基于传感器技术的玉米小麦氮肥精准管理：田间试验中的区位特异性驱动因素分析

本研究通过17个田间试验点年数据，系统评估了传感器导向氮肥管理（VRT）与传统农户实践在玉米和小麦中的效应。结果表明，传感器技术使玉米氮肥利用率（NUE）显著提升30.9%，平均减施40 kg N ha–1且不减产；而小麦中差异不显著。研究进一步通过地理统计分析揭示，田块产量变异性、土壤质地（如黏粒含量）和地形湿度指数（TWI）是影响传感器技术效果的关键区位因子。本研究为精准农业中的氮肥智能决策提供了实践依据。

　　

基于传感器技术的氮肥精准管理在玉米和小麦田间试验中的区位特异性驱动因素分析

优化氮肥（N）施用是提高氮肥利用率（NUE）、实现作物高产和减少环境影响的关键。传感器技术结合变量施肥（VRT）为实现区位特异性氮肥管理提供了可行路径，但其效果受到作物类型、土壤属性及地形特征的显著影响。本研究通过在美国内布拉斯加州开展的17个田间试验点年（包括7个玉米和10个小麦试验），对比了传感器导向的氮肥管理策略与农户常规施肥模式的效果，并基于57个玉米试验点的数据集，深入分析了影响传感器技术表现的关键区位因子。

在玉米中，传感器技术显著降低了氮肥施用量（平均减少40 kg N ha^–1），同时保持了与农户处理相当的产量水平，使氮肥利用率（NUE）提高了30.9%。而在小麦中，两种处理在氮肥用量、产量和NUE方面均未表现出显著差异。进一步的经济效益分析表明，在历史平均价格情景下，传感器技术在玉米中实现更高利润的概率为59%，而在小麦中仅为53%。特别是在氮肥价格高、谷物价格低的情况下，传感器技术的优势更为突出。

通过条件推断树模型对57个玉米试验点的数据分析发现，田块产量的空间变异性是决定传感器技术效果的首要因素。在变异系数高于1.11%的田块中，传感器技术显著提升了NUE。此外，土壤黏粒含量、坡度以及地形湿度指数（TWI）也共同影响着氮肥管理的效果。例如，在黏粒含量高于23%的陡坡区域，传感器技术表现更优；而在高产量（>11.9 t ha^–1）区域，黏粒含量与TWI的交互作用决定了传感器技术的效益边界。

本研究结果强调，传感器技术在玉米中的优势尤为明显，特别是在具有中等至高度产量空间变异性的田块中。而小麦由于其氮肥需求相对稳定，且参与试验的农户多数已具备较高的氮肥管理经验，传感器技术的增量效益有限。这一发现为不同作物和田间条件下的氮肥精准管理策略提供了重要依据。

随着气候变异性加剧，传感器技术能够通过实时监测作物氮素状况，动态调整施肥策略，从而增强作物对极端天气的适应性。结合土壤属性、地形数据及经济信息的智能决策系统，有望进一步提升氮肥管理的精度与效益。未来的研究应致力于开发融合多源数据的自动化校准算法，并拓展传感器技术在多样化农业系统中的应用范围，以推动精准农业向智能化、可持续化方向迈进。