中国小麦土壤速效钾丰缺指标与适宜施钾量研究

系统总结我国开展的小麦土壤速效钾丰缺指标与适宜施钾量研究,结果表明:30 a来我国小麦土壤速效钾丰缺指标明显提高;不同区域之间小麦土壤速效钾丰缺指标差异颇大,以缺钾处理相对产量90%指标为例,土壤NH4OAc-K含量变动于80~246 mg/kg;除黄淮海平原、四川盆地、关中灌区和河套灌区外,我国小麦土壤速效钾丰缺指标研究存在很多空白区域;小麦土壤缺钾较为普遍,第2~4级为土壤速效钾集中分布的丰缺级别,缺钾处理相对产量大多处在70%~100%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;适宜施钾量与土壤速效钾丰缺级别线性负相关,与小麦目标产量线性正相关,与钾肥当季利用率线性负相关;当钾肥当季利用率50%、目标产量3.0~12 t/hm^2时,土壤速效钾丰缺级别第1~7级的小麦适宜施钾量范围依次为0、17~67、34~134、50~202、67~269、84~336和101~403 kg/hm^2。

中国若干区域马铃薯土壤有效磷丰缺指标与适宜施磷量

对自20世纪80年代以来我国开展的马铃薯土壤有效磷丰缺指标与适宜施磷量研究进行了系统总结。结果表明,30年来我国马铃薯土壤有效磷丰缺指标出现了上升趋势,适宜施磷量出现了下降趋势;不同区域马铃薯土壤有效磷丰缺指标差异很大,缺磷处理相对产量90%的土壤有效磷(Olsen-P)含量指标变动于13~55 mg/kg之间;除内蒙古、福建和重庆外,我国马铃薯土壤有效磷丰缺指标研究存在很多空白区域;我国马铃薯土壤普遍缺磷,有效磷丰缺级别集中于第2~4级,缺磷处理相对产量大多介于70%~100%之间;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;可以采用"养分平衡—地力差减法"确定不同有效磷丰缺级别土壤的马铃薯适宜施磷量;适宜施磷量与土壤有效磷丰缺级别呈线性负相关,与目标产量呈线性正相关,与肥料当季利用率呈线性负相关;当磷肥当季利用率为20%、马铃薯目标产量15~60t/hm^2时,土壤有效磷丰缺级别第1~7级的马铃薯适宜施磷(P2O5)量范围依次为0~0、12~48、24~96、36~144、48~192、60~240和72~288 kg/hm^2。

我国水稻土壤有效磷和速效钾丰缺指标与适宜磷钾施用量研究

系统总结了我国开展的水稻土壤有效磷和速效钾丰缺指标与适宜养分施用量研究。结果表明,近30年来我国水稻土壤有效磷丰缺指标出现了明显上升趋势,速效钾丰缺指标出现了下降趋势;土壤有效磷和速效钾丰缺指标不同区域之间差异较大,以缺素处理相对产量90%指标为例,土壤Olsen-P和NH4OAc-K含量变幅为2.5~46mg/kg和21~202 mg/kg;除辽宁、福建、广东和云南等省外,我国水稻土壤有效磷和速效钾丰缺指标研究尚存在很多空白区域;水稻土壤缺磷缺钾较为普遍,第2~4级为土壤有效磷和速效钾集中分布的丰缺级别,缺素处理相对产量大多处在70%~100%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;适宜养分施用量与土壤养分丰缺级别呈线性负相关,与水稻目标产量呈线性正相关,与养分当季利用率呈线性负相关;当磷素当季利用率20%、目标产量4.5~15.0 t/hm^2时,土壤有效磷丰缺级别第1~7级的水稻适宜施磷量范围依次为0、20~68、41~135、61~203、81~270、101~338和122~405 kg/hm^2;当钾素当季利用率50%、目标产量4.5~15.0 t/hm^2时,土壤速效钾丰缺级别第1~7级的水稻适宜施钾量范围依次为0、22~72、43~144、65~216、86~288、108~360和130~432 kg/hm^2。

中国马铃薯土壤氮磷钾丰缺指标与适宜施肥量

采用零散理论数据整合法和"养分平衡-地力差减法"确定适宜施肥量新应用公式,开展了中国马铃薯土壤氮、磷、钾丰缺指标与适宜施肥量研究。结果表明:中国马铃薯土壤第1~7级全氮丰缺指标依次为≥2.22、1.55~2.22、1.08~1.55、0.76~1.08、0.53~0.76、0.37~0.53、<0.37 g/kg,碱解氮依次为≥306、203~306、135~203、90~135、60~90、40~60、<40 mg/kg;北方土壤有效磷(Olsen-P)第1~7级丰缺指标依次为≥50、25~50、13~25、7~13、4~7、2~4、<2 mg/kg,南方土壤有效磷(Olsen-P)第1~6级丰缺指标依次为≥81、43~81、27~43、15~27、4~15、<4 mg/kg;中国土壤速效钾(NH4OAc-K)第1~6级丰缺指标依次为≥307、182~307、120~182、72~120、31~72、<31 mg/kg。当氮、磷、钾肥当季利用率分别为40%、20%、50%,马铃薯目标产量15~75 t/hm^2时,土壤养分丰缺级别第1~7级的适宜施氮量范围依次为0~0、23~113、45~225、68~338、90~450、113~563、135~675 kg/hm^2,适宜施磷量范围依次为0~0、12~60、24~120、36~180、48~240、60~300、72~360 kg/hm^2,适宜施钾量范围依次为0~0、21~105、42~210、63~315、84~420、105~525、126~630 kg/hm^2。

中国水稻土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量

系统总结了中国开展的水稻土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量研究。结果表明:水稻土壤氮素丰缺指标不同区域之间差异颇大,以缺氮处理相对产量90%指标为例,土壤碱解氮含量变动于131～248 mg/kg之间;除辽宁、福建、广东和云南4省外,中国水稻土壤氮素丰缺指标研究存在很多空白区域;水稻土壤缺氮较为普遍,第3～5级为土壤氮素集中分布的丰缺级别,缺氮处理相对产量大多处在60%～90%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;适宜施氮量与土壤氮素丰缺级别线性负相关,与水稻目标产量线性正相关,与氮肥当季利用率线性负相关;当氮肥当季利用率40%、目标产量4.5～15 t/hm^2时,土壤氮素丰缺级别第1～7级的水稻适宜施氮量范围依次为0～0、23～75、45～150、68～225、90～300、113～375、135～450 kg/hm^2。

中国小麦土壤有效磷丰缺指标与适宜施磷量研究

本文系统总结了中国开展的小麦土壤有效磷丰缺指标与适宜施磷量研究。结果表明:30年来中国小麦土壤有效磷丰缺指标显著提高;小麦土壤有效磷丰缺指标不同区域之间差异很大,以缺磷处理相对产量90%指标为例,土壤Olsen-P含量低者<15mg/kg,高者>35mg/kg;除黄淮海平原、关中灌区和河套灌区外,中国小麦土壤有效磷丰缺指标研究存在很多空白区域;小麦土壤缺磷较为普遍,第2~4级为土壤有效磷集中分布的丰缺级别,缺磷处理相对产量大多处在70%~100%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;适宜施磷量与土壤有效磷丰缺级别线性负相关,与小麦目标产量线性正相关,与磷肥当季利用率线性负相关;当磷肥当季利用率20%、目标产量3~12t/hm^2时,土壤有效磷丰缺级别第1~7级的小麦适宜施磷量范围依次为0~0、17~66、33~132、50~198、66~264、83~330、99~396kg/hm^2。

四大自然区域和全国玉米土壤氮素丰缺指标推荐施肥系统

为了给玉米测土施氮提供科学依据,采用零散理论数据整合法、土壤养分含量与缺素处理相对产量回归方程法和"养分平衡-地力差减法"确定适宜施肥量新应用公式,开展了东北平原、黄淮海平原、黄土高原、西南山地丘陵区和全国玉米土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量研究。结果表明:东北平原玉米土壤碱解氮第1~7级丰缺指标依次为≥417、263~417、166~263、105~166、67~105、42~67、<42 mg/kg,黄淮海平原依次为≥177、124~177、87~124、61~87、42~61、30~42、<30 mg/kg,黄土高原依次为≥191、131~191、90~131、62~90、43~62、30~43、<30 mg/kg,西南山地丘陵区依次为≥349、221~349、140~221、88~140、56~88、36~56、<36 mg/kg;全国玉米土壤全氮第1~7级丰缺指标依次为≥3.5、2.1~3.5、1.2~2.1、0.70~1.2、0.42~0.70、0.25~0.42、<0.25 g/kg;全国玉米土壤有机质第2~7级丰缺指标依次为≥58、30~58、15~30、7.4~15、3.8~7.4、<3.8 g/kg。当氮肥当季利用率40%时,土壤氮素丰缺级别第1~7级的籽实玉米(目标产量6~15 t/hm^2)适宜施氮量范围依次为0~0、35~86、69~173、104~259、138~345、173~431、207~518 kg/hm^2,青贮玉米(目标产量30~120 t/hm^2)依次为0~0、30~120、60~240、90~360、120~480、150~600和180~720 kg/hm^2。

中国5个区域马铃薯土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量

对自20世纪80年代以来中国开展的马铃薯土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量研究进行了系统总结。结果表明,30年来中国马铃薯土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量皆出现了上升趋势;不同区域马铃薯土壤氮素丰缺指标差异很大,缺氮处理相对产量90%的土壤碱解氮和全氮含量指标分别变动于119~262 mg/kg和1.2~2.2 g/kg;除内蒙古、福建和重庆外,中国马铃薯土壤氮素丰缺指标研究存在很多空白区域;中国马铃薯土壤普遍缺氮,氮素丰缺级别集中于级别较低的第3~5级,缺氮处理相对产量大多介于60%~90%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端可以各采用一个外推数据,但应予以注明;可以采用"养分平衡—地力差减法"确定不同氮素丰缺级别马铃薯土壤的适宜施氮量;适宜施氮量与土壤氮素丰缺级别线性负相关,与目标产量线性正相关;当氮肥当季利用率40%、目标产量15.0~60.0 t/hm^2时,马铃薯土壤氮素丰缺级别第1~7级的适宜施氮量范围依次为0~0,23~90,45~180,68~270,90~360,113~450和135~540 kg/hm^2。

不同滴灌量对日光温室番茄生长、产量和品质的影响

为明确京郊日光温室番茄滴灌条件下适宜的灌溉量,以番茄‘欧盾’为试验材料,研究不同滴灌量对其生长、产量和水分生产效率的影响。结果表明:T1处理产量最高达到113 700 kg/hm2,较对照增产6.5%,果实品质有所提高,水分生产效率提高29.8%;其次是T2处理,较对照增产3.0%,水分生产效率提高54.4%;T3处理较对照产量有所降低。综合产量、品质和水分生产效率等指标,在该试验条件下,单次灌溉24 mm(T1处理)是温室番茄滴灌条件下较适宜的灌溉量。

中国小麦土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量研究

文章系统总结了中国开展的小麦土壤氮素丰缺指标与适宜施氮量研究,结果表明,30年来中国小麦土壤氮素丰缺指标未发生明显变化;小麦土壤氮素丰缺指标不同区域之间差异很大,以缺氮处理相对产量60%指标为例,土壤碱解氮含量变动于21~97 mg/kg;除关中灌区、河套灌区和河西走廊外,中国小麦土壤氮素丰缺指标研究存在很多空白区域;小麦土壤缺氮较为普遍,第4~5级为土壤氮素集中分布的丰缺级别,缺氮处理相对产量大多处在60%~80%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;适宜施氮量与土壤氮素丰缺级别线性负相关,与小麦目标产量线性正相关,与氮肥当季利用率线性负相关;当氮肥当季利用率40%、目标产量3~12 t/hm^2时,土壤氮素丰缺级别第1~7级的小麦适宜施氮量范围依次为0,21~84,42~168,63~252,84~336,105~420,126~504 kg/hm^2。

中国五大自然区域玉米土壤速效钾丰缺指标推荐施肥系统

为了给玉米测土施钾提供科学依据,采用零散理论数据整合法、土壤养分含量与缺素处理相对产量回归方程法和"养分平衡-地力差减法"确定适宜施肥量新应用公式,开展了东北平原、黄淮海平原、黄土高原、西北荒漠绿洲区和西南山地丘陵区土壤速效钾丰缺指标与适宜施钾量研究。结果表明,东北平原玉米土壤速效钾第1～5级丰缺指标依次为≥167,121～167,63～121,33～63和<33 mg/kg,黄淮海平原依次为≥176,112～176,46～112,19～46和<19 mg/kg,西南山地丘陵区依次为≥186,124～186,55～124,24～55和<24 mg/kg,黄土高原依次为≥269,187～269,91～187,44～91和<44 mg/kg,西北荒漠绿洲区土壤速效钾第1～6级丰缺指标依次为≥205,166～205,110～166,73～110,48～73和<48 mg/kg;当钾肥当季利用率50%时,土壤速效钾丰缺级别第1～6级的籽实玉米(目标产量6～15 t/hm^2)适宜施钾量依次为0,25～63,50～126,76～189,101～252,126～315 kg/hm^2,青贮玉米(目标产量30～120 t/hm^2)适宜施钾量依次为0,21～84,42～168,63～252,84～336,105～420 kg/hm^2。

中国马铃薯土壤速效钾丰缺指标与适宜施钾量研究

文章对我国开展的马铃薯土壤速效钾丰缺指标与适宜施钾量研究进行了系统总结。结果表明,马铃薯土壤速效钾丰缺指标不同区域之间差异颇大,以缺钾处理相对产量90%指标为例,土壤速效钾含量变动于80~268 mg/kg;除内蒙古、福建和重庆外,我国马铃薯土壤速效钾丰缺指标研究存在很多空白区域;马铃薯土壤缺钾较为普遍,第2~5级为土壤速效钾集中分布的丰缺级别,缺钾处理相对产量大多处在60%~100%;土壤养分丰缺指标研究的试验点数不宜过少,丰缺指标高端和低端采用外推数据需谨慎,并应予以注明;可以采用"养分平衡—地力差减法"确定不同速效钾丰缺级别土壤的马铃薯适宜施钾量;适宜施钾量与土壤速效钾丰缺级别线性负相关,与目标产量线性正相关,与肥料利用率负相关;在钾肥当季利用率50%、目标产量15~60 t/hm^2时,土壤速效钾丰缺级别第1~7级的马铃薯适宜施钾量范围依次为0,21~84,42~168,63~252,84~336,105~420,126~504 kg/hm^2。

多元自适应回归样条算法模拟川中丘陵区参考作物蒸散量

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数。为提高川中丘陵区气象资料缺省下的ET0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立15种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines, MARS)的ET0预报模型。选取11个代表性气象站点1961-2016年逐日气象资料进行分析,将其与其他ET0预报模型进行对比,并利用可移植性分析评价MARS模型在川中丘陵区的适用性。结果表明:基于温度和风速项输入的MARS5(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、2m处风速)、MARS9(输入最高气温、最低气温、2 m处风速)和MARS13(输入最高气温、2 m处风速)模型,以及仅基于风速项输入的MARS15模型都具有良好的模拟精度;大气顶层辐射和风速是决定机器学习模型地域性适应能力的关键;引入大气顶层辐射后,MARS6(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、相对湿度)、MARS7(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、日照时长)、MARS8(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温)模型均优于相同气象因子依赖下的Irmak-Allen、Irmak、Hargreaves-M4模型;通过可移植性分析发现,在训练站点和测试站点的随机交叉组合下,MARS5模型保持了较高的精度(纳什效率系数和决定系数均大于0.985),且输出较为稳定的模拟结果,均方根误差变化范围为0.121~0.193 mm/d,平均相对误差变化范围为2.7%~4.2%。因此,基于多元自适应回归样条算法的ET0预报模型可作为川中丘陵区ET0预报的推荐模型。

基于PSO-ELM的温室梨枣树液流量模拟

【目的】精准模拟温室梨枣树液流量。【方法】基于粒子群算法(PSO)优化的极限学习机(ELM)模型,选取了西北旱区的温室梨枣树逐日气象资料和梨枣树生理指标作为输入参数,构建了16种不同参数组合的PSO-ELM模型对梨枣树各生育期的液流量进行模拟,并与实测液流值进行对比。【结果】PSO-ELM模型能通过较少的输入参数实现梨枣树液流量的高精度模拟:全生育期液流量模拟中M2模型(输入参数为叶面积指数、平均气温、实际水汽压、平均相对湿度、净辐射和风速)、M4模型(输入参数为叶面积指数、平均气温、实际水汽压、平均相对湿度、风速和土壤含水率)及M12模型(输入参数为叶面积指数、实际水汽压和平均相对湿度)的MAE、MBE、R2、MRE及RRMSE范围分别为1.467 6~1.598 6 mm/d、-0.000 9~0 mm/d、0.370 6~0.435 4、0.177 2~0.185 5及0.202 6~0.214 0,GPI排名分别1、2和5,其中M12的输入参数较少且模拟精度较高,其MAE、MBE、R2、MRE、RRMSE分别为1.598 6 mm/d、0、0.370 6、0.185 5、0.214 0;萌芽展叶期、开花坐果期、果实膨大期和果实成熟期液流量模拟结果分别以MⅠ-11模型(输入参数为净辐射、叶面积指数和实际水汽压)、MⅡ-15模型(输入参数为实际水汽压和平均气温)、MⅢ-11模型(输入参数为平均相对湿度、叶面积指数和土壤含水率)和MⅣ-12模型(输入参数为叶面积指数、净辐射和平均气温)模拟精度较高,GPI排名分别为8、2、4和5。【结论】PSO-ELM模型模拟温室梨枣树不同生育期液流量均具有较高的精度,可作为温室梨枣树液流量估算的新方法。

灌溉方式对春大棚黄瓜产量、经济效益和灌溉水分生产效率的影响

以"北农佳秀"黄瓜为试材,研究了不同灌溉方式对其生长、产量、经济效益和水分生产效率的影响,以期明确不同灌溉方式节水增产效果。结果表明:膜下微喷和膜下滴灌均能促进黄瓜生长,提高产量、灌溉水分生产效率、品质和经济效益。与CK(覆膜沟灌,农户常规灌溉量)相比,D1(膜下滴灌,70%常规灌溉量)、D(膜下滴灌,85%常规灌溉量)、M1(膜下微喷,70%常规灌溉量)和M(膜下微喷,85%常规灌溉量)产量分别提高34.5%、33.4%、29.1%和21.4%,处理差异显著。经济效益分别增加3.53万、3.31万、3.27万、2.20万元/hm2。在该试验条件下,综合产量、水分生产效率和经济效益等指标,建议条件较好的农业园区采用滴灌技术,生产条件相对较差的地区采用膜下微喷技术。

土壤含水量(土壤湿度)数据在智能灌溉决策系统中的应用研究

土壤含水量是灌溉管理中最基础的数据。讨论了智能灌溉决策中对土壤含水量数据的客观需求,如何采集、处理可供智能灌溉决策系统使用的土壤含水量数据。

对智能灌溉的几点认识

梳理了"智能灌溉"应该具有的基本特点,阐述现代智能灌溉系统需要具备的核心要素:现场感知;人工智能化灌溉决策及自动化执行;深度反馈学习,自我修正;精准水肥一体化。

智墒在云南省农业用水效率监测中的应用研究

为分析智墒在云南省土壤墒情监测中的适用性,推广智墒监测技术在云南省用水定额和灌溉水有效利用系数中的应用,在云南元谋作物需水试验区,采用烘干法对试验小区的土壤水分进行实测,并与智墒同步监测的土壤含水量数据进行对比分析,总结分析智墒的主要功能。研究表明智墒适用于云南省土壤墒情的监测,其误差的绝对值均小于±3.5%。智墒能够实时监测土壤含水量连续变化,自动计算作物逐天的实际耗水量Et和参考作物蒸发蒸腾量ET0、能够动态反映出土壤中的有效储水量和蓄水潜力、识别当前作物的虚拟根系深度和分层计算逐天逐层耗水量及耗水比例、准确计算灌溉水有效利用系数等。研究结果能够为智能精确灌溉提供一定的参考价值。

大数据及人工智能技术在灌溉领域的应用初探

农业部于2016年制定并发布了《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》,《意见》规划到2020年底前,实现农业农村历史资料的数据化、数据采集的自动化、数据使用的智能化、数据共享的便捷化。本文抛砖引玉,重点探讨了大数据及人工智能技术在灌溉领域的几个应用案例及发展趋势,简析了大数据及人工智能技术在灌溉领域的应用价值。

监测与控制技术在精准水肥一体化技术实施中的3个常见问题

在水肥一体化技术上增加监测、控制设备及技术,实现对水肥的精准控制。气象阈值灌溉以及灾害预警等气象数据影响精准水肥一体化。探讨了在对实施水肥一体化技术中进行监测与控制时的3个常见问题。