本發(fā)明涉及果園氣象災害預警，具體為一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、果樹產業(yè)是廣大農村農業(yè)經濟收入的一項重要來源，對提高當地人民生活水平，促進當地農業(yè)經濟發(fā)展具有重要意義。近年來，農業(yè)產業(yè)結構變化較快，其中最為突出的一點是，兼具食用價值與經濟價值的果樹栽植面積增速非常顯著。隨著經濟林果產業(yè)規(guī)模的擴大，氣象災害造成果樹經濟效益的不穩(wěn)定性更多地受到政府、果農和相關研究人員的關注，促使了果樹氣象災害研究逐漸成為近年來農業(yè)氣象災害研究的熱點問題之一。其中，有關果樹氣象災害受災指標的研究尤為重要，其是災害監(jiān)測、預警、防御、種植規(guī)劃、風險區(qū)劃等研究不可避免的環(huán)節(jié)。

2、氣象災害的監(jiān)測和預測，一般是通過檢測各種災害指標來實現的。檢測預測災害技術的不斷發(fā)展與進步，為預防及應對果園氣象災害做出了巨大貢獻，對果園的穩(wěn)產及發(fā)展有著重要意義。

3、干旱和水澇是指因水分收支或供求不平衡而形成的持續(xù)水分短缺或者水分過盈現象。某區(qū)域在某一段時間內的降水量比其多年平均值顯著偏少的氣象干旱現象，而過多則為水澇現象，是造成果樹干旱水澇災害的直接原因。

4、在申請公布號為cn115762062b的中國發(fā)明專利中獼猴桃果園氣象災害監(jiān)測預警方法和裝置，公開了通過每間隔預設時長獲取目標區(qū)域對應的氣象觀測站預測得到的未來預設時間段內的預測氣象數據，從而根據預測氣象數據和獼猴桃冠層溫度預測模型，獲得未來預設時間段內的獼猴桃冠層溫度數據，再根據獼猴桃冠層溫度數據和獼猴桃目標位置溫度預測模型，獲取未來預設時間段內的獼猴桃果樹上目標位置的預測溫度數據，根據獼猴桃果樹上目標位置的預測溫度數據和獼猴桃果樹上目標位置的災害等級與溫度范圍的對應關系，確定未來預設時間段內目標區(qū)域內的獼猴桃果園中獼猴桃果樹上目標位置的災害信息。實現了對獼猴桃氣象災害信息的及時、準確的預測。

5、但是結合現有技術和以上申請，現有技術中依舊存在有一些問題，比如，無法實現根據環(huán)境中的各項數據信息，對果園的降水量進行預測，容易造成降水量的預測不精準，容易發(fā)生干旱或者水澇，并且對于數據信息的處理較為簡單，無法根據環(huán)境因素進行檢測，以及對于預測結果較為單一等問題。

6、為此，本發(fā)明提供了一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)。

技術實現思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現有技術的不足，本發(fā)明提供了一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，通過遙感技術采集果園的環(huán)境數據信息，并且對采集的各項數據信息進行按照采集的項目進行分類，以及將各項數據信息進行結合處理，通過結合處理后，對雨水量進行計算處理，以及對云雨層的移動軌跡進行計算預測，判定云雨層是否會移動到果園的上方，然后再通過遺傳算法對災害進行預測處理，實現對災害進行預警，從而解決了背景技術記載的技術問題。

3、(二)技術方案

4、為實現以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現：

5、一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警方法，包括有：

6、采集數據信息，通過遙感技術采集果園環(huán)境的數據信息，并且將采集的數據信息進行構建氣候條件集合，包括有溫度集合xw，風向集合xx，風速集合xs，云雨層集合xy，氣壓集合xq；

7、對數據信息進行分析處理，并且結合溫度集合xw，云雨層集合xy，氣壓集合xq預測果園雨水的量，且溫度和云雨層組成數據集(xw，xy)，并且通過風向集合xx，風速集合xs預測云雨層的走向，且風向和風速組成數據集(xx，xs)；

8、且關于雨水量的計算公式如下：設定雨水量為c，

9、其中，n為采集的數據信息的數量，i為采集的數據信息的位置，為數據信息的平均值，w1、w2、w3分別為溫度、云雨層和氣壓的權重值；

10、云雨的走向軌跡：計算公式如下，且設定軌跡路徑為s，

11、其中，n為采集的數據信息的數量，i為采集的數據信息的位置，并且θ為在水平面上，云雨層與果園中心的移動軌跡夾角；

12、果園氣象災害模型預測，通過遺傳算法實現對果園氣象災害進行預測處理，即通過軌跡路徑s，預測云雨層的到來，并且通過雨水量c，計算判定是否會發(fā)生雨水過量的災害；

13、即通過遺傳算法，計算云雨層在軌跡路徑的行動下，移動到果園的預測計算；

14、數據預警處理，災害指數z，式中：t為連陰雨指數，即為降雨時間；d為果園干旱程度，且設定災害閾值k，若z>k，則觸發(fā)報警，實現對災害預警，若z<k，則不觸發(fā)報警，為正常降雨。

15、進一步的，設定遺傳算法的初始化種群：

16、

17、其中，xi,j(0)是第i個雨水量c和第j個軌跡路徑s的組合函數；

18、

19、其中，和分別為軌跡路徑的左邊界和右邊界，rand(0,1)表示在區(qū)間[0,1]上的隨機數；

20、云雨層在軌跡路徑的行動下，移動到果園的預測計算，判定云雨層是否會移動到果園上方。

21、進一步的，果園干旱程度d的計算如下：

22、d＝生育期需水量/生育期降水量×無降水日數/生育期日數≈無降水日數/生育降水量×k；

23、式中：d為不同果區(qū)干旱指數；式中“生育期需水量”、“生育期日數”兩項指標相對穩(wěn)定，視為常數，因而用k代表“生育期需水量”、“生育期日數”的比值，則公式簡化為右邊部分；顯而易見，生育期d越大，旱情越嚴重。

24、進一步的，遙感技術采集果園環(huán)境的數據信息進行線性歸一化處理，并將相應的數據值映射至區(qū)間[0,1]內，依照如下公式：

25、

26、權重系數：0≤ρ≤1，0≤ζ≤1，且ρ+ζ＝1；

27、其中x為采集的各項數據信息，并且y為歸一化處理后的輸出數值，通過線性歸一化處理將采集的數據信息進行降維，提高數據信息的計算效率和降低計算壓力。

28、進一步的，軌跡路徑在計算的時候，通過貝葉斯定理計算行進路徑的可能性，實現對軌跡路徑進行預測；

29、

30、p(c|x)是給定軌跡合成數據x，c為軌跡路徑的概率；

31、p(x|c)是給定預測軌跡路徑的c時，x為軌跡合成的概率；

32、s0是原始軌跡路徑；

33、p(x)為預測計算的概率；

34、即通過原始軌跡路徑，以及軌跡路徑和軌跡合成的計算，實現對云雨層的行進路徑概率進行計算，便于實現對災害進行預測處理。

35、進一步的，w1、w2、w3的權重值分配，并且計算過程如下：

36、其中，n為每一個數據采集的量，且i為數據位置，m為各項數據在總數據中的占比；

37、即通過溫度、云雨層和氣壓采集的數據信息占比總和數據信息的數量，并且根據分配比例進行確定權值分配；

38、并且m的計算如下：

39、其中，κ+κ+λ＝0.1，通過溫度、云雨層和氣壓的數據平均值進行計算，獲取得到各項數據在總數據中的占比。

40、一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警系統(tǒng)，包括有：

41、遙感設備，遙感設備實現對環(huán)境數據進行采集，通過衛(wèi)星、無飛機獲得地球表面信息；遙感技術提供氣象數據，幫助分析氣象災害的發(fā)生、演變和預警，實時獲取氣象災害現場的數據，進行數據分析和模擬，提高災害監(jiān)測效率和準確度；

42、物聯網，通過物聯網或者衛(wèi)星通訊實現對采集的數據信息進行傳輸，實現將數據信息傳輸邊緣計算機，通過邊緣計算機對數據信息進行計算處理，通過對大數據信息的計算處理，獲取果園氣象災害的監(jiān)測預警；

43、處理單元，處理模塊用于對遙感設備采集的數據信息進行處理，提高數據信息的精準度，處理模塊用于對數據信息進行接收、濾波、轉換、清洗和放大處理；

44、邊緣云計算機，邊緣云計算機通過處理模塊將遙感設備傳輸的數據信息進行接收處理后，通過雨水量的計算公式、云雨的走向軌跡和果園氣象災害模型預測進行計算處理，實現對果園災害進行數據預警處理；

45、移動終端，移動終端通過物聯網將邊緣云計算機計算處理后的數據預警計算結果進行接收，然后，果園負責人做出防范處理。

46、進一步的，處理模塊中包括有用于對數據信息進行獲取的接收模塊，包括有對數據信息進行濾除雜波的濾波模塊，包括有對數據信息進行模數轉換的轉換模塊，包括有對數據信息進行異常數據剔除的清洗模塊，包括對數據信息進行放大處理的增益模塊；

47、濾波模塊的計算公式如下：

48、均值濾波器，均值濾波器是指定一個長度大小為奇數的窗口，使用窗口中所有數據的平均值來替換中間位置的值，然后平移窗口，平移步長為1，繼續(xù)重復上述操作，直至滑動到時序數據的末尾；均值濾波器的計算公式如下所示：

49、

50、其中，表示均值濾波后的輸出的數據集，m表示窗口的大小，v(n)j表示輸入數據集中的第j個數據信息。

51、進一步的，清洗模塊采用的算法是線性回歸算法，線性回歸算法中設數據信息為y和x，且x為各項數據的輸入值，且y和x之間的依存關系表示為：

52、yi＝α+βxi+εi；

53、其中α、β是常數，εi隨機擾動項是無法直接觀測的隨機變量，i表示第i個數據信息的項數；α、β統(tǒng)稱為總體回歸方程的參數，α是總體回歸方程的常數項，總體回歸直線在y軸上的截距；β是總體回歸系數，通過線性回歸算法將遠離回歸線的數據信息列為異常數據，并且將異常數據進行剔除。

54、進一步的，清洗模塊對遠離距離進行確定，首先對數據信息進行中心值進行確定；

55、其中，x為采集的數據信息，n為采集數據信息的數量，z0為所有數據的平均值；

56、對于遠離聚類中心的距離，即為式中，x為計算的數據信息，d為數據信息距離平均值的距離，若數據信息的距離大于2d，則判定電壓峰值信號為異常數據信息。

57、(三)有益效果

58、本發(fā)明提供了一種基于大數據的果園氣象災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，具備以下有益效果：

59、本發(fā)明在使用的時候，通過遙感技術采集果園環(huán)境的數據信息，并且根據不同的采集方向，分類溫度集合xw，風向集合xx，風速集合xs，云雨層集合xy，氣壓集合xq，并且通過將溫度集合xw，云雨層集合xy，氣壓集合xq結合預測降雨量，且溫度和云雨層組成數據集(xw，xy)，并且通過風向集合xx，風速集合xs預測云雨層的走向，且風向和風速組成數據集(xx，xs)；

60、以及通過遺傳算法計算云雨層的運動軌跡的預測和降雨量的計算預測，計算獲取云雨層移動到果園上方的可能性，并且根據災害指數進行計算，降雨量是否會造成水澇，以及是否會發(fā)生干旱，以及設定災害閾值k，若z>k，則觸發(fā)報警，實現對災害預警，若z<k，則不觸發(fā)報警，為正常降雨；

61、并且通過邊緣云計算機對采集的數據信息進行計算處理，可以有效的降低果園的資源建設，即通過移動終端發(fā)送采集數據信息的信號，并且將采集的數據信息傳輸給邊緣云計算機進行計算處理，并且再將計算處理后的預測信息傳輸給移動終端，使得果園負責人能夠及時的獲取災害的預警，并且做出安全防護處理。