数模

摘要
本文属于对病虫害治理的研究问题，通过建立相应的模型，得到一般杀虫剂的使用策略和3O 的喷施方案。

问题（1） 首先建立自然情况下单个病虫害的增长的Logistic 模型，再根据病虫害对作物的影响，建立单个病虫害与作物之间相互影响的数学模型；然后，利用数据拟合得到中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫单独作用时对作物的影响。

再考虑竞争，建立两病虫害共同影响的逃亡共存模型，最后得到两种害虫对水稻减产率影响的综合作用模型。

问题（2） 首先根据已知数据，拟合得到杀虫剂随时间（天数）的残留规律曲线()s t ，然后可以得到害虫数量随时间的关系()x t ，计算出作物整个生长过程中害虫的平均数量()x t ，进而可得到作物的减产率为：
2
3
0123()()()
y a a x t a x t a x t =+++。

根据减产率就可以得到水稻的产量
0(1)
Q Q y =-
和水稻种植利润1824(1)0.8111.2
T L y T
=---∆（元）。

最后我们根据已经建立的
模型给出了农药锐劲特的使用方案。

问题（3） 根据问题（2）已经建立的生长作物、病虫害和杀虫剂之间作用的数学模型，依据题目中的要求，分析出3O 的作用效果，进而得出了3O 对温室植物与病虫害作用的数学模型，最后对模型进行了评价。

问题（4） 综合考虑3O 在温室里扩散速度与扩散规律，基于炮弹爆炸后烟雾的扩散模型，并利用连续过程微分的思想，可知任一时刻t 时，单个喷中作用
下，任一点(,,)x y z 处3O 的浓度记为01
(,,,[(1)])n
n C C x y z t n t ==
--∆∑，
然后给出了3
O 在温室中的扩散方案，进而可以得到温室中任一定点A (,,)x y z 处3O 的浓度为
7
00
1
()()i
i C A C
A ==
∑，并通过mat lab 进行数值模拟，得到温室中臭氧的动态分布
图，最后给出了对模型的评价。

问题（5） 我们根据已经建立的模型，并联系实际分别给出了农业生产中，针对水稻的杀虫剂使用策略和在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析报告。

【关键词】 杀虫剂 臭氧浓度 拟合 扩散方案 动态模型等
一 问题重述
2009年12月，哥本哈根国际气候大会在丹麦举行之后，温室效应再次成为
国际社会的热点。

如何有效地利用温室效应来造福人类，减少其对人类的负面影响成为全社会的聚焦点。

臭氧对植物生长具有保护与破坏双重影响，其中臭氧浓度与作用时间是关键因素，臭氧在温室中的利用属于摸索探究阶段。

假设农药锐劲特的价格为10万元/吨，锐劲特使用量10mg/kg-1水稻；肥料100元/亩；水稻种子的购买价格为5.60元/公斤，每亩土地需要水稻种子为2公斤；水稻自然产量为800公斤/亩，水稻生长自然周期为5个月；水稻出售价格为2.28元/公斤。

根据背景材料和数据，回答以下问题：
（1）在自然条件下，建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型；以中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫为例，分析其对水稻影响的综合作用并进行模型求解和分析。

（2）在杀虫剂作用下，建立生长作物、病虫害和杀虫剂之间作用的数学模型；以水稻为例，给出分别以水稻的产量和水稻利润为目标的模型和农药锐劲特使用方案。

（3）受绿色食品与生态种植理念的影响，在温室中引入O3型杀虫剂。

建立O3对温室植物与病虫害作用的数学模型，并建立效用评价函数。

需要考虑O3浓度、合适的使用时间与频率。

（4）通过分析臭氧在温室里扩散速度与扩散规律，设计O3在温室中的扩散方案。

可以考虑利用压力风扇、管道等辅助设备。

假设温室长50 m、宽11 m、高3.5 m，通过数值模拟给出臭氧的动态分布图，建立评价模型说明扩散方案的优劣。

（5）请分别给出在农业生产特别是水稻中杀虫剂使用策略、在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析报告，字数800-1000字。

二基本假设
2.1在考虑两种害虫作用时，忽略其他外界无关因素（水、肥料等）的影响；
2.2病害虫害规律相同，不严格区分；
2.3害虫的增长规律和喷施杀虫剂的时间规律都是周期性的；
2.4炮弹的爆炸看做在空中某一点向四周等强度地瞬时释放烟雾；
2.5瞬时释放的烟雾在无穷空间扩散，不计风力和大地等影响；
2.6 烟雾的传播服从扩散定律，即单位时间通过单位法向面积的流量与它的浓度梯度成正比。

三问题分析
3.1对问题（1）的分析
首先，题目要求建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型，先考虑建立病虫害的增长模型，再考虑病虫害对生长作物的影响。

由于作物有对病虫害增长的限制，病虫害的增长类似人口增长模型中的Logistic模型；病虫害对作物的影响较为复杂；为了简化问题，通过数学相关知识分析，我们用三次多项式来近似表达（后面的数据拟合的吻合较好也验证了此模型的合理性）。

然后，考虑两种病虫害对生长作物的影响（以减产率作为考虑因素），由于存在竞争，综合影响并不是单独影响的简单叠加，建立两物种间的逃亡共存模型，通过表1、表2具体数据，进行拟合求解。

3.2对问题（2）的分析
首先，为简化模型，假设自然状况下病虫害增长率为)(t
r（由于缺乏具体数据，假设问题（1）Logistic模型中的随时间增长关系)(t
r已知），假设农药对病虫的杀伤率与残留量成正比，残留量可由数据拟合得到；其次，建立病虫害增长的微分关系式，可得病虫害数量与时间关系，进而积分得到整个生长周期内平均害虫数量，结合问题（1）中减产率与病虫关系及产量与利润相关逻辑关系，可得产量和利润为目标的模型；最后，结合实际及查阅相关资料，定性的给出农药锐劲特使用方案。

3.3对问题（3）的分析
分析此题与问题（2）的区别在改用臭氧控制病虫害，因此求出臭氧对病虫的杀伤率随时间关系（由数据拟合可得），替换掉问题（2）中农药对病虫的杀伤率即可；然后，用利润的相对减少量建立臭氧的效用评价函数。

3.4对问题（4）的分析
通过查阅相关资料，建立无风情况下瞬间释放的气体扩散模型；然后考虑有固定风速影响的情况，修改相关参数，建立有风影响下瞬间释放的气体扩散模型；然后，利用微分思想，将题目中连续释放的气体近似为有时间间隔的瞬间释放模型，通过叠加建立随时间变化的连续释放的气体扩散模型；最后，利用题目中数据及查阅相关资料，举例通过Mat lab仿真动态模型。

3.5对问题（5）的分析
问题要求分别给出农业生产特别是水稻中杀虫剂使用策略、在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析报告。

我们可以根据实际情况，结合题目要求，综合考虑各个方面的因素，给出杀虫剂和臭氧在害虫治理害虫中应该注意的问题，并提出合理化建议。

四符号说明
符号含义
y
作物减产率 x
病害虫数量
()x t
作物整个生长过程中害虫的平均数量 ()g t 为在杀虫剂作用下害虫的死亡率 ()s t 为杀虫剂随时间（天数）的残留规律曲线
Q
水稻的总产量
L 作物种植的亩利润
(,,,)C x y z t 。

定点处(,,)x y z 的烟雾浓度
0C 温室中任一点在一个喷口作用下的3O 浓度
0()C A 温室中任一定点A 处的3O 浓度
五 模型的建立和求解
5.1 对问题（1）的模型建立和求解
5.1.1 建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型
首先，建立病虫增长的Logistic 模型
设病虫数量))0((),(0x x t x =，增长率r ，自然资源和环境所能容纳最大害虫数量为：
rt
m m e
x x x t x --+=
)1(
1)(0
(1)
其次，分析病虫害对作物影响
在自然条件下，每一种病害虫都会同时从几个方面对作物产生影响，但是归根结底都是对作物产量产生直接或间接的影响，造成作物的产量有不同程度的较少，因此我们用作物减产率作为评价标准，来建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型。

我们知道，在数学中，任何一个量都可以用泰勒展开式进行近似表示。

一般我们可以认为减产率和病虫害成线性关系，但是通过对现有数据分析可知，作物减产率与害虫数量比不是简单的线性关系；再对实际情况分析可知，
病害虫对植物破坏部位的不同，会造成减产率的不同，因此模型中应该有不同影响量级的项。

结合模型的易操作性和理想性，我们以减产率为因变量，病害虫数量为自变量，可以得到病虫害影响生长作物的数学模型：
2
3
0123y a a x a x a x
=+++ ……
（2）
所以，病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型为
⎪⎩
⎪⎨⎧--+=+++=rt m
m
e x x x t x x a x a x a a y )1(1)(0
332210 (3)
5.1.2 分析病虫害综合作用对作物影响
首先，根据病虫害影响生长作物的数学模型230123y a a x a x a x =+++（以三次多项式近似模拟）拟合出华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫分别对水稻影响。

用三次多项式进行拟合式中，不同次项的系数都可以通过对数据拟合得 到。

现在以中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫为例，来对模型的有效性进行检验。

对题目中中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫的数据分析拟合可以得到： 减产率分别为：
2
3
10.869 1.8240.0660.001y x x x
=-+-+
23
20.3170.2700.0020.000011y x x x
=-+-+
且可以得到.sig 概率值分别为0.014、0.000，可知两条曲线中各项系数都具有很大显著性；根据数据拟合的曲线图分别如下，可见曲线拟合效果也较好，综上所述，此模型对病虫害与生长作物之间相互影响的模拟基本符合实。

际情况
其次，考虑竞争，建立两种病虫对作物影响模型 已知有两个物种动态过程中的逃亡共存模型：
111122112212
(1)dp c p p a p m p c p p a dt =---- (4)
222211221121
(1)dp c p p a p m p c p p a dt
=----
(5)
式中，i p 为物种i 所占有的地块的比例； i m 为物种i 的个体死亡率；
i c 为物种i 的扩散能力系数； i a 为物种i 的竞争能力系数。

其中死亡率和各个系数可以通过经验值得到，因此我们可以根据式（4）、（5）得到1p 和2p 。

假设初始时害虫的总数量为n ，则可以得到动态平衡时两种物种各自的数量分别为：
112
p n p p +和
212
p n p p +。

若以中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫为例，则1x =
112
p n
p p +，2x =
212
p n p p +，因此我们就可以得到在两种害虫的综合作用下，水稻的总减产率
为：12y y y =+ ……（6） 5.2 对问题（2）的模型建立和求解
5.2.1 在杀虫剂作用下，建立生长作物、病虫害和杀虫剂之间作用的数学模型
根据物种增长和竞争的规律，我们可以有得到害虫在生长过程中的增长率模型：
()()
dx r t g t dt
=-
(7)
()()g t s t α=⋅
……
（8） 式中，()r t 为害虫的自然增长率；
()g t 为在杀虫剂作用下害虫的死亡率； ()s t 为杀虫剂随时间（天数）的残留规律曲线；
α为杀虫剂的杀伤系数。

对农药锐劲特在水稻中的残留量数据进行拟合，由于对整个残留周期进行拟合时，效果都不佳，因此决定用分段函数对数据拟合。

可以得到：
2
() 1.4570.9700.024s t t t
=--（010t ≤≤），
55.9385.098()t
s t e
-+
=（1025t ≤≤）。

总体拟合曲线图如下：
对式（7）积分可以得到害虫数量随时间的关系为：
()(()())x t r t s t dt α=
-⋅⎰ (9)
作物整个生长过程中害虫的平均数量为：1()()x t x t dt
T
=⎰
……（10） 式中T 为作物整个生长周期。

则可得到作物的减产率为：
2
3
0123()()()
y a a x t a x t a x t =+++ (11)
下面以水稻为例说明：
根据已经建立的模型即可以得到水稻的产量为：
0(1)
Q Q y =- ……
（12）
式中，0Q 为自然条件下水稻的产量。

利用总收入减去成本费就可以得到种植每亩水稻的利润为：
12134
T L b Q b m b b T
=⋅-⋅-⋅
-∆ (13)
式中，1b 为水稻出售单价；2b 为水稻种子的购买单价；1m 为每亩稻田
所需的种子重量；3b 为每次喷洒农药所需费用；T ∆为水稻整个生长周期内喷洒农药的周期；4b 为施肥所需费用。

结合题目中所给的数据，化简得到利润为：
1824(1)0.8
111.2T L y T
=---∆（元）
(14)
5.2.2 农药锐劲特使用方案
我们在已经建立模型的基础上给出农药锐劲特的使用方案。

我们可以将杀虫剂和害虫类比为对鱼类的捕捞模型。

捕捞模型中，渔民在鱼的数量达到一定值是开始捕捞，因此鱼的数量会随着捕捞的进行逐步减少，当鱼的数量减少到一定值是停止捕捞，这样就完成了一个捕捞周期，就这样一直循环下去。

同样，在这个模型中，当害虫的数量达到一定值时，人开始对作物喷洒杀虫剂，这样害虫的数量会因此减少，最后害虫会消失或仅剩下很少一部分，这样也就完成了一个喷洒周期。

但是随着害虫的迁入和幼虫的出生，害虫随后就会有一个增长周期，当害虫数量达到一定值时，人就会进行第二次喷洒，对病虫害进行杀灭和预防，一直到作物收割前的安全间隔期。

因此可知喷洒杀虫剂的周期是随着害虫的生长周期进行的。

由于题目中没有给出相关的数据和资料的有限，我们只能进行定性的分析。

假设从害虫的出现开始，进行第一次喷洒，综合考虑到作物的生长和病虫害的预防，当害虫的数量达到一个对作物的一个安全值K 时就进行杀虫剂喷洒，这样我们可以得到喷洒周期为T ∆，一直到作物收割前的安全间隔期。

5.3 对问题（3）的模型建立和求解
5.3.1 建立O 3对温室植物与病虫害作用的数学模型
根据第（2）中的模型，进行改进即可，把害虫在杀虫剂作用下害虫的死亡率()g t 换为害虫在3O 作用下病虫害的死亡率'()g t ，则：
'
'
()1()
g t s t =- (15)
式中，'()s t 为病虫害经3O 处理时，剩余数量比例随时间（小时）的规
律曲线。

通过对已知数据进行拟合，得到害虫在3O 作用下病虫害的死亡率为：
'
2
3
4
5
6
7
()0.00010.00380.04670.28530.8886 1.29280.84960.1260g t t t t t t t t
=-+-+-+-
通过拟合的曲线图如下：
已知害虫的自然增长率为()r t ，则病虫害在生长过程中的增长率模型为：
'
()()
dx r t g t dt
=- (16)
对式（16）积分可以得到害虫数量随时间的关系式为：
'
()(1()())x t r t s t dt
=
+-⎰
……（17） 作物整个生长过程中害虫的平均数量为：1()()x t x t dt
T
=⎰
(18)
式中T 为作物整个生长周期。

则可得到以减产率为指标的，3O 对温室植物与病虫害作用的数学模型
为：
2
3
0123()()()
y a a x t a x t a x t =+++ (19)
建立效用评价函数
现在已利润为目标建立对模型的效用评价函数。

有式（12）得水稻的产量为：
'
0(1)Q Q y =-
利用3O 作用下的总收入减去成本费就可以得到此时每亩水稻的利润
为：
'
'
'
12134
'
T L b Q b m b b T
=⋅-⋅-⋅
-∆ (20)
式中，1b 为水稻出售单价；2b 为水稻种子的购买单价；1m 为每亩稻田所需的种子重量；3b 为每次喷洒3O 所需费用；'T ∆为水稻整个生长周期内喷洒3O 的周期；
4b 为施肥所需费用。

可知，在进行评价的时候综合考虑变量的关系，当利润达到最大值时为最优模型。

5.4 对问题（4）的模型建立和求解
解决本题整体思路：利用微分思想，将题目中连续释放的气体近似为有时间间隔的瞬间释放模型，再通过叠加建立随时间变化的连续释放的气体扩散模型。

基本假设
1、炮弹的爆炸看做在空中某一点向四周等强度地瞬时释放烟雾，烟雾在无穷空间扩散，不计风力和大地的影响；
2、烟雾的传播服从扩散定律，即单位时间通过单位法向面积的流量与它的浓度梯度成正比；
5.4.1 设计O 3在温室中的扩散方案：
首先，我们从炮弹爆炸后烟雾的扩散模型着手，根据具体坐标，得到爆炸点四周各个位置的烟雾浓度。

将爆炸时刻记为0t =，爆炸点选为坐标原点。

时刻t 无穷空间中任一点(,,)x y z 的烟雾浓度记为(,,,)C x y z t 。

则有：
222
43/2
(,,,)(4)
x y z
kt
Q C x y z t e
kt π++-
=
(21)
式中，Q 为炮弹爆炸释放的烟雾总量；
k
为扩散系数。

已知此模型在烟雾扩散的过程中无外界风力作用。

实际喷施过程中，为了达到较好的喷施效果，需要在喷施时使用压力风扇，
这样就可以使3O 更加快速均匀地分布在温室中，进而使杀虫效果更理想。

因此我们需要对现有模型进行改进。

使用压力风扇是为了让3O 在温室中竖直方向上扩散更快，同时也会加快整体扩散，则可知现有的模型中竖直方向上的Z 坐标的值会随之改变。

设压力风扇的吹风速率为v ，则此时竖直坐标变为z vt -，则扩散模型改进后的结果为：
222
()
43/2
(,,,)(4)
x y z vt kt
Q C x y z t e
kt π++--
=
(22)
已知实际中，3O 的喷施是一个连续的过程，我们不能直接利用以上所建立的模
型，因此我们需要对实际过程进行简化处理。

我们可以把3O 连续喷施的过程离散为n 个时间段的爆炸模型，即等效为每隔t ∆时间喷施一次，每次就可以看做是一次爆炸，每次爆炸后气体自由扩散，不影响下一次喷出的气体的扩散，这样经过t 时间后，空间内每一个定点处的3O 浓度是n 次喷施在此点产生的浓度的叠加。

则有温室中任一点在一个喷口作用下的3O 浓度为：
01
(,,,[(1)])n
n C C x y z t n t ==
--∆∑ (23)
t t n
∆=
(24)
实际上，在对整个温室喷施3O 的时候，会有多个喷嘴一起作用。

根据题目给出的数据，假设温室长50 m 、宽11 m 、高3.5 m 。

通过查找资料可知，一个喷
嘴的喷施直径大约为7m ， 考虑利用压力风扇、管道等辅助设备，并从资源合理利用的角度出发，我们可以得到一个较为合理喷施方案。

在温室长方向沿正中位置铺设一个长管道，管道上依次分布7个喷嘴。

尽管在温室宽的方向上不能充分覆盖，但是考虑到压力风扇的作用，3O 依然可以均匀扩散。

已知上面所建立的扩散模型，只是建立在一个喷嘴的情况下。

方案中共有7个喷嘴，但是我们依然可以得到某一个定点的3O 浓度。

首先计算得到每个喷嘴作用下定点A 的3O 浓度0()i C A ，然后通过叠加，就可以得到任一定点A 的3O 浓度为：
7
00
1
()()i
i C A C
A ==
∑ (25)
我们通过数值模拟，用mat lab 仿真出臭氧浓度的动态分布图如下：
图1 从顶部观察，得到的单个喷嘴时臭氧浓度的分布图
图2 从侧面观察，得到的单个喷嘴时臭氧浓度的分布图
图3 从整体观察，得到的单个喷嘴时臭氧浓度的分布图
图4 从整体观察，得到的温室内臭氧浓度的分布图
注：为了便于观察，图视为倒置的大棚。

5.4.2 评价模型说明扩散方案的优劣：
首先从一般的情况出发，得到一个基于定点爆炸的气体扩散模型，然后根据实际加入了外界对气体扩散的影响因素，得到了气体实际扩散的动态模型，进而可以得到整个温室中任一个定点处的3O 浓度。

我们在建立模型的过程中，忽略了一些对模型影响很小的不必要因素，这样就使得模型更简单易行。

同时我们也在固定模型的基础上加入了实际扩散时的外界的影响因素，则使得结果更真实准确，接近实际。

然后通过数值对建立的模型进行了模拟，得到了一个瞬时的3O 浓度的动态分布图，从图中我们可以清楚看出其分布规律，与实际情况下3O 的浓度符合的
很好。

在建立模型的过程中，我们对整个喷施时间段，运用了进行离散的思想，这样会使得得到的结果产生一定的误差，不过当微时间段t 越小的时候，误差也会变得越小，因此我们尽量增大n值，这样就会使误差变得尽量小。

5.5 对问题（5）的模型建立和求解
5.5.1 水稻中杀虫剂使用策略的可行性分析报告
喷洒杀虫荆是一种化学控制病虫害的方法，而且是控制害虫的有力工具。

实际上，从生态学角度来看，害虫是不可能完全灭绝的。

因此，我们的想法是在适当的时间喷洒杀虫剂把害虫数目在有限时间内控制在经济危害水平以下．因此这就要求我们，要综合地考虑各个方面的因素，科学地使用杀虫剂。

以下是我们应注意把握几个关键问题。

1、对症用药，明确防治对象，经综合评价选择出适宜的农药品种。

2、搞好病虫情况调查，抓住关键时期施药。

3、不能随意增加用药量或加大用药浓度。

4、不长期单一地使用一种农药，要注意交替轮换使用，或合理搭配，避
免使害虫产生抗性，造成恶性循环。

5、注意天气变化，选择合适天气和时间施药。

6、注意农药的安全间隔期。

这样我们既可以合理使用杀虫剂抑制稻田中病虫害的发生，又可以保证水稻种植收益的最大化。

5.5.2在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析报告
臭氧溶于水后就会成为一种强氧化剂，对活细胞有较强的杀火作用，因此可以作为杀虫剂使用。

通过臭氧发生器可将空气中的氧气在高压、高频电的电离作用下转化为臭氧，进而在生产中再加以利用。

近年来大量的试验示范，证明了臭氧防治病虫害时有大量的优点：
1、安全高效成本低。

臭氧可实现一施多用，同时防治多种病虫，而且防
治费用低。

与喷施农药相比．施放臭氧更为方便、高效、安全，可大大减少农药的使用量，避免菜农施用高毒、高残留农药，从而降低用药成本。

2、无公害。

臭氧在干燥的空气中不稳定，可很快分解还原为氧气，因此
在植株内及果实中无污染、无残留．是实现无公害蔬菜生产的一条重要途径。

3、提质增产。

经试验，温室番茄使用臭氧后畸形果明显减少。

产量增加
20％左右，且果实个大、着色好、口感好等。

在使用的过程中也应该注意合理确定施放量及熏蒸时间。

臭氧施放量及闭棚熏蒸时间要根据不同作物及其生长时期进行适当的调整。

总之，采用臭氧防治病虫害，可以有效预防病虫害的发生，并可以得到“绿色产品”，而且对空气，土壤，水源等周围环境无任何污染，其应用前景十分广阔。

参考文献
【1】姜启源、谢金星、叶俊，数学模型，北京：高等教育出版社，2003；
【2】闫志辉、包翔等，锐劲特药物灭治锡林郭勒草原蝗虫的试验报告，内蒙古：内蒙古锡林郭勒盟草原工作站，2007；
【3】梁仁君、林振山等，物种竞争的动力机制及数值模拟分析，南京：南京师
范大学，2005；
【4】杨秀兰、李滨等，臭氧在温室蔬菜生产中的应用，大连：机械化技术推
广站，2009；
【5】王治华，受限空间内气体扩散的数值模拟及分析，大连：大连理工大学，2009；
【6】董霖，《MATLAB使用详解》，北京：科学出版社，2008。

附录
function dapeng()
q=input('输入q');
k=input('输入k');
v=input('输入v');
san=@(t,x,y,z)(q/(4*pi*k*t)^(3/2).*exp(-((z-v*t).^2+y.^2+x.^2)./(4*k*t)));
xi=[-3:.1:3];
yi=[-3.5:.1:3.5];
zi=[-3.5:.1:3.5];
[xx,yy,zz]=meshgrid(xi,yi,zi);
ti=[0.5 ,0.9,3];
for i=1:3
c=san(ti(i),xx,yy,zz);
if i==1
s=c;
else
d=max(max(max(c)))
f=max(max(max(s)))
c=c.*(f/d);
s=max(s,c);
end
end
%构造大棚
xp=[-5.5:.1:5.5];
yp=[-25:.1:25];
zp=zi;
[xxp,yyp,zzp]=meshgrid(xp,yp,zp);
cp=san(ti(1),xxp,yyp,zzp);
cp=cp.*0;
size(s)
size(cp)
for i=0:6
i
cp((1+i*70):(71+i*70),25:85,1:71)=s;
end
%sc=c+s;
xslice=[0,2];
yslice=[0];
zslice=[0];
slice(xxp,yyp,zzp,cp,xslice,yslice,zslice); colormp hsv
end。