Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9 | Следующая страница реферата

С учетом уравнений (1) — (4) имеем следующую модель расчета влажности почвы с учетом динамики накапливаемой биомассы:

W (t) = q(t)P(t) + P1(t) — E(t) — H(t),

(7)

E1 (t) =[ (t) —  (t)x(t) + b(t)]x(t)/a(t),

Из (4), (5) и (6) имеем:

b(t) = (1-e1)F(t)/x(t) — ( (t) —  (t)x(t))/e0, (8)

Для нахождения влажности почвы нам необходимо идентифицировать переменные  и  . Эта задача достаточно сложна из-за сложности и дороговизны проведения экспериментальных исследований (мониторинга). Мы продемонстрируем имитационную процедуру её решения для случая постоянных параметров модели (4); случай кусочно-постоянных параметров - аналогичен и влияет только на размерность задачи, а случай произвольных функции сводим к проблеме аппроксимации их некоторой системой базисных функций.

Решение уравнения (4), как легко проверить, имеет вид:

x(t)= /( + Ce —  t). (9)

Теперь для того, чтобы найти  и  нужно, согласно метода наименьших квадратов, решить задачу минимизации квадратичного функционала вида:

n

f( ,  , c) =  (xi0 — xi)2  min, (10)

i=1

где i - номер фазы вегетации растения (i=1,2,...,n); n - число фаз вегетации; xi0 - экспериментальные величины урожайности культуры за репрезентативный период времени; xi - теоретические величины урожайности сельхозкультур, определяемые по формуле (9).

Для нахождения решения задачи (10) необходимо решить нелинейную систему уравнений:

df / d =0, df / d = 0, df / dc = 0. (11)

Решаем эту систему численно (например, методом Зейделя), с требуемой точностью  и критерием адекватности вида:

( i+1 —  i)2 + ( i+1 — i)2 + (сi+1 — сi)2 < 2 .

Величина фотосинтеза определяется по формуле вида:

F(t)=Fmax e —  [s(t) — z][ (t)x(t)/ (t)]2/3,

где s(t) — текущая сумма биологически активных температур, z — сумма биологически активных температур для максимального развития листовой поверхности,  — эмпирический коэффициент, зависящий от .

Одним из наиболее важных условий увеличения урожайности сельскохозяйственных культур является достижение такого уровня фактора роста, как влажность почвы, который позволит получить оптимальный режим орошения и, как следствие, высокий урожай. Эта задача не может быть решена без математического, в частности, имитационного моделирования отклика системы “растение” на управляющее воздействие “влажность”. Для этого, наряду с вышеописанной моделью для прогнозирования урожая использованы модели и алгоритмы работ [5-10].

Мы будем определять проектную урожайность по модели для сравнительно длительных промежутков времени (фазы вегетации):

 (12)

где x(W) - прогнозная урожайность; xmax - максимальная урожайность сельхозкультур; W - влагообеспеченность корнеобитаемого слоя почвы, определяемая как описано выше; Wmin, Wmax - соответственно нижняя и верхняя границы влагообеспеченности почвы, при которой урожай равен нулю; Wopt - влагообеспеченность, соответствующая xmax;  - параметр, характеризующий темпы роста урожая с увеличением влагообеспеченности (параметр саморегуляции системы).

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: диплом система, курсовая работа по дисциплине.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9 | Следующая страница реферата