本文關鍵詞：農(nóng)業(yè)植保預測和決策支持系統(tǒng)的若干關鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中國作為人口大國,農(nóng)業(yè)植保系統(tǒng)是決定全社會吃飯問題的關鍵系統(tǒng),在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中起著非常重要的作用。植保預測和決策是植保系統(tǒng)的核心,涉及到生產(chǎn)組織和管理、病蟲害防治、預報等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程。植保系統(tǒng)是一個非常復雜的系統(tǒng),其中不明確、不確定的因素非常多,導致了系統(tǒng)呈現(xiàn)灰色系統(tǒng)特性,因此在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中植保系統(tǒng)的一些問題把握不好,將導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到較大影響,嚴重影響社會農(nóng)業(yè)系統(tǒng)內人員的收入,甚至影響全國的糧食供應。 在農(nóng)業(yè)植保預測預報系統(tǒng)建設過程中, 存在很多不確定因素和技術難點,而這些問題卻又是農(nóng)業(yè)植保系統(tǒng)的關鍵問題,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準化、可控化的關鍵問題。論文作者在項目研究過程中,參加了云南農(nóng)業(yè)大學植保學院和昆明市植保站,以及云南省內8個縣區(qū)植保站試驗田的生產(chǎn)和種植試驗,進行了歷時數(shù)年大量的試驗數(shù)據(jù)采集和試驗調研,并與大量的農(nóng)業(yè)植保專家進行合作研究,充分聽取農(nóng)民種植戶、基層農(nóng)技人員、縣區(qū)植保技術人員、省市級植保專家、院校植保專家的建議和意見,對于植保系統(tǒng)中存在的一些難點問題進行深入仔細的分析研究,并選擇其中農(nóng)業(yè)植保預測和決策支持系統(tǒng)進行研究,以期解決一些難點問題。論文的部分成果已經(jīng)在云南8縣一市應用,最終取得了較高的學術、社會、經(jīng)濟效益。 論文從農(nóng)業(yè)植保系統(tǒng)中一些傳統(tǒng)經(jīng)驗和方法遇到的困境出發(fā),積極利用現(xiàn)代科技的優(yōu)勢,引入管理工程、計算機、信息采集、信息處理、數(shù)據(jù)庫以及人工智能知識管理等方法和技術,對傳統(tǒng)的以手工和經(jīng)驗為主的植保預測和預報進行了深入研究,對其原理和方法的科學性進行了討論和改進,充分利用管理工程和信息技術的方法和技術,建立了一些應用模型,用計算機進行開發(fā)實現(xiàn),并已經(jīng)進行了一定時間段的生產(chǎn)試驗。 論文主要解決了如下問題：1、閾期的預測是植保系統(tǒng)廣泛存在的一個難題,傳統(tǒng)以來大多以經(jīng)驗模型進行閾期的預測,由此開發(fā)的預測系統(tǒng)通用性很差。論文將傳統(tǒng)的經(jīng)驗模型進行科學化處理,并以除草閾期預測作為例子,提出了除草閾期模型自適應性問題,即模型參數(shù)的動態(tài)自適應解決方法,徹底改變了小樣本特性的經(jīng)驗模型在不同作物生長環(huán)境適應性差的難題。2、以模糊評判等方法建立了田間雜草生長的優(yōu)勢評估以及除草劑效果評估模型,為植保決策支持系統(tǒng)中的優(yōu)勢因素確定和效果評估提供了方法。3、利用矢量合成等方法建立病害傳播模型,解決了傳統(tǒng)植保預測預報系統(tǒng)中傳播趨勢難以預測的問題,為病害傳播的多因素趨勢自動預測提供了方法。4、將植保系統(tǒng)中極其重要的農(nóng)業(yè)專家的評價進行了量化處理,傳統(tǒng)方法在系統(tǒng)里專家的支持度一般都是固定不變的,論文提出了動態(tài)支持度概念,建立了支持度動態(tài)調整模型,為專家參與植保決策支持系統(tǒng)的自動運行,以及客觀描述專家在系統(tǒng)中的重要性提供了一套方法。5、精準化農(nóng)業(yè)的關鍵是數(shù)據(jù)采集的密度和精確度問題,也是預測決策的關鍵,通常采集密度越高預測越準確,而采集密度越高采集成本就越高,甚至無法實施。論文提出了2套低成本、高密度、易實施的采集系統(tǒng)方案,徹底解決大田數(shù)據(jù)采集問題,為精準農(nóng)業(yè)的實施打好了基礎。 上述這些理論和方法的建立,雖然是建立在傳統(tǒng)的管理工程思想和方法基礎上,但這些理論和方法在解決農(nóng)業(yè)預測和決策問題上有一定的創(chuàng)新性,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精確化、科學化管理提供了新的思路和方法,一定程度改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以經(jīng)驗性決策為主的模式,對農(nóng)業(yè)植保領域的預測系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)建設起到了一定的示范作用。論文工作數(shù)據(jù)采集等歷時數(shù)年,工作量巨大,技術難度較高,也獲得了較多成果。
【關鍵詞】：植保預測 決策支持系統(tǒng) 模型自適應性 動態(tài)支持度 優(yōu)勢評估 矢量合成 精準數(shù)據(jù)采集
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：S481;C934
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-37
• 1.1 論文研究的背景14-22
• 1.1.1 農(nóng)業(yè)信息化的內涵及現(xiàn)狀14-16
• 1.1.2 農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測與災害預防系統(tǒng)建設16
• 1.1.3 病害流行過程和預測預報的基本方法16-21
• 1.1.3.1 病害流行過程及其系統(tǒng)分析17-18
• 1.1.3.2 病害預測預報的基本方法18-21
• 1.1.4 農(nóng)業(yè)植保預測與決策支持系統(tǒng)關系和定位21-22
• 1.2 農(nóng)業(yè)植保預測和決策支持系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀及存在的問題22-28
• 1.2.1 國內外農(nóng)業(yè)植保預測和決策支持系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀23-25
• 1.2.2 植保預測和決策支持系統(tǒng)建設中普遍存在的問題25-28
• 1.3 課題研究的目的與意義28-30
• 1.4 論文研究課題來源以及項目完成情況介紹30-32
• 1.5 論文研究的主要內容和創(chuàng)新點32-34
• 1.6 論文的組織34-35
• 1.7 本章小結35-37
• 第二章 植保預測和決策支持系統(tǒng)原理與結構37-46
• 2.1 植保預測和決策支持系統(tǒng)的基本思路37-41
• 2.1.1 病害預測的基本方法37-39
• 2.1.2 植保預測的類別總結39-40
• 2.1.3 植保預測系統(tǒng)建設的基本思路40-41
• 2.2 植保決策支持系統(tǒng)原理41-42
• 2.3 植保決策支持系統(tǒng)基本功能模塊42-45
• 2.4 本章小結45-46
• 第三章 除草閾期預測模型的動態(tài)自適應方法研究46-60
• 3.1 雜草防治閾期預測研究的背景46-49
• 3.1.1 預測模型的動態(tài)自適應與小樣本問題46-47
• 3.1.2 雜草防治閾期預測的定義47-49
• 3.2 材料與方法49-56
• 3.2.1 除草閾期預測試驗方案確定49-50
• 3.2.2 除草經(jīng)濟閾期預測模型和模型參數(shù)動態(tài)計算方法50-51
• 3.2.3 作物生長曲線模型的確定51-53
• 3.2.4 模型參數(shù)的動態(tài)計算方法53
• 3.2.5 采用t校驗的方法來驗證模型參數(shù)的回歸顯著性53-54
• 3.2.6 雜草經(jīng)濟防治閾期預測模型自適應測試系統(tǒng)設計54-56
• 3.3 結果與分析56-59
• 3.3.1 輸數(shù)據(jù)入56-57
• 3.3.2 閾期預測的結果57-58
• 3.3.3 年閾期統(tǒng)計58-59
• 3.3.4 討論59
• 3.4 本章小結59-60
• 第四章 雜草優(yōu)勢評估與除草效果分析決策支持研究60-75
• 4.1 雜草優(yōu)勢評估與除草效果分析研究背景60-61
• 4.2 材料與方法61-68
• 4.2.1 生物群落調查分析優(yōu)勢評估的方法和指標體系設計61-62
• 4.2.2 藥效模糊綜合評判方法分析與算法62-65
• 4.2.3 數(shù)據(jù)處理方案65-66
• 4.2.4 試驗測試系統(tǒng)設計66-68
• 4.3 結果與分析68-73
• 4.3.1 雜草優(yōu)勢評估試驗測試68-71
• 4.3.2 除草劑除草效果評價試驗測試71-73
• 4.4 本章小結73-75
• 第五章 流行趨勢預測的多因素矢量合成模型與算法75-86
• 5.1 多因素趨勢合成的概念和研究背景75-76
• 5.2 材料與方法76-81
• 5.2.1 多因素趨勢矢量合成算法模型76-79
• 5.2.2 多因素趨勢矢量合成算法的應用79-80
• 5.2.3 多因素趨勢矢量合成模型測試設計80-81
• 5.2.3.1 測試系統(tǒng)意義與功能80-81
• 5.2.3.2 多因素趨勢合成系統(tǒng)各功能模塊的設計81
• 5.3 結果與分析81-85
• 5.3.1 多趨勢合成模型的測試示例81-84
• 5.3.2 討論分析84-85
• 5.5 本章小結85-86
• 第六章 專家群決策方法與預測結果的合成方法86-92
• 6.1 群決策方法比較與選擇86-87
• 6.2 專家支持度的概念87-89
• 6.2.1 預測預報專家系統(tǒng)專家支持度評價指標體系設計87-89
• 6.2.2 初始專家支持度的計算89
• 6.3 動態(tài)專家支持度的確定方法與算法設計89-90
• 6.4 群決策的實現(xiàn)與多專家預測結果的合成90-91
• 6.5 本章小結91-92
• 第七章 農(nóng)業(yè)植保高密度數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測方法研究92-103
• 7.1 高密度數(shù)據(jù)采集的背景和要求92-93
• 7.2 材料與方法93-101
• 7.2.1 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測系統(tǒng)的組成和原理93-95
• 7.2.2 農(nóng)田植保數(shù)據(jù)采集的基本情況95
• 7.2.3 利用GPRS通信建立田間數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方案研究95-97
• 7.2.3.1 GPRS技術特點與其它通信方式相比的優(yōu)勢95-96
• 7.2.3.2 GPRS植保測報信息采集系統(tǒng)通信結構方案96-97
• 7.2.3.3 設備功能模塊組成設計97
• 7.2.4 用WLAN實現(xiàn)植保測報信息采集與監(jiān)測系統(tǒng)研究97-100
• 7.2.4.1 WLAN技術特點分析98
• 7.2.4.2 以WLAN組網(wǎng)進行植保測報監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集方案設計98-100
• 7.2.5 軟件功能設計100-101
• 7.2.5.1 前端軟件功能設計100-101
• 7.2.5.2 主機端數(shù)據(jù)庫及適配層軟件101
• 7.3 結果與分析101-102
• 7.4 本章小結102-103
• 第八章 結論與展望103-107
• 8.1 研究結論103-106
• 8.2 不足與展望106-107
• 致謝107-108
• 參考文獻108-117
• 附錄A 攻讀學位期間獲得的主要成果目錄117-123
• 一、論文、專利、軟件著作權117-120
• 論文117-119
• 專利119-120
• 軟件著作權120
• 二、著作120
• 三、科研項目120-121
• 四、獲得獎項121-123

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：農(nóng)業(yè)植保預測和決策支持系統(tǒng)的若干關鍵問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：253546