基于格點預報建立小麥、玉米、大豆和馬鈴薯播種、收獲適宜氣象條件等級預報模型

王彥平，曹慶鋒，陰秀霞，包興華，姜鳳友

(1.呼倫貝爾市氣象局，海拉爾 021008；2.牙克石氣象局，牙克石 022150)

引 言

開展農用天氣預報是落實中國氣象局戰(zhàn)略部署的重要內容。農用天氣預報業(yè)務是各級氣象部門為“三農”服務的主要途徑之一，是農村農業(yè)氣象服務體系和農村氣象災害防御體系建設的重要內容[1-3]。2012年，馬樹慶[4]對現(xiàn)代農用天氣預報業(yè)務及其有關問題就進行了探討，系統(tǒng)闡述了現(xiàn)代農用天氣預報的定義、原理、業(yè)務內容、技術方法與工作流程，討論了其業(yè)務范圍、預報時效、區(qū)域業(yè)務重點等，并指出現(xiàn)代農用天氣預報業(yè)務基于農業(yè)生產與天氣的相關性、農事的可選擇性和天氣預報能力的不斷提高，其主要特征發(fā)生了較大變化，特別強調它是天氣預報、農業(yè)氣象指標和農業(yè)氣象評價技術的結合，而不僅僅是對農用天氣的預報[4-5]。杜筱玲[6]、劉錦鑾[7]等通過對國內有關農用天氣預報定義的分析，總結出農業(yè)氣象指標體系、天氣預報及氣候預測、農業(yè)氣象決策知識是農用天氣預報的三要素，同時還指出，農業(yè)氣象指標是實踐基礎，天氣與農業(yè)氣象預報是關鍵，農業(yè)氣象決策知識是長效保障。

歐美和日本等國在20世紀60年代就開展了農用天氣預報服務，開展的業(yè)務種類也比較多[8]。我國是一個農業(yè)大國，氣象為農服務是應用氣象服務的首要任務，20世紀60年代開始結合農業(yè)生產實際需求開展夏收夏種和秋收秋種農用天氣預報，80年代開始農用天氣預報服務向農林牧漁各行業(yè)拓展[9-10]。近年來，各地結合農業(yè)生產需要，紛紛開展了農用天氣預報的研究和應用工作。王萍等總結了黑龍江省農用天氣預報的技術和方法，著重從構建農用天氣預報系統(tǒng)的指標庫、知識庫、農用天氣預報系統(tǒng)技術和業(yè)務制作流程等方面進行介紹，并對黑龍江省水稻生產的光熱資源進行了綜合評價[11-13]。高茂盛等綜述了陜西省農用天氣預報的定義，介紹了農用天氣預報技術流程、指標體系及綜合預報模型[14-15]。馬樹慶等根據氣象、土壤條件對玉米整地、播種和收獲的影響，用模糊隸屬函數建立了農事活動氣象適宜度評價函數及其農業(yè)氣象指標，用權重法分別建立了整地、播種和收獲綜合氣象適宜度評價模型并進行了檢驗[16]。祝光明等[17]用SQL2000建立湖南農用天氣預報業(yè)務系統(tǒng)數據庫，實現(xiàn)農作物栽培專家知識、作物病蟲防御知識、天氣應對措施等資料規(guī)范管理；通過單因子和組合因子解決農用天氣業(yè)務指標間邏輯“與”和“或”等復雜關系的資料存取；系統(tǒng)采用DELpHI7.0和VISUAL C#.NET聯(lián)合開發(fā)，實現(xiàn)了湖南農用天氣預報業(yè)務系統(tǒng)數據資料的存取管理與應用。李德等[18]利用多年農事活動與同期降水和土壤濕度觀測記載資料，采用數理統(tǒng)計方法，確定了安徽淮北平原麥田主要機械化農事活動的土壤濕度和降雨量指標。總結近幾年的研究成果，農用天氣預報評價方法主要有指標判別法、相關分析法、隸屬函數分析法及一些綜合分析方法[19-20]，多數農用生物生長及農事活動對天氣要素的要求都有上下限值，可能是非線性的或分段線性的。

精細化格點預報是目前國際上精細化預報的發(fā)展趨勢，在我國尚處于起步階段[21]。以中國氣象局《現(xiàn)代氣象預報業(yè)務發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》[22]、中國氣象局預報司《全國精細化氣象格點預報業(yè)務建設實施方案(2016—2017)》[23]為指導，全面推進現(xiàn)代天氣氣候業(yè)務，重點開展基于格點預報技術的精細化預報業(yè)務。隨著精細化天氣預報業(yè)務的發(fā)展，在農業(yè)氣象預報、農業(yè)氣象條件診斷評價等技術支持下，以影響種植業(yè)和設施農業(yè)等生產過程中的農事活動氣象適宜性指標為依據，采用精細化鄉(xiāng)鎮(zhèn)預報要素及智能網格預報要素建立判識農事活動適宜程度的模型，是目前農用天氣預報的一個發(fā)展趨勢[24]。利用模型可判定農事活動適宜氣象條件等級，分析未來天氣氣候條件對農事活動的影響，提出合理安排農事活動的建議，并根據模型預報結果提出充分利用適宜天氣條件和克服不利天氣條件影響的對策和建議，為農業(yè)生產全過程提供預報服務。

本研究充分考慮當前地市級格點預報要素的獲取和使用情況，以大興安嶺東部地區(qū)農用天氣預報業(yè)務為例，結合以往農用天氣預報研究成果，建立了格點預報要素、實況監(jiān)測要素及站點要素相結合的農用天氣預報指標和模型。在此基礎上，利用CIMISS數據接口，初步實現(xiàn)了基于格點預報的農用天氣適宜度等級預報和訂正等功能，并以等值線色斑圖、表格方式實現(xiàn)對各類數據的顯示加工，實現(xiàn)了農用天氣預報適宜性評價方法的業(yè)務化和自動化，可以制作格點上1-10天的農用天氣預報，提高了農用天氣預報的精細化水平，特別對于呼倫貝爾市25.7萬km2區(qū)域內，精細化水平比站點預報提高了近1000倍，使農業(yè)氣象服務產品的供給量顯著增加[25]。

1 資料和方法

1.1 資料及來源

(1)農事活動資料為位于大興安嶺東部的內蒙古農作物主要種植區(qū)，扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站1978-2016年的農事活動記錄資料，用于播種、收獲、施肥、噴藥等關鍵農事活動時段的確定。

(2)氣象資料為扎蘭屯本站1978-2016年與農事活動對應時段內的氣溫、降水、風力、土壤相對濕度等資料，用于農事活動模型參數、指標確定和檢驗。

1.2 分析方法

1.2.1 基于隸屬函數的播種(土壤施肥)時適宜氣象條件等級預報模型

由于呼倫貝爾地區(qū)播種期土壤已完全解凍，土壤解凍深度對播種影響不大，且一般播種同時施入底肥，因此主要影響條件為10 cm土壤溫度和相對濕度及未來降雨量，由此構建改進后的播種時氣象條件適宜度預報模型：

G(S,T,R)=a·g(S)+b·g(T)+c·g(R)

(1)

其中,g(S)是土壤水分適宜度函數：

(2)

式中，S0、S1、S2分別是播種時10 cm深土壤相對濕度適宜值、下限值和上限值，S為土壤濕度實測值。

g(T)是土壤溫度適宜度函數：

(3)

式中，T0、T1分別是播種時10 cm土壤溫度適宜值和下限值，T為格點土壤溫度預測值。

g(R)是降雨量適宜度函數：

(4)

式中，R是格點日降水量預報值；R2=8 mm，是可播種的上限雨量。

式(1)中，a、b、c權重分別為0.40、0.35、0.25。

1.2.2 基于隸屬函數的收獲時適宜氣象條件等級預報模型

根據扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站多年農事活動記錄分析，大興安嶺東部地區(qū)小麥收獲在8月10日至20日；玉米、大豆和馬鈴薯同期收獲，集中在9月25日至10月5日期間。天氣晴好、氣溫較高、風力較小和土壤偏干的條件有利于收割作業(yè)。因此，建立基于降雨量、土壤濕度、氣溫和風力的收獲氣象條件適宜度預報模型：

Q(R,S,U,K)=a·q(R)+b·q(S)+c·q(U)+d·q(K)

(5)

其中，q(R)是天氣(降雨量)適宜度函數：

(6)

式中，R是格點日降水量預報值，明顯降雨天氣不適宜收獲作業(yè)，因此規(guī)定可收獲上限雨量R2=7 mm。

q(S)是土壤濕度適宜度函數：

(7)

式中，S是10 cm深土壤相對濕度實測值，S0是適宜收獲的土壤相對濕度，S2是可收獲的上限土壤相對濕度。表層土壤干燥適宜收獲，土壤偏濕不利于人和機械行走作業(yè)。

q(U)是氣溫適宜度函數，用格點日最高氣溫(U)代表：

(8)

式中，U0是當地收獲時的日最高氣溫，U1是可收獲時的下限溫度。氣溫過低不便于收獲作業(yè)。

q(K)是晝間平均風力(K)適宜度函數，本研究采用的格點日最大風力平均值更能代表大興安嶺東部地區(qū)秋季收獲時的風力情況：

(9)

式中，K1=3級風力，視為對收獲無影響，可收獲時的上限風力K2=6級。

式(5)中，a、b、c和d分別是影響玉米、大豆收獲的降水量、土壤濕度、氣溫和風力4要素的權重。專家和農民普遍認為，天氣對收獲影響最大，而氣溫影響較小，因此依次確定四者權重分別為0.30、0.25、0.20和0.25；影響馬鈴薯收獲的要素分別為降水量、土壤濕度和氣溫，風力項可視為0，四者權重確定為0.40、0.40、0.20和0。

1.2.3 采用指標判斷“一票否決”方法建立其他農事活動時適宜氣象條件等級預報

大興安嶺東部地區(qū)作物生長季農事活動還包括噴藥(肥)、施肥，有灌溉條件的地區(qū)還進行適當的灌溉，本研究通過確定影響各項農事活動指標的方法進行適宜度預報。

1.2.4 農用天氣預報模型指標及適宜度等級的劃分方法

本研究農事活動適宜氣象條件等級預報模型中的指標均采用扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站農事活動實際日期的氣象數據來確定，模型計算結果從大到小排序，前20%為適宜等級指標，后20%為不適宜等級指標，其余為較適宜等級指標。

2 結果與分析

2.1 播種(土壤施肥)時適宜氣象條件等級預報模型參數的確定

2.1.1 大興安嶺東部地區(qū)小麥播種(土壤施肥)時氣象條件適宜度預報模型參數的確定

大興安嶺東部地區(qū)小麥一般在4月中旬初開始播種，4月下旬進入播種高峰。根據扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站1978-1995年17個實際播種期的土壤濕度、溫度和降雨量，確定模型公式(1)-(4)中的各項指標，并計算適宜度等級，如表1[26]。

表1 嶺東地區(qū)小麥播種(土壤施肥)時氣象條件適宜度模型指標

2.1.2 嶺東地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯播種(土壤施肥)時氣象條件適宜度預報模型參數的確定

玉米、大豆和馬鈴薯一般在5月中旬初集中播種，5月下旬基本完成播種任務。根據1988-2008年42個實際播種期的土壤濕度、溫度和降雨量，確定模型公式(1)-(4)中的各項指標，并計算適宜度等級，如表2。

表2 嶺東地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯播種(土壤施肥)時氣象條件適宜度模型指標

2.1.3 格點土壤溫度預測模型的建立

利用大興安嶺東部地區(qū)(扎蘭屯市、阿榮旗、莫旗、鄂倫春旗和諾敏鎮(zhèn))1981-2014年春播期(4月下旬至5月中旬)日最高氣溫、日最低氣溫、10 cm地溫數據，建立了春播期土壤溫度預測方程：

y=0.693X1+0.210X2-3.428 (R=0.975)

(10)

X1為24 h格點預報最高氣溫，X2為24 h格點預報最低氣溫。

2.2 收獲時適宜氣象條件等級預報模型參數的確定

2.2.1 大興安嶺東部地區(qū)小麥收獲時氣象條件適宜度預報模型參數的確定

大興安嶺東部地區(qū)小麥在8月10日至20日收獲。根據1981-1996年15個實際收獲期的降水、土壤濕度、氣溫和風力，確定模型公式(5)-(9)中的各項指標，并計算適宜度等級，如表3。

表3 嶺東地區(qū)小麥收獲時氣象條件適宜度模型指標

2.2.2 嶺東地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯收獲時氣象條件適宜度預報模型參數的確定

大興安嶺東部地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯同期收獲，集中在9月25日至10月5日期間。根據1988-2009年46個實際收獲期的降水、土壤濕度、氣溫和風力，確定模型公式(5)-(9)中的各項指標，并計算適宜度等級，如表4、5。

表4 嶺東地區(qū)玉米和大豆收獲時氣象條件適宜度模型指標

表5 嶺東地區(qū)馬鈴薯收獲時氣象條件適宜度模型指標

2.3 其他農事活動時氣象條件適宜度指標的確定

大興安嶺東部地區(qū)作物生長季農事活動還包括噴藥(肥)、施肥，有灌溉條件的地區(qū)還進行適當的灌溉。

2.3.1 噴藥(肥)時適宜氣象條件等級預報指標的確定

在主要糧食作物生育時段內發(fā)生病、蟲、草害且達到化學防治標準時，或在作物關鍵生育階段需要增施葉面肥時，開展噴藥(肥)適宜氣象條件等級預報。預報時，主要依據噴藥當日的日平均氣溫及未來24 h和48 h天氣過程，確定噴藥氣象條件適宜等級并提出相關農事建議。噴藥(肥)適宜指標在參考安徽省農用天氣預報中噴藥指標的基礎上，根據大興安嶺東部地區(qū)氣候特點確定，如表6。表6中的要素為格點預報數據。

表6 嶺東地區(qū)作物噴藥(肥)氣象條件適宜度預報指標

2.3.2 灌溉時適宜氣象條件等級預報指標的確定

大興安嶺東部地區(qū)以旱作農業(yè)為主，但也有小面積的水澆地，特別是近幾年，隨著農業(yè)產業(yè)的不斷投入和現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展，灌溉農業(yè)得到了發(fā)展，灌溉面積不斷增加，氣象部門開展灌溉氣象條件適宜等級預報的服務也隨之開展，在農業(yè)干旱預警信號發(fā)布時及時開展相關服務。

本研究參考前人研究成果[27]，結合大興安嶺東部地區(qū)氣候特點，確定農作物灌溉的指標。影響灌溉期的氣象因素為土壤濕度、降水量和風速，風力偏大對灌溉有不利影響，如表7。表7中S為臨近站點土壤相對濕度實測數據，降雨量和風速為格點預報數據。

表7 嶺東地區(qū)作物灌溉氣象條件適宜度預報指標

2.4 農事活動時適宜度預報模型的檢驗

2.4.1 小麥播種(土壤施肥)時適宜度預報模型的檢驗

用大興安嶺東部地區(qū)扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站1996-2000年5個小麥實際播種日的氣象、土壤和農事活動期資料，對上述小麥播種適宜度模型進行合理性或適用性檢驗。計算結果表明(表8)，5個不同播種日期間氣象條件適宜度存在差異，除2000年4月20日由于降水影響為不適宜外，其余4個實際整地日均處于適宜或較適宜等級，說明大興安嶺東部地區(qū)小麥播種適宜度模型設計和指標選擇是合理的，預報方法是適用的。

表8 嶺東地區(qū)小麥播種時氣象條件適宜度計算結果

2.4.2 玉米、大豆和馬鈴薯播種(土壤施肥)時適宜度預報模型的檢驗

用大興安嶺東部地區(qū)扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測站2009-2016年8個玉米、大豆和馬鈴薯實際播種日的氣象、土壤和農事活動期資料，對上述玉米、大豆和馬鈴薯適宜度模型進行合理性或適用性檢驗。計算結果表明(表9)，8個不同播種日期氣象條件適宜度雖存在差異，但均處于適宜或較適宜等級，說明大興安嶺東部地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯播種適宜度模型設計和指標選擇是合理的，預報方法是適用的。

表9 嶺東地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯播種時氣象條件適宜度計算結果

2.4.3 小麥收獲時適宜度預報模型的檢驗

用大興安嶺東部地區(qū)扎蘭屯市1997-2000年3個小麥實際收獲日的氣象、土壤和農事活動期資料，對上述小麥收獲時適宜度模型進行合理性或適用性檢驗。計算結果表明(表10)，3個不同小麥收獲日期間氣象條件適宜度均處于適宜或較適宜等級，說明大興安嶺東部地區(qū)小麥收獲適宜度模型設計和指標選擇是合理的，預報方法是適用的。

表10 嶺東地區(qū)小麥收獲時氣象條件適宜度計算結果

2.4.4 玉米、大豆和馬鈴薯收獲時適宜度預報模型的檢驗

用大興安嶺東部地區(qū)扎蘭屯市2010-2015年4個玉米、大豆和馬鈴薯實際收獲日的氣象、土壤和農事活動期資料，對上述玉米、大豆和馬鈴薯收獲期適宜度模型進行合理性或適用性檢驗。計算結果表明(表11)，4個不同玉米、大豆和馬鈴薯收獲日期氣象條件適宜度差異不大，均為適宜等級，說明大興安嶺東部地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯收獲適宜度模型設計和指標選擇是合理的，預報方法是適用的。盡管適宜收獲氣象條件容易滿足，但也要在作物完全成熟后的適宜天氣條件下及時收獲，以免因秋季出現(xiàn)驟然降溫、降雪和霜凍等天氣而錯過最佳收獲期。

表11 嶺東地區(qū)玉米、大豆和馬鈴薯收獲時氣象條件適宜度計算結果

2.4.5 噴藥(肥)時適宜氣象條件等級預報指標的檢驗

利用扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測1997-2016年5個實際噴藥日期的氣溫、風速和降水量對噴藥指標進行適應性檢驗。計算結果表明(表12)，大興安嶺東部地區(qū)噴藥多在5月下旬至6月上旬作物出苗后進行噴藥除草，5個不同除草日期均處于適宜或較適宜等級，說明適宜度模型確定的噴藥(肥)期適宜氣象條件等級預報指標是合理的。

表12 嶺東地區(qū)作物噴藥(肥)時氣象條件適宜度計算結果

2.4.6 灌溉時適宜氣象條件等級預報指標的檢驗

利用扎蘭屯農業(yè)氣象監(jiān)測2000-2011年45個實際灌溉日期的土壤濕度、降水量和風速對灌溉指標進行適應性檢驗(表13中選取5個日期)。計算結果表明，大興安嶺東部地區(qū)45個不同灌溉日期中處于適宜等級的有21個，較適宜等級的有17個，不適宜等級的有7個，說明模型確定的灌溉日期氣象條件等級預報指標基本是合理的。

表13 嶺東地區(qū)作物灌溉時氣象條件適宜度計算結果

2.5 基于格點預報的農用天氣預報的實現(xiàn)

通過農用天氣預報業(yè)務服務系統(tǒng)，將農用天氣預報研究成果和智能網格預報要素相結合，形成精細化和智能化的農用天氣預報產品，實現(xiàn)農用天氣預報等級的自動判別和作物生長適宜度的自動診斷功能，并能夠自動繪制相關圖(表)和初級產品的自動生成。

格點數據的獲取見圖1、2。

圖1 系統(tǒng)通過CIMISS數據接口獲取智能網格預報

圖2 系統(tǒng)目前獲取的智能網格預報要素

以收獲為例，介紹格點數據在農用天氣預報業(yè)務中的應用。

根據未來72 h 5 km分辨率的智能網格預報和大興安嶺東部地區(qū)各農事活動所需的氣象條件指標，自動判斷農事活動的適宜和不適宜區(qū)域，計算主要農業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的適宜等級，并幫助服務人員自動生成對應的服務產品(圖3、4)。

圖3 基于智能網格預報的農事活動氣象適宜度的自動判別

3 結論與討論

(1)本研究針對大興安嶺東部地區(qū)農作物種植特點和農事活動特點，在前人研究基礎上，用隸屬函數方法建立氣象要素對農事活動的適宜度函數并確定其“三基點”氣象指標，而后建立播種(土壤施肥)和收獲期綜合氣象條件適宜度模型。檢驗表明，綜合適宜度模型的設計及其指標選擇是合理的，可以用于當地小麥、玉米、大豆和馬鈴薯播種、收獲期氣象條件適宜度評價和預估業(yè)務。

圖4 系統(tǒng)自動生成的農事活動預報產品

(2)針對現(xiàn)代農業(yè)集中管理的特點，確定了噴藥、葉面噴肥、灌溉農事活動的適宜度綜合預報指標，形成了較為系統(tǒng)的農事活動預報評價指標體系，為現(xiàn)代農用天氣預報業(yè)務提供科學的技術支撐。

(3)本研究的創(chuàng)新點在于將智能網格溫度、降水量和風的預報應用到農事活動適宜氣象條件等級預報中，可實現(xiàn)5 km×5 km格點上未來10天的農事活動適宜度等級，在時間和空間上實現(xiàn)了精細化農用天氣預報，極大地提高了農業(yè)氣象服務的精準化水平和農業(yè)氣象服務產品的供給能力，在專業(yè)氣象服務方面實現(xiàn)了新的突破。

(4)在研究基礎上開發(fā)的農用天氣預報業(yè)務服務模塊，利用建立的指標和模型實現(xiàn)農用天氣預報適宜度等級預報的自動判別，實現(xiàn)了從定性分析到定量分級，從主觀描述到客觀判斷，并以圖表的形式自動形成初級產品，不僅提升了農業(yè)氣象服務的自動化水平，也提高了業(yè)務人員的工作效率。

(5)由于智能網格預報要素中沒有土壤相對濕度預報，在農事活動預報模型中，采用的是臨近土壤水分自動站的實況數據，代表性不強，對農事活動適宜度判別會產生影響，仍需進一步研究如何將土壤水分數據差值到格點，實現(xiàn)所有要素的格點化。