孫國(guó)祥 陳滿 汪小旵 丁為民 丁永前 李永博 邱威

摘要：綜述了變量施肥機(jī)測(cè)土配方圖生成系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及排肥機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的研究狀況。目前變量施肥機(jī)主要采用離線式變量施肥方式，根據(jù)土壤養(yǎng)分離散采樣，并進(jìn)行空間插值，結(jié)合3S技術(shù)生成土壤養(yǎng)分分布圖，結(jié)合具體地域作物施肥標(biāo)準(zhǔn)生成變量施肥配方圖。變量施肥控制系統(tǒng)研究重點(diǎn)是定位準(zhǔn)確性和控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、智能性，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)變量施肥提供易操作的控制器。排肥機(jī)構(gòu)集中研究排肥機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、排肥精度、排量、幅度、均勻性和變異系數(shù)。目前測(cè)土配方圖獲取是影響變量施肥機(jī)應(yīng)用推廣的關(guān)鍵技術(shù)難題，今后應(yīng)主要研究實(shí)時(shí)變量施肥機(jī)，加強(qiáng)對(duì)土壤養(yǎng)分實(shí)時(shí)間接檢測(cè)的技術(shù)研究和完善精準(zhǔn)變量施肥體系，從而拓展變量施肥機(jī)的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：變量施肥機(jī)；配方圖；土壤養(yǎng)分；3S技術(shù)；排肥機(jī)構(gòu)

中圖分類號(hào)： S224.22文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）02-0333-06

收稿日期：2013-06-18

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃（編號(hào)：2013BAD08B04-8）；江蘇省前瞻性研究項(xiàng)目（編號(hào)：SBY201220290）。

作者簡(jiǎn)介：孫國(guó)祥（1985—），男，江蘇建湖人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)智能化裝備方面的研究。E-mail：sguoxiang @foxmail.com。

通信作者：汪小旵，博士，教授。E-mail：wangxiaochan@njau.edu.cn。變量施肥技術(shù)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要組成部分，在國(guó)外已獲得了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。變量施肥機(jī)在發(fā)達(dá)國(guó)家研究較為深入，其相關(guān)技術(shù)已日臻完善和商品化。美國(guó)早在20世紀(jì)90年代就進(jìn)行了測(cè)土配方施肥技術(shù)的應(yīng)用，英國(guó)、德國(guó)、加拿大、澳大利亞等國(guó)家也相繼開展了研究與應(yīng)用，而我國(guó)在20世紀(jì)90年代后期才開始對(duì)精準(zhǔn)施肥技術(shù)的關(guān)注和適當(dāng)研究[1-3]。我國(guó)自20世紀(jì)70年代開始，化肥的消費(fèi)量迅速增加，對(duì)提高農(nóng)作物產(chǎn)量起到了很大的作用，但我國(guó)的化肥投入突出問題是結(jié)構(gòu)不合理，利用率低。1978—2005年糧食產(chǎn)量?jī)H增產(chǎn)50%，但化肥消費(fèi)量卻增長(zhǎng)了300%以上。目前我國(guó)施用化肥多停留在經(jīng)驗(yàn)施肥的水平上，化肥利用率僅為 30%～40%，化肥的增產(chǎn)效果并未得到充分發(fā)揮，造成了驚人的浪費(fèi)，在一些地區(qū)已出現(xiàn)了水污染等問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)的化肥施用量已經(jīng)達(dá)到了平均434.3 kg/hm2，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出發(fā)達(dá)國(guó)家為防止化肥對(duì)水體造成污染所設(shè)置的225 kg/hm2的安全上限，是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的1.93倍。肥料施用量的增加和利用效率的下降，不僅造成了經(jīng)濟(jì)上的巨大損失，而且引起了嚴(yán)重的環(huán)境污染?；视绕涫堑室殉蔀橹饕沫h(huán)境污染源之一，實(shí)行科學(xué)的變量施肥是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必要措施和亟待解決的問題[4-9]。

測(cè)土配方施肥技術(shù)是聯(lián)合國(guó)在全世界推行的先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)，也是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的一項(xiàng)重要技術(shù)。在實(shí)際執(zhí)行過程中，一般建立在較大規(guī)模的土壤養(yǎng)分調(diào)查基礎(chǔ)上，土壤養(yǎng)分的檢測(cè)過程復(fù)雜而繁瑣，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。由于農(nóng)田肥力在較小空間分布上存在較大的差異，配方肥很難真正起到根據(jù)作物實(shí)際生長(zhǎng)需要科學(xué)合理施肥的目的；同時(shí)，在化肥的撒施過程中自動(dòng)化和機(jī)械化程度較低，很難做到化肥的均勻撒施和變量作業(yè)，使肥料的利用率大大降低。為此，國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)變量施肥機(jī)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行大量研究。

1變量施肥測(cè)土配方圖生成系統(tǒng)

變量施肥機(jī)實(shí)施變量施肥作業(yè)主要分為兩種方式：在線式變量施肥作業(yè)和離線式變量施肥作業(yè)。在線式實(shí)時(shí)檢測(cè)土壤養(yǎng)分，并實(shí)施變量施肥，目前僅能實(shí)時(shí)檢測(cè)少量土壤養(yǎng)分含量；離線式變量施肥，根據(jù)具體地域作物的歷史產(chǎn)量分布信息、土壤養(yǎng)分分布信息、土壤墑情、土質(zhì)等信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)插值分析處理，結(jié)合專家知識(shí)模型和地理信息生成變量施肥配方圖，將配方圖加載至變量施肥機(jī)控制器中，在變量施肥機(jī)行進(jìn)過程中實(shí)時(shí)定位和速度檢測(cè)，根據(jù)配方圖實(shí)施變量施肥。測(cè)土配方圖生成系統(tǒng)是變量施肥機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是影響變量施肥機(jī)是否能夠得到廣泛應(yīng)用的技術(shù)瓶頸。

1.1土壤養(yǎng)分檢測(cè)

目前土壤性質(zhì)主要測(cè)定項(xiàng)目包括：pH值、有機(jī)質(zhì)含量、無機(jī)氮、全氮、硝態(tài)氮、全磷、有效磷、全鉀、有效鉀、土壤電導(dǎo)率EC值、水分和土壤微量元素等。測(cè)量方法有化學(xué)分析方法、光電分色方法、土壤電導(dǎo)率間接測(cè)量方法及近紅外光譜分析方法等[10]。

化學(xué)分析方法測(cè)量精度高，但每次僅能夠分析單一元素的含量，并且分析過程繁瑣、耗時(shí)費(fèi)工。這種測(cè)量方法僅適用于離線式變量施肥方式，但如果土壤樣本數(shù)量多或要檢測(cè)的成分類型多，將不適宜采用該方法測(cè)量土壤養(yǎng)分含量。

光電分色方法測(cè)量土壤養(yǎng)分是根據(jù)朗伯—比爾定律，其是吸光光度法、比色分析法和光電比色法的定量基礎(chǔ)，光被吸收的量正比于光程中產(chǎn)生光吸收的分子數(shù)目。目前河南農(nóng)業(yè)大學(xué)開發(fā)的YN-4001土壤養(yǎng)分速測(cè)儀，相對(duì)誤差為5%～10%，每個(gè)項(xiàng)目測(cè)試所需時(shí)間為40～50 min，比化學(xué)分析法測(cè)定速度提高了20倍。

土壤電導(dǎo)率傳感器能夠?qū)崟r(shí)獲取土壤性質(zhì)分布圖，具有響應(yīng)快、成本低、耐久性好等特點(diǎn)，但電導(dǎo)率測(cè)量?jī)x獲得的數(shù)據(jù)和多個(gè)土壤參數(shù)關(guān)聯(lián)，不能定量測(cè)量土壤成分含量。

變量施肥配方圖生成系統(tǒng)需進(jìn)行大量土壤樣本養(yǎng)分檢測(cè)，以上幾種測(cè)量方法均不適合應(yīng)用于變量施肥配方圖獲取領(lǐng)域。針對(duì)土壤養(yǎng)分快速實(shí)時(shí)檢測(cè)問題，目前國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)采用近紅外光譜分析技術(shù)測(cè)量土壤養(yǎng)分含量進(jìn)行了研究（表1）[11-23]。主要尋找土壤養(yǎng)分含量對(duì)各波段的光譜的響應(yīng)關(guān)系，建立土壤養(yǎng)分光譜分析模型（主要包括線性回歸模型、多元回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、偏最小二乘-支持向量機(jī)模型等）。但由于土壤的區(qū)域性特征差異明顯，針對(duì)不同類型的土壤性質(zhì)研究結(jié)果差異較大。目前變量施肥機(jī)在實(shí)施變量施肥時(shí)，主要檢測(cè)的土壤養(yǎng)分參數(shù)為：有機(jī)質(zhì)、氮、磷、鉀含量。土壤有機(jī)質(zhì)和氮對(duì)特定光譜波段的響應(yīng)顯著，但土壤中的磷、鉀很難用某個(gè)波段的特征來描述。

光譜技術(shù)進(jìn)入土壤養(yǎng)分檢測(cè)領(lǐng)域，極大地提高了土壤動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的自動(dòng)化水平和監(jiān)測(cè)效率，提升了土壤養(yǎng)分動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水平，降低了測(cè)試成本。盡管光譜技術(shù)還不能完全代替?zhèn)鹘y(tǒng)的土壤化學(xué)分析工作，但是光譜技術(shù)已經(jīng)在土壤主要養(yǎng)分監(jiān)測(cè)中顯示了巨大的潛力。利用光譜技術(shù)獲取土壤養(yǎng)分信息具有低成本、高密度、高精度、實(shí)時(shí)性等優(yōu)點(diǎn)，解決了精準(zhǔn)變量施肥作業(yè)技術(shù)發(fā)展的“瓶頸”問題。

1.2空間插值算法

通過土壤采樣獲取的土壤養(yǎng)分信息是以點(diǎn)狀方式存在的，這不能滿足精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的需要，因此需要通過空間插值方法將點(diǎn)狀信息轉(zhuǎn)換為面狀信息?？臻g插值方法主要可以分為確定性方法和地統(tǒng)計(jì)方法兩種（圖1）。

目前空間插值技術(shù)用于土壤養(yǎng)分分布預(yù)測(cè)和空間變異性的研究主要集中在研究尺度、插值方法及模型內(nèi)部參數(shù)的選擇、采樣點(diǎn)布局及數(shù)量等方面。針對(duì)土壤養(yǎng)分變量的空間插值技術(shù)的研究，主要集中于兩個(gè)方面：一是確定性插值和不確定性插值技術(shù)的比較；二是不同克里格插值方法的比較。

2000年王坷等研究土壤養(yǎng)分的空間變異性和空間插值方法，采用克里格、逆距離加權(quán)兩種方法總體效果最好，其中克立格方法中又以指數(shù)模型為佳，逆距離加權(quán)插值法以二次方為佳[24]。2001年胡慧萍用移動(dòng)平均、趨勢(shì)面擬合、點(diǎn)狀克立格、逆距離加權(quán)等空間插值方法得到各種插值的連續(xù)空間分布，與同期用實(shí)際觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果表明幾種插值方法并無顯著差異，但以克里格和逆距離加權(quán)插值整體效果最好，尤以克里格指數(shù)模型最佳[25]。2006年石小華等對(duì)陜西省周至縣北部獼猴桃適生區(qū)土壤進(jìn)行采樣，以土壤速效鉀含量為研究對(duì)象，用普通克里格、樣條函數(shù)、趨勢(shì)面擬合、距離權(quán)重反比法等方法獲取土壤速效鉀空間分布圖，結(jié)果表明克里格插值方法明顯優(yōu)于其他方法，其中又以球形模型為最佳，樣條函數(shù)、距離權(quán)重反比法在采樣點(diǎn)密集區(qū)也能內(nèi)插出較好的效果，但其受采樣點(diǎn)密度影響較大，在采樣點(diǎn)稀疏的地區(qū)內(nèi)插結(jié)果較差[26]。2010年王建軍等對(duì)江蘇省儀征市沿江平原和丘陵地區(qū)兩種不同地貌類型區(qū)內(nèi)的兩個(gè)村不同采樣密度下5 種養(yǎng)分因子的空間插值結(jié)果進(jìn)行分析比較，用標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差檢驗(yàn)不同密度下的插值精度[27]。2011年馬靜等以甘肅省會(huì)寧縣土壤速效鉀含量為研究數(shù)據(jù)，用普通克里格、反距離加權(quán)法、徑向基函數(shù)插值3種插值方法進(jìn)行插值對(duì)比研究，交叉驗(yàn)證得出普通克里格球面模型是精度最高的插值方法，可以很好地模擬土壤養(yǎng)分的空間漸變分布[28]。2011年張小青等采用反距離加權(quán)法、局部多項(xiàng)式插值法、克里格插值法3種方法對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行空間插值，克里格插值法和局部多項(xiàng)式插值法的RMSE相近，插值效果相對(duì)好，插值效果最差的為反距離加權(quán)法[29]。2012年楊子清等采用Kriging法完成土壤養(yǎng)分有機(jī)質(zhì)和全鉀養(yǎng)分的空間插值，結(jié)果表明福建省順昌縣森林土壤的有機(jī)質(zhì)和全鉀含量空間上存在中等程度相關(guān)。采用Kriging法的Stable和Spherical半變異函數(shù)模型表征有機(jī)質(zhì)和全鉀含量的空間變異特征效果最好[30]。2012年李增兵等分別用反距離權(quán)重插值法和普通克里格插值法對(duì)歷城全區(qū)、平原區(qū)和丘陵區(qū)的土壤養(yǎng)分進(jìn)行插值，通過交叉驗(yàn)證、疊加對(duì)比分析等方法比較不同情況下不同插值方法的精度，并對(duì)比分析基于不同插值方法的耕地地力評(píng)價(jià)結(jié)果，結(jié)果顯示反距離權(quán)重插值法和普通克里格插值法2種方法都具有較高精度，其中反距離權(quán)重插值法較適宜于丘陵區(qū)，而普通克里格插值法則適宜于平原區(qū)；對(duì)于有多種參評(píng)元素參與的縣域耕地地力評(píng)價(jià)，采用兩種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果相差不大?；趯?shí)用性與精確性結(jié)合原則，反距離權(quán)重插值法是縣域耕地地力評(píng)價(jià)養(yǎng)分空間內(nèi)插的最佳選擇[31]。

1.3遙感技術(shù)

傳統(tǒng)的土壤養(yǎng)分測(cè)量方法對(duì)于大規(guī)模土壤樣本檢測(cè)時(shí)，耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)用高，不能滿足精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中變量施肥的要求。遙感技術(shù)的發(fā)展為大區(qū)域土壤養(yǎng)分檢測(cè)提供新的技術(shù)手段。目前土壤養(yǎng)分遙感檢測(cè)方法主要集中在從遙感數(shù)據(jù)中提取有用的信息，對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行反演。一個(gè)模型反演是否成功，不僅取決于觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)反演參數(shù)的敏感程度，還取決于反演策略與方法以及模型的適用性。土壤養(yǎng)分檢測(cè)中所用到的觀測(cè)數(shù)據(jù)，都是從土壤光譜和作物冠層光譜中提取與土壤養(yǎng)分高度相關(guān)的光譜特征指標(biāo)。原始反射光譜常常受到干擾，往往不能直接反映出光譜與土壤養(yǎng)分含量的關(guān)系。在實(shí)際中往往采用原始光譜的變換形式作為反映土壤養(yǎng)分的光譜特征指標(biāo)。

目前在光譜特征指標(biāo)的基礎(chǔ)上構(gòu)建反演模型，其方法多數(shù)使用的多元線性回歸、逐步多元回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機(jī)、主成分分析、偏最小二乘等統(tǒng)計(jì)方法。目前尋求具有較高精度的反演模型是很多學(xué)者努力研究的工作內(nèi)容之一，偏最小二乘和主成分分析是土壤養(yǎng)分反演中常用的方法，其預(yù)測(cè)能力也是比較穩(wěn)健的，但當(dāng)用于建模的數(shù)據(jù)集中存在定標(biāo)的數(shù)據(jù)，不包含干擾效應(yīng)時(shí)，必須進(jìn)行場(chǎng)址特性校正。

國(guó)外學(xué)者Baumgardner和Al-Abbas最早進(jìn)行了土壤有機(jī)質(zhì)與航空遙感影像的可見光、近紅外波段之間的關(guān)系的研究，結(jié)果表明土壤有機(jī)質(zhì)含量可用可見光或近紅外區(qū)間波段的光反射率的直線或曲線模型來估測(cè)；Garey和Chen也分別利用遙感影像的土壤線進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量的制圖；Dalai用近紅外光譜法預(yù)測(cè)了澳大利亞士壤的水分、有機(jī)碳和總氮，預(yù)測(cè)的土壤有機(jī)質(zhì)含量在0～2.6%的范圍內(nèi)，而在有機(jī)質(zhì)含量較高或較低的情況下，近紅外法預(yù)測(cè)值存在偏差。美國(guó)Belt sville農(nóng)業(yè)研究中心提出利用光譜空間測(cè)量和建模來提高養(yǎng)分管理和環(huán)境質(zhì)量的重點(diǎn)也是利用遙感技術(shù)提高氮肥利用效率，降低環(huán)境污染。美國(guó)北達(dá)科他州州立大學(xué)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究中心的Jeff White博士提出“未來農(nóng)業(yè)和食物體系”的發(fā)展重點(diǎn)是利用遙感數(shù)據(jù)改善作物氮肥利用效率，降低施肥對(duì)水資源的污染。

國(guó)內(nèi)研究人員在采用遙感技術(shù)研究土壤養(yǎng)分或作物冠層的光譜特性時(shí)還采用地形因子和遙感植被指數(shù)預(yù)測(cè)土壤養(yǎng)分空間分布，如2010年中國(guó)科學(xué)院張素梅等在GIS支持下，選擇地形因子和遙感植被指數(shù)，建立土壤養(yǎng)分空間分布預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用回歸克里格方法，預(yù)測(cè)吉林省農(nóng)安縣土壤養(yǎng)分（有機(jī)質(zhì)和全氮）的空間分布。結(jié)果表明11個(gè)環(huán)境因子中，相對(duì)高程、坡度、地形起伏度、坡度變率、歸一化植被指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)和全氮含量均具有顯著的相關(guān)性。地面粗糙度和地形濕度指數(shù)與有機(jī)質(zhì)具有顯著相關(guān)性，而與全氮的相關(guān)性不顯著。相對(duì)高程、坡度、地面粗糙度、河流動(dòng)能指數(shù)以及NDVI 在土壤養(yǎng)分的多元回歸預(yù)測(cè)模型中貢獻(xiàn)較大，是預(yù)測(cè)土壤養(yǎng)分空間分布的最優(yōu)因子[32]。

農(nóng)田往往為植被所覆蓋，土壤裸露的時(shí)間很短，影響遙感在農(nóng)田土壤養(yǎng)分檢測(cè)方面的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在遙感檢測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)、營(yíng)養(yǎng)狀況等方面取得了巨大成果，Lydia研究了不同施氮水平下冬小麥生物量、葉面積指數(shù)、葉綠素A等冠層參數(shù)與植被指數(shù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明基于簡(jiǎn)單比值的累積植被指數(shù)是產(chǎn)量估測(cè)的最好指標(biāo)；Michael研究了利用近紅外、紅、綠、藍(lán)等波段值及其光譜指數(shù)監(jiān)測(cè)冬小麥行密度的可能性，結(jié)果表明利用近紅外波段估測(cè)行密度，并指導(dǎo)氮肥施用，可以顯著提高冬小麥氮肥利用率。許多學(xué)者進(jìn)行了不同施氮水平條件下的作物冠層光譜特征及其作物氮脅迫監(jiān)測(cè)研究。

目前，通過遙感技術(shù)測(cè)量植被指數(shù)間接測(cè)量土壤中的氮含量分布方法得到廣泛應(yīng)用，但遙感技術(shù)通常會(huì)受到天氣狀況的影響，給該技術(shù)推廣帶來不利之處。美國(guó)Trimble公司的GreenSeeker光學(xué)傳感器通過地面近距離測(cè)量作物植被指數(shù)，并能夠生成作物植被指數(shù)地圖，可代替遙感檢測(cè)取得的數(shù)據(jù)，但大區(qū)域數(shù)據(jù)采集將較為耗時(shí)。

1.4在線檢測(cè)技術(shù)

利用可見-近紅外光譜分析可以較高精度測(cè)定土壤特性和養(yǎng)分，但這些研究多借用常規(guī)近紅外分光光度計(jì)對(duì)田間采集的土壤樣品進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室測(cè)試分析，雖然大大縮短了測(cè)定時(shí)間，但仍需人工采集樣品，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且采樣點(diǎn)密度難以達(dá)到精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量施肥要求。迫切需要開發(fā)機(jī)載土壤成分實(shí)時(shí)測(cè)定分析儀。

2003年東京農(nóng)業(yè)大學(xué)Shibusawa等研發(fā)了世界上第一臺(tái)土壤成分實(shí)時(shí)測(cè)定儀器原型，主要由檢測(cè)部分、光源分光部分和測(cè)控部分組成。采用反射頻譜的1次微分，在549 nm下預(yù)測(cè)含水率的相關(guān)系數(shù)為0.73，在559 nm下預(yù)測(cè)有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù)為0.72，在 598 nm下預(yù)測(cè)硝態(tài)氮的相關(guān)系數(shù)為0.65，在569 nm下預(yù)測(cè) pH 值的相關(guān)系數(shù)為0.71；采用反射頻譜在674 nm下預(yù)測(cè)電導(dǎo)率值的相關(guān)系數(shù)為0.82。2008年VIS-NIR土壤特性實(shí)時(shí)測(cè)定儀是全球第一款商業(yè)產(chǎn)品：VIS-NIR 土壤特性實(shí)時(shí)測(cè)定儀田間工作情況如圖2所示。該設(shè)備可實(shí)時(shí)測(cè)定與地理坐標(biāo)相關(guān)的土壤頻譜，并測(cè)量有機(jī)質(zhì)、碳、pH 值、土壤水分和磷等。通過底部的測(cè)定窗口測(cè)定土壤反射光譜，儀器包括2個(gè)光譜儀，可在450～2 200 nm范圍，以8 nm的分辨率、每秒20個(gè)光譜的速度采集高品質(zhì)近紅外光譜數(shù)據(jù)，并輸入計(jì)算機(jī)分析后快速測(cè)定土壤特性值[15-16]。

美國(guó)Trimble公司的GreenSeeker RT200C作物植被指數(shù)測(cè)量與氮肥管理系統(tǒng)（圖3），能夠精確測(cè)量與采集記錄植被歸一化指數(shù)和植被等物質(zhì)的紅光與近紅外的比值。這些指數(shù)反映作物對(duì)于養(yǎng)分的響應(yīng)、作物生長(zhǎng)條件、潛在產(chǎn)量以及病蟲害的影響等。該系統(tǒng)也可以用來監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)期間田間（作物、植被）環(huán)境的變化，或者對(duì)比不同施肥量與當(dāng)?shù)貥?biāo)準(zhǔn)施肥量之間所產(chǎn)生的差異。但該系統(tǒng)僅能夠?qū)崿F(xiàn)給作物追肥，而且僅能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)土壤中的氮素含量，雖然氮素為作物生長(zhǎng)需要的主要養(yǎng)分，但仍然需要考慮土壤中的其他主要養(yǎng)分含量（如磷和鉀），所以該系統(tǒng)不能夠完全達(dá)到精準(zhǔn)變量施肥效果。

目前，在線實(shí)時(shí)檢測(cè)土壤養(yǎng)分并實(shí)施變量施肥的變量施肥系統(tǒng)未發(fā)現(xiàn)成熟的商業(yè)化產(chǎn)品，所以目前實(shí)時(shí)測(cè)量土壤養(yǎng)分含量為變量施肥機(jī)提供決策依據(jù)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。

2變量施肥機(jī)控制系統(tǒng)

變量施肥機(jī)控制系統(tǒng)是整個(gè)變量施肥機(jī)的核心部件，實(shí)現(xiàn)信號(hào)檢測(cè)、施肥決策和施肥機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)等功能。目前國(guó)內(nèi)研究人員采用的控制結(jié)構(gòu)類似（表2）[33-53]。變量施肥機(jī)在行進(jìn)過程中采用GPS定位并進(jìn)行測(cè)速，結(jié)合測(cè)土配方圖驅(qū)動(dòng)變量施肥機(jī)構(gòu)實(shí)施變量施肥作業(yè)。目前采用的控制器類型主要是車載計(jì)算機(jī)、單片機(jī)、PLC、CPLD、FPGA和ARM&DSP;等，變量施肥機(jī)定位系統(tǒng)主要采用GPS和DGPS等，通過液壓馬達(dá)、步進(jìn)電機(jī)和伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)排肥機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)固態(tài)顆粒肥，或者通過電磁比例閥調(diào)節(jié)液態(tài)肥變量施肥。

目前歐洲的RDS公司、Hrdro Agri公司等，美洲的Agtron公司、Agleader公司、Micro-Trak公司、Mid-Tech公司、Trimble公司等已經(jīng)有具有通用性的產(chǎn)品上市，其接口可以適應(yīng)液肥、粒肥等多種作業(yè)機(jī)械的控制。美國(guó)已形成了信息農(nóng)業(yè)和精確農(nóng)業(yè)的技術(shù)支持體系，許多公司有成熟的變量施肥設(shè)備，主要使用的控制器為車載式計(jì)算機(jī)或PDA，根據(jù)GIS土壤養(yǎng)分或肥料使用的GIS 圖層信息實(shí)現(xiàn)變量施肥作業(yè)，如美國(guó)John Deere公司生產(chǎn)的變量撒肥機(jī)、Case公司利用GPS生產(chǎn)的Flexi Soil變量施肥播種機(jī)。目前國(guó)外已有在線式變量施肥系統(tǒng)，如美國(guó)俄克蘭荷馬州立大學(xué)與NT公司合作推出了商標(biāo)為GreenSeeker的光傳感實(shí)時(shí)變量施肥機(jī)，德國(guó)AMAZONE公司開發(fā)了一種基于視覺傳感器的變量施肥機(jī)等。

3變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)

變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)是主要執(zhí)行機(jī)構(gòu)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要集中研究排肥機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、排肥精度、排量、幅度、均勻性和變異系數(shù)。

目前國(guó)外變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)已實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)變量施肥要求，能夠滿足對(duì)施肥精度、均勻性和超寬幅施肥的要求，并進(jìn)行商品化推廣應(yīng)用。國(guó)內(nèi)在變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)研究也取得了許多研究成果，但目前相關(guān)技術(shù)還不夠成熟。

目前美國(guó)的約翰迪爾公司生產(chǎn)的1910氣吹式種肥車，排肥機(jī)構(gòu)采用氣吹式原理，它具有大裝載量、計(jì)量精度高以及易于調(diào)整的特性。日本的TABATA 公司設(shè)計(jì)了一種顆粒肥變量施肥機(jī)，它使用外槽輪排肥盒作為排肥機(jī)構(gòu)，通過一個(gè) 12 V 的直流電機(jī)來控制減速箱的控制桿，用一個(gè)直線位移傳感器來實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制桿的位置，并為其加裝了一個(gè)旋轉(zhuǎn)變換器，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)施肥機(jī)的前進(jìn)速度，用于指導(dǎo)變量施肥，使用一個(gè)增量式編碼器檢測(cè)外槽輪的轉(zhuǎn)速，從而得到實(shí)時(shí)的排肥量數(shù)據(jù)。施肥機(jī)的最大施肥誤差為5%，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間為095～1.90 s。Ag Leader公司生產(chǎn)的 PFA 田間計(jì)算機(jī)使精確農(nóng)業(yè)播種和施肥的精確和簡(jiǎn)單達(dá)到一個(gè)更高的水平，它帶表2國(guó)內(nèi)變量施肥機(jī)控制系統(tǒng)

年份作者控制器類型定位系統(tǒng)類型排肥機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)器肥料性質(zhì)2004王秀等AgGPS170計(jì)算機(jī)DPGS液壓馬達(dá)顆粒肥2004韓云霞等AT89C55WD單片機(jī)DGPS步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2004張智勇等89C55單片機(jī)DPGS步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2006趙軍等機(jī)載計(jì)算機(jī)GPS電控?zé)o級(jí)變速器顆粒肥2007王睿等Altera FPGA 接近開關(guān)測(cè)速傳感器步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2008齊江濤等ARM藍(lán)牙步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2009張林煥等S7-200PLC GPS液壓馬達(dá)顆粒肥2010劉成良等ARM&DSPGPS;&GPRS;電動(dòng)機(jī)顆粒肥2010張輝等MC68HC908GP32單片機(jī)DPGS液壓馬達(dá)顆粒肥2010張書慧等CPLDDPGS步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2010梁春英等機(jī)載計(jì)算機(jī)GPS伺服電機(jī)顆粒肥2010王利霞等ARM S3C44B0XDPGS電動(dòng)調(diào)節(jié)閥液態(tài)肥2010梁春英等STC89C52RC單片機(jī)GPS電動(dòng)閥液態(tài)肥2011陳莉等STC12C5204AD單片機(jī)步進(jìn)電機(jī)顆粒肥2011孫裔鑫等單片機(jī)伺服電機(jī)顆粒肥2012偉利國(guó)等PIC18F2580單片機(jī)GPS&3G伺服電機(jī)顆粒肥2012張睿等C8051F020單片機(jī)GPS液壓馬達(dá)顆粒肥2013郎春玲等STC89C52RC單片機(jī)GPS電磁比例閥液態(tài)肥內(nèi)置 GPS，可直接控制Rawson變量液壓驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，不需變量控制器中間環(huán)節(jié)，通過手動(dòng)設(shè)置或自動(dòng)讀取配方圖，控制播種、固體化肥或液態(tài)產(chǎn)品的施用。作業(yè)過程中可記錄實(shí)際施肥量或播種量，同時(shí)利用導(dǎo)航光靶進(jìn)行導(dǎo)航。俄羅斯全俄農(nóng)機(jī)化研究所自行研制了自動(dòng)變量施肥機(jī)，并進(jìn)行了田間試驗(yàn)，該機(jī)自動(dòng)變量控制原理是在排肥口裝一個(gè)電磁鐵和共振片，通過控制電磁頻率，使共振片震動(dòng)，達(dá)到開啟和閉合的目的，從而自動(dòng)控制施肥量變化。

目前國(guó)內(nèi)變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)還沒有同時(shí)具備高精度、大寬幅、變異系數(shù)小、均勻性好和施肥排量范圍大等優(yōu)點(diǎn)，多數(shù)裝置還處于研究階段。2004年王秀等研制的精準(zhǔn)變量施肥機(jī)，其肥料變化范圍為0～900 kg/hm2，作業(yè)幅寬為 3.6 m，結(jié)果表明，在施用尿素時(shí)要增加槽輪的排肥槽長(zhǎng)度，在施用磷酸二銨等不規(guī)則的肥料時(shí)，應(yīng)力求減少排肥槽輪的長(zhǎng)度，通過增加槽輪轉(zhuǎn)速達(dá)到提高排肥計(jì)量系統(tǒng)的精度[34]。2004年韓云霞等對(duì)2BFJ-6型變量施肥機(jī)進(jìn)行排肥機(jī)構(gòu)試驗(yàn)，檢測(cè)變量施肥機(jī)在不同行進(jìn)速度下的排肥量偏差和變異系數(shù)，并建立了施肥量、機(jī)具速度和排肥軸轉(zhuǎn)速的關(guān)系模型[35-36]。2004年張書慧等發(fā)現(xiàn)在施肥機(jī)前進(jìn)速度為 4.5～5.5 km/h，施肥量在200 kg/hm2以上時(shí)，能夠使步進(jìn)電機(jī)工作轉(zhuǎn)速在 33 r/min 至91 r/min范圍內(nèi)，施肥機(jī)排肥平均誤差為422%[37-38]。2010年張輝等對(duì)2BSJ-18B型號(hào)變量施肥播種機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明施肥機(jī)在6 s內(nèi)能夠完成 0～375 kg/hm2 的調(diào)節(jié)能力[39]。2010年王兵利等通過對(duì)擺桿閥門式、外槽輪式以及離心圓盤式3種施撒系統(tǒng)的比較，發(fā)現(xiàn)擺桿閥門式施撒裝置在肥量調(diào)節(jié)和施肥均勻性方面優(yōu)于其他2種施撒裝置[40]。2012年古玉雪等研究了變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)模糊控制算法，建立外槽輪每轉(zhuǎn)排量的數(shù)學(xué)模型、施肥機(jī)排肥率數(shù)學(xué)模型、施肥機(jī)排肥率與轉(zhuǎn)速開度數(shù)學(xué)關(guān)系模型[41]。2012年偉利國(guó)等研究了2F-6-BP1型變量施肥機(jī)排肥機(jī)構(gòu)在不同速度和不同肥料類型下施肥精度，結(jié)果表明采用永磁型伺服電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)，閉環(huán)反饋 PID 控制方法，實(shí)現(xiàn)了變量配肥施肥精確控制，變量配肥施肥精度達(dá)到95%以上[42]。2012年劉陽春等檢測(cè)了對(duì)變量施肥機(jī)在不同排肥軸不同轉(zhuǎn)速下，不同肥料（尿素、磷酸二銨和硫酸鉀）排肥量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)[43]。2012年張睿等基于PWM技術(shù)設(shè)計(jì)了一種閉環(huán)控制肥料拋撒幅寬調(diào)控系統(tǒng)，通過試驗(yàn)建立了幅寬與圓盤轉(zhuǎn)速的關(guān)系，在不同作業(yè)速度和不同拋撒幅寬試驗(yàn)下，實(shí)際拋撒幅寬與目標(biāo)拋撒幅寬之間誤差最大值為550%，最小值為2.86%，拋撒幅寬能夠達(dá)到30 m[44]。2012年張睿等設(shè)計(jì)了一種基于配方圖的鏈條輸送式變量施肥拋撒機(jī)，變量效果較好，且具有較好的拋撒均勻性，在拖拉機(jī)速度為1.5 m/s時(shí)，實(shí)際施肥量與預(yù)置施肥量相對(duì)誤差最大值為7.53%；拖拉機(jī)速度為2 m/s時(shí)，目標(biāo)施肥量 225 kg/hm2，拋撒幅寬設(shè)定30 m，有效幅寬拋撒變異系數(shù)為14.90%[44]。2013年郎春玲等對(duì)深施型液態(tài)施肥機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明該系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理，使用方便，變量調(diào)節(jié)的誤差不超過 0.5 mL/次，施肥精度最低可達(dá)95%[45]。

4展望

變量施肥機(jī)在我國(guó)實(shí)現(xiàn)商品化，進(jìn)行應(yīng)用推廣存在的主要問題有：（1）土壤養(yǎng)分檢測(cè)儀器價(jià)格昂貴、性能較差，大面積高密度土壤取樣測(cè)定成本太高、耗時(shí)長(zhǎng)；（2）GPS和GIS技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的接口軟件等技術(shù)不成熟，缺乏統(tǒng)一的農(nóng)業(yè)信息標(biāo)準(zhǔn)和資源共享機(jī)制；（3）遙感檢測(cè)技術(shù)費(fèi)用昂貴、不易使用、實(shí)時(shí)性差，而且多種土壤養(yǎng)分含量對(duì)光譜的響應(yīng)不顯著；（4）施肥專家決策分析系統(tǒng)具有地域性，通用性較差；（5）現(xiàn)有顆粒、液體變量施肥機(jī)難以實(shí)現(xiàn)氮，磷，鉀等多元素的在線合成，顆粒變量施肥機(jī)只能對(duì)單一顆粒肥進(jìn)行施肥。

目前變量施肥機(jī)研究重點(diǎn)為：（1）加強(qiáng)在線式變量施肥機(jī)的研究，主要解決實(shí)時(shí)檢測(cè)土壤主要養(yǎng)分含量的問題，提高變量施肥機(jī)的易操作性；（2）建立適應(yīng)各地具體情況的精準(zhǔn)施肥指標(biāo)體系，為精準(zhǔn)施肥提供有力的依據(jù)；（3）建立地區(qū)土壤肥力數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄歷年的土壤肥力分布、作物產(chǎn)量分布，完善科學(xué)變量施肥體系，并對(duì)示范基地的變量施肥應(yīng)用進(jìn)行大力推廣；（4）研究多種肥料在線合成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)多變量施肥機(jī)變量作業(yè)；（5）研究旋耕、播種和多變量施肥等機(jī)具集成，實(shí)現(xiàn)復(fù)合作業(yè)。

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