何婷

摘要 我國在國民經(jīng)濟發(fā)展中不斷強調(diào)各行業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，作為農(nóng)業(yè)大國，在現(xiàn)代化的生產(chǎn)實踐中需要不斷增加應用先進的技術，促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和水平的提高。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受自然要素影響較大，因而需要應用相關技術和設備實現(xiàn)農(nóng)業(yè)氣象觀測，對農(nóng)業(yè)氣象災害進行分類分析，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的損失。本文在此基礎上，主要對大數(shù)據(jù)處理下的農(nóng)業(yè)氣象災害分類模型進行研究與分析，以供相關人員參考。

關鍵詞 大數(shù)據(jù)處理；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；氣象災害；分類分析；模型

中圖分類號 TP391.9 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）01-0200-01

現(xiàn)代化經(jīng)濟的發(fā)展促使科技發(fā)展水平不斷提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應用先進的機械設備，能夠有效提高生產(chǎn)力水平，進一步促進國民經(jīng)濟的增長，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受外部環(huán)境和氣候等因素的影響，容易遭遇不同的自然災害，因此要求通過農(nóng)業(yè)氣象災害觀測和分析，對相關問題進行研究，并制定出有效的應對措施，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中因自然災害導致的損失[1]。由于農(nóng)業(yè)氣象災害分析數(shù)據(jù)構成復雜且數(shù)據(jù)量較大，因而數(shù)據(jù)分析效率較低，在大數(shù)據(jù)處理下的農(nóng)業(yè)氣象災害分類，應用數(shù)據(jù)分析模型能夠對氣象災害等級和風險指數(shù)進行綜合性分析，促使農(nóng)業(yè)氣象災害分析結果更加有效。

1 災害等級方面的研究

農(nóng)業(yè)氣象災害分析中應用大數(shù)據(jù)分析主要是通過不同軟件技術的使用，對相關數(shù)據(jù)進行搜集、整理和分析，國家氣象局在雷達、衛(wèi)星和地面觀測等設備的應用基礎上對農(nóng)業(yè)氣象災害產(chǎn)品進行分類，這就構成“氣象大數(shù)據(jù)”。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受氣候條件制約，對于極端氣候的觀測和預報需要通過數(shù)據(jù)模型分析的辦法，綜合了解氣候災害等級，為防災控災做好準備[2]。在數(shù)據(jù)分析中可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析程序，在高速計算水平下更大規(guī)模地處理相關數(shù)據(jù)內(nèi)容。例如在Random Forests隨機森林法的應用中，主要是使用分類回歸樹的方法對樣本訓練集進行數(shù)據(jù)整理，在不同的分類器中均可以使用該數(shù)據(jù)分析方法，在空間理論值域內(nèi)對內(nèi)部的節(jié)點選取若干值，然后建立分類決策樹群，可為相關部門決策提供依據(jù)。

2 風險指數(shù)方面的研究

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中關于農(nóng)作物的生長，需要對氣候環(huán)境變化情況進行觀測和分析，對其中的氣象災害風險指數(shù)進行集中反映，風險指數(shù)越高，則農(nóng)作物受到的損害越嚴重，繼而造成的生產(chǎn)損失也越大。在農(nóng)業(yè)氣象災害分類中，主要的限制因素是溫度變化，植物生理性活動能力變化的臨界值溫度為8 ℃，因而在模型分析中，定義≥8 ℃的低溫災害風險指數(shù)為0，定義≤-30 ℃的災害風險指數(shù)為1。農(nóng)業(yè)氣象災害分類模型關于風險指數(shù)分析，對某一時間段內(nèi)的氣溫序列安排符合正態(tài)分布規(guī)律，因而將-30～8 ℃的農(nóng)業(yè)氣象災害風險指數(shù)確立為正態(tài)函數(shù)密度函數(shù)，在函數(shù)式計算中得出風險指數(shù)值[3]。在大數(shù)據(jù)處理背景下的農(nóng)業(yè)氣象災害風險指數(shù)計算中，應用概率密度函數(shù)計算，數(shù)據(jù)結果更加準確和直觀。在密度函數(shù)計算中，可以增加光照因子，這主要是因為農(nóng)作物在生長過程中，可照時數(shù)和日照時數(shù)對于評價氣象災害風險指數(shù)也具有重要參照作用。

3 優(yōu)化分類算法

農(nóng)業(yè)氣象災害分析中，使用KNN分類模型分析，其算法的核心思想是對樣本中的待分類項和已知訓練項之間的距離值進行計算，為待分類樣本中的主要數(shù)據(jù)進行相鄰值尋找，共尋找K個鄰居，并對鄰居分類。大數(shù)據(jù)下的農(nóng)業(yè)氣象災害分析具有較高的復雜度，程序化特性明顯，因而在實際操作中要求對農(nóng)業(yè)氣象災害風險指數(shù)比較集中的若干值進行計算，把握當前值和每個值之間的距離，但是在數(shù)據(jù)中選擇的K個距離最小值需要集中選取，對K個點中對應的數(shù)據(jù)距離進行統(tǒng)計，在模型分析中需要對出現(xiàn)頻率較高的若干風險指數(shù)值作為當前分析預測點，并將其劃分到農(nóng)業(yè)氣象災害風險指數(shù)區(qū)間內(nèi)[4]。

4 結語

氣象觀察在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要作用，對農(nóng)業(yè)氣象災害分類分析中能夠對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到一定的指導作用，由于氣象數(shù)據(jù)復雜度較大，需要應用數(shù)據(jù)分析模型提高數(shù)據(jù)分析效率。大數(shù)據(jù)處理的農(nóng)業(yè)氣象災害分類模型，主要是在數(shù)據(jù)并行式分布處理和鄰近組合分析中，對農(nóng)業(yè)氣象災害等級和分布形式進行綜合分析，得出風險指數(shù)等級，農(nóng)戶根據(jù)氣象災害分布信息的評估結果，能夠更加科學、合理地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，防止因氣象災害導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失過大。大數(shù)據(jù)處理背景下應用不同農(nóng)業(yè)氣象災害分類模型，數(shù)據(jù)分析效率不同，產(chǎn)生的最終農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導效果也不同，因而需要根據(jù)實際情況合理選用[5]。

5 參考文獻

[1] 王軍，黃杰飛，程勇.基于大數(shù)據(jù)處理的農(nóng)業(yè)氣象災害分類模型[J].計算機仿真，2017，34（5）：353-356.

[2] 司巧梅.基于決策樹的農(nóng)業(yè)氣象災害等級預測模型[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2010，38（9）：4925-4927.

[3] 劉璇，唐慧強，許遐禎，等.決策樹算法在農(nóng)業(yè)氣象災害統(tǒng)計中的應用[J].農(nóng)機化研究，2009，31（7）：200-203.

[4] 張勇.一種新的農(nóng)業(yè)氣象災害評估模型[C]//中國系統(tǒng)工程學會.經(jīng)濟全球化與系統(tǒng)工程.中國系統(tǒng)工程學會第16屆學術年會論文集.北京：中國系統(tǒng)工程學會，2010.

[5] 張寶民.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)上的應用思考[J].中國農(nóng)業(yè)文摘：農(nóng)業(yè)工程，2016，28（6）：22.