米春橋 張曉東 彭小寧 趙嫦花

（1.懷化學院，湖南懷化 418000；2.武陵山片區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)湖南省重點實驗室，湖南懷化 418000；3.中國農(nóng)業(yè)大學，北京 100083）お

摘要

借助SuperMap平臺的GIS功能，利用.NET平臺和C#語言，設(shè)計并實現(xiàn)了玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取系統(tǒng)，共包括原始氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理、空間氣象信息提取、氣象特征專題圖制作和圖形化顯示4個功能模塊，不僅能實現(xiàn)對大量氣象數(shù)據(jù)的高效管理，更能方便地進行玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取，并借助GIS空間分析技術(shù)進行專題制圖與相關(guān)的決策分析。該系統(tǒng)既可以為玉米種植戶提供精確的玉米種植環(huán)境氣象特征信息，又可為玉米種子企業(yè)各級管理者提供各種決策分析支持，對有效降低玉米生產(chǎn)風險具有重要的現(xiàn)實意義。實踐應(yīng)用表明該系統(tǒng)具有較好的實用性。

關(guān)鍵詞 玉米種植環(huán)境；氣象信息；特征提??；GIS

中圖分類號 SB127文獻標識碼 A文章編號 0517-6611（2014）19-06465-03

Maize Planting Environment Meteorology Feature Information Extracting System Based on GIS

MI Chun瞦iao et al

(Huaihua University, Huaihua, Hunan 418000)

Abstract A maize planting environment meteorology feature information extracting system based on SuperMaps GIS capabilities, .NET platform, and C# language was designed. The system comprises four functional modules: source data preprocessing, spatial meteorological information extracting, meteorology feature thematic map producing and graphical displaying. It can not only manage massive meteorological data effectively, but also extract valuable maize planting environment meteorology feature information and support some related decision瞞aking with GIS spatial analysis technology. It can provide accurate maize planting environment meteorological information for farmers and various decision supports for relevant managers in seed industry, which is of practical significance in reducing maize planting risk. Our application results have shown good usability of the system.

Key words Maize planting environment; Meteorological information; Feature extraction; GIS

基金項目 國家自然科學基金項目（41301084）；湖南省自然科學基金項目（13JJ6075）。

作者簡介

米春橋（1983-），男，湖南懷化人，講師，博士，從事地理信息系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)研究。

收稿日期 20140506

玉米是主要的糧食作物之一，其生產(chǎn)狀況直接影響到全世界的糧食安全，在影響玉米生長的諸多因素中，氣象是最主要的環(huán)境因素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化關(guān)鍵是現(xiàn)代科學技術(shù)的運用，尤其是信息技術(shù)的運用，因此，研究玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取系統(tǒng)具有重大的現(xiàn)實意義。當前關(guān)于農(nóng)業(yè)氣象信息應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，許多學者進行了有益的探索與實踐。一方面，一些學者對農(nóng)業(yè)氣象信息系統(tǒng)的開發(fā)、氣象信息共享平臺建設(shè)等技術(shù)進行了研究與思考［1-3］，同時，一些學者還結(jié)合具體應(yīng)用區(qū)域開發(fā)了相關(guān)的省級氣象信息應(yīng)用系統(tǒng)，如趙杰明等設(shè)計了陜西省農(nóng)業(yè)氣象信息服務(wù)系統(tǒng)［4］，張云海等開發(fā)了遼寧省大氣環(huán)境信息管理系統(tǒng)［5］；另一方面，由于氣象要素具有明顯的地域性，因此一些學者還將地理信息系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)進行了結(jié)合［6-8］，如劉麗等設(shè)計開發(fā)了基于GIS組件的農(nóng)業(yè)氣象信息服務(wù)系統(tǒng)［9］。這些研究在當時條件下都具有一定的代表性與實用性，但隨著技術(shù)進步和時代的發(fā)展，有的研究顯示出明顯的時域局限性，不能滿足用戶對全國范圍內(nèi)、多類別及針對特定作物的氣象特征信息服務(wù)要求。為此，筆者設(shè)計基于GIS的玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取系統(tǒng)。該系統(tǒng)專門針對玉米種植而設(shè)計，通過對全國近57年的氣象日值數(shù)據(jù)（共包含12個指標）的統(tǒng)計計算與分析，基于玉米物候期進行玉米生長環(huán)境氣象特征信息的挖掘與提取，并結(jié)合GIS的空間分析與制圖功能方便、快速地生產(chǎn)各種實用的玉米種植氣象信息專題圖。應(yīng)用表明，該系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐密切結(jié)合，在玉米種植業(yè)領(lǐng)域具有很好的實用性。

1 系統(tǒng)概述

該系統(tǒng)采用C/S模式，開發(fā)環(huán)境為Visual Studio 2005、SQL Server 2000及SuperMap Objects 5.2，開發(fā)語言為C#。系統(tǒng)設(shè)計采用面向?qū)ο蟮乃枷?，整體架構(gòu)分為3層［10］：用戶界面層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層。系統(tǒng)功能主要包括4大模塊：①原始氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，完成對原始氣象日值數(shù)據(jù)和玉米物候期數(shù)據(jù)的校驗、入庫等預(yù)處理；②空間氣象信息提取模塊，結(jié)合空間地理位置，對經(jīng)預(yù)處理的氣象日值數(shù)據(jù)進行各種統(tǒng)計計算、空間插值、概率分析及回歸分析等，提取出用戶指定位置處與玉米生長發(fā)育相關(guān)的氣象特征信息、空間分布規(guī)律以及未來趨勢預(yù)測等；③玉米種植環(huán)境氣象特征信息專題圖制作模塊，根據(jù)用戶的需求，對經(jīng)計算或回歸分析得到的各種與玉米生長發(fā)育相關(guān)的氣象特征信息結(jié)合空間地理數(shù)據(jù)制作各種形式的專題圖；④圖形化顯示模塊，以圖形化的方式直觀地顯示各種特征信息提取結(jié)果及專題地圖顯示等。系統(tǒng)的簡要工作流程如圖1所示。

圖1系統(tǒng)工作流程

2原始氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理

系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)主要有3類：①全國742個基本氣象站點近57年的氣象日值數(shù)據(jù)（包括日平均溫度、日降水量等12個氣象指標）；②全國玉米生長發(fā)育物候期數(shù)據(jù)；③全國1∶400萬基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)及全國742個基本氣象站點地理位置空間數(shù)據(jù)。對原始氣息數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)的篩選和檢驗兩個方面。數(shù)據(jù)篩選主要是剔除掉其中錯誤的和缺失嚴重的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)檢驗包括極值范圍的檢驗（如溫度的極值范圍為-55~50 ℃）和邏輯關(guān)系的檢驗（如日最低溫度、日平均溫度、日最高溫度三者應(yīng)滿足日最低溫度≤日平均溫度≤日最高溫度）等。所有原始氣息數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴格的預(yù)處理后均存儲到系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中。

3玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取

3.1 氣象特征信息提取方法

對玉米種植地區(qū)的氣象站點的氣象日值數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算，再經(jīng)GIS插值分析，從而得到玉米種植地區(qū)的氣象特征信息。該系統(tǒng)在提取氣象特征信息時主要基于統(tǒng)計分析原理，用到的方法主要有求平均值、最大值、最小值、標準差、累計值、線性回歸分析及時間序列分析等。其中，線性回歸分析主要用于對缺失值和未來值的預(yù)測，而時間序列分析主要用于氣象特征信息的潛在趨勢規(guī)律的分析。

3.2 氣象特征信息提取類別

該系統(tǒng)能夠提取多種類別的玉米種植環(huán)境氣象特征信息，分別適合不同場合的需求。從統(tǒng)計分析的層次不同可分為階段特征（單層次統(tǒng)計）和年際特征（多層次統(tǒng)計），前者指氣象指標在年內(nèi)某個時間階段內(nèi)的統(tǒng)計特征值，后者指氣象指標在年內(nèi)某個時間階段內(nèi)的統(tǒng)計特征值在多年中的統(tǒng)計值，它是統(tǒng)計值的統(tǒng)計值。

從應(yīng)用階段的不同可將其分為日歷特征、農(nóng)事特征和物候特征，其中日歷特征是按日歷時間（如2007-01-01~12-31）直接劃分統(tǒng)計階段，農(nóng)事特征是結(jié)合玉米生產(chǎn)的農(nóng)事安排（如溫度穩(wěn)定>0 ℃的無霜期階段）來劃分統(tǒng)計階段，而物候特征是根據(jù)玉米生長發(fā)育實際物候期來劃分階段（比如播種到出苗）。

從應(yīng)用目的的不同可以分為常規(guī)特征、災(zāi)害特征和風險概率特征，其中災(zāi)害特征是指對玉米生長發(fā)育構(gòu)成嚴重威脅的特征（如極端高溫、大風、大雨等）。風險概率特征指某一氣象特征在指定地點和時間出現(xiàn)的風險概率。

從特征的復雜程度可以分為簡單特征和復雜特征，其中復雜特征指在多個條件限制下計算得到的特征。3.3 氣象特征信息提取流程

提取的流程主要分為3步：氣象指標值計算、對計算結(jié)果所得的特征信息進行提取及特征信息專題圖制作。在指標值計算時：①選擇待分析地區(qū)的氣象站點（如果待分析地區(qū)內(nèi)沒有氣象站點，則選擇其最鄰近的氣象站點）；②選擇要計算的氣象指標（包括自定義指標）；③設(shè)置計算的條件，包括年際的起始年和終止年、階段的起始點（月、日）和終止點（月、日）或者玉米的起始物候期和終止物候期、指標的限制條件、階段的特征名、年際的特征名。具體操作方法及界面如圖2所示。氣象指標值計算完成后便開始特征信息提取，這一過程也叫區(qū)域化處理，其目的主要是將計算所得的氣象站點的氣象特征信息通過GIS的空間插值方法擴展到目標研究區(qū)域中去，從而得到目標區(qū)域的玉米種植環(huán)境氣象特征信息值，該過程的處理方法與流程如圖3所示。特征信息提取以后即可按用戶指定的參數(shù)生產(chǎn)特征信息專題圖。

圖2 氣象特征值計算界面

圖3氣象特征信息提取流程

4 系統(tǒng)實現(xiàn)及應(yīng)用分析

系統(tǒng)提供兩類用戶模式：普通用戶和高級用戶。普通模式用于實現(xiàn)一鍵式自動信息提??；而高級模式則提供參數(shù)調(diào)整的交互式特征信息提取。選擇相應(yīng)的用戶模式后即可進入玉米種植環(huán)境氣象特征信息提取模塊，系統(tǒng)實現(xiàn)的主界面如圖4所示。

圖4系統(tǒng)主界面

該系統(tǒng)不但可以為種植人員提供與玉米種植生產(chǎn)相關(guān)的各種氣象特征信息，指導其進行精確的玉米生產(chǎn)；同時也可以為各玉米種子企業(yè)提供相關(guān)的決策分析支持，如不同氣候特征下玉米品種銷售地區(qū)的選擇及在玉米制種基地選址中氣象因素的分析等。在實踐應(yīng)用中，以全國742個基本氣象站點近57年的日值風速（氣象指標）數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運用概率統(tǒng)計分析方法，采用該系統(tǒng)為北京金色農(nóng)華種業(yè)科技有限公司制作了玉米拔節(jié)—抽雄期因風倒伏（折）風險概率分布專題圖，如圖5所示，為其在全國各地選址建立玉米制種基地提供了良好的決策支持。

圖5 玉米拔節(jié)—抽雄期因風倒伏（折）風險概率分布專題圖

5 結(jié)語

該系統(tǒng)的特點：①不僅具備氣象特征信息提取功能，同時支持空間專題圖制作，在空間計算上以縣域為最小計算單元，計算精度較高；②基于玉米物候期進行玉米生長環(huán)境氣象信息的提取，與現(xiàn)實生產(chǎn)密切結(jié)合，實用性大；③具有較好

的擴展性，稍微加以改造即可用于其他方面，如加入水稻生

長物候期的數(shù)據(jù)，即可將該系統(tǒng)用于水稻生長環(huán)境氣象特征

信息的提取。對于將來的擴展：①可以增加更多的氣象日值數(shù)據(jù)及氣象站點數(shù)，這樣在特征提取時空間插值計算的效果會更好；②可以將其他的環(huán)境因素如土壤等集成到該系統(tǒng)中，則會更有利于玉米生產(chǎn)方案的定制。

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