测土配方施肥技术在油菜种植中的应用

为满足油菜生长所需的营养,提高油菜种植收益,有必要深入地研究测土配方施肥技术,掌握测土配方施肥技术要点。主要介绍了测土配方施肥技术的含义及意义,研究了测土配方施肥技术在油菜种植中的应用方法。     

藏红花栽培技术研究

介绍了藏红花的栽培技术,具体包括藏红花与水稻轮作、地膜栽培、立体栽培技术,并且对施肥方式、温度处理、化学药剂处理及病虫害防治等在藏红花生产中的应用进行了综述。     

大数据背景下作物施肥推荐系统的开发与应用

为有效提升肥料利用率,完善施肥技术推广服务体系,采用大数据技术、农业专家系统技术与3S技术相结合的方法开发基于桌面版、触摸屏版及手机版的贵州主要作物及特色果蔬的施肥推荐服务系统。该系统由地图推荐施肥、样点推荐施肥、测土配方知识和作物栽培管理等模块组成,可查询浏览精确田块地理位置、立地条件及理化性状等相关信息,并能对任一田块单元因地、因品种或因生产水平提供施肥决策推荐,适用于山地立体生态条件下的施肥信息咨询服务;施肥推荐系统可提升贵州省耕地养分的信息化管理水平,丰富了测土配方施肥技术的推广手段。     

2019年太和县小麦配方施肥应用效果调研

为了更好掌握小麦配方施肥应用效果,采样测试了解地力,配方设计,田间试验验证肥料配方是否适应当地小麦生产需要,提出施肥指导意见,采用农企对接送肥到村,通过示范区建设,开展观摩培训,指导服务等活动     

施肥对杉木生物量的影响

针对杉木进入中龄林后对林地土壤养分消耗大的缺点,在17年杉木林分中进行不同施肥量对杉木生长的试验研究,结果表明:施肥能有效地促进林木生长,对林分生物量有较大的影响。施肥抚育是杉木中龄林分重要的营林措施,是培育杉木大径材的有效措施。     

瓜州县氮磷钾配比对哈密瓜产量和效益的影响

采用“3414”完全设计方案进行了哈密瓜配方施肥试验，研究哈密瓜产量与氮、磷、钾施用量之间的关系，建立了哈密瓜产量（Y）与氮（N）、磷（P）、钾（K）肥之间的回归方程，得出哈密瓜最佳施肥量为N298.94 kg/hm~2、P_2O_5145.49 kg/hm~2、K_2O 60.90 kg/hm~2。在该施肥水平下，哈密瓜的产量最高为42 958 kg/hm~2,N、P_2O_5、K_2O最佳施肥比例1∶0.48∶0.2。     

北方夏玉米滴灌施肥一体化技术应用效果

为有效提高夏玉米水肥利用效率,通过田间试验对滴灌施肥一体化高效调控与利用技术进行系统的探究。结果表明,与常规漫灌(T1)相比,采用滴灌施肥一体化技术(T2和T3)可显著提高夏玉米大喇叭口期至灌浆期的叶面积指数;显著促进吐丝期至成熟期的干物质积累;在产量构成因素方面显著增加穗粗和穗粒数,并在一定程度上降低玉米穗的秃顶长度,进而显著提高夏玉米的产量。与T1相比,T2和T3增产5.32%~6.13%;水分利用效率提高36.10%~39.42%;氮、磷、钾肥利用率分别提高37.56%~35.29%、23.09%~30.30%、106.21%~121.51%。此外,采用滴灌施肥一体化技术可显著提高夏玉米生产经济效益。与T1相比,T2和T3可有效降低投产比,收益率平均提高4.71个百分点。在化肥用量较常规灌溉模式减少20%条件下,采用滴灌施肥一体化技术既能显著提高夏玉米产量,又能提高经济效益,是适宜在潮土区推广的一种高效节本增收的灌溉模式。     

光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型

为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度，该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值，分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系，构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型，并对模型进行了验证；再结合一元线性回归（SLR，Single Linear Regression）、逐步多元线性回归（SMLR，Stepwise MultipleLinear Regression）、偏最小二乘回归（PLSR，Partial Least Squares Regression）模型与BP神经网络（BPNN，BP Neural Network）模型进行比较。结果表明：1）油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm，一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm；2）以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优，在能够满足水分估算精度的情况下，是最优的选择方法。3）将优选的特征参数作为输入，实测含水率值作为输出，构建BP神经网络模型，其建模与验模R2分别为0.978和0.973，RMSE分别为0.22%和0.242%，而RPD值分别为6.478和5.889，与其他模型相比，BP神经网络模型的建模及预测精度均最高，是估算油用牡丹种子含水率的最优模型，其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力，是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。     

缓释肥侧位深施及用量对油菜产量和肥料利用率的影响

为明确红壤稻田直播油菜缓释肥（N-P2O5-K2O:25-7-8）侧位深施效果及适宜用量，该研究连续2 a在两熟制和三熟制2种种植模式下开展缓释肥侧位深施效果对比试验（设置不施肥、土表撒施和侧位深施3个施肥方式）和施用量试验（设置0、300、450、600、750和900 kg/hm2 共6个施肥水平），研究缓释肥侧位深施及不同用量对油菜产量形成和肥料利用率的影响。结果表明，施肥方式对红壤稻田油菜产量形成和肥料利用率均有显著影响，且对两熟制油菜影响更为显著。相比传统土表撒施，侧位深施显著促进了油菜产量和肥料利用率的提高。缓释肥侧位深施明显提高了各时期油菜干物质量，尤其是显著增加了初花期至成熟期的干物质积累量，促进了花后根部与地上部干物质同步增长；促进了根系对N、P、K的吸收，提高了油菜产量和肥料利用率。菜籽产量与缓释肥用量呈线性加平台关系，适宜施肥量可保证较大的收获密度，并协同产生较多的每株角果数和每角粒数，从而提高籽粒产量、肥料利用率和经济效益。两熟制和三熟制油菜缓释肥侧位深施的适宜用量分别为715和585 kg/hm2，产量潜力可分别达2 450和1 700 kg/hm2。研究表明，侧位深施适量缓释肥可显著提高红壤稻田直播油菜生产力，建议结合机械化种植因地制宜推广应用。     

基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图

土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一，对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性，该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点，其中选取54个样本作为训练集，24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2 多光谱传感器（Multi-Spectral Instrument，MSI）、数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据提取3类指数（红边光谱指数、植被指数和地形指数），经过极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）算法筛选有效特征变量，构建了关于土壤电导率（Electrical Conductivity，EC）的随机森林（Random Forest，RF）、极限学习机（Extra Learning Machine，ELM）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）预测模型，并选择最优模型绘制了艾比湖湿地盐渍化分布图。结果表明：优选的红边光谱指数基本能够预测EC的空间变化；红边光谱指数与植被指数组合建模效果总体上优于其与地形指数的组合，3类指数组合的建模取得了较为理想的预测精度，其中RF模型表现最优（验证集R2=0.83，RMSE=4.81 dS/m，RPD=3.11）；在整个研究区内，中部和东部地区土壤盐渍化程度尤为严重。因此，XGBoost所筛选出的环境因子结合机器学习算法可以实现干旱区土壤盐渍化的监测。