鬼佬大哥大
  • / 13
  • 下載費用:30 金幣  

一種水產病害流行趨勢預測及展示方法和系統.pdf

關 鍵 詞:
一種 水產 病害 流行 趨勢 預測 展示 方法 系統
  專利查詢網所有資源均是用戶自行上傳分享,僅供網友學習交流,未經上傳用戶書面授權,請勿作他用。
摘要
申請專利號:

CN201810048853.0

申請日:

20180118

公開號:

CN108244003A

公開日:

20180706

當前法律狀態:

有效性:

審查中

法律詳情:
IPC分類號: A01K61/13,G06Q50/02 主分類號: A01K61/13,G06Q50/02
申請人: 中國農業大學
發明人: 胡金有,王靖杰,張小栓,肖新清,王文勝,馮歡歡,張永軍
地址: 100193 北京市海淀區圓明園西路2號
優先權: CN201810048853A
專利代理機構: 北京路浩知識產權代理有限公司 代理人: 王瑩;吳歡燕
PDF完整版下載: PDF下載
法律狀態
申請(專利)號:

CN201810048853.0

授權公告號:

法律狀態公告日:

法律狀態類型:

摘要

本發明提供了一種水產病害流行趨勢預測及展示方法和系統,所述方法包括:獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;根據各位置點的信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;對上述步驟進行自動更新和動態展示呈現動態變化的效果。本發明通過病害發生概率等值線圖對水產病害的發生和流行趨勢進行預測和直觀的展示,提高水產病害發生和流行預測的可視化程度。

權利要求書

1.一種水產病害流行趨勢預測及展示方法,其特征在于,包括:S1,獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;S2,根據各位置點的環境參數集合和水產品種類信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;S3,根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;S4,系統每獲取一次數據,基于步驟S1至S3對等值線圖更新一次,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放,并呈現動態變化的效果。2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3中根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖的步驟具體包括:根據各數據點對應的位置信息,繪制各位置點或數據點;根據各位置點對應的目標病害發生概率,連接具有相同目標病害發生概率的位置點,以形成多條環形的發生概率等值線圖;采用漸變的顏色對一定間隔的發生概率等值線形成的封閉圖形之間進行渲染,且相同概率邊界的封閉圖形具有相同的渲染顏色;將發生概率值大于預設閾值的發生概率等值線內的區域標記為高風險區域。3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述S3中基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測的步驟具體包括:獲取相鄰兩條發生概率等值線之間距離最近的兩點,并使用趨勢向量連接兩點;其中,所述趨勢向量指向概率較小的發生概率等值線,至少一條趨勢向量組成預測流行趨勢向量。4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟S3后還包括:獲取待預測區域內實際發生目標病害的實際位置點,并根據實際位置點的位置信息在目標病害發生概率等值線圖上繪制目標病害的實際流行趨勢向量。5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,待預測區域數據的來源為系統內上報匯總的數據或其他獨立監測設備產生的數據;監測的位置點均勻、規則的分布在數據產生的區域內或待預測區域內;環境參數的值為日平均值或者某一時刻的值。6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2具體包括:S21,根據待預測區域的水產品種類信息以及目標病害種類,通過查詢水產病害發生概率知識庫,獲取對應的目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍;S22,根據各位置點的環境參數集合、目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣和水產品種類耐受環境范圍,計算每個位置點分別對應的目標病害發生概率;其中,所述的預先構建的水產病害發生概率知識庫包含目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍。7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述步驟S22具體包括:式中,P為第i個位置點的目標病害發生概率,O為第i個位置點的環境參數集合,O為目標病害發生時的環境參數集合,B為水產病害概率轉換矩陣,S為水產品種類耐受環境范圍。8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S4具體包括:待預測區域數據每上報一次,進行一次運算,并對當前展示內容進行一次更新;同時,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放;系統所展示的特定水產病害發生概率等值線顯示間隔、動態跟新的時間間隔具有自適應性。9.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:包含一個展示和依托的平臺式的系統,用于實現對多種特定水產品種和特定水產病害發生概率的集中展示和預測,并針對特定病害及水產品種進行選擇性展示。10.一種水產病害流行趨勢預測及展示系統,其特征在于,包括:至少一個處理器;至少一個用于顯示可視化內容的顯示設備;至少一個數據監測設備和傳輸設備;以及與所述處理器通信連接的至少一個存儲器,其中:所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令,所述處理器調用所述程序指令能夠執行如權利要求1至9任一所述的方法。

說明書

技術領域

本發明涉及水產養殖信息化技術及水產養殖大數據應用領域,具體涉及一種水產病害流行趨勢預測及展示方法和系統。

背景技術

我國是水產消費大國,受天然漁業資源制約,淡、海水養殖成為消費水產品的重要來源。當前水產養殖所面臨的病害爆發與流行都對海洋牧場及淡水養殖的健康發展造成威脅,其所導致的后果越來越嚴重,如何有效防控、預測并提高風險控制能力顯得極為重要。

水產養殖信息化監測技術的發展應用成為趨勢,且新一代信息化技術和大數據挖掘與展示技術應用不斷涌現,結合目前大數據發展背景整合和利用水產養殖數據資源,如何處理大規模監測的水產養殖環境相關數據并做好水產養殖大數據的綜合挖掘應用與可視化展示是當前數據本發明所要解決的一個問題。

同時,水產養殖環境監測系統與應用服務拓展不斷發展和加強,因此結合水產養殖病害與爆發流行風險防控需求、水產養殖企業產業發展需求以及海洋與漁業部門監管需求,對水產病害發生發展的掌握、確定病害源頭和爆發流行趨勢預測具有積極的意義。

現有技術的研究表明,特定水產病害的發生流行與養殖環境之間具有極強的關聯關系。例如,水溫與魚病的流行有密切的關系,各種病原體都有其繁育生長的最佳溫度范圍。許多致病菌和病毒在水溫25℃以上時,毒力顯著增高,水溫降到20℃以下時,則毒力減弱,病情減弱或停止;水產動植物的抗病抗逆能力也受養殖環境的影響,當水產動植物處于適宜的養殖環境時,其抗病等抵抗能力就強,當養殖環境不適時,其抗病能力就會相應減弱,易受外來病害的侵襲或導致自有病害突顯。但是,雖然現有技術研究了養殖環境與水產病害的關聯關系,但難以對病害流行的趨勢進行預測和展示。

發明內容

針對現有技術中存在的上述缺陷,結合水產養殖大數據的產生與應用的背景,本發明提供一種水產病害流行趨勢預測及展示方法和系統。

本發明的一方面提供一種水產病害流行趨勢預測及展示方法,包括:S1,獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;S2,根據各位置點的環境參數集合和水產品種類信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;S3,根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;S4,系統每獲取一次數據,基于步驟S1至S3對等值線圖更新一次,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放,并呈現動態變化的效果。

其中,所述S3中根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖的步驟具體包括:根據各數據點對應的位置信息,繪制各位置點或數據點;根據各位置點對應的目標病害發生概率,連接具有相同目標病害發生概率的位置點,以形成多條環形的發生概率等值線圖;采用漸變的顏色對一定間隔的概率等值線形成的封閉圖形之間進行渲染,且相同概率邊界的封閉圖形具有相同的渲染顏色;將發生概率值大于預設閾值的發生概率等值線內的區域標記為高風險區域。

其中,所述S3中基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測的步驟具體包括:獲取相鄰兩條發生概率等值線之間距離最近的兩點,并使用趨勢向量連接兩點;其中,所述趨勢向量指向概率較小的發生概率等值線,至少一條趨勢向量組成預測流行趨勢向量。

其中,所述步驟S3后還包括:獲取待預測區域內實際發生目標病害的實際位置點,并根據實際位置點的位置信息在目標病害發生概率等值線圖上繪制目標病害的實際流行趨勢向量。

其中,待預測區域數據的來源為系統內上報匯總的數據或其他獨立監測設備產生的數據;監測的位置點均勻、規則的分布在數據產生的區域內或待預測區域內;環境參數的值為日平均值或者某一時刻的值。

其中,所述步驟S2具體包括:S21,根據待預測區域的水產品種類信息以及目標病害種類,通過查詢水產病害發生概率知識庫,獲取對應的目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍;S22,根據各位置點的環境參數集合、目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣和水產品種類耐受環境范圍,計算每個位置點分別對應的目標病害發生概率;其中,所述的預先構建的水產病害發生概率知識庫包含目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍。

其中,所述步驟S22具體包括:

式中,Pi為第i個位置點的目標病害發生概率,Oi為第i個位置點的環境參數集合,O0為目標病害發生時的環境參數集合,B為水產病害概率轉換矩陣,S為水產品種類耐受環境范圍。

其中,所述步驟S4具體包括:待預測區域數據每上報一次,進行一次運算,并對當前展示內容進行一次更新;同時,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放;系統所展示的特定水產病害發生概率等值線顯示間隔、動態跟新的時間間隔具有自適應性。

所述方法包含一個展示和依托的平臺式的系統,用于實現對多種特定水產品種和特定水產病害發生概率的集中展示和預測,并針對特定病害及水產品種進行選擇性展示。

本發明的又一方面提供一種水產病害流行趨勢預測及展示系統,包括:至少一個處理器;至少一個用于顯示可視化內容的具有展示或顯示功能的設備;至少一個數據監測設備和傳輸設備;以及與所述處理器通信連接的至少一個存儲器,其中:所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令,所述處理器調用所述程序指令能夠執行本發明上述方面提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法,例如包括:S1,獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;S2,根據各位置點的環境參數集合和水產品種類信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;S3,根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;S4,系統每獲取一次數據,基于步驟S1至S3對等值線圖更新一次,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放,并呈現動態變化的效果。

本發明提供的方法可以用于針對適當面積的水產養殖或海洋與漁業部門的水產病害監管與展示預測,特別的可以用于水產養殖環境參數大數據的應用和挖掘展示,該方法和系統可以展示不少于一種水產品及其對應病害的發生與流行情況。同時,該展示方法和系統具有針對特定水產病害和特定地域性養殖對象相關內容展示的選擇性。

本發明提供的水產病害流行趨勢預測及展示的方法和系統,通過病害發生概率等值線圖對水產病害的發生和流行趨勢進行預測,且利用發生概率等值線圖進行直觀的展示,提高水產病害發生和流程預測的準確性、及時性與可視化,有利于集中和直觀展現多種水產病害發生與流行的高風險區域,以便于提醒做好相應的預防和控制措施,減少損失。

本發明提供的流行趨勢預測方法可以作為水產養殖監管系統的一部分,該方法適用于監測系統普遍使用的連片開放水域養殖和設施養殖等區域性水產病害發生與流行的預測,但不限于連片養殖。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法的流程示意圖;

圖2為本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法的病害發生概率等值線圖;

圖3為本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示系統的結構示意圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚地描述,顯然,所描述的實施例是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。

圖1為本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法的流程示意圖,如圖1所示,包括:S1,獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;S2,根據各位置點的環境參數集合和水產品種類信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;S3,根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;S4,系統每獲取一次數據,基于步驟S1至S3對等值線圖更新一次,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放,并呈現動態變化的效果。

其中,待預測區域包括連片開放淡水或海水水域養殖或設施養殖等區域。

其中,水產病害發生概率知識庫是不同水產品種類、不同的水產病害具有不同的關系方程,并由此建立的相應水產病害發生概率與養殖環境條件的知識庫;該知識庫描述水產品種類、養殖的環境參數與病害發生概率之間的關系。

其中,等值線圖又稱等量線圖;是以相等數值點的連線表示連續分布且逐漸變化的數量特征的一種圖型;其采用數值相等各點聯成的曲線(即等值線)在平面上的投影來表示參數;等值線圖包括等高線圖、等溫線圖等圖,本發明實施例中為等發生概率圖。

在步驟S1中,首先對需要進行預測的區域進行數據的采集;采集過程主要包括選取區域內的位置點,采集位置點處的環境參數集合,環境參數集合包括多種環境參數,例如包括水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息;以及位置點的位置信息,即坐標或經緯度信息;還包括區域中養殖的水產品種類,例如魚類和蝦類等。

在步驟S2中,根據步驟S1中獲取的待預測區域數據,去查詢水產病害發生概率知識庫,根據知識庫中的經驗公式能夠獲取到各位置點需要進行預測的目標病害的發生概率;目標病害是水產病害中的一種或多種,是需要進行預測的病害;例如草魚出血病和豎鱗病。

在步驟S3中,首先根據步驟S1中獲取的各位置點的位置信息,將各位置點在圖上進行標記;再根據步驟S2中獲取的每個位置點對應的目標病害發生概率,將概率相同的位置點進行連接,形成閉合環形,即為目標病害發生概率等值線;等值線圖可以包括多條等值線。等值線圖完成后,由于該圖反映整個區域內的病害發生概率,因此可以基于該圖對流行趨勢進行預測,其中流行趨勢包括病害流行的位置及方向。

在步驟S4中,系統基于不斷上報的待預測區域數據,不斷基于步驟S1至S3生成對應的目標病害發生概率等值線圖,從而對用戶進行展示和播放;其中,回溯播放是指對指定的歷史時間點的等值線圖進行播放;分時動態播放是把一段時段內各時刻生成的幾個圖表按照時間順序播放出來。

本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法,通過病害發生概率等值線圖對水產病害的發生和流行趨勢進行預測,且利用發生概率等值線圖進行直觀的展示,提高水產病害發生和流程預測的準確性、及時性與可視化,有利于集中和直觀展現多種水產病害發生與流行的高風險區域,以便于提醒做好相應的預防和控制措施,減少損失。

在上述任一實施例的基礎上,所述S3中根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖的步驟具體包括:根據各數據點對應的位置信息,繪制各位置點或數據點;根據各位置點對應的目標病害發生概率,連接具有相同目標病害發生概率的位置點,以形成多條環形的發生概率等值線圖;采用漸變的顏色對一定間隔的概率等值線形成的封閉圖形之間進行渲染,且相同概率邊界的封閉圖形具有相同的渲染顏色;將發生概率值大于預設閾值的發生概率等值線內的區域標記為高風險區域。

具體地,如圖2所示,將具有相同概率的位置點連接成為一層又一層的閉環,每個環都對應特定的發生概率;在展示時,可以使用不同的顏色對不同的概率等值線進行渲染,以進行區分并增強視覺效果。

在上述任一實施例的基礎上,所述S3中基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測的步驟具體包括:獲取相鄰兩條發生概率等值線之間距離最近的兩點,并使用趨勢向量連接兩點;其中,所述趨勢向量指向概率較小的發生概率等值線,至少一條趨勢向量組成預測流行趨勢向量。

具體地,概率等值線圖是對區域內的病害發生情況進行預測,而預測流行趨勢向量是對流行趨勢進行預測,流行趨勢反映病害的傳播方向及傳播路徑;以下對趨勢向量的獲取過程進行舉例:第一等值線和第二等值線相鄰,若第一等值線上的A點與第二等值線上的B點之間的直線距離,是第一等值線和第二等值線之間的最近距離,則利用趨勢向量連接A點和B點,且趨勢向量T指向概率較小的B點;連續對多個相鄰等值線繪制對應的趨勢向量,最后多個趨勢向量組成的一條長的向量作為待預測區域的流行趨勢向量。

在上述任一實施例的基礎上,所述步驟S3后還包括:獲取待預測區域內實際發生目標病害的實際位置點,并根據實際位置點的位置信息在目標病害發生概率等值線圖上繪制目標病害的實際流行趨勢向量。

具體地,在對趨勢進行預測后,可以在一定時段后,獲取待預測區域實際發生病害的情況,即根據實際發生的位置點繪制一條實際流行趨勢向量,同樣繪制在概率等值線圖中;與預測流行趨勢向量一同展示;具體是根據實際病害發生的時間及順序,先后形成的對應的實際流行趨勢向量,與預測趨勢線共同確定流行趨勢,提高預測的及時性,提前做好相應的預防措施,減少損失。

在上述任一實施例的基礎上,待預測區域數據的來源為系統內上報匯總的數據或其他獨立監測設備產生的數據;監測的位置點均勻、規則的分布在數據產生的區域內或待預測區域內;環境參數的值為日平均值或者某一時刻的值。

在上述任一實施例的基礎上,所述步驟S2具體包括:S21,根據待預測區域的水產品種類信息以及目標病害種類,通過查詢水產病害發生概率知識庫,獲取對應的目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍;S22,根據各位置點的環境參數集合、目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣和水產品種類耐受環境范圍,計算每個位置點分別對應的目標病害發生概率;其中,所述的預先構建的水產病害發生概率知識庫包含目標病害發生時的環境參數集合、水產病害概率轉換矩陣及水產品種類耐受環境范圍。

其中,知識庫指為了明確水產病害發生概率,結合例如魚病流行季節和各階段發病規律,對不同水產類別及其易發病害之間進行歸類整理,建立不同病害發生流行與養殖環境參數等的關系知識庫,從而使該數據庫能夠實現對多種水產病害的爆發與流行趨勢的預測。為了避免簡單等水溫線在預測病害發生概率時所存在的誤差,依水產病害發生與參數信息的相關關系計算特定水產病害發生概率值P=F(水溫、PH、溶解氧、濁度、葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類),通常為上述參數信息,但不限于上述參數信息。將上述多參數信息結合關系計算得出一定較為確定的特定水產病害的發生概率值。急性型、慢性型兩種病害,對應兩種不同的概率換算轉換矩陣Bii。

具體地,知識庫包含病害發生極端條件(即一定發生病害的環境參數集合,也即目標病害發生時的環境參數集合,對應的發生概率為100%)、特定病害概率矩陣、水產品種所耐受的環境范圍。

其中,特定水產病害發生條件(即一定發生病害的環境參數集合)Oi0=(T0,PH0,DO0,TU0,Chl0,Ni0,Pa0);其中,i表示特定水產病害標號,對應特定病害;小標0表示對應水產特定病害一定發生的環境情況;T(溫度)、PH(PH值)等均為環境參數。

其中,概率轉換矩陣Bij=(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8)T,(∑a=1),水產耐受環境范圍Sij=(TS,PHS,DOS,TUS,ChlS,NiS,PaS),i表示特定水產品種類,j表示特定水產病害編號。

在上述任一實施例的基礎上,所述步驟S22具體包括:

式中,Pi為第i個位置點的目標病害發生概率,Oi為第i個位置點的環境參數集合,O0為目標病害發生時的環境參數集合,B為水產病害概率轉換矩陣,S為水產品種類耐受環境范圍。

其中,水產病害環境參數Oi=(Ti,PHi,DOi,TUi,Chli,Nii,Pai),可以設定為日平均值或者某一固定時刻的監測采集值,也可以是任一時刻的監測采集值。

針對同一區域,對不同種類的病害進行預測時,概率值是不同的。

因此,通過上述目標病害發生概率公式,將多種養殖環境信息通過知識庫轉化為一個統一的特定水產病害發生概率量值,其所對應的多種養殖環境信息包括溫度、PH、溶解氧、濁度、葉綠素含量、以及當期天氣信息、品種等,但本發明實施例的保護范圍不限于以上養殖環境參數條件。

在上述任一實施例的基礎上,所述步驟S4具體包括:待預測區域數據每上報一次,進行一次運算,并對當前展示內容進行一次更新;同時,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放;系統所展示的特定水產病害發生概率等值線顯示間隔、動態跟新的時間間隔具有自適應性。

在上述任一實施例的基礎上,包含一個展示和依托的平臺式的系統,用于實現對多種特定水產品種和特定水產病害發生概率的集中展示和預測,并針對特定病害及水產品種進行選擇性展示。

具體基于軟件系統進行水產病害發生流行趨勢圖的形成、標注并動態展示變化;具有實時展示、動態變化、展示精度自適應的特點,具體可以依托一個系統進行展示;該趨勢圖可以實現對等值線圖和發生流行趨勢微小變動的及時更新、動態展示和回溯;趨勢圖中所顯示的等值線間隔、動態刷新的時間間隔具有自適應性,其中等值線間隔根據流行趨勢圖的展示窗口大小和數據密度進行自適應性調整,動態刷新頻率依據上報數據的變動周期等情況進行刷新;

考慮到動態展示水產病害發生與流行的展示效果,可選的,當所對應的水產病害發生概率大于一定閾值,此處選擇大于等于0.8時,可以將大于等于該閾值的水產病害發生概率等值線所構成的區域標記為水產病害發生高風險區,并注明水產病害發生流行概率計算知識庫所對應的易感染品種及其相應的水產病害名稱。

為了對本發明上述實施例提供的方法進行說明,以下對該方法進行舉例,包括以下步驟:

步驟1,構建環境參數等信息與水產病害發生概率相關知識庫;

該知識庫中可以包括以下信息,草魚出血病(水溫在20-33℃時發生流行,最適病害流行水溫為27-30℃。當水質惡化,水中溶氧偏低,透明度低,水中總氮、有機氮、亞硝酸態氮和有機好氧率偏高,水溫變化較大,魚體抵抗力低下,病毒量多時易發生流行;水溫12℃及34.5℃時也有發病,死亡率80%);豎鱗病(當水質污濁、魚體受傷時經皮感染,主要危害鯉魚、鯽魚、金魚;草魚、鰱魚有時也會感染,該病主要發生在春季,水溫17-22℃,有時在越冬后期也有發生,死亡率一般在50%以上);

步驟2,計算各個位置點所對應的特定水產病害發生概率

特定水產病害發生概率值P=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類);例如草魚出血病發生概率為,

P1=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類)=0.9;

P2=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類)=0.8;

P3=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類)=0.7;

P4=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類)=0.6;

……

Pn=F(水溫、PH、溶解氧、濁度葉綠素、透明度、硝酸鹽、天氣信息、水產種類)=0.5;

步驟3,結合養殖環境參數數據源所提供的位置信息形成水產病害發生概率等值線圖;具體包括,

步驟3.1,將上報來的養殖環境相關參數轉化的水產病害發生概率值對應該點的位置信息顯示在地圖上;如圖2所示,將P11-P1n這些概率值結合數據資源點進行繪制,這些數據資源點的位置以經緯度參數與GIS等圖表進行對接,將上述n個點對應位置展示在地圖上,進行相關數據的圖表可視化;

步驟3.2,將具有相同水產病害發生概率值的點進行連接,形成概率間隔一定的等值線圖;將上述P值相等的位點通過平滑的曲線進行連接,繪制成為特定水產病害發生概率等值線圖;使得具有相同概率的位置點連接成為一層又一層的閉環,從而實現水產病害發生與趨勢進行展示和預測的基本圖層;

步驟4,生成預測病害流行趨勢向量;即基于等值線圖繪制趨勢向量,反映預測的流行趨勢;并根據實際上報的病害流行數據生成實際的流行趨勢;

步驟5,形成、標注并動態展示變化的水產病害發生與流行趨勢圖;

通過基于養殖環境參數和位置信息的水產病害發生與流行趨勢預測方法形成和展示動態變化的水產病害發生與流行趨勢圖,可以做到對水產養殖病害大面積發生的直觀展示和流行趨勢預測,做到早預防和防控,同時有利用確定病害發生源,控制水產病害的爆發損失。

有利于直觀的展示某區域內某種或幾種特定水產病害發生與流行的風險等級,同時,對流行趨勢具有快速了解和展示的作用,實現了對水產養殖環境監測參數的宏觀應用和控制,提前做好應急準備,便于根據各種病害的防治方法。

本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測方法,利用水產養殖環境監測系統的推廣所產生的大量相關數據使水產養殖信息化應用服務水平提升成為可能;而隨著計算能力的發展,位置應用越來越精確和普遍,當前北斗的精度可達到1m,并結合先進成圖、可視化與多信息融合等技術,基于數據挖掘思想對生成詳細的可視化和動態展示的圖表信息很有裨益。因此,形成和展示動態變化的水產病害發生與流行趨勢圖,進行連片開放水域養殖和設施養殖等區域性的水產病害發生發展與流行趨勢的預測具有重大意義。

圖3為本發明實施例提供的水產病害流行趨勢預測及展示系統的結構示意圖,如圖3所示,該系統包括:至少一個處理器301;至少一個用于顯示可視化內容的顯示設備303;至少一個屬于系統內的數據監測設備304和傳輸設備305,以及與所述處理器301通信連接的至少一個存儲器302,其中:所述的傳輸設備305用于獲取和接收系統外部數據監測設備所產生的數據,所所述存儲器302存儲有可被所述處理器301執行的程序指令,所述處理器301調用所述程序指令能夠執行上述各實施例所提供的水產病害流行趨勢預測及展示方法,例如包括:S1,獲取待預測區域數據,其中,所述待預測區域數據包括待預測區域內多個位置點的環境參數集合、位置信息以及水產品種類信息;S2,根據各位置點的環境參數集合和水產品種類信息,通過預先構建的水產病害發生概率知識庫,獲取各位置點對應的目標病害發生概率;S3,根據各位置點的目標病害發生概率和位置信息,繪制與待預測區域對應的目標病害發生概率等值線圖,并基于目標病害發生概率等值線圖對目標病害的流行趨勢進行預測;S4,系統每獲取一次數據,基于步驟S1至S3對等值線圖更新一次,對一定時段內的數據圖表信息,進行回溯和分時動態播放,并呈現動態變化的效果。

以上所描述的水產病害流行趨勢預測及展示系統等實施例僅僅是示意性的,其中作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的,作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元,即可以位于一個地方,或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創造性的勞動的情況下,即可以理解并實施。

通過以上的實施方式的描述,本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現,當然也可以通過硬件。基于這樣的理解,上述技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來,該計算機軟件產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中,如ROM/RAM、磁碟、光盤等,包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機,服務器,或者網絡設備等)執行各個實施例或者實施例的某些部分方法。

最后應說明的是:以上實施例僅用以說明本發明的技術方案,而非對其限制;盡管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明,本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改,或者對其中部分技術特征進行等同替換;而這些修改或者替換,并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和范圍。

關于本文
本文標題:一種水產病害流行趨勢預測及展示方法和系統.pdf
鏈接地址:http://www.wwszu.club/p-6914457.html
關于我們 - 網站聲明 - 網站地圖 - 資源地圖 - 友情鏈接 - 網站客服 - 聯系我們

[email protected] 2017-2018 zhuanlichaxun.net網站版權所有
經營許可證編號:粵ICP備17046363號-1 
 


收起
展開
鬼佬大哥大