收藏本站
《南京农业大学》 2006年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于神经网络的福建省水稻产量与土壤及气象因子关系分析

季彪俊  
【摘要】: 水稻的生长发育是品种与环境因子共同作用的结果,这些因子包括了土壤、气候以及栽培管理措施等。在一定的栽培管理条件下,品种产量主要是决定于生长的环境条件如光照时间、太阳辐射、温度、水分和土壤等。在作物生长发育的关键时期,环境条件的异常可能大大影响产量,因此人们日益注重环境条件对水稻生长影响的研究。 水稻产量的时空差异主要是受气象、土壤等的作用,这些差异与种植季节和种植地点有很大的关系,因此气象与土壤条件是影响作物的生长发育的两大关键环境因子。福建省位于中国东南沿海,属亚热带气候,境内的南与北、沿海与内陆、山地与平原的气象条件相差很大;同时山地多,地形复杂,境内约90%是山地,70%水稻田都位于山间平原或山坡上,土壤差异较大,因此,影响水稻生长的两大因子的作用也不相同。研究福建山区水稻产量与环境因子的关系可以获得山区水稻最佳的栽培管理时期与栽培措施来避免灾害,提高产量。 近年来作物产量的模拟已经成为农业生产管理的重要研究方向。传统的回归或相关分析模型是在自变量与产量之间分析得出统计关系,从技术上说,这些模型简单,易于获得与建立,但如果没有长期的试验,这些模型有时应用效果并不好,而且这类模型需经特别设计的试验后才能确定其中的关系,因而具有地点效应,只对一时一地一种作物有效,只能用于特定环境条件。另一方面,这些模型缺乏研究非线性问题的能力,而作物生长恰是一个非线性的自然过程。作物对农业生态条件的反应是不断发生发展、复杂的非线性的关系,因此需要引进新的数学模型,来确定作物产量与其它因子之间的关系。人们已经用一些非线性模型来研究这些关系,人工神经网络(Artificial neural network,ANN)就是其中比较简单且通用的一种模型。由于ANN可以模拟一个复杂的非线性的关系而不需要严格的样本条件,不需要做任何假定或构建数学方程,只需要训练样本;与线性回归相比,在作物产量的模拟过程中,ANN适用性更好,已经越来越受到广泛的应用。 本研究收集福建省水稻品种区域试验(简称区试)16个试验地点多年间(1993-1999,2000-2003)的气象、土壤资料与水稻产量资料。气象资料由本地收集,包括2-11月间的总降雨量、总日照时数、总辐射、积温、总风速、6-8月的总日照时数。土壤资料包括土壤含水量(%)、有机质(%)、碱解N(mg/kg)、速效P(mg/kg)、速效K(mg/kg)、容重(g/kg)、孔隙度(%)、pH和CaCO_3(g/kg)含量。分别研究了这两大类环境因子与水稻产量的关系,了解水稻产量形成过程中G×E互作效应在年度、地点间的变化情况;分析土壤、气象因子对产量影响的主成分因子,建立产量逐步回归模型。在此基础上,利用这些资料,采用人工神经网络方法,编写基于Matlab 7.0的计算程序,建立基于普通BP神经网络、基于混沌优化的BP神经网络(GBP)和基于遗传算法优化的BP神经网络(CBP)的三种水稻产量模拟模型;并根据实际产量,比较三种神经网络模型与回归模型的准确性与适用性。取得了以下结果: 1.水稻基因型×环境互作效应值在在年度间相对稳定(早稻0.25,晚稻0.18);大多试点内互作效应值相对稳定,但地点间相差较大,其中漳平、尤溪、建瓯、武夷山、漳浦、福州和福鼎等地相对比较高,互作效应占当年总互作效应均在10%以上(即SSP_j>10%);相反,永定、连城、宁化、将乐、邵武、浦城、泉州、莆田和宁德几年来SSPj值一直较低(各点每年均低于10%)。 2.水稻产量与土壤因子中的有机质、碱解N、容重、孔隙度和CaCO_3含量等呈正相关,而与含水量、pH为负相关。影响产量的主成分因子分别是土壤肥力、产量性状、田间管理,土壤酸碱,而且土壤肥力因子贡献率较大。产量逐步回归方程的相关系数达0.9080。三种神经网络中,GBP的相对误差最小,其次是CBP,而回归模型的相对误差最大,多数地点表现利用GBP的模拟效果较好。 3.水稻产量与气象因子中的水稻生长季节(2-11月)总日照时数、总辐射、积温、6-8月的总日照时数等呈正相关,而与总风速、总降雨量为负相关。影响产量的主成分因子分别是热量、籽粒、田管和风雨,而且热量的贡献率最大。产量逐步回归方程的相关系数达0.9574。三种神经中,CBP的相对误差最小,其次是GBP,而回归模型的相对误差最大,年间模拟结果有差异。 4.水稻产量与土壤气象两个因子中的6-8月的总日照、有机质、碱解N、总日照时数、总辐射、积温、容重、孔隙度、CaCO_3、速效P、速效K等都为正相关,而与总降雨量、总风速和pH为负相关。影响产量的主成分因子分别是质地、热量、籽粒、风雨和PK,而且质地与热量因子贡献率较大。产量逐步回归方程的相关系数达0.9756。三种神经网络中,BP的相对误差最小(7.76%),其次是GBP(9.30%),而回归模型的相对误差(12.82%)最大,在综合考虑土壤与气象两因素时,以BP模拟的结果最佳,地点间表现了差异性。 5.在调整了BP网络的隐含层的节点,用混沌方法设定了网络初始权值和用遗传算法寻找最优连接权值等影响模拟模型准确度的参数后,建立了适应于山区水稻产量模拟的BP网络模型。结果隐含层的节点在9个。建立的CGBP网络的学习时间缩短,模拟效果较好。与回归模型、BP模型相比,它的相对误差最低(相对误差绝对值的平均值为1.84%)下降,地点间表现了一定的差异性。 水稻产量除土壤与气象因子外,还受栽培措施、水肥管理、病虫害以及其它生态环境的变化等因素的影响,是一个复杂的非线性过程。本研究建立的模型可用来预测福建省的水稻产量。如果进一步其它如栽培、管理等因素对网络进行训练,则可进一步拓宽应用范围,也能提高产量模拟及预测的准确度。
【学位授予单位】:南京农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:S511

手机知网App
【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 刘燕;李青;张红侠;;基于主成分分析法的商洛市核桃产量影响因素分析[J];江西农业学报;2015年06期
2 冯婉婉;张学雷;段金龙;;豫南水耕地土壤肥力评价及其与水稻产量相关分析[J];河南农业科学;2012年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 黄文婷;基于模拟产量的长江中下游优化水稻种植制度的研究[D];华中农业大学;2016年
2 颜盛;气象因子对长沙早稻生育与产量的影响[D];湖南农业大学;2015年
3 郑津;基于仿生算法的圆柱壳大开孔接管结构优化研究[D];福州大学;2014年
4 刘伟;福建省油茶产地主要生态因子与油茶产量和品质的相关性研究[D];福建农林大学;2014年
5 冯婉婉;河南省不同生态环境条件下耕地土壤肥力的评价研究[D];郑州大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 卢冬梅;刘文英;;夏秋季高温干旱对江西省双季晚稻产量的影响[J];中国农业气象;2006年01期
2 季彪俊;影响水稻产量因子的研究[J];西南农业大学学报(自然科学版);2005年05期
3 陈家金,徐宗焕,王加义,谢怡芳,林晶;福建早稻产量结构要素的气象影响研究[J];中国农学通报;2005年09期
4 季彪俊,杨世湖;早晚稻产量影响因子分析[J];吉林农业大学学报;2005年02期
5 徐红;基于遗传算法的人工神经网络优化设计[J];燕山大学学报;2004年04期
6 熊洪,唐玉明,任道群,李兴莲,程开禄,姚万春,周兴兵;不同土壤类型、不同气候条件与水稻产量的关系[J];西南农业学报;2004年03期
7 李祚泳,彭荔红;基于遗传算法的暴雨强度公式参数的优化[J];高原气象;2003年06期
8 张淑娟,何勇,方慧;人工神经网络在作物产量与土壤空间分布信息关系分析中的应用[J];系统工程理论与实践;2003年12期
9 李发斌,崔鹏,周万村,陈杰;用遗传神经网络分析泥石流活动性[J];中国地质灾害与防治学报;2003年03期
10 饶文碧,徐锐,尚钢;基于遗传算法的结构损伤识别[J];武汉理工大学学报;2003年07期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张颖娟;;探讨石化工程项目的造价控制与管理[J];化工管理;2015年36期
2 陈玲燕;;BIM在建筑工程项目全寿命周期中的应用价值[J];安徽建筑;2015年06期
3 杨佳春;王花;;BIM技术及其对工程造价管理的影响[J];南通职业大学学报;2015年03期
4 钟欣;;探析基于全生命周期的建筑工程造价管理[J];智富时代;2015年10期
5 高群;诸谧琳;李圆;;采用产品数据管理技术的工程施工管理模型[J];华侨大学学报(自然科学版);2015年05期
6 汪甜甜;刘兴昊;谢洪涛;;BIM对造价的影响及应用分析[J];中国市场;2015年35期
7 王志伟;;工程施工前期及施工中的工程造价控制[J];门窗;2015年08期
8 龚云亮;;BIM在新机场航站楼机电设备安装与运营中的应用[J];通讯世界;2015年11期
9 竹宇光;;论信息时代的校园文化建设[J];中国管理信息化;2015年11期
10 潘志斌;;我国企业实施ERP存在问题及相应对策研究[J];商;2015年18期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 宋志婷;智能制造信息系统鲁棒性分析与控制[D];华南理工大学;2018年
2 张堃;北京市制造业企业两化融合提升路径研究[D];北京交通大学;2017年
3 于艳红;高管支持对企业信息化绩效的影响机制研究[D];山东大学;2017年
4 陈红军;国有煤炭企业管理信息化项目建设风险研究[D];中国矿业大学(北京);2016年
5 杨萌柯;基于双边市场的信息化产品采纳研究[D];北京邮电大学;2015年
6 屈玉阁;基于信息化的大型企业运行机制研究[D];哈尔滨工程大学;2015年
7 胡霞;企业信息化驱动机制及其模式选择研究[D];中国矿业大学;2013年
8 计效园;单件化与智能化方法及其在铸造信息化中的应用[D];华中科技大学;2013年
9 王金杰;信息化与工业化融合的机制与绩效[D];南开大学;2012年
10 尹敬刚;信息系统使用对房地产企业团队绩效的影响研究[D];武汉大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨江;哈尔滨润达康泰生物技术有限公司成本管理研究[D];西北大学;2018年
2 凡月;BIM在造价咨询企业信息管理中的应用研究[D];北方工业大学;2018年
3 范滕滕;工程项目信息化管理成熟度研究[D];安徽理工大学;2018年
4 张馨月;工程造价咨询企业信息化驱动因素及推进对策研究[D];重庆大学;2018年
5 陈朦;基于消费者利益理论的网络品牌忠诚驱动模型研究[D];云南财经大学;2018年
6 陈茜;DO品牌手机在印度市场的营销策略研究[D];兰州大学;2018年
7 殷乐;基于信息化的湖南省小型水库除险加固工程现场安全管理研究[D];湖南大学;2017年
8 汤倩;某建设咨询公司业务综合管理系统的设计与实现[D];厦门大学;2017年
9 杨琰;宜宾市翠屏区村(社区)干部差别化考核的案例研究[D];电子科技大学;2018年
10 安鹍鹏;FZFR项目造价控制研究[D];东北石油大学;2017年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 王奂仑;青海省枸杞重金属含量分析及土壤关联性研究[D];青海大学;2018年
2 管坪云;3S技术在四川隆昌县重点乡镇生态价值补偿中的应用[D];成都理工大学;2017年
3 赵映翠;宜君县核桃经济林地土壤养分调查与肥力综合评价[D];西北农林科技大学;2015年
4 朱溪桥;基于村级尺度的农用地土壤质量研究[D];四川农业大学;2014年
5 宋成龙;基于顾客体验视角下的顾客品牌关系影响的实证研究[D];武汉纺织大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵芝;;论工程造价的信息化管理[J];中国高新技术企业;2014年07期
2 何蔚燕;;工程造价管理的特点及进行信息化管理的必要性分析[J];江西建材;2014年04期
3 武艳红;;工程造价管理信息化建设的探索[J];产业与科技论坛;2013年21期
4 吴伶燕;;我国当前工程造价信息化管理[J];中外企业家;2013年25期
5 杨慧紫;;石油工程造价信息化建设研究[J];现代商业;2013年21期
6 冯增田;郝斌;俞珊;;模块化、吸收能力与企业创新绩效关系实证研究[J];南京理工大学学报;2013年02期
7 赵志耘;杨朝峰;;转型时期中国高技术产业创新能力实证研究[J];中国软科学;2013年01期
8 关桂凤;;工程造价信息化管理探讨[J];科技创新与应用;2012年22期
9 郑艳民;张言彩;韩勇;;区域创新投入、产出及创新环境的数量关系研究——基于省级截面数据的实证分析[J];科技进步与对策;2012年15期
10 付睿臣;刘洋;;基于信息能力的企业信息化对创新能力影响机理研究[J];科学管理研究;2012年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘荣坤;基于认知的企业信息化绩效评价模型研究[D];山东大学;2011年
2 王凌芳;企业信息资源利用与竞争力提升的相关研究[D];北京邮电大学;2008年
3 田安意;企业信息化的动力机制研究[D];中国社会科学院研究生院;2008年
4 张杰;基于自组织理论的区域系统演化发展研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
5 李学军;企业信息化驱动模式与持续优化研究[D];北京交通大学;2007年
6 曹明秀;资源型城企物流耦合系统模拟与评价[D];北京交通大学;2007年
7 臧毅;黑龙江省企业信息化建设与评价研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
8 翟华明;企业信息化和谐发展研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 张目;基于数据包络分析的地理信息工程综合评价的研究[D];武汉大学;2005年
10 刘平;基于价值的企业信息资源管理研究[D];华中科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵辉;工程造价信息管理web平台的设计与实现[D];吉林大学;2013年
2 赵昕玮;电网工程造价信息平台的构建研究[D];华北电力大学;2013年
3 李连伟;基于B/S模式的酒业务人才招聘系统的设计与实现[D];大连理工大学;2013年
4 宋健;基于云计算的信息管理系统研究与设计[D];南京邮电大学;2013年
5 张欣;云计算框架中通信机制的应用实践[D];浙江大学;2013年
6 曹小坤;边缘云计算体系结构及数据迁移方法研究[D];西安电子科技大学;2013年
7 顾伟;云计算在电子商务行业的应用研究[D];上海外国语大学;2012年
8 李伟宏;面向医疗信息管理系统的云存储技术研究与实现[D];华南理工大学;2012年
9 刘屏屏;品牌认知对消费者购买意愿影响的实证研究[D];哈尔滨工业大学;2012年
10 葛亚琴;我国智能手机市场细分和竞争策略研究[D];南京农业大学;2012年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 何元龙;;黑龙江省水稻生产历史的探讨[J];古今农业;2019年01期
2 金鑫;;水稻种植与病虫害防治技术探析[J];农民致富之友;2018年02期
3 林桂芬;;浅谈水稻高产栽培技术及病虫防治[J];农民致富之友;2018年07期
4 谭光华;;论水稻栽培技术与提高水稻种植效益的措施[J];农家参谋;2018年07期
5 关晓雪;董立;孙淼淼;辛鑫;;庄河市水稻主要病虫害防治技术[J];农民致富之友;2018年10期
6 李成江;;水稻防灾减灾的主要经验与做法[J];农民致富之友;2018年13期
7 谢文;;浅谈水稻栽培技术存在问题及提高水稻种植效益的措施[J];种子科技;2018年07期
8 陈敏;;水稻栽培技术对水稻高产的影响[J];农业开发与装备;2018年08期
9 柴兴国;;日本的山背风与水稻生产[J];地理教学;2017年09期
10 王永田,付常明;中国水稻栽培七千年[J];中学生物学;2004年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 钟旭华;;广东水稻栽培学科发展探讨[A];2018中国特色作物栽培学发展研讨会论文集[C];2018年
2 王立舒;杨广林;戚国强;;黑龙江省水稻栽培管理智能系统研究[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第三分册[C];2005年
3 凌启鸿;过益先;费槐林;黄丕生;;水稻栽培理论与技术的发展[A];科技进步与学科发展——“科学技术面向新世纪”学术年会论文集[C];1998年
4 张锦华;税静;干友民;成平;;四川主要水稻栽培品种稻草青贮适宜性研究[A];农区草业论坛论文集[C];2008年
5 石学贵;;良种推广对姚安县水稻生产持续发展的贡献[A];第八届云南省科协学术年会论文集——专题二:农业[C];2018年
6 王新其;甘俊彦;朱敏;赵志鹏;李茂柏;周德平;曹黎明;;上海水稻精量机械穴直播技术研究与应用[A];全国第十七届水稻优质高产理论与技术研讨会论文专辑[C];2017年
7 杨建昌;;水稻栽培生理研究新热点:新型植物激素对产量和品质形成的调控作用[A];2018中国特色作物栽培学发展研讨会论文集[C];2018年
8 张守军;;水稻栽培直播技术要点[A];第十二届中国长春国际农业·食品博览(交易)会优秀科普论文集[C];2013年
9 张锦华;税静;;西南部分水稻栽培品种稻草青贮适宜性研究[A];中国草学会饲料生产委员会第15次饲草生产学术研讨会论文集[C];2009年
10 姜红芳;郭晓红;吕艳东;胡月;李猛;周健;兰宇辰;王鹤璎;;氮肥运筹对盐碱地水稻产量及氮素吸收利用与转运的影响[A];2018中国作物学会学术年会论文摘要集[C];2018年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 俞慧友;海水稻引误解 科普宣传要防浮夸风[N];科技日报;2018年
2 通讯员 裴晓红 本报记者 周静 徐梅;贵州加快现代水稻产业体系构建[N];贵州日报;2018年
3 启明;“海水稻”是用海水种吗[N];上海科技报;2018年
4 本报记者 孙庆 张宣;“海水稻”在争议中前行[N];新华日报;2018年
5 本报记者 王拓;水稻吃上“营养餐”,亩产最高1.2吨[N];新华日报;2018年
6 本报记者 过国忠 通讯员 沙爱红;“海水稻”名不符实[N];科技日报;2018年
7 记者 霍亮;龙江优质水稻有了“新标准”[N];哈尔滨日报;2018年
8 本报记者 莫志超 王瑜;到东道国育种去[N];农民日报;2016年
9 郭娜;水稻做“足疗” 产出生态好大米[N];粮油市场报;2016年
10 本报记者 黄海华;控制稻瘟:水稻既高产又不生病[N];解放日报;2017年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王昂;稻蟹共作系统氮素迁移与转化特征的研究[D];上海海洋大学;2018年
2 马晓玲;γ-氨基丁酸(GABA)缓解水稻铵毒害现象及机理研究[D];南京农业大学;2014年
3 王海斌;田间水稻化感抑草作用形成的分子机制[D];福建农林大学;2015年
4 岳二魁;水稻miR529a的功能研究[D];浙江大学;2017年
5 董瑜皎;覆膜综合栽培技术对西南丘陵区水稻产量、土壤水热过程和作物氮素利用的影响机理[D];中国农业大学;2019年
6 王红妮;杂交水稻耐潜沼性逆境的农艺特征与生理特性[D];西北农林科技大学;2018年
7 霍兴;水稻产量基因NOG1的克隆与功能分析[D];中国农业大学;2018年
8 杜安平;转录因子DTH8抑制开花的分子机制及其在杂交水稻育种中的应用[D];四川农业大学;2017年
9 张君;孕穗期地下部低温对节水栽培水稻生理和产量的影响机制[D];石河子大学;2018年
10 周小华;铝胁迫下质膜H~+-ATP酶调控水稻氮素吸收的机理研究[D];昆明理工大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 颜志波;黑麦草—水稻轮作对水稻纹枯病和稻瘟病的影响[D];中山大学;2018年
2 王亚琼;广东省水稻产业发展现状与对策研究[D];华南农业大学;2018年
3 普佳;转线虫Mg289和MgGPP基因的RNA干扰表达载体水稻对土壤微生物多样性的影响[D];华南农业大学;2018年
4 杨耀帅;缺氧和充氧条件对水稻Cd积累及茎OsHMA2基因表达的影响[D];暨南大学;2017年
5 张曼;水稻镉安全材料镉吸收及转运特征研究[D];四川农业大学;2017年
6 方菲菲;麦秸还田对水稻前期生长的影响及其机制研究[D];扬州大学;2018年
7 王冬红;水稻机插育秧基质板的研制及成秧质量评价[D];华中农业大学;2018年
8 刘振;氮介导的转crylAb水稻对褐飞虱种群的影响[D];福建农林大学;2018年
9 张书亚;恶苗病的田间抗药性及水稻三种真菌病害的快速检测技术研究[D];浙江农林大学;2018年
10 何巧林;钾硅配施对水稻抽穗扬花期耐高温能力及抗倒伏性的影响[D];四川农业大学;2017年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026