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文档内容摘要
ppt 1,第四章 植物营养田间研究法,第一节 田间试验法的概论,2,一.概念,1.含义:在自然的土壤、气候条件和接近于生产条件下的大田中研究作物对各项处理的反应的科学试验方法。 2.任务:在一定的自然条件和耕作栽培条件下,研究土壤、作物和肥料三者的关系及其调节措施,为不断培肥土壤、合理施肥、提高产量、改进品质提供科学依据。,3,二.特点,1.优点:试验结果可以直接指导生产,能反映当地农业生产真实情况 不需要特殊设备,适于开展群众性科学研究。 2.缺点:应用价值有限。试验结果受地区性因素影响 研究的深度和广度有限:田间的许多因素又难以控制和分开 必须与其它方法相结合才能得到满意结果。,4,三.种类,1.根据试验规模分: 个体试验:只在一两个点上进行的试验 群体试验:在统一组织下,按照统一的题目、统一的设计、统一的方法,在许多地点同时进行的试验。如全国化肥试验网 2.根据试验期限: 一季试验: 多年试验:凡在固定地段上,连续几茬作物或若干个轮作周期,进行系统研究的试验。称多年定位试验或定位试验。,5,3.根据试验小区面积: 大型小区试验:小区一般大于0.5亩,采用大田农业技术措施设计简单,处理重复少,适于示范,生产性试验。 小区试验:小区0.1亩(0.007ha)左右。 微型小区试验:小区4m2左右,条件易控制,但农业技术方面不具备代表性,适于探索性、观察性或示踪性肥料试验。,6,7,,试验性质,,品种试验,栽培试验,病虫害防治,试验阶段,,预备试验,生产试验,主要试验,因子多少,,单因子试验,复因子试验,小区面积,,小区试验,微区试验,试验点数,,单点试验,多点试验,大区试验,8,第二节 田间试验方法的设计,试验方案设计如前章所述。 试验方法设计的核心是提高试验精确度。 而影响精确度的主要因素是试验误差,误差只能缩小,不能消除,因此,田间试验方法设计始终有两点要求: 1.尽可能缩小试验误差 2.正确估计误差大小。,9,一.试验小区的面积设计:,小区是构成试验的基本单位,适当扩大小区面积能概括土壤复杂性,减少土壤差异对试验结果的影响,提高试验精确度。但不适当扩大,反而降低精确度。 一般的说,试验小区面积在0.0035-0.014ha(1/20-1/5亩)范围内,10,在田间试验中安排一个处理的小块地段称之为试验小区,简称小区(plot)。 小区面积的大小对于减少土壤差异的影响和提高试验的精确度有很密切的关系。,小区面积大小,CV%,11,确定小区面积应考虑以下因素,1.试验性质 长期定位试验,涉及机具耕作的施肥技术试验,面积较大。 肥料品种、肥料利用率等试验,面积小些。 2.作物种类:每一小区要求有一定数目的植株,单株数目过 少,难以保证试验精确度。 密植作物,面积可小, 中耕作物:面积宜大,棉、烟,12,3.处理数目: 4.地形和土壤 丘陵、山区,难以找到面积一致的田块,小区宜小。 平原等,小区宜大。 总之,在坚持减少处理间土壤差异,提高精确度的原则下,考虑各方面因素,灵活确定小区面积。,13,二.小区形状设计,试验误差大小也与小区形状有关 1.方式:在小区面积相等的情况下,沿土壤差异大的方向放置狭长小区,更新包含土壤复杂性,降低试验误差。 使小区长边与土壤肥力变化方向一致。 如:在小区面积不变的情况下,将长宽比由1:1改变3:1,则小区间土壤变异系数由20.35%降到3.46%,原因是因为土壤肥力局部差异大,长方形小区有利于均分它,而正方形小区可能独占它。所以一般情况下,小区的理想形状为长方形。,14,2.考虑边际效应:小区并非越狭长越好,过于狭长,边际效应影响较大。 3.大小:一般2-5:1 1)面积较大时,3-5:1,面积较小时,2-3:1 2)宽行作物小区:宽些;密行作物小区,窄些。 3)机械工作时,小区宽应是施肥机、收割机的倍数。,15,三.重复,1.增加重复,可降低试验误差 重复,实际上是把每个处理所占有的面积,分散在试验地段的不同位置。 总面积一定时,增加重复数比增大小区面积更能降低试验误差。 2.重复次数增加降低误差的效率,随重复次数增加而降低,过多,不利于降低误差,江且浪费人力物力。,16,三、重复次数,确定重复的次数根据要求的精确度、试验地土壤差异、试验材料、试验条件、处理数等 一次试验重复3~6即可,17,对照区的设置,安排一个对照处理的小区,常用 CK表示。,18,设置保护行或保护区,在试验地四周种植的数行不计产量,只起保护作用的植株(guard row) 作用 保护试验材料不受外来因素的损害 防止靠近试验田四周的小区受到空旷地的特殊环境的影响,即减少边际效应; 保护行的数目视作物而定,19,四.小区的田间排列,田间排列是指试验小区和区组在试验地上安排的位置与方式。 要使田间排列起到降低误差,正确估计试验误差大小的作用,就必须遵守试验方法设计的三原则:设计重复、随机排列、局部控制。,20,区组(block):把各品种或处理按照一定方式排列 起来构成一次重复的试验单位。 设置区组是控制土壤差异的最简单有效的办法 完全区组和不完全区组 区组的排列根据试验地的形状、地势特别是土壤肥力差异 小区(plot):一个品种或处理在一次重复中栽种的地块。 小区的排列一般有顺序和随机排列两种,21,田间排列常用的几种方法,(一)随机区组法:是田间试验应用最广的方法 把试验地分成若干个区组,要求 1)每个区组内保持条件比较一致,使区组内各小区的处理可以相互比较。 区组内各处理采用随机排列,符合误差理论随机性的要求,可以无偏地估计误差。 随机排列的方法可以采用以下方法实现:抽签、查随机数字表 2)区组间条件容许较大差异:体现局部控制原则。,22,,土壤肥力变异大,,土壤肥力变异小,哪一种方式更合理???,23,(二)拉丁方设计: 1.拉丁方:是一种字母方阵,其行数与列数相等,每行和每列中同一字母只出现一次。 拉丁方的标准方:第一行、第一列均为顺序排列的拉丁方。 2.拉丁方设计:采用拉丁方来设计肥料试验,令每个字母代表一个试验处理的小区田间排列方式。,24,3.特点及要求: 1)处理数=重复数=区组数 2)行列均为区组,可以在二个方向上控制土壤差异引起的试验误差,试验精确度高。 3)处理数在4-8间,过多,重复数也必须多,实施有困难,太少,重复区组均少,误差增大 4)要求有较宽裕的试验地,均方、方整 4.设计过程: 1)根据方案选择一个标准方 2)采用随机数字对标准方的行列进行随机化 3)随机决定每个字母代表的处理 4)将字母换为处理,即得拉丁方设计方案。,25,操作步骤,根据处理数 k 查表或写出一个标准方 拉丁方比较多,但是标准方较少 每个K×K的标准方,可以化出K!(K-1)!个不同的拉丁方 对标准方进行随机排列 在行随机的基础上,再进行列向的随机排列,26,例如,5 处理(1、2、3、4、5)(k=5)试验,首先选择5×5的标准方,取随机数字,去掉0和5的数字,假设为4、1、5、3、2,为横行随机,则标准拉丁方变为:,,27,再取随机数字,假设为3、5、2、1、4为直行的随机,则 拉丁方变为:,,取随机数字,假设为2、5、4、1、3为处理随机,并分别对应A、B、C、D、E,则 拉丁方变为:,,28,5×5 Latin Square,29,,烟叶毒素病不同毒素浓度诱病试验,由于不同植株和同一植株上不同部位的叶片(老、嫩)对毒素病的抵抗力有所不同,产生两种实验误差,针对这两种实验误差采用拉丁方设计,如下图所示:,30,拉丁方设计的优缺点,拉丁方设计可以从两个方向控制土壤肥力差异,精确度较高。 通常用于单因子试验,也可以用于试验因子或水平不多的复因子试验。 重复数必等于处理数,灵活性不强。处理少时,精确度降低。 要求土地平整,具有或接近正方形,缺乏随机区组设计具有的灵活性。,31,(三)裂区设计,裂区设计是随机区组的一种特殊形式,它是将小区分裂成若干面积相等的更小小区,在它上面设置不同的处理来进行试验。分裂成的更小小区叫副区,安排在副区上的处理叫副处理,由副处理合成的小区叫主区,安排在主区上的处理叫主处理。,32,例如: A为主因素,有A1、A2、A3三个水平;, B为副因素,有B1、B2、B3、B4四个水平; 2次重复; 裂区设计如下:,Ⅰ,Ⅱ,33,应用: 1.复因试验中,有时被研究因素要求较大面积小区,如耕作、灌溉试验,有时因子可以允许在较小面积小区上进行。 如作物品种,肥料新品种试验,两者结合起来较好。 2.一般副区重复数多,面积较小,易于控制,因此精确度高,在安排试验时,可将那时作用差异小,要求精度高的处理放于副区。 3.在长期肥料田间试验中,在进行过程中往往会提高新的因子需要研究,新增因子作副处理,如例一, 要求:主处理随机排列(在区组内) 副处理在小区内随机排列。,34,裂区设计的优缺点,主处理分设在主区,副处理设在副区。副区之间比主区之间更为接近。因此,统计分析时,可分别估计主区和副区的试验误差。副区的试验误差常小于主区的试验误差,即副区的比较比主区的比较更为精确。 试验设计、田间排列和统计分析复杂,容易出错。,35,再裂区设计 split-split plot design,裂区设计若再引进第三个因素的试验,可以进一步做成再裂区,即在裂区内再划分为更小单位的小区,称为再裂区(split-split plot ),然后将第三个因素的各个处理随机排列于再裂区内,这种设计称为再裂区设计( SSP design )。 例:3种肥料(主区)用量A1、A2、A3,重复3次;4个园艺品种(副区)B1,B2,B3和B4;2种种植密度(副副区)C1,C2,进行再裂区试验设计。,36,A1,A2,A1,A3,A3,A2,A1,A3,A2,37,(四)正交设计 Orthogonal experimental design 1、概念与特点 正交试验:利用正交表来安排多因子试验和分析试验结果。仅用于复因子试验 选取有代表性的试验点参与试验,这些试验点均衡分散、整齐可比。因此,有可能从众多的处理组合中选出最优的处理组合。,38,2. 正交设计的产生 前面介绍的适合复因子试验随机区组和裂区设计均属于复因子试验的全面实施,即每一种处理组合在每一区组都必须设置一个小区。 农林试验,特别小区面积需较大的作物试验,作全面实施往往是不可能的。 完全区组设计工作量太大,耗费人力物力也多 是否可以从全部处理组合中挑选出一部处理组合来做一下完全区组试验,而且要求这种部分实施同样能达到主要的试验目的?,39,对于采用正交设计的试验方案,当其处理数太多,在田间排列时一个区组安排不下,必须分成二个或多个区组排列。 不同区组间肥力有一定差异,为了将区组带来的影响与试验因素效应分离开来,在正交设计时可将区组作为一个因子安排在正交表的一个列上,原则是尽量让高级连应与区组列混合,统计分析时可将区组间效应分离出来,减少试验误差。 田间实施时,正交表内“区组”列的水平数可做为处理所在区组的编号。,40,3.正交表的含义,正交试验,是借助于正交表来布置试验的。 比如,需作一A、B、C三因子试验,A分为A1、A2二个水平;B分为B1、B2二个水平;C分为C1、C2二个水平。显然,该试验共有8个处理组合,详列如下:,41,8个处理组合,可用数字来简单表示,如A1B1C1可简记为“111”,A1B1C2可简记为“112”等等。这样,如若写出“221”,则表示这是处理组合A2B2C1,即因子A取A2,因子B取B2,因子C取C1所组成的组合。 如果我们希望把试验布置成正交试验,从8个处理组合中挑选一部分处理组合来做才有代表性呢?这可查正交表得到回答。二水平的最简单一张正交表是L4(23),转录如下:,42,,1 2 3,1 1 1 1,2 2 1 2,3 1 2 2,4 2 2 1,,,,,,因素号,,水平号,处理号,L4(23),43,L4(23)的含义,L表示它是一张正交表,括号内的底数2表示参试的每个因子都是二水平的;指数3表示它有3列,即最多能安排三个因子的试验;L右下角的数字4表示它有4个横行。用它来安排试验每区组须设置4个小区.并在这4个小区上随机安排111,122,212,221,这4个处理。,44,混合型的正交-L8(4×24) 含义,它表示第1列应安徘四水平的因子.另4列只能安排二水平的因子.共做8个处理组合的试验。,45,正交设计的实施,安排正交试验,可分为以下两个步骤 第一步,挑因子、选水平 因子最好不超过4个,每因子水平2~4个为好,例:嫁接试验正交设计,水平和因子如下表:,三个因子各有三个水平的试验,共有27个处理组合,46,作表头设计,不考察交互作用的试验,一般采用未带交互作用列表的正交表进行设计 本例如若不考察交互作用,则可采用L9(34)进行设计。 将因子A、B、C分别确定在L9(34)的列上,叫做作表头设计。,不考察交互作用的表头设计,47,,48,,如果每个平面取三个点,每条线段取一个点,一次可得九个点, A1B1C1,A1B2C2,A1B3C3等九个试验点, 就是上面正交表的来历,49,5. 正交设计优缺点,可用较少的处理组合研究较多的试验因子。 试验设计和结果分析由于有正交表可用,较为简便。 具备随机区组设计的优点。 是一种多、快、好、省的设计方法。通常比全面试验节省人力、物力1/2至3/4以上。 缺点:正交设计仅是从全面试验中选取有代表性的试验点参与试验的数学方法,而不是田间设计方法;通常用数学的方法选出的最优处理组合没有出现在参试的处理组合中,给现场示范造成一定的困难,故要进一步做一个参试最优处理组合和用数学的方法选出的最优处理组合作对比试验,作现场示范。,50,L9(34)正交表,51,(五)多点分散试验,在许多点设置同一方案的试验,每点上并不设置重复,对于整个试验群体,每一点相当于一个重复或区组。 根据FAO的经验,一般设置点数不能少于12个,保证10个点可得到可靠数据。,52,田间的试验误差常比工业等试验误差大得多,其误差来源主要有: 试验材料固有的差异