农业机器折旧决策支持系统分析与设计
农业生产优化管理与决策支持系统设计
农业生产优化管理与决策支持系统设计农业是人类社会最基础、最重要的产业之一，对于确保粮食安全、促进经济发展和保护生态环境具有重要作用。
随着科技的不断进步，农业生产优化管理与决策支持系统（Agricultural Production Optimization and Decision Support System）逐渐成为现代农业的关键工具。
本文将探讨农业生产优化管理与决策支持系统的设计原则、功能以及应用案例。
一、设计原则1. 数据驱动：农业生产优化管理与决策支持系统的设计应以数据为基础，充分利用各类传感器、遥感技术和物联网技术获取农田的实时数据。
通过对数据的处理和分析，系统可以提供农作物的生长情况、土壤质量、气象变化等信息，为农业生产决策提供科学依据。
2. 多元化功能：农业生产优化管理与决策支持系统应具备多种功能，包括但不限于土壤分析、病虫害监测、灌溉管理、农药施用、机械作业规划等。
同时，系统应支持不同农作物的管理，以及不同地理区域的特定需求。
3. 精准决策：农业生产优化管理与决策支持系统通过对农田数据的分析和模型算法的运用，可以为农民和农业专家提供精准的决策支持。
通过合理规划，可以最大限度地提高农业生产效率、降低成本、减少资源浪费。
二、功能概述1. 土壤管理：农业生产优化管理与决策支持系统可以通过土壤分析模块，监测土壤的pH值、含水量、养分含量等指标，帮助农民调整土壤施肥方案，提高作物产量和质量。
2. 病虫害监测：通过传感器和图像分析技术，农业生产优化管理与决策支持系统可以实时监测农作物上的病虫害情况。
系统可以提供预警信息，帮助农民及时采取防治措施，避免农作物受到严重的病虫害损害。
3. 水肥一体化管理：农业生产优化管理与决策支持系统可以根据作物的生长周期和需水量，自动调整灌溉系统。
系统还可以结合土壤分析结果，提供合理的施肥方案，避免过量施肥造成的污染和资源浪费。
4. 机械作业规划：系统可以基于农田的地理信息，合理规划农业机械的作业路线、作业时间和作业量，提高机械作业的效率和准确性。
农业信息化决策支持系统的设计与实施
农业信息化决策支持系统的设计与实施农业决策支持系统（Agricultural Decision Support System, ADSS）是以计算机技术为基础，为农业管理部门、农民和农业企业提供农业决策支持的软件系统。
它通过收集、处理和分析农业相关的数据和信息，为决策者提供合理的建议和参考，以优化农业生产管理、提高农产品质量和增加农业产量。
农业信息化决策支持系统的设计与实施是一个复杂而细致的过程。
以下将从系统需求分析、数据采集与处理、决策模型构建和功能实施等方面介绍该系统的设计与实施过程。
需求分析是农业信息化决策支持系统设计的起点。
在设计系统之前，需要明确用户的需求和系统的功能。
这可以通过与农业管理部门、农民和农业企业的合作来了解他们的需求，并根据不同群体的需求制定不同的功能模块。
例如，农业管理部门可能需要了解农产品市场供需情况，而农民则更关心气象信息和路径规划等功能。
数据采集与处理是农业信息化决策支持系统设计的核心环节。
系统需要收集大量的农业相关数据，包括气象数据、土壤数据、农作物生长数据等等。
这些数据需要通过各种传感器和测量设备进行采集，并进行标准化和整理。
此外，数据的处理也很重要，包括数据的清洗、转换和存储。
只有高质量的数据才能支持系统准确的决策分析。
决策模型的构建是农业信息化决策支持系统设计的关键一环。
系统需要建立各种决策模型，以便为决策者提供决策建议。
这些模型可以基于统计分析、机器学习和人工智能等技术，如农作物生长模型、病虫害预测模型、农产品供需模型等。
决策模型的准确性和稳定性关乎系统的实用性和可靠性。
功能实施是农业信息化决策支持系统设计的最后一步。
这包括系统的搭建、测试和部署。
系统需要建立用户友好的界面，以便用户能够方便地使用系统。
同时，系统也要能够满足高并发的需求，确保系统的稳定性和性能。
此外，系统还需要定期进行更新和维护，以适应不断变化的农业需求和技术发展。
总之，农业信息化决策支持系统的设计与实施需要综合考虑用户需求、数据处理和决策模型构建等多个方面。
农业机械配备决策支持系统的研究与设计
０ 引 言
随着计算机技术 的不 断进步 ， 决 策支持系统对农
业 的发展 有 着重 要 的指 导 意 义 。近 年 来 ， 关 于农 业 机 械 决 策 支持 系 统 的研 究 取 得 了不 少 成 果 ： 高洪伟 、 何 润 银 以农 业 智 能系 统 Ｐ Ａ Ｉ Ｄ ４ ． ０为 平 台 ， 研 究 并 开 发 了 稻麦 收获 机械 选型 的决 策支 持系 统… ； 蒋 占 四等 以 Ｆ Ｄ Ｅ Ａ Ｓ软 件作 为虚拟 产 品 开 发平 台 ， 用 Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｃ＋ ＋ 进
１ 总体 框架设 计
农 业 机 械配 备决 策 支 持 系统 是一 种 用于 指 导农 业 生 产 人 员在 生 产 过 程 中对 农 机 进 行 最 优 配 备 的 软 件
型智能决策支持系统 ， 选用具有代表 意义的综 合评判 法、 层 次 分 析法 和 基 于遗 传 算 法 的投 影 寻 踪 法 ３种 选
策为宗 旨， 以实 用 和 高 新科 技 优 化组 装 的 技 术 体 系 为
实现手段 ， 以机械选型和配备为载体 的计算 机农机配 备体系 。我 国是一个农业大 国， 农业机械 配备决策支 持系统毋庸 置疑为农 民在各个农 艺工作 阶段对农 具
经济 合 理 的选 择 提 供 了 必要 的帮 助 。该 系 统 主要 为 基 层 农 业生 产 的 工作 人 员 研 制 开 发 ， 目的 是 辅 助 农 民 对 不 同农 艺 阶 段 的农 业 机 械 进 行 合 理 配 备 ， 以 此 使 资 源 得 到合 理 利 用 ， 提 高农 业机 械 作业 效 率 。
农业分析与决策支持系统的创新应用研究
农业分析与决策支持系统的创新应用研究随着科技的快速发展，农业领域也不断受益于技术的创新。
农业分析与决策支持系统是一种利用计算机技术和统计分析方法对农业生产过程进行分析和决策支持的系统。
本文将重点探讨农业分析与决策支持系统在农业领域的创新应用。
一、市场分析与预测农业分析与决策支持系统可以通过对市场需求的分析和预测，帮助农民合理选择作物种植和养殖品种。
通过系统搜集和分析市场数据，包括行情、价格、需求量等信息，农民可以及时调整农产品的供给，并准确把握市场走势，提高种植效益和农产品市场竞争力。
二、气象数据预测气象数据在农业生产中起着重要作用。
农业分析系统可以整合气象数据，并依据历史数据和统计模型进行预测，准确预测天气变化，提前做好农作物防灾减损工作。
系统还可以自动提供及时的气象预警信息，为农民提供农业生产决策的参考。
三、水利灌溉管理农业分析与决策支持系统可以根据土壤含水量、作物生长情况、降雨量等数据，进行水利灌溉管理。
系统可以根据实时监测的数据，智能调整灌溉系统，合理利用水资源，降低水资源浪费，提高灌溉效率，有助于农业可持续发展。
四、病虫害监测与预警农业分析系统可以对农作物的生长环境进行监测和分析，及时发现病虫害的存在。
通过与数据库对比，系统可以提供病虫害的诊断和防治方法，帮助农民及时采取有效的防控措施，减少损失。
五、农业投入品管理农业分析与决策支持系统可以协助农民进行农业投入品管理，包括种子、化肥、农药等。
系统可以根据农田的土壤条件、气候环境等因素，推荐最适宜的农业投入品，避免过度投入或不足投入，提高投入品的利用效率，降低农业生产成本。
六、农产品质量检测农业分析系统可以对农产品的质量进行快速检测和分析，以确保农产品的安全和品质。
系统可以利用图像识别技术、光谱分析技术等进行快速检测，提供全面的农产品质量评估报告，帮助农民选择高质量的农产品种植和养殖方式。
七、农产品物流管理农业分析与决策支持系统可以整合农产品生产、流通、销售的各个环节数据信息，实现农产品物流管理的智能化。
农业智能化决策支持系统设计与实现
农业智能化决策支持系统设计与实现随着科技的快速发展，农业行业也跟随着智能化发展的脚步，进入了农业智能化时代。
农业智能化决策支持系统的设计与实现是为了提高农业生产效率、降低农业生产成本、改善农业管理的一项重要举措。
本文将从系统设计和实现两个方面来探讨农业智能化决策支持系统。
一、农业智能化决策支持系统的设计1. 系统结构设计农业智能化决策支持系统的设计要以农业生产的具体需求为基础，需要考虑到不同农作物的种植特点、区域的气候条件、土壤质量等因素。
系统应该包括数据采集模块、数据处理与分析模块、决策模块和可视化展示模块等几个主要模块。
数据采集模块负责采集农业生产过程中的关键数据，包括气象数据、土壤水分数据、农作物生长数据等。
数据处理与分析模块将通过数据挖掘和统计分析等手段，对采集的数据进行处理和分析，形成相关指标和模型。
决策模块运用相关算法和模型，将处理分析得到的结果用于决策制定。
可视化展示模块将结果以直观的方式呈现给用户。
2. 数据库设计农业智能化决策支持系统需要建立与之配套的数据库，用于存储采集的数据和相关指标。
数据库设计需要考虑到数据的结构化和管理。
首先，需要确定数据库的表结构，包括农作物种植信息表、土壤质量信息表、气象信息表等。
其次，需要确定数据的存储方式和存储位置，数据可以存储在云端或本地服务器。
最后，需要设计数据的备份和恢复机制，以保证数据库的数据安全性和可靠性。
3. 决策模型设计农业智能化决策支持系统的设计离不开决策模型的建立。
根据农业生产的实际情况，可以建立各种决策模型，例如农作物生长模型、病虫害防治模型、农药使用模型等。
决策模型需要考虑到不同农作物的生长规律、区域的气候条件和土壤质量等因素。
模型的设计要基于科学理论，结合实际生产经验和数据进行验证和修正，以提高模型的准确性和可靠性。
二、农业智能化决策支持系统的实现1. 数据采集与处理农业智能化决策支持系统的实现需要通过各种设备和传感器对农业生产过程中的关键数据进行采集。
农业智能化决策支持系统的设计与实现
农业智能化决策支持系统的设计与实现随着科技的不断发展，农业领域也逐渐引入智能化技术，其中农业智能化决策支持系统的设计与实现成为农业发展的关键环节。
本文将介绍农业智能化决策支持系统的设计原则、实现方法以及应用场景。
一、设计原则1. 多源数据采集：农业决策需要基于各种数据，包括气象数据、土地利用数据、作物生理数据等。
农业智能化决策支持系统应能够从多源渠道全面采集这些数据，并进行实时更新。
2. 个性化定制：不同农户、不同地区的农业需求不同，农业智能化决策支持系统应能够根据不同用户的需求，提供个性化的农业决策方案和建议。
3. 智能分析：系统应具备智能分析的能力，能够根据用户的输入和数据分析结果，自动判断问题和风险，并提供相应的解决方案和预警提示。
4. 实时响应：农业决策需要及时性，系统应能够快速响应用户的请求，实时分析数据，并给出相应的决策建议。
5. 可视化展示：系统应能够直观地展示决策结果和建议，以便用户能够清晰地了解农业生产情况和决策效果。
二、实现方法1. 数据采集与存储：农业智能化决策支持系统需要获取大量的数据，可以利用传感器网络、卫星遥感等技术手段进行数据采集。
采集到的数据应经过整理、清洗和存储，并建立相应的数据库。
2. 数据分析与建模：利用机器学习、人工智能等算法对农业数据进行分析和建模，以预测和优化农业生产过程。
通过对数据特征的学习和模式的发现，系统能够根据用户的需求给出相应的决策建议。
3. 决策生成与优化：根据数据分析的结果，系统能够生成决策方案，并进一步优化决策。
例如，根据未来天气预测和病虫害数据，系统可以提供合理的施肥和防治方案，以提高作物产量。
4. 用户界面与交互设计：为了方便用户操作和了解决策结果，系统需要设计用户友好的界面。
通过直观的可视化展示和简洁的操作流程，用户能够轻松地使用系统，并对决策结果进行评估和调整。
5. 实时监控与预警提示：农业生产过程中，系统应能够实时监测作物生长情况和环境变化，并及时发送预警提示。
农业分析与决策支持系统的建立
农业分析与决策支持系统的建立一、背景介绍近年来，农业发展一直是我国经济发展的关键领域之一。
为了提高农业生产效率、资源利用效率以及农产品质量安全监测的能力，建立农业分析与决策支持系统势在必行。
二、农业分析的重要性1. 提高农产品营养价值通过农业分析，可以了解不同农作物所需营养物质的种类和量，合理科学地施用肥料，从而提高农作物的营养价值，满足人民对高品质农产品的需求。
2. 提升农业生产效率农业分析可以对农田土壤质地、肥力状况等进行准确评估，为合理选择农作物品种、改善土壤肥力、提高农业生产效率提供依据，实现以少投入获取更高产出的目标。
3. 优化农业资源配置农业分析可以了解农作物生长周期、需水量和光照要求等信息，合理配置水资源和灌溉设施，使农田灌溉更加科学有效，减少水资源的浪费，最大程度地发挥农田生产潜力。
4. 提高农产品安全监测能力农业分析可以及时监测农田中农药残留、重金属污染等情况，确保农产品安全，为人民提供安全、健康的食品。
三、农业分析与决策支持系统的框架1. 数据采集与存储通过对农业生产过程中涉及的数据进行采集、存储和整理，建立农业生产的数据库。
包括土壤成分、气象数据、农作物生长情况、农药残留等信息。
2. 数据分析与建模利用数据分析工具和模型，对农业数据进行分析，揭示农作物生长规律和影响因素，为农业生产提供决策依据。
3. 决策支持模块根据分析结果，为农业生产提供决策支持。
包括合理选择农作物品种、施肥方案、灌溉方案等，从而提高农业生产的效益。
4. 反馈与优化对决策结果进行监测和评估，及时修改决策方案，不断优化农业生产过程。
四、农业分析与决策支持系统的实施策略1. 加强产学研合作通过建立农业科研机构与农业生产企业之间的合作，促进科技成果的转化，实现农业科技与生产实践的深度融合。
2. 推动信息技术应用利用互联网、大数据和物联网等信息技术手段，实现农业数据的实时采集和管理，提高数据的准确性和时效性。
3. 加强农业人才培养培养具备农业分析与决策支持系统应用能力的专业人才，提高农业分析技术的专业性和实践性。
农业生产决策支持系统的设计与开发
农业生产决策支持系统的设计与开发一、引言农业生产决策支持系统（Agricultural Production Decision Support System，APDSS）是基于信息技术和农业科学的结合，旨在提供农业生产过程中的决策支持。
APDSS通过整合农业相关的数据、模型和工具，帮助农业从业者做出合理的决策，提高农业生产效率和经济效益。
本文将重点探讨APDSS的设计与开发，旨在帮助农业生产者更好地利用该系统实现农业生产的智能化管理。
二、需求分析在设计与开发APDSS之前，首先需要明确用户的需求。
农业生产者在日常生产过程中面临很多决策问题，例如什么时候播种，什么时候施肥，什么时候灌溉等。
此外，他们还需要了解天气、土地质量、市场价格等因素对农作物生产的影响。
因此，APDSS的设计与开发需要满足以下几个方面的需求：1. 数据整合：APDSS需要整合多种农业相关的数据，包括气象数据、土壤质量数据、作物生长数据、市场行情等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要建立合理的数据存储和管理系统，以便用户能够快速、准确地获取所需信息。
2. 决策模型：APDSS需要基于农业科学研究中的决策模型，为用户提供农作物生长、病虫害防治、灌溉、施肥等方面的建议。
这些模型需要基于可靠的科学数据，并结合实际情况进行调整和优化，以保证推荐决策的可行性和有效性。
3. 可视化界面：APDSS的用户群体广泛，包括农业专业人士和普通农民。
因此，系统需要设计简洁明了、易于操作的可视化界面，使用户能够方便地查看和使用系统提供的信息和工具。
4. 实时反馈：农业生产是一个动态的过程，随着时间的推移，外界因素会发生变化，因此决策信息也需要及时更新。
APDSS需要能够及时获取最新的数据和模型，并为用户提供相应的决策建议。
三、系统架构设计在明确用户需求之后，可以开始设计APDSS的系统架构。
以下是一个简要的系统架构设计方案：1. 数据采集与整合：系统通过数据采集与整合模块，从各种数据源中收集、整理和存储农业相关数据。
农业决策支持系统的设计与实现
农业决策支持系统的设计与实现近年来，随着信息化技术的不断发展，农业领域也逐渐加入到了信息化建设的大潮流之中。
农业决策支持系统成为了农业信息化的重要组成部分。
本文将围绕着农业决策支持系统的设计和实现这个主题展开探讨。
一、农业决策支持系统的需求分析农业决策支持系统的设计与实现，需要首先进行需求分析。
这是为了明确系统的目的、功能和使用场景。
在这个过程中，需要对农业领域的问题进行全面的了解，以确定系统应该提供哪些功能，如何实现这些功能，同时也需要从用户需求的角度出发，考虑其使用习惯和使用场景。
对于农业决策支持系统而言，主要需求包括但不限于以下几个方面：1. 数据采集功能。
针对农业领域的数据进行采集，并能够对采集到的数据进行处理和分析。
2. 信息展示功能。
将处理后的数据进行组合、分类、聚合和分析，在系统内呈现给农户或者农业从业人员使用。
3. 决策支持功能。
根据数据分析和处理，提供决策建议和方案，帮助用户进行决策。
4. 交互式操作功能。
用户可以根据自己的需求和使用场景，与系统进行互动操作，例如实时查询、报表生成等。
5. 安全性和稳定性。
系统需要具有保密性、完整性和可靠性等基本特点，以确保系统的安全性和稳定性。
二、农业决策支持系统的设计思路基于需求分析，需要从技术角度考虑如何设计农业决策支持系统。
首先，需要选择适合农业领域的技术手段来实现系统的各项功能。
1. 大数据处理技术。
农业数据具有多样性和复杂性，需要采用大数据处理技术，以实现数据采集、处理和分析。
2. 数据库技术。
系统需要建立农业领域的数据仓库，存储不同来源和不同类型的农业数据。
3. 可视化技术。
提供信息展示功能需要用到可视化技术，呈现给用户直观的图表和表格，使用户更容易理解数据的含义。
4. 人工智能技术。
人工智能技术可以帮助系统不断优化数据分析和处理的算法，提高决策支持的准确度和可信度。
除了技术手段外，还需要从系统架构和数据流程的角度出发，设计出系统的核心框架和关键流程。
农牧业大数据应用与决策支持系统设计
农牧业大数据应用与决策支持系统设计随着科技的飞速发展和信息化水平的提高，大数据在各行各业的应用日益广泛。
农牧业作为国民经济的重要部门，其数据的采集、管理和分析对于农牧业现代化的发展至关重要。
为此，我们需要设计农牧业大数据应用与决策支持系统，以促进农牧业的科学决策和可持续发展。
农牧业大数据应用与决策支持系统设计的目标是提供准确、全面的农牧业数据分析和决策支持，帮助农牧业从业者更好地规划生产、资源调配和市场营销。
在设计系统时，我们需要考虑以下几个方面：一、数据采集和管理为了构建一个全面、可靠的农牧业大数据应用与决策支持系统，我们需要建立健全的数据采集和管理机制。
数据的采集可以通过传感器、监测设备等物联网技术实现，涵盖土壤、气象、水质、作物、畜牧等方面的数据。
采集到的数据应该经过清洗、整合和存储，构建一个统一的数据平台。
二、数据分析和挖掘农牧业大数据所具备的庞大规模和多种类型的数据源为我们提供了丰富的信息资源。
通过运用数据分析和挖掘技术，我们可以从海量数据中挖掘出有用的信息和规律，为农牧业的决策提供科学依据。
例如，可以通过分析历史气象数据和作物生长情况，预测未来作物的生长趋势和产量；通过分析市场需求和价格趋势，指导农牧业产品的销售策略和市场定位。
三、决策支持与优化农牧业大数据应用与决策支持系统不仅要提供数据分析，还要具备决策支持和优化功能。
系统应该能够根据分析结果，为农牧业从业者提供决策建议和优化方案。
例如，结合历史数据和市场预测结果，提供最佳的种植方案和销售途径；根据牲畜生长情况和饲料供应情况，优化饲养管理和养殖方案。
四、移动化和智能化为了方便农牧业从业者随时随地获取和处理数据，农牧业大数据应用与决策支持系统应该具备移动化和智能化特点。
可以通过开发手机应用或者推出网页版系统，用户可以通过手机、平板电脑等移动设备随时访问系统；同时利用人工智能技术，提供智能化的数据分析和决策支持功能，提升系统的实用性和便利性。
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型后 ， 选取折旧方法时应遵循 以下原则 ： １ ） 为保证农 机在使用周期内有效 回收资金 、 减少无形损耗 ， 应尽 可能采用加速折 旧的方法。２ ） 尽可能保证在使用周 期内 ， 机器每年的年度成本趋于平稳且为最低。 ３ ） 折 旧额的计算尽可能简化 ，折 旧方法要具有通用性 ． 及 使用 规律 ， 正确 反 映设备 的磨损 情 况 。５ ）折 旧要 和农 业 机器 的生产 力水 平及 一 定 时期 的管理水平相适应。６ ） 折 旧初期制定 的折 旧率不宜 偏低 ， 折 旧年限也不宜过长 ， 避免设备 的投资 回收期 延长 ， 影 响设备 的更新换 代 。 ７ ） 通 过对 折 旧方法 研究 可知 ，动态方法要 比静态方法更符合经济规律要求 ； 改进的动态双倍余额递减法 Ⅳ 值 的计算方法 ，可有 效避免原方法的折 旧额倒置问题 ： 与动态双倍余额递 减法和改进双倍余额递减法相 比， 动态改进双倍余额 递 减 法更 为合 理 。 设 计农 业 机 器 折 旧决策 支 持 系 统 时 ，以 自上 向 １ 农业 机器折 旧决策支持 系统 的总体 结构 下 、 逐 步求 精 为原 则 ， 根 据 总体设 计 确定 系统 的功能 ， 系统 在 满 足 实 际农 业 机 器 折 旧管 理 决 策需 求 的 同时 ， 需保证 以下性能要求 ： １ ） 实用性 。系统开发能 通过模块化 、结构化的方法对各模块功能进行划分 ， 详细确定模块具体功能。 系统应具有农业机器信息查 满 足农 业机 器 折 旧管理 的实 际情 况 ， 为管 理者 提 供更 辅助折旧决策 、 日常管理、 系统维护等功能。按照 高效的帮助。 ２ ） 稳定性 。 系统运行稳定可靠 ， 避免程 询、 决策 支持 系统 结 构形 式 ， 系统 采用 最为 常用 的部 件结 序 运 行 出现异 常 。 ３ ）先进 性 。 在保 证折 旧管 理各 种功 人机交互系统 、 数据库管理 系统和模型库管理系 能的基础上 ， 系统开发工具 、 数据库数据及模型库模 构 ： 型选用等都应具有一定 的代表 陛。 ４ ） 安全性 。 系统对 统。数据库管理 系统主要实现数据资源的存储和管 模 型库管理系统主要存放各种折旧模型并对模型 不 同的用户进行权 限设定 ，管理各级用户 的使用权 理 ； 库进 行管 理 ； 人机 交互 系 统是 用户 与决 策支 持 系统之 间 的交 互 界 面 ， 用 户通 过 人 机 交互 系统 调 用 “ 模 型部 收 稿 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ １ — １ ２ 件” 与“ 数据部 件 ” ， 运 行决 策支 持 系统 。 作者简介 ： 张庆柱（ １ ９ ８ ２ 一） ， 男， 工程 师， 从 事农 业机械 化与 自
摘要： 为准确 、 全 面地 建立农业机器折 旧制度 ， 分析农业机器折 旧决策 系统的主要设计原则 ， 介绍系统 的总体设 计思路及组成 ， 论
述系统 中重要模 块的功能及其实现 ， 为农业机器折 旧管理工作提供科学的决策参考。
关键词 ： 农业机器 ； 折旧决策支持系统 ； 信息查询 ； 日常管理 ； 日常维护
Ｍ ａ ｙ ２ ０１ ５
农 业机器折 旧决策支持 系统 分析与设计
张 庆 柱 ． 张 彩 霞
（ １ ． 黑 龙 江 省农 业机 械 工程 科 学研 究 院 ， 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ８ １ ； ２ ． 黑龙 江 省 林 业设 计研 究 院 ， 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ８ ０ ）
第５ 期 总第 ２ ５ １ 期
２ ０ １ ５年 ５月
农业 科技 与装 备
Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏｇ ｙ ａ ｎｄ Ｅｑ ｕｉ ｐｍ ｅ ｎ ｔ
Ｎ Ｏ． ５ Ｔｏ ｔ ａ ｌ Ｎ Ｏ． ２ ５１
限。 ５ ）完整 性 。 折 旧决策 支持 系统 是农 业机 械化 管理 中一 个相 对独 立 的子 系统 ，应 具有 独立 的完整 结构 。 ６ ）开放性 。 系 统在 设计 时应 保 留相应 接 口， 与其 他相 应 系统进 行数 据 共享 。
根 据农 业机 器作 业 特点 ． 在对 比分 析各 种 折 旧模
中图分类号 ： ￥ ２ ３ — ０ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ４ — １ １ ６ １ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ — ０ ０ ５ ７ — ０ ３
农业机器的管理工作包括农业机器基础数据 的 统计分析 、 农业机器选型与配备 、 农业机器更新与折 旧等 内容 ， 其 中农业 机 器折 旧是农 业 机械 化 管理 工作 中的一个重要部分 ． 关系到农业机器的作业成本核算 及经济效益。 传统 的折 旧管理工作是由决策人员确定 折 旧方法 ． 并进行大量的数据计算及统计 。现行的农 业机器折 旧方法众多 。 且折 旧模型都有各 自的特点及 适用性 ． 在农 机管 理者 对折 旧模 型选 择 不规 范 的情况 下， 折 旧费用的计算存在一定的不合理性 。 同时， 随着 农机数量及种类的不断增加 。 农机管理部门处理折 旧 数据的工作量随之加大 ， 尤其复杂折旧模型计算耗费 的资源量 巨大。 将决 策 支持 系统 应用 到农 业 机械化 管 理 中 ， 不 仅 可以通过数据库管理系统方便快捷地查询、 了解各种 农机 信 息 。 而 且 能够通 过 模型 库管 理 系统 中 的各种 问 题 处 理模 型 ，选 择合 理 的决 策方 案 和 科 学 的决 策 信 息。 辅助相关人员在正确处理问题的同时 ， 提 高决策 的质量及效率。 依据农业机械化管理工作的特点和要 求建立信息数据库 ， 结合模型库 中的折 旧模型 ， 帮助 农户及相关部门进行农业机器信息管理和查询 ， 并科 学 地选 择折 旧模 型 。 为农 机折 旧决 策 提供科 学 依据 。