农作物用水量预测及智能灌溉方法

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1、农作物用水量预测及智能灌溉方法摘要随着水资源供需矛盾的日益加剧，发展节水型农业势在必行。智能灌溉应用先进的信息技术实施精确灌溉，以农作物实际需水量为依据，提高灌溉精确度，实施合理的灌溉方法，进而提高水的利用率。本文建立了灌水量和最终产量之间的关系，以及在干旱条件下，每个阶段具体水量分配的方案。针对问题一，结合题中所给的数据，先做出了灌水量和产量之间的散点图，观察得二者之间有非线性的关系。然后利用曲线回归拟合的方法得到了最佳的拟合函数。再通过残差进行了拟合准确性的检验。针对问题二，我们充采用了BP神经网络对模型进行优化求解，得出了一个优化模型。接下来按照题中要求

2、将我们的模型与附录中的两个模型进行了比较，我们通过比较三个模型的预测产量与真实产量之间的相关性，说明了我们的改进模型优度是最高的。针对问题三，非充分灌溉的条件下，我们以问题二中的模型作为目标函数，以灌水总量为约束条件建立了最优化的模型。采用了差分进化算法对模型进行求解，得到了问题二模型之下作物生长各个阶段的灌水量，并对最终的结果进行了分析，选定了一个比较合理的方案。关键词：曲线拟合残差检验BP神经网络差分进化算法1一、问题重述问题背景随着水资源供需矛盾的日益加剧，发展节水型农业势在必行。智能灌溉应用先进的信息技术实施精确灌溉，以农作物实际需水量为依据，提高灌溉

3、精确度，实施合理的灌溉方法，进而提高水的利用率。作物水分生产函数无论对节水灌溉的区域规划和系统评估，或是非充分灌溉的应用均具有深刻意义。非充分灌溉是指在灌溉水不能完全满足作物的生长发育全过程需水量的情况下，以作物水分生产函数为理论依据，将有限的水科学合理（非足额）安排在对产量影响比较大、并能产生较高经济价值的需水临界期供水，从而建立合理的水量与产量关系及分配模式，在水分利用效率、产量、经济效益三方面寻求有效均衡，实现经济效益最大化。然而由于作物各生育阶段水分对产量影响的机理甚为复杂，目前尚难用严格准确的物理方程来描述。问题提出问题1.基于表1中作物1实测需水量

4、与产量的对应数据，建立该作物全生育期的水分生产函数的模型，即总产量与需水量之间的解析关系，给出详细过程及拟合效果。问题2.作物的全生育期可以分为若干个生育阶段，以水稻为例，可以分为返青、分蘖、拔节孕穗、抽穗开花、乳熟、黄熟6个生育阶段。不同阶段灌溉水量不足均会对最终的产量有影响，表2为某地晚稻分蘖至乳熟各阶段受旱情况对产量影响的数据。基于表2的数据，利用附录中材料，选取某类优化算法，寻求最优的作物水分生产函数模型，得到各阶段的蒸发蒸腾量（可以理解为灌水量）与最终产量之间的关系。问题3.基于已有材料对于非充分灌溉的描述，结合表2晚稻蒸发蒸腾量与产量数据，选择合适

5、的作物水分生产函数（可以选择已得到的模型或者机理模型），建立该地区水稻的非充分灌溉制度的优化模型。在总供水量分别为充分灌溉总水量的40%，60%，80%的情况下，解决供水量在各生育期（从分蘖到乳熟阶段）合理分配的问题，应包含阶段变量、决策变量、状态变量、系统方程、目标函数、初始条件及约束条件等描述（背景材料及提示见附录），最后给出求解方案。二、问题分析随着水资源供需矛盾的日益加剧，发展节水型农业势在必行。智能灌溉应用先进的信息技术实施精确灌溉，以农作物实际需水量为依据，提高灌溉精确度，实施合理的灌溉方法，进而提高水的利用率。本文建立了灌水量和最终产量之间的关系

6、，以及在干旱条件下，每个阶段具体水量分配的方案。针对问题一，结合题中所给的数据，先做出了灌水量和产量之间的散点图，观察得二者之间有非线性的关系。然后利用曲线回归拟合的方法得到了最佳的拟合函数。再通过残差进行了拟合准确性的检验。针对问题二，我们充分考虑了作物生长的四个阶段对最总产量的影响，提出了一个经验公式。然后选用BP神经网络对我们的模型进行了优化求解。接下来按照题中要求将我们的模型与附录中的两个模型进行了比较，我们用折线图拟合度以及与模型的相关度两个值证明了所建立模型的优度。针对问题三，非充分灌溉的条件下，我们分别以Jansen模型和Blank模型作为目标函

7、数，以灌水总量为约束条件建立了最优化的模型。采用了差分进化算法对模型进行求解，得出了两种模型之下作物生长各个阶段的灌水量，并对最终的结果进行了分析，选定了一个比较合理的方案。2三、模型假设1.作物的总产量只与灌水量有关，和其它因素无关。2.土壤渗透量忽略不计，即灌溉的水都可以被吸收。3.当灌水量超过理想状态下的灌水量时仍然认为是充分灌溉。4.各阶段对灌水量的要求对产量都是有影响的。四、符号说明需水量xy产量Ya实际产量Ym最大产量Bi各阶段需水系数ETa实际耗水量ETm水分充足时作物需水量五、模型的建立与求解问题一我们先将数据导入matlab,做出以需水量为自

8、变量，产量为因变量的散点图，观察二者之