物理建模与实验负责人：沉积预测、标定与验证

物理建模与实验负责人：角色定位

物理建模与实验负责人将可测的作业条件转换为可检验的沉积预测，并通过独立实验量化误差与适用范围。该角色交付模型定义、数据集、接口和验证证据，不交付缺少条件说明的孤立热力图。

模型交付范围与接口目标

物理方程、经验回归和机器学习可以采用不同实现，但均通过稳定接口提供语义一致的结果。接口定义先于模型实现，用于支持物理建模与平台开发并行推进。

1. 核心预测对象：二维地面沉积场

模型在给定环境、运动和喷洒条件下，预测目标地面网格的沉积量、空间均匀性、目标边界外沉积及其不确定性。漂移距离属于沉积场的统计量，不能单独支撑空间热力图和质量评价。

V1 以二维地面沉积场为核心输出。模型将喷洒带划分为空间网格，并为各网格输出预测沉积量或归一化沉积强度。平台将沉积网格与地块边界、敏感区域和目标剂量叠加，进一步计算覆盖不足、过量沉积、越界沉积和风险提示。

2. 核心知识：液滴从喷嘴到目标表面的运动

喷嘴内部的压力能使连续液体通过孔口形成液膜或液柱，随后在表面张力、惯性与空气作用下破碎为不同直径的液滴。实际喷雾由粒径分布组成，常用体积中值直径等统计量描述；单一平均直径无法表达细小液滴与粗大液滴所占比例。

液滴离开喷嘴后主要受到重力和气动力。重力近似竖直向下，气动力取决于液滴与周围空气的相对速度、液滴尺度和空气性质。细小液滴的质量随直径三次方变化，受气流影响相对更强、沉降更慢；粗大液滴通常更快到达目标，但单位体积形成的液滴数量和覆盖细密程度也会改变。

相对风与坐标定义

模型将环境风与航向转换到同一坐标系，再分解为横风和顺风分量。气象风向通常表示“风从何处来”，运动矢量表示“指向何处”；若接口未明确转换规则，将形成 180° 系统误差。

V1 混合建模路线

V1 采用“物理约束 + 实验标定”的混合方法。质量守恒、相对风分解和单位面积剂量关系作为结构约束；沉积宽度、中心偏移和喷嘴响应等参数由实验标定。该路线兼顾可解释性、数据规模与实时计算要求。

3. 模型输入参数

输入必须带有名称、类型、单位、坐标系、范围、来源、更新频率、质量状态和是否必需。以下是 V1 接口建议，最终范围应由器件能力和试验条件确认，不能把示例范围当作物理事实。

4. 输出分层与责任边界

物理模型输出可检验的沉积量、空间统计量和预测不确定性；后台平台将这些结果与任务边界、目标剂量和风险规则组合，生成覆盖、告警、评分和建议。该分层使模型保持物理语义稳定，同时保证平台结果可追溯至基础预测量。

5. 后台标准数据契约与接口规范

数据契约是物理老师、硬件和软件共同遵守的接口。每一次预测请求都应包含 schema_version、model_version、mission_id、timestamp、坐标参考和输入质量；返回结果要包含状态、警告、输出与适用域判断。模型无法计算时应明确返回失败原因，而不是生成看似合理的默认热力图。

{
  "schema_version": "1.0",
  "model_version": "spray-physics-0.1",
  "mission_id": "AG-2026-001",
  "timestamp": "ISO-8601",
  "inputs": {
    "wind_speed_mps": 2.1,
    "wind_direction_deg_from": 270,
    "release_height_m": 2.0,
    "ground_speed_mps": 4.0,
    "flow_rate_lpm": 1.6,
    "pressure_bar": 3.0,
    "nozzle_id": "TEST-N01"
  },
  "input_quality": { "wind": "valid", "flow": "valid" },
  "outputs": {
    "deposition_grid": { "origin": [0, 0], "cell_size_m": 0.25, "values": [] },
    "target_deposition_ratio": 0.0,
    "off_target_ratio": 0.0,
    "mean_offset_m": 0.0,
    "uncertainty": { "level": "experimental" }
  },
  "warnings": []
}

示例中的数值不是项目结论，只展示字段结构。真实接口还应约定缺失值、浮点精度、角度方向、数组排列方式、最大网格尺寸和错误码。模型版本必须随结果保存，否则任务回放时无法知道当时采用哪一版算法。

6. 实验设计：因素、响应与重复

可控实验平台用于改变指定因素并重复测量响应。第一阶段采用滑轨小车、小型喷杆、清水或经批准的安全染色液、可调风源、水敏纸或接液器及固定照明。该平台可在不依赖真实植保无人机飞行的条件下建立可重复的基础数据集。

建议的分阶段实验

实验矩阵与重复

不得一开始组合所有变量。先做筛选实验识别主要因素，再针对关键区域增加水平。每个条件需要足够重复以估计随机波动，条件顺序宜随机化或分块，避免温度、喷嘴堵塞或水泵升温与实验顺序混在一起。每次实验都记录原始数据、环境状态、操作日志和异常，而不是只记录最终平均值。

7. 水敏纸和接液测量：实验参考值

水敏纸遇到水滴后变色，可用于观察液滴覆盖、数量和空间分布。它适合教学和相对比较，但图像结果会受纸张批次、液滴合并、扫描分辨率、阈值算法和放置角度影响。若需要估计实际沉积质量，可结合接液器、称量、示踪剂或其他适合的定量方法。项目应根据安全与条件选择方法，并明确局限。

图像分析流程需要固定：统一采样纸尺寸与编号，喷后按同样时间干燥，在固定光照和距离下拍摄或扫描，进行透视校正、颜色标定、液滴分割，再计算覆盖百分比和空间统计。原始图像永远保留，处理脚本记录版本，人工剔除样本必须说明原因。

8. 模型验证指标体系

标定数据用于确定模型参数，验证数据用于检验未参与调参的条件。若在同一批数据上反复调参再报告精度，会高估模型能力。验证集最好包含不同日期、不同喷嘴或不同条件组合；如果这些条件超出模型适用范围，应单独报告外推表现。

报告结果时应提供样本数量、条件范围、重复性、指标分布和失败案例。最有价值的图通常不是只有一条拟合线，而是预测热力图与实测热力图并排、残差空间图、不同条件下误差箱线图，以及模型在适用域边缘的表现。

9. 适用边界与置信度

第一版模型不可能覆盖真实农业中的所有影响因素。旋翼下洗、复杂冠层、阵风、蒸发、喷嘴磨损、药液黏度和静电效应都可能改变结果。科学的表达不是把所有因素写进宣传语，而是明确哪些已测、哪些固定、哪些忽略、哪些将在下一版研究。

模型每次输出都应检查输入是否处于验证范围。如果风速、高度或喷嘴型号超出实验数据覆盖，应返回 out_of_domain 警告并降低置信度，必要时拒绝给出确定性建议。置信度应避免是随意生成的百分比，而应来自输入质量、模型验证误差和适用域距离。

10. AeroGuard 中的应用与案例推演：横风条件超出适用域

案例条件：模型 V1 的验证风速范围为 0–4 m/s。一次预测请求的风速为 5.2 m/s，其他字段有效，平台附近存在水体敏感区。

分析过程：该输入超出已验证范围，模型可以计算趋势，但不能把外推结果表述为已验证精度。接口返回 out_of_domain，同时提供适用域距离、输入质量和保守的不确定性描述。平台显示“当前条件超出模型验证范围”，并将暂停或人工复核作为规则建议，避免输出假精确的漂移距离。

接口规范

常见错误

• 把液滴谱简化为一个平均粒径，却未声明对细小液滴比例的损失。
• 使用同一批数据反复调参并报告最终精度，造成验证泄漏。
• 只报告 R²，未说明数值偏差、空间误差和失败条件。
• 混用风向来向与去向、地面高度与冠层高度、bar 与 MPa。
• 对适用域外输入继续输出高置信度和确定性建议。

本章总结

1. 二维沉积场是覆盖、漂移和空间风险分析的共同物理基础。
2. 液滴粒径、相对风、释放高度、速度、流量和喷嘴共同决定分布。
3. V1 采用物理约束与实验标定相结合的建模路线。
4. 水敏纸与接液测量是带误差的实验参考，不是实时模型输入。
5. 验证必须使用未参与调参的数据和多类互补指标。
6. 每次预测均携带模型版本、输入质量、适用域与警告。

11. 预习任务与完成标准

完成标准：硬件与软件负责人能够仅依据模型交付包构造合法输入、识别失败状态、解释每项输出，并使用提供的样例验证接口一致性。

自测题

1. 为什么覆盖率通常更适合由平台基于沉积网格和目标剂量计算？
2. 为什么水敏纸不是模型实时输入？
3. 同一批实验数据能否同时用于调参和最终验证？
4. 预测超出实验范围时，系统应怎样表达？
5. 热力图除二维数值数组外，还必须携带哪些空间信息？