松江區(qū)部分農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)調(diào)查和減損效益評估

王 超，戴蔚明，程 靜，信 飛（上海市松江區(qū)氣象局，上海市公共氣象服務(wù)中心，上海市氣候中心，上海　201620）

松江區(qū)部分農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)調(diào)查和減損效益評估

王 超，戴蔚明，程 靜，信 飛*
（上海市松江區(qū)氣象局，上海市公共氣象服務(wù)中心，上海市氣候中心，上海201620）

為了進一步提高松江區(qū)氣象為農(nóng)服務(wù)能力，于2012—2013年選取松江部分農(nóng)業(yè)（主要是養(yǎng)殖業(yè)、果業(yè)、花卉業(yè)）進行了氣象服務(wù)調(diào)查工作，并對松江區(qū)農(nóng)業(yè)進行了減損效益評估。根據(jù)松江區(qū)25名農(nóng)業(yè)技術(shù)專家的調(diào)查資料，應(yīng)用德爾斐法對資料進行了分析，得到如下結(jié)果：（1）松江區(qū)氣象為農(nóng)服務(wù)貢獻率為1.82%，約為0.375億元人民幣。（2）臺風(fēng)、高溫、連陰雨、暴雨、降雪是影響松江農(nóng)業(yè)的重要敏感氣象要素和天氣現(xiàn)象。（3）花卉對臺風(fēng)、高溫最敏感；養(yǎng)殖對高溫、低溫最敏感；果樹對臺風(fēng)、高溫最敏感。（4）有效預(yù)報時段分別為：臺風(fēng)提前24—48 h、高溫提前24—48 h、連陰雨提前48 h以上、降雨提前12—24 h、降雪提前12—24 h。在分析了氣象為農(nóng)服務(wù)的現(xiàn)狀及需求后，結(jié)合相關(guān)研究給出了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害防御建議，并為改進下一步氣象為農(nóng)服務(wù)工作提出了建議。

氣象；為農(nóng)服務(wù)；效益評估

2014年，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于全面深化農(nóng)村改革加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的若干意見》中提出：“健全農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系，完善農(nóng)村基層氣象防災(zāi)減災(zāi)組織體系，開展面向新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的直通式氣象服務(wù)?！比绾螢閷崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化做好氣象保障，健全農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)體系，完善農(nóng)村氣象災(zāi)害防御體系，是氣象部門需要解決的問題。

近年來，中國氣象局進行了多個行業(yè)的氣象服務(wù)的效益評估及研究工作［1-5］，如旅游、電力、高速公路等行業(yè)。各地氣象部門也積極開展氣象服務(wù)效益評估工作［6-11］，王新生等［12］通過安徽省公眾氣象服務(wù)效益評估，研究分析了社會公眾的支付意愿，評估了安徽省氣象的服務(wù)效益；汪如良等［13］通過對江西風(fēng)電行業(yè)氣象服務(wù)的調(diào)查與分析，得出江西省風(fēng)電行業(yè)氣象服務(wù)平均貢獻率，分析了影響風(fēng)電行業(yè)生產(chǎn)的主要氣象要素和天氣現(xiàn)象，并了解了風(fēng)電行業(yè)對氣象服務(wù)的需求；嚴(yán)曉瑜等［14］通過對寧夏旅游氣象服務(wù)效益評估和服務(wù)需求的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)寧夏旅游氣象服務(wù)效益貢獻率為0.203%，高敏感氣象條件有降水、降雪、風(fēng)力、道路結(jié)冰等；王忠偉等［15］通過分析氣象服務(wù)在交通運輸行業(yè)的作用及效益評估，認(rèn)為氣象服務(wù)的貢獻率在0.7—0.9，氣象服務(wù)帶來了良好的社會效益和經(jīng)濟效益。

為了更好地配置氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)的資源，更好地為氣象服務(wù)發(fā)展提供依據(jù)，本研究通過氣象為農(nóng)服務(wù)效益評估的方法，調(diào)查農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對氣象服務(wù)的需求和依賴程度，定量評估氣象信息和服務(wù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的貢獻率，并計算效益值。為農(nóng)氣象服務(wù)效益評估，對提升為農(nóng)氣象服務(wù)能力，提高農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平，更好地為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)，具有重要的意義。

1　材料與方法

1.1資料

以松江區(qū)養(yǎng)殖業(yè)、果業(yè)和花卉業(yè)為代表，選取這三方面的專家組成評估小組，專家組對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的氣象敏感度、氣象服務(wù)需求及現(xiàn)狀進行分析討論，通過對25名專家兩次調(diào)查得到調(diào)查問卷共計50份。

1.2方法

本文采用的計算氣象服務(wù)貢獻率的方法為德爾菲法［16］（專家小組法或?qū)＜乙庖娬髟兎ǎ匆阅涿绞绞占庖?，再將其收斂和量化，最后進行綜合分析，確定趨勢分析與預(yù)測值。在德爾菲評估法中，其精度隨著樣本數(shù)的增加而提高，一般樣本數(shù)以不少于15人為宜。

2　結(jié)果與分析

2.1松江氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)工作概況

2.1.1松江農(nóng)業(yè)發(fā)展情況

松江農(nóng)業(yè)主要由種植業(yè)（谷物、蔬菜、水果）、林業(yè)、牧業(yè)（豬、禽、蛋、奶）、漁業(yè)等構(gòu)成。近年來，松江區(qū)圍繞轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)方式，以推進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橹c，發(fā)展資源節(jié)約型、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益和生態(tài)效益，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展理念，發(fā)展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、生態(tài)、安全農(nóng)業(yè)，構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，打造了一批優(yōu)質(zhì)的地方特色農(nóng)產(chǎn)品，如松林牌豬肉、佘山水蜜桃、浦南花卉等知名品牌。

2.1.2松江為農(nóng)氣象服務(wù)開展情況

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與天氣條件關(guān)系密切，天氣情況一定程度上決定了農(nóng)作物的生長情況，松江區(qū)黃浦江上游，臺風(fēng)、暴雨、高溫等災(zāi)害性天氣多發(fā)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響很大。

松江區(qū)氣象局作為上海市唯一的農(nóng)業(yè)氣象觀測站，歷來高度重視農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況開發(fā)為農(nóng)氣象服務(wù)產(chǎn)品，包括：農(nóng)業(yè)氣象專題分析報告、天氣預(yù)報預(yù)警、“三夏、三秋”等重要農(nóng)時季節(jié)天氣預(yù)報、農(nóng)業(yè)氣象情報（年、季、月、周）等。松江區(qū)氣象局根據(jù)近年來松江區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和松江現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的需求，先后為全區(qū)千余戶的家庭農(nóng)場主提供直通式的氣象服務(wù)，通過手機短信將氣象信息直接發(fā)送到農(nóng)業(yè)管理者和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者手中。截至2013年12月，松江為農(nóng)氣象服務(wù)手機短信用戶達到1 200人，2013年為農(nóng)氣象服務(wù)產(chǎn)品20余期，短信10萬余條，在松江農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮了重要作用。

為了加強氣象信息在農(nóng)村的覆蓋面，松江區(qū)氣象局不僅通過報紙、電視、廣播、傳真、電話、網(wǎng)站、手機短信等傳統(tǒng)手段發(fā)布天氣預(yù)報，還充分利用新媒體的傳播力量，開發(fā)了戶外顯示屏集中控制發(fā)布系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害早期預(yù)警系統(tǒng)等平臺，提高了氣象為農(nóng)預(yù)報預(yù)警信息的發(fā)布能力。

2.1.3松江為農(nóng)氣象服務(wù)的機遇和挑戰(zhàn)

根據(jù)建設(shè)社會主義新農(nóng)村的總體要求，松江區(qū)要率先實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，要把農(nóng)業(yè)建成布局合理、設(shè)施先進、規(guī)模經(jīng)營、專業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)完善、產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)，融生產(chǎn)、生態(tài)和生活（休閑）為一體的、以實現(xiàn)農(nóng)民持續(xù)增收的、以家庭農(nóng)場［17-18］為特色的現(xiàn)代化松江農(nóng)業(yè)；真正使農(nóng)業(yè)成為富民的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)，讓農(nóng)民成為體面的社會職業(yè)、讓農(nóng)村成為美麗的生態(tài)家園。這些新的農(nóng)業(yè)發(fā)展目標(biāo)給氣象為農(nóng)服務(wù)提出了新的要求，也為新形勢下氣象為農(nóng)服務(wù)能力的提升提供了新的機遇。

2.2農(nóng)業(yè)氣象敏感度

行業(yè)氣象敏感度是指某一氣象要素或天氣現(xiàn)象對行業(yè)生產(chǎn)的影響程度。對行業(yè)氣象敏感度的調(diào)查有利于氣象部門合理安排監(jiān)測預(yù)報工作的基本內(nèi)容，提高服務(wù)的針對性。

本次調(diào)查使用的是經(jīng)驗豐富的農(nóng)業(yè)專家提供的具體數(shù)據(jù)和資料，主要調(diào)查對象為對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響重大的氣象要素，調(diào)查結(jié)果對合理布局氣象服務(wù)資源具有重要的參考價值。

2.2.1不同領(lǐng)域氣象敏感度調(diào)查結(jié)果

不同領(lǐng)域農(nóng)業(yè)專家關(guān)注的氣象要素有所區(qū)別。果樹專家最關(guān)注臺風(fēng)。臺風(fēng)影響本地時正值時令水果成熟季節(jié)，強臺風(fēng)對果實破壞極大，常帶來巨大的經(jīng)濟損失。總結(jié)果樹專家的選擇依次為：臺風(fēng)、高溫、降雨、連陰雨、風(fēng)力。花卉專家最關(guān)注的氣象災(zāi)害為臺風(fēng)和高溫，強臺風(fēng)易摧毀大棚，對花卉影響嚴(yán)重。持續(xù)高溫同樣對花卉的生長有很大的阻礙作用。另外花卉專家還關(guān)注低溫、降雨、降雪等。養(yǎng)殖專家選擇的敏感氣象要素依次是：高溫、低溫、臺風(fēng)、積雪深度、氣溫變化。高溫對禽畜的危害最大，持續(xù)高溫不利于禽畜生長，且容易滋生傳染病。

綜合各領(lǐng)域?qū)＜业恼{(diào)查結(jié)果，選出了影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最主要的五個敏感氣象要素。選擇臺風(fēng)的農(nóng)業(yè)專家占27%，高居首位，緊隨其后的是高溫、連陰雨、降雨，三者的比例均為20%，排在第5位的是降雪（15%）。

2.2.2敏感氣象要素——臺風(fēng)的臨界值及影響

上海地處東南沿海，夏秋季節(jié)多受臺風(fēng)直接或間接影響，直擊臺風(fēng)以及臺風(fēng)倒槽帶來的巨大風(fēng)雨會對農(nóng)業(yè)造成嚴(yán)重的影響。27%的農(nóng)業(yè)專家選擇了臺風(fēng)，列農(nóng)業(yè)敏感氣象要素之首。氣象要素臨界值是指某一氣象要素影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的臨界值。因臺風(fēng)影響包括風(fēng)、雨，臨界值不易確定，綜合專家意見，只要臺風(fēng)對本區(qū)有明顯影響，均會對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生影響。選擇臺風(fēng)為敏感氣象要素的人數(shù)最多的前三類農(nóng)業(yè)專家分別為果業(yè)、花卉業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)。果業(yè)專家中選擇臺風(fēng)為敏感氣象要素的比例高達83%（圖1）。

圖1　選擇臺風(fēng)的各類專家所占百分比Fig.1　Experts choice ofsensitive element—typhoon

臺風(fēng)帶來的強烈風(fēng)雨往往造成農(nóng)業(yè)的巨大損失。2013年10月7—8日，受1323號強臺風(fēng)“菲特”殘留云系和南下冷空氣共同影響，上海全市普降暴雨，其中7日20時—8日14時11個標(biāo)準(zhǔn)測站平均日降水量達到160.0 mm，打破1961年以來全市平均日降水量歷史記錄（1963年9月13日，142.0 mm）。11個標(biāo)準(zhǔn)站中，有8個站的降水量為建站歷史同期最多，其中松江站7日20時—8日20時雨量為222.1 mm，打破了該站1955年建站以來單日降水量歷史記錄（189.7 mm，1985年8月1日）。根據(jù)農(nóng)業(yè)部門的統(tǒng)計，本次臺風(fēng)過程農(nóng)業(yè)受淹比較嚴(yán)重，直接經(jīng)濟損失1 017.82萬元（人民幣，下同）。

2.2.3敏感氣象要素——高溫的臨界值及影響

高溫列農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要敏感氣象要素的第二位。整理專家的意見，選擇高溫為敏感氣象要素比例最高的是養(yǎng)殖業(yè)專家。農(nóng)業(yè)專家選擇的最高氣溫臨界條件頻次最多的是36—37℃（圖2）。農(nóng)業(yè)的高溫災(zāi)害主要表現(xiàn)在：（1）高溫期間，家畜患病幾率增高，對養(yǎng)殖業(yè)極為不利；（2）蔬菜葉片易失水卷曲、脫落；（3）高溫常與強光照相伴，長時間強光照射瓜果類蔬菜，果實向陽面會被陽光灼傷；高溫干旱會對茄果類、豆類等蔬菜的開花結(jié)果造成影響；干旱易引發(fā)大白菜干燒心、番茄臍腐病等生理性病害；（4）病毒病、白粉病、害螨等病蟲害發(fā)生加重。

圖2　敏感氣象要素——專家選擇（左）及高溫的臨界值（右）Fig.2　Critical value and experts choice ofsensitive meteorological element—high temperature

2.2.4敏感氣象要素——低溫連陰雨

低溫連陰雨也是農(nóng)業(yè)專家特別關(guān)注的敏感氣象要素之一。連陰雨尚無明確的定義，臨界值不易確定，綜合專家意見，將對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生影響的連陰雨定義為連續(xù)5d以上降水且無日照。

連陰雨易在春季及秋季對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大影響。2009年2月15—28日受高空低槽和西南暖濕氣流共同影響，松江區(qū)出現(xiàn)連續(xù)陰雨天氣過程，降水量為140.3 mm。近半個月的陰雨天氣不利于作物光合物質(zhì)積累，夏熟作物苗情差，大棚內(nèi)濕度大，病害發(fā)生較為嚴(yán)重。秋季的陰雨天氣也會造成嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)影響，如2009年11月9—20日受西南暖濕氣流和北方冷空氣共同影響，陰雨天氣持續(xù)十余天，過程降水量為103.7 mm。這次長時間的陰雨天氣對花卉等作物的生長帶來了不利影響。

2.2.5敏感氣象要素——降雨

如圖3所示，農(nóng)業(yè)專家選擇的頻次最高的降雨臨界條件是暴雨，即24 h累積降水量為50 mm或以上（24 h降雨量級說明：小雨0—9.9 mm、中雨10.0—24.9 mm、大雨25.0—49.9 mm、暴雨50.0—99.9 mm、大暴雨100.0—249.9 mm、特大暴雨大于250.0 mm）。

2.2.6敏感氣象要素——降雪

農(nóng)業(yè)專家選擇的降雪臨界條件是大雪（圖4）。降水量較大的降雪過程對農(nóng)業(yè)特別是禽畜養(yǎng)殖造成較大影響。降雪會導(dǎo)致母豬、仔豬抵抗力差，易生病。積雪易壓倒大棚，由于構(gòu)造原理不同，單棟大棚可人工除雪，但連棟大棚無法人工除雪。2008年1月的冰凍雨雪天氣給松江的設(shè)施農(nóng)業(yè)，尤其是大棚造成了嚴(yán)重的損失（24 h降雪量級說明：小雪0.1—2.5 mm、中雪2.6—4.9 mm、大雪5.0—9.9 mm、暴雪大于10 mm）。

圖3　敏感氣象要素——降水的臨界值Fig.3　Critical value and experts choice ofsensitive meteorological element—rainfall

圖4　敏感氣象要素——降雪的臨界值Fig.4　Critical value and experts choice ofsensitive meteorological element—snowfall

2.3 敏感氣象要素的防御及預(yù)報

2.3.1敏感氣象要素的防御

根據(jù)主要敏感氣象要素，分別列出對花卉業(yè)、豬場及果業(yè)的影響及防御措施，詳見表1。

表1　農(nóng)業(yè)主要敏感氣象要素的影響及防御措施Table 1　Influence of the mainsensitive meteorological elements of agriculture and the preventive measures

2.3.2敏感氣象要素的預(yù)報時效

有效預(yù)報時段是指某一具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)對氣象預(yù)報提前時間的基本要求。有效預(yù)報時段的調(diào)查對于掌握氣象服務(wù)及時性的基本要求具有較強的參考價值。松江農(nóng)業(yè)專家選擇的最關(guān)心的5個氣象要素或者天氣現(xiàn)象的有效預(yù)報時段為：農(nóng)業(yè)專家選擇頻次最高的臺風(fēng)有效預(yù)報時段是24—48 h（圖5A）；高溫有效預(yù)報時段是24—48 h（圖5B）；連陰雨有效預(yù)報時段是48 h以上（圖5C）；降雨有效預(yù)報時段是12—24 h（圖5D）；降雪有效預(yù)報時段是12—24 h（圖5E）。

表2　松江農(nóng)業(yè)服務(wù)效益貢獻率等級、相應(yīng)范圍及專家選擇情況Table 2　Grades，correspondingscope and experts choice of contribution rate of agriculturalservice benefit insongjiang

2.4 為農(nóng)氣象服務(wù)效益及需求

2.4.1為農(nóng)氣象服務(wù)效益

在25位專家對農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估貢獻率的評分結(jié)果中，有10位專家認(rèn)為氣象服務(wù)對松江農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的貢獻率e=1.5%—1.8%，據(jù)此，將0—2e之間的氣象服務(wù)貢獻率劃分為10個等級（表2）。根據(jù)貢獻率E公式計算，松江農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)貢獻率E為：。根據(jù)松江區(qū)農(nóng)業(yè)部門的數(shù)據(jù)，松江區(qū)2011—2014年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的平均值為20.59億元，按照公式P=E·G計算出松江農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益值約為0.375億元。

圖5　農(nóng)業(yè)敏感氣象要素的有效預(yù)報時段Fig.5　Effective forecast periods ofsensitive meteorological elements

2.4.2為農(nóng)氣象服務(wù)現(xiàn)狀

松江氣象局目前的氣象服務(wù)產(chǎn)品中，專業(yè)氣象預(yù)報產(chǎn)品（三秋、三夏、病蟲害預(yù)報等）所占比重較小，常規(guī)的產(chǎn)品（基本天氣預(yù)報、災(zāi)害性天氣預(yù)報等）比重較大，還沒有形成對各類農(nóng)產(chǎn)品的專業(yè)預(yù)報產(chǎn)品，農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)專業(yè)能力需要進一步提升。

農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品的形式主要是文字類產(chǎn)品，農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品在加工制作方面仍然維持著常規(guī)的氣象服務(wù)產(chǎn)品的基本形式。農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品的發(fā)布渠道主要是氣象網(wǎng)站、手機短信、廣播電視等傳統(tǒng)的大眾媒體，與現(xiàn)代信息傳播發(fā)布技術(shù)的迅速發(fā)展存在一定差距。

2.4.3為農(nóng)氣象服務(wù)需求

通過對《松江區(qū)為農(nóng)氣象服務(wù)需求調(diào)查表》分析得到以下結(jié)論：從希望產(chǎn)品的表現(xiàn)形式來分析，主要以文字為主，因為文字表現(xiàn)形式最為直觀；從希望獲取的渠道來看，最希望能夠從手機短信獲取，因為手機傳遞信息最為迅速，其次是廣播和網(wǎng)站；從希望提供的產(chǎn)品分析，災(zāi)害性天氣預(yù)報和5—7d趨勢預(yù)報的需求程度最高，有利于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

通過與現(xiàn)狀的對比發(fā)現(xiàn)，需增強災(zāi)害性天氣的預(yù)報和5—7d的為農(nóng)氣象服務(wù)天氣預(yù)報產(chǎn)品的發(fā)布，及時通過手機短信等形式發(fā)到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者手中。

3　結(jié)論及建議

3.1結(jié)論

通過對松江區(qū)為農(nóng)氣象服務(wù)現(xiàn)狀的調(diào)查和分析，進一步明確了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的氣象服務(wù)需求，了解了氣象服務(wù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用。

（1）農(nóng)業(yè)是氣象敏感行業(yè)，對天氣預(yù)報、為農(nóng)氣象服務(wù)有著巨大的需求。

（2）不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行業(yè)的敏感氣象要素、臨界值、有效預(yù)報時段及主要影響有所不同。

（3）松江為農(nóng)氣象服務(wù)工作對松江農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻率為1.82%，經(jīng)濟效益明顯。

（4）松江農(nóng)業(yè)對災(zāi)害性天氣和5—7d的天氣預(yù)報有著較強的需求，農(nóng)業(yè)用戶希望第一時間接收氣象信息，如：通過手機短信等形式。

（5）本文建立的評估思路和方法可應(yīng)用到上海其他區(qū)縣進行氣象為農(nóng)服務(wù)效益評估。

3.2 建議

（1）加強與農(nóng)業(yè)部門的合作，提高為農(nóng)氣象服務(wù)水平。加強與農(nóng)業(yè)部門在業(yè)務(wù)、科研等方面的交流，進一步研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣象要素的關(guān)系，提高氣象服務(wù)的有效性。加強農(nóng)業(yè)需求的針對性和規(guī)律性研究，為農(nóng)業(yè)提供更有針對性的氣象服務(wù)產(chǎn)品。

（2）提高氣象預(yù)報準(zhǔn)確率，加強預(yù)報服務(wù)能力建設(shè)。準(zhǔn)確的天氣預(yù)報、及時的為農(nóng)氣象服務(wù)是做好農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作的基礎(chǔ)，要為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供最關(guān)心的預(yù)報服務(wù)產(chǎn)品，加強與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有關(guān)的氣象災(zāi)害預(yù)警信息的發(fā)布，增強延伸期預(yù)報尤其是5—7d的預(yù)報服務(wù)能力。

（3）提高氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)的信息覆蓋面，拓展氣象為農(nóng)服務(wù)發(fā)布渠道。充分發(fā)揮新媒體作用，積極與新媒體合作，及時、準(zhǔn)確地發(fā)布氣象信息，進一步拓展為農(nóng)服務(wù)的渠道，擴大氣象信息和氣象服務(wù)的覆蓋面。加強對信息技術(shù)的應(yīng)用，建設(shè)適合松江農(nóng)業(yè)實際情況的氣象信息綜合發(fā)布系統(tǒng)。

（4）加強氣象服務(wù)評估工作，提高氣象為農(nóng)服務(wù)效益。充分認(rèn)識為農(nóng)氣象服務(wù)效益評估的重要性，與農(nóng)業(yè)部門常態(tài)化地開展調(diào)查和效益評估工作，根據(jù)調(diào)查和評估的結(jié)果，適時改進為農(nóng)氣象服務(wù)方式，調(diào)整為農(nóng)氣象服務(wù)內(nèi)容，提高為農(nóng)氣象服務(wù)效益，滿足松江農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，為本市農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)能力的提高作出貢獻。

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（責(zé)任編輯：閆其濤）

Investigation and impairment benefit evaluation of
some agricultural meteorologicalservices insongjiangdistrict

WANG Chao，DAI Wei-ming，CHENG Jing，XIN Fei*
（Songjiangdistrict Meteorological Bureau ofshanghai；Shanghai Public Meteorologicalsrvice Center；Shanghai Climate Center，Shanghai 201620，China）

In order to further improve meteorologicalservices for agriculture insongjiangdistrict，the meteorologicalservice investigation ofsome agriculture（mainly breeding，fruit，flower industry）insongjiangdistrict was carried out in 2012—2013，and the impairment benefit evaluation for agriculture was carried out insongjiangdistrict.According to thesurveydata of 25 agricultural technical experts insongjiangdistrict，thedata were analyzed bydelphi method.The results were as follows：（1）The meteorologicalservice contribution rate ofsongjiangdistrict was 1.82%，about 37 500 000 yuan（RMB）.（2）Typhoon，high temperature，continuous rain，heavy rain andsnow were important meteorological factors and weather phenomena that affected the agriculture insongjiang.（3）Flower industry was mostsensitive to typhoon and high temperature，breeding industry was mostsensitive to high temperature and low temperature，fruit industry was mostsensitive to typhoon and high temperature.（4）The effective forecast periods were：typhoon ahead of 24—48 h，high temperature ahead of 24—48 h，continuous rain ahead of 48 h，rainfall ahead of 12—24 h，snowfall ahead of 12—24 h.After analyzing the currentsituation anddemand of meteorologicalservice for agriculture，the papergavesomesuggestions on agricultural meteorologicaldisasters prevention，and put forwardsomesuggestions for improvement of the meteorologicalservice work in the nextstep.

Meteorology；Service for agriculture；Benefit evaluation

S165

A

1000-3924（2016）04-154-07

2014-12-17

上海市氣象局項目［MS201216］“松江區(qū)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估”

王超（1982—），男，本科，工程師，主要從事氣象預(yù)報和氣象服務(wù)研究。E-mail：njim@sohu.com

，E-mail：xifei010@aliyun.com