肥料试验设计fertilizer experimental de-sign

对肥料试验作出满足研究目的前提下不同处理内容实验单元的整体安排。这种安排要以尽可能小的试验规模取得丰富的信息并具有优良的统计性质。科学施肥是种植业生态系统中的一项重要的因素，它与作物的品种特性、各种栽培技术，甚至与养殖业之间都具有密切的联系，因此要在农业生产整体发展概念的指导下作好肥料试验设计。
肥料试验是在一定背景条件下提出的理论或实践中尚未解决的施肥问题的研究，应有明确的目的性。首先要考虑试验项目的理论价值或生产价值，确定进行该项试验的必要性。收集背景材料是设计肥料试验不可少的一环。背景材料主要收集前人已进行的有关研究工作。具体做法是检索计算机文献数据库，广泛阅读有关文摘，有选择地精读一部分有直接关系的重要文献全文，写出有根据有分析的文献综述。深入实际调查研究、学习、总结农民的高产实践经验，听取有关科学家的意见，有选择地作为背景材料。了解相关的边缘学科，移植可为本研究项目所用的新思路、新方法和新技术。在对背景材料分析研究的基础上，提出命题假设及各种解决问题的可能途径，并对各种途径进行评论和比较，选出在现有认识范围内最优的途径作为研究方向。列出各项有关的因素，对各项因素的重要性作出分析，选出几个最重要的因素，结合背景材料中有关文献及调查资料，确定每个因素的水平上下限，如果因素与水平都比较多，初步试验则选用不考察交互作用效应的试验设计方案。取得试验结果较好的处理组合后，在此基础上再作出可考察交互作用效应的试验方案继续研究。如因素与水平都不太多，则直接采用可考察交互作用效应的试验设计。试验的因素及其水平确定后即可写出该试验的线性数学模型，进一步根据研究的各项效应确定试验的具体设计方法。试验设计方法是为研究目的服务的。各项因素的重要性不等时，多采用裂区设计；重要性相等时，常用随机区组设计；受地形或设备条件限制时可采用混杂设计。部分实施试验方案在每个因素的水平数都较多且相等时；可采用正交拉丁方设计；因素多水平少时，可选用二水平或三水平的正交设计；水平多而需考察交互作用时可采用回归正交设计及旋转设计。大规模肥料试验网进行多点试验，每个试验点的处理数和重复数都不宜多，可采用饱和的D-最优设计或近似的最优设计，并通过聚类分析等数值分类方法将多点试验归纳为若干个肥效反应类型，每个类型包含若干个无重复的单点试验资料，从而可分类提出肥效回归方程，并作出点估计和区间估计。
肥料试验设计还要考虑人员素质、经费、设备等条件。研究人员的知识水平、操作技术熟练程度等与研究成果的水平有密切关系。表达试验结果的度量值的确定还受仪器设备与试剂的制约。试验设计还需与经费数额相适应。脱离以上条件去进行经过努力后仍达不到预期目标的高难度或规模过大的设计是不明智的。具体规定度量值以后，还需确定取得度量值数据的抽样方法。要以较少的抽样数量达到一定精度要求，可以节省大量人力、物力和财力。
肥料试验设计需要与数据处理方法一起考虑，取得试验数据后得以用适当的统计方法进行统计分析，为线性数学模型或肥料效应函数提供具有较高精度的各项参数，有充分的依据接受或否定试验之前提出的假设，并使试验结果能在生产实践中顺利应用，或提出科学性较高的理论成果。
肥料试验与其他农业试验一样，具有周期性长，受作物种类及其品种的需肥特性、天气变异、土壤供肥特性、自然灾害及各种其他因素的共同影响。试验目的性不明确、设计方法不当，会不必要地延长研究周期，降低试验精度。以上特点还决定了肥料试验要连续进行若干年，或者需在多处地点进行，每一年每一地的试验结果都需认真整理和总结，从中充分发掘信息，作为下一轮试验新的背景材料，把试验设计得更好。