一种基于大数据的林业育苗优化方法与流程

本发明涉及大数据林业优化，尤其涉及一种基于大数据的林业育苗优化方法。

背景技术：

1、大数据林业优化技术领域涉及应用大数据分析和处理技术于林业管理与育苗过程中，目的是通过收集和分析大量与林业相关的数据来优化林业育苗的效率和成效。这一技术领域融合了计算机科学、数据科学与林业科学，旨在通过高级数据分析技术，如机器学习、人工智能、统计分析等，来解决林业育苗中遇到的种种问题，比如种苗选择、病虫害预防、生长条件优化等。通过对气候数据、土壤特性、水分条件、病虫害发生记录等大量数据的分析，可以更精确地预测育苗的最佳条件，从而提升育苗成功率和生长效率。

2、其中，基于大数据的林业育苗优化方法是一种利用大数据技术来分析和指导林业育苗过程的方法。其核心目的在于通过分析大规模数据集来发现育苗成功的关键因素，以此来优化种植方案和管理策略，实现更高的育苗效率和更好的植株生长性能。这种方法试图通过数据驱动的决策来减少试错成本，实现资源的高效利用，最终达到提升林木质量、增加林业产出的效果。不仅关注单一的生长因素，而是综合考虑多个影响因素，如环境条件、生物特性、外界干预等，以确保育苗过程的最优化。

3、传统林业育苗与管理方法在处理复杂生长因素方面存在显著不足。依赖经验判断和局部数据分析，缺乏对环境变化、生物特性及外界干预等因素的全面准确分析。这种方法的局限性表现在数据处理与分析深度不足，未能精确控制和优化生长条件，导致育苗成功率和生长效率受限。如病虫害预测防控不足，光照、水分等条件调整不科学，导致育苗失败或生长缓慢，进而影响林木质量和产量，减损林业的经济与生态价值。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的林业育苗优化方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于大数据的林业育苗优化方法，包括以下步骤：

3、s1：通过收集林木生长、气象、土壤的历史与实时信息，关联分析揭示生长模式，生成林木生长基础数据集；

4、s2：使用所述林木生长基础数据集，通过时间序列分析识别关键节点包括萌芽、分枝、成熟，划分育苗周期，得到分段育苗周期指标；

5、s3：基于所述分段育苗周期指标，选择光照、空气和土壤湿度、肥料为关键参数，确定每阶段关键生长参数，获取优化参数清单；

6、s4：利用所述优化参数清单，通过全局与局部搜索优化多阶段参数，优化育苗条件，生成优化参数方案；

7、s5：将所述优化参数方案应用于育苗过程，调整光照、浇水、施肥，监控并记录结果，分析得到育苗效果评估结果；

8、s6：使用所述育苗效果评估结果，通过动态生态网络模型分析林木与环境互作，更新模型参数，映射生态状态，构建林木生长动态模型；

9、s7：利用所述林木生长动态模型，模拟林业管理措施包括疏林、灌溉、施肥，评估措施效果，制定林场管理优化方案。

10、作为本发明的进一步方案，所述林木生长基础数据集包括树木生长速度、叶色变化、树干直径、温度、湿度、降雨量、土壤酸碱度、含水量、营养成分，所述分段育苗周期指标包括萌芽期时长、分枝期生长速率、成熟期果实大小的关键生长阶段特征，所述优化参数清单包括光照强度范围、空气湿度、土壤湿度、肥料种类与施用频率，所述优化参数方案包括多阶段光照调节、灌溉时间表、施肥计划和温湿度控制策略，所述育苗效果评估结果包括生长速度、植物健康状况、果实产量和品质分析数据，所述林木生长动态模型包括林木间竞争、环境响应、管理措施效果的相互作用网络，所述林场管理优化方案包括疏林最优时间、灌溉和施肥最优计划、目标气候条件应对策略。

11、作为本发明的进一步方案，使用所述林木生长基础数据集，通过时间序列分析识别关键节点包括萌芽、分枝、成熟，划分育苗周期，得到分段育苗周期指标的步骤具体为：

12、s201：基于所述林木生长基础数据集，采用时间序列分析法，筛选时间序列数据中的萌芽、分枝、成熟阶段的时间点，对时间点进行排序和标注，并提取生长速率数据，得到初步生长周期框架；

13、s202：基于所述初步生长周期框架，对每个关键生长阶段的起止时间进行细分，分析相邻时间点的生长速率变化，基于生长速率识别变化突出的时间点，标记为关键生长节点，得到细化关键生长节点时间表；

14、s203：基于所述细化关键生长节点时间表，计算多生长阶段的持续时间，对比差异化阶段的持续时间和生长特性，确定每个阶段的时间跨度，形成优化后的育苗周期阶段划分；

15、s204：基于所述优化后的育苗周期阶段划分，制定每个生长阶段的管理措施，包括水分管理、光照调节、营养补给，针对每个阶段制定时间表和管理策略，得到分段育苗周期指标。

16、作为本发明的进一步方案，所述时间序列分析法采用公式：；

17、其中，为调整后的生长量变化，为在时间点的生长量，为在时间点的生长量，为权重系数，为气候因子，为土壤质量指数，为水资源可用性，为人为干预程度。

18、作为本发明的进一步方案，基于所述分段育苗周期指标，选择光照、空气和土壤湿度、肥料为关键参数，确定每阶段关键生长参数，获取优化参数清单的步骤具体为：

19、s301：基于所述分段育苗周期指标，采集多阶段光照强度、空气湿度、土壤湿度和肥料用量数据，分析多参数对生长的影响，识别多阶段生长的驱动参数，生成初步关键参数列表；

20、s302：基于所述初步关键参数列表，综合参照光照、空气湿度、土壤湿度和肥料用量对生长的影响，通过对比分析选定多阶段的最优参数配置，得到优化后的关键参数配置；

21、s303：基于所述优化后的关键参数配置，对灌溉频次根据土壤湿度设定阈值进行调整，根据土壤养分调整肥料类型及施用量，调整光照强度，获取优化参数清单。

22、作为本发明的进一步方案，利用所述优化参数清单，通过全局与局部搜索优化多阶段参数，优化育苗条件，生成优化参数方案的步骤具体为：

23、s401：基于所述优化参数清单，检测参数间潜在的冲突，调整冲突参数至平衡点，保证参数间协同促进植物生长，逐一分析参数影响力度，进行参数调优，生成参数冲突调整清单；

24、s402：基于所述参数冲突调整清单，分析多生长阶段的环境条件变化，包括土壤湿度随季节变化的调整需求，细化并优化光照、水分、肥料参数的配置，得到局部优化参数配置；

25、s403：基于所述局部优化参数配置，将调整后的参数应用，参照整个生长周期的环境变化，统一优化参数，获取优化参数方案。

26、作为本发明的进一步方案，使用所述育苗效果评估结果，通过动态生态网络模型分析林木与环境互作，更新模型参数，映射生态状态，构建林木生长动态模型的步骤具体为：

27、s601：通过分析所述育苗效果评估结果，对林木生长数据进行记录，通过pearson相关系数和spearman秩相关系数计算，识别土壤湿度、温度的关键环境因素与林木生长的相关性，得到生态因素识别结果；

28、s602：采用所述生态因素识别结果，调整模型中林木生长速率、生存率与环境因素的关系参数，映射林木生长与环境的实际互动，生成参数更新模型；

29、s603：使用所述参数更新模型，模拟林木从幼苗到成熟的多个生长阶段，记录差异化生长期的林木状态与环境变化的互动，得到林木生长动态模型。

30、作为本发明的进一步方案，所述pearson相关系数采用公式：；

31、所述spearman秩相关系数采用公式：；

32、其中，和为改进后的pearson相关系数和spearman秩相关系数，和为原始环境和生长数据的观测值，为额外引入的环境影响参数，包括土壤养分含量，和分别为与和关联的额外参数，包括目标时间段内的平均光照强度和降雨量，为排名差，为观测值的数量，为权重系数，用以调整额外参数对原始数据影响的权重，为额外引入的排名差异参数，为额外参照的观测值数量。

33、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

34、本发明中，通过利用数据分析技术，显著提升林业育苗过程的优化水平。深度分析林木生长、气象和土壤的历史与实时信息，从而精确揭示生长模式并生成林木生长基础数据集。通过时间序列分析识别育苗周期的关键节点，以及选择和优化关键生长参数，有效提高育苗条件。此外，动态生态网络模型的应用，使林木生长动态模型更加准确反映林木与环境的互动，提高林场管理措施的科学性和效果评估能力。