08 Nov 2016

氮肥管理:从精准到决策

Steve Phillips著, 谢玲 译 涂仕华 校

目前的生产农业被牢牢地困踞在数字革命中。能帮助指引农场决策的关键信息比以前更加容易获得,而且速度更快,也更便宜。所有这些信息的缺点是咨询者和生产者被这些信息所淹没,有时会限制而不是提高他们的决策进程。 美国堪萨斯州立大学的农业经济学家,Terry Griffin最爱说:数据是无用的。他这样的观点常会引起那些提供数据的人立刻辩驳,但当他们对这些数据进行解释后问题得到澄清 — 数据本身实际上确实没什么价值,除非这些数据是通过明智的方式加以分析和利用,用在了改善一些农业措施上。
已经改变的是我们对有关正确的肥料品种,施肥量,施肥时间和施肥位置问题的理解,我们必须同时认识到它们之间的关系并不是独立存在的。
2016年的一次InfoAg会议肯定了一个重要事情,即早已被确认的一项完善和具有科学支撑的N肥管理策略是如何通过与精准农业技术相结合而得到进一步提高的。这次会议由弗吉尼亚州农场的一个3部分案例研究组成,该研究跟踪了N肥管理决策过程,它是以4R养分管理策略为基础的科学原理,通过农场级咨询水平开展分析和数据管理,再到农场决策、评估,以及生产者采用这套管理决策方案。
精准农业和4R养分策略是实现农场可持续性目标和管理目标的关键组成部分。但是,技术和数据并不是新技术。
首先需要明确的是,N肥管理的基本问题在最近几百年来都没有什么变化:我应当施用什么样的肥料品种?应当施用多少量?在哪个生育期的什么时间施用?以及应当采用哪种施肥方式?已经改变的是我们对有关正确的肥料品种,施肥量,施肥时间和施肥位置问题的理解,我们必须同时认识到它们之间的关系并不是独立存在的。这一事实导致复杂的变量施肥推荐。然而,4R养分管理策略框架允许我们在制定N肥决策时依据科学准则实施良好农业措施,同时也需要结合生产者可获得的所有技术和能够通过数据分析得到的方案。
Jim Wallace是Agritek 公司的老板兼首席顾问,他然后讨论了他们是如何利用多层次农场土壤和作物数据来制定变量播种和N肥施用的管理区域。实际上,农场主已经根据土壤类型调整了施N量,网格取样和多年产量数据明确的区域变异是可以解释清楚的。更为精确的数据分析同时也调整了不同区域的种植密度,从而影响产量潜力以及N肥推荐。结果是当季玉米产量比前两季玉米作物产量提高了近30%,尽管施N量也随之增加,但产量的提高使N肥利用率也得到进一步提高。
随后,Paul Davis,一个弗吉尼亚农场主通过讲述他如何将大学研究与技术相结合改善了它的经营的案例结束了这次会议。 通过与弗吉尼亚Tech公司的研究者合作,Paul开展了一些田间试验来测定不同前作的生物产量和N吸收量,这使他在种玉米前先种野豌豆,估计在丰年能节约78 to 90 kg N/ha。他同时也根据大学的研究调整了N肥施用时间与施肥方法,即重施种肥和追肥。2007年他同样根据在自己农场上的研究采用了GreenSeekerTM研发的技术,结果N肥利用率提高了近7%。Paul用这句话来结束他的报告:Agritek公司提供的精准服务与科学研究相结合有助于他制定更好的田间管理决策,获得更好的效益。收入高了,他就能购买所需设备,实施精准播种、施肥和灌溉管理。
精准农业和4R养分管理策略是实现农场可持续性目标和管理目标的关键组成。但是技术和数据并不是新的。除非精准农业的实施如同4R养分管理策略一样是以科学为依据制定的决策,否则它不能提供解决问题的方案而是产生更多的迷茫和失败。同样地,在4R策略中,养分管理统筹考虑的复杂性就大大简化,并通过组装精准农业的工具、技术、信息管理和文献策略,从而进一步提高其效率。

使用精准农业指南促进增收,这样农场主就能购买所需设备,实施精准播种、施肥和灌溉管理。

Dr. Steve Phillips, Director, North American Program. sphillips@ipni.net

PNT-2016-Fall-02

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