玉米主產(chǎn)區(qū)土壤養(yǎng)分與玉米產(chǎn)量的時(shí)空變異及其相關(guān)性研究.pdf

1、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受地理?xiàng)l件和氣象因素的影響,具有動(dòng)態(tài)性、不確定性、時(shí)間性、空間性等復(fù)雜的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的技術(shù)手段無法正確及時(shí)掌握農(nóng)情,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)長期處于信息化落后被動(dòng)的局面。計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理手段已經(jīng)無法滿足農(nóng)業(yè)信息化、數(shù)字化的發(fā)展,3S技術(shù)、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn),拓寬了人類的視覺和觸覺,為人類提供了新的觀測事物手段。
　　我國主要糧

2、食種植作物之一是玉米,它也是東北地區(qū)的主要種植作物,玉米生產(chǎn)在整個(gè)糧食生產(chǎn)中地位十分重要。了解玉米種植情況及產(chǎn)量,對于玉米生產(chǎn)過程的產(chǎn)量預(yù)測,土壤養(yǎng)分評價(jià)和精準(zhǔn)施肥都具有重要意義。運(yùn)用信息技術(shù)手段,對農(nóng)業(yè)知識進(jìn)行處理決策,及時(shí)了解土壤養(yǎng)分含量、肥力等級和糧食預(yù)期產(chǎn)量等重要農(nóng)情一直是研究的熱點(diǎn)。本文以農(nóng)業(yè)信息化為導(dǎo)向,針對玉米生產(chǎn)過程中耕地地力情況,以最為關(guān)心的玉米產(chǎn)量為研究對象,利用GPS和GIS技術(shù),結(jié)合時(shí)序序列算法、空間聚類分析和時(shí)

3、間與空間相結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在掌握一定信息的情況下,進(jìn)行土壤養(yǎng)分含量與產(chǎn)量之間的相關(guān)性,土壤肥力等級的劃分,玉米產(chǎn)量預(yù)測等研究工作,探索玉米產(chǎn)量預(yù)測的新方法。
　　在本文的研究中,首先分析了作物產(chǎn)量構(gòu)成的相關(guān)研究、國內(nèi)外農(nóng)業(yè)信息化研究進(jìn)展、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)國內(nèi)外發(fā)展的情況、土壤養(yǎng)分的時(shí)空變異以及作物產(chǎn)量時(shí)空相關(guān)性的國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài);然后表明了本文主要的研究內(nèi)容、目的、意義和相關(guān)工作;介紹了時(shí)間序列、空間模糊聚類分析、相關(guān)性分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等

4、數(shù)據(jù)挖掘理論和方法。在吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院所承擔(dān)的國家863高科技“玉米精準(zhǔn)作業(yè)系統(tǒng)研究與應(yīng)用”項(xiàng)目的支持下,以吉林省榆樹市弓棚鎮(zhèn)的農(nóng)田為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,進(jìn)行了以下研究工作:
　　(1)數(shù)據(jù)收集整理,收集整理玉米種植區(qū)的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)期間玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù),查閱吉林省年鑒數(shù)據(jù)庫獲取得從1990-2010年榆樹市玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù),為建立土壤養(yǎng)分評價(jià)模型、土壤養(yǎng)分與玉米產(chǎn)量相關(guān)性分析和玉米產(chǎn)量預(yù)測模型等工作提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　(2)針對

5、土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)空間性特點(diǎn),分析了土壤養(yǎng)分空間變異性、土壤養(yǎng)分與產(chǎn)量的相關(guān)性,討論了土壤養(yǎng)分空間變異對產(chǎn)量的影響。
　　(3)根據(jù)土壤養(yǎng)分變異與玉米產(chǎn)量的相關(guān)性研究吉林省黑土區(qū)耕地地力評價(jià)。針對研究對象的區(qū)域空間特性,在解決玉米精準(zhǔn)施肥的區(qū)域問題上,采用空間模糊聚類算法進(jìn)行土壤養(yǎng)分評價(jià)。首先利用利用八連通法對研究區(qū)域進(jìn)行空間性分析,并將分析結(jié)果應(yīng)用于空間模糊聚類分析中,進(jìn)行土壤養(yǎng)分分類模型的建立。這種方法應(yīng)用于土壤養(yǎng)分評價(jià),即考慮了土

6、壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)的屬性問題,又顧全了土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)具有區(qū)域空間性的特點(diǎn),適用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的土壤養(yǎng)分評價(jià)。借助GIS分析的結(jié)果可以直觀地了解整個(gè)區(qū)域的耕地地力情況,可為農(nóng)作物的施肥和管理提供理論依據(jù)。
　　(4)玉米產(chǎn)量預(yù)測是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)施過程的重要環(huán)節(jié),傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法沒有考慮玉米產(chǎn)量的時(shí)間相關(guān)性,本文從時(shí)間方面預(yù)測了玉米產(chǎn)量。以連續(xù)20年玉米產(chǎn)量為處理對象,根據(jù)時(shí)間序列算法的研究過程,構(gòu)建了玉米產(chǎn)量的時(shí)間序列模型,從時(shí)間角度上分析了玉米產(chǎn)量

7、的變化趨勢,以及進(jìn)行相關(guān)預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)用ARIMA模型預(yù)測的玉米產(chǎn)量與實(shí)際值擬合效果很好,說明用時(shí)序算法可以對玉米產(chǎn)量的未來趨勢進(jìn)行較好地預(yù)測。這為摸清玉米產(chǎn)量的短期趨勢提供了新的思路和方法。
　　(5)在土壤養(yǎng)分空間變異和玉米產(chǎn)量時(shí)間預(yù)測的基礎(chǔ)上,探索將時(shí)間和空間進(jìn)行擬合,從時(shí)空角度進(jìn)行玉米產(chǎn)量的預(yù)測。本文提出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的玉米產(chǎn)量時(shí)空相關(guān)性研究方法,利用時(shí)間序列方法構(gòu)建玉米產(chǎn)量的時(shí)間子預(yù)測;借助于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的