基于地温的农作物生长期预测方法及相关设备技术

本发明专利技术涉及智能农业技术领域，公开了一种基于地温的农作物生长期预测方法及相关设备，该方法包括：获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；基于气温数据与地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；以连续N年的年均地温序列以及农作物的生长期节点为训练样本，采用预置机器学习算法进行训练，生成农作物生长期预测模型；根据年均地温序列，估算待预测年度对应的年均地温；将年均地温输入农作物生长期预测模型进行处理，输出待预测年度农作物的生长期节点。本发明专利技术实现了通过地温预测农作物生成期节点，可有效把控农作物的生长。

【技术实现步骤摘要】
基于地温的农作物生长期预测方法及相关设备
本专利技术涉及智能农业
，尤其涉及一种基于地温的农作物生长期预测方法及相关设备。
技术介绍
随着农业科技的发展，自然天气影响农业生产的相关研究越来越多，具体到大气、温度、水分、风以及灾害性天气。以利用有利的气候资源，克服不利的气候因素影响，为农业生产发展、农业经济调整，提供农业气候资源，同时对于其他农业环境因子和农业自然资源还有着重要影响。现存在通过多种自然气候变化的相关数据，与对应的农作物生长数据记录，对农作物的生长期进行预测，其中最主要的包括气温、积温。比如，油菜积温在111.7℃时，进入发芽出苗期，积温在505.9℃时，进入苗期，积温在810.1℃时，进入现蕾抽薹期，积温在956.1℃时，进入开花期，积温在1355.6℃时，进入角果发育成熟期。然而，作物的根系生长在土壤中，土壤温度(地温)的高低对农作物生长的影响比气温、积温等更加直观，甚至可能扭转气温、积温等对农作物生长的影响。但现有技术中，仍未存在系统地对地温数据进行分析，以预测农作物的生长期。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于解决现有技术中暂无通过地温数据预测农作物生长期的技术问题。本专利技术第一方面提供了一种基于地温的农作物生长期预测方法，包括：获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；以连续N年的所述年均地温序列以及农作物的生长期节点为训练样本，采用预置机器学习算法进行训练，生成农作物生长期预测模型；根据所述年均地温序列，估算待预测年度对应的年均地温；将所述年均地温输入所述农作物生长期预测模型进行处理，输出待预测年度所述农作物的生长期节点。可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，在所述获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据的步骤之后，还包括：分别对各观测站连续M年的气温数据进行均一性检验，保留通过均一性检验的气温数据；采用通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据，对单个观测站非连续的M年地温数据进行逐步多元线性回归分析，建立单个观测站的地温数据与多个相邻观测站的气温数据之间的回归方程；以所述通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据为参考值，基于所述回归方程，对所述单个观测站非连续的M年地温数据进行插补，得到各观测站连续M年的地温数据。可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列包括：选取单个或多个观测站作为局部站，获取所述局部站连续M年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一局部年均气温数据；获取各观测站连续M年的月度地温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一全区年均地温数据；对连续M年的第一局部年均气温数据和第一全区年均地温数据进行线性回归分析，建立局部年均气温数据与全区年均地温数据之间的线性回归方程；获取所述局部站连续(N-M)年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续(N-M)年的第二局部年均气温数据，其中，所述连续(N-M)年对应为有气温数据而无地温数据的年份；根据所述线性回归方程和所述第二局部年均气温数据，计算连续(N-M)年的第二全区年均地温数据；将连续M年的所述第一全区年均地温数据与连续(N-M)年的所述第二全区年均地温数据拼接，得到全区连续N年的年均地温序列。可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述分别对各观测站连续M年的气温数据进行均一性检验，保留通过均一性检验的气温数据包括：分别采用预置的第一突变年份检验算法和第二突变年份检验算法，对所述各观测站连续M年的气温数据进行检验，对应得到第一预测突变年份和第二预测突变年份；判断所述第一预测突变年份和所述第二预测突变年份是否相同；若相同，则剔除对应年份的气温数据；若不同，则判断所述第一预测突变年份或所述第二预测突变年份是否标记有预置突变标签；若标记有预置突变标签，则剔除对应年份的气温数据，并确定未剔除的气温数据通过均一性检验并进行保留。本专利技术第二方面提供了一种基于地温的农作物生长期预测装置，包括：获取模块，用于获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；构建模块，用于基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；训练模块，用于以连续N年的所述年均地温序列以及农作物的生长期节点为训练样本，采用预置机器学习算法进行训练，生成农作物生长期预测模型；估算模块，用于根据所述年均地温序列，估算待预测年度对应的年均地温；预测模块，用于将所述年均地温输入所述农作物生长期预测模型进行处理，输出待预测年度所述农作物的生长期节点。可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述基于地温的农作物生长期预测方法装置还包括：检验模块，用于分别对各观测站连续M年的气温数据进行均一性检验，保留通过均一性检验的气温数据；分析模块，用于采用通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据，对单个观测站非连续的M年地温数据进行逐步多元线性回归分析，建立单个观测站的地温数据与多个相邻观测站的气温数据之间的回归方程；插补模块，用于以所述通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据为参考值，基于所述回归方程，对所述单个观测站非连续的M年地温数据进行插补，得到各观测站连续M年的地温数据。可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述构建模块包括：第一均值计算单元，用于选取单个或多个观测站作为局部站，获取所述局部站连续M年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一局部年均气温数据；用于获取各观测站连续M年的月度地温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一全区年均地温数据；分析单元，用于对连续M年的第一局部年均气温数据和第一全区年均地温数据进行线性回归分析，建立局部年均气温数据与全区年均地温数据之间的线性回归方程；第二均值计算单元，用于获取所述局部站连续(N-M)年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续(N-M)年的第二局部年均气温数据，其中，所述连续(N-M)年对应为有气温数据而无地温数据的年份；地温数据计算单元，用于根据所述线性回归方程和所述第二局部年均气温数据，计算连续(N-M)年的第二全区年均地温数据；拼接单元，用于将连续M年的所述第一全区年均地温数据与连续(N-M)年的所述第二全区年均地温数据拼接，得到全区连续N年的年均地温序列。可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，所述检验模块包括：第一判别单元，用于判断所述第一预测突变年份和所述第二预测突变年份是否相同；第一筛选单元，用于若所述第一预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于地温的农作物生长期预测方法，其特征在于，所述基于地温的农作物生长期预测方法包括：/n获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；/n基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；/n以连续N年的所述年均地温序列以及农作物的生长期节点为训练样本，采用预置机器学习算法进行训练，生成农作物生长期预测模型；/n根据所述年均地温序列，估算待预测年度对应的年均地温；/n将所述年均地温输入所述农作物生长期预测模型进行处理，输出待预测年度所述农作物的生长期节点。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于地温的农作物生长期预测方法，其特征在于，所述基于地温的农作物生长期预测方法包括：
获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；
基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；
以连续N年的所述年均地温序列以及农作物的生长期节点为训练样本，采用预置机器学习算法进行训练，生成农作物生长期预测模型；
根据所述年均地温序列，估算待预测年度对应的年均地温；
将所述年均地温输入所述农作物生长期预测模型进行处理，输出待预测年度所述农作物的生长期节点。


2.根据权利要求1所述的基于地温的农作物生长期预测方法，其特征在于，在所述获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据的步骤之后，还包括：
分别对各观测站连续M年的气温数据进行均一性检验，保留通过均一性检验的气温数据；
采用通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据，对单个观测站非连续的M年地温数据进行逐步多元线性回归分析，建立单个观测站的地温数据与多个相邻观测站的气温数据之间的回归方程；
以所述通过均一性校验的多个相邻观测站连续M年的气温数据为参考值，基于所述回归方程，对所述单个观测站非连续的M年地温数据进行插补，得到各观测站连续M年的地温数据。


3.根据权利要求2所述的基于地温的农作物生长期预测方法，其特征在于，所述基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列包括：
选取单个或多个观测站作为局部站，获取所述局部站连续M年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一局部年均气温数据；
获取各观测站连续M年的月度地温数据并逐年进行均值计算，得到连续M年的第一全区年均地温数据；
对连续M年的第一局部年均气温数据和第一全区年均地温数据进行线性回归分析，建立局部年均气温数据与全区年均地温数据之间的线性回归方程；
获取所述局部站连续(N-M)年的月度气温数据并逐年进行均值计算，得到连续(N-M)年的第二局部年均气温数据，其中，所述连续(N-M)年对应为有气温数据而无地温数据的年份；
根据所述线性回归方程和所述第二局部年均气温数据，计算连续(N-M)年的第二全区年均地温数据；
将连续M年的所述第一全区年均地温数据与连续(N-M)年的所述第二全区年均地温数据拼接，得到全区连续N年的年均地温序列。


4.根据权利要求2所述的基于地温的农作物生长期预测方法，其特征在于，所述分别对各观测站连续M年的气温数据进行均一性检验，保留通过均一性检验的气温数据包括：
分别采用预置的第一突变年份检验算法和第二突变年份检验算法，对所述各观测站连续M年的气温数据进行检验，对应得到第一预测突变年份和第二预测突变年份；
判断所述第一预测突变年份和所述第二预测突变年份是否相同；
若相同，则剔除对应年份的气温数据；
若不同，则判断所述第一预测突变年份或所述第二预测突变年份是否标记有预置突变标签；
若标记有预置突变标签，则剔除对应年份的气温数据，并确定未剔除的气温数据通过均一性检验并进行保留。


5.一种基于地温的农作物生长期预测装置，其特征在于，所述基于地温的农作物生长期预测方法装置包括：
获取模块，用于获取多个相邻且不同地区观测站连续N年的气温数据以及非连续的M年地温数据，其中，N大于M且采用相同的基准年份；
构建模块，用于基于所述气温数据与所述地温数据，构建全区连续N年的年均地温序列；
训练模块，用于以连续...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖晶晶，张育慧，姚益平，郭芬芬，李正泉，王治海，
申请(专利权)人：浙江省气候中心，
类型：发明
国别省市：浙江;33