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申请/专利权人：东北师范大学
申请日：2024-02-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229065A
主分类号：G06Q10/0635
分类号：G06Q10/0635;G06Q50/02;G06F16/26;G06F16/29;G06F18/213;G06T17/05
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种玉米低温干旱复合胁迫脆弱性动态评估方法，包括以下步骤：步骤一，提取特征变量；步骤二，刻画低温干旱复合事件特征；步骤三，选择模型因子；步骤四，建立模型并检验；步骤五，拟合三维脆弱性曲面；步骤六，脆弱性动态评估；其中在上述步骤一中，反查玉米干旱和低温冷害历史灾情，厘定玉米不同生育期低温和干旱事件发生阈值，根据游程理论提取每次干旱和低温事件的特征变量，依据时间变量识别干旱和低温同时发生的复合事件；该发明结合作物学、气象学、环境学和统计学等学科的理论与技术，以三维曲面和区域尺度更生动全面的评估不同生育期玉米干旱低温脆弱性，可以定量估算不同低温和干旱严重性作用下可能造成的玉米产量损失。
主权项：1.一种玉米低温干旱复合胁迫脆弱性动态评估方法，包括以下步骤：步骤一，提取特征变量；步骤二，刻画低温干旱复合事件特征；步骤三，选择模型因子；步骤四，建立模型并检验；步骤五，拟合三维脆弱性曲面；步骤六，脆弱性动态评估；其特征在于：其中在上述步骤一中，反查玉米干旱和低温冷害历史灾情，厘定玉米不同生育期低温和干旱事件发生阈值，根据游程理论提取每次干旱和低温事件的特征变量，依据时间变量识别干旱和低温同时发生的复合事件；其中在上述步骤二中，对玉米各生育期复合事件的严重性、强度和持续时间进行核密度估计，刻画低温干旱复合事件特征；其中在上述步骤三中，将复合事件特征变量与玉米产量损失率进行皮尔逊相关性分析，选出主要变量作为模型因子；其中在上述步骤四中，选择模型因子后，使用R包“VineCopula”，选择合适的二元copula和vine，并获得相应的参数，建立模型并检验；其中在上述步骤五中，根据建立的模型计算出脆弱性值，使用OriginPro2022拟合两种不同的三维脆弱性曲面；其中在上述步骤六中，使用ArcGIS10.8按照各地区的实际生产情况进行脆弱性动态评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北师范大学 一种玉米低温干旱复合胁迫脆弱性动态评估方法
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