2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 农业生产系统的精准管理

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——农业生产系统的精准管理考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题4分，共20分）1.农业生产系统2.精准管理3.系统边界4.系统反馈5.农业专家系统二、简答题（每题6分，共30分）1.简述系统科学的主要思维方式及其在农业管理中的应用价值。2.农业生产系统精准管理的主要目标是什么？请列举至少三个。3.简述物联网（IoT）技术在农业生产精准管理中的几种主要应用形式。4.什么是农业系统模型？构建农业系统模型的主要步骤有哪些？5.简述农业生产系统中常见的几种反馈机制及其对系统行为的影响。三、论述题（每题10分，共20分）1.试论地理信息系统（GIS）在农业生产系统空间信息管理中的作用，并举例说明其在精准管理中的应用。2.结合系统思维，论述如何构建一个针对特定作物（如水稻）的灌溉精准管理系统。四、计算与分析题（共30分）1.某农田地块需水量模型简化为线性规划问题：MaximizeZ=150x1+180x2（x1为作物A产量，x2为作物B产量）；约束条件为：40x1+30x2≤1200（水量限制），20x1+25x2≤800（养分限制），x1,x2≥0。请建立该问题的系统优化模型，并说明其目标与约束代表的实际意义。（15分）2.假设一个简单的农业生产子系统包含作物生长和病虫害两个状态。当作物生长状态良好（状态A）时，若无病虫害（状态1），则持续增长；若有病虫害（状态2），则生长受抑制。当作物生长状态不佳（状态B）时，无论是否有病虫害，生长都缓慢。请尝试绘制该子系统的概念模型图（使用简化的方框和箭头表示状态和转换），并简要说明其中可能存在的正反馈和负反馈机制。（15分）试卷答案一、名词解释1.农业生产系统：指在特定地域内，由自然因素（气候、土壤、地形等）、生物因素（作物、动物、微生物等）、技术因素（耕作、栽培、灌溉、施肥等）、经济因素（投入、产出、市场等）和社会因素（政策、组织、劳动力等）相互作用、相互关联构成的，具有特定结构、功能、行为和目标的复杂综合体。2.精准管理：指基于对农业生产系统状态和过程的精确感知、实时监控和精准干预，以优化资源配置、提高生产效率、降低环境影响、提升产品品质为目标的管理模式。其核心在于实现对投入（水、肥、药、种等）和过程控制的时空差异化管理。3.系统边界：指界定系统范围、区分系统内部要素与外部环境的界线。确定系统边界是进行系统分析的首要步骤，它决定了系统研究的范围和对象，影响对系统要素、关系和反馈的理解。4.系统反馈：指系统输出的一部分返回并影响系统输入或内部状态的过程。反馈是系统自我调节和演化的重要机制，可分为正反馈（放大变化）和负反馈（抑制变化，使系统趋于稳定）。5.农业专家系统：运用人工智能和计算机技术，模拟农业领域专家的知识和经验，用于农业问题的咨询、诊断、决策支持和预测的一种计算机应用系统。它包含知识库（农业知识）、推理机（模拟人类推理过程）和用户界面等部分。二、简答题1.系统科学的主要思维方式及其在农业管理中的应用价值：*主要思维方式：整体性思维（从事物联系和发展的角度，着眼于整体）、动态性思维（关注系统的变化过程和演化趋势）、结构性思维（分析系统的组成要素及其相互关系）、层次性思维（认识系统内部不同等级的结构和功能）、开放性思维（看待系统与外部环境的物质、能量和信息交换）。*应用价值：帮助农业管理者从更宏观、更全面的角度理解复杂的农业生产系统；识别系统各要素间的相互作用和反馈机制，预见管理措施可能产生的连锁反应和长期影响；优化系统结构和运行机制，提高农业生产的整体效率和可持续性；为解决复杂的农业问题（如气候变化适应、资源可持续利用）提供科学决策依据。2.农业生产系统精准管理的主要目标：*资源优化配置：根据作物需求和环境条件，精确投入水、肥、药等生产要素，减少浪费，降低成本。*提高产量与品质：通过精确控制生长环境和田间管理措施，提升农产品的产量和品质水平。*保护生态环境：减少化肥、农药等投入品的使用量和流失，降低对土壤、水源和生物多样性的负面影响。*增强抗风险能力：通过实时监测和预警，及时应对自然灾害、病虫害等风险，减少损失。*提升管理效率：利用信息技术简化管理流程，实现自动化、智能化控制，降低劳动强度。3.物联网（IoT）技术在农业生产精准管理中的几种主要应用形式：*环境智能监测：通过部署各种传感器（土壤温湿度、光照、CO2浓度、气象参数等），实时采集农田环境数据，为精准灌溉、施肥、通风等提供依据。*设备远程控制：通过网络远程操控灌溉设备、卷帘机、施肥机、喷药机等，实现按需、定时、定点作业。*作物生长状态监测：利用图像传感器、无人机等获取作物冠层图像，通过图像处理技术分析作物长势、叶绿素含量、病虫害发生情况等。*牲畜健康与定位管理：在牲畜身上佩戴智能标签，监测其活动量、体温、位置等信息，及时发现异常，优化饲养管理。*智能灌溉系统：结合传感器数据、作物模型和气象预报，自动计算作物需水量，控制灌溉时间和水量。4.什么是农业系统模型？构建农业系统模型的主要步骤有哪些：*农业系统模型：指运用数学、逻辑或模拟等方法，对农业系统的结构、功能、行为和关系进行抽象、简化和表征的一种工具。它可以帮助理解系统运作机制，预测系统行为，评估政策影响，优化系统管理。*构建主要步骤：（1）确定研究目标和范围，明确模型要解决的问题和系统边界；（2）进行系统分析，识别关键要素、相互作用关系和反馈机制；（3）选择建模方法（如数学模型、模拟模型、逻辑模型等）；（4）建立模型框架，定义变量、参数和函数关系；（5）收集数据，校准和验证模型参数；（6）运行模型，进行模拟分析和结果解释；（7）评估模型性能，根据需要进行修正和完善。5.农业生产系统中常见的几种反馈机制及其对系统行为的影响：*负反馈机制：如作物生长对土壤养分的消耗导致养分浓度下降，进而刺激根系更深或更广地吸收；或病虫害发生导致作物长势减弱，抑制病虫害的进一步扩散。负反馈机制通常使系统趋于稳定状态或平衡点。*正反馈机制：如作物生长良好，产生更多光合产物，为后续生长提供更多能量，加速生长过程；或初期轻微的病虫害在适宜条件下迅速蔓延扩散。正反馈机制通常加速系统的变化，可能导致系统状态迅速偏离平衡点或进入新的状态。*时滞反馈：如施肥后需要一段时间才能被作物吸收利用并产生效果，或病虫害的发生需要经过潜伏期才能爆发。时滞会影响系统的调节效果和稳定性。三、论述题1.试论地理信息系统（GIS）在农业生产系统空间信息管理中的作用，并举例说明其在精准管理中的应用。GIS在农业生产系统空间信息管理中扮演着核心角色，它能够有效管理、分析、显示与地理位置相关的农业数据，为精准管理提供空间决策支持。其作用主要体现在：*空间数据整合与管理：GIS能够整合来自不同来源（如遥感、地面传感器、地形图、土壤图、行政区划图、田间记录等）的多种空间和属性数据，建立统一的农业信息数据库，为综合分析提供基础。*空间分析与可视化：GIS提供强大的空间分析工具（如叠加分析、缓冲区分析、网络分析、地形分析等），可以揭示空间分布规律、要素间的关系和潜在问题。同时，GIS的图形化界面能够将复杂的空间数据直观地显示在地图上，便于理解和决策。*资源评估与环境监测：利用GIS可以分析土壤类型、坡度、坡向等空间变异，评估土地资源适宜性；结合气象数据和遥感影像，监测作物长势、叶面积指数、水分胁迫、病虫害发生范围等，实现动态环境监测。*精准变量作业区划：基于GIS分析结果（如土壤肥力图、作物长势图、病虫害分布图），可以划分出不同的管理区域（变量作业区），为精准灌溉、变量施肥、变量喷药等变量作业提供依据。应用举例：*精准灌溉管理：利用GIS结合土壤类型图、高程图和遥感获取的作物水分胁迫信息，划分出不同需水区域，结合传感器实时监测的土壤湿度数据，通过GIS进行空间分析，制定不同区域的灌溉计划，实现变量灌溉，节约水资源。*精准施肥管理：基于GIS叠加分析土壤养分图（如氮、磷、钾含量图）和作物产量图或需肥模型，识别出养分缺乏或过量的区域，生成变量施肥图，指导农户或机械进行差异化施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。*病虫害综合管理：结合遥感影像、地面传感器数据和气象数据（高温高湿区域易发病虫害），利用GIS进行病虫害监测预警，生成发生风险图和扩散预测图，指导精准施药或采取其他防治措施，减少农药使用。2.结合系统思维，论述如何构建一个针对特定作物（如水稻）的灌溉精准管理系统。构建水稻灌溉精准管理系统需要运用系统思维，综合考虑水稻生长需求、环境条件、水资源限制和管理目标，形成一个闭环的、自适应的管理系统。其构建思路如下：*1.系统边界与要素识别：确定管理系统的范围（特定稻田或区域）。识别关键要素：水稻（不同生育期需水特性）、土壤（物理性质、持水能力、水分状况）、气象（降雨、温度、湿度、蒸发蒸腾量）、水源（数量、水质、取水成本）、灌溉设施（渠道、泵站、喷灌/滴灌系统）、管理决策者。*2.系统结构分析：分析各要素间的相互关系。例如，气象影响土壤水分和水稻蒸腾；土壤水分状况影响水稻生长和产量；灌溉设施将水源输送至稻田；管理决策者根据信息进行灌溉决策。识别主要的反馈路径，如“土壤水分↓→水稻长势↓→产量↓”的负反馈，“降雨↑→土壤水分↑”的正反馈等。*3.系统目标设定：明确管理系统的核心目标，如：在满足水稻最佳生长水分需求的前提下，最大化产量或经济效益；最小化灌溉用水量或降低灌溉成本；维持土壤健康和生态平衡。这些目标可能存在冲突，需要进行权衡。*4.信息采集与感知子系统建设：建立多层次的信息采集网络。包括：自动气象站监测气温、湿度、降雨、光照、蒸发等；在稻田内布设土壤水分传感器，实时监测不同土层的含水量；利用遥感技术（如无人机或卫星）获取作物叶面积指数、蒸腾速率、水分胁迫指数等空间信息。这些构成系统的“感官”。*5.水分需求与模型子系统：建立水稻不同生育期的需水量预测模型。模型可以基于作物生长阶段、气象数据、土壤类型和质地等参数计算作物蒸散量（ET）或直接需水量。这是系统的“大脑”，负责计算作物需求。*6.灌溉决策与控制子系统：开发灌溉决策支持系统（IDSS）或智能控制器。该子系统接收来自信息采集子系统的实时数据和水分需求模型的计算结果，结合土壤水资源状况、水源可用性、经济成本等因素，通过预设规则或优化算法（如线性规划）生成最优的灌溉方案（灌溉时间、灌溉量、灌溉方式）。该子系统是系统的“神经中枢”，负责决策。*7.灌溉执行与反馈子系统：通过自动化灌溉设备（如智能阀门、变频泵）执行决策子系统的指令，实现精准灌溉。同时，监测实际灌溉过程和灌溉后的土壤水分变化，将结果反馈给信息采集和决策子系统，用于模型的修正和下一轮决策的优化。这是系统的“执行臂”和“反馈回路”。*8.系统集成与用户界面：将各子系统通过软件平台集成，提供友好的用户界面，方便管理者查看实时数据、接收灌溉建议、调整参数、监控灌溉过程。通过上述步骤构建的系统，能够根据水稻生长的实时需求和环境变化，动态调整灌溉策略，实现精准、高效、可持续的灌溉管理。四、计算与分析题1.建立该问题的系统优化模型，并说明其目标与约束代表的实际意义。*系统优化模型：MaximizeZ=150x1+180x2Subjectto:40x1+30x2≤1200(水量限制)20x1+25x2≤800(养分限制)x1,x2≥0(非负限制)*目标与约束的实际意义：*目标函数Z=150x1+180x2：代表该农田地块的总预期经济效益。其中，150是作物A的单价或单位产量的效益，180是作物B的单价或单位产量的效益。x1代表作物A的产量（或种植面积），x2代表作物B的产量（或种植面积）。最大化Z意味着在资源限制下，追求两种作物总效益的最大化。*约束条件40x1+30x2≤1200：代表水量限制。其中，40和30分别是生产单位量作物A和作物B所需的水量。1200是总可用水量或最大允许用水量。该不等式表示，两种作物的总用水量不能超过可用水量。*约束条件20x1+25x2≤800：代表养分限制。其中，20和25分别是生产单位量作物A和作物B所需的某种养分量。800是该养分资源的总量或最大允许使用量。该不等式表示，两种作物的总养分使用量不能超过可用的养分总量。*约束条件x1,x2≥0：表示决策变量（两种作物的产量或种植面积）必须为非负值，实际生产中不能种植负数面积的作物。2.绘制该子系统的概念模型图，并简要说明其中可能存在的正反馈和负反馈机制。*(由于无法绘制图形，以下用文字描述概念模型图的结构和反馈)*概念模型图描述：该模型包含两个主要状态节点和两个转换节点：*状态节点A：作物生长状态良好。*状态节点B：作物生长状态不佳。*转换节点1：从状态A到状态B的转换。条件为“有病虫害（状态2）”。*转换节点2：从状态B到状态A的转换。条件为“无病虫害（状态1）”或隐含的“生长恢复”。模型图（文字示意）：```+-------+有病虫害(状态2)----->+-------+|A||B|+-------++-------+|^|||无病虫害(状态1)<-----+-------+v