一种作物移栽期时间预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种作物移栽期时间预测方法及系统，包括以下步骤：S1、获取历史实测数据；S2、建设基础参数数据库：S3、建立基于基础参数数据库的时间预测模型，预测最佳移栽时间提前预测当地适宜的移栽时间，可为种植者提前预约机械、整地、秧苗管理等的规划提供依据，为农业机械服务企业提供机械调度的依据，可有效保障整地、移栽任务的有序进行；通过确定合适的移栽时间，可有效避免移栽后遭遇极端天气或不良天气，直接影响移栽返青率，进而影响产量及品质的情况出现，本发明专利技术可大概率降低该风险的发生；通过掌握适宜的移栽时间，可避免一次移栽后返青率低，需要再次补苗的风险。需要再次补苗的风险。需要再次补苗的风险。

【技术实现步骤摘要】
一种作物移栽期时间预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及农作物移栽
，特别涉及一种作物移栽期时间预测方法及系统。

技术介绍

[0002]适宜移栽期预测是结合作物、品种、地区、气象条件等的因素计算移栽返青率最高、成本最低、品质最佳、产量最大的最适移栽时间，从而实现降低减产的风险、辅助移栽农事规划、最佳移栽时间指导，科学地为用户推荐地块级的适宜移栽期时间，为用户适宜移栽时间决策提供依据。
[0003]在农业生产领域中，准确预测水稻最佳移栽时间对水稻稳产及提高品质有重要的意义。
[0004]实际种植生产中指导移栽期的情况有2种：
[0005]1、地方气象局每年基于当地种植面积较大的作物移栽期，会给出降雨、倒春寒、晴天等的天气过程的专题气象预报，相对平时的预报要详细一些；
[0006]2、当地有经验的种植者通过查询往年移栽期，以及关注未来15天气象预报数据后判断合适的移栽时间，然后周边种植者跟风移栽；
[0007]现有的作物移栽期时间预测方法存在以下问题：
[0008]1、实时性较差，专题的预报数据是按照一定频率进行下发，但气象变化极快，在本期专题与下期专题之前就会出现因气象数据更新不及时导致的判断不准确。
[0009]2、不能基于品种给出更适合的移栽时间建议，品种是决定移栽时间的重要因素之一，不同的品种成熟所需的时间不同故移栽的时间也不同。
[0010]以上因素造成了水稻种植者无法确定最佳移栽期，导致水稻返青率降低，甚至产量损失或品质降低的问题。r/>[0011]为此，提出一种作物移栽期时间预测方法及系统。

技术实现思路

[0012]有鉴于此，本专利技术实施例是解决水稻种植者无法确定最佳移栽期，导致的水稻返青率降低，甚至产量损失或品质降低的问题。
[0013]适宜移栽期预测是结合作物、品种、地区、气象条件等的因素计算移栽返青率最高、成本最低、品质最佳、产量最大的最适移栽时间，从而实现降低减产的风险、辅助移栽农事规划、最佳移栽时间指导，科学地为用户推荐地块级的适宜移栽期时间，为用户适宜移栽时间决策提供依据。
[0014]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：一种作物移栽期时间预测方法，包括以下步骤：
[0015]S1、获取历史实测数据；
[0016]S2、建设基础参数数据库：
[0017]基础参数数据库建设包括以下步骤：
[0018]S21：获取实测统计数据、相应的气象数据；
[0019]S22：通过历史实测数据和不同熟性品种所需的生育期天数数据，计算当地的最晚移栽时间；
[0020]S23：根据实测亩产达到理想值的实测移栽时间，框定适宜移栽时间范围，X
‑
Y(月/日
‑
月/日)，X和Y均代表日期；
[0021]S24：通过框定好的时间范围，根据气象预报数据判断每一日是否适宜移栽；
[0022]S3、建立基于基础参数数据库的时间预测模型，预测最佳移栽时间。
[0023]作为本申请的进一步改进，所述S1中，历史实测数据包括品种、熟性、历史1
‑
3年的实测移栽时间、历史气象数据、返青时间、实测成熟时间、实测亩产。
[0024]作为本申请的进一步改进，所述S3中，时间预测模型实施时，包括以下步骤：
[0025]S31、获取种植品种的熟性；
[0026]S32、获取品种在当地的生育期天数；
[0027]S33、确定最晚移栽时间，判断这个地区作物成熟所需的最少光热量，保证安全成熟的最低线；
[0028]S34、根据品种熟性、40天气温预报数据、15天气温预报数据判断适宜移栽时间，根据作物移栽期生物学零度决定最佳移栽时间。
[0029]作为本申请的进一步改进，所述S33中，所述最晚移栽时间确定时，包括以下步骤：
[0030]S331、获取当地的历史气象数据；
[0031]S332、在历史3年9月1日
‑
12月20日的日最低温数据中，取3年数据中第一次出现最低温度≤0℃的最早日期设为B；
[0032]B
‑
(生育期天数+15)所得的日期则为本年度的最晚移栽时间。
[0033]作为本申请的进一步改进，所述S34中，最佳的移栽时间，按照以下部分进行判断：
[0034]连续3日地温≥13℃，设满足该日为A；
[0035]X
‑
Y天范围内的日最低温≥10℃，允许出现小于10℃≤2天；
[0036]X
‑
Y天范围内的日最低温＜10℃，且＞8℃；
[0037]X
‑
Y天范围内降雨量累计≤5mm；
[0038]X
‑
Y天范围内当日风速≤5级；
[0039]满足上述5个条件时，A即为适合移栽的时间，并依次计算未来40天及未来15天适合移栽的时间。
[0040]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：一种作物移栽期时间预测系统，包括：
[0041]中央处理模块，所述中央处理模块用于综合处理当地作物移栽信息；
[0042]获取模块，所述获取模块连接中央处理模块，所述获取模块用于获取历史实测数据，历史实测数据包括品种、熟性、历史1
‑
3年的实测移栽时间、历史气象数据、返青时间、实测成熟时间、实测亩产；
[0043]存储模块，所述中央处理模块与存储模块交互连接，所述存储模块用于在获取模块获取到历史实测数据后将内容存储到存储模块；
[0044]读取模块，所述读取模块连接存储模块，用于读取存储模块中的历史实测数据；
[0045]环境识别模块，所述环境识别模块连接中央处理模块，用于获取当地未来的环境数据；
[0046]预测模块，所述预测模块连接中央处理模块，用于根据当地种植品种的熟性、品种在当地的生育期天数，以确定作物移栽的最晚移栽时间和最佳移栽时间。
[0047]作为本申请的进一步改进，还包括通讯模块，所述通讯模块用于搭载3g、4g、5g、局域网信号与外部信号进行信号交互。
[0048]作为本申请的进一步改进，还包括显示模块，所述显示模块用于显示时间预测信息。
[0049]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，其所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一项权利要求所述的作物移栽期时间预测方法的步骤。
[0050]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，其存储有能够实现如上述任一项所述的作物移栽期时间预测方法的程序指令。
[0051]本专利技术实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：
[0052]一、提前预测当地适宜的移栽时间，可为种植者提前预约机械、整地、秧苗本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作物移栽期时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取历史实测数据；S2、建设基础参数数据库：基础参数数据库建设包括以下步骤：S21：获取实测统计数据、相应的气象数据；S22：通过历史实测数据和不同熟性品种所需的生育期天数数据，计算当地的最晚移栽时间；S23：根据实测亩产达到理想值的实测移栽时间，框定适宜移栽时间范围，X
‑
Y，X和Y均代表日期；S24：通过框定好的时间范围，根据气象预报数据判断每一日是否适宜移栽；S3、建立基于基础参数数据库的时间预测模型，预测最佳移栽时间。2.根据权利要求1所述的一种作物移栽期时间预测方法，其特征在于：所述S1中，历史实测数据包括品种、熟性、历史1
‑
3年的实测移栽时间、历史气象数据、返青时间、实测成熟时间、实测亩产。3.根据权利要求1所述的一种作物移栽期时间预测方法，其特征在于：所述S3中，时间预测模型实施时，包括以下步骤：S31、获取种植品种的熟性；S32、获取品种在当地的生育期天数；S33、确定最晚移栽时间，判断这个地区作物成熟所需的最少光热量，保证安全成熟的最低线；S34、根据品种熟性、40天气温预报数据、15天气温预报数据判断适宜移栽时间，根据作物移栽期生物学零度决定最佳移栽时间。4.根据权利要求3所述的一种作物移栽期时间预测方法，其特征在于：所述S33中，所述最晚移栽时间确定时，包括以下步骤：S331、获取当地的历史气象数据；S332、在历史3年9月1日
‑
12月20日的日最低温数据中，取3年数据中第一次出现最低温度≤0℃的最早日期设为B；B所得的日期则为本年度的最晚移栽时间。5.根据权利要求3所述的一种作物移栽期时间预测方法，其特征在于：所述S34中，最佳的移栽时间，按照以下部分进行判断：连续3日地温≥13℃，设满足该日为A；X
‑
Y天范围内的日最低温≥10℃，允许出现小于10℃≤2天；X...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋卫玲，王美容，宫帅，郝文雅，郭朝贺，黄海强，
申请(专利权)人：中化现代农业有限公司，
类型：发明
国别省市：