CN115860279B - 南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，包括步骤：创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型，包括应用于每年11月‑次年4月的第一气象风险预测模型及应用于5月‑10月的第二气象风险预测模型；根据气象风险预测模型设置气象风险评价标准；根据投苗作业窗口期要求，获取气象风险预测模型所需参数数据；判断投苗作业窗口期所处时段，根据时段选择将参数数据代入第一气象风险预测模型或第二气象风险预测模型计算得到窗口期气象风险指数；对窗口期气象风险指数进行评价，得到气象风险评价结果并提供气象风险预警业务服务用语。本发明能够提供更具指导意义的南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期的气象服务产品。

Description

南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法

技术领域

本发明属于气象风险预测领域，尤其涉及一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法。

背景技术

近年来，全国渔业年产值均在一万亿元以上，其中海水养殖产值在三千亿元以上，在海水养殖品类中，虾是非常重要的品种，特别是南美白对虾，占对虾产量的79％。南美白对虾养殖基本是露天和大棚作业，气象条件是影响南美白对虾养殖的重要因素，如育苗有最适温度区间，超过临界温度或变温剧烈会造成虾苗大面积死亡；对虾生长需要特定的溶氧量，强对流、低气压等造成缺氧泛塘；台风会引起海水倒灌，对虾逃失，还会严重威胁、损坏渔业设施。特别是南美白对虾投苗阶段，因幼苗易发病，天气状况、气温、风、日照等气象要素影响着苗种的成活率，进而决定该批对虾的产量及产值。在南美白对虾投苗阶段，根据气象综合条件影响合理做好投苗阶段主要养殖工作安排，可以规避养殖风险，增加苗种的成活率、减少投苗阶段苗种损失、减少物资浪费从而降低养殖成本。

因此，一种针对南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法成为研究方向。

发明内容

为了解决现有技术存在的不足，本发明提供一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，通过创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型及气象风险评价标准，对南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期的天气状况进行风险预测，提高投苗作业成功率、减少投苗阶段苗种损失、减少物资浪费从而降低养殖成本、为养殖户提供更具指导意义的行业气象服务产品。

为了实现上述目的，本发明的一个实施方式的一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其包括以下步骤：

S1、创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型，包括：

第一气象风险预测模型，应用于每年11月－次年4月：

第二气象风险预测模型，应用于每年5月-10月：

其中，Y₁、Y₂为气象风险指数，x₁为水温日变温，x₂为日累积降水量，x₃为日平均气压，x₄为日平均风速，x₅为日平均水温，f_DT(x₁,x₅)为低温因子归一化转换函数，f_rain(x₂)为降水因子归一化转换函数，f_pre(x₃)为气压因子归一化转换函数，f_wind(x₄)为风因子归一化转换函数，f_HT(x₅)为高温因子归一化转换函数；

S2、根据所述气象风险预测模型设置气象风险评价标准；

S3、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取所述气象风险预测模型所需参数数据；

S4、判断投苗作业窗口期所处时段，如所处时段为每年11月－次年4月，则将获取的所述参数数据代入所述第一气象风险预测模型进行计算，否则代入所述第二气象风险预测模型进行计算，得到窗口期的气象风险指数；

S5、根据所述气象风险评价标准对得到的窗口期的所述气象风险指数进行评价，得到投苗作业窗口期的气象风险评价结果；

S6、根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语。

进一步地，所述步骤S1具体为：

S11、分析南美白对虾养殖投苗作业中的气象影响因素，得到主要气象影响因子及因子影响指标；

所述主要气象影响因子包括低温因子、高温因子、降水因子、气压因子及风因子；

所述因子影响指标包括低温因子影响指标、高温因子影响指标、降水因子影响指标、气压因子影响指标及风因子影响指标；

S12、对所述因子影响指标分别进行归一化和无量纲化处理，建立因子归一化转换函数；

所述因子归一化转换函数包括低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)，降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)，气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)，风因子归一化转换函数f_wind(x₄)，高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)，其中：

低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)为：

其中：

其中，x1为水温日变温；

其中，x5为日平均水温；

高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)：

其中，x5为日平均水温；

降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)：

其中，x2为日累积降水量；

气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)：

其中，x3为日平均气压；

风因子归一化转换函数f_wind(x₄)：

其中，x4为日平均风速；

S13、根据所述因子风险隶属度函数创建投苗作业气象风险模型：

第一气象风险预测模型，应用于每年11月－次年4月：

第二气象风险预测模型，应用于每年5月-10月：

其中，Y₁、Y₂为气象风险指数，x₁为水温日变温，x₂为日累积降水量，x₃为日平均气压，x₄为日平均风速，x₅为日平均水温，f_DT(x₁,x₅)为低温因子归一化转换函数，f_rain(x₂)为降水因子归一化转换函数，f_pre(x₃)为气压因子归一化转换函数，f_wind(x₄)为风因子归一化转换函数，f_HT(x₅)为高温因子归一化转换函数。

进一步地，所述步骤S2中所述气象风险评价标准为：

当Y₁∈[0.5,0.56)或Y₂∈[0.5,0.568)时，气象风险评价结果为非常适宜；

当Y₁∈[0.56,0.623)或Y₂∈[0.568,0.635)时，气象风险评价结果为较适宜；

当Y₁∈[0.623,0.684)或Y₂∈[0.635,0.703)时，气象风险评价结果为不太适宜；

当Y₁∈[0.684,0.745)或Y₂∈[0.703,0.77)时，气象风险评价结果为不适宜；

当Y₁∈[0.745,1]或Y₂∈[0.77,1]时，气象风险评价结果为极不适宜。

进一步地，所述步骤S3具体为：

S31、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取投苗作业窗口期天数；

S32、结合智能网格预报数据，获取所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期天数内的参数数据；

进一步地，所述步骤S8根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语，具体为：

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为非常适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常好，投苗作业风险低，非常适合投苗；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为较适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件较好，投苗作业风险较低，可以进行投苗；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不太适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件一般，可能会影响投苗，建议关注天气情况再安排投苗工作；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件差，不适合进行投苗作业，建议根据天气变化情况延迟投苗工作；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为极不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常差，非常不适合进行投苗作业，应根据天气变化情况延迟投苗工作。

进一步地，所述XX年XX月XX日为南美白对虾养殖投苗作业窗口期的具体日期。

进一步地，所述步骤S32中获取所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据，具体为：

P1、判断投苗作业当地是否有常规水温预报资料，如有则执行步骤P2，否则执行步骤P3；

P2、获取当地常规水温预报资料中水温数据作为所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据；

P3、获取当地常规气温预报资料中气温数据，通过所述气温数据根据水温预报模型计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据。

进一步地，所述步骤P3具体为：

P31、根据当地历史水温观测资料与气温资料采用多元回归算法建立水温预报模型；

P32、获取当地常规水温预报资料中气温数据；

P33、将获取的所述气温数据代入所述水温预报模型，计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据。

进一步地，所述南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型适用于华南地区。

本发明的有益效果为：

1、本发明通过解构投苗作业阶段南美白对虾养殖的关键气象影响因子及阈值，创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型，将影响南美白对虾养殖投苗作业的所有主要气象风险因子纳入算法模型，使气象风险的危害程度数据化及直观化；

2、本发明根据历史气象、水体观测资料采用多元回归算法创建了水温预报模型，弥补无常规水温预报资料地区的投苗作业窗口期参数数据的不足；

3、本发明建立了气象风险评价标准，根据所述气象风险评价标准对得到的投苗作业窗口期的风险指数进行评价，得到投苗作业窗口期的气象风险评价结果；并根据所述气象风险评价结果定制提供气象风险预警业务服务用语，从而对南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期的天气状况进行风险预测，提高投苗作业成功率，为养殖户提供更具指导意义的行业化气象服务产品。

附图说明

图1是本发明一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更为清楚，下面结合附图和实施例作进一步说明。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

南美白对虾养殖基本是露天和大棚作业，气象条件是影响南美白对虾养殖的重要因素，在各地适宜的南美白对虾养殖投苗时期前需先对养殖水体进行肥水，再进行投苗，可以规避养殖风险，增加苗种的成活率、减少投苗阶段苗种损失、减少物资浪费从而降低养殖成本。但是在投苗过程中易受天气状况影响，经过分析，主要的气象影响因素在日照、降水及风速方面，这些因素造成水体环境的变化，进而影响投苗的成败。

窗口期，一般是用来形容做某件事情的最佳时间段，本发明方案中的窗口期是指进行投苗这个作业要求气象条件适宜的最少时间段，具体的南美白对虾养殖投苗作业窗口期指华南地区养殖户进行南美白对虾养殖投苗作业要求气象条件适宜的最少时间段。

如附图1所示，本发明提供一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，在各地适宜的南美白对虾养殖投苗时期前，对南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期的天气状况进行风险预测，提高投苗作业成功率，为养殖户提供更具指导意义的行业化气象服务产品。

本发明包括以下步骤：

S1、创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型，具体为：

S11、分析南美白对虾养殖投苗作业中的气象影响因素，得到主要气象影响因子及因子影响指标，见下表1；

主要气象影响因子包括低温因子、高温因子、降水因子、气压因子及风因子；因子影响指标包括低温因子影响指标、高温因子影响指标、降水因子影响指标、气压因子影响指标及风因子影响指标；

表1：投苗作业不同气象影响因子对应的影响指标

上表1中的水温日变温是指24小时水温降温幅度(单位：℃)。

S12、对因子影响指标分别进行归一化和无量纲化处理，建立因子归一化转换函数；

假定影响投苗工作的水温因子存在归一化转换函数f_T(x)，降水因子存在归一化转换函数f_rain(x₂)，风速因子存在归一化转换函数f_wind(x₄)，气压因子存在归一化转换函数f_pre(x₃)，其中又因受不同季节影响，在不同的时段水温在投苗工作中影响情况不同。以华南地区为例，每年11月到次年4月，温度归一化转换函数转化为低温归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)，其他时候，温度气象风险隶属度函数转化为高温归一化转换函数f_HT(x₅)；对于以上影响因素，存在一个综合影响风险函数Y(f_T,f_rain,f_wind,f_pre)。首先将f_DT(x₁,x₅)、f_rain(x₂)、f_pre(x₃)、f_wind(x₄)、f_HT(x₅)进行归一化和无量纲化处理，其分级取值范围为0，(0,0.375]，(0.375,0.75]，(0.75,1)，1；然后根据表1中各指标的适宜度等级构建各指标的风险隶属度函数。

因子归一化转换函数包括低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)，降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)，气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)，风因子归一化转换函数f_wind(x₄)，高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)，其中，低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)为：

/>

其中，x1为水温日变温(24小时水温降温幅度)(单位：℃)；

其中，x5为日平均水温(单位：℃)；

高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)：

其中，x5为日平均水温(单位：℃)；

降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)：

其中，x2为日累积降水量(单位：mm)；

气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)：

其中，x3为日平均气压(单位：hPa)；

风因子归一化转换函数f_wind(x₄)：

其中，x4为日平均风速(单位：m/s)。

S13、利用层次分析法，根据因子风险隶属度函数创建投苗作业气象风险模型，考虑华南地区南美白对虾养殖中水温在不同季节的影响指标不同，将投苗作业窗口期的气象风险预测模型按月份分为以下两种：

第一气象风险预测模型，应用于每年11月－次年4月：

第二气象风险预测模型，应用于每年5月-10月：

其中，Y₁、Y₂为气象风险指数，x₁为水温日变温，x₂为日累积降水量，x₃为日平均气压，x₄为日平均风速，x₅为日平均水温，f_DT(x₁,x₅)为低温因子归一化转换函数，f_rain(x₂)为降水因子归一化转换函数，f_pre(x₃)为气压因子归一化转换函数，f_wind(x₄)为风因子归一化转换函数，f_HT(x₅)为高温因子归一化转换函数。

S2、根据气象风险预测模型设置气象风险评价标准，见下表2：

表2：投苗作业气象风险评价标准表

即气象风险评价标准为：

当Y₁∈[0.5,0.56)或Y₂∈[0.5,0.568)时，气象风险评价结果为非常适宜；

当Y₁∈[0.56,0.623)或Y₂∈[0.568,0.635)时，气象风险评价结果为较适宜；

当Y₁∈[0.623,0.684)或Y₂∈[0.635,0.703)时，气象风险评价结果为不太适宜；

当Y₁∈[0.684,0.745)或Y₂∈[0.703,0.77)时，气象风险评价结果为不适宜；

当Y₁∈[0.745,1]或Y₂∈[0.77,1]时，气象风险评价结果为极不适宜。

S3、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取所述气象风险预测模型所需参数数据，具体为：

S31、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取投苗作业窗口期天数；

考虑投苗作业窗口期仅为投苗当天，所以获取的投苗作业窗口期天数为1天。

S32、结合智能网格预报数据，获取所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期天数内的参数数据，具体为：

结合智能网格预报数据，基于用户位置所在网格点的不同要素预报数据，以离用户位置最近的网格点作为计算网格点，获取基于格点化的天气预报资料，以网格空间分辨率G_r×G_r划分网格，定义所有计算时次为T₁，T₂，……T_n，定义计算时间分辨率为24小时。则有T₂＝T₁+24h，……，T_n＝T_n-1+24h。

参数中的x₂(日累积降水量)、x₃(日平均气压)及x₄(日平均风速)通常在投苗作业当地的常规天气预报资料中都能够获得。但是参数中的x₁(水温日变温)及x₅(日平均水温)中的水温数据则有可能不出现在当地的常规天气预报资料中，此时则按如下步骤操作：

P1、判断投苗作业当地是否有常规水温预报资料，如有则执行步骤P2，否则执行步骤P3；

P2、获取当地常规水温预报资料中水温数据作为所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据；

P3、获取当地常规气温预报资料中气温数据，通过所述气温数据根据水温预报模型计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据，具体为：

P31、根据当地历史水温观测资料与气温资料采用多元回归算法建立水温预报模型：

若投苗作业当地无常规水温预报资料，则根据当地历史水温观测资料与气温资料采用多元回归算法建立水温预报模型，以广东省阳江市为例，通过对历史资料反演得到水温—气温关系式，建立以下模型：

W＝0.65+0.9×T₁+0.16×T₀

其中，W为日平均水温，T₁为日平均气温，T₀为前一日平均气温。

对以上创建的水温预报模型进行显著性水平检验，显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α＝0.05或α＝0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性(概率)为95％或99％。

经检验，本发明创建的水温预报模型通过a＝0.01的显著性水平检验，即其正确的可能性(概率)为99％，因此该水温预报模型能够用于对水温的预测。

P32、获取当地常规水温预报资料中气温数据；

P33、将获取的所述气温数据代入所述水温预报模型，计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据。

S4、判断投苗作业窗口期所处时段，如所处时段为每年11月－次年4月，则将获取的所述参数数据代入所述第一气象风险预测模型进行计算，否则代入所述第二气象风险预测模型进行计算，得到窗口期的气象风险指数；

S5、根据所述气象风险评价标准对得到的窗口期的所述气象风险指数进行评价，得到投苗作业窗口期的气象风险评价结果；

S6、根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语。

根据投苗工作的作业窗口期要求及实际服务需求，建立投苗工作的气象风险等级及服务用语，如下表2：

考虑投苗作业窗口期仅为投苗当天，获取当前计算时次的天气预报、水温预报资料，通过上述步骤计算当前投苗作业气象风险指数，并进行以下评价分级，获得投苗作业气象风险评价结果，用于南美白对虾养殖中投苗作业风险等级预报预警业务服务。

表2：投苗作业适宜性评价结果、指标及服务用语

/>

上表中的XX年XX月XX日为欲进行投苗作业的南美白对虾养殖投苗作业窗口期当天的具体日期。

根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语，具体为：

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为非常适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为：“根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常好，投苗作业风险低，非常适合投苗”；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为较适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为：“根据预报，XX年XX月XX日，气象条件较好，投苗作业风险较低，可以进行投苗”；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不太适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为：“根据预报，XX年XX月XX日，气象条件一般，可能会影响投苗，建议关注天气情况再安排投苗工作”；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为：“根据预报，XX年XX月XX日，气象条件差，不适合进行投苗作业，建议根据天气变化情况延迟投苗工作”；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为极不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为：“根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常差，非常不适合进行投苗作业，应根据天气变化情况延迟投苗工作”。

可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、创建南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型，包括：

第一气象风险预测模型，应用于每年11月－次年4月：

第二气象风险预测模型，应用于每年5月-10月：

其中，Y₁、Y₂为气象风险指数，x₁为水温日变温，x₂为日累积降水量，x₃为日平均气压，x₄为日平均风速，x₅为日平均水温，f_DT(x₁,x₅)为低温因子归一化转换函数，f_rain(x₂)为降水因子归一化转换函数，f_pre(x₃)为气压因子归一化转换函数，f_wind(x₄)为风因子归一化转换函数，f_HT(x₅)为高温因子归一化转换函数；

S2、根据所述气象风险预测模型设置气象风险评价标准；

S3、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取所述气象风险预测模型所需参数数据；

S4、判断投苗作业窗口期所处时段，如所处时段为每年11月－次年4月，则将获取的所述参数数据代入所述第一气象风险预测模型进行计算，否则代入所述第二气象风险预测模型进行计算，得到窗口期的气象风险指数；

S5、根据所述气象风险评价标准对得到的窗口期的所述气象风险指数进行评价，得到投苗作业窗口期的气象风险评价结果；

S6、根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语。

2.根据权利要求1所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

S11、分析南美白对虾养殖投苗作业中的气象影响因素，得到主要气象影响因子及因子影响指标；

所述主要气象影响因子包括低温因子、高温因子、降水因子、气压因子及风因子；

所述因子影响指标包括低温因子影响指标、高温因子影响指标、降水因子影响指标、气压因子影响指标及风因子影响指标；

S12、对所述因子影响指标分别进行归一化和无量纲化处理，建立因子归一化转换函数；

所述因子归一化转换函数包括低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)，降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)，气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)，风因子归一化转换函数f_wind(x₄)，高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)，其中：

低温因子归一化转换函数f_DT(x₁,x₅)为：

其中：/>

其中，x1为水温日变温，x5为日平均水温；

高温因子归一化转换函数f_HT(x₅)：

其中，x5为日平均水温；

降水因子归一化转换函数f_rain(x₂)：

其中，x2为日累积降水量；

气压因子归一化转换函数f_pre(x₃)：

其中，x3为日平均气压；

风因子归一化转换函数f_wind(x₄)：

其中，x4为日平均风速；

S13、根据因子风险隶属度函数创建投苗作业气象风险模型：

第一气象风险预测模型，应用于每年11月－次年4月：

第二气象风险预测模型，应用于每年5月-10月：

其中，Y₁、Y₂为气象风险指数，x₁为水温日变温，x₂为日累积降水量，x₃为日平均气压，x₄为日平均风速，x₅为日平均水温，f_DT(x₁,x₅)为低温因子归一化转换函数，f_rain(x₂)为降水因子归一化转换函数，f_pre(x₃)为气压因子归一化转换函数，f_wind(x₄)为风因子归一化转换函数，f_HT(x₅)为高温因子归一化转换函数。

3.根据权利要求1所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤S2中所述气象风险评价标准为：

当Y₁∈[0.5,0.56)或Y₂∈[0.5,0.568)时，气象风险评价结果为非常适宜；

当Y₁∈[0.56,0.623)或Y₂∈[0.568,0.635)时，气象风险评价结果为较适宜；

当Y₁∈[0.623,0.684)或Y₂∈[0.635,0.703)时，气象风险评价结果为不太适宜；

当Y₁∈[0.684,0.745)或Y₂∈[0.703,0.77)时，气象风险评价结果为不适宜；

当Y₁∈[0.745,1]或Y₂∈[0.77,1]时，气象风险评价结果为极不适宜。

4.根据权利要求1所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

S31、根据南美白对虾养殖工作中投苗作业窗口期要求，获取投苗作业窗口期天数；

S32、结合智能网格预报数据，获取所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期天数内的参数数据。

5.根据权利要求3所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤S6根据所述气象风险评价结果提供气象风险预警业务服务用语，具体为：

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为非常适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常好，投苗作业风险低，非常适合投苗；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为较适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件较好，投苗作业风险较低，可以进行投苗；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不太适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件一般，可能会影响投苗，建议关注天气情况再安排投苗工作；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件差，不适合进行投苗作业，建议根据天气变化情况延迟投苗工作；

当投苗作业窗口期的气象风险评价结果为极不适宜时，提供气象风险预警业务服务用语为根据预报，XX年XX月XX日，气象条件非常差，非常不适合进行投苗作业，应根据天气变化情况延迟投苗工作。

6.根据权利要求5所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述XX年XX月XX日为南美白对虾养殖投苗作业窗口期的具体日期。

7.根据权利要求4所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤S32中获取所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据，具体为：

P1、判断投苗作业当地是否有常规水温预报资料，如有则执行步骤P2，否则执行步骤P3；

P2、获取当地常规水温预报资料中水温数据作为所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据；

P3、获取当地常规气温预报资料中气温数据，通过所述气温数据根据水温预报模型计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据。

8.根据权利要求7所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述步骤P3具体为：

P31、根据当地历史水温观测资料与气温资料，采用多元回归算法建立水温预报模型：

W＝0.65+0.9×T₁+0.16×T₀

其中，W为日平均水温，T₁为日平均气温，T₀为前一日平均气温；

P32、获取当地常规气温预报资料中气温数据；

P33、将获取的所述气温数据代入所述水温预报模型，计算所述气象风险预测模型所需投苗作业窗口期水温的参数数据。

9.根据权利要求1所述的南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法，其特征在于，所述南美白对虾养殖投苗作业气象风险预测模型适用于华南地区。

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