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申请/专利权人：云南省昭通市气象局

摘要：本发明公开了一种基于强对流天气指数的烤烟减产率计算方法，包括如下步骤：获取基础数据、烤烟减产率计算、获取意义参数、构建烤烟强对流天气指数‑灾损模型、外场试验、数据分析、模型固化。本发明能够有效提高烤烟在强对流天气灾害中减产率的计算效率。

主权项：1.一种基于强对流天气指数的烤烟减产率计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取基础数据；具体流程如下：S1.1、选择一片指定区域，指定区域内须有烤烟种植且在C波段双偏振雷达有效探测范围内；S1.2、收集指定区域内烤烟种植的面积区划数据；S1.3、获取指定区域内过去一段时间烤烟遭受强对流灾害的减产数据；S1.4、获取过去一段时间内该指定区域C波段双偏振雷达的观测数据；步骤S2：烤烟减产率计算；利用步骤S1中收集到的基础数据，计算出烤烟在强对流天气灾害中的减产率Y；根据下式1计算烤烟减产率： 其中：Y表示烤烟减产率，YA为烟农提供的减产率，YB为烟叶站所给减产率，YC为保险公司所给减产率；步骤S3：获取意义参数；具体流程如下：S3.1、查找过去一段时间内烤烟遭受强对流天气灾害时，雷达体扫数据中的雷达参量：最大回波反射率因子Z、差分反射率因子Zdr；S3.2、利用统计分析的方法计算烤烟在强对流天气灾害中的减产率与步骤S3.1中雷达参量的相关系数，并检验相关系数是否能通过0.01或0.05显著性检验，将通过显著性检验的参量确定为意义参数；S3.3、对意义参数间进行共线性分析，计算方差膨胀率因子VIF，判断意义参数间是否存在高度相关性，若VIF大于10，则说明意义参数之间具有严重的共线性，则需要剔除VIF值较大的意义参数；根据公式3计算方差膨胀率因子： 其中，VIF表示方差膨胀率因子，Var_X表示意义参数的方差，R2表示拟合优度；VIF的取值大于等于1，当某个意义参数的VIF＞10时，则说明意义参数之间具有严重的共线性，则需要剔除VIF值较大的意义参数；步骤S4：构建烤烟强对流天气指数-灾损模型；利用步骤S2中计算得出的烤烟减产率与步骤S3中获得的意义参数，通过回归分析建立烤烟减产率与意义参数之间的回归关系式；通过线性回归分析构建烤烟强对流天气指数-灾损模型如下：Y＝0.345+1.478Z-0.102ZdrR2＝0.8394其中，Y表示烤烟在强对流天气灾害中的减产率，Z表示最大反射率因子，Zdr表示最大差分反射率因子；步骤S5：外场试验；将步骤S4构建的烤烟强对流天气指数-灾损模型在指定区域试验1年，并收集存储试验数据；步骤S6：数据分析；对步骤S5收集存储的试验数据进行分析，检验试验数据是否符合技术要求；步骤S7：模型固化；将符合技术要求的烤烟强对流天气指数-灾损模型进行固化，并推广应用到烤烟种植在强对流天气灾害的定损中。

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