一、研究背景

粮食安全是国家安全的重要基石，是维系社会稳定、保障民生发展的核心命脉。我国作为粮食生产和储备大国，常年储粮数量庞大，粮食仓储保管工作是粮食安全保障体系中的关键环节。粮食在长期仓储过程中，极易受环境温度、通风条件、粮堆微生物活动、虫害滋生等多种因素影响，出现局部升温、大面积温变异常等问题。粮堆温度异常是粮食发热、霉变、结块、生虫的首要前兆，若无法及时发现并处置，短时间内就会造成大规模粮食损耗，不仅造成巨大的经济损失，还会直接影响区域粮食储备安全。因此，实现粮仓温度异常的精准监测、提前预警，是科学储粮、减损保粮、筑牢粮食安全防线的核心技术支撑。

现阶段，我国粮食仓储行业已基本完成智能化升级改造，多数大中型粮仓均配备了自动化粮情检温系统，通过分布式温度传感器、数据传输模块、后台监测平台实现仓内温度数据的全天候采集与实时展示，彻底替代了传统人工测温、人工巡检的粗放式管理模式，大幅提升了粮仓温度监测的效率和覆盖面。现有检温系统可全面采集粮堆表层、中层、底层及仓内空间的温度数据，形成全覆盖的温度监测网络，能够有效捕捉仓内温度的实时变化情况，为粮情监管提供基础数据支撑。但在实际仓储应用场景中，现有监测体系仍存在明显的技术短板，核心问题集中在温度异常预警能力不足。

目前主流粮仓检温系统多采用固定阈值对比的预警方式，仅依靠预设温度数值判断是否触发报警，算法逻辑简单、判别维度单一，无法适配复杂的粮情变化规律。粮堆是具备强空间关联性和时间连续性的复杂密闭介质，其温度变化并非瞬时突变，而是存在缓慢累积、局部扩散、梯度变化的过程，同时受季节气温波动、昼夜温差、仓体通风、粮堆自身呼吸作用等多重因素干扰，温度数据存在大量正常波动噪声。传统固定阈值算法无法区分正常温度波动与病理性异常升温，极易出现高频误报警、漏报警问题。日常监测中，轻微环境波动便触发预警的误报情况频发，导致工作人员产生预警疲劳，忽视真实异常隐患；而部分缓慢升温、局部隐蔽性升温的早期风险，因未达到固定阈值无法被识别，最终发展为粮食霉变、发热事故。

与此同时，现有预警算法普遍缺乏预测预判能力，仅能实现温度超标的事后报警，无法基于历史温度数据挖掘粮温变化趋势、预判潜在异常风险，属于被动式监测模式，难以满足现代化智慧储粮“早发现、早预警、早处置”的管理需求。此外，粮仓温度数据属于典型的时空序列数据，不同监测点位的温度变化存在空间关联特性，同一点位的温度变化具备时间延续规律，而传统算法忽略了温度数据的时空特征，割裂了各监测点位、各时段数据的内在联系，导致异常识别精准度低、适应性差，无法适配不同地域、不同储粮品类、不同仓储环境的差异化监测需求。

随着智慧农业、数字粮仓建设的持续推进，粮食仓储行业对粮情监测的智能化、精准化、前置化要求持续提升，传统单一阈值预警算法的局限性日益凸显，已经无法适配现代化粮仓的安全管控需求。在此行业发展背景下，研究适配粮仓复杂场景的异常温度预警算法，解决传统算法误报、漏报、滞后性强、适应性差等痛点，实现粮温异常的精准识别与提前预警，成为当前智慧储粮技术研究的重要方向，具备极强的行业必要性与现实应用价值。

二、研究意义

（一）理论意义

本研究聚焦粮仓温度时空序列数据的异常识别与预警问题，针对传统预警算法忽视粮温数据时空关联性、抗干扰能力弱、预判性不足的技术缺陷，结合时序数据分析、智能算法优化等技术，构建适配粮仓复杂场景的异常温度预警模型，能够进一步丰富智慧储粮领域的粮情监测算法体系。目前国内关于粮仓温度监测的研究多集中于硬件设备优化、数据采集系统搭建等方向，针对粮温异常预警算法的专项优化与场景化适配研究仍不够完善，尤其是针对粮堆缓慢升温、局部隐蔽升温等早期异常场景的精准预警算法研究较为薄弱。

本研究通过挖掘粮仓温度数据的时间演化规律与空间分布特征，优化异常判别逻辑与预警机制，突破传统固定阈值算法的技术局限，探索适用于密闭粮堆环境的时序数据异常检测方法，为粮情大数据分析、智能风险预判提供新的理论思路与技术参考。同时，本研究将智能时序算法与粮食仓储场景深度融合，优化算法在低信噪比、强干扰、非线性变化的仓储数据场景中的适配性，能够拓展智能算法在农业仓储领域的应用边界，为智慧粮仓、数字粮库的智能化算法迭代提供理论支撑，弥补当前储粮温度智能预警领域的研究短板。

（二）实践意义

本研究具备极高的工程应用价值与行业推广价值，能够有效解决现有粮仓检温系统预警精度低、滞后性强、实用性差的行业痛点。首先，优化后的异常温度预警算法可精准区分仓内温度正常波动与病理性异常升温，大幅降低系统误报、漏报概率，有效解决工作人员预警疲劳、隐患遗漏的问题，提升粮仓日常安全管控的精细化水平。算法可实现对粮堆早期隐蔽性升温、缓慢累积式升温的提前识别，改变传统事后报警的被动监测模式，实现风险前置预警，为工作人员通风、降温、翻仓等处置工作预留充足时间，从源头减少粮食发热、霉变、虫害等储粮事故的发生。

其次，精准的温度预警能够有效降低粮食仓储损耗，减少储粮安全事故造成的经济损失，提升粮食储备利用率，助力粮食降损增效、节粮减损的行业发展目标落地。同时，智能化算法预警可减少人工巡检频次，降低粮仓日常运维的人力成本与时间成本，提升粮库自动化、智能化管理水平，推动传统粮食仓储模式向智慧化、科学化管控模式转型升级。

此外，本算法具备良好的通用性与适配性，可兼容现阶段主流的粮仓温度监测硬件设备与监测平台，无需大规模改造现有硬件系统，仅通过软件算法升级即可实现预警能力的全面提升，适配不同地区、不同规模、不同储粮品类的粮仓监测需求，推广成本低、落地性强。能够为各级储备粮库、地方粮库的智慧化升级提供成熟的技术方案，助力完善粮食安全智能化监测预警体系，为国家粮食安全长效保障提供坚实的技术支撑。

三、研究内容

本课题立足现有粮仓检温系统的技术短板，围绕异常温度预警算法的研究、优化、适配与实现开展系统性研究，结合粮仓温度数据的时空特性、噪声特性、变化规律，完成算法设计、模型优化、功能实现与效果验证，核心研究内容主要分为以下四个方面。

第一，粮仓温度数据特性分析与数据预处理研究。粮仓温监测数据是算法研究的基础，本研究首先对粮仓实际采集的温度时序数据进行深度分析，总结仓储场景下温度数据的核心特征。重点梳理正常工况下粮温的昼夜波动规律、季节变化趋势、空间分布差异，以及异常工况下粮食发热、局部升温、霉变前兆等不同风险场景的温度数据变化特征，明确正常温度波动与异常温度变化的核心区别。针对粮仓温度数据采集过程中易出现的传感器噪声、数据缺失、异常跳变、干扰数据等问题，设计适配的预处理方案。通过数据清洗剔除无效跳变数据，采用插值算法补全缺失数据，结合滤波算法过滤环境干扰带来的高频噪声，最大程度提升原始数据的精准度与有效性，为后续异常预警算法的训练与运行提供高质量数据支撑，避免数据噪声导致的算法误判问题。

第二，传统预警算法缺陷分析与新型异常预警算法设计。系统剖析传统固定阈值预警算法、简单差分算法在粮仓场景中的应用缺陷，明确其在处理非线性、时空关联温度数据时的局限性。结合粮温变化的时间连续性与空间关联性，构建融合时序特征与空间特征的异常温度预警算法。在时间维度上，挖掘历史温度数据的变化趋势、升温速率、累积变化量等核心特征，识别缓慢升温、阶段性升温等早期异常行为；在空间维度上，结合粮堆不同监测点位的温度分布关系，捕捉局部单点异常、区域连片异常等空间异常特征，避免单一点位判别的片面性。同时，摒弃固定阈值判别模式，引入动态阈值更新机制，根据季节环境、仓储环境、储粮周期自动适配预警阈值，提升算法对复杂仓储场景的自适应能力，解决传统算法适配性差、误报率高的问题。

第三，异常温度预警算法优化与模型训练。针对初步设计的预警算法，结合粮仓真实粮情数据集进行迭代优化，提升算法的识别精度与运行效率。一方面，优化算法的特征提取能力，筛选出与储粮异常风险高度相关的温度特征参数，剔除冗余特征，提升算法判别精准度；另一方面，优化算法结构，简化冗余计算流程，在保证预警精度的前提下降低算法运算量，确保算法能够适配粮仓监测终端、后台平台的实时运行需求，满足工程化落地的轻量化要求。同时，构建多场景测试数据集，涵盖正常储粮、轻微温度波动、局部异常升温、大面积发热、昼夜温差干扰、季节温变干扰等多种场景，通过反复测试、迭代调优，修正算法参数，解决特殊场景下的漏判、误判问题，提升算法的稳定性与鲁棒性。

第四，算法功能实现与效果验证。基于现有粮仓检温系统架构，完成异常温度预警算法的程序开发与功能嵌入，实现温度数据实时分析、异常状态智能判别、风险等级分类预警、异常信息标注等核心功能。算法可实时对接监测系统的温度采集数据，自动完成数据预处理、特征提取、异常判别，针对不同严重程度的温度异常划分预警等级，实现分级预警，方便工作人员精准研判、分级处置。最后，通过实际粮仓场景测试，对比传统算法与本课题优化算法的预警效果，从误报率、漏报率、预警超前性、识别精准度等多个维度验证算法的优越性，确保优化后的算法能够有效适配实际仓储场景，满足智慧粮仓温度异常预警的实际应用需求。