章明清，李 娟，张立成，姚宝全，张 华

（1. 福建省农业科学院土壤肥料研究所，福州 350013；2. 福建省农田建设与土壤肥料技术推广站，福州 350003）

二次多项式函数是当前常用的计量施肥理论模型[1-6]，具有扎实的统计学理论基础和计算简便易行等优点。但在施肥实践中，二元、三元二次多项式肥效模型存在大量的非典型式[7-10]，至今仍然困扰着计量施肥的研究和应用。近年的研究显示，二次多项式肥效模型及其他类似的多项式肥效模型存在设定偏误、多重共线性和异方差等问题[2]，制约了普通最小二乘（OLS）的建模有效性。为此，针对二次多项式肥效模型设定偏误，作者构建了非结构肥效模型[11-12]；针对三元二次多项式肥效模型的多重共线性和异方差危害，分别提出了主成分回归（PCR）[13]和可行广义最小二乘回归（FGLS）[14]的建模技术，显著提升了建模成功率。

迄今在三元肥效模型建模中，除了经典的二次多项式肥效模型OLS建模法外，还有PCR和FGLS建模法，以及三元非结构肥效模型及其非线性最小二乘（NLS）建模法等。那么，针对具体作物的肥效试验结果，该如何选择这些模型和建模法以达到最佳建模效果呢？作者在探讨PCR建模法时，曾发现“OLS建模法结合PCR建模法”的建模策略可使早稻的典型三元二次多项式肥效模型比例明显高于单独使用OLS回归或者PCR回归[13]的建模方法。本文在分析整合各三元肥效模型及其建模法的专业适用性基础上，提出优化建模策略，旨在尽可能提高典型式的比例和田间肥效试验结果的建模成功率。……