小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

小麦作物模型研究进展

作物模型是农业模型的重要内容,主要分为作物生长模型和作物形态结构模型以及作物结构功能模型。本文从小麦生长模型和小麦结构功能模型及可视化两方面,较系统综述了国内外具有代表性的生长模型和小麦地上部与根系的形态模拟及可视化的研究进展。在小麦生长模型方面,对美国的CERES-Wheat模型、荷兰的作物模型、澳大利亚的APSIM-Wheat模型和中国的WCSODS四种小麦生长模型进行了概述,并对小麦生长模型的发展趋势进行了探讨。在小麦结构功能模型方面,根据研究器官的不同对根系、茎杆、叶和麦穗的形态结构模型与可视化的研究进展进行了综述。最后,对小麦作物模型存在的问题及发展前景进行了总结。     

紫苏栽培管理知识模型及决策支持系统研究

将系统分析原理和数学建模技术应用于紫苏栽培管理知识表达体系,通过解析和提炼紫苏生育指标及栽培技术与生态环境和生产技术水平之间的基础性关系和定量化算法,构建了具有时空规律的紫苏栽培管理动态知识模型,并进一步利用软件技术在Visual C++平台上构建了基于知识模型的紫苏管理决策支持系统(KMDSSPM),实现了不同环境条件下的紫苏播前栽培方案设计及产中调控指标预测。其中,播前方案设计包括产量目标与产量结构、密度设计、移栽方案、肥料运筹及水分管理等;调控指标预测包括叶龄动态,叶面积指数动态和干物质积累动态等。紫苏栽培管理知识模型的建立,克服了传统紫苏栽培模式及专家系统地域性强和广适性差的不足,从而为实现紫苏栽培管理决策的定量化和数字化奠定了基础。     

基于软构件模型的作物生长模拟模型系统的设计和实现

采用软构件技术，设计了应用于网络环境的作物模拟模型系统。该系统作为模拟模型构件的容器提供了对作物模拟模型的管理和动态调用功能接口，以小麦为例介绍了模拟模型动态调用的方法以及模型构件接口。     

基于模型的玉米管理决策支持系统研究

通过对已有玉米生产管理理论和技术研究成果的分析和提炼,运用系统分析理论和数学建模方法,充分挖掘玉米生长和管理指标与品种特性、生态因子及生产水平之间的动态关系和定量算法,分别构建了玉米生长模型和玉米管理知识模型.利用组件技术,在Microsoft Visual C＋＋.NET开发平台上建立了综合性和定量化的基于模型的玉米管理决策支持系统,该系统实现了玉米生长模型与管理知识模型的耦合.利用不同生态点和不同年份的气象、土壤和品种资料及大田比较试验对系统进行了检验,结果表明系统可以有效地进行玉米管理的辅助决策及实时诊断调控.     

水稻水分精确管理的知识模型研究

【目的】水稻是中国主要的粮食作物,其生长需消耗大量的水资源,因此水分精确管理对于水稻高效生产具有重要的意义。【方法】在分析和提炼水稻栽培理论与技术研究资料的基础上,通过定量描述水稻需水规律与栽培技术、品种类型、生态环境之间的动态关系,根据土壤水分平衡原理,采用土壤水势作为灌溉指标,建立水稻水分精确管理知识模型;基于系统工程思想,进一步在Microsoft Visual Studio.NET 2005平台上构建水分精确管理知识模型系统。【结果】模型具有灌溉管理方案设计以及动态调控的功能,在杭州和南京两个生态点进行的大田对比试验表明,两生态点按照模型设计方案进行水分管理的田块,其产量平均分别提高了6.9%和9.1%,灌溉水分生产率平均分别提高了53.61%和42.73%。【结论】该模型对于不同条件下的水稻水分精确管理具有较好的适用性和指导性。     

冬小麦生长适宜动态指标的知识模型

 在分析和提炼小麦栽培理论与技术最新研究资料的基础上 ,通过定量描述冬小麦生长发育动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系 ,以基于生理发育时间的动态生长度日为主线 ,建立了系统化和广适性的冬小麦生长适宜动态指标的知识模型 ,可为不同环境条件和冬小麦品种栽培过程中的苗情诊断提供定量化的动态生长指标 ,包括主茎叶龄、叶面积指数、群体茎蘖数和干物质积累量等。利用不同地点的常年每日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标和不同播期资料对所建知识模型进行了实例分析 ,表明知识模型对冬小麦生长适宜动态指标具有     

基于模型的“棉花种植管理决策支持系统”的设计与实现

在对棉花生产的研究成果及大量相关知识的收集、分析和提炼的基础上,运用系统学原理和结构化途径,定量描述干旱区环境—措施—棉花之间的关系,建立具有时空适应性的棉花种植管理动态模型,并整合专家知识规则的表述方法,采用计算机软件工程技术,研发了基于模型的"棉花种植管理决策支持系统(MDSSCM)"。该系统具有栽培方案设计、品种选择、肥水运筹设计、栽培管理决策、生长动态指标诊断与专家知识咨询和系统维护等功能。实例分析表明,本系统具有较好的实用性与普适性。     

甘薯栽培管理知识模型系统的设计思路

本研究以系统工程思想为指导,通过对甘薯栽培研究成果及专家知识归纳总结,应用作物栽培学、生理学、生态学以及计算机科学等多学科的基础理论和方法,对甘薯栽培管理知识模型系统进行了设计,拟以甘薯生育指标、环境因子、技术措施之间的定量化动态关系为主线,建立具有动态预测和决策功能的甘薯栽培管理知识模型.本设计主要包括研究思路与技术路线、资料获取方式、研究方法、开发过程等部分,实现播前栽培方案的设计与动态生育指标的确定等功能,揭示生态环境和农艺栽培措施与甘薯生长发育及产量和品质形成的内在关系和机制,实现区域化和经验性甘薯栽培管理模式的系统化整合和科学化表达,形成模型化的专家系统和决策性的系统模型.     

小麦不同生育期水肥管理与产量模型构建

[目的]建立小麦在不同生育期的水肥管理与产量的关系模型.[方法]用主动遥感仪器Green seeker 进行检测小麦冠层归一化植被指数(NDVI)以及比值植被指数(RVI),解析小麦冠层植被指数与生长状况的变化规律;分析NDVI、RVI与实际产量关系,建立小麦产量预测模型;最终以NDVI、RVI作为过渡参数,反演产量与小麦在不同生育期的水肥管理的最佳模型.[结果]小麦水肥一体化管理直接影响小麦产量,不同生育期水肥一体化小麦生长模型和植被指数小麦估产模型的标准误差都小于0.05.[结论]建立了小麦不同生育期的产量与水肥一体化管理模型.     

A Knowledge Model- and Growth Model-Based Decision Support System for Wheat Management

By applying the system analysis principle and mathematical modeling technique to knowledge expression system for crop cultural management, the fundamental relationships and quantitative algorithms of wheat growth and management indices to variety types, ecological environments and production levels were analysed and extracted, and a dynamic knowledge model with temporal and spatial characters for wheat management (WheatKnow) was developed. By adopting the soft component characteristics as non language rele vance, re-utilization and portable system maintenance, and by further integrating the wheat growth simulation model (WheatGrow) and intelligent system for wheat management, a comprehensive and digital knowledge model, growth model and component-based decision support system for wheat management (MBDSSWM) was established on the platforms of Visual C++ and Visual Basic. The MBDSSWM realized the effective integration and coupling of the prediction and decision-making functions for digital crop management.     

小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

在总结、归纳和提炼小麦栽培理论与技术的研究成果和知识积累的基础上，运用系统学方法和结构化途径，建立了具有时空适应性的小麦栽培管理动态知识模型系统，用于确定不同环境条件和生产系统下的小麦生育特征及栽培管理技术方案，系统包括：产量水平与产量结构、主要品质指标、品种类型、播种期、基本苗、播种量、适宜生育期；主要生育期的茎蘖数、叶龄、叶面积指数、生物量等动态指标；有效叶面积率、高效叶面积率和粒叶比等源库指标；氮、磷、钾肥料运筹及主要生育期的水分管理等。本系统克服了传统作物栽培模式与专家系统的地域性强和广适性差的不足，从而为实现作物栽培管理的定量化和信息化奠定了基础。     

小麦管理智能决策系统的设计与实现

运用知识工程和信息技术原理,将小麦生长模型与专家系统相结合,建立一个基于生长模型的小麦管理智能决策系统（ＩＤＳＷＭ）。系统应用元级控制、模式匹配等策略,采用产生式规则表达专家知识,逆向推量机制进行推理。建立了知识库（ＫＢ）、模型库（ＭＢ）、数据库（ＤＢ）、推理机（ＩＥ）和人机界面。系统以Ｗｉｎｄｏｗｓ为应用平台,综合运用推理、预测、解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,解答栽培技术问题,以及动态调控     

基于模型的冬小麦-夏玉米两熟数字化种植设计系统构建

构建基于模型的定量化和数字化种植设计系统。以农业系统学理论和模拟模型为基础,运用知识工程和信息技术原理,总结并提炼黄淮海粮食生产区冬小麦-夏玉米一年两熟制种植模式关键技术,形成了冬小麦和夏玉米生长模拟模型、水分与养分动态平衡模型以及生产管理技术设计动态知识模型,构建了冬小麦-夏玉米两熟数字化种植设计系统。该系统采用面向对象的程序设计方法,在.NET平台上运用C#语言进行开发。该系统具有7大功能模块:文件管理模块、参数管理模块、生长模拟模块、实时管理模块、方案设计模块、专家咨询模块和系统帮助模块。该系统界面友好,易于使用,具有较强的机理性,同时兼顾应用性需求,基本实现了作物生产力与效益品质的相互平衡。     

小麦栽培氮肥运筹的动态知识模型

 通过分析和提炼小麦氮肥管理方面的最新研究资料 ,以小麦产量和品质为目标 ,根据土壤理化特性、品种遗传特征和水分管理水平等 ,利用养分平衡原理 ,建立了系统化和广适性的小麦栽培氮肥运筹的动态知识模型。该模型可用于精确定量不同环境条件及不同小麦品种生产过程中的总施氮量、有机氮与无机氮的比例以及氮基肥与氮追肥的比例等。利用南京和徐州 2个不同生态点的不同土壤和品种资料、不同产量和品质目标 ,以及不同水分管理水平等对所建氮肥运筹知识模型进行了实例分析 ,表明所建知识模型具有较好的决策性和适用性。     

A Dynamic Knowledge Model for Nitrogen Fertilization in Wheat Management

By analyzing and extracting the research progress on nitrogen fertilization in wheat, a dynamic knowledge model for management decision-making on total nitrogen rate, ratios of organic to inorganic and of basal to dressing nitrogen under different environments and cultivars in wheat was developed with principle of nutrient balance and by integrating the quantitative effects of grain yield and quality targets, soil characters, variety traits and water management levels. Case studies on the nitrogen fertilization model with the data sets of different eco-sites, cultivars, soil fertility levels, grain yield and quality targets and water management levels indicate a good performance of the model system in decision-making and wide applicability.