加工番茄精准施肥决策支持系统的研究

赵方华，姜　波

(新疆大学 电气工程学院，乌鲁木齐　830047)



加工番茄精准施肥决策支持系统的研究

赵方华，姜波

(新疆大学 电气工程学院，乌鲁木齐830047)

摘要：针对新疆加工番茄全部机械化施肥造成的严重浪费问题，提出了精准施肥方案，并对施肥决策支持系统进行了设计和研究。为此，详细介绍了精准施肥决策支持的结构、开发过程及功能实现。应用实例结果表明：设计的加工番茄精准施肥决策支持系统具有科学性和可行性，可以用于施肥方案指导。

关键词：加工番茄；精准施肥；决策支持系统；知识模型；“3S”技术

0引言

随着精准农业的兴起，越来越多的国家和地区都开始了对精准农业的研究，且在实际作物种植中进行了应用，并取得了很好的效果。精准农业是由信息技术支持的根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作技术与管理的系统[1]。其主要特点是通过综合应用地理信息系统(GIS，Geographical Information System)、全球定位系统(GPS， Global Positioning System)及遥感技术(RS，Remote Sensing)，按照农作物的生长规律及时、合理地投入种子、化肥、农药等，以达到降低投入、提高作物产量、环境污染、高效利用各种农业资源等目的[2]。精准施肥是精准农业中最核心技术之一,其原理是将大面积的地块划分为许多操作单元，测量每一操作单元的土壤养分含量，根据每一操作单元上土壤的差异按需施肥，从而大大提高肥料的利用率[3]。

地处我国西北内部的新疆，大部分地区土壤属沙土、沙壤土或灰漠土，由于气候干旱少雨、昼夜温差大，适合种植番茄[4]。目前，新疆加工番茄种植面积已达到6.67万hm2，番茄产量超过全国总产量的80%。由于种植规模大，番茄种植已普遍采用机械化施肥，在整个施肥过程中没有考虑到土壤养分的不同，从而造成了肥料的极大浪费。通过对番茄产区的土壤肥力进行分析，确定土壤等级划分，进而进行精准施肥，可以有效提高经济效益、降低污染、保护环境。目前，我国学者对施肥决策支持系统的研究取得了一定进展[5-7]，但有关加工番茄精准施肥决策支持系统却鲜有报道。为此，本文结合实际情况，提出了基于知识模型和“3S”技术的加工番茄精准施肥决策支持系统，以期为管理决策者提供有效指导。

1决策支持系统的体系结构[8-10]

通常来说，决策支持系统由数据库系统、模型库系统和人机交互系统3个部分组成。本研究提出的基于知识模型和关键技术库的加工番茄精准施肥决策支持系统结构图如图1所示。

图1　决策支持系统体系结构

1.1数据库

数据库系统由数据库(基础数据)和能进行创建、查询、存取、修改、维护数据的数据库管理系统组成。本研究中，数据库系统采用SQL Server 2008系统。

1)气象数据：存储各年份加工番茄从育苗到采摘时间段内各时期的气象资料，包括最高气温、最低气温、平均气温、日照时长、降雨天数，以及降雨量(mm)等气象因子。

2)土壤数据：存储反映加工番茄主产区土壤性质的数据，包括土壤碱解氮(mg/kg)、有效磷(mg/kg)、速效钾(mg/kg)、有机质含量(mg/kg)、土壤pH值、土壤类型、番茄行距、沟深及垄背宽等。

3)品种参数数据：存储加工番茄品种的产量、品质性状的数据，包括品种名称、加工番茄品种的单果质量、单果耐压力、平均产量(t/hm2)、可溶性固形物 (%)、总酸(%)、总糖 (%)、糖酸比、色差、番茄红素 (mg/100g)、番茄行距(cm)、平均株高(cm)、平均分枝数和生育期(day)等。

4)田间管理数据：主要存储加工番茄的栽培管理措施数据，包括加工番茄的育苗期、移栽期、整地期、移栽深度、灌水次数及时间、施肥类型、施肥时间和肥料利用率等。

5)经济投入数据：主要存储加工番茄整个管理过程中的经济数据，包括水电、农药、种子、采摘、运输及肥料等成本投入等。

1.2模型库

模型库系统是整个精准施肥决策支持系统的核心，是在充分理解和分析加工番茄栽培经验的基础上，利用已有的加工番茄栽培技术方面的研究资料，结合试验情况，借助一定的分析原理和方法，对加工番茄施肥管理和土壤养分、品质性状之间的关系进行分析、提炼和综合，并应用面向对象的编程思想建立起来的动态知识模型。其中，包括土壤养分等级划分模型、施肥模型，以及肥料、产量、品质性状的关联模型等。模型库系统中的知识模型组件采用V C++编程语言来进行设计，并通过不同的接口函数组成整个模型。

1.3方法库

方法库是精准施肥决策支持系统的中控制和解决系统运行的一个子系统，如控制系统中的信息流的优化管理、施肥方案的选择和输出等。

1.4“3S”技术库

“3S”技术是指全球定位系统GPS、遥感RS和地理信息系统GIS这3项信息技术的总称，是精准施肥中最关键的技术。整个决策支持系统可利用GPS快速定位、RS实时数据采集和GIS数据分析处理来实现由点到面的施肥管理决策，具有数据采集、信息查询、数据处理、差异分析、方案预测、实时调控及系统维护等综合功能。“3S”技术组合原理如图2所示。

1.5人机接口

人机接口作为连接系统与用户的桥梁，管理用户将基本数据、参考模型等输入到数据库中，以供推理解释。系统以Windows为界面，通过智能接口，以图形、表格和图标等方式与决策者进行交互。

图2　“3S”技术组合原理

2决策支持系统的开发过程

精准施肥决策支持系统在PC机Windows7操作系统平台上开发，数据库为SQL Server 2008，人机界面开发语言为VB6.0，模型库系统中的知识模型组件采用V C++6.0编程语言进行设计，土壤肥力评价模型、施肥模型的算法与仿真则采用MatLab 2010a编程实现。

围绕着决策支持系统的数据库系统、模型库系统、人机交互系统3部件，加工番茄精准施肥决策支持系统的开发过程可分为5步，即系统分析、初步设计、详细设计、编制程序及系统集成，如图3所示。

2.1系统分析

系统分析是进行决策支持的第1步，包括要决策的问题及对其进行论证。本研究将对加工番茄施肥问题进行分析论证，包括目前种植水平下能否达到进行精准施肥的标准，精准施肥在加工番茄主产区是否具有可行性。同时，通过系统分析进而提出精准农业下的施肥设想、途径和具体方案措施，并总结出系统分析报告。

2.2初步设计

初步设计包括将复杂的决策问题分成不同的子问题并进行功能分析。由于决策系统总目标比较大，很难立即解决复杂决策问题，故要对分解后的子问题分别进行设计并解决。精准施肥是个庞大的系统工程，可将该问题分解为土壤管理区划分、土壤养分等级划分、施肥对作物的产量，以及品质的影响、不同条件下的施肥模型等具体子问题分别建模解决，最后将各种模型和方案结合起来进行综合设计。

2.3详细设计

详细设计包括对子问题进行模型设计、数据设计及总控详细设计。数据设计根据数据量的大小和通用性要求分成数据库设计和数据文件设计两种设计形式。模型设计分为模型库设计和模型算法设计：模型库的设计是根据如何组织和存储模型文件来确定的；模型算法设计要根据不同的模型采取合适的数学算法。例如，在土壤等级划分中，针对土壤情况采用模糊聚类分析算法进行等级划分；在选择合理的施肥方案时选择BP神经网络模型进行施肥等。

图3　开发流程图

2.4编制程序

在对各模型进行详细设计后，要对设计模型编制程序，以完善该模型的可操作性和实用性。在数据部件和模型部件中，数据库管理系统和模型库管理系统是编写程序的重点。由于现有的成熟数据库管理系统比较多，加之单独开发数据库会大大浪费时间，考虑到实际情况，本研究采用SQL Server 2008作为数据库管理系统。对于模型库管理系统，由于MatLab 2010a具有强大的工具箱功能，同时对于不同模型的控制算法具有很好的仿真效果，在程序运行过程中计算效率也非常高，所以模型库管理系统采用MatLab 2010a，进行土壤养分划分的模糊聚类分析算法和作为施肥方案的BP神经网络模型均在MatLab 2010a中进行实现。

2.5系统集成

系统集成由接口问题、集成问题和形成决策支持系统3部分组成。对于接口问题，将ODBC嵌入到系统所采用的开发语言中，然后通过ODBC数据库接口即可实现对数据库数据的存取。集成问题是根据精准施肥决策支持系统的要求，将数据部件、模型部件、接口部件3个系统有机地结合起来，进而能够使决策支持系统稳定地运行。最后，通过编制总控程序，调试和运行模型库和数据库系统，及时发现问题并解决问题，从而形成加工番茄精准施肥决策支持系统。

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3决策支持系统实现的功能及原理

通过不同关键技术的集成，加工番茄精准施肥决策支持系统可以完成数据采集、信息查询、差异分析、方案设计、模拟预测、动态调控、专家咨询、系统维护和帮助共9项功能。其主要功能模块如图4所示。

3.1数据采集、信息查询、差异分析

数据采集、信息查询和差异分析这3项功能均是结合GIS技术完成的。决策支持系统可通过GIS和知识模型相结合来获取系统所需的土壤数据和管理数据等。GIS通过计算机软硬件对空间数据和描述这些空间数据特征的属性数据进行预处理、输入、编辑存储、查询，运算和综合分析应用，并研究和处理各种空间关系。系统根据农田土壤信息、肥料信息、品种信息、加工番茄品质性状等制作具体状况图，以供决策者查询农田信息。同时，系统以产区田块为单元，生成各单元的土壤养分含量图，对同一地块、同一影响因子进行时间差异分析，对不同地块、同一影响因子进行空间差异分析，将生成的时空产量差异分布图层进行叠加处理，进行产量诊断。

图4　功能模块图

3.2方案设计

系统通过数据库获取加工番茄产量、土壤养分等相关资料，结合知识模型产生一套施肥方案，此方案可以是单模型的，也可以是组合模型的。若生成的施肥方案能够满足品质目标和产量要求，则可采用所生成的施肥方案；若不能满足要求，则需考虑对生成的方案进行进一步修订，直至能满足要求为止。

3.3模拟预测

系统可通过所采用的施肥方案，基于加工番茄的生长模型，在不同环境和不同生产水平条件下对加工番茄的产量品质及施肥量进行模拟预测。当实际值与模拟值误差大于一定范围时，系统会通过调整自身参数值并根据实测数据继续进行下一步的模拟预测，同时提供模型调整前后的不同数值、图形、表格等，以供决策者进行对比分析。

3.4动态调控

以系统设计的施肥方案对加工番茄的进行施肥操作，围绕最初预期的目标，在加工番茄生长过程中进行全程跟踪。若模拟出来的加工番茄生长指标偏离最初的设定值，则需根据番茄的生长模型及时对施肥方案或灌水量进行调整，以期达到合理施肥、优质高产、环境污染少、经济效益好的目的。

3.5专家咨询

在以提出的施肥方案作为主要决策方案的基础上，可参考专家咨询以作为辅助指导，这样即可建立一个基于已有施肥方案的知识模型和专家辅助咨询的加工番茄精准施肥决策支持系统。通过专家咨询，决策者可以对田块整地、深耕、扶垄、肥料施用、采摘及收获技术等番茄栽培种植管理过程中定性的、非线性定量的知识进行咨询。

4系统应用实例分析

该系统在新疆加工番茄某主产区试验田内进行了推广使用。试验田位于天山北坡，试验地块土质为地势平坦、排水良好、土层深厚的壤土土质。试验区面积20hm2，共分为20个大小固定的网格，网格标号为A1～A4、B1～B4、C1～C4、D1～D4共20个样本网格；垄长宽均为100m，每个网格中土壤采样时采用“十”字型求5个点平均值的方法。系统可通过信息查询查到试验地块所有信息，如土壤主要养分指标信息(见表1)等。然后，通过知识模型库中的模糊聚类分析算法等模型，可对采集到的土壤信息进行肥力评价，进而给精准施肥提供依据。

表1　样本数据表

图5　土壤肥力聚类结果

图5是由当截矩阵λ=0.94时获得的土壤肥力聚类结果。由图5中数据可知：20个土壤养分样本根据肥力水平的不同可分为4类，即(A1、A2、A3、A5、B2、B3、B5、C2、C3、C4、C5、D1、D2、D3、D4、D5)，(B1、B4)，(A4)，(C1)。结合新疆土壤养分分级标准及试验区养分实际情况，进行加工番茄精准施肥时可根据各级土壤的肥力选择不同的施肥标准，具体如下：

1)A4为1级土：土壤肥沃，可酌情施用有机肥及氮磷钾肥，争取高产；

2)A1、A2、A3、A5、B2、B3、B5、C2、C3、C4、C5、D1、D2、D3、D4、D5为2级土：土壤肥力中等，应多施有机肥及氮磷钾肥；

3)B1、B4为3级土：土壤肥力相对贫瘠，在保证有机肥、氮、磷肥施用量的基础上要增施钾肥；

4)C1为4级土：土壤贫瘠，在稳定钾肥施用量的基础上应增施有机肥、氮、磷肥。

5结论

结合新疆加工番茄产业实际情况，构建了基于知识模型和以“3S”技术等为关键技术的加工番茄精准施肥决策支持系统。实例分析表明：所构建的加工番茄施肥决策支持系统具有较高的实用性、灵活性、决策性及可靠性，为进一步实现精准农业下整个加工番茄行业的数字化、科学化和现代化奠定了基础。加工番茄精准施肥作为一个庞大的系统工程，其决策支持系统尚处于初步研究阶段，还不是十分完善，可视化界面还处在单机版状态。因此，开发出更具有综合性、智能化的网络版决策支持系统还有待于进一步的研究与完善。

参考文献：

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[10]刘金凤. 作物种植计划决策支持系统的研究与应用[D].乌鲁木齐:新疆大学, 2010.

The Research of Decision Support System about Processing Tomatoes Precise Fertilization

Zhao Fanghua， Jiang Bo

Abstract：Precise fertilization scheme is put forward and fertilization decision support system is designed and researched for the serious waste problem caused by all mechanized fertilization of Xinjiang processed tomatoes. Precise fertilization structure, development process and function of decision support were introduced in detail in the paper. The application results show that the processing tomato precise fertilization decision support system is scientific and feasible, so it can be used to fertilize plan guidance.

Key words：processing tomato; precise fertilization; decision support system; knowledge model; "3S" technology

文章编号：1003-188X(2016)04-0011-06

中图分类号：S147.3；TP182

文献标识码：A

作者简介：赵方华(1988-)，男，河南商丘人，硕士研究生，(E-mail)258994041 @qq.com。通讯作者：姜波(1955-)，男，吉林怀德人，教授,(E-mail)jiangbo@xju.edu.cn。

基金项目：国家自然科学基金项目(61064005)

收稿日期：2015-03-17