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摘要以大规模的“3414”肥料试验为基础，通过一系列相关性分析，建立土壤养分丰缺指标，并进一步对每个试验进行回归分析和边际效应分析，获得肥料效应函数和最佳施肥量，从而建立不同土壤肥力的推荐施肥指标。
【关键词】“3414”试验；土壤养分；丰缺指标；推荐施肥指标
中图分类号S147文献标识码A文章编号 1007-5739（2011）11-0277-02
自测土配方施肥工作在全国范围内全面开展以来，各地都将测土配方施肥技术指标体系的建立当作实施测土配方施肥工作中的一个核心工作来抓。而“3414”肥料试验方案是农业部《测土配方施肥技术规范》推荐采用的方案设计[1-4]。现根据笔者经验和相关资料简单介绍通过“3414”田间试验建立测土配方施肥技术指标体系的方法。
1田间试验方案
1.1“3414”试验简介
“3414”是指氮、磷、钾3个因素、4个水平、14个处理。“3414”方案设计吸收了回归最优设计处理少、效率高的优点，是目前应用较为广泛的肥料效应田间试验方案。其中，0水平表示不施肥；1水平=2水平×0.5；2水平为当地最佳施肥量的近似值；3水平（过量施肥水平）=2水平×1.5（表1）。为便于统计，同一区域内的同一作物，施肥量应当保持一致。如果需要研究有机肥料和中、微量元素肥料效应，可在此基础上增加处理。
除了上述14个处理，该方案可以进行氮、磷、钾三元二次肥料效应函数的拟合，还可分别对3种元素中任意二元或一元肥料效应进行函数拟合。例如：进行氮、磷二元肥料效应函数拟合时，可选用处理2～处理7、处理11、处理12，可求得在以钾为2水平基础的氮、磷二元二次肥料效应函数；选用处理4、处理5、处理6、处理7 可求得在氮、钾均为2水平基础的磷肥效应函数；选用处理2、处理3、处理6、处理11，可求得在磷、钾均为2水平基础的氮肥效应函数；选用处理6、处理8、处理9、处理10，可求得在氮、磷均为2 水平基础的钾肥效应函数。
1.2试验设计与实施的注意事项
一是因为“3414”试验设计中氮、磷、钾的第2个水平（相对合理施肥量）太低，有可能造成得到的方程出现外推的情况，即最佳施肥量超出第3水平，所以试验中第2个水平的确定非常重要；如果第2个水平太高，会导致设计施肥水平偏离最佳施肥量，从而造成结果不准确。原则上，第2个水平应根据试验田可能获得的目标产量来设计，应大量、系统地归纳和总结近年来的田间试验结果。二是“3414”试验有14个处理，要求寻找面积符合要求的试验地设置3～4次重复，如果在平原地区较容易做到，但是在丘陵地区或水稻产区，较难按要求设置试验地。根据测土配方施肥田间试验的要求，可以通过多年（2～3年）多点重复，最终设20～30点，而不一定需要在每一个试验点设置重复。三是在“3414”的试验设计中，宜将氮肥底肥用量控制在30％～40％。大田作物上，磷、钾肥一般作为基肥施用，而氮肥要分期施用。土壤、肥料的氮素施用应与作物的氮素需求相同步，这是提高氮肥利用效率的关键措施。四是试验结果应尽可能完整，开展大规模的田间试验有一定困难，试验基础土样的采集应保证一定数量，并妥善保存以备样品复查。五是在试验地选择上要特别强调在一定区域内选点的随机性和代表性，试验点一定要覆盖高、中、低不同肥力的土壤。
2土壤养分丰缺指标的建立
2.1对多年多点试验的相对产量结果与土壤测定结果进行相关性分析
“3414”试验中各缺氮、磷、钾的相对产量，按如下公式计算：
在Excel软件中对相对产量结果与土壤测定结果进行相关性分析；以磷为例，假设某一区域某一作物的试验的结果如表2所示，通过分析可得相关系数r=0.911 872。说明，土壤测定值与作物相对产量之间有很好的相关关系，可以作为土壤养分丰缺指标建立的依据。
2.2建立土壤养分丰缺指标
在上述相关分析的基础上，建立土壤有效养分丰缺指标。以表2 的假设数据为例，具体步骤如下：先在Excel软件中绘出土壤有效磷测定值与作物相对产量的散点图；以Excel软件的添加趋势线功能，获得相对产量与土壤养分测定值的数学关系方程，并绘出趋势线（图1）；将数据代入方程，以相对产量55％ 、75％、85％、95％为准，获得土壤养分丰缺指标（表3）。
3不同土壤肥力的推荐施肥指标的建立
3.1通过回归分析，建立肥料效应函数
对各个试验的产量与施肥量进行回归分析，建立肥料效应函数。再以磷为例，假设某一区域某一土壤类型玉米的“3414”试验的处理4、处理5、处理6、处理7的施肥量与产量结果见表4。根据表4中数据，在Excel软件中对其进行回归分析，结果表明，本例F=437.750 56，大于F0.05=0.033 777。说明产量和施肥量之间有显著的回归关系，得出一元二次回归方程如下：
y=a＋bx＋cx2=-3.021 2x2＋31.661 8x＋388.124 5
也可以通过Excel软件的图标向导拟合一元二次回归方程及拟合图（方法见2.2）。
3.2通过边际分析，计算最佳施肥量
通过边际分析，计算每个试验点的最佳施肥量。计算公式如下：
x=（Px/Py-b）/2/c=（0.6/1-31.661 8）/2/-3.021 2≈5.14
式中，Px代表肥料价格，Py代表产品价格。
3.3确定推荐施肥指标
将多年多点的最佳施肥量结果按不同肥力水平汇总，计算不同肥力水平下的平均推荐施肥量和上、下限。从而获得推荐施肥指标（表5）。
4结语
以上过程是通过一元二次肥料效应函数进行拟合的，一般来说，“3414”试验的结果可以直接通过三元二次肥料效应函数进行拟合，并通过边际分析计算推荐施肥量。但是，该函数在拟合与计算推荐施肥量时容易出现拟合不成功造成试验信息的丢失，推荐施肥量偏高造成施肥的经济效益下降和忽略某些不需要施肥的信息的现象。而采用一元或二元肥料效应函数计算“3414”试验推荐施肥量时，不仅拟合成功率高，而且还可以开发三元二次肥料效应函数不能利用的信息资源，结果更为全面合理。因此，在实际工作中，应根据具体情况选择不同类型的肥料效应函数，以充分挖掘来之不易的试验结果中隐含的大量信息。
5参考文献
[1] 陈新平，张福锁.通过“3414”试验建立测土配方施肥技术指标体系[J].中国农技推广，2006，22（4）：36-39.
[2] 吴志勇，闫静，施维新，等.“3414”肥料效应试验的设计与统计分析[J].新疆农业科学，2008，45（1）：135-141.
[3] 田科虎，周光来，李锐.鹤峰县测土配方施肥指标体系研究[J].湖北民族学院学报：自然科学版，2010，28（1）：25-29.
[4] 陈忠焕，刘寄萍，何宗献，等.土壤肥料学[M].北京：中国农业出版社，1998.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
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发表于 2020-5-23 10:17:01
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发表于 2022-3-12 23:46:40
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