农业气象灾害监测预测技术研究进展

摘 要：随着农业气象服务业的不断发展，不少高效、准确的气象灾害监测和预警技术被广泛应用，成为灾害评估及预案制定的前提。对此，本文深入研究农业气象灾害监测预警技术的优势，明确农业气象服务的潜在问题，提出科学的改进措施，强化气象部门对灾害预测的研究，构建全面完整、动态持续的气象灾害预警体系。

关键词：农业气象;灾害监测;预警技术

中图分类号：S16

文献标识码：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20190630067

引言

由于极端气象因素造成的自然灾害是农业作物减产的主要原因。受季风性气候和地域分布的影响，我国是世界上气象灾害频发的国家之一，并且具有持续性、广泛性等特点，灾害种类繁多，造成的经济损失和人员身亡惨重。加之我国农业基础设施建设不足，群众防范能力差，没有从根源上有效应对气象灾害的出现，对国家粮食安全构成了极大的威胁。

1 农业气象灾害的判定指标

气象灾害监测预测技术的发展离不开灾害指标的确定，在近几年的科学研究中，农业干旱、寒冻、洪涝等气象灾害指标应相对完善。

1.1 干旱指标

干旱指标用于描述区域内空气的干燥程度，一般由连续无雨日数、降水距平、土壤相对湿度、作物受旱面积、水田缺水率等确定，在干旱灾情的分析中起着对比、度量等作用，是干旱监测技术运用的核心内容。干旱成灾的原因较多，主要是地理位置、地区气候、自然环境、人为因素的影响。对此，我国并未形成统一的干旱判定指标，各地所使用的指标已经达到60种左右，需要专业人员结合地区特性加以确定。

连续无雨日数是指在种植作物期间，连续不降雨或降雨量不足的天数。各地气候条件的不同，植物关键生长期的连续无雨日数同干旱等级的关系如表1（需要注意的是无有效降水为日降水量<5mm的情况）。

不同的作物的需水关键期不同，水分欠缺越多对作物最终生产总量的影响较大，关系图如表2。

降水距平是指在计数期内测定的降雨量与多年同期平均降雨量的差值。根据中央气象台的指标确定范围，把单个气象观测站连续3个月以上观测的降水量数值与多年平均值比较，低于25%～50%的为一般干旱，低于50%～80%的为重旱，连续3个月降水量低于多年平均值70%左右的为一般干旱，低于80%以上的为重旱，关系如表3。

土壤相对湿度的理论公式为：Rw=Wc/W0×100%

其中Rw为土壤相对湿度（%）;Wc为当前的土壤重量或体积含水量（%）;W0与Wc相同单位的田间持水量（%）。播种期的土层厚度以0～20cm为界限，生长关键期以0～60cm为界限，关系如表4。

1.2 低温冷害指标

主要是因为作物在正常发育中所需的热能不足致使发育缓慢，产量降低的一种气象灾害，一般使用温度距平和积温距平的指标来表示。东北地区的温度距平主要是根据5—9月份的平均测量气温和距平值来确定，分成一般低温冷害和严重低温冷害2个类型，判定界限为△T≤-1.3℃何△T≤-3.3℃。实践表明，低温冷害对作物减产程度的影响与温度距平值存在正相关的关系，并且建立了低温冷害的指标体系，用于判断1a内低温冷害出现的频率及危害程度，从而为作物的种植提供参考依据。由于上述指标是根据同种作物的同个发育阶段所展开，缺乏对比意义。因此总结了玉米、棉花、水稻等作物的不同生物阶段与温度指标的关系，提出了热量指数的新理念，并合理运用到监测预测技术中。由此可确定，低温冷害除了自然环境所提供的热能不足作物发育之外，还影响了作物的正常发育规律，致使作物出现延迟生长的状况。

1.3 洪涝指标

洪涝一般发生在降雨量、降雪量较多，且处于常年风暴潮、热带气旋的堤坝地区，以及由此引发的次生灾害。洪涝灾情的监测指标分为基本指标和扩展指标。前者是发生次数、年度风险评估的重要依据，如受灾人数、作物损害面积、直接经济损失等，后者则是评估对象选定的指标，如水、电、气的中断历时等。

2 农业气象灾害监测预测技术

随着气象灾害指标的不断完善和确立，气象灾害监测预测技术研究也从单一化转向立体化、多元化的方向。从地面到高空的三维监测体系被广泛建立，卫星、雷达等智能遥感监测系统也逐渐拓展到干旱、洪涝、冷害等气象灾害的预警预防工作中，并且借助3S技术实现了气象灾害的动态化监测，从微观和宏观的角度全面提高了气象灾害预警的效率和准确度，为指导农业生产提供了可靠保障。

2.1 地面监测技术

地面气象监测技术是指在地面平台建立可用于人工进行观察气象的设施技术，可测量近地面层的关键要素和气候，具有便捷、准确度高、实时性的特点，一直以来都是其他创新监测技术研发的保障，缺点是监测站点分布离散、耗时耗力。我国农业气象灾害服务一般是通过对土壤的湿度和区域温度的监测来判定灾害程度。例如干旱指标的技术监测。其主要参数是土壤的蒸散量。20世纪初有学者建立了蒸散量的物理模型，并通过计算机进行了完善的模拟实验，同时提出了互补理论，基于常规气象资料判定出实际蒸散量。地面气象观测需要安装地理信息系统，业务人员要结合当地地势条件分析主要气象数据。作物生长模拟技术也推动了地面气象技术的发展。有关人士建立玉米生长模型，根据以往当地发生冷害气象的数据信息，分析玉米灌浆期在遇到冷害气象时的生长规律，由此计算出玉米干重的损失量。互联网技术的发展丰富了气象灾害监测的方式，开发了一套新型的人造适宜气候温室，内部可实施动态环境监测、远程数据采集、不良因子警告、远程控制室温等手段，为农业气象服务提供了优质的服务。部分受自然气象影响较大的作物可有效利用此技术，能达到实时监控、诊断和预警的管理目的。

2.2 遥感监测技术

雷达、卫星等遥感技术是农业气象灾害监测及预防的创新工具，且准确度较高，应用价值极大，对预防干旱、洪涝等自然灾害起到了重要的作用。此技术在干旱监测工作中得到了普遍应用，当前最常见的干旱遥感监测模式便是热惯量法，加之雷达自动感应土壤中的蒸发水分和剩余含水量：向目标发射雷达波束并接收回波型号，然后根据所得射散系数和作物的生长态势、土壤的物理特征来检测干旱程度。全国应用的干旱指数有温度植被、温差植被、表观热慣量植被等，通过对这3个指数的监测和分析，最终检验出土壤可种植的性能。此技术的应用需要依靠已有的区域气象条件、地质特点、地表覆盖面积、土壤属性、作物特点等数据，同时在建构模型时需要通过重复采样和处理的程序来提高模型的空间分布律，使得可见光的波段消散，监测结果存在一定的误差。现代农业气象技术对此进行了改进，通过可见光+近红外和微波遥感相结合的模式来提高对干旱灾情的监测具有实践意义。例如植被干旱响应指数便是在发达国家得到广泛推广的新型干旱监测指数。这是一种基于传统干旱气象监测手段的综合技术，融合了时间序列，综合了干旱强度指标、降水指数、生态环境、土壤特性等数信息，采用全心的数据分析技术监测出植物与气候之间存在的关联。

2.3 数理统计预测技术

实时、精确的气象灾害预测技术研发是农业部门、气象部门面临的首要问题。数理统计预报仍然是当前预防气象灾害的有效方法，其原理便是应用时间序列，输入多元回归方程，经过归纳、总结、分析后建构数理模型。时间序列的分析是根据气象灾害在发生时的一般规律，包括发生时间、间隔次数、持续时间等，借此推测出未来发生同种气象灾害的可能性和影响范围。一般情况下，气象灾害的时间序列可以在计算机模拟器中建立起函数关系，并按照周期性的原理从中筛选出必要的函数形成预测模型。在引入非线性、突变型回归方程建成的模型之后，优化了其函数关系式，提高了预测的精确度。这种技术是基于原始灾害数据的条件下分析前期、中期、后期的要素变化。这些要素大多来自对大气环流的动态监测、地表温度的宏观感应等。

3 结论

气象观测人员应当意识到，当前农业气象灾害监测预测技术仍处于发展研究阶段，基础性建设稍显不足，平台系统的灾害预警信息不够完善，不利于群众及时做好应急准备。对此，在创新监测技术的过程中，应综合应用好各项灾害指标，强化对新技术的实验论证，尽量规避其应用风险。同时，结合作物模型的构建形成立体化的气象预测体系，大力发展高空遥感和地面观测技术，为农业的发展做出持续性的贡献。

参考文献

[1] 冯林琳.农业气象灾害监测预测技术的应用[J].农业与技术，2019（02）：139-140.

[2] 王鹏.农业气象灾害监测预测技术探讨[J].现代农业科技，2017（04）：165，167.

[3] 郭建平.农业气象灾害监测预测技术研究进展[J].应用气象学报，2016（05）：620-623.

作者简介：

李晓莉（1975-），女，本科，工程师，研究方向：气象。