CN112630408A - 一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法，步骤如下：（1）采集农田种植土壤样品，测定有机质、全氮、有效锌、pH值等养分；（2）利用SPSS软件对所有养分数据进行相关性分析；（3）建立了土壤有效锌的预测模型。本发明建立了土壤有效锌含量的预测模型，通过全氮及有机质含量即可计算有效锌含量，直观快速地反映土壤有效锌含量水平，大大简化了测定的工作流程，避免了测定过程中由于不稳定因素造成的结果误差，减少了化学试剂的应用，经济环保高效。

Description

一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法
技术领域
本发明属于土壤养分预测技术领域，涉及建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法，特别是针对天津地区农田土壤有效锌的预测方法，尤其是一种建立农田土壤有效锌预测模型的方法。
背景技术
锌是农作物生长发育必需的营养元素之一。作物缺锌时，生长发育会受到影响，出现如叶片变小、开花少、结果不正常等一系列问题。掌握农田土壤有效锌的含量，可反映土壤的供锌能力，结合土壤其他的养分指标，有利于评估种植农产品长势及产量。同时根据种植农产品种类的需求不同，更加合理的施用或补充微量元素肥料，为合理化管控投入品的施用提供理论支持。
目前土壤有效锌含量的测定，主要是根据相关行业标准的检测方法，即采用二乙三胺五醋酸即DTPA溶液浸提的方法来检测。由于该浸提体系属于非平衡体系的提取过程，因此对实验条件标准化要求非常严格，检测环节中稍有变动，就可能影响结果准确性，检测过程复杂，效率低下，不利于相关科研工作的快速推进。建立其他养分指标与有效锌之间的预测模型，揭示了土壤营养微量元素与关键养分指标之间的相关性，直观反映出土壤为作物供给营养的状态，为加速开展农田种植相关的科研工作提供了高效快捷的手段和工具。国内目前有较多关于土壤有效锌含量及评估的报道，部分文献针对有效锌与其他养分指标的相关性进行了研究，表明有效锌与土壤养分指标之间确实存在相关性，但建立的数学模型多为一元线性模型，而建立多元回归模型的研究，并不多见。且相关研究均以其他地区土壤为样品，针对天津本地种植土壤的预测模型未见报道。通过检索，尚未发现与本发明专利申请相关的专利公开文献。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足之处，提供一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法，步骤如下：
Figure 573478DEST_PATH_IMAGE001
采集同一区域内若干农田种植土壤样品，分别根据国家标准方法测定关键养分指标；
Figure 179908DEST_PATH_IMAGE002
利用SPSS软件对所有数据进行相关性分析，结果显示3个指标具有显著相关性；
Figure 593572DEST_PATH_IMAGE003
通过SPSS软件的多元线性回归分析方法，建立了土壤有效锌的预测模型，所述的关系模型为：
Figure 618160DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，y为土壤有效锌含量，单位为mg/kg；x 1 为全氮含量，单位为%；x 2 为有机质含量，单位为g/kg； a、b、c为常数；
根据所述预测模型，测定区域内待测土样的全氮及有机质含量，代入预测模型即可计算有效锌含量；计算得出有机质含量与检测土样实际测得的有效锌进行比较，可对该模型准确性和可靠性进行验证。
而且，所述步骤
Figure 216500DEST_PATH_IMAGE001
中土壤样品均为天津本地农田种植土壤，取土样深度均为0-15cm。
而且，所述步骤
Figure 185593DEST_PATH_IMAGE005
中关键养分指标包括有效锌、全氮和有机质。
而且，所述步骤
Figure 12735DEST_PATH_IMAGE006
中3个指标为全氮（%）、有机质（g/kg）和有效锌（mg/kg）,其中有效锌是指用二乙三胺五醋酸即DTPA溶液浸提法测定的含量。
本发明进一步公开了建立农田有效锌指标预测模型方法在用于直观快速地反映土壤锌含量的状况方面的应用。实验结果显示，利用SPSS软件对实验数据进行多元回归分析，得到所述预测模型，预测选取土样的有效锌含量与实际测定结果比较，预测偏差均小于5%。
本发明公开的建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法与县域技术相比所具有的积极效果在于：
（1）本发明方法利用实验数据与数学模型统计相结合的方式，分析了土壤营养元素与主要养分之间的相关性，并建立了预测模型，揭示了各养分指标间的关系及相互影响的模式。预测模型的建立简化了有效锌测定的工作流程，提高了科研及检测效率，减少了化学试剂的应用。表1给出了实验测定有效锌需要消耗的化学试剂用量，与此对比，预测模型减少了诸多化学试剂的投入，也减少了废液的产生，更加高效便捷，经济环保。
表1 实验测定有效锌与预测模型消耗化学试剂用量对比
Figure 282042DEST_PATH_IMAGE007
（2）本发明方法可避免由于非平衡体系提取实验中，非标准化因素对于结果准确性的影响，通过更为稳定的全氮及有机质含量进行有效锌的预测，直观快速地反映土壤锌含量的状况。
（3）本发明方法为今后研究其他省市种植土壤营养元素及养分预测模型提供了理论基础，可根据本发明进而推广到各个地区的土壤营养元素预测，以此建立数据管理系统，为农作物种植管控提供有力的数据支撑。
本发明主要解决了农田土壤关键营养元素快速预测，以及处于非平衡体系提取实验测营养元素有效态造成结果误差的问题，重点考察了土壤关键营养元素有效态与养分指标之间的相关性，以及建立预测模型的准确性，主要的难点在于从多个养分指标中筛选出与有效锌具有显著相关性的指标，同时利用数学统计方法，从众多数学模型中筛选出预测效果最理想的模型。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明进一步说明，下属实施例是叙述性的，不是限定性的，不能以下述实施例来限定本发明的保护范围。本发明中所使用的原料，如无特殊说明，均为常规市售产品，本发明中所使用的方法，如无特殊说明，均为本领域常规方法，本发明所用各物质质量均为常规使用质量。
实施例1
一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法，步骤如下：
Figure 51284DEST_PATH_IMAGE001
采集同一区域内若干农田种植土壤样品，分别根据国家标准方法测定关键养分指标；
Figure 507673DEST_PATH_IMAGE002
利用SPSS软件对所有数据进行相关性分析，结果显示3个指标具有显著相关性；
Figure 138506DEST_PATH_IMAGE003
通过SPSS软件的多元线性回归分析方法，建立了土壤有效锌的预测模型，所述的关系模型为：
Figure 731161DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，y为土壤有效锌含量，单位为mg/kg；x 1 为全氮含量，单位为%；x 2 为有机质含量，单位为g/kg； a、b、c为常数；
根据所述预测模型，测定区域内待测土样的全氮及有机质含量，代入预测模型即可计算有效锌含量；计算得出有效锌含量与检测土样实际测得的有效锌进行比较，可对该模型准确性和可靠性进行验证。
较优地，所述步骤
Figure 674234DEST_PATH_IMAGE001
中土壤样品均为天津本地农田种植土壤，取土样深度均为0-15cm。
较优地，所述步骤
Figure 617919DEST_PATH_IMAGE005
中关键养分指标包括有效锌、全氮和有机质。
较优地，所述步骤
Figure 52443DEST_PATH_IMAGE006
中3个指标为全氮（%）、有机质（g/kg）和有效锌（mg/kg）, 其中有效锌是指用二乙三胺五醋酸即DTPA浸提法测定的含量。较优地，利用SPSS软件对实验数据进行多元回归分析，得到所述预测模型，预测选取土样的有效锌含量与实际测定结果比较，预测偏差均小于5%。
实施例2
一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法， 具体地相关制备及检测如下：
（1）预测模型的建立
分别在不同地区采集农田土壤样品90个，根据国家标准方法测定关键养分指标，包括有效锌、全氮及有机质等参数，参见表2；
表2 3个区域土样各养分指标含量（n=90）
Figure 765184DEST_PATH_IMAGE009
（2）利用SPSS软件对所有养分数据进行相关性分析，结果显示3个指标具有显著相关性，如表3所示；
表3 3个指标之间的相关性
Figure 876228DEST_PATH_IMAGE010
注：**.在0.01水平上显著相关；*.在0.05水平上显著相关。
（3）通过SPSS软件的多元线性回归分析方法，建立了土壤有效锌含量的预测模型，所述的关系模型为：
Figure 182576DEST_PATH_IMAGE011
其中，y为土壤有效锌含量，单位为mg/kg；x 1 为全氮含量，单位为%；x 2 为有机质含量，单位为g/kg； a~c为常数；
根据以上方法及3个地区土样养分数据的回归分析，分别建立了3个地区土壤有效锌预测模型方程，如表4所示。建立模型后，可通过待测土样的相关养分参数，预测有效锌含量。
表4 3个区域有效锌预测模型方程
Figure 279845DEST_PATH_IMAGE012
（4）预测模型的检验
分别取3个地区的土壤样品，按照国家标准方法测定全氮、有机质及有效锌含量，再将全氮及有机质分别代入预测模型中，得到每个土样有效锌含量的预测值，将检测值与预测值之间进行对比以检验预测模型的可靠性。
表5 有效锌检测值与预测值之间对比
Figure 237305DEST_PATH_IMAGE013
由表5可知，检测值与预测值之间误差均小于5%，表明本发明所建立的预测模型可靠性较好，能够应用于土壤有效锌含量的预测。
尽管为说明目的公开了本发明的实施例，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的，因此，本发明的范围不局限于实施例所公开的内容。

Claims (6)

1.一种建立农田土壤有效锌含量预测模型的方法，其特征在于按如下的步骤进行：
（1）采集同一区域内若干农田种植土壤样品，分别根据国家标准方法测定关键养分指标；
（2）利用SPSS软件对所有数据进行相关性分析，结果显示3个指标具有显著相关性；
（3）通过SPSS软件的多元线性回归分析方法，建立了土壤有效锌的预测模型，所述的关系模型为：
Figure 2316DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，y为土壤有效锌含量，单位为mg/kg；x 1 为全氮含量，单位为%；x 2 为有机质，单位为g/kg； a、b、c为常数；
根据所述预测模型，测定区域内待测土样的全氮及有机质含量，代入预测模型即可计算有效锌含量；计算得出有效锌含量与检测土样实际测得的有效锌进行比较，可对该模型准确性和可靠性进行验证。
2.权利要求1所述的建立农田有效锌指标预测模型的方法，其中步骤（1）中土壤样品均为天津本地农田种植土壤，取土样深度均为0-15cm。
3.权利要求1所述的建立农田有效锌指标预测模型的方法，其中步骤（1）中关键养分指标包括有效锌、全氮和有机质。
4.权利要求1所述的建立农田有效锌指标预测模型的方法，其中步骤（2）中3个指标为：全氮（%）、有机质（g/kg）和有效锌（mg/kg），所述的有效锌是指用二乙三胺五醋酸即DTPA浸提法测定的含量。
5.权利要求1至4任一项所述的建立农田有效锌指标预测模型的方法，其特征在于：利用SPSS软件对实验数据进行多元回归分析，得到所述预测模型，预测选取土样的有效锌含量与实际测定结果比较，预测偏差均小于5%。
6.权利要求1所述建立农田有效锌指标预测模型方法在用于直观快速地反映土壤锌含量的状况方面的应用。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN107860889A (zh) * 2017-09-22 2018-03-30 华南农业大学 土壤有机质的预测方法和设备

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