一种基于气候适宜度的棉花单产预测方法与流程

1.本发明属于农业气象领域，具体涉及一种基于气候适宜度的棉花单产预测方法。


背景技术：

2.新疆棉花生产事关中国棉花产业的安全。新疆棉花种植面积、产量、质量均呈稳步增长态势，新疆已经成为我国棉花的主要种植区域和重要供给支柱。在棉花种植领域，品种、环境和管理措施与棉花产量形成息息相关，但随着气候变化和品种更新，新疆棉区气象灾害日益突出。低温冷害导致蕾铃大量脱落，使得新疆地区棉花产量大幅降低。因此，实现对棉花产量的精准预测并明确各气象要素对棉花产量形成的贡献对于选育适宜品种、调整作物布局和防御气象灾害具有重要意义。
3.国内外棉花产量预报方法有农学预报法和统计预报法。农学预报方法采取田间样本调查手段，获取棉花单位面积株数、单株成铃数和单铃重，具有直观、准确的优点，但该方法严重依赖人工观测、成本高昂且观测点少、预报时效较差。统计预报法通过建立气象条件与气象产量关系的统计模型进行产量预报，虽然该方法简单实用，预报时效较长，可实现动态预报，但直接建立相关关系模型而不去考虑棉花的生物学特性往往会导致预报结果存在局限性和不稳定性。


技术实现要素：

4.为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于气候适宜度的棉花单产预测方法。
5.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种基于气候适宜度的棉花单产预测方法，包括以下步骤：
7.建立多个站点，收集待预测地区历年的气象数据、棉花产量数据和棉花生育期数据和当年气象数据；
8.将待预测年份的棉花单产分解为趋势产量和气象产量；利用待预测地区历年的棉花产量数据，采用直线滑动平均模拟法模拟趋势产量；
9.通过待预测地区的气象数据和棉花生育期数据，计算棉花发育期内的第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)；通过第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)计算第k旬的旬气候适宜度f(ck)；利用第k旬的旬气候适宜度f(ck)计算获得第k旬的气候适宜度指数csik；
10.以旬为时间单位，对待预测地区历年的气象数据和对应的气候适宜度指数进行线性回归分析，建立棉花气象产量动态预报模型，计算气象产量；
11.根据气象产量和趋势产量之和，预测棉花单产。
12.优选的，所述通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬温度适宜度f(tk)包括以下步骤：
13.通过下式计算第k旬内第i日平均温度ti，
[0014][0015]
其中，t
l
为第k旬内第i日最低气温，th为第i日最高气温；
[0016]
将第k旬内第i日平均温度ti代入下式计算第k旬内第i日温度适宜度f(ti)，
[0017][0018]
其中，ta为第k旬所在棉花发育期的最高温度；tb为第k旬所在棉花发育期的最低温度；tc为第k旬所在棉花发育期的棉花发育最适温度；
[0019]
计算第k旬内每日温度适宜度的算术平均值作为第k旬温度适宜度f(tk)，
[0020][0021]
其中，m为第k旬的总日数。
[0022]
优选的，所述通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬日照适宜度f(sk)的步骤为：
[0023]
通过下式计算第k旬的旬日照适宜度f(sk)：
[0024][0025]
其中，s为待预测年份第k旬累计日照时数；h为第k旬日照时数的历年平均值。
[0026]
优选的，所述通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬水分适宜度f(wk)的步骤包括：
[0027]
通过下式计算第k旬第i日棉田土壤墒情适宜度f(wi)，
[0028][0029]
其中，wi为一个所述站点20cm处土壤相对湿度观测值，wo为所述站点棉花第k旬发育阶段适宜土壤相对湿度；
[0030]
计算第k旬内每日土壤墒情适宜度的算数平均值作为第k旬的旬水分适宜度，
[0031][0032]
其中，m为第k旬的总日数。
[0033]
优选的，所述通过第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)计算获得第k旬的旬气候适宜度f(ck)的步骤为：
[0034]
通过下式计算第k旬的旬气候适宜度f(ck)
[0035][0036]
优选的，利用第k旬的旬气候适宜度f(ck)计算获得第k旬的气候适宜度指数csik的步骤包括：
[0037]
将第k旬的旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数进行归一化处理，得到第k旬相关系数的标准值r
sk
，
[0038][0039]
其中，rk为第k旬的旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数；r
max
为棉花发育期内旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数中的最大值；r
min
为棉花发育期内旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数中的最小值；
[0040]
利用第k旬相关系数的标准值r
sk
计算，得到第k旬的权重系数kk，
[0041][0042]
利用通过第k旬的权重系数kk得到第k旬的气候适宜度指数csik，
[0043]
csik＝∑[kk·
f(ck)]。
[0044]
优选的，所述趋势产量为农业生产技术水平对棉花产量的贡献，所述气象产量为气象条件对棉花产量的贡献。
[0045]
优选的，还包括以下步骤：
[0046]
对待测地区不同气候适宜度指数与其对应的所述气象产量进行相关性分析，确定气候适宜度指数与气象产量年际变化得相关度。
[0047]
优选的，所述气象数据包括：
[0048]
历史30年国家站的气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数；
[0049]
当年国家站的气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数；
[0050]
自动站的实况气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数。
[0051]
优选的，其特征在于，还包括对所述历史30年国家站的气象数据的进行缺失处理，具体包括以下步骤：
[0052]
当所述国家站的气象数据出现连续5天以下的数据缺失，将缺测日期前2天和后2天内所有气象数据的平均值作为缺失日期的气象数据；
[0053]
当国家站的气象数据出现连续5天以上的数据缺失，通过历史同期的平均值作为缺失日期气象数据；
[0054]
当自动站的实况气象数据缺测时，采用所在区域对应的国家站的同期数据补齐。
[0055]
本发明提供的基于气候适宜度的棉花单产预测方法具有以下有益效果：本发明针对县域尺度的气候适宜度的计算及其与气象产量回归建模，综合考虑棉花生长发育所需的上限温度、下限温度、最适温度、需光特性、需水量等生物学特性，量化棉花不同生育阶段的温度、日照、水分和气候适宜度指标，最终实现棉花单产的精细化预报。本发明可向政府有关部门、农业服务企业提供棉花单产预报工具，支撑农业气象灾害预警和风险评估，还可丰富农业和气象领域科研人员的产量预报研究方法。
附图说明
[0056]
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0057]
图1为本发明实施例1的基于气候适宜度的棉花单产预测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0058]
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0059]
实施例1
[0060]
本发明提供了一种基于气候适宜度的棉花单产预测方法，具体如图1所示，包括以下步骤：建立多个站点，收集待预测地区历年的气象数据、棉花产量数据和棉花生育期数据；将待预测年份的棉花单产分解为趋势产量和气象产量；其中，趋势产量为农业生产技术水平对棉花产量的贡献，气象产量为气象条件对棉花产量的贡献；利用待预测地区历年的棉花产量数据采用直线滑动平均模拟法模拟趋势产量；通过待预测地区的气象数据和棉花生育期数据计算棉花发育期内的第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)；通过第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)计算获得第k旬的旬气候适宜度f(ck)；利用第k旬的旬气候适宜度f(ck)计算获得第k旬的气候适宜度指数csik；以旬为时间单位，对待预测地区历年的气象数据和其对应的气候适宜度指数csi进行线性回归分析，建立棉花气象产量动态预报模型；计算棉花气象产量动态预报模型输出的结果和趋势产量之和，预测棉花单产。
[0061]
其中，气象数据包括：历史30年国家站的气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数；当年国家站的气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数；自动站的实况气象数据，包括日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数。
[0062]
对并对气象数据进行清洗，包括异常值与缺失值处理、站点筛选、气象站点与行政区域匹配等。
[0063]
在本实施例中，气象数据缺失值处理包括：历史30年国家站的气象数据的缺失处理和自动站的实况气象数据的缺失处理。
[0064]
历史30年国家站的气象数据的缺失处理的具体步骤为：当国家站的气象数据出现连续5天以下的数据缺失，将缺测日期前2天和后2天内所有气象数据的平均值作为缺失日期的气象数据；当国家站的气象数据出现连续5天以上的数据缺失，通过历史同期的平均值作为缺失日期气象数据。
[0065]
当自动站的实况气象数据缺测时，采用所在区域对应的国家站的同期数据补齐。
[0066]
其中，棉花产量数据为待测地区各县级历史单产数据，来源于国家统计年鉴、各省统计年鉴数据和农业气象站。需要统计超过10年的棉花产量数据，并对统计的棉花产量数据进行清洗，包括各级数据相互验证、异常值与缺失值处理。
[0067]
在本实施例中，棉花生育期数据包括：棉花主要生育期数据和棉花各生育期内作物生理指标数据。
[0068]
在本实施例中，利用直线滑动平均法分离趋势产量得到气象产量；棉花单产y分解为趋势产量y
t
和气象产量yw：
[0069]
y＝y
t
yw ε
[0070]
其中，趋势产量y
t
具有渐进性和相对稳定性；气象产量yw具有短期波动性；ε为随机噪声，受其他因素影响，忽略不计。据此，将上式简化如下，
[0071]
y＝y
t
yw[0072]
直线滑动平均模拟法，是将某一阶段内的单产时间序列变化视为线性的函数，呈直线分布。采用直线滑动平均模拟法，步长设置为7年，随后对各阶段进行连续的滑动，直线的位置也随之不断发生改变，并在每一阶段均有一条直线的函数，以此可以反映单产历史演变趋势的连续变化，进而求得趋势产量。通过单产和趋势产量表示气象产量为如下，
[0073]yw
＝y-y
t
[0074]
利用直线滑动平均法分离趋势产量，并得到的气象单产具有以下优点：免除了对单产序列曲线类型的主观假定，一定程度上减少了人为因素的影响；免除了样本数量的损失，并且可以使气象单产的时间序列随年份的增加保持较好的稳定性。
[0075]
进一步的，通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬温度适宜度f(tk)包括以下步骤：
[0076]
通过下式计算第k旬内第i日平均温度ti，
[0077][0078]
其中，t
l
为第k旬内第i日最低气温，th为第i日最高气温。
[0079]
将第k旬内第i日平均温度ti代入下式计算第k旬内第i日温度适宜度f(ti)，
[0080][0081]
其中，ta为第k旬所在棉花发育期的最高温度；tb为第k旬所在棉花发育期的最低温度；tc为第k旬所在棉花发育期的棉花发育最适温度。
[0082]
计算第k旬内每日温度适宜度的算术平均值作为第k旬温度适宜度f(tk)，
[0083][0084]
其中，m为第k旬的总日数。
[0085]
进一步的，通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬日照适宜度f(sk)的步骤为：
[0086]
通过下式计算第k旬的旬日照适宜度f(sk)：
[0087][0088]
其中，s为待预测年份第k旬累计日照时数；h为第k旬日照时数的历年平均值。
[0089]
进一步的，通过待预测地区的气象数据计算棉花发育期内的第k旬的旬水分适宜度f(wk)的步骤包括：
[0090]
通过下式计算第k旬第i日棉田土壤墒情适宜度f(wi)，
[0091][0092]
其中，wi为一个站点20cm处土壤相对湿度观测值，wo为站点棉花第k旬发育阶段适宜土壤相对湿度。
[0093]
计算第k旬内每日土壤墒情适宜度的算数平均值作为第k旬的旬水分适宜度，
[0094][0095]
其中，m为第k旬的总日数。
[0096]
通过第k旬的旬温度适宜度f(tk)、旬日照适宜度f(sk)和旬水分适宜度f(wk)计算获得第k旬的旬气候适宜度f(ck)的步骤为：
[0097]
通过下式计算第k旬的旬气候适宜度f(ck)
[0098][0099]
进一步的，利用第k旬的旬气候适宜度f(ck)计算获得第k旬的气候适宜度指数csik的步骤包括：
[0100]
将第k旬的旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数进行归一化处理，得到第k旬相关系数的标准值r
sk
，
[0101][0102]
其中，rk为第k旬的旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数；r
max
为棉花发育期内旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数中的最大值；r
min
为棉花发育期内旬气候适宜度f(ck)与气象影响指数的相关系数中的最小值；
[0103]
利用第k旬相关系数的标准值r
sk
计算，得到第k旬的权重系数kk，
[0104][0105]
利用通过第k旬的权重系数kk得到第k旬的气候适宜度指数csik，
[0106]
csik＝∑[kk·
f(ck)]。
[0107]
在本实施例中，还包括以下步骤：对待测地区不同气候适宜度指数与其对应的气象产量进行相关性分析，确定气候适宜度指数与气象产量年际变化得相关度。
[0108]
以新疆地区为例，对新疆全区农业气象站点不同生育阶段气候适宜指数与棉花气象产量作相关分析，结果表明各区域二者的相关性均通过0.01的显著性检验，且相关系数均高于0.7，说明气候适宜度指数与棉花气象产量的年际变化具有较高的一致性，证实了该指数作为驱动因子预测棉花气象产量的可靠性。
[0109]
在本实施例中，利用新疆1991～2017年的棉花气象产量和播种至不同生育阶段的气候适宜度指数进行线性回归分析，分别建立对应时间段的县域棉花气象产量动态预报模型，结果表明棉花气象产量在一定范围内随着气候适宜指数的增大而增大，且通过0.05水平的显著性检验。
[0110]
在新疆棉区，利用各县1991～2020年逐日气象数据作为模型输入项，利用上述各县播种至不同生育阶段的棉花气象产量动态预报模型，对1991～2020年棉花产量进行回代检验，并与实际的产量丰歉趋势相比较，得出各年份预报准确率普遍在95.0％以上。
[0111]
以上实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。