烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)與決策專家系統(tǒng)

王 宇,邵孝侯,莫建國(guó),胡家敏,李繼新,袁有波

(1.河海大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,江蘇南京 210098;2.貴州省山地環(huán)境氣候研究所,貴州貴陽(yáng) 550002;3.貴州省煙草科學(xué)研究所,貴州 貴陽(yáng) 550003)

專家系統(tǒng)綜合集成了某個(gè)特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用這些知識(shí)通過(guò)推理,模擬人類專家作決定的過(guò)程來(lái)解決一些專業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題[1-7].目前,專家系統(tǒng)在作物病蟲(chóng)害診斷、施肥管理、栽培管理等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域都得到了應(yīng)用.汪志農(nóng)等[6-7]開(kāi)發(fā)出的節(jié)水灌溉預(yù)報(bào)、管理與決策專家系統(tǒng),在指導(dǎo)我國(guó)北方缺水地區(qū)作物如冬小麥、夏玉米和棉花的節(jié)水灌溉實(shí)踐方面取得了良好效果.在我國(guó),烤煙節(jié)水灌溉研究雖然起步較晚,但已取得了豐碩成果[8-11].筆者基于烤煙灌溉的實(shí)時(shí)性、必要性、緊迫性,結(jié)合近年來(lái)煙草節(jié)水灌溉研究成果和資料,在節(jié)水灌溉管理決策實(shí)踐中,開(kāi)發(fā)了烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)與決策專家系統(tǒng).

1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)與決策專家系統(tǒng)遵循構(gòu)建農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的基本原則[6-7,12-13],以知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋器、黑板、人機(jī)交互接口為主要構(gòu)建內(nèi)容,結(jié)合烤煙生產(chǎn)中灌溉的實(shí)際需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了6大主要功能,其總體結(jié)構(gòu)如圖1所示.

2 專家系統(tǒng)基本原理

專家系統(tǒng)是人工智能中面向應(yīng)用的重要分支之一,其理論基礎(chǔ)是人工智能的知識(shí)表示和問(wèn)題求解技術(shù),所以知識(shí)表示方法和推理策略構(gòu)成了專家系統(tǒng)的2大要素.本專家系統(tǒng)采用加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示方法和正向推理策略.實(shí)踐證明,該知識(shí)表示方法和推理策略是適合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題且高效的[13].

2.1 知識(shí)表示方法

產(chǎn)生式已成為人工智能中應(yīng)用最多的一種知識(shí)表示模式,其基本表示形式為P→Q或If PThen Q.其中,P是產(chǎn)生式的前提,Q是一組結(jié)論或操作,用于指出前提條件P所指定的條件得到滿足時(shí),可以得出的結(jié)論或執(zhí)行的操作.但由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題(如作物長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害發(fā)生程度等)所特有的模糊性和不確定性,決定了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的知識(shí)表示應(yīng)該是支持模糊的.為此,本系統(tǒng)采用改進(jìn)的加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示方法[13].

模糊產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為P→Q,CF,τ.前提P和結(jié)論Q都可以是模糊的,CF稱為規(guī)則的可信度,0＜CF≤1;τ稱為條件閾值,是規(guī)則被滿足的下限,0＜τ≤1.上述規(guī)則的含義是“如果前提P在某種程度上被滿足,則可以一定真度推出結(jié)論Q(或執(zhí)行動(dòng)作Q),規(guī)則的可信度為CF”[5].為了將產(chǎn)生式的前提條件模糊化,引入前提條件權(quán)重ωj和前提條件真度 T(P j)2個(gè)概念.其中:ωj≥0(j=1,2,…,n),j為前提條件編號(hào),n為實(shí)現(xiàn)一條規(guī)則用到的條件總數(shù),并且 ∑ωj=1;T(P j)表示前提條件成立的可信程度(真度).為了更加直觀地表述這種知識(shí)表示方法是如何應(yīng)用于本系統(tǒng)的,以本系統(tǒng)中參考作物需水量ET0的預(yù)測(cè)為例說(shuō)明如下:

前提P 當(dāng)日天氣狀況為晴(權(quán)重0.5),當(dāng)日最高氣溫為24.5℃(權(quán)重0.2),風(fēng)力等級(jí)為2級(jí)(權(quán)重0.2),日序數(shù)為91(權(quán)重0.1);

結(jié)論 ET0=3.98mm;

規(guī)則可信度 0.94;

條件閾值 0.5.

其中當(dāng)日天氣狀況為晴、風(fēng)力等級(jí)為2級(jí)2個(gè)前提條件本身就是一個(gè)模糊概念,它們的真度T(Pj)為[0,1]間的實(shí)數(shù),0為條件不成立,1為條件完全成立,其值視具體問(wèn)題而定.在基于短期天氣預(yù)報(bào)可信的情況下,令以上各氣象參數(shù)的真度均為1.其中當(dāng)日天氣狀況的權(quán)重 ωj(0.5)明顯高于其他各項(xiàng),表明在ET0的預(yù)測(cè)中天氣類型參數(shù)更為重要.規(guī)則可信度CF=0.94表示該條規(guī)則的結(jié)論(ET0)的可靠程度為94%,這里根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部ET0預(yù)測(cè)模型,采用訓(xùn)練樣本的模型合格率確定了相應(yīng)知識(shí)規(guī)則的可信度.條件閾值的設(shè)定以能夠有效激發(fā)該條知識(shí)規(guī)則為原則,即 ∑ωjT(Pj)≥τ時(shí)該條規(guī)則被激發(fā),其中T(Pj)為Pj的真度,j=1,2,…,n.應(yīng)用的最終結(jié)果是推出結(jié)論Q(ET0=3.98mm),結(jié)論的可信度為0.94.

2.2 推理策略

在上述生產(chǎn)式規(guī)則系統(tǒng)中,系統(tǒng)的知識(shí)(知識(shí)庫(kù))是由若干規(guī)則組成的.在知識(shí)庫(kù)中,這些規(guī)則是隨意安排的,每條規(guī)則都有相應(yīng)的編號(hào),它們不是有序排列的.那么,應(yīng)用專家系統(tǒng)去解決用戶提出的問(wèn)題就需要一種方法將各知識(shí)單元有機(jī)地聯(lián)系在一起,即根據(jù)一定的原則,由已知前提作出判斷并最終得出結(jié)論,這種方法就是推理策略[6,12].

每一個(gè)專家系統(tǒng)都有一個(gè)嚴(yán)密完備的推理策略,利用推理策略解決問(wèn)題通常采用如下2種方法:一種是由下向上,即從前提→結(jié)論逐步推導(dǎo);另一種是由上向下,即從目標(biāo)結(jié)論→規(guī)則集的假設(shè)測(cè)試過(guò)程.通常將前者稱為正向推理,后者稱為反向推理.本系統(tǒng)采用了正向推理的策略,推理時(shí),由用戶提供的信息或事實(shí)為出發(fā)點(diǎn)與知識(shí)規(guī)則進(jìn)行逐項(xiàng)匹配,如有匹配則以一定真度給出結(jié)論,否則給出“根據(jù)現(xiàn)有知識(shí),推不出結(jié)論”的最終結(jié)果.本系統(tǒng)的推理策略如圖2所示.圖中:K c,K s分別為作物系數(shù)、土壤水分修正系數(shù);R a為大氣頂部理論太陽(yáng)輻射.

圖2 烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)與決策推理網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Inference network of real-time decision-making and forecast system for irrigation of flue-cured tobacco

3 烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)與決策的基本原理

3.1 農(nóng)田水量平衡原理

對(duì)于烤煙等旱作物,通常以作物主要根系吸水層作為灌水時(shí)的土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層,并要求該土層內(nèi)的儲(chǔ)水量能夠保持在土壤適宜含水量范圍內(nèi).以日為周期的水量平衡方程可寫(xiě)為[14-15]

式中:Wi-1,Wi——i-1日和i日的土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層內(nèi)的儲(chǔ)水量;Wr——由于計(jì)劃濕潤(rùn)層增加而增加的水量;P0——由于當(dāng)日降雨而保存在土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層內(nèi)的有效降雨量;K——當(dāng)日地下水補(bǔ)給量;M——當(dāng)日灌溉水量;ET——當(dāng)日作物需水量,ET=K s K c ET0.各值均以mm計(jì).

可以認(rèn)為,作物在同一生育期內(nèi)計(jì)劃濕潤(rùn)層沒(méi)有變化,相應(yīng)的Wr=0.由于貴州省植煙土壤地下水埋深一般都大于10m,所以K=0.同時(shí),貴州省主要植煙區(qū)都有完善的墑情監(jiān)測(cè)站點(diǎn),這里P0將直接采用雨后墑情監(jiān)測(cè)值.當(dāng)無(wú)灌溉時(shí),該日的水量平衡方程可簡(jiǎn)化為

可見(jiàn),準(zhǔn)確地估計(jì)初始土壤水分狀況和作物需水量是灌溉決策的關(guān)鍵.

為了滿足農(nóng)作物的正常生長(zhǎng)需要,在某一生育期內(nèi)計(jì)劃濕潤(rùn)層內(nèi)的土壤儲(chǔ)水量通常要求不小于作物允許的最小儲(chǔ)水量(Wmin)和不大于作物允許的最大儲(chǔ)水量(Wmax).在生產(chǎn)實(shí)踐中,人們更為關(guān)心的是當(dāng)土壤儲(chǔ)水量小于多少時(shí)應(yīng)該灌溉,且灌溉量是多少,可表述為當(dāng)Wt=W0-ET＜Wmin時(shí)應(yīng)該灌溉,灌水定額為

式中:m——灌水定額,mm;H——土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層深度,m;ρ——計(jì)劃濕潤(rùn)層內(nèi)土壤的干密度,t/m3;θmax,θmin——土壤適宜含水率上、下限(占干土質(zhì)量的百分?jǐn)?shù)).

3.2 ET0的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)

當(dāng)前,1～3d短期氣象預(yù)報(bào)中對(duì)基本氣象參數(shù)的預(yù)報(bào)可靠性已達(dá)90%[15],并且通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)能夠方便地查詢到這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),同時(shí)考慮到本專家系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性,在分析貴州省11個(gè)主要植煙區(qū)的2001～2004年烤煙生育期內(nèi)日天氣類型、日最高氣溫(tmax)、日最低氣溫(tmin)、風(fēng)力等級(jí)(W)、大氣頂部理論太陽(yáng)輻射(Ra)及可計(jì)算的(tmax-tmin)1/2(簡(jiǎn)記為(Δt)1/2)與ET0(FAO56,Penman-Monteith)值之間關(guān)系的基礎(chǔ)上,應(yīng)用SPSS軟件,建立了不同天氣類型下多元逐步回歸模型,并采用2005年氣象資料進(jìn)行了檢驗(yàn).以貴陽(yáng)修文站為例,有關(guān)參數(shù)如表1所示.由訓(xùn)練、檢驗(yàn)結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果的誤差情況可以看出,基于不同天氣類型下的逐步回歸模型在精度方面能夠滿足生產(chǎn)實(shí)際需要.

表1 訓(xùn)練、檢驗(yàn)結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果的誤差Table 1 Errors between training and predicted results and objective ones

3.3 基本參數(shù)的確定

能否準(zhǔn)確地進(jìn)行灌溉決策和預(yù)報(bào),不僅取決于 ET0預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,還在于對(duì)模型中其他各參數(shù)的合理選用.通過(guò)對(duì)近年來(lái)貴州省及南京兩地烤煙優(yōu)化灌溉對(duì)比試驗(yàn)資料的分析,確定了模型基本參數(shù),即:

a.烤煙不同生育期土壤計(jì)劃濕潤(rùn)層深度(H).根據(jù)烤煙生育期內(nèi)根系生長(zhǎng)深度,將H確定為:伸根期0.3m,旺長(zhǎng)期0.5m,成熟期0.4m[8-9].

b.烤煙不同生育期土壤適宜含水率上、下限(θmax,θmin).烤煙生育期內(nèi)適宜土壤的下限含水率(占田持的%)確定為:伸根期60%,旺長(zhǎng)期80%,成熟期70%.上限取100%[8-9,11].

c.作物系數(shù)、土壤水分修正系數(shù)(Kc,Ks).作物系數(shù)Kc采用文獻(xiàn)[16]的推薦值,即伸根期0.75,旺長(zhǎng)期1.1,成熟期0.85;土壤水分修正系數(shù)Ks通過(guò)詹森公式Ks=ln[(θ0-θwp)/(θf(wàn)c-θwp)+1]/ln101獲得,式中θ0為當(dāng)前土壤含水率,θwp為土壤凋萎含水率,θf(wàn)c為土壤田間持水率.

d.土壤特性參數(shù).用壓力膜法測(cè)定了貴州省11個(gè)主要植煙區(qū)的土壤水分常數(shù)(包括田持、毛管斷裂含水量、凋萎系數(shù)等),用環(huán)刀法測(cè)定了土壤密度 ρ[17].

e.貴州省烤煙水分生產(chǎn)函數(shù).根據(jù)修文站實(shí)測(cè)資料,將烤煙水分生產(chǎn)函數(shù)表述為3階段Jesen模型,即

式中:Ya——作物實(shí)際產(chǎn)量;Ym——作物最大產(chǎn)量;ETai(i=1,2,3)——i階段作物實(shí)際騰發(fā)量;ETmi(i=1,2,3)——i階段作物最大騰發(fā)量.

4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與特點(diǎn)

本系統(tǒng)采用國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心研制的PAID4.0農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具[13],并將自主開(kāi)發(fā)的VB模塊與之集成,拓展了原開(kāi)發(fā)平臺(tái)不能實(shí)現(xiàn)的部分功能,如優(yōu)化灌溉制度計(jì)算和需水儲(chǔ)水圖示功能,實(shí)現(xiàn)了面向Windows平臺(tái)的操作系統(tǒng).應(yīng)用本系統(tǒng)進(jìn)行灌溉預(yù)報(bào)與決策無(wú)需額外的計(jì)算機(jī)操作知識(shí)及專業(yè)領(lǐng)域知識(shí),用戶進(jìn)入功能模塊即有相應(yīng)的操作提示.例如,本系統(tǒng)中除土壤初始水分狀況、部分日氣象參數(shù)需用戶實(shí)測(cè)或查詢互聯(lián)網(wǎng)輸入外,其余預(yù)報(bào)和決策前提項(xiàng)只需雙擊或單擊從動(dòng)選擇即可.系統(tǒng)部分界面如圖3所示.

圖3 專家系統(tǒng)部分界面Fig.3 Part of interfaces of system

5 結(jié) 語(yǔ)

本系統(tǒng)以立足田間、面向基層生產(chǎn)管理者為出發(fā)點(diǎn),在開(kāi)發(fā)過(guò)程中整合了近年來(lái)烤煙節(jié)水優(yōu)化灌溉的最新研究成果,并充分體現(xiàn)了實(shí)用性、準(zhǔn)確性和可操作性.隨著對(duì)烤煙節(jié)水灌溉理論研究的深入和生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用需求的進(jìn)一步提高,本系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)和模型庫(kù)將會(huì)不斷擴(kuò)充和完善,本系統(tǒng)將會(huì)更好地為合理利用灌溉水資源及促進(jìn)我國(guó)煙草農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供科技支撐.

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