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The nutrient expert decision support system improves nutrient use efficiency and environmental performance of radish in North China

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Journal of Integrative Agriculture 2022年第5期21卷 1501-1512页

作者： ZHANG Jia-jia DING Wen-cheng CUI Rong-zong LI Ming-yue Sami ULLAH HE Ping Key Laboratory of Plant Nutrition and Fertilizer Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Institute of Agricultural Resources and Regional PlanningChinese Academy of Agricultural SciencesBeijing 100081P.R.China Institute of Plant Nutrition Resources and EnvironmentBeijing Academy of Agriculture and Forestry SciencesBeijing 100097P.R.China Institute of Agricultural Resources and Environment Shandong Academy of Agricultural SciencesJinan 250100P.R.China Tianjin Institute of Agricultural Resources and Environment Tianjin 300192P.R.China Department of Biology University of OkaraOkara 56130Pakistan

Excessive fertilization has led to nutrient use inefficiency and serious environmental consequences for radish cultivation in North *** nutrient expert(NE)system is a science-based,site-specific fertilization decision support system,but the updated NE system for radish has rarely been *** study aims to validate the feasibility of NE for radish fertilization management from agronomic,economic,and environmental perspectives.A total of 46 field experiments were conducted over four seasons from April 2018 to November 2019 across the major radish growing regions in North *** results indicated that NE significantly reduced N,P_(2)O_(5),and K_(2)O application rates by 98,110,and 47 kg ha^(-1) relative to those in the farmers’practice(FP),respectively,and reduced N and P_(2)O_(5) inputs by 48 and 44 kg ha^(-1),respectively,while maintaining the same K_(2)O rate as soil testing(ST).Relative to FP and ST,NE significantly increased radish yield by 2.7 and 2.6 t ha^(-1)(4.2 and 4.0%)and net returns by 837 and 432 USD ha^(-1),*** average,NE significantly improved the agronomic efficiency(AE)of N,P,and K(relative to FP and ST)by 42.4 and 31.0,67.4 kg kg^(-1) and 50.9,and 20.3 and 12.3 kg kg^(-1);enhanced the recovery efficiency(RE)of N,P,and K by 11.4 and 7.0,14.1 and 7.5,and 11.3 and 6.3 percentage points;and increased the partial factor productivity(PFP)of N,P,and K by 162.9 and 96.8,488.0 and 327.3,and 86.9 and 22.4 kg kg^(-1),***,NE substantially reduced N and P_(2)O_(5) surpluses by 105.1 and 115.1 kg ha^(-1),respectively,and decreased apparent N loss by 110.8 kg ha^(-1) compared to *** results indicated that the NE system is an effective and feasible approach for improving NUE and promoting cleaner radish production in North China.

关键词： radish yield nutrient expert fertilizer recommendation nutrient utilization apparent N loss

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基于作物产量反应和农学效率的智能化推荐施肥原理与实践

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植物营养与肥料学报 2023年第7期29卷 1181-1189页

作者：何萍徐新朋丁文成周卫中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/农业农村部植物营养与肥料重点实验室北京100081

小规模农业生产易于出现不合理施肥导致的肥料利用率低等问题,严重影响到生态环境和农业可持续发展。研究建立适合我国小农户集约化农业生产特点且科学轻简的养分推荐方法尤为重要。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所会同全国39... 详细信息

小规模农业生产易于出现不合理施肥导致的肥料利用率低等问题,严重影响到生态环境和农业可持续发展。研究建立适合我国小农户集约化农业生产特点且科学轻简的养分推荐方法尤为重要。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所会同全国39个土壤肥料研究团队,研发了适合我国农业生态条件和种植体系的基于产量反应和农学效率的作物推荐施肥方法。该方法在汇总分析全国各作物主产区开展的肥料田间试验的基础上,建立了包含作物产量反应、农学效率及养分吸收与利用等信息的数据库。采用QUEFTS(quantitative evaluation of the fertility of tropical soils)模型模拟作物养分吸收,同时对数据库中土壤基础养分供应、作物农学效率与产量反应进行相关分析,建立基于产量反应和农学效率的作物推荐施肥模型。在此基础上,借助计算机技术和智能云计算,研发了“养分专家系统”(简称NE系统),用户只需提供种植地块的一些基本信息,如往年农民习惯措施下的作物产量、施肥历史、有机无机肥料投入以及秸秆还田情况,NE系统就能给出基于该地块的个性化施肥方案。NE系统在推荐施肥中除了考虑土壤基础地力外,还考虑了上季作物养分残效和秸秆还田带入的养分,以及作物轮作体系和有机肥施用情况等,提出的推荐施肥方案符合4R养分管理策略(最佳肥料品种、最佳用量、最佳施用时间和最佳施用位置),同时兼顾施肥的农学、经济和环境效应。多点田间验证试验证实,NE系统推荐施肥兼顾科学性和实用性,且易于掌握,是一种能够保障作物增产增收、提高肥料利用率和保护环境的科学推荐施肥方法。

关键词：产量反应农学效率 nutrient expert 推荐施肥

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