一、二元二次函数法确定小麦施肥量的探讨（论文文献综述）
李树强[1]（2021）在《果农化肥减量行为形成机制研究 ——基于晋、鲁两省苹果种植户调研》文中提出
付文[2]（2020）在《基于临界氮浓度的小麦氮营养状况分级及NDVI追肥模型建立的研究》文中进行了进一步梳理以河南禹州为试验地点,于2017-2019年连续进行两年田间试验,选用华育198、豫麦49-198、众麦1号、西农979、平安8号、太学12六个不同基因型小麦品种为材料,在5个施氮水平（纯氮0、120、180、240、360kg·hm-2）下,利用基于临界氮浓度的氮营养指数模型,分析了不同品种在各施氮处理下的氮素盈亏情况,探讨小麦在不同氮素盈亏下群体动态、干物质累积、植株氮浓度和产量等方面的变化;建立小麦在最适氮素营养状况下的地上地下关键指标参数;探讨基于氮营养指数的追肥模型,建立基于NDVI临界值的氮素追肥模型的可行性。主要结果如下:1.不同基因型小麦的氮素盈亏分级应用氮营养指数模型可以对6个基因型小麦的不同施氮处理进行氮素盈亏分级0.95≤NNI≤1.05范围内即为小麦达到最适氮素营养状态（NNI=1）。除2017-2018年YM49-198的N120处理为NNI=1外,其他品种的N0、N120处理均为NNI<1;HY198、YM49-198、TX12、XN979 的 N240、N360 处理与 PA8H、ZM1H 的 N360 处理为 NNI>1;其余处理为 NNI=1,且在两年内的变化趋势一致。2.氮素盈亏对小麦生长的影响小麦产量在年际间存在差异,2017-2018年以NNI=1时产量最高,与NNI>1差异不显着,但都显着高于NNI<1。2018-2019年以NNI>1时小麦产量最高,与NN1=1差异不显着,但都显着高于NNI<1。相比于NNI<1,NNI=1与NNI>1产量增加是穗数与穗粒数共同增加的结果。小麦干物质累积量随生育期的延伸逐渐增加,累积比例以拔节-开花期最大,以NNI>1最高。从返青期开始NNI<1的干物质累积显着低于另外两个处理,在开花期到成熟期,NNI>1明显高于NNI=1。小麦花前转运量以NNI>1最高。而花前干物质转运率随着NNI的升高呈先增加后降低的趋势,在NNI=1达到最大。成熟期小麦各器官的干物质累积量及分配比例为籽粒>茎鞘>穗轴+颖壳>叶片,成熟期各器官的干重均随着NNI的增加而增加。NNI<1时茎鞘的分配比例明显高于另外两个处理。穗轴+颖壳分配比例在NNI>1时最大,而籽粒分配比例NNI=1要显着大于另外两个氮素营养状况。3.氮素盈亏对小麦氮素利用的影响小麦植株氮含量随着生育期的进展而呈下降的趋势,且随着NNI的增加而升高。氮含量下降速度在返青到拔节期达到最大。返青期开始NNI<1的植株氮含量显着低于另外两个处理。随着NNI的增加,小麦花前氮素转运量不断增加,以NNI>1达到最大,与另外两个处理差异显着,但转运比例呈先增加后降低的趋势,在NNI=1时达到最大。贡献率与转运比例规律一致。花后氮素吸收随着NNI的增加而增加,对籽粒的贡献率以NNI>1最大,显着高于另外两个处理。成熟期小麦各器官的氮素分配比例为籽粒>穗轴+颖壳>叶片>茎鞘,NNI<1时茎鞘的分配比例明显低于另外两个处理,在叶片和穗轴+颖壳氮素占比上,以NNI>1最高,在籽粒分配比例上以NNI=1最高。随着NNI的增加,小麦氮素吸收利用效率、氮肥偏生产力、收获指数均呈下降趋势,除收获指数与NNI=1没有显着差异外,其他以NNI<1、最大,、与另外两个处理差异显着,过多的氮素盈余会显着降低氮素吸收利用效率。4.最适氮素营养状况下,地上地下关键指标的建立NNI=1时为小麦最适氮素营养状况,在拔节期生物量累积范围为8172.12—9638.46 kg·hm-2,利用建立的关系模型分别得到该最适地上部生物量下的群体数量为955.67-969.72（104·hm-2）,植株氮浓度为 2.15—2.21%,0-30cm 土壤无机氮累积量为 70.6—78.8 kg·hm-2;在开花期生物量累积范围为13243.11—16305.93 kg·hm2,利用建立的关系模型分别得到该最适地上部生物量下的群体数量为617.03——606.87（104·hm-2）,植株氮浓度为1.78—1.86%,0-30cm 土壤无机氮累积量为 120.7—150.4 kg·hm-2。5.小麦氮素追肥模型的建立分析了氮营养指数与追施氮肥量的相互关系,在返青期到开花期,各回归方程的相关系数达到0.69、0.69、0.74,呈显着性的相关性。可以通过施肥区与未施肥区的小麦的NNI的差值计算施肥量。植株氮含量与NDVI在不同时期具有良好的线性相关,可以以此建立基于NDVI的ΔNNI-NDVI与ΔN的追肥模型,在返青期到开花期,各回归方程的相关系数达到0.55、0.46、0.46,从而更加便捷的进行营养诊断并给出追肥方案。
王莉[3]（2019）在《冬小麦控光节水试验及模拟研究》文中认为光照和水分是影响农作物生产过程的重要环境因素,它们的变化会对作物的生长、产量以及耗水等产生影响。因此,为探究不同光照和灌水量对冬小麦生长发育、产量以及耗水的影响,开展了冬小麦控光节水试验研究。试验设置四种控光处理:以自然光照为对照,分别遮去冠层自然光照强度的8%,14%和24%,同时在四种光照条件下设置三种水分处理:充分灌溉（田间持水量的70%-80%）,轻度亏缺灌（田间持水量的60%-70%）和中度亏缺灌（田间持水量的50%-60%）,分析了不同光照和灌水量处理对冬小麦生长发育、产量以及耗水过程的影响。在大田试验的基础上,利用DSSAT作物模型对冬小麦生长过程进行模拟,评价该模型在本地区的适用性,并且利用模型设置不同的光照强度和灌溉情景,模拟不同情景下小麦可获得的产量及耗水情况,最终确定出能够兼顾高产节水的最优控光度和灌水模式。主要研究成果如下:（1）控光后,冬小麦冠层温度减小2℃-5℃,冠层相对湿度增加了3.3%-18.2%,土壤温度减小2℃-3.5℃,冬小麦的生育进程减慢,生育期有所延长;而水分亏缺促进了冬小麦的生育进程。（2）控光和水分亏缺处理导致冬小麦叶面积指数和株高均减小,且控光程度和水分亏缺程度越大,冬小麦叶面积指数和株高减小程度越大。适度控光（8%控光）对产量有促进作用（产量提高）,重度控光（14%和24%控光）降低了冬小麦产量;水分亏缺使冬小麦产量降低,且亏缺程度越大,产量越低。（3）0-40 cm土层冬小麦土壤含水率的变化幅度较为剧烈,40-100 cm土层的土壤含水率变化幅度比较平缓。控光后,冬小麦土壤含水率增大,耗水量减小,控光程度越大,耗水量越少;在同种控光条件下,随着水分亏缺程度的增加,土壤含水率减小,且冬小麦的耗水量也减小。（4）应用大田试验数据验证了DSSAT模型在本地区具有较好的适用性。模型可以较好地模拟冬小麦的物候期、产量、土壤水分的动态变化以及耗水量等,对地上部生物量和叶面积指数的动态变化模拟精度相对较低,控光程度越高、水分亏缺程度越大时模拟精度越低。（5）对冬小麦不同生育期控光条件下的产量进行模拟分析,表明在冬小麦抽穗-灌浆期施加控光对产量影响最大,在灌浆-成熟期控光对产量的影响最小。选取不同的光照强度和灌水量作为可变动输入参数,对DSSAT模型输出的冬小麦生长、产量、水分利用率等进行综合评价分析,在2017-2018年降水条件下,推荐控光度为10%、在返青期和拔节期分别灌水60 mm的组合为适宜于试验区的最优控光度和灌水量模式。
李晓州[4]（2019）在《降水年型和施肥量对小麦的互作效应研究》文中研究指明黄土旱塬是典型的雨养农业区,同时是我国重要的小麦产区。该地区年际降水分布不均,土壤有机质含量低,养分供应不平衡,产量年际间波动大,目前施肥技术多以经验为主,缺乏长期定位实验定量化研究,因此提高小麦产量及其稳定性,减少肥料浪费,提高肥料利用率,保护生态环境在我国的粮食生产安全上至关重要。为研究该地区小麦生产在不同降水年型下,不同施肥处理对产量的影响,在陕西省长武县十里铺开展小麦长期定位施肥实验,主要研究内容为在干旱年、常态年、丰水年三种不同降水年型肥料效应方程,研究不同降水年型下不同氮磷施用量对小麦产量及产量构成要素的影响,计算得到小麦最大产量施肥量以及经济施肥量,用以指导农民的生产实践。研究结果表明:1.单施磷肥180 kg hm-2时,小麦产量开始下降,年减产率达到0.44%;单施氮肥与单施磷肥不同,单施氮肥的情况下小麦产量略有增长,当施用施氮肥达到180 kg hm-2时,年增产率达到0.5%;氮磷配施时小麦产量显着增高。其中氮磷用量为N 180 kg hm-2、P（P2O5）)180 kg hm-2时,丰水年产量是常态年的1.16倍,是干旱年的1.42倍。随氮磷用量的增加,产量增幅的规律为:丰水年>常态年>干旱年。不同氮磷施用量小麦产量变异系数及可持续性指数不同,长期不施肥的产量变异系数（CV）较小,单施磷肥的变异系数最大,而单施氮肥的变异系数相对较小,氮磷配施时的变异系数最小;不施肥的可持续性指数（SYI）较低,单施磷肥的SYI最低,而单施氮肥的SYI值相对较大,氮磷配施的SYI最大。单施磷肥在不同降水年型小麦亩穗数并无太大差异,常态年略高;氮磷配合施用在丰水年亩穗数明显高于常态年和干旱年。小麦穗粒数以丰水年增幅最大,丰水年穗粒数的变异范围为11.87%-26.5%,在三种降水年型中最为稳定。常态年的千粒重在同等施肥条件下高于丰水年和干旱年,丰水年小麦千粒重变异系数最小,波动范围为5.40-9.20,最稳定。2.固定磷肥用量增加氮肥用量与固定氮肥用量增加磷肥用量在不同降水年型小麦增产情况不同,但产量最终会达到某一最大值而不再增加,最高产量均表现为干旱年丰水年>常态年>干旱年。小麦产量环比增长率因降水年型不同存在差异,干旱年下降速率最快,常态年和丰水年下降速率相对较为缓和。干旱年氮肥在137.65-148.24 kg hm-2,磷肥137.65-148.24 kg hm-2范围内,小麦产量增长开始缓慢,继续施加氮磷肥,小麦增产无明显效果;常态年和丰水年一样在施氮量158.82-169.41 kg hm-2、施磷量158.82-169.41kg hm-2的范围内环比增长率开始出现负值,小麦产量达到峰值。3.不同降水年型小麦产量最大值所需要的氮磷肥用量不同,干旱年施氮量144.4 kg hm-2、施磷量155.5 kg hm-2,小麦最高产量为3530.4 kg hm-2;常态年施氮量172.2 kg hm-2、施磷量164.9 kg hm-2,小麦最高产量为4229.8 kg hm-2;丰水年施氮量175.8 kg hm-2、施磷量162.9 kg hm-2,最高产量为4896.7 kg hm-2。不同降水年型经济施肥量不同,干旱年经济施氮量为135.7 kg hm-2,经济施磷量为143.8 kg hm-2;常态年经济施氮量为161.7 kg hm-2,经济施磷量为151.4 kg hm-2;丰水年经济施氮量为167.1 kg hm-2,经济施磷量为153.3 kg hm-2。经济氮磷肥施用量比最高产量氮磷施用量低6%-8%。
张学优[5]（2018）在《深层坑渗灌溉施肥制度对成龄葡萄土壤养分和生长特性影响研究》文中研究说明本试验是在新疆哈密红星一场结合深层坑渗灌技术前期大量研究成果的基础上,探究通过对深层坑渗灌条件下灌溉施肥制度对成龄葡萄土壤含水率动态变化规律的影响、成龄葡萄全生育期的耗水以及耗水强度规律的影响、全生育期土壤中各个养分含量的变化规律影响和施肥量与产量之间的函数关系进行分析总结,得出适合深层坑渗灌灌溉技术的水肥理论技术。为深层坑渗灌理论与实践相结合提供理论支持。相关研究成果如下:（1）由该试验所得数据表明深层坑渗灌可用于蒸发强度极大的新疆哈密地带,能有效避免地表土层水分的无效蒸发,达到节约用水,提高葡萄水肥利用效率,增产增效等目标。（2）各个物候期,需水量最大的为果实膨大期和浆果成熟期,应在6月至7月份集中供水。在深层坑渗灌条件下,水分主要集中在40cm-80cm土层中,这恰巧是葡萄根系最为茂盛的区域,避免了地表蒸发和深层渗漏。（3）成龄葡萄耗水及耗水强度随着施肥量的增大而增大,当施肥量与灌水量达到最适阈值后,葡萄的耗水和耗水强度都相应降低。由于前几个处理施肥量较小,导致植株蒸腾强度较其他处理变化幅度平缓,施肥量为247.5kg/hm2的处理蒸腾强度达到最大。各个施肥制度土面蒸发差异不大,究其原因是深层坑渗灌灌溉技术条件下,土面表层基本保持干燥。（4）通过对土壤养分含量变化规律的研究,前期应以尿素为主,磷、钾肥少量即可。花期后,应逐渐加大对磷、钾肥的施肥量,直至浆果成熟期末。这样可以最大限度地提高水肥利用效率。（5）分别对成龄葡萄生长指标进行数据拟合得出各灌溉施肥制度下的拟合函数,由施肥量与产量的函数关系得出:灌水量为1183.5m3/亩,施氮量应设为242.5kg/hm2,施磷量为121.25kg/hm2,施钾量为242.5kg/hm2,水肥利用效率达到最佳,葡萄的产量和品质都将达到较高水平。（6）运用灰色关联度数学分析法对深层坑渗灌灌溉施肥制度成龄葡萄各指标进行优化评价,最终得出最优施肥处理。
屈莎[6]（2017）在《小麦蛋白品质空间异质性特征及影响因子的研究》文中提出随着温饱问题的解决,小麦品质已成为近几年的研究热点。小麦籽粒蛋白质含量（Grain protein content,GPC）是衡量小麦品质的一个重要指标。在以往的研究中,多是直接利用采样数据构建小麦GPC模型,忽略了空间位置对小麦GPC的影响,而事实上,采样点的空间非平稳性对小麦GPC也有较大的影响。鉴于此,论文通过研究影响小麦GPC的氮素农学参数和气象因子来构建小麦GPC的地理加权回归模型,通过加入地理坐标信息探测采样点间的空间非平稳性,从而研究小麦品质空间异质性,为小麦GPC高精度反演提出了可靠依据。论文以国家精准农业示范基地2008-2011年、2012-2015年、北京市郊区2009年的小麦试验为基础,以研究区的地面光谱、农学参数,遥感影像,气象数据为数据源,引入地理加权回归算法,对小麦GPC的空间异质性及影响因子展开研究。研究内容包括:通过构建“植被指数（Vegetation index,VI）-农学参数（Agronomic parameter,AP）-GPC”模型来选取小麦GPC预测的最佳氮素农学参数;通过空间插值的方法获取气象因子,以常规分析法选择影响小麦GPC的气象因子;最后构建小麦GPC的地理加权回归模型,探讨每个自变量的空间差异性,并对比全局回归模型与地理加权回归模型的反演精度。主要研究成果有以下几个方面:（1）通过构建“VI-AP-GPC”的综合模型来反映影响小麦GPC的最佳氮素农学参数。将光谱信息和农学参数及农学参数分别与小麦GPC做相关性分析,选择相关性较大的前5个光谱指数,利用支持向量机回归（support vector machine for regression,SVR）方法来反演氮素农学参数,耦合氮素农学参数与小麦GPC的回归模型构建综合模型,并通过评价综合模型的反演精度来确定最佳的小麦GPC预测模型;结果表明:植株氮素含量（Plantnitrogen content,PNC）不仅与小麦GPC相关性最高,同时也是反演小麦GPC的最优中间变量。（2）利用光谱响应函数将高光谱转换为多光谱来构建PNC的反演模型。结果表明:在构建的模型中加入真实的多光谱数据与转换的多光谱数据之间的线性关系的改正后,可以有效的解决模型的高、低估问题,得到较好的模型验证精度。（3）气象因子对小麦GPC的影响研究。通过ArcGIS空间插值分析来获取采样点的气象数据,利用相关性分析法,分析气象因子对小麦GPC的影响,结果表明:在区域范围,从小麦开花期到成熟期,温差与小麦GPC呈正相关,降雨和光照与小麦GPC呈负相关。（4）引入地理加权回归模型,构建小麦GPC单变量和多变量回归模型,同时分析对比了地理加权回归模型和全局回归模型的反演精度。结果表明:从单变量到四变量,用于构建模型的自变量都存在因地理位置的变化而引起空间差异,并且地理加权回归模型的精度始终要高于全局回归模型;在没有出现过拟合的现象时,增加模型的自变量的个数,地理加权回归模型的精度在不断地增高,并且在自变量个数增加到四个时,评价指标AICc和RSS大幅减小,R2大幅度增加。因此,地理加权回归模型通过加入地理坐标信息可以有效的探测数据间的空间非平稳性,提高模型的反演精度。
郭军玲,王永亮,郭彩霞,金辉,杨治平[7]（2016）在《基于GIS和测土配方数据的晋北县域春玉米专用肥配方筛选》文中进行了进一步梳理为改善当前施肥过高或过低等问题,促进区域合理施肥,该研究依据测土配方施肥项目田间试验数据和土样分析数据,以应县为研究区域,遵循"氮肥总量控制,分期调控及磷、钾恒量监控"的技术原理,利用地理信息系统（geographic information system,GIS）技术开展县域春玉米专用肥配方筛选研究。采用肥料效应函数法对测土配方施肥项目田间试验数据进行模拟分析,确定研究区域平均适宜施氮用量为200 kg/hm2,其中80 kg/hm2氮素作为播种前基肥,120 kg/hm2作为大喇叭口期追肥。综合利用养分丰缺指标法、肥料效应函数法建立磷、钾养分丰缺指标及磷、钾肥的推荐施肥指标体系。基于GIS技术形成区域土壤养分分布图、氮磷钾养分推荐用量图,制定区域氮磷钾养分配方图,并筛选出适合县域推广的春玉米专用肥大配方。结果表明,应县氮磷钾养分空间变异特征明显,形成的11个专用肥配方经筛选后最优春玉米专用肥配方为20-17-8（为专用肥氮磷钾养分含量比例,即N-P2O5-K2O,专用肥总养分45%）、17-19-9和21-12-12。该研究将GIS技术和测土配方施肥技术有机结合,促进了测土配方施肥项目结果推广应用,为县域春玉米养分资源高效利用提供了参考。
罗欢[8]（2015）在《绵阳市小麦土壤氮磷钾养分丰缺指标与合理施肥量推荐研究》文中进行了进一步梳理小麦作为一种重要的粮食作物,其产量的大小对保证全球粮食安全有及其重要的作用。小麦高产稳产与化肥投入密切相关,然而,近年来农民为获得高产、不断投入过量化肥已导致土壤养分失衡、肥料利用率大大地降低以及施肥效果不断下降等问题日益突出。测土配方施肥是一项重要的科学施肥技术手段,正逐渐成为解决上述问题的有效方法之一。本研究以绵阳市多年多点小麦肥效试验田间结果的总结和“3414”试验为基础,以小麦土壤氮磷钾养分丰缺指标与合理施肥量研究为目标,系统分析了旱地小麦土壤肥力状况,研究了氮磷钾肥配施的效果和肥料利用效率差异,构建了小麦土壤氮、磷、钾养分供应能力的分级指标体系,最后确定了小麦氮、磷、钾肥的推荐用量。主要研究结果如下：（1）绵阳市小麦土壤养分不平衡。在前茬作物收获以后、小麦种植基肥施用前,以试验田块为采样单元、按照“S”布点原则随机布置15-20个点,采集耕作层（0-20 cm土层）分析结果表明,研究区域的有机质平均含量为17.18 g kg-1,最大值为46.10 g kg-1,最小值为0.90 g kg-1,变异系数为72.31%;全氮平均含量为1.00 g kg-1,最大值为2.56 g kg-1,最小值为0.01 g kg-1,变异系数为66.73%;碱解氮平均含量为101.09 mg kg-1,最大值为221.00 mg kg-1,最小值为36.00 mgkg-1,变异系数为45.79%；速效磷平均含量为20.51 mg kg-1,最大值为103.00 mgkg-1,最小值为0.30 mg kg-1,变异系数为52.35%;速效钾的平均含量82.11 mgkg-1,最大值为420.00 mg kg-1,最小值为27.00mg kg-1,变异系数为60.17%。区域内的耕地土壤养分发生了明显的变化,有机质、速效钾含量有不同程度降低,全氮、碱解氮和速效磷有一定的增加,这主要是由于化肥过量施用导致。因此,原有的施肥推荐体系已经不适合当前的生产水平。（2）合理施用氮磷钾肥,小麦增产效应明显。采用目前应用最为广泛的氮、磷、钾3个因素,每个因素4水平,共14个处理的“3414”最优回归肥料效应田间试验方案和当地最佳施肥量N2P2K2施肥处理方案的研究结果表明,与未施氮（N0P2K2）、磷（N2PoK2）、钾（N2P2Ko）肥处理相比,配施氮磷钾（N2P2K2）肥可增产60.7%、24.2%和14.4%。且配施氮磷钾有利于提高肥料的利用效率。（3）构建了绵阳市小麦土壤养分丰缺指标体系。以相对产量的55-90%为标准,构建研究区域土壤全氮、速效磷和速效钾丰缺指标体系。绵阳市小麦土壤全氮、速效磷和速效钾可分为低（TN<0.5 g kg-1, AP<5 mg kg-1, AK<15 mg kg-1）、较低（TN 0.5-1.0 g kg-1, AP 5-15 mg kg-1, AK 15-40 mg kg-1）.中等（TN 1.0-2.0 g kg-1, AP 15-30 mg kg-1, AK 40-70 mg kg-1）.高（TN 2.0-2.5 g kg-1, AP 30-50 mg kg-1, AK 70-90 mg kg-1）.较高（TN 2.5-3.0 g kg-1, AP 50-60 mg kg-1, AK 90-100 mg kg-1）和极高（TN>3.0 g kg-1, AP>60 mg kg-1, AK>100 mg kg-1）6个等级水平。与原有的指标体系相比较,全氮和速效磷含量有一定程度增加,而速效钾有较大幅度的减低。（4）确定了最佳施肥量与土壤氮、磷、钾养分之间的关系,建立不同土壤肥力等级下小麦氮、磷、钾推荐施肥量。其中,氮（N）在低等级、较低等级、中等级、高等级、较高等级、极高等级下的推荐施肥量为140-190 kg hm-2.110-140 kg hm-2, 80-110kg hm-2、70-80kg hm-2.60-70 kg hm-2、 0-60 kg hm-2;同氮,磷（P2O5）肥用量分别为100-110kg hm-2、80-100 kg hm-2、60-80 kg hm、40-60 kg hm-2、30-40 kg hm-2.0-30kg hm-2;钾（K20）肥的用量分别90-110kg hm-2、55-90kg hm-2、35-55kg hm-2、25-35 kg hm-2、20-25 kg hm-2、0-20kg hm-2。
车升国[9]（2015）在《区域作物专用复合（混）肥料配方制定方法与应用》文中提出化肥由低浓度到高浓度、由单质肥到复合（混）肥、复合（混）肥由通用型走向专用化,是世界肥料发展的主要趋势。我国幅员辽阔,土壤、气候和作物类型复杂多样,农业经营以小农经济为主,规模小、耕地细碎化。因此,区域化、作物专用化是我国复合（混）肥料发展的重要方向。本文根据我国不同类型大田作物的区域分布特点,系统研究区域作物需肥规律、气候特性、土壤特点、施肥技术等因素,开展区域作物专用复合（混）肥料配方制定方法与应用研究。主要结果如下：（1）根据农田养分投入产出平衡原理,研究建立了“农田养分综合平衡法制定区域作物专用复合（混）肥料农艺配方的原理与方法”。该方法通过建立农田养分综合平衡施肥模型,确定区域作物氮磷钾施肥总量以及基肥和追肥比例,从而获得区域作物专用复合（混）肥料一次性施肥、基肥、追肥中氮磷钾配比,也即复合（混）肥料配方。通过施肥模型确定区域作物专用复合（混）肥料氮磷钾配比,使作物产量、作物吸收养分量、作物带出农田养分量、肥料养分损失率、养分环境输入量、土壤养分状况、气候生态等因素对区域作物专用复合（混）肥料配方制定的影响过程定量化。根据区域作物施肥量来确定作物专用复合（混）肥料配方,生产的作物专用复合（混）肥料可同时实现氮磷钾三元素的精确投入。（2）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域小麦农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而获得区域小麦专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域小麦专用复合（混）肥料配方。我国小麦专用复合（混）肥料一次性施肥配方中氮磷钾比例为1：0.40：0.31,基肥配方氮磷钾比例为1：0.65：0.51。不同区域小麦专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：东北春小麦区1：0.42：0.15、1：0.60：0.21；黄淮海冬小麦区1：0.45：0.40、1：0.79：0.70；黄土高原冬小麦区1：0.50：0.09、1：0.77：0.14；西北春小麦区1：0.47：0.47、1：0.80：0.81；新疆冬春麦兼播区1：0.27：0.25、1：0.65：0.59；华东冬小麦区1：0.42：0.38、1：0.61：0.54；中南冬小麦区1：0.24：0.28、1：0.35：0.43；西南冬小麦区1：0.34：0.26、1：0.57：0.43；青藏高原冬春麦兼播区1：0.62：0.70、1：1.04：1.17。（3）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域玉米农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域玉米专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域玉米专用复合（混）肥料配方。我国玉米专用复合（混）肥料一次性施肥配方中氮磷钾比例为1：0.40：0.30,基肥配方氮磷钾比例为1：0.93：0.69。不同区域玉米专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：东北春播玉米区1：0.65：0.52、1：1.39：1.11；黄淮海平原夏播玉米区1：0.37：0.18、1：0.62：0.30；北方春播玉米区1：0.45：0.08、1：1.73：0.32；西北灌溉玉米区1：0.39：0.36、1：0.95：0.86；南方丘陵玉米区1：0.27：0.40、1：0.50：0.73；西南玉米区1：0.41：0.29、1：1.22：0.87。（4）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域水稻农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域水稻专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域水稻专用复合（混）肥料配方。我国水稻专用复合（混）肥料一次性施肥配方中氮磷钾比例为1：0.44：0.56,基肥配方氮磷钾比例为1：0.75：0.96。不同区域水稻专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：东北早熟单季稻区1：0.47：0.18、1：0.94：0.35；华北单季稻区1：0.35：0.28、1：0.61：0.50；长江中下游平原双单季稻区晚稻1：0.29：0.58、1：0.49：0.98,早稻1：0.34：0.37、1：0.57：0.63,单季稻1：0.53：0.95、1：0.92：1.63；江南丘陵平原双单季稻区晚稻1：0.42：0.75、1：0.63：1.12,早稻1：0.44：0.80、1：0.67：1.22,单季稻1：0.51：0.45、1：0.75：0.67；华南双季稻区晚稻1：0.33：0.50、1：0.61：0.92、早稻1：0.39：0.74、1：0.71：1.36；四川盆地单季稻区1：0.58：0.83、1：1.05：1.49；西北单季稻区1：0.53：0.30、1：0.90：0.52；西南高原单季稻区1：0.77：0.97、1：1.32：1.66。（5）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域马铃薯农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域马铃薯专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域马铃薯专用复合（混）肥料配方。我国马铃薯专用复合（混）肥料一次性施肥配方氮磷钾比例为1：0.31：0.89,基肥配方氮磷钾比例为1：0.54：1.59。不同区域马铃薯专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：北方一作区1：0.39：0.56、1：0.53：0.77；中原二作区1：0.39：0.58、1：1.10：1.62；南方二作区1：0.15：1.04、1：0.26：1.85；西南混合区1：0.47：1.55、1：0.79：2.60。（6）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域油菜农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域油菜专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域油菜专用复合（混）肥料配方。我国油菜专用复合（混）肥料一次性施肥配方氮磷钾比例为1：0.73：0.70,基肥配方氮磷钾比例为1：1.16：1.11。不同区域油菜专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：春油菜区1：0.70：0.55、1：0.80：0.63；长江下游冬油菜区1：0.50：0.24、1：0.86：0.40；长江中游冬油菜区1：0.60：0.56、1：1.13：1.07；长江上游冬油菜区1：1.00：1.20、1：1.20：2.34。（7）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域棉花农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域棉花专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域棉花专用复合（混）肥料配方。我国棉花专用复合（混）肥料一次性施肥配方氮磷钾比例为1：0.37：0.65,基肥配方氮磷钾比例为1：0.67：1.17。不同区域棉花专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：黄河流域棉区1：0.45：0.94、1：0.84：1.76；西北内陆棉区1：0.44：0.44、1：0.74：0.73；长江流域棉区1：0.24：0.65、1：0.45：1.20。（8）根据农田士壤养分综合平衡施肥模型,确定区域花生农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域花生专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域花生专用复合（混）肥料配方。我国花生专用复合（混）肥料配方全国一次性施肥配方氮磷钾比例为1：0.35：0.85,基肥配方氮磷钾比例为1：0.48：1.10。不同区域花生专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：东北花生区1：0.22：0.69、1：0.35：1.11；黄河流域花生区1：0.59：0.86、1：0.76：1.10；长江流域花生区1：0.31：0.90、1：0.48：1.40；东南沿海花生区1：0.35：1.07、1：0.78：2.41。（9）根据农田土壤养分综合平衡施肥模型,确定区域大豆农田氮、磷、钾肥推荐施用量,从而可获得区域大豆专用复合（混）肥料氮磷钾比例（N:P2O5:K2O）,确定区域大豆专用复合（混）肥料配方。我国大豆专用复合（混）肥料一次性施肥配方氮磷钾比例为1：0.43：0.52,基肥配方氮磷钾比例为1：0.43：0.52。不同区域大豆专用复合（混）肥料一次性施肥配方和基肥配方氮磷钾比例分别为：北方春大豆区1：0.43：0.33、1：0.43：0.33；黄河流域夏大豆区1：0.6：0.72、1：0.73：0.87；长江流域夏大豆区1：0.48：0.79、1：0.48：0.79；南方多熟制大豆区1：0.60：1.07、1：0.60：1.07。
杜君[10]（2011）在《基于GIS的我国小麦施肥指标体系的构建》文中研究说明小麦是我国主要的粮食作物之一,其总产量和种植面积约占我国粮食作物总产量和面积的1/5和1/4,是我国最重要的商品粮和战略性粮食储备品种。综合考虑不同气候特征、不同土壤类型和土壤养分状况等因素建立我国小麦施肥指标体系,对指导我国小麦的测土配方施肥及改善农田生态环境具有重要意义。本文基于多年多点小麦田间肥效试验数据,综合考虑气温、降水等气象因子及土壤类型、质地等土壤因子对小麦产量、土壤供肥能力和肥料当季利用率的影响,建立以养分平衡原理为依据、土壤养分测定为基础的我国小麦施肥指标体系,并利用ArcGIS提供的二次开发功能,开发出基于GIS的我国小麦施肥决策支持系统。主要结果如下:（1）养分平衡施肥模型基本参数的确定。目标产量在施肥模型中设为自变量,用气候生产潜力产量作为其上限。分析表明,小麦生物产量的养分吸收量与其籽粒产量之间呈极显着直线相关关系;小麦单位产量养分吸收量趋向一个稳定的范围,因此本研究把小麦单位产量养分吸收量定为常数。冬小麦每百千克小麦籽粒产量所需养分量分别为:氮（N）为3 kg、磷（P2O5）为1.2 kg、钾（K2O）为2.8 kg;春小麦每百千克小麦籽粒产量所需养分量分别为:氮（N）为3 kg、磷（P2O5）为1.1 kg、钾（K2O）为2.6 kg。基于试验点数据,分别计算出土壤有效养分校正系数和肥料当季利用率,在全国27个土类上分别研究两参数的变异性,就各土类两参数的平均值来看,不同土类之间差异较大。就同一土类两参数的标准差来看,其空间变异性也均较大,且在大多数土类中都表现出极高的离散程度。小麦生育期内平均温度和平均降水量、土壤养分含量、土壤粘粒含量、土壤pH、及灌溉等因素影响着土壤有效养分校正系数和肥料当季利用率。（2）土壤有效养分校正系数与肥料当季利用率子模型的构建。用土壤有效养分（碱解氮、有效磷和速效钾）含量、土壤粘粒和小麦生育期内平均温度因子分别构建了土壤有效养分校正系数模型。模型的拟合程度均较高,决定系数（R2）在0.55～0.85之间。其中,土壤碱解氮、有效磷和速效钾校正系数模型的拟合精度为:有效磷>速效钾>碱解氮。在不同产量水平下,土壤养分含量与肥料当季利用率呈显着负相关的对数函数关系,分别建立了以土壤养分含量为自变量的肥料当季利用率模型。其模型的拟合程度也较高,相关系数（r）在0.45～0.75之间,均达到了极显着水平。并采用土壤pH值和灌溉因子对两子模型进行了修正。（3）养分平衡施肥模型的建立与验证。目标产量设为输入项,单位产量（每百千克）小麦的养分吸收量定为常数,结合土壤有效养分校正系数和肥料当季利用率两个模型,建立了以目标产量和土壤有效养分测试值为自变量,氮磷钾施肥量为因变量的养分平衡施肥综合模型。并将27个土类归并为15个土类组合,建立了全国范围的小麦推荐施肥指标体系。利用布置在各核心试验区的小麦肥料田间试验结果验证了养分平衡施肥模型推荐的施肥量。与用肥料效应函数法推荐的施肥量相比,养分平衡模型推荐的施肥量位于最高产量施肥量与最佳经济效益施肥量之间,该模型对小麦进行推荐施肥是可行的,模型具有简单、快速、准确等优点。（4）小麦生态环境因子基础空间数据库的构建。基于GIS平台,利用气象资料及土壤类型、质地等土壤资料,建立了影响小麦施肥模型参数的生态环境因子空间数据库。并通过插值、矢栅转换及图层叠置等处理,建立了各种图层,包括小麦生育期内平均温度和平均降水量、土壤粘粒含量和土壤pH、小麦需水量、小麦潜力产量等栅格图层,以及中国县界图与土壤类型图叠置生成的最小施肥单元矢量图层。（5）基于GIS的小麦施肥决策支持系统的开发。在GIS技术框架下,将GIS数据库与小麦施肥模型结合,利用ArcGIS提供的二次开发平台ArcGIS Engine和C#语言,开发出基于GIS的小麦施肥决策支持系统。施肥决策系统实现对空间数据和属性数据管理,以数据库为信息源,施肥模型为决策支持进行施肥推荐。从微观和宏观尺度上,系统分别为农户和县级农业部门提供小麦施肥决策,并为构建其它作物的栽培管理决策支持系统提供了开发框架和思路,为精确农作和数字化农作提供技术支持。
二、二元二次函数法确定小麦施肥量的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、二元二次函数法确定小麦施肥量的探讨（论文提纲范文）
（2）基于临界氮浓度的小麦氮营养状况分级及NDVI追肥模型建立的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 氮肥对小麦生长的影响 |
| 1.1.1 氮肥利用现状 |
| 1.1.2 小麦合理施氮量的研究进展 |
| 1.2 作物氮素营养诊断研究进展 |
| 1.2.1 作物氮素营养诊断方法 |
| 1.2.2 基于临界氮浓度稀释曲线的作物营养诊断研究 |
| 1.2.3 基于植株氮营养指数的作物氮素状况诊断 |
| 1.2.4 基于GreenSeeker的作物氮素状况诊断研究进展 |
| 1.3 作物氮素追施调控研究进展 |
| 1.4 本研究的目的意义 |
| 2 引言 |
| 3 材料与方法 |
| 3.1 试验地点 |
| 3.2 试验设计 |
| 3.3 技术路线 |
| 3.4 样品采集与测定 |
| 3.5 临界氮浓度稀释曲线的建立 |
| 3.6 临界氮浓度稀释曲线模型的检验 |
| 3.7 小麦氮营养指数 |
| 3.8 数据处理与分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 临界氮浓度稀释曲线的应用 |
| 4.1.1 临界氮浓度稀释曲线模型的建立 |
| 4.1.2 基于临界氮浓度的小麦地上部氮素营养指数 |
| 4.1.3 基于氮素营养指数的小麦氮素营养状态分级 |
| 4.2 不同氮素营养状况对小麦群体变化的影响 |
| 4.3 不同氮营养状况对小麦干物质累积、分配转运的影响 |
| 4.3.1 不同氮营养状况对小麦干物质累积的影响 |
| 4.3.2 不同氮营养状况对小麦干物质转运的影响 |
| 4.3.3 不同氮素营养状况对小麦成熟期干物质在各器官中的累积和分配的影响 |
| 4.4 不同氮营养状况对小麦氮素累积、分配转运的影响 |
| 4.4.1 不同氮营养状况对小麦植株氮浓度的影响 |
| 4.4.2 不同氮营养状况对小麦氮素累积的影响 |
| 4.4.3 不同氮营养状况对小麦氮素转运及对籽粒贡献率的影响 |
| 4.4.4 不同氮营养状况对小麦成熟期各器官氮素累积和分配的影响 |
| 4.5 不同氮营养状况对小麦产量及养分效率的影响 |
| 4.5.1 不同氮营养状况对小麦产量及产量因子的影响 |
| 4.5.2 不同氮营养状况对小麦收获指数、养分效率的影响 |
| 4.6 不同氮营养状况对土壤无机氮累积的影响 |
| 4.7 最适氮素营养状况下,地上地下关键指标体系的建立 |
| 4.7.1 拔节期地上部生物量累积与群体数量、植株氮浓度和土壤无机氮的关系 |
| 4.7.2 开花期地上部生物量累积与群体数量、植株氮浓度和土壤无机氮的关系 |
| 4.8 小麦关键施肥期氮素追施模型的建立 |
| 4.8.1 基于NNI的小麦氮素追肥模型的建立 |
| 4.8.2 基于NNI-NDVI的小麦氮素追肥模型的建立 |
| 4.8.2.1 小麦植株氮浓度与NDVI的相关性 |
| 4.8.2.2 基于NNI-NDVI的小麦氮素追肥模型的建立 |
| 5 讨论 |
| 5.1 以NNI分级评价植物氮素营养状况的优势 |
| 5.2 氮素盈亏对小麦生长的影响 |
| 5.3 冬小麦临界氮浓度模型的构建与应用 |
| 5.4 基于NNI的小麦氮肥追肥模型的建立 |
| 6 结论 |
| 6.1 不同基因型小麦的氮素盈亏分级 |
| 6.2 氮素盈亏对小麦生长的影响 |
| 6.3 最适氮素营养状况下，地上地下关键指标体系的建立 |
| 6.4 小麦氮素追肥模型的建立 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
（3）冬小麦控光节水试验及模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 作物耗水的研究进展 |
| 1.2.2 光照对作物生长和产量的影响研究进展 |
| 1.2.3 灌水量对作物生长和产量的影响研究进展 |
| 1.2.4 作物模型研究进展 |
| 1.2.5 DSSAT模型应用研究进展 |
| 1.3 主要研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况与试验设计 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 测定指标与方法 |
| 2.3.1 整体气象指标 |
| 2.3.2 土壤物理性质指标 |
| 2.3.3 田间小气候 |
| 2.3.4 作物生长指标 |
| 3 冬小麦控光节水田间试验结果与分析 |
| 3.1 光照对冬小麦田间小气候的影响研究 |
| 3.1.1 光照对冬小麦冠层辐射的影响 |
| 3.1.2 光照对冬小麦冠层温湿度的影响 |
| 3.1.3 光照对土壤温度的影响 |
| 3.2 光照和灌水量对冬小麦生长发育的影响研究 |
| 3.2.1 光照和灌水量对冬小麦生育进程的影响 |
| 3.2.2 光照和灌水量对冬小麦株高的影响 |
| 3.2.3 光照和灌水量对冬小麦叶面积的影响 |
| 3.2.4 光照和灌水量对冬小麦干物质累积的影响 |
| 3.3 光照和灌水量对冬小麦产量及耗水特性的影响研究 |
| 3.3.1 光照和灌水量对冬小麦产量及其构成因素的影响 |
| 3.3.2 光照和灌水量对冬小麦土壤含水率的影响 |
| 3.3.3 光照和灌水量对冬小麦耗水量的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 DSSAT模型模拟研究 |
| 4.1 DSSAT模型简介 |
| 4.2 DSSAT模型数据库组建 |
| 4.2.1 气象数据库 |
| 4.2.2 土壤数据库 |
| 4.2.3 田间管理数据库 |
| 4.2.4 作物品种遗传参数 |
| 4.3 模型遗传参数的敏感性分析 |
| 4.4 模型结果的验证方法 |
| 4.5 DSSAT模型参数率定与验证 |
| 4.6 模拟结果分析与评价 |
| 4.6.1 冬小麦物候期和籽粒产量的模拟分析 |
| 4.6.2 冬小麦叶面积指数的模拟分析 |
| 4.6.3 冬小麦干物质的模拟分析 |
| 4.6.4 冬小麦土壤含水率的模拟分析 |
| 4.6.5 冬小麦蒸散量的模拟分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 不同情景下冬小麦产量与耗水的模拟分析 |
| 5.1 不同控光处理下冬小麦产量与耗水的模拟分析 |
| 5.1.1 叶面积指数与干物质 |
| 5.1.2 生产潜力变化和水分利用率 |
| 5.1.3 控光处理对冬小麦生长的综合评价 |
| 5.2 不同生育期控光下冬小麦产量与耗水的模拟分析 |
| 5.3 不同灌水量下冬小麦产量与水分利用率的模拟分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）降水年型和施肥量对小麦的互作效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 小麦肥料效应研究进展 |
| 1.2.1 氮磷肥施用在小麦生产中的研究 |
| 1.2.2 不同降水年型在小麦生产中的研究 |
| 1.2.3 模型在小麦生产中的研究 |
| 第二章 研究内容与试验方法 |
| 2.1 研究目标和内容 |
| 2.1.1 研究目标 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 试验地概况 |
| 2.2.2 试验设计 |
| 2.3 相关参数 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 2.4.1 降水 |
| 2.4.2 数据来源 |
| 2.5 研究技术路线 |
| 第三章 不同施肥小麦产量及其稳定性 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验区概况 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同降水年型下不同施肥处理小麦产量 |
| 3.2.2 不同降水年型下不同施肥处理变异系数 |
| 3.2.3 不同降水年型下不同施肥处理可持续性指数 |
| 3.3 不同降水年型不同施肥对产量构成要素的影响 |
| 3.3.1 不同施肥对亩穗数的影响 |
| 3.3.2 不同施肥对穗粒数的影响 |
| 3.3.3 不同施肥对千粒重的影响 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 长期施肥小麦产量变化 |
| 3.4.2 不同降水年型不同施肥处理小麦产量稳定性 |
| 3.4.3 不同降水年型不同施肥处理小麦产量构成要素变化 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 不同降水年型不同施肥对小麦产量的影响 |
| 4.1 实验材料与方法 |
| 4.1.1 试验区概况 |
| 4.1.2 拟合方法及残差分析校对 |
| 4.1.3 产量拟合 |
| 4.1.4 环比增长率 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 干旱年施肥量与产量拟合分析 |
| 4.2.2 常态年施肥量与产量拟合分析 |
| 4.2.3 丰水年施肥量与产量拟合分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 不同年型小麦最高产量施肥量与经济施肥量分析 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验区概况 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 小麦最高产量施肥量 |
| 5.2.2 小麦经济施肥量 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 主要结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）深层坑渗灌溉施肥制度对成龄葡萄土壤养分和生长特性影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 极端干旱区节水灌溉技术及水肥耦合研究现状 |
| 1.2.2 水肥耦合研究存在的问题 |
| 1.2.3 深层坑渗灌溉研究现状 |
| 1.2.4 深层坑渗灌溉灌溉施肥制度研究意义 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2.试验方案与方法 |
| 2.1 试验研究目的 |
| 2.2 试验地基本概况 |
| 2.3 试验作物概况 |
| 2.4 试验设计内容及田间管理 |
| 2.4.1 试验设计 |
| 2.4.2 田间管理 |
| 2.5 试验测定指标与方法 |
| 2.5.1 土壤含水率测定 |
| 2.5.2 土面蒸发测定 |
| 2.5.3 土壤质地及养分测定 |
| 2.5.4 葡萄生理生长指标测定 |
| 2.5.5 葡萄产量及品质测定 |
| 3.成龄葡萄土壤水分动态变化及耗水规律 |
| 3.1 成龄葡萄全生育期内土壤水分动态变化规律 |
| 3.2 每组处理各深度土层成龄葡萄土壤含水率变化规律 |
| 3.3 成龄葡萄水平方向土壤含水率变化规律 |
| 3.4 每组处理径向方向成龄葡萄土壤含水率变化规律 |
| 3.5 成龄葡萄耗水规律 |
| 3.5.1 成龄葡萄耗水量 |
| 3.5.2 植株蒸腾强度 |
| 3.5.3 各物候期土面蒸发量 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.深层坑渗灌成龄葡萄土壤养分含量变化规律研究 |
| 4.1 深层坑渗灌成龄葡萄土壤中氨态氮含量及垂直剖面含量变化规律 |
| 4.2 深层坑渗灌成龄葡萄土壤中硝态氮含量及垂直剖面含量变化规律 |
| 4.3 深层坑渗灌成龄葡萄土壤中速效磷含量及垂直剖面含量变化规律 |
| 4.4 深层坑渗灌成龄葡萄土壤中速效钾含量及垂直剖面含量变化规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.深层坑渗灌成龄葡萄生理生长指标、品质及产量研究 |
| 5.1 灌溉施肥制度对葡萄生理生长指标的影响 |
| 5.1.1 灌溉施肥制度对成龄葡萄新梢生长的影响 |
| 5.1.2 灌溉施肥制度对成龄葡萄叶片生长的影响 |
| 5.1.3 灌溉施肥制度对成龄葡萄果穗生长的影响 |
| 5.1.4 灌溉施肥制度对成龄葡萄果粒粒径生长的影响 |
| 5.1.5 灌溉施肥制度对成龄葡萄叶面积的影响 |
| 5.2 灌溉施肥制度对葡萄品质和产量的影响 |
| 5.2.1 可溶性固形物 |
| 5.2.2 总酸度 |
| 5.2.3 Vc含量 |
| 5.2.4 灌溉施肥制度对成龄葡萄产量的影响 |
| 5.2.5 多元线性回归 |
| 5.3 深层坑渗灌基于加权灰色关联度模型成龄葡萄施肥制度评价 |
| 5.3.1 建立施肥制度方式下灰色关联综合评价模型 |
| 5.3.2 施肥制度灰色关联模型评价结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）小麦蛋白品质空间异质性特征及影响因子的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 遥感技术在作物品质反演的研究进展 |
| 1.2.2 小麦籽粒蛋白品质空间变异影响因素研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 试验数据的获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.2.1 氮素农学参量研究的试验设计 |
| 2.2.2 区域气象数据研究的试验设计 |
| 2.3 实验数据获取 |
| 2.3.1 氮素研究的冠层光谱数据的获取 |
| 2.3.2 区域研究的影像数据的获取与预处理 |
| 2.3.3 氮素农学参数的获取 |
| 2.3.4 籽粒蛋白质含量的获取 |
| 2.3.5 区域气象数据的获取 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 不同氮素农学参数的小麦GPC遥感反演 |
| 3.1 植被指数的选择 |
| 3.1.1 植被指数 |
| 3.1.2 植被指数与各氮素农学参数的相关性分析 |
| 3.2 支持向量机回归 |
| 3.2.1 支持向量机简介 |
| 3.2.2 支持向量机回归原理 |
| 3.3 小麦GPC模型构建 |
| 3.3.1 模型精度评价指标 |
| 3.3.2 氮素农学参数的遥感反演 |
| 3.3.3 氮素农学参数与小麦GPC模型构建 |
| 3.3.4“VI-AP-GPC”的定量反演 |
| 3.4 基于Landsat-5 卫星TM数据的小麦PNC的反演 |
| 3.4.1 Landsat-5 卫星TM数据的波谱响应函数 |
| 3.4.2 模拟Landsat-5 TM多光谱植被指数的选择 |
| 3.4.3 基于模拟TM5数据的PNC的反演 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 小麦GPC的空间影响因子分析与选取 |
| 4.1 区域气象数据的获取 |
| 4.1.1 空间插值方法 |
| 4.1.2 关键气象因子的构建 |
| 4.2 气象因子的选取及分析 |
| 4.2.1 温度对小麦籽粒蛋白质含量的影响 |
| 4.2.2 光照对小麦籽粒蛋白质含量的影响 |
| 4.2.3 降雨对小麦籽粒蛋白质含量的影响 |
| 4.3 本章总结 |
| 5 基于地理加权算法的小麦GPC反演 |
| 5.1 地理加权回归模型 |
| 5.1.1 地理加权回归模型的提出 |
| 5.1.2 地理加权回归模型原理 |
| 5.1.3 空间权函数的选择 |
| 5.1.4 权函数带宽优化 |
| 5.1.5 自适应权函数 |
| 5.2 地理加权回归法反演小麦GPC |
| 5.2.1 GWR4软件简介绍 |
| 5.2.2 地理加权回归模型精度评价准则 |
| 5.2.3 小麦GPC地理加权回归模型的构建 |
| 5.2.4 局部回归系数的空间差异性检测 |
| 5.2.5 地理加权回归的模型精度验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于GIS和测土配方数据的晋北县域春玉米专用肥配方筛选（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究区域与数据获取 |
| 1.1 研究区域概况 |
| 1.2 数据来源及处理 |
| 2 研究思路与方法 |
| 2.1 研究思路 |
| 2.2 氮、磷、钾施肥指标体系的建立 |
| 2.2.1 氮肥推荐用量的确定 |
| 2.2.2 土壤磷钾养分丰缺指标体系的建立与磷、钾肥推荐用量的确定 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 氮肥推荐量 |
| 3.2 磷、钾推荐用量 |
| 3.2.1 土壤磷、钾养分丰缺指标的建立 |
| 3.2.2 土壤磷、钾推荐施肥指标体系的建立 |
| 3.3 春玉米区域配方的形成 |
| 3.3.1 土壤磷、钾养分空间变异特征图 |
| 3.3.2 春玉米氮磷钾推荐用量图 |
| 3.3.3 春玉米专用配方图 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
（8）绵阳市小麦土壤氮磷钾养分丰缺指标与合理施肥量推荐研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 我国小麦生产发展状况 |
| 1.2.2 小麦养分需求及肥料用量研究状况 |
| 1.2.3 推荐施肥技术研究进展 |
| 1.2.4 我国小麦施肥现状分析 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 试验地选取 |
| 2.2.3 “3414”小麦肥效试验 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 土壤样品采集与分析 |
| 2.3.2 小麦产量的测定 |
| 2.3.3 肥料效应及相关指标计算 |
| 2.3.4 土壤养分丰缺指标的建立 |
| 2.3.5 推荐施肥量 |
| 2.4 数据处理与统计分析 |
| 3 绵阳市耕地土壤养分状况 |
| 3.1 土壤有机质状况 |
| 3.2 土壤氮素状况 |
| 3.3 土壤磷素状况 |
| 3.4 土壤钾素状况 |
| 3.5 各养分元素间的相关性分析 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 小结 |
| 4 小麦肥料效应 |
| 4.1 小麦氮肥效应 |
| 4.1.1 氮肥施用条件下的产量效应 |
| 4.1.2 施氮产量与无氮产量间的关系 |
| 4.1.3 不同无氮产量等级下的氮肥增产效应 |
| 4.1.4 氮肥利用效率 |
| 4.2 小麦磷肥效应 |
| 4.2.1 磷肥施用条件下的产量效应 |
| 4.2.2 施磷产量与无磷产量的关系 |
| 4.2.3 不同无磷产量等级下的磷肥增产效应 |
| 4.2.4 磷肥利用效率 |
| 4.3 小麦钾肥效应 |
| 4.3.1 钾肥施用条件下的产量效应 |
| 4.3.2 施钾产量与无钾产量的关系 |
| 4.3.3 不同无钾产量等级下的钾肥增产效应 |
| 4.3.4 钾肥利用效率 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 5 绵阳市小麦土壤养分丰缺指标体系建立 |
| 5.1 土壤氮素分级指标 |
| 5.2 土壤速效磷分级指标 |
| 5.3 土壤速效钾分级指标 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 6 绵阳市小麦氮磷钾推荐施肥指标体系 |
| 6.1 氮肥推荐施肥 |
| 6.2 磷肥推荐施肥 |
| 6.3 钾肥推荐施肥 |
| 6.4 不同生态区域小麦氮磷钾推荐施肥量的比较 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）区域作物专用复合（混）肥料配方制定方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 作物专用复合(混)肥料产业发展状况 |
| 1.2.1 复合(混)肥料产业发展 |
| 1.2.2 作物专用复合(混)肥料产业发展 |
| 1.3 作物专用复合(混)肥料研究进展 |
| 1.3.1 作物专用复合(混)肥料配方制定的影响因素 |
| 1.3.2 作物专用复合(混)肥料配方制定的原理与方法 |
| 1.3.3 作物专用复合(混)肥料养分元素配伍与效应 |
| 1.3.4 作物专用复合(混)肥料增效技术研究 |
| 1.3.5 作物专用复合(混)肥料的增产效果与环境效应 |
| 1.3.6 作物专用复合(混)肥料农艺配方的工业化实现 |
| 1.3.7 作物专用复合(混)肥料技术发展趋势 |
| 1.4 本研究的特色和创新之处 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究目标与研究内容 |
| 2.1.1 研究目标 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.3 研究方法与数据来源 |
| 2.3.1 研究方法 |
| 2.3.2 参数获取与数据来源 |
| 2.4 数据处理与分析方法 |
| 第三章 作物专用复合(混)肥料配方制定的原理与方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 农田养分综合平衡法制定作物专用复合(混)肥料配方的原理与方法 |
| 3.2.1 配方依据 |
| 3.2.2 农田养分综合平衡施肥模型 |
| 3.3 农田养分综合平衡法施肥量模型参数的确定 |
| 3.3.1 作物带出农田养分量 |
| 3.3.2 环境养分输入量 |
| 3.3.3 肥料养分损失率 |
| 3.3.4 矫正参数的确定 |
| 3.4 区域作物专用复合(混)肥料配方研制 |
| 3.4.1 区域作物专用复合(混)肥料配方区划原则与方法 |
| 3.4.2 区域农田作物施肥配方区划的确定 |
| 3.4.3 区域农田作物专用复合(混)肥料配方的确定 |
| 3.5 模型评价 |
| 3.6 小结与讨论 |
| 第四章 区域小麦专用复合(混)肥料配方研制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 小麦专用复合(混)肥料配方区划 |
| 4.3 农田养分综合平衡法研制区域小麦专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 4.4 区域小麦专用复合(混)肥料配方研制 |
| 4.4.1 区域小麦施肥量确定 |
| 4.4.2 区域小麦施肥量验证 |
| 4.4.3 区域小麦专用复合(混)肥料配方确定 |
| 4.4.4 区域小麦专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 4.5 小结与讨论 |
| 第五章 区域玉米专用复合(混)肥料配方研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 玉米专用复合(混)肥料配方区划 |
| 5.3 农田养分综合平衡法研制区域玉米专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 5.4 区域玉米专用复合(混)肥料配方研制 |
| 5.4.1 区域玉米施肥量确定 |
| 5.4.2 区域玉米施肥量验证 |
| 5.4.3 区域玉米专用复合(混)肥料配方确定 |
| 5.4.4 区域玉米专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 5.5 小结与讨论 |
| 第六章 区域水稻专用复合(混)肥料配方研制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 水稻专用复合(混)肥料配方区划 |
| 6.3 农田养分综合平衡法研制区域水稻专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 6.4 区域水稻专用复合(混)肥料配方研制 |
| 6.4.1 区域水稻施肥量确定 |
| 6.4.2 区域水稻施肥量验证 |
| 6.4.3 区域水稻专用复合(混)肥料配方确定 |
| 6.4.4 区域小麦专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 6.5 小结与讨论 |
| 第七章 区域马铃薯专用复合(混)肥料配方研制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 马铃薯专用复合(混)肥料配方区划 |
| 7.3 农田养分综合平衡法研制区域马铃薯专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 7.4 区域马铃薯专用复合(混)肥料配方研制 |
| 7.4.1 区域马铃薯施肥量确定 |
| 7.4.2 区域马铃薯专用复合(混)肥料配方确定 |
| 7.4.3 区域马铃薯专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 7.5 小结与讨论 |
| 第八章 区域油菜专用复合(混)肥料配方研制 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 油菜专用复合(混)肥料配方区划 |
| 8.3 农田养分综合平衡法研制区域油菜专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 8.4 区域油菜专用复合(混)肥料配方研制 |
| 8.4.1 区域油菜施肥量确定 |
| 8.4.2 区域油菜专用复合(混)肥料配方确定 |
| 8.4.3 区域油菜专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 8.5 小结与讨论 |
| 第九章 区域棉花专用复合(混)肥料配方研制 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 棉花专用复合(混)肥料配方区划 |
| 9.3 农田养分综合平衡法研制区域棉花专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 9.4 区域棉花专用复合(混)肥料配方研制 |
| 9.4.1 区域棉花施肥量确定 |
| 9.4.2 区域棉花专用复合(混)肥料配方确定 |
| 9.4.3 区域棉花专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 9.5 小结与讨论 |
| 第十章 区域花生专用复合(混)肥料配方研制 |
| 10.1 引言 |
| 10.2 花生专用复合(混)肥料配方区划 |
| 10.3 农田养分综合平衡法研制区域花生专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 10.4 区域花生专用复合(混)肥料配方研制 |
| 10.4.1 区域花生施肥量确定 |
| 10.4.2 区域花生专用复合(混)肥料配方确定 |
| 10.4.3 区域花生专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 10.5 小结与讨论 |
| 第十一章 区域大豆专用复合(混)肥料配方研制 |
| 11.1 引言 |
| 11.2 大豆专用复合(混)肥料配方区划 |
| 11.3 农田养分综合平衡法研制区域大豆专用复合(混)肥料配方的原理 |
| 11.4 区域大豆专用复合(混)肥料配方研制 |
| 11.4.1 区域大豆施肥量确定 |
| 11.4.2 区域大豆专用复合(混)肥料配方确定 |
| 11.4.3 区域大豆专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 11.5 小结与讨论 |
| 第十二章 结论与展望 |
| 12.1 主要结论 |
| 12.1.1 作物专用复合(混)肥料配方制定的原理与方法 |
| 12.1.2 区域小麦专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.3 区域玉米专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.4 区域水稻专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.5 区域马铃薯专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.6 区域油菜专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.7 区域棉花专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.8 区域花生专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.1.9 区域大豆专用复合(混)肥料配方研制 |
| 12.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 数据来源 |
| 附录2 作物统计数据 |
| 附录3 长期施肥试验基本概况 |
| 附录4 土壤养分统计分析 |
| 附录5 小麦、玉米、水稻各地区肥料施用量 |
| 附录6 作物专用复合(混)肥料配方区划图 |
| 附录7 农业部小麦、玉米、水稻施肥建议 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于GIS的我国小麦施肥指标体系的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 我国施肥现状 |
| 1.2.1 施肥与粮食安全 |
| 1.2.2 施肥与生态环境 |
| 1.2.3 人口-粮食-肥料-环境的关系 |
| 1.3 建立施肥指标体系的研究进展 |
| 1.3.1 作物施肥模型研究进展 |
| 1.3.2 测土配方施肥与施肥指标体系的建立 |
| 1.4 GIS 及其在农业生产中的应用 |
| 1.4.1 地理信息系统的发展 |
| 1.4.2 GIS 空间分析功能 |
| 1.4.3 GIS 在现代农业中的应用 |
| 1.5 施肥决策系统研究进展 |
| 1.5.1 施肥决策系统国外研究状况 |
| 1.5.2 施肥决策系统国内研究状况 |
| 1.5.3 推荐施肥系统的发展趋势 |
| 1.6 研究目标、内容及技术路线 |
| 1.6.1 研究的切入点 |
| 1.6.2 研究目标 |
| 1.6.3 研究内容与方法 |
| 1.6.4 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 田间试验数据 |
| 2.1.1 试验数据来源 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 试验点分布 |
| 2.2 间接资料 |
| 2.2.1 气象资料与土壤资料 |
| 2.2.2 其它数据资料 |
| 2.4 研究和计算方法 |
| 2.4.1 试验数据分析与计算 |
| 2.4.2 气象数据分析与计算 |
| 2.4.3 空间数据库建立方法 |
| 第三章 小麦施肥指标体系的构建 |
| 3.1 小麦施肥模型设计 |
| 3.2 小麦施肥模型参数分析 |
| 3.2.1 小麦养分需求量的确定 |
| 3.2.2 土壤养分校正系数的确定 |
| 3.2.3 肥料当季利用率的确定 |
| 3.3 模型参数影响因子分析 |
| 3.4 土壤养分校正系数模型的构建 |
| 3.4.1 冬小麦土壤养分校正系数模型 |
| 3.4.2 春小麦土壤养分校正系数模型 |
| 3.5 肥料当季利用率模型的构建 |
| 3.6 小麦施肥模型的整合 |
| 3.6.1 冬小麦施肥模型 |
| 3.6.2 春小麦施肥模型 |
| 3.7 小麦施肥模型的修正 |
| 3.7.1 土壤pH 值订正函数 |
| 3.7.2 水分订正函数 |
| 3.8 小麦施肥模型的验证 |
| 3.9 讨论 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 系统所需GIS 数据库的构建 |
| 4.1 系统所需数据库 |
| 4.1.1 数据分类 |
| 4.1.2 系统所需图层 |
| 4.2 数据库概念设计与数据模型 |
| 4.2.1 实体-联系模型 |
| 4.2.2 气象和土壤因子数据库E-R 模型构建 |
| 4.2.3 GIS 数据库解决方案 |
| 4.2.4 基于GIS 的小麦施肥数据模型 |
| 4.3 空间数据库的建立 |
| 4.3.1 基础空间数据库的建立 |
| 4.3.2 施肥单元数据库 |
| 4.4 小麦生产潜力分布图 |
| 4.4.1 作物需水量ETc |
| 4.4.2 小麦生产潜力 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 小麦施肥决策系统的开发与应用 |
| 5.1 系统体系结构设计 |
| 5.1.1 系统目标 |
| 5.1.2 系统设计原则 |
| 5.1.3 系统的结构与功能设计 |
| 5.2 施肥决策系统的开发 |
| 5.2.1 系统开发运行环境 |
| 5.2.2 系统程序及界面设计 |
| 5.2.3 模型库与GIS 数据库的耦合 |
| 5.2.4 系统功能的实现 |
| 5.3 小麦施肥决策系统的应用 |
| 5.3.1 系统界面 |
| 5.3.2 点对点推荐施肥决策 |
| 5.3.3 县域推荐施肥决策 |
| 5.3.4 推荐结果报表打印 |
| 5.3.5 施肥模型库的更新 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文研究结论、创新点与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、二元二次函数法确定小麦施肥量的探讨（论文参考文献）
- [1]果农化肥减量行为形成机制研究 ——基于晋、鲁两省苹果种植户调研[D]. 李树强. 山东农业大学, 2021
- [2]基于临界氮浓度的小麦氮营养状况分级及NDVI追肥模型建立的研究[D]. 付文. 河南农业大学, 2020(06)
- [3]冬小麦控光节水试验及模拟研究[D]. 王莉. 西安理工大学, 2019(08)
- [4]降水年型和施肥量对小麦的互作效应研究[D]. 李晓州. 西北农林科技大学, 2019(08)
- [5]深层坑渗灌溉施肥制度对成龄葡萄土壤养分和生长特性影响研究[D]. 张学优. 西安理工大学, 2018(12)
- [6]小麦蛋白品质空间异质性特征及影响因子的研究[D]. 屈莎. 西安科技大学, 2017(01)
- [7]基于GIS和测土配方数据的晋北县域春玉米专用肥配方筛选[J]. 郭军玲,王永亮,郭彩霞,金辉,杨治平. 农业工程学报, 2016(07)
- [8]绵阳市小麦土壤氮磷钾养分丰缺指标与合理施肥量推荐研究[D]. 罗欢. 四川农业大学, 2015(07)
- [9]区域作物专用复合（混）肥料配方制定方法与应用[D]. 车升国. 中国农业大学, 2015(09)
- [10]基于GIS的我国小麦施肥指标体系的构建[D]. 杜君. 中国农业科学院, 2011(10)