基于物候观测的藜麦适宜性种植研究平台设计

孙跃飞，郭俊芬，田晶，刘彦岑，刘建勇，刘星燕，胡雪

摘  要： 康保县引种藜麦气象指标研究，是精准扶贫项目，也是河北省气象局科研开发项目。由于该项目是基于两年物候观测数据基础上的一项研究，所以观测数据的处理便成了课题研究的重中之重。针对项目大量数据的数理统计需求，笔者应用Microsoft Visual Studio2010开发了藜麦适宜性种植研究平台。平台设计的主要功能有：康保气候背景查询、观测数据查询、康保藜麦各生育期查询等。经过近半年时间的调试，目前各项预期功能基本实现。

关键词： 引种藜麦;物候观测数据查询;生育期查询;平台设计

中图分类号： TP31    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.12.033

本文著录格式：孙跃飞，郭俊芬，田晶，等. 基于物候观测的藜麦适宜性种植研究平台设计[J]. 软件，2019，40（12）：150152+205

Design of an Adaptive Planting Platform For Quinoa Based on Phenological Observation

SUN Yue-fei1， GUO Jun-fen2， TIAN Jing1， LIU Yan-cen1， LIU Jian-yong1， LIU Xing-yan1， HU Xue1

（1. Meteorological Bureau of Zhangjiakou， Zhangjiakou Hebei 075000;

2. Zhangjiakou Changqinglu Primary School， Hebei Zhangjiakou 075000）

【Abstract】： The study of meteorological index of quinoa introduction in Kangbao County is not only an accurate poverty alleviation project， but also a scientific research and development project of Hebei Meteorological Bureau. The project is based on two-year phenological observation data， and the processing of observation data is the most important of the subject research. In order to meet the needs of mathematical statistics of a large number of data， the author developed a research platform for the suitability of quinoa by using Microsoft Visual Studio2010. The main functions of the platform design are as follows： Kangbao climate background query， Observation data query， Inquiry on the growth period of quinoa in Kangbao， etc. After nearly half a year of debugging， the current expected functions are basically realized.

【Key words】： Introduction of quinoa; Phenological observation data query; Growth period query; Platform design

0  引言

康保地處河北省西北部，海拔1400米左右，属于张家口高寒区，也是河北省贫困县，农作物向来以土豆、莜麦和胡麻等耐寒耐旱作物为主。近年来，由于气候变化的全球增暖趋势[1-6]，康保的农作物结构也在调整，藜麦因其耐寒耐贫瘠的特性，被专家选为本地脱贫致富的首选新引作物品种。

“藜麦适宜性种植研究”是2018年审批的河北省气象局科研开发项目，是基于2018～2019年两个全生育期物候观测数据的一项藜麦气象指标研究。随着科学技术的发展，近年来气象数据的处理以及

气象服务方式越来越系统化和自动化[7-11]，笔者试图开发一个藜麦适宜性种植研究平台，目的是分析两年的物候观测数据，实现数理统计分析、图表制作以及生育期分析，以期为物候观测数据提供快捷、多方位分析处理方式，进而准确分析出坝上康保藜麦适宜性气象指标。

1  平台设计思路

藜麦适宜性种植研究项目，是基于大量物候观测数据的气象指标研究。项目分以下几个时间段：2018年全生育期物候观测;Visual Studio2010编程环境设计平台，初步分析生育期气象指标;将初步研究指标试指导2019年藜麦种植;2019年全生育期物候观测;完善平台并分析修正生育期指标等。平台的设计目的，主要是为了观测数据的数理统计分析，以及观测资料的方便存储和查询。

2  平台界面及功能设计

2.1  平台界面及架构设计

考虑开发平台的主要目的，主要设计三大功能区：气候背景或地理信息、物候观测数据处理分析和气象产品为用户服务。①气候背景或地理信息，主要实现历史气候背景查询，以及有气象资料以来，康保降水量、气温及风等气象要素统计。②平台的核心功能是物候观测数据的查询处理和统计分析，目的是分析出各生育期的时间节点以及各品种的全生育期特点。由于2018年与2019年种植地、种植品种以及样方的选择都有区别，所以，两年的观测数据，用不同子菜单分别来实现。另外，此部分内容还有生育期各气象指标的分析，以及结合生育期观测数据的叠加图等分析。③气象产品为用户服务，主要针对康保藜麦种植大户进行藜麦气象服务。服务形式上，舍弃传统的电话、短信及传真等模式，改为邮件、微信公众号或微信小程序的自动发送。平台完善后，康保县引种藜麦气象指标研究项目的所有资料、方法、生育期指标、气象指标等内容将全部集中于平台，无需另行他处实现。表1为康保县引种藜麦气象指标研究平台架构设计中菜单及其预期功能。

2.2  核心功能区的程序设计

2018年及2019年藜麦全生育期物候观测资料处理，是平台设计的核心功能区，观测资料处理分析的准确程度、高效与否以及输出方式的选择等，直接影响到研究成果的准确性。

2.2.1  定期观测数据处理分析

定期观测数据查询，设计三种查询方式：按日期查询、按株查看和按样方查询。第一种查询为30个样株物候观测数据的横向比较，后两种查询为从出苗到收割，按时间进程对物候观测数据的纵向统计分析。

2.2.1.1  按日期查询

按日期查询，就是选定一个日期（选定日期为物候观测日，非物候观测日设计为灰色，不可选），对本时间节点的30个样株的株高、生育期以及积温等气象要素进行统计，进行横向比较分析。程序设计执行过程如图1所示。

2.2.1.2  按株查看

按株查看，就是在列表框选定某一株，从数据库获取本样株从出苗到收割日的生育期或气象要素数据，对数据进行统计，并将所做曲线图、照片及

表1  平台菜单及其预期功能

Tab.1  Platform menu and intended function

功能区 菜单名称 子菜单 功能

气候背景或地理信息 气候背景 地理信息

气候背景

所选试验田部分信息 坝上地理信息

历史气候背景及有气象记录气象要素统计

项目试验田信息

物候观测数据处理分析 观测数据查询 2018年数据查询

2019年数据查询 又分为按株查询、按日期查看和按样方查询，查询内容包括植株高度以及所處生育期等

生育期指标查询 四叶期

六叶期

分蘖期

抽穗期

开花期

灌浆期

乳熟期

蜡熟期 各生育期，各样方植株的时间节点，以及平均时间节点。

任选一项，所有样方的时间节点及平均值便以图表和数值形式共同呈现

千粒重及产量 千粒重

藜麦产量 各品种、各收获时间的千粒重理论产量和实际产量

气象指标 水分

积温 各生育期所需的温度、水分及热量等。

气象产品为用户服务 预报产品的发送 邮箱

微信公众号或小程序 预报产品通过菜单中代码实现自动发送，减少人工操作的重复操作和失误。

图1 “按日期查询”程序设计流程图

Fig.1  Flow chart of “query by date” program

图2 “按株查看”子界面

Fig.2  “View by plant” subinterface.

某些统计数据放入相应区域。

2.2.1.3  按样方查询

按样方查询，列表框中有样方1、样方2、样方3、样方4、样方5、样方6和全部样方七种选择。图3为选择第4样方例图，横坐标为观测日期，纵坐标为5个样株的平均株高或积温。

图3 “按样方查询”子界面

Fig.3  “Query by sample” subinterface

程序设计中，把部分功能镶嵌入鼠标右键，右键点击曲线图中任意位置，下拉菜单中便会出现多个选项，如果打“√”，此项内容便会显示在曲线图中，株高和积温可单选也可多选。如果“显示数值”项打“√”，曲线的顶端，便会显示相应的数值。

另外，程序还设计了数据输出功能，统计数据放入菜单中“表格”项，并支持拷贝功能。

2.2.2  各生育期时间节点查询

康保县引种藜麦气象指标研究，各生育期的时间节点是本研究的一项主要内容。本模块主要查询四叶期、六叶期、分枝期、抽穗期、开花期、灌浆期、乳熟期和蜡熟期各样株的时间节点。首先选择一个物候期，程序将从数据库获取本物候期各样株的观测数据，进而绘制柱形图。横坐标为30个样株名称，纵坐标为每个样株本物候期的时间节点。最后，程序统计出要查询物候期的时间。图4以2019年观测数据为例，查询分枝期时间的程序设计过程。

图4 “各生育期时间节点查询”子界面

Fig.4  Subinterface of “Query of time nodes

for each growth period”

3  结论

（1）界面的架构设计是平台设计的第一步，本平台的架构设计为三大功能区：气候背景、观测数据处理分析及气象产品的发送。

（2）康保藜麦适宜性种植研究，是基于两年物候观测的一项科研项目，物候观测数据的处理是平台设计的核心内容。

（3）气象产品的发送，初步设计为邮件、微信公众号或微信小程序。随着通讯技术及互联网技术的发展，气象服务方式，会在后期的实际工作中逐步改进和完善。

参考文献

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