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东北地区玉米、水稻产量模拟和利用率变异机制研究

销售价格: 150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:若诗 点击次数:153
论文字数:44670 论文编号:el2021041117591822046 日期:2021-04-15 20:52 作者:上海论文网
本文是农学论文,(2)氮肥利用率变异因子模型的建立表明土壤、作物和肥料是影响氮肥利用率变异的主要影响因子,并且土壤的标准化系数为负值,作物和肥料为正值,在东北地区土壤、作物和肥料同时增加一个单位,氮肥的利用率是下降的。表明土壤供氮量才是阻碍提高我国东北地区玉米肥料利用率的根本原因,要提高氮肥利用率的实质就是控制土壤供氮量。(3)氮肥利用率变异机制模型表明,CNSD和NRSC是我国东北地区玉米、水稻氮肥农学利用效率变异的两条途径,CNSD能够很好的将作物与土壤联系在一起,而NRSC能够很好的将肥料与土壤联系在一起,这两条变异途径为东北地区玉米、水稻氮肥农学效率的提高提供了一个理论基础。(4)水稻和玉米的生产力模型的建立表明,CNSD、NRSC和氮供应量是我国东北地区生产力变异的三条主要途径,CNSD为作物氮饥饿程度,其标准化系数为正值,对生产力的提高具有促进作用,NRSC为氮肥相对供给能力,标准化系数为负值,对生产力的提高具有阻碍作用,而总养分供应标准话系数为正值,对生产力的提高具有促进作用。

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第一章前言

 

氮肥农学利用效率是评价肥料增产效应较为准确的指标。为了满足我国人口数量剧增而带来的粮食需求,农民盲目对玉米、水稻增加施氮量,导致氮肥的农学利用效率逐渐降低,并且损失的氮肥也产生了一系列的环境污染问题。面对人们的粮食需求,和环境保护的双重压力,提高氮肥利用率就显得尤为重要了,因此,本文第三章我们对东北地区玉米、水稻的氮肥农学利用效率变异机制进行研究,找出氮肥农学利用效率变异机制的主要变异途径,为提高我国东北地区玉米、水稻氮肥利用率提供理论基础。我国是一个人口和农业大国,保证我国粮食产量至关重要,粮食产量预测对保障我国粮食安全具有重要意义。在很早以前学者们就开始研究如何预测粮食产量,有通过气候因素来预测的、有通过作物生长动态模型预测的、也有通过数据统计分析来预测的。但是我国土壤地理环境特别复杂,推荐施肥的地域性差异较大,所以本文第二章我们针对于东北区域的春玉米推荐施肥模型进行了研究,为我国东北地区不同土壤类型,不同肥力水平的土壤春玉米推荐施肥提供理论依据。

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第二章东北地区春玉米推荐施肥模型研究

 

2.1材料与方法
本文的数据来源于东北地区2010年以来的417个玉米和106个水稻“3414”田间试验,基本覆盖辽宁、吉林和黑龙江。采用多年多点分散试验,包括棕壤土、白浆土、草甸土、黑钙土、风沙土、黑土和新积土七种典型土壤类型,包含低肥力土壤、中等肥力土壤和高肥力土壤,设计方案采用“3414”试验方案,如下表1所示。本试验使用Excel2016软件对数据进行整理计算,将空白区产量、施氮肥区产量等数据存在异常或缺失的试验点采用SPSS19.0探索统计的平均值的95%置信区间进行异常值剔除,SPSS19.0统计软件对数据进行统计分析,利用Origin2019进行图形的绘制。由上表2可以看出,在同一土壤类型的不同肥力水平土壤上的同一肥料效应函数拟合结果差异很大,表明了不同土壤肥力对肥料效应函数的影响;在不同土壤类型同一肥力水平的土壤上同一肥料效应函数差异也很大,表明了不同土壤类型土壤对肥料效应函数的影响;而在同一土壤类型同一肥力水平土壤上,采取不同的肥料效应函数模型进行拟合,拟合结果差异也很大。所以我们在比较不同肥料效应函数的拟合效果时,应该对不同土壤类型和不同肥力水平的土壤进行分类比较,这样才能得出更加准确的结果。

 

2.2结果与分析
拟合优度指的是回归直线对观测值的拟合程度,度量拟合优度的决定系数是R2,越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差,越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好。由图可以看出,四种肥料效应函数模型在七种土壤上均表现出随着土壤肥力水平的提高拟合度逐渐减小的趋势,并且,在四种肥料效应函数中,指数模型的拟合效果要比球模型、线性加平台模型和二次项模型要差,而其他三种模型在不同的土壤上,拟合效果的优劣表现不同,所以在东北地区春玉米的拟合中,应该根据其土壤类型和肥力水平来选择肥料效应函数。同一土壤类型的不同肥力水平土壤,其肥料效应函数的拟合效果不同,窦怀良等(2017)研究表明,一元二次肥料效应函数随着土壤肥力水平的提高,拟合度逐渐降低,在低中等肥力土壤拟合效果较好,而在高等肥力土壤上的拟合效果较差。秦军等(2016)研究表明,不同土壤类型上,小麦单位产量对氮素养分的吸收具有一定的差异,并且同一土壤类型不同肥力水平的土壤有效氮利用率表现为,高肥力明显高于中等肥力和低肥力土壤,闫翠萍等(2017)研究表明,施肥对春玉米产量有显著的增产效果,但是不同肥力土壤增产效果不同,郭丽等(2018)研究表明,相同施肥措施下,不同土壤肥力水平的有效氮、速效磷、速效钾含量和作物产量的顺序均为:高肥力>中肥力>低肥力。

 

第三章东北地区水稻、玉米氮肥利用率变异机制研究.........23
3.1材料与方法................................................23
3.2结果与分析.................................................23
3.3讨论.......................................................36
3.4小结......................................................37
第四章东北地区水稻和玉米氮肥生产力模拟.................39
4.1材料与方法.................................................39
4.2结果与讨论.................................................39
4.3小结.......................................................41
第五章结论.............................................42

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第四章东北地区水稻和玉米氮肥生产力模拟

 

4.1材料与方法
产量预测对于我国农业生产具有重要的意义,目前预测产量的方法有很多,本文我们将从土壤、肥料和作物这三方面来对我国东北地区春玉米及水稻的产量进行模型,并用其与实测产量进行对比,建立其产量预测模型,为提高我国东北地区玉米、水稻产量提供理论依据。由数据可以看出,X1的标准化系数绝对值最大,表示CNSD对玉米产量的提高促进作用最大,表明提高玉米对养分的需求是提高玉米的生产力最有效的措施,可以通过改良玉米品种和增强玉米田间管理措施等来提高玉米的养分需求;其次是X3,表示氮素供应(NT)对玉米产量的提高的促进作用,表明提高氮素总供应量可以提高玉米的生产力,可以通过合理施用氮肥和减少氮肥施用过程中的损失等措施来提高总氮素供应量,进而提高玉米生产力;最后是X2,表示NRSC对玉米产量的提高具有阻碍作用,表明土壤对氮肥的稀释作用对玉米生产力的影响,合理的减少氮肥的施用能够提高玉米的生产力。东北地区水稻生产力模型拟合中,标准化系数分别为:玉米氮饥饿程度(X1)=5.562,玉米氮肥相对供给能力(X2)=-1.285,土壤供氮与肥料供氮的总和(X3)=1.728,X1X2=-0.811,X12=-2.995,X22=1.395,标准化系数为正值,代表对玉米产量的提高具有促进作用,标准化系数为负值,表示其对玉米产量的提高具有阻碍作用。
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4.2结果与讨论
由数据可以看出,X1的标准化系数绝对值最大,表示CNSD对玉米产量的提高促进作用最大,说明提高作物养分需求是提高东北地区水稻生产力的主要措施,可以通过改良水稻品种和提高水稻田间管理水平等措施来提高作物养分需求;其次是X3,表示氮素供应(NT)对玉米产量的提高的促进作用,表明提高氮素总供应量可以提高水稻的生产力,可以通过合理施用氮肥和减少氮肥施用过程中的损失等措施来提高总氮素供应量,进而提高水稻生产力;最后是X2,表示NRSC对玉米产量的提高具有阻碍作用,表明土壤对氮肥的稀释作用对水稻生产力的影响,合理的减少氮肥的施用能够提高水稻的生产力。本章节我们利用CNSD和NRSC来建立东北地区玉米、水稻产量预测模型,拟合度分别为0.968和0.925,由上图4-1A可以看出东北地区玉米模型预测产量与实测产量之间是直线线性关系,相关系数为0.9667,图中拟合红实线与图中Y=X黑虚线基本重合,说明这个模型的产量预测值与我们的实测值基本一致,进一步验证了这个模型的准确性
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第五章结论

 

本文第四章我们通过数据统计分析,通过作物养分需求指标CNSD和肥料相对供给NRSC来进行线性回归,建立东北地区玉米、水稻产量拟合模型,为预测我国东北地区玉米、水稻产量提供理论基础。并且化肥的过量施用不仅会造成肥料资源的浪费,还会导致严重的环境污染问题,但是如果单纯的盲目减少化肥的投入,可能会导致我国粮食产量的急剧降低,给我国的粮食安全保障带来巨大隐患,所以我国农业学者对如何科学的推荐施肥展开了大量的研究,总结出了一系列的推荐施肥方法。并且通过模型对东北地区玉米、水稻产量进行预测,对预测产量与实测产量进行线性拟合,结果发现,拟合红直线与Y=X这条直线重合,表明建立的模型实际意义,能够对玉米、水稻产量进行很好的预测。东北地区水稻模型预测产量与实测产量之间也呈直线线性相关关系,相关系数为0.9239,图中拟合红实线与图中Y=X黑虚线基本重合,说明这个模型的产量预测值与我们的实测值基本一致,进一步验证了这个模型的准确性。
参考文献(略)
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