一种山地田间气象数据自动采集系统、方法及其应用与流程

1.本发明涉及一种气象数据采集系统、方法及其应用，具体涉及一种山地田间气象数据自 动采集系统及其应用方法，属于农业生产设备技术领域。


背景技术：

2.由于地形地势和海拔高度的差异，致使不同生态气候区气候资源和气象灾害发生规律差 异较大，农作物(例如烟草)的移栽期、农艺性状、产品质量不稳定，特别是在气象条件较 差的年份，中高海拔地区的农作物产品质量难以得到保障。
3.气象条件与农作物的风格、品质和产量有着紧密的关系。海拔高度对气象条件有着非常 重要的影响。大量研究表明，随着海拔的变化，光、温、水等气候要素及气象灾害也随之发 生变化，导致农作物在各个生长发育阶段所处的气候环境存在差异，从而影响农作物的生长 发育和农作物品质特征的形成。
4.目前国内专门从事地面与探空气象仪器设备研发、生产的企业仅有两家(天津与江苏)， 拥有系列加工制造设备和雨量、气压、湿度、温度系数、风洞计量检定、检测手段，能生产 风向、风速、降水、蒸发、辐射、温湿度、能见度、天气现象等近四十种余种传感器和仪器 仪表；能建设各类环境监测网络系统、探空仪及地面数据处理系统；并承接各种应急指挥、 现场检定等专业车辆的设计改装。服务领域涉及气象、水文、环保、科研、交通运输及农业、 能源、国防等各行业。存在气象站点在空间上分布不均匀及空间距离过大的缺点。
5.但是尚没有山地田间气象数据自动采集系统，山区地形独特、气候变化快而且复杂，固 定气象站点所测数据代表地域过宽，数据仅在很小的区域内准确，不能指导大面积的山区农 业生产；对于农作物，尤其是烤烟生产上也无烟叶成熟度与气候因素相关的研究。尤其在山 区气候下，如果能够充分利用立体气候资源，通过调整移栽时期匹配各植烟单元烟叶采收的 最适成熟度、及时预防病虫灾害，将有效增加烟草气候资源的利用效率，有利于实现烤烟高 产优产、提质增效。
6.此外，现有技术中针对通过气象数据的检测，对农作物病害预警的方法不够完善，不能 根据山地田间的具体气象情况，对农作物可能发生的病虫灾害进行有效的预警。
7.基于大数据的气象决策服务现已有湖南、安徽、贵州等省开发，它们是针对主要粮食作 物或蔬菜水果等开发的决策服务系统，而尚末有开发山地田间气象数据自动采集系统及其应 用方法，直接影响了生态农业、烟叶精益生产和标准化生产水平。


技术实现要素：

8.针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种山地田间气象数据自动采集系统及其应用方 法，旨在农作物(例如烟叶)充分利用立体气候资源，提升农作物(例如烟叶)精益生产和 标准化生产水平等方面发挥重要作用。本发明所提供的一种山地田间气象数据自动采集系统， 该系统包括数据采集系统、数据接收装置和数据发送装置。所述数据采集系统依次设置有降 雨量测定器、光照测定器、空气温度测定器以及土壤温湿度测定器。所述数
据接收装置与数 据采集系统各测定器均相连通。所述数据发送装置与数据接收装置相连通。所述数据发送装 置与数据接收装置均与蓄电池连接。该系统结构简单、成本低、易安装、数据可现场传输到 电脑或远程传输，也可将所采集的数据用u盘直接下载，适用性广，传输数据准确，观测传 输质量稳定，能够自动准确实时实地采集山地田间气象数据，不需要专人专点管理；还可实 现偏远山区个性化气象作业。
9.根据本发明提供的第一种实施方案，提供一种山地田间气象数据自动采集系统。
10.一种山地田间气象数据自动采集系统，该系统包括数据采集系统、数据接收装置、数据 发送装置。其中：数据采集系统包括降雨量测定器、光照测定器、空气温度测定器、土壤湿 度测定器和土壤温度测定器。降雨量测定器、光照测定器、空气温度测定器、土壤湿度测定 器和土壤温度测定器均与数据接收装置连接。数据接收装置与数据发送装置连接。数据采集 系统、数据接收装置、数据发送装置均与蓄电池连通。
11.作为优选，该系统还包括数据处理装置。数据处理装置与数据发送装置连通。
12.数据处理装置包括数字量输入模块、模拟量输入模块、数模转换器、数字量输出模块、 模拟比较器、模拟量输出模块、逻辑门、应用程序、微处理机。
13.作为优选，该系统还包括报警装置。报警装置与数据处理装置连通。
14.报警装置包括终端模块、警报器与通讯模块；所述通讯模块包括数字通信系统与模拟通 信系统。
15.在本发明中，所述数据处理装置包括：
16.数据接入服务层：由多组网关组成动态nginx负载均衡，与数据发送装置连通；
17.数据分析服务层：采用spark集群对数据接入服务层导入的数据进行统计分析
18.数据存储服务层：采用hadoop架构，存储经数据分析服务层解析后的气象数据，将数据 分析的结果存储至分布式缓存系统和关系型数据库中；
19.数据应用服务层：通过rest api接口调用数据存储服务层的数据，实现与web服务器、 分布式缓存系统和存储系统交互，并于报警装置连通。
20.根据本发明提供的第二种实施方案，提供一种气候适宜性评价的方法。
21.一种采用第一种实施方案中所述山地田间气象数据自动采集系统进行气候适宜性评价的 方法，该方法包括以下步骤：
22.1)气象要素数据检测：降雨量测定器检测作物所在地的日降水量，光照测定器检测作物 所在地的日照时长，空气温度测定器检测作物所在地的日平均温度、最高温度、最低温度， 土壤湿度测定器检测作物所在地的土壤日平均湿度，土壤温度测定器检测作物所在地的土壤 日平均温度；
23.2)气象要素数据处理：利用多元回归残差高斯算子订正法(mrg)对日平均温度、最 高温度、最低温度、日照时长、土壤日平均湿度、土壤日平均温度进行插值；选择普通克里 金法(krg)对日降水量进行插值；
24.3)基于步骤2)的结果，对作物所在地进行气候适宜性评价。
25.在本发明中，步骤3)中采用模糊数学模型进行气候适宜性评价，其具体为：通过隶属 度函数来表示气象要素的等级划分标准及对作物的影响程度，运用隶属函数模型与指数和法 来分析作物所在地的气候适宜性；其中气候适宜性指数cfi为：
[0026][0027]
其中：将作物拟种植地分为m个区域，j∈[1，m]；对每个区域分别进行气象要素数据 检测，每个区域的气象要素数据检测包括i个气象要素，i∈[降水量，日照时长，日平均温度、 日最高温度、日最低温度，土壤日平均湿度，土壤日平均温度]；n
ij
表示第j个烟区、第i 个气候指标的隶属度值；w
ij
分别表示第j个烟区、第i个气候指标的权重系数，其中0＜n
ij
≦1，0＜w
ij
≦1，且满足
[0028]
作为优选，以时间为横坐标，气候适宜性指数cfi为纵坐标，绘制气候适宜作物生长曲 线。根据气候适宜作物生长曲线中的时间和气候适宜性指数关系，选择作物栽种阶段的合适 时间。
[0029]
其中：气候适宜作物生长曲线包括抛物线关系、s型曲线关系或反s型曲线关系。作物 栽种阶段包括作物伸根期、作物移栽期、作物旺长期、作物成熟期。
[0030]
根据本发明提供的第三种实施方案，提供一种作物病害预警的方法。
[0031]
一种采用第一种实施方案中所述山地田间气象数据自动采集系统进行作物病害预警的方 法，该方法包括以下步骤：
[0032]
1)气象要素数据检测：降雨量测定器检测作物所在地的日降水量，光照测定器检测作物 所在地的日照时长，空气温度测定器检测作物所在地的日平均温度、最高温度、最低温度， 土壤湿度测定器检测作物所在地的土壤日平均湿度，土壤温度测定器检测作物所在地的土壤 日平均温度；
[0033]
2)根据检测获得的气象要素数据，对作物可能遭遇的病害进行预警。
[0034]
作为优选，所述病害预警为赤星病预警。其具体为：将赤星病病情指数(y1)作为因变 量，相关气象因素因子、前一年度赤星病的病情指数(y1’
)作为自变量，计算作物在观测周 期期内患赤星病的可能性：
[0035]
y1＝(2.7894-0.1674ssh-0.5382tm)y1’‑
(0.05154tm)y1’
2-0.0052；
[0036]
其中：tm为观测周期内最低温度，tm为观测周期内最高温度，ssh为观测周期内日照 时长。
[0037]
当赤星病病情指数(y1)大于0.16％时，表示赤星病开始发生；当赤星病病情指数(y1) 大于3.36％时，表示赤星病严重。
[0038]
作为优选，所述病害预警为黒胫病预警。其具体为：将黒胫病病情指数(y2)作为因变 量，相关气象因素因子、前一年度黒胫病的病情指数(y2’
)作为自变量，计算作物在观测周 期期内患黒胫病的可能性：
[0039]
y2＝(1.5195+0.0748r)y2’‑
(0.0051+0.0007r)y2’
2-1.1548rd-6.5428tm+1.1065ssh+9.5955；
[0040]
其中：tm为观测周期内最低温度，tm为观测周期内最高温度，ssh为观测周期内日照 时长，r为观测周期内的降雨量，rd为观测周期内的下雨天数。
[0041]
当黒胫病病情指数(y2)大于0.16％时，表示黒胫病开始发生；当黒胫病病情指数(y2) 大于5％时，表示黒胫病严重。
[0042]
作为优选，所述病害预警为花叶病预警。其具体为：将花叶病病情指数(y3)作为因
变 量，相关气象因素因子、前一年度花叶病的病情指数(y3’
)作为自变量，计算作物在观测周 期期内患花叶病的可能性：
[0043]
y3＝1.1148tm
×
y3'-0.0316rh
×
y3'2+0.3013；
[0044]
其中：tm为观测周期内的最高温度，rh为观测周期内的土壤的平均湿度。
[0045]
当花叶病病情指数(y3)大于0.16％时，表示花叶病开始发生；当花叶病病情指数(y3) 大于8.5％时，表示花叶病严重。
[0046]
根据本发明提供的第四种实施方案，提供一种山地田间气象数据自动采集系统的应用。
[0047]
采用第一种实施方案中所述山地田间气象数据自动采集系统用于烤烟种植的监测，判断 烤烟种植的移栽期和预防烤烟种植期间的病害。
[0048]
在本发明中，数据接收装置中的数据也可以通过远程传输系统传送数据。数据传输的书 速度和频率可以根据实际情况设定。
[0049]
在本发明中，所述数据接收处理装置包括数字量输入模块、模拟量输入模块、10位数模 转换器、数字量输出模块、模拟比较器、模拟量输出模块、逻辑门、应用程序、微处理机。 包括数据接收、处理、存储、统计等功能。为数据源、数据接入、分析存储、数据服务和展 示5层结构：
[0050]
1)数据接入服务层。使用多组网关组成动态nginx负载均衡，满足终端数据接入的并发 要求。
[0051]
2)数据分析服务层。采用spark集群对数据进行统计分析，该服务采用分布式结构及主 从调度节点设计，以重复利用系统资源，保障单点故障下系统的持续运行能力与不停机升级 能力。数据处理算法封装后部署在spark节点。
[0052]
3)数据存储服务层。采用hadoop架构，存储经接入层解析后的气象数据，将数据分析 的结果存储至分布式缓存系统和关系型数据库中。在服务器硬件层面，采用关系型数据raid (redundant arrays of independent disks)进行备份。
[0053]
4)数据应用服务层。通过rest api接口调用数据存储服务层的数据，实现与web服务 器、分布式缓存系统和存储系统交互。利用web服务器和nginx服务器与手机端、电脑端软 件进行交互。
[0054]
在现有技术中，武陵山脉由东北向西南斜贯山区。该山区地形复杂，海拔高度变幅为97～ 1736m，高差悬殊。湘西属于亚热带季风气候，由于地形多样、海拔高度悬殊，形成了非常 明显的立体气候特征。湘西光、热、水、土皆适宜烟叶生长，是全国烟草种植区划的适宜区。 但由于地形地势和海拔高度的差异，致使不同气候生态气候区气候资源和气象灾害发生规律 差异较大，烟草移栽期、农艺性状、产质量不稳定，特别是在气象条件较差的年份，中高海 拔地区的烟叶产质量难以得到保障。为了提高不同气候生态区烟叶的产质量，有必要摸清不 同气候生态区的气候资源特征和气象灾害发生规律，从而采取相应的农业技术措施，为烤烟 产质量提升提供强有力支撑。
[0055]
气象条件与烤烟的风格、品质和产量有着紧密的关系。海拔高度对气象条件有着非常重 要的影响。大量研究表明，随着海拔的变化，光、温、水等气候要素及气象灾害也随之发生 变化，导致烟草在各个生长发育阶段所处的气候环境存在差异，从而影响烤烟的生长发育和 烟叶品质特征的形成。
[0056]
在本发明中，针对山区农业的特性，提供了一种山地气象因子(温度、光照、降雨、地 温等)的实时实地自动观测和数据传输于一体的便携系统，特别是针对目前农业生产基本靠 天吃饭(天有不测风云)，无法应对干旱、洪涝等灾害天气问题，而随着全球气候变暖，异常 灾害越来越频繁，农民的收入无法得到有效保障，严重影响现代农业持续健康发展。
[0057]
本发明所述的系统整体为一个便携式功能单元地下连体结构，其中一立杆箱体的外部安 装有太阳能板与温度测定器，其内腔自上而下依次设置有数据接收装置、数据发送装置以及 蓄电池。本发明通过在箱体外部设置太阳能板，可在晴天利用贮存太阳能，与蓄电池配合使 用，节能环保；同时本发明集实时实地自动观测和数据传输于一体的便携系统，全程为自动 化控制，解决了常规气象站劳力成本高的问题。数据自动观测传输效果准确，无人工错误， 降本增效。
[0058]
本系统安装时采用南北垂直方向与东西水平方向的合理配置。优化传感器配置策略。在 兼顾准确获取气象因子整体趋势信息和增强气象因子信息丰度的双重目标的同时，也在传感 器布置时考虑了作物冠层的空间位置。
[0059]
在本发明中，所述数据采集系统、数据接收装置、数据发送装置可以采用gprs模块。gprs 模块有三大功能，即采集器(还包括存储功能至少存储一个月的逐分钟所有观测数据)、数据 传输(包括通过无线通讯方式4g)、终端操作(包括对采集器各种参数的传递和设置，从采集 器读取各种数据)。
[0060]
作为优选，所述雨量传感器为sl5-1，测量范围0-4mm/min分辨力0.1mm准确度
±
0.4mm (≤10mm)
±
4％(＞10mm)。
[0061]
作为优选，所述空气温度传感器为wzp1，温度测量范围-50℃～50℃分辨力0.1℃准确度
ꢀ±
0.2℃。
[0062]
作为优选，所述地温传感器为wzp2，0cm、5cm温度测量范围-50℃～50℃分辨力0.1℃ 准确度
±
0.2℃。
[0063]
作为优选，所述土壤湿度传感器，电源要求：12vdc
±
20％@40ma，输出：4-20ma.注意： 这里通过一个分流电阻器可以转换成伏特；最大外形尺寸：3/4”直径
×
27”长，海运重量： 1lb，温度输出：1ua/
°
k(i.e.0℃＝273ua,50℃＝323ua)，开机时间：电源开启一分钟。
[0064]
作为优选，所述日照传感器，1)传感器电源：9～15v dc；2)光谱范围：400nm～1100nm； 3)阈值：直接辐照度120w/m2；4)阈值最大允许误差：
±‑
5.5w/m2；5)最大允许误差：
±ꢀ
9.94％；6)阈值年稳定性：
±
2.5％；7)传感器功耗：无加热，12vdc供电时，0.12w；加热， 12vdc供电时，8.5w(用于清除露、霜)。
[0065]
基于本发明的山地田间气象数据自动采集系统，还可以制作应用小程序。以分层体系架 构风格作为整个系统的体系风格，层与层之间严格按照restful风格的web api进行接口设 计，并详细设计为应用层、服务层、设施层与逻辑层(图2)。应用层基于数据分离原则，采 用统一restapi接口规范，采用租户识别方式编译、监控；基础架构层基于springboot+ mybatis框架，加入缓存体系，在接口服务方面，采用目restapi方式实现，应用于数据库读 写分离；设施层支持实体服务器，虚拟化服务器等；逻辑层采用javascript语言实现。应用 小程序能对异常气候及作物病害进行提前报警。
[0066]
在本发明中，一种山地田间气象数据自动采集系统设置有节能的电源装置，包括太阳能 板、蓄电池以及连接线路。太阳能板设置在机箱斜上部，以便高效利用太阳能。蓄电
池可拆 卸的安装在机箱底部，便于维修和更换。本发明所述系统所有需用电的部件(例如雨量传感 器、温度传感器、地温传感器、土壤湿度传感器、日照传感器、数据采集系统、gprs模块 等)均独立的通过连接线路与蓄电池相连接，蓄电池与太阳能板连接。本发明所述的蓄电池 按钮为带控制模块的电源按钮，启动按钮后，系统按照预先编写和设定的程序进行运行，同 时根据气象因子的不同，数据采集系统(tyq300)可以实时进行数据的识别与整理并进行预 测预警。其中数据采集系统(tyq300)与gprs模块(通用无线分组发送模块)相连，gprs 模块收到数据采集系统(tyq300)发送的数据信号后自动传输到指定的数据中心。
[0067]
在本发明中，数据采集系统(tyq300)包括雨量传感器(sl3-1)、温度传感器(wzp1)、 地温传感器、土壤湿度传感器以及日照传感器，其中雨量传感器(sl3-1)由上到下依次包括 传感器支架、雨量传感器(sl3-1)预埋支架、信号线、安装孔、预埋连接线、pvc管、深 层套管与地脚部件，其周围及上部不能有障碍物，也不能安装在潮湿地，但需安装在观测作 物5米左右远的位置；温度传感器(wzp1)由上到下依次包括机箱铸铝立杆(1.5m)、采集 器支架，传感器支架、信号线、预埋连接线、机箱铸铝立杆地脚螺栓、机箱铸铝立杆地下pvc 管与深层套管；其安装高度在1.5米高的位置，以便有别于地表面温度，也需安装在观测作 物4米左右远的位置；地温传感器由上到下依次包括温湿度通风罩、温湿度支架、地温传感 器1(0cm)、地温传感器2(5cm)、传感器支架、浅层地温支架、信号线、预埋连接线、地 脚螺栓、地下pvc管与深层套管；需安装在观测作物3米左右远的位置；土壤湿度传感器由 上到下依次包括温湿度通风罩、温湿度支架、信号线、预埋连接线、地脚螺栓、地下pvc管、 不锈钢棒与深层套管；需安装在观测作物2.5米左右远的位置；日照传感器由上到下依次包 括日照传感器支架、日照传感器定位板、信号线、预埋连接线、日照传感器(csd3)角度设 计、日照传感器(csd3)地沟设计、地脚螺栓、定位板、引线管、地下pvc管与深层套管； 其周围及上部不能有障碍物或远方不能有大型建筑物或树木等，也不能安装在阴暗地，但需 安装在观测作物6米左右远的位置。
[0068]
在本发明中，gprs模块(通用无线分组发送模块)由上到下依次包括电源系统、机箱、 机箱铸铝立杆、通讯电缆1、通讯电缆2、信号线、预埋连接线、地脚螺栓、地下pvc管与 深层套管；启动电源系统后，通过通讯电缆1、通讯电缆2及信号线把接受的数据信号及时 发送到指定数据中心。
[0069]
在本发明中，雨量传感器(sl3-1)下方固定设置有倾斜的pvc管，该pvc管的上端固定 在预埋连接线上，其下端倾斜向下延伸至深层套管，首端连安装孔，末端连接信号线。开启 电源系统后，实时实地自动把降雨量数据传输给数据采集系统(tyq300)，然后经gprs模块 (通用无线分组发送模块)及时发送到指定数据中心。
[0070]
在本发明中，位于gprs模块和数据采集系统(tyq300)所在机箱的正上方还设置有温 度传感器(wzp1)。温度传感器(wzp1)下方固定设置有倾斜的采集器支架，一端套接在 传感器支架上，其另一端与信号线相连接。开启电源系统后，实时实地自动把气温数据传输 给数据采集系统(tyq300)，然后经gprs模块(通用无线分组发送模块)及时发送到指定 数据中心。
[0071]
在本发明中，地温传感器(sl3-1)上方固定设置有倾斜的温湿度通风罩、温湿度支架与 传感器支架，下方基部固定设置有浅层地温支架，地面有固定设置有倾斜的pvc管，该pvc 管的上端固定在预埋连接线上，其下端倾斜向下延伸至深层套管，首端连地温传感器1
(0cm)， 末端连接信号线；其中地温传感器1(0cm)与地温传感器2(5cm)相连。开启电源系统后， 实时实地自动把地温数据传输给数据采集系统(tyq300)，然后经gprs模块(通用无线分组 发送模块)及时发送到指定数据中心。
[0072]
在本发明中，所述地温传感器自上而下串联设置有2个，由于作物各生长阶段营养需的 不同，对不同深度的土壤温度均有测定。能根据作物各生长阶段对地温的要求，调节地温传 感器1(0cm)、地温传感器2(5cm)的深度，例如可调节为地温传感器1(5cm)、地温传 感器2(10cm)，确保作物的生长需求。
[0073]
在本发明中，土壤湿度传感器与地温传感器均连接在温湿度通风罩的下面。土壤湿度传 感器上方固定设置有倾斜的温湿度支架与传感器支架，下方基部固定设置有信号线，地表面 设置有固定设置有倾斜的pvc管，该pvc管的上端固定在预埋连接线上，其下端倾斜向下 延伸至深层套管，首端连不锈钢棒，末端连接信号线。开启电源系统后，实时实地自动把土 壤湿度数据传输给数据采集系统(tyq300)，然后经gprs模块(通用无线分组发送模块) 及时发送到指定数据中心。
[0074]
在本发明中，日照传感器上方固定设置有倾斜的日照传感器支架，下方基部固定设置有 日照传感器定位板与信号线，日照传感器定位板与日照传感器(csd3)角度设计相连，日照 传感器(csd3)角度设计结合有日照传感器(csd3)地沟设计，通过地脚螺栓固定；地表 面设置有固定设置有倾斜的pvc管，该pvc管的上端固定在预埋连接线上，其下端倾斜向 下延伸至深层套管，首端连引线管，末端连接信号线。开启电源系统后，实时实地自动把日 照数据传输给数据采集系统(tyq300)，然后经gprs模块(通用无线分组发送模块)及时 发送到指定数据中心。
[0075]
在本发明中，温度传感器(wzp1)、土壤湿度传感器及地温传感器、雨量传感器、日照 传感器在相对独立的安装位置，通过地下pvc管相连。
[0076]
在本发明中，日照传感器(csd3)设置有角度设计。角度设计模块通过光敏感应器与万 向轮来调节角度方向，以正对太阳阳光。通过控制日照传感器与太阳相对倾斜角度的大小， 进而不断进行角度设计。在常规气象观测过程中，日照观测设备是固定的，不能旋转实时实 地准确旋转角度，所测日照数据往往不准确，特别是山区，由于山丘树林的遮盖，日照观测 数据极不准确。常规气象观测往往需要人工多次测量，仍不准确，本发明解决了日照观测中 的难题。
[0077]
在本发明中，数据采集系统(tyq300)还能对气象数据通过芯片tm8小程序进行分析 处理，对异常气象灾害进行预测，发送信号到gprs模块(通用无线分组发送模块)及时报 警，为农业生产服务。
[0078]
在本发明中，所述芯片tm8小程序主体部分由app.js、app.json、app.wxss这三个文件 组成。当需要小程序项目开发时，可根据需求建立产品对应的文件系统，即为一个通常的文 件系统。小程序文件系统中images主要存放项目所需图片。图片不宜太大，因为小程序对 项目大小有限制。开发过程中可根据项目需要，自己制作矢量图标或者从网上下载可免费使 用的占用空间较小的图片。若所需图片较大，则可把图片传至服务器，然后通过image组件 访问服务器提供的url即可。app.json主要负责全局配置、项目页面组成、窗口表现、页面 切换及tab栏表现。app.js是小程序脚本代码，负责整个项目的公共事件逻辑处理、全局变 量定义、公共方法封装、处理小程序生命周期等。app.wxss负责整个项目的公共
样式，每个 页面可通过组件属性调用样式规则，不同页面的样式共同的部分可利用公共样式布局，从而 简化项目代码使样式布局更加清晰(图4)。
[0079]
在本发明中，所述芯片tm8小程序还包括微服务架构(微服务系统和数据库)。微服务 架构风格由多个小服务组成。每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。多数情况 下是一个http的资源api。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部 署。这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术(图5)。 如果用于手机的程序android和iphone，就使用java和object-tive c编程语言和数据存储技术， 如果用于网站开发，就使用jsp asp php语言和数据存储及mysql、oracle、sqlserver关系型 数据库等等；例1)：采用前端页面接收发送数据，用html设计，用css美化，用js做数据加 载，用java做后台操作数据库，以mysql作为数据库用来存放数据，基本就制成一个系统(小 程序)；例2)：如果用于官网软件开发，前端采用angularjs、vue与react较好，后端采用javaspring与hibernate较合适。例3)：开发成单片机或嵌入式系统。要求界面友好，功能强大， 调试也很方便。
[0080]
本发明所述数据采集系统(tyq300)小程序系统顶层架构如图2所示，架构分三层：应 用层、基础架构、基础设施。每层之间通过制定接口协议对接，层内部可独立开发。应用层 基于数据分离原则，采用统一restapi接口规范。虽然应用层系统繁多，但大多数可以基于 接口进行合并。而且有可能会有现成的接口可以利用。但是困难在于代码分离，数据分离。 每个应用层应当采用租户识别方式，既能避免重复接口开发，还可以对于编译、监控提供良 好的基础信息。快速识别应用方；基础架构层基于springboot+mybatis框架，加入缓存体 系。将业务数据进行深度分析，并根据访问量以及数据格式不同，将基础数据与业务数据剥 离，将数据耦合性降至最低。在接口服务方面，均采用目前比较流行和简洁的restapi方式 实现，应用于数据库读写分离；设施层支持实体服务器，虚拟化服务器等。其作用是降低系 统耦合度，增加系统内聚性，在需求发生更改时能在较短的时间内对系统做出修改，并重新 投入使用；整个系统的体系结构非常清晰，使得后期易于详细设计、编码、维护以及适应需 求变更。通过分层，定义出层与层之间的接口，使得在更加规范的同时拥有更为自由的接口 描述，使得层与层之间的耦合度降低，增强了模块的复用型和可扩展性以及可维护性。同时， 分层也有益于项目模块的划分以及任务的分配，通过明确清晰的接口，降低集成的难度，提 高效率。
[0081]
本发明所述数据采集系统(tyq300)小程序系统小程序功能结构如图3所示，气象灾害 预警产品，包括时间分辨率：逐日监测，基低温、高温、暴雨、干旱、连阴雨等各类气象灾 害指标，当某种植区达到预警指标，实时发布气象灾害预警信号，并为用户提供相应防御措 施。各气象灾害指标：连阴雨：连续7天日降水量≥0.1mm；高温：连续7天日最高气温≥ 35.0℃或连续3天日最高气温≥37.0℃；暴雨：日降水量≥50mm；干旱：6月下旬-9月中旬 连续20天降水量累计降水量≤10.0mm。病害气象等级预报，赤星病病情指数气象预报、黑 胫病病情指数气象预报、花叶病打顶前和打顶后病情指数气象预报、青枯病病情指数气象预 报。产质量预测，针对各种植区烤烟关键生育期，提供分区域的品质预测产品。其效果是展 现气象实况、气象预报、气象灾害预警、兴趣点(历史数据查询、常规天气预报、气象灾害 预警、病虫害气象等级预报、产质量预测、移栽期预报)、病害气象等级预报、产质量预测、 移栽期预报，用户登录后根据定位显示气象实况、气象预报、最新的气象灾害预警产品、移 栽
期预报、病害气象等级预报产品、产质量预测产品。
[0082]
本发明所述数据采集系统(tyq300)小程序系统文件结构与微服务架构(微服务系统和 数据库)如图4-5所示
[0083]
本发明所述数据采集系统(tyq300)小程序系统微服务架构示例如图6-7所示，把整个 系统根据业务拆分成若干个子系统或微服务，每个子系统可以部署多个应用，多个应用之间 使用负载均衡，需要一个服务注册中心eureka，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也 是通过在注册中心注册的服务来使用一定策略来实现。eureka可部署多个，进行高可用保证； 需要一个服务注册中心eureka，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也是通过在注册中 心注册的服务来使用一定策略来实现。eureka可部署多个，进行高可用保证；服务之间采用 feign进行调用，使用断路器hystrix，及时处理服务调用时的超时和错误，防止由于其中一个 服务的问题而导致整体系统的瘫痪；还需要一个监控功能，监控每个服务调用花费的时间等， 使用springcloud config进行统一的配置管理，需要考虑与公司的配置管理平台如何配合使 用；hystrix即监控和断路器，我们只需要在服务接口上添加hystrix标签，就可以实现对这 个接口的监控和断路器功能；hystrix dashboard即监控面板，提供了一个界面，可以监控各 个服务上的服务调用所消耗的时间等；turbine即监控聚合，使用hystrix监控，我们需要打 开每一个服务实例的监控信息来查看。而turbine可以帮助我们把所有的服务实例的监控信息 聚合到一个地方统一查看。这样就不需要挨个打开一个个的页面一个个查看。其效果：对产 品功能进行拆分，拆分为若干个微服务；一个功能可以创建多个微服务并部署在多个服务器 节点上，以便进行负载均衡；设计原子服务层，梳理和抽取核心应用、公共应用，作为独立 的服务下沉到核心和公共能力层，逐渐形成稳定的服务中心，使应用能更快速的响应多变的 客户需求；为每个服务设计api接口(rest方式)；为不同的服务进行分类，不同类型的服 务需要的资源不同，可以配置不同的资源，包括cpu、内存、存储等。
[0084]
本发明所述数据采集系统(tyq300)小程序系统由由接口服务端和服务终端两部分构成， 接口服务端是基于springboot框架的restful的规范化的接口标准体系，服务终端是基于电 脑端或移动端微信平台采用c/s架构交互方式，实现小程序的高效运行和数据传输。接口服 务端的顶层架构(图2)。流程是由新测量的数据库，关联方式：数据库web化的重要框架， 为达到数据访问接口化的目的，将业务数据库发布为restapi接口，利用spring boot可以快 速搭建数据库的web化访问，其结合mybatis，更能够使用mybatis丰富的查询特性。使api 功能更加完备。关联流程是由新测量的数据库传输到api再到新运用层，新运用层的数据经 原应用环境与原系统数据的剥离，剥离后编译。服务终端通过逻辑层和视图层来实现。逻辑 层采用javascript语言实现小程序逻辑行为，视图层由电脑官方提供的wxml(weixinmarklanguage)和wxss(wei xin style sheet)语言来编辑。视图层和逻辑层之间的交互依靠数据传 输和事件系统完成。mina框架不但为小程序开发提供了开发基础，同时对小程序所有页面 的路由进行管理并赋予页面生命周期。框架以栈的形势维护当前页面，当页面进行路由切换 时页面栈的表现为堆栈和入栈行为。每个页面生命周期通常以onload加载开始至onunload 页面卸载为止。在生命周期内可以完成页面渲染、函数调用、数据更新等操作。除此之外mina 框架还为小程序提供了丰富的组件和特有的样式风格以及原生api。组件是网络的基本组成 元素，利用不同组件之间的相互结合与配套样式表的
使用能开发出各式各样的小程序，通过 api则可以完成数据存储、页面路由、网络请求等功能。
[0085]
在本发明中，以时间(月份和/或日为单位)为横坐标，气候适宜性指数cfi为纵坐标， 绘制气候适宜作物生长曲线。根据气候适宜作物生长曲线中的时间和气候适宜性指数关系， 选择作物栽种阶段的合适时间。气候适宜性指数cfi综合了温度(天气)、降雨量、土壤温度、 土壤湿度等信息，气候适宜性指数cfi大于80，而且土壤湿度大于90％时，适合烟叶的播种。 气候适宜性指数cfi大于85％，且温度大于12℃时，适合烟叶的移栽。气候适宜性指数cfi 大于78％，且土壤湿度小于70％时，适合成熟的烟叶采摘。
[0086]
此外，根据各地检测获得的气候适宜作物生长曲线，根据不同作物对气候的需求不同， 可以判断适宜各地栽种的作物。例如，采用本发明提供的技术方案检测湘西州(花垣县、永 顺县、凤凰县、龙山县、保靖县、古丈县、泸溪县)烟气的气候适宜性指数，湘西州烟区气 候适宜性指数在77.60～93.79，湘西州烟区气候适宜性指数较高，为烤烟种植最适宜和适宜 区。进一步精确判断：根据烟叶栽种的要求、气候适宜性指数cfi的结果进行排序，其结果 为：花垣县＞永顺县＞凤凰县＞龙山县＞保靖县＞古丈县＞泸溪县。
[0087]
环境因素是导致作物患病的第一大影响因素，准确检测作物所处环境的各项条件指标， 可以及时预防作物患病；也能通过环境气象因素的检测，及时判断作物是否患病，从而及时 对作物进行病虫杀害，从而保证作物的经济价值最大化。采用本发明提供的技术方案，还可 以通过检测作物所处的环境气象因素，通过计算获得作物患病的可能性和严重程度。
[0088]
对于赤星病，通过检测作物所处的最低温度、最高温度、日照时间，通过计算赤星病的 病情指数(y1)，当赤星病病情指数(y1)小于0.16％时，说明作物目前没有患赤星病。大 于等于0.16％时，表示赤星病开始发生，需要即使进行预防(通过现有技术中常见的赤星病 预防药物进行提前预防)。当赤星病病情指数(y1)大于3.36％时，表示赤星病严重；需要对 作物喷洒或者施加杀害赤星病的药物，对赤星病毒进行杀害。
[0089]
对于黒胫病，通过检测作物所处的最低温度、最高温度、日照时间、平均降雨量、下雨 天数，通过计算黒胫病的病情指数(y2)，当黒胫病病情指数(y2)小于0.16％时，说明作 物目前没有患黒胫病。大于等于0.16％时，表示黒胫病开始发生，需要即使进行预防(通过 现有技术中常见的黒胫病预防药物进行提前预防)。当黒胫病病情指数(y2)大于5％时，表 示黒胫病严重；需要对作物喷洒或者施加杀害黒胫病的药物，对黒胫病病毒进行杀害。
[0090]
对于花叶病，通过检测作物所处的最低温度、土壤的平均湿度，通过计算花叶病的病情 指数(y3)，当花叶病病情指数(y3)小于0.16％时，说明作物目前没有患花叶病。大于等 于0.16％时，表示花叶病开始发生，需要即使进行预防(通过现有技术中常见的花叶病预防 药物进行提前预防)。当花叶病病情指数(y3)大于8.5％时，表示花叶病严重；需要对作物 喷洒或者施加杀害花叶病的药物，对花叶病病毒进行杀害。
[0091]
与现有技术相比较，本发明的有益技术效果如下：
[0092]
1、解决山区烟叶生产的如下关键技术问题：(1)明晰烟草移栽期界限温度指标，提出移 栽期以温度、降水、日照、土壤湿度等要素组合的气候适宜度指标，提出主要品种的最适移 栽期；(2)利用田间小气候观测资料和烟叶农艺性状及产质量等资料，采用数理统计方法和 作物模型，构建气候因子与烤烟外观质量、物理性状和化学成份的关系模型，揭示
测定器；104：土壤湿度测定器；105：土壤温度测定器；2：数据接收装置；3：数据发送装 置；4：蓄电池；5：数据处理装置；6：报警装置。
具体实施方式
[0108]
下面对本发明的技术方案进行举例说明，本发明请求保护的范围包括但不限于以下实施 例。
[0109]
实施例1
[0110]
如图1所示，一种山地田间气象数据自动采集系统，该系统包括数据采集系统1、数据 接收装置2、数据发送装置3。其中：数据采集系统1包括降雨量测定器101、光照测定器102、 空气温度测定器103、土壤湿度测定器104和土壤温度测定器105。降雨量测定器101、光照 测定器102、空气温度测定器103、土壤湿度测定器104和土壤温度测定器105均与数据接收 装置2连接。数据接收装置2与数据发送装置3连接。数据采集系统1、数据接收装置2、数 据发送装置3均与蓄电池4连通。
[0111]
实施例2
[0112]
重复实施例1，只是该系统还包括数据处理装置5。数据处理装置5与数据发送装置3连 通。数据处理装置5包括数字量输入模块、模拟量输入模块、数模转换器、数字量输出模块、 模拟比较器、模拟量输出模块、逻辑门、应用程序、微处理机。
[0113]
实施例3
[0114]
重复实施例2，该系统还包括报警装置6。报警装置6与数据处理装置5连通。报警装置 6包括终端模块、警报器与通讯模块；所述通讯模块包括数字通信系统与模拟通信系统。
[0115]
实施例4
[0116]
重复实施例3，只是所述数据处理装置5包括：
[0117]
数据接入服务层：由多组网关组成动态nginx负载均衡，与数据发送装置3连通；
[0118]
数据分析服务层：采用spark集群对数据接入服务层导入的数据进行统计分析
[0119]
数据存储服务层：采用hadoop架构，存储经数据分析服务层解析后的气象数据，将数据 分析的结果存储至分布式缓存系统和关系型数据库中；
[0120]
数据应用服务层：通过rest api接口调用数据存储服务层的数据，实现与web服务器、 分布式缓存系统和存储系统交互，并于报警装置6连通。
[0121]
实施例5
[0122]
一种采用实施例4中所述山地田间气象数据自动采集系统进行气候适宜性评价的方法， 该方法包括以下步骤：
[0123]
1)气象要素数据检测：降雨量测定器(101)检测作物所在地的日降水量，光照测定器 (102)检测作物所在地的日照时长，空气温度测定器(103)检测作物所在地的日平均温度、 最高温度、最低温度，土壤湿度测定器(104)检测作物所在地的土壤日平均湿度，土壤温度 测定器(105)检测作物所在地的土壤日平均温度；
[0124]
2)气象要素数据处理：利用多元回归残差高斯算子订正法(mrg)对日平均温度、最 高温度、最低温度、日照时长、土壤日平均湿度、土壤日平均温度进行插值；选择普通克里 金法(krg)对日降水量进行插值；
[0125]
3)基于步骤2)的结果，对作物所在地进行气候适宜性评价。
[0126]
实施例6
[0127]
重复实施例5，只是步骤3)中采用模糊数学模型进行气候适宜性评价，其具体为：通过 隶属度函数来表示气象要素的等级划分标准及对作物的影响程度，运用隶属函数模型与指数 和法来分析作物所在地的气候适宜性；其中气候适宜性指数cfi为：
[0128][0129]
其中：将作物拟种植地分为m个区域，j∈[1，m]；对每个区域分别进行气象要素数据 检测，每个区域的气象要素数据检测包括i个气象要素，i∈[降水量，日照时长，日平均温度、 日最高温度、日最低温度，土壤日平均湿度，土壤日平均温度]；n
ij
表示第j个烟区、第i 个气候指标的隶属度值；w
ij
分别表示第j个烟区、第i个气候指标的权重系数，其中0＜n
ij
≦1，0＜w
ij
≦1，且满足
[0130]
实施例7
[0131]
重复实施例6，只是以时间为横坐标，气候适宜性指数cfi为纵坐标，绘制气候适宜作 物生长曲线。根据气候适宜作物生长曲线中的时间和气候关系，选择作物栽种阶段的合适时 间。
[0132]
其中：气候适宜作物生长曲线包括抛物线关系、s型曲线关系或反s型曲线关系。作物 栽种阶段包括作物伸根期、作物移栽期、作物旺长期、作物成熟期。
[0133]
实施例8
[0134]
一种采用实施例4中所述山地田间气象数据自动采集系统进行作物病害预警的方法，该 方法包括以下步骤：
[0135]
1)气象要素数据检测：降雨量测定器(101)检测作物所在地的日降水量，光照测定器 (102)检测作物所在地的日照时长，空气温度测定器(103)检测作物所在地的日平均温度、 最高温度、最低温度，土壤湿度测定器(104)检测作物所在地的土壤日平均湿度，土壤温度 测定器(105)检测作物所在地的土壤日平均温度；
[0136]
2)根据检测获得的气象要素数据，对作物可能遭遇的病害进行预警。
[0137]
实施例9
[0138]
重复实施例8，只是所述病害预警为赤星病预警。其具体为：将赤星病病情指数(y1) 作为因变量，相关气象因素因子、前一年度赤星病的病情指数(y1’
)作为自变量，计算作物 在观测周期期内患赤星病的可能性：
[0139]
y1＝(2.7894-0.1674ssh-0.5382tm)y1’‑
(0.05154tm)y1’
2-0.0052；
[0140]
其中：tm为观测周期内最低温度，tm为观测周期内最高温度，ssh为观测周期内日照 时长。
[0141]
实施例10
[0142]
重复实施例8，只是所述病害预警为黒胫病预警。其具体为：将黒胫病病情指数(y2)作 为因变量，相关气象因素因子、前一年度黒胫病的病情指数(y2’
)作为自变量，计算作物在 观测周期期内患黒胫病的可能性：
[0143]
y2＝(1.5195+0.0748r)y2’‑
(0.0051+0.0007r)y2’
2-1.1548rd-6.5428tm+1.1065ssh+9.5955；
[0144]
其中：tm为观测周期内最低温度，tm为观测周期内最高温度，ssh为观测周期内日照时 长，r为观测周期内的降雨量，rd为观测周期内的下雨天数。
[0145]
实施例11
[0146]
重复实施例8，只是所述病害预警为花叶病预警。其具体为：将花叶病病情指数(y3)作 为因变量，相关气象因素因子、前一年度花叶病的病情指数(y3’
)作为自变量，计算作物在 观测周期期内患花叶病的可能性：
[0147]
y3＝1.1148tm
×
y3’‑
0.0316rh
×
y3’2+0.3013；
[0148]
其中：tm为观测周期内的最高温度，rh为观测周期内的土壤的平均湿度。
[0149]
实施例12
[0150]
一种采用实施例4中所述山地田间气象数据自动采集系统用于烤烟种植的监测，判断烤 烟种植的移栽期和预防烤烟种植期间的病害。
[0151]
应用实施例1
[0152]
采用本发明的一种山地田间气象数据自动采集系统对花垣县花垣镇道二村本发明气象实 时监测，数据如表1所示：
[0153][0154]
应用实施例2
[0155]
采用本发明的一种山地田间气象数据自动采集系统对湘西州烟气的气象因素进行采集进 行分析。
[0156]
根据检测的数据利用多元回归残差高斯算子订正法(mrg)对日平均温度、最高温度、最低 温度、日照进行插值。具体步骤：计算首先要利用地面气象观测资料、台站经纬度、海拔高 度建立观测值与经纬度、海拔高度的多元回归模型，并计算残差。然后通过反距离高斯算子 法(idwg)对残差进行订正。求得网格点的最终值，计算公式如下：
[0157][0158]
式中，t
ij
为待插值的网格点要素值；b0为常数项；bk为第k个影响因子的系数；xk为k个影 响因子值；e
ij
为待插残差值。
[0159]
同理选择克里金法(krg)对日降水进行插值，克里金插值法又称空间自协方差最佳插 值法，普通克里金(kriging interpolation,krg)计算公式如下：
[0160]
[0161]
式中，z(t
ij
)为待插值的栅格点要素值；n表示被引用到插值点的台站数；z(tk)为第k个 点的要素值；k为第k个被引用到的插值点。λk为权重系数，其和等于1。
[0162]
在求取权重系数λk时必须满足两个条件，一是使z(t
ij
)的估计是无偏的，即偏差的数学期 望为零；二是最优的，即使估计值z(t
ij
)和真实值z(t
ij
)
true
之差的平方和最小。所以普通克里 金(krg)常被称作局部最优线性无偏估计。
[0163]
应用实施例3
[0164]
采用本发明的一种山地田间气象数据自动采集系统对湘西州烟气的气候适宜性评价。
[0165]
将模糊数学引入到气候适宜性评价中，通过隶属度函数来表示某一气象要素的等级划分 标准及对烤烟的影响程度，在此基础上进行模糊综合评价，能够较好地解决烤烟气候适宜性 评价这一模糊概念。本发明运用隶属函数模型与指数和法来分析湘西州主烟区的气候适宜性。 设有m个烟区(m＝1
…
j)，每个烟区有n个气候指标(n＝1
…
i)，nij和wij分别表示第 j个烟区、第i个气候指标的隶属度值和权重系数，其中0∠n
ij
≦1，0∠w
ij
≦1，且满足则各烟区的气候适宜性指数(climate feasibility index)可表示为：
[0166]
由于各气候指标的量纲和最适值范围不一致，运用模糊数学理论计算各气候指标的隶属 度，使各气候指标的原始数据转换为0.1～1的数值，以消除量纲影响。模糊数学中隶属函数 的关系主要有三种：抛物线关系、s型曲线关系和反s型曲线关系。呈抛物线关系的因素对 烟草生长发育有一个最佳适宜范围，超出此范围，随着偏离程度的增大，对烟草生长发育的 影响越不利；呈s型曲线关系的因素在一定的范围内与烟草产质量成正相关；呈反s型曲线 关系的因素在一定的范围内与烟草产质量成负相关。为方便计算，可将抛物线近似为梯型分 布，将s型曲线近似为升半梯形，将反s型曲线近似为降半梯形。根据烤烟生长与气候因子 的关系，烤烟气候适宜性指标体系中诸指标的适宜性模型分别为：伸根期均温、旺长期均温、 成熟期均温、伸根期降水量、旺长期降水量、成熟期降水量、大田相对湿度为抛物线模型， 大田期日照时数为s型，各隶属函数曲线的类型及拐点取值如表2所示。抛物线型函数表达 式为： s型函数表达式为：式中x为各烟区气象要素指标的实际值，x1、x2、x3、x4分别代表各烟区气象要素指标的下临 界值、上临界值、最优值下限、最优值上限。
[0167]
在烟草气候适宜性评价中，各参评指标对适宜性的贡献大小各异而具有不同的相
对重要 性，这就需要采用合适的方法来确定其权重。本发明采用层次分析法(ahp法)来确定各参评 指标的权重。应用ahp法分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层 次的结构模型。本发明把气候适宜性作为目标层，将影响烤烟生长热量条件、降雨条件、光 照条件和相对湿度作为准则层，把气象因素中包含的气象因子作为指标层。通过构造判断矩 阵、层次单排序和一致性检验，利用dps11.0统计软件，计算获得如表2中的组合权重。得 出日平均气温通过12℃是烟草由幼苗进入大田生长的一个重要的气象指标。湘西烟区最早通 过12℃大多在3月上旬末期，而最晚通过12℃基本一致，在4月14～15日之间，两者日期 相差38～50天。平均通过12℃的日期在3月27日左右。80％的保证率一般在3月下旬末， 根据湘西烟区这一气候特征，低海拔移栽期可安排在3月下旬末，采用地膜的地方可适当提 前到3月下旬前期，但高海拔地区适当推迟。7月、8月、9月的月日照时数较多，降雨量逐 渐减少有利烤烟成熟。
[0168]
表2气候指标拐点与权重表
[0169][0170]
应用实施例4
[0171]
通过本发明的一种山地田间气象数据自动采集系统，采集相应的气象数据，开发烤烟决 策服务系统(app)，实现气象预警、病害预警预报等产品智能发布。
[0172]
通过本发明的评价方法，运用模糊数学可进行湘西州烟区气候适宜性评价，三年数据及 分析结果表明，湘西州烟区气候适宜性指数在77.60～93.79，各县排序为：花垣县＞永顺县 ＞凤凰县＞龙山县＞保靖县＞古丈县＞泸溪县；烤烟气候适宜性指数有从东南向西部和北部 递减的分布趋势；湘西州烟区气候适宜性指数较高，为烤烟种植最适宜和适宜区，烟区光照、 温度、雨量与优质烟生长需求匹配协调，适合优质烤烟的生产。
[0173]
应用实施例5
[0174]
赤星病预警
[0175]
赤星病发病后的病情指数及发展速度与温度、日照相关性最好；与湿度、雨日也有一定 的相关性。将病情指数(y1)作为因变量，所有相关气象因子及气象因子与前期病情指数(y’) 的乘积、与前期病情指数的平方(y1
’2)的乘积作为自变量，进行向前逐步回归，筛选因子 并对因子重要性进行排序。结果表明病指y1与前期病指y1’相关性最显著，其次依次为tm*y
’ꢀ
2、ssh*y’、tm*y’，其中tm为观测周期内(5天)最低温度，tm为最高温度，ssh为 日照时数。使用多元回归构建关系模型结果如下：
[0176]
y＝(2.7894-0.1674ssh-0.5382tm)y
′‑
(0.05154tm)y
′
2-0.0052
[0177]
模型决定系数r2为0.9391，自由度为108，通过0.05显著性检验，说明准确度高。日照 和温度是影响赤星病情发展的主要气象因子，温度越高、日照越多，越会抑制赤星病的发展， 推迟预警时间。当病情指数达到危害作物的指标(一般为0.5-1)时开始预警，山区预警准 确率达到80％左右，误差1天(推迟或提前)的概率为20％。非山区可借鉴此方法，但由于没 有山地小气候影响，准确率还要高。实验结果如图8所示。
[0178]
应用实施例6
[0179]
黒胫病预警
[0180]
黑胫病发病后的病情指数温度、湿度、日照相关性最好，其次为降水及雨日。
[0181]
表3黑胫病的爆发速度与该时段内气象因子(无量纲化后)的相关关系。
[0182][0183]
*y表示当前病情指数，y’表示5天前病情指数，δy表示y-y’。**、*分别表示通过 0.01和0.05相关系数显著性检验。
[0184]
进行向前逐步回归，筛选因子并对因子重要性进行排序。结果表明黑胫病病指与前期病 指y’相关性最显著，其次依次为r*y’、r*y
’2、rd、tm、ssh，(字母代表的气象因子如 表7.5)。多元回归结果如下：
[0185]
y＝(1.5195+0.0748r)y
′‑
(0.0051+0.0007r)y
′
2-1.1548rd-6.5428tm+1.1065ssh+9.5955模型决定系数为0.9908，自由度为176，通过显著性检验，拟合效果好。说明降水、日照和 温度是影响黒胫病病情发展的主要气象因子，雨日多，雨量小，温度高、日照少，会抑制黑 胫病的发展。当病情指数达到危害作物的指标(一般为0.5-1)时开始预警，山区预警准确 率达到80％左右，误差1天(推迟或提前)的概率为20％。非山区可借鉴此方法，但由于没有 山地小气候影响，准确率还要高。实验结果如图9所示。
[0186]
应用实施例7
[0187]
花叶病预警
[0188]
花叶病在烤烟打顶前的病情指数与温度、湿度相关性最好，其次为雨日。
[0189]
表4打顶前花叶病的爆发速度与该时段内气象因子(无量纲化后)的相关关系。
[0190][0191]
*y表示当前病情指数，y’表示5天前病情指数，δy表示y-y’。**、*分别表示通过0.01 和0.05相关系数显著性检验。
[0192]
进行向前逐步回归，筛选因子并对因子重要性进行排序。结果表明花叶病打顶前病指与 tmy’相关性最显著，其次为rh*y
’2，(字母代表的气象因子如上表)。多元回归结果如下：
[0193]
y＝1.1148tm
×y′‑
0.0316rh
×y′‑
+0.3013
[0194]
模型决定系数为0.9577，自由度79，通过显著性检验，拟合效果好。表明降水和湿度是 影响病情发展速率的主要气象因子，温度低，湿度大，会抑制烤烟打顶前花叶病的发展。当 病情指数达到危害作物的指标(一般为0.5-1)时开始预警，山区预警准确率达到80％左右， 误差1天(推迟或提前)的概率为20％。非山区可借鉴此方法，但由于没有山地小气候影响， 准确率还要高。实验结果如图10所示。