CN112990579A - 农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN112990579A CN202110280518.5A CN202110280518A CN112990579A CN 112990579 A CN112990579 A CN 112990579A CN 202110280518 A CN202110280518 A CN 202110280518A CN 112990579 A CN112990579 A CN 112990579A
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Abstract

本申请涉及一种农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质。农业气象灾害预报方法通过构建作物数据库，可以实现对作物数据库的实时更新。根据作物编码和作物区域获取对应的气象灾害类型，并根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法，保证了气象灾害算法选择的准确性，形成了统一气象灾害算法调用模式，无需在作物数据库中的气象灾害算法更新后修改相关代码，保证了气象灾害算法的灵活拓展。随后，根据气象灾害算法获取气象灾害算法所需的指标类型，根据指标类型获取作物区域内气象预报数据。根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。

Description

农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及农业气象灾害，特别是涉及一种农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
传统方案中，农业气象灾害预报时通常采用硬编码的方式获取气象预报数据，并根据业务逻辑计算出相关指标项(例如“指标A，指标B”)，再根据业务人员指定的指标项逻辑(例如“当指标A＝30且指标B<60”)来核定灾害概率等级(例如“判定灾害X的等级为中级”)。
随着技术的不断发展，各种指标项之间的逻辑会随着经验数据的积累不断调整，农业气象灾害相关算法也会不断丰富。然而，农业气象灾害的指标项计算复杂且逻辑处理量大，这导致了传统硬编码方式的代码复杂冗长。若通过硬编码方式对指标项之间的逻辑以及农业气象灾害算法进行更新，则需要理顺全部逻辑，存在维护困难以及周期长的问题。
发明内容
基于此，有必要针对硬编码方式维护困难且周期较长的问题，提供一种农业气象灾害预报方法、装置、设备和存储介质。
本申请提供一种农业气象灾害预报方法，包括：
构建作物数据库，所述作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法；
根据所述作物编码和所述作物区域获取对应的所述气象灾害类型；
根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法；
根据所述气象灾害算法，获取所述气象灾害算法所需的指标类型；
根据所述指标类型获取所述作物区域内气象预报数据；以及
根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害。
在其中一个实施例中，所述气象灾害算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
在其中一个实施例中，所述根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害，包括：
根据所述气象预报数据和所述指标计算公式，分别计算不同类型的所述指标类型的灾害指标；
根据所述灾害指标和所述指标阈值公式，分别计算不同类型的所述指标类型的所述灾害指标对应的灾害中间结果；
根据所述灾害中间结果和所述灾害判断公式，判断所述作物编码对应的所述作物区域中是否存在气象灾害。
在其中一个实施例中，所述指标阈值公式包括指标上下限判断公式和指标持续时间上下限判断公式。
在其中一个实施例中，所述灾害中间结果为布尔值，所述灾害判断公式为所述灾害中间结果的逻辑或运算。
在其中一个实施例中，所述指标类型包括平均温度、最高温度、最低温度、湿度和风速中的一种或多种。
在其中一个实施例中，所述根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法，包括：
将所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型进行组合，获取多个所述气象灾害算法；
其中，每个所述气象灾害算法根据灾害级别程度分为多个气象灾害子算法，所述气象灾害子算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
基于同一发明构思，本申请还提供一种农业气象灾害预报装置，包括：
作物数据库模块，用于构建作物数据库，所述作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法；
气象灾害类型获取模块，用于根据所述作物编码获取对应的所述气象灾害类型；
气象灾害算法获取模块，用于根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法；
指标类型获取模块，用于根据所述气象灾害算法，获取所述气象灾害算法所需的指标类型；
气象预报数据获取模块，根据所述指标类型获取所述作物区域内气象预报数据；以及
灾害判断模块，用于根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害。
基于同一发明构思，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述方法的步骤。
基于同一发明构思，本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述方法的步骤。
本申请提供的农业气象灾害预报方法通过构建作物数据库，可以存储作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法，可以实现对作物数据库的实时更新，操作简单。根据作物编码和作物区域获取对应的气象灾害类型，并根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法，保证了气象灾害算法选择的准确性。另外，上述过程形成了统一气象灾害算法调用模式，无需在气象灾害算法更新后修改相关代码，从而保证了气象灾害算法的灵活拓展，方便工作人员对算法进行调整，积累了农业气象灾害指标算法数据资产。随后，根据气象灾害算法获取气象灾害算法所需的指标类型，根据指标类型获取作物区域内气象预报数据，可以减少所需气象预报数据。根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种农业气象灾害预报方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种作物、农业气象灾害、计算公式以及指标项的表之间的对应关系图；
图3为本申请实施例提供的另一种农业气象灾害预报方法流程图；
图4为本申请实施例提供的一种采用策略设计模式实现不同指标类型的计算逻辑类图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参见图1，本申请提供一种农业气象灾害预报方法。农业气象灾害预报方法包括：
步骤S10，构建作物数据库，作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法；
步骤S20，根据作物编码和作物区域获取对应的气象灾害类型；
步骤S30，根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法；
步骤S40，根据气象灾害算法，获取气象灾害算法所需的指标类型；
步骤S50，根据指标类型获取作物区域内气象预报数据；
步骤S60，根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。
在其中一个实施例中，步骤S10中，农业气象灾害概率预报可以针对作物种类以及作物区域，故构建的作物数据库可以包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法。在步骤S20中，不同的作物种类在不同的作物区域对应不同的气象灾害类型，故可以根据作物编码和作物区域之间的组合获取其对应的气象灾害类型。通过在作物数据库中同时存储作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法，可以通过数据更新实现气象灾害算法的更新，从而提高农业气象灾害预报方法的准确性。
在其中一个实施例中，步骤S30中，不同的作物编码对应不同的作物种类，而相同作物种类在不同的作物区域可以对应不同的气象灾害类型。因此，在确定使用的气象灾害算法的过程中，需要根据作物编码及其对应的不同的作物区域，以及作物编码和作物区域组合后对应的全部气象灾害类型，从作物数据库中获取对应气象灾害算法。由于本申请提供的农业气象灾害预报方法是根据作物编码、作物区域以及气象灾害类型三者之间组合，从作物数据库中调用对应的气象灾害算法，形成了统一的气象灾害算法调用模式，提高了使用不同气象灾害算法的灵活性。
请一并参见图2，在其中一个实施例中，步骤S40中，根据气象灾害算法，获取气象灾害算法所需的指标类型。在其中一个实施例中，指标类型包括平均温度、最高温度、最低温度、湿度和风速中的一种或多种。可以理解，在获取到全部气象灾害算法后，可以分别获取每个气象灾害算法对应的计算公式编码，从而得到每个气象灾害算法需要的全部指标类型。其中，作物、农业气象灾害、计算公式以及指标项的表之间的对应关系可以参见图2。需要说明的是，指标表中的指标编码可以为指标类型的编码，而计算公式、指标上下限以及持续天数上下限可以被包括在气象灾害算法中。
在其中一个实施例中，步骤S50中，根据指标类型获取作物区域内气象预报数据。可以理解，不同的气象灾害算法需要不同的指标类型，故可以根据气象灾害算法需要的指标类型获取当前作物区域内的气象预报数据，从而简化所需的气象预报数据，提高气象数据获取速度。
在其中一个实施例中，步骤S60中，由于农业气象灾害预报可以根据作物种类及作物区域，结合气象预报数据及经验上的受灾时间段，来计算出该作物种类发生某种农业气象灾害的概率等级。因此，每种作物种类与气象灾害算法的组合会形成不同的算法规则，即根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。
本申请提供的农业气象灾害预报方法通过构建作物数据库，可以存储作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法，可以实现对作物数据库的实时更新，操作简单。根据作物编码和作物区域获取对应的气象灾害类型，并根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法，保证了气象灾害算法选择的准确性。另外，上述过程形成了统一气象灾害算法调用模式，无需在作物数据库中的气象灾害算法更新后修改相关代码，从而保证了气象灾害算法的灵活拓展，方便工作人员对算法进行调整，积累了农业气象灾害指标算法数据资产。随后，根据气象灾害算法获取气象灾害算法所需的指标类型，根据指标类型获取作物区域内气象预报数据。根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在其中一个实施例中，步骤S30，根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法，包括：
步骤S310，将作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型进行组合，获取多个气象灾害算法。其中，每个气象灾害算法根据灾害级别程度分为多个气象灾害子算法，气象灾害子算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
在其中一个实施例中，每个气象灾害算法中可以包括多个气象灾害子算法，即一种作物在一个作物区域内对应的一种气象灾害类型可以对应多个气象灾害子算法，不同的气象灾害子算法可以计算不同的气象灾害等级。在其中一个实施例中，气象灾害等级由重到轻可以包括特重(very)、重度(severe)、中度(moderate)以及轻度(mild)。
在其中一个实施例中，气象灾害算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
请一并参见图3，在其中一个实施例中，步骤S60，根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害，包括：
步骤S610，根据气象预报数据和指标计算公式，分别计算不同类型的指标类型的灾害指标；
步骤S620，根据灾害指标和指标阈值公式，分别计算不同类型的指标类型的灾害指标对应的灾害中间结果；
步骤S630，根据灾害中间结果和灾害判断公式，判断作物编码对应的作物区域中是否存在气象灾害。
在其中一个实施例中，步骤S620和步骤S630中，灾害中间结果为布尔值，本实施例中，不同灾害等级的气象灾害子算法中指标阈值公式的返回值可以为布尔值，当某个级别气象灾害子算法的指标阈值公式返回值为true时，其下面所有较轻级别的气象灾害子算法的指标阈值公式的返回值也为true，即指标条件满足较高程度级别的灾害，也会同时满足程度低于该级别的灾害。
在其中一个实施例中，根据不同灾害级别的气象灾害子算法，可以对作物编码和农气灾害类型进行分组，并按照级别由高到低排序，并结合预设天数内的气象预报数据，按天依次计算灾害发生程度。当气象灾害子算法返回true，则代表该天内该作物发生该气象灾害类型的程度为气象灾害子算法所对应的程度。在其中一个实施例中，预设天数可以为十五天。
在其中一个实施例中，指标阈值公式包括指标上下限判断公式和指标持续时间上下限判断公式。当指标计算公式完成灾害指标计算后，可以根据气象灾害子算法中对应的指标阈值公式，判断灾害指标是否位于指标上下限判断公式和指标持续时间上下限判断公式设置的范围内。在另外一个实施例中，灾害指标也可以与存储于作物数据库的指标上下限和持续天数上下限进行对比。若判断灾害指标位于指标上下限判断公式和指标持续时间上下限判断公式设置的范围内，则指标阈值公式的返回值为true，反之为false。
请一并参见图4，在其中一个实施例中，可以采用策略设计模式实现不同指标类型的计算逻辑，即设置一个具有多个实现类的接口，且每个实现类对应一种指标类型的计算逻辑。在针对不同指标类型进行计算时，可以根据指标编码获取对应的实现类进行计算，其类图设计可以参见图4。本实施例中，灾害判断公式为灾害中间结果的逻辑或运算，灾害判断公式的表达式可以为一个形如“A||B||……”的逻辑运算表达式字符串，其中的A和B等变量与指标类型一一对应。因此，将所需的每个指标类型的判定结果带入至灾害判断公式的表达式中，通过表达式引擎，即可计算出灾害判断公式的最终结果。
在其中一个实施例中，当气象专家需要修改指标相关信息的时候，只需修改指标上下限或者指标持续时间上下限，还或者调整指标计算公式的表达式即可，即对作物数据库进行更新，操作简单。可以理解，当有新增的气象灾害算法的时候，仅需要为气象灾害算法关联相关指标类型，并导入到作物数据库即可。因此，本申请提供的农业气象灾害预报方法，可以不断积累农业气象灾害算法以形成算法知识库，并根据其拓展便利的特性不断对算法知识库进行完善，为农事活动提供持续迭代优化的预警。
可以理解，在硬编码的情况下，完成一种作物一种灾害的算法的研发及测试，通常需要10人天的工作量。然而，本申请提供农业气象灾害预报方法通过提供统一的调用模型，即气象灾害算法调用模型，工作人员可以灵活地新增气象灾害算法或对已有的气象灾害算法进行调整，即将新增气象灾害算法或已有气象灾害算法的调整导入到作物数据库中即可。因此，在对新增气象灾害算法或已有的气象灾害算法进行调整时，本申请提供的农业气象灾害预报方法无需编码开发，从而节省了研发成本。例如，根据现有21种作物及灾害的组合进行计算，本申请提供的农业气象灾害预报方法共可节省210人天的工作量。
基于同一发明构思，本申请还提供一种农业气象灾害预报装置。农业气象灾害预报装置包括作物数据库模块、气象灾害类型获取模块、气象灾害算法获取模块、指标类型获取模块、气象预报数据获取模块以及灾害判断模块。作物数据库模块用于构建作物数据库，作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法。气象灾害类型获取模块用于根据作物编码获取对应的气象灾害类型。气象灾害算法获取模块用于根据作物编码以及分别与作物编码对应的作物区域和气象灾害类型，获取对应的气象灾害算法。指标类型获取模块用于根据气象灾害算法，获取气象灾害算法所需的指标类型。气象预报数据获取模块根据指标类型获取作物区域内气象预报数据。灾害判断模块用于根据气象预报数据和气象灾害算法，判断作物编码对应的作物区域是否存在气象灾害。
基于同一发明构思，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中任一项方法的步骤。
基于同一发明构思，本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项方法的步骤。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种农业气象灾害预报方法，其特征在于，包括：
构建作物数据库，所述作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法；
根据所述作物编码和所述作物区域获取对应的所述气象灾害类型；
根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法；
根据所述气象灾害算法，获取所述气象灾害算法所需的指标类型；
根据所述指标类型获取所述作物区域内气象预报数据；
根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害。
2.根据权利要求1所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述气象灾害算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
3.根据权利要求2所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害，包括：
根据所述气象预报数据和所述指标计算公式，分别计算不同类型的所述指标类型的灾害指标；
根据所述灾害指标和所述指标阈值公式，分别计算不同类型的所述指标类型的所述灾害指标对应的灾害中间结果；
根据所述灾害中间结果和所述灾害判断公式，判断所述作物编码对应的所述作物区域中是否存在气象灾害。
4.根据权利要求3所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述指标阈值公式包括指标上下限判断公式和指标持续时间上下限判断公式。
5.根据权利要求3所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述灾害中间结果为布尔值，所述灾害判断公式为所述灾害中间结果的逻辑或运算。
6.根据权利要求1所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述指标类型包括平均温度、最高温度、最低温度、湿度和风速中的一种或多种。
7.根据权利要求1所述的农业气象灾害预报方法，其特征在于，所述根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法，包括：
将所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型进行组合，获取多个所述气象灾害算法；
其中，每个所述气象灾害算法根据灾害级别程度分为多个气象灾害子算法，所述气象灾害子算法包括指标计算公式、指标阈值公式以及灾害判断公式。
8.一种农业气象灾害预报装置，其特征在于，包括：
作物数据库模块，用于构建作物数据库，所述作物数据库包括作物编码、作物区域、气象灾害类型以及气象灾害算法；
气象灾害类型获取模块，用于根据所述作物编码获取对应的所述气象灾害类型；
气象灾害算法获取模块，用于根据所述作物编码以及分别与所述作物编码对应的所述作物区域和所述气象灾害类型，获取对应的所述气象灾害算法；
指标类型获取模块，用于根据所述气象灾害算法，获取所述气象灾害算法所需的指标类型；
气象预报数据获取模块，根据所述指标类型获取所述作物区域内气象预报数据；以及
灾害判断模块，用于根据所述气象预报数据和所述气象灾害算法，判断所述作物编码对应的所述作物区域是否存在气象灾害。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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