一种预测燕麦草产量与品质的方法

技术特征：
1.一种预测燕麦草产量与品质的方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、获取燕麦草的生长时间、与生长时间对应的产量和营养品质数据、燕麦草≥0℃积温数据以及积温对应的产量和品质数据；s2、基于燕麦草的生长时间和与生长时间对应的产量和营养品质数据构建第一回归模型，并基于燕麦草≥0℃积温数据以及积温对应的产量和品质数据构建第二回归模型；s3、获取待预测燕麦草的生长时间和待预测燕麦草≥0℃积温数据；s4、基于待预测燕麦草的生长时间、待预测燕麦草≥0℃积温数据、第一回归模型和第二回归模型，得到待预测燕麦草下一年预测的产量和营养品质。2.根据权利要求1所述的预测燕麦草产量与品质的方法，其特征在于，所述营养品质数据包括产草量、粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗脂肪和粗灰分。3.根据权利要求2所述的预测燕麦草产量与品质的方法，其特征在于，所述第一回归模型的计算表达式如下：y1＝4135ln(x1)-11530r2＝0.922y2＝0.058x1 9.030r2＝0.871y3＝-0.006x
12
1.246x
1-25.76r2＝0.922y4＝0.004x
12-0.497x1 53.07r2＝0.895y5＝1.007ln(x1)-2.384r2＝0.929y6＝0.042x1 7.866r2＝0.869其中，y1表示通过生长时间预测的下一年产草量，y2表示通过生长时间预测的下一年粗蛋白，y3表示通过生长时间预测的下一年中性洗涤纤维，y4表示通过生长时间预测的下一年酸性洗涤纤维，y5表示通过生长时间预测的下一年粗脂肪，y6表示通过生长时间预测的下一年粗灰分，x1表示待预测燕麦草的生长时间，r2表示营养品质因子。4.根据权利要求3所述的预测燕麦草产量与品质的方法，其特征在于，所述第二回归模型的计算表达式如下：y1′
＝2.138x2 2.114.0r2＝0.961y2′
＝0.002x2 9.322r2＝0.897y3′
＝0.012x2 8.129r2＝0.819y4′
＝0.004x2 32.38r2＝0.713y5′
＝0.915ln(x)-4.941r2＝0.989y6′
＝2.792ln(x)-9.904r2＝0.941其中，y1′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年产草量，y2′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年粗蛋白，y3′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年中性洗涤纤维，y4′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年酸性洗涤纤维，y5′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年粗脂肪，y6′
表示通过≥0℃积温数据预测的下一年粗灰分，x2表示待预测燕麦草的≥0℃积温数据，r2表示营养品质因子。

技术总结
本发明公开了一种预测燕麦草产量与品质的方法，属于农业技术领域，包括如下步骤：获取燕麦草的生长时间、与生长时间对应的产量和营养品质数据、燕麦草≥0℃积温数据以及积温对应的产量和品质数据；基于燕麦草的生长时间和与生长时间对应的产量和营养品质数据构建第一回归模型，并基于燕麦草≥0℃积温数据以及积温对应的产量和品质数据构建第二回归模型；获取待预测燕麦草的生长时间和待预测燕麦草≥0℃积温数据；基于待预测燕麦草的生长时间、待预测燕麦草≥0℃积温数据、第一回归模型和第二回归模型，得到待预测燕麦草下一年预测的产量和营养品质；本发明解决了无法通过科学的手段及时调整燕麦草收获期，导致大量经济损失的问题。的问题。的问题。


技术研发人员：田梅 杨天辉 张兴旭 田颖 刘声锋 杨万邦 于蓉 郭松 侯扶江 杜慧莹 王志强 赵营 沙新林 魏兆辉 颜秀娟 李慧
受保护的技术使用者：宁夏农林科学院园艺研究所（宁夏设施农业工程技术研究中心）
技术研发日：2022.07.19
技术公布日：2022/10/18