專利名稱：玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及種業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量 化分析的方法及相應(yīng)的分析系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
倒伏是玉米種植生產(chǎn)的重要環(huán)境脅迫之一，在對玉米新品種的抗倒性進(jìn)行檢測 時(shí)，往往需要選擇存在倒伏脅迫的試驗(yàn)環(huán)境作為試驗(yàn)點(diǎn)，但由于選取方式問題，這些試驗(yàn)環(huán) 境往往不能保證在每次試驗(yàn)時(shí)都能發(fā)生倒伏脅迫，因此，很難保證玉米新品種的抗倒性能 夠獲得充分、有效的檢測?，F(xiàn)有技術(shù)大多采用傳統(tǒng)的試驗(yàn)點(diǎn)選取方式，即由試驗(yàn)主管部門依據(jù)生態(tài)區(qū)劃、農(nóng) 業(yè)區(qū)劃、品種類型，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際、耕作制度、玉米播期類型，兼顧行政區(qū)劃，確定試驗(yàn)區(qū)組; 依據(jù)試驗(yàn)區(qū)組的氣象、土壤和栽培類型，兼顧承擔(dān)單位的物質(zhì)條件和技術(shù)力量，選擇試驗(yàn) 點(diǎn)。(國家農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)_農(nóng)作物品種試驗(yàn)技術(shù)規(guī)程-玉米NY/T1209-2006)。這種傳統(tǒng) 的試驗(yàn)點(diǎn)選取方式存在以下三個(gè)方面的缺陷1、該方法過于籠統(tǒng)，僅僅給出了定性的說明，沒有給出明確的定量化判斷依據(jù)，；2、沒有一個(gè)有效的分析工具來進(jìn)行試驗(yàn)環(huán)境的選擇，也限制了工作的改進(jìn)；3、沒有從對品種適應(yīng)性、抗逆性充分檢測的角度考慮，對于倒伏、倒折脅迫這樣的 非人為可控因素沒有做人工強(qiáng)化處理，因此，許多試驗(yàn)環(huán)境的倒伏、倒折脅迫在試驗(yàn)過程中 未能出現(xiàn)，以致許多玉米品種在試驗(yàn)環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異，卻在推廣后縷縷發(fā)生意外，甚至造成 嚴(yán)重的大幅減產(chǎn)、絕產(chǎn)事故。玉米倒伏主要有三種因素，一是遺傳因素，如品種的株高、穗位、根系發(fā)達(dá)程度、莖 桿強(qiáng)度和韌度等；二是人為因素，如種植密度、肥水運(yùn)籌等；三是氣象因素，如拔節(jié)期的陰 雨寡照和灌漿期的暴風(fēng)驟雨。這三個(gè)因素中，氣象因素是玉米倒伏的直接環(huán)境誘因，也是人 為不可控因素。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定 量化分析的方法及相應(yīng)的分析系統(tǒng)，以提高這一選擇分析工作的科學(xué)性、可操作性和效率， 提高品種試驗(yàn)對檢測玉米新品種抗倒性的效率。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的一個(gè)方面提供了一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境分析 方法，包括以下步驟S101 獲取并存儲待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)至少三十年的日值 數(shù)據(jù)、縣域的土壤類型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；S102 設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值；S103 根據(jù)所述氣象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象 站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同等級倒伏的概率；
S104:根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值進(jìn)行插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū)域內(nèi) 各縣域的各級倒伏概率值，并生成區(qū)域各級倒伏概率分布圖；S105:根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣區(qū)各等級倒伏概率大小以及玉米種植生產(chǎn)信息 選擇各等級倒伏的若干備選縣域。其中，所述多個(gè)氣象站點(diǎn)在所述待分析區(qū)域內(nèi)分布均勻。其中，所述氣象指標(biāo)為日極大風(fēng)速。其中，所述步驟S101還包括剔除海拔與區(qū)域平均海拔差異過大的氣象站點(diǎn)的過程。其中，所述步驟S104中，所述插值計(jì)算先后基于待分析區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖 層和縣區(qū)行政面狀圖層進(jìn)行。其中，所述步驟S105中，所述備選縣域的倒伏概率不小于80%，且玉米年均種植 面積不少于1萬畝。本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種實(shí)現(xiàn)上述方法的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定 量化分析系統(tǒng)，包括區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)管理模塊，用于獲取并存儲、管理待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象站 點(diǎn)日值數(shù)據(jù)、縣域的土壤類型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊，設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值，根據(jù)所述氣 象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同 等級倒伏的概率；氣象站點(diǎn)概率縣域化處理模塊，根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值先后進(jìn)行待分 析區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖層和縣區(qū)行政面狀圖層插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣 域的各級倒伏概率值；倒伏概率分布圖制作模塊，根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值生成 待分析區(qū)域各等級倒伏概率分布圖。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)勢在于本發(fā)明的方法在多年農(nóng)藝、氣象、水肥以及實(shí)地調(diào)查等種植環(huán)境數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié) 合倒伏的發(fā)生機(jī)理，對每個(gè)種植環(huán)境倒伏脅迫發(fā)生的等級與概率進(jìn)行定量化分析，得到每 個(gè)種植環(huán)境倒伏脅迫發(fā)生的等級與概率分布信息；以各等級發(fā)生概率最高的若干環(huán)境作為 檢測新品種抗倒性的備選試驗(yàn)環(huán)境，結(jié)合實(shí)際大田、經(jīng)費(fèi)、人員等情況，最終確定檢測玉米 新品種抗倒性的試驗(yàn)環(huán)境。本發(fā)明還針對這一分析方法，研制了基于GIS的玉米新品種抗 倒性檢測環(huán)境分析系統(tǒng)，用于分析方法所需種植環(huán)境數(shù)據(jù)的管理，環(huán)境倒伏脅迫分析，以及 抗倒性檢測環(huán)境的選擇決策。本發(fā)明的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境分析方法，可大大提高 檢測環(huán)境發(fā)生倒伏脅迫的概率，提高玉米新品種抗倒性檢測的效率；本發(fā)明的信息系統(tǒng)可 大大提高這一分析方法實(shí)施的便捷性，提高其應(yīng)用價(jià)值。


圖1是根據(jù)本發(fā)明的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法流程圖；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域拔節(jié)-乳熟期間部分氣象站點(diǎn)發(fā)生 大于17米/秒大風(fēng)的概率值；
圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域部分縣域各級倒伏脅迫發(fā)生的概
率值；圖4是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域發(fā)生極嚴(yán)重倒伏(大于17米/秒大風(fēng)) 概率分布圖的全局視圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域發(fā)生極嚴(yán)重倒伏(大于17米/秒大風(fēng)) 概率分布圖的局部視圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域發(fā)生嚴(yán)重倒伏(13-17米/秒大風(fēng))概 率分布圖的全局視圖；圖7是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中待分析區(qū)域發(fā)生嚴(yán)重倒伏(13-17米/秒大風(fēng))概 率分布圖的局部視圖；圖8是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊的功能界面示意圖；圖9是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的氣象站點(diǎn)概率縣域化處理模塊的功能界面示意圖；圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的倒伏概率分布圖制作模塊的功能界面示意圖；圖11示出了本發(fā)明實(shí)施例的氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明提出的，結(jié)合附圖和實(shí)施例說明如下。國家東華北春播玉米區(qū)和黃淮海夏播玉米區(qū)是兩大玉米主產(chǎn)區(qū)，本發(fā)明的實(shí)施例 以這兩大種植區(qū)域?yàn)榇治鰠^(qū)域。如圖1所示，本發(fā)明的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量 化分析方法包括以下步驟S101 獲取并存儲待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)、縣域的土壤類 型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；由待分析兩大的區(qū)域的多個(gè)氣象站點(diǎn)獲取所述區(qū)域內(nèi)至少三十年的每日氣象數(shù) 據(jù)，所述氣象數(shù)據(jù)包括日平均溫度、日最高溫度、日最低溫度、日降水量、日日照時(shí)數(shù)、日平 均風(fēng)速、日極大風(fēng)速、日最大風(fēng)速。其中，所述多個(gè)氣象站點(diǎn)在所述待分析區(qū)域內(nèi)分布均勻， 且要剔除海拔與區(qū)域平均海拔差異過大的氣象站點(diǎn)；獲取待分析區(qū)域內(nèi)縣域的土壤類型、 水肥等信息；獲取縣域的玉米種植生產(chǎn)信息，至少必須包含待分析區(qū)域各個(gè)縣近5年的玉 米平均畝產(chǎn)、種植面積數(shù)據(jù)。S102 設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值；在引起倒伏的氣象因素中，暴風(fēng)是玉米倒伏的直接外力，因此，本發(fā)明通過對暴風(fēng) 這一直接外力在各縣域環(huán)境發(fā)生概率的分析，從待選區(qū)域中得到可對玉米新品種抗倒性進(jìn) 行充分檢測的環(huán)境。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同等級倒伏所對應(yīng)的日極大風(fēng)速閾值；通過對現(xiàn)有的研究 文獻(xiàn)和歷史數(shù)據(jù)的分析，將東華北春播玉米區(qū)和黃淮海夏播玉米區(qū)的倒伏脅迫分為一般倒 伏、嚴(yán)重倒伏和極嚴(yán)重倒伏三個(gè)等級，其分別對應(yīng)的極大風(fēng)速值如表1所示表 1 具體實(shí)施過程中，對于分析區(qū)域指標(biāo)的選擇，可根據(jù)區(qū)域的機(jī)理差異進(jìn)行調(diào)整，如 可增加其它氣象指標(biāo)和土壤類型，甚至是人為可控的水肥、種植密度等等。S103 根據(jù)所述氣象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象 站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同等級倒伏的概率；選取每個(gè)氣象站點(diǎn)在拔節(jié)到乳熟期間“日極大風(fēng)速”的最大值，每年做一次統(tǒng)計(jì)， 年份越多越好(至少近20年)，獲得若干個(gè)“日極大風(fēng)速”，計(jì)算得到這些最大值的均值和 標(biāo)準(zhǔn)差，并分別計(jì)算該站點(diǎn)每年拔節(jié)到乳熟期間出現(xiàn)大于17米/秒、大于13米/秒以及大 于9米秒“日極大風(fēng)速”的概率；大于13米/秒的概率減去大于17米/秒的概率即為該站 點(diǎn)發(fā)生嚴(yán)重倒伏的概率，大于9米/秒的概率減去大于13米/秒的概率即為該站點(diǎn)發(fā)生一 般倒伏的概率。具體實(shí)施過程中，對于各氣象站點(diǎn)拔節(jié)到乳熟時(shí)間階段，本發(fā)明使用的是各氣象 站點(diǎn)的農(nóng)事時(shí)間，各氣象站點(diǎn)的起止時(shí)間不同，避免了統(tǒng)一使用固定日歷時(shí)間帶來的時(shí)間 位移誤差。圖2示出了本實(shí)施例待分析區(qū)域拔節(jié)-乳熟期間部分氣象站點(diǎn)發(fā)生大于17米/ 秒大風(fēng)的概率值。S104 根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值先后進(jìn)行插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū) 域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值，并生成區(qū)域各級倒伏概率分布圖；將上述氣象站點(diǎn)三個(gè)等級“日極大風(fēng)速”的發(fā)生概率導(dǎo)入氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖層中， 分別進(jìn)行插值，得到整個(gè)待分析區(qū)域所有插值點(diǎn)各等級倒伏發(fā)生的概率；再以待分析區(qū)域 的縣區(qū)行政面狀圖層的每一縣區(qū)為對象進(jìn)行概率縣域化處理，即計(jì)算每個(gè)縣區(qū)內(nèi)所有插值 點(diǎn)概率的均值作為該縣區(qū)發(fā)生各等級倒伏的概率，最終生成整個(gè)待分析區(qū)域各等級倒伏概 率分布圖。如圖3示出了為本實(shí)施例的待分析區(qū)域部分縣域各級倒伏脅迫發(fā)生的概率值； 圖4、6分別為本實(shí)施例的待分析區(qū)域發(fā)生極嚴(yán)重倒伏(大于17米/秒大風(fēng))和嚴(yán)重倒伏 (13-17米/秒大風(fēng))概率分布圖的全局視圖，從圖中可以觀察該區(qū)域內(nèi)發(fā)生極嚴(yán)重倒伏和 嚴(yán)重倒伏概率的整體分布狀態(tài)，圖5、7分別為本實(shí)施例的待分析區(qū)域發(fā)生極嚴(yán)重倒伏(大 于17米/秒大風(fēng))和嚴(yán)重倒伏(13-17米/秒大風(fēng))概率分布圖的局部視圖，從圖中可以 觀察該區(qū)域內(nèi)部分縣域發(fā)生極嚴(yán)重倒伏和嚴(yán)重倒伏的概率值。S105:根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣區(qū)各等級倒伏概率大小以及玉米種植生產(chǎn)信息 選擇各等級倒伏的若干備選縣域。對上述各縣域3個(gè)等級的大風(fēng)發(fā)生概率分別進(jìn)行分析，根據(jù)各等級概率值大小以 及縣域的玉米種植生產(chǎn)信息選擇備選縣域。優(yōu)選地，選取倒伏概率大于等于80% (即10年 至少有8年發(fā)生與倒伏等級相對應(yīng)值的大風(fēng))并且玉米年均種植面積不少于1萬畝的縣域 作為各級倒伏脅迫檢測的備選縣域。最后，對上述3個(gè)等級的備選縣域，根據(jù)各使用者的資源、成本、人力等實(shí)際情況決定用于檢測玉米抗倒性的試驗(yàn)環(huán)境。由本實(shí)施例生成的概率分布圖及概率值表格可知，嚴(yán)重倒伏脅迫概率大于80%的 縣域有吉林的東豐縣、河北的南宮市、巨鹿縣。再通過查詢縣域玉米種植面積得知，東豐縣 近年玉米平均種植面積超過70萬畝，南宮市和巨鹿縣也均超過10萬畝，因此這三個(gè)縣市均 可作為玉米抗嚴(yán)重倒伏的備選檢測環(huán)境。最后，結(jié)合實(shí)際大田、經(jīng)費(fèi)、人員等情況，最終確定檢測玉米新品種抗倒性的試驗(yàn) 環(huán)境。為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述方法，還提供了一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析 系統(tǒng)，包括區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)管理模塊，用于獲取并存儲、管理待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象站 點(diǎn)日值數(shù)據(jù)、縣域的土壤類型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊，設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值，根據(jù)所述氣 象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同 等級倒伏的概率；氣象站點(diǎn)概率縣域化處理模塊，根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值先后進(jìn)行待分 析區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖層和縣區(qū)行政面狀圖層插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣 域的各級倒伏概率值；倒伏概率分布圖制作模塊，根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值生成 待分析區(qū)域各等級倒伏概率分布圖。如圖8-10所示分別為本發(fā)明實(shí)施例的氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊、氣象站點(diǎn)概率縣 域化處理模塊以及倒伏概率分布圖制作模塊的功能界面示意圖，從圖中可以看出，用戶可 以選擇氣象站點(diǎn)、設(shè)置氣象指標(biāo)、選擇特定階段、設(shè)置階段特征和年際特征，計(jì)算指定氣象 站點(diǎn)特定年份的倒伏發(fā)生概率，并利用這些樣點(diǎn)數(shù)據(jù)值，通過空間插值方法，推算出樣點(diǎn)以 外區(qū)域的概率值，并將計(jì)算值賦給縣域單位，并由此生成整個(gè)待分析區(qū)域的概率分布圖。如 圖11所示為本發(fā)明實(shí)施例的氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境分析方法，可大大提高 檢測環(huán)境發(fā)生倒伏脅迫的概率，提高玉米新品種抗倒性檢測的效率；本發(fā)明的信息系統(tǒng)可 大大提高這一分析方法實(shí)施的便捷性，提高其應(yīng)用價(jià)值。以上實(shí)施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對本發(fā)明的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通 技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有 等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護(hù)范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。
權(quán)利要求
一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，包括以下步驟S101獲取并存儲待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)至少三十年的日值數(shù)據(jù)、縣域的土壤類型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；S102設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值；S103根據(jù)所述氣象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同等級倒伏的概率；S104根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值進(jìn)行插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值，并生成區(qū)域各級倒伏概率分布圖；S105根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣區(qū)各等級倒伏概率大小以及玉米種植生產(chǎn)信息選擇各等級倒伏的若干備選縣域。
2.如權(quán)利要求1所述的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，所 述多個(gè)氣象站點(diǎn)在所述待分析區(qū)域內(nèi)分布均勻。
3.如權(quán)利要求1所述的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，所 述氣象指標(biāo)為日極大風(fēng)速。
4.如權(quán)利要求1所述的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，所 述步驟S101還包括剔除海拔與區(qū)域平均海拔差異過大的氣象站點(diǎn)的過程。
5.如權(quán)利要求1所述的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，所 述步驟S104中，所述插值計(jì)算先后基于待分析區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖層和縣區(qū)行政面 狀圖層進(jìn)行。
6.如權(quán)利要求1所述的玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，其特征在于，所 述步驟S105中，所述備選縣域的倒伏概率不小于80 %，且玉米年均種植面積不少于1萬畝。
7.—種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析系統(tǒng)，其特征在于，包括區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)管理模塊，用于獲取并存儲、管理待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象站點(diǎn)日 值數(shù)據(jù)、縣域的土壤類型、水肥等信息、縣域的玉米種植生產(chǎn)信息；氣象站點(diǎn)概率計(jì)算模塊，設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值，根據(jù)所述氣象站 點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同等級 倒伏的概率；氣象站點(diǎn)概率縣域化處理模塊，根據(jù)所述氣象站點(diǎn)各級倒伏概率值先后進(jìn)行待分析區(qū) 域內(nèi)氣象站點(diǎn)的點(diǎn)狀圖層和縣區(qū)行政面狀圖層插值計(jì)算，獲得所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的 各級倒伏概率值；倒伏概率分布圖制作模塊，根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值生成待分 析區(qū)域各等級倒伏概率分布圖。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種玉米新品種抗倒性檢測環(huán)境定量化分析方法，包括S101獲取并存儲待分析區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)；S102設(shè)置待分析區(qū)域倒伏分級與氣象指標(biāo)閾值；S103根據(jù)所述氣象站點(diǎn)日值數(shù)據(jù)和所述氣象指標(biāo)閾值計(jì)算待分析區(qū)域各個(gè)氣象站點(diǎn)在特定階段出現(xiàn)不同等級倒伏的概率；S104根據(jù)所述倒伏概率值進(jìn)行插值計(jì)算，獲得待分析區(qū)域內(nèi)各縣域的各級倒伏概率值，并生成區(qū)域概率分布圖；S105根據(jù)所述待分析區(qū)域內(nèi)各縣區(qū)各等級倒伏概率大小以及玉米種植生產(chǎn)信息選擇各等級倒伏的若干備選縣域。該方法可大大提高檢測環(huán)境發(fā)生倒伏脅迫的概率，提高玉米新品種抗倒性檢測的效率。
文檔編號G01N17/00GK101876623SQ20091024176
公開日2010年11月3日 申請日期2009年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月8日
發(fā)明者劉哲, 張曉東, 朱德海, 李紹明, 楊建宇, 楊揚(yáng), 米春橋, 蘇曉慧 申請人:中國農(nóng)業(yè)大學(xué)