水稻产量与环境因素的关系模型研究
关于水稻生产的研究
第一章前言1.1研究背景及意义水稻是我国播种面积和总产量最大的粮食作物，在粮食生产和消费中从古至今是处于主导地位。
稻米的消费量在农产品之中处于首位，我国一半以上的人口都是以大米为主食的，民以食为天，所以稻米的消费需求特别大。
我国的粮食作物中水稻的种植面积最大，单产最高，占粮食总产量的比重也最大。
位居水稻、小麦、玉米三大粮食作物之首。
而且水稻分布范围很广，全国90%以上的省区市都有不同程度水稻种植。
由于我国幅员辽阔，面积广大，南北方气候差异可以分成南方稻区和北方稻区，南方稻区面积达26 70万公顷左右，北方稻区面积330万公顷左右。
水稻的生产情况直接关系到国家粮食安全，也关系到近几亿农民的收入。
我国生产的稻米首先是作为口粮消费的，约占总数的85%以上，其次是用于饲料生产与食品加工。
我国约有19个省市区以米饭为主食消费，人口更达8亿以上，占我国总人口的一半以上。
所以稻米作为口粮消费的范围广，涉及人口多。
据有关专家测算，随着人口的增长，人们对稻米的需求逐渐增加到年稻谷总产量再增加才能满足人口增长的需要。
因此，水稻的生产和丰欠情况在我国粮食安全中处于极为重要的地位。
水稻生产并非只为负责中国的粮食安全，并且还有保证食品安全的重大责任，增加稻民的收入是全面推进新农村建设的伟大使命，是中国农业发展和农村经济发展的重要任务和中心任务之一。
进入世界贸易组织之后，我国的粮食市场面临很大冲击。
世界贸易组织的绿色食品的高标准生产要求给国内粮食生产带来了很大影响。
吉林省地处东北腹地，高纬度地区，是我国北方一季寒冷粳稻的主要产区，其产量和品质居北方稻区前列。
农民的技术水平高，有良好的水质、气候、土壤，生态环境有利于水稻生长，水稻病虫害相对少。
在水稻生育期内，日照时间达13-16小时，光照充足，昼夜温差大，有利于水稻生长和干物质积累，水稻出穗后最高气温一般不超过30度，不易出现高温效应等有着天然生产优质稻谷的条件，是北方寒冷稻作区优质稻谷的主要生产地区。
气候变化对中国南方水稻产量的经济影响及其适应策略
（． １ 南京农业大学经济管理学院 ， 江苏 南京 ２０９ ；． １０５ ２ 江西农业大学经 贸学 院， 江西 南 昌 ３０ ４ ） ３０５
摘要 章通过 文 构建经济一 气候模型（ 简称嚣 Ｄ ｅ 一 每 模型） ， 运用计量经济 实证分相气候变化对 模型 Ｉ 南方水稻产量的影 并 晌 对未来 ｉ
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中 分 号 ｌ ２ 文 标 码 Ａ 章 ｌ 囊 （＿ｌ－ －６ ｏ ０ 图 类 献 识 交 编号ｊ 姗 ￣ｏｏ ０￡ ０ ｎ ） １ ｄ ｝ ． ２４ － ５ ７ ． ， ｉ 嘲 １ ｌ １ １ １ 鼬 毗≥ ｏ撇００ 嘶 ＿ 曩
收 稿 日期 ：００— ５—１ ２１ ０ ０
质要素 投入 、 因 素及 区域 特征 因素 纳入 模 型 ， 少 考 制度 较 虑气候 因子对 农业 生产 的影响 ， 了气候 变 量在 农业 生 忽视
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中国人口・ 资源 与 环 境 ２ １ ００年 第 ２】 （ 卷 第 ｌ 期 Ｏ
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量 ， 是并不 意 味可 以忽 视 气候 变 化 对农 业 的 影 响 ， 别 但 特
是在 当前 气候 变化 明显 的情 况 下。 关于气 候变化 对农 作物产 量 的影响仍 然显 得 不确 定 ， 有许 多学 者＿ Ｊ 要 利用 间接 作物 模 型 评估 了气 候 变 暖 ４ 主 对 作物产 量 的影 响 ， 只有少部 分学 者实证 分析 过去 气候 但
水稻叶面积指数与产量关系研究进展
水稻叶面积指数与产量关系研究进展作者：何迷李小波黄静黄光福来源：《农学学报》2022年第08期摘要：叶片作为水稻器官建成的物质基础，与水稻群体中光环境的优劣和光能利用率的高低关系密切。
而叶面积指数（LAI）的大小直接与水稻最终产量相关，且水稻冠层中光合有效辐射吸收系数与叶面积指数相关性极显著。
文章综述了水稻在生长的各个阶段叶面积指数和产量之间的关系，同时通过优化品种、改善栽培措施等手段增加水稻最适叶面积指数，提高水稻产量，以期为高产水稻适宜叶面积指数的预测及合理冠层结构的调控提供理论依据。
关键词：杂交水稻；叶面积指数；最适叶面积指数；水稻生育时期；产量中图分类号：S 511文献标志码：A论文编号：cjas2020-0269The Relationship Between Leaf Area Index and Yield of Rice： Research ProgressHE Mi， LI Xiaobo， HUANG Jing， HUANG Guangfu（Institute of Resource Plants， Yunnan University， Kunming 650091， Yunnan， China）Abstract： Leaf， as the material basis for constructing the rice organs， is closely related to the quality of the light environment and the utilization rate of light energy. The leaf area index （LAI） is an important indicator related to rice yield， and is significantly correlated with the light and effective radiation absorption coefficient in rice canopy. In this paper， we reviewed the relationship between the LAI in different growth periods of rice and the yield， and pointed out that the optimal LAI could be increased based on variety selection and cultivation measures， to achieve the high yield. The study could provide a theoretical basis for developing a predicting system of the optimal LAI and for regulating the rational canopy structure of rice.Keywords： hybrid rice； leaf area index； optimum leaf area index； rice growth period；yield0引言大米養活了世界上约一半以上的人口，而水稻作为重要的粮食作物，其产量高低在影响人们日常生活对食物需求的同时也关系着国家粮食安全[1-2]。
水稻生长模型的建立及其应用
水稻生长模型的建立及其应用水稻作为我国的主要粮食作物，在国民经济和人民生活中具有重要的地位。
因此，研究水稻的生长模型和应用，对于提高水稻产量、优化种植结构、实现粮食安全，具有重要的意义。
本文将介绍水稻生长模型的建立和应用。
一、水稻生长模型的建立水稻的生长过程是一个复杂的生物过程，包括种子萌发、幼苗生长、分蘖、抽穗、灌浆、成熟等多个阶段。
为了研究水稻的生长规律，建立水稻生长模型是必要的。
目前，建立水稻生长模型主要采用数学模型和计算机模拟技术。
1. 数学模型法数学模型法是基于数学理论及实验数据分析的方法，通过建立动态数学模型，来表述水稻生长的规律和机理，得出各个生长发育阶段的关键指标。
比如用微分方程组描述水稻的生长过程，这些方程组包括生物量、土壤水分、光照、温度、CO2浓度等因素，可以对生长过程进行模拟。
2. 计算机模拟法计算机模拟法是采用计算机模拟技术，代替实验和观测来探讨水稻生长过程中的各种因素与生长发育的相关关系。
这种方法需要依靠计算机编程，选择生长发育的关键指标，对于模型中的参数，有些可以直接测定，而有些则需要进行估计和校准。
二、水稻生长模型的应用水稻生长模型的应用主要有以下几个方面。
1. 优化水稻种植结构通过对水稻不同品种、生长场地、气候环境、水肥管理等因素进行模拟，可以选择出适合不同环境条件的水稻品种，使得种植结构更加合理，提高水稻的产量和品质。
2. 确定水稻的最佳生长期在制定水稻种植方案和农业生产计划时，通过水稻生长模型的模拟分析，可以确定水稻各个重要生长阶段的时间和持续时间，以便预测产量和收获时间，从而规划和优化农业生产的过程。
3. 改善水稻生长环境通过对水稻生长模型的参数进行变化，可以模拟不同的种植环境，确定最适宜的光照、温度、湿度、土壤肥力等因素，从而提高水稻的生长速度和产量。
4. 预测水稻灾害通过对水稻生长模型的建立和应用，可以预测水稻可能遭受的天气灾害，如干旱、洪涝、暴雨等。
稻田生产力的数量模型与计算方法
稻田生产力的数量模型与计算方法稻米是世界范围内最主要的粮食作物之一，因此稻田的生产力也成为农业研究的重要内容。
稻田生产力的提高不仅可以增加农业的产量，也可以提高农民的收入，并且对解决全球的粮食安全问题有着重要的意义。
那么，如何对稻田生产力进行模型刻画和计算呢？稻田生产力概述稻田是由水稻和水环境构成的特殊的农田。
稻田生态系统的物质循环过程包括了多种生物、化学和物理过程。
种植在稻田中的水稻是世界上重要的粮食作物之一，虽然它的生长需要水、氧气和阳光三个要素，但是大量的浸泡和养分供应有一定的限制。
因此，为了往稻田中提供养分和氧气，需要按一定时间和比例进行灌溉和施肥，并通过水的流动、搅拌和场地排水来保证稻田的环境质量。
稻田生产力泛指在某一时间间隔内，某一单位面积稻田内产生的可收割的水稻粮食，它包括下面四项成分：1. 土壤生产力：土壤的肥力和肥料的应用对稻田生产力有较为明显的影响；2. 育秧质量：育秧对水稻作物的生长发育和产量有重要的影响；3. 水稻生长环境：湿润的生长环境和氧气的供应对水稻的生长和发育有着决定性的影响；4. 农艺措施：如播种密度、施肥时间、最佳收割时间等农艺管理措施对稻田生产力有一定的影响。
因此，对稻田生产力量化的研究需要考虑种种复杂的情况，融合统计分析与模拟计算的方法。
稻田生产力的数量模型和计算方法稻田生产力的计算是通过建立模型和分析数据来完成的，在这方面，计算机模拟技术以及大数据分析技术愈发重要。
由于稻田生态系统的复杂性，对稻田生产力进行计算需要包括多个方面的因素，比如种子、施肥时间、湿度等等，通过一定的建模技术对这些因素进行模拟和分析，从而获得稻田生产力的量化结果。
现在已经有很多的计算方法用来分析这些因素，常用的包括：线性回归（简单线性回归和多元线性回归）、逐步回归、决策树、支持向量机和神经网络等方法。
例如，对于一组有关于水稻主茎与散粒指数之间关系的数据进行线性回归分析得到预测模型：Y = 0.6468 X - 0.4323其中 Y 为散粒指数，X 为主茎长度，结果表明接近正比例关系，因此在进行适当的管理和决策时可以使用此模型来提高稻田生产力。
水稻种植环境综合适宜性评价方法研究
水稻种植环境综合适宜性评价方法研究摘要：水稻种植环境是影响水稻产量的重要因素之一。
对水稻种植环境进行科学评价，不仅有助于了解水稻生产潜力，还能为未来的农业生产规划和区域种植结构调整提供重要依据。
本研究结合水稻种植环境的特点，构建了一个包含多个评价因子的水稻种植环境评价指标体系，并运用层次分析法确定指标权重。
将层次分析法与模糊数学方法结合起来，提出了一种新的水稻种植环境综合适宜性评价方法。
以某省为例，采用层次分析法确定各指标的权重，并运用模糊数学理论，建立了基于层次分析法和模糊数学理论相结合的水稻种植环境综合适宜性评价模型，某省地区的水稻种植环境进行了综合评价。
关键词：综合；水稻；方法；种植；评价；环境；适宜性水稻是我国重要的粮食作物之一，对保障国家粮食安全具有重要意义。
水稻种植环境是指影响水稻生长发育、产量形成的气候条件和土壤条件，包括温度、水分、光照、土壤等方面。
目前国内外关于水稻种植环境评价研究多集中于温度和水分条件，而关于土壤环境的研究较少。
有学者提出了水稻种植环境综合评价指标体系，但是由于指标体系中的各项指标数量较多，且各指标间存在复杂的关系，因此很难用单一方法进行评价。
本文运用层次分析法和模糊数学理论相结合，建立了一种新的水稻种植环境综合适宜性评价模型，并以某省9个地区为例进行了综合评价，以期为水稻种植环境评价提供参考。
当前，我国土地利用适宜性评估方法的研究已经相对成熟，但相关评估方法的数据支撑不足，评估结果的准确性尚需进一步检验。
另外，在适合度评估的基础上，还缺少从多个方面来发掘对农作物适合度有重要影响的综合因素。
一、数据来源某省水稻种植区域地理信息系统（GIMS）利用地理信息系统空间数据管理、数据处理及制图等功能，结合气象、农业等方面的数据，运用GIS技术，结合高分辨率评价指数栅格数据，对水稻种植的多维环境适宜性进行评价，识别出了水稻种植的多维环境适宜性空间模式。
这不但可以在精细尺度上，掌握了农田水稻种植的环境适宜性程度和空间分布规律，还可以提取出多维环境指标的空间组合模式，在不同分区中，对水稻种植适宜性产生了一定的制约，从而对水稻种植和生产进行了一定的区划调整。
基于深度学习的水稻生长预测模型研究
基于深度学习的水稻生长预测模型研究随着科技的不断发展和深入应用，深度学习这种基于神经网络的模型不断为我们带来了新的惊喜和突破。
在许多领域中，深度学习都取得了越来越好的成果，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
但是我们经常会忽略，深度学习也在农业领域具有广泛的应用前景，特别是对于水稻生长预测这样的问题，深度学习模型具备了强大的优势，并且能够带来真正的效益。
那么深度学习是什么呢？简单来说，深度学习是机器学习的一个分支，是一种将许多层次的非线性信息处理模型组合起来的机器学习模型。
深度学习模型具有很强的自学习能力和自适应能力，可以通过训练识别复杂的模式和关系，然后能够对新的数据进行预测和分类。
因此，深度学习模型在农业领域可以用来识别作物病害、预测长势、检测土壤质量和水分等方面。
那么，为什么要在农业领域中使用深度学习呢？一方面，农业生产的性质决定了有些信息是难以获得的，比如天气预报、土壤状况、生长环境等。
而深度学习可以从大量的历史数据中学习和识别趋势和规律，对于这类数据具有绝对的优势。
另一方面，农业生产的特点决定了农业数据具有多源、多样、高噪声和高空间的复杂性。
而深度学习可以帮助我们在这样复杂的数据背景下识别和预测，甚至在更小的数据样本中实现更好的精度和有效性。
以水稻生长预测为例，水稻生长的预测是一个关键的问题，可以帮助农业生产者制定各种决策，例如灌溉、施肥、喷药、收获等，从而提高生产效率、减少成本、保障生产供应。
水稻生长预测通常需要考虑的因素包括水稻品种、气候条件、土壤状况、害虫和病害等多个因素。
那么，如何使用深度学习来预测水稻生长呢？一般来说，训练一个深度学习水稻生长预测模型需要以下一些步骤：第一步，数据收集。
可以通过各种传感器、气象站、土壤传感器、卫星遥感和采取人工抽样的方式等多种方式采集数据，数据涵盖的范围包括每日的气象数据、灌溉数据、土壤属性数据以及生长状况数据。
收集的数据有一个重要的特点，即需要有足够的历史数据，以便训练深度学习模型。
农产品产量影响因素分析和模型检验
农产品产量影响因素分析和模型检验2019-08-09摘要：⽂章运⽤计量经济学的⽅法分析影响农产品产量（这⾥主要是种植业）的影响因素，即通过对农作物总播种⾯积、受灾⾯积、农⽤化肥施⽤量、乡村⼈⼝、有效灌溉⾯积、农产品⽣产价格指数、农业⽣产资料指数、农业机械总动⼒、乡村从业⼈员的实证分析，运⽤经济学原理，引⼊计量经济学模型，得出从改⾰开放到2011年我国农产品产量的影响因素，并作出分析，提出建议。
关键词：农产品（种植业）总产量影响因素实证分析1、问题的提出1978年，我国的改⾰开放从农业开始，以家庭联产承包责任制拉开了改⾰的序幕。
农业在我国经济中有着举⾜轻重的地位，只有在农业的基础上才有⼯业的发展，只有在农业和⼯业发展的基础上，才有第三产业的繁荣兴盛。
可见，农业是“母亲产业”，是国民经济的基础。
改⾰开放以来，国家⼤⼒出台政策⽀持农村的改⾰――从家庭联产承包责任制到调整农村的产业结构和流通体制，然后到农村市场经济的改⾰，然后到取消农业税，在各个阶段都取得了良好的效果，农业总产值⼀直持续增加。
其中种植业作为农业的基础和农业最重要的⼀个组成部分，并且包含着⼈民群众最重要的⽣产资料――粮⾷，所以对影响种植业农产品产量的因素分析是⼗分有必要和有意义的。
本⽂将通过计量经济学的⽅法对改⾰开放以来影响农产品产量的因素进⾏分析，来揭⽰我国农业中种植业现存的⼀些问题，⼒求针对问题，找到解决的办法。
2、理论综述中国是农业⼤国，⾃古以来，⽆论阶级关系如何变化，农民始终是我国的主要⽣产动⼒，农业始终是我国国民经济的基础，其总产值直接影响到我国粮⾷安全。
学术界历来⼗分重视对三农问题的研究，并取得了⼀定的成果。
如：林毅夫（1994）、黄少安（2005）等，从制度经济学⾓度研究了我国农业问题，认为农村的经济体制改⾰对我国农业总⽀出的增加起到了⾄关重要的作⽤。
郝利等运⽤柯布道格拉斯⽣产函数，建⽴了农业科技进步贡献率测算模型，对北京市1990-2007年农业科技进步贡献率进⾏测算，得出的结论是1999-2007年北京科技农业贡献率为78.32%。
我国水稻产出增长影响因素的实证分析
国在农技研 发和推 广 、技术 创新方面 的政策支持 较为薄 弱 ，
【 Ｓ ｌ 陈秀芝 ，许秀梅 我国公共农业技术推广效率激 励体 制
Ｊ 】 ． 安徽农业科学 ，２ Ｏ 。 ７ ，３ ５ （ ２ １ ） ： ６ ６ ４ ｌ — ６ ６ ４ ２ 应健全对农 户使用农业高新技 术的激励制度 ，政府给予政 策 的重构【 ●作者单位 ：东北农业大学经济管理学院 和资金以及人员方面的支持 。 （ 三 ）健 全市场服 务体系 。由于农 业产业 的弱势以及农
弱质性 产业 ，技 术不易 被生产者 掌握 ，服 务体系又 不健全 ， 参考文献 ： 【 ｌ 】 ｝ 蔫明俊 ，周 民良 ，李 同异 农户采用不 同属性技 术行为 ｝ 向 差异分析…中国农村经济 ，２ ０ １ ０ ，２ ： ６ ８ — ７ ０ ．
从而抑制了农业生产者使用新技术 、购买新设备的积极性。
关 键 词 ：水稻 产量增长 主 成 分 回 归
水稻 是我 国的 主要粮 食作 物之 一 ，具有 悠久 的栽培 历
１ ． 变量选取和数 据说 明
本文 建立模型所选用的因变量是水稻产出 （ 丫 ） ，自变量
史 。在我 国自北宋以来其产量一直处于五谷之 首。亚洲生产
水稻 约 占世界 水稻总产 量 的 ９ 。 ％ ，而其 中我 国约 占 ３ ５ ％左 分别 是 ：水稻 播种面积 【 ｘ ＿ 】 、水稻 有效灌溉面 积【 ｘ 劳 动投 右 ，居 世界 第一位 。水稻生产对保 障全 球粮 食安全 ，减少贫 入（ Ｘ 。 ｝ 、化肥投入 ｝ 、租 赁作业费投入Ｉ Ｘ Ｊ 、农药投入（ ） （ ６ ） 、种 困人 口和扩 大农 村劳动力就业发挥着重 要作 用。我国的水稻 子费 用（ Ｘ ） 、万 人农业技术 人员数ｆ Ｘ Ｊ 和商 品率（ Ｘ 。 ） 为 自变量 。 生产 自新中国成立以来 ，由于矮化 育种 、杂交水稻 、超级稻 其 中水稻产 出以备年水稻产量表示 。播种 面积 以各年水稻 的
基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测
基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测张春磊;李颜娥;丁煜;罗煦钦【期刊名称】《电子技术应用》【年(卷),期】2024(50)4【摘要】水稻作为全球重要的粮食作物,准确预测水稻产量在农业发展中起着重要作用。
由于水稻在环境因子与其生长机理的作用下往往呈现出非线性的特点,难以对其做出较为准确的预测,因此,提出CE-CGRU水稻产量预测模型,对非线性环境因子Copula熵(CE)方法进行提取特征并与CNN和GRU技术结合在一起。
其目的是在水稻品种确定的条件下,识别产量预测的重要特征。
根据使用浙江省临安区真实数据分析和比较所提出的模型的性能,构建了其他5个产量预测模型进行对比,分别是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。
结果显示,CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分别为0.677、0.87和5.029%,表明CE-CGRU模型具有更好的能力来捕捉水稻产量与环境因素之间的复杂非线性关系。
此外,还对不同的特征选择方法以及不同时间步长进行了比较和分析。
【总页数】6页(P81-86)【作者】张春磊;李颜娥;丁煜;罗煦钦【作者单位】浙江农林大学数学与计算机学院;浙江省林业智能监测与信息技术实验室;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室;杭州市临安区农业农村信息服务中心【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于气象因素的临沂水稻产量评估预测模型2.气象因素对水稻产量的影响及预测模型的建立3.利用分子标记预测杂交水稻产量及其构成因素4.优良中早熟水稻新品种吉89─45高产、稳产规范化栽培技术研究（二）──产量构成因素对产量的作用5.气象因素对盘锦地区水稻产量的影响及预测模型的建立因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
二次函数的应用于农业问题
二次函数的应用于农业问题在农业领域，数学模型的应用越来越广泛。
而二次函数作为一种常见的数学模型，也被广泛应用于解决农业问题。
本文将探讨二次函数在农业上的应用，包括农作物产量、施肥量以及农田面积等方面。
一、农作物产量的二次函数模型农业中最常见的一个问题就是如何估计农作物的产量。
产量受到多种因素的影响，如阳光、温度、土壤肥力等。
而二次函数可以用来建立农作物产量与这些因素之间的关系。
例如，我们可以使用二次函数来描述土壤湿度对水稻产量的影响。
假设水稻产量（Y）与土壤湿度（X）的关系可以由以下二次函数表示：Y = aX^2 + bX + c其中a、b、c为待确定的常数。
通过采集不同土壤湿度对应的水稻产量数据，可以利用最小二乘法求解出a、b、c的值，从而建立起土壤湿度与水稻产量之间的二次函数模型。
二、施肥量的二次函数模型合理的施肥量对于作物的生长和产量有着重要的影响。
而二次函数也可以应用于农业中的施肥问题。
以玉米为例，我们可以使用二次函数来研究施肥量与玉米产量的关系。
假设玉米产量（Y）与施肥量（X）的关系可以由以下二次函数表示：Y = aX^2 + bX + c同样地，通过采集不同施肥量对应的玉米产量数据，可以利用最小二乘法求解出a、b、c的值，从而建立起施肥量与玉米产量之间的二次函数模型。
根据该模型，农民可以合理调整施肥量，以最大程度地提高玉米产量。
三、农田面积的二次函数模型在规划农田面积时，二次函数模型也可以发挥作用。
合理的农田面积规划可以提高土地的利用率和农作物的产量。
假设某地的农田面积（Y）与农民数量（X）的关系可以由以下二次函数表示：Y = aX^2 + bX + c通过收集不同农民数量对应的农田面积数据，可以利用最小二乘法求解出a、b、c的值，从而建立起农田面积与农民数量之间的二次函数模型。
农民在规划农田面积时可以根据该模型进行决策，以满足农业发展的需求。
总结：二次函数作为一种常见的数学模型，被广泛应用于农业领域。
2种水稻生长模型比较
2种水稻生长模型比较浩宇【摘要】[目的]比较ORYZA2000和WOFOST 2种模型对江西省水稻生长的模拟效果.[方法]利用江西省当地田间试验观测数据,收集水稻的关键参数,同时结合同期逐日气象数据等资料分别对ORYZA2000和WOFOST 2种模型进行比较.采用适应性评价对水稻多个生理指标进行评价与验证.[结果] 以统一化均方根误差(NRMSE)来衡量作物模型的模拟结果,ORYZA2000模型模拟结果显示水稻各生物量的NRMSE值小于25%,而WOFOST模型对叶面积指数及穗生物量模拟偏差较大,分别为46%和55%.[结论] ORYZA200在穗生物量和叶面积指数的模拟中比WOFOST模型模拟效果较好.%[Objective]To compare simulation effect of two kinds of rice growth model in Jiangxi Province.[Method] By the local field experimental observation data and meteorological data at the same period,the ORYZA2000 and WOFOST model parameters were compared.The growth period,the leaf area index and the biomass index were verified and evaluated.[Result]Measuring simulation effat of crop model with NRMSE,the biomass NRMSE value were less than 25% from ORYZA2000 model,and the NRMSE value of LAI and dry weight was 46% and 55% from WOFOST,which the deflection was larger.[Conclusion] Simulation effect of ORYZA2000 in spike biomass and leaf area index is better than that of WOFOST model.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2017(045)011【总页数】5页(P19-22,26)【关键词】作物模型;田间数据;调试参数;适应性评价【作者】浩宇【作者单位】陕西省气象服务中心,陕西西安 710014【正文语种】中文【中图分类】S511作物生长模型作为新兴农业研究领域的重要工具，不仅能帮助人类加强对于农业生产系统的认知水平，还能比较不同试验点结果的差异性[1-4]。
智能农业系统中的农作物产量预测模型
智能农业系统中的农作物产量预测模型第一章：引言近年来，随着人工智能技术的快速发展和农业生产的转型升级，智能农业系统的应用越来越广泛。
其中，农作物产量预测模型在提高农业生产效率、优化供应链管理等方面发挥着重要作用。
本章将介绍智能农业系统及其背景，以及农作物产量预测的重要性和应用价值。
第二章：智能农业系统概述智能农业系统是指利用信息技术和人工智能等先进技术手段，对农业生产中的各个环节进行智能化管理和优化。
该系统主要包括传感器网络、数据采集与处理、预测模型与决策支持系统等组成部分。
通过实时监测和分析农作物的生长环境、病虫害情况、灌溉与施肥等信息，智能农业系统能够对农作物进行精准管理，提高农业生产效率和农产品质量。
第三章：农作物产量预测的重要性农作物产量预测是智能农业系统中的关键技术之一。
通过对大量历史数据的分析和统计，可以建立农作物产量与环境、气候、种植管理等因素之间的关系模型，从而准确预测未来的产量。
这对农民合理安排生产计划、科学决策施肥灌溉、优化供应链管理等具有重要意义。
第四章：农作物产量预测模型在智能农业系统中，农作物产量预测模型主要基于机器学习和数据挖掘等技术方法。
这些模型依托于大数据分析和算法优化，能够对大量的农业生产数据进行分析和建模，进而预测农作物的生长状况、产量和质量。
常见的预测模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。
第五章：影响农作物产量的因素农作物产量受多种因素的影响，包括土壤类型、气候条件、种植管理措施等。
智能农业系统通过建立数据模型和算法分析这些因素与作物产量的关系，可以准确预测未来的产量变化。
同时，系统还可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境因素，为农民提供精确的决策支持。
第六章：农作物产量预测模型的应用案例农作物产量预测模型在实际应用中具有广泛的应用前景。
例如，在水稻种植中，通过建立农作物产量预测模型，可以实现最佳的水稻种植管理和施肥灌溉措施。
水稻 可行性研究报告
水稻可行性研究报告一、研究目的水稻是世界上最主要的粮食作物之一，为了保障全球粮食安全，我们需要探索水稻种植的可行性，并提出相关建议，以确保水稻产量的提高、质量的改善，以及减少对环境的影响。
二、研究背景水稻是人类主要的粮食来源之一，它在全球范围内被广泛种植，尤其是在亚洲地区。
作为主要粮食作物，水稻的产量和质量直接关系到全球粮食供应的稳定性。
然而，由于人口增长、气候变化、环境污染等因素的影响，水稻种植面临着诸多挑战。
因此，对水稻种植可行性进行深入的研究和分析，对促进水稻产业的可持续发展至关重要。
三、研究方法1. 综合文献资料搜集：通过查阅相关文献、报告、统计数据等资料，对水稻种植的现状和存在的问题进行深入了解。
2. 田间调查和样本采集：在实地进行水稻种植的实地考察，并对不同地区的水稻种植情况进行抽样调查和数据采集。
3. 数据分析和模型运算：对采集到的数据进行分析整理，并利用统计模型和生态模型等工具，开展水稻种植可行性的定量分析。
4. 专家访谈和问卷调查：与相关领域的专家学者进行交流和访谈，并进行问卷调查，获取相关利益相关者的意见和建议。
四、研究内容1. 水稻种植的现状分析：对全球水稻产业的现状进行分析，包括种植面积、产量、质量、市场需求等方面。
2. 水稻种植的问题与挑战：对水稻种植面临的问题进行详细分析，包括气候变化、土壤污染、病虫害防控、农药残留等方面。
3. 水稻种植的可行性分析：利用统计模型和生态模型等工具，对水稻种植的可行性进行定量分析，包括产量提高方面和环境影响方面。
4. 水稻种植的发展建议：综合分析研究结果，提出合理的水稻种植发展建议，包括技术改进、资源管理、政策支持等方面。
五、研究成果1. 水稻种植的现状分析：全球水稻种植面积约为1.5亿公顷，产量约为7.5亿吨，主要集中在中国、印度、印度尼西亚等国家和地区。
2. 水稻种植的问题与挑战：水稻种植面临的主要问题包括气候变化导致的干旱和水涝、土壤污染导致的产量下降、病虫害防控困难、农药残留导致的质量问题等。
基于大数据分析的农业气候与农作物产量变化研究
基于大数据分析的农业气候与农作物产量变化研究崔媛【摘要】[目的]作为农业大国,我国农业产量直接影响着我国未来发展进度,而气候的变化直接牵动着农业产量的变化.[方法]文章基于农业气候对农作物产量的影响,借鉴已有研究从农业气候变化的角度入手,介绍气候变化对农作物产量等方面的影响,并以华北、华东及东北水稻产区为例,通过主成分因素分析设定降水量、气温、光照及太阳辐射度等指标因素,并建立C-D-A模型,[结果]降水量、气温及光照等气候因素对农作物产量的影响明显,其中干旱天气的影响最大.[结论]通过实证分析验证了该模型具有较高的可信度,以期为各种天气条件下保障与提高农作物产量提供理论依据.%Climate change directly affects the change of agricultural production, and hence affects the progress of a country′s future development.Based on the agrometeorological influences on crop yieldsin recent years, This paper summarized the study progress of the impactsof agricultural climate change on crops.And then, taking the rice production areas in north China, east China and northeastas an example, it analyzedtheindex factors such as precipitation, temperature, light and solar radiation degree usingthe principal component factor analysis, andestablisheda C-A-D model.The results showed that the climate factors such as precipitation, temperature and illumination had great effects on crop yield, especially the dry weather.It concluded that the model had high credibility, so as to provide a reference for guaranteeing and improving the crop yields in various weather conditions.【期刊名称】《中国农业资源与区划》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】6页(P112-117)【关键词】农业产量;气候变化;主成分因素;C-D-A模型;实证分析【作者】崔媛【作者单位】天津职业大学基础课部,天津 300410【正文语种】中文【中图分类】S126;S162;S5·粮食安全·农产品既是人民生产与生活的根本，也是一个国家的自足之本。
水稻农田生态系统模型模拟研究
水稻农田生态系统模型模拟研究1. 引言水稻是世界上最重要的粮食作物之一，对全球粮食安全至关重要。
为了实现高产、高效、可持续的农业生产，研究水稻农田生态系统模型模拟成为一种有效的方法。
本文旨在探讨水稻农田生态系统模型模拟研究的相关内容，以期为农业生产提供科学依据。
2. 水稻农田生态系统模型概述2.1 模型的定义和作用水稻农田生态系统模型是一种定量描述和预测水稻生长、产量和生态环境相互作用关系的工具。
通过模拟不同因素对水稻生态系统的影响，可以为农业决策和农田管理提供科学依据。
2.2 模型的构建方法水稻农田生态系统模型构建主要包括确定模型结构、建立数学方程和校准模型参数等步骤。
模型结构可以分为物理模型、统计模型和过程模型等不同类型，根据研究目的和数据可获得性选择适合的模型结构。
3. 水稻生长模拟研究3.1 环境因子对水稻生长的影响光照、温度、水分和土壤肥力等环境因子对水稻生长具有重要影响。
通过模拟不同环境条件下水稻生长的变化，可以了解和预测生长过程中对环境因子的响应。
3.2 生长时期的模拟与预测水稻生长过程中不同生育时期的长度和特点对产量和质量有重要影响。
通过模拟和预测生育阶段的持续时间和生长速度，可以优化农田管理措施，提高水稻产量和品质。
4. 水稻产量模拟研究4.1 生物因子对水稻产量的影响水稻产量受种植密度、品种、施肥量和病虫害等生物因素的影响。
通过模拟不同生物因子对产量的影响，可以确定最佳的农田管理策略，提高水稻产量。
4.2 水稻产量的时空模拟水稻产量的时空分布对农业生产和市场供需的影响至关重要。
通过模拟和预测水稻产量在不同地区和季节的变化，可以为粮食供需平衡和市场预测提供参考。
5. 生态环境模拟研究5.1 水稻农田生态系统的物质循环水稻农田生态系统中的物质循环对环境质量和生物多样性具有重要影响。
通过模拟不同种植模式和农田管理措施对物质循环的影响，可以优化农业生态系统，促进可持续农业发展。
5.2 生态系统服务功能的模拟和评估水稻农田生态系统提供土壤保持、水资源调控和生物多样性维护等生态系统服务功能。
基于Logistic模型的洪湖市中稻单产趋势和估产分析
基于Logistic模型的洪湖市中稻单产趋势和估产分析摘要:本文主要对洪湖市水稻单产的变化建立了Logistic模型,并且根据该模型的微分方程进行离散化的处理,我们得到一个一次函数。
由于数据是最初的数据,存在着很强的随机波动性能,我们通过对该数据指数进行平滑的处理,再做回归的分析,最后得出该模型中参数的估计值,并且对模型做相应的分析,得出洪湖市水稻现阶段中的单产增产的时间段。
关键词:水稻Logistic模型生产潜力洪湖市洪湖市隶属于江汉平原,而江汉平原是湖北主要产粮区,洪湖市盛产水稻,淡水鱼,莲藕,莲子,野鸡,野鸭,玉米,高粱,甲鱼,大闸蟹,乌龟,龙虾,黄鳝等！古往今来一直有一句话是这样流传下来的:“人人都说天堂好,怎比我们洪湖鱼米乡”。
而农民的主要收入之一就是种植水稻。
近几年来,随着农业机构上的调整和不断的深入推进,且国家粮食政策也有所调整,同时粮食市场的供求关系也发生了波动,且还存在自然灾害等等方面的影响,粮食生产的能力有了很大的变化,粮食的生产呈现出新的特点。
对此,在该地区研究水稻的生产潜力,以及在该地区预测的水稻的产量,同时在提高农民的收入水平,优化农业产业结构上都有很重大的意义。
本文利用具有可比较性的量单位面积的产量,即单产量来研究洪湖市中稻生产趋势分析。
选用数学Logistic模型,用Logistic模型来剖析洪湖市中稻的生产潜力,可以反映出在不同阶段中稻单产变化的不同情况。
在宏观上可以看出,洪湖市中稻单产在现阶段的最大潜力、中稻增产速度最快、变化趋势最快的特点。
1 模型建立1.1 Logistic 模型简介Logistic 模型是荷兰数学家、生物学家Verhurlst在1839年首次提出的[1]。
他在研究人口数量的变化规律时发现,著名的阻滞增长模型[2]:其中:x(t)为t时刻的人口数量,t为时间,r为人口的自然增长率,K 为饱和系数,即人类生存空间和可利用的自然资源等因素所能容纳的最大人口容量。
作物产量预测的遥感方法
作物产量预测的遥感方法
遥感技术是指通过遥感卫星或飞机等载体，利用传感器对地面物体进行观测、探测和测量的一种技术手段。
作物产量预测是指通过分析遥感图像中的作物生长状况和环境因素等，利用数学模型和统计分析方法预测作物的产量。
下面将介绍一些常用的遥感方法进行作物产量预测。
1. 植被指数法
植被指数是指通过遥感图像中的红、近红外波段的比值来表征植被状况的一种指标，常用的有归一化植被指数（NDVI）和差异植被指数（DVI）等。
通过分析作物生长过程中的植被指数变化，可以判断作物的生长情况和预测作物产量。
NDVI高峰期的时间和幅度可以与作物的产量相关联。
2. 光谱模型法
光谱模型法是利用遥感图像中的光谱信息和地面实测数据建立数学模型，通过模型进行作物产量预测。
常用的方法有多元线性回归分析（MLRA），利用多个波段的光谱值和地面实测数据建立回归方程，通过回归方程来推测作物产量。
还可以采用神经网络模型、支持向量机等非线性模型进行作物产量预测。
3. 统计分析法
统计分析法是利用遥感图像和地面实测数据进行统计分析，通过对不同年份的作物生长过程进行对比和分析，建立统计模型来预测作物产量。
常用的方法有回归分析、时间序列分析等。
通过对多年的作物生长数据进行统计分析，可以发现作物产量与温度、降雨量等环境因素的关系，并建立数学模型进行预测。
4. 基于像元和面积的分类法
基于像元和面积的分类法是通过对遥感图像进行分类，将图像中的像元划分为不同的类别，如水田、旱地等，通过统计不同类别的面积和像元数目来预测作物产量。
通过计算水田的面积和像元数目，结合水稻的单位面积产量，可以预测水稻的总产量。
线性回归在农业产量预测中的价值
线性回归在农业产量预测中的价值线性回归在农业产量预测中的价值农业产量预测是农业生产中一项重要的任务，能够帮助农民、农业企业和政府做出科学决策，提高农产品的产量和质量。
在农业产量预测中，线性回归模型被广泛应用并取得了很大的成功。
线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。
在农业产量预测中，我们可以将产量作为因变量，而天气、土壤条件、种植面积等因素作为自变量，通过线性回归模型来建立二者之间的关系。
首先，线性回归模型能够识别出与农作物产量最相关的因素。
通过分析历史数据，线性回归模型可以找到对产量影响最大的因素，并且量化它们之间的关系。
例如，模型可能发现在某个地区，降雨量对水稻产量的影响最大，而温度对小麦产量的影响更大。
这种分析可以帮助农业生产者更好地了解产量波动的原因，从而采取相应的措施来提高产量。
其次，线性回归模型可以进行产量预测。
通过建立产量与各种因素之间的线性关系，模型可以根据当前的天气、土壤条件等数据，预测出未来的产量。
这对于农民来说非常有价值，他们可以提前做好准备，合理安排生产计划和销售计划。
此外，政府和农业企业也可以根据这些预测结果，制定相应的政策和策略，以推动农业生产的发展。
最后，线性回归模型还可以用于农作物品种选择和区域规划。
通过分析不同地区的产量数据和环境特征，模型可以确定最适宜种植的作物品种，并且预测该地区的产量水平。
这对于农民来说可以提供有针对性的种植建议，帮助他们选择适宜的作物品种，在不同地区实现最佳的产量和经济效益。
综上所述，线性回归在农业产量预测中具有重要的价值。
通过建立产量与各种因素之间的线性关系，线性回归模型能够识别出最重要的影响因素，进行产量预测，指导农作物品种选择和区域规划。
这种预测模型的应用，不仅提高了农业生产的效率和质量，也为农民、农业企业和政府提供了科学的决策依据，推动了农业的可持续发展。
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水稻产量与环境因素的关系模型研究
水稻作为我国主要粮食作物之一，其产量的高低关系着我国的
粮食安全和经济发展。
而水稻产量与环境因素的关系一直困惑着
研究者。
本文旨在探讨水稻产量与环境因素的关系模型研究。
一、水稻产量与气候因素的关系模型
首先，气候变化对水稻产量影响非常大，其中光照时间、气温
和降雨量是最主要的因素。
研究表明，光照时间和气温是影响水
稻产量变化最敏感的因素，而降雨量则可以通过灌溉等手段进行
调节。
以气温为例，一般来说，水稻适宜生长的温度为20-35℃，当
气温高于35℃或低于10℃时，水稻的产量就会受到很大的影响。
因此，我们可以建立一个温度与产量的回归模型，来探讨气温对
水稻产量的影响。
以大田生产为例，我们可以收集相关数据，比如在同一品种、
同一生育期、同一区域下，不同气温条件下的水稻产量，然后进
行数据统计和分析，建立回归模型。
模型的表达式可能是这样的：产量（t/ha）= a + b1 ×气温（℃）
其中，a表示产量的初始值或常数项，b1表示气温的系数。
通
过计算出b1的值，我们就可以知道，气温每升高1℃，水稻的产
量会发生多少的变化，比如b1=0.5，就意味着当气温每升高1℃时，水稻的产量会增加0.5吨/公顷。
这样我们就可以通过对气温的监测，来预测水稻的产量变化，为农村的生产调度和经济决策提供辅助依据。
二、水稻产量与水分因素的关系模型
除了气候因素之外，水分也是影响水稻产量的重要因素之一。
虽然我们可以通过灌溉等手段对水分进行补给和控制，但是水的过多或过少都会对产量造成不利的影响。
因此，它和气候因素一样，需要建立相应的关系模型。
我们可以通过收集同样的数据，分析水分在不同生育期对水稻产量的影响，建立水分和产量的回归模型。
模型的表达式可能是这样的：
产量（t/ha）= a + b2 ×水分（%）
其中，a和b2的含义同温度和产量的回归模型。
通过计算出b2的值，我们就可以知道，每增加1%的水分，水稻的产量会发生多少的变化，比如b2=1.0，就意味着当水分增加1%时，水稻的产量会增加1.0吨/公顷。
三、多因素影响下的水稻产量模型
除了气候和水分因素之外，还有其他很多的因素影响着水稻的产量，比如土壤肥力、病虫害等等。
这些因素交织在一起，形成
了一个复杂的系统。
对此，我们可以采用多元回归分析的方法，
建立多个因素与产量的关系模型，综合考虑它们的影响，从而预
测水稻的产量。
例如，我们可以将气温、水分、土壤肥力和病虫害等因素纳入
模型，分析它们对水稻产量的影响。
模型的表达式可能是这样的：产量（t/ha）= a + b1 ×气温（℃）+ b2 ×水分（%）+ b3 ×土壤
肥力（%）- b4 ×病虫害
其中，b1、b2、b3和b4分别表示气温、水分、土壤肥力和病
虫害的系数。
通过计算出各个系数的值，我们可以知道，每个因
素对水稻产量的影响是多少，从而综合预测水稻的产量。
四、结语
水稻产量与环境因素的关系模型研究，是一个广泛而深入的课题。
本文仅仅是一个简单的探讨，但从中可以看到，模型研究在
农业生产中的重要性和应用前景。
我们期待未来有更多的学者和
农民能够加入这个领域，共同探索水稻产量的最优化方案，为我
国的农业和经济发展做出更大的贡献。