原创《数学模型在农业生产中的实际应用》
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摘 要：世界人口呈现逐年上升趋势,人们对粮食的需求量也逐渐增多,传统的农业生产方式和农业技术很难满足庞大的粮食需求.数学模型引入到农业生产中可以很好地缓解和解决这一问题.通过对数学模型的应用,来实现对农业生产管理的科学性和合理性,进而增加粮食产量.
关键词：数学模型；农业生产；实际应用
中图分类号：G63 文献标识码：A DOI 编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.23.058
随着我国农业现代化理论体系的不断发展和完善,数学模型理论在现代化农业理论中的重要性逐渐凸显出来,农业数学模型已经成为了现代化农业科学的运算基础和理论依据.通过以下三种现代化农业数学模型在生产中的应用情况,为现代农业发展提供了数学模型,提高了人们对数学模型指导农业生产的认识程度,为建立农业现代化的数学模型理论的创新构想提供了新想法与新思路.
对于传统农业而言,现代化农业生产过程中已经很广泛的应用到了新的科学技术,以及现代工业高速发展所带来的农业肥料.同时,配合科学合理的管理方式对农业生产向社会化农业发展.北斗卫星导航系统、连续数据采集传感器系统、地理信息综合系统等一系列高科技技术应用到了农业种植生产过程中.同时,利用远程遥感卫星系统可以更加详细的采集到粮食作物的生长情况和即时的地理天气等实时数据,通过对数据的分析找到引起产品不同的真实原因.进而对该地区的农田进行有效的调整控制措施.现代农业中每个农业生产部门都应该进行数字化和网络化的科学管理,在农业生产过程中越来越多的运用到了数学模型.在提高了农业生产效率的同时,也提高了农产品的质量,满足了人们日益增长的农业产品消费需求,更好的保护了人们赖以生存的农业生产环境,为实现最终的现代化农业和农业可持续发展而努力奋斗.
1 数学模型思维对现代化农业发展的影响
农业数学模型使数字化融入到了农业生产的各个环节,将农业科学体系从经验型提升到了专业理论型,为农业生产中遇到的问题提供了科学的解决方案.其中主要涉及到了数学中的概率学、统计学、优化数学、非线性数学和计算学等五门学科.在农业生产中运用统筹学中的数学规划法,通过集中整理农业问题的方式建立数学模型.灵活运用应用型数学的思考方式进行数学模型的构建工作.运用数学模型的特点,利用更加标准化、模块化的方式为现代农业优化决策处理机制,提供更加全面的数学模型.同时,利用单纯形法,可以求出线性规划中的最佳方案.但是,在实际种植过程中,农业生产和粮食产量受到很多因素的制约,涉及到的决策变量和制约条件也在增多,使利用人工处理问题的难度成几何式增长,但随着网络信息化科技的不断发展和进步,可以用计算机构建农业问题数学模型,进而利用计算机的强大运算能力推算出解决此类问题的最佳解决方案.计算机的出现为线性规划等数学模型在现代农业生产中的应用提供了可行性和强大的技术支持,使数学模型在现代农业生产中得到了应用.
2 数学模型在农业生产中的应用
2.1 线性规划模型对农业的影响
线性规划模型主要是利用线性规划来解决农业数字化建设中的难点问题.在模型的应用过程中,首先要明确目的,与未知、已知条件三者之间的关系.求解的目标可以理解为最大化和最小化,但是碍于农业生产问题的多样性,一些已知的数据都是通过实地数据采样、调查,整理和分析而得到的,最后还要对数据进行有效性核实认证.通过多次对数据的验证,来获得最准确的一手数据资料.
获取方式可以通过三个基本步骤来完成,以此来构建线性数学模型.第一,根据农业生产问题最终确定决策变量.第二,第一时间明确农业生产的最终目标,建立起目标函数.第三,认真核实农业生产中所出现的制约条件,构建一组制约方程式.例如,在农作物肥水供应模型中,其模型本质就是一个农业线性规划的数学模型.这个模型用农作物需水需肥的规律、土壤详细参数、气候情况,建立一套线性规划的数学模型.在当中可以看到该数学模型中的决策变量就是所供应的水肥量,水肥量作为目标函数,根据制约条件确定水肥量的最大值和最小值.使用数学模型受到一定条件的制约,其栽培土壤就是最基本的制约条件,农作物的基本水肥成分状况,作物的每个生长周期所需要的水肥情况和天气情况都制约着作物的生长.
近一段时间通过实地考察,以及对数据的统计和大量的试验得到的最终数据证明.当决策变量通过传感系统得到有用数据,经过计算机对数据进行运算,求得出每个生育周期所需要的水肥量的最大数值和最小数值,利用互联网就可以直接控制田内设备进行开启作业,为缺水作物进行补水补肥作业,从而达到作物肥水的按需施用,因地制宜地调整作物肥水用量.
在线性规划数学模型中,计算机对其起到了很大的帮助作用.计算机可以通过大量的运算模拟出农作物在哪种情况下会受到制约条件的限制,即需水和需肥的临界点,计算机计算的过程是通过很多的复杂数学运算而进行演算的.运算中所调用的数据都是通过作物使用的传感器采集而来的.但由于一些技术还不是很成熟,数据传感器的精度还有待提升.这一技术上的缺失,对数据会产生一定量的影响.受到上述的影响,目前使用的数学模型所构建的水肥供给系统,都是依托于数学模型理论和对作物的管理经验互补结合而产生的.因此,如果想进一步深化现代农业中数学模型的应用程度,就必须尽快解决传感器精度问题.只有传感器得到进一步升级完善,才能真正发挥出数学模型在现代化农业生产中的理论实力.
2.2 多目标规划模型
多目标规划模型的构建,主要是为了解决具有多目标函数的复杂农业生产问题而出现的数学模型.大多应用在循环农业的模型构建中.通过对模型的计算,得出有利于农业可持续发展的循环农业生产模式,同时还要具备经济效益、社会效益和生态效益等多方面的高级农业生产模式.模型中主要包括目标函数和制约条件.在模型构建完成后,主要利用计算机技术对数据进行处理和导入工作,开展对大数据的处理.这样可以大大的提高计算的运算速度和精度,多目标规划模型在生态农业生产中得到了最为广泛的应用.多目标规划模型的建立需要庞大的数据支撑,这些数据多来源于试验研究的结果数据和长期驻外实地调研所总结出来的数据,其工作量十分巨大,耗时时间长.
2.3 农业生产中的时段模拟数字模型
在农业生产中农业时段数学模型主要引用在农业干旱、作物能量转化等研究工作当中.在研究过程中主要把研究对象进行分时段研究,以此获得农作物生长过程中的最佳生长参数.通过对这些数据的统计分析,为农业生产提供科学合理的农技指导.时段模拟数据模型主要通过传感系统对农作物进行不间断的数据采集,通过计算机技术,对数据模型进行处理,最终得到最好的解决方案.
3 结语
现代化农业如果想得到长足稳定的发展,就必须进行数据模型化.应用数学技术和当今先进的科学手段,借助计算机大数据的处理能力,实现一个先进、高效、节能、环保的和谐农业新格局.通过对结构复杂,变量多的农业生产进行数学模型化,可以有效提高现代农业的生产效率和作物产量.
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作者简介：谢峰,在职研究生,讲师,研究方向：应用数学.
数学模型论文参考资料：
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