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多品种农作物的农业气候区划方法

阅读：809发布：2020-05-11

IPRDB可以提供多品种农作物的农业气候区划方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种针对多品种农作物的农业气候区划方法。该方法根据区划作物播种和成熟的气候指标，在80%气候保证率下计算出该作物的气候生育期长度的空间分布，然后按照一定的时间间隔进行分级标示，获得该作物的气候生育期长度区划图。本发明以气候生育期长度为参数进行区划和分级，气候资源不足的地方气候生育期长度的日数偏少，气候资源富足的地方气候生育期长度的日数偏多，这样每个品种都可以依照自身的生育期长度属性，种植在相对应的气候生育期长度的区域。这样，气候资源可以得到充分的利用，各个品种的品质潜能和增产潜能都可以得到充分发挥，还可以有效地扩大种植面积，同时，80%保证率还可以有效地减少气象灾害的危害。，下面是多品种农作物的农业气候区划方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种多品种农作物的农业气候区划方法，其特征在于：采集区划范围内气象站点10年以上的历史气候资料样本数据，通过技术处理将这些离散数据进行空间扩展，得到连续分布的空间气候数据；根据区划作物播种和成熟的气候指标，计算得出该作物的气候生育期长度的连续的空间分布，然后按照时间间隔进行标示，获得该作物的气候生育期长度区划图，供查询使用。

2.根据权利要求1所述的多品种农作物的农业气候区划方法，其特征在于：将获得的作物气候生育期长度区划图保存在网络服务器上，用户通过互联网对其进行调用。

3.根据权利要求1所述的多品种农作物的农业气候区划方法，其特征在于：将该作物的气候生育期长度进行标示的特征是，采用不同生育期长度的空间分布进行区划分级。

4.根据权利要求1所述的多品种农作物的农业气候区划方法，其特征在于：所述的将采集到的气候数据进行计算得出农作物的气候生育期长度具体如下：

1)采集纬度ψ、经度δ及海拔高度λ，建立日平均t温度随纬度ψ、经度δ和海拔高度λ变化的数学模型f(ψ，δ，λ)，将纬度ψ、经度δ及海拔高度λ带入式(1)，计算获得该地的日平均温度；

t＝f(ψ，δ，λ) (1)

2)逐个建立数据样本期间每一天平均温度与地理因子的回归方程，获得单一空间点ψ，δ，λ在统计样本期间逐日平均温度的数据集的计算模式(2)；

式(2)中i为年份，j为日期，其余与式(1)相同；

3)将公式(2)带入覆盖该地区的空间日平均气温计算式(3)；

式(3)中T为日平均温度空间数据集，其中为式(2)；

4)根据式(3)计算的数据集为基础，按照具体作物播种和成熟的气候生物学属性，逐个推算每个空间点上样本期间年各年适宜播种温度出现的日期即为温度或热量播种期，停止生长的温度出现的日期即为温度或热量成熟期，然后将热量播种期按升序、热量成熟期按降序分别排序，80％位置上的即为每个空间点上，80％保证率下的热量播种期和热量成熟期；计算如式(4)；

式(4)中i＝1，2，分别为播种期和成熟期，m为80％位置出现的序号；为空间位置ψ、δ上80％保证率的热量播种期和热量成熟日期，相应的空间数据集如式(5)；

5)降水采用克里金(Kriging)插值法进行反演和扩展，得到数据样本期间每一天的降水空间分布，并通过公式(6)计算处理，得到80％保证率下降水的空间数据集；

式(6)中，r为降水，为80％保证率的降雨空间数据集；

6)温度和降水对作物播种的影响符合木桶效应，即决定于最短板，按照木桶效应，计算如式(7)；

式(7)中为80％保证率的气候播种期，综合了气温和降水的共同影响。由式(5)可知成熟期为气候生育期由式(8)计算；

式(8)中P为气候生育期长度；根据气候生育期长度P的空间分布，以固定天数为间隔进行分级，在地图上绘制获得农作物农业气候区划。

说明书全文

多品种农作物的农业气候区划方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种气候科学领域，特别是一种多品种农作物的农业气候区划方法。

背景技术

[0002] 迄今为止，国内外广泛应用的是基于作物的农业气候区划技术。该技术通常是将拟区划作物中众多品种的不同气候生物学参数平均，得到唯一的一组参数作为区划指标，将空间划分为适宜种植和不适宜种植两个属性不同的区域，如图1示意图。因此该区划仅适宜于与上述区划指标相对应的个别品种，而且仅在适宜区内区划线附近的小范围内，气候资源可以得到较好利用，而在适宜区内气候资源增加方向的广泛区域内，富余的大量气候资源完全得不到利用，被白白浪费掉。

发明内容

[0003] 本发明所要解决的技术问题是；提供一种多品种农作物的农业气候区划方法，它能方便人们快速了解在区划范围内任意处所区划某作物的气候生育期长度和积温指标，农户们只要依据各自局地的气候生育期长度选择相应的品种种植即可。

[0004] 本发明是这样实现的；多品种农作物的农业气候区划方法，采集区划范围内气象站点10年以上的历史气候资料样本数据，通过技术处理将这些离散数据进行空间扩展，得到连续分布的空间气候数据；根据区划作物播种和成熟的气候指标，计算得出该作物的气候生育期长度的连续的空间分布，然后按照时间间隔进行标示，获得该作物的气候生育期长度区划图，供查询使用。

[0005] 将获得的作物气候生育期长度区划图保存在网络服务器上，用户通过互联网对其进行调用。将该作物的气候生育期长度进行标示的特征是，采用不同生育期长度的空间分布进行区划分级。

[0006] 所述的将采集到的气候数据进行计算得出农作物的气候生育期长度的具体方法和过程如下；

[0007] 1)采集纬度ψ、经度δ及海拔高度λ，建立日平均t温度随纬度ψ、经度δ和海拔高度λ变化的数学模型f(ψ，δ，λ)，将纬度ψ、经度δ及海拔高度λ带入式(1)，计算获得该地的日平均温度；

[0008] t＝f(ψ，δ，λ) (1)

[0009] 2)逐个建立数据样本期间每一天平均温度与地理因子的回归方程，获得单一空间点ψ，δ，λ在统计样本期间逐日平均温度的数据集的计算模式(2)；

[0010]

[0011] 式(2)中i为年份，j为日期，其余与式(1)相同；

[0012] 3)将公式(2)带入覆盖该地区的空间日平均气温计算式(3)；

[0013]

[0014] 式(3)中T为日平均温度空间数据集，其中为式(2)；

[0015] 4)根据式(3)计算的数据集为基础，按照具体作物播种和成熟的气候生物学属性，逐个推算每个空间点上样本期间年各年适宜播种温度出现的日期即为温度或热量播种期，停止生长的温度出现的日期即为温度或热量成熟期，然后将热量播种期按升序、热量成熟期按降序分别排序，80％位置上的即为每个空间点上，80％保证率下的热量播种期和热量成熟期；计算如式(4)；

[0016]

[0017] 式(4)中i=1，2，分别为播种期和成熟期，m为80％位置出现的序号；为空间位置ψ、δ上80％保证率的热量播种期和热量成熟日期，相应的空间数据集如式(5)；

[0018]

[0019] 5)降水采用克里金(Kriging)插值法进行反演和扩展，得到数据样本期间每一天的降水空间分布，并通过公式(6)计算处理，得到80%保证率下降水的空间数据集；

[0020]

[0021] 式(6)中，r为降水，为80％保证率的降雨空间数据集；

[0022] 6)温度和降水对作物播种的影响符合木桶效应，即决定于最短板，按照木桶效应，计算如式(7)；

[0023]

[0024] 式(7)中为80％保证率的气候播种期，综合了气温和降水的共同影响。由式(5)可知成熟期为气候生育期由式(8)计算；

[0025]

[0026] 式(8)中P为气候生育期长度；根据气候生育期长度P的空间分布，以固定天数为间隔进行分级，在地图上绘制获得农作物农业气候区划。

[0027] 本发明的原理如图2所示，从图2可以看到，基于“气候资源高效利用”的多品种农作物农业气候区划以气候生育期长度为参数进行区划和分级，气候资源不足的地方气候生育期长度的日数偏少，气候资源富足的地方气候生育期长度的日数偏多，这样每个品种都可以依照自身的生育期长度属性，种植在相对应的气候生育期长度的区域，可见该区划科学合理，简单直观，方便易用。该区划带来三方面的好处：1气候资源可以得到充分合理利用，2品种资源优势可以得到充分发挥，3扩大了种植面积。附图说明：

[0028] 图1为常规(基于作物)农业气候区划示意图；

[0029] 图2为本发明的基于“气候资源高效利用”的多品种作物农业气候区划示意图；

[0030] 图3为以水稻为例的气候生育期长度贵州省区划图；

[0031] 显示了贵州省范围内水稻生育期长度差异非常大，分布错综复杂；

[0032] 图4为惠水县的分布图；

[0033] 县区域的区划图作为农业产业调整规划的宏观调控管理，是一个直观有效而且方便的工具；

[0034] 图5为惠水县方框选取区域的细节放大图；

[0035] 图5给出的信息非常详细具体，可以看到在方框区域内，气候生育期长度从100天到170天之间不等，农户可以利用这些信息进行品种选择和规划。具体实施方式：

[0036] 本发明的实施例：多品种农作物的农业气候区划方法，以贵州为例：

[0037] 1)通常，供作物生长的气候资源主要就是光、温、水，在贵州区域内(大部分地区都是如此)光照基本满足作物生长的需要，因此通常所说的农业气候资源主要就是指温度和降水，温度和降水都随空间变化，导致各地气候资源的差异。温度受到地理因子(经度和纬度、海拔高度)影响，尤其与海拔高度具有很好的线性相关，这就是将温度拓展到空间任一点的技术关键，采集纬度ψ、经度δ及海拔高度λ，建立日平均t温度随纬度ψ、经度δ和海拔高度λ变化的数学模型f(ψ，δ，λ)，将纬度ψ、经度δ及海拔高度λ带入式(1)，计算获得该地的日平均温度；可见只要将一组纬度、经度和海拔高度带入式(1)，就可以唯一地确定该地的日平均温度；

[0038] t＝f(ψ，δ，λ) (1)

[0039] 2)气候生育期长度指的是从气候的角度来看，特定地点对于特定作物品种从播种到成熟具有的天数，显然不同气候条件的地区播种和成熟日期各不相同，气候生育期长度也就不同；对于特定作物，如果在一定分辨率下得到它在每个空间点上的气候生育期长度，然后利用这一空间分布进行分区分级就可以得到基于“气候资源高效利用”的多品种农业气候区划；为了按照一定分辨率推算所有空间点上的播种期和成熟期，进而计算其气候生育期长度逐个建立数据样本期间(1981～2010，共30年)每一天平均温度与地理因子的回归方程，进而将该地区内的平均温度资料反演并拓展到所有的空间点上去，获得单一空间点ψ，δ，λ30年逐日平均温度的数据集的计算模式(2)；

[0040]

[0041] 式(2)中i为年份，j为日期，其余与式(1)相同；

[0042] 3)根据式(2)可知，空间任一点都具有iXj=30*365＝１0９５0个模拟方程，即有10９５0个值。本实施例是贵州区域，因此经度δ取值范围为1０３.4781～1０９.8754，纬度ψ取值范围24.4592～29.3384，空间分辨率取为大约30×３０米，步长则为0.0002426612，那么经度方向的计算步数为(1０９，8754-1０３，4781)/步长＝
26363，纬度方向的计算步数为(29.3384-24.4592)/步长＝20107，因此在30×30空间分辨率下，覆盖该地区的空间日平均气温计算式(3)；

[0043]

[0044] 式(3)中T为日平均温度空间数据集，其中为式(2)；

[0045] 4)由式(2)和式(3)可知，空间数据集T经过26363×20107次计算，也即是经过26363×20107×10950＝5804385208950次f(ψ，δ，λ)次计算才能得到，计算量非常巨大！得到空间数据集T以后，根据式(3)计算的数据集为基础，按照具体作物播种和成熟的气候生物学属性，逐个推算每个空间点上30年各年适宜播种温度出现的日期即为温度或热量播种期，停止生长的温度出现的日期即为温度或热量成熟期，然后将热量播种期按升序、热量成熟期按降序分别排序，80％位置上的即为每个空间点上，80％保证率下的热量播种期和热量成熟期；计算如式(4)；

[0046]

[0047] 式(4)中i＝1，2，分别为播种期和成熟期，m为80％位置出现的序号；为空间位置ψ、δ上8０％保证率的热量播种期和热量成熟日期，相应的空间数据集如式(5)；

[0048]

[0049] 5)对于作物来说，成熟期仅与温度有关，而播种期却受到温度和降水的双重制约。降水的空间分布差异比较大，时间分布也不均匀，同时不遵循任何统计分布类型，不能用数学模型模拟反演；因此，降水采用克里金(Kriging)插值法进行反演和扩展，得到数据样本期间每一天的降水空间分布，并通过公式(6)计算处理，得到80％保证率下降水的空间数据集；

[0050]

[0051] 式(6)中，r为降水，为80％保证率的降雨空间数据集；

[0052] 6)温度和降水对作物播种的影响符合木桶效应，即决定于最短板，在贵州西部温度是短板，南部降水是短板，其余地区两者互有长短，按照木桶效应，计算如式(7)；

[0053]

[0054] 式(7)中为80％保证率的气候播种期，综合了气温和降水的共同影响。由式(5)可知成熟期为气候生育期由式(8)计算；

[0055]

[0056] 式(8)中P为气候生育期长度；根据气候生育期长度p的空间分布，以固定天数为间隔进行分级，在地图上绘制获得农作物农业气候区划。

[0057] 图3、图4和图5是以水稻为例，间隔为10天的水稻多品种农作物农业气候区划实例。图3显示了全省范围内水稻生育期长度差异非常大，分布错综复杂；图4可见，县区域的区划图作为农业产业调整规划的宏观调控管理，是一个直观有效而且方便的工具；图5给出的信息非常详细具体，可以提供农户进行品种选择和规划。

[0058] 该区划以WebGIS(网络地理信息系统)为平台运行，用户通过internet网络在任何时间，任何地点都可以进行调用，获取气候、作物品种类型规划布局以及品种选择等农事信息。贵州地形复杂，气候多样，作物品种丰富。随着技术的进步和社会需求的推进，作物多品种化已成为发展趋势，且进程不断加快。因此通常单一品种的农业气候区划已经不能满足生产的实际需要，多品种的农业气候区划就成为了农村工作者和农户急切需要的新兴实用技术，有广阔的应用前景。

标题	发布/更新时间	阅读量
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