CN116056559A - 用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法，包括以下步骤：提供用于位置的土壤数据，其至少包括关于该位置处的土壤成分的信息(S10)；提供用于所述位置的天气数据，其至少包括用于所述位置的历史降水数据(S20)；提供用于产品的土壤流动性模型，其中，土壤流动性模型被配置为取决于土壤数据和天气数据计算在所述位置处产品的迁移数据(S30)；以及确定至少一个迁移风险指数，该迁移风险指数基于迁移数据并且代表所述产品向下迁移到所述位置处的较低土壤层的风险(S40)。

Description

用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法
技术领域
本公开涉及一种用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法，用于生成田地的迁移风险图的这种迁移风险指数的用途，用于提供用于控制农业设备的控制数据的这种迁移风险指数的用途、用于提供至少一个这种迁移风险指数的系统、用于提供这种田地迁移风险图的计算机实现的方法、农业设备以及计算机程序元件。
背景技术
在农业中，使用如果可能的话不应到达地下水层或者仅以最小可能的数量的一些产品。例如，杀虫剂用于保护植物免受害虫(例如蚜虫类)侵害，其中优选并且有时要求这种杀虫剂或降解产物(例如不相关的代谢物)不到达地下水层。例如，这也适用于液体肥料、硝酸盐、除草剂、杀真菌剂、肥料。
发现存在提供将这种产品施用于田地的农民例如可通过其来防止这些降解产物进入更深层的土壤或地下水的手段的需求。
发明内容
因此，本发明的一个目的是提供将这种产品施用于田地的农民例如可通过其防止这些降解产物进入更深层的土壤或地下水的手段。
通过阅读以下描述而变得明显的这些和其他目的通过独立权利要求的主题解决。从属权利要求涉及本发明的优选实施例。
根据本公开的第一方面，提供了一种用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法，包括以下步骤：提供位置的土壤数据，至少包括关于该位置处的土壤成分的信息；提供所述位置的历史天气数据；提供用于产品的土壤流动性模型，其中，土壤流动性模型被配置为取决于土壤数据和天气数据来计算在所述位置处的产品的迁移数据；以及确定至少一个迁移风险指数，该迁移风险指数基于迁移数据并且代表所述产品向下迁移到所述位置处的较低土壤层的风险。
术语迁移风险指数在当前情况下被定义为变量，包括至少两个阶段，优选地为更多阶段。该阶段指示产品到达较低土壤层和/或地下水的风险级别，诸如高风险、中等风险、低风险、无风险等。相应的风险级别可以包括数字、字母或短语。术语土壤数据在当前情况下被广泛理解，并且可以包括与溶质运输相关的土壤特性相关的所有数据，诸如质地、粒度分布、有机碳含量、密度、土壤类型、土壤层高度、层数等。术语土壤成分包括土壤类型、石头或其它材料的不同内容、内容物的空间分布等。术语位置在当前情况下也被广义地理解并且包括任何大小和形状以及高度轮廓的区域。该位置可以是农田的一部分或整个农田。术语天气数据在当前情况下被广泛理解，并且包括每日降水量、降水定时、气温、蒸散量、风流量、太阳辐射、梯度和定时，以及上述参数的持续时间等。术语天气数据可以包括历史，当前和未来的天气数据。然而，优选的是天气数据仅包括历史天气数据。术语历史天气数据在当前情况下被广义地理解并且包括来自过去的天气数据。优选地，术语历史天气数据在当前情况下包括来自最近一周、最近两周、上个月、最近3个月、最近6个月、上个季节和/或去年的每日天气数据。土壤流动性模型描述了产品在土壤中的归宿和行为，诸如基于其所在位置的土壤和天气数据的降解、吸附和浸出。土壤流动性模型可以是基于方程的模型。土壤流动性模型可以基于物理方程、从实验中得出的统计方程或神经元网络。术语产品在当前情况下被广泛理解，并且包括不应迁移到更深的土壤层和/或到地下水中的所有种类的产品，如植物处理剂，诸如杀虫剂、肥料、杀真菌剂等(例如吡草胺、苯达松和甲氧咪草烟)。术语迁移数据在当前情况下被广泛理解，并且包括产品在土壤中的流动性数据，诸如土壤流动性、渗透深度和传播散布。优选地，风险包括产品向下迁移到地下水并浸出地下水。
本公开基于这样的发现，即施用在农田位置上的产品可能渗入地下水并污染地下水。然而，这些产品是保护植物和/或增加植物产量所必需的。因此，对于农民来说了解在农田位置上施用产品的风险是有利的。产品渗入地下水的风险或可能性取决于产品、位置的土壤和天气条件之间的相互作用。相互作用取决于诸如密度、粘度、降解特征等的产品特性以及诸如土壤质地、有机碳含量等的土壤特性，以及诸如温度、降水值等的天气条件。本公开提供了土壤流动性模型，该模型描述了相互作用并提供用于产品的迁移风险指数。在该内容中应注意，可能会为每个产品提供单独的土壤流动性模型。迁移风险指数可以指导农民是否和/或如何在农田的位置上施用产品(例如施用选择是/否、施用量、施用定时)。迁移风险指数可以有利地简化农田位置上的植物处理。迁移风险指数可以有利地增加植物的产量。迁移风险指数可以在被产品污染之前有利地保护地下水。
在一个实施例中，迁移数据至少包括产品的土壤流动性/速度数据。术语土壤流动性描述了产品在土壤中传播的速度。土壤流动性/速度可与土壤高度结合使用，以确定产品在浸入到地下水之前传输土壤高度的必要时间。然后土壤流动性可用于确定迁移风险指数。土壤流动性可有利地有助于迁移风险指数的精确确定并因此结合对地下水的增加保护来增加植物的产量。
在一个实施例中，土壤流动性模型基于产品与土壤的物理-化学相互作用和/或产品的降解特征。物理-化学相互作用包括产品在土壤中的流动行为、产品在土壤中的粘附行为、产品在土壤中的扩散行为、产品与土壤的化学反应等。物理-化学相互作用可以有利地有助于精确确定迁移风险指数，并且从而结合对地下水的增加保护来提高植物的产量。在当前情况下，降解特征描述了产品随时间推移的降解。产品的降解特征可以结合产品的土壤流动性使用来精确确定迁移指数风险。
在一个实施例中，天气数据进一步包括用于所述位置的未来降水(即给定时间段内的降水水平)。未来降水值包括数小时、数天或数周的时间段，但不限于此。通过考虑未来的降水，可以提高土壤流动性模型的准确性并且从而提高确定迁移风险指数的准确性，这可以结合对地下水的增加保护来增加植物的产量。
在一个实施例中，该位置是田地的一部分并且其中该田地优选地包括多于一个的位置和/或该位置由地理数据定义，该地理数据优选为大小、形状、地理坐标。通过在几个位置中划分农田，可以确定迁移风险指数的分布，而不是一个不精确的平均值。这可能有助于结合对地下水的增加保护来增加田地上植物的产量。
在一个实施例中，迁移风险指数包括至少两个阶段(例如低风险和高风险)。迁移风险指数不限于两个阶段或类似低风险和高风险的术语，类似颜色或值的其他代码也适用。这些阶段可能有助于简化迁移风险指数的解释，从而增加风险确定或评估的用户友好性和效率。
在一个实施例中，该方法进一步包括基于迁移风险指数确定用于该位置的产品的施用量。从迁移风险指数确定施用量避免了通常必须由农民或农业技术人员进行的困难计算。因此，确定施用量简化困难的过程并减少错误，并因此增加植物处理的效率，这可结合对地下水的高度保护导致植物的高产量。
在一个实施例中，该产品包括农用化学品，优选杀虫剂、杀真菌剂和/或肥料。该方法可应用于各种产品，并且因此可应用于植物生长周期中的不同作物保护活动(例如杂草、杀真菌剂和昆虫管理)。因此，所有生长阶段和对应的处理活动可通过该方法改善，并且因此植物的产量可结合对地下水的增加保护而增加。
本公开的另一方面涉及根据用于提供至少一个迁移风险指数以生成田地的迁移风险图的计算机实现的方法确定的迁移风险指数的用途。田地的迁移风险图提供了单一迁移风险指数的分布，并可有助于选择适当的设备(例如产品排放单元的大小和精度)来处理该田地。迁移风险图可有助于进一步分析该田地(例如迁移风险指数的历史变化，几个季节的错误策略检测等)。
本公开的另一方面涉及根据用于提供至少一个迁移风险指数以用于提供用于控制农业设备的控制数据的计算机实现的方法确定的迁移风险指数的用途，其中农业设备优选为喷雾车。控制数据可以包括田地中的位置的地理数据和用于田地中的位置的产品的施用量限制。农业设备可以包括GPS以检测当前位置并在所需位置处施用所需的产品施用量。因此，控制数据可以通过分别减少优化施用于田地位置的产品的量来提高效率，并进一步保护地下水。
本公开的另一方面涉及一种用于提供至少一个迁移风险指数的系统，其包括：至少一个用于接收用于位置的土壤数据的接收接口，该土壤数据至少包括关于该位置处的土壤成分的信息；至少一个用于接收用于所述位置的天气数据的接收接口，该天气数据至少包括用于所述位置的历史降水数据；至少一个被配置为执行用于产品的土壤流动性模型的处理单元，其中，所述土壤流动性模型被配置为取决于土壤数据和天气数据确定在所述位置处产品的迁移数据；至少一个被配置为确定至少一个迁移风险指数的处理单元，该迁移风险指数基于迁移数据并且代表所述产品向下迁移到较低土壤层的风险。该系统可以是农业设备(例如喷雾单元)的控制器的CPU、台式计算机、智能电话、平板计算机或存储在云应用程序中的虚拟机。该系统可由农民使用，并可指导他结合对地下水的增加保护来增加植物的产量。该系统可以有利地提高在农田上施用产品的效率。这可能有利于降低用于地下水浸出的风险，从而确保管理和可持续的作物保护应用。
本公开的另一方面涉及一种用于提供田地的迁移风险图的计算机实现的方法，包括以下步骤：根据用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法确定用于田地的位置的迁移风险指数；基于确定的迁移风险指数生成迁移风险图。在本上下文中，计算机实现的方法优选地包括确定用于田地位置的所述产品的施用量；以及基于确定的施用量生成用于田地的所述产品的施用量图。迁移风险图和施用量图可有助于结合对地下水的增加保护来增加植物的产量。这可进一步增加可持续性和环境管理。
本公开的另一方面涉及一种农业设备，其被配置为由基于如上所述提供的迁移风险图生成的控制数据控制。控制数据可以与农业设备的GPS结合使用以非常精确地分配产品并且从而增加植物的产量并增加对地下水的保护。这可进一步增加可持续性和环境管理。
另一方面涉及一种用于将产品施用到农田上的方法，包括以下步骤：提供基于由如上所述的方法提供的迁移风险图生成的控制数据；借助于由控制数据控制的农业设备将产品施用到田地。
本公开的另一方面涉及一种计算机程序元件，该计算机程序元件当由处理器执行时被配置为执行用于提供用于提供田地的迁移风险图的方法。计算机程序元件因此可能存储在计算单元上，该计算单元也可以是实施例的一部分。该计算单元可以被配置为执行或诱导执行上述方法的步骤。此外，它可被配置为操作上述系统的组件。计算单元可以被配置为自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可以加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被配备以执行根据前述实施例之一的方法。本公开的该示例性实施例涵盖从一开始就使用本公开的计算机程序和借助于更新将现有程序变成使用本公开的程序二者的计算机程序。此外，计算机程序单元可能能够提供所有必要的步骤来完成上述方法的示例性实施例的过程。根据本公开的另一示例性实施例，提出了一种计算机可读介质，诸如CD-ROM、USB棒等，其中计算机可读介质具有存储在其上的由前一节描述的计算机程序元件。计算机程序可以存储和/或分布在合适的介质上，诸如光存储介质或固态介质，与其它硬件一起提供或作为其它硬件的一部分提供，但也可以其它形式分布，诸如经由互联网或其它有线或无线电信系统。然而，计算机程序也可以通过像万维网这样的网络呈现并且可以从这种网络下载到数据处理器的工作存储器中。根据本公开的另一示例性实施例，提供了一种用于使计算机程序元件可用于下载的介质，该计算机程序元件被布置为执行根据本公开的先前描述的实施例之一的方法。
附图说明
下面结合附图对本发明进行示例性说明，在附图中
图1是根据本公开的方法的步骤的示意性概述；以及
图2是根据本公开的可用作农业设备的喷雾器的示意图。
具体实施方式
图1是根据本公开的方法的示意图。下面，解释根据本公开的示例性步骤顺序。然而，所提供的顺序不是强制性的，即可以以不同的顺序或同时执行所有或几个步骤。
下面描述的方法可以总结如下。在第一步骤中，提供田地的土壤数据。在下一步骤中，提供用于田地的天气数据。在进一步的步骤中，提供应该被施用到田地的产品(例如特殊除草剂)的土壤流动性模型，并且其中土壤流动性模型用于基于土壤数据和天气数据确定产品的迁移数据(例如产品在土壤中的流动性)。在进一步的步骤中，基于迁移数据确定迁移风险指数。在进一步的步骤中，基于确定的迁移风险指数生成迁移风险图。在进一步的步骤中，生成施用量图。
在步骤S10中，提供田地的一个或更多个位置的土壤数据。土壤数据可以包括与土壤有关的所有数据，诸如密度、土壤成分、土壤类型、土层高度、层数、粗糙度、扩散系数、湿度、石含量、粘附力、湿度存储容量等。土壤成分可以包括土壤类型、石头或其它材料的不同含量，含量的空间分布等。土壤数据可以从数据库(例如农业部的数据库)提供或者可以从农民提供。
在步骤S20中，提供田地的天气数据。天气数据可以包括降水值、持续时间、定时、温度、风流、太阳辐射值以及持续时间和定时等。天气数据可以包括历史、当前和/或未来的天气数据。然而，优选的是天气数据仅包括历史天气数据。天气数据可以从商业天气数据库、国家天气服务或研究机构提供。
在步骤S30中，提供产品的土壤流动性模型。土壤流动性模型取决于土壤数据和天气数据计算在所述位置处的产品迁移数据。它接收土壤数据和天气数据作为输入并确定输出，即迁移数据。迁移数据包括在土壤中的产品的土壤流动性和传播距离。
在步骤S40中，针对该田地的每个位置确定产品的迁移风险指数。迁移风险指数基于迁移数据并提供所述产品向下迁移到所述位置处的较低土壤层的代表性风险或概率。为了确定风险或概率，例如将土壤流动性和土壤层高度(即传输以便到达地下水的距离)与产品的降解时间进行比较。如果土壤高度的传输时间长于产品的降解时间，则风险为低，否则风险为高。当然，存在影响产品的土壤流动性和传播距离的很多参数，因此应该清楚，上面的示例只是为了更好地理解。用于田地位置的产品的迁移风险指数是迁移数据与田地位置环境(即土壤数据和天气数据)的比较评估，其包括彼此的相互作用。
在步骤S50中，生成该田地的迁移风险图。迁移风险图包括该位置的单个迁移风险指数，示出迁移风险指数在该田地上的分布。可以将迁移风险图提供给农民作为结合产品或与其它产品进行比较的田地进一步分析的基础。还可以进一步处理迁移风险图以确定农业设备(例如智能喷雾器)的控制数据，其中控制数据可以包括所述产品的施用量的限制。
在步骤S60中，生成施用量图。施用量图包括产品的限制和用于田地位置的产品的进一步需要的量。施用量图用作农业设备(例如智能喷雾器)的控制输入。智能喷雾器可以具有不同的喷雾单元，其中不同的喷雾单元被独立地控制并且基于当前位置和施用量图在田地的位置上施用不同比率的产品。施用量可以基于产品的所需量(即所需施用量)、迁移风险指数和安全值的限制来确定。在当前情况下，安全值是施用量与极限的距离，以便降低产品在地下水中浸出的风险。施用量图还可以用作农民的分析依据，并例如显示在农用车辆的屏幕上。
图2是根据本公开的可用作农业设备的喷雾器20的示意图。
图2示出具有喷雾器20的拖拉机，该喷雾器20用于在具有植物11的田地10上施用诸如除草剂、杀真菌剂或灭虫剂的杀虫剂。喷雾器20可以可拆卸地附接或直接安装到拖拉机。喷雾器20包括喷杆，该喷杆具有沿喷雾器20的喷杆布置的多个喷嘴22。喷嘴22可以以规则或不规则的间隔沿喷杆固定地或可移动地布置。每个喷嘴22包括可控阀以调节从喷嘴22到田地的流体释放。
一个或更多个储罐24通过管道26与喷嘴22流体连接。每个储罐24容纳流体混合物的一种或更多种成分以在田地10上分配。这可包括化学活性或非活性成分，如除草剂混合物、除草剂混合物的成分、针对特定杂草的选择性除草剂、杀真菌剂、杀真菌剂混合物、杀真菌剂和植物生长调节剂混合物、植物生长调节剂、水、油等。每个储罐24可进一步包括可控阀以调节从储罐24到管道26的流体释放。这种布置允许控制释放到田地的混合物。喷雾器20的控制器28基于施用量图和/或迁移风险图来控制储罐和/或喷嘴阀22。
还结合优选实施例作为示例描述了本公开。然而，本领域的技术人员可以通过研究附图、本公开和权利要求来理解和实现其它变化并实践要求保护的发明。值得注意的是，特别是步骤S10至S60可以以任何顺序执行，即本发明不限于这些步骤的特定顺序。此外，也不需要在某个地方或在一个地方执行不同的步骤，即步骤中的每个步骤可以在不同的地方使用不同的设备/数据处理单元执行。在权利要求和说明书中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除复数。单个元件或其它单元可以实现权利要求中列举的多个实体或项目的功能。在相互不同的从属权利要求中列举了某些措施这一事实并不指示这些措施的组合不能用于有利的实现方式。
参考符号
S10    提供土壤数据
S20    提供天气数据
S30    提供土壤流动性模型
S40    确定至少一个迁移风险指数
S50    生成迁移风险图
S60    生成施用量图
10     田地
11     植物
20     喷雾器
22     喷嘴
24     储罐
26     管道
28     控制器

Claims (16)

1.一种用于提供至少一个迁移风险指数的计算机实现的方法，包括以下步骤：
提供用于位置的土壤数据，其至少包括关于该位置处的土壤成分的信息(S10)；
提供用于所述位置的天气数据，其至少包括用于所述位置的历史降水数据(S20)；
提供用于产品的土壤流动性模型，其中，所述土壤流动性模型被配置为取决于所述土壤数据和所述天气数据计算所述产品在所述位置处的迁移数据(S30)；以及
确定至少一个迁移风险指数，所述迁移风险指数基于所述迁移数据并且代表所述产品向下迁移到所述位置处的较低土壤层的风险(S40)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述迁移数据至少包括所述产品的土壤流动性数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述土壤流动性模型基于所述产品与所述土壤的物理-化学相互作用和/或所述产品的降解特征。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述天气数据进一步包括用于所述位置的未来降水(即给定时间段内的降水量)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述位置是田地的一部分，以及其中，所述田地优选地包括多于一个的位置和/或所述位置由地理数据定义，该地理数据优选为大小、形状、地理坐标。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述迁移风险指数包括至少两个阶段(例如，低风险和高风险)。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：
基于所述迁移风险指数确定用于所述位置的所述产品的施用量。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述产品包括农用化学品，优选杀虫剂、杀真菌剂和/或肥料。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法确定的迁移风险指数用于生成田地的迁移风险图的用途。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法确定的迁移风险指数用于提供控制数据以用于控制农业设备的用途，其中，所述农业设备优选是喷雾车。
11.一种用于提供至少一个迁移风险指数的系统，包括：
至少一个用于接收用于位置的土壤数据的接收接口，该土壤数据至少包括关于该位置处的土壤成分的信息；
至少一个用于接收用于所述位置的天气数据的接收接口，该天气数据至少包括用于所述位置的历史降水数据；
至少一个被配置为执行用于产品的土壤流动性模型的处理单元，其中，所述土壤流动性模型被配置为取决于所述土壤数据和所述天气数据确定在所述位置处所述产品的迁移数据；
至少一个被配置为确定至少一个迁移风险指数的处理单元，所述迁移风险指数基于所述迁移数据并且代表所述产品向下迁移到较低土壤层的风险。
12.一种用于提供田地的迁移风险图的计算机实现的方法，包括以下步骤：
基于根据权利要求1至8中任一项所述的方法确定用于田地的位置的迁移风险指数；
基于所确定的迁移风险指数生成迁移风险图(S50)。
13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：
确定用于所述田地的所述位置的所述产品的施用量；以及
基于所确定的施用量生成用于所述田地的所述产品的施用量图(S60)。
14.一种农业设备，其被配置为由基于根据权利要求12或13的方法提供的迁移风险图生成的控制数据来控制。
15.一种计算机程序元件，所述计算机程序元件当由处理器执行时被配置为执行根据权利要求12或13所述的方法。
16.一种用于将产品施用到农田上的方法，包括以下步骤：
提供基于由根据权利要求12或13所述的方法提供的迁移风险图生成的控制数据；
借助于由所述控制数据控制的农业设备将产品施用到所述田地上。
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WO (1) WO2022058535A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024017728A1 (en) * 2022-07-22 2024-01-25 Basf Agro Trademarks Gmbh Variable pesticide application data
CN117172990B (zh) * 2023-11-02 2024-02-06 北京建工环境修复股份有限公司 一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7047133B1 (en) * 2003-01-31 2006-05-16 Deere & Company Method and system of evaluating performance of a crop
US10607171B1 (en) * 2013-03-07 2020-03-31 Agrichem Method and system for automated crop management
WO2017147682A1 (en) * 2016-03-04 2017-09-08 Crop Production Services (Canada) Inc. System and method for prescribing fertilizer application rates for spatial distribution of a product
WO2020041861A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-05 Farmers Edge Inc. Method and system for estimating effective crop nitrogen applications

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