浅析农业模型中数学模型的建立与应用

1、    浅析农业模型中数学模型的建立与应用    项目：吉林农业科技学院数字农业交叉学科培育项目（项目号：吉农院合字2020第xsny029）摘要：在农业计算机模型中，数学模型是其灵魂。农业计算机模型的成功取决于其主要数学模型的成功。农业计算机模型中的各种模拟和优化过程都以农业数学模型为主导。因此，在建立农业计算机模型之前，有必要建立或确定模型的主要数学模型。关键词：农业数学模型;农业环境回归预测模型;稻麦分蘖模型：f323;f224.9：a：1672-9129（2020）13-0181-011农业数学模型的建立与确定的方法1.1应认真进行农田现场试验或

2、饲养试验，农田试验或饲养试验得到的大量数据，由此可以建立数学模型。农业数学模型服务于农业。农业是一个在田间或饲养地进行的过程。因此，有必要在田间或饲养地的条件下建立基本的农业数学模型（如分蘖动态模型、叶面积模型及作物生长期模型等）。在建模之前需要长时间的农田实际试验或育种培育试验。为了使模型具有通用性，农田实际试验或饲养试验地必须多样。如果条件允许，试验应在多点范围内进行。农田实际试验或饲养试验前，对数学模型有一个理论性的认识是非常重要的。对这一理论性的理解不是任意想象，而是参考模拟过程进行思考。当然，更要吸收前人已完成的优秀的研发成果，融入自身实际情况，对其进行创新研究，从而完成自己的研发。

3、基于此理念，先建立初步的数学模型。在农田实际试验或饲养试验中获得准确数据后，利用试探性的数学模型，对模型结果进行严谨的统计分析。如果模型结果不佳，则应改进甚至否定试探性的数学模型，重新考虑新的实验数学模型。不断重复这个过程，直到你得到一个较好的数学模型。1.2对于不能农田现场或饲养地研究的情况，如农作物的光合作用和呼吸作用等，应进行必要和可能的实验室实验。为了建立农业数学模型，需要对实验室的光照条件、温度和湿度进行控制。因为该模型应反映一个过程在其他因素不变、仅1-2个因素变化时的变化规律，如果所有因素都在变化，则很难建立单因子或双因子的数学模型。一般来说，在实验室建立的数学模型比在农田（或饲

4、养场）建立的数学模型更合理。1.3与该模型相关的科学文献需被广泛查阅，并在众多文献中挑选出被普遍认可的数学模型。农业生产过程由于其复杂性，多样性，农业模型可能包含几十个甚至数百个数学模型。不是所有的数学模型都由建模者自己开发。一般来说，科学界公认的数学模型经过严格的科学验证是可靠的、适用的。2农业数学模型的应用举例2.1农业环境回归预测模型。回归模型通常用来分析一个或多个变量与因变量之间的对应关系。最后，通过统计检验，确定了关系函数，并将其应用于预测分析的计算中。线性回归模型的公式为：其中y为因变量;xi为第i个自变量;ai为回归系数;b为常数（即回归截距）。当n=1时，称之为一元线性回归模型

5、。在农业环境相关领域，回归模型的应用可以描述为多种多样的。如预测一个地区的农业用水，研究能源消耗与农业产值的关系，以及环境因素对农业产量的影响等，如蔡龙岩提出的基于线性回归的农业氮磷流失率定量模型。通过多元线性回归分析，发现农业氮磷流失率与其影响因素存在良好的线性关系，其回归方程为：式中： x1为降水量;x2为总氮输入量;x3为总磷输入量;x4为坡度;x5为总氮输入量与总磷输入量比;y为总氮流失与总磷流失比。模型的建立分为以下几个步骤：（1） 回归因子的确定：通过广泛的文献阅读，以施肥、降雨、植被覆盖、坡度、和土壤地质作为影响土壤氮磷流失率的主要影響因子。（2） 收集数据：收集1993年和20

6、07年发表的32篇学术论文中的土地利用类型农用地氮磷流失数据63组。（3） 建模：应用统计分析软件sps，s对数据进行分析，包括线性回归分析、显著性检验、相关性检验等。2.2稻麦分蘖过程的数学模型。稻麦分蘖过程直接影响作物后期穗数和产量。稻麦分蘖数的研究对争取每公顷作物产量具有指导意义。结果表明，水稻和小麦的分蘖数在前期的变化遵循抛物线规律：其中x为蘖数，x0为基本苗数，t为时间，其余均为参数，分蘖获得最大值的条件应满足要求对方程进行求解，得到分蘖的峰期最值为而分蘖峰期最值对原有苗的变化率为若dtmaxdx0<0，函数单调递减，即越多的基本苗，越早到达分蘖的高峰期，从而分蘖越少增加。分蘖速度对基本苗的变化率为：假如2xx0t<0，即越多的基本苗，分蘖其增长的速度就越低。在作物生长发育过程中，除了主茎分蘖外，新分蘖还可以产生分蘖。因此，作物分蘖能力可以表示为：其中b是与主茎分蘖有关的参数， b是与新分蘖有关的参数。于是分蘖总数可对其进行积分求得，即：这就是计算分蘖总数的数学模型。参考文献：1丁昌龄 .密植产量的理论曲线方程及其商榷 .上海农业科技.1978.