農(nóng)業(yè)機械配備方法完善思考

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摘要：回顧近30年國內(nèi)外農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備的相關研究，簡要總結農(nóng)機優(yōu)化配備的常用方法和成果。通過分析比較提出我國農(nóng)機優(yōu)化配備實踐中存在的問題，以及國內(nèi)與國外農(nóng)機優(yōu)化配備方法研究的差距。并結合現(xiàn)有研究基礎和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，指出未來我國農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備方法研究的新方向。完善農(nóng)業(yè)基礎數(shù)據(jù)庫建設、加大農(nóng)機優(yōu)化配備方法中可變因素研究，以及建立計算機模擬技術農(nóng)機優(yōu)化配備方法成果示范區(qū)是未來農(nóng)機優(yōu)化配備方法研究的重點方向。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)機械；優(yōu)化配備；方法；展望

0引言

隨著我國農(nóng)機總動力和農(nóng)機具種類的不斷增加，如何合理有效地配備農(nóng)機具從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效益成為了我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程中的重要難題[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益由成本和收入決定，生產(chǎn)成本包含生產(chǎn)過程中需要的種子、化肥、農(nóng)藥、勞動力和農(nóng)業(yè)機械等要素，其中農(nóng)業(yè)機械起著關鍵性作用，從耕作到收獲，農(nóng)業(yè)機械參與全部作業(yè)過程，在發(fā)達國家，農(nóng)業(yè)機械的作業(yè)成本占生產(chǎn)成本的50%[2]，在我國機械化水平較高的農(nóng)場，農(nóng)業(yè)機械作業(yè)成本為生產(chǎn)成本的30%~50%[3]。根據(jù)國內(nèi)外相關研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機優(yōu)化配備水平的高低顯著影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率與效益，因此，農(nóng)業(yè)機械配備方法研究具有重要的現(xiàn)實意義。

1農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備原則研究

農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備的最終目的是在按時按量完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)任務的同時，最大幅度提高機械作業(yè)效率，同時降低生產(chǎn)成本。為滿足以上兩個目標，首先應對作業(yè)目標的生產(chǎn)任務進行全面調(diào)查分析，然后計算出完成生產(chǎn)任務應配備的農(nóng)業(yè)機械型號和數(shù)量，最后從中選擇最優(yōu)的農(nóng)業(yè)機械配備方案。在以往研究中，如何確定最優(yōu)方案主要遵循作業(yè)成本最小、生產(chǎn)效益最大和動力配置最小等原則。

1.1作業(yè)成本最小

在生產(chǎn)任務和其他條件基本相同的情況下，將農(nóng)業(yè)機械年固定費用和可變成本(油料、勞動力、維修費、種子和農(nóng)藥等)作為機器作業(yè)的總成本，單位面積所需投入的機械成本最小，這是普通農(nóng)機戶或投資者在進行農(nóng)機優(yōu)化配備時最先考慮的因素。文獻[4~10]都以作業(yè)成本最低為原則，建立計算機模型或理論計算，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備。在實際運用時，一般將適時性損失納入成本計算，忽略作物輪作方式和機組選擇的相互影響，也沒有考慮拖拉機與機具配套的合理性，因而操作簡單，但精確性不足。2005年，A.de.Toro在瑞士通過研究農(nóng)場面積、駕駛員數(shù)量、機器功率和地理位置等因素的變化與適時性損失的關系，以此求得由機器成本、勞動力成本和適時性損失構成的總作業(yè)成本最小。研究結果表明，由于耕地面積和天氣影響，年度的適時性損失為非線性變化，難以預測，在機器配備過程中，應選擇功率較大的機器，以降低適時性損失的風險[11]。

1.2生產(chǎn)效益最大

效益最大化是以生產(chǎn)效益為目標函數(shù)，對農(nóng)業(yè)機械系統(tǒng)進行優(yōu)化配備，優(yōu)化結果以定量化的利潤顯示，因而可以直接指導用戶進行決策。1993年，ImadHaffar和RamziKhoury運用Fortran77編程語言，開發(fā)了多作物種植系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備的計算機模型MSMC，該模型通過輸入農(nóng)場尺寸和作物種植模式，經(jīng)計算機的智能決策分析，為用戶輸出最優(yōu)配備組合，包括機器型號，數(shù)量和尺寸[12]。文獻[13,14]也是以同樣的原則進行配備。

1.3動力配置最小

該原則是從生產(chǎn)過程中能量消耗最少目的出發(fā)，是系統(tǒng)工程思想的延伸和發(fā)展。從理論角度分析，動力消耗問題一般是先根據(jù)經(jīng)驗確定某種作業(yè)單位幅寬或單位產(chǎn)量所需動力數(shù)，然后確定需要配置的總的動力大小，但在實際應用過程中，能量的消耗難以測算，主觀經(jīng)驗存在差異，所以誤差較大，不能滿足用戶的實際需求，僅適合科研實驗。KishorMButani和GajendraSingh在1994年開發(fā)出了決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過建立移動式作業(yè)和固定式作業(yè)的能量消耗方程，經(jīng)過計算機技術優(yōu)化，選出最優(yōu)的動力配置[15]。類似研究還有1984年Khan’s，Chaudhry，M.S和Sherif，S等人以能量消耗原則，建立計算機模型對某一農(nóng)場優(yōu)化配置指定拖拉機型號[16]。

2農(nóng)業(yè)機械配備方法比較研究

農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備早期研究主要以經(jīng)驗法為主，隨著農(nóng)機化水平的不斷提高，農(nóng)機保有量的不斷增加，經(jīng)驗法無法適應現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要求。經(jīng)過眾多專家學者的不斷完善和創(chuàng)新，農(nóng)機優(yōu)化配備發(fā)展至今，出現(xiàn)了如能量法、線性規(guī)劃法、機器—時間系統(tǒng)法和計算機模擬技術等十幾種方法，方法核心是以專家經(jīng)驗法、作業(yè)量法和線性規(guī)劃法為基礎，其他方法是由此三種方法演變形成。

2.1專家經(jīng)驗法

專家經(jīng)驗法主要用于農(nóng)業(yè)機械選型，由于選型過程中部分指標不易直接量化，構建數(shù)學模型難度較大，因此要借助專家經(jīng)驗實現(xiàn)優(yōu)化選型。專家經(jīng)驗的可靠性決定了優(yōu)化結果的有效性。1993年韓正晟利用層次分析法結合專家經(jīng)驗確定農(nóng)機選型指標權重，選出局部區(qū)域內(nèi)的最佳作業(yè)機型[17]。隨著網(wǎng)絡技術和通訊行業(yè)的飛速發(fā)展，專家經(jīng)驗法實現(xiàn)了用戶和專家面對面的交流溝通。2011年Mehta,CR和Singh,K基于VisualBasic語言開發(fā)出了一個專家決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)由五大部分組成，包括操作界面、智能決策系統(tǒng)、基礎數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)輸出模塊和專家在線咨詢模塊，操作簡單，由人工智能和專家在線雙重決策，決策結果可靠性較高，但在線專家系統(tǒng)沒有完善的管理措施，在線回復率不夠穩(wěn)定[18]。我國高洪偉和何瑞銀2011年以智能系統(tǒng)PAID4.0為平臺，開發(fā)出了稻麥收獲機械選型的決策支持系統(tǒng)。

2.2作業(yè)量法

作業(yè)量法又稱為生產(chǎn)率法，這是使用最早而且現(xiàn)在仍被廣泛借鑒的一種農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備方法。它根據(jù)全年作業(yè)高峰期的工作量來配備所需動力機械的型號和數(shù)量，只要達到高峰期工作量對動力機械的要求，其他作業(yè)階段的要求也就可以滿足。作業(yè)量法能夠長期應用于生產(chǎn)實踐中，主要原因在于它不需要高深的專業(yè)基礎知識和復雜計算，而優(yōu)化結果既能滿足生產(chǎn)要求，又能在一定程度上實現(xiàn)經(jīng)濟優(yōu)化的目的。在實際操作過程中，它不考慮適時性損失影響。作業(yè)量法根據(jù)約束條件的不同又可細分為機組生產(chǎn)率法、能量法和時間約束法[19]。1)機組生產(chǎn)率法：機組生產(chǎn)率法是根據(jù)作業(yè)項目和作業(yè)面積，結合當?shù)貏趧恿η闆r、經(jīng)濟條件和機械作業(yè)質(zhì)量等因素，確定各項作業(yè)項目的日程表，以此選擇合適機型進行合理配套。在實際操作中先根據(jù)地塊的具體情況計算機組生產(chǎn)率[20]，再根據(jù)作業(yè)量確定拖拉機的動力配置。文獻[21]利用機組生產(chǎn)率法確定拖拉機的優(yōu)化配備。2)能量法：能量法最早出現(xiàn)于20世紀90年代歐美國家，根據(jù)能量平衡原理，通過作業(yè)時需要消耗的能量來計算所需拖拉機的總功率，忽略機組配套，因而計算過程簡便，但能量的計算存在較大的誤差，因而該方法比較適用于大范圍內(nèi)的整體規(guī)劃，不易作具體優(yōu)化配備。3)時間約束法：時間約束法是在確定作業(yè)量，適宜作業(yè)時間和各型號機器在規(guī)定時間內(nèi)完成給定生產(chǎn)任務前提下，計算所需配備的機器數(shù)量，優(yōu)缺點同能量法。該方法目前主要用于一些精確配套方法的驗證。2.3線性規(guī)劃法線性規(guī)劃法是運籌學的一個分支，主要用于解決資源優(yōu)化配備和生產(chǎn)合理組織問題，是目前應用最多也最成熟的農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備方法。在實際應用時可根據(jù)不同的優(yōu)化目標，以機器的作業(yè)量、作業(yè)時間、機器和機具的配備量為約束建立線性方程。1988年D.E.K.Line和D.A.Bender首次將線性規(guī)劃應用于農(nóng)業(yè)機器優(yōu)化配備[22]。Witney在1988年開始測試農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模型的效率，主要測試的影響因素包括工作環(huán)境、噪音、動力輸出和操作事故控制等[23]。隨著農(nóng)業(yè)機械化的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營管理者對優(yōu)化目標的要求越來越精確，線性規(guī)劃法在農(nóng)機優(yōu)化配備上得到快速發(fā)展。到目前為止，以線性規(guī)劃法為基礎進行改進而形成的優(yōu)化配備方法有五六種之多，主要包括非線性規(guī)劃法、整數(shù)線性規(guī)劃法、混合整數(shù)線形規(guī)劃法、機器-時間系統(tǒng)法和最小年度費用法等。1988年周應朝和高煥文通過非線性規(guī)劃法對華北平原地區(qū)一年兩熟耕作制度的作業(yè)期限進行優(yōu)化，并將運算時間縮短到了使用范圍內(nèi)[24]。文獻[25]從最小成本角度出發(fā)選擇合理的動力機械配置，以水稻、黃麻和小麥三種作物的種植面積、輪作方式、田間作業(yè)次序、作物產(chǎn)量、產(chǎn)值和機器價格為變量進行優(yōu)化，優(yōu)化結果表明，動力機械配置水平隨著種植面積和輪作方式的變化而產(chǎn)生顯著變化。20世紀90年代，隨著電子信息行業(yè)的飛速發(fā)展，國內(nèi)外專家開始嘗試將計算機技術和線性規(guī)劃法相結合，并開發(fā)出了多種專家決策支持系統(tǒng)軟件。2003年，HenningTSogaad以非線性規(guī)劃法為核心，利用計算機語言開發(fā)出了GAMS農(nóng)機優(yōu)化配備模型，通過計算機輸入農(nóng)場規(guī)模、田塊大小和種植模式，并考慮適時性損失，由計算機運算后輸出所需配備的拖拉機動力和數(shù)量[26]。2009年，蔣萬祥和胡德民在線性規(guī)劃法基礎上，利用計算機語言VB6.0，以年度費用最小為優(yōu)化目標開發(fā)出了相似的優(yōu)化模型。與此同時，相應的計算軟件也開始在優(yōu)化配備中得以廣泛應用，例如Matlab[26]和Excel[27]等。文獻[28，29]也都涉及到計算機技術在優(yōu)化配備方法中的應用。

3我國農(nóng)業(yè)機械系統(tǒng)優(yōu)化配備應用局限與展望

3.1農(nóng)戶種植規(guī)模小，缺乏廣泛應用前提

我國農(nóng)機化水平低，2012年全國耕種收綜合機械化水平57%，單個農(nóng)戶戶均規(guī)模0.47~0.53hm2，家家戶戶購買農(nóng)機不經(jīng)濟，較多的農(nóng)機作業(yè)依靠社會服務組織完成，因此對農(nóng)機配備優(yōu)化沒有需求，目前我國農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備方法僅應用在部分大型農(nóng)場或農(nóng)村合作經(jīng)營組織。

3.2農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與農(nóng)機裝備基礎數(shù)據(jù)不足

當前農(nóng)機優(yōu)化配備方法研究熱點是計算機模擬技術的應用，然而計算機模擬技術能否有效解決優(yōu)化配備問題，不僅取決于計算機模擬模型自身的適用性，更重要的是需要完善的農(nóng)機化基礎數(shù)據(jù)。前文介紹了計算機模擬系統(tǒng)由操作界面、智能決策、基礎數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)輸出模塊和專家在線咨詢模塊等組成，其中基礎數(shù)據(jù)庫是整個系統(tǒng)的基礎和核心部分。為使優(yōu)化結果精確合理，計算機模擬系統(tǒng)必須具備以下三類數(shù)據(jù)，首先是拖拉機的牽引特性、附著系統(tǒng)、滾動阻力系統(tǒng)、機械作業(yè)比阻、機組油耗指標等資料；其次是適時性損失和氣候條件；最后是當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平[30]。但實際上，我國這些數(shù)據(jù)比較缺乏或誤差較大，尤其是作物適時性損失和氣候條件。

3.3農(nóng)機優(yōu)化配備實用性成果較少

我國的農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備方法研究多數(shù)是在理想狀態(tài)作業(yè)條件進行，例如作業(yè)時間固定不變、種植模式固定不變、機器的完好率為100%和簡化農(nóng)機與農(nóng)藝之間的內(nèi)在聯(lián)系等。在此理想狀態(tài)下計算的優(yōu)化結果往往與生產(chǎn)實踐要求存在很大差距。另一方面，多數(shù)用于優(yōu)化的模型結構比較復雜，對于缺乏農(nóng)業(yè)系統(tǒng)工程背景知識的用戶來說，必須在專業(yè)人員指導下才能完成操作。因此，該領域研究主要還停留在專業(yè)人員實驗示范研究階段，真正能夠指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實用性成果很少。

4后期研究方向

4.1完善農(nóng)業(yè)基礎數(shù)據(jù)庫建設

農(nóng)業(yè)機械化基礎數(shù)據(jù)庫不僅是決策支持系統(tǒng)的核心，也是常規(guī)理論分析方法的基礎。我國現(xiàn)有的基礎數(shù)據(jù)庫建設只是針對某一局部區(qū)域或特定農(nóng)場結構，缺少系統(tǒng)性試驗研究，然而數(shù)據(jù)的收集非常困難，尤其是針對適時性損失和氣候數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，歐美一些國家長期持續(xù)開展這項工作，我國這方面的數(shù)據(jù)非常缺乏。因此，我們應加強對已有數(shù)據(jù)進行總結歸類，對缺失的數(shù)據(jù)從零開始進行收集，試驗研究。

4.2加大農(nóng)機優(yōu)化配備方法中可變因素研究

農(nóng)機優(yōu)化配備是一個復雜的系統(tǒng)工程，設計過程中一方面要考慮農(nóng)業(yè)機械的生產(chǎn)技術、作業(yè)質(zhì)量和年折舊費等固定因素，另一方面還有考慮天氣、油價和勞動力成本等可變因素。可變因素是關系優(yōu)化配備方法成敗的關鍵環(huán)節(jié)，究其原因，一方面在于可變因素數(shù)量多，設計過程中難以抉擇；另一方面，可變因素的存在，很大程度上增加了優(yōu)化配備方法中數(shù)學運算的難度。因此，可變因素研究是我國農(nóng)機優(yōu)化配備后期研究的重點和難點。

4.3強化作業(yè)機型與地塊的適應性研究

前期農(nóng)機優(yōu)化配備系統(tǒng)中的機組作業(yè)效率以標準化地塊作為作業(yè)條件來計算，而在現(xiàn)實的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中很難達到。地塊形狀、坡度和物理性質(zhì)等條件在不同地區(qū)差異很大，尤其是丘陵山地地區(qū)地塊更是各有特點。土地規(guī)模化很難在短時間內(nèi)完成，在此期間要提高機具的作業(yè)效率，研發(fā)新型機具仍是關鍵，但通過調(diào)整機具作業(yè)工序和機具優(yōu)化選型來適應不同特點的地塊也是一個重要研究方向。

4.4建立計算機模擬技術農(nóng)機優(yōu)化配備方法成果示范區(qū)

在國外，計算機模擬技術在農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化配備上的使用已經(jīng)相當成熟和普遍，決策支持系統(tǒng)的應用性成果越來越多。我國由于諸多因素的限制，在這方面的研究基礎還相當薄弱，目前尚無指導生產(chǎn)實踐的應用性成果。鑒于此，后期我們應該在耕作條件成熟的局部范圍內(nèi)，加強計算機模擬技術應用實驗力度，加快相關成果集成示范，不斷摸索總結，逐步提高我國農(nóng)業(yè)裝備優(yōu)化配備水平。

參考文獻

[1]高煥文.高等農(nóng)業(yè)機械化管理學[M].北京:中國農(nóng)業(yè)大學出版社,1998.

[2]MachineryManagement[M].JohnDeerePublishing,1992.

[3]農(nóng)業(yè)機械統(tǒng)計報表[R].江蘇省農(nóng)墾集團總公司,2002.

[4]Isik,A.,Sabanci,A.Acomputermodeltoselectoptimumsizeoffarmmachineryandpowerformechanizationplanning[J].Agri-culturalMechanizationinAsia,AfricaandLatinAmerica.1993,24(3):68~72.

[5]Ahmed,M.H.MechanizationofkenafproductionatAbuNaamaSchemeinSudan[J].AgriculturalMechanizationinAsia,AfricaandLatinAmerica,1989,20(3):61~67.

[6]GaoHuanWen,HuntDR.Optimumcombinefleetselectionwithpow-er—basedmode1[J].Trans.ASAE,1985,28(2):364~368.

[7]HetzHE.Farmmachineryneedsaccordingtocultivatedarea[J].Tillageintensityandcroprotation,1986,14(2):67~77.

[8]Hunt,D.Farmpowerandmachinerymanagement[M].IowaStateU-niversityPress,1983.

[9]GajendraSingh,BKPathak.AdecisionsupportsystemformechanicalharvestingandtransportationofsugarcaneinThailand[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,1994,(11):173~182.

[10]郭風祥,溫英蓮,等.內(nèi)蒙古東部壟作地區(qū)農(nóng)業(yè)機器系統(tǒng)配備方案的探討[J].內(nèi)蒙古農(nóng)牧學院學報,1993,14(4):20~30.GuoFengxiang,WenYinglian,etal.Queryongontractor-implementselectionplansforridgecultureareaineastinnerMongolia[J].JournalofInnerMongoliaCollegeofagricultureandanimalhus-bandry,1993,14(4):20~30.

[11]A.deToro.Influencesontimelinesscostsandtheirvariabilityonarablefarms[J].BiosystemsEngineering,2005,92(1):1~13.

[12]ImadHaffar,RamziKhoury.Acomputermodelforfieldmachineryselectionundermultiplecropping[J].CompuersandElectronicsinAgriculture,1992,7(3):219~229.

[13]Rotz,C.A.,H.A.Muhtar,etal.Amultiplecropmachineryselec-tionalgorithm[J].TransactionsofASAE,1983,26(6):1644~1649.

[14]Chen,L.H.Microcomputermodelforbudgetingandschedulingcropproductionoperations[J].TransactionsoftheASAE,1986,29(4):908~911.

[15]Kishor,M.,etal.DecisionsupportsystemforselectionofagriculturalmachinerywithacasestudyinIndia[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,1994,(10):91~104.

[16]Khan’s,Chaudhry,etal.Acomputerprogramforagriculturalma-chinerymanagement-Selectionofaparticulartractorsize[J].Agri-culturalMachanizationinAsia,AfricaandLatinAmerica,1984,15(3):11~13.

[17]韓正晟.農(nóng)業(yè)機械選型系統(tǒng)的研究[J].甘肅農(nóng)業(yè)大學學報,1993,28(1):72~77.

[18]Mehta,C.R.,etal.AdecisionsupportsystemforselectionoftractorimplementusedonIndianfarms[J].JournalofTerramechanics,2011,48(1):65~73.

[19]石玉梅,陳永成,等.農(nóng)機配備方法對比及注意的問題[J].新疆農(nóng)機化,2006,(2):54~57.ShiYumei,ChengYongcheng,etal.Comparisonofagriculturalma-chineallocationmethodandproblem[J].MaBenxue.XinjiangAgri-culturalMechanization,2006,(2):54~57.

[20]陳麗能,馬廣.拖拉機田間作業(yè)機組的生產(chǎn)率及其影響因素的研究[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2001,32(2):100~102.ChenLineng,MaGuang.Studyonproductivityofafield-workingtractor-implementunitanditsinfluencingfactors[J].TransactionsoftheChineseSocietyforAgriculturalMachinery,2001,32(2):100~102.

[21]喬西銘.基于價值工程下農(nóng)業(yè)機械選型與配套方案的優(yōu)化[J].華南熱帶農(nóng)業(yè)大學學報,2007,13(4):78~80.QiaoXiming.Optimizationofmodelselectionofagriculturalmachineandallocationbaseonvalueengineering[J].JournalofSouthChinaUniversityofTropicalAgriculture,2007,13(4):78~80.

[22]DEKLine.,DABender,etal.Machineryselectionusingex-pertsystemsandlinearprogramming[J].ComputersandElectronicsinA-griculture,1988,(3):45~61.

[23]BrianWitney.Choosingandusingfarmmachines[M].TransactionsofASAE,1988.

[24]周應朝,高煥文.農(nóng)業(yè)機器優(yōu)化配備的新方法一非線性規(guī)劃綜合配備法[J].農(nóng)業(yè)機械學報,1988,(1):43~50.

[25]MAlam,MMHossain,etal.lSelectionoffarmpowerbyusingacomputerprogramme[J].AgriculturalmechanizationinAsia,AfricaandLatinAmerica,2001,32(1):65~68.

[26]Sogaard,H.T.,Sorensen,C.G.Amodelforoptimalselectionofma-chinerysizeswithinthefarmmachinerysystem[C].ProceedingsoftheSixthInternational

[27]王偉.基于Matlab的農(nóng)業(yè)機器優(yōu)化配備[J].安徽農(nóng)機，2010,(1):9~14.

[28]WangWei.Agriculturalmachineoptimumallocationbaseonmatlab[J].AnhuiAgriculturalMachine,2010,(1):9~14.

[29]Brixius,W.W.Tractionpredictionequationsforbiasplytires[C].ASAE,1987.

[30]Zoz,F.M.,Grisso,R.D.Tractionandtractorperformance[C].ASAE,2003.

作者：曹光喬1 高慶生1,2 朱梅2 朱曉星3 單位：1.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所 2.安徽農(nóng)業(yè)大學 3.常柴股份有限公司