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申请/专利权人：东北师范大学
申请日：2024-02-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296796A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G06F30/28;G06Q10/0635;G06Q50/02;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.30#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于水温的水稻低温冷害危险性评估方法，包括以下步骤：步骤一，构建水温模拟模型；步骤二，水稻低温冷害综合指数构建与阈值确定；步骤三，时空分布趋势分析；步骤四，水稻低温冷害危险性区划；所述步骤一中，气象数据包括辐射数据、空气比湿数据和水的饱和蒸气压，作物数据为水稻的叶面积指数；本发明通过构建水温模拟模型获取水温数据，通过采用熵权法结合水温数据和气温数据构建综合指数，并确定指数阈值，以此作为识别水稻低温事件的指标，该方法不仅可以完善水稻低温冷害危险性模型，更准确的表征水稻实际遭受低温冷害的情况，也有利于有针对性的对水稻冷害进行防灾减灾策略的制定。
主权项：1.一种基于水温的水稻低温冷害危险性评估方法，包括以下步骤：步骤一，构建水温模拟模型；步骤二，水稻低温冷害综合指数构建与阈值确定；步骤三，时空分布趋势分析；步骤四，水稻低温冷害危险性区划；其特征在于：其中在上述步骤一中，收集气象数据和作物数据，并基于此构建水温模拟模型，获取稻田水温日均值；其中在上述步骤二中，基于步骤一中得到的稻田水温数据，并结合采集的气温数据，通过熵权法确定水温和气温的权重，计算权重百分比，构建低温冷害综合指数，并确定指数阈值，作为识别水稻低温事件的指标；其中在上述步骤三中，利用M-K检验方法分析水温和低温冷害综合指数的时空分布趋势，并结合权重百分比分析不同地区受水温和气温影响的占比；其中在上述步骤四中，基于步骤二中得到的低温冷害综合指数和指数阈值，识别水稻低温冷害事件，获取水稻低温冷害事件的特征，根据水稻低温冷害事件的特征构建水稻冷害危险性模型，利用水稻冷害危险性模型并结合步骤三中得到的分析结果进行水稻冷害危险性区划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北师范大学 一种基于水温的水稻低温冷害危险性评估方法
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