智能农业系统——作物生长模型

news2024/9/23 4:58:45

橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案,帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、AI知识库、大模型服务等。其核心价值观为创新、客户至上、质量、合作和可持续发展。

橙蜂智农的智慧农业产品涵盖了多方面的功能,如智能化推荐、数据分析、远程监控和决策支持系统。用户可以通过应用获得个性化的作物种植建议、实时的生长状态监控以及精确的灌溉和施肥指导,提升农业生产效率。

        作物生长模拟模型(Crop Growth Simulation model)简称为作物模型,是能够定量和动态地描述作物生长、发育和产量形成过程的模拟模型。它在作物生育内在规律的基础上,结合作物遗传、技术调控和环境效应之间的关系,量化描述作物基本生理生态过程,并把“气候-作物-土壤”作为一个整体进行描述,是一种面向作物生育过程的生长模型。建立作物生长发育动态及其与环境因素间关系的动态模型,有助于掌握作物的生育期进程、叶面积生长动态、器官形成、干物质的生产和积累以及分配等方面的变化规律。作物模型一般包含了气象模块、作物模块、土壤模块和管理模块,它包括了作物生长发育的一些主要过程:光合作用过程、养分摄取(地下根系的生长动态)​、同化产物分配、蒸腾作用过程、生长和呼吸作用、叶片的生长与扩展和形态发育与衰老过程,模型流程图如图8.1所示。本章分别介绍各个模块的基本理论和功能,最后通过实例说明作物模型在农业生产中的应用。

        水、肥、气、热、光是作物生长的5大基本元素,大部分作物生长所需要的水、肥、气可以依赖土壤提供,而热、光主要来自于太阳。但由于气象因素的影响,每年气温变化并非固定不变,导致每年种植和播种时间不尽相同,难以按照日历年建立统一作物生长模型。一些研究表明,作物成熟所需要有效积温基本相同,这样可以利用有效积温代替日历年来描述作物生长过程。

有效积温

        积温有两种,即活动积温和有效积温。每种作物都有一个生长发育的下限温度(或称生物学起点温度)​,这个下限温度一般用日平均气温表示。低于下限温度时,作物便停止生长发育,但不一定死亡。高于下限温度时,作物才能生长发育。把高于生物学下限温度的日平均气温值叫做活动温度,而把作物某个生育期或全部生育期内活动温度的总和,称为该作物某一生育期或全生育期的活动积温。

        活动温度与生物学下限温度之差,称为有效温度。也就是说,这个温度对作物的生育才是有效的。作物某个生育期或全部生育期内有效温度的总和,就称为该作物这一生育期或全生育期的有效积温(GDD,growing degree days)​。

        活动积温和有效积温不同之点,在于活动积温包含了低于生物学下限温度的那部分无效积温;气温愈低,无效积温所占的比例就越大。有效积温较为稳定,能更确切地反映作物对热量的要求。所以在制订作物物候期预报时,应用有效积温较好。但应用于某地区热量鉴定,合理安排作物布局和农业气候区划时,则以用活动积温较为方便。

参考作物蒸发蒸腾量

        参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量的关键指标,是实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数。目前计算方法众多,常用的方法可以分为4大类:水面蒸发法、温度法、辐射和综合法。经过多年的研究已经建立了如Jensen-Haise(1963)​、FAO24Blaney-Criddle、Thornthwait以及Hargreaves-Samani(1985)等基于温度计算的方法;Priestley-Taylor(1972)以及FAO24 Radiation(1977)等基于辐射的方法;Penman-Monteith(1965,OPM)​、FAO24 Penman(1977)​、Kimberley-Penman(1972、1982)以及FAO56 Penman-Monteith等综合方法。其中国内应用最多的是基于能量平衡和空气动力学原理的FAO56 Penman-Monteith方法及基于温度计算的Hargreaves方法。

作物生长分析

        生长分析法是指每隔一定时间,选取一定数量具有代表性的植树,测定其叶面积和植株总干重(分别测定叶、茎、根、果实等)​,根据测定的数据进行各项生长分折。

        叶片面积的测定。叶片面积的测定方法有计算纸(方格纸)法、纸重法、千重法、求积仪法和叶面积仪测定法。这些方法各具特点,可根据需要和条件选用。1)计算纸法。该方法简单易行,不需其他工具和仪器,只要工作细致,就能获得较为精确的结果,缺点是既画又数,效率低,误差有时可达10%以上。(2)纸重法。该方法是选用质地均一的纸,剪取一定面积的纸样,称重,求得单位面积的纸重,然后,把叶片平铺在同样的纸上,精确画下叶片的轮廓把叶形剪下,称其重量,计算出叶面积。(3)干重法。干重法类似于纸重法,不同的是先测定一部分已知面积的叶片的烘干称重,然后测定欲测面积的叶片的烘干重,用已知面积的叶片干重去除未知面积叶片的干重,即可求得欲测叶片的叶面积。(4)求积仪法。求积仪法是测量学上使用的根据地图测量土地面积的一种仪器。该方法精确度最高,误差可控制在5%以内,但它的测定手续复杂,工作效率低,尤其对大型叶片是不适宜的。(5)叶面积仪法。叶面积仪法可直接测定出任意形状叶片的面积。它的原理是将试验材料,在仪器内由于扫描光线被遮蔽的程度可以在仪器上显示出来,所以,能相当迅速而精确地测定出叶面积,其误差小于1.5%。目前,我国许多科研单位所使用的叶面积仅是美国Li-Cor公司所生产的LI-3000型和LI-3100型面积仪。

        植被冠层覆盖度。植被覆盖度可定义为单位面积内植被的垂直投影面积,它是反映植被基本情况的客观指标,一般将其作为基本的参数进行研究。研究植被覆盖度及其测算方法具有重要意义:①为生态、植物、土壤、水利、水保等领域提供科学研究数据,使相关研究结果和模型理论变得科学可信;②能够指导区域或全球性地表覆盖变化、景观分异等前沿问题的研究,深入发展自然环境研究。目前,植被覆盖度的应用主要集中在自然地理空间的土壤圈、大气圈、水圈、生物圈范围及这些圈层相互作用的各类研究中。

        作物需水量。作物需水量是指在正常生育状况和最佳水、肥条件下,作物整个生育期中,农田消耗于蒸散的水量。一般用蒸散量表示,即为作物蒸腾量与棵间土壤蒸发量之和,单位:mm或m3/亩。确定作物需水量的基本方法有水量平衡法、能量平衡法和作物系数法。

    

作物收获指数

        收获指数HI(Harvest Index)又称经济系数,是指作物的经济产量占总生物产量的比例。早在1954年,Niciporvic为了从生理上分析作物产量的形成过程,首次把作物产量分为生物产量(Ybiol,又叫总产量)和经济产量(Yecon)两部分,

        禾谷类作物的收获指数。

        (1)水稻。根据41份文献报道,中国16个省(直辖市、自治区)的所有样本点水稻收获指数为0.38~0.60,其全国平均值为0.50。中国水稻的收获指数各省的平均值变化范围为0.43~0.54。虽然水稻的收获指数在中国各省(直辖市、自治区)间随地理位置的变化不明显,但存在东北地区略高,华北、华东和云贵高原略低的趋势。东北地区,长江流域和西南地区水稻的收获指数的范围分别为0.46~0.56,0.46~0.52和0.43~0.58。

        (2)玉米。2006—2010年34份文献报道了中国12个省(直辖市、自治区)所有样本点的玉米收获指数为0.39~0.59,全国平均值为0.49。从各省(直辖市、自治区)的平均值来看,玉米的收获指数在各省(直辖市、自治区)的范围为0.42~0.53。这些数值的范围与水稻在各省(直辖市、自治区)的数值很接近。玉米收获指数平均值大于0.50的省(直辖市、自治区)包括吉林、辽宁、山东、河南和贵州5个省,该值小于0.45的包括陕西、甘肃和北京,数值介于两者之间的新疆、河北、山西和湖南居中。黄淮海夏玉米区玉米面积占全国的1/3,产量占全国的1/3,其收获指数的范围为0.41~0.59。西南山地玉米区、西北灌溉玉米区和南方丘陵玉米区玉米的收获指数为0.45左右,比北方春玉米区和黄淮海夏玉米区的平均值小。

        (3)小麦。发表于2006—2010年33篇和1篇发表于2003年大田试验论文,报道了11个省(直辖市、自治区)所有样本点的小麦的收获指数的范围为0.35~0.5,其全国平均值为0.46。各省(直辖市、自治区)的样本在2~5之间,小麦收获指数的平均值在11个省(直辖市、自治区)的范围为0.42~0.50,略低于水稻和玉米;其秸秆系数平均值为1.00~1.38,略高于水稻和玉米属于一级小麦主产区的河南省的收获指数范围为0.38~0.58,二级小麦主产区的山东、河北两省小麦的收获指数范围为0.41~0.53,三级小麦主产区的江苏、四川收获指数范围分别为0.39~0.44和0.44~0.47。收获指数平均值大于0.45的省(直辖市、自治区)包括黑龙江、甘肃、河北、河南、安徽和四川。

        (4)其他禾谷类作物。除水稻、玉米和小麦3大作物以外,其他禾谷类作物在2006—2010年间报道收指数的文献数量明显偏少。仅获得谷子的相关文献3篇,燕麦、小黑麦(发表于1993年)​、黑麦、青稞和大麦在5个省份各获得1篇。这些作物的收获指数范围为0.17~0.49,其中大麦的收获指数最高,青稞的最低。20多年前张福春和朱志辉报道青稞收获指数为0.40,样本数为5个;青稞仅获得1个样本,收获指数为0.17,很可能比其实际值偏低。

        

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2156598.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

windows 驱动实例分析系列-COM驱动案例讲解

COM也被称之为串口,这是一种非常简单的通讯接口,这种结构简单的接口被广泛的应用在开发中,几乎所有系统都能支持这种通讯接口,它有RS232和RS485等分支,但一般我们都会使用RS232作为常见的串口,因为它足够简单和高效。 几乎所有的开发板,都会提供用于烧录、调试、日志的…

《Pyramid Vision Transformer》论文笔记

原文笔记 What 为了解决VIT在视觉任务上的局限性并且探究Transformer模型在视觉任务上的应用,这项工作提出了一种纯 Transformer 主干,称为 Pyramid Vision Transformer (PVT),它可以作为 CNN 主干在许多下游任务中的替代方案,包…

【人工智能】Linux系统Mamba安装流程

在编译安装 mamba 之前,你需要确保已安装正常的PyTorch环境。 # 安装必要的系统依赖 sudo apt update sudo apt install build-essential # 安装mamba依赖 pip install packaging wheel # 克隆仓库 git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git git …

【二等奖论文】2024年华为杯研赛D题成品论文(后续会更新)

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力! 一定要点击如下的卡片,那是获取资料的入口! 点击链接获取【2024华为杯研赛资料汇总】: https://qm.qq.com/q/jTIeGzwkSchttps://qm.qq.com/q/jTIeGzwkSc 题 目: 大数据驱动的…

fastadmin 根据选择数据来传参给selectpage输入框

文章目录 js代码php代码:完结 js代码 $(document).on(change,#table .bs-checkbox [type"checkbox"],function(){let url$(#chuancan).attr(data-url)urlurl.split(?)[0]let idsTable.api.selectedids(table)if(ids.length){let u_id[]ids.forEach(eleme…

torch.embedding 报错 IndexError: index out of range in self

文章目录 1. 报错2. 原因3. 解决方法 1. 报错 torch.embedding 报错: IndexError: index out of range in self2. 原因 首先看下正常情况: import torch import torch.nn.functional as Finputs torch.tensor([[1, 2, 4, 5], [4, 3, 2, 9]]) embedd…

【C++ Primer Plus习题】17.3

大家好,这里是国中之林! ❥前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。有兴趣的可以点点进去看看← 问题: 解答: #include <iostream> #include <fstream> using namesp…

PHP、Java等其他语言转Go时选择GoFly快速快速开发框架指南

概要 经过一年多的发展GoFly快速开发框架已被一千多家科技企业或开发者用于项目开发&#xff0c;它的简单易学得到其他语言转Go首选框架。且企业版的发展为GoFly社区提供资金&#xff0c;这使得GoFly快速框架得到良好的发展&#xff0c;GoFly技术团队加大投入反哺科技企业和开…

数据结构之搜索二叉树

目录 一、什么是搜索二叉树 基本概念 特点 注意事项 二、搜索二叉树的C实现 2.0 构造与析构 2.1 插入 2.2 查找 2.3 删除 2.3.1 无牵无挂型 2.3.2 独生子女型 2.3.3 儿女双全型 三、搜索二叉树的应用 3.1 key搜索 3.2 key/value搜索 一、什么是搜索二叉树 搜索二…

EAGLE——探索混合编码器的多模态大型语言模型的设计空间

概述 准确解释复杂视觉信息的能力是多模态大型语言模型 (MLLM) 的关键重点。最近的研究表明&#xff0c;增强的视觉感知可显著减少幻觉并提高分辨率敏感任务&#xff08;例如光学字符识别和文档分析&#xff09;的性能。最近的几种 MLLM 通过利用视觉编码器的混合来实现这一点…

科研绘图系列:R语言ggplot2画热图(heatmap)

文章目录 介绍加载R包导入数据数据预处理画图导出数据系统信息介绍 热图(Heatmap)是一种数据可视化技术,它通过颜色的变化来表示数据的大小或者密度。热图通常用于展示两个变量之间的关系,或者在二维空间上展示数据的分布情况。以下是热图可以表示的一些内容: 数据分布:…

网络原理 HTTP与HTTPS协议

博主主页: 码农派大星. 数据结构专栏:Java数据结构 数据库专栏:MySQL数据库 JavaEE专栏:JavaEE 关注博主带你了解更多计算机网络知识 目录 1.HTTP概念 2.HTTP报文格式 3.HTTP请求 1.首行 1.1URL 1.2 GET⽅法 1.3 POST⽅法 1.4 其他⽅法 2.请求头&#xff08;head…

JVM面试问题集

什么是JVM? 了解过字节码文件的组成吗? 说一下运行时数据区 哪些区域会出现内存溢出&#xff0c;会有什么现象? JM在JDK6-8之间在内存区域上有什么不同 类的生命周期 什么是类加载器 什么是双亲委派机制 打破双亲委派机制 Tomcat的自定义类加载器

【网络通信基础与实践番外一】多图预警之图解UDP和TCP前置知识

参考大佬的文章https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14059379.html 一、宏观架构中的传输层 在计算机中&#xff0c;任何一个可以交换信息的介质都可以称为端系统。计算机网络的运输层则负责把报文从一端运输到另一端&#xff0c;运输层实现了让两个互不相关的主机进行了逻辑…

Kafka-Manager安装及操作

文章目录 一、kafka-manager介绍二、kafka-manager安装三、Kafka-Manager操作 一、kafka-manager介绍 CMAK (Cluster Manager for Apache Kafka, previously known as Kafka Manager) CMAK (previously known as Kafka Manager) is a tool for managing Apache Kafka cluster…

STM32篇:开发环境安装

编程语言&#xff1a;C语言 需要安装的软件有两个&#xff1a;Keil5 和 STM32CubeMX 一.Keil5 的安装 使用 Keil4 写 STM32 代码其实也是可以&#xff0c;但需要很复杂的配置&#xff0c;不建议新手操作。 比较推荐 Keil5 编写 STM32 &#xff0c;只需要一些简单的设置就可…

(一)Lambda-Stream流

概述 Java8的Stream使用的是函数式编程模式&#xff0c;它可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作&#xff0c;可以更方便地让我们对集合或数组操作。 使用Stream流程&#xff1a; 创建流 -> 中间操作 -> 终结操作; 注&#xff1a;必须要有终结操作否则中间操作不生效…

hive-拉链表

目录 拉链表概述缓慢变化维拉链表定义 拉链表的实现常规拉链表历史数据每日新增数据历史数据与新增数据的合并 分区拉链表 拉链表概述 缓慢变化维 通常我们用一张维度表来维护维度信息&#xff0c;比如用户手机号码信息。然而随着时间的变化&#xff0c;某些用户信息会发生改…

7.搭建个人金融数据库之快速获取股票列表和基本信息!

前边我们提过&#xff0c;免费的数据一般来自于爬虫&#xff0c;获取难度和维护成本都比较高&#xff0c;其实不太适合小白用户。所以非必要情况下&#xff0c;我们尽量不用这种方式来获取数据。 我自己用的比较多的是tushare&#xff0c;一般来说有它也就够了&#xff0c;大…

Junit4测试报错:java.lang.NoClassDefFoundError: org/junit/runner/manipulation/Filter

原来build path 界面&#xff1a; Junit为Modulepath 应把Junit改为Classpath即可&#xff0c;如下图所示&#xff1a;