肥料效应函数范文

肥料效应函数范文（精选8篇）

肥料效应函数 第1篇

自从20世纪以来,在粮食、蔬菜及农作物增产方面,化肥发挥了越来越重要的作用,但是其带来的一系列问题也同样不容忽视。与发达国家相比,我国的化肥利用率太低,仅为这些国家的50%,而化肥的过量施用对环境造成的影响也日益显现[1]。本文将小白菜的产量作为衡量指标,将实验因素定位于氮、磷、钾等施肥量,对试验方案进行了设计和实施,最终经过数据处理,获取小白菜的施肥效应函数。本文的研究成果有利于按照最大化经济效益进行施肥决策,能够为变量施肥提供支持,从而推进精确农业变量施肥的实施。

1 常规的配方施肥方法回顾

常规的配方施肥主要有两种方法,分别是肥料效应函数法和养分平衡法[2]。

1.1 养分平衡法

所谓养分平衡法,指的是在一定目标产量的限定下,对氮、磷、钾的施用量分别进行计算。这种方法的优势在于有效降低了施肥的盲目性。其固有的缺点为:待定系数比较多,难于实现对氮、磷、钾分别进行准确估计,无法将养分间的交互作用反映出来,因此不易推广[3]。

1.2 肥料效应函数法

这种方法的理论是基于生物统计基础和施肥田间试验。首先选择代表性的地块,在这些地块上设置施肥效应试验,从而分别获取对应于不一样的施肥量的作物产量,引入回归统计方法,构建一元二次或者二元二次回归模型,接着通过导数法,得到配方施肥参数,包括最大利润率施肥量、最佳施肥量和最高产量施肥量等。通过回归方程式,还可获取肥料边际代替率和肥料间的交互效应等信息。本方法具有直观、使用简单以及接近实际的特点。

2 小白菜肥料效应函数的建立

为了实现小白菜产量和氮、磷、钾之间的量化函数,从而实现精确施肥的决策支持,本项目在2010年4-7月间在张家口市进行田间施肥试验,以小白菜作为试验对象。

本试验采用的设计方法为二次通用旋转组合回归,这种方法的特点是兼具旋转性和通用性。所谓旋转性,指的是球面上与试验中心点距离相等的点,它们的回归预测值的方差也相同;所谓通用性,指的是回归设计使它的预测值方差基本上保持某一个常数,始终处于区间0<p<1[5]。基于二次通用旋转组合的设计模式,能够实现回归预测值的方差始终处于同一球面。同时,在p<1的所有球面之间基本维持不变。这两个特点使统计分析具有良好的性质。所以,虽然使用通用旋转组合设计实现方法复杂,使得一部分正交性丧失,但总的来说这种试验设计方法是很实用的。

式(1)为基于3个变量的二次通用旋转回归方程,即

2.1 试验指标及试验因素的选取

为了获取肥料元素因子与作物产量之间的量化关系及变化规律,将试验指标定位在作物产量上,选取氮(N)、磷(P),钾(K)3个对产量有重要影响的营养因子为试验因素。结合相关资料,取氮的下限41.4kg/hm2,上限138kg/hm2;取磷的下限4.5kg/hm2,上限41.4kg/hm2;取钾的下限23.55kg/hm2,上限78.45kg/hm2。

2.2 因子编码空间的确定

将变量表示为Zj(j=1,2,3),因子Zj变化的下界和上界以Z1j和Z2j表示,则称Z1j为该因子的下水平,Z2j为该因子的上水平。该因子的零水平则为其算术平均,以Z0j表示,以Δj表示变化区间,则有

${\rm Z}{}_{0j}=\frac{{\rm Z}{}_{1j}+{\rm Z}{}_{2j}}{2}$ (2)

Δ${}_j=\frac{{\rm Z}{}_{2j}-{\rm Z}{}_{0j}}{\gamma }$ (3)

其中,γ的含义是星号臂,本试验中氮以Z1表示,磷以Z2表示,钾以Z3表示[7]。

2.3 试验及结果分析

表1所示为正交试验实施的实际施肥量水平及产量结果。

2.4 数据处理及分析

1)回归方程的得出。

结合上面的试验结果计算回归系数,下式为回归系数计算方法,e=mc+2γ2=8+21.6332≈13.333,由表2可以查取E,F,G等参数。则

$\{\begin{array}{l}b{}_0={\rm K}{\displaystyle \sum _{\alpha }y}{}_{\alpha }+E{\displaystyle \sum _{j=1}^p(}{\displaystyle \sum _{\alpha }x}{}_{0j}^{2}y{}_{\alpha })\\ b{}_j=e{}^{-1}{\displaystyle \sum _{\alpha }x}{}_{0j}y{}_{\alpha }\\ b{}_{ij}=m{}_c^{-1}{\displaystyle \sum _{\alpha }x}{}_{\alpha i}x{}_{\alpha j}y{}_{\alpha }\\ b{}_{jj}=(F-G){\displaystyle \sum _{\alpha }x}{}_{\alpha j}^{2}y{}_{\alpha }+G{\displaystyle \sum _{j=1}^p{\displaystyle \sum _{\alpha }x}}{}_{\alpha j}{}^{2}y{}_{\alpha }+E{\displaystyle \sum _{\alpha }y}{}_{\alpha }\end{array}(4)$

所求得的回归方程为

$\begin{array}{l}\stackrel{⌢}{y}=b{}_0+b{}_{1}x{}_1+b{}_{2}x{}_2+b{}_{3}x{}_3+b{}_{12}x{}_{1}x{}_2+\\ b{}_{13}x{}_{1}x{}_3+b{}_{23}x{}_{2}x{}_3+b{}_{11}x{}_1{}^2+b{}_{22}x{}_2{}^2+b{}_{33}x{}_3^2(5)\end{array}$

2)试验计算和检验结果。

采用SPSS统计软件,通过计算得到以下的检验结果,回归系数: b0=805,b1=33.17,b2=12.35,b3=17.04,b12=8.46, b13=-3.46,b23=-4.73,b11=-6.75,b22=-0.95,b33=-1.7。

结合以上的结果,得到如下的回归方程

$\begin{array}{l}\stackrel{⌢}{y}=805+33.17x{}_1+12.35x{}_2+17.04x{}_3+8.46x{}_{1}x{}_2\\ -3.46x{}_{1}x{}_3-4.73x{}_{2}x{}_3-6.75x{}_1{}^2-0.95x{}_2{}^2-1.7x{}_3^2(6)\end{array}$

接着对方程进行失拟检验,检验结果为F=0.841<F0.01(5,10)=5.64,所以可判定回归方程拟合得比较好。

在此基础上对方程进行显著性检验,检验结果为:F2=12.14,F0.01(9,10)=4.94,据此可以判定方程是显著的。

3 小白菜肥料效应函数的解析

3.1 主次因素对试验指标的影响

在本研究中,因素和交互作用对于指标的主次顺序是通过各个回归系数的绝对值的大小来判断并排出的。将一次项由主到次的顺序定为:①X1 (氮),②X3 (钾),③X2 (磷);将2次项由主到次的顺序定为:①X1 (氮),②X3 (钾),③X2 (磷);将交互作用项由主到次的顺序定为:①X1和X2(氮和磷),②X2和X3(磷和钾),③X1和X3 (氮和钾)。

在回归系数中,其正负符号表示的是在过程中作用的该因素所产生的正影响和负影响。可以看出,在回归方程式(6)中,所有的二次项系数均是负值,这可以说明二次项对试验指标均产生了负影响,意即氮、磷和钾都各有一个使得产量值达到最大的值存在,三者在一定的取值范围内才能真正使作物产量增加。

3.2 主效应分析

通过F检验可以看出,二次回归方程与实际情况高度显著且拟合得较好,由于旋转设计具有正交性,故对式(6)进行降维分析。首先限定其中的两个因素为零水平,得到试验指标与另一个因素之间的关系式,即

此时,令$\text{d}\stackrel{⌢}{y}/\text{d}x{}_i=0(i=1,2,3)$,即可获取小白菜的最大产量值和此值所分别对应的氮、磷、钾的值。当$\stackrel{⌢}{y}$达到一个最大值时,分别处于当X1=2.535,X2=6.648以及X3=4.801时,用方程zj=z0j+xjΔj进行肥料施肥量的计算。

其中,肥料的用量(kg/hm2)以Zj表示,零水平的施肥用量(kg/hm2) 以Z0j表示,编码值为Xj,变化区间为Δj。

通过式(8)求得最高产量时的施肥量,计算结果如表3所示。

在此基础上考察随各因素的产量变化速率,对式(7)求导,得到

$\{\begin{array}{l}\text{d}\stackrel{⌢}{y}/\text{d}x{}_1=-14.01x{}_1+34.065\\ \text{d}\stackrel{⌢}{y}/\text{d}x{}_2=-1.935x{}_2+13.351\\ \text{d}\stackrel{⌢}{y}/\text{d}x{}_3=-3.351x{}_3+17.012\end{array}$

上式所得的结果反映出产量随各施肥因素的变化速率。

4 小白菜施肥量优化决策

把变化区间以△j代入回归方程(6),整理之后即可得出自变量Zj的回归方程,即

y=531.378+32.002z2+47.531z3+

18.721z1z2-1.752z1z3 -18.751z2z3-

1.812z${}_1^2$-19.012z${}_2^2$-1.423z${}_3^2$ (8)

随后将y, Z1,Z2和Z3分别以产量C,氮N、磷P和钾K代替,即可得出施肥效应函数如下

$\begin{array}{l}C=531.357+32.001{\rm N}+27.988{\rm P}\\ +46.85{\rm K}+19.4{\rm N}{\rm P}-1.63{\rm N}{\rm K}\\ -18.751{\rm P}{\rm K}-1.85{\rm N}{}^2-18.75{\rm P}{}^2-1.423{\rm K}{}^2\end{array}$

(9)

$\{\begin{array}{l}\partial C/\partial {\rm N}=32.001+19.41{\rm P}-1.63{\rm K}-3.581{\rm N}\\ \partial C/\partial {\rm P}=27.988+19.41{\rm N}-18.751{\rm K}-36.151{\rm P}\\ \partial C/\partial {\rm K}=46.851-1.63{\rm N}-18.751{\rm P}-2.836{\rm K}\end{array}$

(10)

∂C/∂N=∂C/∂P=∂C/∂K=0 (11)

由式(11)能够得出最高产量的施肥量,即当钾施用量为126.45kg/hm2、磷施用量为8.25kg/hm2和氮施用量为117.3kg/hm2时,小白菜产量可以达到最大值12 841.5kg/hm2。

此时,假设尿素价格为1.9元/kg、过磷酸钙价格为0.5元/kg、氯化钾价格为1.8元/kg、小白菜价格为1.0元/kg,并以FN,FP和FK分别表示氮、磷、钾需求量,结合式(9),以小白菜的单价乘以小白菜的产量,并除去肥料的费用,得到以下的利润函数为

B=531.375+27.988N+24.936P+44.535K+19.41NP-1.63NK-18.751PK-1.786N2-18.072P2-1.423K2

采用导数法即可得出:最大经济效益的施肥量,如表4所示。

可见最大效益的施肥量比最大产量的施肥量低,原因在于肥料报酬递减效应。

5 结束语

本文结合二次通用旋转组合设计方法,进行了精确农业中小白菜产量量化研究,通过建立氮、磷、钾施肥和产量之间的函数关系,证明回归方程与现实情况能够较好拟合,且显著性较高;通过实现函数的解析,确定了各因素对产量的具体影响,从而为施肥决策奠定了良好的量化基础;结合肥料效应函数得出了最大经济效益的施肥量和最大产量的施肥量。

摘要：为了挖掘农田的潜力、避免环境污染、合理利用水肥资源,结合二次通用旋转组合设计方法,进行了精确农业中小白菜产量量化研究,建立了产量与施肥的氮、磷、钾之间的三元二次函数关系,最终经过数据处理,获取小白菜的施肥效应函数。通过实现函数的解析,确定了各因素对产量的具体影响,从而为施肥决策奠定了良好的量化基础。试验结果表明:回归方程与现实情况能够较好的拟合,且显著性较高。该研究能够为变量施肥提供支持,从而推进精确农业变量施肥的实施。

关键词：精确农业,小白菜,肥料效应函数

参考文献

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2010年肥料效应校正试验总结 第2篇

关键词：3414；校正；吻合度

中图分类号：S147文献标识码：A文章编号：1674－0432(2011)－04－0084－1

1试验目的

通过校正试验，与常规施肥进行比较，考察配方肥的增产节肥效果，客观评价测土配方施肥的效益，通过吻合度，确认配方的准确性。

2试验设计及处理

设计：试验共设24个点，面积为200m²，与3414试验的2水平、0水平处理组合成一个独立的试验。校正试验处理配方设高、中、低三个肥力水平。采用大区对比法，设三个处理：

(1)習惯施肥区。

(2)校正试验施肥区。

(3)空白区。

表1校正试验各肥区肥量分配表

单位：kg／亩

3试验方法

配方肥施肥方法采用：基施加追肥。习惯施肥区按照农户的习惯进行施肥。空白区不施任何肥料。各处理间单灌单排，避免串灌串排，处理间不能相互渗透。试验品种统一为绥粳8号。各试验点田间管理一致。

4产量及效益分析

4.1产量分析

吻合度％(与全素区)=配方肥区产量／习惯施肥区产量×100％

校正区产量全场平均吻合度为100.3％。高肥区平均吻合度为100％，偏差在7.2％－8.9％之间。中肥区平均吻合度为99.8％，偏差在2.9％－6.3％之间。低肥区平均吻合度101.4％，偏差在2％－1.5％之间。在总体上看配方制定基本准确，但是各作业站还有一定的偏差，存在着一定的可调空间。

4.2效益分析

高肥区平均纯增收(习惯)=(544.79-544.75)×2.6(55.56-66.56)=11.1(元)

中肥区平均纯增收(习惯)=(529.95-531.18)×2.6(67.98-66.56)4.62(元)

低肥区平均纯增收(习惯)=(522.87-515.6)×2.6(83.43-66.56)=2.03(元)

5结论

(1)校正区产量全场平均吻合度为100.3％。高肥区平均吻合度为100％。中肥区平均吻合度为99.8％。低肥区平均吻合度101.4％。在总体上看配方制定基本准确，但是各作业站还有一定的偏差，存在着一定的可调空间。

水稻“3414”肥料效应田间试验 第3篇

1 材料与方法

1.1 试验田基本情况

试验田位于竹峰村戴家塔村民组, 前茬为油菜田。

1.2 供试材料

供试品种:Ⅱ优1259;肥料:尿素、过磷酸钙、氯化钾。

1.3 试验方法

“3414”是指氮、磷、钾3个因素, 0, 1, 2, 3 4个水平, 共14个处理, 具体见表1。小区面积24m2 (6m4m) , 四周设0.3m宽的耕作行, 外围设2.0m宽的保护行。每小区单灌单排, 设2个灌、排水口与耕作行相连, 小区间不设灌、排水口。

1.4 试验实施过程

6月4日整田, 沉淀后, 6月5日下午做田埂, 6月6日上午按处理要求施肥, 下午栽秧, 每小区栽插525穴, 折合21.87万穴/hm2, 栽后寸水返青, 浅水勤灌, 6月14日撒除草剂, 有效分蘖够苗时, 及时断水晒田, 至土沉实变硬, 叶色褪淡显“黄”时复水, 以间歇灌溉和湿润灌溉为主到成熟。根据病虫发生情况及时防治。9月24日收割, 每小区单收单晒单称。

2 结果与分析

由表2可以看出, 随着施氮水平的提高, 茎蘖数增加, 无效分蘖增多, 有效穗数减少;如果施氮量不足, 严重影响茎蘖数及有效穗数, 使水稻生长后期缺肥, 从而影响结实率和千粒重, 造成产量降低, 如处理1, 2, 3, 12, 13;过量施用氮肥, 导致无效分蘖与空秕粒增多, 成穗率与结实率降低, 有效穗数减少, 从而影响稻谷的产量, 如处理11。当施氮水平为2水平时, 茎蘖数、成穗率达到最佳状态。

同时, 随着施钾水平的提高, 稻谷籽粒饱满, 千粒重增加, 可见适当增施磷、钾肥, 能有效促进水稻根系和地上部生长, 从而提高有效穗数和结实率, 稻谷籽粒饱满, 千粒重增加;如果过量施用磷、钾肥, 肥效不能得到很好利用, 达不到预期增产效果, 增加了生产成本。

3 结论

宁国地区习惯偏施氮肥, 土壤普遍缺磷、钾, 适当增施磷、钾肥, 能有效增产。但若过量施用氮、磷、钾肥, 不仅不能达到预期的增产效果, 反而造成浪费, 尤其是氮肥, 过量施用, 使无效分蘖增多, 成穗率和结实率降低, 造成减产。因此, 根据田块的肥力情况, 氮、磷、钾按一定比例科学施用, 才能达到最佳的增产效果。在宁国地区, 以2水平为最佳肥料配比, 即施纯N 150.00kg/hm2、P2O575.00kg/hm2、K2O150.00kg/hm2。

摘要：在宁国地区进行了水稻“3414”肥效试验, 结果表明:当地最佳施肥量为纯N 150.00kg/hm2、P2O575.00kg/hm2、K2O 150.00kg/hm2。

棉花“3414”肥料效应田间试验 第4篇

关键词：棉花,“3414”肥效试验,施肥模型,推荐施肥量,产量

按照农业部《测土配方施肥项目的技术规范》《安徽省“3414”肥效田间试验总体方案》《东至县“3414”肥效田间设计方案》要求, 在东至县龙泉镇进行了棉花“3414”肥料效应田间试验[1,2,3], 以期得出当地棉花最佳施肥量以及提高肥料利用率、增加经济效益的方法, 为棉花施肥提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验设在龙泉镇让塘村后林组盐田坂。地貌类型为盆地, 地形部位平坂, 地块位于村东北, 距村约750 m, 位于东经116°47′16.9″、北纬29°36′33.0″, 海拔25.8 m, 灌溉条件好, 但设施不配套, 水源为河流, 排水能力强。大田面积733.7 m2, 前茬油菜, 菜籽产量2 250 kg/hm2, 代表面积200 hm2。5月阴雨寡照, 6月空梅, 7月晴日多, 89月多阴雨, 10月后天气晴好。试验地为一农户的承包地, 一年两熟制, 典型种植制度为油棉。土壤类型为水稻土, 亚类潴育型, 土属扁石泥田, 质地沙壤, 耕层厚度20 cm, 地下水位通常为0.7 m, 最高0.5 m, 最深2.5 m。土壤含有机质9.52 g/kg、全氮为2.05g/kg、碱解氮170 mg/kg、有效磷6.5 mg/kg、速效钾45.2 mg/kg、有效铜3.28 mg/kg、有效锰33.45 mg/kg、有效铁56.95 mg/kg、有效锌3.06 mg/kg, pH值5.2。

1.2 试验材料

供试肥料为:尿素 (安庆产) , 含纯氮量46%;过磷酸钙 (东至香隅产) , 含纯磷量 (P2O5) 12%;氯化钾 (俄罗斯产) , 含纯钾量 (K2O) 60%;硼砂 (辽宁营口市产) , 含硼量95%。供试作物为棉花, 品种为岱杂一号, 常年产量4 500 kg/hm2。

1.3 试验设计

试验采用“3414” (即3次重复, 4个水平, 14个处理) 最优回归设计, 根据东至县测土配方施肥项目统一试验方案执行, 不设重复, 试验小区面积30 m2 (3 m10 m) , 各小区间设置保护行、隔离埂。各种肥料基、追肥的量、百分比、次数, 基、追肥施用日期或施用时作物生育期 (年、月、日) 及各期施用量、施用方法 (穴施、沟施、浇施、深施等) 根据4 500 kg/hm2施肥水平设计方案实施。具体施肥量和试验设计见表1。各处理基、追肥比例:氮肥为1.00∶5.67;磷肥为1.00∶0.67;钾肥为1.0∶1.5;基肥深施, 苗肥浇施, 蕾肥、花铃肥沟施, 盖顶肥穴施。

1.4 试验实施

4月16日播种, 5月9日移栽, 移栽密度2.001万株/hm2, (行距100 cm、株距50 cm、每小区3厢, 每厢1行, 每行20株) , 灌溉3次, 分别为6月25日、7月12日、7月25日;5月5日、5月25日分别施除草剂1次, 5月10日、5月21日施甲胺磷、敌杀死、红遍天防治地老虎、蚜虫、棉蓟马, 6月29日、7月15日用阿维菌素、卡斯特防治红蜘蛛、棉铃虫, 8月6日施蛾铃霸、万金棉、氨基酸钾防治斜纹夜蛾、预防铃病, 8月22日用阿维菌素、氟铃脲、透皮杀防治斜纹夜蛾、红蜘蛛。6月19日盛蕾期施蕾肥, 7月21日初铃期施花铃肥, 8月12日施盖顶肥;打顶后每隔7 d喷叶面肥3次。

2 结果与分析

2.1 生物学性状

从生育状况上看, 各处理生育期相差不大, 长短仅隔4 d。从成铃分布情况看, 处理1始终处在早发稳长的态势, “三桃”分布比例均匀;处理5、处理7中期成铃较少;处理6呈现递减趋势;处理9、处理10伏前桃、伏桃多, 秋桃少;处理2、处理11、处理12中期成铃多;处理3、处理4、处理8、处理13、处理14成铃呈递增趋势。通过调查发现, 7月20日前结铃数处在前5位的是处理1 (N0P0K0) 、处理6 (N2P2K2) 、处理7 (N2P3K2) 、处理5 (N2P1K2) 、处理10 (N2P2K3) ;8月20日结铃数处在前5位的是处理1 (N0P0K0) 、处理10 (N2P2K3) 、处理12 (N1P1K2) 、处理11 (N3P2K2) 、处理6 (N2P2K2) ;9月20日前结铃数处在前5位的是处理14 (N2P1K1) 、处理5 (N2P1K2) 、处理1 (N0P0K0) 、处理3 (N1P2K2) 、处理13 (N1P2K1) 。结果表明处理1 (N0P0K0) 结铃最多, 处理2 (N0P2K2) 结铃少。在2水平下, P、K量不变, N量增加, 结铃增多;N、K量不变, P量增加, 结铃增多, 但达P3水平时下降;N、P量不变, K量增加, 结铃数增多。分析除了肥料直接影响外, 肥料配比不同, 特别是基肥施后, 有些处理出现缓苗期延长造成生育性状差异。

2.2 产量

从表2可以看出, 在2水平下, P、K量不变, N量增加, 产量递减, 但达到2水平时, 产量又增加, 继续增加N量到3水平, 产量又下降;N、K量不变, P量增加, 产量递增;N、P量不变, K量增加, 产量递增, 但达到2水平后, 产量又下降。在P2K1水平下, N量增加, 产量增加, 在P1K2水平下, N量增加, 产量下降;在N1K2水平下, P量增加, 产量降低, 在N2K1水平下, P量增加, 产量增加;在N1P2水平下, K量增加, 产量下降, 在N2P1水平下, K量增加, 产量下降。由此得出, N的最佳用量为2水平, P的最佳用量为3水平, K的最佳用量为2水平。试验中最高产量为处理2 (N0P2K2) 4 483.33kg/hm2。处理1 (N0P0K0) 产量4 855.67 kg/hm2居第6位, 处理6 (N2P2K2) 产量4 550.00 kg/hm2居第4位。在理论产量上, 处理2 (N0P2K2) 居第14位, 处理1 (N0P0K0) 居第2位, 处理6 (N2P2K2) 居第7位, 与实际产量位次相差很大。笔者分析原因:一是89月阴雨连绵, 光照少, 影响了秋桃的成铃, 棉花烂铃率高, 单铃重低, 10月后天气晴好, 棉花蕾铃增多, 加之2011年无霜期延长, 后期晚秋桃多, 形成迟熟棉, 小区实际产量截止时间为11月15日, 而理论产量折算时间为9月20日, 造成了与实际产量位次悬殊;二是肥料配比不同, 影响了土壤肥力供应均衡及作物的营养吸收, 特别是施基肥后有些处理出现缓苗期延长, 影响了产量;三是综合分析, 该田块高肥水平, 前茬油菜耗磷量大, 土壤供氮能力强影响了产量, 因此应补施钾肥, 可适当重施磷肥。

注:单铃重为4.1 g。

2.3 经济效益分析

比较处理2 (最高产量) 、处理1、处理6, 发现实际产量居第2、3位的分别是处理7 (N2P3K2) 、处理9 (N2P2K1) , 分别为4 783.33、4 616.67 kg/hm2。笔者分析认为, 尽管土壤供氮能力强, 但在实际生产中应适当补充氮肥, 由于N2P3K2组合产量较高, 建议采用N2P3K2组合作为最高产量施肥量。分析主产区产投比, 以肥料单价为:尿素2.40元/kg、过磷酸钙0.48元/kg、氯化钾2.14元/kg计算, 处理2 (N0P2K2) 肥料成本1 288.00元/hm2, 产值29 200.02元/hm2;处理7 (N2P3K2) 肥料成本2 910.40元/hm2, 产值28 699.98元/hm2;处理6肥料成本2 694.40元/hm2;产值27 300.00元/hm2。处理1产值26 899.98元/hm2。处理2 (N0P2K2) 的产投比为0.79∶1.00 (肥料投入亏本) ;处理7 (N2P3K2) 的产投比为-0.38∶1.00 (肥料投入亏本) ;处理6的产投比为-0.85∶1.00 (肥料投入亏本) ;处理2比处理6多投入成本-1 406.40元/hm2, 新增纯收益 (增收) 3 306.42元/hm2;处理7 (N2P3K2) 比处理6多投入成本216.00元/hm2, 新增纯收益 (增收) 1 183.98元/hm2。

2.4 养分利用率、目标产量所需养分量

氮、磷、钾养分利用率分别为-5.86%、11.12%、13.78%;棉花目标产量所需养分量为:纯氮225 kg/hm2、五氧化二磷81 kg/hm2、氧化钾180 kg/hm2;纯氮224.4 kg/hm2、五氧化二磷80.7 kg/hm2、氧化钾179.4 kg/hm2。

3 结论

试验结果表明, 根据试验数据获得肥料效应函数方程, 得出理论氮、磷、钾最佳施肥量, 综合分析不同推荐施肥方法的推荐施肥量[4,5,6], 结合当地农业生产实际, 氮、磷、钾推荐用量分别为纯氮161.55 kg/hm2、五氧化二磷114.15 kg/hm2、氧化钾155.40 kg/hm2。

参考文献

[1]海日古丽.吾斯曼.棉花“3414”肥料试验分析[J].新疆农业科技, 2008 (4) :36.

[2]肖茂盛, 赵吉胜, 潘礼斌.2009年芜湖市三山区棉花“3414”肥效田间试验报告[J].现代农业科技, 2010 (6) :55-56, 59.

[3]陈求柱, 杨国正, 张德才, 等.湖北省京山县棉田配方施肥优化试验[J].中国棉花, 2011 (9) :16-20.

[4]徐维明, 潘琴, 王亚艺.棉花“3414”肥料效应及推荐施肥量研究[J].安徽农业科学, 2010 (2) :723-724, 727.

[5]成少华, 唐明星, 陈晓玲, 等.氮素对棉花生长发育及产量影响的研究综述[J].江西农业学报, 2010 (9) :72-74.

应城市水稻肥料效应试验 第5篇

关键词：水稻,测土配方施肥,肥效试验,湖北应城

测土配方施肥是根据作物需肥规律、土壤供肥特性与肥料效应，在已施用有机肥为基础的条件下，提出氮、磷、钾和微肥的适宜用量和比例及其相应的施肥技术。为了确定应城市区域内水稻土壤养分丰缺指标和肥料施用指标，探索水稻最佳施肥量，按照国家测土配方施肥补贴项目要求和湖北省土肥站“试验示范总体方案”部署，在湖北省土肥站和湖北省农科院植保土肥所专家指导下，应城市在主要水稻产区进行了田间肥料效应试验5个，其中“3414”试验4个、“3410”试验1个。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验安排在黄滩、天鹅、田店、三合等乡镇的中等肥力田块上进行。3414-2试验土壤为沼泽型水稻土烂泥田土属，“3410”试验土壤为潴育型水稻土灰潮土田土属，其他试验土壤均为潴育型水稻土黄棕壤性第四纪粘土泥田土属，各田块均在施肥前采集土壤农化样，按土壤常规测试方法进行测试。供试作物均为糯稻。各试验基本情况见表1。

1.2 试验设计

试验中氮、磷、钾推荐施用量，均参考相关调查结果和历史成果资料，依据土样测试结果和初步制定的应城市土壤养分丰缺指标和作物肥料养分施用指标而确定。“3414”试验推荐施肥作为第6处理(2水平)，“3410”推荐施肥作为第3处理(中心项水平)。“3414”试验按完全试验方案设计，各试验各处理施肥量见表2。小区面积为20m2，不设重复，小区随机排列。各小区间均筑土埂外包塑料薄膜隔离，田间单设排灌沟，各小区实行单灌单排，四周设保护行。氮养分采用46%的尿素，70%基施、30%分蘖期追施，磷、钾养分分别采用12%的普钙和60%的氯化钾移栽时一次性基施。

“3410”试验按不完全试验方案设计，合并设计为10个处理，中心项处理为N4P3K3，各处理施肥量见表3。小区面积为20m2，设2个重复，小区随机区组排列。小区田间布置、肥料选择及施肥时期方法同“3414”试验。

1.3 田间管理

试验用稻种5kg/667m2撒播，采用水育方式育苗后移栽。同一试验各处理的田间管理如整地、移栽、灌溉、病虫防治等均按当地习惯一致进行。

1.4 调查方法

收获前考种，以风干重测产，并采集“3414”试验处理1、处理2、处理4、处理6、处理8的风干植株样，测试籽实和茎叶的氮、磷、钾全量含量。收获时分小区实收计产。各试验管理、调查、测试等记载均按《湖北省测土配方施肥试验统一记载表》进行。

2 结果与分析

2.1“3414”试验结果

2.1.1 三元二次效应方程拟合与预测分析。

将“3414”各试验各处理水稻实产折合见表4，并对表4数据和表2数据(施肥量)采用三元二次回归模型：Y=b0+b1N+b2P+b3K+b4N2+b5P2+b6K2+b7NP+b8NK+b9PK进行回归分析，分别拟合得到4个试验的水稻产量(Y)与氮(N)、磷(P2O5)、钾(K2O)养分施用量的三元二次效应方程，对其相关关系进行回归方差分析表明，3414-1试验三元二次效应方程的相关性达到了99%极显著水平，其余3个试验三元二次效应方程的相关性均未达95%显著水平，结果见表5。

(kg/667m2)

依据三元二次效应方程，按最大边际效应求取偏导函数。最高施肥量按b1+2b4N+b7P+b8K=0、b2+2b5P+b7N+b9K=0、b3+2b6K+b8N+b9P=0方程组求取，预测最高产量。最佳施肥量按b1+2b4N+b7P+b8K=Pn/Py、b2+2b5P+b7N+b9K=Pp/Py、b3+2b6K+b8N+b9P=Pk/Py方程组求取，预测最佳产量。结果见表6。试验，分别抽取各因子各处理的施肥量与产量数据，氮因子抽取处理2、处理3、处理6和处理11数据，磷因子抽取处理4、处理5、处理6和处理7数据，钾因子抽取处理8、处理9、处理6和处理10数据，按Y=aX2+bX+c一元二次回归模型，分别进行回归分析，拟合水稻产量(Y)与各因子养分(X)施用量的一元二次效应方程，并对其相关关系进行显著性分析，结果见表7。从表7可知，除3414-2试验的磷因子和3414-3试验的氮因子外，4个试验的其余各因子均能成功拟合二次项系数小于零的一元二次效应方程，可绘制出正常的“抛物线”曲线;其中，3414-1试验的磷因子和3414-4试验的磷、钾因子达到99%极显著水平。

注：**表示0.01水平显著，下同。

2.1.2 一元二次效应方程拟合与预测分析。对4个“3414”

(kg/667m2)

注：水稻价格(Py)均为1.5元/kg;氮养分价格(Pn)4.13元/kg，磷养分(Pp)3.33元/kg，钾养分(Pk)3.17元/kg。

2.2“3410”试验结果

在对“3410”试验各小区分别实收计产后，分别按氮、磷、钾因子整理产量及进行增产增收效果比较，并分别对其进行方差分析和LSD显著检验，结果见表8。

注:F0.95(2,1)=200,F0.99(2,1)=500。

从表8可知：在等量磷、钾养分施用量情况下，氮因子各处理的产量、相对不施氮处理的增产量、增产率、新增产值、新增纯收入等，都随氮施用量增加而增加;高一级施氮处理、推荐施氮处理与低一级施氮处理间产量均无显著差异，但三者与不施氮处理产量间差异显著，且高一级施氮处理和推荐施氮处理与不施氮处理的产量差异达极显著水平。由于推荐施氮处理的产投比小于高一级施氮处理的产投比，初步说明水稻田块潜在缺氮水平确定11.5kg/667m2指标用量，具有一定的可行性。因此，综合试验分析结果及增产增收效果，考虑获得相当的效果，对初步制定的各氮养分施用指标(其中潜在缺氮施用指标8.5kg/667m2)上调3.0kg/667m2。

在等量氮、钾养分施用量情况下，磷因子各处理的产量、产值相对不施磷处理的增产量、增产率、新增产值、新增纯收入等，均为高一级施磷处理最高，低一级施磷处理次之，而推荐施磷处理最低，但低一级磷养分施用量处理的产投比最大;高一级施磷处理与低一级施氮处理产量间无显著差异，但与推荐施磷处理和不施磷处理的产量差异分别达显著和极显著水平，而低一级施磷水平处理和推荐施磷处理差异不显著。由于低一级施磷产投比最大，在获得相当效果的情况下，对初步制定的磷养分施用指标略微下调，指标用量均减少0.5kg/667m2。

在等量氮、磷养分施用量情况下，钾因子各处理的产量、产值相对不施钾处理的增产量、增产率、新增产值、新增纯收入等，均为高一级施钾处理最高，低一级施钾处理次之，而推荐施钾处理最低;各施钾水平处理间产量均无显著差异。由于高一级施钾处理的增产效果最佳，参考“3414”试验效应方程预测结果，对初步制定的钾养分施用指标上调1.5kg/667m2。

对“3410”试验分别抽取各因子各处理的施肥量与产量结果数据，氮因子抽取处理1、处理2、处理3、处理4数据，磷因子抽取处理4、处理5、处理3、处理7数据，钾因子抽取处理8、处理9、处理3、处理10数据，按Y=aX2+bX+c一元二次回归模型，分别进行回归分析，拟合水稻产量(Y)与各因子养分(X)施用量的一元二次效应方程，结果发现，氮、磷、钾因子均不能成功拟合二次项系数小于零的一元二次效应方程，说明该“3410”试验的水稻产量和各因子养分施用量间不呈明显的一元二次效应回归。

由于试验中推荐施肥处理的产量、产投比和新增纯收入等虽较高但仍不太理想，故对土壤养分丰缺指标和水稻作物肥料养分施用指标进行了更为合理的调整。主要依据“3410”试验分析结果，并参考各“3414”试验预测结果，充分考虑应城区域土壤养分含量、作物产量和施肥水平现状，初步修定指标见表9和表10。

3 结论与讨论

试验结果表明，推荐或相对“最佳”氮、磷、钾养分施用量处理的水稻长势长相和各主要经济性状相比其他用量处理多呈明显优势，可促进作物产量的提高。

(kg/667m2)

“3414”试验所拟合的水稻作物产量与肥料养分用量的一元二次方程效应关系，基本呈“抛物线”关系，这在理论上和前人的试验研究结果相一致;4个“3414”试验所拟合的水稻作物产量与肥料养分用量的三元二次效应方程，仅3414-1试验的相关性达到99%极显著水平;试验所拟合的效应方程与所预测的最高、最佳产量与相应的施肥量各不相同，是极有可能的，符合实际情况;“3410”试验所拟合的一元二次效应方程均为二次项系数大于零的抛物线，故其预测无实际应用价值。

参考文献

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[2]于国锋.水稻高产区“3414”肥效试验[J].现代农业科技,2009(4):147-148.

[3]余增钢,柴进成,廖述胜,等.不同的水稻测土配方施肥方法效益对比试验小结[J].中国农村小康科技,2006(12):68-69.

[4]包少科,赵学杏.油菜肥料效应“3414”试验报告[J].安徽农学通报,2007,13(6):103-104.

[5]陈新平,张福锁.通过“3414”试验建立测土配方施肥技术指标体系[J].中国农技推广,2006,22(4):36-39.

[6]殷世松,赵小明.庐江县2006一季稻“3414”肥效试验研究[J].安徽农学通报,2007,13(5):116-118.

肥料效应函数 第6篇

1.1 试验材料

供试肥料:氮肥 (尿素, N46%) 、磷肥 (过磷酸钙, P2O546%) 、钾肥 (硫酸钾, KS2O4 30%) 。供试作物:空育131。

1.2 设计与方法

1.2.1 3414方案设计试验采用3个因素、4个水平、14个处理进行。试验在农业科技园区进行。

1.2.2肥料施用方法肥料用量:最佳的施肥水平, 确定为:46%尿素14kg/667m2, 46%三料过磷酸钙7kg/667m2, 30%硫酸钾10kg/667m2, N:P:K=2:1:1。

2 结果与分析

2.1 氮、磷、钾肥施肥量对水稻产量的影响

试验结果表明:施用不同配比的氮、磷、钾肥对水稻产量有不同的影响, 3个施肥因子中对水稻产量影响最大的是氮, 其次是磷, 对水稻产量影响较小的是钾。

2.1.1 氮肥效应对水稻产量的影响

结果表明, 在磷、钾肥施肥水平一定的前提下, 氮素肥料对水稻产量起决定性作用。随着施氮量的不断增加, 水稻产量亦相应不断增加, 当施氮量达到14kg时, 水稻产量达到最大值, 为548.6kg; (图1) 经过统计分析获得一元二次氮肥肥料效应函数:

2.1.2 磷肥效应对水稻产量的影响

图2结果表明, 在氮、钾肥施肥水平一定的前提下, 磷素对水稻产量在一定量条件下有增产效果, 但是当施磷量达到7kg时, 产量为548.6kg, 当施磷量增加到10.5, 产量达到最大值549.2。

2.1.3 钾肥效应对水稻产量的影响

通过对钾素不同施肥水平分析观察, 施钾水平与水稻产量效应呈增产型。结果表明, 在氮、磷肥施肥水平一定的前提下, 施用钾肥与水稻产量呈正相关, 就是说, 随着施钾量的不断增加, 水稻的产量也是不断增加的。 (图3)

2.2 氮磷钾三因子肥料效应综合分析及施肥参数的确定

2.2.1 氮素施肥量的确定

经过统计分析获得一元二次氮肥肥料效应函数:

最高施肥量b+2ax=0

即10.359+2 (-0.6347) x=0

求解方程x=8.16

即氮素的最高施肥量是8.16kg, 此时的最高产量是550.53kg。

最佳施肥量b+2ax=px/py

10.359+2 (-0.6347) x=4.15/1.7求解方程x=6.24

即氮素的最佳施肥量是6.24kg, 此时的最佳产量是548.18kg。

(尿素按4150元/t, 水稻按1700元/t计算)

2.2.2 磷素施肥量的确定

通过求解磷素线性加平台可以得出如下结果:

因此可以得出磷优化施肥量是JOINT为4.8kg, 此时的最高产量PLSTEAU是548.9kg。

2.2.3 钾素施肥量的确定

根据钾肥与产量效益图中可以看出, 随着钾肥投入量的增加, 水稻产量也不断增加, 在排除供试地沙土地和大量灌水的前提下, 可以判断供试地钾肥含量较低。因此, 在优化施肥过程中, 可以凭借经验, 推荐最佳施肥量的条件下增大钾肥的施用量, 推荐的最佳施钾量为15kg。

3 结果与讨论

通过以上分析可以得出庆丰农场的最佳施肥量组合是, 氮6.24kg, 磷4.8kg, 钾15kg。

在实施测土配方施肥项目的过程中, 运用“3414”试验设计, 不仅可以配置氮、磷、钾三因子的肥料效应函数, 而且可以配置二因子、单因子肥料效应函数, 不仅可以为测土配方施肥技术提供丰富的施肥信息, 而且减少了基层土肥技术人员的工作量。

2014年是庆丰农场实施“3414”试验的第2a, 在2013年“3414”试验结果分析的基础上, 在综合分析全场10个“3414”试验点后, 为全场土壤养分丰缺指标体系的建立起到了重要的指导作用。

摘要：通过“3414”试验研究, 获得庆丰农场草甸白浆土水稻最佳施肥量模型;最佳施肥量N肥为6.24kg/667m2, P肥为4.8kg/667m2, K肥为15kg/667m2。结果表明, 氮、磷、钾肥在一定施肥水平下对水稻具有不同的增产效果。

关键词：水稻,3414,肥料效应,最佳施肥量

参考文献

[1]鲍士旦.土壤农化分析[M].北京:中国农业出版社, 2005

[2]王应君, 郑义.水稻高产优质氮肥施用技术研究[J].河南农业科学, 1989 (1) :3-5.

[3]孔德玉等.庆丰农场志[M].虎林:黑龙江省庆丰农场史志办公室, 1985.

肥料效应函数 第7篇

关键词：3414,水稻,氮磷钾,产量

“3414”设计是在国外“3411”多点肥料试验方案的基础上, 加了12~14的3个处理后得到的方案。该方案设计吸收了回归最优设计处理少、效率高的优点[1], 不仅可以作为一个完整的三因素试验用于建立三元二次肥料效应回归方程, 而且还可以作为三个二因素或三个单因素试验建立二元或一元肥料效应回归方程。同时, 即使某一个或某几个处理出问题, 仍可以获得一些用于施肥决策的有价值信息, 提高了试验效率。此外, 该方案的另一个优点是编码值取整数, 有较直观的可比性, 便于实施与示范推广, 是目前国内外应用较为广泛的肥料效应田间试验方案[2]。根据农业部《测土配方施肥项目的技术规范》和“广西省3414肥效田间试验总体方案”要求, 2007年在岑溪市归义镇金坡村进行了水稻“3414”肥料效应试验, 以期通过田间试验, 研究水稻最佳施肥量, 提高肥料利用率, 增加经济效益, 为科学施肥提供指导依据。

一、材料和方法

试验在岑溪市归义镇金坡村农户田进行, 试验田前茬作物为水稻, 土壤类型为红土母质潴育性水稻土属黄泥田土种, 其含有机质24.3g∕kg、全氮2.5g∕kg、速效磷20.6mg∕kg、速效钾40.7 mg∕kg, p H值5.6。供试肥料尿素含氮46.0%, 普钙含五氧化二磷12.0%, 钾肥含氧化钾60.0%;供试水稻品种为新两优6号。试验采用农业部推荐的“3414”最优回归设计, 共设3因素、4个水平、14个处理, 水稻“3414”各处理水平组合 (kg/667m2) 试验因素水平与处理见表1。小区面积为10m3.3m=33m2, 随机排列, 3次重复。试验于2007年7月2日播种, 壮禾增浸种, 软盘育秧, 8月3日移栽, 移栽时苗高21.7cm, 叶龄4.6叶, 分蘖数为0.5, 茎基宽0.41cm。施肥方法:氮肥分基、追 (蘖) 、穗3次, 比例为3:4:3;钾肥分基肥、追 (蘖) 2次, 比例为5:5;磷肥作基肥一次全部施入。分蘖肥于8月18日施入, 穗肥于i 9月10日施入。移栽密度为13.2cm23cm, 每小区栽1144穴, 每穴栽2本~3本, 小区内土壤、地形相对一致, 每处理小区间用田埂隔开, 田埂高20cm、宽25cm, 用地膜包裹, 边缘深入土层15cm~20cm, 在试验田周围种植5行保护行。各小区除施肥不同外, 其他管理都按照高产栽培技术管理, 管理时期以6处理为标准。试验于2007年11月18日结束。

在秧苗移栽后5d开始, 采用定点定株方法调查, 即活棵后每5d1次, 每次定点定株查10穴, 拔节后每7d1次, 直到抽穗为止。记载水稻播种期、移栽期、有效分蘖期、分蘖终止期、始穗期、齐穗期、成熟期, 测实产并考察项目及有效穗、穗长、每穗总粒数、每穗实粒数、结实率、千粒重。

试验数据用SAS和SPSS软件进行分析, 方差分析包括氮、磷、钾以及它们之间的交互效应, 多重比较用Duncan法。

二、结果与分析

㈠产量结果分析

由表2统计结果可见, 与CK相比, 各处理产量均高于不施肥处理。以处理6 (N2P2K2) 产量最高, 达到518.43 Kg/667m2, 增加62.72%, 达极显著水平;其次为处理10 (N2P2K3) , 产量达501.10Kg/667m2, 增加57.28%。经多重比较分析, 与CK相比, 各处理差异达0.01显著水平;与最高产量处理6相比, 除处理10差异不显著外, 其他处理均达0.01显著水平。

㈡建立施肥数学模型

1. 建立三元二次回归方程。根据各处理与产量之间的关系, 应用二次回归方程拟合, 建立如下回归方程:

据测定, 该方程拟合不成功, 因此根据氮、磷、钾施肥用量对产量的影响, 并建立各自的施肥数学模型 (具体见图1~3) 。如果纯稻谷价格依1.6元/kg计, 肥料价格依当地价氮3.91元/kg、五氧化二磷3.3元/kg、氧化钾3.5元/kg, 由肥料效应方程分析得出各自肥料的最大量, 最大产量及最佳施肥、最佳产量见表3。从表3可见, 各肥料最大量与最佳施肥量之间的产量水平差距不大, 表明本试验田土壤肥力比较低。

2. 施肥效果分析。

在施磷钾肥相同时, 处理2、3、6水稻产量随着施氮量的增加而增加, 而当施氮量达到19.5kg/667m2时, 产量反而稍有下降, 比处理6减少了5.57%, 说明氮肥对水稻产量有较大影响, 当氮肥足够水稻生长所需时增施氮肥增产效果不明显。通过建立一元二次回归方程分析 (见图1) 可得氮肥施16.12kg/667m2产量最高, 达503.86kg/667m2, 最佳施氮量和最佳产量分别为14.22kg/667m2, 501.54kg/667m2。

通过处理4、5、6、7比较可知, 在施磷量不同而其他施肥量相同的情况下, 产量结果相差较大。其中施磷量4kg/667m2的处理6比处理4、5、7产量增产明显, 增加了9.06%~31.36%。由一元二次回归方程 (见图2) 得磷肥施4.26kg/667m2时, 产量最高达505.61kg/667m2, 最佳施磷量和最佳产量分别为4.14kg/667m2和505.49kg/667m2。

由图3可见, 处理8、9、6产量随着施钾量的增加呈增加的趋势, 处理6分别比处理8、9增加26.18%、10.78%, 而处理10下降3.34%, 说明钾对水稻产量有显著影响, 施钾增产明显, 但过量施钾不增产。通过回归分析得钾肥施10.56kg/667m2时产量达513.94kg/667m2, 最佳施钾量和最佳产量分别为9.65kg/667m2和512.94kg/667m2。

上述结果表明:水稻对氮素敏感, 缺氮时磷、钾肥发挥不了作用, 如处理2虽磷、钾肥充足, 但由于缺氮, 产量依然很低, 与CK相比, 仅增加7.73%, 但比最高产量处理6相差33.79%;缺磷、缺钾同样影响到水稻的生长发育, 特别是缺钾对产量影响较大, 在氮、磷营养较充足时, 施钾可改善和提高其农艺性状, 增强抗病虫和抗倒能力, 促进增产增收[3,5]。本试验处理11施氮过量、处理7施磷过量、处理10施钾过量, 虽然其产量均较高, 但与处理6相比, 各处理产量有下降的趋势, 说明过量施肥反会导致营养的浪费与流失, 多余的养分发挥不了作用, 既增加成本, 又污染环境。

三、结论

氮、磷、钾不同配比对水稻产量有很大的影响, 在施磷钾肥相同时水稻产量随着施氮量的增加而增加, 而当施氮量达到13kg/667m2时产量达最大值, 大于此施氮量时产量反而下降, 其它养分肥料试验情况也相似, 因此施肥量以处理6 (N2P2K2) 为最佳施肥配方。

本试验中缺氮 (N0P2K2) 、磷 (N2P0K2) 、钾 (N2P2K0) 处理产量比处理6分别下降33.79%、31.36%、26.17%, 可见氮、磷、钾三种营养元素在水稻产量形成中必不可少, 缺乏其中任何一种养分都会影响其它养分的吸收利用。

试验最终结果表明, 最大施肥量为N16.12kg/667m2、P4.26kg/667m2、K10.56kg/667m2, 相对应的最高产量分别为503.86kg/667m2、505.61kg/667m2、513.94kg/667m2;推荐水稻施肥量为N14.22kg/667m2、P4.14kg/667m2、K9.65kg/667m2, 相对应的最佳经济产量分别为501.54kg/667m2、505.49kg/667m2、512.94kg/667m2。

参考文献

[1]王圣瑞, 陈新平, 高祥照, 等.“3414”肥料试验模型拟合的探讨[J].植物营养与肥料学报, 2002, ⑻.

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[3]朱亚萍, 石孝均, 赵治书.番茄配方施肥研究[J], 西南农业大学学报, 1999, ⑵.

[4]张文.海南糯玉米氮、磷、钾营养特性与优化施肥研究[D], 华南热带农业大学, 2005.

水稻缓控释肥料效应试验初报 第8篇

1 材料与方法

1.1 材料

供试土壤:试验选择在八步区信都镇北津垌孟榜江农户责任田进行, 试验田面积730 m2, 试验田土壤理化性状好, 土质为沙质壤土, 肥力中上, 其耕作层为15～20 cm, 前造作物为水稻。

供试作物品种:供试作物为水稻品种博Ⅲ优273。

供试肥料品种:金正大缓控释复合肥:N含量20%、P2O5含量8%、K2O含量16%, 山东金正大集团产;尿素:N含量46%, 四川省德阳市产;氯化钾:K2O含量60%, 加拿大产;过磷酸钙:P2O5含量12%, 广西鹿寨县产;复合肥:N、P2O5、K2O含量为15-15-15, 挪威产。

1.2 试验设计

按要求整地, 小区间筑田埂, 并用地膜包裹, 避免串灌串排, 小区四周设置1 m宽的保护行。试验设3个处理, 每个处理设3次重复, 随机排列, 小区面积66.88 m2 (长17.6 m×宽3.8 m) 。处理 (1) :金正大缓控释肥施肥区, 667 m2施50 kg全作基肥。处理 (2) :测土配方施肥区 (当地测土配方施肥项目推荐的配方施肥) , 667 m2基肥施尿素6.52kg+普通过磷酸钙33.33 kg+氯化钾6.67 kg;分蘖肥施尿素8.7 kg+氯化钾6.67 kg;幼穗分化肥施尿素4.35 kg;齐穗肥施尿素2.17 kg。处理 (3) :当地农民常规施肥 (CK) , 667 m2基肥施碳铵40 kg+过磷酸钙30 kg;回青肥施复合肥30 kg+氯化钾10 kg。

1.3 田间管理和调查方法

2009年7月15日播种, 采用塑料秧盆半水育秧。8月2日, 整地与施基肥。8月3日插秧, 株行距16.5 cm×20 cm, 基本苗2.02万蔸/667 m2, 各小区其他管理措施相同。

每个处理选对角定2个点, 每个点随机、连续定苗5蔸共10蔸进行调查。移栽后5 d开始调查生长速度, 每7 d调查1次, 共5次。

2 结果与分析

2.1 不同施肥处理对生物学性状的影响

从表1可以看出:处理 (2) 表现早回青, 早分蘖;处理 (1) 和处理 (2) 的幼穗分化期、始穗期、齐穗期相同;处理 (3) 表现回青和分蘖稍慢, 抽穗期较长。田间综合观察结果:各个不同处理在主茎幼穗开始分化时和主茎剑叶全出时, 叶色均明显由前期及中期的青变为青绿, 并能维持到中期末及齐穗后。从表2可以看出:处理 (1) 的苗数较多;处理 (2) 和处理 (3) 株高较高。

2.2 不同处理对水稻经济结构及产量的影响

11月19日人工收割, 按小区单收单晒, 称产量;收获前, 每个小区取样10蔸进行室内考种, 结果详见表3。

从表3可以看出:处理 (1) 水稻的实粒数比处理 (3) 高, 结实率也相应提高, 3个处理水稻的株高和有效穗相差不明显, 处理 (1) 产量为515.2 kg/667m2, 比对照 (处理 (3) ) 增产50.3 kg/667 m2, 增产幅度为10.82%;处理 (2) 平均产量为506.8 kg/667m2, 比处理 (3) 增产41.9 kg/667 m2, 增产幅度为9.01%。对不同处理产量进行F测验, 显示处理间F=36.12>F0.01=18, 说明处理间对水稻产量影响差异极显著;区组间差异不显著。

2.3 经济效益分析

从表4可以看出:施用水稻缓控释肥667 m2产值比常规施肥增加110.6元, 节省施肥成本50.2元, 说明水稻施用缓控释肥具省工、节本及增收的效果。

注:根据产量折算产值, 只对化肥成本和施肥人工进行分析, 农药、机械及其他人工投入忽略不计, 每公斤实物的市场价格:稻谷2.20元, 尿素1.96元, 氯化钾3.7元, 过磷酸钙0.52元, 缓控释肥的3.7元, 碳铵0.58元, 复合肥5元。

3 结论

试验结果表明施用金正大缓控释肥与当地测土配方施肥效果相当, 对提高水稻产量作用显著。在水稻生产中采用缓控释肥一次性施用技术, 既能大大减轻劳动强度, 省工又省时, 又能达到增产增收的效果。

为提高肥效并使肥力均匀, 金正大缓控释肥应在翻地前撒施, 把肥料翻入地下10～15 cm处, 以达到全层施用的目的, 防止田块由于施肥“空缺”而出现水稻植株群体生长不平衡的现象。在保肥水能力较差的沙性地块, 要根据水稻长势情况, 在返青期追施一次速效氮肥料, 促进秧苗的分蘖。

金正大缓控释肥是一种新型复合肥, 在八步区是否大面积推广应用, 尚需进行更多的试验才能证实。

摘要：为探索缓控释肥料的性能, 2009年在八步区进行了水稻施用缓控释肥料效应试验。结果表明:和常规施肥区相比, 施用缓控释肥区的水稻实粒数增加, 结实率提高, 平均产量增加50.3kg/667 m2, 增产率达10.8%, 节支50.2元/667 m2, 具有明显的省工、省时及增产增收的效果。