【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业气象，特别涉及一种基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法。
技术介绍
1、冬小麦烂场雨灾害是指麦收期间的连阴雨天气，农民们称之为“烂场雨”。这种天气情况会造成小麦倒伏受淹，发生霉变和麦穗发芽，从而影响小麦的产量和质量。如果连续5天每天仅降下1毫米的雨水，小麦都会在地里发芽，即便是收割上来的小麦，如果没有及时脱粒，也会在仓库里发芽，这种天气情况给三夏收割带来了极大的困扰。
2、为了应对这一情况，农民们抢时抓好小麦抢收和烘干晾晒，包括及时抢排田间积水、科学调度机械抢收、抓好小麦烘干晾晒以及做好发芽霉变小麦处置。因此，需要气象部门有效、及时识别烂场雨事件，通过及时发布烂场雨灾害风险预警，指导各地积极开展“一喷三防”和微喷灌等工作。
3、为了筛选烂场雨事件，许多研究采用如下传统方法：
4、(1)降水时段集中于5月下旬至6月中旬；
5、(2)单日降水量大于等于0.1mm；
6、(3)持续时间大于等于3天，过程累计降水量大于等于40mm。
7、在此研究基础上，尝试从冬小麦生育期、气象影响要素及阈值等方面对事件识别方法进行改进。首先，基于冬小麦物候数据集，并考虑到小麦的生长发育特性，冬小麦成熟期为5.21—6.10，这是烂场雨发生的主要时间段，鉴于不同年份小麦成熟期的差异，因此考虑烂场雨的时段拓展至5.15—6.15。其次，过程累计降水量40mm阈值偏高，基于历史烂场雨事件记录，部分地区累计降水量未达到40mm，但地区小麦仍然出现小麦发芽霉变
8、针对上述问题，有必要开发一种快速识别冬小麦烂场雨灾害的方法，通过农业、气象部门的协调联动，政府、农民及时采取应对措施，确保小麦的产量和质量不受烂场雨的严重影响。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的问题是：提供一种基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，用于解决现有烂场雨识别方法中识别小麦成熟期不准确、气象指标要求过高、评估烂场雨事件指标不完善的问题。
2、为解决上述问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，包括如下步骤：
4、s1、采集目标区域历史和预报气象数据，包括降水、日照时长、目标区域气象站点数；
5、s2、基于采集的目标区域数据，根据站点尺度烂场雨事件方法快速识别烂场雨事件；
6、s3、在区域尺度上，快速识别区域性烂场雨事件，提取目标区域中区域性烂场雨事件指标并进行表征，分别与历史区域性烂场雨事件对应的指标进行归一化处理；
7、s4、构建强度-面积-持续时间烂场雨事件综合强度评估模型，得到目标区域中区域性烂场雨事件的综合强度；
8、s5、将目标区域中区域性烂场雨事件综合强度与历史区域性烂场雨事件综合强度进行对比，得到区域性烂场雨综合强度评估结果。
9、优选的，步骤s2中，基于目标区域区域历史和预报气象数据，站点尺度烂场雨事件识别方法如下：
10、s2.1、确定目标区域降水时段集中时间；
11、s2.2、站点尺度烂场雨事件包括气象要素：降水量p，日照时数s，持续天数d，站点尺度烂场雨事件esta为三个气象要素的函数，表示如下：
12、esta＝f(p，s，d)#(1)
13、s2.3、当持续时间为d＝3天时，烂场雨事件判别条件为：
14、
15、其中，i表示烂场雨过程中的某一天，pi为第i天的降水量。
16、s2.4、当持续时间d＞3天时，阴雨寡照也会引发烂场雨，将日照纳入判别条件中：
17、
18、其中，k为无雨日的某一天，hk为第k天的日照时数，pi为第i天的降水量。
19、具体地，步骤s2.1中，目标区域降水时段集中时间为每年5月15日至6月15日；
20、具体地，步骤s3中，所述区域尺度烂场雨事件为在同一时间段内，烂场雨事件影响站点比α超过预设阈值，记为目标区域中一次区域性烂场雨事件ereg，方法如下：
21、
22、其中，n为冬小麦主产区气象站点总数，naffect(t)表示在时段t发生烂场雨的气象站点总数，t为烂场雨发生时期的时间集合，预设阈值为8％。
23、优选的，步骤s3中，区域性烂场雨事件指标包括四个气象要素：站点数量s、持续天数d、平均累计降水量p和平均日照时数h，提取区域性烂场雨事件四个指标。
24、具体地，步骤s3中，将提取的目标区域烂场雨事件指标分别与历史烂场雨事件的四个指标进行归一化处理，得到归一化站点数norms，归一化持续天数normd，归一化降水量normp，归一化日照时数normh，归一化公式如下：
25、
26、其中，normr为目标区域烂场雨事件r提取指标值的归一值，xr为目标区域烂场雨事件r的提取指标值，xmin为历史所有烂场雨事件中提取指标值的最小值，xmax为历史所有烂场雨事件中提取指标值的最大值。
27、具体地，步骤s4中，构建强度-面积-持续时间烂场雨事件综合强度评估模型；
28、所述强度，在冬小麦成熟期，日照和降水量均影响小麦的品质，降水量越多，日照时长越短，冬小麦受灾程度越深，区域性烂场雨事件的强度指标i计算公式为：
29、i＝normp-normh#(6)
30、式中，normp、normh分别为平均累计降水量p和平均日照时数h归一化处理后的值；
31、所述持续时间，将满足区域性烂场雨判定条件的首日为区域性烂场雨开始日，区域性烂场雨开始后，目标区域内出现未满足区域性烂场雨判定条件的前一日为区域性烂场雨结束日，区域性烂场雨开始日至结束日的天数为区域性烂场雨过程持续时间，区域性烂场雨持续时间指标用归一化持续天数normd表示；
32、所述面积，在满足区域性烂场雨判定条件下，在区域性烂场雨持续时间内，将满足区域性烂场雨的站点数量作为区域性烂场雨的影响范围，区域性烂场雨面积指标用归一化站点数norms表示；
33、所述综合强度评估模型，计算目标区域中区域性烂场雨事件的综合强度cs，方法如下：
34、cs＝norms+normd+i#(7)
35、式中，norms、normd、i分别为区域性烂场雨的面积、持续时间、强度指标。
36、优选的，步骤s5中，将得到的目标区域中区域性烂场雨事件综合强度与历史区域性烂场雨事件综合强度进行归一化处理，得到目标区域中区域性烂场雨事件在历史区域性烂场雨事件的综合强度排名，对目标区域中区域性烂场雨强度进行评估，指导烂场雨灾害预警及响应。
37、第二方面，本专利技术提供了一种基于强度-面积-持本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S2中，基于目标区域区域历史和预报气象数据，站点尺度烂场雨事件识别方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S2.1中，目标区域降水时段集中时间为每年的5月15日至6月15日。
4.根据权利要求2所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S3中，区域尺度烂场雨事件为在同一时间段内，烂场雨事件影响站点比α超过预设阈值，记为目标区域中一次区域性烂场雨事件Ereg，方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述区域性烂场雨事件指标包括四个气象要素：站点数量S、持续天数D、平均累计降水量P和平均日照时数H，提取区域性烂场雨事件四个指标。
6.根据权利要求5所述的基于强度-面积-持续时间的冬小
7.根据权利要求6所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S4中，构建强度-面积-持续时间烂场雨事件综合强度评估模型；
8.根据权利要求7所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤S5中，将得到的目标区域中区域性烂场雨事件综合强度与历史区域性烂场雨事件综合强度进行归一化处理，得到目标区域中区域性烂场雨事件在历史区域性烂场雨事件的综合强度排名，对目标区域中区域性烂场雨强度进行评估，指导烂场雨灾害预警及响应。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所属计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8中任一项所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤s2中，基于目标区域区域历史和预报气象数据，站点尺度烂场雨事件识别方法如下：
3.根据权利要求2所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤s2.1中，目标区域降水时段集中时间为每年的5月15日至6月15日。
4.根据权利要求2所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤s3中，区域尺度烂场雨事件为在同一时间段内，烂场雨事件影响站点比α超过预设阈值，记为目标区域中一次区域性烂场雨事件ereg，方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害识别方法，其特征在于，步骤s3中，所述区域性烂场雨事件指标包括四个气象要素：站点数量s、持续天数d、平均累计降水量p和平均日照时数h，提取区域性烂场雨事件四个指标。
6.根据权利要求5所述的基于强度-面积-持续时间的冬小麦烂场雨灾害...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯爱青，黄鸿镜，巢清尘，李艳忠，刘文彬，
申请(专利权)人：国家气候中心，
类型：发明
国别省市：
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