基于“3414”田间试验肥料效应函数的建立与应用研究

论文摘要

以全区“3414”试验为依据,运用肥料效应函数的常见模式,在主要农作物中进行肥料效应函数二次成功率的统计分析、对肥料效应函数的不同模型进行选优探讨;研究在肥料效应函数的建立过程中,添加空白产量（N0P0K0）后对肥料效应函数系数和施肥量的影响;并对区域施肥函数的建立方法进行了研究。结果表明:在符合p<0.05的二次效应函数中,都以一元二次模型拟合成功率最高;在p<0.05且符合报酬递减律的二次效应函数中,大豆、小麦、番茄具有相同的变化规律,即:一元二次模型>二元二次模型>三元二次模型;玉米、谷子基本上是一元二次模型>三元二次模型>二元二次模型。玉米、谷子、番茄的三种肥料效应函数的最优模型都是平方根式;小麦的N、P肥以直线+平台为最优模型,而K肥以平方根式为最优模型,大豆的N肥以直线+平台为最优模型,P肥、K肥以一元二次模型为最优模型。添加空白产量后并没有改变原函数的性质,三种肥料添加空白产量后具有相同的变化规律:即常数项b0（基础产量）都有所下降,一次项系数b1和二次项系数b2都有所增加,在产量相同时,添加空白产量的效应模型计算出的施肥量降低;运用回归系数平均法和原始数据平均法计算的回归系数、经济最佳施肥量、最高产量施肥量基本相同,所不同的是只有小数点位数取舍不同而已。相比之下,回归系数平均法更好一些,可以把原始数据平均法所不能剔除的异常数据剔除。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 合理施肥的重要性
• 1.2 测土配方施肥方面的研究状况
• 1.3 “3414”田间试验方面的研究进展
• 1.4 肥料效应函数方面的研究进展
• 2 材料与方法
• 2.1 试验设计
• 2.2 试验的田间实施
• 2.3 测产
• 2.4 数据的统计分析
• 3 结果与分析
• 3.1 “3414”肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.1 玉米肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.2 小麦肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.3 大豆肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.4 谷子肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.5 番茄肥料效应函数二次式成功率的统计分析
• 3.1.6 全区肥料效应函数二次式成功率汇总分析
• 3.2 不同作物不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.1 玉米不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.2 小麦不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.3 大豆不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.4 谷子不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.5 番茄不同肥料效应函数施肥量差异性分析
• 3.2.6 不同作物的一元最优模型汇总分析
• 0P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响'>3.3 不同作物添加空白区（N₀P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响
• 0P₀K₀）产量后对肥料效应函数系数及施肥量的影响'>3.3.1 玉米添加空白区（N₀P₀K₀）产量后对肥料效应函数系数及施肥量的影响
• 0P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响'>3.3.2 小麦添加空白区（N₀P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响
• 0P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响'>3.3.3 大豆添加空白区（N₀P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响
• 4 结论与讨论
• 4.1 全区肥料效应函数二次式成功率的汇总分析
• 4.2 不同作物肥料效应函数施肥量的差异分析
• 4.2.1 不同作物二次式计算施肥量的对比分析
• 4.2.2 不同作物的一元最优模型汇总分析
• 0P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响'>4.3 不同作物空白区（N₀P₀K₀）产量对肥料效应函数系数及施肥量的影响
• 4.4 区域肥料效应函数的建立与应用
• 4.4.1 县域内不同土壤肥力水平下肥料效应函数的建立方法
• 4.4.2 同一生态区域内不同土壤肥力水平下施肥函数的建立与应用
• 致谢
• 参考文献
• 作者简介