摘要
本发明公开了一种基于根际微生物数据鉴定的桑树生长环境评估方法,通过在桑树种植区域按根系距离布设监测点,采集历史周期内各监测点的根际微生物鉴定数据及环境参数;采用多周期参数提取构建数据项集,利用FP‑Growth算法挖掘微生物‑环境关联项;基于关联项提取时序数据,通过ARIMA模型分别生成微生物与环境参数的预测序列,结合桑树生长状况评估生态变化趋势,根据桑树生长反馈实施正向、反向微生物调控方案。本发明融合微生物数据与环境参数进行关联分析,建立动态根际微生物评估过程,可精准预测种植环境演变趋势并主动调控根际微生物,提升桑树生长调控的预见性和环境适配性,为农业提供精准的科学决策支持。
技术关键词
根际微生物
环境评估方法
桑树
数据项
序列
监测点
FP‑Growth算法
ARIMA模型
微生物鉴定
关联算法
环境评估系统
可读存储介质
置信度阈值
周期
程序
处理器
参数
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计算机
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