一、土壤养分信息系统在推荐施肥中的应用（论文文献综述）
白娅男[1]（2020）在《大数据系统在精准施肥中的应用研究 ——以力源宝系统为例》文中研究表明在中国经济发展新常态的背景下,中央一号文件始终锁定“三农问题”,要建设现代农业,加快转变农业发展方式,走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的现代农业发展道路。随着信息技术的飞速发展,大数据系统的应用为社会多方面的发展提供了契机。大数据应用与农业与精准施肥技术结合,精准管理配、施肥,综合利用肥料资源,提高肥料的利用率,有效解决面源污染,将为农业发展注入活力,保障农业优质高产,更有利于实现企业及农户减少成本,增产增效的目的,为农资企业创新发展提供契机。本文以广西力源宝科技（集团）有限公司的大数据系统为研究对象,采用实地调研、实证分析与问卷调查等方法,研究大数据精准施肥系统的应用推广现状及存在的问题,在此基础上提出相应对策建议。研究结果将为大数据精准施肥系统的完善提供指导和参考依据。主要研究结果如下:1.力源宝大数据系统在作物精准施肥方面发挥了重要的作用,（1）该系统将精准施肥技术与大数据系统和网络地理信息系统技术结合,收集整理了114.6万个土壤样本,450万个化验数据包等多项土壤调查数据,具有专业的技术支撑和广泛的调查数据。（2）该系统平台是集精准配肥、产量预测、市场分析、效益分析、技术指导为一体的可视化决策平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,以数据信息为依据提供及时、准确、可靠的决策建议。（3）该系统根据种植地区土壤肥力情况,结合种植的作物（如:桉树、百香果、甘蔗、火龙果、芒果、香蕉、油茶、柚子、水稻、等）生长所需营养,以及天气、降雨、市场等多方面的数据资源,经过数据的整合分析提供最优的配施肥方案以及专业的农业技术服务指导。2.大田试验结果表明:采用力源宝精准施肥大数据系统指导施用配方肥的甘蔗各项品质指标均高于传统肥。甘蔗实际产量平均提高17.26吨/公顷,产出投入比平均增长0.83万元/公顷。甘蔗株高平均增长37.31cm,茎径平均增幅为0.07cm,甘蔗锤度平均增幅0.71%,蔗糖分平均增幅0.9%,蔗汁简纯度平均增幅1.34%,甘蔗纤维分平均增幅1.3%。精准施肥大数据系统使得农业生产更加科学精准化,提高肥料利用率,同时为企业对作物生产用肥决策提供指导和参考依据,实现企业和农户节约成本、农产品增收增效的目的。3.精准施肥大数据系统平台的建设、使用与推广过程中存在以下主要问题:（1）我国农业信息化程度低,缺少核心研发技能,技术设施建设相对落后,资源整合利用难度大。（2）精准施肥大数据系统建设尚不完善,数据的采集、整理、保存、管理和利用重视度不够,数据信息更新缓慢,施肥方案较单一,大数据资源无法充分发挥作用。（3）受基础设施条件的限制,农户应用大数据难懂且不方便,导致企业系统推广范围小且不到位,企业技术人员对大数据系统应用还很模糊,导致农业技术服务水平低,技术指导不到位,农户无法全面了解大数据系统带来的效益。（4）精准施肥大数据系统建设应用需要的科研投入大,成本消耗高,资金短缺,且所需人才要求较高,人员储备量不足。（5）精准施肥大数据系统定位地土壤肥力的范围较为宽泛,精准度有待进一步提升,导致市场定位仅限于大客户,客户群狭窄,市场发展战略选择有局限性。4.针对存在的问题提出了一系列优化应用平台的对策建议:（1）政府扶持,将大数据上升为国家发展战略,加大支持力度,数据开放,实现资源共享,以法律政策的形式加强科技、人才、资金等资源对大数据技术倾斜引导。（2）精准施肥大数据系统的信息数据管理、链接和整合要严谨并及时整理上传系统,保证信息时效性。完善并及时更新系统功能,有效帮助农户作物种植生产过程中的错误与偏差,为农户提供更加直观有效的系统效果体验。（3）系统应用推广要面向农户,开发面向农业的移动智能大数据应用系统,随时随地提供精准的市场、政策、生活等方面的农业情况信息。（4）加强国内外高校、科研机构、企业单位之间的技术、人才合作,企业不仅注重数据管理技术类核心技术人才,更要注重培养或引进对农业发展具有深刻理解能力的创新交叉型人才。（5）深化精准施肥大数据系统的应用,密切跟踪信息技术发展趋势,进一步加强各地土壤情况的调查统计,提高系统定位决策的精准度,深度融合各项资源,丰富系统的管理手段和服务技能。
张佳佳[2]（2020）在《萝卜养分推荐方法与氮素限量研究》文中进行了进一步梳理平衡施肥是保障蔬菜优质高产和养分高效的重要措施,建立科学的推荐施肥方法是平衡施肥的关键,然而关于萝卜的推荐施肥方法研究较少。本研究以中国萝卜种植区多年多点的田间试验为基础,利用QUEFTS模型研究萝卜养分需求特征参数,分析土壤基础养分供应、产量反应和农学效率特征。在此基础上结合4R养分管理策略建立基于产量反应和农学效率的萝卜推荐施肥方法及其养分专家系统（Nutrient Expert,简称NE）,并从农学、经济和环境效益方面对NE系统进行了田间验证。同时,在NE系统推荐施氮量基础上实施了五季春秋萝卜氮肥用量定位试验,应用DNDC模型模拟萝卜产量和氮淋失量,运用敏感性分析优化协同农学和环境效应的田间管理措施,提出氮肥施用限量。论文取得的主要进展如下:（1）应用QUEFTS模型研究萝卜养分需求特征参数。收集和汇总了2000-2017年中国萝卜种植区247个萝卜田间试验,在目标产量达到潜在产量的70%范围内,QUEFTS模型模拟的萝卜养分吸收量随肉质根产量的增加呈线性增加。生产一吨肉质根整株N、P和K养分需求量分别为2.15 kg N、0.45 kg P和2.58 kg K,N:P:K比例为4.78:1:5.73,相应的N、P和K养分内在效率分别为465.1、2222.2和387.1 kg/kg。QUEFTS模型模拟生产一吨肉质根,N、P和K移走量分别为1.34 kg N、0.30 kg P和1.93 kg K。当目标产量达到潜在产量的80%时,肉质根所需的N、P和K占整株养分吸收的比例分别为63%、70%和80%。模型验证结果表明,植株养分吸收量模拟值与实测值吻合度较好,QUEFTS模型可用于预估一定目标产量下萝卜的最佳养分需求量。（2）建立基于产量反应和农学效率的萝卜推荐施肥方法和养分专家系统。萝卜种植区N、P和K的土壤基础供应平均分别为118.7、28.2和208.8 kg/ha,产量反应平均分别为17.7、10.4和10.3 t/ha,相对产量平均分别为0.73、0.86和0.85,农学效率平均分别为104.7、105.0和69.5 kg/kg。土壤基础养分供应等级低、中和高对应的产量反应系数N的分别为0.36、0.21和0.11,P的分别0.18、0.12和0.06,K的分别为0.21、0.13和0.06。产量反应与土壤基础养分供应呈显着负指数关系,与相对产量呈显着负线性关系,与农学效率呈显着二次曲线关系。构建了基于产量反应和农学效率的萝卜推荐施肥模型,其中,施氮量=产量反应/农学效率,施磷量或施钾量=作物产量反应需磷或钾量+维持土壤养分平衡部分需磷或钾量-上季磷素或钾素残效。维持土壤平衡所需养分是依据QUEFTS模型预估的最佳养分需求量计算。同时采用计算机软件技术把复杂的推荐施肥模型简化成用户方便使用的推荐施肥养分专家系统。（3）萝卜养分专家系统田间验证。与农民习惯施肥（FP）相比,应用萝卜NE系统显着降低氮、磷和钾肥施用量分别为98 kg N/ha、110 kg P2O5/ha和47 kg K2O/ha,氮素和磷素盈余量分别达105.1 kg N/ha和115.1 kg P2O5/ha,土壤氮素表观损失为110.8 kg N/ha。与当地优化推荐施肥（ST）相比,NE处理显着降低氮肥和磷肥施用量分别为48 kg N/ha和44 kg P2O5/ha。与FP和ST处理相比,NE处理显着增加了萝卜产量,增幅分别达4.2%和4.0%,经济效益分别显着增加了5948和3072元/ha;肥料利用率均显着提高,氮素的农学效率、回收率和偏生产力分别提高了42.4和31.0 kg/kg、11.4和7.0个百分点以及162.9和96.8 kg/kg,磷素的分别提高了67.4和50.9kg/kg、14.1和7.5个百分点以及488.0和327.3 kg/kg,钾素的分别提高了20.3和12.3 kg/kg、11.3和6.3个百分点以及86.9和22.4 kg/kg。NE系统推荐施氮量下,有机肥氮替代30%化肥氮可保证萝卜产量和肥料利用率。（4）萝卜氮素施用限量的DNDC模型模拟。DNDC在模拟萝卜产量、氮素吸收、土壤温度、土壤水分、淋溶水量和氮淋溶方面表现较好。敏感性分析结果表明,萝卜产量和氮淋溶对施氮量和灌水量最敏感,播种日期对秋季萝卜产量影响也较大;优化的田间管理措施包括:氮肥农学和环境施用限量分别为150和180 kg N/ha,最佳灌溉量分别为200 mm（春季）和150 mm（秋季）,最优施氮比例为3/10:4/10:3/10,分别在萝卜播种前基施、莲座期和肉质根膨大中期追施,优化的播种日期为4月初到4月中旬（春季）和7月末到8月初（秋季）。春、秋季萝卜生产中保障水体环境安全的环境可允许最大硝态氮淋失量分别为14.0和20.6 kg N/ha。与农民习惯施肥相比,优化管理措施在维持春、秋季萝卜产量的同时可减施氮肥120-150 kg N/ha,分别节水33.3%和50.0%,对保障水体环境安全的氮淋失量降低范围分别为81.0-88.3和116.0-128.0 kg N/ha,降幅范围均为86.0%-95.0%。环境施氮阈值与萝卜NE系统推荐施氮量基本一致,进一步从环境效益方面验证了其推荐施氮量的合理性。综上所述,基于产量反应和农学效率的推荐施肥方法在提高萝卜产量和经济效益的同时,还能够减施化肥并减少氮素环境风险,可用于我国萝卜生产中的养分推荐。
徐霞[3]（2019）在《基于ArcGIS的河南省小麦、玉米区域配方设计及其综合效应评价》文中认为河南省是我国小麦、玉米种植大省,分布范围广、环境差异大,但以往小麦、玉米配方施肥的研究多为单点试验,针对河南省整个范围内的肥料配方设计及配方施肥下节肥、增产、减排潜力的研究鲜有报道。本研究在原有生态区划分的基础上跟据近五年的气象数据将河南省分别划分为五个小麦生态区及五个玉米生态区,利用国家测土配方施肥项目2005至2013年布置在河南省的2132个3414田间试验数据（小麦试验1247个,玉米试验885个）、2826个三区示范试验（小麦试验1582个,玉米试验1244个）、及在河南省152县（市）采集的83.70万个土壤样品测试数据,并结合2017年《河南省统计年鉴》等资料,建立了河南省土壤养分丰缺指标,整理了河南省小麦、玉米的需肥特性,基于ArcGIS软件设计了河南省范围内的肥料配方并对应用配方肥的增产、节肥、减排等综合效应进行了分析,主要结论如下:1.以相对产量80%、85%、90%、95%为划分标准将河南省土壤有效磷、速效钾划分为极低、低、中、高、极高五个水平,对应小麦有效磷、速效钾的划分标准分别为>10 mg/kg、10-15 mg/kg、15-24 mg/kg、24-37 mg/kg、>37 mg/kg,>80 mg/kg、80-105 mg/kg、105-140 mg/kg、140-180 mg/kg、＞180 mg/kg;玉米有效磷、速效钾的划分标准分别为>11 mg/kg、11-16 mg/kg、16-25 mg/kg、25-38 mg/kg、>38 mg/kg,<70 mg/kg、70-100 mg/kg、100-130 mg/kg、130-180 mg/kg、>180mg/kg。2.河南省小麦、玉米百公斤经济产量的氮、磷、钾素需求量平均分别为2.63 kg、0.43 kg、2.13 kg（小麦）,2.29kg、0.36 kg、1.98 kg（玉米）。比较小麦、玉米不同产量水平下的百公斤经济产量需肥量发现,随着产量水平的提高,小麦、玉米的百公斤经济产量需氮、磷、钾量均呈现出逐渐下降的趋势。3.根据“氮肥总量控制”、“磷肥恒量监控”、“钾肥分区肥效反应”的方法来确定各生态区的小麦、玉米推荐施肥量,小麦氮肥推荐用量有180 kg/hm2、170kg/hm2、160kg/hm2、150 kg/hm2四个水平;推荐施磷量有 63 kg/hm2、75 kg/hm2、81 kg/hm2、92kg/hm2、107 kg/hm2五个水平,其中以推荐施磷量为81 kg/hm2的区域面积最大;推荐施钾量有48 kg/hm2、58 kg/hm2、64 kg/hm2、73 kg/hm2,在施钾量的大小上整体呈现中间高、东西低的变化趋势。根据氮、磷、钾推荐用量,河南省小麦共设计了8个分次施肥配方、9个一次性施肥配方。在分次施肥配方中河南省中部、东部、西部的大部分区域的小麦施肥配方以15-19-11、16-17-12及17-16-12为主,在南部的信阳市以配方18-15-12为主。4.用同样的方法为河南省玉米进行氮磷钾肥推荐,玉米平原少温区、水温协调区氮肥推荐用量为180 kg/hm2,多雨高温区为190 kg/hm2。推荐施磷量共有68 kg/hm2、73 kg/hm2、88 kg/hm2、95 kg/hm2、105 kg/hm2五个水平,其中最小推荐施磷量（65 kg/hm2）主要分布在南阳市的南部。在钾肥施用上共有63kg/hm2、71 kg/hm2、78 kg/hm2、83 kg/hm2四个推荐用量。根据氮磷钾推荐用量最终确定9个玉米施肥配方,其中配方24-12-9、25-10-10、26-10-9主要分布在河南省东部的平原少温区及水温协调区。5.河南省小麦生产中氮、磷、钾肥习惯施用量平均分别为198、121、50kg/hm2。与本研究设计的小麦施肥配方相比,河南省小麦生产平均可节约氮肥42 kg/hm2,共总可以节氮23.10万吨、节磷8.88万吨,而钾肥需增施5.31万吨。配方施肥下小麦各区域的增产总量为960.5万吨,在经济效益及生态效益方面,配方施肥下河南省小麦生产中共节本增收253.22亿元,减少温室气体减排总量348.65×104t CO2 eq。6.玉米习惯施肥中氮、磷、钾肥施用量平均分别为232kg/hm2、62kg/hm2、47kg/hm2,应该配方施肥后,玉米节氮潜力平均为54 kg/hm2,节氮总量为18.84万吨,而磷肥与钾肥均需提高施肥量,其中磷肥、钾肥的增施总量分别为3.81万吨、8.36万吨。玉米在配方施肥下的增产总量为456.6万吨,获得的经济收益总额为75.61亿元,其中由玉米增产而增加的收入为73.06亿元。在环境效益方面配方施肥下玉米种植中的温室气体减排总量为258.91×104t C02 eq。
李亚楠[4]（2019）在《村镇尺度测土配方推荐施肥技术研究》文中提出小农户是我国农业生产的主体,但是分散的田块管理模式和复杂的种植类型给小农户地块测土配方施肥技术的应用带来困难。为了探索适合小农户地块使用的测土配方施肥技术,本文以河北省石家庄市正定区新安镇、新安村和河北省保定市徐水区沿公村为研究区域,在GIS的支持下,研究了村镇尺度土壤养分变异特征,探索了适合村镇尺度土壤养分空间变异的插值方法和土壤样品采集方案,并设计适宜村镇尺度应用的配方技术。在此基础上,通过田间对比试验验证技术的可行性,最终形成一套完整的村镇尺度测土配方推荐施肥技术体系。主要结果如下:（1）新安镇和新安村的硝态氮含量偏低,有机质、有效磷和速效钾含量处于中等水平。沿公村的土壤有机质、硝态氮含量均较低,有效磷和速效钾含量处于中等水平。三个研究区四种土壤养分指标的变异系数均属中等变异强度。但是,3个研究区的硝态氮和有效磷的变异系数相对较高,均在50%左右;而有机质的变异系数最低,均在23%以下。（2）利用8种插值方法对三个研究区的四种土壤养分进行空间插值,分析发现,径向基函数插值法（RBF）、反距离权重法（IDW）、普通克里金插值法（OK）和泛克里金插值法（UK）对有机质进行空间预测效果较好,符合度均在90%以上;RBF对三个区域的土壤有效磷和土壤速效钾空间预测效果最好,符合度均在90%以上;而8种插值方法对土壤硝态氮进行空间变异预测时,插值的准确性均较低,相关系数均小于0.2,符合度均在85%以下。（3）随着参与空间插值的样点数减少,图像信息变得简单,样点的符合度在逐渐降低,而交叉验证结果和相关性受土壤养分变异影响,变化不明显。在对土壤有机质、有效磷和速效钾进行空间预测时,镇级尺度应保证13.3 hm2取一个土壤样品;对于村级尺度,插值样点数应适当增密,保证6.7 hm2取一个土壤样品。而硝态氮在所有的采样方案中样点符合度均较低。（4）土壤质地和作物种植类型对土壤养分空间变异具有一定影响。在土壤质地方面,不同土壤质地有机质、硝态氮和速效钾3种养分平均含量的排序为:壤土>砂壤>砂土,且砂土三种养分变异系数最大;土壤质地对不同养分的影响程度为:速效钾>有机质>硝态氮>有效磷。在种植类型方面,四种养分在冬小麦-夏玉米种植体系中的变异系数小于其他种植类型,且硝态氮和有效磷的变异程度相对较大,说明硝态氮和有效磷受种植类型影响的程度高于有机质和速效钾。（5）在配方形成时,目标产量的确定是在前期农户调研基础上参照土壤质地和边界线法进行;由于硝态氮插值结果不理想,氮肥用量推荐采用目标产量和目标氮肥偏生产力作为依据,磷、钾肥基于土壤养分图采用恒量监控技术进行推荐,最终得到当地主要作物如冬小麦基肥配方和夏玉米施肥配方,并绘制成村镇配方图,农户可以根据地块位置从配方图找到适宜的配方。田间对比试验结果表明,新安镇22个田块夏玉米配方肥处理平均增产16.3%,PFPN平均增加1.2%,PFPP平均增加56.5%,PFPK增加23.2%;沿公村11个对比试验表明,配方肥处理与农民习惯处理相比,冬小麦季平均增产10.8%,PFPN提高28.5%;夏玉米季平均增产10.3%,PFPN提高16.9%;均实现了冬小麦夏玉米产量与效率同步提高。总之,在村镇尺度土壤养分变异大的情况下,通过对插值方法和采样技术的优化,能够提高对土壤养分的预测精度;另外,利用基于GIS的配方技术在小农户地块进行推荐施肥,具有显着的增产增效作用,有效解决了小农户地块测土配方施肥应用的难题。本文建立的村镇尺度测土配方推荐施肥技术能够为小农户地块上测土配方施肥技术的整建制推进提供技术支持。
王彩芬[5]（2016）在《基于WEBGIS的县域果园土壤养分信息系统的构建与应用》文中研究表明苹果是陕西省黄陵县主要经济作物,但每年由于施肥不当,其产量和品质受到一定程度的影响,造成资源的大量浪费。运用现代信息化技术改进当前的工作方法,对苹果树进行科学管理,是提高其产量和品质的重要措施。在研究了大量信息系统发展趋势之后,本文以黄陵县苹果种植区为研究区域,利用WebGIS技术,在Visual Studio2010环境下,基于黄陵县苹果园土壤养分基础数据和相关模型,探讨了县域果园土壤养分信息系统的设计,开发实现了县域苹果园土壤养分信息系统的具体应用。该系统为科学高效地进行苹果园土壤养分管理提供了技术支持,为后续系统的应用与扩展奠定了基础。论文取得的主要结果:（1）利用ArcGIS技术,以黄陵县苹果种植区域的土壤养分数据为基础,建立了黄陵县果园土壤养分的空间数据库和属性数据库,实现了土壤养分数据的可视化查询与管理。（2）基于黄陵县果园土壤养分数据库,结合苹果生长对土壤养分的需求规律,并根据苹果施肥的新理论,制定适用于不同目标产量、不同肥力等级的科学施肥建议方案。（3）按照WebGIS程序设计的原理与思想,在ArcGIS Server平台上应用.NET框架进行系统开发,实现了地图基本操作、养分信息查询与定位、专题图浏览、施肥推荐等功能。
燕跃奎[6]（2014）在《基于GIS的多作物精细化施肥管理研究》文中研究表明我国在进行测土配方施肥技术应用推广的过程中积累了大量的土壤信息数据,一方面这些海量的数据需要强有力的数据库系统来存储与管理,另一方面这些海量的数据在实践生产中并未得到充分地利用,造成了资源的浪费,原因之一是尚未建立有效实用的施肥管理体系,特别是缺乏能为农户方便使用的施肥管理系统。目前在土壤信息管理和施肥系统应用研究方面,多数都是针对单一作物,各种不同作物的施肥系统需要分别投入人力物力进行开发与维护,系统利用率低,推广起来困难,致使许多单一作物施肥系统往往停留在试用阶段。受到气候、母质、土壤类型等自然因素与人类施肥习惯、耕作方式等人为因素的共同影响,儋州市土壤肥力差异明显,测土配方施肥技术的应用将有利于提高作物产量和土壤肥力,但目前测土配方施肥技术在农村的推广应用程度还不够高,测土施肥配方针对性不够强,测土配方施肥技术的先进性不能完全体现,农民还未能充分获取科学施肥带来的效益。针对以上问题,利用儋州市现有测土数据、橡胶园叶片采样数据、儋州市土壤类型图、儋州市村级行政区划图等数据,采用ArcGIS9.3.GS+7.0软件分析儋州市土壤养分的空间变异情况,制定合理的施肥管理单元,建立不同作物的施肥模型,制定出以村为单元的施肥配方,并计算出具体施肥量。在此基础上,通过Geodatabase管理基础数据和施肥信息。为提高儋州市农田施肥信息化管理程度,提高作物产量、保护农田生态环境做出积极的探索。具体研究结果如下：（1）通过对儋州市旱地土壤、水田土壤养分进行地统计分析,得到了儋州市土壤养分空间分布情况,发现儋州市土壤养分变异较大,其中旱地土壤全氮、速效钾、有机质的变异系数约50%,有效磷、交换性钙和镁的变异系数在80%-90%范围,均为中等强度变异；全氮、速效钾、有机质、交换性钙的块金值与基台值比小于25%,具有强烈的空间自相关性,变异主要受地形、气候、母质等自然因素的影响,有效磷和交换性镁的块金值与基台值比在25%-75%之间,空间自相关性中等,变异受到自然因素与人为因素的共同影响。水田土壤速效氮、速效钾、有机质的变异系数在48%-76%之间,属中等强度变异,速效磷变异系数达145%,属强变异；速效氮、速效钾、有机质的块金值与基台值比小于25%,具有强烈的空间自相关性,变异主要受自然因素影响,速效磷的块金值与基台值比在25%-75%之间,空间白相关性中等,变异受到自然因素与人为因素的共同影响。（2）根据土壤养分分布情况,橡胶树叶片养分分布情况,利用现有的研究成果,采用不同的计算方法,分别为儋州市民营橡胶、水稻、小南瓜制定了以村为单元的施肥配方,并计算出具体施肥量。其中民营橡胶施肥配方32个,其N:P205:K20:MgO在1：（0.2-0.6）：（0.4-0.9）：（0.1-0.4）范围内；水稻按不同目标产量划分每亩330-380kg.380～430kg.430～480kg.480～530kg.530～580kg五个等级,施肥配方个数分别为28、19、18、12、12个,总的N:p2O5:K2O在18：（9～13）：（15～21）范围内；小南瓜施肥配方12个,N:p2O5:K2O在1：（0.7～0.8）：（2.2～3.2）范围内。（3）采用Personal Geodatabase空间数据库技术,构建了儋州市多作物精细化施肥管理数据库,数据库包括1：5万儋州市行政区划图、土壤类型图、土地利用现状图、儋州市土壤养分空间分布矢量图与栅格图、儋州市橡胶树叶片养分空间分布矢量图与栅格图、儋州市作物配方施肥图等空间数据；儋州市土壤采样数据信息表、橡胶树叶片采样数据信息表等属性数据,对各种数据进行规范化编码,并通过唯一对应的ID编码实现空间数据与属性数据的有效联接,分类存储与管理,满足用户对数据输入与存储、分析与管理、显示与输出的要求,实现了同一个村之内针对不同作物的数据分析、养分查询、施肥推荐等功能。
杜君[7]（2011）在《基于GIS的我国小麦施肥指标体系的构建》文中提出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。
唐毓[8]（2011）在《紫色丘陵区村级农田施肥信息系统的研制》文中研究表明本研究基于紫色丘陵区村级农田土壤速效养分空间变异特征研究和施肥模型探讨的基础上,以土壤测定为手段,以肥料效应函数为依据,针对农技推广部门和广大农户,运用组件式地理信息系统和关系型数据库技术,在Visual Studio 2008环境下采用C#语言开发了紫色丘陵区村级农田施肥信息系统。系统实现了基本地图操作、数据信息查询、土壤养分丰缺评价、田块推荐施肥及用户管理等功能,并以四川省犍为县炮房村和大水村为例进行实际应用。主要研究结果如下：1.村级农田土壤速效养分含量服从正态或对数正态分布,碱解氮、有效磷、速效钾含量平均值分别为94mg/kg、10mg/k、96mg/kg,其变异系数介于30%-60%之间,均属于中等变异程度；C0/C0+C比值都达到85%以上,呈现出很弱的空间相关性,表明随机性因子是导致村级农田土壤速效养分空间变异的主要因素。与全县相比,村级农田土壤除速效钾含量略高于全县水平外,碱解氮和有效磷含量均低于全县水平。此外,与犍为县第二次土壤普查结果相比,村级农田土壤速效养分都有较大幅度的增加。从空间分布情况来看,村级农田土壤速效养分含量高值区主要分布在炮房村,低值区主要分布在大水村,均表现出缺乏和中等两种丰缺状况,而全县农田土壤速效养分的分布因空间距离过大,在村级区域位置仅反映出同一丰缺状况。2.从施肥量和模型参数两个方面对目标产量模型、肥料效应函数模型和差值调整法模型进行了比较分析。结果表明采用不同作物土壤速效养分含量与最佳施肥量拟合的方程建立起来的肥料效应函数模型,计算的施肥量与当地农户经验施肥量更为接近；目标产量模型和差值调整法模型因参数获取难度较大,且精度不高,导致其计算出来的施肥量不够精确和科学,因此确定肥料效应函数模型为研究区域的最佳施肥模型。3.系统基于Microsoft SQL server 2005对数据进行管理,在三层体系结构模式下,运用Visual Studio 2008中Visual C#集成开发环境和.NET框架,结合ArcGIS Engine组件进行二次开发。紫色丘陵区村级农田施肥信息系统具有界面友好美观、易于阅读理解、操作简单快捷等优点,实现了对农田土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量的丰缺评价,以及对水稻、玉米、油菜三种作物的氮、磷、钾肥推荐功能,并给出相应施肥方案,初步实现了田块精确推荐施肥,也为紫色丘陵地区村级农田科学施肥提供了相应技术指导。
高辉[9]（2010）在《不同土类土壤养分时空变异与水稻精确施肥决策支持系统研究》文中进行了进一步梳理本文以地处苏中的姜堰市为例,针对县域尺度内土壤养分演变与分布状况不清、生产上过量不合理施用肥料等问题,综合运用经典统计学、地统计学、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）技术、掌上电脑（PDA）与Visual Basic、 Embedded Visual Basic编程语言及农业模型学原理与方法、决策支持系统（DSS）开发技术等,研究了县域范围内不同尺度潮土和水稻土两种土类土壤养分的时间维变异特征、空间变异结构及其与土壤地力的关系,试图为复杂的土壤变异性探讨有效的分析评价方法；构建了土壤养分空间数据库及相关模型,并生成多种尺度土壤养分空间分布与精确施肥专题地图,分别开发出基于Visual Basic与MapObjects的县域水稻精确施肥地理信息系统、基于掌上电脑（PDA）与Embedded Visual Basic的县域水稻精确施氮决策支持系统、基于Visual Basic与MapObjects的县域水稻精确栽培决策支持系统,可为农业生产管理部门与农户提供土壤养分数据信息查询、精确施肥决策支持与智能学习辅导等服务。这对于县域尺度土壤养分资源的精确管理、水稻精确施肥技术的深入实施、农业生产潜力的挖掘、水稻高产优质高效生产目标的实现,具有重要的现实意义和实用价值。研究具有技术的综合性与先进性、研究的必要性与较高的生产应用价值。主要研究结果如下：1、本文运用经典统计学与GIS技术,分别从县域尺度、不同土类尺度、不同土种尺度、不同土类加密点尺度、不同纬向区尺度,研究与探明了姜堰市土壤养分的时间维演变规律,其表现为：（1）2004年与1982年相比,姜堰市县域尺度土壤养分中有机质、全氮、有效磷、速效钾含量均有提高；pH值则呈下降,土壤碱性减弱,整体由碱性转为中性土壤。这表明经20多年演变,县域尺度土壤肥力得到提高。有机质、速效钾含量呈北高南低格局,与1982年相似；而有效磷南北高低参差,分布规律不明显。（2）就不同土类而言,2004年水稻土土壤中有机质、全氮、速效钾含量高于潮土,水稻土有效磷、pH值则低于潮土。与1982年相比,2004年潮土14个土种各取样点土壤有机质、全氮、有效磷均有提升；12个土种速效钾含量与9个土种pH值有提高。有效磷含量上升幅度最大,2004年其含量是1982年的2.28倍。12个土种速效钾含量仍低于80mg/kg,须增施钾肥。11个土种仍为碱性土壤。与1982年相比,2004年水稻土21个土种中有19个土种土壤有机质有提高；18个土种土壤有效磷与14个土种速效钾含量有提高；而对于pH,有15个土种表现为下降,6个土种表现为上升。（3）从加密点尺度来看,2004年潮土和水稻土两种土类加密点土壤有机质、全氮、有效磷含量及pH值均高于1982年第二次土壤普查结果；而潮土土壤速效钾两个年份相近,水稻土则表现为减少。2004年两种土类有机质、全氮、pH的变异系数均小于1982年；而两个年份有效磷、速效钾的变异系数均较大。2004年两种土类土壤养分状况整体比1982年有所改善,土壤肥力提高；不同农田间有机质、全氮、pH的相对均匀度变优,土壤肥力有均衡发展趋势。（4）在由南向北的四个纬向区,土壤有机质、全氮、碱解氮、速效钾呈现出逐步升高的规律；pH则相反,低纬向地区高于高纬向地区。而有效磷则先逐步升高后下降。北部两个纬向区有机质、全氮、碱解氮、速效钾等养分综合条件均优于南部两个纬向区,磷肥水平也较好,为中性土壤,具有高产区土壤特征与高肥力特性。南部两个纬向区有机质、全氮、碱解氮、速效钾含量均低,而pH值均高,都为碱性土壤,不仅需培肥土壤,而且应普遍增施钾肥与调节pH值；最南部的纬向区还需增施磷肥。2、本文运用经典统计学、地统计学与空间插值（Spatial Interpolation）技术,在姜堰市张甸镇与沈高镇,对该市潮土和水稻土两种土类的土壤养分空间变异特征与各自的施肥策略进行了研究。研究得出：（1）从空间格局来看,水稻土有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾含量均高于潮土,pH值两者接近；潮土和水稻土两种土类土壤有效磷养分变异系数最大,其次是土壤速效钾,pH最小。除潮土土壤pH外,两种土类土壤养分要素空间分布都体现为中等的空间相关性。就不同土类而言,地统计学分析结果表明,水稻土土壤养分的变程大于潮土。就同一土类而言,对于潮土,其养分要素变程大小依次为：有效磷、全氮、有机质、pH、速效钾、碱解氮,该土类土壤上每一个土壤取样点的测定数据可以在半径254.9m的空间域（20.4hm2）有效；对于水稻土,其养分要素变程大小依次为：碱解氮、全氮、速效钾、有机质、pH、有效磷,该土类土壤上每一个土壤取样点的测定数据可以在半径339.6m的空间域（36.2hm2）有效。这一结果对于县域尺度合理设计采样单元具有指导作用,使测土配方施肥所要求的平原区、大田作物每10.0-33.3hm2采一个混合样得到了具体量化与修正。（2）张甸地区有机质含量整体不高,研究区呈现出中间高、四周低的特点,特别是西北（NW）向和东北（NE）向含量偏低。有效磷整体为西高东低；在104个样本中7个样本的土壤严重缺磷,应重施磷肥；74个样本的土壤缺磷,应增施磷肥；23个样本的土壤为轻度缺磷或暂不缺磷,对应农户的农田可少施或暂不施用磷肥。速效钾含量普遍属低水平,且变异系数大。在104个样本中仅有10个样本的土壤可暂不施钾；其余94个样本需增施钾肥。总体来看,张甸地区普遍需培肥土壤,以增加有机质,同时应增施磷、钾肥,可以有效提高农作物产量。沈高地区土壤有机质含量大多数在20-22.5g/kg之间,属中等偏低水平,但中间部分地区含量大于27.5g/kg,甚至大于30g/kg,属中等偏高或高水平。有效磷东南（SE）向偏高；130个样本中1个样本为严重缺磷,58个样本为缺磷；71个样本为轻度缺磷或暂不缺磷。速效钾中间偏东南（SE）向部分偏高；51个样本的土壤可暂不施钾,其余79个样本需增施钾肥。总体而言,沈高地区土壤有机质、有效磷养分条件较好,应区分不同农田施用磷肥、重视增施钾肥。3、本文针对生产上重施氮肥现象普遍存在,且缺少定量施肥决策信息技术支撑问题,结合覆盖姜堰全市的GPS定位测土与8个主要土种基础地力试验,分土种建立土壤有机质含量与水稻基础产量关系模型等,确立了适于姜堰应用的水稻精确施氮决策三参数值,制作了县域尺度土壤养分空间分布图、县域尺度精确施氮处方图等,在此基础上,运用Visual Basic6.0与MapObjects2.2开发出具有自主知识产权、适于基层农技干部与农民使用的县域水稻精确施肥地理信息系统V1.0。该系统具有姜堰概况、电子地图、施肥决策、施肥模型、施肥知识等模块,可以实现信息浏览、地图导航、属性查询、决策支持、学习辅导、输入输出等功能。系统具有功能可用性、可靠性、易用性强等特点,达到系统设计目标,且得到地方土壤肥料指导站生产技术指导应用,将之作为节氮施肥技术辅助决策与技术培训的辅助平台,可为发展水稻因土精确施肥技术提供有效的决策支持与学习辅导服务,具有理论与实践双重指导意义。作为主体创新点之一,包括该系统在内的县域水稻节氮施肥技术获2005年度泰州市科技进步二等奖。4、本文基于Windows Mobile操作系统与Embedded Visual Basic3.0嵌入式编程语言,结合ArcGIS9.2、GPS导航模块,开发出基于掌上电脑（PDA）的县域水稻精确施氮决策支持系统。系统将GPS实时定位、专题地图浏览（包括有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、pH专题地图,可按专题地图查询属性数据）、按土类或土种精确施氮决策支持、学习辅导、系统帮助与说明等功能有机集成,具备了县域水稻精确施氮决策支持系统所需的基本功能,可移动性与便携性能大大增强,可为用户提供即时即地的决策支持服务。系统的水稻精确施氮功能模块能与地理信息结合,增强了水稻因土类、因土种精确施氮技术生产应用的可操作性。5、本文以姜堰市为例,在已开发出县域水稻精确施肥地理信息系统的基础上,基于Visual Basic6.0与MapObjects2.2开发平台,拓展开发出了界面友好、功能全面、内容丰富、现势性强、图形生产力高的县域水稻精确栽培决策支持系统软件（V1.0）。该系统集成了水稻精确定量栽培技术最新成果,涵盖了合理布局、适宜播期、基本苗精确定量、精确施氮决策、精确灌溉、精确植保以及气象数据查询、智能学习等内容。系统还具有电子地图导航与GIS空间信息提取功能。经地方作物栽培与土壤肥料部门应用,系统的功能可用性、功能可靠性与易用性强,用户满意度高。本系统已获国家版权局计算机软件着作权（2008SR18123）。
郭熙[10]（2010）在《基于GIS的水稻施肥决策研究与应用》文中指出农田养分的精确管理就是应用先进的信息技术手段,提高对农田养分资源的监测、评估和管理水平,同时提高农业生产技术的智能化水平。施肥模型是施肥技术的重要基石,是农田养分精准管理重要的一方面。本研究在不同条件下不同种类的水稻当季肥料利用率的研究基础上,构建了改进型养分平衡法施肥模型、神经网络施肥模型,并以GIS为工具建立县域水稻分区的肥料效应函数模型,在此基础上研发基于GIS平台和施肥推荐模型有机集成的农田养分信息管理系统。1.以江西省17个县217个试验点265次“3414”试验数据,分析得到不同土壤类型、不同地形地貌条件下江西省早、中、晚稻养分平衡施肥模型中的相关参数。研究结果表明：江西省水稻氮肥肥料利用率平均值为32.04%,P2O5肥料利用率为27.96%,K20的肥料利用率为50.69%。不同土壤类型对肥料利用率及其产量有着不同程度的影响。不同土壤类型中NPK当季肥料利用率的高低基本上表现为潴育型潮沙泥田>潴育型黄泥田＞潴育型麻沙泥田>潴育型鳝泥田＞潴育型黄沙泥田＞潴育型红沙泥田>淹育型红沙泥田>淹育型黄泥田>潜育型潮沙泥田>潜育型鳝泥田。不同地貌类型对肥料利用率和水稻产量也有一定的影响,氮、磷、钾当季利用率的相对高低顺序为平原>丘陵>山地。肥料当季养分利用率的高低与土壤肥力水平成反比,即高肥力田块由于供肥能力强,肥料利用率低,而低肥力田块由于供肥能力弱,肥料利用率反而高。不同水稻品种对肥料利用率也要一定影响,本研究表明中稻的肥料利用率大于晚稻、早稻,但差异不显着。2.针对传统的目标产量法施肥模型的缺陷,尤其是在县域推广进行测土配方施肥时,无法一一做试验确定其参数的不足,利用已进行的试验计算相关参数并添加相关调整系数对传统的养分平衡法水稻施肥模型进行改进。构建的改进型养分平衡法施肥模型为FQ=Np×（G-B/Al）/（Fn×FUR×Fl×F2×F3）。研究结果表明：利用全省不同土壤类型、不同地貌类型、不同水稻类型肥料利用率修正系数的改进型养分平衡法施肥模型,可以在全省进行推广使用。在奉新的试验表明改进型实际产量最高,传统型次之,习惯施肥再次,空白处理最低；改进型养分平衡法实际产量平均值比习惯施肥处理高135kg/hm2,增幅达1.9%,比传统养分平衡法处理高77.81 kg/hm2,增幅为1.1%。增产节支效益方面,改进型增产节支效益最高,传统养分平衡法次之,习惯施肥最小。改进型比传统型高出367.91元／公顷,增幅达20.63%。改进型比习惯施肥处理高出499.15元／公顷,增幅达30.21%。同时,可以看出,改进型推荐施肥的处理更接近目标产量。3.以BP算法为工具,利用试验结果,构建了江西省基于人工神经网络的水稻施肥模型。研究结果表明：构建的"4-4-10-3”的水稻施肥神经网络结构,有较好的训练精度和测试精度。施NPK肥模型结果与实际值的相关性为0.997,、0.982,,0.972。误差率均控制在1%以内,具有较好的泛化性功能。在奉新县选择了六个试验点进行了不同处理的产量试验表明神经网络模型实际产量最高为6846.75kg/hm2,改进型次之为6813.75kg/hm2,习惯施肥再次之为6600.5kg/hm2,空白处理最低为3967.95kg/hm2。同时对处理间差异显着性进行分析,结果表明改进型养分平衡法施肥以及神经网络模型施肥的产量差异不显着,习惯施肥与改进型养分平衡法、神经网络模型法处理的产量差异显着。4.结合传统试验数据,综合GIS和建模技术,从大尺度县域入手解决小尺度区域施肥问题；以弋阳县为例探讨分析丘陵县域土壤养分区域化分布的状况,实现丘陵耕地地力综合分区,得到各区水稻最佳经济效益施肥方案。研究结果表明：弋阳县土壤养分综合分区,共九个区,V区面积最大,达8005.22公顷,占全县耕地面积的34.02%,这个区域也是弋阳县最重要的粮食生产区域；面积大小依次是Ⅳ区、Ⅲ区、Ⅶ区、Ⅱ区、Ⅷ区、Ⅵ区、Ⅸ区,面积最小的是Ⅰ区,仅36.54公顷,仅占全县耕地面积的0.16%。所形成的具有代表性的各分区肥料效应函数方程分别代表各区肥力等别土壤施肥量与产量的关系,针对性强,解决了以往单个肥料效应方程难以代表不同地块及不同肥力水平的问题；相对以往的数据显着地增加了代表性。5.以C#为平台,利用ArcEngine的二次开发功能,在构建施肥模型的基础上,建立了施肥的实体-关系型数据库,形成施肥子模块,并形成农田养分管理信息系统。研究结果表明：系统采用可视化开发语言C#和地理信息系统二次开发平台ArcEngine,可以脱离GIS工具软件的运行环境、功能完全可以不逊于通用型GIS软件。农田养分管理信息系统的功能分为文件管理、信息查询、属性编辑、施肥推荐等相关模块,每个模块中又分若干个子功能,同时可以最大限度的满足农业部门土肥业务管理的需求,系统达到了既提高办事效率和减轻业务人员的劳动强度的要求。
二、土壤养分信息系统在推荐施肥中的应用（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、土壤养分信息系统在推荐施肥中的应用（论文提纲范文）
（1）大数据系统在精准施肥中的应用研究 ——以力源宝系统为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 精准施肥的必要性 |
| 1.1.2 大数据与精准施肥的结合 |
| 1.2 研究发展基础 |
| 1.2.1 大数据研究基础 |
| 1.2.2 精准农业中的精准施肥 |
| 1.2.3 大数据技术在精准施肥中的应用发展 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究意义及目的 |
| 1.3.1 研究理论意义 |
| 1.3.2 研究实践意义 |
| 1.3.3 研究目的 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 问卷调查法 |
| 1.4.3 实证分析法 |
| 1.4.4 实地调研法 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 创新之处 |
| 第二章 相关技术理论 |
| 2.1 大数据系统 |
| 2.1.1 大数据概念 |
| 2.1.2 大数据意义 |
| 2.2 精准农业 |
| 2.3 精准施肥技术 |
| 2.3.1 精准施肥概念 |
| 2.3.2 精准施肥大数据系统 |
| 2.4 精准施肥大数据系统 |
| 2.4.1 公司介绍 |
| 2.4.2 技术团队 |
| 2.4.3 精准施肥大数据介绍 |
| 2.4.4 精准施肥大数据系统操作 |
| 第三章 大数据系统在甘蔗精准施肥中的应用 |
| 3.1 甘蔗精准施肥大数据系统 |
| 3.1.1 甘蔗 |
| 3.1.2 甘蔗精准配肥决策系统 |
| 3.2 示范地甘蔗配肥试验设计选择 |
| 3.2.1 试验地甘蔗配肥决策 |
| 3.2.2 试验规模 |
| 3.3 试验调查内容及方法 |
| 3.3.1 调查内容 |
| 3.3.2 分析方法 |
| 3.4 大数据精准施肥对甘蔗品质的影响 |
| 3.4.1 甘蔗锤度 |
| 3.4.2 甘蔗蔗糖分 |
| 3.4.3 蔗汁简纯度 |
| 3.4.4 甘蔗纤维分 |
| 3.5 大数据精准施肥对甘蔗农艺性状的影响 |
| 3.5.1 株高 |
| 3.5.2 茎径 |
| 3.6 大数据精准施肥对甘蔗效益的影响 |
| 3.6.1 实际产量 |
| 3.6.2 实际产出投入比 |
| 3.7 大数据精准施肥对土壤肥力和收益的影响 |
| 3.7.1 土壤肥力 |
| 3.7.2 收益 |
| 第四章 精准施肥大数据系统存在的问题与建议 |
| 4.1 精准施肥大数据系统应用中存在的问题 |
| 4.1.1 农业信息化程度低 |
| 4.1.2 企业大数据系统建设不完善 |
| 4.1.3 基础条件的限制,企业系统推广不到位 |
| 4.1.4 人员储备不充足 |
| 4.1.5 企业市场战略选择有局限 |
| 4.2 精准施肥大数据系统的服务满意情况 |
| 4.2.1 用户基本情况分析 |
| 4.2.2 精准施肥大数据系统满意情况分析 |
| 4.2.3 企业提供农业技术服务满意情况分析 |
| 4.3 对策建议 |
| 4.3.1 数据开放,资源共享 |
| 4.3.2 数据管理、链接和整合,及时上传 |
| 4.3.3 系统推广面向农民,垂直应用,注重示范作用 |
| 4.3.4 注重培养、引进交叉型人才 |
| 4.3.5 技术升级,提高精准度 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 精准施肥大数据系统应用调查问卷 |
| 致谢 |
（2）萝卜养分推荐方法与氮素限量研究（论文提纲范文）
| 附件 |
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 基于土壤养分的推荐施肥方法 |
| 1.2.2 基于作物的推荐施肥方法 |
| 1.2.3 氮素施用限量的确定 |
| 1.2.4 DNDC模型在氮素管理中的应用 |
| 1.3 本文研究契机与总体思路 |
| 1.3.1 研究契机 |
| 1.3.2 总体思路 |
| 第二章 萝卜养分需求特征参数 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 QUEFTS模型改进 |
| 2.2.3 QUEFTS模型田间验证 |
| 2.2.4 样品采集与养分测定 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 萝卜养分吸收特征 |
| 2.3.2 萝卜养分内在效率与养分内在效率倒数 |
| 2.3.3 QUEFTS模型参数确定 |
| 2.3.4 萝卜最佳养分需求估算 |
| 2.3.5 QUEFTS模型田间验证 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于产量反应和农学效率的萝卜推荐施肥方法建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 分析方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 土壤基础养分供应 |
| 3.3.2 产量反应和相对产量 |
| 3.3.3 农学效率 |
| 3.3.4 产量反应和土壤基础养分供应关系 |
| 3.3.5 产量反应和相对产量关系 |
| 3.3.6 产量反应和农学效率关系 |
| 3.3.7 产量反应的确定 |
| 3.3.8 施肥模型的建立 |
| 3.3.9 萝卜养分专家系统 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 萝卜养分专家系统田间验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验地点 |
| 4.2.2 试验设计 |
| 4.2.3 样品采集及养分测定 |
| 4.2.4 统计分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 施肥量 |
| 4.3.2 萝卜产量和经济效益 |
| 4.3.3 氮磷钾养分吸收与表观平衡 |
| 4.3.4 氮素表观损失 |
| 4.3.5 肥料利用率 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 萝卜氮素施用限量的DNDC模型模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 试验地点 |
| 5.2.2 试验设计 |
| 5.2.3 样品采集及测定 |
| 5.2.4 DNDC模型模拟 |
| 5.2.5 模型性能评价指标 |
| 5.2.6 敏感性分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 萝卜产量和生物量模拟 |
| 5.3.2 植株氮素吸收量模拟 |
| 5.3.3 土壤温度和土壤水分模拟 |
| 5.3.4 淋溶水量模拟 |
| 5.3.5 硝态氮淋失量模拟 |
| 5.3.6 不同管理措施的敏感性分析 |
| 5.3.7 氮肥农学和环境阈值确定 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 全文结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）基于ArcGIS的河南省小麦、玉米区域配方设计及其综合效应评价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤养分丰缺指标 |
| 1.2.2 作物养分需求规律 |
| 1.2.3 养分资源管理策略 |
| 1.2.4 区域配方设计 |
| 1.2.5 配方肥环境效应 |
| 2 引言及技术路线 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 技术路线 |
| 3 河南省小麦、玉米施肥指标体系的建立 |
| 3.1. 材料与方法 |
| 3.1.1 小麦、玉米生态区划分 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.1.3 样品采集及测定 |
| 3.1.4 数据处理与分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 小麦土壤养分丰缺指标的确定 |
| 3.2.2 小麦百公斤产量需肥量的确定 |
| 3.2.3 小麦产量状况及目标产量 |
| 3.2.4 玉米土壤养分丰缺指标的制定 |
| 3.2.5 玉米百公斤需肥量的确定 |
| 3.2.6 玉米产量状况及目标产量 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 小麦、玉米土壤丰缺指标 |
| 3.3.2 小麦、玉米百公斤需肥量 |
| 3.3.3 小麦、玉米目标产量 |
| 3.4 小结 |
| 4 河南省小麦、玉米区域配方的制定 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 氮肥总量控制 |
| 4.1.2 磷肥恒量监控 |
| 4.1.3 钾肥分区肥效反应 |
| 4.1.4 数据来源 |
| 4.1.5 ArcGIS图层操作 |
| 4.2 不同区域肥料配方的制定 |
| 4.2.1 小麦区域氮肥用量的确定 |
| 4.2.2 小麦区域磷肥用量的确定 |
| 4.2.3 小麦区域钾肥用量的确定 |
| 4.2.4 小麦区域肥料配方图的制定 |
| 4.2.5 玉米区域氮肥用量的确定 |
| 4.2.6 玉米区域磷肥用量的确定 |
| 4.2.7 玉米区域钾肥用量的确定 |
| 4.2.8 玉米区域配方图的制定 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 小麦、玉米氮肥推荐用量 |
| 4.3.2 小麦、玉米磷钾肥推荐用量 |
| 4.4 小结 |
| 5 配方施肥综合效应评价 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 数据库来源 |
| 5.1.2 数据分析 |
| 5.1.3 ArcGIS图层操作 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 配方施肥下小麦节肥、增产效应 |
| 5.2.2 配方施肥下小麦温室气体减排效应 |
| 5.2.3 配方施肥下玉米节肥、增产效应 |
| 5.2.4 配方施肥下玉米温室气体减排效应 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 节肥潜力研究 |
| 5.3.2 减排潜力研究 |
| 5.3.3 增产潜力研究 |
| 5.4 小结 |
| 6 主要结论 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
| 攻读硕士期间工作成绩 |
（4）村镇尺度测土配方推荐施肥技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 测土配方技术的发展进程 |
| 1.2.2 土壤养分的空间变异性研究 |
| 1.2.3 土壤养分的空间预测研究 |
| 1.2.4 土壤样品采集策略研究 |
| 1.2.5 测土配方施肥推荐方法 |
| 1.2.6 基于GIS的测土配方施肥研究进展 |
| 1.3 研究目的、内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 村镇GIS图的绘制 |
| 2.2.2 土样的采集与测定 |
| 2.2.3 插值技术的研究 |
| 2.2.4 村镇作物施肥配方技术的建立 |
| 2.2.5 测土配方推荐施肥技术的验证试验 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 村镇土壤养分变异特征分析 |
| 3.2 土壤养分插值技术研究 |
| 3.2.1 村镇土壤养分空间变异评价适宜的插值方法研究 |
| 3.2.2 不同采样密度对村镇土壤养分空间变异的影响 |
| 3.3 土壤质地和种植类型对乡镇尺度土壤养分含量及其空间变异的影响 |
| 3.3.1 土壤质地对新安镇土壤养分含量的影响 |
| 3.3.2 土壤质地对新安镇土壤养分空间变异和插值结果的影响 |
| 3.3.3 种植类型对新安镇土壤养分空间变异的影响 |
| 3.4 村镇作物施肥配方技术研究 |
| 3.4.1 目标产量的确定 |
| 3.4.2 施肥量的确定 |
| 3.4.3 配方图的绘制 |
| 3.5 村镇冬小麦夏玉米配方推荐施肥技术的效果分析 |
| 3.5.1 冬小麦、夏玉米产量对比 |
| 3.5.2 冬小麦、夏玉米化肥偏生产力对比 |
| 4 讨论 |
| 4.1 土壤养分空间预测研究 |
| 4.2 村镇土壤养分插值技术研究 |
| 4.3 土壤养分空间变异影响因素分析 |
| 4.4 村镇尺度测土配方推荐施肥技术研究 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（5）基于WEBGIS的县域果园土壤养分信息系统的构建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 GIS发展概况 |
| 1.2.2 土壤信息系统 |
| 1.2.3 施肥信息系统 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 小结 |
| 第二章 WebGIS原理与技术 |
| 2.1 WebGIS介绍 |
| 2.1.1 WebGIS概念 |
| 2.1.2 WebGIS实现技术 |
| 2.2 ArcGIS Server平台 |
| 2.2.1 ArcGIS Server架构 |
| 2.2.2 ArcGIS Server服务功能 |
| 2.2.3 ArcSDE技术 |
| 2.3 REST技术 |
| 2.4 Ajax技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 黄陵县概况 |
| 3.2 系统可行性分析 |
| 3.3 系统需求分析 |
| 3.3.1 业务需求分析 |
| 3.3.2 数据需求分析 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统设计目的 |
| 4.2 系统设计原则 |
| 4.3 系统架构设计 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据获取与处理 |
| 4.5.2 空间数据库设计 |
| 4.5.3 属性数据库设计 |
| 4.5.4 关系数据库设计 |
| 4.6 模型库设计 |
| 4.6.1 土壤养分等级模型 |
| 4.6.2 施肥指标建立 |
| 4.6.3 施肥流程 |
| 4.7 系统界面设计 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 运行环境和开发环境 |
| 5.2 地图服务发布 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 系统登录 |
| 5.3.2 地图操作 |
| 5.3.3 土壤养分信息查询 |
| 5.3.4 专题图浏览 |
| 5.3.5 施肥推荐 |
| 5.3.6 系统管理模块 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1.结论 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于GIS的多作物精细化施肥管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 地理信息系统概述 |
| 1.1.1 地理信息系统的概念 |
| 1.1.2 地理信息系统的历史与发展 |
| 1.2 GIS在测土配方施肥中的应用 |
| 1.2.1 测土配方施肥概述 |
| 1.2.2 GIS在测土配方施肥中的应用 |
| 1.2.3 基于GIS的多作物测土配方施肥研究现状 |
| 1.3 Geodatabase在作物施肥管理上的应用 |
| 1.3.1 Geodatabase简介 |
| 1.3.2 空间数据模型的发展及Geodatabase的优势 |
| 1.3.3 Geodatabase在作物施肥管理上的应用 |
| 2. 引言 |
| 2.1 选题背景与意义 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 技术路线 |
| 3. 材料与方法 |
| 3.1 研究区域概况 |
| 3.2 样品采集与化验分析 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 采样方法 |
| 3.2.3 采样点分布 |
| 3.2.4 样品化验分析方法 |
| 3.3 数据处理 |
| 3.4 地统计分析 |
| 3.4.1 半方差函数 |
| 3.4.2 克里格插值 |
| 3.5 施肥配方制定方法 |
| 3.5.1 配方单元确定 |
| 3.5.2 配方单元养分值确定 |
| 3.5.3 配方制定模型 |
| 3.6 Personal Geodatabase的创建 |
| 4. 结果 |
| 4.1 养分空间分析结果 |
| 4.1.1 橡胶树叶片养分空间分析 |
| 4.1.2 旱地土壤养分空间分析 |
| 4.1.3 水田土壤养分空间分析 |
| 4.2 施肥配方制定 |
| 4.2.1 民营橡胶施肥制定 |
| 4.2.2 水稻施肥配方制定 |
| 4.2.3 小南瓜施肥配方制定 |
| 4.3 多作物施肥数据库及其管理 |
| 4.3.1 Personal Geodatabase效果 |
| 4.3.2 多作物施肥管理 |
| 5. 讨论 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）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 |
（8）紫色丘陵区村级农田施肥信息系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 农田土壤养分空间变异 |
| 1.2.2 精确施肥 |
| 1.2.3 施肥信息系统 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究区域概况 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 村级农田土壤速效养分空间变异特征研究 |
| 2.1 采样区域概况 |
| 2.2 土壤样品采集 |
| 2.3 测定项目及方法 |
| 2.4 数据处理分析 |
| 2.4.1 半方差函数分析 |
| 2.4.2 普通克里格插值 |
| 2.4.3 软件平台 |
| 2.5 结果与分析 |
| 2.5.1 村级农田土壤速效养分含量现状 |
| 2.5.2 村级农田土壤速效养分空间结构特征 |
| 2.5.3 村级农田土壤速效养分空间分布特征 |
| 2.6 小结 |
| 3 村级农田施肥信息系统施肥模型的选择 |
| 3.1 目标产量模型 |
| 3.2 肥料效应函数模型 |
| 3.3 差值调整法模型 |
| 3.4 模型比较分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 系统数据库的设计与建立 |
| 4.1 数据库设计 |
| 4.1.1 空间数据库 |
| 4.1.2 属性数据库 |
| 4.1.3 空间数据库与属性数据库的连接 |
| 4.1.4 数据分类编码与字典 |
| 4.2 数据库的建立 |
| 4.2.1 基础数据的获取 |
| 4.2.2 数据建库 |
| 5 村级农田施肥信息系统的设计、开发与实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统总体设计目标 |
| 5.1.2 系统总体设计原则 |
| 5.1.3 系统需求分析 |
| 5.1.4 系统体系结构设计 |
| 5.1.5 系统功能结构设计 |
| 5.2 系统开发与实现 |
| 5.2.1 系统开发工具与运行环境 |
| 5.2.2 系统实现 |
| 6 主要研究结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）不同土类土壤养分时空变异与水稻精确施肥决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 0 前言 |
| 1 地统计学的定义与研究方法 |
| 1.1 地统计学的定义与内涵 |
| 1.2 地统计学研究方法 |
| 1.3 地统计学在土壤养分时空变异特征研究中的应用 |
| 2 空间插值技术与因土精确施肥 |
| 2.1 空间插值技术 |
| 2.1.1 空间插值的概念与理论 |
| 2.1.2 空间插值方法 |
| 2.2 空间插值技术在因土精确施肥中的应用 |
| 3 水稻精确施肥的内涵及其技术体系 |
| 3.1 水稻精确施肥的概念与内涵 |
| 3.2 水稻精确施肥的必要性与重要意义 |
| 3.3 水稻精确施肥的技术体系 |
| 3.4 水稻精确施肥研究进展 |
| 3.4.1 江苏发展水稻精确施肥技术的必要性 |
| 3.4.2 江苏水稻精确施肥技术发展的现状与存在问题 |
| 3.4.3 促进江苏水稻精确施肥技术发展的对策 |
| 4 地理信息系统二次开发 |
| 4.1 地理信息系统概述 |
| 4.2 组件式GIS概述 |
| 5 农业决策支持系统研究现状 |
| 5.1 国外农业决策支持系统的研究现状 |
| 5.2 国内农业决策支持系统的研究现状 |
| 6 研究的目的与意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 土壤养分时间变异特征研究 |
| 0 前言 |
| 1 材判与方法 |
| 1.1 研究区土壤概况 |
| 1.2 土壤样品的采集与分析 |
| 1.3 数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 县域尺度土壤养分时间变异特征 |
| 2.2 不同土类、不同土种土壤养分时间变异特征 |
| 2.3 加密点土壤养分时间变异特征 |
| 2.4 不同纬向区土壤养分时间变异特征 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 第三章 不同土类土壤养分空间变异与施肥策略研究 |
| 0 前言 |
| 1 研究区概况与研究方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 采样方法与样品分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 土壤养分描述性统计分析 |
| 2.2 土壤养分的空间变异特征 |
| 2.3 土壤养分的空间分布及施肥策略 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 第四章 县域水稻精确施肥地理信息系统设计与开发——以姜堰市为例 |
| 0 前言 |
| 1 系统目标与任务 |
| 2 系统建立的原则 |
| 3 系统功能和结构 |
| 4 土壤养分专题地图制作 |
| 5 水稻精确施肥决策模型的建立 |
| 5.1 两种土类及8个主要土种土壤有机质与基础产量的关系 |
| 5.2 水稻精确施肥决策模型构建与精确施氮图制作 |
| 5.2.1 有机质与水稻基础产量关系模型构建 |
| 5.2.2 基础产量与精确施氮量关系模型构建 |
| 5.2.3 县域尺度水稻精确施氮图制作 |
| 6 系统的程序实现与应用 |
| 6.1 系统主要功能 |
| 6.1.1 姜堰概况 |
| 6.1.2 电子地图子系统 |
| 6.1.3 施肥决策子系统 |
| 6.1.4 施肥模型查询 |
| 6.1.5 施肥知识库 |
| 6.1.6 系统说明 |
| 6.2 系统应用 |
| 7 小结与讨论 |
| 7.1 小结 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于PDA的县域水稻精确施氮决策支持系统研究与开发——以姜堰市为例 |
| 0 前言 |
| 1 系统分析和设计 |
| 1.1 系统目标 |
| 1.2 系统总体设计原则 |
| 1.3 系统开发环境 |
| 2 系统的主要功能 |
| 2.1 系统主界面 |
| 2.2 GPS实时定位 |
| 2.3 专题地图浏览与属性数据查询 |
| 2.4 因土精确施氮决策支持 |
| 2.5 学习辅导 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 第六章 县域水稻精确栽培决策支持系统研究与开发——以姜堰市为例 |
| 0 前言 |
| 1 系统的目标与任务 |
| 2 系统的功能和结构 |
| 3 系统程序实现与应用 |
| 3.1 电子地图导航子系统 |
| 3.2 气象资料数据库 |
| 3.3 合理布局子系统 |
| 3.4 适宜播期子系统 |
| 3.5 基本苗定量决策子系统 |
| 3.6 精确施氮决策子系统 |
| 3.7 精确灌溉子系统 |
| 3.8 精确植保知识库 |
| 3.9 精确测产子系统 |
| 3.10 智能学习子系统 |
| 4 小结与讨论 |
| 4.1 小结 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 1 结论 |
| 2 主要创新点 |
| 3 讨论 |
| 4 下一步应深入的研究工作 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的研究论文 |
| 攻读博士期间获得的国家版权局计算机软件着作权 |
（10）基于GIS的水稻施肥决策研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 施肥科学发展概述 |
| 1.2.2 施肥模型研究 |
| 1.2.3 精准农业研究 |
| 1.2.4 精准养分管理研究现状 |
| 1.2.5 GIS与农学模型的集成研究 |
| 1.3 研究技术路线与方法 |
| 1.3.1 研究技术路线 |
| 1.3.2 研究的技术方法 |
| 1.4 研究主要内容 |
| 2 传统水稻施肥模型分析 |
| 2.1 施肥模型的分类 |
| 2.2 目标产量法 |
| 2.2.1 地力差减法 |
| 2.2.2 土壤有效养分校正系数法 |
| 2.2.3 目标产量法的适用范围分析 |
| 2.3 肥料效应函数模型 |
| 2.3.1 肥料效应的函数模型 |
| 2.3.2 肥料效应函数模型的适用范围分析 |
| 3 不同条件下水稻肥料利用率及其对产量的影响 |
| 3.1 试验设计 |
| 3.1.1 试验目的 |
| 3.1.2 试验点选择 |
| 3.1.3 试验设计与方法 |
| 3.2 试验点土壤背景值分析 |
| 3.3 试验结果 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 肥料利用率 |
| 3.4.2 不同土壤类型对当季肥料利用率的影响研究 |
| 3.4.3 不同土壤类型对作物产量的影响研究 |
| 3.4.4 不同地貌类型对肥料利用率的影响研究 |
| 3.4.5 不同地貌类型对产量的影响研究 |
| 3.4.6 不同施肥水平对当季肥料利用率的影响 |
| 3.4.7 不同施肥水平对产量的影响 |
| 3.4.8 不同水稻类型的当季肥料利用率分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 改进型养分平衡法水稻施肥模型应用研究 |
| 4.1 改进型养分平衡法水稻施肥模型 |
| 4.1.1 基本思想 |
| 4.1.2 参数的确定 |
| 4.2 实证研究 |
| 4.2.1 试验设计 |
| 4.2.2 试验结果分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于人工神经网络的水稻施肥模型研究 |
| 5.1 神经网络技术概述 |
| 5.1.1 人工神经网络理论的发展 |
| 5.1.2 人工神经网络模型及其原理 |
| 5.1.3 人工神经网络的特点 |
| 5.1.4 人工神经网络的分类 |
| 5.1.5 BP神经网络模型 |
| 5.2 基于BP神经网络技术的施肥模型 |
| 5.2.1 建立模型的一般步骤 |
| 5.2.2 水稻施肥模型的构建 |
| 5.3 实证研究 |
| 5.3.1 试验设计 |
| 5.3.2 试验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 基于GIS的县域水稻分区施肥模型研究 |
| 6.1 研究区域概况与试验方案 |
| 6.1.1 研究区概况 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.1.3 土壤检测样点数据分析 |
| 6.1.4 试验方案的设计 |
| 6.2 土壤养分数据库的建立与综合养分分区 |
| 6.2.1 土壤养分数据库与插值图件的生成 |
| 6.2.2 农田养分综合分区 |
| 6.3 模型的建立 |
| 6.3.1 逐步回归分析的向后淘汰模型 |
| 6.3.2 模型的建立 |
| 6.4. 结果与分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 基于C#和ArcEngine的农田养分管理信息系统研究 |
| 7.1 系统总体设计 |
| 7.1.1 系统分析 |
| 7.1.2 系统设计 |
| 7.1.3 系统功能模块设计 |
| 7.1.4 系统开发设计路线 |
| 7.2 系统数据库设计与构建 |
| 7.2.1 系统数据设计与构建原则与方法 |
| 7.2.2 施肥数据库对象关系(E-R)模型的构建 |
| 7.3 系统开发与功能实现 |
| 7.3.1 系统开发模式 |
| 7.3.2 系统开发平台与工具 |
| 7.3.3 系统界面设计 |
| 7.3.4 系统功能模块实现 |
| 7.4 小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 读博期间发表的主要相关论文 |
四、土壤养分信息系统在推荐施肥中的应用（论文参考文献）
- [1]大数据系统在精准施肥中的应用研究 ——以力源宝系统为例[D]. 白娅男. 广西大学, 2020(07)
- [2]萝卜养分推荐方法与氮素限量研究[D]. 张佳佳. 中国农业科学院, 2020(01)
- [3]基于ArcGIS的河南省小麦、玉米区域配方设计及其综合效应评价[D]. 徐霞. 河南农业大学, 2019(04)
- [4]村镇尺度测土配方推荐施肥技术研究[D]. 李亚楠. 河北农业大学, 2019
- [5]基于WEBGIS的县域果园土壤养分信息系统的构建与应用[D]. 王彩芬. 西北农林科技大学, 2016(11)
- [6]基于GIS的多作物精细化施肥管理研究[D]. 燕跃奎. 海南大学, 2014(08)
- [7]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)
- [8]紫色丘陵区村级农田施肥信息系统的研制[D]. 唐毓. 四川农业大学, 2011(04)
- [9]不同土类土壤养分时空变异与水稻精确施肥决策支持系统研究[D]. 高辉. 扬州大学, 2010(06)
- [10]基于GIS的水稻施肥决策研究与应用[D]. 郭熙. 江西农业大学, 2010(02)