我国农业气象灾害预测应急技术方法与推广现状研究

农业生产属于自然再生产和经济再生产相互交叉 而成的产业，对自然条件的依赖性很高，因此，一旦 自然气象发生剧烈的变化，农户所遭受的经济损失就 十分巨大。同时我国农业地域广阔，各地的地理条件 差异巨大，气候条件差异极大，种植的农作物种类繁 多，各地所遭受的气象灾害各种各样［1］。当发生农 业气象灾害时，若防御措施不恰当或不及时，会对当 年的农业经济生产造成较大影响。农业气象灾害的发 生是不可抗拒的自然因素决定的，但可以通过研究灾 害发生和发展规律，并在灾害发生前后进行监控，通 知农户采取相应的防灾减灾措施，尽可能减少灾害带 来的经济损失。为此，在我国推广气象灾害应急技术 意义重大，势在必行。

技术方法

遥感监控技术

目前，我国气象灾害监控预测的主要手段是遥感 GPS，热红外遥感系统包括 AS-TEＲ、MO-DIS 和 TM ETM。利用 NOAA-AVHＲＲ 卫星收集热红外数据，然 后对数据进行处理分析。从遥感数据中提取到有效的 气陆相互作用模型分析中所需的参数 ( 如 SST) 和利 用卫星遥感来进行全球气候与天气动态监测组合，是 目前国际上的一种基本趋势。

遥感 GPS 常用于预测干旱和洪涝这两种气象灾害。干旱灾害的主要监测方法有异常植被指数法、植 被覆盖度法、植被温度指数法、水分利用指数法、土 壤热惯性法和干旱指数法［2］。而对于洪涝灾害遥感 监控的要点是在实时的卫星图像上准确区分水体被和土壤，从而统计出不同时期洪涝灾害的水体变 化，监控灾害的严重程度。可以用图像直方图来构建 判别条件 T0 值: 当植被指数 INDV ＜ T0 时，就表示 该区域为水体; 当 INDV≥T0 时，则为非水体 ( 植被 或土壤) 。

因遥感 GPS 上的热红外传感器监测的亮温数据 中包括地面的热辐射、来自大气层的直接热辐射和从 地面反射回大气层的热辐射，所以在处理原始数据 时，需要对热量变化和地表温度的区域空间进行分析 研究以减少误差。对于种植田地的温度误差在 4 ～ 6 ℃，在植被稀少的区域，误差可达 6 ～ 10 ℃。为减少 温度误差带来的预测偏差，可使用算法对热红外遥感 数据进行表面温度反演建立模型。目前，已有的算法 基本属于 4 大类: 热辐射量模型、两基本参数模型、 复杂模型和比辐射率模型。两基本参数模型同时考虑 了地表比辐射率和大气透过率，计算相对简便; 热辐 射模型和复杂模型所需要的参数数量较大，考虑大气 参数和地表比辐射率和大气透过率，部分参数难以完 全确定，考虑因素较为全面，但计算过程繁杂，不易 实际运用; 比辐射率模型将大气影响因素设为常量， 仅考虑比辐射率对地表温度的影响，不够全面。

智能预警系统

使用多重因素关联规则的学习方法将信息化技术 ( 移动互联 、物联 和云计算) 、SOA 云服务技术 和 Java EE 技术框架来架构出包括作物生长周期和设 施农业中的小气候环境数据等多重考虑因素的农业气象灾害预警，同时加入生产管理专家知识规则，开发 挖掘互联 数据和综合专家知识决策技术的精细化气象要素，通过气象预 预警平台及时向农业从业人员 推送未来 1 ～ 7 d 内的天气详情、设施农业气象灾害 监测预警和智能决策。 确定关联规则是数据挖掘的重点，使用置信度 ( confidence) 和支持度 ( support) 来确定的价值规则 是关联分析的关键点。常用的主要方法是从现有集合 中采用向下闭合属性的前置挖掘算法寻找满足最低置信度和支持度要求的所有关联规则。专家系统是利用 专业知识规则和经验推理的人工智能程序系统。基于 知识数据库和推理理论来模拟专家解决复杂的问题， 以求能达到现实中人类专家解决问题的能力水平。即专家系统 = 知识库 + 推理理论。使用移动 GPS 技术 采集用户动态位置信息，将地理位置因素与气象灾害 预警相关联，通过手机 APP 推送所处区域气象灾害 预警提醒用户，以此实现气象应急预警的 络智能化 和自动化。

地理信息系统技术

地理信息系统技术是建立在 GIS 技术和气候学模型上，包括地理信息如坡度、坡向、海拔高度和土地 利用等; 利用当地气温资料进行高空间分辨率的地理 订正。综合四季经济作物的生长发育情况和气象灾害 的受害指标，实现对气象灾害的规律发展强度和范围 的实时动态监测，同时基于计算机硬、软件系统的支 持下，采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述 相关的地球表层 ( 包括大气层) 空间中的地理分布 数据。

地理信息系统技术的发展使得监测农业气象灾害 时空分布更为先进和便利，生产者与决策者可获得综 合反映气象灾害时空分布的资料，对进行农业生产的 新决策具有重要实际意义。农业气象灾害监测系统模 块组成: 实时数据 上传输、历史和实时灾害查询、 灾害检索和监测 告输出等。

地面站 监测技术

地面站 监测是最基础的农业气象灾害监测设 备，也是所有气象监测的基础和保障。我国的地面监 测点遍布各个省份，形成实地记录气象变化的资料来 源。这个技术除日常天气监测还可用于监测和预 干 旱，主要是根据土壤湿度观测资料和地面气象站测的 实时的天气和气候模式建立干旱监测模型。

实际应用

我国农业的发展正处于极为快速的时期，由于我 国国土面积大，应急技术针对于不同地区、不同农作 物也有所不同，又相应会产生对应的应急技术。气象 部门传统天气预 缺少时效性，不能满足现代农业对 气象预 的精细化和个性化服务需求，不利于农业生 产的精确化决策。同时农业气象灾害应急技术在实际 应用时存在一些问题，针对这些问题，提出以下应对 方法［3-5］。

（1) 农业气象灾害预 的针对性极强，与农业生 产对象有很大的联系，不同地区的主要农业经济作物 差异很大，不同地区的农业气象灾害相对有特定规律 可循。但目前的农业气象灾害预警的预 范围较大， 对地区经济作物的特定气象灾害预 不足，为此应该 更精确经济作物灾害指标和预 时更为精细化。 增加栽种农业经济作物地区的地面监测站的数量 和结合遥感技术或 GIS 技术，综合相应的经济作物的 生长状况，发布高精确度的农业气象灾害预 。

( 2) 农业气象灾害预 的预测主要依靠数理统计 模型，但是经验统计方法存在预 准确度和解释性较低等问题，造成灾害预 的准确率不高，在做出农业 气象灾害准备工作时，可能会出现准备不足或准备过度的情况，浪费了劳动力和财物资源。

加强对建模的数据库扩充，改进模型的方法，增 加应对农业气象灾害的多方位准备，使用环保低碳、 可多次使用的防灾材料，增加多种防灾方案，确保最 大程度减少经济损失。

( 3) 因建模时从田间检测点数据推测到区域的天 气会发生时空变异问题，造成应用区域化误差。对于 可能遭受寒潮和冷冻灾害的露天作物来说，温度的细 微变化就可能造成较大的经济损失，因此对灾害发生 前后的温度和时间要求较高。而区域化误差会带来温 度和时间的误差，不利于抢收农作物和做好防灾准 备。

在建模时，加入有关时空变异的参数，减少区域 化误差。同时模型还可以加入农作物的生长过程状 况、生理特征以及受害影响等参数，综合考虑地理环 境带来的影响，以求增加模型的精确度和准确度。

( 4) 传统的农业气象灾害预 发布信息的渠道极 为有限，一般是口耳相传、广播和电视等方式，农户 得到消息的时效性较低，不能及时做好防灾措施。随 着互联 技术的发展和手机通讯工具的普及，农业气 象灾害预 可以考虑集成多种模式和技术，形成从数据收集到模型计算、信息发布到科学建议等流程的实 时化、自动化和互联 化。

农业气象灾害应急技术的科研成果日益增多，但 是目前在商业化和宣传方面仍存在一些明显的问题。 宣传农业气象灾害应急技术，提升农业科技含量，使 得农民可以迅速掌握并加以运用，提高生产力，使我 国农业更快更好地发展。

( 1) 发布信息的渠道有限，传达不到位，消息不 够及时。农民获取气象灾害预警的渠道较单一，大部 分的农民通过电视和广播获取信息，但电视气象 道 存在局限性和灵活性差。还有一部分农户通过朋友或 家人等告知灾害信息。多方传递的信息，纯粹度低， 信息流通不畅且时效性较差，造成防灾不及时，灾害 损失较大。

( 2) 推广农业气象灾害应急技术的时间滞后。推 广农业气象灾害应急技术的时间滞后，造成大量的受灾农业经济损失。同时也存在基层农业科技人员实力 不够，农民没有从基层农业科技人员处得到权威和有 效的技术更新，导致生产被动和生产力较弱的情况。

( 3) 农户对接受气象灾害应急技术的热情较低。 在灾害来临时，及时提前得到气象灾害的相关信息， 做好防灾准备是决定能否减少灾害带来损失的关键。 而对于信息相对流通不畅的广大农村地区，他们在灾害来临前，预防意识不够，很少提前学习应急技术。 大多数农民通过口耳传递的方式进行传播，造成灾害 信息的不准确和滞后，最终导致防御不及时和不科 学，造成经济损失的增大，对农业资源破坏更多。

由于目前的特殊国情，农业气象灾害应急技术的 推广仍然还有很长一段路要走。进一步加强传播农业 从业人员对气象应急技术使用方法的掌握，早日实现对气象灾害的完美应急处理，增加农业生产力，提高 我国农业经济发展。真正有效地使农民接触新观点与新技术，加入生产活动中，合理安排农事，提前预知 天气，减少灾害损失，便能形成新的农业生产力

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