農(nóng)作物施肥效果分析講義

1、學(xué)習(xí)文檔 僅供參考學(xué)習(xí)文檔 僅供參考農(nóng)作物施肥效果分析1992 A 題某研究所為了研究 N、P、K 三種肥料對于土豆和生菜的作用， 分別對每種作物進行了三組實驗，實驗中將每種肥料的施用量分為10 個水平，在考察其中一種肥料的施用量與產(chǎn)量關(guān)系時，總是將另7 ha 模型，并從應(yīng)用價值和如何改良等方面作出評價施肥量N產(chǎn)量施肥量N產(chǎn)量施肥量P產(chǎn)量施肥量K產(chǎn)量(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)015.18033.46018.983421.362432.474727.356725.724936.069334.8610132.297337.9614038.5213

2、534.039841.0418638.4420239.4514740.0927937.7325943.1519641.2637238.4333643.4624542.1746543.8740440.8329440.3655842.7747130.7534242.7365146.22生菜NPK施肥量產(chǎn)量施肥量產(chǎn)量施肥量產(chǎn)量(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)011.0206.39015.752812.70499.484716.765614.569812.469316.898416.2714714.3814016.2411217.7519617.10186

3、17.5616822.5929421.9427919.2022421.6339122.6437217.9728019.3448921.3446515.8433616.1258722.0755820.1139214.1168524.5365119.40一、符號說明：W：農(nóng)作物產(chǎn)量. x：施肥量.WN、P、K：氮、磷、鉀肥的施用量. C ：農(nóng)產(chǎn)品價格.WNPC , C , C NPa,b,b ,c,c ,c ,c,c0120101二、模型假設(shè)研究所的實驗是在相同的正常實驗條件如充足的水分供給，正子如環(huán)境條件、種植密度等均處于同等水平。土壤本身已含有一定數(shù)量的氮、磷、鉀肥，即具有一定的天然肥 0 0

4、NPK 模型的誤差項均服從同分布的正態(tài)分布。三、 問題分析呢？這就需要從問題的實際背景出發(fā)來考察。一元回歸分析理論1-17 頁及其實現(xiàn)25-30 頁規(guī)律，并建立了相應(yīng)的理論Nicklas 和Miller理論：h W x dW/dx 與(h-x)成正比例關(guān)系，即dW/dx=a(h-x)(1)01從而W=b +bx+b x201米采利希學(xué)說：A W 之差成正比，即dW/dx=c(A-W)(3)從而1-exp(-cx)(4)考慮到土壤本身的天然肥力，上式可修正為1-exp(-cx+b)(5)i英國科學(xué)家博伊德發(fā)現(xiàn)，在某些情況下，將施肥對象按施肥水平x icc x(0 x x )01ic cx(x x

5、 x)(6)01imax四、模型與結(jié)果12圖1土豆產(chǎn)量和三種肥料施肥量之間的散點圖學(xué)習(xí)文檔 僅供參考圖2生菜產(chǎn)量和三種肥料施肥量之間的散點圖很小.這樣，我們得到了對施肥效果的定性認識。我們建立了一元肥料效應(yīng)回歸模型，并在回歸分析之前，用Chauvenent 準則進行修正，剔除異常值.根據(jù)對問題的初步分析，氮Nicklas Miller 多項式回歸，得到氮肥對土豆的回歸方程7氮肥對生菜的回歸方程 N N28shifeidata.m磷肥的施用對作物產(chǎn)量的增加表現(xiàn)為分段直線形式，運用線性回學(xué)習(xí)文檔 僅供參考學(xué)習(xí)文檔 僅供參考學(xué)習(xí)文檔 僅供參考歸，得到磷肥對土豆的回歸方程：W 32.077 0.084

6、P(0 P 101.04)939.968 0.0059P(101.04 P 342)磷肥對生菜的回歸方程：W6.809 0.052K (0 K 202.54) 20.1960.00472K(202.54K 10從鉀肥對土豆的實驗數(shù)據(jù)可以看出，當施用量超過一定限度后， 產(chǎn)量的增加很不明顯，因此用5式來描述其施肥效果是合理的， 用指數(shù)回歸分析得到鉀肥對土豆的回歸方程：WK-0.641)(11)鉀肥對生菜的回歸方程 K(12)要的信息.此外，模型的建立并不依賴于任何特殊條件，這種方法可五、多元回歸模型和交互效應(yīng)的討論從實驗設(shè)計的角度來看，該研究所采用的設(shè)計方案是因素輪換7 . 農(nóng)作物產(chǎn)量和施肥量之間

7、的關(guān)系。.下面以土豆為例進行說明。一全回歸模型的形式為E(W)=B0+ B N + BNP+ BKK + BNNN 2 + BPPP2 + BKKK 2 + BNPNP+ BNKNK+BKPKP為了對參數(shù)進行估計，對數(shù)據(jù)進行重新整理后，觀測方程為Y 其中Y,)，(e,BNK,B)，(B ,BNK,B13010NKP序號產(chǎn)量NPK序號產(chǎn)量NPK115.1801963721640.09259147372221.36341963721741.26259196372325.72671963721842.17259245372432.291011963721940.36259294372534.0313

8、51963722042.73259342372639.452021963722118.982591960743.152591963722227.3525919647843.463361963722334.8625919693940.834041963722438.522591961401030.754711963722538.442591961861133.4625903722637.732591962791232.47259243722738.432591963721336.06259493722843.872591964651437.96259733722942.7725919655815

9、41.04259983723046.22259196651可以用回歸的方法，求出回歸系數(shù)，但對此題而言，以下處理明，交互系數(shù)是無法確定. 由于所給出的實驗全都分布于三條平行于坐標軸的直線上，并且這三條直線交于公共點n0,p0,k0，以n=N-n0,p=P-p0,k=K-k0 作為現(xiàn)的變量稱為相對施肥量則相對產(chǎn)量W()可表示為：w(n,p,k)=b +b n+b k+bn2+bk2+bnp+bnk+bkp0nknnkknpnkkp為 0資料矩陣后三列全為 0)，即不可無法求出的npnp也可從直觀的角度看出交互效應(yīng)是無法從數(shù)據(jù)計算的。假設(shè) b=0，當n 變?yōu)閚+，則響應(yīng)變量w(n,p,k)的改變只

10、依賴于n，而依賴于其它自變量；反之，假設(shè)b0，當n 變?yōu)閚+，則響應(yīng)變量w(n,p,k)的改變依賴于n 和其它自變量npnp因此我們只能建立不包含交互效應(yīng)的模型多元回歸分析理論18-22 頁及其實現(xiàn)30-47 頁W =+0.0842P+ 2 0.0002P2 2(13)0.05 .據(jù)進行標準化，即W W)/)N(NN)/(N)P(PP)/(P)K(K K)/(K)這樣新的模型為W=2.8222+0.4168N0.7583P0.3759N20.1084P20.1546K2(14)二逐步回歸在回歸模型里面，并不是所有的自變量對模型都有顯著的影響， 這個時候我們就需要通過一些方法來篩選變量，最常用的方法是逐步回歸法逐步回歸理論及其實現(xiàn)逐步回歸講義六、實驗方法的建議響應(yīng)曲面法與設(shè)計RSM 是用來對所感興趣的相應(yīng)受多個變量影響的問題進行建模和分析的， RSM 的最終目的是確定系統(tǒng)的最優(yōu)運行條件或確定因素空間中滿足運行標準的區(qū)域。個正交試驗表表 正交設(shè)計表因素因素NPK因素