劉立新
(烏拉特后旗海力素氣象站,內蒙古 烏拉特后旗 015400)
農業是我國的基礎產業,為了提高農作物產量,農業部門需建立氣象觀測網絡,利用專業觀測技術、資料傳輸方法,促進農業氣象觀測自動化發展,為農業生產提供氣象服務支撐[1]。在現代化技術的支持下,農業發展速度加快,對農業氣象觀測提出了更高的要求。農業氣象部門應立足農業發展現狀,開發針對性的氣象服務產品,為農戶提供準確的氣象信息,全面確保農業生產與發展的實效性。
農業氣象觀測對農業發展的影響極大,氣象觀測部門應提供準確的氣象服務,以增加糧食產量。對于地面氣象觀測來說,重點內容為農業氣象觀測。為了確保農業氣象觀測的準確性,氣象局應緊抓業務發展,制定科學的發展目標,同時對觀測項目進行調整,引入現代化觀測儀器,以此提升氣象觀測水平。為實現氣象觀測技術自動化效果,應建立氣象觀測網平臺,密切觀測土壤水分、農田氣候與農作物生長狀況,并將觀測數據傳輸到網絡平臺,為農業生產提供依據。
土壤水分對農作物的生長影響較大,不同季節時間,農田土壤性質變化明顯。為了提升農作物生長效果,農業人員需依照土壤觀測結果,做好優化調整,以此確保土壤含水量滿足農作物生長需求。因此,農業氣象觀測應確保檢測結果的準確性,以此提升農田水分管理水平。在檢測土壤含水量時,所應用的技術方法較多,氣象部門常用方法包括頻域反射法、時域反射法、土鉆法及中子儀法。土鉆法便于操作,可獲得準確的測量結果,但此種測量方法會加大任務量,測量人員需要取土測試,時間與精力耗費較大,因此應用土鉆法不能對土壤水分進行實時監測。時域反射法、頻域反射法技術含量高,對土壤含水量進行測量時,需應用電磁波,通過觀察頻率的變化,可以對土壤含水量進行計算。此種檢測方法不會破壞土壤土層結構,儀器安裝難度小。中子儀法測量土壤含水量時會揮發出放射性物質,因此該技術方法的推廣應用限制較大。關于土壤水分的自動化觀測網絡,其采用計算機、水分傳感器、數據采集器、網絡技術等,可將檢測信息及時反饋到觀測網站點內。
農田小氣候是農田大氣、植物、土壤共同組成的連續體,可實現物質輸送與能量轉換,真實反映出農田內部氣象環境。通過農田小氣候觀測,可以有效評價農作物生長氣候、農業氣象災害、農作物病蟲害等情況,為農業生產提供參考依據。采用農田小氣候觀測時,可以將高稈與矮稈兩類農作物作為觀測對象,觀測要素基本相同,共計設置3層數量,根據實際應用需求,可適當增加層數,可參考農作物生長特性、農業氣象業務、服務需求,對農田溫度、光合有效輻射、冠層溫度、冠層總輻射、地溫和濕度等進行測量[2]。利用農田小氣候觀測、土壤水分資料,聯合氣象指標,可動態化監測凍害、大風、高溫等氣象災害。
通過農業氣象觀測,既可以對農作物生長、田間生長環境進行觀測,還可以對農作物產量、果樹、自然物候與構成要素等內容進行觀測。但可以進行自動化觀測的指標僅有農田小氣候、作物發育期、土壤水分,且農田小氣候、作物生長觀測的相關資料只能應用于田間對比觀測、科研試驗時期。
與地面氣象要素相比,農業氣象觀察主體的類型較為復雜,且自動化觀測技術、觀測方式存在較多漏洞和問題,需人工觀測與修訂。例如,研發土壤水分自動化觀測設施,已創建的自動化土壤水分觀測站并未開展業務化檢驗。在應用業務運作自動化儀器時,極易受現實維護漏洞影響,加大數據誤差。對于便攜式土壤水分測定儀器來說,由于未定型,因此觀測精度不能滿足實際需求。另外,圖像識別技術應用所面臨的問題較多,需進行優化完善。
①擴展農用天氣預報、土壤墑情和灌溉預測、作物產量預測、物候期預報與病蟲害發生發展預測等,提升農業氣象預報業務產品的多元化水平,以此增強預報產品的時效性與精準性,確保作物總產預報準確率高于95%。②分析和評價主要農作物生產前、生產中與生產后的全過程農業氣象情報信息,擴展設施農業、特色農業、漁業、畜牧業等專題情報,優化完善評價模型與指標,全面提升農業氣象情報產品的針對性與時效性。③注重分析和預警評估災前風險,做好災中跟蹤監測與診斷,注重災后評估與分析,以此確保災害監測與預警準確率高于80%;擴展災害評估范圍與種類,確保業務產品規范化,提升定量化程度與實效性,全面滿足農業防災減災、糧食安全及農業保險需求,以此獲得綜合化業務服務效應。④農業氣候資源評價的動態化、定量化與客觀化,精細劃分農業氣候區。了解氣候變化對農業的影響[3],加強農業應對氣候變化的能力,優化調整農業產業結構,確保其滿足生產布局與農業長久發展需求。⑤優化農業氣象觀測站網布局,調整試驗站任務,確保觀察項目與試驗項目內容均滿足現代農業氣象業務服務需求。改進觀測手段和方法,以形成現代化農業氣象立體化觀測體系。充分發揮農業氣象試驗站觀測與試驗示范功能,以此提升管理規范化、資料信息化與觀測自動化,確保質量控制與裝備保障體系的完善性。
農業氣象自動化觀測主要分析內容涉及水稻、小麥、棉花、玉米等農作物的發育期誤差,土壤水分觀測數據、人工觀測資料誤差,土壤裸溫、通風防輻射罩內溫差,作物覆蓋度、葉面積系數關系等。在監測和評估農業氣象災害、定量農田小氣候與農作物發育關系時,需全面展現田間小氣候資料的應用價值,分析和應用覆蓋度資料。
目前,農業氣象觀測數據的獲取主要包括定點作物、生長環境、區域代表性交叉等。特別是糧食產量預測、作物收獲期預報等,應注重擴大調查范圍,同時將移動調查資料作為補充資料。此外,對于災害事件來說,移動調查資料能夠有效作用于抗災救災,降低災害損失。現階段,農業氣象移動觀測效果仍不理想,未充分發揮移動調查資料的作用。因此,現代農業氣象觀測應用期間,需聯合點、線、面,通過業務化觀測工作,編寫固定觀測點的自動化觀測數據與內容。此外,應聯合衛星遙感定量反演資料,同化綜合觀測數據,從而實現時空耦合,全面監測區域內作物生長態勢[4]。
分析農業氣象觀測現狀可知,自動化觀測項目較少,觀測內容復雜度較高,既要對土壤水分進行測量,還要觀察分析農作物生長態勢及氣象。我國對土壤水分、農作物發育期的檢測技術較為成熟,全面促進了自動化觀測技術的發展。