申请/专利权人：江苏省气象台

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN117892165B

主分类号：G06F18/23213

分类号：G06F18/23213;G06F18/2431;G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.24#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于灾情分析的低温灾害农业影响预测方法，主要基于区域低温灾害过程造成灾情数据，经规范化处理后采用K‑均值聚类分析得到低温灾害的灾情分级指标，通过构建低温灾害对农业的损失风险评价模型，划分风险等级，可为气象灾害的风险评价和灾损预估提供技术思路，从而形成一种江苏低温灾害可能造成农业灾害损失的影响预测方法，为农业低温灾害防灾减灾和防治提供科学决策依据。

主权项：1.一种基于灾情分析的低温灾害农业影响预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1，获取区域低温灾害灾情历史资料，对区域低温灾害灾情资料中的农业灾害损失灾情数据进行规范化处理，得到低温灾害造成的综合农业灾情指数G；S2，获取观测站的长时间序列的历史气温数据，并识别出所有低温灾害，针对不同类型的低温灾害选取致灾因子，并计算得到不同类型低温灾害的强度指数，并进行等级划分；S3，统计区域低温灾害灾情历史资料中发生的所有灾情的灾情指数，并根据灾情指数将区域发生的灾情进行等级划分，构建不同低温灾害等级与灾情指数等级的损失风险评价模型；S4，基于智能网格气温预报结果识别未来将要发生的低温天气过程，通过步骤S2得到不同类型低温灾害的致灾因子的指标分析，确定本次低温灾害过程的预估强度指数和等级，然后根据步骤S3的损失风险评价模型计算得到本次低温灾害农业损失风险指数；最后根据农业灾损风险指数的阈值确定不同的风险预估等级；步骤S2中所述不同类型低温灾害的强度指数的等级划分过程如下：获取观测站的长时间序列的历史气温数据，并识别所有低温灾害，所述低温灾害的类型包括冷空气、寒潮、早春霜冻、晚春霜冻、秋季霜冻；选取48小时日最低气温降温幅度、过程累计降温幅度、极端最低气温和持续日数作为冷空气和寒潮的致灾因子；选取24小时日最低气温降温幅度、极端最低气温和持续日数作为早春霜冻、晚春霜冻和秋季霜冻的致灾因子；对所述致灾因子的数值进行归一化处理；根据不同类型的低温灾害，分别通过下式（6）或（7）对历史气温数据中识别出的所有低温灾害的强度指数进行计算， （6）式（6）中，表示冷空气或寒潮过程的强度指数，表示持续天数，表示冷空气或寒潮的最大降温幅度，表示48小时最低气温降温幅度，表示冷空气或寒潮过程的极端最低气温，，，，分别表示各项权重系数，由信息熵权法计算得到； （7）式（7）中，表示三种霜冻过程的强度指数，表示三种霜冻过程的持续天数，表示24小时日最低气温降温幅度，表示三种霜冻过程的极端最低气温；，，，分别表示各项权重系数，由信息熵权法计算得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏省气象台 一种基于灾情分析的低温灾害农业影响预测方法

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