面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法、设备、介质及产品与流程

本申请涉及气象服务指标分析领域，特别是涉及一种面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法、设备、介质及产品。

背景技术：

1、目前，农业生产中已开展了一些农作物与气象条件关系的研究工作，例如某苹果产区连阴雨气象灾害指数的分级评价、某盆地藜麦适宜气象因子筛选及农业气象指标构建、某盐碱地花生生育期观测指标与适播期指标研究、日光温室番茄适宜生长的温湿度及地温气象条件区间确定等。然而，上述研究存在以下局限：

2、1.针对露天作物或单一特定设施作物，研究方法与指标构建逻辑各异。

3、2.多采用单一的多元回归或简单相关分析方法，面对农业气象数据小样本、多因子耦合、非线性和多重共线性的典型特征时，因子筛选的准确性和稳健性不足。

4、3.缺乏系统的生育期图像辨识标准，生育期判定依赖主观经验。

5、因此，如何确定面向农作物全生育期气象服务指标，以提高农作物与气象条件关系的准确性至关重要。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法、设备、介质及产品，可提高农作物与气象条件关系的准确性。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、第一方面，本申请提供了一种面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，包括：

4、获取目标种植区内农作物在全生育期内的信息数据；所述信息数据包括气象数据、作物品质数据以及田间观测数据；所述全生育期为农作物从移栽至果实成熟采收的生长全过程；所述全生育期包括基于预设生育期时序基准将生长全过程按生育期时间段进行切分后得到的多个生育期；

5、采用斯皮尔曼秩相关分析法，根据所述作物品质数据以及分生育期编码气象数据集进行气象因子筛选，得到相关因子；所述分生育期编码气象数据集是基于所述气象数据中包含的气象要素以及对应的生育期时间段，按照生育期-气象要素的编码格式进行标注后得到的；

6、采用灰色关联分析方法，根据所述作物品质数据以及所述相关因子确定灰色关联度，并基于所述灰色关联度对所述相关因子进行筛选，得到核心气象因子；

7、基于所述预设生育期时序基准以及所述核心气象因子统计各个生育期内气象要素的上下限阈值，以确定各生育期气象服务指标。

8、在一实施方式中，所述预设生育期时序基准包括：生育期时序数据和生育期图像辨识图谱；

9、其中，所述生育期时序数据包括基于预设界定标准确定的各个生育期的起止日期；所述生育期图像辨识图谱包括各个生育期内农作物的生长状态对应的特征图片。

10、在一实施方式中，采用斯皮尔曼秩相关分析法，根据所述作物品质数据以及分生育期编码气象数据集进行气象因子筛选，得到相关因子，包括：

11、以所述作物品质数据为因变量，以分生育期编码气象数据集为自变量，采用斯皮尔曼秩相关分析法，按照预设的筛选标准进行气象因子筛选，得到相关因子。

12、在一实施方式中，采用灰色关联分析方法，根据所述作物品质数据以及所述相关因子确定灰色关联度，包括：

13、以所述作物品质数据为参考序列，以各所述相关因子分别为比较序列，并分别对所述参考序列以及所述比较序列进行初始化处理，得到初始化处理后的数据；

14、基于初始化处理后的数据，计算参考序列与比较序列在同一时期的绝对差值：；

15、其中，为参考序列在第个时点的初值化值；为第个比较序列在第个时点的初值化值，为第个时点参考序列与第个比较序列的绝对差值；

16、遍历所有时点和所有比较序列确定绝对差值矩阵；

17、在所述绝对差值矩阵中，取所有绝对差值中的最大值作为全局最大值，取所有绝对差值中的最小值作为全局最小值；

18、基于全局最大值以及全局最小值，逐个计算第个比较序列在第个时点的关联系数：

19、；

20、其中，为分辨率；

21、对第个比较序列，将所有时点的关联系数取算术平均值，得到灰色关联度：

22、；

23、其中，为时点总个数。

24、在一实施方式中，基于所述预设生育期时序基准以及所述核心气象因子统计各个生育期内气象要素的上下限阈值，以确定各生育期气象服务指标，包括：

25、基于所述预设生育期时序基准以及所述核心气象因子，采用80%保证率法统计历史各年度的气象要素观测值，得到各个生育期内气象要素的上下限阈值，以确定各生育期气象服务指标。

26、在一实施方式中，所述气象服务指标包括：平均气温、气温日较差、平均地温、平均5cm地温、二氧化碳浓度、日照时数、总辐射辐照度以及光合有效辐射辐照度。

27、在一实施方式中，还包括：

28、根据所述田间观测数据中包含的气象灾害发生情况记录数据确定灾害类型识别结果；

29、根据各生育期气象服务指标以及对应的气象要素的上下限阈值，确定灾害胁迫状态；

30、基于所述预设生育期时序基准、所述灾害类型识别结果以及所述灾害胁迫状态，对不同生育期的农作物确定应对气象灾害的调控措施。

31、第二方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。

32、第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。

33、第四方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。

34、根据本申请提供的具体实施例，本申请具有以下技术效果：

35、本申请提供了一种面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法、设备、介质及产品，通过获取目标种植区内农作物在全生育期内的信息数据；采用斯皮尔曼秩相关分析法，根据作物品质数据以及分生育期编码气象数据集进行气象因子筛选，得到相关因子，该过程可快速剔除与作物品质数据无显著相关的气象因子，缩小后续分析的范围；采用灰色关联分析方法，根据作物品质数据以及相关因子确定灰色关联度，并基于灰色关联度对相关因子进行筛选，得到核心气象因子，该过程可进一步提炼出核心主控因子，并给出精确的重要性排序；基于预设生育期时序基准以及核心气象因子统计各个生育期内气象要素的上下限阈值，以确定各生育期气象服务指标。由此，可提高农作物与气象条件关系的准确性。

1.一种面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，所述预设生育期时序基准包括：生育期时序数据和生育期图像辨识图谱；

3.根据权利要求1所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，采用斯皮尔曼秩相关分析法，根据所述作物品质数据以及分生育期编码气象数据集进行气象因子筛选，得到相关因子，包括：

4.根据权利要求1所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，采用灰色关联分析方法，根据所述作物品质数据以及所述相关因子确定灰色关联度，包括：

5.根据权利要求1所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，基于所述预设生育期时序基准以及所述核心气象因子统计各个生育期内气象要素的上下限阈值，以确定各生育期气象服务指标，包括：

6.根据权利要求5所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，所述气象服务指标包括：平均气温、气温日较差、平均地温、平均5cm地温、二氧化碳浓度、日照时数、总辐射辐照度以及光合有效辐射辐照度。

7.根据权利要求1所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法，其特征在于，还包括：

8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的面向农作物全生育期气象服务指标的确定方法。