计算经济最优氮肥用量的工具
eonr的Python项目详细描述
自述文件
关于
有关更多信息和教程，请查看eOnR文档
eonr是一个python包，用于在用户定义的经济条件（即粮食价格和肥料成本）下，使用来自农艺田间试验的数据计算经济最优氮肥用量。
它可以用于任何作物（如玉米、小麦、土豆等），但当前版本仅支持使用二次高原分段模型。
因此，请小心确保二次高原模型适合您的应用程序。
未来的版本应该增加对其他模型（二次型、球形等）的支持，这些模型可以提高其他作物试验产量对氮素响应的拟合度。
数据要求
利用该软件包的最低数据要求是氮肥对农艺产量响应的观测（或模拟）实验数据。 换句话说，你的试验应该有多个氮处理，你应该在季节末测量每个试验田的产量。 始终建议为您的特定实验设计合适的实验设计（例如，它可能应该被复制）。
目标观众
这套方案的目标受众是支持农民的农业研究人员、私营部门组织和顾问，当然还有那些好奇的农民，他们总是想更多地了解自己的土壤和周围的环境。
EONR的概念
经济最优氮肥利用率方法（也称为最大氮肥利用率方法）背后的概念是在考虑三个变量的情况下做出最有利的氮肥推荐：
- 谷物价格（每公斤美元）
- 肥料成本（每公斤美元）
- 氮肥对粮食产量的响应（根据输入数据建模）
明尼苏达州的玉米氮速率响应试验（7月份拍摄的照片，当时作物差不多齐肩高）
左边是在明尼苏达州进行的玉米氮效率反应试验（照片摄于7月份，当时作物大约齐肩高）。 请注意，作物冠层中不同的绿色色调-深绿色、深绿色代表充足的氮供应，浅绿色代表氮胁迫。 使用python包使用实验数据计算经济最佳氮效率（及其90%置信区间），如右图所示。
有关如何计算经济最佳氮速率的详细信息，请参阅EONR文档的背景部分。
开发的动机
尽管从氮素响应试验中计算经济最优氮效率（eonr）对农艺研究人员来说是一项微不足道的任务，但其置信区间的计算却不是。
这尤其适用于计算用二次高原模型解释得最好的数据的置信区间，该模型通常被认为是描述玉米对氮的产量反应的最合适模型。
随着eonr包的可用性和可访问性，我希望所有已发表的eonr研究也报告了最大似然eonr的置信区间。
此外，我希望这套方案能让研究人员和农民更仔细地评估氮效率的最佳值。
除了农民获得的粮食价格外，eorn还考虑了氮的成本。这是很好的，但这套方案将这一概念向前推进了一步，增加了氮的社会成本。
考虑在农业上施氮，有两件事是必要的：
- 我们必须养成习惯，在季末测量作物总氮吸收量（或至少残余土壤氮）。
- 作为一个社会，我们必须更好地评估氮肥造成的污染成本。
第二点特别棘手，因为它非常主观，每个人都会有不同的意见。 这是一个复杂的问题，其答案不仅会因流域而异，而且会因家庭而异，甚至可能在家庭内部也会发生变化。
尽管认识到氮可能有一定的社会成本是很重要的，但同样重要的是要弄清楚谁来支付这一成本。记住，农民种田是为了生产粮食和谋生，他们种田不是为了污染水和空气。 当然，他们在管理自己的土地和投入方面肯定要承担很多责任，但这并不意味着他们也应该承担所有的成本。 如果我们作为一个社会认识到农业中氮肥造成的污染确实是一个问题，我们应该共同努力，找出如何支持农民帮助解决这个问题（或者至少阻止问题恶化）。
毕竟，农民种地是为了种植粮食，他们种地不是为了污染环境，对吧？< /P>
确认
由于明尼苏达州的发现、研究和创新经济以及明尼苏达大学的财政支持，开发eonr软件包是可能的。明尼苏达大学信息学研究所分别提供了一年的财政支持。
我的研究生顾问、David Mulla博士和Ce Yang博士的财政支持和其他贡献在最初的发展中是非常宝贵的。在R中选择并发布。daniel kaiser博士也在该项目中发挥了关键作用，特别是通过他在组织和实施许多为该项目提供必要数据的现场实验方面所做的努力。
这个项目是我正在进行的一个更大的项目的一部分，以实现我的土地和大气科学博士学位。查看我的个人网站，了解我其他工作的概况。
故障排除
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