[发明专利]基于相关性分析和数据修正的精准施肥方法

说明书

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。

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。