当涉及到调整新的农产品和技术的业务时候，美国通常会建立农业测试计划，通过测试所得的数据对农产品进行改良和评估。
分离衡量变量
一个好测试的关键组成部分是分离你试图衡量的变量。360农业中心经理罗恩劳埃德说，“我们必须有一个“数据”环境来所有的变量测量。生物系统中有很多的变量，甚至在一个领域中的小范围内也是如此。这些小的差异可以对显示的数据质量产生重要的差异。”在土壤类型的测试中，当你在你选择的领域进行不同的测试和处理时，海拔，坡度，排水，压实，残留量和植物的长势只是你需要考虑的几个变量而已。在你找到最和谐的环境区域的之后，第二个关键的一步是处理多个复制计划。重复2~5次，有助于减少杂草肆虐，冰雹，风力或其他孤立的事件对区域选址的影响。
条形图测试记录
许多大学和公司的研究人员使用一个小的农场测试协议来进行随机完整的区域测验设计。这允许在一个小而均匀的区域进行最大重复。但是，这项工作往往是通过手工或专门的绘图设备来完成。随着商业规模设备的引进，条形图测试记录可用于杂种，杀菌剂或其他应用到播种机或喷雾器上的最好的记录方式。
当仔细观察的时候，条形图就会相应记录得很成功。而现代显示器使其较容易地画出引脚和定位的条带时，这些条带必须与最前端的宽度和车载能力，以真正衡量测试结果。现在，我们可以选择和比较测试领域的一部分，以隔离条形图的显示结果。虽然这些使它更容易跟踪，它仍然需要在整个季节性的努力来确保我们所得到的数据的可信度，从而推动我们测试决定。
大多数条形图测试计划的开始都具有高能量和高期望。到了秋天，农作物紧迫性的收割期意味着测试条被混合或遗失了。劳埃德建议，“确定一个“试纸条”来识别测试领域的归属类，继而保护它在整个收割季的测试数据。”2015年劳埃德处理了超过80个测试地点和500起收割季中期氮时序和布局的影响事件。
（来源：编译自《美国农业在线》）
