蘋果信息化管理數(shù)學模型及專業(yè)信息服務系統(tǒng)構(gòu)建.pdf

1、農(nóng)業(yè)信息化是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要途徑，是促進蘋果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要手段。目前我國蘋果生產(chǎn)存在產(chǎn)業(yè)規(guī)模小、分散經(jīng)營、標準化管理程度低等問題，制約了蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展。本研究依托國家科技支撐計劃項目“農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化關鍵技術集成與應用”，結(jié)合山東省“國家農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化示范省”建設要求，重點研究山東省蘋果專業(yè)信息服務系統(tǒng)中數(shù)學模型的構(gòu)建與應用以及系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。
　　蘋果生產(chǎn)管理數(shù)學模型研究，是山東省蘋果專業(yè)信息服務系統(tǒng)模型庫建設所必需，也是該

2、系統(tǒng)的主要特色之一，模型的建立為決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、產(chǎn)量預測、病蟲害診斷等子系統(tǒng)的建設提供模型基礎。本文建立了如下蘋果生產(chǎn)管理數(shù)學模型:
　　(1)首次運用模糊綜合分析方法，從枝組結(jié)構(gòu)和葉量、葉面積等方面對山東省49個果園的數(shù)據(jù)信息進行分析，得到產(chǎn)量預測模型:(y)j=725.6622h+1879.6620其中，(y)j表示第j個樣本的產(chǎn)量預測值，h表示各樣本的級別變量特征值。本模型對建模數(shù)據(jù)的擬合誤差平均為3.63％，對新樣

3、本的產(chǎn)量預測值的平均相對誤差為8.92％。
　　(2)山東省17地市基于氣象因素的蘋果產(chǎn)量預測模型研究。由于不同氣候區(qū)域的蘋果產(chǎn)量具有明顯差異，本文先將山東省17地市按影響蘋果產(chǎn)量的主要氣象因素進行聚類分析，然后按區(qū)域建立基于氣象因素的蘋果產(chǎn)量預測模型。聚類結(jié)果為:G1={濟南，棗莊，濟寧，萊蕪，臨沂};G2={淄博，濰坊，泰安，德州，濱州，菏澤};G3={東營，聊城};G4={煙臺，威海，青島，日照}
　　依據(jù)17地市聚類

4、分析結(jié)果，建立不同區(qū)域的基于氣象因子的產(chǎn)量預測模型。針對影響蘋果生長的主要氣象因子，建立蘋果產(chǎn)量預測模型，數(shù)據(jù)分析證明，對于G1和G2兩類地區(qū)，可以找到通用的基于氣象因素的蘋果產(chǎn)量預測模型，為蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展和分類管理提供依據(jù)。
　　(3)根據(jù)土壤中礦質(zhì)元素含量不同，分別研究其與枝條、葉片和果實中相應礦質(zhì)元素的相關關系。研究結(jié)果表明，氮、鈣、錳、鐵、鋅元素在土壤中含量不同時，在枝條、葉片和果實中的相關性呈現(xiàn)不同規(guī)律，此結(jié)論對于指導果園

5、合理施肥具有現(xiàn)實意義。
　　(4)研究冠高、干周和冠徑與果肉硬度的相關關系，得到果肉硬度與三者具有負相關性的結(jié)論，表明合理的控制冠高、冠徑和干周，對蘋果果肉硬度品質(zhì)的改善具有積極意義;研究千周與果實中可溶性糖含量的相關關系，得到溶性糖與千周的自然對數(shù)有負相關性的結(jié)論;研究干高、冠徑、樹冠體積與果實中可溶性固形物的相關關系，結(jié)果表明果實中可溶性固形物與干高具有正相關性，增加干高使果樹通風、透光有利于果實中的可溶性固形物生成。果實中可

6、溶性固形物與冠徑和樹冠體積呈負相關性，說明適當減小冠徑和樹冠體積有利于果實中的可溶性固形物生成;在研究葉量與產(chǎn)量的相關性時得到以下結(jié)論:對于畝葉量小于90萬片的果園，其葉量與產(chǎn)量的相關性不明顯，葉量大于90萬片的果園，隨著葉量的增加，產(chǎn)量呈先增后減趨勢，并建立非線性回歸方程，為高產(chǎn)果園的留葉量提供參考。
　　(5)首次應用樹冠內(nèi)所測相對光強，推導出樹冠內(nèi)無效光合區(qū)表面方程:x2/5.579373+(y+0.910655)2/6.0

7、01532+z2/1.086148=1從方程上看，此曲面為橢球面。為果樹合理整形修剪、調(diào)整樹冠大小和形狀，有效利用光能提供理論依據(jù)。
　　(6)驗證了光在蘋果樹冠層內(nèi)隨深度的增加依指數(shù)函數(shù)衰減的規(guī)律。設Po為樹冠外表面入射光強，P(x，y，z)為冠層內(nèi)一點，r為P到樹冠基部中心點的距離，Pi為P點處的光強，P=Pi/Po為相對光強，建立模型lnP=ar+b并通過觀測數(shù)據(jù)建立了經(jīng)驗回歸方程
　　lnP=-3.7802+1.27

8、42r即P=e-3.7802+1.2742r
　　(7)運用數(shù)字圖像處理技術進行蘋果病蟲害識別研究，使用歸一化積相關(Nprod)作為圖像匹配算法，用小波變換對圖像進行預處理，以蘋果藍跳甲為例進行了基于內(nèi)容的圖像檢索的應用性研究。試驗表明，該方法能大幅度縮短匹配時間，提高圖像匹配精度，為基于內(nèi)容的蘋果病蟲害圖像檢索提供了一種新的思路。
　　數(shù)據(jù)庫是蘋果專業(yè)信息服務系統(tǒng)建設的核心內(nèi)容，數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣將直接對應用系統(tǒng)的效率及實