小麥測土配方施肥專家系統知識庫的構建

宇海萍

（山西農業大學信息科學與工程學院，山西太谷 030801）

小麥生長的基石是土壤，生長的“糧食”是肥料。合理施肥不僅能夠有效地促進小麥植株生長，而且可以提高肥料的利用率、降低成本、增加效益。但在實際生產中，農民存在著盲目施肥或者憑經驗施肥的現象。據統計，我國單位土地面積化肥的施用量已經達到美國的2倍之多，可是化肥的回報率卻不到美國的1/3[1]。如何才能更好地發揮小麥生產的優勢，提高小麥的產量，改善小麥的品質，盡快提高化肥的利用率，實現資源的高效利用，是當前擺在許多科學工作者面前的一個首要任務。而測土配方施肥是精準農業中一項重要的技術，是當前農業生產中科學施肥發展的方向，也是農業部重點推廣的一項科技入戶富民工程[2]。

針對山西分散的小麥施肥管理現狀，小麥測土配方施肥專家系統以山西省太谷縣各行政村為單元，以小麥測土配方施肥為研究對象，以領域專家的知識和經驗為依托而構建。其目的是用于指導山西小麥生產實際，以增產豐收，提高經濟效益，全面提高小麥生產的科學經營管理水平，加快農業現代化的建設步伐。

1 知識的獲取與表示

知識庫是以某種存儲結構存儲領域專家的知識，包括事實和可行的操作與規則等。為了建立知識庫，首先要解決知識獲取與知識表示的問題。

1.1 知識的獲取

知識獲取是指知識工程師如何從專家那里獲得將要納入知識庫的知識。對于一個專家系統來說，其知識的來源是多方面的，如各種圖書、期刊、報紙、專利、技術報告等，以及領域專家個人經驗資料積累等。

本研究系統的主要知識來源：（1）查閱文獻資料。查閱國內外有關小麥測土施肥的數篇歷史文獻，并進行歸納、整理，將有關知識抽取提煉出來形成了專家系統知識庫中的規則。（2）總結專家經驗。通過與小麥專家對話，收集整理專家在長期實踐中積累的試驗數據和科研成果作為知識庫的基本材料。（3）進行田間試驗。通過小麥對肥料反應的試驗研究，將實踐和認識滲透到整個知識庫中，不斷地對知識源進行補充、修改以便切合實際。

知識獲取是專家系統構建中的一個“瓶頸”問題。專家不能很快地把領域問題的所有知識定義為一個完整的知識庫，這就需要編程人員的積極參與，與領域專家通力合作。

在本研究系統中，首先定義一個子集，然后通過不斷增加、修改、刪除來擴充和完善知識庫。具體實現方法是將專家系統的知識作為一個開放集來處理，并盡可能模塊化地存儲知識條目，這樣便于知識庫的擴充。同時，為了簡化知識獲取的過程，在與領域專家進行交流之前，要先根據不同的求解問題，設計不同的知識獲取模板，這樣有利于定性、定量地挖掘領域專家知識的內涵，縮短領域專家的概括過程，簡化計算機的實現過程。

1.2 知識的表示

知識表示要解決如何使用計算機能夠理解的形式來表示和存儲知識的問題。目前使用較多的知識表示方法有：產生式表示法、框架表示法、語義網絡表示法、面向對象表示法和混合表示法等。產生式表示法具有模塊性、有效性、自然性、透明性等優點，可以很好地表示小麥測土配方施肥量控制規則中涉及到的知識，因此，本研究系統中的知識采用產生式表示方法。

產生式規則是一種借助條件語句IF—THEN表示知識的方法。一般表示形式為：P→Q或者IF（前提P） THEN（結論Q）

其中，P是產生式的前提，用于指出該產生式是否可用的條件；Q是一組結論或操作，用于指出當前提P所指示的條件被滿足時，應該得出的結論或應該執行的操作。整個產生式的含義是：如果前提P被滿足，則可推出結論Q或執行Q所規定的操作[3]。

2 知識庫的構建

該系統的知識庫主要是根據前人和小麥專家的試驗結果建立的。本系統的知識庫由靜態知識庫和動態知識庫組成，靜態知識庫包括規則庫和模型庫，用于存貯整理好的農業專家經驗和知識以及各種基本數據，如海拔、緯度、無霜期、氣象條件等；動態知識庫保存推理機計算出的中間值和過程參數，并將最終的結果通過推理機發送到人機界面[4]。

2.1 缺素診斷知識庫中的部分規則庫[5]

（1）IF土壤類型為草甸土AND土壤中的全氮含量小于臨界值 THEN土壤缺氮；

（2）IF土壤類型為草甸土AND土壤中的全磷含量小于臨界值 THEN土壤缺磷；

（3）IF土壤類型為草甸土AND土壤中的全鉀含量小于臨界值 THEN土壤缺鉀；

（4）IF土壤類型為黑鈣土AND土壤中的全氮含量小于臨界值 THEN土壤缺氮；

（5）IF土壤類型為黑鈣土AND土壤中的全磷含量小于臨界值 THEN土壤缺磷；

（6）IF土壤類型為黑鈣土AND土壤中的全鉀含量小于臨界值 THEN土壤缺鉀；

（7）IF玉米葉片中的全鋅含量小于臨界值THEN玉米缺鋅；

（8）同等地力其他農戶3 a平均產量＝1.2×（同等地力其他農戶前1 a產量＋同等地力其他農戶前2 a產量＋同等地力其他農戶前3 a產量）/3。

2.2 模型庫

模型庫存放的是與精準施肥有關的數學模型知識，如模型的使用方法、適用范圍、系數、計算規則、變量含義等知識。該模型庫以小麥養分平衡法數學模型為核心。

（1）基本原理。養分平衡法是目前國際上應用較廣的一種估算施肥量的方法。其原理是：在施肥條件下農作物吸收的養分來自于土壤和肥料，農作物總需肥量與土壤供肥量之差即是實現計劃產量的施肥量。

（2）土壤養分含量加權平均算法：

其中，Y為土壤養分含量，A為用戶耕地總面積，Ai為第i個網格內該用戶耕地的面積，Bi為第i個網格內的土壤養分含量。

（3）養分平衡法施肥模型。土壤施肥量＝（目標產量所需養分量－土壤養分供應量）/（肥料中有效養分含量×肥料當季利用率）＝（目標產量×單位產量的養分吸收量－土壤養分供應量）/（肥料中有效養分含量×肥料當季利用率）。

從土壤施肥量公式可看出，計算施肥量，必須有計劃產量（目標產量）、單位產量的養分吸收量、土壤養分供應量、肥料中有效養分含量和肥料當季利用率5個參數[6]。

3 推理機制

推理就是按某種策略由已知判斷推出另一判斷的思維過程。推理的控制策略主要有正向推理、逆向推理以及混合推理。正向推理是以已知事實作為出發點的推理，逆向推理是以某個假設目標作為出發點的推理，既有正向又有逆向的推理稱為混合推理。小麥測土配方施肥專家系統采用正向推理機制進行施肥決策時，首先用戶需給出一些初始數據（如堿解氮含量、速效磷含量、速效鉀含量、前3 a的平均公頃產量，土壤養分供應量等），然后利用平衡施肥公式及參數表，根據施肥規則計算出原始施肥量，推出施肥方法。在此基礎上，用戶可以選擇肥料類型，根據各種肥料的化學成分含量，計算相應的需肥量；用戶也可以利用該系統，依據當季化肥價格和最優化理論推出最佳施肥量[7-9]。

4 結論

農業專家系統為農民提供了生產與管理決策服務，使用戶可以隨時獲得專家指導，這已經成為農業知識與技術傳播的有效途徑[10]。知識庫是整個專家系統的核心部分，它的構建主要在于知識的獲取方式和表示方法。本文總結了3種知識獲取途徑，采用產生式規則表示法表達知識；知識庫的構建主要介紹了規則庫和模型庫的構建，并采用正向推理策略進行推理，提高了推理效率。

［1］杜四清.基于WWW的平衡施肥WebGIS專家系統的設計與實現[D].天津：天津大學，2003．

［2］劉艷，安景文，華利民.淺議測土配方施肥現狀與展望[J].雜糧作物，2007，27（6）：426-427．

［3］尹朝慶，尹皓.人工智能與專家系統[M].北京：中國水利水電出版社，2005：22，137-138.

［4］楊靜，楊盤洪.面向Internet/Intranet的山西省農業專家系統研究[J].太原理工大學學報，2001，32（3）：230-233.

［5］趙東.測土施肥專家系統設計與實現[D].長春：長春理工大學，2008．

［6］魏國慶.測土配方肥料用量中的養分平衡法[J].農村實用科技信息，2007（9）：7-8．

［7］高春鳴，陳躍新.正向推理機系統研究[J].計算機工程與應用，2002（1）：78-80．

［8］武花萍.測土配方施肥的好處 [J].山西農業科學，2010，38（1）：112.

［9］劉淑君.北方潮土區冬小麥最佳測土配方施肥模式[J].天津農業科學，2011，17（4）：21-24.

［10］楊靜，李生海，楊盤洪.小麥施肥決策知識庫研究與實現[J].太原理工大學學報，2005，36（5）：517-518.