用于作物种植区域内水量的控制方法、装置及处理器

技术领域

本申请涉及农业领域，具体地涉及一种用于作物种植区域内水量的控制方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

作物需水量是农业用水的主要组成部分，且对作物的生长具有重要作用。目前，针对农作物的灌溉方式包括干湿交替灌溉、蓄雨水控制灌溉、薄浅湿晒灌溉、薄露灌溉、干旱栽培以及覆膜旱作。但上述灌溉方式难以对每个生育阶段的不同生长日进行差异化的水量灌溉，导致每个生育阶段的水量控制不合理，精准度大大降低，浪费大量的水资源，且也影响农作物的正常生长。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种用于作物种植区域内水量的控制方法、装置、存储介质及处理器。

为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于作物种植区域内水量的控制方法，包括：

确定待管理作物的遗传参数，遗传参数是根据与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数确定的；

根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，生长周期包括多个生长日；

针对任一生育阶段的任一生长日，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度；

确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间；

针对任一生育阶段的任一生长日，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量；

根据预测排水量或预测灌水量对种植区域内的水量进行控制，以使种植区域内的水量维持在目标蓄水区间内。

在本申请的实施例中，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间包括：确定任一生育阶段的生长周期内任一生长日的降雨量；在降雨量小于或等于第一数值的情况下，确定种植区域在生长日的目标蓄水区间为第一蓄水区间；在降雨量大于第一数值的情况下，将种植区域在生长日的目标蓄水区间确定为根据降雨量与第一蓄水区间得到的第二蓄水区间，其中，第二蓄水区间的区间上限值大于第一蓄水区间的区间上限值。

在本申请的实施例中，待管理作物包括多个关键生育阶段，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间还包括：在待管理作物处于任一关键生育阶段的情况下，在关键生育阶段内任选一个生长日作为目标生长日；确定在目标生长日之后的预设时期内每一天的温度数据；在每一天的温度数据均满足第一预设条件的情况下，确定种植区域在目标生长日的目标蓄水区间为第三目标蓄水区间；其中，第三目标蓄水区间的区间下限值大于第一蓄水区间的区间上限值，第三目标蓄水区间的区间上限值小于第二蓄水区间的区间上限值。

在本申请的实施例中，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量包括：确定预测水层深度与目标蓄水区间的区间上限值之间的差值；在预测水层深度大于目标蓄水区间的区间上限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测排水量；在预测水层深度小于目标蓄水区间的区间下限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测灌水量。

在本申请的实施例中，确定待管理作物的遗传参数包括：获取与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数；将历史生长参数输入至作物生长模型，以通过作物生长模型确定针对待管理作物的待调遗传参数；根据待调遗传参数确定待管理作物的每个生育阶段的周期预测值和待管理作物的产量预测值；获取历史作物在每个生育阶段的周期实际值和待管理作物的产量实际值；确定每个生育阶段的周期预测值与周期实际值之间的第一误差，全部生育阶段的周期预测总值与周期预测实际总值之间的第二误差，以及产量预测值与产量实际值之间的第三误差；在第一误差、第二误差以及第三误差均满足第二预设条件的情况下，将待调遗传参数确定为待管理作物的遗传参数。

在本申请的实施例中，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度包括：获取生长日的气象预测数据；根据生长日所在的生育阶段的作物系数以及气象预测数据确定待管理作物在生长日的预测需水量；根据气象预测数据确定种植区域在生长日的预测降雨量；确定种植区域在生长日的预测渗漏量，以及种植区域在生长日的前一日的水层深度；根据需水量、渗漏量、降雨量以及水层深度确定种植区域在生长日的预测水层深度。

在本申请的实施例中，预测需水量通过公式(1)确定；

其中，ET

在本申请的实施例中，预测降雨量通过公式(2)确定：

其中，P

在本申请的实施例中，预测水层深度通过公式(3)确定：

H

其中，H

本申请第二方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的用于作物种植区域内水量的控制方法。

本申请第三方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于作物种植区域内水量的控制方法。

本申请第四方面提供一种用于作物种植区域内水量的控制装置，包括上述的处理器。

通过上述技术方案，根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，并确定每个生育阶段内每个生长日的目标蓄水区间，能够对每个生育阶段内每一个生长日的水量进行差异化控制，能够提高每个生育阶段的水量控制的精准度以及灵活度，使得种植区域在每个生育阶段内的水量更加合理化，确保种植区域内作物生长所需的水量。

本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：

图1示意性示出了根据本申请实施例的用于作物种植区域内水量的控制方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示意性示出了根据本申请实施例的用于作物种植区域内水量的控制方法的流程示意图。如图1所示，在本申请一实施例中，提供了一种用于作物种植区域内水量的控制方法，包括以下步骤：

步骤101，确定待管理作物的遗传参数，遗传参数是根据与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数确定的。

步骤102，根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，生长周期包括多个生长日。

步骤103，针对任一生育阶段的任一生长日，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度。

步骤104，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间。

步骤105，针对任一生育阶段的任一生长日，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量。

步骤106，根据预测排水量或预测灌水量对种植区域内的水量进行控制，以使种植区域内的水量维持在目标蓄水区间内。

作物可以指的是农业上栽培的各种植物。例如，作物可以指的是水稻等。作物可以被栽种在适宜其生长的种植区域中。种植区域可以指的是农田。在对作物种植区域内水量进行控制时，首先，处理器可以先确定的待管理作物的遗传参数。其中，待管理作物可以指的是栽种在种植区域中的待进行水量控制的作物。遗传参数是根据与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数确定的。历史作物的历史生长参数可以包括历史作物自身的历史生长参数以及外部的历史生长参数。

其中，历史作物自身的历史生长参数可以包括历史作物在播期-幼穗分化始期、播期-开花期、播期至成熟期的观测日期以及产量实测值等。外部的历史生长参数可以包括历史作物所在种植区域的土壤剖面数据、历史气象数据、栽培数据、灌溉数据以及施肥数据等。其中，土壤剖面数据可以包括土壤的物理指标和化学指数，土壤的物理指标则可以包括土壤容重、土壤机械组成、土壤凋萎系数、土壤饱和含水量以及土壤持水量等，土壤的化学指标则可以包括有机质含量、全氮含量、有效磷、速效钾、pH值以及CEC(阳离子交换能力)等。历史气象数据可以包括历史最高气温、历史最低气温、历史降雨量以及历史日照时长等。遗传参数可以包括与作物发育特性相关的参数以及与产量形成相关的参数。其中，与作物发育特性相关的参数可以包括基本营养生长期所需要的积温、从作物幼穗分化到产生圆锥花序所需的积温、灌浆到成熟所需的积温以及作物生长最盛时的光周期和日长时间，与产量形成相关的参数可以包括日辐射与同化物之间的转换系数、分蘖速度、籽粒大小以及温度容忍系数。

在确定待管理作物的遗传参数的情况下，处理器可以根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期。其中，待管理作物的生育阶段可以包括移栽期、分蘖期、分蘖末期、拔节孕穗期、抽穗扬花期、灌浆期以及成熟期。生长周期可以包括多个生长日。具体地，处理器可以将遗传参数输入至作物生长模型，以通过作物生长模型预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期。作物生长模型可以是DSSAT模型。针对任一生育阶段的任一生长日，处理器可以根据该生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度。其中，预测水层深度可以指的是种植区域在任一生育阶段的任一生长日的标准水位。进一步地，处理器可以确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间。例如，以待管理作物为水稻举例，水稻在其整个种植季的灌水模式为干湿交替灌溉，由此，可以对水稻在每个生育期内的每个生长日的目标蓄水区间进行调整，以使其能够精细化地调节每个生育阶段的灌水标准，从而进一步确保每个生育阶段的灌水模式能够满足其干湿交替灌溉的要求。

在确定任意生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间的情况下，处理器可以根据该生长日的预测水层深度和对应的目标蓄水区间确定该生长日的预测排水量或预测灌水量。处理器可以根据预测排水量或预测灌水量对种植区域内的水量进行控制，以使种植区域内的水量维持在目标蓄水区间内。

通过上述技术方案，根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，并确定每个生育阶段内每个生长日的目标蓄水区间，能够对每个生育阶段内每一个生长日的水量进行差异化控制，能够提高每个生育阶段的水量控制的精准度以及灵活度，使得种植区域在每个生育阶段内的水量更加合理化，确保种植区域内作物生长所需的水量。

在一个实施例中，确定待管理作物的遗传参数包括：获取与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数；将历史生长参数输入至作物生长模型，以通过作物生长模型确定针对待管理作物的待调遗传参数；根据待调遗传参数确定待管理作物的每个生育阶段的周期预测值和待管理作物的产量预测值；获取历史作物在每个生育阶段的周期实际值和待管理作物的产量实际值；确定每个生育阶段的周期预测值与周期实际值之间的第一误差，全部生育阶段的周期预测总值与周期预测实际总值之间的第二误差，以及产量预测值与产量实际值之间的第三误差；在第一误差、第二误差以及第三误差均满足第二预设条件的情况下，将待调遗传参数确定为待管理作物的遗传参数。

处理器可以获取与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数，并可以将历史生长参数输入至作物生长模型，以通过该作物生长模型确定针对待管理作物的待调遗传参数。其中，该作物生长模型为未进行处理的模型。之后，处理器可以根据待调遗传参数确定待管理作物的每个生育阶段的周期预测值和待管理作物的产量预测值。其中，周期预测值可以包括播期-幼穗分化始期、播期-开花期、播期-成熟期的周期预测值。

为了确定作物生长模型的预测精度，处理器可以进一步地获取历史作物在每个生育阶段的周期实际值和待管理作物的产量实际值。在此情况下，处理器可以确定每个生育阶段的周期预测值与周期实际值之间的第一误差，并可以确定全部生育阶段的周期预测总值与周期预测实际总值之间的第二误差，以及产量预测值与产量实际值之间的第三误差。若第一误差、第二误差以及第三误差均满足第二预设条件，则此时的待调遗传参数能够保证后续作物生长模型的预测精度，由此，处理器可以将待调遗传参数确定为待管理作物的遗传参数。

在一个实施例中，在与每个生育阶段对应的第一误差均小于等于第一预设值、第二误差小于或等于第二预设值以及第三误差值小于或等于第三预设值的情况下，处理器可以确定该第一误差、该第二误差以及该第三误差均满足第二预设条件。其中，第一预设值可以为5天，第二预设值可以为10天，第三预设值可以为20％。

在一个实施例中，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度包括：获取生长日的气象预测数据；根据生长日所在的生育阶段的作物系数以及气象预测数据确定待管理作物在生长日的预测需水量；根据气象预测数据确定种植区域在生长日的预测降雨量；确定种植区域在生长日的预测渗漏量，以及种植区域在生长日的前一日的水层深度；根据需水量、渗漏量、降雨量以及水层深度确定种植区域在生长日的预测水层深度。

处理器可以先获取任意一个生育阶段的任一生长日的气象预测数据。之后，处理器可以根据该生长日所在的生育阶段的作物系数以及气象预测数据确定待管理作物在该生长的预测需水量。其中，作物系数可以指的是作物在不同生育阶段的需水量与蒸散量预测值之间的比值。以作物为水稻进行举例，表1示出了水稻在不同生育阶段的作物系数。

表1 水稻在各生育阶段的作物系数

处理器可以根据气象预测数据确定种植区域在生长日的预测降雨量。处理器可以确定种植区种植区域在生长日的预测渗漏量以及种植区域在生长日的前一日的水层深度。在确定任一生长日的需水量、渗漏量、降雨量以及水层深度之后，处理器可以确定种植区域在生长日的预测水层深度。

在一个实施例中，预测需水量通过公式(1)确定；

其中，ET

在一个实施例中，切线斜率Δ可以通过公式(1-1)确定：

其中，e

在一个实施例中，饱和水汽压e

在一个实施例中，净辐射R

R

其中，R

在一个实施例中，净短波辐射R

R

其中，n为第i个生长日的实际日照时数，单位为h，N为第i个生长日的最大可能日照时数，单位为h，Ra为大气边缘太阳辐射，单位为MJ/m2.d。

在一个实施例中，最大可能日照时数N可以通过公式(1-5)确定：

N＝7.64ω

其中，ω

在一个实施例中，日照时数角ω

ω

其中，ψ为地理纬度，单位为rad，δ为日倾角，单位为rad。

在一个实施例中，日倾角δ可以通过公式(1-7)确定：

δ＝0.409sin(0.0172J-1.39) (1-7)

其中，J为日序数。

在一个实施例中，大气边缘太阳辐射Ra可以通过公式(1-8)确定：

R

其中，d

在一个实施例中，日地相对距离d

在一个实施例中，净长波辐射R

其中，e

在一个实施例中，实际水汽压e

其中，RH

在一个实施例中，实际水汽压e

其中，RH

在一个实施例中，在最低气温等于或十分接近露点温度时，实际水汽压e

在一个实施例中，最高绝对温度Tks可以通过公式(1-14)确定：

T

其中，T

在一个实施例中，最低绝对温度Tkn可以通过公式(1-15)确定：

T

其中，T

在一个实施例中，土壤热通量G可以通过公式(1-16)确定：

G＝0.38(T

其中，T

在一个实施例中，湿度表常数γ可以通过公式(1-17)确定：

γ＝0.00163P/λ (1-17)

其中，P为气压，单位为kPa，λ为潜热，单位为MJ.kg-1。

在一个实施例中，气压P可以通过公式(1-18)确定：

其中，Z为种植区域的海拔高程，单位为m。

在一个实施例中，潜热λ可以通过公式(1-19)确定：

λ＝2.501-(2.36.1×10

在一个实施例中，风速u

其中，h为风标高度，单位为m，u

在一个实施例中，预测降雨量通过公式(2)确定：

其中，P

在一个实施例中，预测水层深度通过公式(3)确定：

H

其中，H

在一个实施例中，预测渗漏量可以通过安装在种植区域内的传感器测量得到，也可以根据人工测量得到。在另一个实施例中，若预测渗漏量与田间水层深度为线性关系，则可以将预测渗漏量表示为：DPi＝a·H

在一个实施例中，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间包括：确定任一生育阶段的生长周期内任一生长日的降雨量；在降雨量小于或等于第一数值的情况下，确定种植区域在生长日的目标蓄水区间为第一蓄水区间；在降雨量大于第一数值的情况下，将种植区域在生长日的目标蓄水区间确定为根据降雨量与第一蓄水区间得到的第二蓄水区间，其中，第二蓄水区间的区间上限值大于第一蓄水区间的区间上限值。

处理器可以确定任一生育阶段的生长周期内任一生长日的降雨量，并可以将该降雨量与第一数值进行比较。其中，第一数值可以根据实际情况进行自定义。在降雨量小于或等于第一数值的情况下，处理器可以确定种植区域在该生长日的目标蓄水区间为第一蓄水区间。在降雨量大于第一数值的情况下，处理器可以根据降雨量与第一蓄水区间确定第二蓄水区间，并可以将种植区域在生长日的目标蓄水区域间确定为该第二蓄水区间。其中，第二蓄水区间的区间上限值大于第一蓄水区间的区间上限值。第一蓄水区间的区间上限值可以为在降雨量小于或等于第一数值的情况下，种植区域所能承受的最大适宜水量。第二蓄水区间的区间上限值可以为在降雨量大于第一数值的情况下，种植区域所能承受的最大水量。

以待管理作物为水稻举例，水稻为露天生长作物，其所在种植区域会受到降雨的影响，从而会导致其种植区域的水位不断变化。为此，可根据不同的降雨量确定不同的目标蓄水区间，以更好地满足种植区域内作物的水量需求。表2示出了采用干湿交替灌溉模式下的水稻在各生育阶段的水量调控表。

表2水稻在各生育阶段的水量调控表。

针对表2中的拔节孕穗期，其生长周期包括28个生长日。针对其中的任一一个生长日，在该生长日的降雨量小于或等于第一数值的情况下，则可以将目标蓄水区间确定为第一蓄水区间。其中，第一蓄水区间的区间上限值可以表2中拔节孕穗期对应的适宜水层上限，区间下限值则可以为表2中拔节孕穗期对应的适宜水层下限。即，在该生长日的降雨量小于或等于第一数值的情况下，该生长日的第一蓄水区间的区间取值范围为0mm～50mm。在该生长日的降雨量大于第一数值的情况下，则可以将目标蓄水区间确定为第二蓄水区间。其中，第二蓄水区间的区间上限值可以表2中拔节孕穗期对应的最大蓄水深度，区间下限值则可以为表2中拔节孕穗期对应的适宜水层下限。即，在该生长日的降雨量大于第一数值的情况下，该生长日的第二蓄水区间的区间取值范围为0mm～150mm。

在一个实施例中，待管理作物包括多个关键生育阶段，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间还包括：在待管理作物处于任一关键生育阶段的情况下，在关键生育阶段内任选一个生长日作为目标生长日；确定在目标生长日之后的预设时期内每一天的温度数据；在每一天的温度数据均满足第一预设条件的情况下，确定种植区域在目标生长日的目标蓄水区间为第三目标蓄水区间；其中，第三目标蓄水区间的区间下限值大于第一蓄水区间的区间上限值，第三目标蓄水区间的区间上限值小于第二蓄水区间的区间上限值。

其中，关键生育阶段可以包括拔节孕穗期、抽穗开花期以及灌浆期。在待管理作物处于任一关键生育阶段的情况下，处理器可以在关键生育阶段内任选一个生长日作为目标生长日。之后，处理器可以确定在目标生长日之后的预设时期内每一天的温度数据。其中，预设时期可以指的是预设的总天数。例如，可以是3天。温度数据可以包括每一天的最高温度值、每一天的平均温度值以及每一天的持续高温时长等。每一天的平均温度值可以指的是每一天内预设数量的时间点的温度的平均值。例如，可以在每一天内选取四个时间点(2:00；8:00；14:00；20:00)，然后，将该四个时间点的温度值进行平均处理，以确定该天的平均温度值。每一天的持续高温时长是指每一天内温度维持在最高温度值以上的时长。在每一天的温度数据均满足第一预设条件的情况下，处理器可以确定种植区域在目标生长日的目标蓄水区间为第三目标蓄水区间。其中，第三目标蓄水区间的区间下限值大于第一蓄水区间的区间上限值，第三目标蓄水区间的区间上限值小于第二蓄水区间的区间上限值。

在一个实施例中，在每一天的最高温度值大于或等于预设温度值且持续高温时长大于或等于预设时长的情况下，处理器可以确定每一天的温度数据均满足第一预设条件。在每一天的平均温度值大于或等于预设平均温度值且持续高温时长大于或等于预设时长的情况下，处理器也可以确定每一天的温度数据均满足第一预设条件。其中，预设温度值、预设平均温度值以及预设时长可以根据实际情况进行自定义。另外，针对不同类型的作物，其对应的预设温度值、预设平均温度值以及预设时长均可以分别设置成不同的数值，以满足不同类型作物的生长需要。

以待管理作物为水稻举例，表3示出了水稻在关键生育期的水量调控表。

表3水稻在关键生育期的水量调控表

水稻按照类型可以分为早稻和晚稻，针对早稻和晚稻可以设置不同的预设温度值和预设平均温度值。例如，针对早稻在拔节孕穗期，若其在拔节孕穗期内连续三天内每一天的最高温度大于或等于35℃，或连续三天内每一天的平均温度大于或等于30℃，且每一天高温持续的时长大于或等于5h的情况下，处理器可以确定其目标蓄水区间为第三目标蓄水区间，该第三目标蓄水区间的区间上限值可以为表3中拔节孕穗期对应的水位标准中的最大值(10cm)，区间下限值可以为水位标准中的最小值(8cm)。

通过确定关键生育期内每个生长日的温度数据，并在每一天的温度数据满足第一预设条件的情况下情况下，提高蓄水区间的区间上限值，以便后续灌深水来降低种植区域内的温度，能够在很大程度上避免因高温而阻碍种植区域内作物的生长，并能够对种植区域内高温所可能产生的病虫害提前进行预防，大幅度减少高温干旱对种植区域内作物的影响。

在一个实施例中，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量包括：确定预测水层深度与目标蓄水区间的区间上限值之间的差值；在预测水层深度大于目标蓄水区间的区间上限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测排水量；在预测水层深度小于目标蓄水区间的区间下限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测灌水量。

处理器可以确定预测水层深度与目标蓄水区间的区间上限值之间的差值。在预测水层深度大于目标蓄水区间的区间上限值的情况下，处理器可以将差值的绝对值确定为预测排水量。在预测水层深度小于目标蓄水区间的区间下限值的情况下，处理器可以将差值的绝对值确定为预测灌水量。在预测水层深度处于目标蓄水区间的范围的情况下，处理器可以确定不对种植区域内的水量进行控制。

通过上述技术方案，根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，并确定每个生育阶段内每个生长日的目标蓄水区间，能够对每个生育阶段内每一个生长日的水量进行差异化控制，使得种植区域在每个生育阶段内的水量更加合理化，确保种植区域内作物生长所需的水量。同时，通过确定关键生育期内每个生长日的温度数据，并在每一天的温度数据满足第一预设条件的情况下情况下，提高蓄水区间的区间上限值，以便后续灌深水来降低种植区域内的温度，能够在很大程度上避免因高温而阻碍种植区域内作物的生长，并能够对种植区域内高温所可能产生的病虫害提前进行预防，大幅度减少高温干旱对种植区域内作物的影响。

图1为一个实施例中用于作物种植区域内水量的控制方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述用于作物种植区域内水量的控制方法。

在一个实施例中，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述用于作物种植区域内水量的控制方法。

在一个实施例中，提供了一种用于作物种植区域内水量的控制装置，包括上述的处理器。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器A01、网络接口A02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A04。该非易失性存储介质A04存储有操作系统B01、计算机程序B02和数据库(图中未示出)。该内存储器A03为非易失性存储介质A04中的操作系统B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预测排水量或预测灌水量等数据。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序B02被处理器A01执行时以实现一种用于作物种植区域内水量的控制方法。

本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：确定待管理作物的遗传参数，遗传参数是根据与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数确定的；根据遗传参数预测待管理作物在每个生育阶段的生长周期，生长周期包括多个生长日；针对任一生育阶段的任一生长日，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度；确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间；针对任一生育阶段的任一生长日，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量；根据预测排水量或预测灌水量对种植区域内的水量进行控制，以使种植区域内的水量维持在目标蓄水区间内。

在一个实施例中，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间包括：确定任一生育阶段的生长周期内任一生长日的降雨量；在降雨量小于或等于第一数值的情况下，确定种植区域在生长日的目标蓄水区间为第一蓄水区间；在降雨量大于第一数值的情况下，将种植区域在生长日的目标蓄水区间确定为根据降雨量与第一蓄水区间得到的第二蓄水区间，其中，第二蓄水区间的区间上限值大于第一蓄水区间的区间上限值。

在一个实施例中，待管理作物包括多个关键生育阶段，确定种植区域在任一生育阶段的任一生长日的目标蓄水区间还包括：在待管理作物处于任一关键生育阶段的情况下，在关键生育阶段内任选一个生长日作为目标生长日；确定在目标生长日之后的预设时期内每一天的温度数据；在每一天的温度数据均满足第一预设条件的情况下，确定种植区域在目标生长日的目标蓄水区间为第三目标蓄水区间；其中，第三目标蓄水区间的区间下限值大于第一蓄水区间的区间上限值，第三目标蓄水区间的区间上限值小于第二蓄水区间的区间上限值。

在一个实施例中，根据预测水层深度和与生长日对应的目标蓄水区间确定种植区域在生长日的预测排水量或预测灌水量包括：确定预测水层深度与目标蓄水区间的区间上限值之间的差值；在预测水层深度大于目标蓄水区间的区间上限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测排水量；在预测水层深度小于目标蓄水区间的区间下限值的情况下，将差值的绝对值确定为预测灌水量。

在一个实施例中，确定待管理作物的遗传参数包括：获取与待管理作物属于同一作物品种的历史作物的历史生长参数；将历史生长参数输入至作物生长模型，以通过作物生长模型确定针对待管理作物的待调遗传参数；根据待调遗传参数确定待管理作物的每个生育阶段的周期预测值和待管理作物的产量预测值；获取历史作物在每个生育阶段的周期实际值和待管理作物的产量实际值；确定每个生育阶段的周期预测值与周期实际值之间的第一误差，全部生育阶段的周期预测总值与周期预测实际总值之间的第二误差，以及产量预测值与产量实际值之间的第三误差；在第一误差、第二误差以及第三误差均满足第二预设条件的情况下，将待调遗传参数确定为待管理作物的遗传参数。

在一个实施例中，根据生长日的气象预测数据确定待管理作物的种植区域在生长日的预测水层深度包括：获取生长日的气象预测数据；根据生长日所在的生育阶段的作物系数以及气象预测数据确定待管理作物在生长日的预测需水量；根据气象预测数据确定种植区域在生长日的预测降雨量；确定种植区域在生长日的预测渗漏量，以及种植区域在生长日的前一日的水层深度；根据需水量、渗漏量、降雨量以及水层深度确定种植区域在生长日的预测水层深度。

在一个实施例中，预测需水量通过公式(1)确定；

/>

其中，ET

在一个实施例中，预测降雨量通过公式(2)确定：

其中，P

在一个实施例中，预测水层深度通过公式(3)确定：

H

其中，H

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有用于作物种植区域内水量的控制方法步骤的程序。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。