基于产量反应和农学效率的大白菜养分专家系统构建及验证

【目的】大白菜(Brassica rapa L. ssp. pekinensis)在我国各地均有大面积种植,我们构建了基于产量反应和农学效率的大白菜养分专家推荐施肥智能系统,为不同土壤和气候环境条件的大白菜生产提供简便可靠的施肥方案。【方法】数据来源于2000—2023年国际植物营养研究所中国项目部和研究团队在大白菜主产区开展的田间肥效试验,以及此期间在“中国知网数据库”以关键词“大白菜”、“大白菜+产量”、“大白菜+养分吸收”、“大白菜+肥料利用率”检索到的公开发表的学术论文。进一步以田间肥料试验和露地大白菜为条件,筛选出大白菜产量数据2809条,大白菜氮、磷和钾养分吸收数据分别为667、505和514条,大白菜氮、磷和钾产量反应数据分别为153、113和264条。采用QUEFTS模型模拟分析了大白菜不同目标产量的最佳养分需求特征,结合计算机技术,构建大白菜养分专家系统。于2023年在山东和河北大白菜主产区开展了6组田间试验,每组田间试验包括6个处理,分别为基于大白菜养分专家系统推荐施肥(NE)、农民习惯施肥(FP)、土壤测试施肥(ST),以及基于NE的不施氮、不施磷或不施钾处理,分析了大白菜产量、经济效益和养分利用率。【结果】2000—2023年,我国露地大白菜试验的平均产量为86.0 t/hm^(2),氮、磷和钾养分吸收量分别为178.5、40.1和225.4 kg/hm^(2)。根据QUEFTS模型分析结果,生产1 t大白菜所需氮、磷、钾养分分别为1.64、0.33和2.21 kg。产量反应和农学效率呈二次曲线关系(P<0.05),相关系数分别为0.743 (氮)、0.753 (磷)、0.806 (钾)。田间试验结果表明,NE处理N、P2O5和K2O用量分别较FP处理减少8.4%、39.3%和6.1%,与ST处理用量相当。NE处理大白菜产量较ST和FP处理分别增加2.0%和7.8%,经济效益分别提高2.6%和13.4%,氮肥回收率分别提高34.9%和28.6%,钾素偏生产力分别提高13.8%和21.7%;NE处理氮和磷素偏生产力与ST处理相当,但高于FP处理,NE处理氮和磷素偏生产力较FP处理分别提高了16.1%和94.4%。【结论】与常规测土施肥技术相比,采用产量反应和农学效率为基础构建的大白菜养分专家系统,针对不同生产条件推荐的施肥方案不仅优化了肥料用量,还提高了大白菜产量、经济效益以及肥料利用效率,充分证明大白菜养分专家系统是适用于我国不同地区和规模的大白菜种植的智能推荐施肥方法。