[發明專利]一種用于凍害短臨預警的預測方法

有效

• 申請號: 202011309662.9
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112418517B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 陳冬梅;趙攀攀;周賢鋒;李家駒;厲俏煒
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F18/20
• 分類號: G06F18/20;G06F18/22;G06Q10/0635;G08B21/18;G06F30/20;G01K13/00
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明公開了一種用于凍害短臨預警的預測方法。本發明步驟為：一、溫度數據建模；二、利用溫度擬合曲線預測區間內的最低溫度；三、利用短時間內單調趨勢分析凍害發生可能性；四、凍害分析結果輸出。溫度數據建模階段，利用溫度數據建立溫度變化趨勢模型；通過建立的溫度變化趨勢模型對最低溫度進行預測；在判定預測的最低溫度，低于設定的閾值之后，利用短時間內溫度的單調變化趨勢對實際的溫度進行精準預測，分析凍害發生的可能性；若預測會出現凍害則及時報警。本發明可依托茶園現有傳感器及歷史溫度數據進行預測，方便快捷。另一方面，該方法可以較為準確地對可能出現低溫的時間點進行預測，能更好的減小低溫凍害對于茶園的損失。

技術領域

本發明涉及茶園低溫凍害風險防御技術領域，具體地，涉及一種茶園低溫凍害短臨預警的預測方法。

背景技術

低溫凍害現象，每年都會對我國茶葉種植行業造成了巨大的損失。現有技術中，對于低溫凍害的防御措施主要是先檢測，后補救，存在一定的滯后性，且存在防凍害的設施出現問題而導致茶葉產量受損的可能。目前對于凍害的預測涉及到多個因素，包括氣壓、濕度、云量、降水等，但云量氣壓等數據，不能及時反應茶園園區的真實氣候條件。所以有必要考慮設計一種能夠僅利用溫度數據就能準確預測茶園凍害的方法。

發明內容

本發明針對上述問題，提出一種用于凍害短臨預警的預測方法，對未來2小時內可能出現低溫凍害的情況進行預測，為用戶提供科學的凍害防御依據，以便及早采取措施，降低自然災害損失。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

一種用于凍害短臨預警的預測方法，主要包括：

步驟1：溫度數據建模，利用傳感器采集至少三天的溫度數據，或利用歷史已獲取的溫度數據，以當日18:00到次日17:00建立24小時的溫度變化趨勢模型；

步驟2：利用溫度擬合曲線預測區間內(24小時)的最低溫度，通過比對相同時間節點的溫度變化趨勢模型溫度與實際溫度，對最低溫度進行預測，若預測的最低溫度，低于設定的閾值，則判定有發生凍害的風險；預測公式如下：

T₁＝T₀+(T_mi-T_ri)

其中T₁為預測的最低溫度，T₀為溫度變化趨勢模型的最低溫度，T_mi為設定的各個時間點的模型溫度，T_ri為相對應時間點檢測出的實際溫度，i＝0,1,2,……,22,23。

步驟3：在判定有凍害風險后，利用短時間內單調趨勢分析凍害發生可能性，采用斜率法對2小時后的溫度進行預測，預測公式為：

T₂＝T_t-n×(T_(t-1)-T_t)

其中，T₂為利用短時間內溫度變化單調趨勢預測出的2小時后溫度，T_t為當前時間節點測量的實際溫度，T_t-1為前一節點測量的實際溫度，n為預測的時間節點間隔數，公式為：2小時＝n×測溫間隔。

步驟4：對預測的溫度數據利用K-近鄰法判斷是否會出現凍害，若判定會出現凍害則立即報警；若連續4小時判定溫度高于閾值溫度，則重新開始利用溫度擬合曲線對區間內的最低溫度進行預測。

進一步地，所述步驟1中，采集的數據僅需要溫度數據，且可利用當地的歷史數據，再利用曲線擬合的方法，通過MATLAB建立傅里葉多項式模型，該模型即為溫度變化趨勢模型，建立的模型以當日18:00到次日17:00的24小時為一個區間(具體可根據溫度檢測的時間間隔進行調整)。