基于土壤肥力与目标产量的冬小麦变量施氮及其效果

基于田间18 m×18 m土壤碱解氮测定数据和2001年的小麦产量图数据，采用目标产量模型，设计了变量施氮处方，进行变量施氮试验。以相邻地块均一施肥区为对照，结果表明，变量施氮区产量略低于均匀施肥，且产量变异系数增加；产量构成因子中，变量区的穗密度与对照区基本持平，但变量区的穗密度变异系数较低；变量区的穗粒数低于对照区，变异系数增加；变量区的千粒重高于对照区，变异系数增加；变量区的蛋白质含量略高于对照区，但变异系数也较高；变量区的肥料经济效益略低于对照区，但变量施氮降低了土壤硝态氮浓度，减小了污染地下水的可能性，生态效果明显。     

鄱阳湖流域典型区限制水稻产量的土壤因素分析

影响作物生产的土壤因素会随着耕作管理措施的变化而改变,研究目前条件下影响作物生产的主要土壤因素并分析其变化的原因,可以为作物的生产和管理提供重要决策支撑。本文以江西省鄱阳湖流域进贤县作为典型研究区,在全县范围内布点采样分析,获取51组土壤属性数据和野外水稻测产数据,采用主成分分析法,用主成分表征研究区内主要土壤因子,并与水稻产量之间进行相关性分析,获得了影响水稻产量的主要因子。结果表明:钾素因子、物理结构因子与水稻产量之间达到显著相关水平,相关系数分别为0.325(P0.05)、0.411(P0.01),成为当前研究区内水稻产量的主要限制因子;淹水条件下,土壤酸化对水稻生产的影响并不明显,但其导致的钙、镁等盐基离子流失可影响作物产量;稻田排灌体系的完善可以减弱土壤潜育化作用对水稻生长的影响。     

不同肥料结构对水稻产量和土壤肥力的影响

不同的肥料结构对水稻产量、土壤肥力影响较大。同本地的肥料结构模式相比：不施肥的水稻产量和土壤养分下降较大；单施化肥的水稻产量和土壤养分下降，作物抗病性减弱；增施有机肥的水稻产量和土壤养分提高，作物抗病性增强。     

河北省唐山地区水稻产量的土壤养分限制因子研究

采用田间试验的方法研究了唐山地区水稻产量的土壤养分限制因子,分析了水稻产量构成因素对其产量的影响。田间试验结果显示,在唐山地区缺氮施肥处理对水稻产量影响较大,与全素处理相比,有效穗数为7个,减少9个,相对产量为40.2%,减产量达5700kghm-2,差异达到显著水平。这表明:氮主要通过减少水稻的有效穗数而影响水稻产量,是水稻产量的主要土壤养分限制因子。     

基于土壤参数的冬小麦产量预测模型

为了实现冬小麦的精细田间管理,研究了基于土壤参数的冬小麦产量预测模型。采用灰色理论对冬小麦土壤电导率 EC值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值等因子进行灰色关联度分析,结果表明土壤EC值与土壤全氮含量,K+以及土壤 pH 值的灰色关联度较高。在分析不同生长时期土壤 EC 值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值和产量间的相关系数的基础上,采用土壤EC值,全氮含量以及K+作为模型的输入,产量作为输出,建立了冬小麦产量预测BP神经网络（BPNN）模型;采用土壤EC值,全氮含量,K+,灰色关联度作为输入,建立了小麦产量的模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）预测模型。建模结果表明,BPNN 模型的预测决定系数达0.8237,验证决定系数达0.7367;FLSSVM模型的预测决定系数达0.8625,验证决定系数达0.8003。BP神经网络以及FLSSVM预测模型的精度都较高,可以用来评估作物产量,为精细农业变量处方管理提供理论与技术支持。     

精准农业土壤养分与水稻产量关系模型研究

采用主成分分析法对上海精准农业示范基地土壤养分要素与水稻产量的定量关系进行分析结果表明,全N等营养要素与产量呈正相关关系,其中产量对土壤P含量高低的反应最为敏感;pH值及盐分与产量呈负相关关系。对主成分因子进一步分析表明,养分主成分中速效氮起主要作用,酸碱特性主成分中以pH值最能反应土壤酸碱性状。运用土壤养分要素主成分建立的土壤水稻产量模型平均绝对误差406.5kg/hm~2,平均相对误差4.88％,效果良好。     

典型相关分析在湿地土壤特征研究中的应用——以黄河三角洲冲积平原湿地土壤为例

 为了更好地评价和管理湿地,对黄河三角洲冲积平原湿地土壤养分特征和酶活性进行研究,同时运用典型相关分析法研究土壤养分和土壤酶2组变量的关系。结果表明,随着远离海岸线的方向,土壤有机质及各养分表现出有规律的变化,土壤脲酶、过氧化氢酶活性沿湿地演替的方向活性升高,过氧化物酶活性降低。运用"土壤综合养分因子"和"土壤综合酶因子",结合典型变量排序图对湿地土壤性质进行分析评价,得出:极大典型相关变量系数为0.9988,特征值占总特征值的99.36%,达极显著水平;极大典型相关变量的"土壤综合养分因子"和"土壤综合酶因子"的典型变量排序图显示很好的线性特征,可以作为冲积平原湿地土壤酶活性和土壤养分的指示因子。     

基于物候与极端气候信息的耕地土壤有机碳空间分布预测研究

土壤有机碳（Soil Organic Carbon,SOC）作为陆地生态系统中最大的碳库，在农田土壤质量和作物产量方面发挥着重要作用。准确预测耕地SOC的空间分布对于制定农业管理措施至关重要。在数字土壤制图（Digital Soil Mapping,DSM）框架下，选择有效的环境协变量是提高SOC空间预测精度的重要方法。以往遥感指数和气候变量通常使用某个时段或时点的（平均）值作为输入变量，而很少有研究将时间特性和事件用于土壤有机碳预测。因此，引入物候变量、极端气候变量弥补部分损失的地物信息和气候特征，探讨其对研究区耕地SOC空间变异的响应特性及预测SOC空间分布的可行性。以江西省上高县为研究区域，采用随机森林模型，选取遥感数据、DEM衍生变量、物候参数、气候特征因子等作为环境协变量引入模型中，并用普通克里格（Ordinary Kriging,OK）对模型结果进行残差修正，最后对比不同类型变量组合下模型的预测效果及预测精度。结果表明，时序变量、物候变量及极端气候变量能够改善模型的预测性能，并且残差作为误差项还能进一步提升模型的精度。结合时序变量、物候变量、极端气候变量、地形变量和残差的组合拥有最高的预测精度，相较于地形变量、遥感变量和气候变量的组合，将R^2、MAE和RMSE提升了90.00%、58.95%和57.14%。变量贡献率分析显示，SU、a3和TXx是影响研究区耕地SOC分布的重要变量。因此，物候变量和极端气候变量具有较好的应用前景，未来还需验证极端气候变量作为环境变量在不同土地利用、大尺度研究区下预测土壤属性的有效性。     

黔中地区中早熟杂交水稻选育及主因子相关分析

针对贵州中部复杂多变的气候条件,贵州省安顺市农业科学研究所以水稻耐寒性及生育期作为杂交水稻选育的主要指标,选育了部分强优势组合,对产量等10个因子作了相关分析。结果表明:(1)第一主因子由群体性状所决定,对各变量的方差贡献占35.74%;(2)第二主因子由千粒重、结实率、实粒数构成产量性状,且千粒重有逆向作用,方差贡献占30.71%;(3)第三主因子由株高和生育期组成,方差贡献占15.41%;(4)第四主因子由穗长决定,且穗长有逆向作用,方差贡献占6.94%。     

环境因子对山区粮食气候产量的影响——以云南省为例

高原山区土地资源短缺、人地矛盾突出,应对气候变化的能力尤为脆弱,探讨高原山区环境因子对粮食气候产量的影响,可为山区土地资源的合理利用和保护提供科学依据。本文利用云南省各县1985-2012年平均粮食单产数据,采用生物模型Logistic函数模拟趋势产量,以计算气候产量。提取同时期气候、地形、土壤等17个环境因子,利用相关分析、冗余分析（Redundancy analysis,RDA）等统计分析方法探究环境因子对山区气候产量的定量影响。结果表明：研究区多年平均气候产量为-0.15～-0.01t·hm-2,且研究时段内呈降低趋势;气候产量与土壤全钾含量呈极显著负相关,与坡度、坡向呈极显著正相关,与其它14个环境因子无显著相关性。RDA分析结果表明,坡度、坡向、土壤碳氮比、气温、土壤pH、土壤全钾含量6个环境变量为最小解释变量组合。坡度是影响山区粮食生产的关键性环境因子之一,与粮食实际产量呈负相关,而与气候产量呈正相关。坡度单因子可解释44.62%的粮食实际产量、26.29%气候产量的变化。从研究结果看,气候产量相对较高的地区通过坡改梯、土壤培肥等手段提高粮食单产是气候变化前提下维持区域粮食生产安全的有效途径。     

丘陵区水稻土Cu污染空间变异的协同克里格分析

针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区（1.40km^2）,在景观尺度上,采用协同克里格方法,研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子。基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差,评价了辅助变量（包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H）对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响。结果表明,单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd〉Cu/H〉Cu/StrawCu〉Cu/GrainCu〉Cu/OM、Cu/pH,而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu（/Cd,StrawCu）〉Cu（/Cd,StrawCu,H）〉Cu（/Cd,StrawCu,GrainCu）〉Cu/（StrawCu,GrainCu）〉Cu（/Cd,H）。与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比,利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度;但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著;而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度。在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中,表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大,其次是高程,水稻籽粒全Cu含量不能提高对表层土壤全Cu含量分布的预测精度。     

华南主要土壤类型的光谱特性与土壤分类

本文研究了华南地区主要土壤的光谱反射特性，进行了土壤光谱的主组元分析、模糊聚类及与土壤理化性状作相关性分析，土壤光谱特征分类与现行中国土壤分类系统及中国土壤系数分类进行了比较对照。其主要结果表明，华南地区主要的光谱曲线的形态特征，主要表现为平直型（玄武岩发育砖红壤类）、缓斜型（水稻土类）和陡坎型（红、黄壤类）三种类型；土壤光谱分类与按母质母岩划分高度一致；应用主组元分析对土壤光谱进行分类，结果与现     

我国不同地区土壤肥力监测报告（1988—1997）二、南方二熟制稻田区土壤肥加重变化趋势及原因分析

通过10年土壤监测数据分析表明，在常规施肥和管理水平下，南方二熟制稻田区三种种植制度中，施肥区麦-稻与蚕豆-稻两种种植制度的冬作产量上升趋势明显，夏作水稻和冬水田水稻产量7500kg/hm^2左右，比较稳定。三种种植制度的土壤有机质和全氮基本稳定，有上升趋势；有效磷稳中有升；速效钾除麦-稻外下降趋势明显，主要原因是施肥的影响。农田养分平衡状况是氮磷有余而钾不足。     

三种有机物料对稻田土壤汞甲基化及水稻汞积累的影响

施用有机物料是水稻生产过程中提高产量的一条重要途径，明确有机物料的施用对糙米Hg积累的影响，对于Hg污染稻田的安全利用具有重要的指导意义。本研究采用盆栽实验，设置等量（3%，w/w）的油菜秸秆、猪粪和水稻秸秆生物炭，对比分析3种有机物料的施用对水稻产量及其对Hg在稻田系统的迁移转化的影响。结果表明，3种有机物料的施用均显著提高了水稻产量，但对土壤Hg甲基化和糙米Hg的积累影响则并不一致。油菜秸秆、猪粪和水稻秸秆生物炭处理下水稻产量分别提高17.6%、33.0%和39.9%。与相同水平土壤Hg处理相比，施用猪粪提高了土壤Hg的生物有效性，促进了土壤MeHg的生成，提高了糙米THg的富集系数，使糙米THg和MeHg的含量分别提高了34.5%和30.3%；施用油菜秸秆降低了土壤Hg的生物有效性，抑制了土壤Hg甲基化过程和水稻对Hg的富集，糙米THg和MeHg的含量分别降低了34.6%和36.2%；施用水稻秸秆生物炭降低了土壤Hg生物有效性和糙米THg的富集系数，糙米THg和MeHg的含量分别降低了46.9%和48.4%。因此，在Hg污染稻田中应慎重施用猪粪，可选择施用水稻秸秆生物炭和油菜秸秆，达到提高产量和阻控糙米Hg积累的双重效果。     

近30年我国典型水稻土肥力演变特征

【目的】 水稻土是我国面积最大、分布最广的耕地土壤类型,水稻产量约占全国粮食总产量的二分之一,明确水稻土养分演变规律对其质量建设和生产力输出有重要意义。本研究拟以136个国家级水稻土长期定位监测点为平台,对20世纪80年代以来近30年的水稻土肥力和生产力水平进行分析,以期探明我国水稻土肥力和生产力的演变特征,为水稻土合理培肥管理提供科学依据和指导。 【方法】 利用时间趋势分析结合平均值及中值分析的方法对水稻土常规施肥下土壤养分和作物产量的变化趋势进行了分析,分别总结了水稻土有机质、全氮、有效磷、速效钾、pH以及作物产量在不同监测时期的演变特征和总体变化趋势;运用主成分分析和冗余分析分别对上述5个肥力因子和作物产量进行分析,得出水稻土肥力演变的主要贡献因子和影响水稻土作物产量的主控肥力因子。 【结果】 近30年常规施肥下水稻土肥力监测结果显示,与监测初期相比,水稻土有机质 (31.3～32.2 g/kg) 和全氮 (1.88～1.92 g/kg) 含量基本稳定,土壤速效养分含量明显升高。2012—2016年间水稻土有效磷平均含量 (20.1 mg/kg),比监测初期平均值 (15.2 mg/kg) 显著提高了32.2%;2012—2016年间水稻土速效钾平均含量 (92.1 mg/kg) 比监测初期 (77.8 mg/kg) 提高了18.4%。经过近30年施肥,水稻土pH值下降了0.35个单位。主成分分析结果表明,水稻土肥力提高的两个决定因子是土壤速效钾和有效磷。冗余分析结果表明,影响作物产量的主要肥力因子是土壤速效钾、有效磷和有机质。 【结论】 近30年农民习惯施肥管理模式下,水稻土整体肥力略有提高,生产力水平明显提高,但土壤pH值降低,有酸化趋势;水稻土肥力演变的主要障碍因子是土壤有机质和全氮,所以水稻土培肥应该在平衡施用氮磷钾肥的基础上合理配施有机肥或秸秆。      

水稻生产中学科因素技术进步作物评价研究

本文研究了品种改良、栽培技术及土壤肥料等学科因素与水稻产量变化的关系。结果表明，品种改良是水稻单产不断提高的决定性因素；栽培技术改进促进了良种增产潜力的发挥；培肥土壤和增加肥料投入是水稻增产的重要保证。     

浙江省水稻土壤基本肥力与水稻最高可得产量之间的关系探讨(初报)

为了实现农业现代化,加快粮食生产,农业科学工作者正在从各个角度研究提高单位面积产量的规律。水稻占我国粮食总产量百分之七十以上;故研究影响于水稻产量的各种客观因子更具有现实意义。根据土壤科学与植物营养的原理,在品种性能与气候条件既定的前提之下,我们认为决定水稻产量的关键因子乃是土壤的养料肥力以及对水稻的养料供应状况。     

茶叶产量与环境因子关联分析

着重进行茶叶产量与气象因子、土壤因子关联分析，茶叶产量与地貌坡度的关系分析，得出了有益的结论。这对指导合理利用自然资源，创造良好的茶园生态小环境，减少茶园水土流失，提高茶叶产量有一定意义。     

广东省酸性硫酸盐水稻土作物产量的主要限制因子分析

【目的】酸性硫酸盐水稻土(ASPS,简称反酸田)因强酸严重限制水稻生长,其产量远低于全国平均水平,是我国南方典型中低产田。为了进一步提高反酸田的水稻产量,需要对反酸田土壤的主要限制因子进行分析,以更好地对症下药,有效合理地改良土壤。本研究调查了不同产量水平下酸性硫酸盐水稻田的理化性状,探讨限制水稻生长的关键土壤化学因子,为反酸田的改良提供理论依据。【方法】 根据前期调查结果,选择3种产量水平(4500、 3000、 1500 kg/hm2)的代表性反酸田为研究对象,并以因强酸而撂荒的水稻田作为对照,于2013年6月28日在不同采样点各采集8个耕作层土壤样品,测定其有机质, 酸度, 氮、 磷、 钾养分以及微量元素含量等化学性状指标,比较不同田块间各种化学性状的差异,并通过相关分析、 主成分分析探讨影响反酸田水稻生长的关键土壤化学因子。【结果】反酸田的酸度水平极高,其pH值在3.0~4.0之间,水溶性酸、 交换性酸和吸持性酸含量分别达到0.6~5.6、 2.7~6.3和1.3~14.1 cmol/kg; 不同调查田块的酸度水平差异显著,高产田块的各种形态酸含量均显著低于低产田块,尤以水溶性酸和吸持性酸的差异更明显。随产量水平的降低,反酸田的有效磷、 速效钾含量显著降低,而水溶性硫、 交换性硫、 交换性锰、 交换性铝含量显著提高,交换性钙、 交换性锌、 交换性铜含量差异不显著,反映出缺磷、 缺钾、 硫酸盐含量过高、 铝毒、 锰毒显著限制了反酸田的水稻产量。相关分析表明,土壤有效磷、 速效钾与各种形态酸含量和硫酸盐含量显著负相关,而交换性钙、 锰、 铜、 锌、 铝与各种形态酸含量和硫酸盐含量显著正相关,表明反酸田水稻产量的主要限制化学因子受土壤酸含量及硫酸盐含量的水平影响。主成分分析表明,水溶性硫、 交换性硫、 交换性铝、 交换性酸、 交换性锰、 水溶性酸、 吸持性酸、 pH值、 有效磷、 速效钾等组成一个相对均质的变量群组,概括了64.99%的不同产量水平下反酸田理化性状的总变异度,为影响反酸田产量的主要土壤化学因子。其中水溶性硫、 交换性硫、 交换性铝、 交换性酸、 交换性锰、 水溶性酸、 吸持性酸为影响反酸田产量水平的负效应变量,而pH值、 有效磷、 速效钾为影响反酸田产量水平的正效应变量。【结论】硫酸根含量过高、 铝毒、 锰毒、 酸毒、 缺磷、 缺钾是限制反酸田产量的主要土壤化学因子。酸、 硫酸盐是反酸田的发育产物,是影响广东省反酸田水稻生长的原生及根本性障碍因素,而铝毒、 锰毒、 缺磷、 缺钾等是因土壤中酸、 硫酸盐含量较高时引起的次生障碍因素。因此,在反酸田的改良过程中需以减缓黄铁矿氧化、 促进黄钾铁矾水解,降低耕层土壤酸、 硫酸盐含量为主要目标。     

水稻产量构成因素与植株特性的典型相关分析

本文通过6个水稻品种7个性状指标的典型相关分析，结果表明：水稻产量构成因素与植株特性的第一和第二典型相关系数达极显著水平，分别为0．834466和0．590734，占总相关的98．99％；单株产量与植株特性和产量构成因素的典型相关系数也达极显著水平，分别为0．975675和0．843063。从分析结果可得出在这些性状中起主要作用的性状指标有株穗数（X7）和干物重（X3）。