設施農業溫室氣象災害監測預警探析

劉玉玲

松山區氣象局，內蒙古赤峰 024005

隨著全球氣候變化的加劇，作為一種現代化、高效率的農業生產方式，設施農業受到了越來越多的關注和應用。然而，設施農業在溫室氣象災害面前面臨著一系列挑戰。溫室氣象災害，如暴雨、臺風、干旱等，對設施農業的設施和作物生長造成了嚴重的影響。為了減少損失、提高農作物產量和保護農業生態環境，設施農業溫室氣象災害監測預警尤為重要[1]。旨在通過研究，為設施農業溫室氣象災害監測預警提供理論支持和實踐參考，促進農業生產的可持續發展。

1 設施農業溫室氣象災害概述

1.1 設施農業的定義和特點

設施農業是一種在人工環境下進行的現代化農業生產方式。利用溫室、大棚等設施，創造出適宜的生長環境，以控制光照、溫度、濕度、氣體成分等因素，實現對農作物生長的精確調控。相較于傳統露天農業，設施農業具有許多獨特的優勢。其能夠在不受季節和氣候限制的情況下種植農作物。通過調節環境因素，如溫度和光照，設施農業可以在任何時間和地點為農作物種植提供穩定的生長條件，使農作物能夠在非常規的季節或地域生長。

1.2 溫室氣象災害的種類和影響

溫室氣象災害涵蓋了多種自然災害，其對設施農業產生的影響是多方面的。常見的溫室氣象災害包括暴雨、臺風、干旱等。暴雨會破壞設施農業中的溫室或大棚，如屋頂漏水、結構損壞等。此外，暴雨還會造成土壤水分過度飽和，導致農作物根系缺氧，影響其正常生長和發育。臺風的強風和暴雨可能會對設施農業造成嚴重破壞，如溫室或大棚的倒塌、玻璃的破碎等。導致農作物暴露在惡劣的外部環境中，無法正常生長，甚至引發大面積的作物減產或歉收。

干旱會導致設施農業中的土壤水分不足，阻礙農作物的正常生長和發育。缺水會導致植物無法吸收足夠的養分，影響光合作用的進行，進而影響農作物的產量和質量。

此外，還有其他溫室氣象災害，如寒潮、霜凍、高溫等，也會對設施農業產生一定的影響。寒潮和霜凍可能導致農作物受凍，造成葉片枯萎、凋零，嚴重時，甚至會導致植株死亡。而高溫則會引發農作物的蒸騰增加、水分蒸發加快，導致水分不足和熱害，影響農作物的生長和品質(表1)。

表1 設施農業常見溫室氣象災害種類及其對農作物的影響

2 設施農業溫室氣象災害檢測技術

2.1 氣象觀測設備和傳感器

設施農業溫室氣象災害的監測需要使用各種氣象觀測設備和傳感器獲取準確的氣象數據。常見的氣象觀測設備和傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器等。

溫度傳感器是一種用于測量環境溫度的設備，常見的原理是基于電阻的溫度傳感器(如熱敏電阻)和半導體溫度傳感器(如熱電偶或熱敏電阻)。它們通過測量物體的熱量變化獲取溫度數據。在設施農業中，溫度傳感器被廣泛應用于監測溫室內外的溫度變化，以便控制設施的通風、加熱和冷卻系統。

濕度傳感器用于測量環境的濕度水分含量。主要有電容式濕度傳感器、電阻式濕度傳感器和振蕩濕度傳感器等。這些傳感器利用不同的原理測量空氣中的濕度，從而提供相應的濕度數據。在設施農業中，濕度傳感器可以幫助農民監測溫室內的濕度水分，以便調節灌溉和通風系統。

光照傳感器用于測量環境中的光照強度。常見的光照傳感器包括光敏電阻和光電二極管。光照傳感器通過測量光敏元件的電阻或電流變化，獲取光照強度數據。在設施農業中，光照傳感器可用于監測溫室內的光照水平，幫助農民確定適宜的光照條件，調節燈光和遮陽系統。

這些氣象觀測設備和傳感器在設施農業溫室氣象災害監測中具有關鍵作用。它們通過測量溫度、濕度和光照等參數，提供準確的環境數據，幫助農民了解溫室內外的氣候變化，并根據需要采取相應的措施保護農作物免受溫室氣象災害的影響。

2.2 數據采集和處理方法

在設施農業溫室氣象災害檢測技術中，數據采集是關鍵的一步。常見的數據采集方法包括自動化數據采集和實時數據傳輸方式。

自動化數據采集系統由各種傳感器、數據記錄儀和控制單元組成。傳感器用于測量不同的氣象參數，如溫度、濕度、光照等，將這些數據傳輸給數據記錄儀。數據記錄儀會按照預定的時間間隔或事件觸發進行數據采集，并存儲于內部存儲器?？刂茊卧撠煿芾韨鞲衅骱蛿祿涗泝x之間的通信，并通過連接至互聯網的方式實現遠程監控。

實時數據傳輸方式是指將采集到的數據實時傳輸至中央處理系統或云平臺。常見的實時數據傳輸方式包括有線連接(如以太網)、Wi-Fi、藍牙和無線傳感網絡(WSN)等[2]。這些方法可以確保數據的及時性和準確性，使農民和農業管理者能夠實時獲取設施內外的氣象數據。

除了數據采集，數據處理也是設施農業溫室氣象災害檢測的重要環節。數據處理包括數據清洗、分析和建模等過程。數據清洗是為了去除采集過程中產生的噪聲、異常值或缺失值，以確保數據的質量和準確性。數據分析通過統計方法、圖表和模式識別等技術，解釋采集到的數據，揭示潛在的趨勢和規律。數據建模則是利用機器學習和人工智能等技術，根據歷史數據和環境特征建立預測模型，以實現對溫室氣象災害的預測和預警。

2.3 氣象災害檢測模型和算法

在設施農業溫室氣象災害檢測技術中，常用的氣象災害監測模型和算法包括基于統計學的模型和機器學習算法。

基于統計學的模型是一種利用歷史氣象數據和災害事件數據進行分析和建模的方法。通過統計分析和回歸分析等技術，可以揭示氣象因素與溫室氣象災害之間的關聯，并建立預測模型。例如，通過分析已經發生的暴雨事件和溫室內外溫度、濕度等參數的關系，構建暴雨預警模型，提前預測暴雨對設施農業的影響。

機器學習算法是一種利用計算機自動學習和優化的方法，通過訓練模型預測和分類數據。在設施農業溫室氣象災害監測中，常用的機器學習算法包括支持向量機(SVM)、隨機森林(Random Forest)、神經網絡等。這些算法可以根據歷史氣象數據和災害事件數據，找出氣象因素與溫室氣象災害之間的復雜關系，并用于預測和預警。例如，通過訓練一個基于機器學習的模型，可以準確預測臺風對設施農業的影響。

這些氣象災害監測模型和算法在設施農業溫室氣象災害監測中具有重要的應用價值。它們能夠利用歷史數據和環境特征建立預測模型，并通過實時監測數據進行更新和優化。如此一來，農民和農業管理者可以及時了解溫室氣象災害的發生概率和影響程度，并采取相應的措施確保農作物的安全和穩定生長。

3 設施農業溫室氣象預警系統

3.1 預警指標的選擇和設定

在設施農業氣象災害預警系統中，選擇和設定預警指標是關鍵的一步。關鍵指標要能準確反映溫室氣象災害發生的風險，并與作物生長密切相關。

首先，溫度是重要的預警指標之一。高溫和低溫都可能對農作物產生不利影響。高溫可能導致植物蒸騰增加、水分蒸發加快，造成水分不足和熱害；而低溫可能導致農作物受凍，引起葉片枯萎、植株死亡等。因此，設施內外的溫度監測是預警系統的重要環節。

其次，濕度也是一個重要的預警指標。過高或過低的濕度都可能對農作物生長產生負面影響。濕度較高可能導致病菌和真菌滋生，增加病害發生的風險；而濕度較低則可能導致土壤干旱、植物脫水等。因此，濕度的監測對預警系統的建立至關重要。

此外，降雨量也是一個重要的預警指標。暴雨和連續降雨可能導致設施農業中的溫室或大棚受損，影響農作物生長；而干旱期間的降雨量不足則可能導致土壤水分不足、農作物減產等(表2)。因此，在預警系統中監測和預測降雨量的變化是必要的。

表2 設施農業溫室氣象災害檢測預警系統中的關鍵指標及其影響

3.2 預警系統的構建與運行

設施農業氣象災害預警系統的構建和運行涉及多個組成部分，包括數據采集、預處理、預警模型、預警信息傳遞等。

數據采集是預警系統的基礎。通過氣象觀測設備和傳感器，采集溫室內外的氣象數據，如溫度、濕度、降雨量等。這些數據可以通過自動化數據采集系統實時獲取，并存儲于數據庫。

數據預處理是對采集到的數據進行清洗、校正和標準化的過程。包括去除異常值、填補缺失值、平滑數據等處理步驟，以確保數據的質量和準確性。預處理還包括數據的降維和特征提取，以減少數據的復雜性并捕捉重要的特征信息。

預警模型是根據歷史數據和環境特征建立的數學模型，用于預測溫室氣象災害的發生和嚴重程度。這些模型可以基于統計學方法、機器學習算法或深度學習技術建立。通過訓練模型，系統可以根據當前的氣象數據和環境條件預測潛在的溫室氣象災害，并提供相應的預警信息[3]。

預警信息傳遞是將預警結果及時傳遞給農民和農業管理者的過程。一般情況下，預警信息可以通過多種方式傳遞，如短信、手機應用程序、電子郵件等。農民和農業管理者可以根據接收到的預警信息，及時采取相應的措施保護農作物，減輕溫室氣象災害的影響。

3.3 預警信息的傳遞和應對措施

手機短信是一種廣泛使用的傳遞預警信息的方式。通過將預警信息發送至農民和農業管理者的手機，確保他們能夠及時收到相關預警通知。手機短信的優點是簡單、直接，并且不受網絡連接的限制。然而，受短信長度的限制，預警信息可能需要進行簡潔明了的概括。

另一種常見的預警信息傳遞方式是通過專門的手機應用程序(APP)進行推送。這些APP可以提供更詳細、全面的預警信息，包括溫室氣象災害的類型、預計影響范圍和建議的應對措施等。通過APP推送，農民和農業管理者可以隨時查看和分析預警信息，以便更好地采取應對措施。

當收到溫室氣象災害的預警信息后，農民和農業管理者可以采取一系列應對措施保護農作物。例如，如果預警信息指示高溫可能發生，農民可以加強對設施的通風和啟動降溫系統，確保溫室內的溫度適宜作物生長。如果預警信息指示暴雨可能發生，農民可以加固溫室結構，清理排水系統，以防止溫室被洪水淹沒(表3)。

表3 實驗所得設施農業溫室氣象災害預警系統應對措施效果評估表

4 結束語

通過對設施農業溫室氣象災害監測預警的探析，意識到建立有效的監測系統和預警機制對保護農作物安全至關重要。準確的氣象觀測設備和傳感器、科學的預警模型和及時的信息傳遞方式將幫助農民和農業管理者提前應對溫室氣象災害，實現可持續的設施農業生產。