【目的】探讨肥效模型建模新方法,旨在进一步提高肥效模型建模科学性和田间试验成功率。【方法】根据171个早稻"3414"设计的氮磷钾田间肥效试验结果,应用现代回归分析理论,研究三元肥效模型异方差的产生原因和统计检验方法,应用可行广义最小二乘法(FGLS)建模策略消除肥效模型异方差的危害。【结果】根据肥效模型的专业特点,田间试验设计及其管理水平、土壤肥力水平及其空间异质性、模型设定优劣等因素是肥效模型产生异方差的主要原因。怀特(White)检验、帕克(Park)检验和冠因克-巴塞特(KB)检验表明,三元肥效模型异方差达到统计显著水平的比例为25.15%。针对严重异方差的田间试验资料,FGLS回归建模能将部分试验点的试验结果,由普通最小二乘法(OLS)回归建模未达统计显著水平转化为达到统计显著水平,或者将非典型式转化为典型肥效模型;典型式出现几率由OLS回归建模的27.68%提高到34.99%。对典型三元肥效模型,FGLS回归模型的推荐施肥量与OLS回归模型的推荐施肥量大致相当。研究表明,与OLS回归建模相比,FGLS回归建模大幅度降低回归模型的误差均方,同时也明显减小模型各个参数的方差,从而改善了肥效模型的拟合精度和模型预测能力。【结论】FGLS是消除或缓解三元二次多项式肥效模型异方差的有效方法,可明显提高田间试验资料的建模成功率。