大豆多因素养分密度效应试验及优化研究

发布时间：2020-12-02 13:15

　　大豆是中国的主要粮食作物之一,其用途广泛,在食用、饲用及工业方面都有广泛应用,故而对大豆的需求量非常大。中国是全球位列第一位的大豆进口国,但大豆产量仅仅位列世界第四位,针对于大豆产量而言,中国比世界第一的美国少十倍左右。中国的大豆进口国也主要是美国、巴西和阿根廷,这三个国家的大豆产量均位于世界前三。由于中国巨大的大豆需求量,在国际大豆市场上一直处于被动状态,如何提高大豆产量成为目前中国大豆种植业亟需解决的问题。影响大豆产量的因素主要是大豆品种、种植方式、施肥、土壤、水分、光照等。本研究是针对目前中国所缺乏的种植密度及施肥体系而展开,现阶段国内的大豆种植过程中,大豆种植密度及施肥量基本是依照生产工作人员的惯用经验进行,此方法不仅无法合理利用农业生产资源,而且还会造成农业资源的浪费及生产成本的增加,肥料的过量施用甚至会给农田的生态环境造成严重破坏,例如:土壤板结、水源污染等。本研究针对现阶段中国大豆生产面临的实际问题进行了田间试验,试验目的在于研究适合东北地区大豆生产的大豆种植密度及氮磷钾施肥量模型并进行推广。本次田间试验于2017年10月至2018年10月,在黑龙江省农垦总局九三管理局大... 

【文章来源】：东北农业大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

大豆种植模式图

种植密度和氮（N）施用量对大豆产量影响

图 4-5 种植密度和氮（N）施用量对大豆产量影响gure 4-5 Effects of planting density and nitrogen (N) application rate on soybean y

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的BP神经网络对农业产业的分析预测[J]. 魏云云.  高师理科学刊. 2018(09)
[2]基于BP神经网络的整株秸秆还田机功耗优化[J]. 董志贵,宋庆凤,王福林,李志远,吴志辉.  系统工程理论与实践. 2018(09)
[3]不同种植密度对大豆产量的影响[J]. 巴格迪努尔·曲汗,米拉·托列吾.  新农业. 2018(11)
[4]玉米减肥增效技术模式田间试验[J]. 金萍,郭春平,舒波,贾平,何飞逾,陈克龙,田旺海,杨应和.  云南农业科技. 2018(03)
[5]农业试验地的选择培养和利用[J]. 邱爱兰.  农业与技术. 2018(04)
[6]施磷量与施磷深度对玉米-大豆套作系统磷素利用率及磷流失风险的影响[J]. 赵伟,宋春,周攀,王嘉雨,徐锋,叶芳,王小春,杨文钰.  应用生态学报. 2018(04)
[7]大田作物施肥技术[J]. 杨明志.  农业开发与装备. 2017(06)
[8]基于BP神经网络的玉米种植密度和施肥量优化[J]. 王福林,董志贵,吴志辉,方堃.  农业工程学报. 2017(06)
[9]基于二次正交旋转回归试验的施肥器工作关键参数建模[J]. 刘连磊,周桂霞.  黑龙江八一农垦大学学报. 2017(01)
[10]氮磷钾元素对黑龙江不同地区大豆产量和品质的影响[J]. 魏丹,李艳,李玉梅,金梁,王伟,蔡姗姗,李婧.  大豆科学. 2017(01)

博士论文
[1]施用有机物料对农田固碳减排及生产力的影响：田间试验及整合研究[D]. 刘晓雨.南京农业大学 2013

硕士论文
[1]大豆多因素养分密度效应试验及模型研究[D]. 王会鹏.东北农业大学 2016
[2]基于BP神经网络的生猪价格周期性预测[D]. 曾弘.湖南农业大学 2016
[3]多因素养分密度效应试验及模型研究[D]. 高敏慧.东北农业大学 2015
[4]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[5]基于“3414”田间试验肥料效应函数的建立与应用研究[D]. 岳素清.内蒙古农业大学 2008
[6]栽培密度对北疆1号大豆产量及品质影响的研究[D]. 王志伟.延边大学 2006
[7]人工神经网络的数学模型建立及成矿预测BP网络的实现[D]. 徐振东.吉林大学 2004
[8]计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究[D]. 王树文.东北农业大学 2002



本文编号：2895373