基于知识模型和 GIS 的作物生产潜力评价

中国农业科学 2005,38(6):1142-1147 Scientia Agricultura Sinica 收稿日期：2004-06-05 基金项目：国家“863”计划资助项目（2001AA245041） 作者简介：周治国（1965-），男，山东枣庄人，教授，博士，主要从事作物生理生态、作物信息技术等方面的研究工作。Tel/Fax: 025-84396813; E-mail:giscott@ njau.edu.cn 基于知识模型和 GIS 的作物生产潜力评价 周治国，孟亚利，曹卫星 （南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室，南京 210095） 摘要：引入知识模型概念，通过光、温、水、土、施肥、灌溉、社会等因子的逐步衰减，建立作物生产潜力 估算的知识模型。将知识模型与数据库有机结合，以 Mapinfo5.5 为系统开发平台，利用 MapBasic 和 VB 程序设计 语言，建立基于知识模型的作物生产潜力 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 系统，实现作物生产潜力评价的计算机辅助决策。以江苏省作物生 产系统为案例，应用本系统对江苏地区作物生产潜力区域优势进行实例评价，并与实际单产相比较，进行单产潜 力、潜力系数和总产潜力的对比分析，确定作物生产地域优势。 关键词：知识模型；GIS；作物；生产潜力；评价 Knowledge Model and GIS-Based Crop Potential Productivity Evaluation ZHOU Zhi-guo, MENG Ya-li, CAO Wei-xing (Nanjing Agricultural University/Hi-Tech Key Laboratory of Information Agriculture, Jiangsu Province, Nanjing 210095) Abstract: The concept of knowledge model was introduced, and the knowledge model of crop potential productivity estimation has been set up by the factor attenuation of solar radiation, temperature, water, soil, fertilization, irrigation and the social factor. Based on the support of MapInfo 5.5 systemic development platform and knowledge model, with MapInfo development language including MapBasic and VB6.0, an analysis system on crop potential productivity was developed by integrating the knowledge engineering and database. The computer aid decision of crop potential productivity has been realized. An application example in Jiangsu province was provided, by comparing to the practical yield per unit area, the potential yield per unit area, potential coefficiency, potential productivity were analysized qualitatively, the regional superiority of crop production was decided. Key words: Knowledge model; GIS; Crop; Potential productivity; Evaluation 作物生产系统受自然环境和社会生产等多因素影 响，自然环境和社会生产要素的区域差异性导致作物 生产明显的地域分异。作物生产潜力是指在理想生产 条件下所能达到的最高理论产量，研究作物生产潜力 的空间变化，可以掌握作物生产的区域差异及其变化 规律，对作物生产 规划 污水管网监理规划下载职业规划大学生职业规划个人职业规划职业规划论文 与合理开发利用农业自然资源、 正确指导作物生产系统的发展具有重要意义。 早期的作物生产潜力研究多集中在光温水三要素 上，即气候生产潜力[1]，20 世纪 60 年代后的研究较为 深入，利用量子效率提出了生物产量与太阳总辐射间 的估算模式[2]。随着研究的深入，大量算法问世，计 算参数也逐渐精确[2~8]。80 年代以后，农业生产潜力、 土地生产潜力、耕地生产潜力等概念的出现，将作物 生产潜力研究推向了一个新阶段。 本研究基于国内外生产管理决策支持系统 （DSS），尤其是基于知识库系统以及基于模型和 GIS 或 RS 的农业决策支持系统的迅速发展 [9~14]，利用数 据库技术和知识库技术研究分析作物生产潜力，建立 估算作物生产潜力的知识模型，并进行作物生产区域 优势评价，为作物生产的管理规划提供理论依据。 1 系统结构 本系统运行于 PC 机，中文 Windows 2000 以上操 作系统，由数据库、知识模型、GIS、人机交互界面 6 期 周治国等：基于知识模型和 GIS 的作物生产潜力评价 1143 等部分组成（图 1），其中 GIS 是系统的管理核心。 图 1 作物生产潜力分析系统结构 Fig.1 Structural framework of crop potential productivity analysis system 2 数据库 数据库是该系统的中心,管理 3 类数据，第 1 类是 地图数据，属空间数据，为 MapInfo 表（后辍为.tab）， 通过 MapInfo 可处理数据的显示、浏览、查询和分析。 第 2 类包括各单位与作物生产有关的历史数据，这些 数据与单位的地理实体有关，都有索引字段 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 所在 的实体或实体特性，以进行地图实体和属性数据的匹 配。第 3 类数据包括各生产单位作物生产数和气候、 土壤资料，属属性数据。气象资料主要包括温度、降 水和日照，它们作为一个表形式以 ACCESS 文件存储 在计算机存储器中，数据的操作主要通过 Visual Basic 完成，包括数据抽取。气象数据为各旬数据，在系统 运行过程中，需要提取旬数据并按一定的算法将其转 换成每日数据，系统将产生的每日数据自动保存在临 时表中，供推理过程使用。每日平均气温采用曲线模 拟法，而降水、日照用平均法求取。另外数据库系统 运行过程中产生的中间变量，可被系统在任何时刻重 新调用，而部分临时数据在系统运行结束后或系统推 理前自动清除。而有些数据则可以在系统下次作同一 分析时直接调用。空间数据与属性数据可用各单位分 区域单元代码作为连接两者的关联项，进行匹配、叠 加、转换等一系列处理，生成需要的分单位空间、属 性一体化数据。 3 作物生产潜力知识模型 3.1 光合生产潜力 作物光合生产潜力（YQ）选用下式计算： YQ=Q×ε×α×(1-β)×(1-γ)×(1-ω)×Φ×(1-X)-1×H-1 式中，ε：生理辐射系数（取 0.49）；α：辐射吸收率 （取 0.10）；β：辐射漏射率（取 0.07）；γ：光饱和 限制率（取 0）；ω：呼吸消耗率（取 0.3）；Φ：量 子转化效率（取 0.224）；X：植株含水率（取 0.14）； H：质能转化系数（取 1.78×107 J·kg-1）；Q：到达地 面的太阳总辐射强度（J·cm-2）。 某地 Q 值可用日照时数来计算[15]。公式如下： Q=（0.25+0.45×n/N）×Ra 式中，Ra：大气上界辐射量（取 1395W×m-2）；n： 实际日照时数（h）；N：可能日照时数（h）。 经计算，上述公式可转化为： Q=348.75+627.75×n/N 其中N可用Goudriaan和Van Laar提出的公式计算[16]。 公式如下： N=12×[1+（2/π）× a×sin(a/b)] a=sinλ×sinδ；b=cosλ×cosδ sinδ=-sin(π× 23.45/180)× cos[2π× (td+10)/365] 式中，td：日序（d）；λ:纬度；δ：太阳相对于赤道的 倾角。 3.2 光温生产潜力 光温生产潜力（YT）是在 YQ 的基础上，经温度 有效系数（f（T））校正后得到，与 YQ计算公式相对 应的 f（T）计算分为喜凉作物和喜温作物[2,7]。 3.2.1 喜凉作物 20 ) 10 ( )( TTa eTf − = 式中，T0：作物生长的最适温度（取 20℃）；T：作 物生长实际温度（℃）；a：与温度有关的参数为：当 T I0+ Py ∑ ×= = n WjCjPi j 1 6 期 周治国等：基于知识模型和 GIS 的作物生产潜力评价 1145 5 模型与 GIS 系统的耦合 在作物生产潜力及潜力开发优势模型与 GIS 系统 的耦合中，数据库是中心。GIS 数据库管理三类数据， 第一类是地图数据，属空间数据，为 MapInfo 表（后 辍为.tab），通过 MapInfo 可处理数据的显示、浏览、 查询和分析，地图图层有省、县市边界图层和县市中 心地图层。第二类包括各县市与作物生产有关的历史 数据，这些数据与县市的地理实体有关，都有索引字 段记录所在的实体或实体特性，以进行地图实体和属 性数据的匹配。第三类数据包括构建作物生产潜力模 型所需要气候、土壤、社会等资料和模型运算的结果 数据，属属性数据。可用县市分区域单元代码作为连 接两者的关联项，将空间数据与属性数据进行匹配、 叠加、转换等一系列处理，生成需要的分县市空间、 属性一体化数据。 应用 MapBasic 编制的用户主界面对系统进行控 制、操作，模型调用系统利用 VB6.0、MapBasic 进行 开发。通过应用 VB6.0 编程，实现对 MapInfo 进行控 制、操作，以达到以 VB6.0 应用程序为前台，发送命 令到后台 MapInfo，执行完命令后，将执行结果发送 回前台。 以VB6.0为应用程序设计的窗口叫FrmMainWin， 在该窗口上方放一个取名为 Mappicture 图片框，用于 信息的显示。MapInfo 启动和链接程序的主要语句有： ①Public MapInfo As Object //定义 MapInfo 对象 ②Set MapInfo=Createobject (“MapInfo . Application”) //生成 MapInfo 对象 ③msg=“Open Table ““D∶\江苏县市.tab”” Interactive” MapInfo .Do msg // 程 序 通 过 操 作 对 象 MapInfo ，向后台的 MapInfo 发送命令 ④ MapInfo .Do “Set Next Document Parent ”&MapPicture . hwnd MapInfo //显示在当前窗 口名为 MapPicture 的图片框上。 MapInfo 对象利用 CallBack 函数自动地向前台客 户端发送消息，相反客户端（应用程序）也可以通过 它的接口操纵 MapInfo。在 MapInfo 调用作物生产潜 力模型后，应用 API 函数 WinExec 链接作用，把运行 结果数据读入 MapInfo，以专题地图形式显示。 6 系统运行与结果输出(以江苏省为 案例) 用户打开所选择表，可采用单选或多选方式选择 基本单位，例如本文以江苏省为地区案例，以县市为 基本单位，以 1999 年为基准年，选取所有单位，并针 对每一选择点，读入当年社会生产条件（单位面积农 机总动力、人均用电量、机械化程度、农村劳动力）、 社会经济状况（人均社会总产值、人均农业总产值）、 社会生产水平（劳均耕地、劳均粮食总产量、劳均农 业总产值、复种指数）3 类 12 项社会因子的数值，然 后运行系统，并重复该过程至系统运行结束。可以输 出各单位的社会因子分级及评分标准（表 1），粮食、 棉花、油料作物单产潜力、潜力系数、总产潜力的分 级标准（表 2）及潜力区域优势分级标准，并以专题 图的方式输出粮食、棉花、油料的单产潜力及其区域 优势评价值。 以棉花为例，图 2 表示江苏省棉花单产潜力及其 区域优势评价值的差异，从图中可以看出，作物生产 由于受区域社会和经济条件的限制，导致棉花单产潜 力与区域优势评价值在有些地区（如东部沿海）是一 致的，而在有些地区（如苏南地区）是不一致的。 7 讨论与结论 数学 数学高考答题卡模板高考数学答题卡模板三年级数学混合运算测试卷数学作业设计案例新人教版八年级上数学教学计划 模型一般采用数学方程形式，利用各个因素 (变量)关系来揭示其实质。而知识模型则是描述系统 的知识和推理过程，将描述方法用数学方法和知识表 示方法相结合，共同完成对系统的领域知识、推理知 识和任务知识的描述。目前一些农业专家系统基本上 是基于知识库系统，系统中不含模型，即便是有模型 系统，也是模型和知识不相关，这样的系统只能处理 定性知识，遇到定量知识就要定性化。本文在分层次 评价区域作物生产潜力时，把定性知识和模型知识归 一化，从而将知识模型概念引入知识表达系统中。 对作物生产潜力进行分析和评价是确定作物区域 优势的基础，需要明确的评价指标体系、正确的模型 方法和适度的宏观性。在气候生产潜力的计算过程中， 由于算法指标的确定不同，不同模型的计算结果差距 较大，需要对模型参数进行科学的选择和修正。如在 计算光温生产力时，喜温（凉）作物的生长临界温度 不同，且在大尺度区域范围内南北纬度差异较大，作 物类型明显不同，如果以同一临界温度计算，必然加 大误差。再如在引入社会因子计算社会生产潜力时， 社会要素实际上就是农业系统中与自然资源相对应的 农业社会资源，为了便于分析和评价，我们在本研究 中仅选择了包括社会生产条件、社会经济状况和社会 1146 中 国 农 业 科 学 38 卷 表 1 社会因子分级及评分体系 Table 1 Degree and grade system of social factors 生产条件 Production conditions 经济状况 Economic state 生产水平 Production level 分级 Degree 单位面积农 机动力 Agro-machine per unit acreage 农村人均用电量 Average country electro-quantity per people 综合机械化程度 Integrational mechanization degree 农村劳动力 比例 Ratio of the country labour force 人均农业总产值 Total agricultural production value per people 人均社会总产值 Total social production value per people 劳均耕地面积 Agrarian acreage per labour force 劳均粮食总产量 Total Foodstuff per labour force 劳均农业总产值 Total agricultural production value per labour force 复种指数 Multiple crop index 评分 Grade 1 ≥1.50 ≥3.50 ≥1.50 ≥1.30 ≥1.10 ≥1.50 ≥1.50 ≥1.50 ≥1.50 ≥1.20 1.0 2 1.25～1.50 1.50～3.50 1.25～1.50 1.15～1.30 0.95～1.10 1.25～1.50 1.25～1.50 1.25～1.50 1.25～1.50 1.10～1.20 0.9 3 1.00～1.25 0.65～1.50 1.00～1.25 1.00～1.15 0.80～0.95 1.00～1.25 1.00～1.25 1.00～1.25 1.00～1.25 1.00～1.10 0.8 4 0.75～1.00 0.35～0.65 0.75～1.00 0.85～1.00 0.65～0.80 0.75～1.00 0.75～1.00 0.75～1.00 0.75～1.00 0.90～1.00 0.7 5 0.50～0.75 0.20～0.35 0.50～0.75 0.70～0.85 0.50～0.65 0.50～0.75 0.50～0.75 0.50～0.75 0.50～0.75 0.80～0.90 0.6 6 <0.50 <0.20 <0.50 <0.70 <0.50 <0.50 <0.50 <0.50 <0.50 <0.80 0.5 表中数据系社会因子当量值 Data in table were the equivalent values for social factors 表 2 作物单产潜力、潜力系数和总产潜力的分级 Table 2 Degree of potential crop productivity per unit area, potential productivity coefficient and potential yield 潜力分级 Degree 7 6 5 4 3 2 1 粮食 Grain ≥2.0 2.0~1.8 1.8~1.6 1.6~1.4 1.4~1.2 1.2~1.0 <1.0 棉花 Cotton ≥0.9 0.9~0.83 0.83~0.76 0.76~0.69 0.69~0.62 0.62~0.55 <0.55 PP 104 kg·ha-1 油料 Oil plant ≥2.0 2.0~1.8 1.8~1.6 1.6~1.4 1.4~1.2 1.2~1.0 <1.0 粮食 Grain ≥1.2 1.20~1.05 1.05~0.9 0.90~0.75 0.75~0.6 0.60~0.45 <0.45 棉花 Cotton ≥0.7 0.70~0.60 0.60~0.5 0.50~0.40 0.40~0.3 0.30~0.20 <0.20 RPP 104 kg·ha-1 油料 Oil plant ≥1.5 1.5~1.35 1.35~1.2 1.20~1.05 1.05~0.9 0.90~0.75 <0.75 粮食 Grain ≥0.7 0.70~0.64 0.64~0.58 0.58~0.52 0.52~0.46 0.46~0.40 <0.40 棉花 Cotton ≥0.9 0.90~0.88 0.88~0.86 0.86~0.84 0.84~0.82 0.82~0.80 <0.80 PPC 油料 Oil plant ≥0.9 0.90~0.88 0.88~0.86 0.86~0.84 0.84~0.82 0.82~0.80 <0.80 粮食 Grain ≥20 20~18 18~16 16~14 14~12 12~10 <10 棉花 Cotton ≥2.5 2.5~2.0 2.0~1.5 1.5~1.0 1.0~0.75 0.75~0.50 <0.50 TPP 105T 油料 Oil plant ≥30 30~25 25~20 20~15 15~10 10~5 <5 图 2 江苏省棉花单产潜力（左）及其单产潜力区域优势评价值（右）的差异 Fig.2 Difference of potential cotton productivity per unit area (left) and it,s evaluation value (right) in Jiangsu Province 6 期 周治国等：基于知识模型和 GIS 的作物生产潜力评价 1147 生产水平共 3 类 12 项可以量化的社会因子，象劳动力 素质等一些可以决定社会资源效率的定性指标在模型 中没有体现，同样加大了评价的误差。还有如资源配 置中包括作物品种、资金、施肥、灌溉等多种因素， 而在模型中仅考虑灌溉和施肥，也加大了模型评价的 误差。 尽管如此，应用本系统对作物生产潜力区域优势 进行评价时，仍然呈明显的、与实际一致的趋势分布。 如江苏省棉花的单产潜力由南向北逐渐降低，棉花生 产的优势区域位于沿海一带，这与江苏省棉花实际单 产的区域分布一致，也与江苏省棉花生产的实际区域 优势一致。 References [1] 程 鸿, 何希吾. 中国自然资源手册.北京：科学出版社，1990. 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