農業氣象模型

農業氣象模型是表示農業生產對象或過程與氣象條件關係的數學表達式或文字邏輯圖式。前者是根據已知的農業生產與氣象條件的數量關係和各種理論假設,由一些變數、係數和常數組成的方程式,後者是由各種文字,符號構成的邏輯框圖。實際上,農業生產與氣象條件的關係極為複雜,在研製時常作一些簡化處理,模式中引人的變數比實際存在的要少得多,農業氣象模式目前只能近似地表示生物與氣象條件的關係。

基本介紹

  • 中文名:農業氣象模型
  • 外文名:Agrometeorological model
  • 釋義:生產對象或過程與氣象條件的關係
  • 考量:機理性、廣泛性、套用性
  • 主要模型1:確定性模型和隨機性模型
  • 主要模型2:模擬模型和最佳化模型
簡介,發展過程,機理性方面,廣泛性方面,套用性方面,建模思路,建模的基本原理,建立農業模型的基本思路,幾類主要模型,經驗模型和機理模型,靜態模型和動態模型,確定性模型和隨機性模型,模擬模型和最佳化模型,

簡介

農業氣象模型是表示農業生產對象或過程與氣象條件關係的數學表達式或文字邏輯圖式。前者是根據已知的農業生產與氣象條件的數量關係和各種理論假設,由一些變數、係數和常數組成的方程式,後者是由各種文字,符號構成的邏輯框圖。實際上,農業生產與氣象條件的關係極為複雜,在研製時常作一些簡化處理,模式中引人的變數比實際存在的要少得多,農業氣象模式目前只能近似地表示生物與氣象條件的關係。

發展過程

最早的農業數學模型要追溯到18世紀,1735年法國科學家Reaumur提出了積溫學說,1948年英國人H.L Penman提出了機理與經驗相結合的蒸騰公式,計算自由水面或植物覆蓋面的蒸騰量,1951年Rabinowitch提出了光合作用對光通量密度與C02濃度回響的數學模型,此外還有其他一些農業模型,早期的農業模型以經驗加機理模型為主。
隨著計算機技術的發展,20世紀60年代開始了作物的模擬模型研究。其代表人物是荷蘭科學家De.Wet和美國科學家Dunca.1965年De.Wet首創用計算機高級語言,將5d之內玉米葉片每小時的光合作用模擬出來,1969年提出了國際上第一個作物生長過程中碳素平衡的計算機模擬模型。與此同時,Dunca也進行了玉米、棉花生長與產量的模擬研究。70~80年代,農業模型發展迅猛,出現了作物呼吸過程模擬、作物生長曲線、作物乾物質分配、土壤蒸發模型,同時,在美國、荷蘭、澳大利亞、前蘇聯研製出棉花、小麥、大麥、黑麥、馬鈴薯、高粱、大豆、甜萊、苜蓿、三葉草等作物的模擬模型。90年代以後,農業模型進入較為平穩的發展時期,世界範圍內的農業模型研究在各方面都得到長足的發展,包括模型的機理性、廣泛性、套用性、綜合性和高技術性等。

機理性方面

作物生長發育中的一些基本過程的模擬研究,在深度上有很大的進展。比如在光合作用的模擬方面,已經深人到生物化學的領域,建立了電子傳遞速度與光強、大氣CO2、氣孔C02分壓,水汽壓等關係的模擬模型。能夠詳細地模擬每張葉片每分鐘的光合,呼吸,蒸騰等過程。在土壤-植物-大氣系統的機理性模擬模型方面,建立了模擬飽和與非飽和水的傳導機制,模擬凍結與解凍過程,模擬根系發育,植物對水分吸收的調節機制等的模型。此外,在植物生理學、動物生理學、土壤化學、土壤物理學、土壤微生物學、農田微氣象學等許多農業科學的基礎性學科,出現了許多有相當深度的模擬模型。

廣泛性方面

農業模型在農業方面的發展大大超過作物模型的範圍。農業模型研究幾乎遍及到農業的各個領域。除作物生長發育與栽培管理外,還包括作物育種、品種適應性、園藝學、土壤學、農業資源環境、昆蟲學、植物病理學、畜牧學、草原管理學、獸醫學、水產學、林學、農產品加工、儲存、保鮮、農業經濟學、農業巨觀規劃等等。在農業的不同領域套用模型的方法有較大的差異。

套用性方面

模擬模型可以較好地解釋模擬作物的生長發育過程,在農業生產中得到了廣泛套用。江蘇省農科院將作物模擬與作物栽培的最佳化原理相結合推出的作物栽培模擬最佳化決策系統(CCSODS)在中國15個以上省市得到大面積的推廣套用。同時,美國、澳大利亞、加拿大及國內的一些學者將模擬模型與農業專家系統或決策支持系統結合,在一定的地區內,都有較好的套用效果。隨著國際上高新技術,如電子信息技術,生物技術等迅速發展,農業計算機模型與高新技術的結合成為農業模型研究的一個新趨勢。至於農業計飛機模型與分子生物學與生物技術的結合,如在農業生物信息學與基因組學中的套用,雖然目前還沒有出現十分重要的研究成果,但是可以預期,在今後較長的時期內,將是一個十分活躍的領域,並且將對農業科學的發展產生極其深遠的影響。

建模思路

建模首先要了解建模的基本原理,確定建模思路,然後才建立相應的模型。

建模的基本原理

1.系統性
農業生產的各個層次、各個環節、各個方面都是以農業系統的形式存在的,任何農業模擬對象都是以某個農業系統為對象,這是農業生產的系統性原理。在建模過程中,要將農業問題看成個整體,如作物生長發育這二領域,就有發育期、光合作用、呼吸、蒸騰、營養、環境條件動態變化等諸多過程,其中一個因子的變化就可能引發其他因子的變化,在建模時,必須考慮各因子間的系統聯繫。
2.客觀性
農業模型在很大程度上是農業研究者主觀抽象的產物,主觀抽象必須以嚴格的客觀事實為依據,農業模型必須客觀反映農業過程的規律,農業模型的建立必須經過統計驗證和實踐檢驗。
3.機理性
機理性原理就是在大量農業試驗的基礎上,探究作物生長的內在規律,並通過數學模型或計算機模擬的方法將其反映出來。
4.套用性
農業模型屬農業科學領域,其根本目的是為了提高農業生產力,模型的成功與失敗,水平高與低,關鍵在於是否能在農業生產中成功套用。
5.通用性
一個成功的農業模型應該在較大的範圍內套用,可以套用於不同地區、土壤、品種,提高農業模型的通用性,使農業科學從經驗性為主的科學轉變為以機理為主的科學。

建立農業模型的基本思路

1.確定目標
模型是為特定目標設計的,首先應確定建模的目的,解決什麼樣的問題,如建立以決定微觀農業技術、揭示過程機理性的研究、套用於農業預測為目的的農業模型。
2.選定系統的邊界和限制條件
農業系統是一個複雜的系統,但不是一個孤立的系統,它會與其他系統之間有著各種聯繫,因此,我們要研究系統內外的約束因素和限量。
3.確定最小功能單元和模型的可控部分
最小功能單元就是變數最基本的表示對象。在建模中,可控因子對應於可控變數,不可控因子通常通過參數來固定。
4.考慮和處理時間過程
要根據系統的複雜程度、目標和可能性來劃分時限,包括統計資料的時期、基期和預測期,並確定模型的動態和靜態。
5.技術路線確定
用於揭示農業過程的機理模型,可套用計算機模擬技術路線,揭示作物生長發育規律、土壤的理化與微生物變化、病蟲的生理、生態規律等。
用於農業巨觀規劃的模型,可以用線性規劃、非線性規劃、動態規劃、決策論等數學規劃模型,也可用模擬模型與規劃模型結合的模型。
對於農業技術決策模型,可以套用模擬模型、最佳化模型與決策相結合的方法。
6.模型的檢驗與修正
不同模型的檢驗方法不同,如回歸模型有統計假設檢驗,運籌模型和計算機模型有上機運算的邏輯檢驗等。模型最重要的是用客觀事實來檢驗,並按照實踐檢驗的結果去修正,直到符合要求為止。

幾類主要模型

構建農業模型的主要目的是對作物的可收穫產量,根據從特定領域獲得的數據和知識,開發不同複雜水平的模型,但通常模型擁有多個特點,沒有明顯的分界線。按建模採用的技術方法大致有如下幾類。

經驗模型和機理模型

經驗模型是觀測數據的直接描述,通常用回歸方程表示(一個或多個因素),用於估計最終產量。這些模型包括降水量與產量關係、施肥對作物產量的影響,光照、溫度和水分條件對發育期的綜合影響等。這類模型雖較粗略,但在一定範圍內的預測效果還是不錯的。
機理模型是描述在較低特徵水平上的系統行為。因此有一些低水平的機理、理解、解釋。這些模型可以模仿相應的物理、化學或生物過程,描述特定反應怎樣發生、為什麼發生。模型設計者起先只是憑經驗,隨著知識積累增加了參數和變數用於解釋作物產量。大部分作物生長模型屬此類。

靜態模型和動態模型

靜態模型是不包括時間變數的模型,即使終產物是隨時間積累的,如經驗模型。相反,動逵模型明確地把時間作為變數,大部分動態模型以微積分方程描述。

確定性模型和隨機性模型

確定性模型預測因子與自變數間關係確定,能做明確的數量預測,模型沒有隨機因素。通常的動物活重、作物產量或降水量的預測模型都屬此類。確定性模型雖然預測水平還不能令人滿意,有的是因為原始數據不正確或使用材料差異造成的,有的是因為把隨機變數當作確定性的。雖然目前此類模型套用很廣,但系統中不確定性因素越多,建立確定性模型就越不適用。
當變數的不確定性達到一定程度,就有必要建立隨機模型,提供一個期望平均值和相關變數。然而隨機模型在技術上處理困難。因此,現實中往往是首先通過確定的方法建模,當結果不能讓人滿意時再用隨機方法。

模擬模型和最佳化模型

模擬模型是一類用於模仿系統行為的模型,同時又是機理模型,在大多數情況下又是確定性模型。因為這些模型是模擬系統在較短時間間隔內的變化,加人了天氣、土壤狀況隨時間變化的相關因素,需要大量的數據(氣象參數、土壤特性、作物參數)來運行模型。這類農業模型大部分被用於預測作物產量變化以及大範圍的調査管理。最佳化模型是為系統的實際操作設計最佳的決策方案。

相關詞條

熱門詞條

聯絡我們