 的肥 料 成 本 较 配方 施 肥高 ２ ０ ６ ． ７元／ Ｉ ｌ ｍ ２ 。 小麦 、 油菜 、 水稻 配 方施 肥 投肥 成 本 均增
表 ３ 不 同 处 理 产 量 对 比
从 表 ６可 以看 出 ， 水 稻 配方 施 肥 的肥 料 利 用 率最 好 ， ４
种作物 肥料利 用率纯 氮 、 五 氧化二磷 、 氧化 钾平 均 为 １ ７ ． ０ ８ ％、 １ ３ ． ０ ｏ ％、 ２ ４ ． ４ ２ ％。 较 习惯 施 肥 ， 配 方施 肥 明 显提 高 了肥 料 的
作 物起到 增产 的作用 ， 差异 显著 。 比 习惯施 肥和 空 白对照每 年增 产粮食 分别 为 １ １ ６ ４ ． １ ７ 、 ３ ９ １ ９ ． ０ ４ｋ ｇ ／ ｈ ｍ ， １ 年 为农 户节本增 收 ｌ ７ ５ ７ ． ４ １ 元／ ｈ ｍ ： 。 配方施 肥较 习惯施肥 明显 提 高 了肥料 的利 用率 ， 减 少 了肥料 的 浪 费。
肥料效果试验和评价通用要求
肥料效果试验和评价通用要求肥料效果试验和评价通用要求•试验结果准确可靠•评价指标全面科学•数据分析合理可行试验设计•控制组和实验组•随机分组和重复试验•多因素设计试验操作•肥料施用时间和方法•施肥量和比例•肥料种类和成分试验评价指标•植物生长情况•农作物产量和品质•土壤肥力指标•经济效益数据分析•统计学方法•假设检验•方差分析例子解释以某种作物的肥料效果试验为例，假设有两种不同的肥料A和B进行对比评价。
1.设计控制组和实验组，例如将相同的土地和作物分为两组，一组作为对照组不添加任何肥料，另一组作为实验组分别添加肥料A和B。
2.随机分组和重复试验，将实验组和对照组进行随机分配，保证样本的随机性和可比性，并进行多次重复试验以提高结果的可靠性。
3.在试验操作中，根据作物的生长周期和生长需要，确定肥料的合理施用时间和方法，例如在不同生长阶段进行不同方式的施肥。
4.根据试验的目的和肥料的种类，确定施肥量和比例，例如根据作物需求和肥料的含量配比确定合理的施肥量。
5.在评价指标中，考察植物的生长情况，例如测量作物的高度、叶片数量和叶片颜色等；考察农作物产量和品质，例如测量收获物的重量、大小和口感等；考察土壤肥力指标，例如测量土壤的pH值、有机质含量和养分含量等；考察经济效益，例如比较不同肥料下的成本投入和产出情况。
6.在数据分析中，采用统计学方法进行数据处理和分析，例如计算平均值、方差和标准差；进行假设检验，检验肥料效果是否显著；进行方差分析，比较不同肥料处理间的差异是否显著。
通过上述例子，可以看出针对肥料效果试验和评价通用的要求包括试验设计的科学性、试验操作的合理性、评价指标的全面性和合理性，以及数据分析的统计学方法的使用。
这些要求能够确保肥料效果试验和评价的可靠性和科学性，为农业生产提供实际指导。
水稻配方施肥同田肥效对比试验效果分析
水稻配方施肥同田肥效对比试验效果分析2012年，道真自治县上坝土家族乡对主要粮食作物实施了测土配方施肥肥效对比试验，展示和推广测土配方施肥技术，实现了“增产、经济、环保”的三大目标，为全县全面普及推广测土配方施肥技术，不断提高农民科学施肥水平，提高肥料利用率奠定了坚实基础。
一、实施情况2012年，我乡科学制定水稻测土配方施肥肥效对比试验实施方案，严格按照方案组织实施。
水稻田按上中下三等，各抽1户，每户在同一田块中（面积不少于1亩）设三个处理（配方施肥区、常规施肥区、无肥区），上等落实在八一村下石组冉贤勇农户的田块里，中等落实在新田坝村申尚奎农户田块里，下等落实在双河村朱福木农户田块里。
全乡水稻田6500亩，其中上等田占40%，中等田占30%，下等田占30%。
二、采取措施在测土配方施肥同田肥效对比试验农户中，一律选择介绍推广的优良杂交水稻组合，并采取以下农艺措施：（1）一律采用高产栽培技术组装；（2）采取旱育秧和无纺布盖膜，培育多糵壮秧，实行宽窄行拉绳插秧；（3）合理密植，加强病虫草鼠害的综合防治。
三、试验设计上等农户冉贤勇选择t优6135品种，中等农户申尚奎选择中优117品种，下等农户朱福木选择富优325品种，各农户在同一田块中实施，设置配方施肥区、常规施肥区、无肥区，要把配方施肥区和习惯施肥区隔离开来，水稻田间要求筑田埂，防止养分相互渗透，影响肥效，要重点突出测土配方施肥技术的领航作用，严格按照我县土肥站制定的不同肥料品种、施肥数量、施肥时期、施肥方法的要求进行操作。
试验农户每户试验地设置三个处理，每个小区面积为200㎡。
在试验处理过程中，配方施肥区和常规施肥区除施肥要求不一样外，其他管理措施完全相同，随时做好灾害性天气，田间作业（如中耕除草、施药、施肥量、施肥时期、用工投入）等记录；无肥区不施肥，但要同步进行田间除草和病虫防治。
四、试验结果附表：水稻测土配方施肥肥效试验产量验收结果单位：公斤/亩通过产量验收结果说明，水稻配方施肥区产量比习惯施肥区平均增产9.3%，比无肥区产量明显增长1—2倍。
农作物施肥效果分析
农作物施肥效果分析第十三组李焕张艳华侯慧慧农作物施肥效果分析摘要由农作物生长的原理和长期的实践经验可知，氮、磷、钾三种肥料对农作物的生长起到至关重要的作用，其施肥量会影响作物最后的产量，且这三种肥料缺一不可。
究竟肥料的施肥量与产量有怎样的关系？本次实验以土豆和生菜这两种作物为例，研究氮、磷、钾三种肥料的施肥效果。
首先，根据实验数据描出施肥量与产量坐标关系的散点图，建立模型：2y ax bx c =++，在MATLAB 中拟合曲线，求出系数，从而得到N 对土豆的效应方程为：()2111111110.00030.197114.7416f x x x =-++P 对土豆的效应方程为：()2121212120.00010.071932.9161f x x x =-++K 对土豆的效应方程为：()2131313130.00010.075024.4144f x x x =-++N 对生菜的效应方程为：()2212121210.00020.101310.2294f x x x =-++P 对生菜的效应方程为：()2222222220.00010.0606 6.8757f x x x =-++ K 对生菜的效应方程为：()2232323230.00000.005116.2329f x x x =-++将多项式回归模型转化为多元线性回归模型进行检验，效果显著，从而模型成立。
然后，利用已经建立的施肥量与产量关系的模型，固定其中两种肥料的施肥量在第七个水平，建立收益与第三种肥料施肥量关系的模型，如：设土豆每公顷磷肥的施肥量为12x 时的最大利润为12W （元），有()12121212100024259337257000W f x x =⨯--⨯-⨯-当12x =349.5时获得的利润最大，最大利润为：12W =80625.5（元）。
最后通过计算比较，得到土豆的最佳施肥方案为：氮肥317/kg ha ，磷肥196/kg ha ，钾肥372/kg ha ；生菜的最佳施肥方案为：氮肥250.75/kg ha ，磷肥391/kg ha ，钾肥372/kg ha 。
水稻“三控”施肥和控释肥施肥试验总结
水稻“三控”施肥和控释肥施肥试验总结1. 引言1.1 研究目的水稻是我国重要的粮食作物之一，施肥对于稻米产量和质量起着至关重要的作用。
本次试验旨在探究水稻“三控”施肥和控释肥施肥对水稻生长发育和产量的影响，为科学施肥提供参考和指导。
具体研究目的包括以下几个方面：1. 比较不同施肥方案对水稻生长的影响：通过设计不同的施肥方案，包括传统施肥和“三控”施肥，在水稻生长过程中对生长速度、叶绿素含量等指标进行监测和比较，以探究不同施肥方案对水稻生长的影响。
2. 探究不同施肥方案对水稻产量和品质的影响：通过比较不同施肥方案下水稻产量和品质的差异，分析施肥对水稻产量和品质的影响机制，为实现高产高效提供理论依据。
3. 评估控释肥施肥效果：本次试验还将对控释肥在水稻生长中的效果进行评估和分析，探讨控释肥在提高水稻产量和品质方面的潜力和应用价值。
通过以上研究目的的实现，希望可以为实现科学施肥、提高水稻产量和品质提供理论基础和实用指导。
1.2 研究背景水稻是我国主要粮食作物之一，对我国粮食安全起着至关重要的作用。
而施肥是影响水稻产量和质量的重要因素之一。
随着现代农业技术的不断发展，施肥也逐渐向精准化、科学化方向发展。
水稻“三控”施肥是一种新型施肥技术，即“限量控频、配比控制、时序控制”，可以更好地提高施肥效率和减少污染。
目前，水稻种植中普遍存在着施肥不当、浪费化肥、造成环境污染等问题。
而控释肥作为具有缓释效果的新型肥料，在减少化肥的循环利用和环境污染方面具有巨大潜力。
开展水稻“三控”施肥和控释肥施肥试验，对于提高水稻产量、改善土壤环境、实现可持续发展具有重要意义。
本研究旨在通过实验验证水稻“三控”施肥和控释肥施肥技术在提高水稻产量和质量方面的效果，探讨其在实际生产中的应用前景。
通过系统地研究，为推动我国水稻种植业的可持续发展提供科学依据。
【研究背景完】1.3 研究方法研究方法是一个科学研究的重要环节，是研究设计和数据分析的基础。
习水县脱毒马铃薯测土配方施肥效果分析
关 键 词 ： 习水 ；马 铃 薯 ；测 土 配 方
作底肥 ； 氮肥 ８ 作底肥 ，Ｏ 作第 １ ２次追肥 。第 １ Ｏ ２ 、 次追
马铃薯是习水 主要 的薯类 作 物之 一 ， 年种 植 面积 在 常 肥在齐苗期 ， ２次追肥 在现蕾 期 ， 第 结合 中耕 、 除草、 土施 培
用。
根据农业部《 测土 配方施 肥技 术规 范》 田间试 验设置 要 求， 每个试验 设 ３个处理 ： 、 １ 习惯施肥处 理 ，、 ２ 测土 配方施肥
处理 ，、 照 处理 （ 纯 有机 肥） 各处 理不设 重复 ， 周设 ３对 施 。 四
保护行 ， 、 处理小 区面积 均 为 ６ ． ， 处 理小 区面积 为 １２ ６７ ｍ２ ３ ３ 。肥料用量见 表 ３ Ｏ ｍ２ 。肥料施用方 法 ： 有机肥 、 肥、 磷 钾肥
表 １ 试 验 地 点 基 本 情 况
地块 试验地点 面 积 经度
（ ） ｍ２
注 ： 位 为 ｋ ／ ６ Ｉ 单 ｇ ６ ７Ｔ １
１４ 试验经过 ．
栽种后及时查苗补缺 ， 常规措施进行 管理。东皇镇木 按 楠村试验点 ２月 ２ ３日播种 ， 株距 ８ ． 行 ３ ５ ｍＸ１ 种 植密 ｃ ８ ｍ， ｃ 度 ４３ ４ ５株／ ６ ， ６７ ｍ２ ６月 ２ ５日收获 ； 回龙 镇洞 湾村试验 点 ２
薯重量均大于 习惯施 肥处 理 ， 下等点 大 中薯 重量 比例外 ， 除
Ｋ ６ ）锌肥（ Ｚ Ｓ ００ ， 含 ｎ Ｏ，・１ Ｈｚ ９ ） 有 机肥用 猪圈粪 Ｏ Ｏ２ ， （ 鲜基含 ＮＯ ２ ８ 、 ２ ｓ ． ７ ％、 Ｏ ． ７ ） ． ３ Ｐ Ｏ ０ ０ ４ Ｋ２ ０ １ １ 。供试 品种
为威芋 ３ 。 号
肥料施用效果评价测算方法
肥料施用效果评价测算方法肥料是农业生产中必不可少的一种物质，能够提供作物所需的养分，促进作物生长和发育。
然而，不同类型的肥料对作物的肥力效果并不相同，因此需要进行肥料施用效果的评价和测算。
一、肥料施用效果的评价指标1.产量指标：衡量作物产量的量化指标，能够直观地反映出肥料施用的效果。
通常使用作物的单产、总产和产量增加率等指标进行评价。
2.营养状态指标：通过分析作物的养分含量和叶绿素含量等指标，评价作物对肥料养分的吸收利用情况。
营养状态指标可以反映出肥料施用后作物的生长和发育状况。
3.经济效益指标：评价肥料施用对农业经济效益的影响，包括成本效益比、投资回报率等经济指标。
二、肥料施用效果评价方法1.试验田方法：通过在不同施肥处理下设置试验田，比较不同肥料施用处理间的产量、品质等指标。
试验田方法主要用于对不同肥料进行比较和筛选。
2.实地调查法：通过对实际农田进行调查和观察，评价肥料施用对作物生长和产量的影响。
实地调查法可以直观地反映出肥料施用效果，并可考虑到实际种植环境的影响。
3.样品分析法：对作物的叶片、土壤等样品进行分析和测定，评价肥料对作物养分吸收和利用的效果。
样品分析法可以客观地反映出肥料施用后作物的养分状态。
4.统计学分析法：通过统计学方法对实验数据进行分析，得出不同肥料施用处理间的显著性差异。
统计学分析法可以较为客观地判断肥料施用效果的差异和显著性。
三、肥料施用效果评价的测算步骤1.设计试验方案：确定试验因素、试验设计和试验田选址等，保证实验的可靠性和可比性。
2.实施试验：按照设计好的试验方案进行肥料的施用和作物的管理，确保实验的实施质量。
3.数据采集和样品分析：在作物生长期间进行产量、营养指标等数据的采集和样品的收集，保证数据的准确性和可靠性。
4.数据处理和统计分析：对采集到的数据进行整理和处理，并进行统计学分析，得出肥料施用效果的评价结果。
5.结果解释和应用：根据统计分析的结果，对肥料施用效果进行解释和应用。
施肥调研报告
施肥调研报告施肥调研报告一、调研目的和背景：本次调研的目的是了解当前农业领域的施肥情况，研究农民在施肥过程中所遇到的问题，并据此提出相关的解决方案，以提高农作物的产量和质量，促进农业的可持续发展。
二、调研方法和过程：1. 调研方法：我们采用问卷调查的方式进行调研，通过向农民发放调查问卷，了解他们的施肥习惯、施肥方式以及施肥效果等情况。
2. 调研过程：我们在农村地区选择了10个不同的村子作为调研对象。
在每个村子里，我们随机选择了20户农民进行问卷调查。
共发放了200份问卷，并在一个星期内回收了180份有效问卷。
三、调研结果：1. 施肥习惯：调查结果显示，大部分农民在农作物生长期间进行施肥，占比达到80%。
而有少数农民在农作物收获后施肥，占比为20%。
这种施肥习惯在一定程度上影响了农作物的生长和发育情况。
2. 施肥方式：在施肥方式上，大部分农民使用的是化肥，占比达到90%。
少部分农民采用有机肥料，占比为10%。
化肥一般能够迅速供给植物所需的营养元素，但长期使用会导致土壤质量下降。
有机肥料虽然对土壤质量有好处，但供给速度相对较慢。
3. 施肥效果：根据调查结果，大部分农民反映使用化肥后农作物产量较高，但品质较差；而使用有机肥料后，农作物品质较好，但产量相对较低。
施肥效果受到农民施肥方式的影响。
四、问题分析和解决方案：1. 生长期间施肥的问题：农民在农作物生长期间施肥可能会导致施肥不及时或者施肥过量的情况。
我们建议农民通过科学施肥计划，合理规划施肥时间和施肥量，避免对农作物的不良影响。
2. 化肥长期使用导致土壤质量下降的问题：长期使用化肥会导致土壤肥力下降，影响农作物的生长和发育。
我们建议农民使用有机肥料和绿肥进行适度轮作，以提高土壤质量。
3. 有机肥料供给速度慢的问题：有机肥料供给速度较慢，影响了农作物的迅速生长。
我们建议农民将有机肥料与化肥进行合理配比，以兼顾肥料的供给速度和农作物所需元素的营养。
五、结论：通过本次调研，我们了解到农民在施肥过程中存在一些问题，如施肥时间不当、施肥方式单一以及化肥过量使用等。
施肥效果分析范文
施肥效果分析范文施肥是指农田土壤或植物缺乏一些营养元素时通过人工补充这些营养元素来提高植物生长和产量的一种方法。
正确施肥可以显著改善土壤质量和植物生长状况，提高农作物的产量和品质。
本文将从施肥的类型、作用、施肥效果和施肥技术等方面进行分析。
首先，施肥可以分为有机肥和化肥两种类型。
有机肥主要来自于动植物的有机废弃物，如农家肥、畜禽粪便、厩肥等。
有机肥含有丰富的有机质和微量元素，可以改善土壤结构和保持土壤湿度。
化肥则是人工合成的肥料，主要包括氮肥、磷肥和钾肥等。
化肥中的营养元素比例可以根据植物的需求进行调整。
有机肥和化肥各有其特点，可以根据土壤类型和农作物需求选择合适的施肥类型。
施肥的主要作用是为作物提供营养元素，以促进植物的生长和发育。
氮、磷、钾是植物生长发育的三大主要营养元素，它们分别对植物的叶片、根系和果实的发育起到重要的作用。
氮肥可以促进植物的叶绿素合成，提高光合作用效率；磷肥可以促进根系的生长，增强植物对水分和养分的吸收能力；钾肥可以增加植物的抗病能力和逆境适应性。
除此之外，施肥还可以提供植物的微量元素需求，并调节土壤的酸碱度和供水能力，促进土壤有机质的分解和微生物活动，增强土壤的肥力和保持力。
施肥对作物产量和品质有着显著的影响。
适量的施肥可以提高作物的产量，增加农民的收入。
例如，在水稻种植中，适当添加氮肥可以增加水稻的穗粒数和每穗粒数，从而提高产量；在果树种植中，适量添加钾肥可以增加水果的糖度和口感。
然而，过量的施肥则会导致营养元素的累积和土壤生态环境的破坏，从而适得其反。
因此，施肥的操作要注意施肥量、施肥时间和施肥方式的选择，结合土壤测试结果和农作物的生长需要进行科学施肥。
最后，施肥技术的优化可以进一步提高施肥效果。
第一，要根据作物生长的不同阶段和需求调整施肥方案，例如，在生育初期增加氮肥的供应，促进植物的早期生长；在生育中后期适量添加磷肥和钾肥，提高作物的产量和品质。
第二，要合理选择施肥方式，例如深施、浅施、分施和撒布等，根据不同植物的根系分布和养分吸收规律选择合适的施肥方式，提高养分利用率。
三都县水稻不同配方施肥效果分析
耕 作 与栽 培
２１ ００年
第 ２ 期
三都县水稻不 同配方施肥效果分析
潘洪涛 ，平立燕 ，罗 向琼 ，韦君利
（ 贵州省三都县土肥站 ，贵州 三都 摘 要 ：为了探 索不 同配方施肥在 三都县水稻 生产 中的应 ５ ８０ ） ５１ ０ 采用“ ４ ４ 最优 回归设计 ， ３１” 设氮 、 、 磷 钾三个因素和 ０ １ 、、 ２ ３ 肥水平 ， １ 、施 共 ４个处 理 ， ２次 重复 ， ２ 共 ８个试 验小 区 。 小 区面积 ２ ２ 区组内各处理随机排列， ４ １， ｎ 各处理小区间打木 桩， 用铁丝拉线连接 ， 用农膜包住 ， 边缘压人犁底层。重复间 走道 ５ ｃ 试验区四周设保护行。小 区设计施肥量见表 １ ０ ｍ， 。
的新增纯收入和产投 比在各处理 中处于前列 ， 肥料 配方可 其
以取得较好经济效益。
２ ２ 不 同处 理 的肥 料 利 用情 况 ．
从表 ３看出 ， 氮肥 的利用 率 随着施 肥水 平 的增 高 而降 低 ； 肥的利用率 以中水平最 高， 磷 低水平其 次， 高水平最 低 ；
收 稿 日期 ：０ ００ —５ ２ １－３１ 第 一作 者 ： 涛 （９ １） 男 ， 理 农 艺 师 ， 事 土 壤 肥 料 技 术 推 广 潘洪 １ ８一 ， 助 从
佳 施 肥 量 为 ５ ４ ｋ ／ ６ ， Ｏ 的 最 佳 施 肥 量 为 ４ ５ ｋ ／ ． １ｇ６７ Ｋ２ ．９ ｇ
表 １ 试 验 各 处理 肥 料 用 量
６７ ， ６ ｍ 最佳产量 ５ ８０ ｋ ／ ６ ； ２ ． ２ ｇ ６ ７ Ｎ的最大施肥量为 ６ ３ ｍｚ ．７
ｋ ／ ６ ｍ２ Ｐ Ｏ ｇ ６ ７ ， ２ ２的最 大 施肥 量 为 ６ １ ｋ ／６ ｍ２Ｋ２ 的 最 ．６ ￣６７ ， Ｏ
210967498_交趾黄檀幼林施肥效应分析
第48卷第1期2023年1月㊀林㊀业㊀调㊀查㊀规㊀划Forest Inventory and PlanningVol.48㊀No.1Jan.2023doi:10.3969/j.issn.1671-3168.2023.01.028交趾黄檀幼林施肥效应分析张春1,杨晓燕2,张锦耀2,黄俊鹏2,李阿池3,陈洲妍3(1.漳州市林业科技推广站,福建漳州363000;2.漳州市平和天马国有林场,福建平和363700;3.漳州市林业规划设计队,福建漳州363000)摘要:开展不同施肥量对交趾黄檀幼树生长影响的试验㊂结果表明,5年生交趾黄檀胸径㊁树高㊁材积㊁冠幅生长量最大的为处理3(350g/株),分别为7.12cm㊁5.96m㊁0.0128m3㊁3.20m,分别比林分平均胸径6.24cm㊁树高5.23m㊁材积0.0092m3㊁冠幅3.06m提高14.1%㊁13.96%㊁39.13%㊁4.58%㊂应用层次分析法得到综合得分最高的为处理2(250g/株),表明在合理范围内增加施肥量可加速幼树生长,但交趾黄檀冠幅大,侧枝发达,易受风害,不是施肥量越大越好,应适当控制施肥量㊂关键词:交趾黄檀;施肥效应;生长性状;风折率中图分类号:S753.532;S792.28㊀㊀文献标识码:A㊀㊀文章编号:1671-3168(2023)01-0149-04引文格式:张春,杨晓燕,张锦耀,等.交趾黄檀幼林施肥效应分析[J].林业调查规划,2023,48(1):149-152.doi:10.3969/j.issn.1671-3168.2023.01.028ZHANG Chun,YANG Xiaoyan,ZHANG Jinyao,et al.Fertilization Effect of Young Forest of Dalbergia cochin-chinensis [J].Forest Inventory and Planning,2023,48(1):149-152.doi:10.3969/j.issn.1671-3168.2023.01.028Fertilization Effect of Young Forest of Dalbergia cochin-chinensisZHANG Chun1,YANG Xiaoyan2,ZHANG Jinyao2,HUANG Junpeng2,LI Achi3,CHEN Zhouyan3(1.Forestry Science and Technology Extension Station,Zhangzhou,Fujian363000,China;2.Pinghe Tianma State-owned Forest Farm,Pinghe,Fujian363700,China;3.Zhangzhou Forestry Planning and Design Team,Zhangzhou,Fujian363000,China) Abstract:Experiments were carried out on the effects of different fertilization rates on the growth of young forest of Dalbergia cochin-chinensis.The results showed that the highest growth of DBH,tree height, timber volume and crown width of5-year-old Dalbergia cochin-chinensis was in treatment3(350g/ plant),which were7.12cm,5.96m,0.0128m3and3.20m respectively,which were14.1%, 13.96%,39.13%and4.58%higher than the average DBH of6.24cm,tree height of5.23m,timber volume of0.0092m3and crown width of3.06m,respectively.The highest comprehensive score ob-tained by the analytic hierarchy process was treatment2(250g/plant),indicating that increasing the a-mount of fertilizer within a reasonable range could accelerate the growth of young trees,but the amount of fertilizer should be properly controlled due to the large crown width,developed lateral branches and vul-nerable to wind damage of Dalbergia cochin-chinensis.Key words:Dalbergia cochin-chinensis;fertilization effect;growth traits;wind fall percentage收稿日期:2021-10-20.基金项目:福建省林业厅科技重点资助项目(闽林科 2017 3号).第一作者:张春(1989-),男,福建古田人,工程师.主要从事森林培育与林业推广工作.Email:598277593@林业调查规划㊀㊀交趾黄檀(Dalbergia cochin -chinensis Pierre exLaness)[1]属蝶形花科(Papilionaceae)黄檀属(Dal-bergia )的半落叶乔木,又名大红酸枝,原产于柬埔寨㊁泰国和越南等东南亚国家,在我国无天然分布,木材全部依赖于进口[2-3]㊂木材具光泽㊁结构细腻而均匀,是制作高级家具㊁工艺雕刻等的珍稀原料[4-5]㊂目前,交趾黄檀在引种表现[6]㊁扦插嫁接[7]㊁心材成分分析[8]等方面已有相关报道,但对于不同施肥水平对交趾黄檀幼林生长的影响鲜有报道㊂通过随机设置3种不同施肥量处理,分析交趾黄檀的生长量及风害情况并进行综合评定,以期为交趾黄檀幼林合理施肥提供参考㊂1试验地概况试验地设在福建省平和天马国有林场东溪管护站01-040班(117ʎ26ᶄE,24ʎ20ᶄN),坡面海拔约279~395m,西南坡向,坡度约20ʎ,土壤为花岗岩发育成的红壤,土层厚度约0.8m,腐殖质层厚度约8cm,立地类型Ⅱ类,年均温23ħ,极端最高温38ħ,极端最低温-2ħ,年均降水量1859mm,属南亚热带季风气候㊂试验地前茬为短周期桉树纯林,采伐时蓄积量约为170m 3/hm 2㊂2试验材料与方法2.1试验材料2016年春季,引进广东省优选家系的2年生裸根苗准备造林,因当年天马林场无法提供造林地,在苗圃假植一年,于次年6月开始造林,实际造林时将苗木截为高120cm,地径0.8~1.0cm㊂2.2试验方法2.2.1试验设计采用完全随机区组设计,先将造林地分为上部㊁中部㊁下部3部分(即3次重复),在3个部位上各随机设置3种不同施肥量处理,处理1:施肥量150g /株,处理2:施肥量250g /株,处理3:施肥量350g /株,每年施等量的凯利丰复合肥(N㊁P㊁K 各占15%)㊂每个处理造林面积约0.13hm 2,共营造试验林1.33hm 2㊂2.2.2整地造林及抚育措施于2017年5月对造林地进行炼山清杂,初植密度1650株/hm 2,株行距2m ˑ3m,挖明穴50cm ˑ30cm ˑ30cm,回表土,下基肥复合肥(N㊁P㊁K 各占15%)250g /穴,当雨水淋透定植穴土壤后,6月下旬全部完成栽植㊂造林当年全面劈草2遍,造林后3年全面劈草1~2次㊂结合下半年劈草时埋施追肥,为精准施肥量,制作定量量杯以备施肥时使用㊂2.2.3调查方法与统计分析2021年8月分别在试验林上㊁中㊁下部的各处理上设置667m 2的调查样地各3块,共9块,分别测量树高㊁胸径㊁冠幅及风害情况等指标㊂参照黄建南[9]的方法计算单株材积,公式为:V =0.000052764291D 1.8821611H 1.0093166式中:D 为胸径;H 为树高;V 为材积㊂采用Excel 2003软件进行制图及数据统计;DPS 7.5软件进行随机区组方差分析;采用层次分析法(AHP)做综合评价㊂层次分析法(AHP)是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上个世纪70年代提出的一种基于网络系统理论的决策方法[10],把人的主观判断和定性分析用数量形式表达,把比较复杂的问题分为若干层次,增强了灵活性㊁准确性和实用性,已在林木品种选择[11]㊁生长特性分析[12]等综合评价上得到广泛应用㊂3结果与分析3.1生长性状比较交趾黄檀不同施肥量造林生长状况见表1㊂表1㊀交趾黄檀不同施肥量造林生长性状比较Tab.1㊀Comparison of growth traits of Dalbergia cochin -chinensis with different fertilization rates处理1 5.04处理2 6.56 5.300.0098 3.02处理37.12 5.960.0128 3.20平均㊀6.245.230.00923.06㊀㊀从表1可知,5年生胸径㊁树高㊁材积㊁冠幅生长量最大的为处理3(350g /株),分别达到7.12cm㊁5.96m㊁0.0128m 3㊁3.20m,分别比林分平均胸径6.24cm㊁树高5.23m㊁材积0.0092m 3㊁冠幅3.06m 提高14.1%㊁13.96%㊁39.13%㊁4.58%㊂试验结果表明,适当增加交趾黄檀施肥量,幼树生长快,符合树木生长特点㊂对交趾黄檀试验林生长性状指标进行方差分析(表2)㊂㊃051㊃第48卷张春等:交趾黄檀幼林施肥效应分析表2㊀交趾黄檀不同施肥量生长性状方差分析Tab.2㊀Variance analysis of growth traits of Dalbergiacochin-chinensis with different fertilization rates胸径区组间0.809530.26980.8600.5109处理间9.28012 4.640014.7920.0048∗∗误差㊀ 1.882160.3137总变异11.971711树高区组间0.162220.08110.4320.6763处理间 3.40222 1.70119.0590.0327∗误差㊀0.751140.1878总变异 4.31568材积区组间0200.0730.9310处理间0.00012010.6830.0249∗误差㊀040总变异0.00018冠幅区组间0.026720.01330.1250.8858处理间0.026720.01330.1250.8858误差㊀0.426740.1067总变异0.48008注:∗∗表示差异极显著,∗表示差异显著㊂㊀㊀由表2可知,不同处理间胸径存在极显著差异(P=0.0048<0.01),不同树高㊁材积处理间存在显著差异,不同冠幅处理间差异不显著,试验结果表明,不同施肥量对交趾黄檀生长有显著影响㊂3.2风折率比较交趾黄檀不同施肥量造林风折率见图1㊂图1㊀交趾黄檀不同施肥量造林风折率对比Fig.1㊀Comparison of wind fall percentage of Dalbergiacochin-chinensis afforestation with differentfertilization rates㊀㊀由图1可知,5年生交趾黄檀风折率最低的为处理1(2.80%),各处理风折率由低向高趋势依次为:处理1(2.80%)<处理2(6.53%)<处理3(11.63%),趋势线为y=4.415x-1.8433㊂从中可以得出,随施肥量的增加,交趾黄檀风折率增大㊂试验结果表明,交趾黄檀早期生长越快越容易遭受风害,应控制施肥量㊂3.3综合比较风害是影响人工用材林造林成败的重要指标,对比研究胸径㊁树高㊁冠幅㊁材积等生长性状指标显得重要㊂因此,采用层次分析法构建判断矩阵(图2)㊂图2㊀德尔菲专家打分法确定的判断矩阵Fig.2㊀Judgment matrix determined by Delphi method㊀㊀由判断矩阵求得胸径㊁树高㊁冠幅㊁材积㊁风折率权重分别为0.191㊁0.136㊁0.038㊁0.057㊁0.579㊂特征根λmax=5.435519,一致性指标CI=0.10888,5阶RI系数评定值为0.9,故检验系数CR=0.097214<0.1,认为判断矩阵具有比较满意的一致性,判断矩阵符合要求,权重分配合理㊂交趾黄檀不同施肥量处理综合评定得分见表3㊂表3㊀交趾黄檀不同施肥量造林综合评定Tab.3㊀Comprehensive evaluation of Dalbergia cochin-chinensis afforestation with different fertilization rates2处理31.35810.80820.00050.18130 2.353处理10.96170.60150.00020.16710.57912.31㊀㊀综合评定得分由低向高趋势依次为处理1(2.31)<处理3(2.35)<处理2(2.48),从中可以得出,交趾黄檀早期生长应控制施肥量,控制生长速㊃151㊃第1期林业调查规划度,提高树木抗风性,才能取得较好的造林效果㊂4结论与讨论1)土壤肥力是决定土地生产力的基本条件,给土壤施加肥料可以增加土壤肥力,进而可以促进植物生长和生物量积累[13]㊂通过采取不同施肥量对交趾黄檀造林生长的研究,结果表明,胸径㊁树高㊁材积㊁冠幅生长量最大的为处理3(350g/株),分别达到7.12cm㊁5.96m㊁0.0128m3㊁3.20m,分别比林分平均胸径6.24cm㊁树高5.23m㊁材积0.0092m3㊁冠幅3.06m提高14.1%㊁13.96%㊁39.13%㊁4.58%,表明施肥量越多,生长速度越快㊂但风折率最大的也是处理3,达11.63%㊂应用层次分析法得到综合得分最高的为处理2,表明施肥量不是越多越好,交趾黄檀冠幅大,侧枝发达,易受风害,应控制施肥量,幼树阶段生长表现情况还有待进一步观察㊂2)从节约成本㊁效益最大化的角度考量,本试验施肥量仅设计3个处理,处理数量略显不足㊂为深入研究施肥对交趾黄檀生长的影响,课题组将设计更多的施肥量处理,开展施肥配方和施肥方式等研究,以期得出更科学的结论㊂参考文献:[1]沈国舫.中国主要树种造林技术(第二版)[M].北京:中国林业出版社,2020.[2]刘福妹,韦菊玲,庞圣江,等.不同种源和家系交趾黄檀种子活力及其在广西凭祥的引种表现[J].南方农业学报,2019,50(1):110-117.[3]吴培衍,张荣标,张金文.红木树种新贵 交趾黄檀[J].福建热作科技,2016,41(4):51-54. [4]李英健,李岩全,蔡子良.红木[M].北京:中国轻工业出版社,2014.[5]洪舟,吴培衍,张金文,等.漳州地区交趾黄檀幼龄期生长表现及适应性分析[J].南京林业大学学报(自然科学版),2020,41(4):51-54.[6]许丽鸿.不同家系交趾黄檀引种试验初报[J].防护林科技,2019(9):15-18.[7]吴培衍,苏全兴,卢敏勇,等.交趾黄檀苗木嫁接技术研究[J].林业勘察设计,2018(3):44-46.[8]钟艳霞,陈郊,莫新良,等.交趾黄檀心材的黄酮类和三萜类成分[J].热带亚热带植物学报,2021(3):44-46.[9]黄建南.交趾黄檀不同家系造林生长表现及初期选择[J].林业勘察设计,2020(2):9-12.[10]赵克勤,宜爱理.集对论 一种新的不确定性理论与应用[J].系统工程,1996,14(1):18-23. [11]黄正金,卫云丽,张春红,等.基于层次分析法的5个黑莓杂交品系综合评价[J].南京林业大学学报(自然科学版),2019,43(1):135-139.[12]董筱昀,黄利斌,蒋泽平,等.基于层次分析法榉树无性系生长特性综合评价[J].江苏林业科技,2019,46(3):34-38.[13]罗准,王婷,彭小列,等.不同施肥方式对芦竹生长和生物量的影响[J].湖南农业科学,2018(8):44-47.责任编辑:许易琦㊀㊀㊀校㊀㊀对:陈旭㊀许易琦㊃251㊃第48卷。
浙江安吉县毛竹林测土推荐施肥实施效果分析
表 ２ 测土推荐施肥前后毛竹林土壤养分含量变化
Ｔａｂ ２ Ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｍｏｓｏ ｂａｍｂｏｏ ｆｏｒｅｓｔ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｓｏｉｌ ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ
年度
( Ａｎｊｉ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｂｕｒｅａｕꎬ Ａｎｊｉ ３１３３００ꎬ Ｚｈｅｊｉａｎｇꎬ Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｓｏ ｂａｍｂｏｏ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｏｄｅｒｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐａｒｋ ｏｆ Ｍｏｓｏ Ｂａｍｂｏｏ ｉｎ Ａｎｊｉ
竹两用林ꎮ 平均立竹量为 ３ ０００ 株 / ｈｍ ２ ꎬ Ⅰ、 Ⅱ
度竹比例为 １ ∶ １ꎮ 自 ２０１２ 年起ꎬ 在园区内全面推
用 Ｅｘｃｅｌ 软件分别对试验测定的土壤养分数
并进行独立样本 ｔ 检验ꎮ
２ 结果与分析
２ １ 施肥对毛竹林土壤养分的影响
土壤是林木生长的重要物质基础 [５] ꎬ 是实现
ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔｓ ｉｎ ｂａｍｂｏｏ ｆｏｒｅｓｔｓ ｕｎｄｅｒ ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｓｏｉｌ ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｃａｎ
ｂｅ ｍａｉｎｔａｉｎｅｄ ａｔ ａ ｈｉｇｈ ｌｅｖｅｌꎬ ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｍｅｅｔ ｂａｍｂｏｏｓ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ. Ｔｈｅ ＤＢＨ ｏｆ ｎｅｗ
上、 下坡位间出现差异ꎮ
表 １ 毛竹林测土推荐施肥 １０ 年后林地土壤养分含量
肥料施用效果评价测算方法
肥料施用效果测算方法肥料是重要的农业生产资料。
科学评价肥料施用效果，对于改进施肥技术，提高肥料资源利用效率，实现农业增产增效，保障农业可持续发展具有十分重要的意义。
评价肥料施用效果的主要方法和指标有肥料利用率、肥料农学效率、肥料偏生产力等。
具体测算方法如下：1、肥料利用率 1.1 定义肥料利用率（RE ）是指施用的肥料养分被作物吸收的百分数，随作物种类、肥料品种、土壤类型、气候条件、栽培管理以及施肥技术等因素发生变化而不同，是最常用的一个综合评价指标。
肥料利用率包括当季利用率和累计利用率，这里是指当季利用率。
1.2 测算方法 1.2.1 示踪法示踪法是指将已知养分数量的放射性或稳定性示踪肥料施入土壤，作物成熟后测定作物所吸收的放射性或稳定性同位素养分的数量，计算肥料利用率。
1.2.2 差值法差值法是施肥区作物吸收的养分量与不施肥区作物吸收的养分量之差与肥料投入量的比值。
从农学意义上看，应采用差值法测算氮、磷、钾肥的利用率。
计算式如下：%10001⨯-=FU U RE式中：RE 为肥料利用率；U 1、U 0分别为施肥区与缺素区作物吸收的养分量，单位为公斤/亩；F 为肥料养分（指N 、P 2O 5、K 2O ）投入量，单位为公斤/亩。
一般通过田间试验测算氮、磷、钾肥利用率。
包括以下几个步骤： 1.2.2.1 布置田间试验根据本区域土壤类型、种植制度、主要作物等安排田间试验，一般每个县、每种作物安排10-15个试验，具体试验设计如下：试验设5个处理： 处理1，空白对照； 处理2，无氮区（PK ）； 处理3，无磷区（NK ）； 处理4，无钾区（NP ）； 处理5，氮磷钾区（NPK ）。
1.2.2.2 测定作物吸收的养分 作物吸收的养分量，一般是指作物收获期收获取走部分（含果实和茎叶）的养分吸收量。
对于根茎类作物，除地上部分外，还应包括地下的块根块茎部分；对于整枝打叉作物，应收集、称量每次整枝打叉的生物量，并计算到总量中。
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A 题施肥效果分析第三组摘要本文就施肥量与农作物产量的关系进行研究分析，运用逐步回归的思想建立数学模型，最初方案从比较简单的模型入手，逐步优化最终得到各营养素施肥量的最优配比，并使其应用价值得到推广。
思路：考虑到多种肥料对产量的影响复杂且不易得到其关系，因此我们采用控制单一变量的方法，做出散点图并进行逐步回归，得到产量与各个单一变量的关系式，在此基础上将多个变量做多元回归最终得到施肥量与产量的函数关系。
综合考虑各个方案选择最佳方案作为最终模型，并加以推广。
最终的最优模型为：当氮的施肥量为290.2542、磷的施肥量为303、钾的施肥量为536.0742时土豆产量达到最优解；当氮的施肥量为290.2542、磷的施肥量为290.2542、钾的施肥量为290.2542时生菜产量达到最优解。
我们通过运用excel、MATLAB、SPSS等软件做出散点图并进行曲线的拟合，用LINGO 软件规划求得给定目标函数在限制条件下的最优解,用SPSS进行一元回归。
综合以上所给出的最终模型，各营养素施肥量的最优配比对农作物产量的提高有很好的应用价值。
模型改进：因为获得的实际数据较少，使模型的精确度受到影响，采用的数学模型因此不够精准，改进建议是收集更多实际数据，统计分析，改进模型。
关键词：散点图逐步回归目标函数目录一、问题重述................................................................................. 错误！未定义书签。
二、符号说明................................................................................. 错误！未定义书签。
三、模型假设................................................................................. 错误！未定义书签。
四、问题分析................................................................................. 错误！未定义书签。
五、模型的建立与求解................................................................. 错误！未定义书签。
六、模型的改进与评价................................................................. 错误！未定义书签。
七、参考文献................................................................................. 错误！未定义书签。
八、附录......................................................................................... 错误！未定义书签。
一、问题重述某地区作物生长所需的营养素主要是氮N、钾K、磷P。
某研究所在该地区对土豆与生菜做了一定数量的实验，实验数据如下表所示，其中ha表示公顷，t表示吨，kg表示公斤。
当一个营养素的施肥量变化时，P与K的施肥量分别取为ha196与kg/ kg/372.ha试分析施肥量与产量之间的关系，并对所得结果从应用价值与如何改进等方面做出估价。
土豆：生菜：二、模型假设1.农作物实验是在相同的实验条件下进行，产量的变化仅由施肥量引起；2.土壤中有一定量的天然肥，满足其在不施肥下也能生长；3.当一个营养素的施肥量变化时，另两个营养素的施肥量总保持在第七水平上不变；4.每次实验独立进行，互不影响；5.剔除所给数据中偏差较大的点后进行曲线拟合。
三、符号说明x：每公顷土地中氮元素的施肥量1x：每公顷土地中磷元素的施肥量2x：每公顷土地中钾元素的施肥量3y：每公顷土地中施加氮后作物的产量1y：每公顷土地中施加磷后作物的产量2y：每公顷土地中施加钾后作物的产量3四、问题分析这是一个由多个变量控制的数学模型，以各营养素施肥量配比使产量达到较好状态为目标，因此需首先求得各个变量的最优解从而使产量达到最佳状态。
对题目中给出的数据进行处理，找出产量与单一营养素在其他营养素施肥量不变条件下的数据关系，绘出土豆和生菜的产量与施肥量的散点图观察其分布规律，选用适当的拟合曲线，并根据曲线类型得出函数关系式，运用SPSS对所得函数进行回归分析和假设检验最终得出各营养素的最终配比。
五、模型的建立与求解方案一：用excel表格做出施肥量与产量的拟合曲线如下图所示：1.施肥量对土豆产量的影响：氮元素：磷元素：钾元素：2.施肥量对生菜产量的影响：氮元素：磷元素：钾元素：综上第一套方案对曲线的拟合程度来看，虽然拟合程度很高，但是运用excel做出的拟合曲线并不能反映出施肥量对农作物产量的影响总体规律，只能是在给定的数据范围内达到拟合的要求，并不能准确的把握施肥量与产量之间的关系，故不具有应用价值，不可采用。
方案二：用SPSS做施肥量与产量的拟合曲线：1.施肥量对土豆产量的影响：氮元素：氮元素施肥量与土豆产量的关系式是：742.14197.02+=xy用SPSS对模型做回归分析所得数据：2R ：0.986，估计值的标准误差：1.272 所得模型符合总体要求。
磷元素：磷元素施肥量与土豆产量的关系式：005.3210493.6114.073+⨯+=-x x y 用SPSS 对模型做回归分析所得数据：2R ：0.898，估计值的标准误差：1.424 所得模型符合总体要求。
钾元素：钾元素施肥量与土豆产量的关系式：549.2010966.3168.072+⨯+=-x x y 用SPSS 对模型做回归分析所得数据：2R ：0.933，估计值的标准误差：2.578 所得模型符合总体要求。
2.施肥量对生菜产量的影响： 氮元素：氮元素施肥量与生菜产量的函数关系式：229.10101.0+=x y 用SPSS 对模型做回归分析所得数据：2R ：0.925，估计值的标准误差：1.167 所得模型符合总体要求。
磷元素：磷元素施肥量肥与生菜产量的函数关系式：685.510056.188.073+⨯+=-x x y 用SPSS 对模型做回归分析所得数据：2R ：0.978，估计值的标准误差：1.149 所得模型符合总体要求。
钾元素：钾与生菜产量的函数关系式：69.1510573.51047.5018.0853+⨯+⨯-=--x x x y 用SPSS 对模型做回归分析所得数据：2R ：0.515，估计值的标准误差：1.328 所得模型有误差。
综上对方案二的研究分析可以看出虽然SPSS 对曲线的拟合度较高，但是其所拟合的曲线并不符合实际规律，因为根据实际经验，肥料在一定量下并不是施的越多，作物产量越大，而是到超过一定量时，会导致土壤中溶液浓度过大而发生“烧苗”现象，经过综合实际情况与所得结果将施肥量与产量的关系定性为二次函数关系式，由此得出改进方案。
改进方案：SPSS 拟合的二次曲线对自变量系数偏差较大，在回归分析时误差较大，因此我们采用软件MATLAB 求解得到二次函数关系方程式，所得方程式用LINGO 软件进行分析并求解其最优解。
土豆产量与各个营养素施肥量的关系图：氮与土豆产量函数关系式7416.141971.0103953.324++⨯-=-x x y磷与土豆产量函数关系式7375.320659.0100825.124++⨯-=-x x y 钾与土豆产量函数关系式4144.240750.0109953.625++⨯-=-x x y用LINGO 软件求所得函数关系式的最优解：当氮的施肥量为290.2542时使得土豆产量达到最优解为43.34615； 当磷的施肥量为303时使得土豆产量达到最优解为42.7423；当钾的施肥量为536.0742时使得土豆产量达到最优解为44.51718.生菜产量与各个营养素施肥量的关系图：氮与生菜产量函数关系式2294.101013.0103815.224++⨯-=-x x y磷与生菜产量函数关系式8820.60606.0104577.525++⨯-=-x x y钾与生菜产量函数关系式8362.150106.0100768.726++⨯-=-x x y用LINGO软件求所得函数关系式的最优解：当氮的施肥量为290.2542时使得土豆产量达到最优解为43.34615当磷的施肥量为290.2542时使得土豆产量达到最优解为43.34615当钾的施肥量为290.2542时使得产量达到最优解为43.34615六、模型结果的改进与评价优点：1）本模型运用回归分析的方法求解，理论可得最优解。
2）问题的考虑是逐层深入，使得问题的各个因素考虑比较全面。
3）模型是分为两个独立的模型进行逐步回归。
4）我们运用的 MATLAB、SPSS等软件使得结果更加精确，误差主要取决于Lingo 的软件的精度。
缺点：1）在实际工作中，三种肥料之间除了与产量有直接的关系外，还有彼此之间的交互作用。
因此，本模型只是初步探讨，要得到三种营养素之间与产量的准确关系应在实验之初采用正交实验与均匀设计的方法，得到更有价值的实验数据，建立更有可信度的自变量与因变量之间的函数关系式。
2）整个方案中对于问题考虑的不全面，导致最终结果存在误差。
七、参考文献[1]崔群法、张瑜、杨光霞、李乃文.《数据建模与应用》.清华大学出版社[2]张举刚、张彩霞、李荣平、张小平.《统计学》.河北人民出版社[3]马昌风.《最优化方法及其MATLAB程序设计》.科学出版社[4]蔡建琼、于惠芳.《SPSS统计分析实例精选》.清华大学出版社八、附录x=[0 34 67 101 135 202 259 336 404 471];y=[15.18 21.36 25.72 32.29 34.03 39.45 43.15 43.46 40.83 30.75];subplot(2,3,1);plot(x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),title('N施肥量与土豆产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);c=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+c;subplot(2,3,4);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 24 49 73 147 196 245 342];y=[33.46 32.47 36.06 37.96 40.09 41.26 42.17 42.73];subplot(2,3,2);plot(x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),title('P施肥量与土豆产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,5);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 47 93 140 186 279 372 465 558 651];y=[18.98 27.35 34.86 38.52 38.44 37.73 38.43 43.87 42.77 46.22];subplot(2,3,3);plot(x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),title('K施肥量与土豆产量的关系') p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,6);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),x=[0 28 56 84 112 168 224 280 336 392];y=[11.02 12.70 14.56 16.27 17.75 22.59 21.63 19.34 16.12 14.11];subplot(2,3,1);plot(x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),title('N施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,4);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 49 98 147 196 294 391 489 587 685];y=[6.39 9.48 12.46 14.38 17.10 21.94 22.64 21.34 22.07 24.53];subplot(2,3,2);plot(x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),title('P施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,5);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),x=[0 47 93 140 186 279 372 558 651];y=[15.75 16.76 16.89 16.24 17.56 19.20 17.97 20.11 19.40];subplot(2,3,3);plot(x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),title('K施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,6);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),x=[0 34 67 101 135 202 259 336 404 471];y=[15.18 21.36 25.72 32.29 34.03 39.45 43.15 43.46 40.83 30.75];subplot(2,3,1);plot(x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),title('N施肥量与土豆产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);c=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+c;subplot(2,3,4);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 24 49 73 147 196 245 342];y=[33.46 32.47 36.06 37.96 40.09 41.26 42.17 42.73];subplot(2,3,2);plot(x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),title('P施肥量与土豆产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,5);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 47 93 140 186 279 372 465 558 651];y=[18.98 27.35 34.86 38.52 38.44 37.73 38.43 43.87 42.77 46.22];subplot(2,3,3);plot(x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),title('K施肥量与土豆产量的关系') p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,6);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),x=[0 28 56 84 112 168 224 280 336 392];y=[11.02 12.70 14.56 16.27 17.75 22.59 21.63 19.34 16.12 14.11];subplot(2,3,1);plot(x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),title('N施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:500];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,4);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('N'),ylabel('CL'),x=[0 49 98 147 196 294 391 489 587 685];y=[6.39 9.48 12.46 14.38 17.10 21.94 22.64 21.34 22.07 24.53];subplot(2,3,2);plot(x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),title('P施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,5);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('P'),ylabel('CL'),x=[0 47 93 140 186 279 372 558 651];y=[15.75 16.76 16.89 16.24 17.56 19.20 17.97 20.11 19.40];subplot(2,3,3);plot(x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),title('K施肥量与生菜产量的关系');p=polyfit(x,y,2);m=p(1);b=p(2);a=p(3);x1=[0:5:700];y1=m*x1.^2+b*x1+a;subplot(2,3,6);plot(x1,y1,x,y,'o'),xlabel('K'),ylabel('CL'),。