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

楊煉 王克非 梅頻

摘 要 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的檢測(cè)和預(yù)測(cè)能夠極大地促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收，減少災(zāi)害損失?；诖?，回顧農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害檢測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)研究的進(jìn)展。雖然我國(guó)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害檢測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)獲得了一定的提升，但還是不可避免地出現(xiàn)一些問(wèn)題，如對(duì)于災(zāi)害的基礎(chǔ)性研究較少，對(duì)于導(dǎo)致災(zāi)害的原因研究不足，智能化預(yù)測(cè)和自動(dòng)化監(jiān)測(cè)還有待發(fā)展等。與此同時(shí)，對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)指明了發(fā)展的道路，從方法和結(jié)構(gòu)上建立起農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的預(yù)警系統(tǒng)，能夠全方位、多角度的追蹤農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的趨勢(shì)，評(píng)估預(yù)測(cè)不同氣象災(zāi)害的等級(jí)等，希望給農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究領(lǐng)域帶來(lái)更多的啟發(fā)。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)；氣象災(zāi)害；監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：S42 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.06.071

我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的種類(lèi)較多，各地會(huì)有一些氣候上的差別，對(duì)于農(nóng)業(yè)造成一定的阻礙。所以我國(guó)對(duì)于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的檢測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)研究投以更多的關(guān)注，同時(shí)也取得了不錯(cuò)的成果。

1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)

1.1 干旱指標(biāo)

干旱指標(biāo)是衡量干旱程度的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)干旱情況進(jìn)行數(shù)字化的顯示。干旱指標(biāo)在分析和對(duì)比旱災(zāi)中起到至關(guān)重要的作用，是必不可少的組成因素。導(dǎo)致干旱的原因比較復(fù)雜，如氣候、地形以及人類(lèi)活動(dòng)的影響，所以很難找到一種合適的指標(biāo)。當(dāng)前應(yīng)用到農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害工作的干旱指標(biāo)有50多種，主要包括標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)、相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)、CI指數(shù)等，這些指數(shù)都是干旱指標(biāo)的表現(xiàn)形式。

1.2 低溫冷害指標(biāo)

低溫冷害指的就是因?yàn)榈蜏貙?dǎo)致的農(nóng)業(yè)災(zāi)害。農(nóng)作物在生長(zhǎng)中離不開(kāi)適當(dāng)?shù)臒崃浚绻麩崃坎蛔?，農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育勢(shì)必會(huì)受到影響。通常情況下，低溫冷害會(huì)使用溫度距平和積溫距平來(lái)表示。一般來(lái)說(shuō)，比較寒冷的東北地區(qū)將5～9個(gè)月的月平均溫度和距平值作為低溫冷害的等級(jí)指標(biāo)。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，吉林省的糧食產(chǎn)量與這幾個(gè)月的氣溫呈現(xiàn)線(xiàn)性關(guān)系。根據(jù)冷害的發(fā)生與生育期總溫度條件的關(guān)系進(jìn)一步分析低溫年減產(chǎn)程度與生長(zhǎng)季月平均溫度和距平值之間的關(guān)系，整個(gè)東北地區(qū)糧食的產(chǎn)量與5～9個(gè)月平均溫度總和也呈線(xiàn)性關(guān)系，因此建立了一套東北地區(qū)的低溫冷害等級(jí)指標(biāo)。

1.3 寒害指標(biāo)

寒害指標(biāo)指的是在我國(guó)華南地區(qū)的冬天所出現(xiàn)的低溫農(nóng)業(yè)災(zāi)害，主要影響的是一些熱帶水果或亞熱帶蔬菜等。根據(jù)我國(guó)華南廣西的氣溫資料來(lái)看，將廣西南亞熱帶作物的生物學(xué)下限溫度為主要的根據(jù)，將這些農(nóng)作物受寒害的起始溫度出發(fā)，對(duì)于寒害的概念進(jìn)行了明確的定義，并通過(guò)寒害發(fā)生過(guò)程當(dāng)中的時(shí)間、強(qiáng)度以及負(fù)積溫等來(lái)表示寒害的總體強(qiáng)度。用來(lái)研究華南地區(qū)的寒害。

2 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害檢測(cè)技術(shù)

2.1 地面監(jiān)測(cè)

地面監(jiān)測(cè)工作十分重要，是整個(gè)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)。地面檢測(cè)有其固有的優(yōu)勢(shì)，如實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、監(jiān)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確、有基礎(chǔ)性作用等。但地面監(jiān)測(cè)也有其缺點(diǎn)。1）地面檢測(cè)的成本較高，工作量也比較大。在具體的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)當(dāng)中，會(huì)測(cè)量土壤的溫度和濕度，并且會(huì)整合農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)的監(jiān)測(cè)。2）需要監(jiān)測(cè)的種類(lèi)較多。例如，蒸散量是其中一個(gè)重要的參數(shù)，是預(yù)測(cè)干旱災(zāi)害的重要標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)很多學(xué)者都進(jìn)行了不同方向的研究。通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行相關(guān)的模擬實(shí)驗(yàn)，根據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)不斷的完善。地理信息系統(tǒng)與氣候模型這兩個(gè)先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，為監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害提供了更多技術(shù)支持，結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡匦巍⒌刭|(zhì)情況等信息，作為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)根據(jù)試驗(yàn)地區(qū)的實(shí)際情況提供相關(guān)的監(jiān)測(cè)活動(dòng)。這種模擬的思路能夠有效幫助農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)工作。比如，利用花生的生長(zhǎng)模型與當(dāng)?shù)氐臍鉁刈兓?guī)律相結(jié)合，以此來(lái)分析玉米在生長(zhǎng)過(guò)程當(dāng)中受到溫度影響而發(fā)生的變化。新型技術(shù)的發(fā)展，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、開(kāi)放性的環(huán)境監(jiān)測(cè)，及時(shí)采集氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)無(wú)線(xiàn)電的遠(yuǎn)程傳輸技術(shù)來(lái)對(duì)不同的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害進(jìn)行不同程度的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)[1]。

2.2 遙感監(jiān)測(cè)

遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)主要利用的是氣象衛(wèi)星來(lái)進(jìn)行相關(guān)的監(jiān)測(cè)。當(dāng)前遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用是非常廣泛，同樣在農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域?qū)τ诟珊岛秃闈车葹?zāi)害也有很好的輔助作用。比如，在監(jiān)測(cè)干旱的災(zāi)情的過(guò)程中，主要使用的是作業(yè)缺水的指數(shù)，使用氣象衛(wèi)星監(jiān)測(cè)土壤中的含水率，氣象衛(wèi)星會(huì)收集接受到的數(shù)據(jù)，同時(shí)還會(huì)結(jié)合監(jiān)測(cè)目標(biāo)的形態(tài)以及物理特性等綜合反映出干旱的具體情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)于旱情的監(jiān)測(cè)。在監(jiān)測(cè)較大區(qū)域的旱情時(shí)，需要用到溫度與溫差植被的干旱指數(shù)等等參數(shù)指標(biāo)。這一類(lèi)型的氣象指標(biāo)在使用時(shí)，需要結(jié)合到具體的實(shí)際，包括土壤的性質(zhì)、灌溉的情況和水源地的分布等。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)主要使用可見(jiàn)光以及熱紅外技術(shù)，來(lái)對(duì)于旱情進(jìn)行相關(guān)的研究。通過(guò)所得到的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)于這些氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性的研究，找尋這些數(shù)據(jù)與旱情的內(nèi)在聯(lián)系，并結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀髿v史資料，建立起旱情的預(yù)測(cè)模型，廣泛應(yīng)用于氣象檢測(cè)工作當(dāng)中。

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

3.1 應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法預(yù)警

使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行預(yù)警，主要是結(jié)合相關(guān)的災(zāi)害指標(biāo)，所使用的具體的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法是時(shí)間序列分析法和多元回歸分析法等，以此來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。將氣象災(zāi)害的時(shí)間序列生成一定的模型，并且通過(guò)篩選之后建立起預(yù)測(cè)相關(guān)的模型。要參考?xì)v史氣象數(shù)據(jù)，根據(jù)建立的模型來(lái)得到響應(yīng)的函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警。在研究當(dāng)中還發(fā)現(xiàn)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法還可以使用非線(xiàn)性回歸方程進(jìn)行相關(guān)分析，為了保證預(yù)測(cè)的精確程度，還可以使用加速遺傳的算法模型。類(lèi)似以上幾種方式的分析都是使用比較方便的，預(yù)報(bào)的幾種因素包括了大氣環(huán)流的情況、氣候的狀況等，通過(guò)對(duì)比和聚類(lèi)的方式獲取模型。其次是應(yīng)用物候的信號(hào)，根據(jù)物候的不同現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)災(zāi)害的預(yù)測(cè)和分析以及判斷。比如，在研究當(dāng)中，很多學(xué)者將樹(shù)木的狀態(tài)作為重要的物候參考資料，提醒人們及時(shí)做好相應(yīng)的防災(zāi)準(zhǔn)備。還能夠應(yīng)用災(zāi)害前兆信號(hào)，通過(guò)物理方式，綜合大氣環(huán)流對(duì)于氣候的影響，建立相關(guān)的模型[2]。

3.2 應(yīng)用GIS技術(shù)預(yù)警

使用地理信息技術(shù)來(lái)制作一段時(shí)間以?xún)?nèi)的最低溫度和平均溫度的預(yù)報(bào)，并使用GIS技術(shù)來(lái)修正預(yù)報(bào)的數(shù)值，主要包括地形、地質(zhì)資料等，以此來(lái)確保溫度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。還需要結(jié)合到地區(qū)的主要農(nóng)作物災(zāi)害指標(biāo)以及具體的分布情況，將其進(jìn)行圖示。使用地理信息技術(shù)來(lái)進(jìn)行相關(guān)的預(yù)警比較直觀(guān)，能夠更好地指導(dǎo)抗災(zāi)工作。在預(yù)測(cè)災(zāi)害之后，能夠?qū)⑿畔⒓皶r(shí)的發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)上，讓民眾掌握相關(guān)的信息，采取正確的方式，減少農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失[3]。

3.3 建立綜合性的災(zāi)害預(yù)測(cè)與發(fā)布系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)工作最重要的就是讓更多的用戶(hù)及時(shí)獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而減少災(zāi)害產(chǎn)生的損失，及時(shí)采取正確的措施。所以很多氣象部門(mén)都建立起自己的綜合型農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)測(cè)發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)會(huì)將收集到的氣象數(shù)據(jù)和整合的圖像等進(jìn)行發(fā)布，建立起不同的災(zāi)害預(yù)測(cè)模型，保證預(yù)測(cè)工作的順利開(kāi)展。針對(duì)獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)，能夠?qū)τ诓煌貐^(qū)、不同農(nóng)作物可能遭受的災(zāi)害進(jìn)行相關(guān)的預(yù)警，并提出合理有效的預(yù)防措施，讓廣大農(nóng)民借鑒和應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 楊海楓，楊慶豐.建立氣象災(zāi)害評(píng)估機(jī)制 降低農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失[J].吉林農(nóng)業(yè)，2017（2）：100.

（責(zé)任編輯：劉昀）