数学是我国传统学科之一，最初被称作算术，是六艺的重要组成部分，主要用于计算和统计。当代数学在计算和统计的基础上又开拓了量度、数量、几何、建模等板块，在多个行业均发挥了极大作用，对农业发展更是意义重大。农业科学是当今学者重点研究的课题，农业科学研究需要应用到大量数学知识，在此背景下我国出版了《农业数学实验》，该书结构完整，逻辑严谨，每个章节相互独立又有着密切联系，整本书的内容过渡自然，成为高等院校农业实验课程的主要教材。
　　该书分为六章。第一章是常用软件的使用，包括Matlab、SPSS以及LINGO，这些都是目前最常用的数据分析软件;第二章是数值化方法，分别是差值与拟合、线性方程组求解、非线性方程求根和常微分方程数值解;第三章是优化方法，作者分析了线性规划问题，建构了数学模型，探讨了非线性规划与整数规划;第四章是统计分析，这是该书的重点内容，包括统计图形、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析和试验设计;第五章是数据挖掘技术及其算法，由数据挖掘的基本内容、关联规则、决策树方法以及贝叶斯分类组成;第六章介绍了很多实验项目，如Lotka-Volterra生态数学模型的求解、施肥效果分析、传染病模型以及羊群收获问题等。
　　该书首先介绍了农业实验統计学的应用。农业实验统计学研究需应用数学公式，以产量分析最为突出。产量分析主要研究的内容是蛋白质含量，方向是亲代和子代。在种植农作物时要根据季节、品种和地区等因素来决定肥料的成分、用量等。农作物的生长周期较长，外部的自然环境、农作物的自然特性等都会对其生长状态产生影响，因此同一类型实验的结果也会存在一些偏差。另外，数据统计工作需要借助互联网信息技术和现代化设备，一旦数据丢失或出错很可能会对统计工作造成不利影响，为了避免此种情况的发生，可以通过数学建模的方式进行统计分析。科学运用Matlab、SPSS、LINGO等软件，这些软件能够汇总整合大量数据，完成数学建模，并形成数据库存放大量农业数据，同步完成数据采集和分析工作，在此方面常用的数学方法是微分几何分析法，其在实验推断、统计等方面的专业性更强一些。数学统计模型的优势有很多，其中最为突出的是解释性强，因此除了农业实验外，很多其他类型的实验也会应用到统计模型。
　　该书随后介绍了数学遗传学和数量遗传学的应用。数学遗传学和数量遗传学属于边缘学科的一种，由数学知识和遗传学知识组成，可以将其视作生物数学，也可以视作遗传学，两者互不冲突。站在遗传学角度来看，在遗传平衡法则下，生物性状的种类有质量性状和数量性状两种，两者的区别在于前者的稳定性较强，一般不会受外部因素影响，而后者则与之相反，因此在进行实验分析时通常会采用质量性状方式。农作物中有相当一部分属于遗传群体，若要对其进行区分，则必须通过数量遗传法进行相关信息的统计与分析，在得出结论后再进行变异形式的确认，变异形式一般分为两种，一种是遗传变异，另一种是环境变异。瓜菜是我国最重要的蔬菜作物之一，瓜菜的增产离不开数学遗传学知识的运用，其促使瓜菜遗传改良，同时也推动了作物转基因方面的研究进程，解决了传统的基因重组问题。另外，生物信息统计学也被逐渐应用到农作物杂交领域之中，使肥料用量得到了合理规划，使农作物的生长条件得到改善，使不同农作物能够在各自最适合的环境中生存，从而提升其产量和质量。
　　该书最后介绍了植物病害流行学的应用。植物处在自然环境之中，面临病害问题，而病害影响了植物的正常生长以及产量。为了解决此方面问题，我国相关研究人员在20世纪初即开展了与病害相关的研究。从现代科学角度来看，植物病害研究属于综合性学科，在问题探究时需应用数学、生态学、生物信息学等专业知识。数学学科的应用价值最为突出，具体体现在以下几个方面：第一，在动态数学模型下，植物的病害时间、类型、特征等信息均有所记载;第二，建立数学空间模型，可以针对病害的区域进行数据分析和整理;第三，除了建模外，统计分析法、概率分析法也是常用的研究方法，相关数据分析者可以通过这些方法快速了解病害的整体情况;第四，在数学统计学的作用下，研究人员可以对上述数据进行整合与分析，继而进行一系列的估算工作，预测植物今后的生长情况、计算病害植物带来的经济损失，估量相关药物对植物的作用效果等;第五，利用计算机技术，以信息技术进行田间管理工作，能够有效提升工作效率，快速制定出更为合理的综合灭害方案。
　　在新的时代背景下，我国农业经济蓬勃发展，农业数学学科得到关注。《农业数学实验》这本书囊括了农业、数学两个学科的精华知识，并对二者进行了深度融合，书中所摘录的实验内容均具有代表性，整本书从模型建立到求解再到分析和操作探究均论证充分，图文并茂且逻辑清晰，无论是对于农业院校的学生来说，还是对从事农业科研的工作者来说都有很高的参考价值，值得推广。
　　（杨剑波，男，讲师，研究方向：数学教育）
　　书名： 农业数学实验
　　作者： 孟