《信息农业模拟模型.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《信息农业模拟模型.ppt（61页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、农业模拟模型,主要内容第一节 农业模拟模型的概念、特征与功能第二节 农业系统的等级性和水平第三节 农业系统模拟的原理与技术第四节 农业模拟模型的研制步骤第五节 农业模拟模型的基本算法构建第六节 农业模拟模型的应用,农业生产系统是一个复杂而独特的多因子动态系统，受气象、土壤、品种特性、生产技术措施等多种因素的影响，具有显著的时空变异性和区域性，从而使得农业生产管理专家难以综合考虑多因子互作、预测农业生产趋势并量化生产管理技术措施。农业模拟模型可以动态地模拟农业生产过程及其与气候、土壤和管理技术措施等的关系，从而克服了传统农业生产研究中较强的地域性和时空局限性，为不同条件下的农业生产预测提供有力的
2、定量化工具。,第一节 农业模拟模型的概念、特征与功能农业模拟模型的概念和类型农业模拟模型的特征农业模拟模型的作用与功能,一、农业模拟模型的概念和类型1、概念农业模拟模型(Simulation Model)：着重利用系统分析方法和计算机模拟技术，对农业系统中的生物与非生物过程及其与环境和技术的动态关系进行定量描述和预测的模型。,2.模拟模型的类型,经验(Experiential)模型和机理(Mechanistial)模型描述性(Descriptive)模型和解释性(Explainatory)模型统计(Statistical)模型和过程(Process)模型应用(Application)模型和研究
3、(Research)模型,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。描述性(Descriptive)模型和解释性(Explainatory)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；,解释性模型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
4、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 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,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，适用于不同环境条件和生产系统。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
5、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，所有农业模拟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，农业模拟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SUCR
6、OS模型等。,二、农业模拟模型的特征1、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
7、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。,2、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
8、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。当然，模拟模型的建立、验证和改良都需要有试验研究与统计分析为基础，因此模拟研究并不能替代农业试验与统计，而是在统计分析基础上的一种数字化技术。可以认为，农业模拟研究实际上是农业科学中的一种新方法、
9、新技术。,三、农业模拟模型的作用与功能,1、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。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。,2、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
10、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。,第二节 农业系统的等级性和水平农业生产系统的等级性农业生产系统的水平和过程,一、农业生产系统的等级性,对于一个机理性和经验性兼顾的农业模拟模型而言，模拟的层次应低于研究目标的两个级别。例如，研究作物的群体产量表现就必须能模拟个体与器官的生长发育过程。,二、农业生产系统的水平和过程 对于特定层面的农业生产系统，不同环境下影响生物与非生物过程的限制因素不尽相同，模拟研究的生
11、态范围和系统覆盖面也有所不同。以作物生产系统为例，根据生态限制因子对作物生理过程和生产系统的影响进行分类，按照产量递减的顺序，可以把作物生产系统分为五个水平。,作物生产系统分为五个水平：1、光温潜力2、水分限制3、氮素调控4、磷钾等养分的调控 5、病虫草害等生物灾害的影响,1、光温潜力 即使在最优栽培条件下，作物生长系统通常也要受到光照和温度的制约，因此温光条件是任何作物模型的最基本驱动因子或驱动变量。如果作物具有丰富的水分和营养条件，则作物的生长速率只取决于当时的作物状态和当时的天气状况，尤其是辐射与温度。这是作物发挥“潜在生长速率”所产生的“潜在产量”。在第一生产水平，辐射强度、光能截取和
12、利用效率是研究生长速率的关键因子。在第一生产水平下模型基本要素之间的关系如下：,2、水分限制作物生长至少在部分生长季节里受到水分可用性的限制。这是干旱和半干旱地区雨养农业系统的主要特点之一。另外在土壤肥力较好及施肥水平较高的条件下，作物生长可能受到灌溉条件的显著影响。在第二生产水平，关键因子是土壤水分的蒸发程度和作物利用效率。植物生长与该系统中主要驱动变量的关系是间接的。,3、氮素调控 作物生长至少在部分生长季节受氮素不足的制约，或同时还受水分短缺或恶劣天气的影响。在这一生产水平，植物组织内的氮分为两部分：可运转的氮与固定的氮。这一生产水平上的生长速率主要取决于来自土壤中和内部贮存氮的可利用性
13、。,4、磷钾等养分的调控 作物生长有时还受土壤中磷、钾及其他矿物元素的制约。这种情况通常发生在土壤过度利用的农业生产系统或特殊土壤理化性状的地区。,5、病虫草害等生物灾害的影响 在这种生产水平下，作物系统除受到气候、水分和矿质营养等非生物环境因素的影响外，还受到病虫草害等生物因子或逆境的干扰和抑制。,第三节 农业系统模拟的原理与技术,对于一个面向过程的农业生长模型而言，最重要的技术基础可能是作物（动物）生理生态学原理、系统分析方法和软件工程技术。作物（动物）生理生态知识是建立作物（动物）生长系统的概念模型直至量化模型的关键。系统分析方法是农业模拟研究的基础。软件工程技术是模拟模型实现的辅助工具
14、。,系统分析方法模拟研究的尺度支持研究析因方法与系数化遗传参数模型开发环境与工具农业生长系统的表示方法,一、系统分析方法 系统是一组相关成分的集合，可以分解成不同的结构成分，也可合成为一个整体系统。系统研究可分为两个主要领域或阶段，即系统分析和系统合成。系统分析：是将一个系统分解成主要成分，研究系统的成分及其关系，提供系统的定量描述（系统模型）来预测系统的行为。系统合成：主要研究如何运用从系统分析中获得的知识或系统模型来改良系统（系统控制或系统管理）或设计新系统（系统设计）。,系统组成的基本属性:系统成分、系统环境、系统界面。系统成分是构成系统的内在实体元素。系统环境是影响系统行为的外部因素。
15、系统界面是系统内在成分与系统环境之间的分界线。,二、模拟研究的尺度 农业模拟的尺度具有三维的特性：时间性、空间性、复杂性。其中复杂性趋向于随时间和空间而增加。模拟的时空尺度决定了适宜模型的选择及模拟方法的采用。大尺度模型往往注重宏观的经验性和描述性，而小尺度模型则注重微观的机理性和解释性。对于作物生长模拟研究来说，时间步长的确定取决于作物生长状态变化的速率，在生长相对快的时期，步长宜短一些；在生长相对慢的时期，步长可选大一些。1天、1/8天等,三、支持研究专门服务于农业模拟模型的大量研究工作，称之为模拟的支持研究。需要从事的农业模拟支持研究主要有两个方面：已知因果关系或基本模式，但缺乏特定的数
16、量表达或算法程序；如作物器官建成与阶段发育的关系相对不了解而有待探索的某些过程，称为黑箱。如根系生长与土壤环境及叶片生长的关系。,四、析因方法与系数化 农业生产过程往往由多个环境因子所控制，包括温度、光照、水分和养分等。定量这些因子的互作主要是通过单个因子的系数互作而非复合因子的多元回归。析因法的主要特征是以系数的形式来分别建立不同单因子的响应模型或效应因子模型，然后以一定的数学方法来定量这些系数间的互作。系数化将效应因子的特征值一般设定在01之间。,系数互作的计算方法主要有最小法和乘积法。最小法依据最小因子法则，认为系统的表现主要受最小系数的限制。乘积法则依据于不同因子的相互作用原则，认为系
17、统的表现同时受多因子的影响，而并非与最小因子的水平呈线性关系。,五、遗传参数遗传参数：是描述非逆境下种或品种基本遗传性状的一组特征值。一个品种的遗传参数一般以1015个左右为最适，最多不超过20个。遗传参数既要符合作物(动物)生理学的认识和规律，又要为作物(动物)育种学家所理解和接受。遗传参数一般依据试验数据通过试错法、最小二乘法决定。有条件，也可直接通过控制环境下的试验研究获得，如不同小麦品种的生理春化要求。,六、模型开发环境与工具硬件环境软件环境操作系统编程工具：Visual C；Delphi；Java；Visual C#.net等数据库应用系统：SQL Server；Oracle；Acc
18、ess等浏览器：Netscape；IE,七、农业生长系统的表示方法,系统的界定输入、输出资料模拟模型的结构成分概念模式与图示分室模型表示法,1、系统的界定 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。,系统输入：是影响系统行为而不受系统影响的环境因子，如气象变量等，又称驱动变量。开放系统有一个以上的输入，封闭系统没有输入。系统输出：代表系统的特征和行为，为模拟者所感兴趣。系统参数：是模型成分的特征，通常在模拟中恒定不变，而输入则为变数。系统中的状态变量：主要描述系统成分的状况或水平，具动态特征，如生物量。如果状态变量随时间而变，为动态模型。如状态变量受到不同过程的影响而变，如生物量受
19、光合和呼吸作用而变，称为过程模型或连续模型。,2、输入输出资料 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。模型的输出要求动态、完整、易于理解，具有先进的可视化及多媒体特点。可利用表格、图形、图像、声响等多种形式来综合实现，结果可同时输出到屏幕、文件、打印机等。输出的步长一般以天为单位。同时，模型输出步长和方式都可由用户根据各自需求而动态设定。,3、模拟模型的结构成分 任何一个模拟模型均可以根据其自身的特性分解成相互关联的结构成分。例如整个作物生育及其环境系统一般可分解成六个相互关联的亚系统。第一亚系统为作
20、物的阶段发育与物候期，主要是有关以温光反应为基础的茎顶端发育阶段以及以外部形态特征变化为标志的生育时期，如小麦的小穗分化期、小花分化期等，以及分蘖期、拔节期、抽穗期等。第二亚系统为作物植株的形态发生与器官建成过程，包括根系、叶片、茎杆、小穗、小花、籽粒等器官发生与形成的规律、数量与质量等。第三亚系统为植株的光能利用与同化物生产，包括叶片和冠层的光合作用、呼吸作用、碳水化合物积累及生物量的计算等。,第四亚系统为不同器官间的物质分配与利用，包括同化物分配系数或分配指数和分配量的实时变化、器官的生长和大小、产量和品质的决定等。第五亚系统为土壤植物大气水分关系，包括土壤水分的移动、吸收、蒸发蒸腾、植物
21、组织的水分平衡等。第六亚系统为土壤养分(氮素)动态与植株利用，包括主要养分元素在土壤中的转化、根系吸收、体内分配和利用等。以上各结构成分通过物质和信息的交流联成一个作物生长的动态平衡系统。,4、概念模式与图示模型表示法小室代表系统中的状态变量，开关代表过程的速率，云朵代表系统的输入源，圆圈和箭头代表中间变量，实线表示物质流，虚线表示信息流。,第四节 农业模拟模型的研制步骤,农业模拟模型研制的步骤：模型选择与系统定义资料获取与算法构建（重点和难点）模块设计与模型实现模型检验与改进,1、模型选择与系统定义,首先要弄清模拟研究的目的、水平及对象，以明确模拟研究的范围和成分。通过这项工作，可以先建立一
22、个描述系统结构与关系的概念模式或概念模型。如果建模的主要目的是为了研究和机理解释，那么模拟的系统水平和层次就应该低一些，模拟的对象可能包括器官及亚器官。对于一个应用性较强或注重宏观预测的模型而言，研究的系统水平就可以高一些，系统的成分简单一些。,2、资料获取与算法构建,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。,资料获取大概有3个方面的来源：,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
23、，另一部分用于模型参数的确定及系统的测试。,3、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Visual C+和Visual Fortran。,4、模型检验,模型的检验包括对模型的敏感性分析、校正、核实、测验等四个主要过程；敏感性分析 敏感性分析是对模型灵敏度和动态性的测验，分析模型对主要参数和变量反应的灵敏度，测验模型的结构与过程以及系统的成分。结果通常以值来表示模型的反应程度，如表4-1所示小麦阶段发育的敏感性分析。,小麦发育阶段对环境温度和日长及品种春化要求和光周期敏感性的反应,发,育,阶,段,二棱期
24、,顶小穗形成期,抽穗期,参数,变幅,*,（天数）,温度(C),-,2,+25,+10,+10,+2,-,14,-,15,-,11,日长（h）,-,2,+10,+6,+4,+2,-,7,-,5,-,4,春化要求,-,10,-,9,-,3,-,2,+10,+8,+3,+1,光周期敏感性,-,0.002,-,9,-,5,-,4,+0.002,+9,+5,+3,*以小麦在南京种植为模拟对照，春化要求天数为20天，光周期敏感性为0.004,校正（Calibration）校正是调整模型的参数和关系，使得模型符合模拟者特定的环境和资料参数,主要检验模型系统的综合表现及对综合变量的反应。核实（Validati
25、on）核实是指决定模型是否适用于模型研制以外的完全独立的资料，是多年、多点、多试验观测值与模拟值的比较。可采用如下方法：一、将模拟结果与实际结果进行回归分析；二、将实际结果与模拟结果按同一时间坐标绘1:1图进行比较；三、检验模拟与实际值的平均误差。（统计方法）,模拟结果与实际结果回归分析,一、将模拟结果与实际结果进行回归分析；,模型模拟值与观察值1:1作图,二、将实际结果与模拟结果按同一时间坐标绘1:1图进行比较；,（1）平均离差（Mean Deviation，MD）即预测值与实际值之差总和的平均值。MD（ERRi）/n ERRiYiXi其中，n为为样本数；Yi和Xi为第i次的模拟值和实测值。
26、（2）平均预测误差（Mean Prediction Error，MPE）即预测值与实际值之差绝对值总和的平均值，反映模型的精度。MPE=(|DERi|)/n（3）预测均方法（Mean Square Error of Prediction，MSEP）即预测值与实际值之差平方总和的平均值，是比较模型间精确度较好的指标。MSEP=（ERRi）/n（4）均方差根（Root Mean Square Error，RMSE）即预测均方差的开平方，能更直观地反映模拟值与实测值的误差。,三、检验模拟值与实际值的平均误差,（5）拟合指数（Agreeement Index，AI）即1减去预测值与实际值之差的绝对值除
27、以实际值，反映模拟符合程度，AIl时误差最小。AIl|YiXi|/Xi（6）偏斜度（Bias）即模拟值与实际值无截距回归方程斜率与1的偏差，表示通过原点的拟合直线与1：1线的偏斜程度（）。BIAS100（b0-1）式中b0为模拟值与实际值之间的0截距直线回归方程（截距0）的斜率。（7）直接比较单个模拟值的绝对误差和相对误差 绝对误差：ERRiYiXi 相对误差：REERRi/Xi,RMSE=15.2%n=60,均 方 差 根,测验(Test)测验是比较各种环境下的模拟值与预测值，可看作是一个持续的模型核实过程。如果在测验过程中发现明显的偏差，可能还得重复上述模型校正和核实的整个过程，并对模型算法进行必要的修订和改进。,重 点 内 容,农业模拟模型的定义模拟模型的类型模拟模型的功能遗传参数农业模拟模型的研制步骤有哪些？,
