伴随着全球农业信息化的进程,一个全新的概念——精确农业已经形成并在世界范围内得到迅速发展。本课题所研究的变量施肥决策是精确农业中的主要组成部分,主要研究内容和结果如下:
(1)在测定试验地土壤速效氮、速效磷、速效钾养分的基础上,利用经典统计学方法,对土壤养分的信息进行了处理,得出了以下结论:速效氮、速效磷、速效钾的变异系数分别为0.47,0.31,018,土壤养分分布存在明显的变异,变量施肥具有一定的客观必要性。
(2)以常见的叶菜类蔬菜——小白菜为研究对象,以产量为指标,通过田间试验,建立了其与肥料中氮、磷、钾等因素之间的量化数学模型。对获得的肥料效应函数的解析结果表明,各肥料因子与产量之间存在着二次函数关系。该函数可为施肥决策提供依据。
(3)建立了基于神经网络技术并可实现最大经济效益的变量施肥决策模型。“4—4—10—3”网络结构的BP网络变量施肥决策模型以土壤养分(速效氮、速效磷和速效钾)含量和目标产量为输入,以氮、磷、钾施肥量为输出。该变量施肥决策方法较好地反映了土壤养分、施肥量与产量之间的非线性关系。根据土壤养分分布图结合变量施肥决策模型,生成施肥处方图,为变量施肥的实施提供了依据。
(4)利用Visual Basic 6.0开发了精确农业变量施肥决策系统软件。通过输入网格点便可了解养分信息,输入目标产量,可以得到施肥量,实现了变量施肥决策。