[發明專利]一種基于GIS技術的糧食作物產量可視化新方法

有效

• 申請號: 201310480267.0
• 申請日: 2013-10-15
• 公開（公告）號: CN103514569B
• 公開（公告）日: 2017-03-08
• 發明（設計）人: 李煥;林木豐;黃賢金
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06Q50/02
• 分類號: G06Q50/02;G06F17/30
• 代理公司: 南京知識律師事務所32207
• 代理人: 張蘇沛

技術領域

本發明涉及計算機環境評價與變化監測領域，具體涉及一種基于GIS技術模擬糧食作物產量的時空演變的方法。

背景技術

糧食作物產量往往以統計年鑒為載體，以統計數據的形式出現。

而且糧食作物產量一般又是以行政區域為單位進行逐級統計，高一級別行政單位的糧食產量一般等同于區域內低一級別所有行政單位糧食產量的總和。

在這個統計的過程中，充斥的人為主觀因素的影響。部分行政單位可能會因為各種原因，會對糧食的真實產量進行多報或者少報。也有可能因為統計口徑的不一樣，導致產量統計過程中出現混亂而進一步降低這些數據的客觀性。

有些研究者通過設計一套糧食產量修正體系，來修正糧食產量統計過程中可能出現的錯誤。但是這些體系都還是建立在搜集各種統計數據的基礎上，沒有從根本上改變糧食作物產量數據來源的主觀性。

也有些研究者通過設計模型，將一些能夠影響作物產量的因素導入到模型中，進而來模擬糧食的產量。這些技術的發明，在很大程度上提高了糧食作物產量數據來源的客觀性。但是這些技術也存在一些缺點，比如有的技術一次只能計算一種糧食作物的產量；有的技術雖然能夠一次計算多種作物產量，但是無法剔除或者區別出區域內重復種植的情況。而且這些技術都有一個致命的弱點，就是無法在空間上顯示不同作物的分布，即無法實現作物產量的可視化。

如果不能將作物的產量表現到空間分布上，那么糧食產量數據的應用又受到了類似統計數據的局限。而且在大尺度的糧食安全研究中，這些數據的應用價值并不大。比如研究世界范圍內不同糧食作物的產量變化，選擇已發明的其他相關技術來計算產量，只能得到全世界的作物產量，而很難獲得各個國家的糧食作物產量。如果需要獲得各個國家的產量，就必須再進行一次以國家為單位的計算。

因此使用這些技術不僅為糧食作物產量的計算增加了巨大的工作量，更關鍵的問題在于無法保證模擬數據環境的一致性。因為計算機每一次模擬糧食作物產量的過程中會產生各種不確定的誤差，每一次的模擬結果并不一定是百分之百相同的。于是導致的結果就是，第一次模擬出來的世界糧食產量與第二次模擬出來各國糧食產量的總和是不一致的。

發明內容

針對糧食作物產量可視化這一核心問題，本發明提出了一套基于GIS技術的糧食作物產量可視化方法。發明的內容主要包括：海量數據搜集及處理新方法、基于GIS平臺的數據庫構建、改進了的作物生長模型、基于GIS平臺的作物產量可視化、糧食安全空間評價方法。其具體技術方案為：如圖1所示，一種基于GIS技術的糧食作物產量可視化新方法。

步驟101，海量數據搜集及處理。能夠影響糧食作物產量及分布的因素眾多，本發明在盡可能搜集資料的原則上，確定了日氣象數據、土壤數據、土地利用數據、土地投入數據以及地形數據作為發明的基礎數據來源。日氣象數據的內容需要包括降水量、最高氣溫、最低氣溫、露點、濕度、輻射度等。土壤分類數據的內容需要包括土壤層數、土壤厚度、土壤氮磷鉀的含量、土壤PH、土壤有機碳的含量、砂礫含量、容積密度等。土地利用數據需要包括不同土地利用類型的面積與空間分布，其中尤其是農用地的面積與空間分布需要詳細。土地投入數據主要內容就是在農用地利用過程中所投入的化肥使用量。地形數據主要分為DEM與SLOP兩種。DEM中每個象元值代表該象元所覆蓋地區的平均高層。SLOP中每個象元值代表該象元所覆蓋地區的平均坡度。這些數據所包含的信息是海量的，因此設計開發了符合本發明需求的海量數據處理軟件V1.0。該軟件大大提高了數據篩選的速度。

步驟102，但是這些篩選過后的數據由于格式、數據量、空間坐標等的不同，無法在GIS平臺上進行識別與操作。因此需要對這些海量數據進行處理。數據必須具有相同的柵格分辨率，而且柵格圖的格式必須統一。如果分辨率和格式不統一，可以運用Hawths?Analysis工具進行轉換。將處理好的所有數據統一匯編成可供GIS平臺讀取的數據庫。如果數據不能讀取，需要重新對數據進行篩選和處理。

步驟103，將符合要求的數據導入到GIS平臺中，提供給作物生長模型。本發明的作物生長模型是基于EPIC模型開發改進后得到。將原始EPIC模型的相關參數進行了更新。通過作物生長模型可以計算得到各種不同糧食作物的產量。