农业环境灾害风险评估与预警机制研究

2024-04-25程琛

新农民 2024年7期

程琛

（博兴县吕艺镇人民政府，山东滨州 256506）

农业是国民经济的重要组成部分，但在农业生产过程中，由于自然因素、人为因素等多种因素的影响，会产生一系列的环境灾害，如土壤污染、水质污染、气候变化等。这些环境问题对农业生产和人类健康造成了严重的影响。因此，建立一种科学、有效的农业环境灾害风险评估与预警机制，对于减少农业环境灾害的发生、提高农业生产效率和质量具有重要意义。

1 农业环境灾害风险评估的重要性

农业环境灾害风险评估的重要性体现在以下几个方面：农业环境灾害对农业生产和农田生态环境造成了严重的威胁。第一，通过进行风险评估，可以及时识别潜在的灾害风险和危险源，采取相应的预防和控制措施，保障农业的可持续发展。农业环境灾害会导致土壤污染、水质污染等问题，进而影响到农产品的质量和安全。第二，通过评估农业环境灾害风险，可以有效地控制农产品的生产过程中出现的环境污染，提高农产品的质量和安全水平。农业环境灾害不仅会造成农作物减产和损失，还会浪费大量的资源，如水资源、土地资源等。第三，通过评估风险，可以及时发现和解决存在的问题，合理利用资源，提高资源利用效率，减少资源的浪费。农业环境灾害对生态环境和生物多样性造成了破坏[1]。第四，通过评估风险，可以及时发现潜在的环境风险，采取相应的防护措施，保护农田生态环境和生物多样性的完整性和稳定性。农业环境灾害不仅对农民的生产和收入造成了损失，还会对整个社会经济带来不利影响。第五，通过评估风险，可以及时预警和减轻农业环境灾害对社会经济的冲击，降低社会经济风险。因此，农业环境灾害风险评估是保障农业可持续发展、提高农产品质量和安全、优化资源利用效率、保护生态环境和生物多样性以及降低社会经济风险的重要手段。它为农业生产提供了科学依据，推动农业向着健康、可持续的方向发展。

2 农业环境灾害风险预警机制的意义

农业环境灾害风险预警机制的意义如下：农业环境灾害通常具有突发性和不可预测性，通过建立风险预警机制，可以及时监测和掌握农业环境中的潜在风险因素，包括气候变化、病虫害等。这有助于提前发现潜在的环境问题，并采取相应的防范和控制措施。农业环境灾害一旦发生，往往会给农业生产造成重大影响。通过建立风险预警机制，可以提前预警并评估灾害的严重程度，从而提高农民和相关部门的灾害应对和紧急响应能力。这有助于减少损失、保护农民的利益，并尽快恢复农业生产。风险预警机制可以帮助农民和农业管理部门合理调整农业生产计划，根据环境风险的预警信息，合理配置资源、调整种植结构，减少灾害损失。这有助于提高农业生产的效率和稳定性，降低经济损失。通过建立风险预警机制，可以及时发现可能影响农产品质量和安全的环境因素，如污染物、有害生物等，进而采取相应的控制措施。这有助于保障农产品的质量和安全，提升消费者的信任度。风险预警机制可为农业的可持续发展提供重要支持[2]。通过及时预警环境风险，可以帮助农民和政府采取相应的防范和调整措施，减少环境损害，推动农业向着生态友好、资源节约、高效益的方向发展。总之，农业环境灾害风险预警机制的建立对于及时发现潜在风险、提高灾害应对能力、优化资源配置、保障农产品质量和安全以及促进农业可持续发展具有重要意义。它为农业生产提供了科学的预警和决策依据，减少损失、保护农民利益，并推动农业向着安全、可持续的方向迈进。

3 存在的问题

3.1 评估指标体系不够完善

现有的评估指标体系可能无法覆盖所有可能的农业环境灾害风险因素。例如，某些指标可能过于侧重于气象因素，忽略了其他潜在的风险因素，如土壤质量、水资源等。解决这个问题的方法是建立一个更加全面和综合的评估指标体系，考虑到不同类型的农业环境灾害风险因素。评估指标体系需要大量的数据支持，但现实情况下，获取准确和全面的数据可能存在困难。例如，监测设备不足、数据采集不及时等。解决这个问题的方法是改善数据收集和监测系统，提高数据的准确性和时效性。同时，可以利用遥感技术和模型模拟等方法填补数据缺失的空白。评估指标体系需要具备定量化和标准化的特点，以便进行客观的风险评估。然而，由于农业环境灾害风险的复杂性和多样性，很难找到一套普适的定量和标准化方法。解决这个问题的方法是研究和制定适合不同类型农业环境灾害的评估指标，并建立相应的标准化程序和模型。预测农业环境灾害风险需要考虑多个因素的相互作用，包括气象、土壤、作物等。然而，由于这些因素之间的复杂关系，预测结果可能存在误差。

3.2 信息化技术应用程度较低

农业环境灾害风险评估需要大量的数据支持，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。然而，目前的数据采集手段和系统可能存在不完善的情况，导致数据缺失或不准确。解决这个问题的方法是改善数据采集设备和技术，推动农业信息化建设，例如引入自动化监测设备、传感器网络等，提高数据的质量和时效性。农业环境灾害风险评估需要对大量的数据进行分析和处理，以获取有效的风险评估结果和预警信息。然而，由于数据量庞大和复杂性，目前的数据分析能力可能有限。解决这个问题的方法是引入先进的数据分析技术，如人工智能、大数据分析等，以加快数据处理速度和提高分析精度[3]。同时，还可以加强相关人员的培训，提升他们的数据分析能力。农业环境灾害风险评估需要各个相关部门和机构之间的信息共享和协同工作。然而，目前存在信息壁垒和协同机制不够完善的情况，导致数据孤岛和信息不畅通。解决这个问题的方法是建立健全的信息共享和协同机制，促进各部门和机构之间的数据互通和协作。可以采用云计算、区块链等技术手段，实现信息的安全存储和共享。农业环境灾害风险评估与预警需要及时的决策支持，然而，目前的评估与预警机制在智能化决策方面还有待提高。

3.3 预警机制建设不够完善

目前，农业环境灾害风险评估与预警机制在预警手段方面存在不完善的情况。传统的预警方式主要依赖于人工观测和经验判断，受限于人力资源和主观因素，无法及时准确地发现和预警环境灾害风险。解决这个问题的方法是引入先进的监测技术和远程传感器网络，实现对农业环境的实时监测和数据采集。同时，结合物联网、大数据和人工智能等技术，建立起自动化的预警系统，提供更精准、及时的预警信息。农业环境灾害风险评估与预警机制在预警响应机制方面也存在问题。一方面，缺乏明确的预警响应标准和指导措施，导致农业从业者在面临环境灾害风险时不知道如何应对。另一方面，预警信息的传达和响应渠道不畅通，信息无法及时传递到农民和相关部门。解决这个问题的方法是制定完善的预警响应标准和指导措施，明确各方责任和行动方案。同时，建立起高效的信息传递和响应机制，包括建设农业灾害风险预警平台、建立多层次、多渠道的信息发布体系，确保预警信息能够及时准确地传达给农民和相关部门。农业环境灾害风险评估与预警涉及多个部门和机构，需要各方的协同合作才能有效地进行预警工作。然而，目前协同合作机制不够完善，各部门之间缺乏有效的沟通和协调[4]。

4 解决问题的措施

4.1 构建基于多指标综合评价的农业环境灾害风险评估模型

首先，需要确定一套全面反映农业环境灾害特征和影响因素的评估指标体系。这些指标应涵盖环境风险源、环境容量、环境质量和社会经济影响等方面。指标的选择应基于科学性、可操作性和适应性，同时需要根据具体地区和灾害类型进行调整。其次，每个指标在评估模型中的重要性不同，因此需要确定各个指标的权重。权重的确定可以采用主观赋权法、客观统计法或专家咨询法等方法。通过专家意见收集、问卷调查或层次分析等方法，可以获得各个指标的相对权重。最后，收集和整理相关农业环境灾害的数据。这些数据可以包括气象数据、土地利用数据、水质数据、农业生产数据等。在数据处理过程中，可能需要对数据进行清洗、标准化和插值等处理，以确保数据的准确性和一致性。根据确定的指标体系和权重，构建评估模型。

常用的模型方法包括层次分析法（AHP）、模糊综合评价法、灰色关联分析法等。这些方法可以将各个指标的评价结果综合起来，得出农业环境灾害风险的综合评估结果。根据评估模型的计算结果，对农业环境灾害风险进行分析和解读。通过设定一定的风险等级划分标准，可以将风险水平分为不同的等级，并提供相应的预警信息和建议措施。同时，可以根据评估结果进行空间分析，确定受灾区域和重点防范区域。评估模型是一个动态的工具，需要根据实际情况进行不断优化和更新。在实际应用过程中，可以根据数据的积累和新的研究成果对模型进行改进，以提高评估结果的准确性和可靠性。通过构建基于多指标综合评价的农业环境灾害风险评估模型，可以辅助政府部门和农业管理者及时了解农业环境灾害的风险情况，制定相应的防范和应对措施，从而保障农业生产的可持续发展和生态环境的健康。

4.2 实现数据的自动采集和分析

传感器技术、云计算技术和物联网技术等，可以实现农业环境灾害风险评估与预警机制中数据的自动采集和分析，提高评估的效率和准确性。传感器技术可以通过传感器设备实时监测气象、土壤、水质等农业环境指标的变化，并将数据上传到云端。这样，就可以实现对农业环境的实时监测和数据采集，减少了人工采集数据的时间和成本，也避免了数据采集的误差。云计算技术可以通过云端处理大量数据并进行分析。采集到的数据可以存储在云端，并通过大数据分析、人工智能等技术进行处理和分析，获取更为精准的评估结果和预警信息。物联网技术则可以将传感器设备、云计算技术、移动终端等设备组成一个整体，在数据采集、传输、处理和分析等方面实现全链条的无缝衔接，并在实时监测、预警提示等方面提供更为便利和快捷的服务。综上所述，利用传感器技术、云计算技术和物联网技术等，可以实现农业环境灾害风险评估与预警机制中数据的自动采集和分析，从而提高评估的准确性和及时性，更好地保障农业生产和生态环境的健康。

4.3 建立农业环境灾害风险预警平台

建立一个包括数据采集、数据处理、模型分析和预警发布等环节的农业环境灾害风险预警平台，实现对农业环境灾害的及时预警和响应的具体实现步骤。首先，通过利用传感器技术、云计算技术和物联网技术等，建立数据采集系统，实现对农业环境指标的实时监测和数据采集。这些环境指标可以包括气象数据、土壤数据、水质数据等，通过实时监测这些指标可以及时发现农业环境灾害的迹象。其次，将采集到的数据上传至云端，通过大数据分析、人工智能等技术进行处理和分析，得出农业环境灾害风险评估结果。在这个过程中，可以通过机器学习等技术提高对数据的准确性和精度，从而更好地预测和评估潜在的农业环境灾害风险。再次，建立农业环境灾害风险评估模型，将数据处理结果与模型相结合，进行风险评估和预警分析。这个模型可以根据不同的农业环境指标进行定制，以更好地满足实际情况的需要。最后，根据评估结果，对潜在的农业环境灾害进行预警和预测，并及时发布预警信息和应急措施，以提醒农民和相关管理部门采取必要的防范措施。这个过程中，可以通过短信、邮件、APP等多种方式向用户发布预警信息，以便及时响应和处理。总之，建立农业环境灾害风险预警平台，可以利用现代科技手段实现对农业环境灾害的及时预警和响应，有利于提高农业生产的安全性和稳定性，同时也有利于保障生态环境的健康和可持续发展。