作物品种适宜推广区域确定方法及装置

1.本发明涉及作物推广领域，尤其涉及一种作物品种适宜推广区域确定方法及装置。


背景技术：

2.选育和推广高产优质绿色品种，是种业创新和发展的根本动力，是粮食安全的重要保障。近年来，随着品种审定制度的改革，品种审定效率提高，审定品种数量急速增加，增加了农民选择品种的难度，进而对品种推广应用向“多、优、专”转化提出了新的要求。
3.品种区域试验是品种审定、推广前的适应性评价试验，其数据可以作为品种推广的重要依据。但由于试验点设置数量和各潜在种质区域的环境差异，这些数据并不能直接解决品种精细化推广问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种作物品种适宜推广区域确定方法及装置。
5.本发明提供一种作物品种适宜推广区域确定方法，包括：获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据，所述品种试验数据包括性状特征集合；根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
6.根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，所述阶段环境特征包括光照时长、温度、降水量和风速；所述关键指标包括产量、生育期时长和倒伏率。
7.根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值，包括：计算品种区域阶段环境特征，分别与每个区域预期阶段环境特征集合的相似度；根据所述相似度，基于协同过滤法，预测待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值。
8.根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，计算品种区域阶段环境特征，分别与每个区域预期阶段环境特征集合的相似度，包括：
9.10.其中，ec
jp
为区域j的阶段p的环境特征，eci为区域i的预期阶段环境特征的集合；dis(ec
jp
,eci)为ec
jp
,eci之间距离，const为预设常量，用于调节相似度取值。
11.根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，根据所述相似度，基于协同过滤法，预测待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值，包括：
[0012][0013]
其中，ktn(m,i)为品种m在区域i的关键指标tn的预测值；ec
jp
为区域j的第p个阶段的环境特征，tn(n,j,p)为品种m在区域j第p个阶段的品种试验中关键指标tn的真实值，sm表示待分析品种m的所有试验阶段，ec(sm)表示品种m所有试验阶段且所有试验区域的环境特征集合。
[0014]
根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，包括：
[0015]
l(m,i)＝∑nαn×fn
(ktn(m,i))
[0016]
其中，l(m,i)为第m个品种在区域i的适宜度，αn为关键指标tn的评价权重，fn为关键指标tn的适宜性评价函数。
[0017]
根据本发明一个实施例的作物品种适宜推广区域确定方法，所述适宜性评价函数包括：
[0018][0019]
其中，itn为关键指标tn的目标值；ktn(m,i)为品种m在区域i的关键指标tn的预测值，l为任意品种。
[0020]
本发明还提供一种作物品种适宜推广区域确定装置，包括：数据获取模块，用于获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据；特征提取模块，用于根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；第一预测模块，用于根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；第二预测模块，用于根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；综合处理模块，用于根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
[0021]
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器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程序时实现如上述任一种所述作物品种适宜推广区域确定方法的步骤。
[0022]
本发明还提供一种非暂态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如上述任一种所述作物品种适宜推广区域确定方法的步骤。
[0023]
本发明提供的作物品种适宜推广区域确定方法及装置，通过多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征，可实现推广后环境特征的准确量化，再此基础上，基于关键指标集合结合品种区域阶段环境特征和预期阶段环境特征，可准确评估关键指标的预测值，基于关键指标的预测值，确定待分析品种在不同区域的适宜度，从而得到各品种在各细分区域的适宜性评价结果，并针对区域特点进行适宜品种推荐，可以有效扩展品种测试数据的应用范围，解决大量品种的精细化推广问题。
附图说明
[0024]
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]
图1是本发明提供的作物品种适宜推广区域确定方法的流程示意图；
[0026]
图2是本发明提供的作物品种适宜推广区域确定装置的结构示意图；
[0027]
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029]
利用品种区域试验数据，结合细分区域的环境特征，研究品种级别在各细分区域的适宜性，解决大量品种的精细化推广问题，具有重要的科学和实际意义。
[0030]
下面结合图1-图3描述本发明的作物品种适宜推广区域确定方法及装置。图1是本发明提供的作物品种适宜推广区域确定方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供作物品种适宜推广区域确定方法，包括：
[0031]
101、获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据，所述品种试验数据包括性状特征集合。
[0032]
首先，获取待分析区域的区域环境数据，所述环境数据中的每条数据可以三元数据类型{区域编号，日期，环境要素集合}来表示。
[0033]
待分析区域通常为县级区域，当进行省级或地级区域品种推荐时，可使用品种在区域范围内各县级区域的适宜性评价结果之和或者平均值，作为省/地级区域的适宜性评价结果。
[0034]
表1为黄淮海夏玉米区域中部分环境数据示意，本实施例中的环境要素集合包括最高温度(摄氏度)、最低温度(摄氏度)、平均温度(摄氏度)、平均相对湿度(百分率)、降水量(毫米)、最大风速(米/秒)、日照时数(时)。
[0035]
表1
[0036][0037]
其次，再以待分析作物和待分析区域为基础，构建品种试验数据。其中，品种试验数据中的每条数据可以四元数据类型{品种编号，性状特征集合，试验点区域编号，试验年度}来表示。
[0038]
表2为黄淮海夏玉米区域中部分品种试验数据示意，所述品种试验数据皆为玉米在黄淮海夏玉米区域中的品种试验数据，本实施例中的性状特征集合包括亩产(千克)、比对照增减产(百分率)、生育期(天)、比对照长短天数(天)、株高(厘米)、穗位高(厘米)、倒伏率(百分率)、倒折率(百分率)、空秆率(百分率)、穗长(厘米)、穗行数(行)、百粒重(克)、收获时籽粒含水量平均(百分率)。
[0039]
表2
[0040]
[0041][0042]
102、根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征。
[0043]
根据待分析作物生育进程设计时间窗，从各区域的区域环境数据抽取阶段的环境特征。其中，时间窗包括作物季、生育期或年度。
[0044]
阶段环境特征通常为生育期环境特征、作物季环境特征或年度环境特征，可包括阶段内各时间窗范围中各类环境要素的平均值、最大值、最小值、累计值等统计特征。
[0045]
本实施例以生育期作为时间窗为例，针对步骤101中的环境要素，抽取区域的阶段环境特征，抽取的环境特征包括生育期内有效积温、生育期内最高温度、生育期内最低温度、生育期内平均温度、生育期内平均相对湿度、生育期内累计降水量、生育期内最大风速、生育期内累计日照时数。
[0046]
以抽取区域#1的2020年阶段环境特征为例，使用该区域2020年所有品种最大生育期作为时间窗，即出苗期2020-6-15至成熟期2020-9-29，抽取的阶段环境特征为{生育期内有效积温＝1604.7、生育期内最高温度＝36.4、生育期内最低温度＝15.3、生育期内平均温度＝24.9、生育期内平均相对湿度＝76.1、生育期内累计降水量＝301.5、生育期内最大风速＝12.1、生育期内累计日照时数＝572.2}。
[0047]
103、根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征。
[0048]
此步骤根据区域的多个历史阶段环境特征，估计区域未来种植的阶段环境特征eci。
[0049]
在一个实施例中，根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征，包括：
[0050][0051]
其中，eci为区域i的预期阶段环境特征，ec
ip
为区域i的第p个阶段环境特征，ω
ip
为ec
ip
的权重。
[0052]
在一个实施例中，ω
ij
为第j个阶段距离预期阶段的时间距离的倒数。
[0053]
本实施例以2022年黄淮海夏玉米区域为预期，进行品种适宜推广区域推荐，即所述预期阶段为2022年。所述各阶段特征，在本实施例中为2017年至2021年共5年的阶段环境特征。针对区域i，其2022年区域环境特征可以使用移动平均法综合该区域各阶段环境特征进行估计，即：
[0054]
p∈[2017,2021]
[0055]
进一步的，ω
ij
分别为{1/5，1/4，1/3，1/2，1}。
[0056]
以计算区域#1的区域环境特征为例，使用该区域2017年至2021年共5年的阶段环境特征计算种植后的预期阶段环境特征为{生育期内有效积温＝1668.9、生育期内最高温度＝39.0、生育期内最低温度＝15.3、生育期内平均温度＝25.5、生育期内平均相对湿度＝72.8、生育期内累计降水量＝315.2、生育期内最大风速＝10.0、生育期内累计日照时数＝622.7}。
[0057]
104、根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值。
[0058]
本步骤设置待分析区域、待分析作物的关键指标集合，所述关键指标集合为该区域中作物最关注的表型特征，通常为品种试验性状特征集合的子集。
[0059]
在一个实施例中，所述关键指标包括产量、生育期时长和倒伏率，关键指标集合为{亩产量，生育期天数，倒伏率}。
[0060]
根据待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，可使用协同过滤方法预测待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值。
[0061]
105、根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域。
[0062]
设置品种适宜性评价函数，对待分析品种进行适宜性评价，并依据评价结果进行品种推荐。
[0063]
本发明提供的作物品种适宜推广区域确定方法，通过多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征，可实现推广后环境特征的准确量化，在此基础上，基于关键指标集合结合预期阶段环境特征和品种区域阶段环境特征，可准确评估关键指标的预测值，基于关键指标的预测值，确定待分析品种在不同区域的适宜度，从而得到各品种在各细分区域的适宜性评价结果，并针对区域特点进行适宜品种推荐，可以有效扩展品种测试数据的应用范围，解决大量品种的精细化推广问题。
[0064]
在一个实施例中，所述阶段环境特征包括光照时长、温度、降水量和风速；所述关键指标包括产量、生育期时长和倒伏率。上述实施例已举例说明，此处不再赘述。
[0065]
在一个实施例中，待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值，包括：计算品种区域阶段环境特征，分别与每个区域预期阶段环境特征集合的相似度；根据所述相似度，基于协同过滤法，预测待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值。
[0066]
首先，确定待分析品种在不同区域且不同阶段的品种-区域-阶段环境特征，针对待分析品种sm，根据该品种所有试验数据中《试验点区域编号，试验年度》的并集筛选品种-区域-阶段环境特征集合ec(sm)。
[0067]
以分析#1品种为例，该品种为区试二年品种，根据该品种参加的所有试验数据中《试验点区域编号，试验年度》的并集，即{《#1，2020》，《#2，2020》，
……
，《#40，2020》，《#1，2021》
……
，《#39，2021》，《#40，2021》}共计2年各40个试验，筛选品种-区域-阶段环境特征集合ec(s1)＝{ec
1,2020
，ec
2,2020
，
……
，ec
40,2020
，ec
1,2021
，
……
，ec
39,2021
，ec
40,2021
}。其中，ec(s1)即为所有试验区关键指标的阶段特征集合。
[0068]
针对待分析区域i，计算预期阶段环境特征eci和品种-区域-阶段环境特征集合ec(sm)中各区域阶段环境特征的相似度。相似度计算方法可以为欧几里得距离、标准化欧几里得距离、马哈拉诺比斯距离、曼哈顿距离、海明距离等。
[0069]
以标准化欧几里得距离为例，计算预期阶段环境特征eci和品种-区域-阶段环境特征集合ec(sm)中各区域的预期阶段环境特征(即ec
jp
)的相似度。所述标准化欧几里得距离计算方法为：
[0070][0071]
其中，k表示第k个环境特征，σk为环境特征k的标准差，c
jp,k
和c
i,k
分别为ec
jp
和eci的第k个元素。
[0072]
在一个实施例中，计算品种区域阶段环境特征，与每个区域预期阶段环境特征集合的相似度，包括：
[0073][0074]
其中，ec
jp
为区域j的阶段p的环境特征集合，eci为区域i的预期阶段环境特征的集合；dis(ec
jp
,eci)为ec
jp
,eci之间距离，const为预设常量，用于调节相似度取值。本发明实施例中const取值为3。
[0075]
在一个实施例中，根据所述相似度，基于协同过滤法，预测待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值，包括：
[0076][0077]
其中，ktn(m,i)为品种m在区域i的关键指标tn的预测值；ec
jp
为区域j的第p个阶段的环境特征集合，tn(m,j,p)为品种m在区域j第p个阶段的品种试验中关键指标tn的真实值，
sm表示待分析品种m的所有试验阶段，ec(sm)表示品种m所有试验阶段且所有试验区域的环境特征集合。
[0078]
以分析#1品种在区域#1的关键指标亩产(记为t1)为例，依据品种-区域-阶段环境特征集合ec(s1)提取该品种在所有试验区域各阶段的关键指标真实值tn(m,j,p)，结合计算所得的ec(s1)中所有元素与区域#1的预期阶段环境特征ec1的相似度，预测#1品种在区域#1的关键指标t1。
[0079]
完成所有待分析品种在待分析区域的所有关键指标的预测。本实施中完成所有待分析品种在黄淮海夏玉米区域中各县级区域的亩产、生育期、倒伏率3个关键指标的预测。
[0080]
在一个实施例中，根据每个区域所有关键指标的阶段预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种与不同区域之间的适宜度，包括：
[0081]
l(m,i)＝∑nαn×fn
(ktn(m,i))
[0082]
其中，l(m,i)为第m个品种在区域i的适宜度，αn为关键指标tn的评价权重，fn为关键指标tn的适宜性评价函数。
[0083]
在一个实施例中，所述适宜性评价函数包括：
[0084][0085]
其中，itn为关键指标tn的目标值；ktn(m,i)为品种m在区域i的关键指标tn的预测值，l为任意品种。
[0086]
本实施例针对亩产、生育期和倒伏率3个关键指标设置理想值，分别为亩产预测值的最大值，102，0，关键指标评价权重分别为0.6，0.3，0.1。依据预测的待分析品种在各区域的关键指标进行关键指标适宜性评价。以#1品种在区域#1的适宜性评价为例：
[0087][0088][0089][0090]
l(1,1)＝0.6
×
0.70 0.3
×
0.95 0.1
×
0.85＝0.79
[0091]
即#1品种在区域#1的适宜性评价结果为0.79。
[0092]
根据计算结果推荐各候选品种在该区域适宜性评价结果最高的品种。以针对区域#1进行品种推荐为例，各候选品种在区域#1的适宜性评价结果为[0.79，0.85，0.61，
……
，0.87，
……
，0.66]，#7品种的适宜性评价结果(0.87)最高，被选为最适宜品种向该区域推荐。
[0093]
下面对本发明提供的作物品种适宜推广区域确定装置进行描述，下文描述的作物品种适宜推广区域确定装置与上文描述的作物品种适宜推广区域确定方法可相互对应参照。
[0094]
图2是本发明提供的作物品种适宜推广区域确定装置的结构示意图，如图2所示，该作物品种适宜推广区域确定装置包括：数据获取模块201、特征提取模块202、第一预测模块203、第二预测模块204和综合处理模块205。其中，数据获取模块201用于获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据；特征提取模块202用于根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；第一预测模块203用于根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；第二预测模块204根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；综合处理模块205用于根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
[0095]
本发明实施例提供的装置实施例是为了实现上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述方法实施例，此处不再赘述。本发明实施例提供的作物品种适宜推广区域确定装置，通过多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征，可实现推广后环境特征的准确量化，在此基础上，基于关键指标特征集合结合品种区域阶段环境特征和预期阶段环境特征，可准确评估关键指标的预测值，基于关键指标的预测值，确定待分析品种在不同区域的适宜度，从而得到各品种在各细分区域的适宜性评价结果，并针对区域特点进行适宜品种推荐，可以有效扩展品种测试数据的应用范围，解决大量品种的精细化推广问题。
[0096]
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(communications interface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行作物品种适宜推广区域确定方法，该方法包括：获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据，所述品种试验数据包括性状特征集合；根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
[0097]
此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施
例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0098]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的作物品种适宜推广区域确定方法，该方法包括：获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据，所述品种试验数据包括性状特征集合；根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
[0099]
又一方面，本发明还提供一种非暂态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以执行上述各实施例提供的作物品种适宜推广区域确定方法，该方法包括：获取每个待分析区域的区域环境数据，以及获取待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据，所述品种试验数据包括性状特征集合；根据预设的时间窗，从所述区域环境数据中提取与时间窗长度对应的多个阶段环境特征；根据所述多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据所述品种试验数据，基于预设的时间窗，提取待分析品种在不同区域且不同阶段的品种区域阶段环境特征，结合每个区域的预期阶段环境特征和关键指标在各区域各阶段的真实值，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，基于品种适宜性评价函数，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据所述适宜度确定品种适宜推广的区域；其中，所述时间窗根据作物的生育进程确定，所述阶段与作物的生育进程对应。
[0100]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0101]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0102]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管
参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。