[发明专利]一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法及系统

权利要求书

1.一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设年份内预设区域的小麦历史数据，所述小麦历史数据包括：地理数据、耕种数据、气象数据、生长期数据和小麦收获期呕吐毒素含量检测数据，所述地理数据包括：所述预设区域的经度、纬度信息；所述耕种数据包括：小麦轮作情况、秸秆处理方式、地形、种子用量、土壤类型、翻耕方式、是否使用除草剂、是否使用杀真菌剂、是否有病虫害、是否对病虫害施药；所述气象数据包括：逐小时气温、相对湿度、降雨量和日照小时数；所述生长期数据包括：小麦的开花期和收获日期；

基于所述小麦历史数据中的气象数据，获取预设年份的第一开花期和第一收获期；

根据所述第一开花期和所述第一收获期利用预设划分规则得到第一气象数据统计时间段；

基于所述小麦历史数据中的气象数据获取所述第一气象数据统计时间段对应的第一气象因素、第一耕种因素、第一地理因素以及第一小麦收获期呕吐毒素含量；

利用所述第一小麦收获期呕吐毒素含量将第一气象因素、第一耕种因素和第一地理因素进行降维处理得到第一综合因素，通过第一综合因素建立预测模型；

获取当年的实时气象数据，利用当年的实时气象数据结合所述小麦历史数据确定当年的第二开花期和第二收获期；根据所述第二开花期和所述第二收获期利用预设划分规则得到第二气象数据统计时间段，并获取所述第二气象数据统计时间段对应的第二气象因素和第二耕种因素，所述第二气象因素为实时的气象因素；

将所述第二气象因素和所述第二耕种因素一起作为第二综合因素；

通过所述第二综合因素与所述预测模型预测到第二小麦收获期呕吐毒素含量，根据所述第二小麦收获期呕吐毒素含量建立进行区域风险地图绘制；

根据所述第一开花期和所述第一收获期/所述第二开花期和所述第二收获期利用预设划分规则得到第一气象数据统计时间段/第二气象数据统计时间段，包括：利用预设时间阈值，分别以所述第一开花期和所述第一收获期/所述第二开花期和所述第二收获期为中心确定第一选定时间段/第二选定时间段；利用预设时间间隔将所述第一选定时间段/所述第二选定时间段划分为第一气象数据统计时间段/第二气象数据统计时间段；

所述预设时间阈值具有多个设定值，每个设定值对应具有至少一个预设时间间隔，所述预设时间阈值的设定值包括：19天、22天、24天和27天；当所述设定值为19天时，所述预设时间间隔为13天；当所述设定值为22天时，所述预设时间间隔为3天、5天和9天；当所述设定值为24天时，所述预设时间间隔为7天；当所述设定值为27天时，所述预设时间间隔为11天；

所述第一气象因素/所述第二气象因素包括所述第一气象数据统计时间段/所述第二气象数据统计时间段对应的平均气温、高于预设温度的小时数、总降雨量、相对湿度平均值、相对湿度高于预设湿度的小时数和平均日照小时数；

利用所述第一小麦收获期呕吐毒素含量将第一气象因素和第一耕种因素进行降维处理得到第一综合因素，通过第一综合因素建立预测模型，包括：

将第一气象因素进行归一化处理，得到第一气象因素样本；

将所述第一气象因素样本与所述第一小麦收获期呕吐毒素含量采用逐步回归算法消除多重共线性，得到第一关键因素；

将所述第一耕种因素与所述第一小麦收获期呕吐毒素含量采用逐步回归算法消除多重共线性，得到第二关键因素；

由所述第一关键因素和所述第二关键因素得到第一综合因素；

基于所述第一综合因素通过多元线性回归算法建立所述预测模型。

2.根据权利要求1所述一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法，其特征在于，

所述轮作情况为上季度土地轮作的农作物，所述农作物包括：“稻谷”、“玉米”、“小麦”、“大豆”和“花生”，所述秸秆处理方式包括：“收集使用”和“粉碎还田”，所述地形包括：“平原”、“丘陵”和“坡地”，所述土壤类型包括：“粘土”、“沙土”、“粘壤土”、“沙壤土”、“粉壤”，翻耕方式包括：“免耕”、“平翻”、“深松”和“深耕”。