43rd Croatian and 3rd International Symposium on Agriculture - hr

Specificity of Phosphorus ORIGINAL SCIENTIFIC Recommendations PAPER
Computer Models
Specifičnosti modela za izračun gnojidbenih
preporuka fosforom
Brigita POPOVIĆ, Zdenko LONČARIĆ, Vladimir VUKADINOVIĆ, Krunoslav KARALIĆ,
Blaženka BERTIĆ
Sveučilište Josip Juraj Strossmayer u Osijeku, Poljoprivredni fakultet, Trg Sv. Trojstva 3, 31000 Osijek, Hrvatska
(e-mail: bpopovic@pfos.hr)
Sažetak
Osnovni je cilj ovoga rada usporediti načine utvrđivanja preporuka gnojidbe fosforom u
ratarskoj proizvodnji ovisno o raspoloživim podacima, te ukazati na potencijal korištenja
informacija dobijenih dopunskim analizama tla. Raspon odstupanja kod pojedinih modela u
odnosu na najrazvijeniji model (ALRxp) kreće se od 2,97% za pšenicu, te 2,17% za kukuruz do
37,36% za pšenicu, tj. 85,63% za kukuruz. Sadržaj humusa u tlu nije utjecao na promjenu u
proračunu potrebe za fosforom ni u jednom od navedenih modela. Osnovni model može se
poboljšati povećanjem broja ulaznih varijabli, a validaciju modela potrebno je provesti poljskim
pokusima.
Ključne riječi: fosfor, kompjutorski modeli, pšenica i kukuruz, gnojidba
Specificity of Phosphorus Recommendations Computer
Models
Abstract
The aim of this paper was to compare different computer models for phosphorus fertilizer
requirement determination. Level of deviation by different computer models compared to best
developed model (ALR xp) ranged from 2,97% to 37,36% for wheat <strong>and</strong> from 17% to 85,63% for
corn. Organic matter content had no influence in changing phosphorus requirements in any
model calculation. Models can be improved by additional initial variables <strong>and</strong> models validation
should be carried out in field trials.
Key words: phosphorus, corn, wheat, computer models
Uvod
Pravilna interpretacija rezultata analize tla i točno utvrđivanje količina i vrsta potrebnog gnojiva uz
odgovarajući način i vrijeme aplikacije, značajno utječu na visinu i kvalitetu prinosa te ekonomski učinak u
poljoprivrednoj proizvodnji. Poznavanje raspoložive količine hraniva u tlu i potrebe biljaka za elementima
ishrane omogućuju dobru procjenu doze gnojiva te time povećavaju produktivnost staništa (Vukadinović,
1998.). Istovremeno, razvoj informatičke tehnologije omogućuje simultano prikupljanje, analizu i
interpretaciju velikog broja informacija o proizvodnim površinama, te su tijekom posljednjih dvadesetak
godina razvijeni brojni kompjutorski modeli za interpretaciju rezultata agroekoloških analiza i određivanje
optimalne gnojidbe. Prikladnost i točnost modela određena je raspoloživim informacijama o tlu koje opisuju
svojstva tla na način uvjetovan provedenim analitičkim metodama. Veći broj provedenih analiza, ali i njihova
uspješnost u simulaciji stvarne pristupačnosti hraniva korijenu biljke, pretpostavke su kvalitetnijih modela.
Proceedings. 43 rd <strong>Croatian</strong> <strong>and</strong> 3 rd <strong>International</strong> <strong>Symposium</strong> on Agriculture. Opatija. Croatia (79-83)
Proceedings. 43 rd <strong>Croatian</strong> <strong>and</strong> 3 rd <strong>International</strong> <strong>Symposium</strong> on Agriculture. Opatija. Croatia (79- XXX)
Agroecology <strong>and</strong> Ecological Agriculture 79

80
Brigita POPOVIĆ, Zdenko LONČARIĆ, Vladimir VUKADINOVIĆ, Krunoslav KARALIĆ, Blaženka BERTIĆ
Osnovni je cilj ovoga rada usporediti načine utvrđivanja preporuka gnojidbe fosforom u ratarskoj
proizvodnji ovisno o raspoloživim podacima, počevši od osnovnih podataka o proizvodnji (visina prinosa) i
tlu (pristupačni fosfor), koristeći zatim uobičajeni set podataka za kontrolu plodnosti tla u Hrvatskoj, te
ukazati na potencijal korištenja informacija dobijenih dopunskim analizama tla.
Materijal i metode
Načini izračuna preporuka gnojidbe fosforom prikazani su u ovom radu kao modeli, bez obzira radi li se o
vrlo jednostavnom modelu koji koristi samo podatak o vrsti usjeva i visini prinosa ili o sofisticiranim
kompjutorskim modelima zasnovanim na regresijskim jednadžbama koji koriste veliki broj podataka o
svojstvima tla. Model A: jednostavan način izračuna preporuka gnojidbe na temelju vrste usjeva (u ovom
radu prikazani pšenica i kukuruz) i visine planiranog prinosa ne uzimajući u obzir niti jedan podatak koji
opisuje svojstva tla i najsličniji je lošoj praksi tzv. gnojidbe “napamet“. Model B: preporuka gnojidbe koja
pored osnovnih podataka o usjevu uzima u obzir i razinu pristupačnog fosfora u tlu utvrđenu ekstrakcijom
fosfora amon-laktat metodom (Egner i sur., 1960.), tj. model A korigiran rezultatom AL metode. Korekcija je
provedena tabličnim koeficijentima prema razini pristupačnosti fosfora u tlu (Vukadinović i Lončarić,
1998.). Model B je minimum koji treba koristiti u izradi preporuka jer je osjetljiv na vrstu usjeva, visinu
prinosa, ali i svojstva tla. Model C je vrlo sličan modelu B jer predstavlja model A korigiran rezultatom AL
metode, ali ne tablično već kontinuiranim funkcijskim izračunom koeficijenta (Vukadinović, 2007). Model
D: preporuka koja pored navedenih svojstava tla i korekcije prema AL metodi uzima u obzir i korekciju
prema pH. Dakle, model D predstavlja model C korigiran prema pH reakciji tla (Vukadinović, 2007.) Model
E: predstavlja preporuku utvrđenu na temelju proračuna gnojidbe uz pomoć gnojidbenog kalkulatora ALRxp
odnosno kompjutorske interpretacije rezultata AL metode koja u utvrđivanju potreba u gnojidbi ratarskih
usjeva ima značajne prednosti s obzirom na mogućnosti sistematizacije, čuvanja i pretraživanja raspoloživih
podataka o plodnosti proizvodnih površina te racionalizaciji gnojidbe (Vukadinović, 2007., Lončarić i sur.,
2003.). Ovaj model predstavlja osnovni model za komparaciju rezultata, jer u obzir uzima najveći broj
parametara i rezultira preporukama za čitav niz proizvodnih situacija. Model F: predstavljen je takozvanim
američkim načinom izračuna gnojidbe na temelju ciljnog prinosa i ekstrakcijom fosfora metodom po Olsenu
(ISO, 1994a), gdje su podaci o količini fosfora u tlu dobijeni ekstrakcijom s NaHCO3, pH 8.5 (Ussiri i sur.,
1998.). Vrijednosti gnojidbenih doza u svim modelima izražene su u kg P2O5 ha -1 . Kao inicijalne varijable u
svakom od modela korišteni su podaci o kemijskim svojstvima tla, a ukupno je uzorkovano i analizirano 45
uzoraka s proizvodnih površina kontinentalne Hrvatske. Uzorci su grupirani prema nekoliko kriterija:
opskrbljenost tla fosforom: niska od 2,51 do 5,50 mg P2O5 100g-1 (15 uzoraka), srednja od 17,47 do 21,07 mg
P2O5 100g-1 (15 uzoraka) i visoka od 27,11 do 32,15 mg P2O5 100g-1 (15 uzoraka), zatim prema pH u 1 M KCl:
kisela 3,98 (15 uzoraka), slabo kisela 5,95 (15 uzoraka), alkalna reakcija 7,19 (15 uzoraka), te prema sadržaju
humusa: tla srednje opskrbljenih humusom >2% i siromašna tla humusom < 2% (45 uzoraka). Ovakva
podjela korištena je s obzirom da na raspoloživost fosfora snažno utječe pH reakcija tla. Laboratorijske
analize provedene su prema sljedećim metodama: pH u H2O i 1M KCl-u određena je elektrokemijskom
metodom (HRN ISO 10390), sadržaj humusa utvrđen je bikromatnom metodom (HRN ISO 14235), a
pristupačnost mineralnog fosfora ekstrakcijom pomoću amonij laktat otopine (Egner i sur., 1960.).
Rezultati i rasprava
Za određivanje potrebnih količina fosfornog gnojiva korišteni su do sada razvijeni modeli i jednadžbe koje
opisuju interakciju različitih svojstava tla koji utječu na raspoloživost fosfora. Preporučne količine fosfora s
obzirom na pojedini model prikazane su u tablici 1. za pšenicu, odnosno tablici 2. za kukuruz. Proračuni
gnojidbe samo na temelju ciljnog prinosa (model A) razlikuju se jedino prema pojedinim ratarskim
kulturama (tablica 1., tablica 2.) dok razlike prema opskrbljenosti tla fosforom i ostalim agrokemijskim
svojstvima nema (84 kg P2O5/ha za pšenicu i 132 kg P2O5/ha za kukuruz u svih 45 uzoraka). Ovakva gnojidba
„napamet“ može prouzročiti brojne probleme pogotovo na tlima slabo opskrbljenim fosforom gdje on može
biti limitirajući čimbenik prinosa, dok se na tlima bogatim fosforom mogu dodati nepotrebno visoke količine
gnojiva koje umanjuju ekonomsku učinkovitost proizvodnje. Značajna prednost modela B u odnosu na
model A je osjetljivost na opskrbljenost tla fosforom jer je preporučena količina gnojidbe fosforom
korigirana koeficijentima vezanim uz raspoloživost hraniva prema rezultatu AL metode, ali diskontinuirano
prema tabličnim koeficijentima raspoloživosti fosfora. Korekcija prema rezultatima AL metode,
43 rd <strong>Croatian</strong> <strong>and</strong> 3 rd <strong>International</strong> <strong>Symposium</strong> on Agriculture

Specificity of Phosphorus Recommendations Computer Models
kontinuiranim funkcijskim izračunom koeficijenta (model C) predstavlja složeniji model koji rezultira
većom preciznošću u izračunu preporuke. Uključivanjem dodatnih parametara, prvenstveno pH reakcije tla,
preciznost modela dodatno se povećava (model D), iako je još uvijek uključen relativno mali broj ulaznih
varijabli. Naime, vrijednosti prosječnih preporuka na temelju gnojidbenog kalkulatora ALR xp (model E) kao
osnovnog modela u obzir uzimaju rezultate AL metode, pH vrijednost tla, sadržaj humusa kao i neke druge
podatke o tlu kao što su vrsta i količina žetvenih ostataka, organskog gnoja i teksturna grupa tla. Isto tako,
efikasnost fosfora korigirana je humat efektom, nagibom, ekspozicijom i rezidualnim fosforom i kalijem.
Proračuni potrebe za fosforom na ovakav način (tablica 1. , tablica 2.) bitno su različiti od rezultata ostalih
modela što je posljedica osjetljivosti modela na različita svojstva tla i na različite agrotehničke mjere. U
Hrvatskoj je upotreba kisele AL otopine uobičajena metoda za određivanje količine pristupačnog fosfora u
tlu neovisno o tome radi li se o tlu kisele ili alkalne reakcije. To nije baš najbolje rješenje jer je poznato da su
kiseli ekstraktanti pogodniji za ekstrakciju mineralne frakcije fosfora u kiselim tlima, dok se za alkalna tla
preporučuju ekstraktanti alkalne pH reakcije poput NaHCO3 (Olsen P). Model F upravo se po tome razlikuje
od ostalih modela jer on predviđa količinu potrebnih fosfornih gnojiva na temelju ekstrakcije fosfora
metodom po Olsenu. Iz tablice 1. i 2. vidljivo je da su doze gnojiva dobivene ovim modelom bitno drugačije
od preostalih modela pogotovo na slabo kiselim i alkalnim tlima bogatim fosforom. Na alkalnim tlima Olsen
P metodom ekstrahirat će se manja količina fosfora nego AL-om što je bliže stvarnoj pristupačnoj količini
fosfora u tlu pa su šanse za izostankom reakcije biljke na gnojidbu manje. Naime, iako je dugogodišnja
upotreba ALR xp kalkulatora u poljskim pokusima uglavnom rezultirala očekivanim reakcijama usjeva na
preporučenu i provedenu gnojidbu, u pojedinim slučajevima reakcija je izostala (Kovačević i sur., 1992.,
Lončarić i sur., 2005.). To se može tumačiti genetikom pojednih kultivara, ali i neprikladnošću ekstrakcijskog
sredstva kod određenog, analizom utvrđenog pH tla. Preporučene visoke doze gnojiva prema AL metodi nisu
bile neophodne za postizanje ciljnih prinosa, odnosno upotrebom prikaldnijeg ekstrakcijskog sredstva te
doze bi sigurno bile drugačije (Lončarić i sur., 2005.). Jednadžbe konverzije koje na jedostavan način prevode
vrijednosti dobivene pojedinim P metodama jedne u druge mogu biti korisne u daljnjem širenju regresijskog
modela. Štoviše, razvijeni model predviđanja Olsen-P na osnovi AL-P točno predviđa količinu fosfora
ekstrahiranog iz tla Olsen-P metodom na temelju pH reakcije tla, humusa i fosfora ekstrahiranog AL
otopinom (Lončarić i sur., 2006.). Upravo u tom pravcu treba razvijati postojeći model ALR xp te osigurati
odgovarajući podatak o količini fosfora u tlu s obzirom na pH reakciju tla i otopine za ekstrakciju. Isto tako,
dodatna podjela uzoraka prema sadržaju humusa u tlu nije utjecala na promjenu u proračunu potrebe za
fosforom ni u jednom od navedenih modela. To ukazuje na idući pravac nadogradnje postojećih regresijskih
modela preciznijom obradom postojećih, ulaznih varijabli (sadržaj humusa), odnosno uvođenjem novih,
dodatnih informacija o tlu (dopunske analize) poput količine organskog i ukupnog fosfora, te pufernog
kapaciteta fosfora. Dopunski parametri ne moraju se nužno dobiti analitičkom metodom, jer također, već
postoje razvijene jednadžbe što je vrlo korisno kada je analitička metoda skupa i dugotrajna. Iako takav
model još nije razvijen brojni poljski pokusi potvrđuju ovu tvrdnju. Naime, utvrđeno je da kod tala s nižim
sadržajem fosfora, a visokom sadžajem humusa može izostati reakcija biljke na preporučene doze gnojiva što
se tumači činjenicom da je količina biljci pristupačnog fosfora, zbog većeg udjela frakcije organskog fosfora,
viša nego što to pokazuju rezultati analize (Kovačević i sur., 1992.). Zabilježene promjene u količini humusa
imale su najveći utjecaj na količinu organskog i biljci pristupačnog fosfora pa je za pretpostaviti da su ova
svojstva usko povezana (Anderson 1980.).
Tablica 1. Preporučene gnojidbe fosforom za 7 t ha -1 pšenice ovisno o svojstvima tla
Kiselo pH < 4 Slabo kiselo pH= 5-6 Akalno tlo pH > 7
Niski P Srednji P Visoki P Niski P Srednji P Visoki P Niski P Srednji P Visoki P
kg P2O5/ha
Model A 84,00 84,00 84,00 84,00 84,00 84,00 84,00 84,00 84,00
Model B 168,00 126,00 84,00 168,00 126,00 84,00 168,00 126,00 64,00
Model C 170,88 102,17 26,46 162,48 90,98 0,00 161,26 72,65 0,00
Model D 125,57 75,82 19,27 152,87 84,76 0,00 141,92 63,54 0,00
Model E 150,00 140,00 39,00 150,00 98,00 0,00 150,00 84,00 0,00
Model F 150,00 101,15 80,91 163,15 95,75 74,02 141,85 97,75 69,17
Agroecology <strong>and</strong> Ecological Agriculture 81

82
Brigita POPOVIĆ, Zdenko LONČARIĆ, Vladimir VUKADINOVIĆ, Krunoslav KARALIĆ, Blaženka BERTIĆ
Tablica 2. Preporučene gnojidbe fosforom za 11 t ha -1 kukuruza ovisno o svojstvima tla
Kiselo pH < 4 Slabo kiselo tlo pH=5-6 Alkalno tlo pH > 7
Niski P Srednji P Visoki P Niski P Srednji P Visoki P Niski P Srednji P Visoki P
kg P2O5/ha
Model A 132,00 132,00 132,00 132,00 132,00 132,00 132,00 132,00 132,00
Model B 264,00 198,00 132,00 264,00 198,00 132,00 264,00 198,00 132,00
Model C 198,00 160,55 41,58 255,33 142,96 0,00 253,40 114,16 0,00
Model D 197,32 119,14 30,28 240,23 133,19 0,00 223,02 99,84 0,00
Model E 150,00 150,00 66,00 150,00 150,00 0,00 150,00 144,00 0,00
Model F 150,00 109,21 82,91 143,15 104,75 94,02 141,85 99,75 55,17
Tablica 3. Prosječne greške modela (%) za preporuke gnojidbe pšenice i kukuruza u odnosu na model E
Pšenica Kukuruz
Model A 6,78 -23,75
Model B -37,36 -85,63
Model C 2,97 -21,46
Model D 18,16 -8,65
Model E Polazna vrijednost
Model F -20,07 -2,17
Prosječna odstupanja ostalih modela za preporuke gnojidbe pšenice i kukuruza (%) u odnosu na model E
prikazana su u tablici 3. Najveće odstupanje od osnovnog modela, kod izračuna preporuke za gnojidbu
pšenice (37,36%) i kukuruza (85,63%) zabilježeno je kod modela B koji u obzir uzima tablične koeficijente
raspoloživosti fosfora koji nemaju kontinuirani trend pa je i greška modela veća. Najmanje odstupanje
preporuke za pšenicu zabilježeno je kod modela C (2,97%), a za kukuruza kod modela F (2,17%). Nadalje,
iako je očekivano da veći broj parametara, odnosno ulaznih varijabli, osigurava i veću preciznost modela to je
u ovom istraživanju potvrđeno samo kroz model D za kukuruz dok je kod istog modela za pšenicu ta reakcija
izostala što je vjerojatno posljedica specifičnosti uvijeta kod provođenju modela.
Zaključak
Preporuke gnojidbe dobivene različitim modelima međusobno se razlikuju jer se ti modeli razlikuju po
opsegu ulaznih podataka koji su potrebni za njihovo funkcioniranje. Raspon prosječnih odstupanja kod
pojedinih modela u odnosu na najrazvijeniji model (ALRxp) kreće se od 2,97% za pšenicu, te 2,17% za
kukuruz do 37,36% za pšenicu, tj. 85,63% za kukuruz. Najznačajniju utjecaj na izračun potrebne količine
fosfornih gnojiva imala je, razina pristupačnog fosfora u tlu. Sadržaj humusa u tlu nije utjecao na promjenu u
proračunu potrebe za fosforom ni u jednom od navedenih modela ni za jednu kulturu, dok je pH veći utjecaj
imao u modelima za preporuke gnojidbe kukuruza nego pšenice. Osnovni model može se poboljšati
povećanjem broja ulaznih varijabli, a validaciju modela potrebno je provesti poljskim pokusima.
Literatura
Anderson, G. (1980.). The role of Phosphorus in Agriculture. Availabiliti of soil organic
phosphate. 15. 416-418.
Egner, H., Riehm H., Domingo W.R.. (1960). Untersuchungen über die chemisch Bodenanalyse
als Grundlage für die Beurteilung des Nahrstoffzust<strong>and</strong>es der Boden II. Chemische
Extractionsmetoden zu Phosphor- und Kaliumbestimmung. K. Lantbr. Hogsk. Annlr. W.R.
26: 199-215.
ISO (1994). <strong>International</strong> St<strong>and</strong>ard. HRN ISO 10390. Soil quality-Determination of pH
ISO (1994). <strong>International</strong> St<strong>and</strong>ard. HRN ISO14235. Soil quality-Determination of organic
matter content.
Kovačević, V., Bertić, B., Josipović, M. (1992). Kalcizacija i fosfatizacija kao faktori proizvodnje
kukuruza u istočnoj bosanskoj Posavini. Znan. Prak. Poljopr. Tehnol. 22 (2). 331-342.
Lončarić, Z., Popović, B., Teklić, T., Engler, M., Karalić, K. (2006). Comparison of Two Soil
Phosphorus Analytical Methods in Croatia. Communication in Soil Science <strong>and</strong> Plant
Analysis. 37. 2867-2881.
43 rd <strong>Croatian</strong> <strong>and</strong> 3 rd <strong>International</strong> <strong>Symposium</strong> on Agriculture

Specificity of Phosphorus Recommendations Computer Models
Lončarić, Z.,. Vukadinović V., Bertić B., Teklić T.(2003). Calculator for the Brassicas
Fertilization Recommendation. Acta Hort. 627: 153-160.
Lončarić, Z., Kovačević, V., Šeput, M., Šimić, B., Stojić, B. (2005). Influences of fertilization on
yield <strong>and</strong> nutritional status of maize. Cereal Research Communications. 33.1.
Ussiri D., Mnkeni P., Mackenzie A., Semoka J. (1998). Soil test calibration studies for
formulation of phosphorus fertilizer recommendations. Communications in Soil Science
<strong>and</strong> Plant Analysis. Vol 29 (17-18): 2815-2828.
Vukadinović, V. (2007): ALR xp 903sk kalkulator gnojidbe ratarskih usjeva, Poljoprivredni
falkultet u Osijeku.
Vukadinović, V., Lončarić, Z. (1998). Ishrana bilja. Poljoprivredni fakultet u Osijeku.
sa2008_0107
Agroecology <strong>and</strong> Ecological Agriculture 83