[发明专利]一种建立农田土壤有机质预测模型的方法

说明书

本发明涉及一种建立农田土壤有机质预测模型的方法，步骤如下：⑴采集农田种植土壤样品，测定有机质、全氮、速效氮、pH值等养分；⑵利用SPSS软件对所有养分数据进行相关性分析；⑶建立了土壤有机质的预测模型。本发明建立了土壤有机质的预测模型，通过全氮含量及pH值即可计算有机质含量，大大简化了测定有机质的工作流程，同时也减少了浓硫酸、重铬酸钾等危险化学品的应用，经济环保，安全高效。

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机质预测模型的方法，特别是针对天津地区农田土壤有机质的预测方法，尤其是一种建立农田土壤有机质预测模型的方法。

背景技术

土壤有机质是评价土壤肥力的重要指标，含有作物生长所需要的各种营养成分。土壤有机质具有促进作物生长发育、改良土壤结构、提高土壤保水保肥能力、促进土壤微生物的活动、促进植物生理活性等作用。在农作物种植前，了解种植土壤的养分含量，特别是有机质的含量，有利于作物长势及产量评估，也为更加合理的施用肥料提供理论支持。

目前土壤有机质的测定，主要是根据相关行业标准的检测方法，检测周期长，效率低，且检测关键步骤必须用到浓硫酸、重铬酸钾等危险化学品，存在安全隐患，且容易造成环境污染。建立全氮及pH与有机质之间的预测模型，揭示了土壤关键养分指标之间的相关性，直观反映出土壤的肥力状况，减少了危险化学品的使用，绿色高效，安全环保。国内有较多关于土壤养分指标预测的报道，部分文献针对有机质和全氮之间的相关性进行了研究，表明有机质与全氮之间存在一定的相关性，建立的多为一元线性模型，而将土壤其他养分参数也考虑在内，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机质预测模型的方法。

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机质预测模型的方法，步骤如下：

⑴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；

⑵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；

⑶通过SPSS软件的多元线性回归分析方法，建立了土壤有机质的预测模型，所述的关系模型为：y＝a+bx₁+cx₂；

其中，y为土壤有机质含量，单位为g/kg；x₁为全氮含量，单位为％；x₂为土壤pH值；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含量及pH值，代入预测模型即可计算有机质含量；计算得出有机质含量与检测土样实际测得的有机质进行比较，可对该模型准确性和可靠性进行验证。

而且，所述步骤⑴中土壤样品均为天津宁河区农田种植土壤，取土样深度均为0-15cm。

而且，所述步骤⑴中关键养分指标包括有机质、全氮和pH值。

而且，所述步骤⑵中3个指标为全氮(％)、pH和有机质。

而且，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，预测选取土样的有机质含量与实际测定结果比较，预测偏差均小于5％。

本发明取得的优点和积极效果为：