[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

说明书

本发明提供一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法及系统，基于历史数据通过逐步回归的方法，再分别验证因素的显著性建立预测模型，同时又基于历史数据通过积温的方式预测当年开花期和收获期，再根据其对应的气象预测得到未来一段时间相关的因素，通过预测模型与相关的因素预测小麦收获期呕吐毒素含量。相比现有技术，预测模型中的统计项更加完备，通过逐步回归筛选显著性更高的因素。模型所筛选的因素显著性更高，进而通过多元线性回归算法所建立的预测模型精准度更高。

技术领域

本发明涉及农业预测领域，特别是涉及一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法及系统。

背景技术

粮食中呕吐毒素污染分别由产前和产后两个阶段产生，随着科技进步和我国储粮方式的不断改进，目前粮食中真菌毒素的发生主要存在于粮食收获前。收获前，由于粮食作物在田间生长过程中真菌感染、耕作方式影响和天气条件不稳定，导致真菌毒素积累，且不同地区，不同年份间差异较大。因此，在收获前预测粮食中呕吐毒素含量，从而实施有针对性的预防措施，从根本上降低粮食呕吐毒素污染非常重要。

粮食中导致呕吐毒素产生的因素众多，主要指标为天气情况、作物熟性与耕种条件、病虫害情况等。其中天气情况又是其主要影响因素。因此在收获之前，我们根据气象数据对小麦收获后呕吐毒素含量进行预测。本发明分别以开花期和收获期作为基准，以3天、5天、7天、9天、11天、13天为不同预设时间间隔，统计了开花期和收获期前后多个时间段的相关气象信息。现有技术中存在仅考虑气象因素与呕吐毒素之间的相关性，而忽略耕种因素与呕吐毒素之间的相关性，从而导致样本集不完整；并且现有技术中对于因素的相关性的验证方法简单单一，导致样本集中因素的相关性不显著；最终导致预测结果不准确。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法及系统。

本发明实施例提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种基于关键因素预测收获小麦呕吐毒素的方法，其包括：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；

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；

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。

进一步地，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；