[发明专利]一种基于温度、湿度条件的秸秆堆肥有机质含量预测模型构建方法

说明书

本发明公开了步骤一：测量秸秆堆肥有机质含量，通过对秸秆堆肥中有机质含量的测量，获取有机质含量数据；步骤二：获取温度、湿度数据，通过温度传感器和湿度传感器测量秸秆堆肥中的温度和湿度数据；步骤三：确定区域预报概念模型，根据测量的温度、湿度数据，初步确定区域预报概念模型；步骤四：最终确定区域预报解析模型，根据秸秆堆肥有机质含量数据和温度、湿度数据，确定最终的区域预报解析模型。基于一个地区过去连续八个月以上有机质含量检测结果和同一土壤的温湿度数据而建立的模型，模型简单、实用、参数容易获得、预报精度高，可以代表一个实验田情况。

技术领域

本发明属于生物质发酵堆肥领域，尤其涉及一种基于温度、湿度条件的秸秆堆肥有机质含量预测模型构建方法。

背景技术

有机质含量是衡量秸秆堆肥质量的重要指标，但有机质含量测试相对于不具备实验室测试条件的生产者来说，是比较困难的事情。秸秆堆肥发酵进程一般会随着堆肥温度和含水量的变化而加快或变缓，在一般发酵条件下，如果能够构建一种可以通过易得到的堆肥温度和含水量数据，就能够对堆肥有机质含量进行预测，就将为生产者提供一种简单的堆肥有机质含量判断方法，为更好地发酵堆肥、确保堆肥质量提供重要的管理手段。

发明内容

针对现有技术不足，本发明的目的在于提供一种基于温度、湿度条件的秸秆堆肥有机质含量预测模型构建方法，以解决目前针对秸秆堆肥有机质含量检测难度大，费用高的问题。

本发明提供如下技术方案：

一种基于温度、湿度条件的秸秆堆肥有机质含量预测模型构建方法，包括以下步骤：

步骤一：测量秸秆堆肥有机质含量，通过对秸秆堆肥中有机质含量的测量，获取有机质含量数据；

步骤二：获取温度、湿度数据，通过温度传感器和湿度传感器测量秸秆堆肥中的温度和湿度数据；

步骤三：确定区域预报概念模型，根据测量的温度、湿度数据，初步确定区域预报概念模型；

步骤四：最终确定区域预报解析模型，根据秸秆堆肥有机质含量数据和温度、湿度数据，确定最终的区域预报解析模型。

优选的，在步骤一中，有机质含量数据通过重铬酸钾容量法测量获取，其数据为连续多个月份的监测数据，数据量不少于2000组，且数据来源均为同一地区，所述月份为八个月。

优选的，在步骤二中，所述温度数据包括每日的最高温度、最低温度和平均温度，所述湿度数据包括最低湿度和平均湿度，所述温度数据的数据量和湿度数据的数据量均不少于2000组。

优选的，所述步骤三中区域预报概念模型为：Pi=f（X1；X2)；其中：X1、X2分别为连续多个月份温度和湿度数据，所述月份为八个月。

优选的，所述步骤四中区域预报解析模型为：P_i=a₀+a₁*X₁+a₂*X₂，其中a₀～a₂为统计方法获得的模型参数。

优选的，具体区域预报解析模型为：P=23.15831+0.00714*X1+0.76149*X2，预报合格定义为：与当年实测年型相比，误差在±1个年型内的结果为预报合格。

优选的，所述温度数据、湿度数据和有机质含量数据为同一时间段内在同一区域内获取，所述温湿数据和湿度数据使用相应的传感器检测，每隔半小时自动检测记录一组。