孫景蘭 張志紅 余衛(wèi)東 鄧天宏

（1 河南省氣象局，鄭州 450003；2 河南省氣象科學(xué)研究所，鄭州 450003）

0 引言

農(nóng)業(yè)氣象觀測是氣象為農(nóng)服務(wù)和科研工作的基礎(chǔ)，目前我國農(nóng)業(yè)氣象觀測主要包括作物、土壤水分、自然物候、農(nóng)業(yè)小氣候以及畜牧、果樹、林木、養(yǎng)殖漁業(yè)和蔬菜等[1]。中國氣象局在20世紀(jì)50年代開始構(gòu)建農(nóng)業(yè)氣象觀測站網(wǎng)，統(tǒng)一觀測技術(shù)規(guī)范和資料傳輸方式，獲取科學(xué)、客觀的基礎(chǔ)觀測數(shù)據(jù)，在防災(zāi)減災(zāi)、趨利避害和糧食安全生產(chǎn)中發(fā)揮了重要作用[2-3]。

隨著科學(xué)技術(shù)以及新興科技的發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)正在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變，在內(nèi)容、時效、形式上對氣象服務(wù)提出了新的要求。農(nóng)業(yè)氣象觀測作為氣象服務(wù)的基礎(chǔ)支撐，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)氣象觀測已經(jīng)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求，目前我國農(nóng)業(yè)氣象觀測正由人工觀測向自動化、智能化觀測轉(zhuǎn)變，利用近地面攝像設(shè)備、無人機(jī)、衛(wèi)星等多種設(shè)備和技術(shù)手段，開展農(nóng)作物生長狀況、土壤墑情、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害、農(nóng)業(yè)小氣候等要素的自動化觀測。自動化觀測初始于20世紀(jì)90年代，我國科研工作者利用衛(wèi)星遙感在農(nóng)用地資源監(jiān)測和保護(hù)、農(nóng)作物長勢監(jiān)測和估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)測等方面展開深入研究[4-6]，衛(wèi)星遙感土壤墑情也得到了發(fā)展[7-9]。2000年以來，采用頻域反射（FDR）或時域反射（TDR）原理研制的土壤水分自動監(jiān)測設(shè)備，已經(jīng)在全國范圍內(nèi)形成了覆蓋不同氣候區(qū)、土壤類型、生態(tài)下墊面的自動土壤水分觀測網(wǎng)[10-11]；初步形成了滿足不同服務(wù)需求的農(nóng)業(yè)小氣候觀測站網(wǎng)；基于生長模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的作物田間自動化觀測技術(shù)，實現(xiàn)了作物形態(tài)結(jié)構(gòu)的定量化模擬和可視化描述[12-13]，深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來在作物自動化觀測中也取得了較快發(fā)展。

1 農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測歷程

我國農(nóng)業(yè)氣象觀測站網(wǎng)始建于20世紀(jì)50年代，1955年發(fā)展到全國范圍，六七十年代曾一度中斷，20世紀(jì)80年代逐步恢復(fù)，截止到2020年，已經(jīng)建成農(nóng)業(yè)氣象觀測站653個，其中一級站398個，二級站255個，還有70個農(nóng)業(yè)氣象試驗站，構(gòu)建了覆蓋作物、土壤水分、物候、特種農(nóng)業(yè)等物理要素和生物要素的中國農(nóng)業(yè)氣象觀測站網(wǎng)（圖1）。同時也形成了系統(tǒng)、全面的農(nóng)業(yè)氣象人工觀測技術(shù)規(guī)范，并不斷修訂和完善。1979年編制和出版了《農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范》，1993年對原來的農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范進(jìn)行了修訂。觀測記錄方式為目測或簡單器測、手工記錄，觀測數(shù)據(jù)通過人工編制旬月報和墑情報進(jìn)行傳輸，2013年停止編發(fā)旬月報和墑情報，數(shù)據(jù)通過“農(nóng)業(yè)氣象測報業(yè)務(wù)系統(tǒng)”（AgMODOS）以Z文件方式進(jìn)行傳輸，2020年底傳輸方式升級為XML格式的標(biāo)準(zhǔn)化傳輸。

圖1 農(nóng)業(yè)氣象觀測站網(wǎng)布局Fig.1 Layout of agrometeorological observation stations

目前我國農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測已取得了初步成效。土壤水分自動化觀測已在全國范圍內(nèi)業(yè)務(wù)化運(yùn)行，農(nóng)業(yè)小氣候自動化觀測也在逐漸開展，作物、物候自動化觀測已取得初步成果，遙感監(jiān)測精度進(jìn)一步提升（圖2）。農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測正在由單要素觀測向多要素觀測轉(zhuǎn)變，最終形成作物及其生長環(huán)境綜合性、智能化、空天地一體的觀測系統(tǒng)。

圖2 農(nóng)業(yè)氣象觀測發(fā)展歷程Fig.2 Timeline of agrometeorological observation

1.1 土壤水分觀測

土壤水分是土壤最重要的組成部分之一，是進(jìn)行土壤水分分析的基礎(chǔ)，對研究作物生長、節(jié)水灌溉等具有重要意義。

單點土壤水分人工觀測：我國土壤水分觀測開始于20世紀(jì)50年代，50年代初通過炒土稱重法來測量土壤水分，隨著電力普及，烘干設(shè)備升級為電烘箱，通過烘干稱重法測定土壤水分，此種方法一直持續(xù)至現(xiàn)在（圖3）。土壤水分人工觀測地段分為三類：作物地段、固定地段、輔助地段；作物地段、固定地段測定時間為每旬逢8進(jìn)行，作物地段測定深度為0～50 cm，固定地段為0～100 cm；輔助地段觀測時間和深度按服務(wù)需求進(jìn)行。2013年，中國氣象局正式取消了人工測定土壤水分業(yè)務(wù)。

圖3 烘干稱重法土鉆和土盒Fig.3 The soil drill and box used in the drying weighing method

單點土壤水分自動觀測：土壤水分自動化觀測始于20世紀(jì)90年代的中子儀法，2000年開始研制基于TDR和FDR技術(shù)的土壤水分監(jiān)測設(shè)備。截止到2009年，有3種自動土壤水分觀測設(shè)備通過了考核定型，分別是DZN1型、DZN2型（圖4）和DZN3型。自動土壤水分觀測設(shè)備主要通過監(jiān)測電磁脈沖信號在土壤中的傳播時間來計算土壤體積含水量，具有快速、準(zhǔn)確、連續(xù)等優(yōu)勢。目前土壤水分自動觀測設(shè)備觀測深度為100 cm，分為8個觀測層次，分別是0～10、

圖4 DZN2 型土壤水分儀Fig.4 DZN2 soil moisture meter

10～20、20～30、30～40、40～50、50～60、70～80、90～100 cm，采集頻次為10 min[14-16]。2010年中國氣象局頒布了《自動土壤水分觀測規(guī)范》（試用）[17]，統(tǒng)一了安裝要求和數(shù)據(jù)傳輸格式，2013年，中國氣象局正式取消了人工測定土壤水分業(yè)務(wù)，土壤水分自動化觀測成為首個替代人工觀測的業(yè)務(wù)項目[18]。至2020年，我國共有2277個土壤水分自動觀測設(shè)備通過田間標(biāo)定和業(yè)務(wù)驗收，組成了全國自動土壤水分與干旱監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)（圖5），實現(xiàn)了土壤水分自動觀測全覆蓋。土壤水分觀測數(shù)據(jù)主要用于農(nóng)業(yè)氣象旬月報、作物產(chǎn)量預(yù)報、土壤墑情監(jiān)測公報、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測預(yù)報等農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品中。依據(jù)土壤水分自動化觀測數(shù)據(jù)，國家級目前全國土壤墑情監(jiān)測與評估日尺度的業(yè)務(wù)產(chǎn)品主要包括10 cm，20 cm，30 cm，40 cm，50 cm等不同深度土壤相對濕度的5 km×5 km格點空間分布圖，產(chǎn)品分為兩類，分別是10～50 cm不同深度土壤墑情實況和實況墑情與前期墑情對比分析。

圖5 土壤水分自動化觀測站點分布Fig.5 Distribution of automatic soil moisture observation stations

區(qū)域土壤水分自動測定：利用TDR和FDR技術(shù)的土壤水分監(jiān)測能夠?qū)崿F(xiàn)單點、自動、連續(xù)、精確監(jiān)測，但監(jiān)測范圍?。? m2內(nèi)），難以得到土壤水分在一定地理區(qū)域分布上的信息，無法完全反映土壤水分的空間變異性。基于宇宙射線中子法進(jìn)行的區(qū)域土壤水分測定技術(shù)在2014年進(jìn)行研發(fā)，目前已取得階段性進(jìn)展，在河北、內(nèi)蒙古、西藏等地安裝試用[19]（圖6）?；谟钪嫔渚€中子法進(jìn)行的區(qū)域土壤水分測量，依據(jù)近地表宇宙射線快中子強(qiáng)度與土壤含水量呈反比關(guān)系，反演出土壤含水量。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)百米范圍的監(jiān)測尺度，填補(bǔ)了傳統(tǒng)點測量和遙感大范圍監(jiān)測的尺度空缺，為中小尺度氣象、生態(tài)、水文、農(nóng)業(yè)、大氣科學(xué)等研究提供一種新的土壤水分監(jiān)測技術(shù)。該方法具有無污染、連續(xù)、被動、免標(biāo)定、非接觸原位測量等優(yōu)勢，使得其在土壤水分監(jiān)測研究中備受關(guān)注，發(fā)展前景良好。

圖6 區(qū)域土壤水分測量設(shè)備（河北保定）Fig.6 Regional soil moisture measuring equipment in Baoding,Hebei Province

1.2 農(nóng)田小氣候觀測

農(nóng)田小氣候是農(nóng)田－植被－大氣所構(gòu)成的連續(xù)體中各組成部分之間物質(zhì)輸送和能量轉(zhuǎn)換的最終體現(xiàn)，它反映了農(nóng)田內(nèi)部的氣象環(huán)境條件，對農(nóng)作物的生長發(fā)育和產(chǎn)量以及病蟲害都有很大的影響[20-21]。不同作物，不同植株密度、行向、生育期和葉面積大小等都能形成特定的小氣候[22-25]。

在《農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范》下卷中，詳細(xì)規(guī)定了農(nóng)田小氣候觀測儀器精度及不同場景下小氣候觀測方法、觀測時間及數(shù)據(jù)處理等[26]。受當(dāng)時人力、物力及技術(shù)條件限制，人工觀測需耗費大量人力，農(nóng)田小氣候觀測未納入業(yè)務(wù)，氣溫、空氣相對濕度、風(fēng)速等數(shù)據(jù)通常使用當(dāng)?shù)貧庀笳举Y料替代，數(shù)據(jù)代表性較差。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，這種矛盾更加嚴(yán)重，各地為解決精細(xì)化農(nóng)業(yè)的需求，農(nóng)田小氣候自動化觀測在2000年后進(jìn)入了大發(fā)展階段。

目前我國農(nóng)田小氣候觀測應(yīng)用于多個領(lǐng)域，在業(yè)務(wù)服務(wù)中的應(yīng)用也進(jìn)行了初步探索[27-28]。農(nóng)田小氣候觀測設(shè)計包含觀測項目和觀測梯度。觀測項目，即所要觀測的農(nóng)田小氣候要素，依據(jù)觀測目的確定。觀測梯度，即氣象要素在不同高度上的數(shù)值，因此高度的確定對觀測結(jié)果至關(guān)重要。2018年中國氣象局綜合觀測司頒布了《農(nóng)業(yè)小氣候自動觀測規(guī)范（試行）》，對農(nóng)田小氣候的觀測要素和高度進(jìn)行了統(tǒng)一。觀測要素包括：氣溫、空氣相對濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量、地溫、土壤水分、冠層葉溫、光合有效輻射、總輻射，并對觀測梯度依據(jù)不同的下墊面條件進(jìn)行了規(guī)范。自2000年起，全國各地為滿足高標(biāo)準(zhǔn)糧田、特色作物等服務(wù)需求，安裝了1096套農(nóng)田小氣候觀測儀（圖7），觀測數(shù)據(jù)主要用于特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害評估中，依據(jù)不同的服務(wù)需求，形成專項產(chǎn)品或不定期產(chǎn)品服務(wù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)。

圖7 農(nóng)田小氣候觀測設(shè)備Fig.7 Farmland microclimate observation equipment

1.3 作物觀測

作物觀測通過觀測作物生長發(fā)育進(jìn)程，為高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效農(nóng)業(yè)服務(wù)。作物作為一個有機(jī)的生命體，生育體征隨著生育階段不斷變化，隨著計算機(jī)圖像處理技術(shù)的進(jìn)步，作物生育狀況識別成為可能。

2000年，廣西氣象減災(zāi)研究所同南京農(nóng)業(yè)大學(xué)成功研制了農(nóng)業(yè)氣象自動觀測原理樣機(jī)，觀測內(nèi)容包括田間小氣候的氣溫、空氣濕度、氣壓、風(fēng)、降水等氣象要素以及作物發(fā)育期等物候信息、冠層遙測溫度、光合有效輻射、土壤溫度、土壤濕度等農(nóng)田小氣候信息和地表水位、地下水位等環(huán)境信息[29]。在此基礎(chǔ)上，2009年中國氣象局設(shè)立行業(yè)專項《農(nóng)業(yè)氣象觀測自動化系統(tǒng)研發(fā)》，研究作物發(fā)育期、株高、蓋度等自動觀測技術(shù)方法，設(shè)計的自動農(nóng)業(yè)氣象觀測系統(tǒng)分為硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)包括作物生長自動采集傳感器、農(nóng)田小氣候觀測傳感器、數(shù)據(jù)采集器等，軟件系統(tǒng)包括資料自動采集和控制軟件、信息處理與應(yīng)用軟件[30]。此外，我國還有多名學(xué)者也進(jìn)行了研究，利用計算機(jī)深度學(xué)習(xí)、圖像處理等技術(shù)方法，對作物發(fā)育期、葉面積、密度及覆蓋度等進(jìn)行研究，取得了多方面的成果[31-35]。

2009年，中國氣象局開始規(guī)劃現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象觀測業(yè)務(wù)，調(diào)整站網(wǎng)布局和觀測項目，改進(jìn)觀測設(shè)備和手段，大力發(fā)展自動化農(nóng)業(yè)氣象觀測，組建觀測站網(wǎng)，實現(xiàn)土壤水分、農(nóng)田小氣候?qū)崟r、在線、自動化觀測。2016年，中國氣象局綜合觀測司組織，河南省氣象局牽頭，多個單位參與，先后在河南、新疆、廣西、內(nèi)蒙古四個?。▍^(qū)）的13個農(nóng)業(yè)氣象觀測站開展了自動化觀測試點工作。中國氣象局氣象探測中心依托自動化觀測試點工作設(shè)計開發(fā)了農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、質(zhì)控、存儲、查詢、統(tǒng)計、分析等功能，平臺支持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)視、作物生長特征識別、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)視、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和二次產(chǎn)品顯示等功能（圖8）。農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測試點作物包括小麥、玉米、水稻、棉花四種大宗農(nóng)作物，三家企業(yè)參與，觀測項目包括：發(fā)育期、密度、冠層高度、生長狀況、葉面積指數(shù)、干物質(zhì)質(zhì)量及覆蓋度七項要素。目前作物發(fā)育期、生長狀況、冠層高度、稀植作物密度等（圖9），已具備業(yè)務(wù)推廣條件，而葉面積指數(shù)、干物質(zhì)質(zhì)量、密植作物密度精度較低，需優(yōu)化算法或識別技術(shù)。

圖8 農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測系統(tǒng)Fig.8 Automatic observation system of agrometeorology

圖9 作物自動化觀測設(shè)備Fig.9 Automatic cropmeteorological observation equipment

作物發(fā)育期自動化觀測原理是基于圖像特征，利用計算機(jī)深度學(xué)習(xí)，判識作物發(fā)育進(jìn)程。就發(fā)育期特征而言，出苗、抽穗、開花等外形特征明顯的發(fā)育期精度較高，越冬開始、拔節(jié)、乳熟等外形特征不明顯的發(fā)育期精度稍低；就作物而言，植株個體較大，外形特征隨生長發(fā)育變化明顯的作物發(fā)育期識別精度較高。植株較小，種植方式為密植，植株間遮擋率較高的作物發(fā)育期識別精度稍低。冠層高度采用標(biāo)桿或激光測高方法，精度基本滿足了業(yè)務(wù)需求。玉米密度精度較高，而其余作物密度精度較低。以河南省小麥（密植、矮稈）、玉米（稀植、高稈）為例（表1～表3）。數(shù)據(jù)來源于中國氣象局綜合觀測司組織的農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測試點。

表1 冬小麥發(fā)育期自動化觀測絕對誤差（單位：d）Table 1 Absolute error of automatic observation during the winter wheat growing stage (unit:d)

表2 夏玉米發(fā)育期自動化觀測絕對誤差（單位：d）Table 2 Absolute error of automatic observation during the summer maize growing stage (unit:d)

表3 冬小麥冠層高度和夏玉米冠層高度及密度誤差Table 3 Error of canopy height and density in summer maize and winter wheat

1.4 農(nóng)業(yè)遙感觀測

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)需要準(zhǔn)確、及時地獲取農(nóng)田信息，衛(wèi)星遙感和無人機(jī)遙感探測技術(shù)具有時效性強(qiáng)、成本低、大面積同步觀測的優(yōu)勢，在農(nóng)業(yè)氣象觀測中，可以彌補(bǔ)地面觀測人工成本高和時效性差的不足，具有廣泛的應(yīng)用前景。針對農(nóng)田環(huán)境與作物生長監(jiān)測，衛(wèi)星遙感與無人機(jī)遙感可以識別作物種類，估算作物種植面積，反演葉面積指數(shù)、覆蓋度、株高、葉溫等，監(jiān)測作物長勢、營養(yǎng)情況、土壤墑情，并可應(yīng)用于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評估[36]。我國的農(nóng)業(yè)遙感也從依賴國外遙感數(shù)據(jù)到自主國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，通過航空遙感、無人機(jī)、地面近距離遙感等多種方式并用，形成“天-地-空”一體化的農(nóng)業(yè)遙感信息協(xié)同綜合獲取的技術(shù)體系。

我國最早的作物種植面積遙感監(jiān)測是1983年利用Landsat MSS影像和航片，采用目視解譯的方法獲得京津冀地區(qū)冬小麥面積的空間分布。到20世紀(jì)90年代末期開展了全國范圍作物面積遙感監(jiān)測，目前已實現(xiàn)對中國和世界糧食主產(chǎn)國多種大宗作物面積遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)運(yùn)行。早期的作物面積遙感監(jiān)測一般選擇抽樣調(diào)查，或全覆蓋兩種方式進(jìn)行。隨著中高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)源的逐漸增多，在作物面積監(jiān)測時，逐漸開始向中分辨率影像全覆蓋監(jiān)測方式轉(zhuǎn)變。高分衛(wèi)星的成功發(fā)射，為我國作物種植面積遙感監(jiān)測提供了更多的有效數(shù)據(jù)[37]。

20世紀(jì)90年代我國初步實現(xiàn)了小麥、玉米、水稻、大豆等主要農(nóng)作物大范圍長勢遙感監(jiān)測與產(chǎn)量預(yù)報[38]，所用遙感數(shù)據(jù)以中、低空分辨率NOVAA/AVHRR、EOS/MODIS、SPOT/VGA和FY衛(wèi)星等多光譜遙感數(shù)據(jù)為主。隨著高分系列衛(wèi)星陸續(xù)發(fā)射，HJ-1A/B、GF-1、GF-2等衛(wèi)星的高分辨率遙感數(shù)據(jù)也在作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量估算中得到一定應(yīng)用。隨著遙感同化技術(shù)的發(fā)展，基于遙感數(shù)據(jù)同化作物生長模型的農(nóng)作物產(chǎn)量模擬技術(shù)逐漸成為前沿和有發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用研究領(lǐng)域。不同主流模型、不同同化方法支持下的作物單產(chǎn)模擬比較研究，為提高農(nóng)作物單產(chǎn)定量化模擬的技術(shù)精度和水平發(fā)揮了重要作用。丁美花等使用500 m空間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測甘蔗長勢，并結(jié)合30 m空間分辨率的ETM數(shù)據(jù)支持甘蔗產(chǎn)量估算[39]。楊貴軍等基于無人機(jī)多光譜影像和氮素優(yōu)化算法對小麥潛在產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測[40]。目前國家氣象中心基本建立了北美、南美、歐盟、東南亞等糧食主產(chǎn)國作物產(chǎn)量遙感估算方法并形成了業(yè)務(wù)服務(wù)能力，針對美國大豆、玉米、小麥，建立了作物產(chǎn)量逐月遙感預(yù)報模型。國家氣象中心每旬定期生成作物長勢衛(wèi)星遙感監(jiān)測產(chǎn)品，將作物長勢分為偏差、略偏差、持平、略偏好和偏好五個等級進(jìn)行分析[41]。

土壤含水量遙感反演方面，光學(xué)遙感數(shù)據(jù)目前仍然是土壤水分反演的主要數(shù)據(jù)來源，但微波遙感數(shù)據(jù)以及其與可見光/近紅外、熱紅外之間的組合數(shù)據(jù)也受到越來越多的關(guān)注。反演技術(shù)方面，表觀熱慣量、溫度植被指數(shù)TVDI和植被供水指數(shù)VSWI被廣泛應(yīng)用于土壤水分反演中。LAI的定量遙感反演數(shù)據(jù)源從單一類型的多光譜（如MODIS和TM等），發(fā)展到目前被廣泛應(yīng)用的高光譜數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、高分?jǐn)?shù)據(jù)以及無人機(jī)數(shù)據(jù)等[42]。反演方法也逐步從經(jīng)驗統(tǒng)計方法向物理模型方法改進(jìn)。衛(wèi)星遙感土壤水分技術(shù)在地理信息系統(tǒng)（GIS）支持下，實現(xiàn)大區(qū)域土壤水分快速、及時、動態(tài)監(jiān)測與評估，每旬定期生成格點產(chǎn)品，空間分辨率高、沒有人為因素干擾，能夠真實反映地面表層墑情[43-45]。

近年來，高空間分辨率衛(wèi)星遙感與無人機(jī)遙感被用于開展田塊尺度的精密監(jiān)測，無人機(jī)遙感兼具田間信息采集靈活、便捷的特點，較之傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感手段在農(nóng)業(yè)氣象觀測中更具應(yīng)用優(yōu)勢[46]。美國農(nóng)業(yè)部采用無人機(jī)多光譜影像監(jiān)測棉花病蟲害，指導(dǎo)噴藥作業(yè)[47]。Bendig等基于無人機(jī)影像與作物冠層模型提取了作物冠層高度，并對作物生物量進(jìn)行了估算[48]。劉峰等提出一種基于無人機(jī)多光譜影像的作物覆蓋度估算方法，實現(xiàn)了板栗覆蓋度監(jiān)測與主要發(fā)育期監(jiān)測[49]。石濤等利用無人機(jī)多光譜遙感反演葉面積指數(shù)，建立水稻高溫脅迫遙感識別模型[50]。無人機(jī)遙感目前還處在科研階段，在業(yè)務(wù)中主要用于災(zāi)害或作物長勢調(diào)查，還未正式納入業(yè)務(wù)運(yùn)行。

2 存在問題

農(nóng)業(yè)氣象觀測對象以生命體為主，觀測內(nèi)容復(fù)雜多樣，自動化進(jìn)程推進(jìn)較慢，在設(shè)備研發(fā)、驗證、維護(hù)及數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面也存在諸多問題。

土壤水分自動觀測設(shè)備維護(hù)、標(biāo)定工作量大。目前普遍安裝的FDR測定設(shè)備，雖然安裝較為便利，數(shù)據(jù)實現(xiàn)分鐘級采集，但在實際測量中，傳感器易受土壤類型、質(zhì)地、顆粒凝結(jié)、田間碎石等因素的影響，存在數(shù)據(jù)異常情況，同時也存在儀器故障或采算失敗，致使觀測數(shù)據(jù)需要人工進(jìn)行修訂。FDR安裝后標(biāo)定時間過長，需持續(xù)6個月跨越干濕兩季，人工取土30次以上，耗時耗力，臺站負(fù)荷較重，影響了設(shè)備的進(jìn)一步推廣，需進(jìn)一步簡化標(biāo)定方法，減輕人工工作量。

作物自動觀測作物較少、觀測精度有待提高。作物觀測目前僅有小麥、玉米、棉花、水稻等四種作物，觀測項目也只有發(fā)育期、高度、密度等7項，還未完成儀器定型，仍處于試點階段；作物發(fā)育期觀測中，圖像識別技術(shù)還需進(jìn)一步提高，田間環(huán)境復(fù)雜、天氣現(xiàn)象多變，相機(jī)拍攝光照強(qiáng)度不同、曝光不均衡等多種因素均影響圖像質(zhì)量。某些發(fā)育期外形特征不明顯，如拔節(jié)、乳熟等發(fā)育期依靠圖像識別不易抓取發(fā)育期特征值，需綜合多種要素進(jìn)行推算。例如冬小麥拔節(jié)期的圖像特征無法提取，目前根據(jù)返青到拔節(jié)期常年≥0 ℃的積溫進(jìn)行推算，造成精度較低。農(nóng)業(yè)氣象作物觀測中不同作物特征差異顯著，每一種作物都需要特定的識別程序，特色作物的自動化觀測仍需進(jìn)一步探索。已經(jīng)開展自動化觀測的作物，某些產(chǎn)量構(gòu)成要素，如粒數(shù)、粒重等要素還需人工觀測，自動和人工觀測并存將是未來一段時間農(nóng)業(yè)氣象觀測發(fā)展的趨勢。

農(nóng)田小氣候觀測缺乏數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，裝備保障能力不足，未實現(xiàn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行。2016年中國氣象局發(fā)布了《農(nóng)業(yè)小氣候自動觀測站功能規(guī)格需求書》，但至今未有一家產(chǎn)品取得中國氣象局氣象裝備許可。全國氣象部門、農(nóng)業(yè)部門因服務(wù)需要已經(jīng)大范圍布設(shè)農(nóng)田小氣候觀測設(shè)備，但設(shè)備種類繁多、觀測數(shù)據(jù)精度不高、缺乏連續(xù)性、沒有建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法和業(yè)務(wù)流程，計量檢定、維修維護(hù)等裝備保障體系和保障能力缺乏，是目前農(nóng)田小氣候觀測存在的普遍問題。抓緊農(nóng)田小氣候設(shè)備的列裝、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程和相應(yīng)的裝備保障體系是當(dāng)前急需解決的問題。

遙感模型誤差訂正，反演值真實性檢驗?zāi)芰Σ粡?qiáng)。星－地－空互驗與尺度轉(zhuǎn)換是發(fā)展遙感協(xié)同觀測所需解決的關(guān)鍵技術(shù)。目前遙感真實性校準(zhǔn)站，遙感模型誤差訂正，反演值真實性檢驗?zāi)芰Σ粡?qiáng)，應(yīng)選擇特征均勻的試驗區(qū)，采用多點式地面觀測獲取作物參數(shù)的相對真值，并開展地面遙感信號和非遙感參數(shù)觀測，通過地面同尺度遙感反演值和相對真值獲取模型誤差。在此基礎(chǔ)上，以無人機(jī)遙感為中間的連接尺度，對星基－空基－地基不同尺度多級反演結(jié)果進(jìn)行多尺度轉(zhuǎn)換，并對地基資料與無人機(jī)高空間分辨率影像、無人機(jī)高空間分辨率影像與中低空間分辨率衛(wèi)星影像、以及多種衛(wèi)星資料之間同面積同模型的結(jié)果一致性進(jìn)行檢驗，確定模型誤差并進(jìn)行反饋糾正，改進(jìn)模型。

自動觀測數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用需進(jìn)一步加強(qiáng)。加快提升小麥、玉米、棉花、水稻四種作物主要發(fā)育期精度，增加觀測服務(wù)中必需的作物觀測要素，對土壤水分自動觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的訂正，分析農(nóng)田小氣候觀測要素與氣象站觀測場之間由于觀測設(shè)備、安裝高度不同而造成的差異，修訂作物溫濕度指標(biāo)。充分利用已有的自動觀測數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測系統(tǒng)。

3 未來發(fā)展趨勢

針對國家生態(tài)建設(shè)的要求，未來應(yīng)推進(jìn)農(nóng)業(yè)氣象觀測向生態(tài)氣象觀測拓展，利用多源觀測技術(shù)形成協(xié)同觀測，進(jìn)行星－空－地協(xié)同、天－空－地一體化農(nóng)業(yè)氣象綜合立體觀測。立足生態(tài)文明建設(shè)和氣候變化應(yīng)對服務(wù)需求，統(tǒng)籌考慮各類觀測業(yè)務(wù)發(fā)展，按照“一站多用、一網(wǎng)多能”原則，在已有農(nóng)業(yè)氣象觀測任務(wù)的基礎(chǔ)上，增加土壤、生物、水環(huán)境等生態(tài)要素的自動化觀測，推動農(nóng)業(yè)氣象觀測向生態(tài)氣象觀測轉(zhuǎn)型。

推進(jìn)自動與人工相結(jié)合的農(nóng)業(yè)氣象觀測業(yè)務(wù)。未來幾年農(nóng)業(yè)氣象觀測業(yè)務(wù)將以自動觀測為主、人工觀測為輔，部分不能實現(xiàn)自動觀測的項目由人工進(jìn)行輔助觀測，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。農(nóng)業(yè)氣象自動化觀測短期內(nèi)不追求全面無人化，在發(fā)育期等要素實現(xiàn)自動化的前提下，部分項目長期保留人工輔助觀測。農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)人員在承擔(dān)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作的同時，承擔(dān)人工輔助觀測工作，避免業(yè)務(wù)人員脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際。據(jù)測算，發(fā)育期的觀測工作量占據(jù)了農(nóng)業(yè)氣象總觀測量的一半以上。發(fā)育期實現(xiàn)自動觀測后，消耗在路途上的時間將大幅度降低，自動化觀測將替代多數(shù)發(fā)育期觀測及巡視工作，小麥全生育期觀測工作量將減少約2/3，玉米工作量減少1/2，極大減輕了人員的工作量。

改進(jìn)土壤水分和農(nóng)田小氣候自動化觀測技術(shù)。優(yōu)化單點自動土壤水分觀測設(shè)備田間標(biāo)定技術(shù)和流程，加快農(nóng)業(yè)小氣候觀測設(shè)備和區(qū)域自動土壤水分觀測設(shè)備列裝，開展土壤水分和農(nóng)田小氣候觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)研究，提高土壤水分和農(nóng)田小氣候觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量，構(gòu)建保障有力的裝備保障體系，推進(jìn)土壤水分和農(nóng)田小氣候觀測數(shù)據(jù)應(yīng)用工作。

研發(fā)農(nóng)業(yè)氣象觀測項目參數(shù)反演技術(shù)與融合產(chǎn)品，強(qiáng)化新一代靜止、極軌氣象衛(wèi)星觀測應(yīng)用，逐步改變農(nóng)業(yè)氣象以地面觀測為主的現(xiàn)狀。針對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求，利用多源觀測技術(shù)形成協(xié)同觀測，開展農(nóng)作物長勢監(jiān)測、作物產(chǎn)量預(yù)測、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測與評估等。利用無人機(jī)、衛(wèi)星遙感技術(shù)，進(jìn)行星－空－地協(xié)同、天－空－地一體化農(nóng)業(yè)氣象綜合立體觀測，利用多源遙感數(shù)據(jù)開展農(nóng)業(yè)氣象觀測參數(shù)反演技術(shù)與融合產(chǎn)品研發(fā)，做好指標(biāo)體系、相互驗證、尺度轉(zhuǎn)換等方面工作。建設(shè)農(nóng)業(yè)氣象遙感地面校準(zhǔn)站。選擇部分基礎(chǔ)較好的觀測站，建立與天基、空基觀測相配套的農(nóng)業(yè)氣象地基觀測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)農(nóng)作物生長與農(nóng)田環(huán)境參數(shù)長期、連續(xù)的定位觀測，探索地基定點觀測與衛(wèi)星大尺度遙感、無人機(jī)百米至公里尺度的無縫隙、多尺度的立體觀測技術(shù)?；谛l(wèi)星遙感與無人機(jī)遙感，結(jié)合作物生育期、苗情、災(zāi)情等觀測需求，開展各類農(nóng)田參數(shù)的地面對比觀測試驗和可視化、實時、動態(tài)、連續(xù)、定量的監(jiān)測，經(jīng)過對各類農(nóng)田信息的整理分析，制定綜合多源星－空－地協(xié)同反演產(chǎn)品的作物長勢和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測指標(biāo)，開展協(xié)同反演數(shù)據(jù)集在作物長勢監(jiān)測、估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測方面的適用性研究，為星－空－地協(xié)同觀測在農(nóng)情監(jiān)測、田間管理、產(chǎn)量估測等方面的業(yè)務(wù)化推廣應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

發(fā)展農(nóng)業(yè)氣象移動觀測。目前農(nóng)業(yè)氣象觀測獲取的數(shù)據(jù)多數(shù)還是針對定點作物及其生長環(huán)境，不能夠完全代表區(qū)域范圍的特性，特別是在一些農(nóng)事關(guān)鍵時期，如預(yù)測糧食產(chǎn)量、評估災(zāi)害影響等情況，需要擴(kuò)大觀測范圍，移動調(diào)查資料作為定點觀測的補(bǔ)充。目前在災(zāi)害大范圍發(fā)生時，我國農(nóng)業(yè)氣象移動觀測能力不足，硬件裝備和軟件傳輸均不能滿足需求，不能很好地發(fā)揮效益。定點觀測和移動觀測互相補(bǔ)充，同時結(jié)合遙感定量反演資料，進(jìn)行綜合觀測數(shù)據(jù)的時空耦合和同化，實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)作物生長狀況的全面監(jiān)測是當(dāng)務(wù)之急。

未來農(nóng)業(yè)氣象觀測將從人工觀測向自動化、智能化觀測發(fā)展，從單一觀測向綜合立體觀測發(fā)展，利用多種手段、多種技術(shù)實現(xiàn)高精度、高時空分辨率的連續(xù)、自動一體化定量觀測，滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精細(xì)化服務(wù)的需求。