1、模型與模型庫的基本概念模型法是認識客觀世界的三種方法（邏輯推理、實驗方法、模型法）之一；客觀世界的實際系統極其復雜的建模要抓住本質屬性和因素模型比客觀時間更簡單、更抽象

1.1模型的概念1一切客觀存在的事物及其運動形態統稱為實體。實體是一個復雜的對象、過程或系統。為了理解、研究實體，人們總是把自己對客觀實體的觀測及認識加以組織，形成概念體系，這種概念體系被稱為模型。模型(Model)是以某種形式對一個系統的本質屬性的抽象描述，以揭示系統的功能、行為及其變化規律。2在決策活動中，實體就是所要解決的問題及該問題的環境。決策模型就是對問題狀態和相應對策方案之間關系的描述。

模型是研究復雜實體的一種手段，利用這一手段，可以認識實體的本質和規律，以改造、適應和推動實體的發展。復合模型由多個子模型組成，子模型本身又可分解成幾個更小的模型，小到不能再分的模型稱為原子模型。3（1）模型比現實世界容易操作（2）容易理解實際問題（3）易于抓住事物的發展規律（4）降低成本（5）可以找出系統的影響因素模型特點：4數學模型

表現形式為：方程、算法和程序。計算機中采用模型程序形式，用數值計算語言編制。數據處理模型

對數據庫中數據的處理，數據處理模型的基本工作為對數據的選擇、投影、旋轉、排序和運算等。用數據庫語言編制。模型庫中模型的種類及其表示圖形、圖象模型

主要用于人機交互

圖形模型表示為：向量數據形式或繪圖程序形式

圖象模型表示為：點陣數據形式報表模型

人機交互的輸出形式報表模型表示為：程序形式智能模型

主要是人工智能的專家系統，通過知識推理達到專家解決問題的能力。（1）農業模型概念:就是仿各種農業物體或農業過程的一種替代物。如：實物模型（作物或昆蟲標本、農機具樣品）圖形模型（作物、病蟲害圖片，或作物生長過程中的圖片）數學模型、計算機模型。

實質是將數據轉換成輔助決策信息的工具，人們通過對模型的認識來增加對農業生產過程的理解。

建立模型絕不能考慮所有因素和屬性，否則，不但不能解決實際問題，反而把問題搞復雜化。1.2農業模型的概念、分類和特點7按不同的功能特征以及建模的目的和方法大致可以分為以下幾種類型：經驗(Experiential)模型和機理(Mechanistial)模型

前者建立在數據統計分析的基礎上，較少涉及機理性，偏重于模型的預測性和應用性；后者對內在機理有較好的闡釋，強調模型的解釋性和研究性。描述性(Descriptive)模型和解釋性(Explainatory)模型

前者以簡單的方式描述一個系統的行為，而對引起行為的機理，模型較少或根本不予以反映，描述性模型可以通過測定的試驗數據推導出來，其建立相對比較簡捷；（2）農業模型的分類圖表明真實觀察值如何被分析和綜合引入解釋性模型來模擬系統行為的圖示

解釋性模型

系統

模擬

描述，

分析

模型化現象

真實現象

過程

過程

過程

過程

過程

過程

模型

構建

統計(Statistical)模型和過程(Process)模型

前者是一種最常使用的模型，主要通過對數據進行多重回歸來預測系統的表現，其解釋性較差，并且局限于試驗資料所在地特定的大氣、土壤條件和品種類型，難以推廣到不同的環境條件和品種類型；后者用于定量描述生物與非生物的一些基本過程，具有較好的機理性和解釋性，適用于不同環境條件和生產系統。應用(Application)模型和研究(Research)模型

前者主要傾向于應用推廣，因而具有便于使用、較粗放和應用方向比較單一的特點；后者主要用于科研，對其機理性要求較高，因而具有操作復雜、參數較多、靈敏度高的特點。

但總體上，所有農業模擬模型從更微觀的層次看都可認為是經驗性模型，而從更宏觀的層次看又都是機理性模型。因此，任何一個模擬模型都體現了經驗性和機理性的相對平衡和協調。如果按不同的學科領域進行分類，農業模擬模型大概有作物生長模型，動物生長模型，農業氣象模型，土壤水肥模型，種植制度模型，農業生產力模型，耕地質量評價模型，病蟲害預測模型等不同方面。其中，農作系統模擬模型的研究具有較好的代表性和先進性，目前國際上公認較為優秀且應用廣泛的作物生長模擬模型有美國的CERES系列模型和荷蘭的SUCROS模型等。（3）

農業模型的特點農業模型的特點：(1)復雜性和多元性；指農業生產的復雜性與影響因素的多樣性，建立的模型也是復雜的、多樣的。(2)整體性和系統性；既使一個較小規模的農業模型，如作物病蟲害的模型，也應完整地考慮與該病害有關的農業生物（子系統）、農業環境（子系統）、農業技術（子系統）和農業社會經濟（子系統）。12(3)動態性和階段性；是指動植物生長發育的過程是隨時間而變化的；作物從播種到收獲，畜禽從出生到死亡，都會經歷必需的階段。(4)連續性和離散性；農業過程的動態性，決定了農業模型本質上是連續的。但在實際建模時，農業過程驅動因子都是離散地輸入（按日或按小時），因此形式上是離散性的。(5)確定性和隨機性；農業過程其本質是隨機性的，這首先是由于農業氣象因子的影響很大，而氣象是變化的，是隨機性的。但在一定條件下，農業模型可以用確定性的形式來表達。132、模型的構建技術2.1建模方法面臨的主要問題：（1）數據難以獲取，或不能滿足建模的需要；（2）由模型計算出的模擬值與實測值之間的差異有時很大；（3）復雜的、綜合性強的作物或生長過程，建模工作十分困難；142.1建模方法面臨的主要問題（4）管理人員難于理解大型的復雜模型，因此往往也就不相信這種模型，也就不愿意接受由其產生的建議或方案。（5）簡單的模型可以模擬復雜的問題，但增加了決策者的決策難度，模型并沒有起多大作用。（6）傳統建模方法沒有與決策過程充分交互。

總之，傳統的建模過程只能給決策提供有限的幫助，并不能使決策者滿意。152.2模型的建立農業模擬模型研制的步驟：模型選擇與系統定義資料獲取與算法構建模塊設計與模型實現模型檢驗與改進

工作的重點和難點是在深入解析和科學把握系統內涵與特征的基礎上，研究和建立農業模擬模型的算法結構。162.2模型的建立首先要弄清模擬研究的目的、水平及對象，以明確模擬研究的范圍和成分。通過這項工作，可以先建立一個描述系統結構與關系的概念模式或概念模型。如果建模的主要目的是為了研究和機理解釋，那么模擬的系統水平和層次就應該低一些，模擬的對象可能包括器官及亞器官對于一個應用性較強或注重宏觀預測的模型而言，研究的系統水平就可以高一些，系統的成分簡單一些。（1）模型選擇與系統定義17RadiationTemperatureLeachingImmobilizationMineralizationC&NUptakeFertilizationVolatisationConceptualmodelofcrop-soilsystemTranspirationIrrigationRainEvaporationDrainageCapillary

riseUptakeH2OModularstructureofcerealcropmodelWeather,soil,variety,managementdataPhotosynthesisAssimilatepoolBiomassLeavesStemsEarsRootsLAIPartitioningPhysiologicaldevelopmenttimeDevelopmentrateGrowthrespirationMaintenancerespirationSoilwaterbalanceWaterstressfactorSoilN,P,KbalanceNutritionstressfactorPhasicstages（2）資料獲取與算法構建自己已有的工作積累或文獻資料，其中文獻資料主要包括國內外在相關領域所取得的科研成果、出版的專著與教材、科技期刊及學術會議上發表的論文等，以及各地的土壤志、品種志、氣象資料等。1)資料獲取:大概有3個方面的來源：通過補充試驗或支持研究，圍繞某個方面獲得全新的資料。2)算法構建LAIdevelopment（3）模塊設計與模型實現

首先要選擇恰當的編程語言來組織系統，包括模擬算法編程語言和界面編程語言。目前應用比較廣泛的模擬算法編程語言主要有VisualBasic和VisualC++。

（4）模型檢驗與改進

模型的檢驗包括對模型的敏感性分析、校正、核實、測驗等四個主要過程；模型的改進則是在檢驗模型的過程中，對模型進行必要的改進與完善。敏感性分析敏感性分析是對模型靈敏度和動態性的測驗，分析模型對主要參數和變量反應的靈敏度，測驗模型的結構與過程以及系統的成分。結果通常以±值來表示模型的反應程度，如表4-1所示小麥階段發育的敏感性分析。小麥發育階段對環境溫度和日長及品種春化要求和光周期敏感性的反應

——————————————————————————————————

發

育

階

段

——————————————————

二棱期

頂小穗形成期

抽穗期

——————————————————————————————————參數

變幅*

（天數）

——————————————————————————————————

溫度(°C)-2

+25

+10

+10

+2

-14

-15

-11

日長（h）-2+10

+6

+4

+2-7

-5

-4

春化要求-10-9

-3

-2

+10

+8

+3

+1

光周期敏感性

-0.002

-9

-5

-4

+0.002

+9

+5

+3

——————————————————————————————————*以小麥在南京種植為模擬對照，春化要求天數為20天，光周期敏感性為0.004

校正校正是調整模型的參數和關系，使得模型符合模擬者特定的環境和資料參數,主要檢驗模型系統的綜合表現及對綜合變量的反應。核實核實是指決定模型是否適用于模型研制以外的完全獨立的資料，是多年、多點、多試驗觀測值與模擬值的比較。可采用如下方法：一是將模擬結果與實際結果進行回歸分析；二是將實際結果與模擬結果按同一時間坐標繪1:1圖進行比較；三是檢驗模擬與實際值的平均誤差。其中模擬值與實際值的平均誤差可以通過以下一些統計方法計算得到：模型模擬值與觀察值之間的1:1作圖

9

0

1

1

0

1

3

0

1

5

0

1

7

0

1

9

0

9

0

1

1

0

1

3

0

1

5

0

1

7

0

1

9

0

觀測值

模擬值

27（1）平均離差（MeanDeviation，MD）

即預測值與實際值之差總和的平均值。

MD＝（ΣERRi）/nERRi＝Yi－Xi其中，n為為樣本數；Yi和Xi為第i次的模擬值和實測值。（2）平均預測誤差（MeanPredictionError，MPE）

即預測值與實際值之差絕對值總和的平均值，反映模型的精度。MPE=(Σ|DERi|)/n（3）預測均方法（MeanSquareErrorofPrediction，MSEP）即預測值與實際值之差平方總和的平均值，是比較模型間精確度較好的指標。

MSEP=（ΣERRi）2/n（4）均方差根（RootMeanSquareError，RMSE）即預測均方差的開平方，能更直觀地反映模擬值與實測值的誤差。

測驗是比較各種環境下的模擬值與預測值，可看作是一個持續的模型核實過程。如果在測驗過程中發現明顯的偏差，可能還得重復上述模型校正和核實的整個過程，并對模型算法進行必要的修訂和改進。測驗29模型的組合基本方法，用邏輯形式表示有：模型間的關系為“與”（and）關系

例如“模型1and模型2”模型間的關系為“或”（or）關系

例如“模型3or模型4”模型間的關系為組合“閉包”(and|or)+

關系

例如“模型1and模型2”or“模型3and模型4”……（5）模型組合技術1）

模型組合方法模型的三種程序組合方式

1）

模型組合方法模型組合的嵌套方法

pACsBDEq1）

模型組合方法32模型程序是用計算機語言編制該模型算法程序一個模型可能使用不同的數據為不同的用戶服務模型使用的數據可以是數據文件，也可是是數據庫模型一般通過調用來運行，一般遵循單入口單出口的原則調用模型的語言和編寫模型程序的語言可以不同2）模型組合程序設計33在計算機中，可以認為一個模型是由許多程序模塊組成。模型間就可能存在彼此組合對方的程序模塊的情況。在決策支持系統中，模型存放在模型庫中，數據存放在數據庫中，而控制模型的運行則在綜合部件中。這就構成了一種特殊的調用關系，即控制模型在綜合部件，模型運行在模型部件中，存取的數據在數據部件中。

2）模型組合程序設計34在綜合部件中由控制程序發出運行命令，并將運行權交給模型庫中的模型進行運行。運行時調用數據庫中的數據1，模型運行完成后將數據送入數據庫中數據2，并將控制權交回給綜合部件中控制程序的“下步操作”。2）模型組合程序設計35決策支持系統模型程序運行圖Run模型名模型數據1數據2綜合部件模型庫數據庫下步操作2）模型組合程序設計DW=300GDD+100模型組合順序結構運行圖示Run模型A名模型A數據1模型B數據2數據3Run模型B名（下步操作）模型組合選擇結構運行圖示條件比較Run模型A名GoRun模型B名模型A模型B數據1數據2數據3數據4（下步操作）NY模型組合循環結構運行圖示條件比較NYRun模型A名模型A數據1數據2修改數據返回（下步操作）對話管理子系統數據庫管理系統模型庫管理系統數據庫模型庫用戶方法庫管理系統方法庫3模型管理技術（1）子程序庫（初期階段）

比較成熟的模型和算法以子程序的形式匯編成冊或存放在算機內，用戶可以根據自己的需要調用。即用即編；誰用誰編（2）模型軟件包

由專職的程序員來研究模型并編制相應的程序，構造出一系列模型軟件包。缺乏靈活性。結構簡單；相互獨立；數據不共享3.1

模型管理技術的發展41（3）模型管理系統最大特點具有生成模型的能力。共享；可重用；可管理；相關（4）人工智能管理方法運用產生式知識規則的知識表示方法，作為計算機中的模型表示形式。42模型庫和模型軟件包區別：在模型庫中模型的存儲模式和求解過程并不相連，并不是為某一個目的而建立的獨立程序及其集合，而是基本模塊和基本要素為存儲單位集合。動態性是模型庫的基本特征。43單模型多模型子程序庫（無組織）模型包（簡單組織）模型庫菜單命令式模型庫管理系統變量數組單文件文件系統（多文件）文件間相互獨立數據庫數據庫管理系統模型庫與數據庫發展對比44（1）模型庫的概念模型庫是用于存儲決策模型和表示模式的計算機系統。

由模型庫管理系統進行管理每個模型都具有輔助決策能力多個模型能有效地組織成系統多個模型的連接需要利用共享的數據庫3.2模型庫的概念、組成及作用45

實際上模型庫中主要存儲的是能讓各種決策問題共享或專門用于某特定決策問題的模型基本模塊或單元模型，以及它們間的關系。使用DSS支持決策時，根據具體問題構造或生成決策支持模型，這些決策支持模型如有再用的可能性則也可存儲于模型庫。因此，模型庫具有動態性特征。46

模型庫由模型結構庫、模型數據庫和模型目錄庫三部分組成。(1)模型目錄庫用于記錄模型庫中的各模型的信息。如模型名、模型類型、模型參數、方法名、開發狀態、存儲位置、文件名。(2)模型結構庫用于記錄模型中各模型的邏輯結構。(3)模型數據庫用于存放模型中各參數的值。（2）模型庫組成47（3）

模型庫作用模型庫的作用：

1、直接用于制定決策。對應于結構性比較好的決策問題，其處理算法是明確規定了的，模型參數值是已知的。

2、對決策的制定提出建議。對于非結構化的決策問題，有些參數值未知，需要使用數理統計等方法估計這些參數值。由于不確定因素的影響，參數值估計的非真實性，以及變量之間的制約關系，用這些模型計算得出的輸出一般只能輔助決策或對決策的制定提出建議。

3、用來估計決策實施后可能產生的后果。對于戰略性決策，由于決策模型涉及的范圍很廣，其參數有高度的不確定性，所以模型的輸出一般用于估計決策實施后可能產生的后果。48（1）程序表示法模型需要利用計算機算法語言來求解。因此，最傳統的方法就是將它的求解算法寫成程序形式。該方法將模型作為計算機程序進行存儲。模型具有自己的輸入、輸出、執行次序的完整程序，它可以由主程序靈活調用，且相對獨立，只要通過傳遞數據和控制參數即可運行。優點是：原理簡單，易于實現；缺點：不利于修改，還會造成各模型相同部分的存儲冗余。3.2模型的表示49（2）數據表示法數據表示法是指通過數據轉換來研究模型。

優點：可以應用關系數據庫管理技術實現模型的管理。模型可描述為由一組參數集合和表示模型結構特征的數據集合的框架。輸入數據集在關系框架下進行若干關系運算，得出輸出數據集。這樣模型運算就可轉換為數據的關系轉換。3.2模型的表示50

缺點：數據表示法是一種靜態表示法，當模型的結構比較復雜而且動態性較強時，采用該方式來存儲模型就比較困難。（3）邏輯表示法又稱為模型的知識表示。邏輯關系既可以描述定量模型的輸入輸出關系，也可以描述定性的、邏輯的以及概念的模型的對應關系。對于計算量不大的模型，用邏輯形式表示較好，對于計算量大的模型，用程序形式表示較好。3.2模型的表示51模型庫的存儲需求直接在計算機操作系統管理下存儲建立子目錄存儲模型文件

1個模型對應2～4個文件：源程序文件（程序文件一種，必含）目標程序文件（程序文件一種，必含）模型說明文件（對模型進行說明）數據描述文件（對輸入輸出數據進行說明）3.3模型庫的組織和存儲52模型字典用來存放有關模型的描述信息和模型的數據抽象（數據抽象是指模型關于數據存取的說明）其中包括：模型的內容、功能和用途、編碼、在模型庫中存放的位置、使用的算法程序和方法的位置……3.3模型庫的組織和存儲53作用模型文件的索引(便于建立模型與文件的聯系)便利模型的分類（宏觀/微觀，作用領域）便利對模型的查詢和修改組織結構文本形式——適用于單個模型菜單形式——適用于模型軟件包數據庫形式——適用于DSS