摘 要：隨著農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)業(yè)的不斷發(fā)展，不少高效、準確的氣象災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警技術(shù)被廣泛應(yīng)用，成為災(zāi)害評估及預(yù)案制定的前提。對此，本文深入研究農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警技術(shù)的優(yōu)勢，明確農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)的潛在問題，提出科學的改進措施，強化氣象部門對災(zāi)害預(yù)測的研究，構(gòu)建全面完整、動態(tài)持續(xù)的氣象災(zāi)害預(yù)警體系。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)氣象;災(zāi)害監(jiān)測;預(yù)警技術(shù)

中圖分類號：S16

文獻標識碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20190630067

引言

由于極端氣象因素造成的自然災(zāi)害是農(nóng)業(yè)作物減產(chǎn)的主要原因。受季風性氣候和地域分布的影響，我國是世界上氣象災(zāi)害頻發(fā)的國家之一，并且具有持續(xù)性、廣泛性等特點，災(zāi)害種類繁多，造成的經(jīng)濟損失和人員身亡慘重。加之我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，群眾防范能力差，沒有從根源上有效應(yīng)對氣象災(zāi)害的出現(xiàn)，對國家糧食安全構(gòu)成了極大的威脅。

1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的判定指標

氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測技術(shù)的發(fā)展離不開災(zāi)害指標的確定，在近幾年的科學研究中，農(nóng)業(yè)干旱、寒凍、洪澇等氣象災(zāi)害指標應(yīng)相對完善。

1.1 干旱指標

干旱指標用于描述區(qū)域內(nèi)空氣的干燥程度，一般由連續(xù)無雨日數(shù)、降水距平、土壤相對濕度、作物受旱面積、水田缺水率等確定，在干旱災(zāi)情的分析中起著對比、度量等作用，是干旱監(jiān)測技術(shù)運用的核心內(nèi)容。干旱成災(zāi)的原因較多，主要是地理位置、地區(qū)氣候、自然環(huán)境、人為因素的影響。對此，我國并未形成統(tǒng)一的干旱判定指標，各地所使用的指標已經(jīng)達到60種左右，需要專業(yè)人員結(jié)合地區(qū)特性加以確定。

連續(xù)無雨日數(shù)是指在種植作物期間，連續(xù)不降雨或降雨量不足的天數(shù)。各地氣候條件的不同，植物關(guān)鍵生長期的連續(xù)無雨日數(shù)同干旱等級的關(guān)系如表1（需要注意的是無有效降水為日降水量<5mm的情況）。

不同的作物的需水關(guān)鍵期不同，水分欠缺越多對作物最終生產(chǎn)總量的影響較大，關(guān)系圖如表2。

降水距平是指在計數(shù)期內(nèi)測定的降雨量與多年同期平均降雨量的差值。根據(jù)中央氣象臺的指標確定范圍，把單個氣象觀測站連續(xù)3個月以上觀測的降水量數(shù)值與多年平均值比較，低于25%～50%的為一般干旱，低于50%～80%的為重旱，連續(xù)3個月降水量低于多年平均值70%左右的為一般干旱，低于80%以上的為重旱，關(guān)系如表3。

土壤相對濕度的理論公式為：Rw=Wc/W0×100%

其中Rw為土壤相對濕度（%）;Wc為當前的土壤重量或體積含水量（%）;W0與Wc相同單位的田間持水量（%）。播種期的土層厚度以0～20cm為界限，生長關(guān)鍵期以0～60cm為界限，關(guān)系如表4。

1.2 低溫冷害指標

主要是因為作物在正常發(fā)育中所需的熱能不足致使發(fā)育緩慢，產(chǎn)量降低的一種氣象災(zāi)害，一般使用溫度距平和積溫距平的指標來表示。東北地區(qū)的溫度距平主要是根據(jù)5—9月份的平均測量氣溫和距平值來確定，分成一般低溫冷害和嚴重低溫冷害2個類型，判定界限為△T≤-1.3℃何△T≤-3.3℃。實踐表明，低溫冷害對作物減產(chǎn)程度的影響與溫度距平值存在正相關(guān)的關(guān)系，并且建立了低溫冷害的指標體系，用于判斷1a內(nèi)低溫冷害出現(xiàn)的頻率及危害程度，從而為作物的種植提供參考依據(jù)。由于上述指標是根據(jù)同種作物的同個發(fā)育階段所展開，缺乏對比意義。因此總結(jié)了玉米、棉花、水稻等作物的不同生物階段與溫度指標的關(guān)系，提出了熱量指數(shù)的新理念，并合理運用到監(jiān)測預(yù)測技術(shù)中。由此可確定，低溫冷害除了自然環(huán)境所提供的熱能不足作物發(fā)育之外，還影響了作物的正常發(fā)育規(guī)律，致使作物出現(xiàn)延遲生長的狀況。

1.3 洪澇指標

洪澇一般發(fā)生在降雨量、降雪量較多，且處于常年風暴潮、熱帶氣旋的堤壩地區(qū)，以及由此引發(fā)的次生災(zāi)害。洪澇災(zāi)情的監(jiān)測指標分為基本指標和擴展指標。前者是發(fā)生次數(shù)、年度風險評估的重要依據(jù)，如受災(zāi)人數(shù)、作物損害面積、直接經(jīng)濟損失等，后者則是評估對象選定的指標，如水、電、氣的中斷歷時等。

2 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測技術(shù)

隨著氣象災(zāi)害指標的不斷完善和確立，氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測技術(shù)研究也從單一化轉(zhuǎn)向立體化、多元化的方向。從地面到高空的三維監(jiān)測體系被廣泛建立，衛(wèi)星、雷達等智能遙感監(jiān)測系統(tǒng)也逐漸拓展到干旱、洪澇、冷害等氣象災(zāi)害的預(yù)警預(yù)防工作中，并且借助3S技術(shù)實現(xiàn)了氣象災(zāi)害的動態(tài)化監(jiān)測，從微觀和宏觀的角度全面提高了氣象災(zāi)害預(yù)警的效率和準確度，為指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了可靠保障。

2.1 地面監(jiān)測技術(shù)

地面氣象監(jiān)測技術(shù)是指在地面平臺建立可用于人工進行觀察氣象的設(shè)施技術(shù)，可測量近地面層的關(guān)鍵要素和氣候，具有便捷、準確度高、實時性的特點，一直以來都是其他創(chuàng)新監(jiān)測技術(shù)研發(fā)的保障，缺點是監(jiān)測站點分布離散、耗時耗力。我國農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害服務(wù)一般是通過對土壤的濕度和區(qū)域溫度的監(jiān)測來判定災(zāi)害程度。例如干旱指標的技術(shù)監(jiān)測。其主要參數(shù)是土壤的蒸散量。20世紀初有學者建立了蒸散量的物理模型，并通過計算機進行了完善的模擬實驗，同時提出了互補理論，基于常規(guī)氣象資料判定出實際蒸散量。地面氣象觀測需要安裝地理信息系統(tǒng)，業(yè)務(wù)人員要結(jié)合當?shù)氐貏輻l件分析主要氣象數(shù)據(jù)。作物生長模擬技術(shù)也推動了地面氣象技術(shù)的發(fā)展。有關(guān)人士建立玉米生長模型，根據(jù)以往當?shù)匕l(fā)生冷害氣象的數(shù)據(jù)信息，分析玉米灌漿期在遇到冷害氣象時的生長規(guī)律，由此計算出玉米干重的損失量?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展豐富了氣象災(zāi)害監(jiān)測的方式，開發(fā)了一套新型的人造適宜氣候溫室，內(nèi)部可實施動態(tài)環(huán)境監(jiān)測、遠程數(shù)據(jù)采集、不良因子警告、遠程控制室溫等手段，為農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)提供了優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。部分受自然氣象影響較大的作物可有效利用此技術(shù)，能達到實時監(jiān)控、診斷和預(yù)警的管理目的。

2.2 遙感監(jiān)測技術(shù)

雷達、衛(wèi)星等遙感技術(shù)是農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測及預(yù)防的創(chuàng)新工具，且準確度較高，應(yīng)用價值極大，對預(yù)防干旱、洪澇等自然災(zāi)害起到了重要的作用。此技術(shù)在干旱監(jiān)測工作中得到了普遍應(yīng)用，當前最常見的干旱遙感監(jiān)測模式便是熱慣量法，加之雷達自動感應(yīng)土壤中的蒸發(fā)水分和剩余含水量：向目標發(fā)射雷達波束并接收回波型號，然后根據(jù)所得射散系數(shù)和作物的生長態(tài)勢、土壤的物理特征來檢測干旱程度。全國應(yīng)用的干旱指數(shù)有溫度植被、溫差植被、表觀熱慣量植被等，通過對這3個指數(shù)的監(jiān)測和分析，最終檢驗出土壤可種植的性能。此技術(shù)的應(yīng)用需要依靠已有的區(qū)域氣象條件、地質(zhì)特點、地表覆蓋面積、土壤屬性、作物特點等數(shù)據(jù)，同時在建構(gòu)模型時需要通過重復(fù)采樣和處理的程序來提高模型的空間分布律，使得可見光的波段消散，監(jiān)測結(jié)果存在一定的誤差?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象技術(shù)對此進行了改進，通過可見光+近紅外和微波遙感相結(jié)合的模式來提高對干旱災(zāi)情的監(jiān)測具有實踐意義。例如植被干旱響應(yīng)指數(shù)便是在發(fā)達國家得到廣泛推廣的新型干旱監(jiān)測指數(shù)。這是一種基于傳統(tǒng)干旱氣象監(jiān)測手段的綜合技術(shù)，融合了時間序列，綜合了干旱強度指標、降水指數(shù)、生態(tài)環(huán)境、土壤特性等數(shù)信息，采用全心的數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)測出植物與氣候之間存在的關(guān)聯(lián)。

2.3 數(shù)理統(tǒng)計預(yù)測技術(shù)

實時、精確的氣象災(zāi)害預(yù)測技術(shù)研發(fā)是農(nóng)業(yè)部門、氣象部門面臨的首要問題。數(shù)理統(tǒng)計預(yù)報仍然是當前預(yù)防氣象災(zāi)害的有效方法，其原理便是應(yīng)用時間序列，輸入多元回歸方程，經(jīng)過歸納、總結(jié)、分析后建構(gòu)數(shù)理模型。時間序列的分析是根據(jù)氣象災(zāi)害在發(fā)生時的一般規(guī)律，包括發(fā)生時間、間隔次數(shù)、持續(xù)時間等，借此推測出未來發(fā)生同種氣象災(zāi)害的可能性和影響范圍。一般情況下，氣象災(zāi)害的時間序列可以在計算機模擬器中建立起函數(shù)關(guān)系，并按照周期性的原理從中篩選出必要的函數(shù)形成預(yù)測模型。在引入非線性、突變型回歸方程建成的模型之后，優(yōu)化了其函數(shù)關(guān)系式，提高了預(yù)測的精確度。這種技術(shù)是基于原始災(zāi)害數(shù)據(jù)的條件下分析前期、中期、后期的要素變化。這些要素大多來自對大氣環(huán)流的動態(tài)監(jiān)測、地表溫度的宏觀感應(yīng)等。

3 結(jié)論

氣象觀測人員應(yīng)當意識到，當前農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)測技術(shù)仍處于發(fā)展研究階段，基礎(chǔ)性建設(shè)稍顯不足，平臺系統(tǒng)的災(zāi)害預(yù)警信息不夠完善，不利于群眾及時做好應(yīng)急準備。對此，在創(chuàng)新監(jiān)測技術(shù)的過程中，應(yīng)綜合應(yīng)用好各項災(zāi)害指標，強化對新技術(shù)的實驗論證，盡量規(guī)避其應(yīng)用風險。同時，結(jié)合作物模型的構(gòu)建形成立體化的氣象預(yù)測體系，大力發(fā)展高空遙感和地面觀測技術(shù)，為農(nóng)業(yè)的發(fā)展做出持續(xù)性的貢獻。

參考文獻

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作者簡介：

李曉莉（1975-），女，本科，工程師，研究方向：氣象。