基于模型的“棉花种植管理决策支持系统”的设计与实现

王冀川 司春景 杨正华 王秋林 韩秀峰 高 山

(1 塔里木大学植物科学学院，新疆阿拉尔843300)

(2 塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔843300)

(3 塔里木大学图书馆，新疆阿拉尔843300)

1 立项背景与系统构建原理

1.1 立项背景

作物生产管理模型研究始于上世纪六十年代中期，由以荷兰开展的作物生长机理性模型和以美国开展的作物管理应用性决策模型为当今作物模型研究的典型代表[1]。目前作物模型已由单元机理性和功能性研究发展到多元性综合机理和应用研究，也开发了众多的作物模型系统，实现了功能的咨询、决策、预测以及信息控制等组合功能，向技术应用性极大发展[2]。在干旱绿洲区的特定环境下作物生长具有特殊性，引进的作物管理系统难免具有功能不全、决策或预测不当和应用针对性不强等缺点，开发适于本地区的作物生产管理模型系统是实现干旱区生产智能化的关键。

棉花规模化高效超高产生产技术是新疆“十一五”重点推广的生产技术[3]，新疆得天独厚的自然资源非常利于棉花集中连片高效生产，但由于品种更新快，对品种的气候、土壤条件及棉花栽培技术的反应差异不清楚，造成品种区域间产量差异较大，增产增效不明显，致使目前杂交棉种植规模小、地域分散、种植技术的科技含量不高等，为此，开展超高产棉花高效生产性能的机理的研究，完善新疆干旱区棉花优化高产栽培管理技术体系，构建高效生产的棉花管理决策支持系统，是保证新疆干旱区棉作实现智能化、自动化、信息化高效生产的关键。

1.2 系统构建原理

本研究在对实际应用需求分析的基础上，按照系统分析原理，设计出系统功能的基础概念模型，再通过对干旱区棉花研究成果及大量相关知识的总结、分析和提炼，运用数学建模技术和数理统计分析技术，构建棉花管理模型库，对通过检验的模型映射到具体的软硬件环境中，采用程序设计语言建立可执行的原型系统，运用实例检验原型系统的准确性、可靠性和稳定性，通过检验分析系统的反馈信息，对模型中的参数进行修正和调整，最终构建一个具有时空动态规律的棉花种植管理决策支持系统，为推进干旱区棉花管理的信息化和数字化打下基础。

1.3 系统程序开发技术

1.3.1 系统开发

系统采用Microsoft Visual Basic 6.0的标准EXE工程来进行开发，采用Microsoft Access 2003构建数据库，应用基于组件的开发(CBD)技术和基于测试用例驱动(TDD)的软件工程开发方法，综合实现了该系统。其中，数据库管理采用完整编程引擎接口，通过ODBC和DDE与数据库进行数据交换，可以方便地访问数据库，可进行数据查询和结果打印。系统设计了安全注册方式，采用单机版形式发行。

1.3.2 系统运行环境

硬件:CPU 1.5GHZ以上/显示器256色以上，分辨率至少为800×600;软件:Windows 2000/2003/XP/win7操作系统和Microsoft Access。

2 系统结构与功能

2.1 系统结构

基于模型的“棉花种植管理决策支持系统(MDSSCM)”在构建过程中，采用集成技术，将棉花生长模型、栽培管理动态模型和管理专家知识库系统等按照一定的原理进行有机地结合，形成一个由数据库、知识模型库、生长模型库、知识库和人机接口等部分组成的完整系统(图1)。

图1 基于模型的“棉花种植管理决策支持系统”的结构图

2.1.1 数据库

作为模型运行的支撑资料和决策信息提取的库源，数据库主要包括棉花生长季节的地区气象资料、反映土壤性质的土壤数据库、反映养分含量及价格的肥料信息数据库、反映遗传特性参数的品种数据库以及生长观测数据和栽培措施信息登记库(观测时间、肥水施用量、群体长势等)等。

2.1.2 知识模型库

根据设定的概念模型分类，将知识模型库分为播前栽培方案设计、产中生育指标预测和生长诊断与决策3个部分。其中播前栽培方案设计包括种植适应性决策、产量目标设计、适宜品种筛选、播种期确定、密度和播量确定、肥料运筹、水分管理、化调方案等子模型;产中生育指标预测包括生育进程预测、干物质积累动态、叶面积指数动态、地上部植株养分动态和株高动态等子模型。生长诊断与决策模型库包括基于适宜动态生育指标判断的肥、水、调等措施子模型。

2.1.3 知识库

对棉花种植管理中某些定性的、目前无法用模型定量表达的技术性知识，被存放在知识库中，用来为用户提供生产管理的知识咨询。这些知识主要包括棉花的生育特性、栽培的播前准备技术(种子处理、整地、基肥施用方法、水分管理、病虫害预防和杂草防治)、育苗技术(基质配置和消毒、育苗期管理)、田间管理技术(播种技术、中耕、施肥、灌溉、病虫害防治、生长调控等)、采收技术与要求以及栽培模式、品质性状等方面的知识。

2.1.4 人机接口

系统以Windows为操作界面，通过菜单、工具栏、图标、图形和表格等方式与用户进行交互，期间的操作只需要通过简单的鼠标点击或快捷键点击即可完成。

2.2 系统功能模块

2.2.1 数据管理

系统针对不同级别的用户授予不同的权限，用户可以在自己的权限范围内对数据库中的数据和信息进行浏览、查询、修改、增加及删除等操作。管理员用户负责系统数据库的建立与维护，并可以查询环境数据的计算结果。

2.2.2 种植适应性决策

针对棉花生育对光温条件的特殊要求，系统根据决策点特定的生态气候条件，决定该地区的种植可能性，可用于确定棉花适应种植区域，并计算得到该地区的生产潜力(地区生产潜力、生产技术生产潜力和用户可实现的生产潜力)。根据棉花生育对气象条件的要求计算出地区棉花种植的播期方案(包括育苗移栽方案)，为用户安排生产提供参考。

2.2.3 播前方案设计

通过动态模型的运算，系统比较并判断决策点在常年气象条件下，根据土壤、品种等资料以及用户生产管理水平所决定的产量与品质是否与用户要求相符合，如果符合，则产生一套相应的栽培技术方案。

2.2.3.1 产量目标设计:根据用户所选品种、播期、生产潜力、肥水及管理水平、前3年平均产量等指标，系统计算得到地区(块)的可实现的经济产量。

2.2.3.2 品种选择:根据用户对品种性状的要求、产量目标以及地区气候条件，采用多目标决策方法，定量计算棉花品种生长与生态特征值与环境因子和生产需求之间的符合度，并换算成品种综合置信度，通过对不同品种置信度比较，挑选出适宜品种(置信度排名前6位的品种推荐给用户)。

2.2.3.3 种植密度设计:根据“以产定铃，以铃定节，以节定株”的原理和果节结铃“圆锥体”特性，根据肥水管理水平对种植密度的影响，通过引入品种分枝性、长势和株型等参数，动态量化不同产量水平下群体果节数与单株果节数之间的关系，以用户前期环境数据的输入和平均行距的设定为变量因子，运行模型计算得到基于目标产量、土壤肥料、气候条件和肥水管理水平的具体地块的种植密度、株距、播量等。

2.2.3.4 育苗移栽方案设计:根据用户提供的移栽期、气候、叶龄、移栽存活率等信息系统计算出育苗播期、移栽叶龄、移栽期、育苗面积和苗床密度等，为温棚育苗提供参考。

2.2.3.5 水分管理方案设计:通过量化棉花产量与需水量之间关系，计算出特定产量目标下棉田需水量，再采用Priestly－Taylor模型计算田间蒸散量、有效降雨量和地下水有效利用量，根据土壤水分平衡原理和棉花的需水规律，动态计算棉田的灌溉定额和各生育时期的水分分配定额(系统可制订沟灌、滴灌的灌溉制度)。

2.2.3.6 肥料运筹方案设计:在量化棉花产量目标与所需氮、磷、钾养分总量关系的基础上，计算出棉花一生需肥总量，再根据土壤理化特性及速效养分含量计算土壤氮、磷、钾当季供应量，根据养分平衡原理和棉花养分需求规律，计算出棉田氮、磷、钾的施用总量、有机氮与无机氮的配比以及无机氮基肥与追肥的适宜比例等。

2.2.3.7 缩节胺化调方案:根据品种对缩节胺调控的敏感度，按照不同生育期对缩节胺调控的效果，计算棉花各时期使用缩节胺调控的具体参考用量，为实际化控提供参考。

2.2.4 生育动态指标预测

系统通过运行棉花生育动态指标模型，以图表的方式为用户设计出适宜的生长诊断指标，供用户参考。

2.2.4.1 生育进程:根据棉花各阶段发育所积累的生理发育效应恒定的原理，通过定量光照和温度对棉花生理发育效应的影响，建立以生理发育时间为尺度的适宜动态生育时期预测模型，并引入品种基本发育因子，来校正各品种的生育时期。模型通过地区气象因子、播期等参数的输入计算得到棉花发育进程，确定各生育时期(包括直播和育苗移栽)，为实际预测提供参考。

2.2.4.2 叶面积指数动态指标:运用Monsi－Saeki公式，计算盛花后期至初铃期棉田适宜最大叶面积指数(根据高产棉花冠层发育特征，此阶段叶面积指数为最高[4])，通过对高产群体叶面积指数的归一化动态转化，建立以生理发育时间为预报变量的棉花适宜叶面积指数动态模型，在此基础上计算得到该地区(块)高产田和基于实际播期、品种的叶面积动态。

2.2.4.3 群体干物质积累与群体产量动态指标:根据棉花生长的“S”曲线特性，模拟干物质积累动态，并量化棉花各器官干物质分配关系，建立基于分配指数的各器官干物质分配和产量预测动态模型，引入采收指数限定品种参量;在此基础上计算得到特性品种、播期、产量的群体干物质积累动态，包括根干重、茎干重、叶干重、铃干重、群体籽棉产量和总干重等。

2.2.4.4 群体养分积累与含量浓度动态指标:量化群体氮、磷、钾需求总量与养分积累间的动态关系，以及群体干物质积累与养分浓度变化间的关系，建立以生理发育时间为预测尺度的棉花适宜地上部植株养分指标动态知识模型，包括群体氮、磷、钾积累和株体氮、磷、钾浓度，为用户提供特定产量、品种下的养分动态指标。

2.2.4.5 株高增长动态指标:棉花的株高变化是通过定量描述基于生理发育时间的实时株高与经过品种植物学参数校正而模拟的最终株高之间关系得到的。用户输入品种、播期，即可得到特性地区(块)特定产量下的群体株高增长指标。系统用图形表达出来。

2.2.5 因苗调控

用户输入田间实际苗期指标，系统运行模型得到适宜指标动态(“专家曲线”)，并与田间实时苗情进行比较，当差异达到10%以上时被认为存在明显偏差，系统调用模型，计算出相应的管理和调控措施推荐给用户，同时修订生长动态指标。

2.2.5.1 录入生长观察数据和肥水措施:运行前需要用户输入实时生长的观测数据和已实施的调控措施量，用于计算因苗预测和调控。

2.2.5.2 因苗预测和调控:通过用户对环境数据的设置，以及用户在实际生产中对田间苗情的实时观察和已经采取的栽培措施，系统计算出高产条件下的理论和实际观测校正的叶面积指数、干物质积累、植株氮浓度、植株磷浓度、植株钾浓度和株高的动态生长曲线，共用户实时查询;系统通过对实际生长曲线与理论曲线比较，计算出偏离“专家曲线”的差值，进而计算针对实际苗情的田间采取措施量(肥、水、调)，供用户参考。

2.2.5.3 株高调控:根据缩节胺调控的棉花生物学效果以及实测棉花株高状况，通过标准株高与实测株高相比较，系统可计算出棉田需要实施缩节胺的数量，供实际调控查考。

2.2.5.4 产量形成:根据品种特性、地区光热资源、土壤性状与肥料基础、产量水平以及管理水平等，系统可以计算出品种在实际播期、管理条件下的产量性状(果节结铃率、果节数、果台数和株高)与产量构成(收获株数、单株结铃数、单铃重、籽棉产量)，通过实际产量形成指标的调查比较，可分析实际产量形成过程中的差异，找寻产量差异的基本原因，为今后生产管理提供指导。

2.2.6 工具模块

采用数学运算方式计算方案设计下棉花生产使用肥料的优化组合和种植效益，通过静态、非结构化的棉花生产知识以阅览、查询方式进行表达，为用户提供理论基础知识和技术的培训。

2.2.6.1 优化施肥计算器:系统根据肥料运筹方案设计计算得到的特定产量、品种的施肥量和肥料信息数据库中养分含量、价格等信息，通过规划求解，计算得到肥料施用具体数值，供用户参考。

2.2.6.2 效益分析:系统根据用户输入的各种种植费用、商品单价和实际产量，计算求得预测利润是实际利润，供用户参考。

2.2.6.3 专家知识课堂:对收集整理的大量棉花品种、生育特性、生产管理技术及病虫害防治措施等的相关知识以电子书格式来表达，通过文字、图片的形式，直观地显示给用户，用于知识学习和辅助决策。文本浏览包括品种简介、棉花的植物学和生物学特性等;专家知识咨询包括播前准备、育苗技术、各期的肥水管理、调控技术、病虫害防治技术、生产知识问答和各类栽培规程等。

3 系统运行与检验

3.1 系统运行

注册用户首先完善决策区气候、土壤、品种、肥料等基本信息(在现有数据库中添加、修改、删除和编辑)。进入主程序界面后进行用户参数设置，系统即进入运行状态，用户点击任务栏中的各项任务进行咨询、决策、预测等功能实现。该系统在农三师51团进行了试用，具有较好的决策效果，获得有关专家及领导认可和好评，具有推广应用前景。

图2 基于模型的“棉花种植管理决策支持系统”(MDSSCM)主界面

图3 MDSSCM肥料运筹方案界面

图4 MDSSCM因苗预测界面

图5 MDSSCM专家知识课堂界面

3.2 系统功能检验

系统利用阿拉尔、巴楚、焉耆、拜城和石河子5个不同纬度地区的气象资料、土壤库、推广品种及常年生产情况数据，对这些地区设计出正常年份下棉花生产管理决策方案，并与当地采用的棉花栽培模式进行比较，发现两者基本上是一致的，表明系统决策具有较好的实用性和准确性。本文列举了系统设计的一整套适合阿拉尔地区塔里木大学10团试验地常年棉花生产管理决策方案(表2－9)，供实际生产参考。

表1 种植适应性与播期方案

表2 播前栽培方案设计

表3 水分管理(m3/hm2)

表4 化调方案(DPC施用量，g/hm2)

表5 肥料运筹方案(纯养分量，kg/hm2)

表6 适宜生育时期动态(月－日)

表7 适宜生育指标动态

表8 产量性状

4 结论与讨论

运用系统学原理和数学建模技术，参考其他作物管理模型构建方法[5－7]，在解析棉花生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系并进行定量化算法的基础上，创建了棉花种植管理动态模型，结合专家系统的知识规则表述方法，充分利用软构件的特点，在Microsoft Visual Basic 6.0平台上构建了基于模型的棉花种植管理决策支持系统(MDSSCM)，并获得国家计算机软件著作权登记(登记号:2012SR025914)。

相比于已有的作物管理决策系统[8－11]，MDSSCM具有以下几个显著特点:(1)综合性:系统集预测、决策、咨询、附加功能于一身，功能全面;系统模型注重解释生态环境和农艺措施与作物生长发育及产量形成的内在机制，具有一定的理论研究功能。另外，系统适于各级用户使用(生产规划管理部门、实际生产种植部门、生产技术人员或种植户，以及科研或技术服务人员);(2)使用方便快捷:模型的使用代替了大量的专家经验、基本知识规则和冗繁的知识表达，用户只需提供气候、品种、土壤等基础数据，即可进行快速决策;(3)普适性与实用性:系统中动态指标的确定与措施制定的依据是以专家知识和高产种植经验为基础的，模型算法是以作物特性与生长环境间机理关系建立的，因而兼顾了棉花生产的内在原理与实际管理的响应，使系统既具有较强的实用性，又有一定的普适性，在一定程度上适用于不同地点、土壤和生产条件下的棉花生产管理决策。

本系统虽然已利用不同地点的气候、品种、土壤等资料进行了验证，但仍需在今后的运用中结合不同生态点的具体情况进一步检验和评价，使之能更好地服务于干旱区棉花生产管理决策。

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