精准农业中播种机械变量施肥技术优化分析

一、引言

传统播种施肥模式中，肥料投放多采用均匀施用方式，忽略了土壤肥力空间变异和作物生长的动态需求，导致肥料利用率低（我国化肥利用率约 35% ）、土壤板结、水体富营养化等问题。变量施肥技术通过实时感知农田信息，结合作物生长模型，控制播种机械按需求精准施肥，可使肥料利用率提升 15%-20% ，同时减少农业面源污染，对实现农业绿色可持续发展具有重要意义。

二、播种机械变量施肥技术的核心构成

2.1 土壤信息感知系统

通过传感器技术实时采集土壤养分（氮、磷、钾含量）、有机质、pH值等数据，为变量施肥提供基础依据。常见的感知设备包括：

- 车载土壤传感器：安装在播种机械上，随作业实时检测土壤表层养分，如近红外光谱传感器可快速分析土壤氮含量。

- 无人机遥感：通过多光谱相机获取田间植被指数，反演作物长势和养分需求，辅助划定施肥区域。

- 土壤采样与实验室分析：结合网格采样法，对重点区域进行土壤化验，提高数据精度。

2.2 施肥决策系统

基于土壤信息、作物品种、生育期等参数，构建施肥决策模型，计算不同地块的最佳施肥量。决策模型主要分为：

- 经验模型：根据当地农艺专家经验，结合历史产量数据制定施肥方案。

- 机理模型：基于作物生长的生理过程，考虑土壤 - 作物 - 肥料的相互作用，如ORYZA 模型可模拟水稻氮素需求。

- 智能模型：利用机器学习算法（如神经网络、随机森林），通过大量历史数据训练模型，提高施肥量预测精度。

2.3 变量执行系统

是播种机械实现精准施肥的关键，根据决策系统输出的指令，调节肥料投放量。核心部件包括：

- 变量施肥控制器：接收决策信号，控制执行机构动作，如STM32 系列单片机可实现毫秒级响应。

- 排肥机构：常见的有外槽轮式、气吹式等，通过调节电机转速或排肥口开度改变施肥量，气吹式排肥精度可达 ±3% 。

- 驱动装置：多采用伺服电机，可实现施肥量的连续无级调节，适应不同土壤肥力区域的快速切换。

三、播种机械变量施肥技术存在的问题

3.1 土壤信息感知精度不足

- 车载传感器易受土壤湿度、质地影响，检测误差较大，如黏土环境下氮素检测误差可达 10% 以上。

- 遥感数据空间分辨率有限（通常 10-30 米），难以满足小地块（如丘陵区1-2 亩地块）的精准施肥需求。

- 土壤采样密度不足时，插值算法生成的肥力分布图与实际偏差较大。

3.2 施肥决策模型适用性差

- 现有模型多针对大宗作物（如小麦、玉米），对特色作物（如果蔬、中药材）的适配性不足。

- 模型未充分考虑气象因素（如降水、温度）对作物需肥量的动态影响，导致施肥方案时效性差。

- 不同区域土壤类型、耕作制度差异大，通用模型在局部地区的决策精度降低。

3.3 执行机构响应速度与稳定性不足

- 播种机械作业速度（通常 5-8km/h ）较快时，执行机构调节滞后，导致施肥量与目标值偏差超过 5% 。

- 肥料颗粒大小不均、流动性差异，易造成排肥机构堵塞或流量波动，影响施肥均匀性。

- 机械振动、田间颠簸会降低执行机构的控制精度，尤其在丘陵山区表现明显。

四、播种机械变量施肥技术的优化路径

4.1 提升土壤信息感知能力

- 传感器融合技术：将近红外光谱、电化学传感器与土壤电导率传感器结合，通过数据融合算法（如卡尔曼滤波）降低单一传感器误差，使检测精度提升至 ±5% 以内。

- 高分辨率遥感与地面采样结合：采用无人机低空遥感（分辨率0.5-1米），配合 20×20 米网格土壤采样，通过克里金插值生成高精度肥力分布图。

- 动态感知系统：在播种机械上安装实时监测装置，结合作物出苗后的长势信息（如苗情传感器），动态修正施肥方案。

4.2 优化施肥决策模型

- 区域化模型校准：针对不同地区土壤和作物类型，采集本地化数据（如3 年以上田间试验数据）对模型参数进行校准，提高决策适配性。

- 引入气象因子：将实时气象数据（通过物联网接入当地气象站）融入模型，建立作物需肥量与温度、降水的动态关联方程，实现施肥方案的实时更新。

- 智能模型训练：利用田间物联网采集的海量数据（土壤、作物、气象、施肥量、产量），训练深度学习模型，如基于LSTM神经网络的需肥预测模型，预测精度可达 90% 以上。

4.3 改进执行机构性能

- 高速响应控制：采用模糊 PID 控制算法，优化伺服电机驱动参数，使执行机构调节响应时间缩短至0.1 秒以内，适应 8-10km/h 的作业速度。

- 自适应排肥设计：针对不同肥料特性，设计可调节的排肥口结构（如锥形出口），配合振动装置减少堵塞；采用流量反馈传感器（如称重传感器），实时修正排肥量偏差。

- 抗干扰结构优化：通过减震支架安装执行机构，减少机械振动影响；采用密封设计，提高设备在潮湿、多尘环境下的稳定性。

五、结论

播种机械变量施肥技术是精准农业的重要支撑，其优化需从信息感知、决策模型、执行机构三个核心环节协同发力。通过提升土壤检测精度、构建区域化智能决策模型、改进执行机构的响应速度与稳定性，可进一步提高施肥精准度和肥料利用率。未来应加强多技术融合（如物联网、人工智能、机器人技术），推动变量施肥技术向智能化、自动化方向发展，为农业提质增效和绿色发展提供技术保障。

参考文献

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[2] 王秀 ， 张漫 . 播种机械变量施肥执行机构优化设计与试验 [J]. 农业工程学报 ， 2021， 37（12）： 102-109.

[3] 李民赞 ， 郑立华 . 土壤信息快速获取技术在变量施肥中的应用 [J]. 中国农业科学 ， 2023， 56（3）： 567-580.