作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究

针对作物产量形成、品种适应性分析的数字化解析和可视化表达需求,以提高作物模拟模型的时效性、协同性和真实感为目标,结合物联网技术与作物模拟模型,进行了田间数据实时采集;应用多智能体技术进行了作物协同模拟方法研究与框架设计;开展了作物生长过程模拟模型及基于作物模型的形态三维可视化关键技术研究,以小麦作物为例,进行了田间试验,阐述了小麦三维形态模拟可视化系统的设计实现并进行了试验验证;构建了Logistic方程模拟小麦叶长、最大叶宽、叶片高度、株高等的生长变化,采用基于曲线、曲面的参数化建模方法和3D图形库OpenGL构造了小麦器官几何模型。结果表明小麦叶长、最大叶宽、叶片高度和株高模拟模型R ²值在0.772~0.999之间,回归方程的F值在10.153~4359.236之间,且Sig.小于显著水平0.05,模型显著性较好,模型的拟合度较高。本研究将作物模拟模型结果和形态结构模型有效结合,实现了以小麦为代表的作物在不同管理措施条件下的生长过程形态三维可视化表达,为作物生产数字化系统应用提供了更有效的途径,该技术体系与方法同样适用于玉米、水稻等作物。     

基于生物量的冬小麦穗部主要形态参数模型

冬小麦穗部形态结构模型是功能–结构小麦模型的重要研究内容。以济麦22、泰农18和鲁原502为材料,于2013—2014和2014—2015年度开展了品种和施氮试验。结合2013—2014年数据,分析穗部主要形态参数与器官生物量的定量关系及形态参数间的内在联系,构建了冬小麦穗部主要形态结构模型。经2014—2015年小麦生长数据检验,除穗长模型精度略低外,穗宽、穗厚、颖壳长、颖壳宽、颖壳厚、籽粒长、籽粒宽和籽粒厚模型精度均较高,所建模型可较好模拟不同品种与施氮水平冬小麦穗部主要形态结构。     

水分和氮肥运筹对小麦氮素吸收分配的影响

试验结果表明，两种灌溉方法下各处理之间的产量不存在显著差异，与两水处理相比，四水处理公顷穗数提高，但拔节水导致千粒重极显著降低。四水条件下小麦的氮素吸收量高于两水条件下的相应氮肥处理，而氮素生理效率降低。灌四水使氮素在小麦营养器官中的分配比例提高，两水灌溉更有利于氮素向子粒转运。各营养器官对子粒氮的贡献率依次为叶片＞茎秆＝颖壳＞叶鞘＞根系，其中叶片的氮素转移量最高，两水灌溉制度下，常规施肥量适宜于部分基施、部分于拔节期追施，而省肥用量可以考虑全部基施。     

冬小麦节水灌溉制度下不同施氮量的氮素平衡

用15N示踪技术研究了节水灌溉条件下冬小麦对不同施氮量的氮素吸收和氮素平衡 ,并比较了两种灌溉制度下小麦对节肥施氮量的吸收动态。结果表明 ,与常规施氮量处理相比 ,节水灌溉条件下节肥施氮量处理的氮肥损失率降低 ,氮肥当季利用率和土壤残留率提高 ;基施氮肥的利用率高于追施氮肥 ;土壤肥料氮的残留率在 2 9%～ 41 %之间 ,分布于 1m土层中 ,其中60 %以上集中在 0～ 2 0cm土层 ;在整个小麦生长季内 ,肥料氮并没有淋洗到 1 30m以下。节肥施氮量在常规灌溉下的当季利用率比在节水灌溉下降低 1 6 6%。     

土壤环境容量计算机模拟实验系统

一、引言环境容量概念,大约于七十年代引入环境科学领域。所谓土壤环境容量,即在一定的环境单元、一定时限内,遵循环境质量标准,即保证农产品质量和生物学质量,又不使土壤污染的土壤所能容纳的污染物负荷量。也就是说,在生态环境不受损害的条件下,土壤所能容纳的污染物量最大数量。因此,研究土壤环境容量的问题,必须应用系统学的理论和方法。我们面对的是一个十分复杂的系统,构造数学模型,并在计算机上作模拟实验,是研究这个系统的重要方法。迄今为止,科学家们虽已设计了一些土壤环境容量数学模型,并应用计算机进行计算和处理,但是还没有形成可以面向一般用户的实用系统。作者设计的以土壤作物系统动力学模型为核心的土壤环境容量计算机模拟实验系统,可对实验数据进行采集、分析、确定模型     

应用小麦-玉米连作智能决策系统模拟大田生产--以河北省吴桥县小麦-玉米连作实验为例

利用“小麦--玉米连作智能决策系统”，对河北吴桥县小麦--玉米连作生产进行了模拟。结果表明：模型对生育期的模拟值与实际值有很好的一致性；经分析，作物水氮环境与实际生产条件相符合；地上部干物质与实际干物质的增长趋势一致；模型对小麦的产量模拟值稍高于实测值，玉米的模块值低于实测值。     

玉米数字模拟器研究

以玉米为对象，对作物-环境-技术关系展开了数字化模拟研究。运用系统分析方法和动态模拟技术，构建了基于玉米生长发育过程的玉米产量与品质形成模拟器系统；应用组件化程序设计思想，采用标准化接口和模块化封装技术，研究了玉米生长、管理、调控与设计数字化模拟器系统；应用可视化技术实现了玉米动态模拟的可视化输出；从而实实现了玉米生产系统预测、管理、调控、设计的数字化和科学化。     

农贸市场环境下语音信号增强方法比较

语音增强是语音识别经常采用的前端处理方法。针对农贸市场环境中的语音信号,为获取更佳的识别效果,采用两种不同的评价方法,对谱减法(SS)、多带谱减(MB)、最小均方误差(MMSE)和对数最小均方误差(log MMSE)4种语音增强效果进行比较。结果表明,采用分段信噪为评价标准比对语音质量进行评价,以SS为最佳,其次为MMSE和log MMSE,多带算法较差;针对分段信噪比评价没有考虑语音可懂度的问题,对上述算法采用语音质量感知评价PESQ标准进行评分,以MB算法得分最高;提高信噪比与增加懂度往往不能同时获得,针对语音识别的复杂性,增强算法的选择要根据具体的应用进行取舍。本研究对农贸市场环境下语音信号的增强算法选用提供了参考。     

小麦-玉米连作智能专家系统在生产领域的推广应用

本文介绍了小麦-玉米连作智能专家系统现行推广方法，分析了现行存在方法的利弊，并提出现阶段我国对这类信息产品应采取的推广模式及推广方法。     

基于干湿期的随机天气发生器

为了按不同的应用需求生成可信的任意长序列逐日天气数据,为作物天气系统研究提供数据支持,该文描述了一个以干湿期随机模型为基础,组合了日降水量、温度和辐射变量随机模型的逐日天气发生器WGDWS(Weather Generator based on Dry and Wet Spells)。它分为两部分:以干湿期为独立随机变量的干湿期模型部分,和依赖第一种模型生成其余天气变量的模型部分;其天气要素的生成主要分2个步骤,即首先根据月经验分布值产生一个干期或湿期长度,然后生成干期或湿期的逐日值。利用代表中国不同地理区域的9个站点1973-2003年的逐日气象资料对天气发生器WGDWS进行了检验,并与基于干湿日开发的DWSS天气发生器进行了比较。结果表明两者性能基本相近,并且WGDWS模拟干湿期的效果更好。因此,WGDWS天气发生器用于生成逐日天气序列是可靠的,同时作为一个JAVA组件,还可以方便地嵌入作物模型系统。