一种区域水土流失日预报算法制造技术

本发明专利技术公开的属于水土流失技术领域，具体为一种区域水土流失日预报算法，该算法步骤如下：步骤一：根据多个监测点，安装相应的监测装置；步骤二：根据监测点上的监测数据，绘制密度图像；步骤三：根据各个环境影响因素，得出因素的影响大小分布情况；步骤四：根据环境因素影响的大小和密度图像得出最佳的水土流失影响因素数据；步骤五：根据最佳数据，得出水土流失日的数据，预报出水土流失日，通过对现有数据的统计，并选择统计降雨量、温湿度和自然灾害的年发生量，绘制出统一的密度图，并将影响水土水土流失的主次要因素来调整该自然灾害的影响比例，得出最终的密度图，根据密度图即可得出预报的水土流失日，精确度较高。

A daily prediction algorithm of regional soil erosion

【技术实现步骤摘要】
一种区域水土流失日预报算法
本专利技术涉及水土流失
，具体为一种区域水土流失日预报算法。
技术介绍
水土流失是指由于自然或人为因素的影响、雨水不能就地消纳、顺势下流、冲刷土壤，造成水分和土壤同时流失的现象。主要原因是地面坡度大、土地利用不当、地面植被遭破坏、耕作技术不合理、土质松散、滥伐森林、过度放牧等。水土流失的危害主要表现在：土壤耕作层被侵蚀、破坏，使土地肥力日趋衰竭；淤塞河流、渠道、水库，降低水利工程效益，甚至导致水旱灾害发生，严重影响工农业生产；水土流失对山区农业生产及下游河道带来严重威胁。水土流失存在阶段性因素影响，如阶段性的气候、降雨及降雨影响的地面物质组成和植被影响，因此对水土流失情况进行记录时，需要知晓环境因素在具体的日期内对水土流失造成的影响，但现有的方法中并没有对水土流失日进行预报的算法，并不能准确得出水土流失日的具体数据，不利于水土流失的监测。
技术实现思路
本部分的目的在于概述本专利技术的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。鉴于上述和/或现有水土流失预报算法中存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术的目的是提供一种区域水土流失日预报算法，能够基于现有统计数据得出最佳的水土流失日数据，达到精准预报的目的。为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：一种区域水土流失日预报算法，该算法步骤如下：步骤一：根据多个监测点，安装相应的监测装置；步骤二：根据监测点上的监测数据，绘制密度图像；步骤三：根据各个环境影响因素，得出因素的影响大小分布情况；步骤四：根据环境因素影响的大小和密度图像得出最佳的水土流失影响因素数据；步骤五：根据最佳数据，得出水土流失日的数据，预报出水土流失日。作为本专利技术所述的一种区域水土流失日预报算法的一种优选方案，其中：所述步骤一中监测点具体为环境因素监测点，所述监测装置为环境因素监测装置，环境因素监测装置具体用于监测降雨量、温湿度及自然灾害年均发生量。作为本专利技术所述的一种区域水土流失日预报算法的一种优选方案，其中：所述步骤二中监测数据具体步骤为将环境因素监测装置中产生的具体的环境信息进行记录并存储，并通过处理装置绘制成平面图像，形成多点密度图像。作为本专利技术所述的一种区域水土流失日预报算法的一种优选方案，其中：所述步骤三中的环境因素的大小分布情况具体为环境因素影响的主要因素和次要因素，并根据主次要因素及占比计算出实际的因素影响大小分布情况。作为本专利技术所述的一种区域水土流失日预报算法的一种优选方案，其中：所述步骤四中环境因素影响和密度图像之间组合具体为将环境因素影响产生的数据代入到密度图像中，并根据数值更改图像的密度分布情况，代入完毕后即可得出水土流失影响因素数据。与现有技术相比：水土流失存在阶段性因素影响，如阶段性的气候、降雨及降雨影响的地面物质组成和植被影响，因此对水土流失情况进行记录时，需要知晓环境因素在具体的日期内对水土流失造成的影响，但现有的方法中并没有对水土流失日进行预报的算法，并不能准确得出水土流失日的具体数据，不利于水土流失的监测，本申请文件中，通过对现有数据的统计，并选择统计降雨量、温湿度和自然灾害的年发生量，绘制出统一的密度图，并将影响水土水土流失的主次要因素来调整该自然灾害的影响比例，得出最终的密度图，根据密度图即可得出预报的水土流失日，精确度较高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将结合附图和详细实施方式对本专利技术进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：图1为本专利技术一种区域水土流失日预报算法的结构单月环境因素分布点阵示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。其次，本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步地详细描述。本专利技术提供一种区域水土流失日预报算法，该算法步骤如下：步骤一：根据多个监测点，安装相应的监测装置；步骤二：根据监测点上的监测数据，绘制密度图像；步骤三：根据各个环境影响因素，得出因素的影响大小分布情况；步骤四：根据环境因素影响的大小和密度图像得出最佳的水土流失影响因素数据；步骤五：根据最佳数据，得出水土流失日的数据，预报出水土流失日。其中，所述步骤一中监测点具体为环境因素监测点，所述监测装置为环境因素监测装置，环境因素监测装置具体用于监测降雨量、温湿度及自然灾害年均发生量；降雨量通过覆盖算法得出，覆盖算法擅长于构造分类器，因此，对降雨量的预测，是使用气象领域的分类等级将要得到的结果进行分类，然后再应用覆盖算法对数据进行处理。从中得到影响因素与目标结果的关系，将对难度较大的目标结果的预测，转化为使用较易预测的、已得到的影响因素的值对其结果进行预测；自然灾害通过遗传算法预测，具体步骤如下：设参数P的变化范围为(Pmin，Pmax)，若采用二进制，则b＝(2m-1)(P-Pmin)/(Pmax-Pmin)这样就有区间影射关系[Cmin，Cmax]→[0，2m-1]设Pb为十进制数P的二进制位串，Cb(·)为二进制编码函数。则有：Pb＝Cb(P)再将所有参数的二进制位串组成一个长字符串s，称为个体。若有N个模型参数，每个参数采用m位二进制码表示，则个体字符串长度共有m*n位。设种群规模为n1，随机产生n1+n2+1个个体字符串，建立初始种群。参数P的译码值为：P＝Pmin+Cb-1(Pb)(Cmax-Cmin)把每个参数的二进制位串都转换为十进制数，与实践变量一起代入预测模型，在观测或统计时段内计算每个个体在每个时间点的模型值，然后计算每个个体在各个实践点上观测与模型值的差值，并计算残差平方和S，根据残差平方和计算适应值F，F＝C/S，其中C为常数，由于一般S值较大，故可取一个较大的常数C，以使F的值不至于过小，然后进行选择计算，在在选择计算中选取较大的个体参加交叉计算，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区域水土流失日预报算法，其特征在于：该算法步骤如下：/n步骤一：根据多个监测点，安装相应的监测装置；/n步骤二：根据监测点上的监测数据，绘制密度图像；/n步骤三：根据各个环境影响因素，得出因素的影响大小分布情况；/n步骤四：根据环境因素影响的大小和密度图像得出最佳的水土流失影响因素数据；/n步骤五：根据最佳数据，得出水土流失日的数据，预报出水土流失日。/n

【技术特征摘要】
1.一种区域水土流失日预报算法，其特征在于：该算法步骤如下：
步骤一：根据多个监测点，安装相应的监测装置；
步骤二：根据监测点上的监测数据，绘制密度图像；
步骤三：根据各个环境影响因素，得出因素的影响大小分布情况；
步骤四：根据环境因素影响的大小和密度图像得出最佳的水土流失影响因素数据；
步骤五：根据最佳数据，得出水土流失日的数据，预报出水土流失日。


2.根据权利要求1所述的一种区域水土流失日预报算法，其特征在于：所述步骤一中监测点具体为环境因素监测点，所述监测装置为环境因素监测装置，环境因素监测装置具体用于监测降雨量、温湿度及自然灾害年均发生量。


3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐磊，卢成芳，刘桂成，刘祖涵，
申请(专利权)人：江西遥览科技有限公司，江西师范大学，
类型：发明
国别省市：江西;36