原创《乌兰察布市马铃薯生产系列化服务系统的设计和应用》
该文是关于服务系统自考开题报告范文与系列化和马铃薯和服务系统方面自考开题报告范文。
郑丽娟
（乌兰察布市气象局,内蒙古乌兰察布012000）
［摘 要］ 为提高内蒙古乌兰察布市马铃薯生产气象服务水平,增强防灾减灾能力,设计并实现了马铃薯生产系列化气象服务系统.系统利用气象资料和马铃薯全生育期生产资料,筛选服务指标,建立预报模型,并完成乌兰察布马铃薯产区品种区划和种植风险区划,实现资料数据库化、服务产品和方法软件化.
［关键词］ 马铃薯；服务系统；乌兰察布市
［中图分类号］ S163.1 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-7909（2017）07-87-2
由于农业生产对天气气候的依赖性较大,随着现代农业的发展,农业生产对气象服务的需求不断趋于多元化和精细化［1］.内蒙古乌兰察布市海拔高、日照充足,昼夜温差大、气温低［2］,自然气候特点与马铃薯生长发育规律相吻合,具有得天独厚的生产优势.为了提升乌兰察布市马铃薯的气象服务水平和能力,针对当前马铃薯生产的信息化服务现状和存在的问题,在充分分析过去已有气象资料的基础上,搭建完成了马铃薯生产系列化服务系统,包括数据库的构建、数据信息化的处理和农业气象预报产品的发布等,实现以数据资料为基础,以预报模型为核心,以信息技术为支撑,以马铃薯高产稳产为目的的系统建设原则.实时为农业生产者和管理者提供具有针对性的气象服务信息,为提高农业防灾减灾综合能力提供科技支撑.
1 系统平台搭建
系统平台用SQL server 2000 作为后台数据库,以VB语言作为编程工具［3］,由气象资料库、马铃薯资料库、模型库、品种区划库、种植风险区划库和服务产品应用库等多个数据库组成,由系统管理过程对整个系统进行管理控制,形成整体服务平台.
2 核心功能模块
2.1 资料查询模块
数据查询的实现就是从存储数据库中根据站点、时间等查找所需资料的索引和基本属性,然后通过索引、起止时间获取上传的观测数据资料.主要包括乌兰察布市11 个气象站点气象观测要素的时时查询和马铃薯生产历年相关资料的查询等功能.
2.2 预报模型库
各类预报模型是利用多年农业气象观测数据筛选服务指标,运用多元逐步回归方法搭建数学模型.
2.2.1 马铃薯各发育阶段的生育期预报模块.该部分利用马铃薯各发育阶段历年观测资料和气象温、热、水资料,运用数理统计建立预报模型,推算预报年份各发育期.
①适宜播种期预报模型.适宜指标为10 cm土层温度稳定通过8 ℃,且0～20 cm 土壤相对湿度达到40%～50%.气象要素数理统计模型如下：
Y等于131.646+0.052X1+0.006X2-0.298X3 （1）式（1）中,Y 为10 cm 土层温度稳定通过8 ℃,且0～20 cm 土壤相对湿度达到40%～50%的日序,X1为3-4 月上旬0 ℃积温,X2为上一年9-3 月降水量,X3为3 月-4 月上旬相对湿度.
②出苗期预报模型.马铃薯幼苗期生物学下限温度为4～5 ℃,出苗所需的适宜平均气温为13～15 ℃,需水量为30～50 mm,≥0 ℃积温为550～630 ℃.气象要素数理统计模型如下：
Y等于199.161-0.084X1+29.088X2-0.025X3-0.684X4 （2）式（2）中,Y 为出苗期日序,X1为5 月8 日-6 月2 日降水量,X2为5 月8 日-6 月2 日平均温度,X3为5 月8 日-6 月2 照时间,X4为5 月8 日-6月2日0 ℃积温.
③花絮形成期预报模型.马铃薯出苗到花序期所需平均温度15～21 ℃,≥0 ℃积温为290～350 ℃（中晚熟品种）,需水量为30～50 mm.生物学下限温度为7 ℃.气象要素数理统计模型如下：
Y等于171.695-0.022X1+0.061X2 （3）
式（3）中,Y为花序日序,X1为6 月20 日-7 月8 日降水量,X2为6月20日-7月8 日0 ℃积温.
④开花期预报模型.马铃薯花序到开花期所需平均温度为18～21 ℃,≥0 ℃积温为310～350 ℃（中晚熟品种）,需水量为170～230 mm.生物学下限温度为
12 ℃.气象要素数理统计模型如下：
Y等于188.841+0.027X1-0.224X2+0.171X3 （4）
式（4）中,Y 为开花期日序,X1为7月7日-25日降水量； X2为7月7-25照时间；X3为7月7-25日0 ℃积温.
⑤可收期预报模型.马铃薯开花到可收期所需平均温度为16～18 ℃,≥0 ℃积温为830～940 ℃,需水量为170～230 mm,生物学下限温度为15 ℃.气象要素数理统计模型如下：
Y等于199.242+0.048X1+0.098X2-0.037X3 （5）
式（5）中,Y 为可收期日序,X1为7 月24 日-9 月8 日降水量；X2为7 月24 日-9 月8 日0 ℃积温；X3为7 月24 日-9 月8 日10 ℃积温.
2.2.2 产量预报模型.本模块利用近50 a 时间序列长、涵盖范围广的超大容量气象资料样本,集成多种统计方法确定了影响乌兰察布市马铃薯产量与品质的气象因子,形成了综合因素的产量预测模型.通过回报、试报,证实该模型准确可靠.马铃薯产量与主要气象因子的关系可用多元回归方程式来表达,模型如下：
YW等于151.763 5+17.756 1R+80.017 5Tmin-56.266 9Td+176.038 3F （6）
式（6）中,Yw为气象产量（kg/hm2）,R 为7 月上旬至8月上旬的降水量（mm）,Tmin为7 月上旬至8 月上旬的最低气温（℃）,Td为8 月下旬的气温日较差（℃）,F为7 月中旬风速（m/s）.
复相关系数R等于0.625 2＞Rα等于0.01等于0.439 4（n等于65）,拟合率达到82%（n等于63） ,利用此方程可对马铃薯气象产量进行监、预测.
2.2.3 主要病害（晚疫病）预报模块.该模块主要研究了晚疫病的发生流行与气象条件的相互关系,除运用了常规的数理统计方法外,还与当地农业植保部门密切合作,在掌握历史马铃薯晚疫病发生情况的基础上,提前预测预报年份马铃薯晚疫病发生流行等级及病虫害重发生地区分布.采取逐级要素订正迭加,逐步逼近的方法模拟出接近实际发生情况的趋势预报模式,模型如下：
Y等于Y0+Td+R1+R2+R3+R4 （7）
式（7）中,Y为马铃薯晚疫病蔓延与流行趋势预报,Y0为上年度马铃薯晚疫病发生程度,Td为6 月上旬至6 月中旬平均气温距平,R1、R2、R3、R4分别为4、5 月和6 月上旬、6月中旬降水量距平百分率对晚疫病的影响级别.
马铃薯晚疫病发生和流行的概率见表1,不同时段降水距平百分率对晚疫病的影响级别见表2.上述模型可提前30 d 发布晚疫病流行趋势预报,使有关部门有充足的时间采取有效的防御措施.
2.3 品种区划和种植风险区划模块
利用1∶5 万地理信息系统,使用乌兰察布市现有的11 个气象站点建站以来的历史常规气象资料、农业气象观测资料（包括马铃薯发育期、土壤墒情、产量、灾害等）,掌握全市马铃薯产量、品种类型、种植面积、灌溉面积,灾害类型、受灾面积、危害程度及病虫害发生情况等资料；引入了农田小气候实时观测数据作为试验补充资料；同时,参考周边地区包括二连、苏尼特右旗、黄旗、白旗、清水河、和林、呼和浩特、武川、达茂和满都拉等10 个气象台站的气象资料和地理信息资料.通过数理统计方法,依据各气象要素小网格推算模型,建立了马铃薯品种区划和种植风险区划［4］.
马铃薯分品种种植区划包括高产型、高淀型、油炸型、菜用型和种薯型区划.马铃薯种植风险区划,主要包括综合风险区划、历年减产风险区划、变异系数区划和减产率概率区划等.
3 结语
“乌兰察布市马铃薯生产系列化服务系统”以马铃薯生产资料、气象资料、预报模型为资源主体,较好地解决了马铃薯气象服务专业信息获取和传播中的实际问题.但是,在使用过程中也发现了一些问题,比如个别发育期预报模块试报结果不够理想,仍需继续积累马铃薯生育期的观测资料,延长资料序列,丰富观测项目,扩大观测范围,不断完善服务指标和方法.
服务系统论文参考资料：
总结，本文论述了适合不知如何写系列化和马铃薯和服务系统方面的服务系统专业大学硕士和本科毕业论文以及关于服务系统论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料。
