【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业气象灾害风险评估，具体为基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法。
技术介绍
1、低温冷害一直是玉米所遭受的主要气象灾害之一，伴随着全球气候变化，冷害问题日益凸显，出现新特征和新问题。由此，把握灾变过程、进行更精细的实时低温冷害识别成为了重大挑战，近年来，农业低温灾害随着全球气候变暖和农业结构的不断调整，出现了新特征和新问题，区域性阶段性明显、异常情况多发频发。气候变化引起的冷害问题日益凸显，对低温冷害事件进行精准快速识别并及时采取应对策略极为重要，是当下农业气象灾害的研究重点。
2、目前针对低温冷害的评估区划方法存在以下缺陷：一是所选取识别低温冷害的指标过于笼统宽泛，无法精准识别冷害过程；二是现有的技术不具备普适性，难以推广至其他作物、灾种和区域；三是现有的技术方法配合实况气象数据和智能天气预报无法发挥出需要的效果，难以合理配置农业资源、及时做出风险防范措施。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，包括步骤一，识别分布特征；步骤二，生长模拟；步骤三，表征暴露性；步骤四，设定指标；步骤五，确定权重；步骤六，风险区划；
3、其中在上述步骤一中，反查玉米低温冷害历史灾情，识别基于灾害过程的逐日低温冷害时空分布特征和实时危险性；
4
5、其中在上述步骤三中，使用玉米实际播种面积表征暴露性；
6、其中在上述步骤四中，以当地磷肥、钾肥使用量、地膜使用量和农民人均纯收入作为防灾减灾能力指标；
7、其中在上述步骤五中，以ahp方法为主观加权法，熵权法为客观加权法，综合主客观加权法确定各因子层权重；
8、其中在上述步骤六中，根据确定的权重构建玉米低温冷害实时风险评估模型，进行风险评估及区划。
9、优选的，所述步骤一中，根据年积温划分玉米不同熟期类型，通过近30年来无灾年和典型冷害年构建标准曲线和标准冷害曲线，以此划分冷害强度阈值，冷害强度由当天的标准曲线与活动积温差减去前一天的标准曲线与活动积温差得到；危险性由冷害强度乘以冷害频率得到，当计算实时危险性时，使频率为1。
10、优选的，所述步骤一中，以≥10℃年活动积温(℃·d)为依据划分东北地区玉米熟期类型，逐日活动积温计算公式为ai为第i天活动温度，ti、bi分别为第i天平均温度和生物学下限温度，am为m天内活动积温，不同生育阶段bi分三种熟期类型(早熟：包括上述极早熟和早熟；中熟：包括上述中早熟、中熟和中晚熟；晚熟：包括上述晚熟和极晚熟)划分。
11、优选的，所述步骤一中，根据标准曲线和逐日活动积温差计算得出玉米逐日低温冷害强度，将逐日标准曲线对应的积温值和当日活动积温值做差，得到逐日标准曲线与活动积温差，δeati＝δsai+1-δsai，其中，δeat为冷害强度，δsai是第i天的标准曲线与活动积温差。
12、优选的，所述步骤一中，逐日危险性计算公式为hi＝δeat×pij，其中，pij为第i天强度为j时的灾害发生频率，nij为第i天发生强度为j时的灾害次数，n为总天数，hij为第i天危险性强度(当进行实时风险评估时，令p＝1)。
13、优选的，所述步骤二中，将玉米生育阶段分为生育前、中、后期，所对应的对冷害响应的关键生理指标分别为逐日叶面积指数、干物质量、产量组成，根据划分的不同熟期类型，通过作物模型进行逐日模拟，计算正常条件下的模拟结果与低温冷害胁迫下的结果得到关键生理指标损失率，作为脆弱性指标，对应该日的低温冷害强度得到脆弱性曲线，并建立脆弱性曲线库。
14、优选的，所述步骤三中，使用玉米实际种植面积作为暴露性评价指标，使用方法为使用玉米实际种植面积底图在arcgis10.8软件中掩膜提取工具实现。
15、优选的，所述步骤四中，利用ahp法赋权对当地磷肥、钾肥使用量、地膜使用量和农民人均纯收入赋权，作为防灾减灾能力指标。
16、优选的，所述步骤六中，玉米低温冷害实时风险评估模型ri由实时危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力四项指标刻画，指标基于主客观加权方法得出，使用arcgis10.8进行插值，以反距离权重为插值手段并以自然断点法划分为低、中、高、极高四个风险等级，完成风险区划。
17、优选的，所述步骤六中，根据确定的权重构建玉米低温冷害实时风险评估模型式中，ri为玉米低温冷害实时风险指数，其值越大代表低温冷害风险越高，h、v、e、c分别表示风险四因子中的危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力，wh、wv、we、wc分别为四因子的权重，风险四因子取值均进行归一化处理是取值范围在0至1，以保证评估结果的有效性，按照各地区的实际生产情况进行风险评估及区划。
18、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术结合自然风险形成理论中的四因子理论，得到玉米低温冷害实时风险评估模型，可精准识别冷害过程，且相关技术具有普适性，可推广至其他作物、灾种和区域；配合实况气象数据和智能天气预报产品可以进行实时风险评估和预测，促进实时风险研究领域的发展，对于合理配置农业资源、及时做出风险防范措施具有重要的应用价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，包括步骤一，识别分布特征；步骤二，生长模拟；步骤三，表征暴露性；步骤四，设定指标；步骤五，确定权重；步骤六，风险区划；其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，根据年积温划分玉米不同熟期类型，通过近30年来无灾年和典型冷害年构建标准曲线和标准冷害曲线，以此划分冷害强度阈值，冷害强度由当天的标准曲线与活动积温差减去前一天的标准曲线与活动积温差得到；危险性由冷害强度乘以冷害频率得到，当计算实时危险性时，使频率为1。
3.根据权利要求2所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，以≥10℃年活动积温(℃·d)为依据划分东北地区玉米熟期类型，逐日活动积温计算公式为Ai为第i天活动温度，Ti、Bi分别为第i天平均温度和生物学下限温度，Am为m天内活动积温，不同生育阶段Bi分三种熟期类型(早熟：包括上述极早熟和早熟；中熟：包括上述中早熟、中熟和中晚熟；晚熟：包括上述晚熟和极晚熟)划分。
4.根据
5.根据权利要求2所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，逐日危险性计算公式为Hi＝ΔEAT×Pij，其中，Pij为第i天强度为j时的灾害发生频率，nij为第i天发生强度为j时的灾害次数，N为总天数，Hij为第i天危险性强度(当进行实时风险评估时，令P＝1)。
6.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤二中，将玉米生育阶段分为生育前、中、后期，所对应的对冷害响应的关键生理指标分别为逐日叶面积指数、干物质量、产量组成，根据划分的不同熟期类型，通过作物模型进行逐日模拟，计算正常条件下的模拟结果与低温冷害胁迫下的结果得到关键生理指标损失率，作为脆弱性指标，对应该日的低温冷害强度得到脆弱性曲线，并建立脆弱性曲线库。
7.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤三中，使用玉米实际种植面积作为暴露性评价指标，使用方法为使用玉米实际种植面积底图在ArcGIS10.8软件中掩膜提取工具实现。
8.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤四中，利用AHP法赋权对当地磷肥、钾肥使用量、地膜使用量和农民人均纯收入赋权，作为防灾减灾能力指标。
9.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤六中，玉米低温冷害实时风险评估模型Ri由实时危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力四项指标刻画，指标基于主客观加权方法得出，使用ArcGIS10.8进行插值，以反距离权重为插值手段并以自然断点法划分为低、中、高、极高四个风险等级，完成风险区划。
10.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤六中，根据确定的权重构建玉米低温冷害实时风险评估模型式中，Ri为玉米低温冷害实时风险指数，其值越大代表低温冷害风险越高，H、V、E、C分别表示风险四因子中的危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力，WH、WV、WE、WC分别为四因子的权重，风险四因子取值均进行归一化处理是取值范围在0至1，以保证评估结果的有效性，按照各地区的实际生产情况进行风险评估及区划。
...【技术特征摘要】
1.基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，包括步骤一，识别分布特征；步骤二，生长模拟；步骤三，表征暴露性；步骤四，设定指标；步骤五，确定权重；步骤六，风险区划；其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，根据年积温划分玉米不同熟期类型，通过近30年来无灾年和典型冷害年构建标准曲线和标准冷害曲线，以此划分冷害强度阈值，冷害强度由当天的标准曲线与活动积温差减去前一天的标准曲线与活动积温差得到；危险性由冷害强度乘以冷害频率得到，当计算实时危险性时，使频率为1。
3.根据权利要求2所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，以≥10℃年活动积温(℃·d)为依据划分东北地区玉米熟期类型，逐日活动积温计算公式为ai为第i天活动温度，ti、bi分别为第i天平均温度和生物学下限温度，am为m天内活动积温，不同生育阶段bi分三种熟期类型(早熟：包括上述极早熟和早熟；中熟：包括上述中早熟、中熟和中晚熟；晚熟：包括上述晚熟和极晚熟)划分。
4.根据权利要求2所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，根据标准曲线和逐日活动积温差计算得出玉米逐日低温冷害强度，将逐日标准曲线对应的积温值和当日活动积温值做差，得到逐日标准曲线与活动积温差，δeati＝δsai+1-δsai，其中，δeat为冷害强度，δsai是第i天的标准曲线与活动积温差。
5.根据权利要求2所述的基于标准曲线的玉米低温冷害实时风险评估与区划方法，其特征在于：所述步骤一中，逐日危险性计算公式为hi＝δeat×pij，其中，pij为第i天强度为j时的灾害发生频率，nij为第i天发生强度为j时的灾害次数，n为总天数，hij为第i天危险性强度(当进行实时风险评估时，令p＝1)。
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：魏思成，郭莹，张继权，佟志军，刘兴朋，苏日古嘎，峰芝，
申请(专利权)人：东北师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。