盘锦地区水稻肥料效应函数法推荐施肥模型研究

研究结合辽宁省测土配方施肥工作,于2006年、2007年在盘锦地区布置多点"3414"水稻肥料试验。对产量数据的回归分析,分别建立了各点产量数据与施肥量的三元二次和一元二次效应模型,再采用边际分析法求得最佳施肥量。对两种模型施肥量推荐效果进行比较,可知三元二次函数推荐值偏离实际,应用时必须以一元二次方程为补充,并结合当地生产实际和土测值。最后,综合提出了盘锦地区水稻生产的最佳施肥量:氮肥(N)270～315kghm-2,磷肥(P2O5)75～120kghm-2,钾肥(K2O)0～75kghm-2,此时,可获产量为8250～9750kghm-2。研究认为,在区域施肥效应模型的综合建立中,产量平均值回归法优于回归系数平均法。对于区域性肥料效应模型的拟合方法还有待于进一步研究。     

施肥模型在我国推荐施肥中的应用

本文论述了定量化施肥技术的发展过程和施肥模型的地位,重点讨论了我国在应用经验模型推荐施肥方面存在的问题和拟解决的途径。主要的问题是,广泛采用的二次多项式模型使推荐施肥量偏高;试验因素水平数少,不能正确揭示肥料效应变化趋势;边际分析时忽视了函数极值判别和产投比。据此,建议今后应减少试验因素,适当增加因素水平;提倡相交直线施肥模型;边际分析前应对函数极值进行判别。     

基于WEB的棉花信息管理及施肥推荐决策支持系统建立研究

依据区域土壤肥力差异、作物需肥规律、土壤供肥性能与肥料效应等众多因素,以新疆兵团农五师81团为系统试行和合作地点,建立棉田土壤养分信息管理、施肥推荐模型,利用SQL JSP Win2000构建综合性、数字化和智能化的基于WEB的棉花信息管理及施肥推荐决策支持系统,实现了条田信息管理、智能化施肥决策和数据信息管理的有机耦合与集成。系统于2005—2006年在农五师81团等用户中应用推广,其中2006年应用面积2.87万hm2,平均皮棉单产1806kg,比前3年平均1683kg增产123kg,增产率7.3%,每公顷节约化肥投入成本114元,合计节本增效1584万元。     

生态平衡施肥模型理论与应用

根据质量守恒定律和肥料—土壤—作物间养分转化关系,提出施肥机理模型的一般数学表达式:W=P+Lfsp+(Tn+1-Tn)×2.25(或0.15),称之为“生态平衡施肥模型”.初步应用结果表明,按此模型推荐的施肥量比目标产量法减少17%～22%.     

基于MapInfo的棉花土壤施肥推荐及信息管理系统的研究

本文以新疆兵团农五师81团为研究对象,针对土壤肥力信息数据在农业生产中的重要作用,应用MapInfo与Delphi集成技术和组件式GIS模块,依据区域土壤肥力差异、作物需肥规律、土壤供肥性能与肥料效应等众多因素,建立了集棉田土壤养分信息管理、土壤模型施肥推荐、GIS图形信息管理于一体的新疆农五师81团棉田土壤肥力信息管理与施肥推荐决策系统。     

基于产量反应的东北一季稻推荐施肥方法的可行性

  【目的】  推荐施肥是提高作物产量和肥料利用率的有效措施。基于产量反应的养分专家系统 (Nutrient Expert for Rice,NE) 易于操作,便于推广。通过大量田间试验,验证了其在东北一季稻上的应用效果。  【方法】  于2013—2018年在东北水稻主产区黑龙江省和吉林省共开展了115个田间试验,每个试验包括6个处理:1) 基于水稻养分专家系统推荐施肥处理 (NE);2) 农民习惯施肥措施处理 (FP);3) 基于测土配方施肥或当地农技部门推荐施肥的处理 (ST);4)～6) 分别为基于NE的不施氮 (N)、不施磷 (P) 和不施钾 (K) 处理,用于计算养分利用率。水稻收获期调查产量,依据肥料成本,计算净效益和肥料利用率。  【结果】  NE、FP和ST处理间的水稻产量无显著差异 (P = 0.185),但以NE处理的产量较高,平均为9068 kg/hm2,与FP和ST处理相比,分别增加了344和196 kg/hm2,其产量差随着NE系统不断优化趋于稳定。虽然NE处理的肥料成本 (TFC) 最高,但其净效益 (GRF) 比FP和ST处理分别高1043和537元/hm2,这部分效益都来自于产量的增量。养分回收率 (RE) 均以NE处理最高,与FP和ST处理相比,氮素回收率分别提高了3.3和2.3个百分点,磷素回收率分别提高了3.5和3.6个百分点,钾素回收率分别提高了7.3和4.6个百分点。与FP处理相比,NE处理的氮和磷的农学效率 (AE) 分别显著提高2.7 kg/kg (P = 0.022) 和4.1 kg/kg(P = 0.030),3个处理的钾素农学效率无显著差异。肥料偏生产力 (PFP) 的大小与施肥量呈显著负相关,NE和ST处理N的偏生产力显著高于FP处理 (P = 0.004),ST处理磷素偏生产力显著高于NE和FP处理 (P = 0.001),但FP处理钾素偏生产力高于NE和ST处理,并与NE处理差异达到了显著水平 (P = 0.028)。  【结论】  与以常规测土施肥为基础的推荐施肥相比,基于产量反应的养分专家系统 (NE系统) 的推荐施肥量和比例更符合作物对养分的需求,在吉林和黑龙江两个省份的大田试验中均获得了相同或更高的水稻产量。由于NE系统无论是否进行土壤测试都可用来进行推荐施肥,因而是更加方便和可行的一季稻施肥推荐方法。     

小麦、玉米、水稻施肥模型的建立

采用系统研究法在河北省玉田县进行施肥推荐的田间试验和示范,根据19921993年的试验和示范结果,建立包括土壤测试值、施肥量和若干虚似变量为自变量的小麦、玉米、水稻施肥模型,编写了在EXCAL软件上的应用程序,为模型的应用创造了条件。     

基于案例推理的造林专家系统的探索

以往的造林专家系统大多采用基于规则推理的方式,本文给出一种基于案例推理的造林专家系统的设计方案,介绍了知识库的设计和推理机制,并利用属性分类来处理相似度计算过程中可能出现的重要属性被屏蔽的问题。     

东北春玉米氮肥推荐施肥模型研究

  【目的】  比较不同肥料效应函数模型对东北地区玉米施肥量和产量的拟合效果,以期找出拟合效果最好的效应函数模型,为东北春玉米推荐施肥提供理论依据。  【方法】  用二次项模型、线性加平台模型、指数模型和球模型4种函数效应模型对东北地区2010年以来开展的测土配方施肥项目“3414”田间试验,包括棕壤、白浆土、草甸土、黑钙土、风沙土、黑土和新积土7种不同典型土壤类型,按相对产量小于80%、80%～90%和大于90%分为低、中和高肥力水平的417个田间试验进行拟合,分析比较4种函数效应模型下的推荐施肥量、目标产量和决定系数 (R2),找出拟合效果最好的模型。  【结果】  综合考虑肥料效应函数的拟合度、推荐施肥量、和目标产量后,在低肥力棕壤、黑钙土、风沙土、黑土和新积土上,拟合效果为线性加平台模型>球模型>二次项模型>指数模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 60～93、73～95和84～114 kg/hm2;在低肥力白浆土和草甸土上,拟合效果为线性加平台模型>球模型>指数模型>二次项模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 68～73、84～87和89～91 kg/hm2。在中等肥力棕壤、黑钙土、黑土和风沙土上,拟合效果为线性加平台模型>球模型>二次项模型>指数模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 72～93、75～103和89～113 kg/hm2;在中等肥力白浆土、草甸土和新积土上,拟合效果为线性加平台模型>球模型>指数模型>二次项模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 78～100、97～103和85～126 kg/hm2。在高等肥力白浆土和黑土上,拟合效果为线性加平台模型>二次项模型>球模型>指数模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 105～118、121～134和165～168 kg/hm2;在高等肥力黑钙土上,拟合效果为线性加平台模型>球模型>二次项模型>指数模型,选用线性加平台模型较球模型、二次项模型和指数模型分别节省N 154、154和155 kg/hm2。  【结论】  综合考虑肥料效应函数的拟合度、推荐施肥量和目标产量,发现4种肥料效应函数模型在7种不同土壤类型和不同肥力水平上均表现为线性加平台的拟合效果最好,而其他3种肥料效应函数在不同土壤类型和不同肥力水平土壤上拟合效果不同。     

浅瘠水稻土上杂交稻施肥模型的初步研究及应用

应用“３１１－Ａ”试验方案，通过田间浅瘠水稻土上杂交水稻施肥模型。结果表明，施肥对水稻产量的影响是氮肥〉钾肥〉磷肥；肥料之间具有正交互效应，尤其是氮、钾交互效应。平衡配施有利于产量的提高，其最佳用量为：Ｎ地１．０ｋｇ／亩，Ｐ２Ｏ５４．５ｋｇ／亩，Ｋ２Ｏ５．６ｋｇ／亩，Ｎ：Ｐ２Ｏ５：Ｋ２Ｏ－１：０．４１：０．５１。７年多点实施最佳施肥方案可比习惯施肥增产９．３％，达极显水平。     

融合关系上下文与路径的茶叶种植知识图谱关系补全模型

针对茶叶种植知识图谱不完备问题,该研究提出了一种融合关系上下文与路径的茶叶种植知识图谱关系补全模型。模型由TeaConAggr（tea context aggregate）聚合模块、多层关系消息传递机制、关系路径聚合模块和关系路径学习模块组成,首先利用TeaConAggr模块对实体的各跳关系上下文进行聚合,通过多层关系消息传递机制将各跳关系上下文进行汇总,从而得到实体对的关系上下文;其次使用关系路径聚合模块对实体之间的关系路径进行聚合,并通过关系路径学习模块对路径进行学习;最后通过注意力机制对关系上下文和关系路径进行融合,以实现实体关系补全的目标。模型在自建的茶叶种植知识图谱数据集TPKGData上开展试验,试验结果表明：该模型在平均倒数排名、命中率Hits@1和命中率Hits@3三个指标上分别达到了85.40%、80.95%和90.08%,与Shallom模型相比分别提高了2.56个百分点、2.63个百分点和4.25个百分点。此外,模型在公开数据集FB15K-237和WN18RR上与Shallom模型进行试验对比,平均倒数排名分别提高了2.17个百分点和1.05个百分点,进一步表明本文模型具有较好的泛化能力。     

福建早稻测土配方施肥指标体系研究

根据近年来完成的135个氮、磷、钾肥效试验结果,建立福建早稻测土配方施肥指标体系。结果表明,土壤对稻谷的平均贡献率为73.5%,施用氮、磷、钾平均增产18.1%、5.4%和8.6%,土壤贡献率和氮、磷、钾增产效果与肥力等级成正比。山区早稻高产临界指标分别为碱解氮212 mg/kg、Olsen-P26 mg/kg和速效钾116 mg/kg,沿海早稻则分别为碱解氮203 mg/kg、Olsen-P 22 mg/kg和速效钾104 mg/kg,明显低于山区稻田。早稻最高施肥量平均为N166 kg/hm2、P2O569 kg/hm2和K2O 113 kg/hm2,经济施肥量平均为N 134 kg/hm2、P2O535 kg/hm2和K2O 78kg/hm2,但不同生产区域和土壤肥力等级的氮、磷、钾推荐用量有一定差异。建立了土测值与氮、磷、钾推荐用量的回归方程式,从而达到因土施肥的目的。     

多模态知识图谱增强葡萄种植问答对的答案选择模型

针对传统答案选择模型仅依靠问答对自身信息进行匹配的问题,该研究提出了一种使用多模态知识图谱来增强问答对的答案选择模型。该模型通过设计基于ComplEx（complex embedding）图谱嵌入的方法学习多模态知识图谱嵌入,引入上下文注意力机制并使用CNN网络获取多模态知识图谱的特征表示,使用知识感知注意力方法,将多模态知识图谱提供的背景知识与问答对的文本语义信息融合。以葡萄种植为例,通过搭建葡萄种植多模态知识图谱和构造葡萄种植问答数据集开展试验,试验结果表明: 使用多模态知识图谱有助于模型获取更多信息从而达到更好的效果,在葡萄问答数据集中正确答案的平均倒数排名和平均准确率分别达到了85.02%、84.21%,与其他模型相比平均倒数排名提高2.57个百分点,平均准确率提高了3.96个百分点。该答案选择模型利用多模态知识图谱的知识提高答案选择效果,可为搜索、问答等下游任务提供技术基础。     

面向知识图谱构建的水产动物疾病诊治命名实体识别

疾病诊治是水产动物健康养殖工程的重要支撑，知识图谱是水产动物疾病诊治知识表示及应用的有效手段，命名实体识别是构建水产动物疾病诊治知识图谱的关键。针对一词多义、实体嵌套等导致的水产动物疾病诊治命名实体识别准确率不高的问题，该研究提出了融合BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与CaBiLSTM （Cascade Bi-directional Long Short-Term Memory）的实体识别模型。首先，建立水产动物疾病诊治专用语料库，并利用语料库中的数据对设计的模型进行训练；其次，采用"分层思想"设计CaBiLSTM模型进行嵌套实体识别，用降维的内层实体特征提升外层实体的辨析度，并引入BERT模型增添实体位置信息；最后，为验证所提出方法的有效性进行对比试验。试验结果表明，提出的融合BERT与CaBiLSTM模型对水产动物疾病诊治命名实体识别准确率、召回率、F1值分别达到93.07%、92.85%、92.96%。研究表明，该模型能够有效解决水产动物疾病诊治命名实体识别过程中由于一词多义、实体嵌套等导致的识别准确率不高问题，可提高水产动物疾病诊治知识图谱的构建质量，促进水产健康养殖工程发展。     

水稻精量穴直播机电驱式侧深穴施肥系统设计与试验

针对水稻直播施肥过程中存在肥料用量大、化肥利用率低等问题,根据水稻精量穴直播与侧深穴施肥的农艺要求,开发了一套水稻精量穴直播机电驱式侧深穴施肥系统。采用液压自平衡方式设计全方位仿形系统,对机具在作业环境中实时自动调节,保证播种、施肥作业质量;采用圆弧函数曲线优化设计施肥沟开沟器,在距垄台上芽种行水平距离30 mm处开出宽50 mm、沟型平整的施肥沟;采用电力驱动方式设计电动式外槽轮排肥器,根据需要对每个排肥器独立调节,与配套的电动部件相连,将肥料成穴施入施肥沟底。田间试验表明,在机具前进速度为2.48 km/h,排种器、排肥器工作转速均为29 r/min,施肥深度为50 mm的最优工作条件下,穴播种量、穴施肥量合格率分别为86.73%、87.49%,施肥与播种穴距匹配,各行播种、施肥穴距合格率均为100%,播种、施肥穴距变异系数分别为17.2%、16.5%,芽种破损率为0.31%;并对排种器、排肥器在14~36 r/min工作转速范围内进行可行性验证试验,施肥系统可与水稻精量穴直播机配套,同步完成开沟、侧深穴施肥、覆泥、起垄和精量穴直播多项作业工序,各项性能指标均满足水稻直播、施肥的农艺要求。该研究可为水稻精量穴直播机及其施肥关键部件的设计和评价提供参考。     

风送式水稻侧深精准施肥装置的设计与试验

针对中国水稻施肥机械化程度低,传统撒施肥料利用率低、施肥量大的现状,结合侧深施肥农艺特点,对风送式排肥方法进行了理论分析,研制了风送式水稻侧深精准施肥装置。该装置采用模块化设计与乘坐式插秧机配套使用,采用电机驱动排肥、风送肥料、全球定位系统(global position system,GPS)测速的工作原理,侧位深施化肥的施肥方式,采用车辆行驶速度与排肥驱动电机转速实时匹配的精准施肥控制方法。设备在黑龙江七星农场开展了田间实际作业试验。试验表明,该装置与插秧机配合使用时能一次性完成插秧与侧深精准施肥作业,当预置施肥量为300 kg/hm2,车辆稳定行驶速度为1 m/s时,施肥量偏差控制在5.82%以内,能够较好的满足实际生产需求。该研究为开展水稻变量施肥控制技术研究和水稻侧深施肥装置的研发提供了参考。     

基于属性特征知识图谱的细粒度葡萄园害虫识别

针对葡萄园害虫识别过程中害虫种类繁多、形态属性复杂、实体间深层次关联关系差等因素导致的识别准确率不够高的问题,该研究提出一种基于属性特征知识图谱的细粒度葡萄害虫识别模型。该模型以视觉编码器作为提取图像高层表征的骨干网络,并结合知识图谱具有在描述害虫实体属性特征和害虫实体间关联方面的优势,将知识图谱所提供的细粒度属性特征和害虫实体关联特征信息用于葡萄园害虫分类研究。该方法在2个数据集上进行了测试：一是GP21数据集,该数据集由公开大规模害虫数据集IP102中21类葡萄园相关害虫类别图像构成;二是GP8数据集,该数据集包含从农业生产基地实地采集并手工标注的8种葡萄园害虫。试验结果表明,该文所提模型性能明显优于普遍通用预训练网络模型,分类准确率在GP21数据集和GP8数据集上分别达到了91.21%和95.03%,相比于仅使用视觉编码器分别增加1.64和1.17个百分点。这证明属性特征知识图谱的引入能够辅助视觉编码器捕获细粒度更高的葡萄园害虫特征信息,有效解决了葡萄园害虫识别中的精度不够高的问题。     

农产品冷链HACCP管理体系知识建模与推理

为了保障冷链上农产品的食用安全性和品质以及高效可靠地冷链监控管理。该文在冷链一般性业务流程与HACCP管理体系的基础之上,提出一种基于描述逻辑SROIQ(D)的冷链HACCP知识语义模型CC-HACCP,使用SWRL规则语言描述业务逻辑规则,增强了该模型的知识自动推理能力。以生食牡蛎肉的冷链HACCP管理知识体系为例,使用OWL 2 DL语言对CC-HACCP描述的语义知识进行实现,并且通过知识校验、实例识别与规则推理等功能,完善了整体冷链的HACCP计划,试验结果表明,通过对HACCP冷链安全管理知识的建模与推理,冷链各环节之间进行有效的完善和共享。因此,HACCP知识模型的应用对多方参与的农产品冷链HACCP安全监控管理的整合和完善具有积极的意义,有助于提高农产品冷链物流安全监控管理的效率,从而保障农产品食用安全性和品质。     

基于知识库的施肥决策系统及应用

针对作物推荐施肥系统中知识与数据紧密结合、模块固化的缺点,提出基于知识库思想的施肥决策系统实现方法,通过采用知识库作为区域实体事实数据与程序代码的接口,依托推理机实现施肥知识与系统的有机集成,解决施肥决策系统常面临的可扩展、可自定义等需求。该文对施肥知识库与数据实体的相互关系、施肥知识分类、表达、存储以及应用设计等进行了详细讨论。应用该思想设计开发施肥系统,能够较好地模拟现实中的施肥决策过程,目前在实践中已得到较好的应用。     

知识图谱技术及其在农业领域应用研究进展

随着农业大数据时代的到来,如何开展直观的有效信息挖掘成为数据利用的一大难题。作为一种能够帮助人们高效地管理现实世界中事物及其关系的异构语义网络,知识图谱应用在近年来备受关注。在农业数据不断增加、结构越来越复杂的背景下,将知识图谱应用于农业领域有助于农业大数据分析,促进智慧农业发展。该文首先分析了知识图谱构建的模式,即自顶向下、自底向上及两种模式结合等3种模式的特点,然后从本体构建、知识抽取、知识融合、知识推理、知识图谱存储及可视化5个方面综述了农业知识图谱构建的关键技术应用进展与难点,接着对当前知识图谱在农业领域的应用进行了梳理,主要有农业专题文献计量研究、农业信息检索、农业知识问答和农业信息资源推荐等4个方面,最后对知识图谱技术在农业领域的应用研究方向进行了展望,认为未来应关注基于知识图谱的农产品电商推荐、动态农业知识图谱的构建、跨领域知识图谱的构建与关联等方面。