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题名多作物种植结构和灌溉水量优化模型及算法研究
被引量：4
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作者
欧定华
夏建国
张莉
赵智
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机构
四川农业大学资源环境学院
成都市龙泉驿区大面街道办事处
四川农业大学经济管理学院
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出处
《中国生态农业学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期1515-1525,共11页
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基金
国家科技支撑计划项目(2008BAD98B05)
四川农业大学双支计划项目(2013)资助
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文摘
在综合考虑作物灌溉水量、种植面积、水分生产函数、产量反应系数、水分敏感指数等因素基础上,以实现灌区作物总产量最大为目标函数,建立了多作物种植结构和灌溉水量优化分解协调模型,设计了改进实码遗传算法与分解协调迭代算法相结合的模型求解算法,并利用中国科学院盐亭紫色土农业生态试验站多年试验数据,运用上述模型和算法对玉米、小麦联合种植的种植结构、灌溉水量以及玉米、小麦灌溉制度进行了优化计算。结果表明:产量反应系数大的作物分配的灌溉水量和种植面积大,且随灌溉水量增加其增产速度越快;当作物某些生育阶段灌水前的潜在腾发量与可供利用水量的差值相差不大时,水分敏感指数大的作物生育阶段获得灌溉水量较多,反之,即使水分敏感指数大的作物生育阶段也有可能分配不到更多的灌溉水量。这一结果与作物产量反应系数的几何意识、边际效益递减规律等理论以及节水增收初衷相符合,充分说明模型在实现灌区有限水资源在多作物间和各作物生育阶段优化分配的同时,实现了灌区多作物种植结构优化,具有较强推广价值。改进实码遗传算法克服了传统实码遗传算法计算精度低、易早熟、求解结果不能严格满足等式约束等缺陷,能够搜索到严格满足约束条件的模型最优解,表明该改进实码遗传算法在解决这类包含等式和不等式约束的最优化问题上具有一定应用价值。分解协调迭代算法能使模型在允许迭代误差范围内收敛,能够获得使模型整体效果较为理想的最优解,表明分解协调迭代算法在求解复杂大系统优化问题上具有很好的应用前景。
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关键词
灌溉水量优化
种植结构优化
改进实码遗传算法
分解协调迭代算法
大系统分解协调模型
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Keywords
Irrigation amount optimization, Planting structure optimization, Improved real coding genetic algorithm,Decomposing and coordinating iterative algorithm, Large system decomposition and coordination model
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分类号
S27
[农业科学—农业水土工程]
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