农民买得起的种植施肥机械你了解吗

　　我国的农民，大部分还在用纯手工的方式耕种施肥，十分辛苦，种植施肥机械的推广使用迫在眉睫，我国农业生产中，盲目粗放施肥和长期严重偏施已造成农作物产量品质降低、有害物质超标、地下水污染和土壤板结退化等问题，严重影响农产品生产安全、生态环境及自然资源发展。

种植施肥机械

　　精准变量施肥技术作为化肥减施增效技术体系的重要组成部分，可因地制宜全面平衡施肥用量，保证化肥合理施用，在农业生产中发挥了重要作用，推广应用范围不断扩大。

　　在这里，笔者介绍一下精准变量施肥技术发展历程及国内外精准变量施肥机械发展情况，为国内相关机械研发提供参考和借鉴。

　　精准变量施肥技术

　　精准变量施肥是将农田土壤进行空间网格单元划分，以各单元内历年农作物产量信息与多层数据(土壤理化性质、病虫草害及气候等)叠合分析为依据，作物生长模型和作物营养专家系统为支撑，高产、优质及环保为目的因地制宜地进行全面平衡施肥的先进技术，可为肥料合理施用提供可靠保障。

　　该技术紧密围绕粮食增产、生产高效、资源节约及生态环保理念，是信息技术、生物技术、机械技术及化工技术的优化组合，主要伴随精准农业发展得到快速应用推广。

　　20世纪60年代，统计学方法的创立，为定量描述土壤空间研究奠定了基础;70年代，机电一体化、智能监控及信息采集等先进技术的广泛应用，推动了农业工程装备现代化发展进程;80年代，部分发达国家农业经营管理出现了资源紧缺和环境质量下降等系列问题，亟需采取更有效的方法提高农产品市场竞争力。

　　1991年，全球卫星定位系统(GPS)逐渐实现民用化，为施肥精准定位管理提供了可靠保障;20世纪90年代现代信息技术的高速发展，特别是“3S”信息系统、作物栽培管理技术及农业工程装备技术等先进技术在农业中得到应用，为实现田块空间精准变量操作奠定了可靠基础，即精准农业诞生。

　　变量施肥技术是精准农业应用最早的领域，经过20余年的发展，该技术有效解决了土壤-作物-养分间互作关系，引领精准农业技术进步。

种植施肥机械

　　2. 国内现状

　　我国对精准变量施肥技术及配套机械的研究相对较晚。由于国内农作物种植模式多样且各地区地形地貌差异性较大，前期仅进行了部分理论探索及试验研究，并未进行大面积应用推广。

　　至20世纪90年代，随着对精准农业逐渐重视及应用推广，通过引进消化吸收再创新模式，将国外先进精准变量施肥技术与可持续农业基本国情相结合，创制系列适于各种农作物生产的变量施肥系统与排肥机构，集成了多种精准变量施肥机械，部分得到示范应用推广。

　　国内学者结合施肥农艺要求，开发了水稻与冬小麦变量施肥控制系统，分别设计了离心匀肥罩式水稻地表变量撒肥机和冬小麦精准变量施肥机，有效提高施肥控制精度。

　　有研究者采用仿生设计方法集成配置大豆仿生智能耕播机，基于控制变量施肥控制系统，采集机械位置及作业速度，结合处方信息控制排肥轴转速调节施肥量，可一次性完成浅松、碎土、播种、施肥、扶垄和镇压等复合作业，在黑龙江省进行应用推广。

　　有学者基于CAN总线通信协议车载传感器与PIC控制融合技术，设计了2BFJ-24型小麦精量播种变量施肥机，根据定位信息和处方信息进行变量施肥，实现了小麦种肥同播且实时监测漏播及堵塞等复合功能。

　　种植施肥机械

　　存在的问题及发展建议

　　国内对精准变量施肥技术及配套机械研究起步相对较晚，多集中于关键执行部件优化设计，而对核心智能化控制系统自主研发能力较弱，高精准性及适用性的施肥机械研究较少，产品自动化及智能化程度低且应用示范面积小，整体水平与国外发达国家仍存在较大差距。

　　在研究与应用过程中所采用配套传感器技术无法完全实时准确地分析土壤养分及微量元素等信息;农作物生长模型和农作物养分专家系统无法与精准变量施肥机械紧密配套;施肥专家决策分析系统更新周期较慢，所需数据繁多且不易获取。

　　由于国内地形地貌差异性较大，导致通用性及适应性较差;排肥机构调节范围局限，难以实现氮磷钾等元素在线混合，配套机械作业性能与技术指标有待提高;综合作业成本较高，部分农民思想并未完全转变，影响该技术进一步应用推广。

　　种植施肥机械

　　未来发展中，应结合国内各区域特点综合施策，加快发展精准变量施肥技术，开展配套机械应用培训及宣传推广，重点确定各区域各作物合理化肥施用方式及比例，为精准变量施肥实施提供支持。结合网络传输、信息感知及数据处理等先进技术，开展高精度且覆盖全面的土壤及作物养分信息高效检测采集技术和数字化营养管理系统研究。

　　研发可快速精准监测农田土壤及作物养分含量传感器件及适合多种农艺模式的精准施肥控制系统，提高作物生长模型及施肥专家决策分析系统通用性及适应性;将单一施肥作业逐渐转变为变量施肥作业，设计优化多种关键部件结构，以实现多变量在线配肥和施肥作业，提高施肥系统自动化和智能化水平。