項目:吉林農業科技學院數字農業交叉學科培育項目(項目號:吉農院合字[2020]第XSNY029)
摘要:在農業計算機模型中,數學模型是其靈魂。農業計算機模型的成功取決于其主要數學模型的成功。農業計算機模型中的各種模擬和優化過程都以農業數學模型為主導。因此,在建立農業計算機模型之前,有必要建立或確定模型的主要數學模型。
關鍵詞:農業數學模型;農業環境回歸預測模型;稻麥分蘗模型
中圖分類號:F323;F224.9文獻標識碼:A文章編號:1672-9129(2020)13-0181-01
1農業數學模型的建立與確定的方法
1.1應認真進行農田現場試驗或飼養試驗,農田試驗或飼養試驗得到的大量數據,由此可以建立數學模型。農業數學模型服務于農業。農業是一個在田間或飼養地進行的過程。因此,有必要在田間或飼養地的條件下建立基本的農業數學模型(如分蘗動態模型、葉面積模型及作物生長期模型等)。在建模之前需要長時間的農田實際試驗或育種培育試驗。為了使模型具有通用性,農田實際試驗或飼養試驗地必須多樣。如果條件允許,試驗應在多點范圍內進行。農田實際試驗或飼養試驗前,對數學模型有一個理論性的認識是非常重要的。對這一理論性的理解不是任意想象,而是參考模擬過程進行思考。當然,更要吸收前人已完成的優秀的研發成果,融入自身實際情況,對其進行創新研究,從而完成自己的研發。基于此理念,先建立初步的數學模型。在農田實際試驗或飼養試驗中獲得準確數據后,利用試探性的數學模型,對模型結果進行嚴謹的統計分析。如果模型結果不佳,則應改進甚至否定試探性的數學模型,重新考慮新的實驗數學模型。不斷重復這個過程,直到你得到一個較好的數學模型。
1.2對于不能農田現場或飼養地研究的情況,如農作物的光合作用和呼吸作用等,應進行必要和可能的實驗室實驗。為了建立農業數學模型,需要對實驗室的光照條件、溫度和濕度進行控制。因為該模型應反映一個過程在其他因素不變、僅1-2個因素變化時的變化規律,如果所有因素都在變化,則很難建立單因子或雙因子的數學模型。一般來說,在實驗室建立的數學模型比在農田(或飼養場)建立的數學模型更合理。
1.3與該模型相關的科學文獻需被廣泛查閱,并在眾多文獻中挑選出被普遍認可的數學模型。農業生產過程由于其復雜性,多樣性,農業模型可能包含幾十個甚至數百個數學模型。不是所有的數學模型都由建模者自己開發。一般來說,科學界公認的數學模型經過嚴格的科學驗證是可靠的、適用的。
2農業數學模型的應用舉例
2.1農業環境回歸預測模型。回歸模型通常用來分析一個或多個變量與因變量之間的對應關系。最后,通過統計檢驗,確定了關系函數,并將其應用于預測分析的計算中。線性回歸模型的公式為:
其中Y為因變量;xi為第i個自變量;ai為回歸系數;b為常數(即回歸截距)。當n=1時,稱之為一元線性回歸模型。
在農業環境相關領域,回歸模型的應用可以描述為多種多樣的。如預測一個地區的農業用水,研究能源消耗與農業產值的關系,以及環境因素對農業產量的影響等,如蔡龍巖提出的基于線性回歸的農業氮磷流失率定量模型。通過多元線性回歸分析,發現農業氮磷流失率與其影響因素存在良好的線性關系,其回歸方程為:
式中: x1為降水量;x2為總氮輸入量;x3為總磷輸入量;x4為坡度;x5為總氮輸入量與總磷輸入量比;Y為總氮流失與總磷流失比。
模型的建立分為以下幾個步驟:
(1) 回歸因子的確定:通過廣泛的文獻閱讀,以施肥、降雨、植被覆蓋、坡度、和土壤地質作為影響土壤氮磷流失率的主要影響因子。
(2) 收集數據:收集1993年和2007年發表的32篇學術論文中的土地利用類型農用地氮磷流失數據63組。
(3) 建模:應用統計分析軟件SPS,S對數據進行分析,包括線性回歸分析、顯著性檢驗、相關性檢驗等。
2.2稻麥分蘗過程的數學模型。稻麥分蘗過程直接影響作物后期穗數和產量。稻麥分蘗數的研究對爭取每公頃作物產量具有指導意義。結果表明,水稻和小麥的分蘗數在前期的變化遵循拋物線規律:
其中x為蘗數,x0為基本苗數,t為時間,其余均為參數,分蘗獲得最大值的條件應滿足要求
對方程進行求解,得到分蘗的峰期最值為
而分蘗峰期最值對原有苗的變化率為
若dtmaxdx0<0,函數單調遞減,即越多的基本苗,越早到達分蘗的高峰期,從而分蘗越少增加。分蘗速度對基本苗的變化率為:
假如2xx0t<0,即越多的基本苗,分蘗其增長的速度就越低。
在作物生長發育過程中,除了主莖分蘗外,新分蘗還可以產生分蘗。因此,作物分蘗能力可以表示為:
其中b是與主莖分蘗有關的參數, b′是與新分蘗有關的參數。于是分蘗總數可對其進行積分求得,即:
這就是計算分蘗總數的數學模型。
參考文獻:
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作者簡介:張書欣,女,理學碩士,吉林省吉林市人,漢族,講師 。研究方向:應用數學。 所在單位:吉林農業科技學院電氣與信息工程學院。