论文部分内容阅读
（1.怀化学院，湖南怀化 418000；2.武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室，湖南怀化 418000；3.中国农业大学，北京 100083）
摘要
借助SuperMap平台的GIS功能，利用.NET平台和C#语言，设计并实现了玉米种植环境气象特征信息提取系统，共包括原始气象数据预处理、空间气象信息提取、气象特征专题图制作和图形化显示4个功能模块，不仅能实现对大量气象数据的高效管理，更能方便地进行玉米种植环境气象特征信息提取，并借助GIS空间分析技术进行专题制图与相关的决策分析。该系统既可以为玉米种植户提供精确的玉米种植环境气象特征信息，又可为玉米种子企业各级管理者提供各种决策分析支持，对有效降低玉米生产风险具有重要的现实意义。实践应用表明该系统具有较好的实用性。
关键词 玉米种植环境；气象信息；特征提取；GIS
中图分类号 S127文献标识码 A文章编号 0517-6611（2014）19-06465-03
Maize Planting Environment Meteorology Feature Information Extracting System Based on GIS
MI Chunqiao et al
(Huaihua University, Huaihua, Hunan 418000)
Abstract A maize planting environment meteorology feature information extracting system based on SuperMap’s GIS capabilities, .NET platform, and C# language was designed. The system comprises four functional modules: source data preprocessing, spatial meteorological information extracting, meteorology feature thematic map producing and graphical displaying. It can not only manage massive meteorological data effectively, but also extract valuable maize planting environment meteorology feature information and support some related decisionmaking with GIS spatial analysis technology. It can provide accurate maize planting environment meteorological information for farmers and various decision supports for relevant managers in seed industry, which is of practical significance in reducing maize planting risk. Our application results have shown good usability of the system.
Key words Maize planting environment; Meteorological information; Feature extraction; GIS
基金项目 国家自然科学基金项目（41301084）；湖南省自然科学基金项目（13JJ6075）。
作者简介
米春桥（1983-），男，湖南怀化人，讲师，博士，从事地理信息系统与农业信息化技术研究。
收稿日期 20140506
玉米是主要的粮食作物之一，其生产状况直接影响到全世界的粮食安全，在影响玉米生长的诸多因素中，气象是最主要的环境因素。农业生产现代化关键是现代科学技术的运用，尤其是信息技术的运用，因此，研究玉米种植环境气象特征信息提取系统具有重大的现实意义。当前关于农业气象信息应用服务系统建设，许多学者进行了有益的探索与实践。一方面，一些学者对农业气象信息系统的开发、气象信息共享平台建设等技术进行了研究与思考［1-3］，同时，一些学者还结合具体应用区域开发了相关的省级气象信息应用系统，如赵杰明等设计了陕西省农业气象信息服务系统［4］，张云海等开发了辽宁省大气环境信息管理系统［5］；另一方面，由于气象要素具有明显的地域性，因此一些学者还将地理信息系统与农业气象服务进行了结合［6-8］，如刘丽等设计开发了基于GIS组件的农业气象信息服务系统［9］。这些研究在当时条件下都具有一定的代表性与实用性，但随着技术进步和时代的发展，有的研究显示出明显的时域局限性，不能满足用户对全国范围内、多类别及针对特定作物的气象特征信息服务要求。为此，笔者设计基于GIS的玉米种植环境气象特征信息提取系统。该系统专门针对玉米种植而设计，通过对全国近57年的气象日值数据（共包含12个指标）的统计计算与分析，基于玉米物候期进行玉米生长环境气象特征信息的挖掘与提取，并结合GIS的空间分析与制图功能方便、快速地生产各种实用的玉米种植气象信息专题图。应用表明，该系统与农业生产实践密切结合，在玉米种植业领域具有很好的实用性。
1 系统概述
该系统采用C/S模式，开发环境为Visual Studio 2005、SQL Server 2000及SuperMap Objects 5.2，开发语言为C#。系统设计采用面向对象的思想，整体架构分为3层［10］：用户界面层、业务逻辑层和数据访问层。系统功能主要包括4大模块：①原始气象数据预处理模块，完成对原始气象日值数据和玉米物候期数据的校验、入库等预处理；②空间气象信息提取模块，结合空间地理位置，对经预处理的气象日值数据进行各种统计计算、空间插值、概率分析及回归分析等，提取出用户指定位置处与玉米生长发育相关的气象特征信息、空间分布规律以及未来趋势预测等；③玉米种植环境气象特征信息专题图制作模块，根据用户的需求，对经计算或回归分析得到的各种与玉米生长发育相关的气象特征信息结合空间地理数据制作各种形式的专题图；④图形化显示模块，以图形化的方式直观地显示各种特征信息提取结果及专题地图显示等。系统的简要工作流程如图1所示。
图1系统工作流程
2原始气象数据预处理
系统的输入数据主要有3类：①全国742个基本气象站点近57年的气象日值数据（包括日平均温度、日降水量等12个气象指标）；②全国玉米生长发育物候期数据；③全国1∶400万基础地理空间数据及全国742个基本气象站点地理位置空间数据。对原始气息数据的预处理主要包括数据的筛选和检验两个方面。数据筛选主要是剔除掉其中错误的和缺失严重的数据；数据检验包括极值范围的检验（如温度的极值范围为-55~50 ℃）和逻辑关系的检验（如日最低温度、日平均温度、日最高温度三者应满足日最低温度≤日平均温度≤日最高温度）等。所有原始气息数据经过严格的预处理后均存储到系统后台数据库中。
3玉米种植环境气象特征信息提取
3.1 气象特征信息提取方法
对玉米种植地区的气象站点的气象日值数据进行统计计算，再经GIS插值分析，从而得到玉米种植地区的气象特征信息。该系统在提取气象特征信息时主要基于统计分析原理，用到的方法主要有求平均值、最大值、最小值、标准差、累计值、线性回归分析及时间序列分析等。其中，线性回归分析主要用于对缺失值和未来值的预测，而时间序列分析主要用于气象特征信息的潜在趋势规律的分析。
3.2 气象特征信息提取类别
该系统能够提取多种类别的玉米种植环境气象特征信息，分别适合不同场合的需求。从统计分析的层次不同可分为阶段特征（单层次统计）和年际特征（多层次统计），前者指气象指标在年内某个时间阶段内的统计特征值，后者指气象指标在年内某个时间阶段内的统计特征值在多年中的统计值，它是统计值的统计值。
从应用阶段的不同可将其分为日历特征、农事特征和物候特征，其中日历特征是按日历时间（如2007-01-01~12-31）直接划分统计阶段，农事特征是结合玉米生产的农事安排（如温度稳定>0 ℃的无霜期阶段）来划分统计阶段，而物候特征是根据玉米生长发育实际物候期来划分阶段（比如播种到出苗）。
从应用目的的不同可以分为常规特征、灾害特征和风险概率特征，其中灾害特征是指对玉米生长发育构成严重威胁的特征（如极端高温、大风、大雨等）。风险概率特征指某一气象特征在指定地点和时间出现的风险概率。
从特征的复杂程度可以分为简单特征和复杂特征，其中复杂特征指在多个条件限制下计算得到的特征。3.3 气象特征信息提取流程
提取的流程主要分为3步：气象指标值计算、对计算结果所得的特征信息进行提取及特征信息专题图制作。在指标值计算时：①选择待分析地区的气象站点（如果待分析地区内没有气象站点，则选择其最邻近的气象站点）；②选择要计算的气象指标（包括自定义指标）；③设置计算的条件，包括年际的起始年和终止年、阶段的起始点（月、日）和终止点（月、日）或者玉米的起始物候期和终止物候期、指标的限制条件、阶段的特征名、年际的特征名。具体操作方法及界面如图2所示。气象指标值计算完成后便开始特征信息提取，这一过程也叫区域化处理，其目的主要是将计算所得的气象站点的气象特征信息通过GIS的空间插值方法扩展到目标研究区域中去，从而得到目标区域的玉米种植环境气象特征信息值，该过程的处理方法与流程如图3所示。特征信息提取以后即可按用户指定的参数生产特征信息专题图。
图2 气象特征值计算界面
图3气象特征信息提取流程
4 系统实现及应用分析
系统提供两类用户模式：普通用户和高级用户。普通模式用于实现一键式自动信息提取；而高级模式则提供参数调整的交互式特征信息提取。选择相应的用户模式后即可进入玉米种植环境气象特征信息提取模块，系统实现的主界面如图4所示。
图4系统主界面
该系统不但可以为种植人员提供与玉米种植生产相关的各种气象特征信息，指导其进行精确的玉米生产；同时也可以为各玉米种子企业提供相关的决策分析支持，如不同气候特征下玉米品种销售地区的选择及在玉米制种基地选址中气象因素的分析等。在实践应用中，以全国742个基本气象站点近57年的日值风速（气象指标）数据为基础数据，运用概率统计分析方法，采用该系统为北京金色农华种业科技有限公司制作了玉米拔节—抽雄期因风倒伏（折）风险概率分布专题图，如图5所示，为其在全国各地选址建立玉米制种基地提供了良好的决策支持。
图5 玉米拔节—抽雄期因风倒伏（折）风险概率分布专题图
5 结语
该系统的特点：①不仅具备气象特征信息提取功能，同时支持空间专题图制作，在空间计算上以县域为最小计算单元，计算精度较高；②基于玉米物候期进行玉米生长环境气象信息的提取，与现实生产密切结合，实用性大；③具有较好
的扩展性，稍微加以改造即可用于其他方面，如加入水稻生
长物候期的数据，即可将该系统用于水稻生长环境气象特征
信息的提取。对于将来的扩展：①可以增加更多的气象日值数据及气象站点数，这样在特征提取时空间插值计算的效果会更好；②可以将其他的环境因素如土壤等集成到该系统中，则会更有利于玉米生产方案的定制。
参考文献
［1］ 王荣堂,张祖新,陈柏寒.农业气象信息系统的开发与利用［J］.中国农业气象,1998,19(1):43-45.
［2］ 李集明,沈文海,王国复.气象信息共享平台及其关键技术研究［J］.应用气象学报,2006,17(5):621-627.
［3］ 闫丽凤,李怀刚.关于气象信息系统建设的思考［J］.山东气象,2007,27(1):39-41.
［4］ 景毅刚,张树誉,吕思彰.陕西省农业气象信息系统［J］.陕西气象,2006,11(4):19-21.
［5］ 张云海,马雁军,杨洪斌.辽宁省大气环境信息管理系统［J］.环球科学与技术,2005,28(1):25-26.
［6］ 谢国辉.地理信息系统及其在农业气象服务中的应用［J］.中国农业气象,1999,20(4):6-9.
［7］ 廖顺宝,李泽辉.气温数据栅格化中的几个具体问题［J］.气象科技,2004,25(3):91-95.
［8］ 冯锐,余凌翔,张玉书，等.基于GIS的农业气象灾害监测系统［J］.干旱环境监测,2006 ,20(2):83-84.
［9］ 刘丽,刘清,宋国强，等.基于GIS组件的农业气象信息服务系统［J］.中国农业气象,2006,27(4):305-309.
［10］ 张顺谦,熊志强,邓彪.三层体系结构气象信息农业应用业务服务系统及其应用与推广［J］.中国农业气象,2002,23(4):19-22.
摘要
借助SuperMap平台的GIS功能，利用.NET平台和C#语言，设计并实现了玉米种植环境气象特征信息提取系统，共包括原始气象数据预处理、空间气象信息提取、气象特征专题图制作和图形化显示4个功能模块，不仅能实现对大量气象数据的高效管理，更能方便地进行玉米种植环境气象特征信息提取，并借助GIS空间分析技术进行专题制图与相关的决策分析。该系统既可以为玉米种植户提供精确的玉米种植环境气象特征信息，又可为玉米种子企业各级管理者提供各种决策分析支持，对有效降低玉米生产风险具有重要的现实意义。实践应用表明该系统具有较好的实用性。
关键词 玉米种植环境；气象信息；特征提取；GIS
中图分类号 S127文献标识码 A文章编号 0517-6611（2014）19-06465-03
Maize Planting Environment Meteorology Feature Information Extracting System Based on GIS
MI Chunqiao et al
(Huaihua University, Huaihua, Hunan 418000)
Abstract A maize planting environment meteorology feature information extracting system based on SuperMap’s GIS capabilities, .NET platform, and C# language was designed. The system comprises four functional modules: source data preprocessing, spatial meteorological information extracting, meteorology feature thematic map producing and graphical displaying. It can not only manage massive meteorological data effectively, but also extract valuable maize planting environment meteorology feature information and support some related decisionmaking with GIS spatial analysis technology. It can provide accurate maize planting environment meteorological information for farmers and various decision supports for relevant managers in seed industry, which is of practical significance in reducing maize planting risk. Our application results have shown good usability of the system.
Key words Maize planting environment; Meteorological information; Feature extraction; GIS
基金项目 国家自然科学基金项目（41301084）；湖南省自然科学基金项目（13JJ6075）。
作者简介
米春桥（1983-），男，湖南怀化人，讲师，博士，从事地理信息系统与农业信息化技术研究。
收稿日期 20140506
玉米是主要的粮食作物之一，其生产状况直接影响到全世界的粮食安全，在影响玉米生长的诸多因素中，气象是最主要的环境因素。农业生产现代化关键是现代科学技术的运用，尤其是信息技术的运用，因此，研究玉米种植环境气象特征信息提取系统具有重大的现实意义。当前关于农业气象信息应用服务系统建设，许多学者进行了有益的探索与实践。一方面，一些学者对农业气象信息系统的开发、气象信息共享平台建设等技术进行了研究与思考［1-3］，同时，一些学者还结合具体应用区域开发了相关的省级气象信息应用系统，如赵杰明等设计了陕西省农业气象信息服务系统［4］，张云海等开发了辽宁省大气环境信息管理系统［5］；另一方面，由于气象要素具有明显的地域性，因此一些学者还将地理信息系统与农业气象服务进行了结合［6-8］，如刘丽等设计开发了基于GIS组件的农业气象信息服务系统［9］。这些研究在当时条件下都具有一定的代表性与实用性，但随着技术进步和时代的发展，有的研究显示出明显的时域局限性，不能满足用户对全国范围内、多类别及针对特定作物的气象特征信息服务要求。为此，笔者设计基于GIS的玉米种植环境气象特征信息提取系统。该系统专门针对玉米种植而设计，通过对全国近57年的气象日值数据（共包含12个指标）的统计计算与分析，基于玉米物候期进行玉米生长环境气象特征信息的挖掘与提取，并结合GIS的空间分析与制图功能方便、快速地生产各种实用的玉米种植气象信息专题图。应用表明，该系统与农业生产实践密切结合，在玉米种植业领域具有很好的实用性。
1 系统概述
该系统采用C/S模式，开发环境为Visual Studio 2005、SQL Server 2000及SuperMap Objects 5.2，开发语言为C#。系统设计采用面向对象的思想，整体架构分为3层［10］：用户界面层、业务逻辑层和数据访问层。系统功能主要包括4大模块：①原始气象数据预处理模块，完成对原始气象日值数据和玉米物候期数据的校验、入库等预处理；②空间气象信息提取模块，结合空间地理位置，对经预处理的气象日值数据进行各种统计计算、空间插值、概率分析及回归分析等，提取出用户指定位置处与玉米生长发育相关的气象特征信息、空间分布规律以及未来趋势预测等；③玉米种植环境气象特征信息专题图制作模块，根据用户的需求，对经计算或回归分析得到的各种与玉米生长发育相关的气象特征信息结合空间地理数据制作各种形式的专题图；④图形化显示模块，以图形化的方式直观地显示各种特征信息提取结果及专题地图显示等。系统的简要工作流程如图1所示。
图1系统工作流程
2原始气象数据预处理
系统的输入数据主要有3类：①全国742个基本气象站点近57年的气象日值数据（包括日平均温度、日降水量等12个气象指标）；②全国玉米生长发育物候期数据；③全国1∶400万基础地理空间数据及全国742个基本气象站点地理位置空间数据。对原始气息数据的预处理主要包括数据的筛选和检验两个方面。数据筛选主要是剔除掉其中错误的和缺失严重的数据；数据检验包括极值范围的检验（如温度的极值范围为-55~50 ℃）和逻辑关系的检验（如日最低温度、日平均温度、日最高温度三者应满足日最低温度≤日平均温度≤日最高温度）等。所有原始气息数据经过严格的预处理后均存储到系统后台数据库中。
3玉米种植环境气象特征信息提取
3.1 气象特征信息提取方法
对玉米种植地区的气象站点的气象日值数据进行统计计算，再经GIS插值分析，从而得到玉米种植地区的气象特征信息。该系统在提取气象特征信息时主要基于统计分析原理，用到的方法主要有求平均值、最大值、最小值、标准差、累计值、线性回归分析及时间序列分析等。其中，线性回归分析主要用于对缺失值和未来值的预测，而时间序列分析主要用于气象特征信息的潜在趋势规律的分析。
3.2 气象特征信息提取类别
该系统能够提取多种类别的玉米种植环境气象特征信息，分别适合不同场合的需求。从统计分析的层次不同可分为阶段特征（单层次统计）和年际特征（多层次统计），前者指气象指标在年内某个时间阶段内的统计特征值，后者指气象指标在年内某个时间阶段内的统计特征值在多年中的统计值，它是统计值的统计值。
从应用阶段的不同可将其分为日历特征、农事特征和物候特征，其中日历特征是按日历时间（如2007-01-01~12-31）直接划分统计阶段，农事特征是结合玉米生产的农事安排（如温度稳定>0 ℃的无霜期阶段）来划分统计阶段，而物候特征是根据玉米生长发育实际物候期来划分阶段（比如播种到出苗）。
从应用目的的不同可以分为常规特征、灾害特征和风险概率特征，其中灾害特征是指对玉米生长发育构成严重威胁的特征（如极端高温、大风、大雨等）。风险概率特征指某一气象特征在指定地点和时间出现的风险概率。
从特征的复杂程度可以分为简单特征和复杂特征，其中复杂特征指在多个条件限制下计算得到的特征。3.3 气象特征信息提取流程
提取的流程主要分为3步：气象指标值计算、对计算结果所得的特征信息进行提取及特征信息专题图制作。在指标值计算时：①选择待分析地区的气象站点（如果待分析地区内没有气象站点，则选择其最邻近的气象站点）；②选择要计算的气象指标（包括自定义指标）；③设置计算的条件，包括年际的起始年和终止年、阶段的起始点（月、日）和终止点（月、日）或者玉米的起始物候期和终止物候期、指标的限制条件、阶段的特征名、年际的特征名。具体操作方法及界面如图2所示。气象指标值计算完成后便开始特征信息提取，这一过程也叫区域化处理，其目的主要是将计算所得的气象站点的气象特征信息通过GIS的空间插值方法扩展到目标研究区域中去，从而得到目标区域的玉米种植环境气象特征信息值，该过程的处理方法与流程如图3所示。特征信息提取以后即可按用户指定的参数生产特征信息专题图。
图2 气象特征值计算界面
图3气象特征信息提取流程
4 系统实现及应用分析
系统提供两类用户模式：普通用户和高级用户。普通模式用于实现一键式自动信息提取；而高级模式则提供参数调整的交互式特征信息提取。选择相应的用户模式后即可进入玉米种植环境气象特征信息提取模块，系统实现的主界面如图4所示。
图4系统主界面
该系统不但可以为种植人员提供与玉米种植生产相关的各种气象特征信息，指导其进行精确的玉米生产；同时也可以为各玉米种子企业提供相关的决策分析支持，如不同气候特征下玉米品种销售地区的选择及在玉米制种基地选址中气象因素的分析等。在实践应用中，以全国742个基本气象站点近57年的日值风速（气象指标）数据为基础数据，运用概率统计分析方法，采用该系统为北京金色农华种业科技有限公司制作了玉米拔节—抽雄期因风倒伏（折）风险概率分布专题图，如图5所示，为其在全国各地选址建立玉米制种基地提供了良好的决策支持。
图5 玉米拔节—抽雄期因风倒伏（折）风险概率分布专题图
5 结语
该系统的特点：①不仅具备气象特征信息提取功能，同时支持空间专题图制作，在空间计算上以县域为最小计算单元，计算精度较高；②基于玉米物候期进行玉米生长环境气象信息的提取，与现实生产密切结合，实用性大；③具有较好
的扩展性，稍微加以改造即可用于其他方面，如加入水稻生
长物候期的数据，即可将该系统用于水稻生长环境气象特征
信息的提取。对于将来的扩展：①可以增加更多的气象日值数据及气象站点数，这样在特征提取时空间插值计算的效果会更好；②可以将其他的环境因素如土壤等集成到该系统中，则会更有利于玉米生产方案的定制。
参考文献
［1］ 王荣堂,张祖新,陈柏寒.农业气象信息系统的开发与利用［J］.中国农业气象,1998,19(1):43-45.
［2］ 李集明,沈文海,王国复.气象信息共享平台及其关键技术研究［J］.应用气象学报,2006,17(5):621-627.
［3］ 闫丽凤,李怀刚.关于气象信息系统建设的思考［J］.山东气象,2007,27(1):39-41.
［4］ 景毅刚,张树誉,吕思彰.陕西省农业气象信息系统［J］.陕西气象,2006,11(4):19-21.
［5］ 张云海,马雁军,杨洪斌.辽宁省大气环境信息管理系统［J］.环球科学与技术,2005,28(1):25-26.
［6］ 谢国辉.地理信息系统及其在农业气象服务中的应用［J］.中国农业气象,1999,20(4):6-9.
［7］ 廖顺宝,李泽辉.气温数据栅格化中的几个具体问题［J］.气象科技,2004,25(3):91-95.
［8］ 冯锐,余凌翔,张玉书，等.基于GIS的农业气象灾害监测系统［J］.干旱环境监测,2006 ,20(2):83-84.
［9］ 刘丽,刘清,宋国强，等.基于GIS组件的农业气象信息服务系统［J］.中国农业气象,2006,27(4):305-309.
［10］ 张顺谦,熊志强,邓彪.三层体系结构气象信息农业应用业务服务系统及其应用与推广［J］.中国农业气象,2002,23(4):19-22.