本發(fā)明涉及干旱預(yù)警，具體為一種基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、干旱預(yù)警技術(shù)的背景主要源于全球氣候變化和水資源短缺問(wèn)題的日益嚴(yán)重，傳統(tǒng)的氣象監(jiān)測(cè)手段已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和生態(tài)保護(hù)的需求。隨著遙感技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，研究者們開(kāi)始探索利用土壤水分監(jiān)測(cè)、植物生理參數(shù)采集等方式，結(jié)合數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，構(gòu)建更為精準(zhǔn)的干旱預(yù)警系統(tǒng)。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了干旱監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，還能為農(nóng)作物管理、灌溉決策和生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)，幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者應(yīng)對(duì)不確定的氣候變遷，保障糧食安全。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在以下不足：

3、盡管基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法在監(jiān)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但仍存在一些技術(shù)不足，影響其有效性。例如，傳感器的布置可能未能覆蓋所有土壤類(lèi)型和地形特征，導(dǎo)致部分區(qū)域土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失或不代表性，這可能導(dǎo)致干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的偏差。此外，葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率等植物生理參數(shù)的變異性較大，可能受到環(huán)境因素的干擾，這使得模型在極端氣候條件下的預(yù)測(cè)能力受到限制，從而影響實(shí)時(shí)決策的準(zhǔn)確性。因此，如何優(yōu)化傳感器布置，提高模型對(duì)變化環(huán)境的適應(yīng)性，仍是提升該技術(shù)效果的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

4、在所述背景技術(shù)部分公開(kāi)的上述信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本公開(kāi)的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法，具體步驟包括：

3、步驟1：將土壤區(qū)域劃分為多個(gè)5m×5m的格子，在每個(gè)格子的中心區(qū)域的土壤中布置傳感器，以獲取每個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量數(shù)據(jù)；

4、步驟2：在每個(gè)格子的中心區(qū)域的一棵植物上布置傳感器，采集植物的葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)，并依據(jù)時(shí)間戳將土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率整合為樣本數(shù)據(jù)集，采用專(zhuān)家打分法賦予每個(gè)時(shí)間戳數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；

5、步驟3：基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建干旱風(fēng)險(xiǎn)模型，輸入土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率作為訓(xùn)練集，對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為標(biāo)簽，對(duì)干旱風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

6、步驟4：實(shí)時(shí)采集當(dāng)前各個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率輸入到訓(xùn)練完畢的干旱風(fēng)險(xiǎn)模型中，獲取對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并對(duì)存在干旱風(fēng)險(xiǎn)的格子區(qū)域數(shù)量進(jìn)行判斷；

7、步驟5：對(duì)各個(gè)格子區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)概率，并與干旱風(fēng)險(xiǎn)閾值比較，判斷當(dāng)前土壤的狀態(tài)。

8、進(jìn)一步地，采集土壤水分含量所依據(jù)的具體邏輯為：

9、將土壤區(qū)域按照5m×5m的格子均勻劃分后，在每一個(gè)格子的中心區(qū)域安裝濕度傳感器，間隔五分鐘采集一次每個(gè)格子的土壤濕度，用采集到的土壤濕度數(shù)據(jù)表示土壤水分含量，標(biāo)定t時(shí)刻采集到第i個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量為θi(t)，i為格子的索引。

10、進(jìn)一步地，獲取樣本數(shù)據(jù)集所依據(jù)的具體邏輯為：

11、在每個(gè)格子的中心區(qū)域的一棵植物上布置紅外測(cè)溫儀、spad計(jì)和氣體交換系統(tǒng)，用于獲取該植物的葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)，間隔五分鐘采集一次數(shù)據(jù)，并依據(jù)時(shí)間戳與土壤水分含量依次存儲(chǔ)到樣本數(shù)據(jù)集中，標(biāo)定t時(shí)刻采集到第i個(gè)格子區(qū)域的葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率分別為ti(t)、si(t)、ei(t)。

12、進(jìn)一步地，獲取干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)所依據(jù)的具體邏輯為：

13、將土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率輸入至干旱風(fēng)險(xiǎn)模型中，對(duì)應(yīng)時(shí)間戳的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為標(biāo)簽，對(duì)干旱風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取t時(shí)刻的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)所依據(jù)的公式為：

14、ri(t)＝α·θi(t)+β·ti(t)+γ·si(t)+δ·ei(t)

15、其中，ri(t)為t時(shí)刻第i個(gè)格子區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，α、β、γ、δ分別為模型訓(xùn)練完畢的土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率權(quán)重系數(shù)。

16、進(jìn)一步地，判斷當(dāng)時(shí)土壤是否存在干旱風(fēng)險(xiǎn)所依據(jù)的具體邏輯為：

17、獲取當(dāng)前時(shí)刻每個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)，并輸入至訓(xùn)練完畢的干旱風(fēng)險(xiǎn)模型中，獲取當(dāng)前時(shí)刻第i個(gè)格子區(qū)域土壤的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)ri，若ri≥t，判斷當(dāng)前區(qū)域的土壤存在干旱風(fēng)險(xiǎn)，并標(biāo)記該區(qū)域，若ri＜t，判斷當(dāng)前區(qū)域的土壤處于正常濕潤(rùn)水平，標(biāo)定被標(biāo)記為存在干旱風(fēng)險(xiǎn)的格子區(qū)域的數(shù)量為m，若m＞2時(shí)，獲取該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的判斷，若m＜2，則對(duì)各個(gè)格子區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，t為干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)閾值。

18、進(jìn)一步地，判斷當(dāng)前土壤的狀態(tài)所依據(jù)的具體邏輯為：

19、獲取該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的均值所依據(jù)的公式為：

20、

21、其中，為當(dāng)前時(shí)刻該土壤區(qū)域干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的均值，且i＝1、2、…、n，n為劃分的格子區(qū)域數(shù)量；

22、同理得到當(dāng)前時(shí)刻土壤水分含量均值葉片溫度均值葉綠素含量均值和蒸騰速率均值

23、獲取當(dāng)前時(shí)刻該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)概率所依據(jù)的公式為：

24、

25、其中，p為當(dāng)前時(shí)刻該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)概率，ω1、ω2、ω3、ω4、ω5分別為對(duì)應(yīng)參數(shù)的權(quán)重系數(shù)，z為歸一化因子，ω1＝ω2＞ω3＞ω4＞ω5，ω2和ω4權(quán)重系數(shù)為負(fù)值，ω1、ω3、ω5權(quán)重系數(shù)為正值，并且ω1+|ω2|+ω3+|ω4|+ω5＝1；

26、將計(jì)算得到的該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與預(yù)設(shè)的干旱風(fēng)險(xiǎn)閾值比較，若該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)大于預(yù)設(shè)的干旱風(fēng)險(xiǎn)閾值，判斷該片土壤當(dāng)前時(shí)刻存在干旱風(fēng)險(xiǎn)，并發(fā)出預(yù)警，若該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)低于預(yù)設(shè)的干旱風(fēng)險(xiǎn)閾值，判斷該片土壤區(qū)域當(dāng)前處于正常狀態(tài)，并對(duì)土壤狀態(tài)繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

27、本發(fā)明另外還提供一種基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警系統(tǒng)，所述基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)上述的基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法，包括：

28、土壤水分采集模塊，用于將土壤區(qū)域劃分為多個(gè)5|×5m的格子，在每個(gè)格子的中心區(qū)域的土壤中布置傳感器，以獲取每個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量數(shù)據(jù)；

29、植物狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊，用于在每個(gè)格子的中心區(qū)域的一棵植物上布置傳感器，采集植物的葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)，并依據(jù)時(shí)間戳將土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率整合為樣本數(shù)據(jù)集，采用專(zhuān)家打分法賦予每個(gè)時(shí)間戳數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；

30、干旱風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建模塊，用于基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建干旱風(fēng)險(xiǎn)模型，輸入土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率作為訓(xùn)練集，對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為標(biāo)簽，對(duì)干旱風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

31、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模塊，用于實(shí)時(shí)采集當(dāng)前各個(gè)格子區(qū)域的土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率輸入到訓(xùn)練完畢的干旱風(fēng)險(xiǎn)模型中，獲取對(duì)應(yīng)的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并對(duì)存在干旱風(fēng)險(xiǎn)的格子區(qū)域數(shù)量進(jìn)行判斷；

32、風(fēng)險(xiǎn)分析與狀態(tài)判斷模塊，用于對(duì)各個(gè)格子區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、土壤水分含量、葉片溫度、葉綠素含量和蒸騰速率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得該片土壤區(qū)域的干旱風(fēng)險(xiǎn)概率，并與干旱風(fēng)險(xiǎn)閾值比較，判斷當(dāng)前土壤的狀態(tài)。

33、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

34、該基于土壤水分檢測(cè)的干旱預(yù)警方法及系統(tǒng)具有顯著的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)。首先，通過(guò)在5m×5m的格子區(qū)域內(nèi)布置傳感器，系統(tǒng)能夠高效、實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)土壤水分含量、植物狀態(tài)等多個(gè)環(huán)境因素，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。這種高密度監(jiān)測(cè)方式能夠及時(shí)捕捉土壤和植物的微小變化，提供更為詳細(xì)的干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。其次，采用隨機(jī)森林算法構(gòu)建的干旱風(fēng)險(xiǎn)模型能夠有效處理復(fù)雜的非線(xiàn)性數(shù)據(jù)，提升預(yù)警的準(zhǔn)確性。通過(guò)專(zhuān)家打分法賦予干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，結(jié)合多維度的數(shù)據(jù)分析，使得模型具備較強(qiáng)的適應(yīng)性和可解釋性，能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)管理提供科學(xué)依據(jù)。此外，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析能力使其能夠迅速響應(yīng)環(huán)境變化，及時(shí)發(fā)出干旱預(yù)警，為農(nóng)田管理者提供決策支持，減少因干旱造成的損失。通過(guò)對(duì)干旱風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的均值和風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行綜合分析，能夠更全面地評(píng)估土壤狀態(tài)，從而實(shí)施針對(duì)性地灌溉和水資源管理。最后，該方法的多參數(shù)綜合評(píng)估機(jī)制，通過(guò)權(quán)重系數(shù)調(diào)整各參數(shù)的重要性，實(shí)現(xiàn)了靈活的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，適應(yīng)不同環(huán)境和作物的需求，增強(qiáng)了系統(tǒng)的實(shí)用性和適用范圍。這些優(yōu)點(diǎn)使得該干旱預(yù)警方法成為一種高效、精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)管理工具，有助于提高農(nóng)田的水資源利用效率和作物產(chǎn)量。