CN107368687B - 一种气象单产模型的优选方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种气象单产模型的优选方法及装置。方法包括：首先，获取历史单产数据和历史气象数据，然后，根据历史单产数据和历史气象数据，建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响下的多种气象单产模型，并计算每种气象单产模型的赤池信息值，最后，根据赤池信息值选择最优的气象单产模型，充分考虑了不同生长期农作物受气候影响的差异性和关联性，对农作物的每个生长期的影响气象要素进行优选，采用本发明优选后的模型进行农作物产量预测，可提高产量预测的精确性。

Description

一种气象单产模型的优选方法及装置

技术领域

本发明涉及农作物生产管理领域，特别涉及一种气象单产模型的优选方法及装置。

背景技术

气候变化已经成为全球瞩目的环境问题，特别是近10年来全球范围内的气候变化给许多国家的粮食生产、水资源和能源生产带来的非常严重的影响。农业对气候变化非常敏感，研究气候的变化对农业生产的影响具有重要的意义。随着信息技术的发展，特别是物联网和大数据技术的发展，使得大规模的农业数据采集和分析成为现实，从而对于一些高维度、相关性复杂的农业信息分析问题，在技术上有了新的发展。

但是，目前对农作物单产和气象之间关系分析的时间变量都是年或整个生长期，忽略了不同生长期农作物受气象变化影响的差异性和关联性，无法保证农作物产量预测的精度。

发明内容

本发明的目的是，为了精确的确定农作物每个生长期主要受哪种气象变化的影响，以提高农作物产量预测的精度，提供一种气象单产模型的优选方法及装置。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种气象单产模型的优选方法，包括如下步骤：

获取农作物的历史单产数据和农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型。

可选的，所述根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，具体包括：

根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数。

可选的，所述根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数，具体包括：

建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的单产，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，即所述未知参数，p＝1,2，…，P_q，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，P_q为第q个生长期内的气象要素的种类数。

将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q。

可选的，所述根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，n为样本容量，k为模型变量个数，

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，

为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

一种气象单产模型的优选装置，包括历史数据获取模块、气象单产模型建立模块、赤池信息值计算模块、模型优选模块；

所述历史数据获取模块用于获取所述农作物的历史单产数据和所述农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

所述气象单产模型建立模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为每个生长期的不同种气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

所述赤池信息值计算模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

所述模型优选模块用于选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型。

可选的所述气象单产模型建立模块具体包括生长期确定子模块、包含未知参数的气象单产模型建立子模块、未知参数确定子模块；

所述生长期确定子模块用于根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

所述包含未知参数的气象单产模型建立子模块，用于建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

所述未知参数确定子模块用于根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数。

可选的，所述未知参数确定子模块具体包括回归方程建立子模块和参数计算子模块；

所述回归方程建立子模块用于建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的产量，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，

为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，p＝1,2，…，P_q，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，P_q为第q个生长期内的气象要素的种类数。

所述参数计算子模块用于将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q。

可选的，所述赤池信息值计算模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，AIC为赤池信息值，n为样本容量，k为模型变量个数

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开了一种气象单产模型的优选方法及装置，通过赤池信息准则确定农作物的每个生长期影响产量的气象要素，得到最能体现农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型作为优选的气象单产模型，充分考虑了不同生长期农作物受气象变化的差异性和关联性，利用本发明的优选的气象单产模型进行农作物产量预测，可以提高农作物产量预测的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种气象单产模型的优选方法的流程图。

图2为本发明提供的一种气象单产模型的优选装置的结构框图。

具体实施方式

本发明的目的是提供种农作物产量预测方法及装置，以精确的确定农作物每个生长期主要受哪种气象变化的影响。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种气象单产模型的优选方法，包括如下步骤：

步骤101、获取农作物的历史单产数据和农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

步骤102、根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

步骤103、根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

步骤104、选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型。

可选的，步骤102所述根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，具体包括：

根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数。

可选的，所述根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数，具体包括：

建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的单产，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，

为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，即所述未知参数，p＝1,2，…，P_q，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，P_q为第q个生长期内的气象要素的种类数。

将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q。

可选的，步骤103所述根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，n为样本容量，k为模型变量个数，

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，

为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

如图2所示本发明还提供一种气象单产模型的优选装置，包括历史数据获取模块201、气象单产模型建立模块202、赤池信息值计算模块203、模型优选模块204；

所述历史数据获取模块201用于获取所述农作物的历史单产数据和所述农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

所述气象单产模型建立模块202用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为每个生长期的不同种气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

所述赤池信息值计算模块203用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

所述模型优选模块204用于选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型。

可选的，所述气象单产模型建立模块202具体包括生长期确定子模块、包含未知参数的气象单产模型建立子模块、未知参数确定子模块；

所述生长期确定子模块用于根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

所述包含未知参数的气象单产模型建立子模块，用于建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

所述未知参数确定子模块用于根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数。

可选的，所述未知参数确定子模块具体包括回归方程建立子模块和参数计算子模块；

所述回归方程建立子模块用于建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的产量，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，

为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，p＝1,2，…，P_q，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，P_q为第q个生长期内的气象要素的种类数。

所述参数计算子模块用于将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q。

可选的，所述赤池信息值计算模块203用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，AIC为赤池信息值，n为样本容量，k为模型变量个数

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，

为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

不同品种的农作物不同的生长期对不同类型的气象要素要求不同，农作物的每个生长期的气象要素的组合有温度、光照、降雨、温度+光照、温度+降雨、降雨+光照、温度+降雨+光照，根据农作物的每个生长期的气象要素的不同组合，对于n个生长期的农作物，可以得到7ⁿ种气象单产模型，为了从7ⁿ种气象单产模型中选择出最能体现农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型，以精确的确定农作物每个生长期主要受哪种气象变化的影响，本发明公开了一种气象单产模型的优选方法及装置，通过赤池信息准则确定农作物的每个生长期影响产量的气象要素，得到最能体现农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型作为优选的气象单产模型，充分考虑了不同生长期农作物受气象变化的差异性和关联性，利用本发明的优选的气象单产模型进行农作物产量预测，可以提高农作物产量预测的精度。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种气象单产模型的优选方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取农作物的历史单产数据和农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为农作物的每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

具体包括：

根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数；

其中，所述根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数，具体包括：

建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的单产，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，

为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，即所述未知参数，p＝1,2，…，P_q，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，P_q为第q个生长期内的气象要素的种类数；

将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q；

根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型；

利用优选的气象单产模型进行农作物产量预测。

2.根据权利要求1所述的优选方法，其特征在于，所述根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，n为样本容量，k为模型变量个数，

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，

为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

3.一种气象单产模型的优选装置，其特征在于，包括历史数据获取模块、气象单产模型建立模块、赤池信息值计算模块、模型优选模块；

所述历史数据获取模块用于获取所述农作物的历史单产数据和所述农作物的每个生长期的每种气象要素的历史气象数据；

所述气象单产模型建立模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，建立多种气象单产模型，所述气象单产模型为每个生长期的不同种气象要素对农作物单产影响的模型，所述气象要素包括降雨量、温度、光照强度中的一种或多种；

所述气象单产模型建立模块具体包括生长期确定子模块、包含未知参数的气象单产模型建立子模块、未知参数确定子模块；

所述生长期确定子模块用于根据农作物的种类确定所述农作物包含的生长期；

所述包含未知参数的气象单产模型建立子模块，用于建立每个生长期的不同气象要素对农作物单产影响的包含未知参数的气象单产模型；

所述未知参数确定子模块用于根据历史单产数据和历史气象数据确定所述包含未知参数的气象单产模型中的未知参数；

其中，所述未知参数确定子模块具体包括回归方程建立子模块和参数计算子模块；

所述回归方程建立子模块用于建立所述包含未知参数的气象单产模型的回归方程：

Y＝Y_T+Y_C

其中，Y为农作物的产量，Y_T＝f(t)为趋势单产模型，

为气象单产模型，c_p,q为农作物的第q个生长期的第p类气象要素，α_p,q农作物的第q个生长期的第p类气象要素的单产-气象变化系数，p＝1,2，…，Pq，q＝1,2,…，Q，b为常数项，Q为农作物生长期的个数，Pq为第q个生长期内的气象要素的种类数；

所述参数计算子模块用于将历史单产数据和历史气象数据代入回归方程，计算气象单产模型中的未知参数α_p,q；

所述赤池信息值计算模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值；

所述模型优选模块用于选取赤池信息值最小的气象单产模型作为优选的气象单产模型。

4.根据权利要求3所述的优选装置，其特征在于，所述赤池信息值计算模块用于根据所述历史单产数据和所述历史气象数据，利用极大似然估计法确定每种气象单产模型的赤池信息值，具体包括：

采用公式AIC＝-2L/n+2k/n，计算所述赤池信息值；

其中，n为样本容量，k为模型变量个数，

为对数似然函数值，

为参数平方和，y_i为第i个样本的气象单产模型的实际函数值，

为利用回归函数得到的第i个样本的气象单产模型的计算值。

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