基于產(chǎn)量反應(yīng)的糧食作物養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版應(yīng)用

徐新朋，張佳佳，丁文成，仇少君，趙士誠，周 衛(wèi)，何 萍

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京100081）

0 引言

肥料在保障我國糧食安全中起著不可替代的支撐作用。雖然我國糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了連續(xù)增長，但農(nóng)民盲目追求產(chǎn)量的同時(shí)也產(chǎn)生了一些問題，尤其是肥料的過量施用，其中以氮肥和磷肥尤為嚴(yán)重，不僅產(chǎn)量沒有進(jìn)一步增加，相反降低了肥料利用效率，威脅到生態(tài)環(huán)境安全。過量的養(yǎng)分在土壤中累積，或流失到環(huán)境中造成溫室氣體排放、水體富營養(yǎng)化以及土壤鹽漬化等，直接影響到農(nóng)田的可持續(xù)利用［1-3］。研究表明，我國糧食作物的平均氮肥和磷肥利用率普遍低于30%［4-6］。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的環(huán)境污染問題日益受到關(guān)注，如何進(jìn)行精準(zhǔn)施肥，優(yōu)化作物養(yǎng)分管理措施，提高肥料利用率，在保障產(chǎn)量的同時(shí)保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，是我國發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一［2-3，7］。

國內(nèi)外已有諸多方法通過優(yōu)化作物養(yǎng)分管理，用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐，提高了作物產(chǎn)量和肥料利用效率，如地力分級(jí)法、目標(biāo)產(chǎn)量法、肥料效應(yīng)函數(shù)法等基于土壤測(cè)試的推薦施肥方法［8-12］，養(yǎng)分動(dòng)態(tài)模型模擬法、作物生長模型、快速葉綠素測(cè)定法等［13-16］基于作物反應(yīng)的養(yǎng)分管理方法。然而，我國作物種植區(qū)域遼闊、同一作物處于不同生態(tài)區(qū)，其氣候和土壤特征差異導(dǎo)致使用單一的施肥參數(shù)（包括養(yǎng)分吸收、土壤養(yǎng)分供應(yīng)和養(yǎng)分利用效率等）不能有針對(duì)性地對(duì)我國不同地區(qū)或作物進(jìn)行個(gè)性化養(yǎng)分管理，并限制作物產(chǎn)量潛力發(fā)揮和肥料利用率的提高［17］，而我國小農(nóng)戶經(jīng)營的農(nóng)田管理模式對(duì)科學(xué)指導(dǎo)施肥并進(jìn)一步增加集約化作物生產(chǎn)力是一個(gè)主要挑戰(zhàn)。以往田間試驗(yàn)可為建立養(yǎng)分模型和施肥原則提供數(shù)據(jù)支撐，但如何簡(jiǎn)化推薦施肥程序是當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展亟需解決的問題之一。

合理施肥不僅要保障糧食產(chǎn)量，還要提高養(yǎng)分利用效率。施肥量、作物養(yǎng)分吸收以及施肥后的產(chǎn)量效應(yīng)存在著密切關(guān)系。因此應(yīng)用作物施肥后的產(chǎn)量反應(yīng)（施肥與不施某種肥料的產(chǎn)量差）或不施某種養(yǎng)分地上部的養(yǎng)分吸收可以用來表征土壤中某種養(yǎng)分供應(yīng)狀況。在前期大量的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)（包括測(cè)土配方施肥試驗(yàn)、不同肥料用量試驗(yàn)以及減素試驗(yàn)等）的基礎(chǔ)上建立的基于作物產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率的推薦施肥方法，通過分析各農(nóng)學(xué)特征參數(shù)，包括土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分供應(yīng)、產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率等，應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開發(fā)了一種簡(jiǎn)便易行，易于被廣大科學(xué)工作者和農(nóng)民接受的推薦施肥系統(tǒng)，即養(yǎng)分專家系統(tǒng)（Nutrient Expert，NE）。NE系統(tǒng)只需要使用者通過點(diǎn)菜單的形式回答一些簡(jiǎn)單的問題，就可以得出合理的施肥量，其最大的優(yōu)點(diǎn)是在有無土壤測(cè)試情況下都可使用。基于此，文章在已有電腦版和網(wǎng)絡(luò)版養(yǎng)分專家系統(tǒng)基礎(chǔ)上，把復(fù)雜的養(yǎng)分管理問題簡(jiǎn)化成用戶方便使用的基于微信公眾號(hào)的操作界面，并進(jìn)行了多點(diǎn)田間試驗(yàn)對(duì)該版本水稻、玉米和小麥養(yǎng)分專家系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，以期建立科學(xué)、合理、易于操作的施肥方法。

1 材料與方法

水稻、玉米和小麥養(yǎng)分專家系統(tǒng)的原理是基于產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率進(jìn)行推薦施肥，是為了適應(yīng)我國當(dāng)前小農(nóng)戶經(jīng)營管理方式而建立的一種易于操作的推薦施肥和養(yǎng)分管理方法。

1.1 養(yǎng)分專家系統(tǒng)推薦施肥原則

養(yǎng)分專家系統(tǒng)是在實(shí)地養(yǎng)分管理（Site-Specific Nutrient Management，SSNM）方法基礎(chǔ)上，結(jié)合4R原則（應(yīng)用合適的肥料品種、給予合適施用量、在合適的時(shí)間、施在合適的位置），針對(duì)特定農(nóng)田和作物生長環(huán)境制定肥料施用決策而制作的一個(gè)施肥決策軟件。NE系統(tǒng)的指導(dǎo)原則是：（1）應(yīng)用產(chǎn)量反應(yīng)或不施某種養(yǎng)分地上部的養(yǎng)分吸收表征土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分供應(yīng)狀況，充分利用土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分供應(yīng)；（2）為防止作物對(duì)養(yǎng)分的奢侈吸收或不足，平衡施用肥料（包括大量及中微量元素）；（3）增加短期和中期的效益；（4）維持土壤肥力。NE軟件只需要農(nóng)民或當(dāng)?shù)剞r(nóng)技專家回答一些簡(jiǎn)單的問題，就可以向無法進(jìn)行土壤檢測(cè)或土壤測(cè)試不及時(shí)、復(fù)種指數(shù)高的地區(qū)的小農(nóng)戶提供特定施肥建議；此外，用戶還可以選擇當(dāng)?shù)乜衫玫姆柿腺Y源，并能夠快速得出施肥量并規(guī)劃出肥料施用的指導(dǎo)方針。

NE系統(tǒng)以產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率為基礎(chǔ)，考慮了產(chǎn)量反應(yīng)、農(nóng)學(xué)效率、相對(duì)產(chǎn)量和土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分供應(yīng)間的內(nèi)在聯(lián)系［18-20］。其氮肥推薦主要是依據(jù)氮素產(chǎn)量反應(yīng)和氮素農(nóng)學(xué)效率關(guān)系確定（施氮量=產(chǎn)量反應(yīng)/農(nóng)學(xué)效率），其產(chǎn)量反應(yīng)定義為：不施某種養(yǎng)分處理的產(chǎn)量與氮磷鉀全施處理的產(chǎn)量差，農(nóng)學(xué)效率定義為：?jiǎn)挝皇┯媚撤N養(yǎng)分的產(chǎn)量增量［21］。如果在試驗(yàn)田塊做過相關(guān)減素試驗(yàn)，獲得有產(chǎn)量反應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)，將產(chǎn)量反應(yīng)數(shù)據(jù)直接填入系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)已有的產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率關(guān)系給出氮肥推薦用量。在沒有氮素產(chǎn)量反應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)依據(jù)填入的土壤質(zhì)地、土壤顏色（有機(jī)質(zhì)含量）和土壤障礙因子等信息確定土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分供應(yīng)低、中、高等級(jí)，進(jìn)而獲得產(chǎn)量反應(yīng)系數(shù)，再依據(jù)目標(biāo)產(chǎn)量和產(chǎn)量反應(yīng)系數(shù)就可以得到產(chǎn)量反應(yīng)，進(jìn)而得出氮肥施用量。對(duì)于磷鉀養(yǎng)分推薦，除了考慮產(chǎn)量反應(yīng)外，還需考慮維持土壤養(yǎng)分平衡部分，即需要?dú)w還一定目標(biāo)產(chǎn)量下作物移走的部分養(yǎng)分才能保證土壤肥力（施磷或施鉀量=作物產(chǎn)量反應(yīng)施磷或施鉀量+維持土壤平衡部分）［21］，維持土壤平衡部分主要依據(jù)QUEFTS模型得出的最佳養(yǎng)分吸收量來求算［22-25］。如果作物施肥沒有增產(chǎn)即產(chǎn)量反應(yīng)為零時(shí)，則只考慮作物收獲部分養(yǎng)分移走量。對(duì)磷鉀肥料的推薦還考慮了上季作物養(yǎng)分殘效，主要考慮包括作物秸稈處理方式、有機(jī)肥施入及上季作物養(yǎng)分帶入量等信息。

1.2 養(yǎng)分專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源

養(yǎng)分專家系統(tǒng)以大量的田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，當(dāng)前微信版本系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于2000—2015年中國糧食作物主產(chǎn)區(qū)的田間和試驗(yàn)站試驗(yàn)，共計(jì)1.693 2萬個(gè)試驗(yàn)，水稻、玉米和小麥三大作物的試驗(yàn)量分別為5 556、5 893和5 483個(gè)。田間試驗(yàn)來自于國際植物營養(yǎng)研究所（IPNI）中國項(xiàng)目部、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所植物營養(yǎng)課題組研究成果以及在公開發(fā)表的期刊上通過搜索“小麥”、“玉米”、“水稻”、“產(chǎn)量”、“產(chǎn)量+養(yǎng)分吸收”和“產(chǎn)量+養(yǎng)分利用率”等關(guān)鍵詞獲得。試驗(yàn)點(diǎn)涵蓋了我國三大糧食作物（水稻、玉米和小麥）主要種植區(qū)域，包含了不同種植類型、氣候特征、土壤類型以及主栽品種；含有不同試驗(yàn)處理：包括不同肥料用量處理、農(nóng)民習(xí)慣施肥措施處理、優(yōu)化施肥處理以及不施某種養(yǎng)分處理等；包括生物量、籽粒和秸稈N、P和K養(yǎng)分吸收等指標(biāo)。

1.3 養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版

基于作物產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率的養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版，是繼電腦版、網(wǎng)絡(luò)版和手機(jī)版后又一操作更加簡(jiǎn)便、適應(yīng)范圍更廣的推薦施肥系統(tǒng)。用戶只需掃描“二維碼”（圖1），關(guān)注“養(yǎng)分專家”微信公眾號(hào)，注冊(cè)后即可免費(fèi)使用微信版養(yǎng)分專家系統(tǒng)。手機(jī)微信版養(yǎng)分專家系統(tǒng)面對(duì)的是我國小農(nóng)戶經(jīng)營主體，適應(yīng)當(dāng)前科技發(fā)展形勢(shì)和傳播技術(shù)需求，是直接面向用戶的作物養(yǎng)分管理工具，也是一款基于計(jì)算機(jī)軟件的施肥決策系統(tǒng)，能夠針對(duì)某一具體地塊或操作單元給出個(gè)性化的施肥方案，其最大的優(yōu)點(diǎn)是用戶不需下載安裝，界面更加簡(jiǎn)潔，操作更加簡(jiǎn)單，并可隨時(shí)向后臺(tái)提出問題，后臺(tái)操作者會(huì)及時(shí)反饋信息，為用戶提供服務(wù)，互動(dòng)性更強(qiáng)。

養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版，增加了后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量，仍然延續(xù)電腦版的施肥原理。系統(tǒng)包含4個(gè)界面：上季信息、本季信息、推薦施肥和效益分析。用戶通過點(diǎn)菜單形式即可完成，最大化地簡(jiǎn)化了操作步驟，并可以向用戶即時(shí)推送最新養(yǎng)分管理信息及相應(yīng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)人員與農(nóng)戶之間文字、圖片、語言的全方位溝通與互動(dòng)。

圖1 養(yǎng)分專家系統(tǒng)作物選擇界面及微信二維碼Fig.1 Crop selection interface in Nutrient Expert system and WeChat two-dimensional code

1.4 養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版田間驗(yàn)證

2017—2018年在三大作物主產(chǎn)區(qū)開展了225個(gè)田間試驗(yàn)對(duì)養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版從產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)和農(nóng)學(xué)效益進(jìn)行田間驗(yàn)證。水稻試驗(yàn)位于一季稻種植區(qū)吉林省和黑龍江省，中稻種植區(qū)湖北省和安徽省，早晚稻種植區(qū)湖南省和江西省，共計(jì)106個(gè)田間試驗(yàn)；玉米試驗(yàn)位于春玉米種植區(qū)吉林省、黑龍江省和內(nèi)蒙古自治區(qū)，夏玉米種植區(qū)山東省、山西省和河北省，共計(jì)93個(gè)田間試驗(yàn)；小麥試驗(yàn)位于華北平原冬小麥種植區(qū)山東省、山西省和河北省，共計(jì)26個(gè)田間試驗(yàn)。具體土壤理化性狀見表1。

每個(gè)試驗(yàn)包含6個(gè)處理：（1）NE處理，即基于養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版得出的推薦施肥處理，在布置試驗(yàn)前依據(jù)養(yǎng)分專家系統(tǒng)要求填入試驗(yàn)地塊的質(zhì)地和顏色、過去3～5年該作物的平均產(chǎn)量、施肥量、施肥措施、秸稈處理方式、是否施用有機(jī)肥以及是否進(jìn)行過土壤測(cè)試等一些簡(jiǎn)單問題，形成施肥套餐，并按照NE系統(tǒng)推薦方案實(shí)施；（2）FP處理，即基于農(nóng)民習(xí)慣施肥措施進(jìn)行管理，記錄農(nóng)民所使用的肥料品種、施肥量、施肥次數(shù)等信息；（3）ST處理，即基于測(cè)土配方施肥處理，如測(cè)土不及時(shí)或條件不具備，采用當(dāng)?shù)剞r(nóng)技推廣部門的推薦量；（4）基于NE處理的不施氮處理；（5）基于NE處理的不施磷處理；（6）基于NE處理的不施鉀處理。其中（4）～（6）處理用于計(jì)算肥料利用率。肥料使用尿素、過磷酸鈣、磷酸氫二銨、氯化鉀和硫酸鉀等，同一試驗(yàn)中各處理設(shè)置的密度相同，且病蟲草害防治進(jìn)行統(tǒng)一管理。

表1 田間試驗(yàn)點(diǎn)信息Table 1 Soil characteristics of the experimental sites

1.5 測(cè)試與分析方法

每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的樣品采集采用相同標(biāo)準(zhǔn)，在作物成熟后測(cè)定籽粒和秸稈產(chǎn)量，并采集部分樣品于60℃下烘干72 h至恒重，粉碎后測(cè)定籽粒和秸稈N、P和K的養(yǎng)分含量。采用H2SO4-H2O2方法消煮，全N采用凱氏法，全P采用釩鉬黃比色法，全K采用原子吸收法測(cè)定。數(shù)據(jù)采用Excel 2010進(jìn)行分析處理，使用SPSS軟件在0.05概率水平上對(duì)不同處理間的產(chǎn)量、肥料花費(fèi)、凈效益和養(yǎng)分利用率差異進(jìn)行ANOVA分析。

氮素回收利用率（Recovery Efficiency to N fertilizer application，REN）的計(jì)算公式為： REN=（施氮區(qū)植株地上部氮累積量-不施氮區(qū)地上部植株氮累積量）/施氮量×100%

磷和鉀回收利用率分別用REP和REK表示，其計(jì)算公式與式（1）類似，將氮素分別改成磷和鉀即可。

氮素農(nóng)學(xué)利用率（Agronomic Efficiency to N fertilizer application，AEN）的計(jì)算公式為：

磷和鉀農(nóng)學(xué)效率分別用AEP和AEK表示，其計(jì)算公式與式（2）類似。

氮素偏生產(chǎn)力（Partial Factor Productivity to N fertilizer application，PFPN）的計(jì)算公式為：

磷和鉀偏生產(chǎn)力分別用PFPP和PFPK表示，其計(jì)算公式與式（3）類似。

肥料花費(fèi)（Total Fertilizer Cost，TFC）為氮磷鉀肥料花費(fèi)總和。

凈效益（Gross Return above Fertilizer cost，GRF）為收獲后的產(chǎn)量利潤減去肥料成本和額外追肥成本。

2 結(jié)果與分析

2.1 節(jié)肥效益

2017—2018年水稻2年試驗(yàn)施肥量結(jié)果顯示（圖2a），NE處理的氮、磷和鉀肥（分別為N、P2O5和K2O,下同）用量分別為156、63和85 kg/hm2，F(xiàn)P處理的分別為175、78和116 kg/hm2，ST處理的分別為170、63和97 kg/hm2。與FP相比，NE處理的氮、磷和鉀肥用量分別降低了10.9%、19.2%和26.7%；與ST相比，NE處理的氮和鉀肥用量分別降低了8.2%和12.4%，但磷肥用量相同。雖然3個(gè)處理的氮、磷和鉀肥用量的平均值差異不大，但FP處理的施肥量具有較大的變異范圍，氮肥和鉀肥的最大和最小用量相差都在100 kg/hm2以上。

圖2 水稻、玉米和小麥不同處理施肥量比較Fig.2 Comparison of fertilizer application rate in different treatments for rice，maize and wheat

玉米2年試驗(yàn)施肥量結(jié)果顯示（圖2b），NE處理的氮、磷和鉀肥用量分別為186、83和92 kg/hm2，F(xiàn)P處理的分別為232、109和68 kg/hm2，ST處理的分別為203、95和83 kg/hm2。與FP和ST處理相比，NE處理顯著降低了氮肥和磷肥用量，提高了鉀肥用量，氮肥用量分別降低了19.8%和8.4%，磷肥用量分別降低了23.9%和12.6%，但鉀肥用量分別提高了35.3%和10.8%。

小麥2年試驗(yàn)施肥量結(jié)果顯示（圖2c），NE處理的氮、磷和鉀肥用量分別為166、86和73 kg/hm2，F(xiàn)P處理的分別為263、95和56 kg/hm2，ST處理的分別為217、101和81 kg/hm2。與FP相比，NE處理顯著降低了氮肥用量，降低幅度達(dá)到了36.9%；磷肥用量無顯著差異，但降低了9.5%；顯著增加了鉀肥用量，增幅30.4%。與ST相比，NE處理顯著降低了氮肥用量，降低了23.5%，磷肥和鉀肥用量無顯著差異，但分別降低了14.9%和9.9%。

2.2 產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益

產(chǎn)量結(jié)果顯示（表2），水稻NE處理的產(chǎn)量顯著高于FP處理，高0.6 t/hm2，增幅8.0%；雖然NE與ST處理產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)上無顯著差異，但前者比后者高0.3 t/hm2，增幅3.8%。玉米和小麥3個(gè)處理的產(chǎn)量均無顯著差異，但都以NE處理的產(chǎn)量最高，分別為11.1和8.2 t/hm2。玉米NE處理的產(chǎn)量比FP處理和ST處理的分別高0.6和0.2 t/hm2，但小麥的產(chǎn)量均只高出0.1 t/hm2。

表2 水稻、玉米和小麥不同處理產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益比較Table 2 Comparison of grain yield and economic benefit in different treatments for rice，maize and wheat

水稻、小麥和玉米三大作物均以NE處理的TFC最低，其次為ST處理，最高的為FP處理（表2）。水稻NE處理的TFC比FP和ST處理分別降低了226和81元/hm2，玉米分別降低了245和105元/hm2，小麥分別降低了464和396元/hm2。NE處理保障產(chǎn)量的同時(shí)降低了肥料用量和肥料花費(fèi)，增加了凈效益。與FP和ST處理相比，NE處理的凈效益水稻分別增加了1798和894元/hm2，玉米分別增加了895和360元/hm2，小麥分別增加了528和365元/hm2。與FP處理相比，由水稻、玉米和小麥增產(chǎn)帶來的凈效益分別占總凈效益的87.4%、72.6%和11.9%。

2.3 肥料利用率

水稻肥料利用率結(jié)果顯示（表3），NE處理的REN、REP和REK均顯著高于FP和ST處理，其中REN分別增加了11.8和9.0個(gè)百分點(diǎn)，REP分別增加了10.8和7.4個(gè)百分點(diǎn)，REK分別增加了22.3和16.1個(gè)百分點(diǎn)。NE處理的AEN、AEP和AEK也均顯著高于FP和ST處理，其中AEN分別提高了4.2和2.8 kg/kg，AEP分別提高了9.5和5.1 kg/kg，AEK分別提高了5.4和3.5 kg/kg。NE處理的PFPN和PFPK均顯著高于FP和ST處理，但NE與ST的PFPP無顯著差異，但均顯著高于FP處理；與FP和ST處理，NE處理的PFPN分別提高了7.2和5.8 kg/kg，PFPP分別提高了29.3和8.9 kg/kg，PFPK分別提高了19.5和17.2 kg/kg。

表3 水稻、玉米和小麥不同處理肥料利用率比較Table 3 Comparison of nutrient use efficiency in different treatments for rice，maize and wheat

玉米肥料利用率結(jié)果顯示（表3），NE處理的REN、REP和REK均顯著高于FP處理，雖然NE和ST處理的REN和REK無顯著差異，但前者要高于后者。與FP和ST處理相比，NE處理的REN、REP和REK分別提高了9.6和4.5個(gè)百分點(diǎn)、9.5和5.1個(gè)百分點(diǎn)、21.4和5.6個(gè)百分點(diǎn)。NE處理的AEN、AEP和AEK均顯著高于FP處理，與ST均無顯著差異，但都以NE處理最高。NE處理的AEN、AEP和AEK比FP和ST處理分別提高了4.1和1.9 kg/kg、6.6和2.6 kg/kg、3.4和0.7 kg/kg。NE處理的PFPN和PFPP顯著高于FP和ST，分別高12.3和5.8 kg/kg、38.9和18.8 kg/kg；3個(gè)處理的PFPK無顯著差異，這主要是因?yàn)镹E處理的鉀肥施用量要高于FP和ST。

小麥肥料利用率結(jié)果顯示（表3），NE處理REN、REP和REK均顯著高于FP處理，但REN和REK與ST處理無顯著差異，NE處理REN、REP和REK比FP和ST處理分別高13.1和8.1個(gè)百分點(diǎn)、5.2和6.7個(gè)百分點(diǎn)、3.7和1.1個(gè)百分點(diǎn)。3個(gè)處理的AEN和AEP無顯著差異，但NE和FP處理的AEK高于ST處理，主要是因?yàn)镾T處理的施鉀量要高于前兩者。PFP也均以NE處理的最高，其中PFPN顯著高于FP和ST處理，分別高17.1和11.4 kg/kg；NE處理PFPP顯著高于ST處理，但與FP處理無顯著差異；FP處理的PFPK顯著高于NE和ST處理，是因?yàn)镕P處理施鉀量顯著低于NE和ST處理。

3 結(jié)論

為方便用戶使用，建立了基于作物產(chǎn)量反應(yīng)和農(nóng)學(xué)效率的養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版，并在水稻、玉米和小麥主產(chǎn)區(qū)開展了2年共計(jì)225個(gè)田間試驗(yàn)，對(duì)糧食作物養(yǎng)分專家系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，糧食作物養(yǎng)分專家系統(tǒng)微信版顯著降低了肥料用量，尤其是氮肥和磷肥用量，與農(nóng)民習(xí)慣施肥措施相比，養(yǎng)分專家系統(tǒng)的氮肥和磷肥降低幅度到達(dá)了9.5%～36.9%，但產(chǎn)量卻增加了0.1～0.6 t/hm2。養(yǎng)分專家系統(tǒng)降低了肥料花費(fèi)，增加了凈效益，其中由水稻、玉米和小麥產(chǎn)量增加帶來的凈效益分別占總凈效益的87.4%、72.6%和11.9%。養(yǎng)分專家系統(tǒng)顯著提高了肥料利用率，除玉米氮肥回收利用率外，其余氮、磷和鉀回收利用率的增幅都在50%以上。目前，該系統(tǒng)中已經(jīng)上線的作物有水稻、玉米、小麥、大豆、馬鈴薯、油菜、棉花、白菜、蘿卜、大蔥等24種作物，正式發(fā)布的作物有4種，其余為試用版，后續(xù)會(huì)繼續(xù)開展田間試驗(yàn)不斷擴(kuò)充各作物數(shù)據(jù)庫，并不斷完善各作物系統(tǒng)。