探究農業氣象災害監測預測技術研究進展

張新剛

焦作市氣象局

探究農業氣象災害監測預測技術研究進展

張新剛

焦作市氣象局

農業氣象災害監測是災害防控和影響評估的基礎。近年來，農業氣象災害的監測研究已經從單一指標和單一方法逐步提升到從地面到空中的多指標、多方法的立體監測體系，構成了地一空三維監測網。建立和完善了衛星遙感監測系統，開展干旱、洪澇、冷害等災害的動態監測，并基于3S技術和地面監測相結合，構建了農業氣象災害動態監測系統，從宏觀和微觀角度來全面監測農業氣象災害的發生發展過程。本文就他那就了農業氣象災害監測預測的技術，以供參考。

農業氣象災害；監測預測；研究進展

農業氣象災害的監測預測研究長期以來一直是農業氣象研究工作的重點領域，也受到國家各個層面的高度關注。在這些國家重大項目中，農業氣象災害的監測預測技術研究始終是重點任務之一，各項目的研究成果也在各級政府防災減災及救災決策中起到了積極的作用。

1 農業氣象災害指標研究

1.1 干旱指標

干旱指標是表示干旱程度的特征量，是旱情描述的數值表達，在干旱分析中起著度量、對比和綜合等重要作用，是干旱監測的核心與基礎。干旱本身成因比較復雜，受地理位置、下墊面情況以及人類活動等眾多因素影響，因此，很難找到一種普遍適用的干旱指標，目前各種在用的干旱指標至少有50多種。應用比較廣泛的干旱指標主要包括：標準化降水指數(SPI)、降水距平百分率、降水Z指數、相對濕潤度指數、Palmer指數、CI指數以及K指數等。

1.2 低溫冷害指標

低溫冷害是由于在農作物生長發育過程中熱量不足使農作物的生長發育受到不利影響的一種自然災害，一般采用溫度距平或積溫距平表示。在生長季溫度距平指標的研究方面，東北地區一般采用5-9月的月平均溫度和距平值作為低溫冷害等級指標。后續研究發現，吉林省糧豆產量與5-9月氣溫呈線性關系，根據冷害的發生與生育期總溫度條件的關系進一步分析低溫年減產程度與生長季月平均溫度和距平值之間的關系，整個東北地區糧豆產量與5-9月平均溫度總和也呈高度正相關，從而建立了一套低溫冷害等級指標。

1.3 寒害指標

寒害通常是指我國華南地區冬季出現的低溫災害，承災體主要是熱帶亞熱帶經濟林果、蔬菜和漁業養殖。利用廣東省22個代表站1957-2001年冬季逐日平均氣溫和最低氣溫資料，以廣東省南亞熱帶作物的生物學下限溫度為依據，從這些作物受寒害的起點溫度(環境溫度小于等于5.0C)出發，提出了寒害過程的概念和明確的定義，并用寒害過程低溫的強度舊最低氣溫)、持續時間(日數)及其綜合作用的物理量(負積溫)描述寒害的強度，研究了廣東歷年冬季寒害的變化。

2 農業氣象災害監測技術研究

2.1 農業氣象災害地面監測

地面監測是農業氣象災害監測的基礎，由于其實時性強，準確性高，一直是其他高新技術不斷發展的保障，但其不足之處是監測點離散，且耗時費力。在我國農業氣象業務中，通常是通過實時觀測的土壤濕度和溫度等氣象條件，并依據災害指標開展農業氣象災害的監測服務，但這方面的文獻報道相對很少。農田蒸散量是干旱監測的主要參數，也可直接用于農田干旱的監測。因此，國內外對農田蒸散的研究十分重視。

地理信息系統(GIS)技術和氣候學模型的快速發展為農業氣象災害的精細化監測提供了便利條件，融合土地利用、海拔高度、坡度、坡向等地理信息，對平均氣溫、最低氣溫資料進行較高空間分辨率的地理訂正，結合廣東冬季經濟林果的生長發育狀況和受害指標，實現了對寒害發生發展及其強度、范圍的實時動態監測。農作物模擬模式的發展也為農業氣象災害的監測提供了新技術。物聯網技術的發展為農業氣象災害的實時監測提供了新的手段。

2.2 農業氣象災害遙感監測

我國目前較為常用的遙感監測干旱的方法為熱慣量法和作物缺水指數法。另有采用雷達監測土壤水分，通過發射雷達波束，接受回波信號，然后根據所得到的向后散射系數與目標物的形態及物理特性的關系反演土壤水分進行干旱監測。溫度植被干旱指數(TVDI)、溫差植被干旱指數(DTVDI)和表觀熱慣量植被干旱指數(AVDI)3個干旱指標可評價全國干旱分布，并利用實測土壤濕度對3個指標進行檢驗評價。2005年以來，利用可見光一近紅外、熱紅外和微波遙感相結合進行農業干旱遙感監測的研究較多。遙感技術在低溫災害監測中也有一定應用。21世紀以來，已有基于數值模擬和3S技術實現面向農作物全生育期災害實時綜合監測的文獻報道。農業氣象災害的立體監測是近年來重點發展的技術之一。

3 農業氣象災害預測預警技術研究

3.1 數理統計預報方法

農業氣象災害的數理統計預報方法仍然是目前使用較多的方法，該類方法是在災害指標的基礎上，應用時間序列分析、多元回歸分析、韻律、相似等數理統計方法，建立預報模型。時間序列分析方法的理論依據是農業氣象災害在發生的時間方面具有一定的周期性或規律性，從而可以利用時間序列分析方法推測未來發生的可能性。

3.2 農業氣象模式與氣候(天氣)模式結合

依據農田水分平衡方程，根據氣象要素的逐日預報值預測1m深土層的土壤含水量，進而預報干旱出現日期和灌溉量，該方法對天氣預報結果的時效和精度有較高的要求。考慮作物生長和發育對水分的不同需求和敏感性，利用冬小麥發育模式，建立了冬小麥干旱識別和預測模型。該模型將氣候模式的逐旬氣象要素預報結果輸入土壤水分模式，模擬土壤水分和水分供需比的變化，以此為指標，按4個干旱等級進行干旱識別和預測。

5 結語

及時、準確的農業氣象災害預測預警有助于農業生產部門及時采取有效措施，減輕災害損失，保證農業生產持續穩定發展。農業氣象災害預測預警技術已經實現從靜態和單一方法向動態一多方法集成的轉變，使預測時效和精度都得到了顯著提高。農業氣象災害的監測預測是災害評估和防控的基礎和前提，只有做到災害的準確監測和及時預測，才有可能對農業氣象災害進行有效防控，從而使災害的損失降到最低程度。

[1]程純樞.中國的氣候與農業.北京：氣象出版社，1991.

[2]王春乙.重大農業氣象災害研究進展.北京：氣象出版社，2007.