发布时间：2021-07-01所属分类：农业论文浏览：1次
摘 要： 摘要:近年来，随着社会的不断发展以及人口数量的不断增长，社会对于粮食的需求也在不断扩大。加之我国本就是一个人口大国，对于农作物自然也具有较高的要求。在传统社会，我国所采取的农业生产手段相对较为落后，并且比较被动。所以，在现代社会，农业生产领
摘要:近年来，随着社会的不断发展以及人口数量的不断增长，社会对于粮食的需求也在不断扩大。加之我国本就是一个人口大国，对于农作物自然也具有较高的要求。在传统社会，我国所采取的农业生产手段相对较为落后，并且比较被动。所以，在现代社会，农业生产领域的工作人员必须要积极引进一些先进的生产理念与生产技术，增大农业产量与质量，满足社会人口需求，推动国家稳定发展。
关键词:数学模型技术;农业生产;应用分析
近年来，随着科学技术水平的不断提高以及大众科学认识的不断加强，越来越多的创新性理念与创新性技术开始融入我国的农业领域，为该领域的发展提供了有效的动力。相较于传统的农业生产技术来说，现代技术具有更为明显的优势，所达到的产量与质量也有了明显的进步。数学本是一门与大众生活息息相关的学科，将数学中的相关模型、技术引入到农业生产工作中，会产生更高的积极影响。
一、数学模型有关介绍
(一)概念介绍
顾名思义，数学模型就是将特定问题进行简化，将其中抽象参数以及变量加以明确，按照特定规律建立模型，提出问题，对于问题进行探究和求解。可利用函数或者数学公式作为问题求解过程的数学模型，之后讨论结果可行性，保证结果准确性。如果将结果应用在实践生产当中，若和实际不符，还需对于参数进行不断修改，直到获取精准结果为止。随着信息技术的发展，计算机技术在多个领域都有重要应用，促使数学建模相关技术得到迅速发展，即可应用在工程技术领域当中，又可应用在自然科学领域当中，将其应用在农业生产中属于社会生产力的发展必然方向，能够保证农业生产策略制定的科学性，高效配置资源。
(二)作用介绍
总体分析，数学模型属于虚拟模型，基于真实问题通过将问题简化处理形成的模型架构。因此，模型当中不但包括数学符号，而且还包括数学图形，也包括数学公式，分析其作用主要有三方面：第一，具备解释作用，能够对于客观现象作出解释，从数学学科自身性质角度分析，就是通过实际问题，对于客观现象作出解释的学科，解释过程利用数学原理或者知识，利用已有的数学理论作为客观现象解释的依据。第二，具备预测作用，通过数学模型结合实验数据，总结函数或者方程，对特定事件未来发展趋势进行预测。第三，具备控制作用，通过控制模型中的特定现象，为最佳方案的获取提供支持，在预测过程主要通过数据对比或者数据计算，将最优化的求解方式筛选出来，作出精准化决策以及评估。
(三)应用优势
科技的快速发展，无论是在工业生产，还是农业生产，多个领域当中各先进科技的融合应用成为时代主流。数学模型在农业生产当中的应用属于技术的创新应用，其产生的影响也显而易见，具体分析，农业生产期间，数学模型的应用具备如下优势：
一方面，能够有效降低农业生产成本，利用层次分析方法，使用数学模型参与农业生产，可有效控制成本消耗。在播种之前，可分析各类影响作物产量的不确定因素，作为生产方案选择的依据。不断分析结果准确性高，而且分析过程速度较快，能够节约时间的同时，降低农业生产阶段成本投入。
另一方面，利用数学模型，可综合对比多种农作物，对其产量期望展开分析，选择具有良好经济价值的作物类型。由于农业生产过程，可选择的农作物种类较多，部分作物虽然经济价值较高，但是种植过程成活率较低;部分作物虽然经济价值较低，但是成活率，高利于农业生产。对此，可充分利用数学期望将生产过程面临的实际问题加以解决。具体可通过分析不同农作物种植之后利润期望值，之后进行对比，选择期望值最高的作物类型进行生产。
二、数学模型技术在农业生产中的应用结构
随着时代的不断发展，数学模型技术在农业生产中所达到的效果也逐渐明显。在当代农业生产中数学模型技术主要衍生出三种不同的结构及分别为层次分析结构，灰色预测结构与正态分布结构。
层次分析结构有助于工作人员多准则地处理农业生产问题。客观来说，该种结构的应用流程如下。首先，工作人员需要根据实际的农业生产问题，分析问题的性质与问题所需要达到的标准，以目标为驱动，做出合理的决策。在农业生产期间，工作人员需要接触大量的实验数据，由于数据模糊并且干扰因素较多，导致所得到的决策精准性会受到影响。因此，工作人员可以入层次分析结构，利用结构，层层递进，把控每一个工作环节，加强结果的精准性，也能够节约生产成本。
灰色预测结构是源自于我国数学领域的一种数学理论。其不仅应用于农业，同时也会在地质行业，气象行业产生较高的应用价值。相较于其他几种结构来说，灰色预测结构的最大特点在于可以帮助工作人员明确研究对象，通过分析对象，监控对象与预测对象的方式，把控农作物的生长规律，提高收益。
三、数学模型技术在农业生产中的应用策略
农业生产是一项难度较高，综合性较强的工作体系。在进行农业生产的过程中，工作人员不仅要具有较强的工作能力，更需要具有丰富的工作经验，能够查阅大量的资料，处理一些实际性的问题。对于工作人员自身来说，这些要求相对较为严苛，并且会使之处于过高的工作压力中。对此，可积极引进数学模型技术，将数学化的思维结构引入到农业生产工作体系中，以此提高整体工作效率，降低工作难度。具体来说，在农业生产领域引入数学模型技术的主要形式是建设线形规划体系，利用体系将抽象信息以数字化的形式展现出来，清晰整体工作结构，从而有效发挥该种技术的应用价值。在利用数学模型技术进行农业生产工作时，主要会涉及以下几个要点。
(一)确定实验变量与定量
在利用数学模型技术处理农业生产问题之前，工作人员一定要明确具体的问题要点以及问题中的实验变量与实验定量，做好充足的准备工作。与此同时，工作人员需要根据所具有的农业生产方案，明确具体的工作目标，以数学模型技术打造完整的函数模型体系与函数公式。在农业生产领域比较常见的数学函数模型是线性函数。因为农业生产问题的种类相对较为多样，每一种问题种类也应对着一种目标以及要求。函数模型自身具有的特性能够大程度满足这一要求。所以，工作人员需要在明确问题种类的前提下，设计不同的线性函数公式，明确实验变量与定量，为后续的问题处理奠定稳定基础。
(二)引入线性规划技术
一般来说，在数学模型中会涉及到方程组，而方程组大多只有两种不同的展现形式，一为线性等式，二为不等式。在处理数学模型中的问题时，如果工作人员直接借用数学思想进行求解，那么所得到的答案就是线性规划的直接应用。但是农业生产是一项综合性较强的活动，其中会面临大量的不确定因素与波动因素。如果利用数学模型技术处理农业生产问题，工作人员所面对的限制条件就会不断变化。此时如果仍旧采取传统的方法进行人工计算，那么不仅会造成较大的工作压力与工作难度，同时也会由于一些客观因素的存在，而造成计算结果失误，最终造成无法挽回的损失。因此，工作人员可以引入一些现代化的数学模型辅助技术。如线性规划技术与信息技术，借此降低波动因素造成的影响。
相关期刊推荐：《河北农业科学》创刊于1992年，是河北省农林科学院主办的综合性学术期刊。双月刊。重点刊载农业及相关学科的应用基础理论、应用技术研究以及农业宏观战略、农业经济、农村发展等方面的研究成果和学术报告。
线性规划数学模型是利用线性规划将数字化农业建设期间存在的难点问题进行解决的有效方法。应用该模型需要明确三方面关系：第一，应用目的;第二，已知条件;第三，未知条件。模型的求解目标主要有两个，分别为最大化、最小化目标。鉴于农业生产过程面临的实际问题具有多样化特点，部分数据的获取需要到实地调查，对数据进行采样，之后经过整理和分析，对于数据准确性进行核实与认证。通过多次验证，才能保证一手数据信息的精准化获取。
通常来讲，数据获取分为三个步骤，只有按照以下步骤完成数据获取，才能准确建立起数学模型：第一，结合农业生产当中面临的现实问题对于决策变量进行确认;第二，快速建立生产目标，并建立目标函数;第三，对于农业生产期间影响生产的制约条件进行核实，之后建立方程式。
例如，在计算农作物所需水分时，工作人员可站在线性规划角度上，打造完整的乘法数学模型与加法数学模型[1]。由于不同种类的农作物具有不同的生存条件，也会受到生产区域的限制，所以工作人员也需要引入线性规划，根据农作物产生的遗传程序，客观科学的对其实施早期评价，明确有效的数学模型种类，逐步夯实每一道工作程序。
再如：如果要确定农作物生产过程肥料和水分的供应模型，需要引入线性规划模型，其本质属于农业模型之一，结合农作物生长期间对于肥料水分等需求规律，按照当地土壤相关参数，结合种植区域气候特点，完成数学模型的建立。在上述模型当中，供应的肥料和水分属于决策变量，而水肥量属于目标函数，可结合各项制约条件将水分和肥料实际需求量的最高值和最低值计算出来。由于数学模型和受到特定条件制约，因此，基本制约条件为土壤条件，除此之外，还需结合农作物水肥成分的具体现状，在不同生长时期，还需将天气变化以及水肥情况对于植物健康生长产生的影响进行综合考虑。
应用数学模型期间，可借助实地考察，获取相关统计数据，或者利用田间试验，取得相关数据证明，利用传感系统，输入决策变量，获取相关数据。在此期间，利用计算机完成数据处理和运算，最终将作物不同生长期需水和需肥量最高、最低值计算出来，之后利用互联网对于田间各项设备启停作业进行控制。
(三)拓展技术应用类型
遗传程序设计是数学模型技术中衍生出的先进分支之一，同时也是一种新型的运算方式。相较于传统的运算技术来说，遗传程序设计具有更强的自动化与多样化，能够辅助工作人员加强农业数据的精准性，提高数学模型建立的有效性与。除此之外，在利用数学模型技术处理农业生产问题时，工作人员还可将其与信息技术相互融合，打造全新的综合性体系。例如地理数据技术，定位技术，遥感技术，将其融入数学模型结构中，加强模型应用的效率。
数学模型技术是一项会随着时代发展而不断更新的技术形式，其中比较稳固的模块类型主要有两种，如线性规划模型，投入产出模型。在具体的模型建立过程中，工作人员需要基于这两种模型以及农业生产的实际参数，对模型结构加以合理调整，为我国农业生产工作的推进提供稳定动力，推动农业可持续发展。
四、结论
综上所述，数学模型技术是一种能够将复杂事物简单化，将抽象事物具体化的科学技术。将该种技术引入到农业生产中，所能够达到的效果会出现明显增强，也有助于整体生产效率的提高。对此，在现代农业生产中，工作人员就需要合理掌握数学模型技术的应用方式与应用价值，借助技术解决实际生产问题，降低自身工作压力，促进我国农业的可持续性发展。——论文作者：张娜1郝子硕2
SCISSCIAHCI
