【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业水资源评价与管理，特别是涉及一种作物水足迹驱动力的量化方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、农业占据全球取水总量的70％，在水资源利用中具有绝对主导地位。随着气候变化，粮食生产和农业水资源安全面临巨大的风险和不确定性。气候变化对水文水资源系统产生直接影响，通过改变降水量、蒸发等水文要素，影响区域水资源的时空分布，从而对农业构成直接制约。与此同时，农业本身对气候变化非常敏感，是受气候变化影响最大的行业之一。气候变化对作物生长过程产生影响，气温上升可能导致作物生长季节内的潜在蒸散量增加，从而改变了作物对水的需求。
2、荷兰学者hoekstra于2002年首次提出水足迹的概念，为评估作物生产过程中所消耗的水资源总量提供了一种有效的方法。水足迹综合考虑了蓝水和绿水，其中绿水指的是作物在生长过程中通过土壤吸收的降水量，而蓝水则表示从地表或地下水源中取水进行灌溉的水量。这一方法对水资源利用的全面评估提供了有力工具。目前，作物水足迹的驱动因素成为研究的热点，然而在当前的研究中，对不确定性条件下气候因素对作物水足迹贡献的考虑尚不充分，即针对作物水足迹对主要气象因子的敏感性缺乏定量研究。这使得在作物实际种植指导中，有针对性地提出应对气候变化的作物灌溉策略具有挑战性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种作物水足迹驱动力的量化方法、系统、设备及介质，能够解决现有技术中缺少量化作物水足迹对主要气象因子的敏感性的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供
3、一种作物水足迹驱动力的量化方法，包括：
4、获取作物在目标区域的相关数据，并计算作物水足迹；所述相关数据包括气象数据、统计数据和土壤数据；所述作物水足迹包括绿水足迹、蓝水足迹及总水足迹；
5、基于所述作物水足迹构建驱动因子指标体系，并采用相关性分析对所述驱动因子指标体系进行初步筛选，确定驱动因子；
6、设计两水平正交表，基于析因分析计算各所述驱动因子对作物水足迹变化的贡献率，并根据贡献率-驱动力关系，确定驱动因子的主效应与交互效应对作物水足迹的影响及敏感性数据；所述贡献率-驱动力关系为贡献率数据与作物水足迹变化的驱动力数据之间呈正比；所述影响及敏感性数据包括对需水量变化影响最大的单因子及交互因子。
7、可选地，所述获取作物在目标区域的基础数据，并计算作物水足迹，具体包括：
8、采集所述目标区域的相关数据；所述气象数据为30年及以上的气象数据；所述统计数据为从统计网站获取的主要作物播种面积、产量等农业生产数据；所述土壤数据为收集的土壤质地、可利用水量、渗透速率、初始含水量数据；
9、利用对应计算公式和所述相关数据计算绿水足迹、蓝水足迹及总水足迹。
10、可选地，所述绿水足迹和所述蓝水足迹的计算公式为：
11、
12、其中，wfgreen表示绿水足迹；cwugreen和cwublue代表作物单位面积绿水和蓝水消耗量；y为单位面积作物产量；和为作物生育期从播种日到收获日的平均绿水和蓝水蒸散发量；
13、
14、所述总水足迹的计算公式为：
15、wf＝∑wfcrops＝∑wfgreen+wfblue
16、其中，wfcrops表示作物水足迹。
17、可选地，所述驱动因子包括作物生长期逐月最低气温、最高气温、湿度、风速、日照时数和降水量。
18、可选地，所述影响及敏感性数据的确定方法为：
19、根据相关性分析初步选取的14个气象驱动因子，将每个气象驱动因子按照30年作物生长季逐月数据选取第25个百分位数和第75个百分位位数分别设置为低水平和高水平，并基于两水平14因子部分实验设计正交表，对应选取32次实验次数；
20、析因分析包括以下具体五个步骤：(1)选择设计因子，确定实验设计的顺序；(2)计算系统响应；(3)执行相关的方差分析，评估不同因素对系统响应的影响；(4)计算统计学指标，所述统计学指标包括标准化效应、输入因子平方和，以及标准化效应与输入因子平方和之间的交互效应；(5)根据计算结果，识别输入因素的不同重要性以及对系统响应的交互影响；具有两个因子的析因设计的计算方式如下：
21、
22、其中，yijk表示当a因子在i水平，b因子在j水平，对于k个重复的系统效应；μ代表总体平均效应；τi是因子a在i水平的效应；βj是因子b在j水平的效应；(τβ)ij指τi和βj之间的相互作用效应；εijk代表随机误差；
23、利用两水平析因设计量化各因子对作物水足迹变化的贡献率，确定驱动因子的主效应与多因子交互效应对作物水足迹的影响，当贡献率越高时，对应的因子对作物水足迹变化的驱动力越高，从而筛选出对需水量变化影响最大的单因子及交互因子。
24、本专利技术还提供了一种作物水足迹驱动力的量化系统，包括：
25、获取作物在目标区域的相关数据，并计算作物水足迹；所述相关数据包括气象数据、统计数据和土壤数据；所述作物水足迹包括绿水足迹、蓝水足迹及总水足迹；
26、基于所述作物水足迹构建驱动因子指标体系，并采用相关性分析对所述驱动因子指标体系进行初步筛选，确定驱动因子；
27、设计两水平正交表，基于析因分析计算各所述驱动因子对作物水足迹变化的贡献率，并根据贡献率-驱动力关系，确定驱动因子的主效应与交互效应对作物水足迹的影响及敏感性数据；所述贡献率-驱动力关系为贡献率数据与作物水足迹变化的驱动力数据之间呈正比；所述影响及敏感性数据包括对需水量变化影响最大的单因子及交互因子。
28、本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的作物水足迹驱动力的量化方法。
29、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的作物水足迹驱动力的量化方法。
30、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
31、本专利技术公开了一种作物水足迹驱动力的量化方法、系统、设备及介质，所述方法包括获取作物在目标区域的相关数据，并计算绿水足迹、蓝水足迹及总水足迹；基于作物水足迹构建驱动因子指标体系，并采用相关性分析对所述驱动因子指标体系进行初步筛选，确定驱动因子；设计两水平正交表，基于析因分析计算各所述驱动因子对作物水足迹变化的贡献率，并根据贡献率-驱动力关系，确定驱动因子的主效应与交互效应对作物水足迹的影响及敏感性数据。本专利技术能够解决现有技术中缺少量化作物水足迹对主要气象因子的敏感性的问题。
32、本专利技术计算了作物生长阶段水足迹，明确了农作物种植结构变化引起的作物水足迹变化，量化了作物水足迹与气候因素之间的关系。析因分析用于确定各种气象参数(例如温度、降水、湿度和风速)对观测到的作物水足迹本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述获取作物在目标区域的基础数据，并计算作物水足迹，具体包括：
3.根据权利要求2所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述绿水足迹和所述蓝水足迹的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述驱动因子包括作物生长期逐月最低气温、最高气温、湿度、风速、日照时数和降水量。
5.根据权利要求1所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述影响及敏感性数据的确定方法为：
6.一种作物水足迹驱动力的量化系统，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1-5中所述的作物水足迹驱动力的量化方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中所述的作物水足迹驱动力的
...【技术特征摘要】
1.一种作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述获取作物在目标区域的基础数据，并计算作物水足迹，具体包括：
3.根据权利要求2所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述绿水足迹和所述蓝水足迹的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的作物水足迹驱动力的量化方法，其特征在于，所述驱动因子包括作物生长期逐月最低气温、最高气温、湿度、风速、日照时数和降水量。
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡蒙蒙，吴文斌，余强毅，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：
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