数学建模氮磷钾配比

摘要农作物的生长所需营养素主要是氮、磷、钾，肥料的选择及施用量的选取对作物的生长有着重要的影响，针对该地区的土豆与菜做了一定的数量实验，当一个营养素的施肥量变化时，总将另两个营养素的施肥量保持在第七个水平上，结合各变量的散点图可以判断土豆产量与氮肥施用量之间应该可以用二次函数关系来拟合。利用SPSS进行曲线估计考察选择曲线拟合函数的类型，用MATLAB编制相应的程序进行计算，并得出相应的结论对施肥的效果做出分析，给予田间生产一定的参考作用关键字：曲线拟合、散点图、施肥效果、SPSS一、问题的提出随着经济的发展人们的饮食发生了改变，从营养学的观点看，为了保证平衡膳食、满足机体需要，又不致营养过剩，营养师提倡大家多吃绿色植物，因此农作物中的营养元素越来越少到是消费者的关注，而保持农作物中的营养元素也越来越重要。某地区作物生长所需的营养素主要是氮（N）、钾（K）、磷（P）。某作物研究所在某地区对土豆与菜做了一定数量的实验，实验数据如下列表所示，其中ha表示公顷，t表示吨，kg表示公斤。当一个营养素的施肥量变化时，总将另两个营养素的施肥量保持在第七个水平上，如对土豆产量关于N的施肥量做实验时，P与K的施肥量分别取为196kg／ha与372kg／ha。试分析施肥量与产量之间关系，并对所得结果从应用价值与如何改进等方面做出估计。土豆：NPK施肥量N(kg/ha)产量(t/ha)施肥量P(kg/ha)产量(t/ha)施肥量K(kg/ha)产量(t/ha)015.18033.46018.983421.362432.474727.356725.724936.069334.8610132.297337.9614039.5213534.039841.0418638.4420239.4514740.0927937.7325943.1519641.2637238.4333643.4624542.1746543.8740440.8329440.3655842.7747130.7534242.7365146.22菜：NPK施肥量产量施肥量产量施肥量产量(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)(kg/ha)(t/ha)011.0206.39015.752812.70499.484716.765614.569812.469316.898416.2714714.3314016.2411217.7519617.1018617.5616822.5929421.9427919.2022421.6339122.6437217.9728019.3448921.3446515.8433616.1258722.0755820.1139214.1168524.5365119.40二、模型假设1.两种植物在相同的温度、适宜的水分、充足的光照等外界环境下生长2.两种植物的施肥量相同，不同的营养元素对两种植物的影响3.两种植物的营养元素相同，不同的施肥量对两种植物的影响三、符号说明N1—土豆含N的施肥量Y1—施N后土豆的产量N2—菜含N的施肥量Y12—施N后菜的产量P1—土豆含P的施肥量Y2—施P后土豆的产量P2—菜含P的施肥量Y22—施P后菜的产量K1—土豆含K的施肥量Y3—施K后土豆的产量K2—菜含K的施肥量Y32—施K后菜的产量四、模型分析利用散点图,对所拟合问题的曲线类型做出判断当需要拟合两个变量之间的函数关系时,首先需要确定所求函数对应曲线的类型,然后根据曲线类型对所求函数的对应关系进行假设,并利用已知数据计算所需参数,从而形成对两个变量之间函数关系的最终确定.考虑函数所对应曲线的类型,通常有三个参照指标1.是绘制两个变量的散点图,从图象的角度判断函数关系的类型;2.是根据给出变量的数据关系以及数据走向来判断3.是根据所考虑变量之间内在的规律来讨论.本问题中,我们需要考察的是土豆产量与各营养素之间的函数关系应用Matlab程序得下图绘制土豆和生菜与三种营养素之间的散点图如下：土豆产量与氮肥、磷肥、钾肥施用量之间关系的散点图从散点图中我们可以看到：N肥的用量对有些农作物产量的影响是：当N肥的使用量较少时，随着N肥的用量的增加，农作物的产量会增加，到一定用量后产量达到最大值，然后，当N肥的用量继续增加时，农作物的产量反而会降低。而在一定的范围内，P肥和K肥的用量对农作物产量的影响将随着其用量的增加而一直增加，只是当P肥和K肥用量较少时，随着其用量的增加，农作物的产量增加不大。具有这种特点的函数关系在数学上用二次多项式就能很好的反映出来。五、模型建立与求解（一）确定各变量间函数关系由上段的讨论,可以确定土豆产量与各营养素施用水平之间的函数关系为:11211aycnbn221apybpkceb3331ayiiicba,,等为待拟合常数。（二）生菜与三种营养元素的关系直接利用SPSS进行曲线估计可得，生菜产量与氮肥、磷肥、钾肥用量之间拟合的函数关系（见下图）用SPSS软件拟合可得到结果（三）模型求解1.土豆产量的求解编制Matlab程序，对上述拟合问题进行求解，可以解得：0003.01a1971.01b7416.141c0222.02a6675.02b6644.423a3945.233b009.03c从而所拟合的函数为：氮肥：416.714971.10003.00-(y21nnN）磷肥：675.602220.0pPy1p）（钾肥：ke09.001945.323644.624Ky）（2.生菜产量的求解利用SPSS曲线估计对上述拟合问题进行求解,由数据分析可得拟合函数为三次函数时2R均比较大，因此三个图的拟合曲线均可利用三次函数表示：令iiiidncnbna23y84859.1ae0b4099.0c4357.10d475064.1ae0b588.0c5661.5d586423.5ae5691.25be18.00c611.715d6氮肥:375.10099.0859.1)(y382nneN磷肥：661.588.0064.1)(y372nneP钾肥：711.15018.0291.5423.5)(y27382nneneK分析结果表明土豆的产量对N具有强线性依赖性,而生菜是对P；最佳施肥方案中N、P、K的用量土豆为292,246,542（公斤/公顷）,生菜为213,667,427（公斤/公顷）。对应产量为43.18和23.13吨/公顷,且均在试验范围内达到,可信性强；对土豆,强影响因子依次为N、K、P,对生菜为P、N、K；六、模型评价1.模型优点本模型利用Matlab编程,SPSS曲线估计较成功地解决了施肥最佳方案问题,方法简练,道理清晰,结果可信。SPSS曲线估计用2R统计量比较得知虽适合曲线，最终得到拟合曲线函数表达式。2.模型缺点在实际工作中,三种肥料之间除了与产量有直接的数量关系外,还有彼此之间的交互作用。因此,本模型只是一个初步的探讨,要得到三种营养素与产量之间的准确关系,应该在实验之初就采取正交实验或均匀设计的方法,得到更有价值的实验数据,从而更好的把握变量间的数量关系,以达到直到农业生产实践的目的。七．模型应用1.出钢时所用的盛钢水的钢包，由于钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大。研究使用次数与增大容积之间的关系2.孔隙度与渗透率的关系模型3.岩心孔隙度与声波时差的关系模型参考文献[1]赵静,但琦.数学建模与数学实验[M].北京:高等教育出版社，2008[2]张志涌.MATLAB教程(R2006a-R2007a)[M].北京:北京航天航天大学出版社,2007:165-168&177-192.[3]刘志芳.施肥效果分析[J].科技信息(科学教研),2007(29)附录1．N与产量的关系应用Matlab程序如下：N1=[03467101135202259336404471];Y1=[]15.1821.3625.7232.2934.0339.4543.1543.4640.8330.75];plot(N1,Y1,’+’)N2=[0285684112168224280336392];Y12=[11.0212.7014.5616.2717.7522.5921.6319.3416.1214.11];Plot(N2,Y12,’+’)2．P与产量的关系应用Matlab程序如下：P1=[024497398147196245294342];Y2=[04793140186279372465558651];plot(P1,Y2,’*’)P2=[04998147196294391489587685];Y22=[6.399.4812.4614.3317.1021.9422.6421.3422.0724.53];Plot(P2,Y22,’*’)3．K与产量的关系应用Matlab程序如下：K1=[04793140186279372465558651];Y3=[18.9827.3534.8638.5238.4437.7338.4343.8742.7746.22];plot(K1,Y3,’*’)K2=[04793140186279372465558651];Y32=[15.7516.7616.8916.2417.5619.2017.9715.8420.1119.40]plot(K2,Y32,’*’)