文/郭安紅 李森 中國氣象局國家氣象中心 李朝生 中國氣象局應(yīng)急減災(zāi)司

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中直接或間接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生物顯著減產(chǎn)、品質(zhì)下降或設(shè)施嚴(yán)重?fù)p壞的各種不利天氣過程和天氣現(xiàn)象的總稱。我國是農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響最為嚴(yán)重的國家之一，災(zāi)害種類多、強度大、頻率高，主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對產(chǎn)量波動的直接影響可達18%。

光、溫、水、氣各氣象因子或兩項及以上因子的時空量不合理分配，均可能引起各種類型的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。水分異常引起的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害有干旱、洪澇和濕害、冰雪災(zāi)害、冰雹等，溫度異常引起的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害包括低溫冷害、寒害、凍害、霜凍、寒露風(fēng)、高溫?zé)岷Φ龋瑥?fù)合要素異常引起的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害有干熱風(fēng)、連陰雨等，氣流異常引起的災(zāi)害有臺風(fēng)、龍卷風(fēng)和雷暴大風(fēng)等。有些災(zāi)害造成的影響是顯性的，在災(zāi)害發(fā)生后通過外在的形態(tài)特征可直觀判斷，如洪澇、大風(fēng)、冰雹等；有些是隱性的，例如冷害、熱害、寒露風(fēng)等，出現(xiàn)受害癥狀的時間滯后，需要一定時間才能觀察到。

隨著全球氣候變化造成的氣溫、降水分布不均勻性以及極端天氣氣候事件的增多，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生頻率增加、強度增強、危害加重，對國家糧食安全和農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展已構(gòu)成嚴(yán)重威脅。及時、準(zhǔn)確地為各級政府、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門提供農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警信息，及時有效地防控農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，最大限度減輕災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的危害，對提升農(nóng)業(yè)綜合防災(zāi)減災(zāi)能力、促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展、實現(xiàn)新農(nóng)村建設(shè)目標(biāo)、保障糧食安全具有重要的意義。

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)

要對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害進行監(jiān)測和預(yù)報預(yù)警，首先需要知道什么時候、什么程度的不利氣象條件會造成農(nóng)業(yè)生物產(chǎn)量損失、品質(zhì)下降，以及損失或下降的程度與不利氣象條件的關(guān)系是什么。在這方面，我國學(xué)者開展了大量的試驗觀測研究工作，獲取了各類農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)。現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測評估預(yù)警工作基本上都是基于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)開展的。

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)包括的主要內(nèi)容是可能受影響的作物、異常的氣象條件和程度，影響的主要時段以及可能造成的影響。例如，農(nóng)業(yè)干旱是長時間降水偏少、空氣干燥、土壤缺水，造成農(nóng)作物體內(nèi)水分發(fā)生虧缺，影響正常生長發(fā)育甚至減產(chǎn)。對于異常的氣象條件和程度，有多個指標(biāo)相輔相成共同來判斷農(nóng)作物是否會受旱，包括降水偏少的程度、土壤墑情偏差的程度、農(nóng)作物水分虧缺的程度等等；此外，降水偏少、墑情偏差對不同作物的影響是不一樣的，因而農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)又可以細化到作物種類，包括玉米干旱指標(biāo)、冬小麥干旱指標(biāo)等；最后，作物在不同生長發(fā)育階段對缺水的耐受力或者敏感性不同，有些關(guān)鍵生長發(fā)育期對水分虧缺十分敏感，缺水會造成明顯的生長發(fā)育受限，像玉米的“卡脖旱”就是一旦在玉米的抽雄期前后發(fā)生干旱，會導(dǎo)致雄穗或雌穗抽不出來，類似玉米被卡了脖子。再比如，小麥干熱風(fēng)是小麥開花灌漿期出現(xiàn)的一種高溫低濕并伴有一定風(fēng)力的災(zāi)害性、高影響性天氣，影響小麥灌漿成熟，降低千粒重，導(dǎo)致小麥減產(chǎn)，因而有溫度、空氣相對濕度和風(fēng)速三個氣象指標(biāo)閾值來描述這種高溫低濕并伴有一定風(fēng)力的災(zāi)害性天氣，并且這種天氣出現(xiàn)在小麥開花灌漿期會導(dǎo)致小麥減產(chǎn)。

我國已陸續(xù)制訂發(fā)布了大量農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和地方標(biāo)準(zhǔn)，為各地農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警及評估工作的規(guī)范化提供了一定的科學(xué)依據(jù)。主要包括國家標(biāo)準(zhǔn)《農(nóng)業(yè)干旱等級》、氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《北方春玉米干旱等級》、《北方夏玉米干旱等級》、《水稻、玉米冷害等級》、《冬小麥、油菜澇漬等級》、《作物霜凍害等級》、《小麥干熱風(fēng)災(zāi)害等級》以及農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《水稻高溫?zé)岷﹁b定與分級》等等。

有了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)，我們知道了在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)報預(yù)警的時候需要關(guān)注哪些關(guān)鍵時段的哪些氣象和作物指標(biāo)，從而在大量氣象和農(nóng)業(yè)實時觀測數(shù)據(jù)中，提取相關(guān)信息并進行綜合分析，開展監(jiān)測和預(yù)報預(yù)警工作就有了抓手。但是需要注意的是，隨著農(nóng)作物種植制度、管理措施和品種的變化，以及農(nóng)作物對環(huán)境的適應(yīng)性，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)也是有變化的。例如，針對小麥干熱風(fēng)的指標(biāo)，隨著我國農(nóng)業(yè)灌溉水平的提升，在小麥開花灌溉階段，有灌溉條件、土壤墑情較好的情況下即使氣溫、相對濕度和風(fēng)速達到了干熱風(fēng)的致災(zāi)閾值標(biāo)準(zhǔn)，也不會有干熱風(fēng)災(zāi)害發(fā)生。再比如，零上低溫會對作物造成低溫冷害，但對于穩(wěn)生穩(wěn)長、組織結(jié)實、含水量低、呼吸速率適中的植株對冷害具有一定的適應(yīng)能力；相反，對于暴生暴長、組織疏松、身嬌肉嫩、含水量高、吸旺盛的植株則宜受低溫冷害。因此，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)也是在不斷地探索中，不斷細化和修訂。

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測是針對災(zāi)害性天氣過程、致災(zāi)因子強度以及受災(zāi)對象、受災(zāi)區(qū)域的形態(tài)特征、災(zāi)害損失等信息進行的實時動態(tài)統(tǒng)計分析，從而及時掌握農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展動向，為開展減災(zāi)、救災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。目前我國的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測主要有地面監(jiān)測和遙感監(jiān)測手段。

地面監(jiān)測是依據(jù)已有的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)，基于實時地面觀測數(shù)據(jù)的提取判別和空間化分析，進行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測。與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測相關(guān)的地面監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)包括氣象觀測網(wǎng)、農(nóng)業(yè)氣象觀測網(wǎng)以及土壤水分自動觀測網(wǎng)，這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點（觀測站）以人工觀測或自動化監(jiān)測儀器為監(jiān)測手段，每天實時同步獲取全國范圍的各種氣象要素、災(zāi)害性天氣、農(nóng)作物發(fā)育期和生長狀況、土壤濕度、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及病蟲害發(fā)生情況等觀測數(shù)據(jù)，通過對這些觀測數(shù)據(jù)進行提取和綜合分析，結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)劃分災(zāi)害等級，判斷農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的致災(zāi)強度，影響區(qū)域。目前除少數(shù)直接觀測到的天氣災(zāi)害（冰雹、大風(fēng)等）外，大多數(shù)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測是通過上述技術(shù)流程實現(xiàn)。地面監(jiān)測相對而言自動化程度較低，但技術(shù)相對成熟，操作簡單，精度也較高。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、遠程視頻技術(shù)以及自動化觀測技術(shù)的不斷發(fā)展，地面監(jiān)測信息覆蓋面更廣、實時性更強、信息量更精細化，地面觀測信息已成為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測“大數(shù)據(jù)”的重要組成部分。

近年來，衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測提供了有效工具。衛(wèi)星遙感監(jiān)測主要是通過對遙感地表信息數(shù)據(jù)的解譯反演，監(jiān)測地表植被變化、農(nóng)作物長勢、土壤墑情以及較大范圍干旱、洪澇、病蟲害等信息。通過對遙感獲取的最新遙感影像信息與地理信息的疊加，可以監(jiān)測災(zāi)情最新實況；通過對不同時段的多時相遙感影像數(shù)據(jù)進行疊加，則可監(jiān)測災(zāi)害發(fā)展變化的最新趨勢，實現(xiàn)災(zāi)害區(qū)域化、動態(tài)化監(jiān)測。遙感監(jiān)測的優(yōu)勢在于可以直觀獲取較大范圍的同步的監(jiān)測信息，但目前在監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取周期、云遮擋情況下如何獲取監(jiān)測信息等方面存在瓶頸，另外在某些災(zāi)害監(jiān)測精度方面還有待進一步提升。

未來農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測將會朝向獲取“大數(shù)據(jù)”方向不斷發(fā)展，即利用遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)等技術(shù)，通過將遙感反演信息、地面定點觀測信息、地面移動觀測信息、自動化高頻監(jiān)測信息等多維度、立體監(jiān)測信息綜合分析，圖像識別技術(shù)、高分辨率雷達辨識等新技術(shù)也將會應(yīng)用起來，從而大幅度提升農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測定量化、精細化程度以及可視化程度。

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報是對未來農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害可能發(fā)生區(qū)域、發(fā)生時段、災(zāi)害強度開展的專業(yè)化預(yù)報。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報可分為長期預(yù)報和中短期預(yù)報，長期預(yù)報一般是利用數(shù)理統(tǒng)計模型方法，或者通過模型外推的方法、或者通過提取前兆信息的方法開展相關(guān)預(yù)報；中短期預(yù)報則是基于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)，結(jié)合天氣要素預(yù)報、農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測預(yù)報開展定量化的災(zāi)害等級和落區(qū)預(yù)報。中短期農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報是開展農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警的主要技術(shù)支撐。

例如，根據(jù)低溫冷害標(biāo)準(zhǔn)，低溫冷害的預(yù)報需要三個要素相結(jié)合：（1）低溫天氣的預(yù)報，包括低溫天氣出現(xiàn)區(qū)域和持續(xù)的時間、低于生長適宜溫度的幅度等；（2）作物的生長發(fā)育期預(yù)報或者溫度敏感期的確定，不同的生長發(fā)育階段適宜的溫度閾值不同，因此低溫天氣過程對處于不同生長發(fā)育期的作物影響不同，受害與否、受害程度均與發(fā)育期相關(guān)；（3）低溫冷害的輕、中、重指標(biāo)閾值。三個要素相結(jié)合，當(dāng)作物處于低溫敏感階段、低溫天氣影響作物正常生長并且達到該作物受低溫冷害的指標(biāo)，即可判斷作物可能遭受低溫冷害。將這種基于點上的判斷通過地理信息技術(shù)拓展到作物種植區(qū)域上，就可以對低溫冷害可能發(fā)生的范圍、影響的作物以及受害的等級進行預(yù)報。目前，基于數(shù)值天氣預(yù)報技術(shù)，可以獲取未來10天左右較為準(zhǔn)確的氣象要素預(yù)報信息，并且隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象觀測預(yù)報技術(shù)的發(fā)展，作物種植區(qū)域監(jiān)測、作物發(fā)育期監(jiān)測預(yù)報已經(jīng)相對精準(zhǔn)，因此，結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)， 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)未來10天逐日滾動的發(fā)生區(qū)域、發(fā)生程度預(yù)報。

有了專業(yè)化的、逐日滾動的未來10天農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害可能發(fā)生區(qū)域、發(fā)生時段以及災(zāi)害強度的預(yù)報，當(dāng)判定未來較大范圍內(nèi)將要發(fā)生的達到一定嚴(yán)重程度的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時，就可以開展農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警。一般情況下，由于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象造成損失、不會造成重大人員傷亡，所以農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警等級一般分為輕度、中度、或重度三個級別，分別發(fā)布藍色、黃色和橙色預(yù)警信號。國家級發(fā)布預(yù)警和省級發(fā)布預(yù)警在區(qū)域劃分和防御指南上有一定差別。國家級發(fā)布預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)不以省的行政區(qū)域為單位，而是以農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響區(qū)域作為整體，在此范圍內(nèi)達到一定等級的區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害標(biāo)準(zhǔn)時，發(fā)布相應(yīng)的預(yù)警信號；而省級發(fā)布預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)則以本省范圍內(nèi)達到一定等級的區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時發(fā)布相應(yīng)的預(yù)警信號。

準(zhǔn)確地發(fā)布農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警信息，能使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門和廣大農(nóng)民在災(zāi)害來臨之前提前采取防御措施，有效避免農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生或減輕災(zāi)害損失。預(yù)警信號發(fā)布后，仍會及時跟蹤農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)報結(jié)論，適時變更或解除預(yù)警信號。目前在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)警信息發(fā)布平臺和系統(tǒng)、預(yù)警發(fā)布手段方面還有大量工作要做。如何通過縱橫貫通的預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)，包括網(wǎng)站、廣播電視、農(nóng)村大喇叭、電子顯示屏等將農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警信息及時準(zhǔn)確地發(fā)布到各級用戶手上，還需要做大量的工作。

未來發(fā)展

現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù)、農(nóng)業(yè)氣象觀測技術(shù)和信息化技術(shù)的迅猛發(fā)展，給農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報預(yù)警技術(shù)的發(fā)展帶來了前所未有的機遇，但是氣候變化背景下農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生頻率增加、強度增強、危害加重也給災(zāi)害預(yù)報預(yù)警帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在防災(zāi)減災(zāi)決策者層面上，需要了解一定區(qū)域范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的現(xiàn)狀、未來發(fā)展趨勢，以便采取防災(zāi)減災(zāi)政策上或資源配置上的調(diào)整。另一方面，對于個體或者農(nóng)戶來說，更需要了解自家地里的農(nóng)作物會不會有災(zāi)害發(fā)生、如何減免損失，因而在時間上和空間上都要求有更加精細化的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)報預(yù)警信息服務(wù)。

因而，面向新形勢下我國糧食安全生產(chǎn)提質(zhì)增效的需求，以及面向不同用戶群開展針對性的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)，需要在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害自動化監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)報預(yù)警精準(zhǔn)化以及服務(wù)手段多樣化等方面開展大量的工作。在監(jiān)測技術(shù)方法上，要盡快發(fā)展自動化觀測和信息采集識別技術(shù)，充分挖掘大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析技術(shù)，獲取規(guī)范、精細和準(zhǔn)確的災(zāi)害監(jiān)測信息；在預(yù)報技術(shù)上，要充分利用現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù)、信息技術(shù)、數(shù)值模擬技術(shù)以及人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)，建立精準(zhǔn)化的預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)，提升預(yù)報準(zhǔn)確率和預(yù)警發(fā)布時效。此外，在機制層面上還需要集成氣象、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利和民政等部門的合力，形成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)聯(lián)動機制，提升農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警決策服務(wù)和公共服務(wù)的公信力。最后，在用戶層面上，及時有效地利用好農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警信息，規(guī)避、防范和減免災(zāi)害，必將實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食穩(wěn)產(chǎn)增效。