農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

佟鋼 劉忠梅

摘要 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全的重要因素之一。干旱、低溫冷害、寒害、洪澇等是最常見(jiàn)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提倡通過(guò)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)來(lái)監(jiān)測(cè)氣象變化，分析和預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，為相關(guān)部門(mén)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害提供可靠依據(jù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。主要闡述了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，分析了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)，探討了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)研究，為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警模式的創(chuàng)新和監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)的推廣應(yīng)用提供一些參考。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害；遙感監(jiān)測(cè)；地面監(jiān)測(cè)；數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)；監(jiān)測(cè)預(yù)警模式

中圖分類(lèi)號(hào)：S421 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）02–0055-03

我國(guó)東西橫跨經(jīng)度廣，南北緯度跨度大，地形高低起伏，高原、山地、沙漠等土地中有一大部分土地不適合耕作，可適用農(nóng)業(yè)耕作的土地有限，且每年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣象災(zāi)害影響較大，導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)，甚至絕收。在有限的耕作土地上，為了確保國(guó)家糧食安全，我國(guó)必須在發(fā)展農(nóng)作物高產(chǎn)栽培技術(shù)的基礎(chǔ)上，做好農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的預(yù)測(cè)與防范工作。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)是推動(dòng)農(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。國(guó)內(nèi)遙感技術(shù)、地面監(jiān)測(cè)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等高新科技的發(fā)展為農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究提供了技術(shù)支持。近些年，國(guó)家加快了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)與發(fā)展規(guī)劃?；谵r(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的需求，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)成為近幾年農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題，對(duì)創(chuàng)新農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)模式、提高農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平和指導(dǎo)農(nóng)業(yè)科學(xué)、安全、可靠生產(chǎn)有重要意義。

1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外現(xiàn)狀

國(guó)外在農(nóng)業(yè)氣象預(yù)警方面以GTS系統(tǒng)為依托，應(yīng)用AIAA、ProQuest、IEEE等數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和衛(wèi)星平臺(tái)打造軟件系統(tǒng)+專(zhuān)業(yè)情報(bào)服務(wù)為基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)氣象預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)。在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)科技研究方面，國(guó)外以作物模型的研究最具代表性。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，國(guó)外許多農(nóng)業(yè)氣象學(xué)家、氣候?qū)W家都致力于研究作物模型與氣候模式融合預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的模式。目前，已經(jīng)在世界范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用的作物模型有CERES、GROPGRO、DSSAT、AquaCrop、AgrometShell等。

作物模型成果研究的目的是為了開(kāi)發(fā)服務(wù)于作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)評(píng)估的系統(tǒng)或模式。以WOFOST為例，該模式被開(kāi)發(fā)后應(yīng)用于作物生長(zhǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，它的應(yīng)用為作物生長(zhǎng)檢測(cè)系統(tǒng)功能的拓展提供了新的可能，使農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)真正地面向生產(chǎn)者，為生產(chǎn)者提供日常的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)。WOFOST模式目前已在歐盟國(guó)家得到普遍應(yīng)用。歐洲聯(lián)合研究中心通過(guò)每月監(jiān)測(cè)的作物生長(zhǎng)及其相關(guān)信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)整合分析，預(yù)測(cè)分析農(nóng)業(yè)氣象，并向歐洲地區(qū)發(fā)布作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)公報(bào)，公報(bào)內(nèi)容包括氣候改換、農(nóng)業(yè)氣象條件分析、衛(wèi)星遙感檢測(cè)結(jié)果、作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)等，指導(dǎo)歐盟國(guó)家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[1]。

1.2國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)雖然起步較晚，但發(fā)展速度較快。進(jìn)入21世紀(jì)，我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)先后在可見(jiàn)光—紅外線(xiàn)、熱紅外、微波遙感技術(shù)、衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)，以及干旱指標(biāo)、低溫冷害指標(biāo)、寒潮指標(biāo)、洪澇指標(biāo)等方面取得了較為顯著的研究成果。國(guó)內(nèi)研究著主要側(cè)重于某一地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)技術(shù)的研究，研究成果在特定區(qū)域內(nèi)具有較好的適應(yīng)性，但在全國(guó)范圍內(nèi)的適用性受到一定的限制。近些年，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、各類(lèi)智能傳感器等在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)領(lǐng)域的融合性應(yīng)用，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)數(shù)字化、智能化特征日益顯著。在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模式方面，近2年來(lái)，以數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法、GIS技術(shù)、農(nóng)業(yè)氣象智能監(jiān)測(cè)為基礎(chǔ)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)預(yù)警模式、GIS精準(zhǔn)預(yù)測(cè)預(yù)警模式和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害綜合性預(yù)測(cè)模式應(yīng)用較為廣泛[2]。在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警實(shí)踐方面，綜合性模式的應(yīng)用能夠更加全面、可靠地反映氣象災(zāi)害相關(guān)信息，利于相關(guān)部門(mén)及農(nóng)戶(hù)更加精準(zhǔn)、及時(shí)地了解農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生范圍和危害程度，對(duì)提早預(yù)防農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，開(kāi)展相關(guān)防范服務(wù)提供了決策指導(dǎo)。

2 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)

2.1 干旱指標(biāo)

干旱指標(biāo)常用于旱情的描述，指干旱程度的特征量。在農(nóng)業(yè)氣象研究中，可通過(guò)對(duì)干旱指標(biāo)的度量、對(duì)比、綜合性分析等來(lái)評(píng)價(jià)干旱程度、范圍。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于干旱指標(biāo)的評(píng)價(jià)有50余種。最常用的干旱指標(biāo)有標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)、降水距平百分率、降水Z指數(shù)、相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)、K指數(shù)、CI指數(shù)、Palmetr指數(shù)等。

標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)是國(guó)際上應(yīng)用最廣泛的評(píng)價(jià)干旱的指標(biāo)。我國(guó)西北地區(qū)主要用標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)評(píng)價(jià)干旱，能夠較為準(zhǔn)確地反映同一地區(qū)不同時(shí)間尺度下的干旱程度。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)評(píng)價(jià)干旱時(shí)，需重點(diǎn)考慮氣溫、蒸發(fā)量等因素對(duì)區(qū)域性干旱的影響。在干旱地區(qū)，由于蒸發(fā)量較大、氣溫較高，采用標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)研究干旱難以準(zhǔn)確地分析降雨與氣候平均狀況時(shí)的干旱關(guān)系，也難以用前期的干旱持續(xù)時(shí)間分析對(duì)后期干旱程度及范圍的影響。范嘉泉等[3]在甘肅平?jīng)龅貐^(qū)以Palmetr指數(shù)研究當(dāng)?shù)馗珊登闆r，研究表明Palmetr指數(shù)在西北旱情較輕地區(qū)反映較為敏感，在蒸發(fā)量較大、干旱強(qiáng)度較大的地區(qū)反映最敏感，對(duì)干旱程度的描述更為準(zhǔn)確，但對(duì)降水反映不敏感。王芝蘭等[4]以廣義極值分布理論為基礎(chǔ)，創(chuàng)建了干旱指數(shù)Ｋ指標(biāo)，并將該指標(biāo)應(yīng)用于西北地區(qū)干旱程度、范圍的評(píng)價(jià)中，結(jié)果表明Ｋ指標(biāo)對(duì)該地區(qū)春季干旱監(jiān)測(cè)反饋結(jié)果較為準(zhǔn)確，在其他季節(jié)K指標(biāo)對(duì)干旱的監(jiān)測(cè)存在著頻率偏大或偏小、等級(jí)偏重或偏輕等結(jié)果差異。降水距平百分率則只能反饋某一段降水在同時(shí)期內(nèi)的狀態(tài)偏離程度。從現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展需求而言，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)、K指數(shù)、降水距平百分率等干旱指標(biāo)在評(píng)價(jià)干旱時(shí)存在一定的局限性。

2.2 低溫冷害指標(biāo)

低溫冷害指作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中熱量不足而表現(xiàn)出的一種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，常用溫度距平或積溫距平來(lái)反映。低溫冷害在東北地區(qū)發(fā)生率較高。根據(jù)對(duì)東北地區(qū)相關(guān)研究顯示[5]，東北5—9月以平均溫度和距平值作為低溫冷害等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。東北地區(qū)5—9月低溫冷害指標(biāo)為零下1.3 ℃，嚴(yán)重低溫冷害指標(biāo)為零下3.3 ℃，其中吉林省大豆產(chǎn)量與5—9月氣溫呈線(xiàn)性關(guān)系。這也進(jìn)一步說(shuō)明低溫冷害對(duì)糧食作物產(chǎn)量的影響。孫玉亭等[6]在東北區(qū)糧食產(chǎn)量與5—9月溫度關(guān)系的基礎(chǔ)上建立了一套低溫冷害等級(jí)指標(biāo)，以平均溫度、負(fù)距平來(lái)評(píng)價(jià)冷害年指標(biāo)，確定一年中地區(qū)發(fā)生的冷害等級(jí)和冷害危害程度。王書(shū)裕[7]將積溫差小的指標(biāo)低溫冷害定義為≥10 ℃的活動(dòng)積溫且比一般年份少50 ℃·d；較一般年份少100 ℃·d的定義為嚴(yán)重低溫冷害年。潘鐵夫[8]以作物生育期總積溫比歷年平均值少100和少200 ℃·d分別作為評(píng)價(jià)低溫冷害和嚴(yán)重低溫冷害的指標(biāo)。全國(guó)各地不同時(shí)段氣候存在差異性，低溫冷害評(píng)價(jià)方法和過(guò)程雖然存在差異性，但積溫指標(biāo)是作為各地低溫冷害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)及危害程度評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。

2.3 寒害指標(biāo)

寒害在我國(guó)華南地區(qū)和北方地區(qū)發(fā)生率較高，但發(fā)生類(lèi)型不同。華南地區(qū)主要受害作物為蔬菜、亞熱帶或熱帶經(jīng)濟(jì)林果、漁業(yè)等。北方地區(qū)主要受害作物為玉米、水稻、棉花，以西北、東北玉米寒害發(fā)生最為典型。在空間上，全國(guó)冷害具有地區(qū)一致性特征，以東北地區(qū)最為明顯。此外，東北、西南地區(qū)和西北、東南地區(qū)在寒害發(fā)生空間上均呈現(xiàn)出反向型特征。黃朝榮[9]采用立式研究法對(duì)廣西現(xiàn)澆寒害溫度指標(biāo)進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明溫度與香蕉產(chǎn)量有著緊密的關(guān)系。張蕾等[10]以海南地區(qū)的州縣發(fā)生的寒害災(zāi)情、瓜菜面積和產(chǎn)量、氣象要素等為研究對(duì)象，分析了瓜菜生物學(xué)特性與寒害致災(zāi)等級(jí)的關(guān)系，建立了相關(guān)的寒害等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.4 洪澇指標(biāo)

洪澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)警是近些年才發(fā)展起來(lái)一條技術(shù)體系，其技術(shù)核心是遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)。國(guó)內(nèi)主要通過(guò)遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警終端來(lái)評(píng)價(jià)和分析洪澇災(zāi)害，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)警。遙感監(jiān)測(cè)終端通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)與各類(lèi)水資源計(jì)量或遠(yuǎn)程信息采集設(shè)備相關(guān)聯(lián)，來(lái)獲取水位、雨量、溫濕度、圖像等信息。信息采集端將自動(dòng)采集的信息上傳至管理平臺(tái)，平臺(tái)系統(tǒng)支持大數(shù)據(jù)分析，通過(guò)對(duì)各項(xiàng)相關(guān)指標(biāo)的綜合分析來(lái)判斷監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)在特定時(shí)段是否存在水位異常等情況。當(dāng)系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)到實(shí)際洪澇指標(biāo)超過(guò)系統(tǒng)設(shè)定的安全指標(biāo)后將根據(jù)系統(tǒng)顯示的洪澇災(zāi)害等級(jí)自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警功能，警示洪澇安全，為洪澇防災(zāi)減災(zāi)決策提供科學(xué)依據(jù)。

3 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)

3.1 研究對(duì)象與任務(wù)

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)研究的對(duì)象是農(nóng)業(yè)氣象及農(nóng)業(yè)氣候資源，研究?jī)?nèi)容較多，內(nèi)容不同，研究任務(wù)目標(biāo)也不同。目前，研究最多的內(nèi)容如下：（1）農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)和探測(cè)；（2）農(nóng)業(yè)氣象基礎(chǔ)理論研究；（3）農(nóng)業(yè)氣象信息服務(wù)；（4）農(nóng)業(yè)氣象減災(zāi)與防災(zāi)；（5）農(nóng)業(yè)氣候資源開(kāi)發(fā)；（6）農(nóng)業(yè)小氣候利用與調(diào)節(jié)；（7）應(yīng)對(duì)氣候變化的對(duì)策。農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的主要任務(wù)是預(yù)測(cè)和評(píng)估農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生情況，預(yù)防和應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，減少或降低農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)順利進(jìn)行，保證國(guó)家糧食安全，促進(jìn)農(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展[11]。

3.2 研究過(guò)程和方法

3.2.1 研究過(guò)程 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究是農(nóng)業(yè)氣象學(xué)的一部分，研究過(guò)程包括獲取資料、資料處理、資料分析、得出結(jié)果。基于農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的任務(wù)目的，該課題的研究過(guò)程依次為國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析、氣象災(zāi)害指標(biāo)的分析、研究前景展望。

首先，通過(guò)課題研究對(duì)象、內(nèi)容、關(guān)鍵詞等查找相關(guān)文獻(xiàn)，分析國(guó)內(nèi)外近些年在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警相關(guān)的資料文獻(xiàn)，獲取最新資料。其次，對(duì)涉及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)相關(guān)的資料進(jìn)行分析整理。最后，對(duì)整理出的關(guān)于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)所應(yīng)用到的遙感技術(shù)、GIS技術(shù)、GPS技術(shù)、GTS系統(tǒng)、地面檢測(cè)儀器、數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等進(jìn)行分析，確定農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建構(gòu)所應(yīng)用到的關(guān)鍵技術(shù)及其要點(diǎn)。隨著現(xiàn)代高新技術(shù)的發(fā)展及在農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)逐漸地趨向于多元化、自動(dòng)化、智能化、數(shù)字化發(fā)展。目前，關(guān)于農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)服務(wù)國(guó)內(nèi)已經(jīng)建立了從地面到強(qiáng)控的多指標(biāo)立體監(jiān)測(cè)體系。在天空監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，3S技術(shù)、GTS系統(tǒng)發(fā)揮了重要的作用；在地面監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，土壤溫濕度檢測(cè)儀、空氣溫濕度檢測(cè)儀、土壤墑情站、激光傳感器、遠(yuǎn)程病害監(jiān)測(cè)儀、遠(yuǎn)程拍照式蟲(chóng)情測(cè)報(bào)等、植物環(huán)境信息檢測(cè)設(shè)備、專(zhuān)家系統(tǒng)等發(fā)揮了重要的作用；在系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方面，數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等發(fā)揮了很重要的作用[12]。特別是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，使各類(lèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域相關(guān)的監(jiān)控設(shè)備實(shí)現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)管理，使設(shè)計(jì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害領(lǐng)域相關(guān)的、專(zhuān)用的、獨(dú)立的氣象監(jiān)測(cè)站、氣象監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成為了現(xiàn)實(shí)。在多功能農(nóng)作物氣象站的聯(lián)合應(yīng)用下，為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)提供了多源可靠的信息數(shù)據(jù)，有效地保證了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警的可靠性。

3.2.2 研究方法 主要采用了文獻(xiàn)調(diào)查法、概念分析法、定性分析法、歷史研究法、模擬法、信息研究法、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)法、描述性研究法等方法對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)及其研究進(jìn)展進(jìn)行探討和總結(jié)。

4 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展

4.1 主要模式

目前，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警主要模式包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)預(yù)警模式、GIS精準(zhǔn)預(yù)測(cè)預(yù)警模式、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害綜合性預(yù)測(cè)模式等。數(shù)理統(tǒng)計(jì)模式一般采用多元回歸分析法、時(shí)間序列分析法建立預(yù)測(cè)預(yù)警模型，運(yùn)用非線(xiàn)性回歸方程進(jìn)行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的預(yù)測(cè)分析。一些農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)還引入了加速遺傳算法模型，用于分析和預(yù)測(cè)大氣回流。此外，還有一部分學(xué)者引入物候信號(hào)作為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)的指標(biāo)之一，通過(guò)分析作物在不同節(jié)候中發(fā)生的周期變化評(píng)估氣象災(zāi)害，使農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)的定位到不同節(jié)候，豐富了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)的內(nèi)容，進(jìn)一步提升了氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性[12]。

4.2 關(guān)鍵技術(shù)

近些年，GIS技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用為各地地質(zhì)、地形的分析提供了技術(shù)支持，擴(kuò)充了監(jiān)測(cè)指標(biāo)及其內(nèi)容，推動(dòng)農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)向圖像化、視頻化、可視化轉(zhuǎn)變。由于GIS提供的圖像信息可以依靠物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)傳輸給預(yù)警系統(tǒng)，預(yù)警系統(tǒng)在獲得最新信息后可及時(shí)對(duì)系統(tǒng)中氣候預(yù)報(bào)相關(guān)的相關(guān)數(shù)據(jù)及重要指標(biāo)進(jìn)行修正，提高了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性[13]。

此外，還可以采用物聯(lián)網(wǎng)、3S技術(shù)、智能監(jiān)測(cè)設(shè)備等，建立綜合性農(nóng)業(yè)才會(huì)預(yù)測(cè)發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)，通過(guò)加強(qiáng)對(duì)各類(lèi)氣象數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，整合新舊資源進(jìn)行氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，來(lái)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)。

5 結(jié)語(yǔ)

地方性氣象、氣候條件是當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式、作物類(lèi)型選擇、耕作制度確定的基礎(chǔ)，也是影響作物病蟲(chóng)害類(lèi)型及發(fā)生情況的重要因素。常見(jiàn)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)主要應(yīng)用3S技術(shù)、GTS系統(tǒng)、地面檢測(cè)儀器、數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。遙感衛(wèi)星負(fù)責(zé)對(duì)農(nóng)業(yè)氣象活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，地面檢測(cè)儀器負(fù)責(zé)對(duì)地面農(nóng)田生態(tài)信息及農(nóng)作物信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，再由數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)所有收集的監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行匯總、分析和處理，整合氣象數(shù)據(jù)與農(nóng)作物農(nóng)田實(shí)際情況，預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。當(dāng)系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)到農(nóng)業(yè)氣象活動(dòng)可能對(duì)現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成危害時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)設(shè)定的危害等級(jí)做出農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警提示，以便精準(zhǔn)地指導(dǎo)相關(guān)部門(mén)預(yù)防農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。

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責(zé)任編輯：黃艷飛

Advances in Monitoring and Forecasting Techniques of Agrometeorological Disasters

Tong Gang et al（Tonghua Meteorological Bureau， Tonghua， Jilin 134001）

Abstract Agrometeorological disasters are one of the important factors affecting the safety of agricultural production. Drought， cold damage， cold damage， flood and waterlogging are the most common agrometeorological disasters. Modern agriculture advocates the monitoring of meteorological changes and the analysis and prediction of agrometeorological disasters through the enhancement of agrometeorological observations， thus providing a reliable basis for relevant departments to guide agricultural production and respond to agrometeorological disasters， improve the efficiency of agricultural production and ensure the safety of agricultural production. This research mainly elaborated the agricultural meteorological disaster monitoring and forecasting technology development present situation， analyzed the agricultural meteorological disaster index， discussed the agricultural meteorological disaster monitoring and forecasting technology research， it provides some references for the innovation of monitoring and early warning model of agrometeorological disasters and the popularization and application of monitoring and forecasting technology.

Key words Agrometeorological disasters; remote sensing monitoring; Ground monitoring; Mathematical statistical forecasting; Monitoring and early warning model

作者簡(jiǎn)介 佟鋼（1976—），男，吉林通化人，工程師，本科，研究方向：綜合氣象觀(guān)測(cè)。

收稿日期 2022-10-19