吳 彬 ,李艷芳,金志鳳,劉雙喜,丁 麗 ,錢 暉
(1.湖州市氣象局,浙江湖州 3 13000;2.浙江省氣候中心,浙江杭州 3 10017;3.德清縣氣象局,浙江德清 3 13200)
茶葉是我國傳統農產品,也是最具有經濟價值的特色農作物之一[1]。茶葉在生產、加工、制作等一系列環節和過程中,與氣象條件都有著直接的或間接的密不可分的關系[2]。溫度、濕度、日照以及風、雨等氣象要素對茶樹生長發育影響顯著。隨著全球氣候變暖,極端天氣氣候事件日益增多,自然災害對茶葉生產造成的損失往往十分巨大。因此,進一步做好春茶生產氣象服務,讓茶農盡量避免由于氣象因素引起的損失,顯得尤為重要。
傳統的茶葉氣象服務方式主要有如下特點:(1)要求農業氣象服務人員具備較好的茶葉與氣象知識;(2)如果需要了解當前茶芽長勢,必須實地走訪茶園;(3)茶園氣象監測、預報等數據以及服務產品的制作、發布和管理等功能還沒有統一到同一平臺上,很大程度上增加了氣象服務業務人員的工作量和工作壓力。目前國內外專門針對茶葉生產的氣象服務系統還不多見,并且大多數尚未業務化應用。鑒于上述情況,特開發一套茶葉生產氣象服務系統,該系統集氣象災害監測和識別、影響天氣分型、開采期預報、數據管理、產品制作和短信一鍵式發布等功能于一體,能夠有效減少氣象服務業務中的人力成本投入,可為提升茶葉生產氣象保障服務水平、災害預警能力以及提高工作效率和服務效果提供強有力的技術支撐。
系統基于.Net框架,在微軟集成開發環境Visual Studio 2013下,按照C#語言標準編寫,為了使處理算法和程序具有可移植性,編程實現了模塊化結構設計[3],圖1為系統開發流程構圖。
該系統主要包括以下8個模塊,氣象災害監測模塊、影響天氣分型模塊、開采期預報模塊、數據管理模塊、圖形化產品模塊、產品制作模塊、一鍵式短信預警模塊和氣象工具模塊。圖2為系統界面圖。

圖1 系統開發的流程

圖2 茶葉生產氣象服務的系統界面
系統的數據存放于服務器端的SQL Server 2008數據庫中,利用SqlClient連接方式,實現數據庫的訪問功能。數據庫主要包括歷史農業統計數據、歷史氣象數據、實時茶園小氣候監測數據、茶園數字圖像數據、茶葉氣象指標體系及數值預報數據。可實現對歷史茶葉生長數據、歷史氣象數據、實時茶園小氣候監測數據的查詢與檢索、導入和導出,以及茶園圖像的調用、瀏覽、顯示功能;此外,還具有茶葉氣象指標的查詢、調用、設置和追加等功能。

圖3 數據采集與傳輸裝置 (左)和氣象災害識別算法的流程 (右)
2.3.1 模塊界面和功能
根據農業氣象服務人員的業務需求,該模塊利用Surfer,Meteoinfo等[6-7]插件進行了二次開發,界面如圖4所示,主要實現了實況等值線、實況曲線、精細化預報、預報等值線、采摘氣象適宜度、霜凍災害等級評估等圖形產品的一鍵式制作和人機交互式操作等功能。
2.3.2 茶葉霜凍災害等級評估模型構建
模型首先利用茶葉霜凍氣象指標和災害等級,并結合自動氣象站實時監測數據計算凍害等級(圖5);其次,通過數據采集與傳輸裝置采集的圖像和氣象要素信息,利用支持向量機 (SVM)方法反演天氣現象和氣象災害;最后,利用反演的天氣現象和氣象災害對凍害等級進行驗證和修正,并輸出評估結果[8]。

圖4 圖形化產品界面 (a)、實況色塊 (b)、實況曲線 (c)和霜凍災害等級評估 (d)示意圖

圖5 茶葉霜凍災害等級評估模型
利用微軟提供的一款開源ActiveX控件dsoframer進行二次開發,該控件可在線編輯、調用Word,Excel,PowerPoint等。通過該模塊,可實現茶葉氣象服務產品的制作、發布和管理等功能,提高了業務人員工作效率和服務效果,模塊界面如圖6所示。
該模塊集預警短信制作、茶葉群組選擇和發布于一體,大大縮短了預報預警的傳播時間,提高了預警服務效率。該模塊有效解決了以往氣象短信發布方式操作煩瑣、復雜和滯后等問題,可為茶農爭取有效的災害防范時間,從而采取有效措施最大限度地減輕災害損失,切實提升氣象災害防御能力 (圖7)。

圖6 產品制作界面

圖7 預警短信發布模塊
該部分提供了多個農業氣象軟件,如氣候查詢、氣候分析、單站氣象數據查詢、農業界限溫度和積溫計算、雷達監測等模塊,便于數據的統計、分析和監測預警。
利用C#編程語言,結合 Surfer,Meteoinfo和dsoframer插件,開發了一套茶葉生產氣象服務系統,實現了氣象災害監測和識別、影響天氣分型、開采期預報、數據管理、產品制作和短信一鍵式發布的業務流程化。且通過在湖州開展的實踐表明,該系統業務應用后,不但提高了當地春茶生產氣象服務及災害預警的業務能力、效率,為茶農做好春茶生產管理工作提供了及時、有效、可靠的氣象服務,而且也可為政府決策提供有力的參考依據,從而降低農業氣象災害對春茶生產帶來的危害,切實能為湖州春茶的增產、增收保駕護航。
[1] 金志鳳,胡波,嚴甲真,等.浙江省茶葉農業氣象災害風險評價 [J].生態學雜志,2014,33(3):771-777.
[2] 李倬,賀齡萱.茶與氣象[M].北京:氣象出版社,2005:3-4.
[3] 吳彬,李艷芳,張喜亮,等.湖州氣象圖形可視化軟件的設計與實現[J].氣象水文海洋儀器,2013,30(1):69-72.
[4] 李騫,范茵,張璟,等.基于室外圖像的天氣現象識別方法[J].計算機應用,2011,31(6):1624-1627.
[5] 王小川,史峰,郁磊,等.MATLAB神經網絡43個案例分析[M].北京:北京航空航天大學出版社,2013:102-113.
[6] 林伙海,吳陳鋒.基于surfer 8.0實現雨量圖形可視化[J].福建氣象,2006(3):48-52.
[7] Wang Y Q.MeteoInfo:GIS software for meteorological data visualization and analysis [J].Meteorological Applications,2014,21(2):360-368.
[8] 葉建剛,金志鳳,楊再強.4月7日霜凍對紹興茶葉影響的評估 [J].浙江農業科學,2013(9):1085-1088.