CN113273370B

CN113273370B - 基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法

Info

Publication number: CN113273370B
Application number: CN202110666228.4A
Authority: CN
Inventors: 邹凌; 王继华; 瞿素萍; 李绅崇
Original assignee: Flower Research Institute of YAAS
Current assignee: Flower Research Institute of YAAS
Priority date: 2021-06-16
Filing date: 2021-06-16
Publication date: 2022-11-15
Anticipated expiration: 2041-06-16
Also published as: CN113273370A

Abstract

本发明涉及基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，属于栽培技术领域，本发明通过分析样品理化性质，量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；再增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；在确定关键拐点值后，对植物种植区域土壤/基质、灌溉水肥和植物本体进行全营养元素精准测定，分析和预测植物缺素或过量伤害，有助化肥种类的选择和精确施用，可指导生产，降低肥料用量，提高产品品质。

Description

基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法

技术领域

本发明属于栽培技术领域，具体的说，涉及基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法。

背景技术

目前植物栽培中，过量施肥和主要依据经验主导的施肥策略会导致土壤的高盐化风险、土壤的团粒结构遭到破坏、土壤微生物主导的元素循环遭到破坏、土壤中各营养元素的比例失衡。更重要的是过度施用的化肥会在土壤中富集，形成农业面源污染源。

云南地质环境多样化，造就了土壤的理化性质的显著差异，无土栽培中所用的基质也存在差异，这些差异会影响一些营养元素存在的形式和植物可以利用部分。然而，在种植主产区，化肥使用量和种类的选择主要以经验为依据；同时，云南有相当一部分的地貌属于喀斯特，造成部分区域的水质较硬且富含钙、镁等营养元素，上述情况会影响土壤中的营养元素和植物生长，不利于精确施肥和提高肥料利用率。近年来，花卉的无土栽培面积在不断扩大。无土栽培过程中，各营养元素的精准控制是决定成败的主要因素。无土基质中的缓冲能力相比土壤而言要小很多，如果只凭经验制定施肥计划，一旦超过植物所需的量，就会对植物产生毒性，从而造成损失和化肥的浪费。因此，非常有必要搞清楚某特定植物对各营养元素的需求，这将有助于化肥的精确使用。

发明内容

本发明提供了基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，通过量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；再增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；在确定关键拐点值后，对植物种植区域土壤/基质进行全营养元素精准测定，分析和预测植物缺素或过量伤害，有助化肥种类的选择和精确施用，可指导生产，降低肥料用量，提高产品产量与品质。

为实现上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：

基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，包括如下步骤：

1）采样：分别采集植物长势优良的土壤或基质样本和植物长势差的土壤或基质样本；

2）分析样品理化性质，量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；

3）增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；

4）对植物种植区域土壤/基质和植物本体进行全营养元素精准测定，结合该植物对某一营养元素的真实需求值，精确施肥。

进一步优选，步骤1）中，土壤或基质的取样点选择：根据所测大田的面积、形状和土壤差异安排取土点，样点的分布尽量均匀，不可集中；按面积计，每10亩取1个混合样品，1个混合样品至少包含6个点的土样。如土壤存在差异（如：土壤颜色、地形不一），也可在不同的土壤类型上分别取样。土壤或基质的取样采用“Z”字型取土法取样（如图3），按大田形状选取取样点后，顺序标记取样点的编号，以便以后对应分析。

注意：取样点不可设在地边、路旁、沟旁、肥堆、农机出入口等地方。采样时一定不能取到肥料，要避开沟渠、林带、田埂、路边、旧房基、粪堆底等无代表性地段。将根系、秸秆、虫体等杂物挑出。避免在长期水淹处或大雨后土壤处于高含水情况下取土。

进一步优选，步骤1）中，土壤或基质取样深度：大田土壤取样深度为0-20cm的土样较为适宜，果园取样深度为0～40cm；每个采样点的取土深度及采样量应均匀一致。每个样品取400-500g。每个样品装在自封袋中，并用防水的记号笔标记。

进一步优选，步骤1）中，土壤或基质取样方法：取土前要刮去取样点的表土，用土钻垂直插入土中，深度为0-20cm（土钻上标有刻度）；如用铁锨取土，则先刮去取样点表土，然后用铁锨挖一个“V”字型土坑（如图4所示），深度为20cm，然后用铁锨斜向下切下一片土壤（所有取样点切下的土壤厚度应基本一致）。

进一步优选，步骤1）中，土壤或基质收集：将采好的土样装入自封袋、内外贴上标签、标签上注明采样地点、深度、前茬作物、种植作物、施肥水平、采集人和日期。针对每种作物，附上一份土壤检测体检卡。

本发明的有益效果：

本发明通过量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；再增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；在确定关键拐点值后，对植物种植区域土壤/基质、灌溉水肥和植物本体进行全营养元素精准测定，分析和预测植物缺素或过量伤害，有助化肥种类的选择和精确施用，可指导生产，降低肥料用量，提高产品品质。较传统通过单因素实验摸索各类植物对各大量元素和微量元素需求的关键拐点值的方法，本方法耗时短，代表性和普适性较好，适合大范围推广应用。

目前本方法已在云南省花卉种植区推广9000亩左右，增质降肥效果显著。

附图说明

图1是本发明的技术路线图。

图2是植物生长对某一元素关键拐点值的确定。

图3是“Z”字型取土法示意图。

图4是“V”字型土坑取样示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面将对本发明的优选实施例进行详细的说明，以方便技术人员理解。

实施例

切花月季由于市场需求旺盛、稳定，是世界上种植面积最大的切花种类。本实施例以切花月季为实施对象，基于相关性分析和数据修正探究其精准施肥方法，具体步骤如下：

1、在本方法所涉及到的研究前期，对云南切花主产区的土壤和基质使用的不同种类进行了调查，并对栽培介质（包括土壤和基质）和灌溉原水进行采样，并对采样点的植物生长的状态进行拍照记录。

采样方法：

分别采集植物长势优良的土壤或基质样本和植物长势差的土壤或基质样本。采样点包括生长正常健康植株的栽培介质，也包括各种受到各种元素缺乏胁迫后，生长受到抑制植株的栽培介质。

土壤或基质的取样点选择：根据所测大田的面积、形状和土壤差异安排取土点，样点的分布尽量均匀，不可集中；按面积计，每10亩取1个混合样品，1个混合样品至少包含6个点的土样。如土壤存在差异（如：土壤颜色、地形不一），也可在不同的土壤类型上分别取样。土壤或基质的取样采用“Z”字型取土法取样（如图3），按大田形状选取取样点后，顺序标记取样点的编号，以便以后对应分析。取样点不可设在地边、路旁、沟旁、肥堆、农机出入口等地方。采样时一定不能取到肥料，要避开沟渠、林带、田埂、路边、旧房基、粪堆底等无代表性地段。将根系、秸秆、虫体等杂物挑出。避免在长期水淹处或大雨后土壤处于高含水情况下取土。

土壤或基质取样深度：大田土壤取样深度为0-20cm的土样较为适宜，果园取样深度为0～40cm；每个采样点的取土深度及采样量应均匀一致。每个样品取400-500g。每个样品装在自封袋中，并用防水的记号笔标记。

土壤或基质取样方法：取土前要刮去取样点的表土，用土钻垂直插入土中，深度为0-20cm（土钻上标有刻度）；如用铁锨取土，则先刮去取样点表土，然后用铁锨挖一个“V”字型土坑（如图4所示），深度为20cm，然后用铁锨斜向下切下一片土壤（所有取样点切下的土壤厚度应基本一致）。

土壤或基质收集：将采好的土样装入自封袋、内外贴上标签、标签上注明采样地点、深度、前茬作物、种植作物、施肥水平、采集人和日期。针对每种作物，附上一份土壤检测体检卡。

2、对采样点的栽培介质进行详细的理化性质分析，同时对具体采样点图像与现有切花月季已知各种缺素的图像进行比对，对健康和不健康植株的栽培介质中各营养元素进行统计分析，量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值。

第一步将健康植株和不健康植株各元素的数据分为两个群体并进行数据分布、范围、平均数进行分析，所用统计学软件为R。

第二步将各元素数据中的离群值（outlier）排除。

第三步用t-test在p < 0.05的水平上去比较两个不同群体同一个元素的平均数，在比较过程中，依次将健康植株数据中某元素的最小值与不健康植株数据中对应元素的最大值逐个去除，重复运行t-test，直至两个群体的平均数在p < 0.05的水平上，差异显著。此时将健康植株该元素所去除的最小值与不健康植株对应元素的最大值记为图2中的关键拐点值范围。而后逐步增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而缩小关键拐点值的范围并最终获得接近该植物对某一营养元素的真实需求值。

表1 切花月季主要由椰糠构成的栽培基质中各营养元素的关键拐点值

切花月季主要由椰糠构成的栽培基质中，各营养元素的拐点值范围如表1所示，该数据库由225个健康植株，240个不健康植株栽培介质的各元素数据构成。

3、根据表1结果，依据本方法对云南省诸多知名企业进行服务，精确施肥，在服务前与服务后得到三家公司的有效数据。云南云秀花卉有限公司（种植面积680亩）、云南锦绣农业科技有限公司（70亩）、云南红塔区东篱花卉种植合作社（110亩）在接受该技术服务后，肥料成本都有显著下降，而且月季鲜切花的质量都有明显改善。其中，云南云秀花卉有限公司的肥料成本由每支鲜切花1角人民币降至6分左右，A、B级高质鲜切花比例共提升23.7%，D、E级低质鲜切花比例共降低16.4%。云南锦绣农业科技有限公司肥料成本由每亩每年4000元左右降低至1600元左右，A、B级高质鲜切花比例共提升15%，D、E级低质鲜切花比例共降低31%。云南红塔区东篱花卉种植合作社肥料成本由每亩每年3500元左右降低至1500元左右，A、B级高质鲜切花比例共提升9%，D、E级低质鲜切花比例共降低23%。

本发明通过量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；再增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；在确定关键拐点值后，对植物种植区域土壤/基质、灌溉水肥和植物本体进行全营养元素精准测定，分析和预测植物缺素或过量伤害，有助化肥种类的选择和精确施用，可指导生产，降低肥料用量，提高产品产量与品质。较传统通过单因素实验摸索各类植物对各大量元素和微量元素需求的关键拐点值的方法，本方法耗时短，代表性和普适性较好，适合大范围推广应用。目前本方法已在云南省花卉种植区推广9000亩左右，增质降肥效果显著。

最后说明的是，以上优选实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims

1.基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)采样：分别采集植物长势优良的土壤或基质样本和植物长势差的土壤或基质样本；

2)分析样品理化性质，量化样本中各营养元素的值并与植物的长势做相关性分析，确定各营养元素的关键拐点值；

3)增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而获得该植物对某一营养元素的真实需求值；

4)对植物种植区域土壤/基质和植物本体进行全营养元素精准测定，结合该植物对某一营养元素的真实需求值，精确施肥；

步骤3)中所述拐点值的修正方法为：

第一步将健康植株和不健康植株各元素的数据分为两个群体并进行数据分布、范围、平均数进行分析，所用统计学软件为R；

第二步将各元素数据中的离群值(outlier)排除；

第三步用t-test在p<0.05的水平上去比较两个不同群体同一个元素的平均数，在比较过程中，依次将健康植株数据中某元素的最小值与不健康植株数据中对应元素的最大值逐个去除，重复运行t-test，直至两个群体的平均数在p<0.05的水平上，差异显著；此时将健康植株该元素所去除的最小值与不健康植株对应元素的最大值记为的关键拐点值范围；后逐步增大数据样本量，逐步对相应地关键拐点值进行修正，进而缩小关键拐点值的范围并最终获得接近该植物对某一营养元素的真实需求值。

2.根据权利要求1所述的基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，其特征在于：步骤1)中，土壤或基质的取样点选择：根据所测大田的面积、形状和土壤差异安排取土点，样点的分布尽量均匀，不可集中；土壤或基质的取样采用“Z”字型取土法取样；按面积计，每10亩取1个混合样品，1个混合样品至少包含6个点的土样。

3.根据权利要求2所述的基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，其特征在于：取样点不可设在地边、路旁、沟旁、肥堆、农机出入口等地方；采样时一定不能取到肥料，要避开沟渠、林带、田埂、路边、旧房基、粪堆底等无代表性地段；将根系、秸秆、虫体等杂物挑出；避免在长期水淹处或大雨后土壤处于高含水情况下取土。

4.根据权利要求1或2所述的基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，其特征在于：步骤1)中，大田土壤/基质取样深度为0-20cm的土样较为适宜，果园取样深度为0～40cm；每个采样点的取土深度及采样量应均匀一致。

5.根据权利要求1或2所述的基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法，其特征于：步骤1)中，土壤或基质取样采用“V”字型土坑取样。