處方圖變量施肥關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀與展望

中圖分類(lèi)號(hào)：S147 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-5553（2025）08-0238-08

Abstract：Variable fertilization technologyplaysacrucialroleinimproving fertilizerutlization eficiency，increasing crop yields，and mitigating environmental polution.This paperreviews therecent advancements in keytechnologiesaociated withvariablefertilization，including prescriptiongenerationtechnology，variable fertilizationcontrolsystems，andthe designofactuatorcomponents forfertlizer dispensers.Currentchallenges were identified，suchasslowacquisitiooffield information，dificultiesinestablishingacuratefertizationmodels，andthelimitedresearchonintegratingvariable fertilization devices.Toaddress these chalenges，future research should focus on improving prescription mapgeneration byleveragingunmannedaerial vehicle（UAV）remote sensing technology toaccelerate field data colection.Conducting fieldexperiments inrepresentative farmlands across diverseregions can furtherrefine fertilization practicesandpromote scientificallyinformedfertilizationstrategies.Additionall，advancingthedesignanddevelopmentofvariablefertilization devices is essential toimprove theirstabilityandoverallperformance.Theseeffortsaimtodrivethepractical aplications of variable fertilization technology and support sustainable agricultural practices.

Keywords：variable fertilization；prescription map；control system；fertilizer extractor

0 引言

化肥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要物質(zhì)，精確合理的變量施肥是提高農(nóng)作物產(chǎn)量和肥料利用率的有效手段。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023年我國(guó)化肥施用量達(dá)到 50220kt ，約占全球化肥總施用量的 1/4 。而水稻、小麥、玉米三大糧食作物化肥利用率僅達(dá)到 41.3% ，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家1。我國(guó)在糧食生產(chǎn)過(guò)程中存在盲目施用化肥、肥料利用率低等問(wèn)題，嚴(yán)重影響糧食產(chǎn)量以及環(huán)境。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《到2025年化肥減量化行動(dòng)方案》，各部門(mén)針對(duì)化肥減量采取了許多措施，其中側(cè)深施肥技術(shù)精準(zhǔn)地將肥料施于水稻根側(cè)并增加肥料的埋深，有效增加根部肥料濃度，進(jìn)而提升肥料利用率2，得到推廣應(yīng)用。然而，田地內(nèi)不同柵格的土壤肥力狀況有所不同，側(cè)深施肥機(jī)施肥量由農(nóng)戶依經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，忽略了單一田塊內(nèi)養(yǎng)分的差異，變量施肥方案有效地解決了這一問(wèn)題。變量施肥是精準(zhǔn)施肥的一項(xiàng)重要技術(shù)，在減少肥料的施用以及提高肥料利用率的同時(shí)，很大程度減少了土地板結(jié)退化、土地肥力下降、環(huán)境污染等現(xiàn)象。

變量施肥技術(shù)主要分為基于傳感器實(shí)時(shí)自動(dòng)變量施肥和處方圖變量施肥兩種?；趥鞲衅髯兞渴┓士梢詫?shí)現(xiàn)快速獲取土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)并精準(zhǔn)劃分肥力等級(jí)，以此為依據(jù)實(shí)現(xiàn)變量施肥，由于水田地形環(huán)境復(fù)雜多變，對(duì)傳感器設(shè)備精度以及施肥機(jī)控制精度要求高，普及難度大。處方圖變量施肥技術(shù)的施肥決策由處方圖決定，降低了對(duì)傳感器的需求，易推廣應(yīng)用，更適用于我國(guó)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。

在此背景下，本文對(duì)處方圖變量施肥關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行全面分析，重點(diǎn)闡述處方生成技術(shù)、變量施肥控制系統(tǒng)及排肥器執(zhí)行部件等，并結(jié)合當(dāng)前我國(guó)處方圖變量施肥技術(shù)研究現(xiàn)狀，對(duì)當(dāng)前技術(shù)所存在問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)，提出相應(yīng)發(fā)展策略，為構(gòu)建符合我國(guó)國(guó)情基本路線的施肥處方技術(shù)體系及相關(guān)研究提供參考。

1處方生成技術(shù)

處方生成技術(shù)是實(shí)現(xiàn)處方圖變量施肥技術(shù)的首要環(huán)節(jié)，主要分為田間信息獲取與施肥模型建立兩個(gè)步驟，其詳細(xì)流程如圖1所示。田間信息獲取通過(guò)土壤養(yǎng)分檢測(cè)、作物冠層光譜分析實(shí)現(xiàn)；施肥模型主要基于田間試驗(yàn)確定最佳施肥量。

1.1 田間信息獲取

田間所需獲取的信息是建立田間養(yǎng)分分布圖和指導(dǎo)施肥決策的關(guān)鍵，根據(jù)不同的田間信息，可以分成土壤養(yǎng)分分布圖和作物冠層信息分布圖。

1.1.1土壤養(yǎng)分分布圖建立

土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)的獲取需要進(jìn)行土壤檢測(cè)，傳統(tǒng)方法有化學(xué)分析法、光電分色法、土壤電導(dǎo)率傳感器法，但都費(fèi)時(shí)費(fèi)力。近些年，光譜技術(shù)發(fā)展，推進(jìn)了土壤養(yǎng)分檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，通過(guò)選擇土壤的最佳特征波段，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)建立土壤反演模型，以實(shí)現(xiàn)快速獲取農(nóng)田土壤養(yǎng)分。目前國(guó)內(nèi)外研究人員已經(jīng)對(duì)光譜技術(shù)分析土壤養(yǎng)分做了相關(guān)研究，表1對(duì)近4年利用光譜技術(shù)進(jìn)行土壤養(yǎng)分反演的研究進(jìn)行了概括，針對(duì)有機(jī)質(zhì)、有機(jī)碳進(jìn)行相關(guān)反演模型研究的成果較多，且都已經(jīng)取得了優(yōu)異的成果；氮、磷和鉀相關(guān)的研究較少，且精度普遍低于有機(jī)質(zhì)。然而農(nóng)田施肥過(guò)程中主要成分是氮肥、磷肥和鉀肥，實(shí)現(xiàn)針對(duì)這3種物質(zhì)的快速檢測(cè)，是接下來(lái)研究的主要方向。

表1國(guó)內(nèi)外光譜反演土壤養(yǎng)分概況 Tab.1 Spectral inversion of soil nutrients at home and abroad

盡管不同地區(qū)環(huán)境存在差異，所建立的模型不具 有很好的普適性，但隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步和光譜數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)大，土壤光譜數(shù)據(jù)獲取方式多樣化、獲取難度降低，利用光譜技術(shù)進(jìn)行土壤養(yǎng)分檢測(cè)具有很大的潛力，對(duì)推進(jìn)施肥處方技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展具有重要意義。

進(jìn)行土壤檢測(cè)的主要目的是生成土壤養(yǎng)分分布圖，結(jié)合施肥模型，獲取推薦施肥量，從而生成施肥處方圖。然而，土壤檢測(cè)只能反映采樣點(diǎn)的土壤狀況，空間插值算法通過(guò)將土壤采樣獲得的點(diǎn)狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為面狀數(shù)據(jù)可以解決這一問(wèn)題。

2005年，王秀等[13通過(guò)對(duì)同一地塊土壤養(yǎng)分進(jìn)行分析，經(jīng)過(guò)對(duì)比反距離法和克里格插值法的研究發(fā)現(xiàn)，在柵格較小的情況下，反距離法更為優(yōu)越；而隨著柵格距離變大，克里格方法的誤差更小。2014年，左佳14采用了不同的土壤采樣方法對(duì)棉花種植地進(jìn)行土壤樣本采集，并通過(guò)GIS進(jìn)行多種分析。研究結(jié)果表明，網(wǎng)格法對(duì)土壤養(yǎng)分的插值結(jié)果較為精準(zhǔn)。2023年，李佳欣等[15]運(yùn)用普通克里金插值分析了研究區(qū)域的有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀的空間分布特征，并運(yùn)用主成分分析法和指數(shù)和法劃分使研究區(qū)域土壤肥力等級(jí)可視化。

1.1.2 作物冠層信息分布圖

作物冠層信息主要包括葉綠素、水分、氮素等，其中氮素是影響作物生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，氮素含量的不同，會(huì)引起葉片厚度、葉綠素濃度以及其他葉片色素等與反射率相關(guān)的分子不同。因此，通過(guò)研究分析作物冠層光譜反射率和光譜指數(shù)，可以對(duì)作物氮素含量以及作物生長(zhǎng)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)，并以此為依據(jù)，根據(jù)不同區(qū)域氮素含量不同生成施肥處方圖。根據(jù)上述特性，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者采用光譜遙感技術(shù)，對(duì)冠層中不同的信息進(jìn)行研究分析。

2017年，韓茜等[16對(duì)冬小麥不同參量進(jìn)行綜合研究，包括冬小麥光譜、葉面積指數(shù) （LAI） 、葉綠素含量、氮素含量。通過(guò)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，確定最佳中心波長(zhǎng)、信噪比、波段寬度，為后續(xù)高光譜對(duì)華北冬小麥相關(guān)研究提供參考。2019年，馮帥等[17利用GaiaSky-mini高光譜成像儀獲取水稻3個(gè)時(shí)期冠層光譜反射率，并結(jié)合其不同時(shí)期葉片氮素含量建立反演模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)損、快速水稻冠層葉片氮素監(jiān)測(cè)，為東北水粳稻冠層葉片含氮量的檢測(cè)與評(píng)估以及各時(shí)期施肥處方圖的生成提供科學(xué)依據(jù)。2020年，于豐華等[18利用高光譜無(wú)人機(jī)獲取分蘗期水田光譜圖像，建立ELM、PSO一ELM水稻氮素模型，將同時(shí)期標(biāo)準(zhǔn)田的平均氮素濃度作為氮肥追施目標(biāo)，與氮素反演模型配合確定缺氮量，生成寒地分蘗期水稻追肥處方圖。

1.2 施肥模型建立

建立施肥模型在處方圖生成中起著重要的作用，其主要目的是確定農(nóng)作物所需施肥量，普遍以“3414田間試驗(yàn)”農(nóng)作物生長(zhǎng)參數(shù)以及王壤養(yǎng)分分布模型等數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行建立，為處方圖施肥量的確定提供科學(xué)依據(jù)。主要包括目標(biāo)產(chǎn)量法和肥料效應(yīng)函數(shù)法。目標(biāo)產(chǎn)量法通過(guò)目標(biāo)產(chǎn)量、土壤養(yǎng)分校正系數(shù)、無(wú)肥區(qū)土壤養(yǎng)分測(cè)定值、肥料利用率等數(shù)據(jù)計(jì)算施肥量，具體如式（1）～式（3）所示。目標(biāo)產(chǎn)量一般在近3年產(chǎn)量的平均值上增加 10%～15% ；土壤養(yǎng)分系數(shù)和肥料利用率的確定需要進(jìn)行長(zhǎng)期田間試驗(yàn)，以氮肥為例通過(guò)公式獲取土壤養(yǎng)分校正系數(shù)，將無(wú)氮肥區(qū)的土壤測(cè)定值作為自變量，土壤養(yǎng)分校正系數(shù)作為因變量，從而得到最佳的土壤養(yǎng)分校正系數(shù)。

式中： U ——目標(biāo)產(chǎn)量所需施氮量；u -目標(biāo)產(chǎn)量；N_r —每 100kg 作物所需施氮量；N_s 一土壤養(yǎng)分供氮量；N_t —土壤氮含量檢測(cè)值;K 土壤校正系數(shù)；W -施氮量；c 肥料中氮肥有效含量；R 肥料利用率。

肥料效應(yīng)函數(shù)法主要分為收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、擬合效應(yīng)函數(shù)、參數(shù)估計(jì)、模型評(píng)估、預(yù)測(cè)和優(yōu)化6個(gè)步驟。該方法通過(guò)收集相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，擬合出適應(yīng)實(shí)際情況的效應(yīng)函數(shù)，并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。通過(guò)模型評(píng)估和預(yù)測(cè)，優(yōu)化施肥方案。在使用施肥模型時(shí)，需要綜合考慮實(shí)際情況，結(jié)合地區(qū)的土壤特點(diǎn)、作物需求以及肥料的種類(lèi)和性質(zhì)等因素進(jìn)行分析和判斷。通過(guò)合理應(yīng)用施肥模型，可以更科學(xué)地確定施肥量，提高施肥效果，并實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的高效、可持續(xù)發(fā)展。

我國(guó)農(nóng)作物施肥量的確定多數(shù)依據(jù)農(nóng)戶經(jīng)驗(yàn)，缺少科學(xué)依據(jù)。我國(guó)地形多樣，土壤養(yǎng)分分布不均，應(yīng)加強(qiáng)田間試驗(yàn)的推廣，減少盲自施肥，實(shí)現(xiàn)科學(xué)施肥，提高肥料利用率。

2變量施肥控制系統(tǒng)

2.1 肥料施入控制系統(tǒng)

肥料施人控制系統(tǒng)是處方圖變量施肥的核心技術(shù)，主要應(yīng)用于施肥控制器中。施肥機(jī)通過(guò)施肥控制器實(shí)現(xiàn)變量施肥?？刂破髦械目刂扑惴▽?duì)變量施肥的精準(zhǔn)性起著決定性的作用。目前，在施肥應(yīng)用中較常使用的算法包括PID和模糊PID控制算法。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法等優(yōu)化算法也在逐漸發(fā)展，并應(yīng)用于變量施肥領(lǐng)域。這些算法的發(fā)展和應(yīng)用有助于提高施肥控制的精度和效果。

2018年，安曉飛等[19]針對(duì)壟作玉米施肥過(guò)程中的肥料分層問(wèn)題，設(shè)計(jì)出四要素變量施肥系統(tǒng)，并提出一種基于復(fù)合交叉原則的各路施肥策略，實(shí)現(xiàn)4種肥料的閉環(huán)控制，有效解決肥料分層問(wèn)題和精準(zhǔn)控制投入的問(wèn)題。2021年，田敏等20設(shè)計(jì)的液肥變量施肥控制系統(tǒng)以模糊PID算法為基礎(chǔ)，采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，有效提高牽引式變量施肥機(jī)對(duì)變量施肥流量的控制精度。張季琴等[21]研制一種排肥單體獨(dú)立控制的雙變量施肥控制系統(tǒng)，可以根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整作業(yè)行數(shù)，減少肥料在壟溝邊界的浪費(fèi)。張繼成等22采用增量式PID閉環(huán)控制算法設(shè)計(jì)了多種固體肥料精確施控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)處方圖讀取氮、磷、鉀3種固體肥料快速配比以及精確施入等。2022年，肖遠(yuǎn)等23針對(duì)傳統(tǒng)PID控制不能滿足丘陵山區(qū)現(xiàn)有的自走式施肥機(jī)變量控制系統(tǒng)的精準(zhǔn)施肥要求，采用自適應(yīng)模糊PID改進(jìn)模型，提高模型的動(dòng)靜態(tài)特性，施肥更精確、施肥量更均勻。2023年，王輝等24]采用肥料流量檢測(cè)模塊作為反饋輸入，設(shè)計(jì)了肥料流量分段式PID控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)肥料流量，提高施肥的穩(wěn)定性和均勻性。

通過(guò)上述分析，我國(guó)變量施肥控制系統(tǒng)的控制精度以及適應(yīng)性都得到顯著提高，但是大多數(shù)研究都還處在試驗(yàn)階段，距離實(shí)際推廣還有一段距離。因此，我國(guó)要加強(qiáng)控制系統(tǒng)在實(shí)際施肥機(jī)上的研究，提高變量控制系統(tǒng)精度的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)控制系統(tǒng)與施肥裝備結(jié)合試驗(yàn)，形成完整的變量施肥技術(shù)體系。

2.2肥料施入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

肥料施入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有效解決施肥過(guò)程中多施、漏失的問(wèn)題，是變量施肥技術(shù)不可缺少的組成部分，國(guó)內(nèi)對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究起步較晚，但發(fā)展迅速，已取得許多成果。

2018年，趙立新等25在排肥管、排種管安裝反射式光電傳感器，根據(jù)肥料經(jīng)過(guò)管道對(duì)傳感器引起的電平變化，對(duì)種肥狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并通過(guò)旋轉(zhuǎn)編碼器獲取排肥軸轉(zhuǎn)速，完善監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，方便農(nóng)戶實(shí)時(shí)了解精播施肥機(jī)狀態(tài)。2019年，石紹軍等26針對(duì)稻麥變量施肥機(jī)施肥狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法可靠性差等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種利用薄膜壓力傳感器監(jiān)測(cè)施肥狀態(tài)的方法，對(duì)3種施肥狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行采集，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)方法的廣泛應(yīng)用。2020年，吳月[2設(shè)計(jì)了一套集施肥控制、作業(yè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)為一體的應(yīng)用系統(tǒng)，施肥監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)在專(zhuān)用測(cè)肥管處水平安裝紅外對(duì)射式傳感器，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)施肥信息，田間試驗(yàn)表明，該系統(tǒng)可靠穩(wěn)定，提高了深松分層施肥機(jī)的施肥均勻性和精確性。2021年，郭思可[28]將微波多普勒傳感器作為核心檢測(cè)模塊，以固體顆粒運(yùn)動(dòng)時(shí)反射回來(lái)的微波與發(fā)射端之間產(chǎn)生頻率差作為檢測(cè)對(duì)象，進(jìn)行施肥監(jiān)測(cè)，通過(guò)加入多尺度小波分解的方法，降低多普勒信號(hào)中的噪聲，提高施肥監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。2022年，曾山等29設(shè)計(jì)了一種氣流式施肥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用肥料堵塞時(shí)，管內(nèi)氣流速度變大，觸發(fā)內(nèi)部浮子位移，激光測(cè)距傳感器監(jiān)測(cè)到浮子位置發(fā)生變化的原理，實(shí)現(xiàn)肥料堵塞監(jiān)測(cè)，為水稻施肥防堵及監(jiān)測(cè)技術(shù)研究提供理論依據(jù)和參考。

隨著不同應(yīng)用場(chǎng)景、不同肥料監(jiān)測(cè)方法的出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)監(jiān)測(cè)技術(shù)趨向成熟，其中主要方法是利用傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)肥料狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，光電傳感器可以獲取管道內(nèi)肥料流動(dòng)狀態(tài)，但機(jī)器震動(dòng)會(huì)對(duì)其產(chǎn)生噪聲影響；薄膜傳感器可以獲取肥料下落狀態(tài)，且抗干擾性較強(qiáng)，具有很大的潛力；微波多普勒傳感器可以獲取顆粒肥料運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的微波，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低的優(yōu)點(diǎn)；電容傳感器可以獲取肥箱液位變化，靈敏度高，但容易受到電磁影響。國(guó)內(nèi)利用現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)對(duì)施肥機(jī)的全面監(jiān)測(cè)，還需要對(duì)施肥自動(dòng)補(bǔ)償監(jiān)控系統(tǒng)深入研究，通過(guò)獲取實(shí)時(shí)施肥量調(diào)節(jié)施肥速度，提高變量施肥控制系統(tǒng)精確度。

3排肥器執(zhí)行部件設(shè)計(jì)

排肥器是施肥機(jī)的核心部件，對(duì)施肥精準(zhǔn)度起關(guān)鍵作用。通過(guò)優(yōu)化各種排肥器結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)新的排肥器，對(duì)提高排肥均勻性以及肥料利用率有重要意義。常見(jiàn)的排肥器有外槽輪式、螺旋式和離心式，如圖2～圖4所示。

圖2外槽輪式排肥器

Fig.2 Outer trough wheel type fertilizer discharger 1.殼體2.肥量調(diào)節(jié)板3.蝶型螺母4.螺柱5.外槽輪 6.外槽輪擋片7.壓蓋8.螺釘

圖3螺旋式排肥器

Fig.3Spiralmanuredischarger

1.出肥口2.后法蘭3.主殼體4.漏斗5.前法蘭6.排肥螺旋裝置7.檢測(cè)裝置8.螺旋阻塞輪9.蓋板10.清肥口

圖4離心式排肥器

Fig.4 Centrifugal fertilizer dischargei 1.連接座2.撒肥盤(pán)3.連接架4.肥料箱5.攪肥軸和支撐套管 6.鏈條7.可調(diào)節(jié)插板8.排肥口9.輸入軸

3.1外槽輪式排肥器

外槽輪排肥器應(yīng)用范圍最廣，是固體顆粒肥料的主要實(shí)施裝置，但存在穩(wěn)定性差、脈動(dòng)性大等問(wèn)題。為提高外槽輪式排肥器的施肥精度，汪博濤等[30]通過(guò)對(duì)外槽輪進(jìn)行離散元法、二次正交回歸試驗(yàn)確定外槽輪的工作長(zhǎng)度、排肥軸轉(zhuǎn)速、排肥舌開(kāi)口角度等工作參數(shù)為影響外槽輪排肥精度的關(guān)鍵因素，表明離散元法研究排肥器工作過(guò)程是可行的，為后續(xù)外槽輪排肥器排肥量的調(diào)整提供參考。頓國(guó)強(qiáng)等[31利用離散元法對(duì)外槽輪排肥舌參數(shù)進(jìn)行分析，優(yōu)化排肥舌倒角，有效提高其排肥均勻性。上述研究主要是針對(duì)排肥器工作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。丁筱玲等[32]對(duì)排肥器結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)離散元法對(duì)外槽輪排肥器導(dǎo)流槽結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并研究轉(zhuǎn)速和槽深對(duì)排肥效果的影響，緩和了排肥器排肥時(shí)滯后性強(qiáng)和均勻性差的影響。李德言[33]對(duì)外槽輪結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，將槽輪與阻塞輪軸向固定在一起，消除槽輪與阻塞輪之間的間隙，解決小顆粒造成阻塞從而影響施肥精度的問(wèn)題。插板式葉輪排肥器為外槽輪排肥器的一種改進(jìn)，繼承了外槽輪排肥器的優(yōu)點(diǎn)，且具有更優(yōu)秀的排肥均勻性。方龍羽34利用離散元法研究了葉輪排肥器安裝角度對(duì)排肥性能的影響，提高了插板式葉輪排肥器對(duì)大部分肥料的適應(yīng)性。梁宇超[35]對(duì)外槽輪排肥器關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)構(gòu)建其充肥與排肥過(guò)程中的力學(xué)模型進(jìn)行仿真分析，對(duì)凹槽數(shù)目、槽輪半徑和弧心距等影響因素進(jìn)行研究，優(yōu)化了排肥性能。

3.2 螺旋式排肥器

螺旋式排肥器是目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商品化的排肥器之一。與外槽輪式排肥器相比，螺旋式排肥器在施肥性能方面有明顯的改進(jìn)，能夠適應(yīng)不同物理性質(zhì)的肥料，且不容易發(fā)生堵塞現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)對(duì)含濕肥料的均勻施肥。近些年許多學(xué)者對(duì)螺旋式排肥器做了大量研究，其中離散元仿真是主要的研究方法。薛忠等[3通過(guò)離散元仿真軟件EDEM分析螺旋葉片直徑、螺距和排肥軸轉(zhuǎn)速對(duì)螺旋排肥器排肥性能的影響，提高了螺旋式排肥器對(duì)顆粒肥料的排肥穩(wěn)定性與均勻性。Zheng等[37針對(duì)螺旋排肥器回流問(wèn)題對(duì)螺旋式排肥器進(jìn)行改進(jìn)，研制一種交錯(cuò)螺旋槽輪，對(duì)提高排肥器排肥均勻性具有重要意義。劉洪男等[38為改善集中排肥方式的排肥穩(wěn)定性和均勻性，對(duì)氣送式集中排肥方式的螺旋排肥器進(jìn)行改進(jìn)，利用離散元法分析了型孔截面形狀、型孔深度和型孔數(shù)量對(duì)排肥速率、均勻度和各行排肥量一致性的影響，實(shí)現(xiàn)連續(xù)均勻排肥，滿足水稻種植對(duì)基肥的施用要求。雷明雨等[39設(shè)計(jì)一種采用傾斜排肥口結(jié)構(gòu)的螺旋排肥器，通過(guò)離散元仿真模型分析排肥開(kāi)口角度對(duì)排肥波動(dòng)的影響，解決單螺旋排肥器工作時(shí)排肥口處肥料流量不均勻的問(wèn)題。郭厚強(qiáng)等[40]設(shè)計(jì)一種雙向螺旋式排肥器，實(shí)現(xiàn)單個(gè)排肥器同時(shí)施兩行肥，其排肥性能符合技術(shù)規(guī)范，為雙向螺旋式排肥器的優(yōu)化設(shè)計(jì)和雙向螺旋式水稻側(cè)深施肥機(jī)精準(zhǔn)排肥提供參考。

3.3離心式排肥器

離心式排肥器由圓盤(pán)和多個(gè)撥肥葉片組成，撥肥葉片將肥料顆粒撞擊到圓盤(pán)邊緣，通過(guò)離心力實(shí)現(xiàn)排肥。離心式排肥器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、效率高等優(yōu)點(diǎn)。離心式排肥器分為水平圓盤(pán)和錐型圓盤(pán)，國(guó)內(nèi)在錐型撒肥器理論研究較少。呂金慶等[41]對(duì)肥料顆粒在錐型排肥圓盤(pán)上的運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)研究葉片長(zhǎng)度、葉片傾角、錐型撒肥圓盤(pán)轉(zhuǎn)速等對(duì)撒肥性能的影響，有效提高撒肥均勻性，為馬鈴薯撒肥機(jī)的研究設(shè)計(jì)提供理論參考?，F(xiàn)有離心式排肥器固定最佳參數(shù)組合的方式不能滿足撒肥器根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化的需求。楊立偉等42對(duì)此展開(kāi)研究，通過(guò)分析離心圓盤(pán)式施肥機(jī)的下料位置角、撒肥高度、葉片位置角對(duì)撒肥均勻性的影響，進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，滿足離心圓盤(pán)式變量撒肥機(jī)田間作業(yè)要求。辛亞鵬等[43進(jìn)一步提高顆粒變量撒肥的均勻性，運(yùn)用離散元法獲取各因素對(duì)肥料顆粒橫向分布變異系數(shù)的影響，對(duì)撒肥機(jī)圓盤(pán)的最速曲線比例、撒肥撥片數(shù)量和螺旋落料裝置升角等進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，改善離心式雙圓盤(pán)變量撒肥機(jī)撒肥不均勻的問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)關(guān)于排肥器的研究已有許多，但與國(guó)外相比還是有所差距。隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)理念的推廣，變量施肥技術(shù)將獲得更多的關(guān)注。目前我國(guó)排肥器還不能完全適配變量施肥技術(shù)，因此，需要加強(qiáng)排肥器對(duì)變量施肥技術(shù)的理論研究與整機(jī)試驗(yàn)。

4存在問(wèn)題

4.1缺乏快速生成處方圖的方法

處方圖生成需要獲取田間信息，田間信息包括田間王壤養(yǎng)分分布情況、作物生長(zhǎng)信息等，是施肥處方圖生成的關(guān)鍵依據(jù)。然而現(xiàn)有的田間信息獲取方法，從采樣到檢測(cè)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間，嚴(yán)重影響處方圖生成的速度，錯(cuò)過(guò)最佳施肥時(shí)間。此外，建立施肥模型需要長(zhǎng)期的田間試驗(yàn)，也是減緩處方生成速度的主要因素之一。

4.2施肥模型建立難度高

施肥模型針對(duì)研究農(nóng)田土壤養(yǎng)分狀況建立，決定著施肥處方圖的處方值。建立施肥模型需要通過(guò)田間試驗(yàn)獲取土壤養(yǎng)分校正系數(shù)、肥料利用率、土壤養(yǎng)分含量等數(shù)據(jù)。目前，我國(guó)進(jìn)行田間試驗(yàn)的農(nóng)田較少，難以建立施肥模型，實(shí)現(xiàn)科學(xué)變量施肥。

4.3缺乏變量施肥裝置研究

國(guó)內(nèi)對(duì)處方圖變量施肥裝置的研究較少，大多都是局限于裝置某一部分的研究，例如變量施肥控制系統(tǒng)研究、變量施肥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、排肥器執(zhí)行部件結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化等，且大多數(shù)施肥機(jī)都是在原有基礎(chǔ)上改造而來(lái)，穩(wěn)定性差。

5展望

5.1開(kāi)展無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)田間信息獲取的研究

所需獲取的田間信息數(shù)量與農(nóng)田種植面積呈現(xiàn)正相關(guān)，建立合適的變量施肥處方圖，需要大量田間數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)支撐。比如，在獲取水田田間信息時(shí)，由于水田復(fù)雜環(huán)境的原因，數(shù)據(jù)獲取時(shí)間將會(huì)加長(zhǎng)；采集農(nóng)作物生長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)時(shí)，人工采集不僅時(shí)間長(zhǎng)，還會(huì)對(duì)作物造成損害。部分地方采取田間部署傳感器的方法，對(duì)作物生長(zhǎng)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但由于高端傳感器的成本高，且要生成處方圖，需要部署多個(gè)傳感器獲取田間信息分布狀況，不利于廣泛推廣。遙感技術(shù)可實(shí)現(xiàn)快速、無(wú)損獲取大面積田間信息，然而我國(guó)對(duì)遙感技術(shù)獲取田間信息還處于研究試驗(yàn)階段，且遙感技術(shù)實(shí)時(shí)性差，未能實(shí)現(xiàn)推廣應(yīng)用，目前國(guó)內(nèi)已開(kāi)展通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)獲取作物生長(zhǎng)期生長(zhǎng)參數(shù)的研究，缺少利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)播種前土壤數(shù)據(jù)快速獲取的研究，播種前是整個(gè)生長(zhǎng)期基肥施用量最多的時(shí)期，因此，提高肥料利用率、加快施肥處方圖生成速度需要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)遙感技術(shù)獲取田間信息的研究。

5.2 推廣田間試驗(yàn)

田間試驗(yàn)可以有效了解土壤肥料狀況，科學(xué)確定施肥量。我國(guó)需要繼續(xù)加強(qiáng)田間試驗(yàn)推廣力度，然而所有田塊實(shí)現(xiàn)田間試驗(yàn)比較困難，可以通過(guò)在每個(gè)地區(qū)選擇代表性農(nóng)田進(jìn)行田間試驗(yàn)，減少構(gòu)建施肥模型難度，通過(guò)施肥模型完成處方圖的構(gòu)建。

5.3加強(qiáng)處方圖變量施肥裝置研究

變量施肥裝置由控制系統(tǒng)、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、排肥器執(zhí)行部件、肥箱等構(gòu)成，國(guó)內(nèi)對(duì)這些技術(shù)的研究已有不錯(cuò)的成果。實(shí)現(xiàn)處方圖變量施肥裝置的普及與應(yīng)用需要加強(qiáng)各技術(shù)之間的結(jié)合試驗(yàn)，通過(guò)肥料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取施肥反饋，提高控制系統(tǒng)精度，增加變量施肥機(jī)田間作業(yè)的穩(wěn)定性，針對(duì)變量施肥田間施肥量變化頻率高，設(shè)計(jì)符合變量施肥工作特性的排肥執(zhí)行器，提高變量施肥穩(wěn)定性、可靠性。

參考文獻(xiàn)

[1］虞軼俊，徐青山，張均華，等．土壤培肥技術(shù)對(duì)土壤健康的影響途徑與作用機(jī)制[J].中國(guó)土壤與肥料，2024（2）：1-13.Yu Yijun，Xu Qingshan，Zhang Junhua，et al.Theinfluence and mechanism of soil fertilization technology onsoil health [J].Soils and Fertilizers Sciences in China，2024（2）：1-13.

［2］張文斌．水稻側(cè)深施肥技術(shù)探究[J].園藝與種苗，2023，43（7）：96-97，100.

［3］高穎，王延倉(cāng)，顧曉鶴，等．基于微分變換定量反演土壤有機(jī)質(zhì)及全氮含量[J]．江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，48（24）：220-225.

［4］彭一平．土壤養(yǎng)分全氮磷鉀高光譜反演方法研究[D].廣州：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2023.

［5］陶培峰．基于航空高光譜遙感的黑土養(yǎng)分含量反演研究[D].北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），2020.

[6]Ghosh A K，Das B S，Reddy N. Application of VIS—NIR spectroscopy for estimation of soil organic carbonusing diferent spectral preprocessing techniquesandmultivariate methods in the middle Indo-Gangetic plains ofIndia[J]. Geoderma Regional， 2020，23： e00349.

［7］李雪．基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)、堿解氮快速檢測(cè)模型構(gòu)建[D].泰安：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，2022.

［8］徐藝，邵光成，丁鳴鳴，等．基于嶺回歸的土壤全氮含量反演模型[J]．排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2022，40（11）：1159—1166.Xu Yi，Shao Guangcheng，Ding Mingming，et al.Inversion model of soil total nitrogen content based onridge regression [J]. Journal of Drainage and IrrigationMachinery Engineering，2022，40（11）：1159—1166.

［9］王薦一，楊雯，王玉川，等．遼寧省黃土狀母質(zhì)發(fā)育土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建[J]．土壤通報(bào)，2022，53（6）：1320—1330.Wang Jianyi，Yang Wen，Wang Yuchuan，et al．Ahyperspectral prediction model for organic matter content insoil developed from loess-like parent material in LiaoningProvince [J]. Chinese Journal of Soil Science，2022，53（6）：1320—1330.

[10] Pande C B，Kadam SA，Jayaraman R，et al. Predictionof soil chemical properties using multispectral sateliteimages and wavelet transforms methods[J]. Journal of theSaudi Society of Agricultural Sciences，2022，21（1）：21-28.

[11］張錫煜，李思佳，王翔，等．基于Sentinel—2衛(wèi)星影像的龍江綏化市士擁△氣寧是遙咸后演「I]宏業(yè)工程學(xué)報(bào)，2023，39（15）：1-8.Zhang Xiyu，Li Sijia，Wang Xiang，et al. Quantitativeinversion of soil total nitrogen in Suihua City ofHeilongjiangin China using Sentinel—2 remote sensingimages [J]. Transactions of the Chinese SocietyofAgricultural Engineering，2023，39（15）：1-8.

[12]宋奇，高小紅，宋玉婷，等．基于無(wú)人機(jī)高光譜影像的農(nóng)田土壤有機(jī)碳含量估算——以湟水流域農(nóng)田為例[J]．自然資源遙感，2024，36（2）：1—13.Song Qi，Gao Xiaohong，Song Yuting，et al. Estimationof soil organic carbon content in farmland based on UAVhyperspectral images：A case study of farmland in theHuangshui River basin [J]． Remote Sensing for NaturalResources，2024，36（2）：1—13.

[13］王秀，苗孝可，孟志軍，等．插值方法對(duì)GIS土壤養(yǎng)分插值結(jié)果的影響[J]．土壤通報(bào)，2005（6）：12—16.

[14］左佳．基于GIS的高精度氮素分區(qū)施肥處方圖建立研究[D].石河子：石河子大學(xué)，2014.

[15］李佳欣，蓋偉玲，孫顯旻，等．基于GIS的土壤養(yǎng)分空間分布特征及肥力評(píng)價(jià)[J]．中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2023，39（25）：94—101.Li Jiaxin，Gai Weiling，Sun Xianmin，et al.Spatialdistribution characteristics and fertility evaluation of soilnutrients based on GIS [J]. Chinese Agricultural ScienceBulletin，2023，39（25）：94—101.

［16］韓茜，張瀟元，王樹(shù)東，等．冬小麥典型多參量冠層高光譜反演的光譜指標(biāo)敏感性研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2017，17（25）： 89-97.

[17］馮帥，許童羽，于豐華，等．基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感的東北粳稻冠層葉片氮素含量反演方法研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2019，39（10）：3281—3287.Feng Shuai， Xu Tongyu，Yu Fenghua，et al. Research ofmethod for inverting nitrogen content in canopy leaves ofjaponica rice in northeastern China based on hyperspectralremotesensingofunmannedaerialvehicle[J].Spectroscopy and Spectral Analysis，2019，39（10）：3281—3287.

[18]于豐華，曹英麗，許童羽，等．基于高光譜遙感處方圖的寒地分蘗期水稻無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)施肥[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36（15）：103—110.Yu Fenghua， Cao Yingli， Xu Tongyu， et al. Research onprecise fertilization method of rice tillering stage based onUAV hyperspectral remote sensing prescription map [J].Transactions of the Chinese Society of AgriculturalEngineering，2020，36（15）：103—110.

[19］安曉飛，王曉鷗，付衛(wèi)強(qiáng)，等．四要素變量施肥機(jī)肥箱施肥量控制算法設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49（S1） ： 149-154.An Xiaofei，Wang Xiaoou，F(xiàn)u Weiqiang，et al.Designand experiment of fertilizer amount control algorithm infourfactorsvariableratefertilization system[J].Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery，2018，49（S1）：149—154.

[20］田敏，白金斌，李江全．基于遺傳算法的液肥變量施肥控制系統(tǒng)[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37（17）：21－30.TianMin，Bai Jinbin，LiJiangquan．Variableratefertilization control system for liquid fertilizer based ongenetic algorithm [J].Transactions of the Chinese Societyof Agricultural Engineering，2021，37（17）：21-30.

[21］張季琴，劉剛，胡號(hào)，等．排肥單體獨(dú)立控制的雙變量施肥控制系統(tǒng)研制[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37（10）：38-45.Zhang Jiqin，Liu Gang，Hu Hao，et al．Development ofbivariate fertilizer control system via independent control offertilizing unit[J]. Transactions of the Chinese Society ofAgricultural Engineering，2021，37（10）：38-45.

[22]張繼成，嚴(yán)士超，紀(jì)文義，等．基于增量式PID算法的多種固體肥精確施控系統(tǒng)研究［J]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2021，52（3）：99-106.Zhang Jicheng，Yan Shichao，Ji Wenyi，et al． Precisionfertilization control system research for solid fertilizersbasedon incremental PID control algorithm[J].Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery，2021，52（3）： 99-106.

[23］肖遠(yuǎn)，吳雪梅，宋朱軍，等．一種自走式施肥機(jī)變量施肥控制系統(tǒng)改進(jìn)[J].農(nóng)業(yè)裝備與車(chē)輛工程，2022，60（10）：42-46.Xiao Yuan，Wu Xuemei， Song Zhujun，etal. Improvementof variable fertilization control system of a self-propelledfertilizer applicator [J]. Agricultural Equipment amp; VehicleEngineering，2022，60（10）：42—46.

[24]王輝，劉藝豪，周利明，等．施肥播種機(jī)肥料流量分段式PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2023，54（2）：32-40，94.Wang Hui，Liu Yihao，Zhou Liming，et al． Design andtest of fertilizer flow piecewise PID control system offertilizer planter [J]. Transactions of the Chinese Societyfor Agricultural Machinery，2023，54（2）：32—40，94.

[25］趙立新，張?jiān)鲚x，王成義，等．基于變距光電傳感器的小麥精播施肥一體機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34（13）： 27—34.Zhao Lixin，Zhang Zenghui，Wang Chengyi，et al. Designof monitoring system for wheat precision seeding-fertilizingmachinebasedonvariabledistancephotoelectricsensor[J]. Transactions of the Chinese SocietyofAgriculturalEngineering，2018，34（13）：27-34.

[26]石紹軍，王玉亮，權(quán)澤堃，等．稻麥變量施肥機(jī)施肥狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法[J]．山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，50（5）： 778-783.Shi Shaojun， Wang Yuliang，Quan Zekun， etal.Fertilization status monitoring method of rice and wheatvariablefertilizerapplyingmachine[J]．Journal ofShandongAgriculturalUniversity（Natural ScienceEdition），2019，50（5）：778—783.

[27]吳月．深松分層施肥機(jī)施肥監(jiān)控系統(tǒng)研究[D].保定：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2020.

[28]郭思可．雙變量玉米施肥量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[D].大慶：黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)，2021.

[29］曾山，魏斯龍，廖明銘，等．水稻直播機(jī)氣流式施肥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38（17）：22—30.Zeng Shan，Wei Silong，Liao Mingming，et al. Designand experiments of the airflow type fertilizer applicationmonitoring system for rice direct seeders [J]. Transactionsof the Chinese Society of Agricultural Engineering，2022，38（17）：22-30.

[30］汪博濤，白璐，丁尚鵬，等．外槽輪排肥器關(guān)鍵工作參數(shù)對(duì)排肥量影響的仿真與試驗(yàn)研究[J]．中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2017，38（10）：1—6，23.Wang Botao，Bai Lu，Ding Shangpeng，et al. Simulationand experimental studyon impact of fluted-roller fertilizerkey parameters on fertilizer amount [J]. Journal of ChineseAgricultural Mechanization，2017，38（1O）：1—6，23.

[31]頓國(guó)強(qiáng)，于春玲，楊永振，等．外槽輪排肥器排肥離散元仿真及排肥舌參數(shù)優(yōu)化[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，44（6）：661-665.Dun Guoqiang，Yu Chunling，Yang Yongzhen，et al.Discharging characteristic test of outer-groove wheelfertilizer and parameter optimization of fertilizer tongue bydiscrete element simulation[J].Journal ofHunanAgricultural University（Natural Sciences），2Ol8，44（6）：661-665.

[32］丁筱玲，崔東云，劉童，等．精準(zhǔn)變量排肥器結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2019，40（1）：5—12.Ding Xiaoling， CuiDongyun， LiuTong，etal.Optimization design and experiment of precision variablefertilizer device [J].Journal of Chinese AgriculturalMechanization，2019，40（1）：5—12.

[33]李德言．一種外槽輪式排肥器改進(jìn)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械，2021（6）： 86-87.

[34]方龍羽．電驅(qū)式螺旋排肥裝置的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[D].廣州：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2020.

[35］梁宇超．分層施肥機(jī)電動(dòng)排肥及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D].石河子：石河子大學(xué)，2022.

［36］薛忠，趙亮，王鳳花，等．基于離散元法的螺旋式排肥器性能模擬試驗(yàn)「I］湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）2019，45（5）： 548-553.Xue Zhong， Zhao Liang，Wang Fenghua，etal.Performancesimulation testofthespiral fertilizerdistributor based on discrete element method[J]. Journalof Hunan Agricultural University （Natural Sciences），2019，45（5）： 548—553.

[37] Zheng W，Zhang L，Zhang L，et al.Reflux problemanalysisandstructureoptimizationofthespiralgrooved-wheel fertilizerapparatus[J].InternationalJournal of Simulation Modeling，2020，19（3）： 422—433.

[38］劉洪男，李陶，趙何躍，等．氣送式集中排肥器螺旋排肥裝置的改進(jìn)與試驗(yàn)[J]．中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（8）： 150—161.Liu Hongnan，Li Tao，Zhao Heyue，et al． Design andexperiment of screw-type feeding device of air-assistedcentralized fertilizer application device [J]．Journal ofChina Agricultural University， 2021， 26（8）： 150—161.

[39］雷明雨，吳星澎，頓國(guó)強(qiáng)，等．基于提高排肥均勻性的螺旋排肥器結(jié)構(gòu)改進(jìn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)[J].科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力，2022（8）： 111—114.

[40]郭厚強(qiáng)，張瑾，李同杰．基于EDEM的雙向螺旋式排肥器排肥性能分析[J]．安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，37（1）：69-76.Guo Houqiang，Zhang Jin，Li Tongjie.Performanceanalysis of bidirectional spiral fertilizer device based onEDEM[J]. Journal of Anhui Science and TechnologyUniversity，2023，37（1）：69-76.

[41]呂金慶，孫賀，兌瀚，等．錐形撒肥圓盤(pán)中肥料顆粒運(yùn)動(dòng)模型優(yōu)化與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49（6）：85-91，111.Lü Jinqing，Sun He，Dui Han，et al.Optimization andexperiment offertilizerparticlemotion model[J].Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery，2018，49（6）：85-91，111.

[42]楊立偉，陳龍勝，張俊逸，等．離心圓盤(pán)式撒肥機(jī)撒肥均勻性試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019，50（S1）：108-114.Yang Liwei，Chen Longsheng，Zhang Junyi，et al. Testand analysis of uniformity of centrifugal disc spreading[J].Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery，2019，50（S1）：108-114.

[43］辛亞鵬，王琳，施印炎，等．離心式變量撒肥機(jī)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬與優(yōu)化[J]．農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2023，35（6）：1452—1461.Xin Yapeng，Wang Lin，Shi Yinyan，et al. Optimizationand experiment of fertilizer particle motion model in conicalspreading disk [J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis，2023，35（6）：1452—1461.