农作物用水量预测及智能灌溉方法

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。本文首先基于历史数据建立了作物全生育期内水分生产函数模型以及全生育期内各阶段的蒸发蒸腾量与最终产量之间的优化作物水分生产函数模型，并以水分生产函数为理论依据，建立了不考虑降雨量和考虑降雨量的地区水稻的非充分灌溉制度的优化模型，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，在水分利用效率、产量、经济效益三方面寻求了有效均衡，从而实现经济效益最大化。

针对问题一，结合表1中作物1的实测需水量与产量的对应数据以需水量x 为横轴，产量y 为纵轴拟合散点图图像，通过图像发现需水量x 与产量y 的图像变化规律近似符合二次函数图像，由此假设需水量x 与产量y 符合二次函数，从而以需水量为自变量、产量为因变量建立二次函数模型，并用题目中数据通过eviews8.0软件进行拟合和进一步验证，发现参数检验均显著且函数拟合优度R^2=1,故说明模型建立良好。

针对问题二，根据题设要求选取某类优化算法，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与最终产量之间的关系。同时考虑了在建模、预测、控制、神经网络设计等方面都有成功应用的BP 神经网络模型和遗传程序设计方法重新构建了作物水分生产函数，并通过将两模型与附录中给出的机理模型进行误差比较，得出基于遗传程序设计所得出的优化模型误差最小，精度最高。

针对问题三，在非充分灌溉条件下，通过建立动态规划模型，来实现灌水资源在各阶段的合理分配。以各个生育阶段为阶段变量i ，以各个阶段的实际灌水量m i 为决策变量，以各个阶段初可供灌溉的水量q i 为状态变量，以q i +1=q i −m i 为系统方程表示分配给第i+1个阶段到第n 个阶段的供水量，以q i =q 0作为初始

条件，以0≤q i ≤q 0、 m i n i ≤q 0、

0≤m i ≤q i 为决策约束，基于谨慎性的考虑，分别利用Jensen 模型和Blank 模型以单位面积实际产量Y a 与最高产量Y m 的比值最大化为目标函数，给出了总供水量分别为充分灌溉总水量的40%，60%，80%的情况下，供水量在各生育期（从分蘖到乳熟阶段）合理分配的方案。同时，比较两个模型得出的结果发现，Blank 模型在构成相对产量方面反应不如Jenson 模型灵敏，Jenson 模型更符合实际。