农田养分的精确管理就是应用先进的信息技术手段,提高对农田养分资源的监测、评估和管理水平,同时提高农业生产技术的智能化水平。施肥模型是施肥技术的重要基石,是农田养分精准管理重要的一方面。本研究在不同条件下不同种类的水稻当季肥料利用率的研究基础上,构建了改进型养分平衡法施肥模型、神经网络施肥模型,并以GIS为工具建立县域水稻分区的肥料效应函数模型,在此基础上研发基于GIS平台和施肥推荐模型有机集成的农田养分信息管理系统。1.以江西省17个县217个试验点265次“3414”试验数据,分析得到不同土壤类型、不同地形地貌条件下江西省早、中、晚稻养分平衡施肥模型中的相关参数。研究结果表明：江西省水稻氮肥肥料利用率平均值为32.04%,P2O5肥料利用率为27.96%,K20的肥料利用率为50.69%。不同土壤类型对肥料利用率及其产量有着不同程度的影响。不同土壤类型中NPK当季肥料利用率的高低基本上表现为潴育型潮沙泥田>潴育型黄泥田＞潴育型麻沙泥田>潴育型鳝泥田＞潴育型黄沙泥田＞潴育型红沙泥田>淹育型红沙泥田>淹育型黄泥田>潜育型潮沙泥田>潜育型鳝泥田。不同地貌类型对肥料利用率和水稻产量也有一定的影响,氮、磷、钾当季利用率的相对高低顺序为平原>丘陵>山地。肥料当季养分利用率的高低与土壤肥力水平成反比,即高肥力田块由于供肥能力强,肥料利用率低,而低肥力田块由于供肥能力弱,肥料利用率反而高。不同水稻品种对肥料利用率也要一定影响,本研究表明中稻的肥料利用率大于晚稻、早稻,但差异不显著。2.针对传统的目标产量法施肥模型的缺陷,尤其是在县域推广进行测土配方施肥时,无法一一做试验确定其参数的不足,利用已进行的试验计算相关参数并添加相关调整系数对传统的养分平衡法水稻施肥模型进行改进。构建的改进型养分平衡法施肥模型为FQ=Np×(G-B/Al)/(Fn×FUR×Fl×F2×F3)。研究结果表明：利用全省不同土壤类型、不同地貌类型、不同水稻类型肥料利用率修正系数的改进型养分平衡法施肥模型,可以在全省进行推广使用。在奉新的试验表明改进型实际产量最高,传统型次之,习惯施肥再次,空白处理最低；改进型养分平衡法实际产量平均值比习惯施肥处理高135kg/hm2,增幅达1.9%,比传统养分平衡法处理高77.81 kg/hm2,增幅为1.1%。增产节支效益方面,改进型增产节支效益最高,传统养分平衡法次之,习惯施肥最小。改进型比传统型高出367.91元／公顷,增幅达20.63%。改进型比习惯施肥处理高出499.15元／公顷,增幅达30.21%。同时,可以看出,改进型推荐施肥的处理更接近目标产量。3.以BP算法为工具,利用试验结果,构建了江西省基于人工神经网络的水稻施肥模型。研究结果表明：构建的"4-4-10-3”的水稻施肥神经网络结构,有较好的训练精度和测试精度。施NPK肥模型结果与实际值的相关性为0.997,、0.982,,0.972。误差率均控制在1%以内,具有较好的泛化性功能。在奉新县选择了六个试验点进行了不同处理的产量试验表明神经网络模型实际产量最高为6846.75kg/hm2,改进型次之为6813.75kg/hm2,习惯施肥再次之为6600.5kg/hm2,空白处理最低为3967.95kg/hm2。同时对处理间差异显著性进行分析,结果表明改进型养分平衡法施肥以及神经网络模型施肥的产量差异不显著,习惯施肥与改进型养分平衡法、神经网络模型法处理的产量差异显著。4.结合传统试验数据,综合GIS和建模技术,从大尺度县域入手解决小尺度区域施肥问题；以弋阳县为例探讨分析丘陵县域土壤养分区域化分布的状况,实现丘陵耕地地力综合分区,得到各区水稻最佳经济效益施肥方案。研究结果表明：弋阳县土壤养分综合分区,共九个区,V区面积最大,达8005.22公顷,占全县耕地面积的34.02%,这个区域也是弋阳县最重要的粮食生产区域；面积大小依次是Ⅳ区、Ⅲ区、Ⅶ区、Ⅱ区、Ⅷ区、Ⅵ区、Ⅸ区,面积最小的是Ⅰ区,仅36.54公顷,仅占全县耕地面积的0.16%。所形成的具有代表性的各分区肥料效应函数方程分别代表各区肥力等别土壤施肥量与产量的关系,针对性强,解决了以往单个肥料效应方程难以代表不同地块及不同肥力水平的问题；相对以往的数据显著地增加了代表性。5.以C#为平台,利用ArcEngine的二次开发功能,在构建施肥模型的基础上,建立了施肥的实体-关系型数据库,形成施肥子模块,并形成农田养分管理信息系统。研究结果表明：系统采用可视化开发语言C#和地理信息系统二次开发平台ArcEngine,可以脱离GIS工具软件的运行环境、功能完全可以不逊于通用型GIS软件。农田养分管理信息系统的功能分为文件管理、信息查询、属性编辑、施肥推荐等相关模块,每个模块中又分若干个子功能,同时可以最大限度的满足农业部门土肥业务管理的需求,系统达到了既提高办事效率和减轻业务人员的劳动强度的要求。