基于大數(shù)據(jù)處理的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型分析

何婷

摘要 我國在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不斷強(qiáng)調(diào)各行業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，作為農(nóng)業(yè)大國，在現(xiàn)代化的生產(chǎn)實(shí)踐中需要不斷增加應(yīng)用先進(jìn)的技術(shù)，促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和水平的提高。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受自然要素影響較大，因而需要應(yīng)用相關(guān)技術(shù)和設(shè)備實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)氣象觀測，對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害進(jìn)行分類分析，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的損失。本文在此基礎(chǔ)上，主要對大數(shù)據(jù)處理下的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型進(jìn)行研究與分析，以供相關(guān)人員參考。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)處理；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；氣象災(zāi)害；分類分析；模型

中圖分類號(hào) TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2018）01-0200-01

現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促使科技發(fā)展水平不斷提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用先進(jìn)的機(jī)械設(shè)備，能夠有效提高生產(chǎn)力水平，進(jìn)一步促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的增長，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受外部環(huán)境和氣候等因素的影響，容易遭遇不同的自然災(zāi)害，因此要求通過農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害觀測和分析，對相關(guān)問題進(jìn)行研究，并制定出有效的應(yīng)對措施，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中因自然災(zāi)害導(dǎo)致的損失[1]。由于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析數(shù)據(jù)構(gòu)成復(fù)雜且數(shù)據(jù)量較大，因而數(shù)據(jù)分析效率較低，在大數(shù)據(jù)處理下的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析模型能夠?qū)庀鬄?zāi)害等級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行綜合性分析，促使農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析結(jié)果更加有效。

1 災(zāi)害等級(jí)方面的研究

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析主要是通過不同軟件技術(shù)的使用，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理和分析，國家氣象局在雷達(dá)、衛(wèi)星和地面觀測等設(shè)備的應(yīng)用基礎(chǔ)上對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害產(chǎn)品進(jìn)行分類，這就構(gòu)成“氣象大數(shù)據(jù)”。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受氣候條件制約，對于極端氣候的觀測和預(yù)報(bào)需要通過數(shù)據(jù)模型分析的辦法，綜合了解氣候?yàn)?zāi)害等級(jí)，為防災(zāi)控災(zāi)做好準(zhǔn)備[2]。在數(shù)據(jù)分析中可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析程序，在高速計(jì)算水平下更大規(guī)模地處理相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容。例如在Random Forests隨機(jī)森林法的應(yīng)用中，主要是使用分類回歸樹的方法對樣本訓(xùn)練集進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，在不同的分類器中均可以使用該數(shù)據(jù)分析方法，在空間理論值域內(nèi)對內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)選取若干值，然后建立分類決策樹群，可為相關(guān)部門決策提供依據(jù)。

2 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)方面的研究

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中關(guān)于農(nóng)作物的生長，需要對氣候環(huán)境變化情況進(jìn)行觀測和分析，對其中的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行集中反映，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)越高，則農(nóng)作物受到的損害越嚴(yán)重，繼而造成的生產(chǎn)損失也越大。在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類中，主要的限制因素是溫度變化，植物生理性活動(dòng)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(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0，定義≤-30 ℃的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為1。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分析，對某一時(shí)間段內(nèi)的氣溫序列安排符合正態(tài)分布規(guī)律，因而將-30～8 ℃的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)確立為正態(tài)函數(shù)密度函數(shù)，在函數(shù)式計(jì)算中得出風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值[3]。在大數(shù)據(jù)處理背景下的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算中，應(yīng)用概率密度函數(shù)計(jì)算，數(shù)據(jù)結(jié)果更加準(zhǔn)確和直觀。在密度函數(shù)計(jì)算中，可以增加光照因子，這主要是因?yàn)檗r(nóng)作物在生長過程中，可照時(shí)數(shù)和日照時(shí)數(shù)對于評價(jià)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)也具有重要參照作用。

3 優(yōu)化分類算法

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)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(xiàng)和已知訓(xùn)練項(xiàng)之間的距離值進(jìn)行計(jì)算，為待分類樣本中的主要數(shù)據(jù)進(jìn)行相鄰值尋找，共尋找K個(gè)鄰居，并對鄰居分類。大數(shù)據(jù)下的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析具有較高的復(fù)雜度，程序化特性明顯，因而在實(shí)際操作中要求對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)比較集中的若干值進(jìn)行計(jì)算，把握當(dāng)前值和每個(gè)值之間的距離，但是在數(shù)據(jù)中選擇的K個(gè)距離最小值需要集中選取，對K個(gè)點(diǎn)中對應(yīng)的數(shù)據(jù)距離進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在模型分析中需要對出現(xiàn)頻率較高的若干風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值作為當(dāng)前分析預(yù)測點(diǎn)，并將其劃分到農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)區(qū)間內(nèi)[4]。

4 結(jié)語

氣象觀察在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要作用，對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類分析中能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到一定的指導(dǎo)作用，由于氣象數(shù)據(jù)復(fù)雜度較大，需要應(yīng)用數(shù)據(jù)分析模型提高數(shù)據(jù)分析效率。大數(shù)據(jù)處理的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型，主要是在數(shù)據(jù)并行式分布處理和鄰近組合分析中，對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)和分布形式進(jìn)行綜合分析，得出風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)，農(nóng)戶根據(jù)氣象災(zāi)害分布信息的評估結(jié)果，能夠更加科學(xué)、合理地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，防止因氣象災(zāi)害導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失過大。大數(shù)據(jù)處理背景下應(yīng)用不同農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型，數(shù)據(jù)分析效率不同，產(chǎn)生的最終農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)效果也不同，因而需要根據(jù)實(shí)際情況合理選用[5]。

5 參考文獻(xiàn)

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