农作物用水量预测及智能灌溉方法(18)

MATLAB运行结果如下表：

m1=0，m2=111，m3=124，m4=49

Y

a

=a=7138.5*87.6%=6253.33

Y m

第一阶段分配水量0mm，第二阶段分配水量111mm，第三阶段分配水量124mm，第四阶段分配水量49mm，产量为(kg/hm2)

③q0=0.8Q=474*80%=379

MATLAB运行结果如下表：

m1=0，m2=111，m3=124，m4=144

Y

a

=Y a=7138.5*94.05%=6713.76

Y m

第一阶段分配水量0mm，第二阶段分配水量111mm，第三阶段分配水量124mm，第四阶段分配水量144mm，产量为(kg/hm2)

5.3模型结果分析

通过动态规划逆序算法在Matlab软件中的实现，我们分别得出了Jensen 模型和Blank模型在不同灌水量条件下的水量最优配置方案：

将结果和已知材料中的机理模型敏感系数进行联合分析后，发现得出的结果和原模型基本符合，在非充分灌溉条件下要达到产量最大化，灌水量需主要集中在第二第三敏感系数较大即对产量影响较大的两个阶段,可以基本认同该分配方案。

而进一步将两模型得出的方案相比较，发现由于Jensen模型参数比Blank 模型的参数对产量的敏感度更高，因此Jensen模型下的分配方案更为合理，Blank模型下三次所得出的分配方案都直接忽略了第一阶段的影响即分配灌水量为零，这与实际情况并不完全符合，实际情况下出于保守性考虑，担心突发性的干旱气象因素、人为破坏因素等，一般不会选择第一阶段零灌水。