一种玉米区域干物质产量或青储产量评估方法和系统与流程

本发明是关于一种玉米区域干物质产量或青储产量评估方法和系统，属于农作物产量预测技术领域。

背景技术：

玉米是世界上重要的粮食作物，是畜牧业、养殖业、水产养殖业等的重要饲料来源，也是食品、医疗卫生、轻工业、化工业等的不可或缺的原料之一。玉米生育期的合理灌溉、干物质累积量和产量评估是其生产管理和青储饲料及玉米深加工市场预测的关键问题。

现代灌区和大农场的快速区域玉米灌溉管理决策和产量评估中，除了考虑和利用高时空分辨率的遥感图片，其评估效果往往取决于其核心作物生长模型的适宜性和优劣性。logistic模型通过数据拟合和标定能够定量描述作物株高、叶面积指数以及干物质累积量等。在早期的应用中，logistic模型是以播种后天数或出苗后天数为自变量来对作物生长过程进行模拟分析。但不同地区的气候状况以及作物生长天数不同，单纯通过生长天数来表示作物的生长阶段可能会产生较大的偏差；而作物完成某一生长阶段需要的热量是固定的，因此用有效积温代替时间因子在模拟作物生长和发育上更具有代表性。虽然logistic模型在模拟作物生长过程时具有较高精度，但其只能描述一个生长过程，在不同的生态条件下，模型的参数值会有不同，因而所建立的logistic模型较难有普适性。而且，现有的基于logistic模型对作物生长过程进行的分析，通常采用生长天数、有效气积温或有效地积温等单一参数作为自变量，对于用作物冠层温度表征玉米区域干物质产量或青储产量的研究比较少。

技术实现要素：

针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供了一种玉米区域干物质产量或青储产量评估方法和系统，其将作物有效冠层温度积温和有效气积温作为自变量，能够根据当前作物长势和实时监测数据，对玉米生育期干物质产量和青储饲料产量进行预估，从而能够为农田管理提供决策依据和相关期货市场提供参考。

为实现上述目的，本发明提供了一种玉米区域干物质产量或青储产量评估方法，包括以下步骤：s1.采集至少两年中玉米的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量；s2.根据其中一年的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量，计算当年的每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温；s3.建立玉米相对干物质量和相对青储产量的模型，并根据每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温、干物质量和青储产量确定模型的待定系数；s4.获取当前水文年型下收获时的有效空气积温和有效冠层温度积温，并计算当前的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温；s5.将当前的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温和当前玉米干物质量以及当前青储产量带入相对干物质量和相对青储产量的模型，获得收获时干物质量和最大的青储产量；s6.根据收获时干物质量和最大的青储产量，得到玉米区域干物质产量或青储产量变化曲线，并利用玉米生育期内农田实时数据，对玉米区域干物质产量或青储产量进行评估。

进一步，有效积温的计算公式为：

其中，t代表出苗后有效积温，t包括tair和tcanopy，tair为出苗后有效空气积温，tcanopy为出苗后有效冠层温度积温；ti为单日平均温度，包括日空气温度或日冠层温度，n为测试天数。

进一步，相对有效积温的计算公式为：

t＝t/tm

其中，t代表出苗后有效积温，tm代表收获时的有效积温，包括tmair和tmcanopy，tmair是收获时的有效空气积温，tmcanopy代表收获时的有效冠层温度积温，t代表相对有效积温，包括相对有效空气积温和相对有效冠层温度积温。

进一步，相对干物质量和相对青储产量的计算方法如下：

yd＝yd/ydm

其中，yd代表相对干物质量；yd为干物质量；ydm为收获时干物质量；ys代表相对青储产量；ys为青储产量；ysm为最大的青储产量。

进一步，相对干物质量的模型为：

yd＝a/(1+b*exp(-k*t))

其中，yd为相对干物质量；t为相对有效积温；a是相对干物质量的增长极限；b、k是待定系数；相对青储产量的模型为：

ys＝c/(1+exp(d*t²+e*t+f))

其中，ys为相对青储产量；t为相对有效积温；c、d、e、f是待定系数。

进一步，待定系数通过以下方式获得：将相对有效积温以及相对有效干物质量代入相对干物质量的模型，得到相对干物质量的模型中的参数值k、a和b；将相对有效积温以及相对青储产量代入相对青储产量的模型，得到相对青储产量的模型中参数值c、d、e和f。

进一步，需要采用另外一年的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量，相对干物质量的模型和相对青储产量的模型进行验证，若符合精度要求则通过验证，若不符合精度要求则重新采集数据，重新建立相应模型。

进一步，步骤s4中，获取当前水文年型下的收获时的有效空气积温tmair以及有效冠层温度积温tmcanopy方法为：通过搜集灌区多年气象观测资料和modis/landsat数据分别获得灌区的气温以及冠层温度，进而获得玉米生育期的有效空气积温tair和有效冠层温度积温tcanopy；搜集多年降雨资料，通过分析多年降雨量，在降雨排频后得到不同水文年的玉米生育期内收获时的有效空气积温tmair和有效冠层温度积温tmcanopy；根据当前玉米生长期数据判断水文年型，以得到当前水文年型下的有效空气积温tmair和有效冠层温度积温tmcanopy。

进一步，步骤s5的具体过程如下：将灌区当前玉米干物质量、青储产量、玉米相对有效空气积温tair和相对有效冠层温度积温tcanopy，带入当前水文年型下的相对干物质量的模型和相对青储产量的模型中，得到玉米收获时的干物质量ydm值和最大的青储产量ysm值，从而得到玉米整个生育期的干物质增长曲线和青储产量增长曲线，进而对玉米生育期的干物质产量以及青储产量进行评估。

本发明还公开了一种玉米区域干物质产量或青储产量评估系统，包括：采集模块，用于采集至少两年中玉米的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量；计算模块，用于计算其中一年的每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温；模型建立模块，用于建立玉米相对干物质量和相对青储产量的模型，并根据每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温、干物质量和青储产量确定模型的参数；水文年型判断模块，用于获取当前水文年型下收获时的有效空气积温和有效冠层温度积温，并计算当前的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温；收获时干物质量和最大的青储产量获取模块，用于将当前水文年型下的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温和当前玉米干物质量以及当前青储产量带入相对干物质量和相对青储产量的模型，获得收获时干物质量和最大的青储产量；评估模块，用于根据收获时干物质量和最大的青储产量，得到完整的玉米区域干物质产量或青储产量评估模型和变化曲线，从而在玉米生育期内利用农田实时数据对玉米区域干物质产量或青储产量进行评估。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明将作物冠层温度和有效气积温作为自变量，能够根据当前作物长势和实时监测数据，对玉米生育期干物质产量和青储饲料产量进行预估，从而能够为农田管理提供决策依据和相关期货市场提供参考。2、与现有技术相比，本发明所建立的方法基于灌区当前作物生长实际状况，估算模型经过归一化处理，因而能够进行实时的大面积的玉米区域干物质产量和青储饲料产量预测。3、本发明中预测方法所用的当前实时数据和指标，可在农田方便获得，因而具有较好的实用性。4、与现有技术相比，本发明所用到估算模型经过灌区实测资料率定和校验，所预测的结果准确，精度大大提升，能更好的服务于管理和市场。

附图说明

图1是本发明一实施例中玉米区域干物质产量或青储产量评估方法流程图；

图2是本发明一实施例中相对干物质产量的模型和相对青储产量的模型验证方法的流程图；

图3是本发明一实施例中采用相对干物质产量的模型和相对青储产量的模型评估干物质产量或青储产量过程的流程图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方向，通过具体实施例对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，具体实施方式的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。在本发明的描述中，需要理解的是，所用到的术语仅仅是用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例一

本实施例公开了一种玉米区域干物质产量或青储产量评估方法，如图1所示，包括以下步骤：

s1.采集种植区域内玉米至少两年中的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量；

s2.根据其中一年的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量，计算每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温；

s3.建立玉米相对干物质量和相对青储产量的模型，并根据每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温、干物质量和青储产量确定模型的待定系数；

s4.获取当前水文年型下收获时的有效空气积温和有效冠层温度积温，计算当前的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温；

s5.将当前水文年型下的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温和当前玉米干物质量以及当前青储产量带入相对干物质量和相对青储产量的模型，获得收获时干物质量和最大的青储产量。

s6.根据收获时干物质量和最大的青储产量，得到完整的玉米区域干物质产量或青储产量评估模型和变化曲线，从而在玉米生育期内利用农田实时数据对玉米区域干物质产量或青储产量进行评估。

目前，基于logistic模型对作物生长过程进行分析时，常采用生长天数、有效气积温或有效地积温作为自变量，这些参数虽然可以在一定程度上对作物的生长过程进行表征，但由于这些参数只是区域内环境因素，和作物本身相关性较低，故不能很准确的预测作物的干物质量或青储产量。而作物的冠层温度与作物的蒸腾作用相关，能够比较直接的反应作物内的水分含量，故将该参数引入logistic模型可以更加准确的得到作物的干物质量或青储产量。而且本实施例中使用的参数，即每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量，都是比较容易获得的，因此本方法操作简单，无需专业团队，实用性强，便于推广。

步骤s1中，试验数据的采集具体包括：根据灌区土质和种植区域设计适宜数据采集点，并安装测试仪器进行观测和数据采集，需要采集至少两年的灌区玉米生育期田间数据，采集的数据包括：每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量。其中空气温度和冠层温度采用温度传感器或红外传感器等仪器检测，空气温度也可以根据天气预报确定。空气温度和冠层温度需要每天测量和记录。作物的干物质量和青储产量每十天检测一次。

步骤s2中，计算每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温，需要先对步骤s1中的每日空气温度和每日冠层温度进行整理与分析，并计算出每日的有效空气积温和有效冠层温度积温，计算方法如下：

其中，t代表出苗后有效积温，t包括tair和tcanopy，tair为出苗后有效空气积温，tcanopy为出苗后有效冠层温度积温；ti为单日平均温度，包括日空气温度或日冠层温度，n为测试天数。玉米生长温度在10℃——30℃的范围内，当ti大于30℃时，令ti＝30℃，当ti小于10℃，令ti＝10℃。

随后根据每日的有效空气积温和有效冠层温度积温，计算每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温。计算公式如下：

t＝t/tm

其中，t代表出苗后有效积温，tm代表收获时的有效积温，包括tmair和tmcanopy，tmair是收获时的有效空气积温，tmcanopy代表收获时的有效冠层温度积温，t代表相对有效积温，包括相对有效空气积温tair和相对有效冠层温度积温tcanopy。

相对干物质量和相对青储产量的计算方法如下：

yd＝yd/ydm

其中，yd代表相对干物质量；yd为干物质量；ydm为收获时干物质量；ys代表相对青储产量；ys为青储产量；ysm为最大的青储产量。将相对有效空气积温和相对有效冠层温度积温提取出来，为模型率定做准备。

如图2所示，相对干物质量的模型为：

yd＝a/(1+b*exp(-k*t))

其中，yd为相对干物质量；t为相对有效积温；a是相对干物质量的增长极限；b、k是待定系数；

相对青储产量的模型为：

ys＝c/(1+exp(d*t²+e*t+f))

其中，ys为相对青储产量；t为相对有效积温；c、d、e、f是待定系数。

为了确定相对干物质量的模型和相对青储产量的模型中的待定系数需要进行模型率定。其具体过程为：将采集数据其中一年的相对有效积温以及相对有效干物质量代入相对干物质量的模型，得到相对干物质量的模型中的参数值k、a和b；相对有效干物质量采用该年某一时刻的干物质量除以收获时干物质量得到。将采集数据其中一年的相对有效积温以及相对青储产量代入相对青储产量的模型，得到相对青储产量的模型中参数值c、d、e和f，相对青储产量采用该年某一时刻的青储产量除以最大的青储产量得到。此处的相对有效积温包括相对有效空气积温和相对有效冠层温度积温。

为了保证本实施例中相对干物质量的模型和相对青储产量的模型的准确性，需要引入验证步骤以检验模型精度。其具体过程为：用另一年数据对相对干物质量的模型和相对青储产量的模型进行验证，即用已经建立的相对干物质量的模型和相对青储产量的模型得到相对干物质量和相对青储产量，将该相对干物质量(或相对青储产量)和实测相对干物质量(或实测相对青储产量)进行对比分析，分析计算得到相对干物质量的模型和相对青储产量的模型精度，如果该模型精度达到预设精度要求时，该相对干物质量的模型和相对青储产量的模型即为最终的相对干物质量的模型和相对青储产量的模型；如果精度没有达到预设精度，则需要重新获得新的一年的实验参数，将该实验参数重新带入模型进行模型率定和验证，直到获得的模型符合预设精度要求为止。

由于对于需要预测的一年来说，其收获时的有效空气积温tmair以及有效冠层温度积温tmcanopy是不可知的，所以需要根据当前的水文年型确定当前的有效空气积温tmair以及有效冠层温度积温tmcanopy。如图3所示，步骤s4中，获取当前水文年型下的收获时的有效空气积温tmair以及有效冠层温度积温tmcanopy方法为：通过搜集灌区多年气象观测资料和modis/landsat遥感二级产品数据分别获得灌区的气温以及冠层温度，进而获得玉米生育期的有效空气积温tair和有效冠层温度积温tcanopy；搜集多年降雨资料，通过分析多年降雨量，在降雨排频后得到不同水文年的玉米生育期内收获时的有效空气积温tmair和有效冠层温度积温tmcanopy；根据当前玉米生长期数据判断水文年型，以得到当前水文年型下的有效空气积温tmair和有效冠层温度积温tmcanopy。

步骤s5的具体实施方式如下：将灌区当前玉米干物质量、青储产量和玉米相对有效空气积温tair和相对有效冠层温度积温tcanopy，带入相对干物质量的模型和相对青储产量的模型中，就可以得到玉米收获时的干物质量ydm值和最大的青储产量ysm值，从而得到玉米整个生育期的干物质增长曲线和青储产量增长曲线，进而对玉米生育期的干物质产量以及青储产量进行评估。

实施例二

基于同一发明构思，本实施例还公开了一种玉米区域干物质产量或青储产量评估系统，包括：

采集模块，用于采集种植区域内玉米至少两年中的每日空气温度、每日冠层温度、干物质量和青储产量；

计算模块，用于计算其中一年中每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温；

模型建立模块，用于建立玉米相对干物质量和相对青储产量的模型，并根据每日相对有效空气积温和每日相对有效冠层温度积温、干物质量和青储产量确定模型的参数；

水文年型判断模块，用于获取当前水文年型下收获时的有效空气积温和有效冠层温度积温，计算当前的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温；

收获时干物质量和最大的青储产量获取，用于将当前水文年型下的相对有效空气积温、相对有效冠层温度积温和当前玉米干物质量以及青储产量分别带入相对干物质量和相对青储产量的模型，获得收获时干物质量和最大的青储产量；

评估模块，用于根据收获时干物质量和最大的青储产量，得到完整的玉米区域干物质产量或青储产量评估模型和变化曲线，从而在玉米生育期内利用农田实时数据对玉米区域干物质产量或青储产量进行评估。上述内容仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。