Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

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

Название: Математическое и компьютерное моделирование продуктивности растений в зависимости от динамики влажности почвы
Раздел: Рефераты по математике
Тип: реферат Добавлен 17:54:01 27 марта 2008 Похожие работы
Просмотров: 1482 Комментариев: 3 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

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  0 = 0,68,  1 = 0,27.

С учетом уравнений (1) — (4) имеем следующую модель расчета влажности почвы с учетом динамики накапливаемой биомассы:

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

(7)

E1 (t) =[ (t) —  (t)x(t) + b(t)]x(t)/a(t),

Из (4), (5) и (6) имеем:

b(t) = (1-e1 )F(t)/x(t) — ( (t) —  (t)x(t))/e0 , (8)

Для нахождения влажности почвы нам необходимо идентифицировать переменные  и  . Эта задача достаточно сложна из-за сложности и дороговизны проведения экспериментальных исследований (мониторинга). Мы продемонстрируем имитационную процедуру её решения для случая постоянных параметров модели (4); случай кусочно-постоянных параметров - аналогичен и влияет только на размерность задачи, а случай произвольных функции сводим к проблеме аппроксимации их некоторой системой базисных функций.

Решение уравнения (4), как легко проверить, имеет вид:

x(t)= /( + Ce —  t ). (9)

Теперь для того, чтобы найти  и  нужно, согласно метода наименьших квадратов, решить задачу минимизации квадратичного функционала вида:

n

f( ,  , c) =  (xi0 — xi )2  min, (10)

i=1

где i - номер фазы вегетации растения (i=1,2,...,n); n - число фаз вегетации; xi0 - экспериментальные величины урожайности культуры за репрезентативный период времени; xi - теоретические величины урожайности сельхозкультур, определяемые по формуле (9).

Для нахождения решения задачи (10) необходимо решить нелинейную систему уравнений:

df / d =0, df / d = 0, df / dc = 0. (11)

Решаем эту систему численно (например, методом Зейделя), с требуемой точностью  и критерием адекватности вида:

( i+1 —  i )2 +( i+1 — i )2 + (сi+1 — сi )2 < 2 .

Величина фотосинтеза определяется по формуле вида:

F(t)=Fmax e [s(t) — z] [ (t)x(t)/ (t)]2/3 ,

где s(t) — текущая сумма биологически активных температур, z — сумма биологически активных температур для максимального развития листовой поверхности,  — эмпирический коэффициент, зависящий от .

Одним из наиболее важных условий увеличения урожайности сельскохозяйственных культур является достижение такого уровня фактора роста, как влажность почвы, который позволит получить оптимальный режим орошения и, как следствие, высокий урожай. Эта задача не может быть решена без математического, в частности, имитационного моделирования отклика системы “растение” на управляющее воздействие “влажность”. Для этого, наряду с вышеописанной моделью для прогнозирования урожая использованы модели и алгоритмы работ [5-10].

Мы будем определять проектную урожайность по модели для сравнительно длительных промежутков времени (фазы вегетации):

(12)

где x(W) - прогнозная урожайность; xmax - максимальная урожайность сельхозкультур; W - влагообеспеченность корнеобитаемого слоя почвы, определяемая как описано выше; Wmin , Wmax - соответственно нижняя и верхняя границы влагообеспеченности почвы, при которой урожай равен нулю; Wopt - влагообеспеченность, соответствующая xmax ;  - параметр, характеризующий темпы роста урожая с увеличением влагообеспеченности (параметр саморегуляции системы).

Описание компьютерной модели и вычислительных экспериментов

Для реализации компьютерных имитационных процедур разработана и методика проведения экспериментов и программная система на языке Pascal в среде Delphi 2.0 Windows 95 имеющая диалоговый оконный интерфейс из 5 страниц: “Эксперимент”, “С/х культура”, “Регион”, “Рабочая” и “Результат”.

Страница “С/х культура” - для ввода входной информации по культуре.

Страница “Регион” - для ввода информации по региону эксперимента.

Страница “Эксперимент” выглядит следующим образом.

Данная страница - для ввода исходных данных по эксперименту (культуры и даты снятия урожая, типа почвы, фаз вегетации и др.). После её заполнения, производится расчет влажности почвы и прогноз урожайности культуры. После этого раскрывается страница “Результат” вида:

Страница “Рабочая” - для визуализации (анализа) расчётных величин.

Были проведены численные эксперименты с использованием общедоступных данных [11] (это можно отнести к достоинствам системы). Данные по температуре воздуха, величине осадков, уровню грунтовых вод и относительной влажности воздуха представлены с интервалом в 10-15 суток за весь период вегетационного цикла растения. Программа отображает результаты расчета в таблице и на графике. График оптимального развития культуры имеет “ступенчатый” характер ввиду того, что экспериментально полученные значения xmax (t) за прошлый год вводятся по фазам вегетации, а для межфазных периодов программно рассчитываются. Результаты расчётов приводятся только в графиках.

Эксперимент 1.

С/х культура: Кукуруза "Луч-300". Время посева с 01.04. по 30.04.

Fmax = 20 Дж/(м2 сут.); = 0,6; = 10-8 ; а = 0,8;

№ фазы Длит.фазы (сут.) Wz Wopt Wmax S0
1 40.0 301.0 350.0 450.0 480.0
2 40.0 300.0 348.0 447.0 720.0
3 25.0 299.0 347.0 444.0 425.0
4 25.0 298.0 345.0 441.0 275.0

Тип почвы: Черноземные почвы.

Пороговая величина уровня грунтовых вод: Нр = 24;

Влажность устойчивого завядания: Wmin = 180 мм.

Дата P H A T k
01.03.97 1,2000 21,0000 90,0000 7,0000 0,0100
15.03.97 1,2000 21,0000 91,0000 10,0000 0,0100
01.04.97 1,6000 21,0000 90,0000 17,0000 0,0100
15.04.97 1,6000 21,0000 93,0000 19,0000 0,0200
01.05.97 1,6000 21,0000 95,0000 17,0000 0,0300
15.05.97 3,0000 21,0000 96,0000 26,0000 0,0600
01.06.97 3,0000 21,0000 92,0000 24,0000 0,0500
15.06.97 3,0000 21,0000 94,0000 27,0000 0,0700
02.07.97 3,0000 21,0000 95,0000 24,0000 0,0700
15.07.97 2,3000 21,0000 94,0000 24,0000 0,0600
02.08.97 2,3000 21,0000 96,0000 25,0000 0,0800
15.08.97 3,0000 21,0000 95,0000 27,0000 0,0700
02.09.97 3,1000 21,0000 95,0000 20,0000 0,0600

Р - величина осадков (мм); Н - уровень грунтовых вод (м3 /га); А - относительная влажность воздуха (%); Т - температура воздуха; k - коэффициент испаряемости на 1о С.

С/х культура: Кукуруза "Луч-300". Тип почвы: Черноземные почвы.

Дата посева: 02.04.97 Дата снятия: 10.07.97

= 0,0370; = 0,0002.

Результаты расчетов.

Эксперимент 2.

С/х культура: Яровой ячмень. Тип почвы: Песчаные почвы.

Дата посева: 20.03.97 Дата снятия: 10.07.97

= 0,0170; = 0,0002.

Результаты расчетов (только в виде графиков).

Список литературы

1. Алешин В.Д., Брежнев А.И. Прикладная модель продуктивности посевов. Научно-технический бюллетень по агрофизике, Л., 1980, № 42, с.45.

2. Нахушев А.М., Казиев В.М. и др. К вопросу автоматизированного прогнозирования урожайности основных сельхозкультур в условиях орошения и степной зоны. Сб.: САПР и АСПР в мелиорации, Нальчик, 1983, с.156.

3. Davidson I.L., Philip I.R. Light and Pasture growth - In: Climatology and microclimatology, UNECSO, 1958, p.181.

4. Тооминг Х.Г. Экологические принципы максимальной продуктивности посевов, Л., Гидрометеоиздат, 1984, 264 с.

Казиев В.М., Кайгермазов А.А. Расчет влажности почвы с учетом динамики накапливаемой биомассы. Сб.: Методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, Нальчик, 1989, с. 67.

6. Подсистема расчета величины урожайности сельхозкультур. Технический проект САПР-СКГВХ, 2 очередь, т.9, кн.I, N г.р.-81066777, 1982.

Казиев В.М. Некоторые алгоритмы и программы идентификации математических моделей накопления биомассы растений. Сб.: Методы математического моделирования и САПР, Нальчик, 1985, с. 78.

Казиев В.М. Некоторые оптимизационные задачи управления экосистемами. Доклады А(Ч)М АН, N 1, т.1, 1994, с.23.

Казиев В.М., Алоев Т.Б. Моделирование экологически обоснованной оросительной нормы. Вестник КБГУ, сер. “Экономические науки”, N 1, 1995, с. 45.

Казиев В.М. Математические и компьютерные модели некоторых экологических систем. Тезисы докладов научной конференции “Современные проблемы экологии”, ч.2, Краснодар, 1996, с. 69.

11. ЛосевА.П. Сборник задач и вопросов по агрометеорологии, Л., Гидрометеоиздат, 1988, 109 с.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений06:47:05 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
16:10:18 24 ноября 2015
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
08:53:26 24 ноября 2015

Работы, похожие на Реферат: Математическое и компьютерное моделирование продуктивности растений в зависимости от динамики влажности почвы

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151015)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru