新型作物产量对气候变化响应的诊断方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010035306.6 (22)申请日 2020.01.14 (71)申请人 河海大学 地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西 路8号 (72)发明人 刘娣余钟波 (74)专利代理机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 代理人 罗运红 (51)Int.Cl. G06F 17/18(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种新型作物产量对气候变化响应的诊断 方法 (57)摘要 本发明。

2、公开了一种新型作物产量对气候变 化响应的诊断方法， 该发明属于水文气象及农业 交叉学科数据分析领域。 包括如下步骤： 选择研 究区域， 收集区域气象要素时间序列和农作物产 量时间序列； 选取计算时段； 对选定时段内的气 象要素和农作物产量数据序列去趋势分析； 计算 去趋势分析后的气象要素和农作物产量的均值， 偏差和偏差率时间序列； 根据偏差率时间序列， 计算农作物产量对气象要素的敏感指数时间序 列， 求中位数， 获得选定时段内敏感指数A； 根 据敏感指数A判断农作物产量对气候变化的响 应。 该诊断方法可以直接服务于农业生产， 结合 自然条件， 为最优化生产灌溉技术提高作物产量 提供理论依据， 。

3、具有重要的社会生产意义。 权利要求书2页 说明书4页 附图4页 CN 111241485 A 2020.06.05 CN 111241485 A 1.一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特征在于： 该方法包括如下步骤： 步骤1， 选择研究区域， 收集区域气象要素时间序列和农作物产量时间序列； 步骤2， 根据搜集到的气象要素和农作物产量时间序列选取计算时段； 步骤3， 对选定时段内的气象要素和农作物产量数据序列去趋势分析； 步骤4， 计算去趋势分析后气象要素时间序列均值、 偏差和偏差率； 步骤5， 计算去趋势分析后农作物产量时间序列均值、 偏差和偏差率； 步骤6， 根据去趋势气象要素和。

4、农作物产量偏差率时间序列， 计算敏感指数时间序列， 求中位数， 获得选定时段内敏感指数 A； 步骤7， 根据敏感指数 A判断农作物产量对气候变化的响应。 2.根据权利要求1所述的一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特征在于： 所述步骤1， 所选取的研究区域不限， 包括地区、 国家或全球尺度的农作物种植区域； 所选取 的气象要素不限， 包括气温、 降水、 蒸散发； 所选取的农作物种类不限， 包括小麦、 水稻、 玉 米。 3.根据权利要求2所述的一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特征在于： 所述步骤2， 所选取的研究时段不限， 选取的气象要素和农作物产量时间序列长度一致。 4。

5、.根据权利要求3所述的一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特征在于： 所述步骤3， 采用TFPW去趋势方法， 对选定时段内的气象要素和农作物产量数据序列去趋势 分析， 公式如下： XiXi- i (2) Yi Xi-r1Xi-1 (3) YiYi + i (4) 其中， Xi和Xj表示选定的初始要素X在时刻i和时刻j的量， X是选定的气象要素或作物产 量数据序列， 是初始要素的增减趋势， median为取中位数； Xi是初始要素X在第i时刻去趋 势后的量； r1是间隔一个时段的去趋势后的要素序列Xi的自相关系数； Yi 为去趋势分析后 的Xi移除自相关系数后的要素序列； Yi为去趋势。

6、分析后的要素序列。 5.根据权利要求3所述的一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特征在于： 所述步骤6， 获得选定时段内敏感指数的方法如下： 其中， A为敏感指数， Ri为去趋势分析后第i时段的农作物产量， Ai为去趋势分析后第i 时段的气象要素， 和 为去趋势分析后农作物产量和气象要素序列在总时段内的平均值， 和分别为去趋势分析后第i时段的农作物产量和气象要素序列偏差， 和分别为去趋势分析后第i时段的农作物产量和气象要素序列偏差 率， median为取中位数。 6.根据权利要求3-5任一所述的一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法， 其特 权利要求书 1/2 页 2 CN 111。

7、241485 A 2 征在于： 所述步骤7， 根据敏感指数 A判断农作物产量对气候变化的响应， 方法如下： 当 A0时， 表明农作物产量对气候变化的响应为正反馈； 当 A0时， 表明农作物产量 对气候变化的响应为负反馈； 当 A0时， 表明农作物产量对气候变化不响应； 敏感指数 A的量值大小表明农作物产量对气候变化的响应强度，A量值愈大， 响应强度 愈大； 当| A|1时， 表明响应显著； 当| A|1时， 表明响应不显著。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111241485 A 3 一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方法 技术领域 0001 本发明属于水文气象及农业交叉学科数据分析领域，。

8、 尤其涉及一种作物产量对气 候变化响应的诊断方法。 背景技术 0002 气象要素(水， 热， 温， 湿等)在作物生长生产过程中起着重要作用， 决定着作物产 量的高低。 近年来， 水文、 气象、 农业工作者基于变化环境， 对变化环境下水-能源-作物产量 相互作用机理开展了大量研究(Ahmed et al.,2015； Li et al.,2014； Lobell et al., 2011； Long et al.,2006； Monteith&Moss,1977； Ottman et al.,2012； Porter&Semenov, 2005； Schlenker&Roberts,2009； 。

9、Zhao et al.,2017)。 气候变化对作物产量的影响被大量 观测资料所证实。 研究表明全球变化引起的气温变化和极端气候事件使得全球约三分之一 的粮食产量受到影响(Ray et al.,2015； Vogel et al.,2019)。 然而， 由于缺乏长期的大范 围的观测数据资料， 加上外界条件如环境、 农业种植施肥灌溉等技术的发展， 使得现有的分 析方法很难将这些外界条件对作物产量的影响从气候变化对作物产量的影响中剥离出来。 0003 目前， 统计分析方法， 比如方差分析方法(Nicholls,1997； Porter&Semenov, 2005)、 线性相关和线性回归方法(Cha。

10、llinor et al.,2014； Lobell&Field,2007； Lobell et al.,2011)在作物产量-气候变化相关研究中广泛应用。 然而， 现有研究结果在空间分布 上存在着较大的差异性和地域性。 基于非参数弹性分析方法在作物产量-气候变化响应中 的应用目前暂无相关研究。 发明内容 0004 发明目的： 为解决现有技术的不足， 本发明首次将非参数弹性分析方法应用在作 物产量对气候变化响应的诊断分析中， 提出一种新型作物产量对气候变化响应的诊断方 法。 0005 技术方案： 为实现本发明的目的， 本发明所采用的技术方案是： 一种新型作物产量 对气候变化响应的诊断方法， 包。

11、括如下步骤： 0006 步骤1， 选择研究区域， 收集区域气象要素时间序列和农作物产量时间序列； 0007 步骤2， 根据搜集到的气象要素和农作物产量时间序列选取计算时段； 0008 步骤3， 对选定时段内的气象要素和农作物产量数据序列去趋势分析； 0009 步骤4， 计算去趋势分析后气象要素时间序列均值、 偏差和偏差率； 0010 步骤5， 计算去趋势分析后农作物产量时间序列均值、 偏差和偏差率； 0011 步骤6， 根据去趋势气象要素和农作物产量偏差率时间序列， 计算敏感指数时间序 列， 求中位数， 获得选定时段内敏感指数 A； 0012 步骤7， 根据敏感指数 A判断农作物产量对气候变化。

12、的响应。 0013 进一步的， 所述步骤1， 所选取的研究区域不限， 可以是地区、 国家或全球尺度的农 作物种植区域。 所选取的气象要素不限， 可以是气温、 降水、 蒸散发。 所选取的农作物种类不 说明书 1/4 页 4 CN 111241485 A 4 限， 可以是小麦、 水稻、 玉米。 0014 进一步的， 所述步骤2， 所选取的研究时段不限， 可以是十年、 二十年或更长时段， 但选取的气象要素和农作物产量时间序列长度需一致。 0015 进一步的， 所述步骤3， 采用TFPW(Trend Free Pre-Whitening)去趋势方法， 对选 定时段内的气象要素和农作物产量数据序列去趋势。

13、分析， 公式如下： 0016 0017 XiXi- i (2) 0018 YiXi-r1Xi-1 (3) 0019 YiYi+ i (4) 0020 其中， Xi和Xj表示选定的初始要素X在时刻i和时刻j的量， X是选定的气象要素或作 物产量数据序列， 是初始要素的增减趋势， median为取中位数； Xi是初始要素X在第i时刻 去趋势后的量； r1是间隔一个时段的去趋势后的要素序列Xi的自相关系数； Yi为去趋势分 析后的Xi移除自相关系数后的要素序列； Yi为去趋势分析后的要素序列。 0021 进一步的， 所述步骤6， 获得选定时段内敏感指数的方法如下： 0022 0023 其中，A为敏感。

14、指数， Ri为去趋势分析后第i时段的农作物产量， Ai为去趋势分析后 第i时段的气象要素， 和为去趋势分析后农作物产量和气象要素序列在总时段内的均 值，和分别为去趋势分析后第i时段的农作物产量和气象要素序列偏差， 和分别为去趋势分析后第i时段的农作物产量和气象要素序列偏差 率， median为取中位数。 0024 进一步的， 所述步骤7， 根据敏感指数 A判断农作物产量对气候变化的响应， 方法 如下： 0025 当 A0时， 表明农作物产量对气候变化的响应为正反馈； 当 A0时， 表明农作物产 量对气候变化的响应为负反馈； 当 A0时， 表明农作物产量对气候变化不响应。 0026 敏感指数 A。

15、的量值大小表明农作物产量对气候变化的响应强度，A量值愈大， 响应 强度愈大； 当| A|1时， 表明响应显著； 当| A|0时， 表明小麦产量对气温变化的响应为正反馈； 当 A0时， 表明小麦 产量对气温变化的响应为负反馈； 当 A0时， 表明小麦产量对气温变化不响应。 A的量值愈 大， 表明小麦产量对气温变化的响应强度越大。 当| A|1时， 表明响应显著； 当| A|1时， 表 明响应不显著。 0044 本发明通过特定时段气象要素和农作物产量时间序列， 计算敏感指数， 确定农作 物产量对气象要素变化的响应特征， 由此获得农作物产量对气候变化的响应， 可为农业生 说明书 3/4 页 6 CN。

16、 111241485 A 6 产过程中适应气候变化， 结合自然条件， 为最优化生产灌溉技术提高作物产量提供理论依 据， 具有重要的社会生产意义。 0045 以上所述是本发明的优选实施方式， 应当指出， 对于本技术领域的普通技术人员 来说， 在不脱离本发明技术原理的前提下， 还可以做出若干改进和变形， 这些改进和变形也 应视为本发明的保护范围。 说明书 4/4 页 7 CN 111241485 A 7 图1 说明书附图 1/4 页 8 CN 111241485 A 8 图2 图3 说明书附图 2/4 页 9 CN 111241485 A 9 图4 图5 说明书附图 3/4 页 10 CN 111241485 A 10 图6 说明书附图 4/4 页 11 CN 111241485 A 11 。