農業氣象災害的預報及方法分析

李蕊++黃啟開

摘 要 隨著我國現代化建設的不斷發展，農業生產領域的技術含量不斷提高，為農業氣象災害進行科學穩定的預報已經成為相關單位十分重要的研究課題之一。基于此，詳細地闡述與分析農業氣象災害的預報及方法，希望可以起到參考作用。

關鍵詞 氣象災害；農業；預報；方法

中圖分類號：P456 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2017.15.057

當前，我國農業氣象災害的預報方法主要為數理統計模型法，各種不同統計方法的長期應用中，作物生長模擬模型、信息技術的應用、農業氣象模式與氣候模式相結合的方法取得了較大的進展。然而從整體上來看，我國災害的預報技術在應用上仍不夠成熟，農業氣象災害預報需要從數學模型計算、生物物理機理、統計模型物理概念等方面進一步加強研究，將各種不同的預報方法與學科有機結合起來、將補充訂正與動態預報結合起來、將短期預報與長期預報結合起來，形成專門的預警業務系統，只有這樣才能夠在最大程度上保證農業氣象災害預報的科學性與準確性。

1 當前我國農業氣象災害預警技術的研究現狀

增強農業氣象災害預警分析水平是推動我國農業發展的重要技術之一，當前該技術在國同的應用主要集中在以下幾個方面：

第一，小麥干旱預報。在預報小麥干旱情況的過程中，可以通過光合作用測定儀來現場收集有關參數，建立水分脅迫響應曲線，形成包含干旱脅迫、蒸騰以及光合等因子在內的預警指數。

第二，玉米低溫冷害預報。東北玉米冷害通常來自于由生育期內熱不足所造成的正常成熟障礙，這就需要專門生成一個以日最高、最低氣溫為因子的模型，同時依照品種熟性指標，劃分參數區域，選取抽雄期延遲天數作為等級指標，根據區域玉米模型來對預報結果進行分析。雖然當前我國氣候模式應用技術在預測質量上仍然存在一定程度的不足，而將氣候模式預報與作物模型升尺度結合起來，在區域化模型與GIS技術的支持下，可以進行格點化預報，所得到的預報結果仍然具有一定的可靠性。

第三，小麥漬害預警研究?；谛←溎M優化決策系統，對小麥漬水持續時間進行深入的分析，進而對葉片衰老、干物質分配以及光合作用等方面的模型進行建立，模擬冬小麥產量以及生長兩個方面的情況，預報各個影響因子與小麥產量之間的關系，結合氣象臺站數據與氣候模式嵌套兩方面的指標來得出天氣實況與模擬結果。基于WCSODS小麥模型與漬害模型，對二者模擬產量進行對比，可以得到小麥產量與過量土壤水之間的關系，實現科學準確的漬害預警。

2 當前農業氣象災害預報技術改進方法

2.1 時間序列分析的拓展與改進

采用相似、韻律、多元回歸分析以及時間序列分析法，結合現有氣象災害指標對農業氣象災害進行分析與預報是當前我國最為常用的氣象災害分析方法，其目的在于建立預報模型。

時間序列分析是當前我國比較常用的氣象災害預報方法，相關的研究也得到了進一步的拓展與改進，例如在水稻揚花期低溫預報方面，可以根據EOF將低溫指數時間序列展開并得出最后的均生函數，同時也可以選擇時間序列中的7個周期建立均生函數，形成回歸預測模型，該模型以周期為自變量[1]。在貴州地區凝凍、秋綿雨和秋風、倒春寒、夏旱、春旱等農業氣象的研究過程中，所選擇的時間尺度均按照均生函數劃分，形成試驗周期分量，再通過逐步回歸的方式將分量篩選出來，所形成的多元回歸預測模型具有多種不同的周期分量。另外，部分研究機構通過灰色系統理論選擇以往受災較嚴重并且有代表性的受害區域為研究樣本，從研究樣本中收集數據，篩選適宜閾值，形成GM11模型，再根據模型得出響應函數，最終得到將會出現災害的對應年份，進而達到預測災害氣象的目的。若采用常規的線性回歸分析法，則只能對以往資料的平均情況進行分析，如采用優選最佳分析法，結合加速遺傳算法技術，可以在更加簡便的操作情況下得到較全面的通用方案，該通用方案下生成的預測模型應用上也具有一定的穩定性與預測性。

2.2 多元回歸分析法的拓展與改進

多元回歸分析法是農業氣象災害中十分普遍和常用的分析方法，能夠對海溫、大氣環流特征量等地面氣象和宏觀因子要素進行預測，判斷作物產量年景指數與積溫距平指數，并對低溫冷害年型進行劃分。綜合運用差別分析、聚類分析以及相關分析等手段，可以對冷害年所內在的環游特征量進行分析，在環游特征量基礎上生成低溫冷害預測模型[2]。從整體上來看，多元回歸分析法的應用已非常成熟，應用模型也較規范，該分析技術的發展與改進并不多見。

2.3 物候信號應用法的拓展與改進

物候可以綜合反映當前以及以往一段時間內的氣象干濕、冷暖變化情況，可以通過前期物候現象的方式預測生物生育狀況、農業氣象災害、未來異常氣候等方面的情況，如遼寧本溪已經開始通過以往非固定地段旱柳、加拿大楊、杏樹等樹木物候資料對當年生長季積溫與春季平均氣溫進行預測，其預測結果通過顯著性檢驗后，P<0.001。

3 新型農業氣象災害預報技術應用方法

3.1 災害前兆信號的應用

對農業氣象災害進行預報既可以采用數理統計預報模型法，也可以通過物理統計方法，這種預測方法可以綜合考慮大氣環游形勢，影響演變規律與天氣系統的氣候學特點，揭示前兆信號，根據分析結果形成預測模型，如通過SVD技術與EOF技術對太平洋各區域海溫異常與東北夏季低溫冷害時空特征之間的影響機理與內在關系，依照西太平洋暖池冬季海溫變化情況對東北夏季低溫情況進行預測。

3.2 農業氣象模式與氣候模式相結合

以往建立的農業氣象預測模型通常缺少農作物生理特性與生長過程相關統計資料，模型本身在應用特性也存在一定的缺陷。因此，一些研究嘗試將農業氣象與氣候模式結合起來[3]。例如，將土壤水分模型與區域氣候模式相連接，依照氣象要素預測作物臨界土壤含水量與1 m深土層的含水量，在前者值大于后者值的情況下，即可判定干旱災害，土壤灌溉量上限與含水量之間的差值即是預測的灌溉量，為了實現兩個模型之間深層次的聯系，需要于氣候模式格點上加入三次線段插值。

3.3 冬小麥的預測模型與識別方法

綜合考慮作物不同階段對于水分的敏感性與需求以及生長狀況，依照小麥發育模式的有關特點，形成冬小麥干旱預測與識別模型，再將土壤水分模型與逐旬氣象要素結合起來分析，模擬水分供需與土壤水分比，依照重旱、中旱、輕旱、不旱四個等級預測與識別干旱，在土壤水分平衡分量方面，需要考慮作物潛在蒸散量與小麥根生長進入根層的水量，通過作物發育期模擬生成葉面模擬，進而得到葉面蒸散量，除了土壤溫度擬合外，該模型的驗證結果總體較好。

3.4 省級農業氣象災害預測系統

采用物理學、天氣學以及統計學等方法，建立適應于預測各種不同氣象災害的預測模式，既能夠預測與糧棉油產量年景，也能夠依照預測結果合理配置作物種植面積，形成農業氣象災害預測體系，可以氣象災害預測子系統與主控模塊構成預測體系，顯示直觀、操作方便、功能齊全，預測結果通過政府服務網與氣象局局域網向用戶進行公布，很大程度上方便了政府部門的有關決策[4]。

例如，已經建成并廣泛投入使用的棉花氣象災害預報系統，該系統所使用的數據庫中納入了海溫、大氣環游以及地面氣象要素等年代資料，預報體系中也納入了一些常用的預報因子處理軟件與統計預報軟件，依照現有的預報指標自動推理預報結論，判斷氣象災害的嚴重程度，同時也能夠為用戶提出相關的管理措施，該系統在應用上快捷方便，人機界面友好，具有較強的可操作性，所得出的預測結果可以通過微機網絡以信函的形式發送給相關管理部門。

參考文獻

[1]朱嫄哲，田雨佳.淺析農業氣象災害的預報及方法[J].黑龍江科技信息，2015（26）：24.

[2]王石立.近年來我國農業氣象災害預報方法研究概述[J].應用氣象學報，2003（5）：574-582.

[3]陳素華，宮春寧.氣象災害損失評估方法在呼市地區農業氣象產量預報中的應用[J].內蒙古氣象，1998（3）：22-26.

[4]譚薇，劉成智，孫玉敏.北安墾區的農業氣象災害及其預報方法[J].黑龍江氣象，1998（2）：18-19，22.

（責任編輯：趙中正）