BigEdu.ru
» » » Математическое и компьютерное моделирование продуктивности растений в зависимости от динамики влажности почвы
Вернуться назад

Математическое и компьютерное моделирование продуктивности растений в зависимости от динамики влажности почвы

В. М. Казиев, С. К. Кирьязева, Д. А. Кирьязев

При разработке различных систем автоматизированного прогнозирования урожайности, при расчете максимальных урожаев и их агротехническом, экономическом, экологическом обеспечении важное место занимают модели роста и развития растений. Растение - сложная стохастическая система, содержащая множество параметров состояния, количественные изменения которых ведут к количественному и качественному изменениям всей системы в целом. Математическая модель роста и развития растений должна описывать основные процессы, на которые влияет управляющее воздействие. В первом приближении (достаточном для моделирования ростовых функций) система “растение - среда обитания” может быть интерпретирована как динамическая система с распределенными параметрами, а математические модели системы могут быть описаны с помощью дифференциальных уравнений. При построении таких моделей необходимо принимать во внимание те значительные трудности, которые возникают при идентификации моделей, а также невозможность точно и полно описать такую сложную динамическую систему как “растение - среда обитания”. В связи с этим целесообразно создание достаточно простых моделей процесса роста (банка таких моделей), с небольшим числом неизвестных параметров – параметров агроэкосистемы, без которых растение не может существовать, не может функционировать как система. При таком подходе выигрыш может быть достигнут за счет использования более тонких и точных математических методов идентификации и прогноза, более интеллектуального, эффективного и гибкого математического и программного обеспечения, эффективных критериев адекватности и устойчивости моделей, а также технологии моделирования.

С этих позиций рассматривается модель расчета влажности почвы с учетом накапливаемой биомассы и прогнозирования урожайности сельхозкультур по заданной (экологически обоснованной) влагообеспеченности корнеобитаемого слоя почвы и соответствующая компьютерная среда, позволяющая решать задачи прогноза влажности почвы и урожайности (биомассы) сельхозкультур на заданный момент времени с развитыми интерфейсными средствами, рассчитанными на неподготовленного пользователя - агронома, эколога.

Описание математической модели и процедуры ее идентификации

В настоящее время известно много способов определения влажности почвы. Наиболее распространёнными из них являются метеорологический и термостатно - весовой. Первый из этих способов может не дать желаемой точности, а второй связан с большими материальными и временными затратами. Поэтому важно разработать имитационную процедуру (алгоритм), дающую высокую точность и учитывающую физиологические характеристики сельхозкультур. Наиболее простое уравнение водного баланса расчетного корнеобитаемого слоя растений можно записать в виде:

W (t) = q(t)P(t) + P1 (t) — E(t) — H(t), (1)

где P(t) - величина осадков; q(t) - коэффициент использования осадков (определяется, например, экспертно или по формуле Харченко С.И. [6], через Wmin - наименьшую влагоёмкость почвы и Wz - влажность завядания); P1 (t) - подпитывание (приток) из грунтовых вод; E(t) - суммарное испарение с корнеобитаемого слоя; H(t) - уровень (сток) грунтовых вод, W(t) - средняя по слою влажность почвы (с учётом поливов или на межполивной период).

Оценим и учтём влияние накопившейся к некоторому моменту времени биомассы растений на экологически обоснованную величину суммарного испарения в каждый момент времени.

Величину суммарного испарения с корнеобитаемой зоны растений представим в виде суммы интенсивности транспирации растениями E1 (t) и интенсивности испарения с поверхности почвы E0 (t):

E(t) = E0 (t) + E1 (t) (2)

Известно [1], что динамика прироста биомассы в предположении, что прирост биомассы хорошо коррелирует с интенсивностью транспирации растительного покрова, описывается уравнением:

x (t) = a(t)E1 (t) — b(t)x(t), (3)

где x(t) - биомасса культуры; a(t) - эффективность транспирации; b(t) - коэффициент расхода на дыхание.

Для определения динамики накопления биомассы может быть использован банк различных моделей, из которых подбирается по тем или иным критериям адекватности наилучшая модель (по результатам идентификации).

В рассматриваемой нами процедуре моделирования будем использовать

достаточно простую для идентификации модель Ферхюльста - Вольтерра [2]:

x (t) = [ (t) —  (t)x(t)]x(t), (4)

где  - коэффициент роста (автоприроста),  - коэффициент сопротивления среды (нехватки воды).

Известно также, что динамика прироста биомассы хорошо описывается уравнением Давидсона - Филиппа [3]:

x (t)= e0 (t)(F(t) — R(t)), (5)

где e0 - коэффициент перехода от массы усвоенной СО2 к сухой фитомассе; F - суммарный фотосинтез растений; R - суммарное дыхание растений.

Интенсивность дыхания за сутки зависит от величины накопившейся биомассы. Экспериментально получено [4], что

R(t) = b(t)x(t) + e1 F(t), (6)

где e1 — коэффициент затрат на рост биомассы растений.

Коэффициенты  0 ,  1 - экспериментально определяемые; для большинства культур можно полагать 

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать
Рефераты по математике В. М. Казиев, С. К. Кирьязева, Д. А. Кирьязев При разработке различных систем автоматизированного прогнозирования урожайности, при расчете
Оценок: 1001 (Средняя 5 из 5)

Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов.

© 2016 - 2022 BigEdu.ru