34、利用多元统计技术进行土壤养分和pH值测试以选择作物

利用多元统计技术进行土壤养分和pH值测试以选择作物

1. 农业现状与研究目标

农业历史悠久，对国家经济和发展贡献巨大。然而，如今农业面临着诸多困境，如水资源短缺、化肥成本上升等，导致农业生产效益不佳，产量难以提高。

研究旨在借助传感器技术和多元数据分析方法，预测土壤中宏量和微量养分的实际可用性，为农民提供合适的作物选择建议，以提高作物产量。主要问题在于土壤中宏量和微量养分的不当识别与选择，这会严重影响作物生长和产量。

2. 土壤养分与作物生长的关系

土壤要种植出健康优质的作物，需具备45%的养分或矿物质、5%的有机质、25%的空气和25%的水分。土壤养分对作物选择、生长和高产起着关键作用。缺乏任何一种微量养分，即使其他养分充足，也会限制植物生长。

测量土壤的电导率可以了解养分需求，其涉及对离子及其温度依赖行为的测量。同时，孔隙度和阳离子交换容量（土壤质地）也与电导率相关，测试电导率和pH值能帮助了解植物对养分的可用性和实际需求。

3. 数据处理与分析方法

使用多元数据分析技术，包括相关性分析、回归分析、主成分分析和方差分析（ANOVA）等，对土壤健康数据进行分析。以印度泰米尔纳德邦韦洛尔区94个村庄2018 - 2019年的土壤测试数据为样本，分析土壤反应（pH）、有机碳（OC）、电导率（EC）、宏量养分（氮、磷、钾）和微量养分（铜、铁、锰、锌、硫、硼）。

具体操作步骤如下：
1. 从农业部门收集韦洛尔区的土壤健康卡数据。
2. 通过数据处理和分析技术，计算土壤养分肥力和土壤反应（pH）水平。
3. 根据需要将存储的数据输入SPSS软件。