一种基于大数据的旱情预测方法、系统和介质技术方案

本申请提供了一种基于大数据的旱情预测方法、系统和介质。该方法包括：采集地域的土壤样本、降水、气候环境以及生物的监测信息，根据土壤性变特征数据处理获得土壤干旱指数，再与降水盈亏系数进行加权获得地域干旱风险指数，根据气候环境和生物的动态监测数据处理获得环变干燥度响应值，通过数据库提取历史数据与生物动态监测数据处理获得生物繁衍因子，根据环变干燥度响应值结合生物繁衍因子对地域干旱风险指数进行修正处理获得地域干旱测评修正指数，再进行阈值对比获得地域的旱情评级；从而基于大数据根据地域的土壤样本、降水、气候环境以及生物信息数据进行处理获得地域旱情的评估指数，实现通过大数据技术对地域旱情的综合智慧化处理。的综合智慧化处理。的综合智慧化处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的旱情预测方法、系统和介质


[0001]本申请涉及大数据和旱情预测
，具体而言，涉及一种基于大数据的旱情预测方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]随着全球气候的剧变导致地区环境和产业影响巨大，特别是极端干旱和洪涝现象愈发普遍对农业、三产的影响显著，而为降低环境对人们生活生产的损失，特别是洪涝或干旱天气对农业等气候波动产业的影响，如何根据客观环境因素运用技术手段进行分析和预测干旱变得尤为重要，而目前缺少可根据环境、天气、生物、土壤等要素进行信息采集处理和预测干旱的精准手段，尤其缺乏可运用上述要素的大数据技术进行干旱状况预测以进行提示的智慧化数据处理技术。
[0003]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种基于大数据的旱情预测方法、系统和介质，可以基于大数据根据地域的土壤样本、降水、气候环境以及生物信息数据进行处理获得对地域旱情的指数评估，实现通过大数据技术对地域旱情的综合智慧化处理。
[0005]本申请还提供了一种基于大数据的旱情预测方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的旱情预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集预设地域的土壤样本群，并获取土壤样本群在预设时间段内的土壤样本信息集；采集所述预设地域在所述预设时间段内的降水累积信息、气候环境监测信息以及生物动态监测信息，并通过预设地域水文数据库获取预设地域在历史同期的降水比对信息；根据所述土壤样本信息集获取土壤性变特征数据，根据土壤性变特征数据结合所述降水累积信息进行处理获得土壤干旱指数；根据所述降水累积信息和所述降水比对信息进行处理，获得所述预设时间段内预设地域的降水盈亏系数，并对所述土壤干旱指数进行加权获得地域干旱风险指数；根据所述气候环境监测信息和生物动态监测信息提取气候动态监测数据、环境动态监测数据以及生物动态监测数据，将所述气候动态监测数据和环境动态监测数据输入预设气候环变评估模型中进行处理，获得环变干燥度响应值；通过地域环境生物数据库提取预设地域在历史同期时间段内的生物生长监测数据，并结合所述生物动态监测数据输入预设生物繁育评估模型中进行处理，获得所述预设地域的生物繁衍因子；根据所述环变干燥度响应值结合所述生物繁衍因子对所述地域干旱风险指数进行修正处理，获得地域干旱测评修正指数；根据所述地域干旱测评修正指数与预设地域旱情阈值级进行阈值对比，获得预设地域的旱情评级。2.根据权利要求1所述的基于大数据的旱情预测方法，其特征在于，所述采集预设地域的土壤样本群，并获取土壤样本群在预设时间段内的土壤样本信息集，包括：采集预设地域的多个土壤样本并分类，获得土壤样本分类信息，包括土壤种类信息、土壤层土质信息、壤质分布信息；根据所述土壤样本分类信息分类采集预设地域内不同类别土壤在预设时间段内的多组土壤样本，获得土壤样本群；采集所述土壤样本群中各组土壤样本在所述预设时间段内的性状变化信息，包括黏度变化信息、含水量变化信息、酸碱度变化信息以及风化信息；根据所述各组土壤样本的黏度变化信息、含水量变化信息、酸碱度变化信息以及风化信息集合成土壤样本信息集。3.根据权利要求2所述的基于大数据的旱情预测方法，其特征在于，所述根据所述土壤样本信息集获取土壤性变特征数据，根据土壤性变特征数据结合所述降水累积信息进行处理获得土壤干旱指数，包括：根据所述土壤样本信息集提取各组土壤样本的样本性状变化数据，并根据各组土壤样本的样本性状变化数据进行均值处理，获得土壤性变特征数据；所述土壤性变特征数据包括粘度质变数据、含水量变化数据、酸碱度变化数据以及风化度数据；根据所述土壤性变特征数据结合通过所述降水累积信息提取的降水累积裕度值进行处理，获得土壤干旱指数。4.根据权利要求3所述的基于大数据的旱情预测方法，其特征在于，所述根据所述降水累积信息和所述降水比对信息进行处理，获得所述预设时间段内预设地域的降水盈亏系
数，并对所述土壤干旱指数进行加权获得地域干旱风险指数，包括：根据历史同期的所述降水比对信息以及所述降水累积信息分别提取获得多个历史降水比对数据以及降水累积数据；根据所述历史降水比对数据以及降水累积数据结合所述降水累积裕度值进行处理，获得所述预设时间段内预设地域的降水盈亏系数；根据所述降水盈亏系数对所述土壤干旱指数进行加权处理，获得地域干旱风险指数；所述地域干旱风险指数的加权计算公式为：；其中，为地域干旱风险指数，为风化度数据，为降水盈亏系数，为土壤干旱指数，为预设特征系数。5.根据权利要求4所述的基于大数据的旱情预测方法，其特征在于，所述根据所述气候环境监测信息和生物动态监测信息提取气候动态监测数据、环境动态监测数据以及生物动态监测数据，将所述气候动态监测数据和环境动态监测数据输入预设气候环变评估模型中进行处理，获得环变干燥度响应值，包括：根据所述气候环境监测信息和生物动态监测信息输入地域环境生物数据库中，提取所述预设地域的气候动态监测数据、环境动态监测数据以及生物动态监测数据；所述气候动态监测数据包括气温差动态数据、温湿度动态数据，所述环境动态监测数据包括水位差动态数据、降水蒸发动态数据；将所述气候动态监测数据和环境动态监测数据输入预设气候环变评估模型中进行处理，获得所述预设时间段内预设地域的环变干燥度响应值；所述环变干燥度响应值的计算公...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学君，马苗苗，吕娟，屈艳萍，高辉，苏志诚，宋文龙，赵兰兰，胡智丹，赵晓辉，陈茜茜，杨永森，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：