eM-Plant仿真技术教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:387

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出版时间:2009-8

价格:49.50元

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isbn号码:9787030248626

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《智能植物生长模拟与优化：理论、算法与实践》 内容简介： 本书深入探讨了智能植物生长模拟与优化的前沿理论、核心算法及其在实际应用中的部署。我们旨在构建一个全面而精密的框架，用于理解、预测和调控植物在不同环境因素下的生长发育过程。本书将引导读者从基础的植物生理学概念出发，逐步深入到复杂的生物化学反应、遗传调控机制，并最终将其转化为可计算、可模拟的模型。 第一部分：植物生长模拟的理论基础 本部分将奠定坚实的理论基础，为后续的模拟和优化工作提供必要的知识储备。 第一章：植物生理学与发育生物学概览 1.1 植物体结构与功能： 详细解析植物的根、茎、叶、花、果实等主要器官的形态学特征，以及它们在吸收、传输、光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、繁殖等生命活动中的关键作用。 1.2 光合作用与碳代谢： 深入阐述光合作用的生理过程，包括光反应和碳反应的细节，卡尔文循环的关键酶和中间产物，以及光合产物在植物体内的分配与利用。探讨影响光合速率的环境因素，如光照强度、二氧化碳浓度、温度等。 1.3 呼吸作用与能量代谢： 详细介绍植物的呼吸作用，包括糖酵解、三羧酸循环和氧化磷酸化等过程。分析呼吸作用对植物生长、物质合成和能量供应的重要性，以及温度、氧气浓度等因素的影响。 1.4 水分吸收、运输与调控： 讲解根系吸收水分的机制，木质部和韧皮部的水分运输途径，以及气孔开闭对蒸腾作用的调控。分析土壤水分、湿度、风速等因素对植物水分平衡的影响。 1.5 矿质营养吸收与利用： 阐述植物对必需矿质元素的吸收、转运和利用途径。介绍不同矿质元素在植物体内的生理功能，以及营养缺乏或过剩可能导致的生长异常。 1.6 植物激素的调控作用： 深入研究生长素、赤霉素、细胞分裂素、脱落酸、乙烯等主要植物激素的合成、转运、信号转导机制以及它们在植物生长、发育、应激响应中的具体作用。 1.7 植物生长发育规律： 探讨植物从种子萌发到成熟、衰老的生命周期，包括幼苗期、营养生长、生殖生长等关键阶段的特征。介绍植物形态发生的调控因子，以及环境信号（如光周期、温度）如何影响植物发育进程。 1.8 遗传背景对植物生长的影响： 简要介绍遗传学在植物生长中的作用，包括基因型与表型的关系，以及基因的表达调控如何影响植物的生理生化过程。 第二章：环境因素对植物生长的耦合影响 2.1 光照： 探讨光照强度、光质（光谱组成）、光周期对植物光合作用、形态建成、开花结果的影响。分析光照不足或过强的生物学后果。 2.2 温度： 详细分析温度对植物酶活性、呼吸速率、光合速率、水分生理、休眠解除、开花启动等过程的影响。引入低温胁迫、高温胁迫及其生理响应。 2.3 二氧化碳浓度： 讨论大气CO2浓度变化对植物光合作用效率、生长速率、水分利用效率的影响。分析CO2施肥效应及其限制因素。 2.4 水分： 深入研究水分胁迫（干旱、淹水）对植物生理功能、生长发育、抗性生理的影响。分析土壤水分有效性、降雨模式等因素。 2.5 养分： 探讨氮、磷、钾等宏量营养元素及微量营养元素的有效性、供应速率对植物生长、产量、品质的影响。分析土壤养分循环与植物吸收的相互作用。 2.6 其他环境因子： 简要介绍风、湿度、土壤pH、盐分、重金属等其他环境因子对植物生长的潜在影响。 2.7 因子间的相互作用与非线性关系： 强调环境因子并非孤立作用，而是相互耦合，形成复杂的非线性关系，例如光照和温度的协同效应，水分和养分的相互制约等。 第二部分：智能植物生长模拟模型 本部分将聚焦于如何将理论知识转化为可执行的模拟模型，并介绍不同类型的模型及其构建方法。 第三章：植物生长模拟模型的基本原理与分类 3.1 模型构建的哲学： 讨论从机理驱动型模型到数据驱动型模型的演变，以及混合模型的优势。 3.2 机理驱动模型： 3.2.1 生理-生态模型： 基于植物生理生化过程和环境生态过程的数学描述，如光合-蒸腾模型、养分吸收模型。 3.2.2 过程模型： 模拟植物生长发育中特定过程，如根系生长模型、叶片发育模型。 3.2.3 细胞/组织/器官模型： 从微观层面模拟细胞分裂、分化，组织扩张，器官形成的过程。 3.3 数据驱动模型： 3.3.1 统计模型： 基于回归、时间序列分析等统计方法，建立环境因子与生长指标之间的关系。 3.3.2 机器学习模型： 支持向量机 (SVM)： 用于预测植物生长量、产量等。 随机森林 (Random Forest)： 用于识别影响植物生长的重要因子。 神经网络 (Neural Networks)： 多层感知机 (MLP)： 模拟复杂非线性关系。 循环神经网络 (RNN) / 长短期记忆网络 (LSTM)： 适用于时间序列数据的预测，如每日生长速率。 卷积神经网络 (CNN)： 可用于分析图像数据，如叶片健康状况、植株形态。 3.4 混合模型： 结合机理模型和数据驱动模型的优点，提高模型的准确性和泛化能力。 3.5 模型参数化与验证： 介绍模型参数的获取途径（实验测定、文献查阅、反演优化），以及模型验证的重要性与方法。 第四章：关键生理过程的数学建模 4.1 光合作用模型： 4.1.1 Farquhar-Ball-Berry (FBB) 模型： 描述光合速率受光照、CO2浓度、RuBisCO酶活性的影响。 4.1.2 简化的光能利用模型： 考虑叶片遮荫、光饱和等因素。 4.1.3 考虑温度和水分胁迫的光合模型： 整合环境因子对光合效率的动态影响。 4.2 蒸腾作用与水分传导模型： 4.2.1 Penman-Monteith 模型： 估算参考蒸散量。 4.2.2 考虑土壤-植物-大气连续体 (SPAC) 的水分模型： 模拟水分在土壤、植物体和大气之间的传输。 4.2.3 气孔导度模型： 描述气孔对光照、CO2、湿度、ABA等信号的响应。 4.3 养分吸收与转运模型： 4.3.1 Michaelis-Menten 动力学模型： 描述根系对养分的吸收速率。 4.3.2 养分在植物体内的分配模型： 考虑不同器官对养分的需求与储存。 4.4 物质分配与生长模型： 4.4.1 碳分配模型： 将光合产物分配到叶、茎、根、生殖器官。 4.4.2 经验生长模型： 如 Gompertz 模型、Logistic 模型等，描述总生物量随时间的变化。 4.4.3 基于代谢流的生长模型： 模拟物质在不同代谢途径中的流动，驱动生长。 4.5 植物生长发育阶段模型： 模拟不同发育阶段的生长速率、器官比例变化。 第五章：基于机器学习的植物生长预测模型 5.1 数据收集与预处理： 强调高质量数据的重要性，包括环境监测数据、生理参数测量数据、生长量记录等。介绍数据清洗、缺失值处理、特征工程等方法。 5.2 特征选择与降维： 运用主成分分析 (PCA)、递归特征消除 (RFE) 等技术，识别对模型性能影响最大的特征。 5.3 回归模型在生长量预测中的应用： 5.3.1 线性回归与多项式回归： 建立环境因子与生长量之间的简单关系。 5.3.2 岭回归与Lasso回归： 处理多重共线性问题，进行特征选择。 5.4 决策树与集成学习模型： 5.4.1 随机森林用于生长预测： 提高预测精度，减少过拟合。 5.4.2 Gradient Boosting Machines (GBM) / XGBoost / LightGBM： 强大的非线性预测能力。 5.5 深度学习在生长模拟中的应用： 5.5.1 LSTM 模型用于时间序列生长预测： 捕捉生长速率的动态变化。 5.5.2 CNN 用于形态学特征分析与生长评估： 从图像识别植物健康状况，预测生长趋势。 5.6 模型评估指标： R2分数、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 等，用于评估模型性能。 第三部分：智能植物生长优化与调控 本部分将探讨如何利用模拟模型来实现植物生长的优化，并提供实际应用场景的解决方案。 第六章：植物生长优化的基本概念与方法 6.1 优化目标设定： 明确优化指标，如最大化产量、提高品质、节约资源（水、肥）、增强抗逆性等。 6.2 优化算法概述： 6.2.1 梯度下降法及其变种： 适用于连续可导的优化问题。 6.2.2 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)： 模拟生物进化过程，搜索全局最优解，适用于离散或组合优化问题。 6.2.3 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 模拟鸟群觅食行为，适用于连续优化问题。 6.2.4 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)： 模拟物理退火过程，避免陷入局部最优。 6.3 灵敏度分析： 识别对优化目标影响最显著的参数和环境因子。 6.4 不确定性分析： 评估参数和模型不确定性对优化结果的影响。 第七章：基于模型的智能育种与品种选育 7.1 模拟驱动的遗传参数评估： 利用模拟模型预测不同基因型在不同环境下的表现，加速遗传参数的估计。 7.2 虚拟育种与基因型-表型关联分析： 7.2.1 模拟不同育种组合的表现： 在计算环境中进行大规模的育种模拟，筛选优良组合。 7.2.2 预测新品种的适应性： 模拟新品种在目标环境下的生长表现，评估其潜力。 7.3 基因-环境互作 (GxE) 预测： 预测特定基因型在不同环境条件下的产量和品质响应。 7.4 辅助基因组选择： 将模拟模型与基因组数据结合，提高基因组选择的准确性。 第八章：精准农业中的智能灌溉与施肥决策 8.1 智能灌溉决策系统： 8.1.1 基于作物需水模型的灌溉策略： 结合蒸腾模型、土壤水分模型，动态预测作物需水量。 8.1.2 优化灌溉时机与水量： 利用优化算法，在保证作物生长的前提下，最小化灌溉用水量。 8.1.3 考虑土壤特性与天气预报： 集成多源数据，提高灌溉决策的智能化水平。 8.2 智能施肥决策系统： 8.2.1 基于养分需求模型的施肥策略： 结合作物养分吸收模型、土壤养分模型，预测作物养分需求。 8.2.2 优化施肥量、时机与配比： 最小化肥料浪费，提高肥料利用效率，减少环境污染。 8.2.3 变异率施肥 (Variable Rate Fertilization)： 结合土壤养分空间变异信息，实现地块内差异化施肥。 8.3 资源利用效率最大化： 综合优化灌溉与施肥，实现水肥一体化管理，最大化资源利用效率。 第九章：环境胁迫响应与作物弹性改良 9.1 胁迫生理模拟： 模拟干旱、高温、低温、盐碱等胁迫因子对植物生理过程的影响。 9.2 胁迫预警与评估： 基于模拟模型，提前预警潜在的胁迫风险，并量化胁迫对作物产量的影响。 9.3 策略调控以减轻胁迫： 模拟不同管理措施（如覆盖、遮荫、喷施抗逆剂）的效果，提出减缓胁迫影响的方案。 9.4 作物弹性（Resilience）与鲁棒性（Robustness）评估： 利用模拟模型量化作物在不同环境波动下的产量稳定性，为培育弹性作物提供依据。 第十章：智能化温室与垂直农场的设计与管理 10.1 环境参数的精确调控： 模拟光照、温度、湿度、CO2浓度、营养液成分等参数的动态变化，并实现精确控制。 10.2 优化生长环境以最大化生产效率： 利用优化算法，在给定约束条件下，寻找到最佳的环境控制策略。 10.3 机器人与自动化协同： 结合机器人技术，实现自动化播种、移栽、采摘、巡检等，并与模拟模型联动。 10.4 能源效率优化： 模拟和优化温室的能耗，如照明、加热、制冷等，降低运营成本。 10.5 疾病与病虫害预测与防治： 结合环境数据和模型，预测病虫害发生的风险，并制定预防和控制措施。 第四部分：高级应用与未来展望 第十一章：多尺度与多物种协同模拟 11.1 从细胞到生态系统： 探讨如何构建连接不同尺度的模型，实现从细胞到个体，再到群体，乃至生态系统的多尺度模拟。 11.2 农田生态系统服务模拟： 模拟作物生长对土壤肥力、生物多样性、碳汇等生态系统服务的影响。 11.3 多物种互作模拟： 模拟作物与杂草、有益昆虫、土壤微生物等之间的互作关系。 11.4 考虑基因流与适应性进化： 模拟作物在环境压力下的适应性进化过程。 第十二章：未来发展趋势与挑战 12.1 高精度数据采集技术： 遥感、无人机、物联网传感器等在植物生长监测中的应用。 12.2 跨学科融合： 生物学、计算机科学、人工智能、农业工程等学科的深度融合。 12.3 可解释性AI在植物科学中的应用： 提高机器学习模型的透明度，理解模型的决策过程。 12.4 个性化植物生长管理： 针对特定作物、特定地块、甚至特定植株的精细化管理。 12.5 伦理与社会考量： 智能农业技术的普及对社会、经济、环境带来的影响。 12.6 开放数据与模型共享平台： 促进研究合作与技术创新。 本书的目标是为植物科学家、农业工程师、计算机科学家、数据分析师以及对智能农业和植物科学感兴趣的广大读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的参考。通过理论与实践的结合，本书将帮助读者掌握构建、应用和优化智能植物生长模拟模型的能力，从而在应对全球粮食安全、环境保护和可持续农业发展等重大挑战中发挥积极作用。

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写的角度很奇特，高度不错 基础的书，刚开始还是要好好看 之后你就会感觉很淡了

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