何婷
摘要 我國在國民經濟發展中不斷強調各行業的協調發展,作為農業大國,在現代化的生產實踐中需要不斷增加應用先進的技術,促使農業生產效率和水平的提高。由于農業生產中受自然要素影響較大,因而需要應用相關技術和設備實現農業氣象觀測,對農業氣象災害進行分類分析,減少農業生產中的損失。本文在此基礎上,主要對大數據處理下的農業氣象災害分類模型進行研究與分析,以供相關人員參考。
關鍵詞 大數據處理;農業生產;氣象災害;分類分析;模型
中圖分類號 TP391.9 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739(2018)01-0200-01
現代化經濟的發展促使科技發展水平不斷提高,農業生產中應用先進的機械設備,能夠有效提高生產力水平,進一步促進國民經濟的增長,由于農業生產中受外部環境和氣候等因素的影響,容易遭遇不同的自然災害,因此要求通過農業氣象災害觀測和分析,對相關問題進行研究,并制定出有效的應對措施,減少農業生產過程中因自然災害導致的損失[1]。由于農業氣象災害分析數據構成復雜且數據量較大,因而數據分析效率較低,在大數據處理下的農業氣象災害分類,應用數據分析模型能夠對氣象災害等級和風險指數進行綜合性分析,促使農業氣象災害分析結果更加有效。
1 災害等級方面的研究
農業氣象災害分析中應用大數據分析主要是通過不同軟件技術的使用,對相關數據進行搜集、整理和分析,國家氣象局在雷達、衛星和地面觀測等設備的應用基礎上對農業氣象災害產品進行分類,這就構成“氣象大數據”。農業生產中受氣候條件制約,對于極端氣候的觀測和預報需要通過數據模型分析的辦法,綜合了解氣候災害等級,為防災控災做好準備[2]。在數據分析中可以創建數據分析程序,在高速計算水平下更大規模地處理相關數據內容。例如在Random Forests隨機森林法的應用中,主要是使用分類回歸樹的方法對樣本訓練集進行數據整理,在不同的分類器中均可以使用該數據分析方法,在空間理論值域內對內部的節點選取若干值,然后建立分類決策樹群,可為相關部門決策提供依據。
2 風險指數方面的研究
農業生產中關于農作物的生長,需要對氣候環境變化情況進行觀測和分析,對其中的氣象災害風險指數進行集中反映,風險指數越高,則農作物受到的損害越嚴重,繼而造成的生產損失也越大。在農業氣象災害分類中,主要的限制因素是溫度變化,植物生理性活動能力變化的臨界值溫度為8 ℃,因而在模型分析中,定義≥8 ℃的低溫災害風險指數為0,定義≤-30 ℃的災害風險指數為1。農業氣象災害分類模型關于風險指數分析,對某一時間段內的氣溫序列安排符合正態分布規律,因而將-30~8 ℃的農業氣象災害風險指數確立為正態函數密度函數,在函數式計算中得出風險指數值[3]。在大數據處理背景下的農業氣象災害風險指數計算中,應用概率密度函數計算,數據結果更加準確和直觀。在密度函數計算中,可以增加光照因子,這主要是因為農作物在生長過程中,可照時數和日照時數對于評價氣象災害風險指數也具有重要參照作用。
3 優化分類算法
農業氣象災害分析中,使用KNN分類模型分析,其算法的核心思想是對樣本中的待分類項和已知訓練項之間的距離值進行計算,為待分類樣本中的主要數據進行相鄰值尋找,共尋找K個鄰居,并對鄰居分類。大數據下的農業氣象災害分析具有較高的復雜度,程序化特性明顯,因而在實際操作中要求對農業氣象災害風險指數比較集中的若干值進行計算,把握當前值和每個值之間的距離,但是在數據中選擇的K個距離最小值需要集中選取,對K個點中對應的數據距離進行統計,在模型分析中需要對出現頻率較高的若干風險指數值作為當前分析預測點,并將其劃分到農業氣象災害風險指數區間內[4]。
4 結語
氣象觀察在農業生產中具有重要作用,對農業氣象災害分類分析中能夠對農業生產起到一定的指導作用,由于氣象數據復雜度較大,需要應用數據分析模型提高數據分析效率。大數據處理的農業氣象災害分類模型,主要是在數據并行式分布處理和鄰近組合分析中,對農業氣象災害等級和分布形式進行綜合分析,得出風險指數等級,農戶根據氣象災害分布信息的評估結果,能夠更加科學、合理地安排農業生產活動,防止因氣象災害導致農業生產損失過大。大數據處理背景下應用不同農業氣象災害分類模型,數據分析效率不同,產生的最終農業生產指導效果也不同,因而需要根據實際情況合理選用[5]。
5 參考文獻
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