第五讲 农业模型 计算机农林应用课件

第五讲农业模型

主要内容

/数字农业与农业模型

/农业模型研究发展过程

/农业模型的基本方法

/作物模拟模型

/农业模型应用与发展趋势

第一部分数字农业与农业模型

主要内容

■数字农业

■模型与模型化

■模型的类型

■数学模型

农业模型及其特点

农业模型学

、数字农业

1.数字农业定义

当代信息技术迅速发展，并在农业上得到广泛应用。到20世纪末,

国际上形成了“数字农业”的概念。它预示着21世纪的农业将呈现出

一个以数字化为特征的崭新局面。

参照“数字地球”、“数字战争”等含义，并考虑到农业的特点,

数字农业应该包括以下三个内容：

(1)数字农业要求对农业的各个方面(包括种植业、畜牧业、水产业、

林业等)的各个要素与过程(生物的、环境的、经济的)全面实现数

字化，也就是说各种农业的各种要素与过程都要应用二进制的数字

(0,1)以及由二进制数字建成的数学模型或计算机模型来表达。

(2)数字农业要求各种农业信息技术最广泛地应用于农业。

(3)数字农业要求在农业的各个部门(生产、科研、教育、行政、流

通、服务等)全面地实施数字化与网络化的管理。

2.农业过程的全面数字化与农业模型

■各种农业要素的数字化

■各种农业基本过程的数字化■农业数学模型

■各种农业的决策过程的数字化■农业计算机模型

以上分析可知，农业数学模型与农业计算机模型的研究与

建立，应该说是“数字农业”的前提。

3.农业模型是农业信息技术的基础

1,农业模型与遥感技术

2.农业模型与GIS

3,农业模型与精确农业

4,农业模型与数据库技术

5.农业模型与因特网

、模型与模型化

模型是模仿客观事物的一种物体。

对客观事物构建模型的过程就成为“模型化”

(Modeling),也称为“模拟”(Simulation)°

三、模型的类型

①直观模型：只要求与客观事物的外观相似，不涉及事物的内在机

理。

②思维模型：人们通过对同类的客观事物的反复接触，从而在头脑

中形成的对同类事物的共同特征与内在规律的了解。

③物理模型：这类模型要求以某种物理实体反映客观事物的某些物

理性能与内在机理。如飞机模型、地震模拟装置等。

④图形或符号模型：这类模型用图形或特定的符号来表示客观事

物的内在结构与性能。如：机器结构图、工程设计图、电路图等。

⑤数学模型

⑥计算机模型

四、数学模型

建立数学模型往往是模型化的核心步骤。

数学模型具有以下特征：

1）现实性

2）抽象性

3）逻辑性

4）目的性

5）广泛性

■建立一个数学模型一般需要以下步骤:

1）建模准备

2）模型假设

3）模型构建

4）模型检验

5）模型应用

■数学模型的类型

1）按数学方法来分类

A.初等数学模型

B.微分法模型

C.微分方程模型

D,变分法模型

E,图论模型

2）按模型中事物发生机率分

G.确定性模型

H.随机性模型

3）按模型中事物运动状态分类

I.连续性模型

J.离散性模型

四、农业模型

1.概念

农业模型是应用数学模型方法和计算机技术，分析影响农业生产的

主要因素一气候、土壤、作物、社会、经济等，从而对农业生产进行定

量研究。

通过模型研究，可以在较短时间内，用较少的人力、物力和财力，

得到可靠而优化的结果。模型并不与客观事物一一对应，它只是客观

事物的一种简化形式，然而它比客观事物更易于确定和更易于处理。

农业数学模型和农业计算机模型

2,农业模型的类型

按不同的功能特征以及建模的目的和方法大致可以分为以下几种类

型：

1、经验(Experiential)模型和机理(Mechanistial)模型

前者建立在数据统计分析的基础上，较少涉及机理性，偏重于模型

的预测性和应用性；后者对内在机理有较好的阐释，强调模型的解释

性和研究性。

2、描述性(Descriptive)模型和解释性(Explanatory)模型

前者以简单的方式描述一个系统的行为，而对引起行为的机理，模

型较少或根本不予以反映，描述性模型可以通过测定的试验数据推导

出来，其建立相对比较简捷(图1)；

后者由引起系统行为的机理和过程的定量描述所组成，这些描

述即为科学理论和假设的清晰表达，模型是通过综合整个系统的机

理和过程描述来建立的。为了建立解释性模型，需要对整个系统进

行分析，并分别对它的过程和机理进行定量化表达（图2）。

描述性模型

图1表明真实世界的现象如何引入到描述性模型中的图示

模型化现象真实现象

图2表明真实观察值如何被分析和综合引入解释性模型来模拟

系统行为的图示

3、统计(Statistical)模型和过程(Process)模型

前者是一种最常使用的模型，主要通过对数据进行多重回归来预

测系统的表现，其解释性较差，并且局限于试验资料所在地特定的大

气、土壤条件和品种类型，难以推广到不同的环境条件和品种类型；

后者用于定量描述生物与非生物的一些基本过程，具有较好的机理性

和解释性，适用于不同的环境条件和生产系统。

4、应用(Application)模型和研究(Research)模型

前者主要倾向于应用推广，因而具有便于使用、较粗放和应用方

向比较单一的特点；后者主要用于科研，对其机理性要求较高，因而

具有操作复杂、参数较多、灵敏度高的特点。

但总体上，所有农业模型从更微观的层次看都可认为是经验性模型，

而从更宏观的层次看又都是机理性模型。因此，任何一个模拟模型都体现

了经验性和机理性的相对平衡和协调。

如果按不同的学科领域进行分类，农业模型大概有作物生长模型，动

物生长模型，农业气象模型，土壤水肥模型，种植制度模型，农业生产力

模型，耕地质量评价模型，病虫害预测模型等不同方面。

其中，农作系统模拟模型的研究具有较好的代表性和先进性，目前国

际上公认较为优秀且应用广泛的作物生长模拟模型有美国的CERES系列模型

和荷兰的SUCROS模型等。

□农业模型的特征

＞过程模型的特征

较理想的农业过程模拟模型应具有以下8个特征。其中，动态性

和预测性是农业模拟模型最显著和最重要的特征。

1、系统性

对生物与非生物全过程进行系统、全面的分析与描述。

2、动态性

包括受环境因子和内在特性驱动的各个状态变量的时间过程变

化及不同生育过程间的动态关系。

3、机理性

在经验性或描述性的基础上，通过进行深入的支持研究，模拟较

为全面的系统等级水平，并将其进行有机结合，从而提供对主要生

理过程的理解或解释。

4、预测性

通过正确建立模型的主要驱动变量及其与状态变量的动态关系，

对系统行为提供可靠的定量预测。

5、通用性

原则上适用于任何地点、时间和品种等条件。

6、便用性

可为非专家操作应用，可利用一般的气候、土壤及品种资料。

7、灵活性

可容易地进行修改和扩充以及与其它系统相耦合。

8、研究性

除了应用性以外，还可用于不同领域的模拟研究工作，从而避

免实物研究中干扰因素多、周期长、费用高等的不足。

A与动态分析的比较

动态分析的主要研究内容是不同时段系统的整体输出结果，而未涉

及系统内不同成分的变化过程及其机理关系，具有简单描述性和间断性

的特点。

模拟模型研究的主要对象是生物与非生物系统的过程及过程间的相

互关系，因而具有规律上的解释性以及连续的时空变化特征。

例如，在植物生长分析研究中，主要目标是描述不同时间叶面积及

作物生长速率等生长状态的变化特征，通过定期测定叶面积和干物重就

可以计算获得不同的生长动态曲线（图3）。但在植物生长模拟研究中，

必须能解析影响叶面积和生长速率变化的生理过程及机理关系。

7

6

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:5树

100生

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2

1图1作物植株叶面

积、生物量及生长速

0率随时间过程的变化

动态

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8

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10)树

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40州

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30米

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20袋

10

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出苗后的天数©ays)

＞与统计模型的比较

1、农业统计一般只对农业生产系统的最终结果（如产量）进行比较,

而不揭示结果（产量）形成的机理性过程及因果关系。而农业模拟模型

完全可以揭示生物生长与生产过程及其动态关系，帮助人们更好地理解

生物生长和生产的机制与结果。

2、农业统计一般只能考虑与结果（如产量）有关的少数技术措施

（如品种、肥料、密度等），而客观上影响生物生长和生产的因子往往

很多，无法用农业统计的方法综合研究和分析。而模拟模型可以对农业

生产系统进行综合分析和合成，同时考虑许多因子的作用，并可进行大

量的计算机模拟试验。

3、农业统计的研究结果具有明显的地域性和季节性，且局限于特定

的生物品种、土壤类型和气候条件，很难应用于不同地区、时间和生产

系统。而模拟模型同时受外部环境和内在特征所驱动，因而具有较强的

动态性和灵活性，可以应用于不同的地点、时间和生产系统。

□农业模型的作用与功能

＞模拟模型的意义

农业模拟模型最重要的意义是对整个农业生产系统的知识进行综合，

并量化机理性过程及其相互关系，即综合知识和量化关系。

模拟模型是利用计算机强大的信息处理和计算功能，对不同的生物与

非生物过程进行系统分析和合成，其实质上相当于所研究系统的最新知识

的积累和综合。

同时，模拟研究在理解生物与非生物过程及其变量间关系的基础上，

进行量化分析和数理模拟，从而促进了对生物与非生物规律由定性描述向

定量分析的转化过程，深化了对农业系统过程的定量化认识和数字化表达。

＞模拟模型的功能

成功的农业模拟模型之所以受到科学家的肯定和重视，是因

为模拟模型具有其他研究手段不可替代的功能：理解、预测、调

控。

模拟模型能够帮助人们理解和认识生物与非生物过程的基本

规律和量化关系，并对系统的动态行为和最后表现进行预测，从

而辅助进行对生物生长和生产系统的适时合理调控，实现优质、

高产、高效、生态、安全的可持续发展。

五、农业模型学

研究农业模型的理论体系、方法体系，及其与其它

各种科学的关系，对农业发展的影响以及在农业各个领域

中的研究进展的科学。

第二部分农业模型研究的发展过程

农业生产模型的研究进展

■农业系统各组分的模拟研究现状

作物模拟模型的研究进展

一、农业生产模型的研究进展

★国际上：30年代开始；主要内容涉及人口增长、资源利用、作

物生产、畜禽饲养、病虫预测和环境控制。

★中国发展情况80年代中期开始，以江苏农业科学院为代表，

江西农业大学、中棉所、中国农业大学、南京农业大学、河南

农业大学、河南农科院、山东农业大学等相继开展了这一方面

的研究或示范。

二、农业系统各组分的模拟研究现状

★农业生物的模拟（60年代中后期开始）这是农业系统模拟

发展最快，成绩最显著的领域。

★农业环境的模拟主要包括气象因子的生成（已有固定的模

型）、有效积温的统计；气温与地温关系的预测等。

二、农业系统各组分的模拟研究现状

★农业技术的模拟主要包括农作物种植日期、种植（饲养）密度、肥

料用量、灌溉用量与时间确定等。这是一个相对薄弱的领域。有待进

一步加强对农业生产的量性研究。

★农业经济因素的模拟包括农业再生产的投入与产出关系。

S=A・a・I?i・Cb2・Kb3・Tb4

其中，瓦至为弹性系数（即边际产量与平均产量的比值）；A为耕地

面积；a为常数；C为流动性生产资料、K为固定生产资料对产投比的

贡献；T为教育或科技投入的影响。

三、作物模拟模型的研究进展

■计算机科学和系统科学的发展，促进了作物模型研究的

发展。

■荷兰、美国、前苏联、加拿大、澳大利亚、日本等均有

不少研究。近年来我国也进行了一些研究。其中美国和

荷兰是目前作物生长模型研究比较集中的二个国家。

■就研究作物而言，各国主要集中在禾谷类、豆科、块根

类、棉花、牧草等十几种作物。

三、作物模拟模型的研究进展

■纵观作物生长模拟模型研究的发展过程，可将其大致分为以下五

个阶段：

■第一：思想萌芽阶段(1940年前)。作物生长模拟模型的思想主

要源于积温学说和生长分析法。

■第二：经验模型阶段(1941-I960)。伴随着农业气象学和统计

学的发展，作物生长模拟模型研究主要集中于依据积温学说思想,

利用气象资料，运用统计学方法建立作物生产经验统计模型。

三、作物模拟模型的研究进展

■第三：机理模型阶段(1961-1980)

□自60年代以来，以美国、荷兰、(前)苏联、英国等为代表，作了大

量有关作物机理模拟模型的研究工作，涉及十多种常见作物，研究

内容包括光合作用、作物冠层结构、呼吸作用、蒸腾、干物质积累

与分配、养分吸收、水分利用、根系生长、器官生长发育等。

□主要研究成果有：CnpoTeHKo模型，ELCROS,SPAM,

SIMCOT.SIMCOT-IL特别是deWit和Duncan等提出了植被冠层截

光的几何模型和生理模型。

三、作物模拟模型的研究进展

■第四：应用模型阶段(1980-1990)

□作物模型研究方向由强调作物生长过程的理论表达，转向侧重于实际

应用。

口最有代表性的如CERES(Crop-EnvironmentResourceSynthesis)

系列作物模型和GOSSYM/COMAX系统。

□这些模型已被广泛应用于不同环境条件下的作物估产，干旱评价，作

物品种培育等。在气候变化对农业的影响评价中，用的最多的是

CERES模型。

三、作物模拟模型的研究进展

■第五：综合模型阶段（1990年至今）

□进入20世纪90年代，伴随着随着社会需求的增多和人工智能知识

工程技术方法的发展与应用，作物生长模型向着应用多元化方向

发展。

□遥感RS和地理信息系统GIS等新技术手段的崛起，为作物生长模型

的应用和发展提供了广阔的前景。

□通过与GIS技术的结合，可以扩大作物模型的应用范围。因为GIS

技术不仅可以定量表征区域环境特性，而且能够揭示生产力的区

域分布特征、以及存在的问题，从而通过与作物模型的结合，评

估不同管理情景下的生产力，为农业管理或区域规划提供科学依

据。

农业生产模型的学派

(1)荷兰学派一强调生物的机理性和共性问题

(2)美国学派一强调生态系统的整体性和应用性

(3)中国学派一强调生物机理性和应用性

两个典型模型系统分析

(1)美国的GOSSYM/COMAX系统

(2)中国的CCSODS系统

COMAX/GOSSYM棉花生产管理系统的结构框架

气象资料、土壤环境、品种参数与技术措施

小

麦

_1阶.

冠层辐射与吸收

生

段

长

发水分与

模

育光合作用养分平衡

型（叶片与冠层）

流

程

_L器

图

官呼吸作用

养

分

生（维持与生长呼吸）水分亏

亍

缺

长缺因子

因

子

同化物的

积累与分配

产量形成品质形成

第三部分农业模型的基本方法

主要内容

农业模型目的性的确定

■农业模型技术路线的确定

■农业模型的总体结构

■农业模型的计算机语言选择

■农业模型的数学模型

■农业模型中的核心模块

■农业模型的数据库

■农业模型的输入与输出

农业模型的核实、较准与检验

、农业模型目的性的确定

1.农业系统的等级性和水平

□农业生产系统的等级性

根据系统分析的原理，农业生产系统一般可分解成区域、农区、

农田生态、作物群落、群体、个体、器官、组织、细胞等不同层次或

等级，如图所示。在这些不同的系统层面上，可以构建出不同尺度和

不同内容的计算机模拟模型。

“世界”

▲

映

诵

ITW

沏

植株组成成分

（根、茎、叶等

微观组成成分

（气孔、细胞、生化通道等）

农业生产系统的等级性

建模目的包括如下:

■应用制定宏观农业决策

■应用于决定微观农业技术

■应用于揭示农业过程机理性的研究

■应用于农业预测与风险分析

、农业模型技术路线的确定

主要的农业模型技术路线有以下几种:

1.农业计算机模拟

2.农业模拟与专家系统相结合

3.农业专家系统

4.农业数学规划

5.农业模拟与数学规划相结合

6.农业模拟模型与优化模型相结合

7.农业模拟、优化与决策相结合

8.农业模拟、优化与专家经验相结合

9.农业模拟与GIS相结合

10.农业模拟与遥感图像相结合

11.农业模拟与GPS相结合

三、农业模型的总体结构

1.农业系统的基本结构

♦农业系统可用系统的成分、系统的界面和系统的环境来简化描述。其

中，系统成分主要包括系统内部的作物和土壤；系统环境指系统的外

部因素，包括气象条件等系统输入以及蒸发蒸腾及生物量等系统的输

出；系统界面是系统的内在成分与系统环境之间的抽象的分界线。

系统的主要成分、系统的界面和系统的环境

2.模型结构

i.基本模型单元图2.单输入-单模块-3.多输入-多模块-

单输出模型结构多输出模型结构

四、农业模型的计算机语言选择

＞硬件环境

＞软件环境

＞编程工具

VisualC;VisualBasic;Delphi;Java;ASP;VisualC#.net等

＞数据库应用系统

SQLServer;Oracle;Foxpro/AccessforWindows等

＞浏览器

Netscape;IE等

目前，模型算法的编写采用较多的是Fortran、VC+\Visual

C#.net等编程语言，界面设计采用较多的是VisualBasic(VB)、

Delphi.ASP、VisualC#.net等，数据库结构一般采用SQLServer.

Oracle、Foxpro/Access等进行设计。

五、农业模型的数学模型构建

■资料获取与算法构建

■资料获取大概有3个方面的来源。一是自己已有的工作积累或文献资

料，其中文献资料主要包括国内外在相关领域所取得的科研成果、出

版的专著与教材、科技期刊及学术会议上发表的论文等，以及各地的

土壤志、品种志、气象资料等。二是通过合作途径，可以从同行科学

家那里获取相关资料。三是必须通过补充试验或支持研究，围绕某个

方面获得全新的资料。其中，文献资料主要用于模型的构建；合作途

径所获得的资料主要用于模型参数的确定及系统的测试；补充试验或

支持研究一部分用于模型的构建，另一部分用于模型参数的确定及系

统的测试。

■在资料获取的基础上，即可进行数理统计分析，构建算法方程。对于

一些暂时无法获得的资料或难以量化的过程，必须采用黑箱模拟的方

法，借助于逻辑性的合理假设和数学推导，得出描述系统过程的理论

方程。应当指出的是，黑箱模拟运用的程度，完全取决于对系统的正

确理解和可靠把握。如果信心不足，则尽量减少黑箱模拟。

模块设计与模型实现

首先要选择恰当的编程语言来组织系统，包括模拟算法编程

语言和界面编程语言。目前应用比较广泛的模拟算法编程语言主

要有VisualFortran和VisualC++o

模块设计与编程须注意几个问题。(1)将主程序和亚程序设

置成合理的模块化结构，(2)突出模块的可读性与解释性，以及

可改性与灵活性，(3)表现友好的人机界面和可操作性，(4)

将模型的运行时间降低到最少。

此外，模型的实现还须研究模型的输入输出内容和形式。模

型的输入资料要求容易、可获取，特别是天气、土壤、作物遗传

资料等。对于输入误差大的资料，要尽量少用。模型的输出结果

要求直观、综合、易分析比较。一般采用表格和图形两种主要形

式。随着计算机技术的快速发展，作物模型的图象输出、可视化

虚拟生长、多媒体技术等会得到成功的应用。

六、农业模型的数据库

■地理信息数据

■土壤资料数据

■气象资料数据

■品种资料数据

■病虫情数据

■图形、图象信息数据

地理信息数据

主要指用户的基本地理信息，包括行政区域、纬度（

度•分）、经度（度•分）、海拔（m）、地形地貌等有

关地理空间信息。

土壤资料数据

主要包括土壤类型，土层深度（CM）、土壤质地名称、土壤容重、总

孔隙度、酸碱度、土壤含水量、田间持水量、土壤萎落含水量以及地形

地势；土壤养分含量：有机质（％）、全氮（％）、C/N（%）、全磷

（%）、全钾（％）、速效氮（mg/kg）、速效磷（mg/kg）、速效

钾（mg/kg）及其它主要营养元素的含量。

气象资料数据

包括日照时数（小时），日平均湿度和日最高、

最低温度（℃）,空气相对湿度（％）,风速（

米/秒），日降水量（毫米），实际水汽压，年

均温度（℃）,年降水量（mm）,无霜期（天）

,》10℃积温，干燥度等。

品种资料

主要包括品种来源，植物学特征：株高（cm）、叶片数、

株型、百（千）粒重（g）;品质特性：蛋白质含量（％）、

脂肪含量（％）等；生物学特征：生育期天数（从出苗到成

熟的天数）；生育特性：叶面积系数（LAI）、光合势（LAD

）（m2,d/hm2）;抗逆性：抗病性、抗倒伏性、抗寒性、

抗旱性等；栽培要点：如播期、种植密度、施肥量等，生态

适应性以及产量水平（kg/hm2）和产量结构等。

管理措施

包括小麦生产中管理措施的种类、时间、强度等资料，如；播

种期、播种量、施肥时间与施肥量、灌溉日期与灌溉量、成熟及

收获期管理等。

农业生产条件

农业生产基本条件如农用动力、化肥投入、灌排条件、劳力、

播种面积、种植方式、单产水平、农药和农膜使用量及费用、植

保器械等。

图形、图象

有时为了系统运行方便，常将一些图形、图像数据，如行政

区域图、养分含量分布、病虫草害的图片等单独存放，供系统

运行时随时调用。

试验数据库

由于小麦生长环境复杂，一些高产技术措施、原理还需通过

试验不断探索、改进、大量的试验数据是对专家知识的补充完

善，包括田间试验数据和人工模拟试验数据。

□数据库的建立

根据具体农业模型应用范围和特点，依据上述数据库框架格式，收集、

整理数据资料，在此基础上建立该系统的数据库。主要步骤包括：

•制定数据收集的方案；设计数据库和数据表；

・选择适当的数据库系统，SQLSever,Access,Foxpro;

•通过实验、调查、文献查阅和购买等多种方式收集有关数据；

•进行数据筛选和分类，并输入数据库；

•对入库的数据进行仔细检验和校对，确保数据源的准确、无误；

•对数据进行标准化处理，如数据库结构规范化、数据单位一律使用公制

等；

•对数据进行归并，减少数据冗余；补充、完善数据库的数据。

七、农业模型的输入与输出

1.农业模型的输入

模型的输入资料以最少为原则，既可容易获得，又可简化模拟运

算。例如，作物生长模型的输入资料，总体上可分为气象、土壤、品

种、管理四大类。

农业模型的输入主要有三种方式：

1）调用数据库中的数据

2）用户在几个项目中作出选择

3）用户直接输入

2.农业模型的输出

用户对模型真正需求，是其输出部分。

农业计算机模型的输出可以有多种形式：

（1）文字；（2）数字；（3）日期；（4）一般表格；（5）电子表

格；（6）曲线图；（7）直方图；（8）圆盘图；（9）动态图；

（10）照片；（11）地图；（12）声音；（13）多媒体；（14）网页

；（15）其它。

表6.1高邮市水稻栽培计算机模拟优化决策方案

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