溫室中的綠色生態(tài)臭氧病蟲害防治

1、 2014年數(shù)學建模論文 題 目： 溫室中的綠色生態(tài)臭氧病蟲害防治 專業(yè)、姓名： 儀126 關(guān)姍 專業(yè)、姓名： 自122 牛佳偉 專業(yè)、姓名： 機124 趙茜 溫室中的綠色生態(tài)臭氧病蟲害防治摘要“溫室中的綠色生態(tài)臭氧病蟲害防治”數(shù)學模型是通過臭氧來探討如何有效地利用溫室效應造福人類，減少其對人類的負面影響。由于臭氧對植物生長具有保護與破壞雙重影響，利用數(shù)學知識聯(lián)系實際問題，作出相應的解答和處理。問題一：根據(jù)所掌握的人口模型的相關(guān)知識，由生物里害蟲增長知識可知，害蟲增長類似于指數(shù)增長模型，在自然條件下，建立病蟲害與生長作物之間相互影響的數(shù)學模型。由于考慮到這兩種害蟲對水稻的危害部位不同，所以兩種

2、害蟲對水稻的綜合作用可為兩者之和，即：Y=800e-0.082x1+ 800e-0.0020x2問題二：首先我們建立殺蟲劑的殘余量隨時間的變化模型，觀察他大致符合指數(shù)增長并建立相應模型；其次我們查閱相關(guān)資料，并建立殺蟲劑的防效效果隨時間變化模型，利用matlab繪出三維圖形并進行二維插值；再次我們建立生長作物，病蟲害與殺蟲劑的模型，即： ；最后分別以水稻產(chǎn)量和水稻利潤為目標得出相應農(nóng)藥農(nóng)藥銳勁特使用方案，即：當使用農(nóng)藥周期T=21天時，有最大利潤 ；當T=5天時，有最大產(chǎn)量；問題三：首先我們畫出病蟲害經(jīng)臭氧處理時的剩余數(shù)量比例S隨臭氧濃度C的變化圖，可以看出臭氧濃度在2.25左右真菌剩余個數(shù)達

3、到0；其次我們根據(jù)臭氧分解速率與溫度的關(guān)系，用最小二乘法建立相應的指數(shù)函數(shù)模型，得出當臭氧濃度在2.25時，溫度在30攝氏度的情況下，大約三到四個小時再次進行臭氧的注射，則殺滅害蟲的效果最好；最后建立了效應評價函數(shù)：=1-100e10.1801m-0.151100；問題四：首先建立穩(wěn)定性模型，利用微分方程穩(wěn)定性理論，研究系統(tǒng)平衡狀態(tài)的穩(wěn)定性，以及系統(tǒng)在相關(guān)因素增加或減少后的動態(tài)變化；其次，通過數(shù)值模擬給出臭氧的動態(tài)分布圖；問題五：在充分考慮經(jīng)濟效應和可操作性的基礎上為為殺蟲劑和臭氧提供了使用策略。關(guān)鍵詞：臭氧病蟲害防治 指數(shù)增長模型 二維插值 微分方程穩(wěn)定性理論 數(shù)值模擬一、 問題重述 200

4、9年12月，哥本哈根國際氣候大會在丹麥舉行之后，溫室效應再次成為國際社會的熱點。如何有效地利用溫室效應來造福人類，減少其對人類的負面影響成為全社會的聚焦點。臭氧對植物生長具有保護與破壞雙重影響，其中臭氧濃度與作用時間是關(guān)鍵因素，臭氧在溫室中的利用屬于摸索探究階段。假設農(nóng)藥銳勁特的價格為10萬元/噸，銳勁特使用量10mg/kg-1水稻；肥料100元/畝；水稻種子的購買價格為5.60元/公斤，每畝土地需要水稻種子為2公斤；水稻自然產(chǎn)量為800公斤/畝，水稻生長自然周期為5個月；水稻出售價格為2.28元/公斤。根據(jù)背景材料和數(shù)據(jù)，回答以下問題：（1）在自然條件下，建立病蟲害與生長作物之間相互影響的數(shù)

5、學模型；以中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲為例，分析其對水稻影響的綜合作用并進行模型求解和分析。（2）在殺蟲劑作用下，建立生長作物、病蟲害和殺蟲劑之間作用的數(shù)學模型；以水稻為例，給出分別以水稻的產(chǎn)量和水稻利潤為目標的模型和農(nóng)藥銳勁特使用方案。（3）受綠色食品與生態(tài)種植理念的影響，在溫室中引入O3型殺蟲劑。建立O3對溫室植物與病蟲害作用的數(shù)學模型，并建立效用評價函數(shù)。需要考慮O3濃度、合適的使用時間與頻率。（4）通過分析臭氧在溫室里擴散速度與擴散規(guī)律，設計O3在溫室中的擴散方案?？梢钥紤]利用壓力風扇、管道等輔助設備。假設溫室長50 m、寬11 m、高3.5 m、通過數(shù)值模擬給出臭氧的動態(tài)分布圖，建立

6、評價模型說明擴散方案的優(yōu)劣。（5）請分別給出在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特別是水稻中殺蟲劑使用策略、在溫室中臭氧應用于病蟲害防治的可行性分析報告，字數(shù)800-1000字。二、符號說明中華稻蝗的密度稻縱卷葉螟的密度受害蟲影響后水稻的產(chǎn)量兩種害蟲影響后水稻的總產(chǎn)量農(nóng)藥銳勁特在水稻中的殘余量害蟲剩余數(shù)量害蟲剩余數(shù)量系數(shù) 農(nóng)作物受害蟲和殺蟲劑影響后的產(chǎn)量t臭氧持續(xù)作用時間c臭氧濃度V臭氧分解速率n農(nóng)藥使用次數(shù)d失效天數(shù)p每次需要的藥量q一個周期所需要的藥量z利潤T周期m殺菌效果三、模型假設模型一假設1.假設水稻生長過程中僅受這兩種蟲的影響。2.在實驗中, 除施肥量, 其它影響因子如環(huán)境條件、種植密度、土壤肥力等, 均處

7、于同等水平，且忽略在實際問題中產(chǎn)量受作物種類、植株密度、氣候條件以及害蟲對殺蟲劑的抵抗等各種因素的影響。3.忽略病蟲的繁殖周期以及各階段的生長情況，將它以為是不變的生長速率。模型二假設1.忽略水稻生長受農(nóng)藥的影響；2.在實驗中, 除施肥量, 其它影響因子如環(huán)境條件、種植密度、土壤肥力等, 均處于同等水平；3.忽略農(nóng)藥噴灑的損失量，即使用量就是所需量農(nóng)藥量；4.忽略病蟲的繁殖周期以及各階段的生長情況，將它以為是不變的生長速率；5.假設植物各階段的對殺蟲劑的敏感程度不變，水稻不會因為不斷長大對殺蟲劑的需求量增加。6.忽略由于生物進化而引起害蟲的抗藥性。模型三假設1.在殺蟲的過程中溫室內(nèi)溫度是恒定不

8、變且在同一濃度下臭氧的殺蟲效率是不變的；2.忽略病蟲的繁殖周期以及各階段的生長情況，將它以為是不變的生長速率；3.假設同一植物品種，在不同生育期內(nèi)，在一天的不同時間內(nèi)，其對臭氧的敏感程度都保持不變；4.假設臭氧濃度在理想范圍內(nèi)對溫室植物的危害很少，可以忽略不考慮；5.假設溫室內(nèi)同壓保持不變，臭氧的分解速率僅與溫度有關(guān)，與其他因素無關(guān)；6.假設真菌對臭氧不產(chǎn)生抗體，不發(fā)生對臭氧的基因突變模型四假設1.假設在溫室內(nèi)任何時刻風扇風速恒定，由于氣體自身擴散速度相對風速很 小，可忽略不計，臭氧氣體受風扇作用后的速度不變，為V0 ；2.假設通氣過程中溫室內(nèi)某一時刻濃度可測；3.不考慮重力影響，即在使用風扇

9、時臭氧無向下的運動速度；4.假設溫室里溫度、壓強均恒定不變，風速不受它們的影響；5.假設臭氧的濃度擴散不受管道和風扇的分布影響。四、問題分析問題一分析本題要求在自然條件下，以中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲為例，建立病蟲害與生長作物之間相互影響的指數(shù)增長模型，并分析其對水稻影響的綜合作用并進行模型求解和分析；問題二分析首先我們建立殺蟲劑的殘余量隨時間的變化模型，觀察他大致符合指數(shù)增長并建立相應模型；其次我們查閱相關(guān)資料，并建立殺蟲劑的防效效果隨時間變化模型，利用matlab繪出三維圖形并進行二維插值；再次我們建立生長作物，病蟲害與殺蟲劑的模型；最后分別以水稻產(chǎn)量和水稻利潤為目標得出相應農(nóng)藥農(nóng)藥銳勁

10、特使用方案；問題三分析首先我們畫出病蟲害經(jīng)臭氧處理時的剩余數(shù)量比例S隨臭氧濃度C的變化圖；其次我們根據(jù)臭氧分解速率與溫度的關(guān)系，用最小二乘法建立相應的指數(shù)函數(shù)模型；最后建立了效應評價函數(shù)；問題四分析利用微分方程穩(wěn)定性理論，研究系統(tǒng)平衡狀態(tài)的穩(wěn)定性，以及系統(tǒng)在相關(guān)因素增加或減少后的動態(tài)變化；最后通過數(shù)值模擬給出臭氧的動態(tài)分布圖；五、模型建立與求解5.1問題一5.1.1模型建立 分析題中所給數(shù)據(jù)的特點，判斷中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲與生長作物之間的關(guān)系，并求解各自的影響。忽略兩種不同蟲害之間的影響，則其對水稻影響的綜合作用即為兩種蟲害對水稻的分別作用之和。蟲害與生長作物的模型，大致類似人口模型，

11、因此，可以用人口模型的一些知識進行求解，對于蟲害與生長作物的關(guān)系，依然將其類比于指數(shù)函數(shù)。中華稻蝗的密度大小，由于中華稻蝗成取食水稻葉片，造成缺刻，并可咬斷稻穗、影響產(chǎn)量，所以主要影響的是穗花被害率，最終影響將產(chǎn)率，所以害蟲的密度，直接反映出減產(chǎn)率的大小，故蟲害的密度與減產(chǎn)率有必然的關(guān)系。5.1.2 模型求解首先分別作出中華稻蝗密度與水稻產(chǎn)量和稻縱卷葉螟密度與水稻產(chǎn)量的表格，如表格6 ，表格7 表6 中華稻蝗對水稻產(chǎn)量的影響中華稻蝗密度x01020304050水稻產(chǎn)量y1800.0780.8696.8669.6639.2585.6表7 稻縱卷葉螟密度對水稻產(chǎn)量的影響稻縱卷葉螟密度3.757.5

12、011.2515.018.753037.556.2575112.5水稻產(chǎn)量y2794.16791.12782.4770.96759.6745.76749.72724.88687.12639.28中華稻蝗對水稻產(chǎn)量的影響，如圖1： 圖1 中華稻蝗對水稻產(chǎn)量的影響觀察到圖像大致符合指數(shù)函數(shù)關(guān)系，用最小二乘法進行指數(shù)函數(shù)擬合，如圖2，并得出相應的函數(shù)表達式： y1=800e-0.082x1 (1) 圖2 中華稻蝗對水稻產(chǎn)量影響的擬合圖同理，我們用最小二乘法進行指數(shù)函數(shù)擬合，從而得到稻縱卷葉螟密度與水稻產(chǎn)量擬合關(guān)系圖，如圖3，并得出相應的函數(shù)表達式： y2=800e-0.0020x2 （2） 圖3 稻

13、縱卷葉螟密度與水稻產(chǎn)量擬合關(guān)系圖在該模型中，我們已假設中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲之間無競爭關(guān)系，中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲對水稻的減產(chǎn)影響假設為是“合作”關(guān)系。因此在求解中華稻蝗和稻縱卷葉螟兩種病蟲對水稻減產(chǎn)影響的綜合作用中，我們認為其具有加和性。因此可得：Y=800e-0.082x1+ 800e-0.0020x2 （3）5.2 問題二5.2.1農(nóng)藥銳勁特在水稻中的殘余量分析 假設農(nóng)藥銳勁特在水稻中的殘余量為gmg/kg,時間為t/d。根據(jù)表3的數(shù)據(jù)，做出銳勁特的殘余量隨時間變化圖，并利用matlab擬合，得到殺蟲劑的殘余量隨時間變化的函數(shù)關(guān)系式： g=10.1801e-0.151t (4

14、) 圖4 農(nóng)藥銳勁特與水稻中的殘余量擬合關(guān)系圖 可以看出，擬合后的函數(shù)圖像與實際函數(shù)圖像吻合良好，誤差較小，故擬合效果良好。5.2.2 殺蟲劑的防效效果隨時間變化模型假設殺蟲劑的防效效果為e，e為被殺死害蟲占總量的比例。以稻縱卷葉螟為例，通過查閱相關(guān)資料，整理出下表 8 表8 防效效果與使用劑量變化關(guān)系表 藥劑名稱劑量（g/畝）藥后3d藥后7d藥后14d防效效果（%）銳勁特1585.78984.3銳勁特3093.897.991.7銳勁特5097.698.594.3根據(jù)表4，我們用matlab繪出三維圖形并進行二維插值，得到圖5 圖5 防效效果與使用劑量變化三維圖圖5反映了銳勁特的防效效果隨時間

15、變化關(guān)系，在0-7天內(nèi)，防治效果隨時間增加而增加，此后防治效果隨時間增加而減少，這種變化關(guān)系可以在實際情況中得到解釋。開始幾天，藥效慢慢發(fā)揮作用，故效果增強；而隨著時間的增加，藥的濃度降低防治效果變差，進一步驗證了此模型的合理性。5.2.3生長作物，病蟲害與殺蟲劑的模型假設同種殺蟲劑對于同種害蟲的殺死率是不變的，假設害蟲剩余數(shù)量：g=e-0.151t其中對于不同的害蟲種類取不同的值。在這之前的假設可知，在使用農(nóng)藥的條件下，各種害蟲的競爭為0，即每種害蟲生長的是相互獨立的事件，由此可得到農(nóng)作物產(chǎn)量為ih1,h2=1h1+2h2=11e-0.151t+22e-0.151t (5)即：Y=800e-

16、0.082x1+ 800e-0.0020x2上述公式即為農(nóng)作物，病蟲害與殺蟲劑之間的模型。由假設中華稻蝗的繁殖周期大于水稻的生長周期（5個月），則每次噴灑農(nóng)藥后，水稻的減產(chǎn)量只受稻縱卷葉螟的影響。假設稻縱卷葉螟的生長周期為兩個月，每次產(chǎn)卵200300只（每畝），成活率為20%。設在五個月內(nèi)，農(nóng)藥使用次數(shù)為n，每20天使用一次，則可得n的范圍為【1,7】，失效天數(shù)為d，為稻縱卷葉螟在田間的密度。y為每畝田的水稻產(chǎn)量。由問題一得到： y=800e-0.0020x2 (6)5.2.4以水稻利潤為目標的農(nóng)藥銳勁特使用方案由以上程序可知，銳勁特在生長作物體內(nèi)的殘留量與時間之間的關(guān)系有： g=10.180

17、1e-0.151t （7）所以每次需要的藥量為： 對其在五個月內(nèi)使用農(nóng)藥次數(shù)求定積分即為總的銳勁特的需求量： q=0Tpdt=0T(10-10.1801e-0.151t) (8)利潤： 即 z=1824*e(9.525*n-112.5)/73*n)-1000*t+6742*e(-0.151*t)+6630.8 (9) 約束條件： 150/t=nn>=1n<=7最終得：當T=21時，有最大利潤。5.2.5以水稻產(chǎn)量為目標的農(nóng)藥銳勁特使用方案噴灑一次藥后，由表5數(shù)據(jù)，稻縱卷葉螟的密度： (10) （11）水稻產(chǎn)量：y=800e-0.0020x2由水稻產(chǎn)量模型知，在產(chǎn)量取到最大值時，前期

18、階段所受到的減產(chǎn)影響最小，即農(nóng)藥殘留的最小值不小于最低有效濃度。查資料發(fā)現(xiàn)，當農(nóng)藥殘留量小于，可以認為農(nóng)藥對病蟲無效，這時就要重新噴藥，使得在植物生長期農(nóng)藥的濃度在正常范圍內(nèi)盡量高一點。當農(nóng)藥殘留量大于或者等于，求得第一次施加農(nóng)藥的最短時間，即：10.1801e-0.151t5 （12）可得，即第一次噴藥的時間為第五天。若不考慮農(nóng)藥累積量，。5.3 問題三5.3.1 真菌剩余個數(shù)與臭氧濃度關(guān)系根據(jù)表格6，畫出相應圖像圖6 圖6 真菌剩余個數(shù)與臭氧濃度關(guān)系由于臭氧濃度在5 mg/ m310 mg/m3的濃度范圍內(nèi)。此范圍不會對蔬菜造成傷害。所以臭氧濃度在2.25左右真菌剩余個數(shù)達到0。我們就假設

19、臭氧濃度在2.25時真菌剩余個數(shù)為零。并且是在持續(xù)作用8.5個小時以后。5.3.2 臭氧分解速率與溫度關(guān)系 根據(jù)表格5，并通過指數(shù)函數(shù)擬合出圖7，并得出函數(shù)表達式： v=3.8087e0.0344t （13） 圖7 臭氧分解速率與溫度擬合關(guān)系現(xiàn)在我們假設溫度的30攝氏度的情況下，臭氧的分解速率為0.0111 mg/min；而臭氧的最高濃度為2.25mg/m,則可以得到一立方米的臭氧分解完需要202.70分鐘，大約為3.33個小時，則臭氧的使用頻率應該在三個小時后到四個小時之間。根據(jù)已經(jīng)得到的結(jié)果，當臭氧濃度在2.25時，溫度在30攝氏度的情況下，大約三到四個小時再次進行臭氧的注射，則殺滅害蟲的

20、效果最好。 5.3.3 臭氧使用的效用評價函數(shù)根據(jù)臭氧的殺蟲原理可知，臭氧的殺蟲效果與其濃度和作用時間呈正相關(guān)關(guān)系。通過查閱相關(guān)資料，得到以下關(guān)系：m=ct (14)其中m為殺菌效果，c為臭氧濃度，t為臭氧作用時間。根據(jù)表4的數(shù)據(jù)，我們假設：S=100eam+b (15)然后用matlab對其進行擬合并得出擬合圖8和相應的函數(shù)表達式：S=100e10.1801m-0.151 （16）圖8 病蟲害經(jīng)臭氧處理時的剩余數(shù)量比例與殺菌效果的擬合圖形衡量臭氧殺菌效果最重要的一個因素就是被殺害蟲的比例，故效用評價函數(shù)可表示為：=1-s100 (17)效用評價函數(shù)：=1-100e10.1801m-0.151

21、100 (18)5.4問題四5.4.1模型建立 如上圖，在其左上方安置一根平行于地面的管道，并在水平與豎直方向施加兩個壓力風扇。這兩個壓力風扇必須均為周期變化的風扇，而且其風速大小部不同，設想，首先，從其左上面施加一個壓力風扇，使其在矩形的左面大致形成一個的平面，但由于的積累會使作物損壞，所以 必須嚴格控制，使其豎直方面剛好形成一個面，立即將水平的風扇打開，這樣，就可以是左邊的面往右邊平鋪，使各個地方都充滿，循環(huán)的供給，就可以達到目的。 由于以上兩式出現(xiàn)兩個變量，于是，可以控制，于是，只需認為的控制時間，就可以充分的把握好的供給。則 5.4.2模型求解利用以下程序即可在matlab中作出其動態(tài)

22、分布圖t=0:0.005:3.5;y=-t;x=(3.5/50)*t;comet(x,y)5.4.3模型評價本方案中，由于忽略了許多因素，譬如，把想得太理想化，忽略的重力，以及他的濃度不受風扇的任何影響，并且由物理化學理論可知，在溫室里的擴散速度和擴散規(guī)律與溫度與在空間的高度有關(guān)，當不施加壓力風扇時，隨溫度升高擴散速率增大，在高的地方比較稀疏，在低的地方比較稠密。而蔬菜生長在地面上，所以利用壓力風扇，管道等輔助設備來使在地面上分布更加密集，及地面上濃度更大，因此，把壓力風扇安裝在溫室的頂端，可以達到所需要的效果。5.5問題五殺蟲劑使用策略在自然情況下，水稻受到各種害蟲的危害，對應于水稻各個不同

23、生長周期，不同害蟲對水稻的危害程度也不盡相同。在一定時期，一定有固定的一類或是幾類蟲子是造成水稻減產(chǎn)的重要原因，我們要選出對這種蟲子殺傷力最大，同時水稻對其敏感程度又不大的殺蟲劑，從而得到比較好的殺蟲效果。以農(nóng)藥銳勁特，害蟲稻縱卷葉螟為例，得到水稻在沒有病蟲害是的減產(chǎn)情況，稻縱卷葉螟對水稻的危害程度，水稻對稻縱卷葉螟的敏感程度這三個重要參數(shù)，模擬出稻縱卷葉螟對水稻的危害，為銳勁特的使用提供了重要參考依據(jù)，同時我們還給處在不同時期，稻縱卷葉螟和水稻之間的關(guān)系的三個參數(shù)如下，表9，以幫助人們更好使用殺蟲劑。 表9 稻縱卷葉螟危害水稻結(jié)果模擬 水稻類型 模擬參數(shù)ab早稻二九青（早熟）0.879556

24、0.005641 原豐早（中熟）0.9865230.00652176-31（遲熟）1.1030480.004966晚稻威優(yōu)6號（早熟）1.0344610.005699余赤（中熟）0.9253340.008635常梗2號（晚熟）0.9305080.009288 同時從經(jīng)濟去考慮，考慮農(nóng)藥費用，我們?nèi)匀灰缘究v卷葉螟，銳勁特為例，以經(jīng)濟收益為目標函數(shù)，算出最佳噴灑農(nóng)藥周期。六、模型的改進在問題一和問題二中，模型給出了合理的農(nóng)藥使用方案，參考一些資料后發(fā)現(xiàn)它們具有很好的可行性。但在實際生活中，尤其是近年來農(nóng)藥與綠色食品的矛盾日益加劇，需要考慮到農(nóng)藥在農(nóng)作物中的殘留量，這樣所建的模型就顯得不夠精確了。在

25、問題三和問題四中，由于臭氧殺蟲這一課題仍屬于探索階段，可參考的資料有限，從而我們建立的模型假設條件相對理想。在這些假設條件下問題三所建的模型是合理的，問題四模型的實際操作性同時具有較好的經(jīng)濟效益和使用價值。關(guān)于上述四個模型的改進方案，都可以通過放寬或改變假設條件等方式來進行。比如在問題二中，如考察農(nóng)藥對農(nóng)作物的傷害性程度，可以收集水稻售價與水稻內(nèi)農(nóng)藥殘留量等相關(guān)數(shù)據(jù)，進而改進水稻利潤與農(nóng)藥使用量之間的模型關(guān)系。類似地，對于問題四，通過分析臭氧在溫室中的擴散速度和擴散規(guī)律，建立的模型較好的處理了問題，但是，在實際操作中對裝置的設置要求較大，需要結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)對建立的模型裝置進行改進。七、參考文獻【

26、1】趙靜 但琦 數(shù)學建模與數(shù)學實驗（第3版） 高等教育出版社 2008.1【2】冉啟康 張振宇 張立柱 常用數(shù)學軟件教程 人民郵電出版社 2008.10【3】張德豐 數(shù)值分析與應用 國防工業(yè)出版社 2007.1【4】鄭漢鼎，刁在筠，數(shù)學規(guī)劃M，山東：山東教育出版社，1997.12【5】馬正飛 數(shù)學計算方法與軟件的工程應用 化學工業(yè)出版社 2002.12【6】戴樹桂 環(huán)境化學（第二版） 高等教育出版社 2006.10附錄表1密度（頭/m2）穗花被害率（%）結(jié)實率（%）千粒重（g）減產(chǎn)率（%）094.421.3730.27393.220.602.4102.26092.120.6012.9202.5

27、5091.520.5016.3302.92089.920.6020.1403.95087.920.1326.8表2密度（頭/m2）產(chǎn)量損失率（%）卷葉率（%）空殼率（%）3.750.730.7614.227.501.111.1114.4311.252.22.2215.3415.003.373.5415.9518.755.054.7216.8730.006.786.7317.1037.507.167.6317.2156.259.3914.8220.5975.0014.1114.9323.19112.5020.0920.4025.16表3時間/d136101525殘余量8.266.894.921.

28、840.1970.066表4t（小時）0.51.52.53.54.55.56.57.58.59.510.5（%）9389643530251810000 （mg/m3）0.150.400.751.001.251.501.802.102.252.652.85表5溫度T（oC）20304050607080臭氧分解速度（ug/min-1）8.111.114.522.229.541.460.3中華稻蝗對水稻產(chǎn)量的影響：x=0 3 10 20 30 40;y=800 780.8 696.8 669.6 639.2 585.6;plot(x,y,'*')grid on中華稻蝗對水稻產(chǎn)量影響的

29、擬合：function f=fun(a,x1)f=800*(exp(a(1)*x1);a0=0;x1=0 3 10 20 30 40;y1=800 780.8 696.8 669.6 639.2 585.6;a,norm,res=lsqcurvefit('fun',a0,x1,y1);ax11=0:0.01:40;f=fun(a,x11);plot(x1,y1,'b*',x11,f,'k')稻縱卷葉螟密度與水稻產(chǎn)量擬合a0=0;x1= 3.75 7.50 11.25 15.0 18.75 30 37.50 56.25 75 112.5;y1=79

30、4.16 791.12 782.4 770.96 759.6 745.76 742.72 724.88 687.12 639.28;a,norm,res=lsqcurvefit('fun',a0,x1,y1)ax11=0:0.01:140;f=fun(a,x11);plot(x1,y1,'b*',x11,f,'k')農(nóng)藥銳勁特與水稻中的殘余量擬合關(guān)系：function f=fun(a,t)f=a(1)*(exp(a(2)*t);a0=10,0;t=1 3 6 10 15 25;r=8.28 6.89 4.92 1.84 0.197 0.066;a,norm,res=lsqcurvefit('fun',a0,t,r)ax11=1:0.01:25;f=fun(a,x11);plot(t,r,'b*',x11,f,'k')防效效果與使用劑量變化三維圖x=3 3