土壤配方施肥决策专家系统

主要介绍了将人工智能技术与传统数据处理技术有机的结合,用以解决土壤配方施肥决策方法等处理技术.

测土配方施肥对湿地松生长与养分含量及其土壤肥力的影响

选择4年生湿地松优良家系试验林,通过测土配方施肥,研究其对湿地松生长与叶片、枝条养分含量及其土壤肥力的影响。结果表明:施肥后第2年,土壤全P含量与湿地松树高及胸径生长呈现极显著正相关,其数学模型分别为:y=-5.944 4 x+1.318 9、y=-7.500 0 x+2.700 0;施肥后土壤中速效K含量与叶片中全K含量呈现极显著正相关,其数学模型为:y=0.010 8 x-0.163 3;速效K含量与湿地松树高及胸径生长,其数学模型分别为:y=-0.032 8 x+1.513 3、y=-0.047 4 x+3.002 9;土壤中全N增长与湿地松叶片全N含量增长均呈现显著正相关,其数学模型为:y=7.016 1 x+0.162 1。湿地松平均树高与胸径相较于未施肥的对照组增幅分别达11%与13%以上,其差异达到了极显著水平。

测土配方施肥的作用及效应分析

测土配方施肥是科学、有效的施肥方法,它通过“测土”、“配方”、“施肥”三个环节来确定作物的施肥结构和施肥数量,取得肥料最大增产效果,促进农业增效、农民增收和农业可持续发展。