一种确定向日葵气象产量的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种确定向日葵气象产量的方法和系统。所述方法和系统根据当前作物所在区域影响作物生长的主要气象指标信息，主要包括历史数据和当年已知时间的数据，通过气象指标预测模型，预测出当年向日葵气象指标信息，再通过气象指标‑气象生物量预测模型预测出向日葵当年每个生育时期的气象生物量，通过气象生物量‑气象产量预测模型预测出当年向日葵气象产量。本发明专利技术所述的确定向日葵气象产量的方法和系统通过建立向日葵每个生育时期的气象指标‑气象生物量预测模型，能够实现向日葵每个生育时期的气象生物量预测，从而增加了向日葵气象产量预测的准确性，实现了向日葵气象产量的动态发布，为保障我国的向日葵市场供求平衡提供技术支撑。

A Method and System for Determining the Meteorological Yield of Sunflower

The invention provides a method and system for determining sunflower meteorological output. According to the main meteorological index information which affects crop growth in the current crop area, including historical data and known time data, the method and system predicts the meteorological index information of sunflower in that year through the meteorological index prediction model, and then predicts the meteorological biomass of sunflower in each growth period in that year through the meteorological index meteorological biomass prediction model. The meteorological yield of sunflower in that year was predicted by meteorological biomass and meteorological yield prediction model. The method and system for determining sunflower meteorological output described in the present invention can realize the forecast of sunflower meteorological biomass in each growing period by establishing the meteorological index meteorological biomass prediction model of sunflower in each growing period, thereby increasing the accuracy of sunflower meteorological output prediction, realizing the dynamic release of sunflower meteorological output, and ensuring sunflower in China. The balance of supply and demand in the market provides technical support.

【技术实现步骤摘要】
一种确定向日葵气象产量的方法和系统
本专利技术涉及经济作物产量预测领域,并且更具体地，涉及一种确定向日葵气象产量的方法和系统。
技术介绍
向日葵产量通常分为生物产量和经济产量。生物产量简称生物量，是指向日葵在各个生育周期内通过光合作用和吸收作用，即通过物质和能量的转化所生产和累积的各种有机物的总量，计算生物量时通常不包括根系。经济产量是指栽培目的所需要向日葵粒的收获量，即一般所指的产量。通常，经济产量的高低与生物量高低成正比。向日葵生育期的长短，除主要决定于向日葵的遗传性外，还由于栽培地区的气候条件和栽培技术等因素而有差异。如秋播、冬播时因气温低，生长发育缓慢，生育期较长；春播、夏播时因气温高,生长发育快,生育期较短。同一品种在不同纬度地区种植，由于温度、光照的差异，生育期也随之发生变化。由于长时间的产量波动不仅跟气象指标有关，也与向日葵品种更新，社会经济变革等密切相关，所以在长时间序列的作物产量与气象指标关系的观测统计研究中，一般把向日葵的产量分解为趋势产量、气象产量和随机误差3部分，趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量，也被称为技术产量，气象产量是受气候要素为主的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定向日葵气象产量的方法，其特征在于，所述方法包括：基于影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据和当年已知时间的数据，根据设置的气象指标预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象指标的数据，其中，所述气象指标包括日平均温度和日降水量；基于向日葵当年每个生育时期的气象指标的数据，根据向日葵每个生育时期的气象指标‑气象生物量预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象生物量；基于向日葵当年每个生育时期的气象生物量，根据向日葵气象生物量‑气象产量预测模型，确定向日葵当年的气象产量。

【技术特征摘要】
1.一种确定向日葵气象产量的方法，其特征在于，所述方法包括：基于影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据和当年已知时间的数据，根据设置的气象指标预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象指标的数据，其中，所述气象指标包括日平均温度和日降水量；基于向日葵当年每个生育时期的气象指标的数据，根据向日葵每个生育时期的气象指标-气象生物量预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象生物量；基于向日葵当年每个生育时期的气象生物量，根据向日葵气象生物量-气象产量预测模型，确定向日葵当年的气象产量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法在基于影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据和当年已知时间的数据，根据设置的气象指标预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象指标的数据之前还包括：根据向日葵的生育特征，将向日葵的成长阶段划分为若干个生育时期；采集影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据和当年已知时间的数据、每个生育时期的生物量过去n年的数据、经济产量过去n年的数据，以及向日葵每个生育时期起止时间的历史数据；根据向日葵每个生育时期起止时间的历史数据确定当年每个生育时期的起止时间；基于向日葵每个生育时期的生物量过去n年的数据确定向日葵每个生育时期的气象生物量过去n年的数据；基于向日葵每个生育时期的气象指标过去n年的数据和气象生物量过去n年的数据确定向日葵每个生育时期的气象指标-气象生物量预测模型；基于向日葵经济产量过去n年的数据确定向日葵气象产量过去n年的数据；基于向日葵每个生育时期的气象生物量过去n年的数据和向日葵气象产量过去n年的数据确定向日葵的气象生物量-气象产量预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据和当年已知时间的数据，根据设置的气象指标预测模型，确定向日葵当年每个生育时期的气象指标数据包括：基于影响向日葵成长的气象指标过去n年的数据，根据设置的气象指标预测模型，确定当年未知时间的气象指标数据，其中：日平均温度预测模型的计算公式为：当根据某天在过去n年的日最高温度确定的日最高温度标准差大于或等于根据某天在过去n年的日最低温度确定的日最低温度标准差时：当根据某天在过去n年的日最高温度确定的日最高温度标准差小于根据某天在过去n年的日最低温度确定的日最低温度标准差时：式中，Tnave是当年未知时间中的某天的日平均温度，Thmin是当年未知时间中的某天在过去n年的日最低温度中的最小值，Thmax是当年未知时间中的某天在过去n年的日最高温度中的最大值，μmin是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日最低温度的均值，μmax是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日最高温度的均值，μave是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日平均温度的均值，σmin是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日最低温度的标准差，σmax是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日最高温度的标准差，σave是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日平均温度的标准差，χ是产生的每日标准正态偏差，根据两个随机数rnd1和rnd2得到；日降水量预测模型的计算公式为：雨晴判断：采用一阶马尔科夫链模型定义雨晴状况，式中，表示第i-1天为雨天时第i天是晴天的概率，表示第i-1天为雨天时第i天是雨天的概率，表示第i-1天为晴天时第i天是晴天的概率，表示第i-1天为晴天时第i天是雨天的概率；当向日葵种植区域为秦岭淮河以北区域，且或者的值大于50％时：Rday＝μmon[-ln(rndl)]rexp当向日葵种植区域为秦岭淮河以南区域，且或者的值大于50％时：式中，Rday是当年未知时间中某天的日降水量，μmon是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日均降水量，σmon是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日均降水量标准差，rndl是介于0到1.0之间的随机数，rexp介于1.0至2.0之间的指数，gmon是当年未知时间中的某天所在月份在过去n年的日降水量的偏斜系数的均值，χ是产生的每日标准正态偏差，根据两个随机数rnd1和rnd2得到；将当年已知时间的气象指标数据与通过气象指标预测模型确定的当年未知时间的气象指标数据按照向日葵每个生育时期的起止时间进行划分，即得到向日葵每个生育时期的气象指标数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于向日葵每个生育时期的生物量过去n年的数据确定向日葵每个生育时期的气象生物量过去n年的数据包括：将向日葵每个生育时期的生物量过去n年的数据按时间顺序生成生物量序列数据；以i年为滑动步长，运用直线滑动平均法对向日葵每个生育时期的每i年的生物量进行统计回归分析，得到j组一元线性回归方程，其中，1≤i≤n,1≤j≤i,i、j和n均是自然数；基于j组一元线性回归方程确定向日葵每个生育时期每年的j个生物量的模拟值；根据向日葵每个生育时期每年的j个生物量的模拟值确定每年的生物量的模拟值的平均值，并将其作为向日葵每个生育时期每年的趋势生物量；将向日葵每个生育时期的每年的生物量和趋势生物量相减即为向日葵每个生育时期的每年的气象生物量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于向日葵每个生育时期的气象指标过去n年的数据和气象生物量过去n年的数据确定向日葵每个生育时期的气象指标-气象生物量预测模型包括：基于向日葵每个生育时期的气象指标过去n年的数据和气象生物量过去n年的数据确定每个气象指标与气象生物量的核函数、每个核函数的权重，以及根据核函数确定求取气象生物量的偏差值；基于每个气象指标与气象生物量的核函数、每个核函数的权重，以及偏差值确定向日葵每个生育时期的气象指标-气象生物量预测模型，其计算公式为：式中，yi是向日葵当年第i个生育时期的气象生物量，是向日葵当年第i个生育时期第j个气象指标的核函数，ωij是向日葵当年第i个生育时期第j个气象指标的核函数的权重，bi是根据核函数确定向日葵当年第i个生育时期的气象生物量的偏差值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于向日葵经济产量过去n年的数据确定向日葵气象产量过去n年的数据包括：将向日葵经济产量过去n年的数据按时间顺序生成经济产量序列数据；以i年为滑动步长，运用直线滑动平均法对向日葵每i年的经济产量进行统计回归分析，得到j组一元线性回归方程，其中，1≤i≤n,1≤j≤i,i、j和n均是自然数；基于j组一元线性回归方程确定向日葵每年的j个经济产量的模拟值；根据向日葵每年的j个经济产量的模拟值确定每年的经济产量的模拟值的平均值，并将其作为向日葵每年的趋势经济产量；将向日葵每年的经济产量和趋势经济产量相减即为向日葵每年的气象产量。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于向日葵每个生育时期的气象生物量过去n年的数据和向日葵气象产量过去n年的数据确定向日葵气象生物量-气象产量的预测模型包括：基于向日葵每个生育时期的气象生物量过去n年的数据和向日葵气象产量过去n年的数据确定每个生育时期的气象生物量与气象产量的核函数、每个核函数的权重，以及根据核函数确定求取气象产量的偏差值；基于向日葵每个生育时期的气象生物量与气象产量的核函数、每个核函数的权重，以及偏差值确定向日葵气象生物量-气象产量预测模型，其计算公式为：式中，y是向日葵当年的气象产量，是向日葵当年第i个生育时期气象生物量的核函数，ωi是向日葵当年第i个生育时期的核函数的权重，b是根据核...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘申，张东晖，杨松松，张虎成，张彧豪，龚文瑾，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11