农业气象模型

农业气象模型是表示农业生产对象或过程与气象条件关係的数学表达式或文字逻辑图式。前者是根据已知的农业生产与气象条件的数量关係和各种理论假设，由一些变数、係数和常数组成的方程式，后者是由各种文字，符号构成的逻辑框图。实际上，农业生产与气象条件的关係极为複杂，在研製时常作一些简化处理，模式中引人的变数比实际存在的要少得多，农业气象模式目前只能近似地表示生物与气象条件的关係。

基本 介绍

中文名：农业气象模型外文名：Agrometeorological model释义：生产对象或过程与气象条件的关係考量：机理性、广泛性、套用性主要模型1：确定性模型和随机性模型主要模型2：模拟模型和最佳化模型

简介

发展过程

最早的农业数学模型要追溯到18世纪，1735年法国科学家Reaumur提出了积温学说，1948年英国人H.L Penman提出了机理与经验相结合的蒸腾公式，计算自由水面或植物覆盖面的蒸腾量，1951年Rabinowitch提出了光合作用对光通量密度与C02 浓度回响的数学模型，此外还有其他一些农业模型，早期的农业模型以经验加机理模型为主。

随着计算机技术的发展，20世纪60年代开始了作物的模拟模型研究。其代表人物是荷兰科学家De.Wet和美国科学家Dunca.1965年De.Wet首创用计算机高级语言，将5d之内玉米叶片每小时的光合作用模拟出来，1969年提出了国际上第一个作物生长过程中碳素平衡的计算机模拟模型。与此同时，Dunca也进行了玉米、棉花生长与产量的模拟研究。70～80年代，农业模型发展迅猛，出现了作物呼吸过程模拟、作物生长曲线、作物乾物质分配、土壤蒸发模型，同时，在美国、荷兰、澳大利亚、前苏联研製出棉花、小麦、大麦、黑麦、马铃薯、高粱、大豆、甜莱、苜蓿、三叶草等作物的模拟模型。90年代以后，农业模型进入较为平稳的发展时期，世界範围内的农业模型研究在各方面都得到长足的发展，包括模型的机理性、广泛性、套用性、综合性和高技术性等。

机理性方面

作物生长发育中的一些基本过程的模拟研究，在深度上有很大的进展。比如在光合作用的模拟方面，已经深人到生物化学的领域，建立了电子传递速度与光强、大气CO2、气孔C02分压，水汽压等关係的模拟模型。能够详细地模拟每张叶片每分钟的光合，呼吸，蒸腾等过程。在土壤-植物-大气系统的机理性模拟模型方面，建立了模拟饱和与非饱和水的传导机制，模拟冻结与解冻过程，模拟根系发育，植物对水分吸收的调节机制等的模型。此外，在植物生理学、动物生理学、土壤化学、土壤物理学、土壤微生物学、农田微气象学等许多农业科学的基础性学科，出现了许多有相当深度的模拟模型。

广泛性方面

农业模型在农业方面的发展大大超过作物模型的範围。农业模型研究几乎遍及到农业的各个领域。除作物生长发育与栽培管理外，还包括作物育种、品种适应性、园艺学、土壤学、农业资源环境、昆虫学、植物病理学、畜牧学、草原管理学、兽医学、水产学、林学、农产品加工、储存、保鲜、农业经济学、农业巨观规划等等。在农业的不同领域套用模型的方法有较大的差异。

套用性方面

模拟模型可以较好地解释模拟作物的生长发育过程，在农业生产中得到了广泛套用。江苏省农科院将作物模拟与作物栽培的最佳化原理相结合推出的作物栽培模拟最佳化决策系统(CCSODS)在中国15个以上省市得到大面积的推广套用。同时，美国、澳大利亚、加拿大及国内的一些学者将模拟模型与农业专家系统或决策支持系统结合，在一定的地区内，都有较好的套用效果。随着国际上高新技术，如电子信息技术，生物技术等迅速发展，农业计算机模型与高新技术的结合成为农业模型研究的一个新趋势。至于农业计飞机模型与分子生物学与生物技术的结合，如在农业生物信息学与基因组学中的套用，虽然目前还没有出现十分重要的研究成果，但是可以预期，在今后较长的时期内，将是一个十分活跃的领域，并且将对农业科学的发展产生极其深远的影响。

建模思路

建模首先要了解建模的基本原理，确定建模思路，然后才建立相应的模型。

建模的基本原理

1.系统性

农业生产的各个层次、各个环节、各个方面都是以农业系统的形式存在的，任何农业模拟对象都是以某个农业系统为对象，这是农业生产的系统性原理。在建模过程中，要将农业问题看成个整体，如作物生长发育这二领域，就有发育期、光合作用、呼吸、蒸腾、营养、环境条件动态变化等诸多过程，其中一个因子的变化就可能引发其他因子的变化，在建模时，必须考虑各因子间的系统联繫。

2.客观性

农业模型在很大程度上是农业研究者主观抽象的产物，主观抽象必须以严格的客观事实为依据，农业模型必须客观反映农业过程的规律，农业模型的建立必须经过统计验证和实践检验。

3.机理性

机理性原理就是在大量农业试验的基础上，探究作物生长的内在规律，并通过数学模型或计算机模拟的方法将其反映出来。

4.套用性

农业模型属农业科学领域，其根本目的是为了提高农业生产力，模型的成功与失败，水平高与低，关键在于是否能在农业生产中成功套用。

5.通用性

一个成功的农业模型应该在较大的範围内套用，可以套用于不同地区、土壤、品种，提高农业模型的通用性，使农业科学从经验性为主的科学转变为以机理为主的科学。

建立农业模型的基本思路

1.确定目标

模型是为特定目标设计的，首先应确定建模的目的，解决什幺样的问题，如建立以决定微观农业技术、揭示过程机理性的研究、套用于农业预测为目的的农业模型。

2.选定系统的边界和限制条件

农业系统是一个複杂的系统，但不是一个孤立的系统，它会与其他系统之间有着各种联繫，因此，我们要研究系统内外的约束因素和限量。

3.确定最小功能单元和模型的可控部分

最小功能单元就是变数最基本的表示对象。在建模中，可控因子对应于可控变数，不可控因子通常通过参数来固定。

4.考虑和处理时间过程

要根据系统的複杂程度、目标和可能性来划分时限，包括统计资料的时期、基期和预测期，并确定模型的动态和静态。

5.技术路线确定

用于揭示农业过程的机理模型，可套用计算机模拟技术路线，揭示作物生长发育规律、土壤的理化与微生物变化、病虫的生理、生态规律等。

用于农业巨观规划的模型，可以用线性规划、非线性规划、动态规划、决策论等数学规划模型，也可用模拟模型与规划模型结合的模型。

对于农业技术决策模型，可以套用模拟模型、最佳化模型与决策相结合的方法。

6.模型的检验与修正

不同模型的检验方法不同，如回归模型有统计假设检验，运筹模型和计算机模型有上机运算的逻辑检验等。模型最重要的是用客观事实来检验，并按照实践检验的结果去修正，直到符合要求为止。

几类主要模型

构建农业模型的主要目的是对作物的可收穫产量，根据从特定领域获得的数据和知识，开发不同複杂水平的模型，但通常模型拥有多个特点，没有明显的分界线。按建模採用的技术方法大致有如下几类。

经验模型和机理模型

经验模型是观测数据的直接描述，通常用回归方程表示(一个或多个因素)，用于估计最终产量。这些模型包括降水量与产量关係、施肥对作物产量的影响，光照、温度和水分条件对发育期的综合影响等。这类模型虽较粗略，但在一定範围内的预测效果还是不错的。

机理模型是描述在较低特徵水平上的系统行为。因此有一些低水平的机理、理解、解释。这些模型可以模仿相应的物理、化学或生物过程，描述特定反应怎样发生、为什幺发生。模型设计者起先只是凭经验，随着知识积累增加了参数和变数用于解释作物产量。大部分作物生长模型属此类。

静态模型和动态模型

静态模型是不包括时间变数的模型，即使终产物是随时间积累的，如经验模型。相反，动逵模型明确地把时间作为变数，大部分动态模型以微积分方程描述。

确定性模型和随机性模型

确定性模型预测因子与自变数间关係确定，能做明确的数量预测，模型没有随机因素。通常的动物活重、作物产量或降水量的预测模型都属此类。确定性模型虽然预测水平还不能令人满意，有的是因为原始数据不正确或使用材料差异造成的，有的是因为把随机变数当作确定性的。虽然目前此类模型套用很广，但系统中不确定性因素越多，建立确定性模型就越不适用。

当变数的不确定性达到一定程度，就有必要建立随机模型，提供一个期望平均值和相关变数。然而随机模型在技术上处理困难。因此，现实中往往是首先通过确定的方法建模，当结果不能让人满意时再用随机方法。

模拟模型和最佳化模型

模拟模型是一类用于模仿系统行为的模型，同时又是机理模型，在大多数情况下又是确定性模型。因为这些模型是模拟系统在较短时间间隔内的变化，加人了天气、土壤状况随时间变化的相关因素，需要大量的数据(气象参数、土壤特性、作物参数)来运行模型。这类农业模型大部分被用于预测作物产量变化以及大範围的调査管理。最佳化模型是为系统的实际操作设计最佳的决策方案。

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