本發(fā)明屬于理線器領(lǐng)域，具體為一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、作物育種作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的核心技術(shù)，其核心目標在于通過品種改良實現(xiàn)高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)及資源高效利用，傳統(tǒng)育種篩選主要依賴人工表型觀察、基因型分析及田間試驗，通過多代雜交與性狀篩選逐步優(yōu)化品種特性。此類方法需以本地主栽品種為基準，綜合考量氣候適應(yīng)性、土壤條件、栽培模式等要素，制定包含抗逆性、產(chǎn)量閾值、品質(zhì)指標等維度的篩選標準。
2、然而，傳統(tǒng)方法存在顯著局限：其一，篩選周期長達5-10年，依賴育種者經(jīng)驗導(dǎo)致主觀偏差；其二，環(huán)境因子動態(tài)變化(如極端氣候頻發(fā)、土壤退化)與多目標協(xié)同優(yōu)化(如高產(chǎn)與節(jié)水矛盾)難以量化建模；其三，篩選過程資源消耗巨大，據(jù)統(tǒng)計常規(guī)育種每畝試驗田年均耗水量達300-500立方米，肥料利用率不足40％，隨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有系統(tǒng)雖能整合氣象、土壤、基因等多源數(shù)據(jù)，但其應(yīng)用多局限于數(shù)據(jù)可視化展示，尚未形成閉環(huán)決策能力，具體缺陷表現(xiàn)為：(1)數(shù)據(jù)價值挖掘淺層化，缺乏面向節(jié)能目標的動態(tài)建模，例如未建立光能轉(zhuǎn)化率與灌溉策略的關(guān)聯(lián)模型；(2)多維度篩選指標割裂，基因型數(shù)據(jù)、環(huán)境響應(yīng)數(shù)據(jù)、資源消耗數(shù)據(jù)未形成統(tǒng)一評價體系；(3)智能化程度不足，歷史數(shù)據(jù)與實時傳感信息未能驅(qū)動自適應(yīng)篩選算法，導(dǎo)致決策滯后于環(huán)境變化；(4)能耗控制粗放，現(xiàn)有系統(tǒng)缺少基于作物生長階段的水肥需求預(yù)測及區(qū)域性資源承載力的閾值預(yù)警機制。
3、因此，亟需構(gòu)建融合節(jié)能目標與大數(shù)據(jù)智能決策的育種篩選技術(shù)，通過數(shù)據(jù)深度挖掘?qū)崿F(xiàn)資源消耗精準量化、多目標協(xié)同優(yōu)化及動態(tài)風(fēng)險預(yù)警，突破傳統(tǒng)方法效率低、能耗高、適應(yīng)性差的瓶頸，為此，我們提出了一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法及系統(tǒng)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決上述問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：
2、建立包含種子生長特性與節(jié)能指標的農(nóng)業(yè)育種數(shù)據(jù)庫，生成待篩選種子集的加密信息簽名集合；
3、基于種子質(zhì)量評價參數(shù)構(gòu)建節(jié)能型種子質(zhì)量評價體系，所述質(zhì)量評價參數(shù)包括生長適應(yīng)性、抗病性、產(chǎn)量潛力及節(jié)能特性；
4、通過加權(quán)診斷公式計算所述加密信息簽名在質(zhì)量評價體系下的綜合得分，得分計算中引入節(jié)能指標權(quán)重因子；
5、基于綜合得分及能耗閾值篩選最優(yōu)種子，生成包含節(jié)能種植方案的決策報告。
6、進一步的，所述節(jié)能特性包括：種子生長周期的需水量、肥料利用率、光能轉(zhuǎn)化率指標；
7、所述生長適應(yīng)性包括目標種植區(qū)域的氣候匹配度、土壤適配度指標；
8、所述抗病性通過歷史病害數(shù)據(jù)庫中的抗病基因表達數(shù)據(jù)量化。
9、進一步的，所述節(jié)能指標的獲取方法包括：
10、對目標農(nóng)田進行土壤電導(dǎo)率檢測及微氣候監(jiān)測，獲取實時環(huán)境數(shù)據(jù)；
11、通過對比實驗組與對照組種子的資源消耗數(shù)據(jù)，計算節(jié)水率δw＝(w_基準-w_實驗)/w_基準×100％；
12、建立節(jié)能指數(shù)模型：ei＝(α·δw+β·δf)/t，其中δf為肥料節(jié)約率，t為生長周期，α、β為環(huán)境修正系數(shù)。
13、進一步的，所述農(nóng)業(yè)育種數(shù)據(jù)庫的建立包括：
14、采集歷史種植數(shù)據(jù)中的異常值，采用四分位距法進行數(shù)據(jù)清洗；
15、對氣候匹配度數(shù)據(jù)進行空間插值處理，生成區(qū)域化氣候適配圖譜；
16、建立多源數(shù)據(jù)映射關(guān)系：種子基因型id→[生長參數(shù),節(jié)能參數(shù),抗病參數(shù)]。
17、進一步的，所述加密信息簽名生成方法包括：
18、對種子基因編碼數(shù)據(jù)進行哈希運算，生成初始數(shù)字指紋；
19、通過橢圓曲線加密算法對數(shù)字指紋進行簽名，簽名過程嵌入時間戳及地理坐標信息；
20、將加密簽名與區(qū)塊鏈節(jié)點進行雙向驗證，確保數(shù)據(jù)不可篡改性。
21、進一步的，所述加權(quán)診斷公式為：
22、s＝σ(w_i·p_i^λ)，其中w_i為第i項參數(shù)的動態(tài)權(quán)重，p_i為歸一化參數(shù)值，λ為節(jié)能修正因子；
23、動態(tài)權(quán)重w_i根據(jù)種植區(qū)域水資源緊缺度r動態(tài)調(diào)整：當(dāng)r>0.7時，w_節(jié)能特性提升30％-50％。
24、進一步的，所述決策報告生成包括：
25、構(gòu)建三維種植模擬模型，輸入?yún)?shù)包括土壤ph值、晝夜溫差梯度、降水概率分布；
26、進行蒙特卡洛模擬計算，輸出最優(yōu)種植密度矩陣d＝[d_ij]_{m×n}，其中d_ij表示第i類種子在第j類地塊的推薦密度；
27、生成節(jié)能種植方案包括：水肥協(xié)同配比表、光伏補光時序方案、病害預(yù)警時間軸。
28、進一步的，還包括異常數(shù)據(jù)處理步驟：
29、當(dāng)檢測到種子發(fā)芽率數(shù)據(jù)突變時，啟動數(shù)據(jù)溯源機制，追溯關(guān)聯(lián)的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)；
30、采用lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建異常數(shù)據(jù)補償模型，輸入層包含溫度、濕度、光照的時序數(shù)據(jù)；
31、輸出層生成補償后的發(fā)芽率預(yù)測值，其誤差閾值設(shè)定為±2.5％。
32、進一步的，所述能耗閾值的動態(tài)確定方法包括：
33、建立區(qū)域能耗基準線：e_基準＝μ·a·(1+0.1·(y-2020))，其中a為種植面積，y為當(dāng)前年份，μ為作物類型系數(shù)；
34、實時能耗評估值e_實時＝∑(e_i·n_i)，e_i為單項能耗因子，n_i為操作頻次；
35、當(dāng)e_實時/e_基準>0.9時觸發(fā)預(yù)警，自動優(yōu)化種植方案。
36、進一步的，基于上述方法本發(fā)明提出一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選系統(tǒng)，包括：
37、一個或多個處理器；
38、存儲器，其上存儲有一個或多個程序，當(dāng)一個或多個所述程序被一個或多個所述處理器執(zhí)行，使得一個或多個所述處理器實現(xiàn)基于權(quán)利要求1至6中任意一項所述的節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法。
39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
40、該發(fā)明通過創(chuàng)新設(shè)計，在穩(wěn)定性、保護線纜和靈活適應(yīng)性等方面均有顯著提升，端頭擴大了粘貼面積，增強了穩(wěn)定性并防止電線脫落；柔性連接部(硅膠或tpu)能夠緩沖壓力，保護細小線纜不被磨損；雙面膠粘合裝置操作簡便，便于插接在接縫處對電線進行固定。
1.一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，所述節(jié)能特性包括：種子生長周期的需水量、肥料利用率、光能轉(zhuǎn)化率指標；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，所述節(jié)能指標的獲取方法包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，所述農(nóng)業(yè)育種數(shù)據(jù)庫的建立包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，所述加密信息簽名生成方法包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，所述加權(quán)診斷公式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法及系統(tǒng)，其特征在于，所述決策報告生成包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于，還包括異常數(shù)據(jù)處理步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選方法，其特征在于：所述能耗閾值的動態(tài)確定方法包括：
10.一種節(jié)能型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)育種的種子篩選系統(tǒng)，其特征在于，包括：