四種不同變量施肥算法的效益分析

蔣阿寧　管建慧　高聚林

摘要：采用四種不同的變量施肥算法，分別是基于冠層光譜指數的變量施肥、利用葉綠素計進行的變量施肥、基于土壤肥力與目標產量的變量施肥和基于光譜數據和作物生長模型結合的冬小麥變量施肥，對四種變量施肥算法的結果進行了分析比較，結果表明：基于光譜數據和作物生長模型結合的冬小麥變量施肥其經濟效益和生態效益在四種變量施肥算法中是最顯著的，在所有觀測項目中，其產量、生物量及品質指標在四者之中也是最高的，變異系數在四者之中最低，由此可見最佳的變量施肥方式是基于光譜數據和作物生長模型相結合的冬小麥變量施肥。

關鍵詞：冬小麥；變量施肥；光譜；作物生長模型

中圖分類號：S126文獻標識碼：B文章編號：16749944（2014）02008203

1引言

目前的文獻中可見最早的關于變量施肥效果的試驗結果是在甜菜上， 根據美國明尼蘇達大學、Crookston和北達科塔州立大學在1994、1995兩年的結果， 基于1.6～2.0hm2網格取樣的變量施氮可使每公頃甜菜的利潤增加123～173美元[1]。Long[2]在對春小麥進行的氮素變量施肥試驗中表明， 變量施肥與常規的測土施肥相比，使施肥量增加，產量也有所增加，而Geordge等[3]于1999～2001年在美國明尼蘇達州進行研究， 基于土壤養分推薦的玉米和大豆的變量磷肥施用均沒有獲得統計意義上顯著增產的結果。澳大利亞精準農業中心的研究人員對基于產量變異、土壤養分變異的變量施肥技術效果進行研究后的結論是：變量施肥并沒有導致增產， 只是降低了施肥量。Varsa等[4]2001年在美國伊利諾斯州進行田間試驗，研究均一施肥與變量施肥對玉米產量的影響，試驗結果表明：產量沒有顯著差異， 經濟效益也沒有顯著差異。在1996年12月召開的第三屆精準農業國際會議上，專家指出，農場精準農業的利潤水平，對低價值作物（如玉米、小麥和大豆）的生產者來說仍是難以捉摸的[5]，在大田作物如小麥、玉米、棉花上， 變量施肥的效果不是很確定[6]。上述結果說明，人們目前對信息獲取手段普遍接受和采納， 而對于變量技術的效果持懷疑態度[7]。由于目前變量施肥的實踐處于起步階段， 積累的數據比較少， 國外普遍采納的精準農業變量施肥技術，是基于往年的產量圖確定不同位置的潛在產量，在施肥地塊網格采樣、在潛在產量和土壤肥力測定數據的基礎上，基于目標產量模型，給出變量施肥處方。本研究是在冬小麥上，采用四種不同變量施肥算法進行，并對其效益進行比較分析，旨在探討最佳的變量施肥方法。

2材料與方法

試驗于2005～2006年在國家農業信息化工程技術研究中心精準農業試驗基地進行。國家精準農業示范基地位于北京市昌平區小湯山鎮，地處北緯40°10′，東經116°26′。試驗選用偏緊湊型的京冬8作為供試材料。播種時間為2005年9月27日和9月28日，播種量330～345 kg/hm2，不施基肥。

具體施肥算法如下。

處理一（T處理）根據冬小麥拔節期土壤硝態氮含量及目標產量確定各變量施肥區的施肥量。在冬小麥拔節期測定0～30cm土壤硝態氮含量，取兩點混合土壤。設定2001年基地冬小麥產量的1.4倍為目標產量，結合土壤硝態氮含量測定值并依據Nmin-Sollwer法[8]計算各變量施肥區的施肥量。共20個小區，小區編號為：T-1、T-2、T-3…T-20。

處理二（Y處理）以Lukina等[9]算法為基礎，根據作物起身、拔節期的土壤調節植被指數（OSAVI）確定各變量施肥區的施肥量。具體思路是，根據冬小麥起身期和拔節期的土壤調節植被指數（OSAVI）得到當季估產系數，進而得到目標產量冬小麥整個生育期需氮量由目標產量確定，已吸收氮量由冬小麥拔節期的OSAVI測定值確定，最后總需氮量與已吸收氮量相減得到實際施氮量[10]。共20個小區，小區編號為：Y-1、Y-2、Y-3…Y-20。

處理三（S處理） 根據作物拔節期的倒一和倒二葉的SPAD測定值確定各變量施肥區的施肥量。具體思路為，測得冬小麥拔節期倒一葉和倒二葉的值并歸一化，根據歸一化值確定冬小麥目標產量和已吸氮量，而總需氮量由目標產量確定，最終施氮量由總需氮量減去已吸氮量得到[11]。共20個小區，小區編號為：S-1、S-2、S-3…S-20。

處理四（Z處理）以Lukina等[9]算法為基礎，由CERES-Wheat模型結合土壤調節植被指數（OSAVI）測定值確定各變量施肥區的施肥量。具體思路為，根據當地氣象數據、土壤數據等，由作物生長模型模擬出目標產量，并根據目標產量得到總需氮量，冬小麥拔節期的OSAVI測定值確定小麥已吸收氮量，最后根據總需氮量和已吸收氮量得到施氮量[12]。共20個小區，小區編號為：Z-1、Z-2、Z-3…Z-20。

3結果與分析

3.1不同變量施肥處理產量、產量構成因素和生物量

的比較分析比較四種變量施肥處理的產量、生物量及產量構成因素的大小及其變異系數，結果如表1和2。

3.2不同變量施肥處理品質指標的比較分析

對四種變量施肥處理的籽粒蛋白質含量、濕面筋含量和沉降值分別進行比較分析（表3）。結果表明，籽粒蛋白質含量的大小順序是：Z>S>T>Y， 其變異系數的大小順序為：T>Y>S>Z；濕面筋含量中最高的也是Z處理，其變異系數最低的同樣是Z處理；沉降值的比較中，雖然Z處理沉降值的平均值略小于S處理位于第二位，但其沉降值的變異系數大大低于S區。所以，從品質指標的比較中可知，基于光譜數據和作物生長模型結合的冬小麥變量施肥處理，對品質的影響最為顯著。

參考文獻：

[1] Finck，Charlene. Precision can pay its way [J].Farm Journal，1998，1（2）：10～12.endprint

[2] Long.Increasing profitability with variable rate fertilization program-18th annualworkshop[EB/OL].The Manitoba-North Dakota Zerio Tillage Farmers Association，www.mandakzerotill org/book18/fertilization.htm，1996.

[3] George Rehm. A Multi-Disciplinary evaluation of precision farming， A final progress report （Minnesota） for 2001 prepared for United Soybean Board[EB/OL].www.farmresearch.com，2002.

[4] Varsa E C， Ebelhar S A， Wyciskalla T D，et al. Using historically established yield variability for the improced prediction of nitrogen fertilizer needs of corn[EB/OL].http：//frec cropsci uiuc edu/report5/index htm，2002.

[5] 劉世洪.精準農業的發展現狀[J].農業科技通訊，1999（10）：1～5.

[6] Swinton SM， Lowenberg-DeBoer J. Evaluating the profitability of site specific farming [J].Journal of Production Agriculture，1998，439～446.

[7] Batte M T， Arnholt M.W. Precision farming adoption and use in Ohio： case studies of six Leading-edge adopters[J].Computer and Electronics in Agriculture，2003，12：1509～1523.endprint

[2] Long.Increasing profitability with variable rate fertilization program-18th annualworkshop[EB/OL].The Manitoba-North Dakota Zerio Tillage Farmers Association，www.mandakzerotill org/book18/fertilization.htm，1996.

[3] George Rehm. A Multi-Disciplinary evaluation of precision farming， A final progress report （Minnesota） for 2001 prepared for United Soybean Board[EB/OL].www.farmresearch.com，2002.

[4] Varsa E C， Ebelhar S A， Wyciskalla T D，et al. Using historically established yield variability for the improced prediction of nitrogen fertilizer needs of corn[EB/OL].http：//frec cropsci uiuc edu/report5/index htm，2002.

[5] 劉世洪.精準農業的發展現狀[J].農業科技通訊，1999（10）：1～5.

[6] Swinton SM， Lowenberg-DeBoer J. Evaluating the profitability of site specific farming [J].Journal of Production Agriculture，1998，439～446.

[7] Batte M T， Arnholt M.W. Precision farming adoption and use in Ohio： case studies of six Leading-edge adopters[J].Computer and Electronics in Agriculture，2003，12：1509～1523.endprint

[2] Long.Increasing profitability with variable rate fertilization program-18th annualworkshop[EB/OL].The Manitoba-North Dakota Zerio Tillage Farmers Association，www.mandakzerotill org/book18/fertilization.htm，1996.

[3] George Rehm. A Multi-Disciplinary evaluation of precision farming， A final progress report （Minnesota） for 2001 prepared for United Soybean Board[EB/OL].www.farmresearch.com，2002.

[4] Varsa E C， Ebelhar S A， Wyciskalla T D，et al. Using historically established yield variability for the improced prediction of nitrogen fertilizer needs of corn[EB/OL].http：//frec cropsci uiuc edu/report5/index htm，2002.

[5] 劉世洪.精準農業的發展現狀[J].農業科技通訊，1999（10）：1～5.

[6] Swinton SM， Lowenberg-DeBoer J. Evaluating the profitability of site specific farming [J].Journal of Production Agriculture，1998，439～446.

[7] Batte M T， Arnholt M.W. Precision farming adoption and use in Ohio： case studies of six Leading-edge adopters[J].Computer and Electronics in Agriculture，2003，12：1509～1523.endprint