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1、 2、反对豆种植物能丰富土壤氮素的说法 3、归还是正确的，但绝对的全部归还是不必要的，不经济的归还学说解决了施肥的必要性问题二、最小养分律（一） 定义：最小养分律亦由李比希提出。其表述为：植物为了生长发育需要吸收各种养分，但是决定植物产量的，却是土壤中那个相对含量最小的有效植物生长因素，产量也在一定限度内随着这个因素的增减而相对地变化，因而无视这个限制因素的存在，即使继续增加其他营养成分也难以再提高植物的产量。（二） 要点：1、决定作物产量的是土壤中某种对作物需要来说相对含量最小而非绝对含量最少的养分。 2、最小养分不是固定不变的，而是随条件变化而变化的。3、继续增加最小养分以外的其它养分，不

2、但难以提高产量而且还会降低施肥的经济效益。 （三） 意义：正确对待最小养分律，就可以因地制宜根据土壤条件和植物生长的需要来选择肥料品种和养分比例，提高施肥针对性，较好地满足作物对养分的需要，从而收到增产、节月已提高经济效益的效果。限制因子律：增加一个因子的供应，可以便作物生长增加，但是遇到另一生长因子不足时，即使增加前一因子也不能使作物生长增加，直到缺少的因子得到补足，作物才能继续生长。限制因子律是最小养分律的扩大和引伸。最适因子律：植物生长受许多条件的影响，生长条件变化的范围很广，植物适应的能力有限。只有影响生产的因子处于中间地位。最适于植物生长，产量才能达到最高。因子处于最高或最低的时候，

3、不适于植物生长，产量可能等于零。三、报酬递减律与米采利希学说报酬递减律是在18世纪后期，由欧洲经济学家ARJTurgot和JAnderson同时提出的。其内容表述：从一定土地上所得到的报酬随着向该土地投入的劳动和资本量的增大而有所增加，但随着投入的单位劳动和资本的增加，报酬的增加却在减少。这个定律反映了在技术条件不变的情况下投入与产出的关系，所以它作为经济学上的一个基本原则，广泛应用于工业、农业以及畜牧业等各个领域。20世纪初，米采利希（EAMitscherlich）进行了著名的燕麦磷肥砂培试验。他发现：在其它技术条件相对稳定前提下，随着施肥量的渐次增加，作物产量也随之增加，但作物的增产量却随

4、施肥量的增加而呈递减趋势，因而与报酬递减律相吻合。 如果一切条件都符合理想的话，作物将会产生出某种最高产量，相反，只要任何某种主要因素缺乏时，产量便会相应地减少。 米采利希学说的文字表达是，只增加某种养分单位量（dx）时，引起产量增加的数量（dy），是以该种养分供应充足时达到的最高产量（A）与现在的产量（y）之差成正比。 以公式表达为 dy/dx=C（A-y） 转换为指数式为y=A（1- e-cx） 式中y一一定量肥料调所得的产量 A-足量肥料所获得的最高产量或极限产量 x 一肥料用量 e一自然常数 c常数（效应系数）因此，米采利希公式最重要之处在于：某种养分的效果，以在土壤中该种养分愈为不足

5、时效果愈大，若逐渐增加该养分的施用量，增产效果就将逐渐减少。 米采利希的试验及其他试验证明，报酬递减律在农业化学上施肥量和产量之间关系方面也是成立的，也是指导施肥的基本原理之一。 米采利希学说使肥料的施用由经验性进入定量化境界，在农业生产上起过重要作用，使有限量的肥料发挥了最大的增产效益，目前在国际上仍作为一个重要的施肥理论加以运用。报酬递减律和米采利希学说自问世到现在一直存在争论。关键的问题在于报酬递减律和米采利希学说存在的前提是其它技术条件不变（相对稳定）。 从历史发展的总进程来看，技术条件总是会不断改善的，生产水平也是会不断提高的。但在一个时间短暂的轮作周期内或时间较长的生长阶段内，一般

6、来说，生产技术条件不会普遍发生重大的变化或突破，总是保持相对稳定的状态，这就在客观上为报酬递减提供了可能。 对米采利希公式提出批评的另一种意见是乌尔尼教授指出的当限制因子超过最适数量时就会变成毒害因素，不仅不能使作物增产，还会使作物减产。这是完全正确的，己被国内许多田间试验所证实， Pfeiffer（费佛尔）教授提出了反映施肥量与产量之间关系的抛物线模式，其一元二次方程式为 y=b0b1xb2x2。总结：报酬递减律在施肥实践中是客观存在的，应正确对待，一方面要正视它，承认它的存在，避免施肥的盲目性，提高施肥的经济效益，通过合理施肥达到增产增收的目的。另一方面，不能消极对待它，片面地以减少化肥用

7、量来降低生产成本，相反，应研究新措施，促进生产条件的改变，在逐步提高施肥水平前提下，力争提高肥料的经济效益，促进农业生产的持续发展。四、因子综合作用律因子综合作用律的内容是：作物丰产是影响作物生长发育的各种因子如水分、养分、光照、温度、空气、品种以及耕作条件等综合作用的结果，其中必然有一个起主导作用的限制因子，产量也在一定程度上受该种限制因子的制约。因此，为了充分发挥施肥的增产作用和提高肥料的经济效益，一方面，施肥措施必须与其它农业技术措施密切配合，另一方面，各种肥料养分之间的配合施用，也应该因地制宜地加以综合运用。（一）、水分与施肥效果水分与肥料的影响是相互的，一方面，适宜的土壤水分可以提高

8、所施肥料养分的有效性，亦可促进植物生长以吸收更多的养分，另一方面，某些肥料可促进根系生长吸水，并提高植物的水分利用效率。表现在产量上，施肥与灌溉配合的增产作用大于灌溉和施肥单一措施增产效果的总和。（二）、作物品种与施肥效果一般耐肥的品种可与肥料发生交互作用，提高肥料的增产效果。（三）、养分之间的相互作用效应养分之间的相互作用效应可以分为三种情况 1、正的相互作用效应 （A十B ）（A）+（B） 2、没有相互作用效应 （A十B ）=（A）+（B） 3、负的相互作用效应 （A十B ）（A）+（B） （AB）：两种养分同时施用的增产效果 （A）、（B）：A、B养分单独施用时的增产效果不仅是大量元素之

9、间，大量元素与微量元素，微量元素之间，在生产上应利用养分之间的相互作用，在不增加施肥量的前提下，提高肥料利用率和获取肥料最大经济效益。第二节 养分资源管理的基本方法一、 肥料效应函数在养分资源管理中的应用（一）肥料效应函数的概念与作用肥料效应：作物产量对施肥的反应。肥料效应函数：也叫肥料效应方程、施肥模型，指表达作物产量对施肥反应的数学函数式。肥料效应函数的作用：可以判断肥料养分效应的大小和特征，进行肥料新品种的评价；可以确定最佳施肥量、最大施肥量等。肥料效应函数的代数形式及其系数值取决于土壤、作物、肥料种类及栽培技术条件等多种因素。（二）肥料效应函数的类型与特征肥料效应方程式从数学形式上分为

10、直线、指数、多项式、相交直线方程式等，从自变量数上分为一元、多元等。1、一元肥料效应回归方程式一元肥料效应方程式有： （1）、直线方程式 y=b0+b1x y：产量，b0：施肥前产量水平，b1系数 特征：固定报酬，因而该式不能反映当施肥量递增时表现出的肥效递减现象以及过量施肥，特别是过量施用氮肥时的总产量下降现象。 存在条件：在较低生产水平、较低肥力、施用低量肥料时，可能符合直线方程。 （2）、指数（或对数）方程式 i米采利希方程式由米氏于1909年提出：指数式为： y=A（1-10-cx） 对数式为： lg（A-y）=lgA-cx A为增施某一养分可以达到的最高产量，y为养分供应量为x时的实

11、际产量。C为效应系数 C值愈大，达到一定产量需要的施肥量愈少，肥料的增产效应愈高。 ii典型的指数方程式 米氏方程中X为养分供应量，包括了土壤养分，不能直观表达施肥量的影响，为此，克劳斯等提出了修正式，并称之为典型的指数方程式。 y=y0+d（1-10-cx） y0为不施肥产量 d最大增产量 k效应系数 iii斯皮尔曼（Spillman）方程式 y=A（1-Rx）y为产量 A为最高产量 R为每增加一个单位养分（xi）引起的增产量与前一个增施单位养分（xi1）所引起的增产量之比。当x表示施肥量，b表示土壤的养分效应量时， y=A（1-Rx+b）或 y=M-ARx式中，M为最高产量，A为施肥能得到

12、的最大增产量。指数方程式特征：报酬递减 反映最高产量以前的效应上述指数方程式都存在一个共同的缺点，即肥料用量没有超过最高产量施肥量，它们不能反映总产量因施肥量增加而下降的那部分效应关系。 （3）多项式任何函数至少在一个比较小的领域内可用多项式做近似表示，因此在条件较复杂时，可首先试用多项式回归进行回归计算。在肥料效应函数中多项式的优点是：可用最小二乘法对它的参数进行方便的检验；可以反映出最高产量及其以后的产量下降；可以直接反映施肥量与产量的关系，而不象多数指数式只适于表示养分供应量与产量的关系。在肥料效应的多项式中又有二次式及其多种变换式之分。 i二次方程式 Niklas & Miller （

13、1927）根据肥料报酬递减律导出二次多项式。 y=b0+b1x+b2x2式中b0、b1、b2为参数，b0表示不施肥时的产量，b1确定开始阶段的产量增长趋势，b2表示肥料效应的曲率程度及方向，b1、b2的意义可用微分作如下说明： y=b0+b1x+b2x2 微分得：dy=b1dx+2b2xdx dy/dx=b1+2b2x 边际产量曲线 dy/dx=o时得最高产量，即b1+2b2x=0 x=-b1/2b2 此为最高产量的施肥量 将上式再次微分得 d2y/dx2=2b2 它反应了边际产量曲线的情况，因而反应了肥料效应方程曲率的程度及方向：b20时， d2y/dx20 边际产量不断增加， 曲线是报酬递

14、增型, 产量随施肥量的增加而不断提高，不出现最高产量点b20时，d2y/dx20，曲线是报酬递减型，产量的增加有一个最高产量点b2=0时，曲线为直线型的 典型的肥料效应曲线，当用二次式时，b10 b2报酬递减；包括了产量随施肥量增大至过量的下降的部分 ii变换式 平方根变换式 y=b0+b1x0.5+b2x 1.5次方变换式 y=b0+b1x+b2x1.5 （4）、两条或三条相交直线的效应方程式其模式为 y=b0+b1x y=b0+b1x 交点称为转折点应用直线效应方程式估算最佳施肥量时不需进行复杂的运算，结果也更精确.2、两种及两种以上元素的肥料效应回归方程式 （1）米采利希方程式 y=A（1-10-cx）（1-10-cx）（1-10-c”x”） 式中x、x、x表示不同养分的量，C、C、C表示有关养分的效应系数， A为同时满足x、x