专利名称：土壤识别与优化施肥方法
技术领域：
本发明涉及一种土壤识别与优化施肥方法。
肥料是作物增产的物质基础，合理施用肥料是大幅度提高作物产量的一项重要技术措施。据中国农科院材料，化肥的增产作用约占30～60%。由此可见合理施用肥料对促进农业生产的巨大作用。我国化肥的消耗量逐年增加，据专家统计，我国氮肥的消耗量自1979年起已名列世界第一，磷肥自1982年起名列世界第三，钾肥第十二位。1983年我国化肥总产量1379万吨，总消耗量1659万吨，其中280万吨要靠进口。但是化肥利用率低，有的只有用1/3至1/2，其余是白白浪费了。因此国内外都在研究提高化肥利用率问题。经检索国内外专利及非专利文献，目前国内外在合理施肥提高化肥利用率方面的研究途径很多，其中因土施肥是个重要环节。随着生产的发展，单一使用氮肥已不能满足要求，也影响肥效的发挥。因此配方施肥日益受到重视。然而配方施肥必须同土壤供肥能力联系起来，这就要测土施肥。测土施肥就是要测定土壤的速效氮、磷、钾，氮肥的矿化能力等，测定结果再同盆栽结合起来，得出相关性和上下限，最后通过大田实验验证测定值和农作物产量之间的关系，得出“肥力指标”。由于计算机在农业上的应用又形成电子计算机指导施肥技术，但这种系统必须要求提供土壤的供肥能力参数、影响供肥能力参数和肥料利用率参数等，所用的参数较多，其中不少参数仍要通过测试工作才能取得。上述方法由于工作量大、难度高，农民事实上无法做到，因此很难在大面积内推广;而且由于影响土壤养分有效性的因素很多，测土的方法和计量标准又不统一，测量的结果仍带有半定量性质，准确度不高，必须通过种植试验验证，周期长，费用高，因此，当前大多数测土施肥方法仍限于实验性的。
本发明的目的是提供一种指导农业合理施肥的全新的方法，它不需要进行耗时费财的土壤测定和栽培试验，直接依据已知的生产性数据指导施肥，从而形成一种简单易行、效率高、可靠性大、经济性好、便于推广应用的全新的优化施肥方法。
本发明的基本方法是，把系统识别的思想应用于土壤参数识别和优化施肥中，直接依据农业生产中积累的已知实际生产数据，确定施肥或不施肥时土壤对农作物的当量供肥能力、养分利用率与产量之间的函数关系，依据该函数关系即可给出在一定的预期产量下的优化施肥总量，或给出在一定的施肥总量下的预期产量，或给出在一定生产条件下的经济施肥量。运用这种方法，不必进行测土和栽培试验，就可以找出土壤的当量供肥能力、养分利用率等参数，这就避开了目前世界上测土施肥技术中测量不准，费用高昂，验证周期冗长的难点，提供了准确地定量指导因土施肥的崭新途径。
本发明的理论基础是系统识别思想。它是在给定的系统中，在不知道该系统的结构参数的情况下，由已知的加到系统的输入和用实验方法得出的系统的输出，反求所给定系统的数学模型参数，而且在理论分析与试验结果不符合时，提供了根据试验结果修改参数模型的途径;或者在系统复杂到无法确定原始参数，建立数学模型的情况下，直接由实验创造出数学模型，这些称为系统认识。完整的系统识别过程包括结构确定和参数识别两部分。所谓参数识别是指在给定的已知结构参数的系统中，根据输入和输出的有限实测信息，按照目标函数最小的判据，确定一个系统，使这个系统与真实的系统等价，这就是所谓的“逆问题”。系统识别理论在结构动力学、控制工程等领域已经得到广泛的运用并在实践上和理论上不断发展。本发明就是依据系统识别的理论，结合农业生产的具体特点创造的识别土壤结构肥力状态，指导合理施肥的方法，具有科学的理论基础。
下面详细描述本发明方法的内容和实施步骤本发明方法最核心的内容是有一个适用于不同地区、不同种类土壤的，反映各种农作物的产量与施加的多种肥料例如氮、磷、钾三种肥料的数量之间的函数关系的统一肥料效应方程，即Y＝a1(α1N+δ1N0)+a2(α2P+δ2P0)+a3(α3K+δ3K0)+a4(α1N+δ1N0)2+a5(α2P+δ2P0)2+a6(α3K+δ3K0)2+a7(β1N+η1N0)(β2P+η2P0)+a8(β1N+η1N0)(β3K+η3K0)+a9(β2P+η2P0)(β3K+η3K0)……(甲)其中Y为农作物产量，N、P、K分别为施加的氮、磷、钾数量。它既可以是化肥中的也可以是有机肥中的。如果施用有机肥，则可用农业技术中通常的折算方法计算其氮磷钾含量。N0、P0、K0分别为不施肥时土壤提供农作物的当量氮、磷、钾数量。所谓当量肥力是指土壤所提供的相当于所提供的化肥量的土壤供肥能力，它不是土壤中的肥料绝对含量，也不同于测土施肥法中的速效肥料含量。式中的αi(i＝1、2、3…)表示肥料的养分吸收率，反映肥料养分被农作物吸收的程度，δi(i＝1 2 3…)表示土壤当量肥力的养分吸收率，反映土壤中的养分被农作物吸收的程度，αi、δi只表示在不考虑肥料交互作用情况下的养分吸收率。事实上施肥是多元素的综合效应，必须考虑到交互作用问题，βi(i＝1、2、3…)表示在两种肥料交互作用下的养分吸收率，ηi(i＝1、2、3…)表示在交互作用下土壤当量肥力的养分吸收率，下标i＝1、2、3…表示不同的养分种类，当只考虑三种主要肥料时i＝1表示氮素参数，i＝2表示磷素参数，i＝3表示钾素参数。在使用中，可以根据实际需要增加养分元素的个数。ai(i＝1、2、……9……)是系数。
(甲)式的构成形式是A用农作物从土壤吸收的某种养分元素的当量肥力与从肥料中吸收的该种养分元素之和(下称该养分元素的非交互吸收量)的一次和二次式分别乘以一个系数构成表示该农作物的产量受该养分元素作用的影响的两种独立项，即如a1(α1N+δ1N0)，a4(α1N+δ1N0)2其中，α1N表示农作物从肥料中吸收的氮素数量;δ1N0表示农作物从土壤中吸收的当量氮素数量;(α1N+δ1N0)表示农作物吸收的非交互作用下的氮素量，即不考虑交互作用时从土壤吸收的当量氮素与从肥料中吸收的氮素之和;a1、a4表示系数。对于磷、钾可依此类推表示其含义。
B在施用多种肥料例如氮、磷、钾三种肥料时表示任意两种养分元素的交互作用对农作物产量的影响的独立项用两种养分元素的交互吸收量之积乘以一个系数构成，即如a7(β1N+η1N0)(β2P+η2P0)表示氮、磷交互作用对产量的影响，其中，β1N表示在交互作用下农作物从肥料中吸收的氮素数量;η1N0表示在交互作用下农作物从土壤中吸收的当量氮素量，(β1N+η1N0)表示在交互作用下农作物对氮素的吸收量，依此可知，(β2P+η2P0)、(β3K+η3K0)分别表示交互作用下的磷素、钾素吸收量;a7是系数。
C各种农作物在不同地区、不同种类土壤种植时的产量-施肥量的关系均可由上述A和B中包含的独立项所组成的多项式函数表示，形成适用于一定区域的统一肥料效应方程。式中各项的系数ai(i＝1 2 3…)在满足一定条件时是常数。在(甲)式中a1～a9对于某个确定的农作物品种是常数，αi、βi、δi、ηi(i＝1、2、3…)对该种农作物在给定的分类标准下同一类土壤种植时是常数。比如在福建省，对早稻来说a1～a9是常数，而在烂泥田种早稻时a1玜9，αi、βi、δi、ηi都是常数。这就使本发明的方法具备了广阔的适用地域性。事实上，只要满足了必要条件，就可以建立适用于全国或更大范围的方程，这是本发明方法的主要优点。
上面叙述的(甲)式在适用于某些地区或某些农作物例如水稻时允许减少某些参数以便使方程更加简化，具体地说可以对肥料和土壤当量肥力取相同的吸收率，即令αi＝δi(i＝1、2、3…)，βi＝ηi(i＝1、2、3…)，这样做的条件是生产环境本身能大体保证所施加的肥料较迅速地均匀分布于农作物周围，而且肥料较少流失，使农作物对二者的吸收率大体相同。例如水稻生产中肥料施入后能迅速以水为载体分散到田间均匀分布，使禾苗便于吸收。这时有如下简化的肥料效应方程Y＝a1α1(N+N0)+a2α2(P+P0)+a3α3(K+K0)+a4α21(N+N0)2+a5α22(P+P0)2+a6α23(K+K0)2+a7β1β2(N+N0)(P+P0)+a8β1β3(N+N0)(K+K0)+a9β2β3(P+P0)(K+K0)……(乙)其中，Y为农作物产量，N、P、K分别为施加的氮、磷、钾数量，N0、P0、K0分别为不施肥时土壤提供给作物的当量氮、磷、钾数量，αi(i＝1、2、3…)表示养分吸收率，βi(i＝1、2、3…)表示交互作用下的养分吸收率，下标i分别与不同的养分元素对应。(乙)式的构成形式是D用土壤供给作物的某种当量养分元素与施加的该养分元素之和(下称该养分元素总量)乘以农作物对该养分元素的吸收率所得之积的一次和二次式，分别乘以一个系数构成表示该农作物的产量受该养分元素作用的影响的两种独立项，即如a1α1(N+N0)，a4α21(N+N0)2，其中(N+N0)表示土壤提供的当量氮素与所施加的氮素之和，即氮素总量;α1表示该农作物对氮素的吸收率;a1，a4是系数。
E施用多种肥料例如施加氮、磷、钾三种肥料时表示任意两种养分元素的交互作用对农作物产量的影响的独立项用两种养分元素总量之积乘以一个包含两个因子的交互吸收率，再乘以一个系数构成，即如a7β1β2(N+N0)(P+P0)，其中，(N+N0)(P+P0)表示氮与磷两种养分元素总量之积;β1β2表示农作物在氮、磷两种养分元素交互作用下的交互吸收率，其中β1表示此时的氮吸收率，β2表示磷吸收率;a7是系数。
F 各种农作物在不同地区、不同种类土壤种植时的产量-施肥量的关系均可由上述D和E中包含的独立项所组成的多项式函数表示，施用氮、磷、钾三种肥料时至少有九个独立项，其中交互作用项至少有三个，形成适应于一定区域的统一的肥料效应方程，式中各项的系数在满足一定条件时是常数，在(乙)式中，a1～a9对某种农作物是常数，αi、βi(i＝1 2 3…)对该种农作物在同一类土壤中种植时是常数。(乙)式比(甲)式简单，在识别土壤的过程中更为有利，在农作物的生长环境允许把(甲)式中的αi与δi、βi与ηi近似当做相等的情况下，推荐采用以(乙)式为核心的方法进行土壤识别与优化施肥。
根据(甲)或(乙)式对农作物的施肥量-产量数据进行归化处理，即能够确定出式中的各个参数值，建立肥料效应方程，进行优化施肥的计算。本发明给出一种推荐的识别方法如下G把(乙)式展开化简，肥料效应方程即有另一种表达形式Y＝b0+b1N+b2P+b3K+b4N2+b5P2+b6K2+b7NP+b8NK+b9PK……(丙)其中b0＝a1α1N0+a2α2P0+a3α3K0+a4α21N20+a5α22P20+a6α23K20+a7β1β2N0P0+a8β1β3N0K0+a9β2β3P0K0b1＝a1α1+2a4α21N0+a7β1β2P0+a8β1β3K0b2＝a2α2+a7β1β2N0+2a5α22P0+a9β2β3K0b3＝a3α3+a8β1β3N0+a9β2β3P0+2a6α23K0b4＝a4α21b5＝a5α22b6＝a6α23b7＝a7β1β2b8＝a8β1β3b9＝a9β2β3
从形式上看，(乙)式与国际上已出现的三因素N、P、K肥效方程相似，但实质上是有本质区别的。(丙)式可以由(甲)式或(乙)式导出，但目前国际上的任何三因素肥效方程都不可能导出(甲)式或(乙)式，其原因在于目前的三因素方程中bi(i＝1、2、3…)仅做为简单的系数出现，而(丙)式中的bi(i＝1、2、3…)是已有明确意义的土壤肥力参数αi、βi、δi、ηi、ai、N0、P0、K0的函数。虽然bi仅做为识别土壤肥力参数过程中的中间参数出现，但是它仍然表示了一定的实际意义。其中，b0可表示不施肥时的产量;b1、b2、b3表示肥料效应初始阶段的增长趋势;b4～b9表示肥料效应的曲率程度与方向。
H 在建立肥料效应方程式过程中确定N0、P0、K0、a、α、β、δ、η、等参数的一种方法是，先依据收集到的某种农作物在不同地区、不同土壤中种植的生产数据(施肥量-产量)，采用归化方法求出(丙)式中各系数b1～b9，并应满足下述约束条件
b7、b8、b9均大于零。
其中，角标l与u分别表示养分元素的下、上限，b7、b8、b9的非负性要求是确定肥料利用率所必须的。各种养分元素的上、下限值可由农业已知的统计和研究资料中得到。求出b1～b9之后，僭擞貌问侗鸬乃枷胧侗鸪鯪0、P0、K0、a、α、β、δ、η各个参数、即可建立起肥料效应方程。
运用本发明的方法，针对一种特定的农作物品种进行土壤识别与优化施肥的具体步骤如下J首先要确定需要识别的地域范围和该范围内的土壤种类，按照农业一般划分标准确定土壤类型即可。比如要建立福建省的统一水稻肥料效应方程，需要确定覆盖全省范围的土壤类型，这些资料事实上已经由农业科研部门所掌握。
K收集J中包含的各种土壤在实际生产中种植某种作物品种已知的产量-施肥量数据，这些数据也有统计资料可供利用。
L 根据K中的数据，运用(甲)或(乙)或(丙)式进行土壤参数识别，确定N0、P0、K0、a、α、β、δ、η各参数，建立一定区域内统一的肥料效应方程。
M在统一方程建立后，即可指导合理施肥，由生产者提供包含在J区域内给定农田的种植品种、土壤类型、过去一年的实际产量和施肥量数据并提出期望，如欲求一定施肥量下的产量值，或一定产量值下的施肥量，或在额定的生产资金下的经济施肥量等等。
R根据L中的肥料效应方程，输入M中的数据进行计算即可给出该块农田上优化施肥的总施肥量和各种肥料的最佳比例。
对于影响农作物产量的其他重要因素，如温度、雨量(或水分)等，也可以应用本发明的方法找出相互之间的定量关系。在(丙)式中增加b10t、b11ts、b12s、三个独立项就可以形成包含温度、雨量(或水分)两因素的肥料效应方程，即Y＝b0+b1N+b2P+b3K+b4N2+b5P2+b6K2+b7NP+b8NK+b9PK+b10t+b11ts+b12s……(丁)其中，t表示在农作物生长期内的加权月平均温度，S表示同期内的加权平均雨量(或水分)，加权系数依据该农作物的生态特性的统计律确定。在建立肥料效应方程时，至少要统计施肥量-产量-温度-雨量(含水分)连续三年的数据，此时，(甲)、(乙)各式中的各吸收率α、β、δ、η与t、S均成函数关系，即αi＝fi(t，s)(i＝1 2 3…)βi＝Fi(t，s)(i＝1 2 3…)δi＝Gi(t，s)(i＝1 2 3…)ηi＝gi(t，s)(i＝1 2 3…)建立了包含温度、雨量的肥料效应方程后，在指导优化施肥时只要在输入M中的各种数据的同时能够输入可靠的温度、雨量预报值，即可得到准确的输出数据指导施肥。
运用本发明方法的一个典型实施例是福建省的水稻生产。经全三十个县、市不同土壤类型地区进行的497个早稻，617个晚稻验证试验，所建立的全省水稻统一肥效方程计算产量的准确在96%以上(误差在30kg之内为准确)。对全国已有的562个早稻、543个单季稻的试验数据检验，计算产量准确率也在96%以上。同时，运用优化施肥量与当地农民施肥量相比，平均每亩可节省氮肥25%左右，增产稻谷45公斤。福建省的2000万亩水稻若有半数采用本发明的方法，在不增加任何投资和用工的情况下，每年可增加纯收益1.5亿元，还可以在一定程度上缓和化肥供应紧张的矛盾，节省用于制造化肥的能源消耗。本发明在国内外都有广阔的应用前景，是涉及国家重大经济利益的发明创造。详细的实验情况参见附件。
依据本发明的方法所建立的全省统一的早稻肥料效应方程的系数是a1130.2a2-35.7a3-36.7a4-5.5a5-23.2a6-1.6a7110.8a832.9a920.4本发明的方法比目前国内外的测土施肥法具有方法简单，便于推广，成本低廉，效益显著，数据准确，高效可靠的优点，并已经在实践中得到验证。在建立了主要农作物品种的数学模型之后，即可据此进行农作物种植品种的合理规划，以便最有效地利用土壤的肥力，产生更大的经济效益。
权利要求
1.一种土壤参数识别与优化施肥方法，其特征在于，把系统识别的方法应用于土壤参数识别和优化施肥中，直接依据农业生产中积累的已知实际生产数据，确定施肥或不施肥时土壤对农作物的当量供肥能力、养分利用率与产量之间的函数关系，依据该函数关系给出在一定的预期产量下的优化施肥总量，或给出在一定的施肥总量下的预期产量，或给出在一定生产条件下的经济施肥量。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，有一个适用于不同地区、不同种类土壤的，反映各种农作物的产量与施加的多种肥料例如氮、磷、钾三种肥料数量之间的函数关系的统一肥料效应方程，即Y＝a1(α1N+δ1N0)+a2(α2P+δ2P0)+a3(α3K+δ3K0)+a4(α1N+δ1N0)2+a5(α2P+δ2P0)2+a6(α3K+δ3K0)2+a7(β1N+η1N0)(β2P+η2P0)+a8(β1N+η1N0)(β3K+η3K0)+a9(β2P+η2P0)(β3K+η3K0)……(甲)其中Y为农作物产量，N、P、K分别为施加的氮、磷、钾数量，N0、P0、K0分别为不施肥时土壤提供给农作物的当量氮、磷、钾数量，αi(i＝1、2、3…)表示肥料的养分吸收率，δi(i＝1、2、3…)表示土壤当量肥力的养分吸收率，βi(i＝1、2、3…)表示在两种肥料交互作用下的养分吸收率，ηi(i＝1、2、3…)表示在交互作用下土壤当量肥力的养分吸收率，(1)用土壤提供给农作物的某种养分元素的当量肥力与所施加的肥料提供的该种养分元素之和(下称该养分元素的非交互吸收量)的一次和二次式分别乘以一个系数构成表示该农作物的产量受该养分元素作用的影响的两种独立项，即如a1(α1N+δ1N0)，a4(α1N+δ1N0)2α1N农作物从肥料中吸收的氮素数量，δ1N0农作物从土壤中吸收的当量氮素数量，(α1N+δ1N0)农作物吸收的非交互作用下的氮素量，即不考虑交互作用时土壤提供的当量氮素与肥料提供的氮素之和，a1、a4系数。(2)施用多种肥料例如施用氮、磷、钾三种肥料时表示任意两种养分元素的交互作用对农作物产量的影响的独立项用两种养分元素的交互吸收量之积乘以一个系数构成，即如a7(β1N+η1N0)(β2P+η2P0)β1N在氮、磷交互作用下农作物从肥料中吸收的氮素数量，η1N0在氮、磷交互作用下农作物从土壤中吸收的当量氮素数量，(β1N+η1N0)在氮、磷交互作用下农作物对氮素的吸收量，a7系数。(3)各种农作物在不同地区、不同种类土壤种植时的产量-施肥量的关系均可由上述2、(1)和2(2)中包含的独立项所组成的多项式函数表示，形成适用于一定区域的统一肥料效应方程，式中各项的系数。ai(i＝1、2、3…)在满足一定条件时是常数，在(甲)式中a1，…a9对某个确定的农作物品种是常数，αi、βi、δi、ηi(i＝1、2、3…)对该种农作物在同一类土壤种植时是常数。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，所说的肥料效应方程还有如下的简化模型Y＝a1α1(N+N0)+a2α2(P+P0)+a3α3(K+K0)+a4α21(N+N0)2+a5α22(P+P0)2+a6α23(K+K0)2+a7β1β2(N+N0)(P+P0)+a8β1β3(N+N0)(K+K0)+a9β2β3(P+P0)(K+K0)……(乙)其中，Y为农作物产量，N、P、K分别为施加的氮、磷、钾数量，N0、P0、K0分别为不施肥时土壤提供给农作物的当量氮、磷、钾数量，αi(i＝1、2、3…)表示养分的吸收率，βi(i＝1、2、3…)表示在交互作用下的养分吸收率，(1)用土壤提供给农作物的某种当量养分元素与所施加的该养分元素之和(下称该养分元素总量)乘以农作物对该养分元素的吸收率所得之积的一次和二次式，分别乘以一个系数构成表示该农作物的产量受该养分元素作用的影响的两种独立项，即如a1α1(N+N0)，a4α21(N+N0)2(N+N0)土壤提供的当量氮素与所施加的氮素之和，即氮素总量，α1该农作物对氮素的吸收率，a1，a4系数(2)施用多种肥料例如施用氮、磷、钾三种肥料时表示任意两种养分元素的交互作用对农作物产量的影响的独立项用两种养分元素总量之积乘以一个包含两个因子的交互吸收率，再乘以一个系数构成，即如a7β1β2(N+N0)(P+P0)(N+N0)(P+P0)氮与磷两种养分刈芰恐 β1β2农作物在氮、磷两种养分元素交互作用下的交互吸收率，其中β1表示此时的氮吸收率，β2表示磷吸收率，a7系数，(3)各种农作物在不同地区、不同种类土壤种植时的产量-施肥量的关系均可由上述3(1)和3(2)中包含的独立项所组成的多项式函数表示，形成适用于一定区域的统一肥料效应方程，式中各项的系数在满足一定条件时是常数，在(乙)式中，a1～a9对某种农作物是常数，αi、βi(i＝1、2、3、…)对该种农作物在同一类土壤种植时是常数。
4.根据权利要求3的方法，其特征在于，(1)(乙)式有另一种表达形式，即Y＝b0+b1N+b2P+b3K+b4N2+b5P2+b6K2+b7NP+b8NK+b9PK……(丙)其中b0＝a1α1N0+a2α2P0+a3α3K0+a4α21N20+a5α22P20+a6α23K20+a7β1β2N0P0+a8β1β3N0K0+a9β2β3P0K0b1＝a1α1+2a4α21N0+a7β1β2P0+a8β1β3K0b2＝a2α2+a7β1β2N0+2a5α22P0+a9β2β3K0b3＝a3α3+a8β1β3N0+a9β2β3P0+2a6α23K0b4＝a4α21b5＝a5α22b6＝a6α23b7＝a7β1β2b8＝a8β1β3b9＝a9β2β3(丙)式中b0可表示不施肥时的产量，b1，b2，b3表示肥料效应初始阶段的增长趋势，b4，…，b9表示肥料效应的曲率程度与方向。(2)在建立肥料效应方程式过程中确定N0、P0、K0、a、α、β、δ、η等参数的一种方法是，先依据收集降哪持肿魑镌诓煌厍⒉煌寥乐种驳纳荩ㄊ┓柿 产量)，采用规划方法求(丙)式中各系数b1，…，b9，并应满足下述约束条件
b7，b8，b9均大于零，其中，角标l与u分别表示养分元素的下、上限，求出b1，…，b9之后，再运用参数识别的方法识别出N0、P0、K0、a、α、β、δ、η各个参数，建立肥料效应方程。
5.根据权利要求1至4其中之一的方法，其特征在于，针对特定的农作物品种进行土壤识别与优化施肥的步骤是，(1)确定需要识别的地域范围和该范围内的土壤种类，(2)收集5(1)中包含的各种土壤在实际生产中已知的产量-施肥量数据，(3)根据5(2)的数据，运用(甲)式或(乙)式或(丙)式进行土壤参数识别，确定N0、P0、K0、a、α、β、δ、η、各参数，建立一定区域内统一的肥料效应方程，(4)由生产者提供包含在5(1)区域内的给定农田的种植品种，土壤类型、过去一年的实际产量和施肥量数据，(5)根据5(3)的肥料效应方程，输入5(4)的数据进行计算即可给出该块农田上优化施肥的总施肥量和各种肥料的最佳比例。
6.根据权利要求4的方法，其特征在于，(1)在(丙)式中增加b10t，b11ts，b12s三项形成包含温度、雨量(或水分)两因素的肥料效应方程，即Y＝b0+b1N+b2P+b3K+b4N2+b5P2+b6K2+b7NP+b8NK+b9PK+b10t+b11ts+b12s……(丁)其中，t表示在农作物生长期内的加权月平均温度，s表示同期内的加权月平均雨量，加权系数依据该农作物的生态特性的统计规律确定。(2)(甲)、(乙)、(丙)各式中的各吸收率α、β、δ、η与l、s成函数关系，即αi＝fi(t，s)(i＝1 2 3…)βi＝Fi(t，s)(i＝1 2 3…)δi＝Gi(t，s)(i＝1 2 3…)ηi＝gi(t，s)(i＝1 2 3…)(3)至少要统计连续三年的t，s数据。
7.根据权利要求5的方法，其特征在于，福建省统一的早稻肥料效应方程的系数是a1130.2a2-35.7a3-36.7a4-5.5a5-23.2a6-1.6a7110.8a832.9a920.全文摘要
一种土壤识别与优化施肥方法，运用系统识别的理论和方法，直接依据农业生产中积累的已知实际生产数据建立土壤肥料效应方程，进行土壤识别与优化施肥。在不做任何测土试验条件下，仅根据种植者所提供的去年的施肥量—产量数据，即可准确地预报产量，给出优化施肥量。经验证预报产量的准确率达96％以上，采用本发明的优化施肥方法，不增加任何投资和用工，比当地农民施肥量平均节省氮肥25％左右，水稻亩产平均增加45kg，具有广阔的推广前景和重大的经济价值。
文档编号A01C21/00GK1032724SQ8610872
公开日1989年5月10日 申请日期1986年12月30日 优先权日1986年12月30日
发明者刘夏石, 刘中柱 申请人:航空工业部六○二研究所, 福建省农业科学院