基于GIS的宁波水稻施肥专家系统的开发与应用

论文摘要

随着我国化肥用量大幅增加,作物施肥增产效应趋于下降,不合理或盲目施肥对环境带来严重影响,发展应用科学合理的施肥技术已是当务之急。地理信息系统（GIS）是地学与计算机科学交叉产生的新兴学科,将GIS应用于农业,解决实际的技术推广、施肥推荐等问题是现代化农业发展的需要。本论文利用地理信息系统（GIS）技术和人工智能技术,构建宁波水稻施肥专家系统,实现农田肥力的综合查询、专题图制作及施肥推荐等功能。该系统建立和应用是宁波精准农业的重要实践,将在推动宁波科学施肥进程和现代高效农业发展中发挥重要作用。主要研究结果如下:（1）在对宁波市水稻主产区2007-2010年所开展的水稻“3414”田间肥效试验结果进行统计分析的基础上,研究了宁波市不同区域间水稻施肥指标体系中的氮、磷、钾养分丰缺指标,建立的水网河谷平原和滨海平原地区的水稻土全氮丰缺指标的数学模型分别为y=31.295Ln（x）+51.98、r2=0.8804;y=23.499Ln（x）+68.696、r2=0.8676,Olsen-P丰缺指标的数学模型分别为y=31.139Ln（x）-24.54、r2=0.8212;y=29.467Ln（x）-7.088、r2=0.9091,速效钾丰缺指标的数学模型分别为y=39.464Ln（x）-94.875、r2=0.8159;y=42.543Ln（x）-118.90、r2=0.8791,并有针对性地分别提出了土壤全氮、Olsen-P、速效钾的低、中、高3个等级指标。结果表明,水网河谷平原的全氮、Olsen-P和速效钾的高产临界指标分别为4.0g/kg、47mg/kg、122mg/kg;滨海平原的全氮、Olsen-P、速效钾的高产临界指标分别为3.1 g/kg、32mg/kg、150mg/kg。（2）针对当前宁波市主栽的水稻品种,以土壤氮磷钾养分含量高、中、低等级为指标,水网河谷平原水稻种植时,不同土壤养分等级水平下,单季稻推荐施肥量分别为N 11-13、13.5-14.5、14.5-16 kg/667m2,P2O5 2.5-3、3-3.5、4-5 kg/667m2,K2O 7-8.5、8.5-10.5、10.5-11.5 kg/667m2;不同土壤养分等级水平下,早稻推荐施肥量分别为N 10.5-11、12-13、14-15 kg/667m2,P2O5 3-3.5、3.5-4.5、4.5-5 kg/667m2,K2O 2.5-3、3-5、5-6 kg/667m2;不同土壤养分等级水平下,连作晚稻推荐施肥量分别为N 11-12、13-14、15-16 kg/667m2,P2O5 2.5-3、3-3.5、3.5-4 kg/667m2,K2O 3.5-4、4.5-5、5.5-6 kg/667m2。滨海平原单季稻种植时,不同土壤养分等级水平下,单季稻推荐施肥量分别为N 12-13、14-16、17-17.5kg/667m2,P2O5 3.5-4、4-5、5-6 kg/667m2,K2O 2.5-3.5、3.5-6、6-7 kg/667m2。（3）应用GIS和数据库技术建立当地有关水稻生产的属性数据库和空间数据库等基础数据库;根据大量试验和调查数据建立了宁波水稻施肥指标体系,并基于地理信息系统（GIS）和人工智能技术建立了宁波水稻施肥决策系统（ES）。在Microsoft Windows环境下,以ESRI公司的ArcGIS Engine为系统开发工具进行GIS二次开发应用,通过Visual Basic.NET为语言编写工具对建成的基础数据库和施肥决策系统进行集成,最终完成宁波市水稻施肥专家系统。系统主要包括地图数据管理、地图浏览查询、土壤养分专题图、水稻施肥咨询等四个模块,具备土壤养分分布情况和区域精准施肥配方的查询和打印等功能。系统界面友好,操作简单明了,实用性强,能够方便地为农民提供便捷的科学施肥指导,为基层农技推广部门提供技术支撑,为农资经营网点和供肥企业提供应用平台,为政府决策提供参考。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 施肥方法概况
• 1.2.1 土壤肥力及氮、磷和钾丰缺指标的研究概况
• 1.2.2 确定施肥量的方法
• 1.3 精准施肥概况
• 1.3.1 国外的研究现状
• 1.3.2 国内的研究现状
• 1.4 测土配方施肥与信息技术应用
• 1.4.1 测土配方施肥现状
• 1.4.2 信息技术在我国测土配方施肥中的应用现状
• 1.5 专家系统、农业专家系统、施肥专家系统、农业决策支持系统、施肥决策系统的研究概述
• 1.6 研究目的意义
• 2 基于 GIS 的宁波水稻施肥专家系统的研究方法
• 2.1 研究区概况
• 2.2 研究方法
• 3 基于 GIS 的宁波水稻施肥专家系统的数据采集
• 3.1 数据采集中信息技术的应用
• 3.2 数据采集内容
• 3.2.1 基础地理数据的采集
• 3.2.2 土壤养分数据的采集
• 3.2.3 水稻施肥参数的采集
• 4 水稻氮磷钾养分丰缺指标建立及优化施肥
• 4.1 方法
• 4.2 全氮丰缺指标体系建立及施肥推荐
• 4.2.1 数据
• 4.2.2 结果分析
• 4.3 有效磷丰缺指标体系建立及施肥推荐
• 4.3.1 数据
• 4.3.2 结果分析
• 4.4 速效钾丰缺指标体系建立及施肥推荐
• 4.4.1 数据
• 4.4.2 结果分析
• 4.5 关于水稻氮磷钾养分丰缺指标及施肥推荐的讨论
• 4.5.1 土壤肥力等级的划分
• 4.5.2 土壤养分丰缺指标的建立
• 4.5.3 施肥推荐
• 5 施肥专家系统的总体设计
• 5.1 系统设计原则
• 5.1.1 独立建库、分区管理的原则
• 5.1.2 兼容并蓄和可扩展的原则
• 5.1.3 应用模块与数据分离的原则
• 5.1.4 安全和实用性原则
• 5.2 系统开发模式和运行环境
• 5.3 系统数据库设计
• 5.3.1 数据库设计原理
• 5.3.2 属性数据库建立
• 5.3.3 空间数据库建立
• 5.3.4 属性数据库与空间数据库的连接
• 5.4 施肥指标体系的建立
• 5.5 系统功能实现
• 5.5.1 地图数据管理
• 5.5.2 地图浏览查询
• 5.5.3 施肥咨询功能实现
• 5.5.4 施肥建议卡的生成、打印功能实现
• 6 基于GIS 的水稻施肥专家系统的应用
• 6.1 地图数据管理
• 6.2 地图浏览查询
• 6.3 土壤养分专题图
• 6.4 水稻施肥咨询
• 6.5 系统应用实例
• 7 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文