CN109961336B - 一种全营养有机复合肥的定制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种全营养有机复合肥的定制方法，包括以下步骤：(1)大数据采集：对作物及目标区域的土壤、气象进行分析，采集作物的作物基础大数据Z、目标区域的土壤大数据T和气象大数据；(2)大数据处理：对所采集的作物基础大数据Z、土壤大数据T、气象大数据Q进行大数据运算，作物种植于目标区域时所需的全营养有机复合肥中各组成元素的质量百分含量值WL；(3)定制复合肥中元素设计；(4)定制复合肥。针对作物的实际需求计算出作物在目标区域生长所需的复合肥，因此对作物和目标区域具有很强的针对性，能最大限度满足作物的需求。

Description

一种全营养有机复合肥的定制方法
技术领域
本发明属于农业复合肥制造技术领域，尤其是一种有机复合肥料的设计方法。
背景技术
肥料是庄稼的“粮食”，肥料为保证农业的稳产高产发挥着越来越重要的作用。当前由于目前我国科学施肥水平不高，所使用的肥料配方千篇一律，部分地区盲目施肥、过量施肥，施肥量和施肥比例不合理是导致化肥利用效率偏低，不仅浪费了资源、影响环境，造成土壤肥力衰退和环境污染；而且不利于农作物生长，降低农产品产量及品质。农业肥料污染和农产品质量安全问题日益突出的主要因素。
有机肥俗称农家肥，包括以各种动物、植物残体或代谢物组成，如人畜粪便、秸秆、动物残体、屠宰场废弃物等；另外还包括饼肥(菜籽饼、棉籽饼、豆饼、芝麻饼、蓖麻饼、茶籽饼等)；堆肥；沤肥；厩肥；沼肥；绿肥等；主要是以供应有机物质为手段，借此来改善土壤理化性能，促进植物生长及土壤生态系统的循环。有机肥的有效期长，肥力持久，缓和，无污染，是生产有机、绿色和无公害食品的优质肥料；有机肥含有多种微量元素，增加土壤有机质含量，改良土壤，形成高标准农田；有机肥不会造成环境的污染，并能有效的促进植物生长；有机肥的使用还可变废为宝。但有机肥养分含量低，肥效缓慢，肥料中的养分当季利用率低及各地的有机肥养分含量不相同等，在作物生长旺盛，需肥较多的时期，有机肥料往往不能及时满足作物对养分的需求。
近年来，大数据技术的应用，为有机复合肥定制方法提供了科学手段，因此针对某特定区域的特定作物、不同的有机肥，结合客户的需求，利用大数据分析方法来进行全营养有机复合肥定制，科学设计全营养有机复合肥中元素含量，促进高效、节约、生态农业的发展，是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种利用大数据分析方法来进行全营养有机复合肥的定制方法，该方法以特定有机肥为基础，针对特定区域的特定作物科学设计有机复合肥中元素含量，促进高效、节约、生态农业的发展。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种全营养有机复合肥的定制方法，包括以下步骤：
(1)大数据采集：对作物及目标区域的土壤、气象及有机肥进行分析，采集作物的作物基础大数据Z、目标区域的土壤大数据T和气象大数据Q，以及施用于目标区域的有机肥中的每一种元素的质量百分含量值，所述的元素为氮、磷、钾、硫、镁、钙、硅、硼、锌、钼、铁、锰、铜、有机质；
所述作物基础大数据Z包括作物基础因子Z1、对应作物基础因子Z1的权重b、对应作物基础因子Z1的指数因子B，所述的作物基础因子Z1为根据作物所处的不同生长阶段对元素的需求度所赋的值；所述Z1取值为0.1～0.5，b取值为0～0.20，B取值范围为0.5～5；
所述土壤大数据T包括土壤因子Ti、对应土壤因子Ti的权重ai、对应土壤因子Ti的指数因子Ai；所述的土壤因子Ti包括土壤质地因子、土壤结构因子、土壤中量元素因子、土壤微量元素因子、土壤有机质因子、土壤微生物因子、土壤水分因子、土壤空气因子、土壤温度因子、土壤pH值因子；所述土壤因子Ti为根据土壤质地、土壤结构、土壤中量元素、土壤微量元素、土壤有机质、土壤微生物、土壤水分、土壤空气、土壤温度或土壤pH值的影响程度分别所赋的值，所述Ti取值为0～0.5、ai取值为0～0.3、Ai取值范围为0.5～5，其中a1+a2+……an＝0～1，
Figure GDA0003194608960000021
其中所述i的取值为1～n，n＝10；
所述气象大数据Q包括气象影响因子Qi、对应气象影响因子Qi的权重mi、对应气象影响因子Qi的指数因子Ci；所述的气象影响因子Qi包括光照因子、湿度因子、雨量因子、气温因子、温差因子、二氧化碳浓度因子、风力因子、蒸发量因子、季节因子；所述气象影响因子Qi为根据光照、湿度、雨量、气温、温差、二氧化碳浓度、风力、蒸发量或季节的影响程度分别所赋的值，所述Qi取值为0.01～0.5，mi取值为0～0.3，Ci取值范围为0.5～5；m1+m2+……me＝0～1，
Figure GDA0003194608960000022
其中所述i的取值为1～e，e＝9；
(2)大数据处理：对所采集的作物基础大数据Z、土壤大数据T、气象大数据Q进行大数据运算，计算得到作物种植于目标区域时所需的全营养有机复合肥中各组成元素的质量百分含量值WL，所述的WL由以下公式得到：
Figure GDA0003194608960000023
所述全营养有机复合肥的组成元素为氮、磷、钾、硫、镁、钙、硅、硼、锌、钼、铁、锰、铜、有机质；
(3)全营养有机复合肥中元素的设计：以施用于目标区域的有机肥为基础，计算单位面积目标区域中所施用的有机肥中需要加入的元素质量值Wz，所述Wz由以下公式得到：
Wz＝WL×F－Ga
其中F为单位面积的目标区域中的所需全营养有机复合肥的总质量，Ga为该元素在单位面积的目标区域中所施用的有机肥中的实测质量，其中F、Ga单位为Kg；其中Ga、Gb通过土壤测试确定，土壤测试方法采用本领域常规的测试方法；
(4)定制有机复合肥：按照步骤(3)计算出的单位面积目标区域中所施用的有机肥中需要加入的元素质量值Wz，选择相应原料加入有机肥中完成全营养有机复合肥的配制，肥料配制方法可采用常规的配制方法，如料浆法、固体团粒法等。
进一步的，步骤(1)所述作物所处的生长阶段对元素的需求度y1取值范围为0～100％，平均分为十个等级，即0≤y1≤10％、10％＜y1≤20％、20％＜y1≤30％、30％＜y1≤40％、40％＜y1≤50％、50％＜y1≤60％、60％＜y1≤70％、70％＜y1≤80％、80％＜y1≤90％、90％＜y1≤100％，作物基础因子Z1对应的从小到大依次赋值为0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50。其中需求度0≤y1≤10％，即作物所处的生长阶段对该元素没有需求；10％＜y1≤20％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育10～20％，20％＜y1≤30％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育20～30％，30％＜y1≤40％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育30～40％，40％＜y1≤50％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育40～50％，50％＜y1≤60％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育50～60％，60％＜y1≤70％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育60～70％，70％＜y1≤80％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育70～80％，80％＜y1≤90％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育80～90％，90％＜y1≤100％即作物所处的生长阶段没有施用该元素将减缓作物的生长发育90～100％。
更进一步的，作物基础因子Z1的权重b按照作物对Z1的依赖度y2取值，所述依赖度y2为Z1变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度y2的范围为0-100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤y2≤10％、10％＜y2≤20％、20％＜y2≤30％、30％＜y2≤40％、40％＜y2≤50％、50％＜y2≤60％、60％＜y2≤70％、70％＜y2≤80％、80％＜y2≤90％、90％＜y2≤100％；将b的取值范围按照相同的档差值平均取十个值，与依赖度y2的十个等级从小到大依次对应赋值，所述b的取值范围为0～0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0。所述作物生长的变化程度主要指作物生长率、作物叶面积比率、净同化率等的变化程度。
更进一步的，所述作物基础因子Z1的指数因子B按照Z1的变化率y3赋值；所述变化率y3为肥料施用周期内，作物一个生长周期内Z1的变化量与原总量的比值，即所述Z1的变化率y3＝(Z1后—Z1前)/Z1前，其中Z1前为开始时Z1的取值，Z1后为生长周期结束时Z1的取值；所述变化率的取值分为0≤y3≤10％、10％＜y3≤20％、20＜y3≤30％、30＜y3≤40％、40＜y3≤50％、50＜y3≤60％、60＜y3≤70％、70＜y3≤80％、80＜y3≤90％、90＜y3≤100％十个等级，B对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。其中作物的生长周期即生命活动周期，它是从萌发到完全成熟的植物生长的全过程。
进一步的，所述的土壤质地因子T1、土壤结构因子T2分别按照作物对目标区域土壤质地、土壤结构的适宜度赋值，即确定适宜作物生长的土壤质地、土壤结构，再根据目标区域土壤质地、土壤结构与适宜作物生长的土壤质地、土壤结构的匹配度确定适宜度取值；所述的适宜度y4取值范围为0-100％，平均分为十个等级，即0≤y4≤10％、10％＜y4≤20％、20％＜y4≤30％、30％＜y4≤40％、40％＜y4≤50％、50％＜y4≤60％、60％＜y4≤70％、70％＜y4≤80％、80％＜y4≤90％、90％＜y4≤％100，对应的T1依次赋值为0.50、0.45、0.40、0.35、0.30、0.25、0.20、0.15、0.10、0.05；对应的T2依次赋值为0.250、0.235、0.220、0.205、0.190、0.175、0.160、0.145、0.130、0.115；土壤质地因子T1按照作物对目标区域土壤质地的适宜度赋值，即确定适宜作物生长的土壤质地，再按照目标区域土壤质地与适宜作物生长的土壤质地的匹配度确定适宜度；土壤结构因子T2按照作物对目标区域土壤结构的适宜度赋值，即确定适宜作物生长的土壤结构，再按照目标区域土壤结构与适宜作物生长的土壤结构的匹配度确定适宜度，适宜度分为0≤y4≤10％、10％＜y4≤20％、20％＜y4≤30％、30％＜y4≤40％、40％＜y4≤50％、50％＜y4≤60％、60％＜y4≤70％、70％＜y4≤80％、80％＜y4≤90％、90％＜y4≤％100十个等级，按照适宜度对应的T1从小大到依次赋值为0.50、0.45、0.40、0.35、0.30、0.25、0.20、0.15、0.10、0.05；按照适宜度对应的T2依次赋值为0.250、0.235、0.220、0.205、0.190、0.175、0.160、0.145、0.130、0.115；
土壤中量元素因子T3即按照目标区域土壤中中量元素总的质量百分含量k1赋值，目标区域土壤中中量元素总的质量百分含量k1划分为十个等级，即0≤k1≤0.2％、0.2％＜k1≤0.3％、0.3％＜k1≤0.4％、0.4％＜k1≤0.5％、0.5％＜k1≤0.6％、0.6％＜k1≤0.7％、0.7％＜k1≤0.8％、0.8％＜k1≤0.9％、0.9％＜k1≤1.0％、k1＞1.0％，对应的T3依次赋值为0.2、0.18、0.16、0.14、0.12、0.10、0.08、0.06；
土壤微量元素因子T4即按照目标区域土壤中微量元素总的质量百分含量k2赋值，目标区域土壤中微量元素总的质量百分含量k2划分为十一个等级，即0≤k2≤0.02％、0.02％＜k2≤0.04％、0.04％＜k2≤0.06％、0.06％＜k2≤0.08％、0.08％＜k2≤0.10％、0.10％＜k2≤0.12％、0.12％＜k2≤0.14％、0.14％＜k2≤0.16％、0.16％＜k2≤0.18％、0.18％＜k2≤0.20％、k2＞0.2％，对应的T4依次赋值为0.2、0.19、0.18、0.17、0.16、0.15、0.14、0.13、0.12、0.11、0.1；
土壤有机质因子T5即按照目标区域土壤中有机质的质量百分含量k3赋值，目标区域土壤中有机质质量百分含量k3划分为七个等级，即0≤k3≤1％、1％＜k3≤5％、5％＜k3≤9％、9％＜k3≤13％、13％＜k3≤17％、17％＜k3≤20％、k3＞20％，对应的T5依次赋值为0.50、0.40、0.30、0.20、0.10；
土壤微生物因子T6即按照目标区域土壤中微生物总的含量k4赋值，目标区域土壤中微生物含量k4划分为五个等级，即0≤k4≤106个/克、106个/克＜k4≤107个/克、107个/克＜k4≤108个/克、108个/克＜k4≤109个/克、k4＞109个/克，对应的T6依次赋值为0.14、0.13、0.12、0.11、0.1；
土壤水分因子T7即按照目标区域土壤中水分的量赋值，即确定作物生长的适宜湿度范围，将所述的适宜湿度范围均分为五个档，即在适宜湿度范围内按照土壤中水分的量偏离适宜湿度范围的中间值的偏移量y5分为80％＜y5≤100％、60％＜y5≤80％、40％＜y5≤60％、20％＜y5≤40％以及0＜y5≤20％五个档，根据目标区域土壤中水分的量，对应的T7依次赋值为0.5、0.4、0.3、0.2、0.1；当土壤中水分的量≥适宜湿度范围上限时对应的T7赋值为0.5，当土壤中水分的量≤适宜湿度范围下限时对应的T7赋值为0.1；
所述的土壤空气因子T8包括土壤CO2因子T81、土壤O2因子T82、土壤相对湿度因子T83、土壤还原性气体因子T84；土壤CO2因子T81即按照目标区域土壤中CO2浓度赋值，若土壤中CO2浓度＞空气中CO2浓度，则T81赋值为0.05，若土壤中CO2浓度＜空气中CO2浓度，则T81赋值为0.1；土壤O2因子T82即按照目标区域土壤中O2浓度赋值，若土壤中O2浓度＞空气中O2浓度，则T82赋值为0.05，若土壤中O2浓度＜空气中O2浓度，则T82赋值为0.01；土壤相对湿度因子T83即按照目标区域土壤的湿度赋值，若土壤中相对湿度＞空气湿度，则T83赋值为0.05，若土壤中相对湿度＜空气湿度，则T83赋值为0.01；土壤还原性气体因子T84即按照目标区域土壤中还原性气体浓度赋值，若土壤中还原性气体浓度＞空气中还原性气体浓度，则T84赋值为0.05，若土壤中还原性气体浓度＜空气中还原性气体浓度，则T84赋值为0.01；
土壤温度因子T9即按照目标区域土壤的温度赋值，即确定作物生长的适宜温度范围，将所述的适宜温度范围均分为五个档，即在适宜温度范围内按照域土壤的温度偏离适宜温度范围的中间值的偏移量y6分为75％＜y6≤100％、50％＜y6≤75％、25％＜y6≤50％以及0＜y6≤25％四个档，根据目标区域土壤温度的值，对应的T9依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当土壤的温度≥适宜温度范围上限时对应的T9赋值为0.2，当土壤的温度≤适宜温度范围下限时对应的T9赋值为0.05；
土壤pH值因子T10即按照目标区域土壤的pH值赋值，即确定作物生长的适宜pH值范围，将所述的适宜pH值范围均分为四个档，即在适宜pH值范围内按照土壤的pH值偏离适宜pH值范围的中间值的偏移量y7分为75％＜y7≤100％、50％＜y7≤75％、25％＜y7≤50％以及0＜y7≤25％四个档，根据目标区域土壤pH值的值，对应的T10依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当土壤的pH值≥适宜pH值范围上限时对应的T10赋值为0.2，当土壤的pH值≤适宜pH值范围下限时对应的T10赋值为0.05。
更进一步的，所述土壤因子Ti的权重ai按照作物对Ti的依赖度y8取值；所述依赖度y8为Ti变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度y8的范围为0～100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤y8≤10％、10％＜y8≤20％、20％＜y8≤30％、30％＜y8≤40％、40％＜y8≤50％、50％＜y8≤60％、60％＜y8≤70％、70％＜y8≤80％、80％＜y8≤90％、90％＜y8≤100％；ai的取值范围按照相同的档差值平均取十个值，与依赖度的十个等级从小到大依次对应赋值，其中a1、a5、a7、a9的取值范围为0～0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0；所述a2、a3、a4、a6、a8、a10的取值范围为0～0.1，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0。
更进一步的，所述土壤因子Ti的指数因子Ai按照Ti的变化率k5赋值；所述Ti的变化率k5为Ti单位时间的变化量与原总量的比值，即Ti的变化率k5＝(Ti后—Ti前)/Ti前，所述的单位时间为一个月，其中Ti前为开始时Ti的取值，Ti后为一个月后Ti的取值；所述变化率的取值分为0≤k5≤10％、10％＜k5≤20％、20％＜k5≤30％、30％＜k5≤40％、40％＜k5≤50％、50％＜k5≤60％、60％＜k5≤70％、70％＜k5≤80％、80％＜k5≤90％、90％＜k5≤100％十个等级，Ai对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。
进一步的，所述气象影响因子Qi的光照因子Q1即按照目标区域的光照强度赋值，即确定作物生长的光补偿点、光饱和点，将所述的光饱和点到光补偿点的光照强度范围均分为五个档，即在光补偿点～光饱和点的范围内按照目标区域的光照强度偏离中间值的偏移量s1分为0≤s1≤20％、20％＜s1≤40％、40％＜s1≤60％、60％＜s1≤80％、80％＜s1≤100％五个档，根据目标区域的光照强度偏离光补偿点～光饱和点的范围的中间值的偏移量u1，对应的Q1从小到大依次赋值为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5；当光照强度≥光饱和点时对应的Q1赋值为0.1，当光照强度≤光补偿点时对应的Q1赋值为0.5；光饱和点即在一定的光照强度范围内，光合作用随光照强度的增加而增加，但超过一定的光照强度以后，光合作用便保持一定的水平而不再增加了，这种现象称为光饱和现象，这个光照强度临界点称为光饱和点；光补偿点即在光饱和点以下，当光照强度降低时，光合作用也随之降低，当植物通过光合作用制造的有机物质与呼吸作用消耗的物质相平衡时的光照强度称为光补偿点。
所述气象影响因子Qi的湿度因子Q2即按照目标区域的空气湿度赋值，即先确定作物生长的最佳空气湿度范围，将所述的最佳空气湿度范围均分为五个档，即在最佳空气湿度范围内按目标区域的空气湿度偏离中间值的偏移量s2分为80％＜s2≤100％、60％＜s2≤80％、40％＜s2≤60％、20％＜s2≤40％、0≤s2≤20％五个档，根据目标区域的空气湿度的值在最佳空气湿度范围内偏离中间值的偏移量s2，对应的Q2依次赋值为0.1、0.09、0.08、0.07、0.06；当目标区域的空气湿度≥最佳空气湿度范围上限时对应的Q2赋值为0.1，当目标区域的空气湿度≤最佳空气湿度范围下限时对应的Q2赋值为0.05；
所述气象影响因子Qi的雨量因子Q3即按照目标区域的降雨量赋值，若降雨中透雨所占的比例大于等于70％，则Q3赋值为0.1，若降雨中透雨所占的比例小于70％，则Q3赋值为0.05；降雨量是指从天空降落到地面上的雨水，未经蒸发、渗透、流失而在水面上积聚的水层深度，一般以毫米为单位，它可以直观地表示降雨的多少；透雨是指久旱之后彻底解决旱象的降水，北方旱作地区通常以降水浸透地表干土层并与底部湿土层相接称为“透雨”；南方水作地区通常以降水基本能满足作物正常生长发育需要时，称为“透雨”。
所述气象影响因子Qi的气温因子Q4即按照目标区域的气温赋值，即先确定作物生长的适宜温度范围，将所述的适宜温度范围均分为四个档，即在适宜温度范围内按目标区域的气温偏离适宜温度范围的中间值的偏移量s3分为75％＜s3≤100％、50％＜s3≤75％、25％＜s3≤50％以及0≤s3≤25％四个档，根据目标区域气温的值在适宜温度范围内偏离适宜温度范围的中间值的偏移量s3，对应的Q4依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当气温≥适宜温度上限值时对应的Q4赋值为0.2，当气温≤适宜温度下限值时对应的Q4赋值为0.05，所述的气温为目标区域一天的平均温度；
所述气象影响因子Qi的温差因子Q5即按照目标区域的一天的温差赋值，即先确定作物生长的适宜温差范围，将所述的适宜温差范围均分为四个档，即在适宜温差范围内按目标区域的一天的温差偏离适宜温差范围的中间值的偏移量s4分为75％＜s4≤100％、50％＜s4≤75％、25％＜s4≤50％以及0≤s4≤25％四个档，根据目标区域一天的温差值适宜温差范围内偏离适宜温差范围的中间值的偏移量s4，对应的Q5依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当温差≥适宜温差上限值时对应的Q5赋值为0.2，当温差≤适宜温差下限值时对应的Q5赋值为0.05；
所述气象影响因子Qi的二氧化碳浓度因子Q6即按照目标区域空气中的二氧化碳浓度赋值，目标区域空气中的二氧化碳浓度s5划分为六个等级，即0＜s5≤2％、2％＜s5≤4％、4％＜s5≤6％、6％＜s5≤8％、8％＜s5≤10％、s5≥10％六个等级，对应的Q6依次赋值为0.10、0.09、0.08、0.07、0.06、0.05；
所述气象影响因子Qi的风力因子Q7即按照目标区域风力赋值，即风力≤五级时，Q7赋值为0.05，风力＞五级时，Q7赋值为0.01；
所述气象影响因子Qi的蒸发量因子Q8即按照目标区域的蒸发量赋值，即蒸发量＞给水量时，Q8赋值为0.05，蒸发量≤给水量时，Q8赋值为0.01；
所述气象影响因子Qi的季节因子Q9赋值为0.5。
更进一步的，所述气象影响因子Qi的权重mi按照作物对Qi的依赖度s6取值；所述依赖度s6为Qi变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度s6的范围为0-100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤s6≤10％、10％＜s6≤20％、20％＜s6≤30％、30％＜s6≤40％、40％＜s6≤50％、50％＜s6≤60％、60％＜s6≤70％、70％＜s6≤80％、80％＜s6≤90％、90％＜s6≤100％；其中m1、m4、m5、m10的取值范围为0-0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0，与依赖度s6的十个等级从小到大依次对应；其中m2、m3、m6、m7、m9的取值范围为0-0.1，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0，与依赖度s6的十个等级从小到大依次对应。
更进一步的，所述气象影响因子Qi的指数因子Ci按照Qi的变化率s7赋值；所述Qi的变化率s7为Qi单位时间的变化量与原总量的比值，即Qi的变化率s7＝(Qi后—Qi前)/Qi前，所述的单位时间为一周，其中Qi前为开始时Qi的取值，Qi后为一周后Qi的取值；所述变化率的取值分为0≤s7≤10％、10％＜s7≤20％、20％＜s7≤30％、30％＜s7≤40％、40％＜s7≤50％、50％＜s7≤60％、60％＜s7≤70％、70％＜s7≤80％、80％＜s7≤90％、90％＜s7≤100％十个等级，Ci对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。
更进一步的，所述步骤(4)配制全营养有机复合肥时氮元素原料可选用尿素、硝铵、氯化铵、硫铵、磷铵磷酸一铵、磷酸二铵、氨水、含有氮的工农业副产物中的一种或者几种；磷元素原料可选用磷酸、磷铵磷酸一铵、磷酸二铵、重钙、普钙、含有磷的工农业副产物中的一种或者几种；钾元素原料可选用氯化钾、硫酸钾、草木灰、含有钾的工农业副产物中的一种或者几种。中微量元素可选用石灰石粉、白云石粉、熟石灰、贝壳粉、硫酸镁、无水钾镁矾、硫酸钙、含钙、镁的工业废料等中的一种或者几种；微量元素可选用单质微肥、复合微肥、混合微肥中的一种或者几种，全营养有机复合肥配制方法采用料浆法和固体团粒法。
本发明的有益效果是：本发明通过对作物及目标区域的土壤、气象进行分析，采集作物的作物基础大数据Z、目标区域的土壤大数据T和气象大数据Q以及有机肥的组分含量，针对作物的实际需求计算在目标区域生长的具体阶段所需的肥料元素的量，因此对作物和目标区域具有很强的针对性，满足了客户的需求，提高了肥料的利用率；本发明利用大数据分析方法来进行可追溯的复合肥定制，科学设计全营养有机复合肥中各元素含量，促进高效、节约、生态农业的发展。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进一步说明。
实施例1：某地区茶叶全营养有机复合肥的定制设计。
目标区域土壤为5％为轻石质壤质土，较贫脊；目标区域气候条件年平均气温为15.3℃，相对湿度为76％，年平均总降水量为1200毫米，年平均日照时间为1500小时；本定制的茶叶专用复合肥要求大量元素含量为45％左右，冬季使用，主要用于壮苗，目标区域面积为100亩，计划施茶叶全营养有机复合肥10000kg。经过测量，准备施于目标区域的有机肥中各元素的质量百分含量为氮2.1％、磷0.87％、钾1.1％、硫0.08％、镁0.11％、钙0.21％、硅0.30％、硼0.05％、锌0.07％、钼0.00％、铁0.10％、锰0.03％、铜0.02％、有机质19.0％、生物菌9×107个/克。大数据赋值如下表所示：
表1实施例1大数据赋值
Figure GDA0003194608960000091
注：因本定制的茶叶全营养有机复合肥不应用于设施农业，因此气象大数据中的二氧化碳浓度Q6项忽略未计，由表1计算得到茶叶种植于目标区域时所需的全营养有机复合肥中各组成元素的质量百分含量值WL分别为氮21.44％、磷14.1％、钾13.9％、硫0.88％、镁0.56％、钙0.61％、硅0.40％、硼0.18％、锌0.18％、钼0.10％、铁0.13％、锰0.09％、铜0.14％、有机质22.0％。
以每亩为单位面积，每亩的种植茶叶的目标区域中所需的全营养有机复合肥的总质量为100kg，即F＝100kg，Wz＝WL×F－Ga
作为基料的有机肥中各元素的质量百分含量为氮2.1％、磷0.87％、钾1.1％、硫0.08％、镁0.11％、钙0.21％、硅0.30％、硼0.05％、锌0.07％、钼0.00％、铁0.10％、锰0.03％、铜0.02％、有机质19.0％。取该有机肥20kg进行配制全营养有机复合肥，即Ga氮＝2.1％×20＝0.42kg、Ga磷＝0.174kg、Ga钾＝0.22kg、Ga硫＝0.016kg、Ga镁＝0.022kg、Ga钙＝0.042kg、Ga硅＝0.06kg、Ga硼＝0.01kg、Ga锌＝0.014kg、Ga钼＝0、Ga铁＝0.02kg、Ga锰＝0.006kg、Ga铜＝0.004kg、Ga有机质＝3.8kg，再由公式Wz＝WL×F－Ga计算得到在施用于一亩目标区域中的20kg现有有机肥中加入的各元素的质量值Wz氮＝21.02kg、Wz磷＝13.926kg、Wz钾＝13.68kg、Wz硫＝0.846kg、Wz镁＝0.538kg、Wz钙＝0.568kg、Wz硅＝0.34kg、Wz硼＝0.17kg、Wz锌＝0.166kg、Wz钼＝0.1kg、Wz铁＝0.11kg、Wz锰＝0.084kg、Wz铜＝0.136kg、Wz有机质＝18.2kg，按照所计算的Wz值，向20kg有机肥中添加各元素的原料，最后添加化肥填料，得到施用于一亩茶叶的100kg全营养有机复合肥，将本定制的茶叶全营养有机复合肥用于目标区域，并采用某主流品牌茶叶专用肥施用于目标区域作为对照组，收获时本发明施用的茶叶产量提高了5.1％，品质提高了15.2％。
实施例2：某地区柑桔春季用专用复合肥中磷元素的定制设计
目标区域土壤为2％的轻石质壤质土，较肥沃；目标区域气候条件年平均气温为16.8℃，相对湿度为82％，年平均总降水量为1500毫米，年平均日照时间为1400小时；本定制的柑桔专用复合肥要求大量元素含量大于45％，春季使用，主要用于壮苗，目标区域面积为250亩，计划施柑桔全营养有机复合肥20000kg。经过测量，准备施于目标区域的有机肥中各元素的质量百分含量为氮2.1％、磷0.87％、钾1.1％、硫0.08％、镁0.11％、钙0.21％、硅0.30％、硼0.05％、锌0.07％、钼0.00％、铁0.10％、锰0.03％、铜0.02％、有机质19.0％、生物菌9×107个/克。大数据赋值如下表所示：
表2实施例2大数据赋值
Figure GDA0003194608960000101
Figure GDA0003194608960000111
采用本发明的技术方案对目标作物及目标区域的大数据进行采集，注：因本定制的柑桔专用复合肥不应用于设施农业，因此气象大数据中的二氧化碳浓度项忽略未计，如表2所示，进行计算得种植柑桔的目标区域中所需的全营养有机复合肥中各组成元素的质量百分含量值WL分别为氮18.7％、磷14.28％、钾13.30％、硫0.90％、镁0.57％、钙0.66％、硅0.55％、硼0.18％、锌0.17％、钼0.11％、铁0.12％、锰0.11％、铜0.13％、有机质25.1％，
以每亩为单位面积，每亩的种植柑桔的目标区域中所需的全营养有机复合肥的总质量为80kg，即F＝80kg，Wz＝WL×F－Ga
作为基料的有机肥中各元素的质量百分含量为氮2.1％、磷0.87％、钾1.1％、硫0.08％、镁0.11％、钙0.21％、硅0.30％、硼0.05％、锌0.07％、钼0.00％、铁0.10％、锰0.03％、铜0.02％、有机质19.0％。取该有机肥10kg进行配制全营养有机复合肥，即Ga氮＝2.1％×10＝0.21kg、Ga磷＝0.087kg、Ga钾＝0.0.11kg、Ga硫＝0.008kg、Ga镁＝0.011kg、Ga钙＝0.021kg、Ga硅＝0.03kg、Ga硼＝0.005kg、Ga锌＝0.007kg、Ga钼＝0、Ga铁＝0.01kg、Ga锰＝0.003kg、Ga铜＝0.002kg、Ga有机质＝0.9kg，再由公式Wz＝WL×F－Ga计算得到在施用于一亩目标区域中的10kg现有有机肥中加入的各元素的质量值Wz氮＝14.54kg、Wz磷＝11.25kg、Wz钾＝10.42kg、Wz硫＝0.704kg、Wz镁＝0.434kg、Wz钙＝0.0.486kg、Wz硅＝0.0.38kg、Wz硼＝0.134kg、Wz锌＝0.122kg、Wz钼＝0.088kg、Wz铁＝0.076kg、Wz锰＝0.082kg、Wz铜＝0.1kg、Wz有机质＝16.28kg，按照所计算的Wz值，向10kg有机肥中添加各元素的原料，最后添加化肥填料，得到施用于一亩柑桔的80kg全营养有机复合肥。将本定制的柑桔全营养有机复合肥用于目标区域，并采用某主流品牌柑桔专用肥施用于目标区域作为对照组，收获时本发明施用的柑桔产量提高了7.1％，品质提高了18.6％。

Claims (11)

1.一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)大数据采集：对作物及目标区域的土壤、气象及有机肥进行分析，采集作物的作物基础大数据Z、目标区域的土壤大数据T和气象大数据Q，以及施用于目标区域的有机肥中的每一种元素的质量百分含量值，所述的元素为氮、磷、钾、硫、镁、钙、硅、硼、锌、钼、铁、锰、铜、有机质；
所述作物基础大数据Z包括作物基础因子Z1、对应作物基础因子Z1的权重b、对应作物基础因子Z1的指数因子B，所述的作物基础因子Z1为根据作物所处的不同生长阶段对元素的需求度所赋的值；所述Z1取值为0.1～0.5，b取值为0～0.20，B取值范围为0.5～5；
所述土壤大数据T包括土壤因子Ti、对应土壤因子Ti的权重ai、对应土壤因子Ti的指数因子Ai；所述的土壤因子Ti包括土壤质地因子、土壤结构因子、土壤中量元素因子、土壤微量元素因子、土壤有机质因子、土壤微生物因子、土壤水分因子、土壤空气因子、土壤温度因子、土壤pH值因子；所述土壤因子Ti为根据土壤质地、土壤结构、土壤中量元素、土壤微量元素、土壤有机质、土壤微生物、土壤水分、土壤空气、土壤温度或土壤pH值的影响程度分别所赋的值，所述Ti取值为0～0.5、ai取值为0～0.3、Ai取值范围为0.5～5，其中a1+a2+……an＝0～1，
Figure FDA0003194608950000011
其中所述i的取值为1～n，n＝10；
所述气象大数据Q包括气象影响因子Qi、对应气象影响因子Qi的权重mi、对应气象影响因子Qi的指数因子Ci；所述的气象影响因子Qi包括光照因子、湿度因子、雨量因子、气温因子、温差因子、二氧化碳浓度因子、风力因子、蒸发量因子、季节因子；所述气象影响因子Qi为根据光照、湿度、雨量、气温、温差、二氧化碳浓度、风力、蒸发量或季节的影响程度分别所赋的值，所述Qi取值为0.01～0.5，mi取值为0～0.3，Ci取值范围为0.5～5；m1+m2+……me＝0～1，
Figure FDA0003194608950000012
其中所述i的取值为1～e，e＝9；
(2)大数据处理：对所采集的作物基础大数据Z、土壤大数据T、气象大数据Q进行大数据运算，计算得到作物种植于目标区域时所需的全营养有机复合肥中各组成元素的质量百分含量值WL，所述的WL由以下公式得到：
Figure FDA0003194608950000013
所述全营养有机复合肥的组成元素为氮、磷、钾、硫、镁、钙、硅、硼、锌、钼、铁、锰、铜、有机质；
(3)全营养有机复合肥中元素的设计：以施用于目标区域的有机肥为基础，计算单位面积目标区域中所施用的有机肥中需要加入的元素质量值Wz，所述Wz由以下公式得到：
Wz＝WL×F－Ga
其中F为单位面积的目标区域中的所需全营养有机复合肥的总质量，Ga为该元素在单位面积的目标区域中所施用的有机肥中的实测质量，其中F、Ga单位为Kg；
(4)定制有机复合肥：按照步骤(3)计算出的单位面积目标区域中所施用的有机肥中需要加入的元素质量值Wz，选择相应原料加入有机肥中完成全营养有机复合肥的配制。
2.根据权利要求1所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，步骤(1)所述作物所处的生长阶段对元素的需求度y1取值范围为0～100％，平均分为十个等级，即0≤y1≤10％、10％＜y1≤20％、20％＜y1≤30％、30％＜y1≤40％、40％＜y1≤50％、50％＜y1≤60％、60％＜y1≤70％、70％＜y1≤80％、80％＜y1≤90％、90％＜y1≤100％，作物基础因子Z1对应的从小到大依次赋值为0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50。
3.根据权利要求1或2所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，作物基础因子Z1的权重b按照作物对Z1的依赖度y2取值，所述依赖度y2为Z1变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度y2的范围为0-100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤y2≤10％、10％＜y2≤20％、20％＜y2≤30％、30％＜y2≤40％、40％＜y2≤50％、50％＜y2≤60％、60％＜y2≤70％、70％＜y2≤80％、80％＜y2≤90％、90％＜y2≤100％；将b的取值范围按照相同的档差值平均取十个值，与依赖度y2的十个等级从小到大依次对应赋值，所述b的取值范围为0～0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0。
4.根据权利要求1或2所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述作物基础因子Z1的指数因子B按照Z1的变化率y3赋值；所述变化率y3为肥料施用周期内，作物一个生长周期内Z1的变化量与原总量的比值，即所述Z1的变化率y3＝(Z1后—Z1前)/Z1前，其中Z1前为开始时Z1的取值，Z1后为生长周期结束时Z1的取值；所述变化率的取值分为0≤y3≤10％、10％＜y3≤20％、20＜y3≤30％、30＜y3≤40％、40＜y3≤50％、50＜y3≤60％、60＜y3≤70％、70＜y3≤80％、80＜y3≤90％、90＜y3≤100％十个等级，B对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。
5.根据权利要求1所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述的土壤质地因子T1、土壤结构因子T2分别按照作物对目标区域土壤质地、土壤结构的适宜度赋值，即确定适宜作物生长的土壤质地、土壤结构，再根据目标区域土壤质地、土壤结构与适宜作物生长的土壤质地、土壤结构的匹配度确定适宜度取值；所述的适宜度取值范围为0-100％，平均分为十个等级，即0≤y4≤10％、10％＜y4≤20％、20％＜y4≤30％、30％＜y4≤40％、40％＜y4≤50％、50％＜y4≤60％、60％＜y4≤70％、70％＜y4≤80％、80％＜y4≤90％、90％＜y4≤％100，对应的T1依次赋值为0.50、0.45、0.40、0.35、0.30、0.25、0.20、0.15、0.10、0.05；对应的T2依次赋值为0.250、0.235、0.220、0.205、0.190、0.175、0.160、0.145、0.130、0.115；
土壤中量元素因子T3即按照目标区域土壤中中量元素总的质量百分含量k1赋值，目标区域土壤中中量元素总的质量百分含量k1划分为十个等级，即0≤k1≤0.2％、0.2％＜k1≤0.3％、0.3％＜k1≤0.4％、0.4％＜k1≤0.5％、0.5％＜k1≤0.6％、0.6％＜k1≤0.7％、0.7％＜k1≤0.8％、0.8％＜k1≤0.9％、0.9％＜k1≤1.0％、k1＞1.0％，对应的T3依次赋值为0.2、0.18、0.16、0.14、0.12、0.10、0.08、0.06；
土壤微量元素因子T4即按照目标区域土壤中微量元素总的质量百分含量k2赋值，目标区域土壤中微量元素总的质量百分含量k2划分为十一个等级，即0≤k2≤0.02％、0.02％＜k2≤0.04％、0.04％＜k2≤0.06％、0.06％＜k2≤0.08％、0.08％＜k2≤0.10％、0.10％＜k2≤0.12％、0.12％＜k2≤0.14％、0.14％＜k2≤0.16％、0.16％＜k2≤0.18％、0.18％＜k2≤0.20％、k2＞0.2％，对应的T4依次赋值为0.2、0.19、0.18、0.17、0.16、0.15、0.14、0.13、0.12、0.11、0.1；
土壤有机质因子T5即按照目标区域土壤中有机质的质量百分含量k3赋值，目标区域土壤中有机质质量百分含量k3划分为七个等级，即0≤k3≤1％、1％＜k3≤5％、5％＜k3≤9％、9％＜k3≤13％、13％＜k3≤17％、17％＜k3≤20％、k3＞20％，对应的T5依次赋值为0.50、0.40、0.30、0.20、0.10；
土壤微生物因子T6即按照目标区域土壤中微生物总的含量k4赋值，目标区域土壤中微生物含量k4划分为五个等级，即0≤k4≤106个/克、106个/克＜k4≤107个/克、107个/克＜k4≤108个/克、108个/克＜k4≤109个/克、k4＞109个/克，对应的T6依次赋值为0.14、0.13、0.12、0.11、0.1；
土壤水分因子T7即按照目标区域土壤中水分的量赋值，即确定作物生长的适宜湿度范围，将所述的适宜湿度范围均分为五个档，即在适宜湿度范围内按照土壤中水分的量偏离适宜湿度范围的中间值的偏移量y5分为80％＜y5≤100％、60％＜y5≤80％、40％＜y5≤60％、20％＜y5≤40％以及0＜y5≤20％五个档，根据目标区域土壤中水分的量，对应的T7依次赋值为0.5、0.4、0.3、0.2、0.1；当土壤中水分的量≥适宜湿度范围上限时对应的T7赋值为0.5，当土壤中水分的量≤适宜湿度范围下限时对应的T7赋值为0.1；
所述的土壤空气因子T8包括土壤CO2因子T81、土壤O2因子T82、土壤相对湿度因子T83、土壤还原性气体因子T84；土壤CO2因子T81即按照目标区域土壤中CO2浓度赋值，若土壤中CO2浓度＞空气中CO2浓度，则T81赋值为0.05，若土壤中CO2浓度＜空气中CO2浓度，则T81赋值为0.1；土壤O2因子T82即按照目标区域土壤中O2浓度赋值，若土壤中O2浓度＞空气中O2浓度，则T82赋值为0.05，若土壤中O2浓度＜空气中O2浓度，则T82赋值为0.01；土壤相对湿度因子T83即按照目标区域土壤的湿度赋值，若土壤中相对湿度＞空气湿度，则T83赋值为0.05，若土壤中相对湿度＜空气湿度，则T83赋值为0.01；土壤还原性气体因子T84即按照目标区域土壤中还原性气体浓度赋值，若土壤中还原性气体浓度＞空气中还原性气体浓度，则T84赋值为0.05，若土壤中还原性气体浓度＜空气中还原性气体浓度，则T84赋值为0.01；
土壤温度因子T9即按照目标区域土壤的温度赋值，即确定作物生长的适宜温度范围，将所述的适宜温度范围均分为五个档，即在适宜温度范围内按照域土壤的温度偏离适宜温度范围的中间值的偏移量y6分为75％＜y6≤100％、50％＜y6≤75％、25％＜y6≤50％以及0＜y6≤25％四个档，根据目标区域土壤温度的值，对应的T9依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当土壤的温度≥适宜温度范围上限时对应的T9赋值为0.2，当土壤的温度≤适宜温度范围下限时对应的T9赋值为0.05；
土壤pH值因子T10即按照目标区域土壤的pH值赋值，即确定作物生长的适宜pH值范围，将所述的适宜pH值范围均分为四个档，即在适宜pH值范围内按照土壤的pH值偏离适宜pH值范围的中间值的偏移量y7分为75％＜y7≤100％、50％＜y7≤75％、25％＜y7≤50％以及0＜y7≤25％四个档，根据目标区域土壤pH值的值，对应的T10依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当土壤的pH值≥适宜pH值范围上限时对应的T10赋值为0.2，当土壤的pH值≤适宜pH值范围下限时对应的T10赋值为0.05。
6.根据权利要求1或5所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述土壤因子Ti的权重ai按照作物对Ti的依赖度y8取值；所述依赖度y8为Ti变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度y8的范围为0～100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤y8≤10％、10％＜y8≤20％、20％＜y8≤30％、30％＜y8≤40％、40％＜y8≤50％、50％＜y8≤60％、60％＜y8≤70％、70％＜y8≤80％、80％＜y8≤90％、90％＜y8≤100％；ai的取值范围按照相同的档差值平均取十个值，与依赖度的十个等级从小到大依次对应赋值，其中a1、a5、a7、a9的取值范围为0～0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0；所述a2、a3、a4、a6、a8、a10的取值范围为0～0.1，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0。
7.根据权利要求1或5所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述土壤因子Ti的指数因子Ai按照Ti的变化率k5赋值；所述Ti的变化率k5为Ti单位时间的变化量与原总量的比值，即Ti的变化率k5＝(Ti后—Ti前)/Ti前，所述的单位时间为一个月，其中Ti前为开始时Ti的取值，Ti后为一个月后Ti的取值；所述变化率的取值分为0≤k5≤10％、10％＜k5≤20％、20％＜k5≤30％、30％＜k5≤40％、40％＜k5≤50％、50％＜k5≤60％、60％＜k5≤70％、70％＜k5≤80％、80％＜k5≤90％、90％＜k5≤100％十个等级，Ai对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。
8.根据权利要求1所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述气象影响因子Qi的光照因子Q1即按照目标区域的光照强度赋值，即确定作物生长的光补偿点、光饱和点，将所述的光饱和点到光补偿点的光照强度范围均分为五个档，即在光补偿点～光饱和点的范围内按照目标区域的光照强度偏离中间值的偏移量s1分为0≤s1≤20％、20％＜s1≤40％、40％＜s1≤60％、60％＜s1≤80％、80％＜s1≤100％五个档，根据目标区域的光照强度偏离光补偿点～光饱和点的范围的中间值的偏移量u1，对应的Q1从小到大依次赋值为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5；当光照强度≥光饱和点时对应的Q1赋值为0.1，当光照强度≤光补偿点时对应的Q1赋值为0.5；
所述气象影响因子Qi的湿度因子Q2即按照目标区域的空气湿度赋值，即先确定作物生长的最佳空气湿度范围，将所述的最佳空气湿度范围均分为五个档，即在最佳空气湿度范围内按目标区域的空气湿度偏离中间值的偏移量s2分为80％＜s2≤100％、60％＜s2≤80％、40％＜s2≤60％、20％＜s2≤40％、0≤s2≤20％五个档，根据目标区域的空气湿度的值在最佳空气湿度范围内偏离中间值的偏移量s2，对应的Q2依次赋值为0.1、0.09、0.08、0.07、0.06；当目标区域的空气湿度≥最佳空气湿度范围上限时对应的Q2赋值为0.1，当目标区域的空气湿度≤最佳空气湿度范围下限时对应的Q2赋值为0.05；
所述气象影响因子Qi的雨量因子Q3即按照目标区域的降雨量赋值，若降雨中透雨所占的比例大于等于70％，则Q3赋值为0.1，若降雨中透雨所占的比例小于70％，则Q3赋值为0.05；
所述气象影响因子Qi的气温因子Q4即按照目标区域的气温赋值，即先确定作物生长的适宜温度范围，将所述的适宜温度范围均分为四个档，即在适宜温度范围内按目标区域的气温偏离适宜温度范围的中间值的偏移量s3分为75％＜s3≤100％、50％＜s3≤75％、25％＜s3≤50％以及0≤s3≤25％四个档，根据目标区域气温的值在适宜温度范围内偏离适宜温度范围的中间值的偏移量s3，对应的Q4依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当气温≥适宜温度上限值时对应的Q4赋值为0.2，当气温≤适宜温度下限值时对应的Q4赋值为0.05，所述的气温为目标区域一天的平均温度；
所述气象影响因子Qi的温差因子Q5即按照目标区域的一天的温差赋值，即先确定作物生长的适宜温差范围，将所述的适宜温差范围均分为四个档，即在适宜温差范围内按目标区域的一天的温差偏离适宜温差范围的中间值的偏移量s4分为75％＜s4≤100％、50％＜s4≤75％、25％＜s4≤50％以及0≤s4≤25％四个档，根据目标区域一天的温差值适宜温差范围内偏离适宜温差范围的中间值的偏移量s4，对应的Q5依次赋值为0.2、0.15、0.1、0.05；当温差≥适宜温差上限值时对应的Q5赋值为0.2，当温差≤适宜温差下限值时对应的Q5赋值为0.05；
所述气象影响因子Qi的二氧化碳浓度因子Q6即按照目标区域空气中的二氧化碳浓度赋值，目标区域空气中的二氧化碳浓度s5划分为六个等级，即0＜s5≤2％、2％＜s5≤4％、4％＜s5≤6％、6％＜s5≤8％、8％＜s5≤10％、s5≥10％六个等级，对应的Q6依次赋值为0.10、0.09、0.08、0.07、0.06、0.05；
所述气象影响因子Qi的风力因子Q7即按照目标区域风力赋值，即风力≤五级时，Q7赋值为0.05，风力＞五级时，Q7赋值为0.01；
所述气象影响因子Qi的蒸发量因子Q8即按照目标区域的蒸发量赋值，即蒸发量＞给水量时，Q8赋值为0.05，蒸发量≤给水量时，Q8赋值为0.01；
所述气象影响因子Qi的季节因子Q9赋值为0.5。
9.根据权利要求1或8所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述气象影响因子Qi的权重mi按照作物对Qi的依赖度s6取值；所述依赖度s6为Qi变化时所引起的作物生长的变化程度，所述依赖度s6的范围为0-100％，平均分为十个等级，所述的十个等级从小到大依次为0≤s6≤10％、10％＜s6≤20％、20％＜s6≤30％、30％＜s6≤40％、40％＜s6≤50％、50％＜s6≤60％、60％＜s6≤70％、70％＜s6≤80％、80％＜s6≤90％、90％＜s6≤100％；其中m1、m4、m5、m10的取值范围为0-0.2，按照相同档差值的十个取值从小到大为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0，与依赖度s6的十个等级从小到大依次对应；其中m2、m3、m6、m7、m9的取值范围为0-0.1，按照相同档差值的十个取值从小到大依次为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0，与依赖度s6的十个等级从小到大依次对应。
10.根据权利要求1或8所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述气象影响因子Qi的指数因子Ci按照Qi的变化率s7赋值；所述Qi的变化率s7为Qi单位时间的变化量与原总量的比值，即Qi的变化率s7＝(Qi后—Qi前)/Qi前，所述的单位时间为一周，其中Qi前为开始时Qi的取值，Qi后为一周后Qi的取值；所述变化率的取值分为0≤s7≤10％、10％＜s7≤20％、20％＜s7≤30％、30％＜s7≤40％、40％＜s7≤50％、50％＜s7≤60％、60％＜s7≤70％、70％＜s7≤80％、80％＜s7≤90％、90％＜s7≤100％十个等级，Ci对应的依次赋值为5、4.5、4、3.5、3、2.5、2、1.5、1、0.5。
11.根据权利要求1所述的一种全营养有机复合肥的定制方法，其特征在于，所述步骤(4)配制全营养有机复合肥时氮元素原料可选用尿素、硝铵、氯化铵、硫铵、磷铵磷酸一铵、磷酸二铵、氨水、含有氮的工农业副产物中的一种或者几种；磷元素原料可选用磷酸、磷铵磷酸一铵、磷酸二铵、重钙、普钙、含有磷的工农业副产物中的一种或者几种；钾元素原料可选用氯化钾、硫酸钾、草木灰、含有钾的工农业副产物中的一种或者几种。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2003283071A1 (en) * 2002-11-21 2004-06-15 Industrial Ecosystems Pty Ltd Methods for improving crop growth
CN101054323A (zh) * 2007-04-17 2007-10-17 刘俊松 一种油菜专用控释复合肥及其制备方法
CN101870599A (zh) * 2010-06-23 2010-10-27 华中农业大学 适用于紫色页岩土壤的柑橘专用配方肥及应用
CN101996349A (zh) * 2009-08-21 2011-03-30 中国科学院东北地理与农业生态研究所 耕地管理与施肥决策支持系统
AU2011216270A1 (en) * 2010-09-24 2012-04-19 Robert Hamilton Hall Improvements in and Relating to Soil Treatments
CN203192027U (zh) * 2013-04-08 2013-09-11 张立业 一种农业安全生产全程实时信息管理系统
CN106916007A (zh) * 2015-12-28 2017-07-04 中国科学院沈阳应用生态研究所 一种生物炭基玉米专用长效复合肥及制备方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9617190B2 (en) * 2012-05-24 2017-04-11 Niha Corp. Bioactive nutrient fortified fertilizers and related methods

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2003283071A1 (en) * 2002-11-21 2004-06-15 Industrial Ecosystems Pty Ltd Methods for improving crop growth
CN101054323A (zh) * 2007-04-17 2007-10-17 刘俊松 一种油菜专用控释复合肥及其制备方法
CN101996349A (zh) * 2009-08-21 2011-03-30 中国科学院东北地理与农业生态研究所 耕地管理与施肥决策支持系统
CN101870599A (zh) * 2010-06-23 2010-10-27 华中农业大学 适用于紫色页岩土壤的柑橘专用配方肥及应用
AU2011216270A1 (en) * 2010-09-24 2012-04-19 Robert Hamilton Hall Improvements in and Relating to Soil Treatments
CN203192027U (zh) * 2013-04-08 2013-09-11 张立业 一种农业安全生产全程实时信息管理系统
CN106916007A (zh) * 2015-12-28 2017-07-04 中国科学院沈阳应用生态研究所 一种生物炭基玉米专用长效复合肥及制备方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Enhancing cleaner production application in fertilizer manufacturing: case study;Ignatio Madanhire 等;《Clean Techn Environ Policy》;20140820;667-679 *
基于不同施肥模式添加生物炭后菜地土壤CO2释放特征及不同形态碳含量变化;魏雪勤 等;《中国农业科学》;20160930;第49卷(第18期);3578-3587 *
施肥和降水年型对土壤供水量和大豆水分利用效率的影响;邹文秀 等;《大豆科学》;20120430;第31卷(第二期);224-231 *

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