香蕉寒害預警系統設計與應用

黃騰儀　吳炳科　饒珠陽

摘 要：香蕉是廣西自治區重點發展的優勢水果產業之一，受當地自然環境影響，冬春寒流易對香蕉植株造成寒害，從而受災減產。因此，利用現代信息技術，提升香蕉生產自然風險的抵抗能力尤為重要。該文介紹了廣西香蕉全產業鏈公共服務平臺的設計原則，提出建設香蕉寒害預警功能，抽取關鍵致災因子建設寒害預警模型，并借助大數據技術生成綜合寒害指數，經專家會商后確定預警等級，給出應對措施。同時，采用可視化展示技術。該平臺可通過互聯網為香蕉生產經營主體提供預警信息服務，起到防患于未然、穩產降損的作用。目前，該平臺功能已進入試運行階段，計算結果與專家判斷基本一致，可為政府、蕉農和專家提供決策輔助作用。

關鍵詞：香蕉;預警;寒害指數;農業信息服務

中圖分類號 S668.1;S426;S126 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2022）07-0113-04

香蕉是芭蕉科芭蕉屬植物，主要生長在熱帶和亞熱帶地區。2019年我國香蕉總產量1165.60萬t，是僅次于印度的全球第二大生產國，占全球香蕉總產量的10%[1]。從國內產區分布來看，廣西壯族自治區香蕉產量311萬t，占全國產量的26.7%，是我國第二大香蕉產區。香蕉喜濕熱氣候，我國除了海南和廣東西南部地區外，其他產區常年遭受冬春寒流侵襲，輕則香蕉葉果受傷減產，重則整株死亡[23]。在廣西的香蕉生產中，寒害是造成香蕉產量減少的重要因素。中國天氣網的數據顯示，1949年以來，廣西發生嚴重寒害凍害的年度主要有：1954—1955、1960—1961、1962—1963、1966—1967、1967—1968、1968—1969、1973—1974、1975—1976、1976—1977、1982—1983、1983—1984、1995—1996、1999—2000、2002—2003、2007—2008年度。其中，2008年1月12日至2月20日，廣西遭受歷史罕見的低溫雨雪冰凍天氣過程襲擊。

農業氣象災害預警是農業生產中的重要服務之一，根據聯合國開發計劃署（United Nations Development Programme）的預測，到2030年，因為氣候的變化，貧困人口有可能再增加1億人，運用現代科技降低氣候變化帶來的農作物災害至關重要。隨著氣象數據采集與傳輸技術的增強以及大數據分析技術的迅猛發展，農業氣象預警應用取得了長足的進步。聯合國糧食與農業組織（United Nations Food and Agriculture Organization，FAO）建設了全球糧食及農業信息和預警系統（The Global Information and Early Warning System on Food and Agriculture，GIEWS），將干旱等氣象預警服務加入其中，為相關國家提供信息服務，減輕自然災害對糧食生產的影響。國際氣候與社會研究所（International Research Institute for Climate and Society）建設了系列氣候和預報產品，其中包括美國與墨西哥干旱預測產品、季節和次季節氣候信息和對農業重要性的分析產品;聯合國開發計劃署建設了區域綜合多種災害早期預警系統（RIMES），并協助柬埔寨建設了農業氣象預警專業專家系統（SESAME），促進了氣象部門與農業部門的合作，共同指導農業生產者，提升氣象風險對抗能力。

我國幅員遼闊，氣候多樣，氣象災害時有發生，“看天吃飯”這種傳統農業生產模式在現代科技的輔助下，正在向“早發現、早應對”轉變[4]。各級政府部門借助電視、廣播、互聯網等傳播媒介，向農業生產經營主體提供各類農業氣象服務。2019年，全國各級預警發布機構利用國家突發事件預警信息發布系統發布14類與農業緊密相關的預警信息共計13萬條[5]。各科研院所的專家積極研究氣象預警模型，取得了豐碩的研究成果，為實現預警服務奠定了堅實基礎。

香蕉是廣西重點發展的優勢水果產業之一，提質增效、產業升級是發展必由之路，大力推進農業生產經營信息化、提升農業生產指揮及應急調度能力和市場信息應用與服務能力非常必要[6]。本文介紹了廣西香蕉全產業鏈公共服務平臺的設計原則和香蕉寒害預警模型及功能，以期為香蕉生產經營主體提供預警信息服務，提升自然風險的抵抗能力，起到防患于未然、穩產降損的作用。

1 香蕉寒害預警系統設計

香蕉全產業鏈公共服務平臺按產業鏈環節對香蕉產業進行全面解析，按照“產前、產中、產后”三大環節、“種子種苗、產業結構、氣象服務、預測預警、價格分析、優品推介、相關認證、進出口趨勢、競爭力分析”等18個專題，為生產經營主體提供服務。其中，香蕉寒害預警服務是重要產中環節，因此香蕉寒害預警系統是香蕉全產業鏈公共服務平臺的重要組成部分。

1.1 服務對象 近年來，廣西香蕉種植產業聚集度有所增加，排名前3位的產區分別為南寧、欽州和崇左，2019年香蕉產量分別占廣西全區的42.31%、25.62%、10.77%。除了這3個主產區以外，還有玉林、百色等產區，雖然產量占比較小，但依舊有一定數量的香蕉種植主體，因此本研究中的香蕉寒害預警服務面向所有廣西香蕉產區。

1.2 設計原則 為實現香蕉寒害預警功能，系統在設計時遵循以下4個原則：（1）把可靠性和安全性放在了首要位置。整個功能的設計要能夠防范常見的黑客攻擊，同時，通過用戶和密碼的設置，通過對用戶權力的分配，通過對不同管理員的設置，對內部實現安全的管理。通過采用防火墻和數據加密等技術有效控制網絡的訪問，靈活實施網絡安全控制策略。（2）為了方便對各模塊的維護，管理員對各模塊的管理和維護都可以通過web頁面實現完整的流程化管理。在管理界面上，采用通用的圖形化和文字化結合的管理，管理員不需要復雜的培訓，就能夠對整個系統實現靈活的管理。（3）整個系統在運行過程中，要具備足夠的穩定性，確保系統在設計的負荷下能夠滿足穩定服務的要求。（4）寒害預警功能是在應用中逐漸完善和優化的，因此其設計不但要能夠滿足當前的需求，對于未來功能的發展也必須預留一定的應用擴展空間。另外，還應具有較多的開放性集成接口，可供其他平臺進行功能延伸開發和數據調用。

1.3 功能結構 香蕉寒害預警系統的功能是氣象數據采集、預警模型建立、數據分析和處理、專家會商以及信息發布。根據定義好的預警指標，完成對預警數據的警情分析、警情確認和信息發布工作。香蕉寒害預警功能組成詳見圖1。數據處理模塊主要負責采集氣象數據，經過清洗后，按氣象站點位置及時間維度進行數據加工處理。為提高精準度，采用了最細粒度的氣象站點數據，并且分產區進行計算，以保證計算結果的科學性和對生產的可指導性。同時，考慮到數據樣本量越大，分析結果越客觀，選取近30年以來廣西22個氣象站點每日溫度數據作為數據分析的基礎。寒害預警模型模塊負責選取寒害關鍵指標，建設廣西香蕉寒害預警模型，根據氣象數據計算得出預警結果。專家會商模塊是香蕉生產專家根據寒害預警模型模塊的計算結果進行會商，并形成會商結論。為了便于專家查閱資料，建設知識庫，專家可快速檢索到相關資料以及歷史信息。預警發布模塊集成在廣西全產業鏈公共服務平臺中，以可視化展示方式，為香蕉生產主體提供預警信息服務。

2 廣西香蕉寒害預警模型構建

2.1 指標結構 香蕉遭受輻射型、平流型寒凍害影響后表觀癥狀差異明顯，且導致產量損失的關鍵氣象因子與天氣類型有關。香蕉寒害的致災因子可以概括為寒害的極端最低氣溫、最大降溫幅度、持續累計日數和有害積寒[7]。參考文獻，結合已有數據基礎，本預警模型由5個指標組成，分別為綜合寒害指數、年度最低氣溫、最大降溫幅度、寒害持續日數、累積寒害，指標結構詳見圖2。

年度最低氣溫是指廣西各香蕉產區從當年11月1日至翌年3月31日這一段時間內達到的最低溫度，此處的年度不是通常所指的自然年度，而是指寒害監測年度。該指標在整個監測年度中動態更新。最大降溫幅度是同一天內最高氣溫與最低氣溫的差值，該數據從每年11月1日開始計算，動態更新。寒害持續日數從寒害開始進行計算。該模型中將香蕉寒害的臨界溫度設定為5℃，當最低氣溫≤5.0℃時，該指標開始啟動計算，每增加24h，該指標值加1，當最低氣溫≥5.0℃時，計算停止。累計寒害是指整個寒害過程中香蕉所受到的積累傷害，該指標也是從寒害開始（最低氣溫≤5.0℃）時進行計算，寒害結束（最低氣溫≥5.0℃）時計算停止。為了給香蕉生產主體提供簡明扼要的預警，在上述4個致災因子基礎上生成綜合寒害指數，建設初期采用同權重計算綜合寒害指數，后續根據實際情況進行權重調整。

2.2 標準化處理 在該預警模型中，各指標的性質不同，具有不同的量綱和數量級。如果直接用原始指標值進行分析，就會突出數值較高的指標在綜合分析中的作用，相對削弱數值水平較低指標的作用。因此，需對寒害4個致災因子逐一進行數據標準化處理，即：計算當前致害因子相當于最大受害發生值的相對數，按百分數表示，取值區間0～100%。各致災因子標準化值均與作物受害程度呈正比，標準化處理方法如下：

最大降溫幅度（GTD）標準化：

式中，H1i為最大降溫幅度標準化值，GTDi為本年度即期最大降溫幅度的實際值，GTDmax為歷史最大降溫幅度的記錄值（按近30年計算）。

年度最低氣溫（MAT）標準化：

式中，H2i為年度最低氣溫標準化值，[MATi]為本年度即期極端最低氣溫的實際值（℃）。[MATMax]為歷史最高極端最低氣溫（℃），[MATmin]為歷史最低極端最低氣溫（℃）。

寒害持續日數（[SD]5）標準化：

式中，H3i為≤5.0℃持續日數標準化值，[SD]5i為本年度即期≤5.0℃持續日數的實際值（d），[SD]5max為歷史最大≤5.0℃持續日數的記錄值（d）（按近30年計算）。

累計寒害（AHT5）標準化：

式中，H4i為≤5.0℃累計寒害標準化值，AHT5i為本年度即期≤5.0℃累計寒害的實際值寒（℃·d），AHT5max為歷史最大≤5.0℃累計寒害的記錄值（℃·d）（按近30年計算）。

累計寒害的計算公式：

式中，Tmin為即期溫度最低值（℃），Tm為即期實時溫度值（℃）。

3 信息發布

3.1 信息發布流程 采集廣西香蕉產區各氣象站點實時數據，經過數據清洗過濾以后，輸入到寒害預警模型中進行計算，可得到5個計算結果，即：最大降溫幅度、年度最低氣溫、寒害累計日數、累積寒害以及綜合寒害指數。在預警信息發布之前，召集農業專家進行在線會商。專家根據數據分析結果，結合多年實際生產經驗，確定預警等級，并根據預警等級給出預防寒害指導與建議。寒害預警計算結果與專家會商結果經審核后，在廣西香蕉全產業鏈公共服務平臺上進行發布。

3.2 信息發布形式 預警信息采用可視化展示技術，支持電腦、手機、PAD等多種終端的接入。生產經營主體可根據自己園區所在位置，選擇相應產區，關注當地寒害預警信息。綜合寒害指數是一個關鍵指標，分為弱警、中警、較強警和強警4個預警等級，為了更加醒目易懂，分別用藍色、黃色、紅色和橙色表示。為了能給生產經營主體提供更多的指導服務，在預警信息發布時，除了寒害預警等級，還會提供專家建議，如：覆蓋地膜、施用防凍抗凍物品，以及寒害后如何施肥緩苗、如何處理死苗等，香蕉生產主體可根據專家指導采取相應措施，以減少寒害帶來的損失。

4 結語

我國農業氣象災害預警服務正在蓬勃發展之中，這是一種跨學科知識的融合應用，需要氣象部門與農業部門通力合作，結合地方特色產業、氣候特點、品種生長特點而制定完善的災害預警服務。根據預警信息，有效地采取針對性的預防措施，降低自然災害給農業生產帶來的影響[8]。在香蕉全產業鏈信息服務中加入寒害預警，是傳統信息服務的延伸，是在廣西單品種全產業鏈綜合服務中的一種嘗試。它充分發揮了氣象數據的作用，提高了氣象預警預測能力。廣西發展水果產業需要綜合考量標準建設、品牌創建、網絡營銷及疫病防控等多方因素[9]。關于香蕉寒害應對方法研究也取得多方面進步，例如在抗寒基因工程方面，隨著分子生物學的發展，出現了轉化頻率更高、重復性更好的香蕉遺傳轉化技術[10];在田間管理方面，研發了天膜+地膜雙膜保護的防寒方式，可以保障秋植蕉苗安全過冬[11]。

香蕉寒害預警服務不是一蹴而就的，仍有很大的提升空間，預測精準度仍需持續提高，預測時間長度也應該加大，尚需結合不同香蕉品種和產區完善寒害預警模型。后續擬在香蕉全產業鏈公共服務平臺中增加歷史氣象數據查詢服務，有意愿從事香蕉生產的主體在選擇建園地點時可查詢各產區的冬季歷史氣象數據，如：冬季平均氣溫、年度最低溫度、年度無霜期、寒害發生次數等氣象指標，作為確定種植地點的參考因素，也可根據數據提前做好防寒預案，使香蕉寒害預警服務發揮更大的作用。作為全產業鏈服務中的一環，香蕉寒害預警還需要與品種改良、品種選擇、園區位置選擇、產中的生長期管理等相結合，如：提高香蕉植株健康度、調整種植時間、科學施肥等以及災后定損、農業保險等，才能全面提升香蕉產業抗風險能力，真正促進農民降損增收。

參考文獻

[1]國家統計局.香蕉產量[EB/OL].[2021-06-22].https：//data.stats.gov.cn/search.htm？s=%E9%A6%99%E8%95%89.

[2]涂悅賢，陶全珍.近兩年廣東香蕉寒害與區劃[J].廣東氣象，1994（1）：24-26.

[3]黃曉鈺，季作樑，李沛文.香蕉冷害癥狀及生理指標和有效防寒措施研究[J].華南農學院學報，1982（4）：1-12.

[4]陳愛蓮，李家裕，張圣軍，等.衛星遙感估產技術在大豆區域收入保險中的應用[J].智慧農業（中英文），2020，2（03）：139-152.

[5]楊繼國，翁向宇.2019年我國農業氣象災害預警發布情況分析[J].現代農業科技，2021（10）：153-155.

[6]吳炳科，廖勇，饒珠陽，等.廣西農業信息化現狀與發展路徑探討[J].南方農業學報，2013，44（12）：2119-2122.

[7]杜堯東，李春梅，毛慧琴.廣東省香蕉與荔枝寒害致災因子和綜合氣候指標研究[J].生態學雜志，2006（2）：225-230.

[8]劉桂平，康學紅.淺析建立農業氣象預警機制的意義及對策[J].農業災害研究，2020，10（6）：68-69.

[9]饒珠陽，牙莉.2017年廣西水果產業結構分析[J].廣西農學報，2018，33（02）：34-38.

[10]周紅玲，陳石，鄭云云，等.香蕉寒害凍害及抗寒研究進展[J].現代農業科技，2017（04）：57-58，65.

[11]張學娟，李寶深，馬翠鳳，等.香蕉覆膜防寒效果研究[J].農業研究與應用，2016（05）：12-15.

（責編：徐世紅）

Design and Application of Banana Cold Injury Early Warning System

HUANG Tengyi? ?WU Bingke? ?RAO Zhuyang

（Agricultural Information Center of Guangxi Zhuang Autonomous Region， Nanning 530022， China）

Abstract： Banana is one of the priority fruit industries in Guangxi Zhuang autonomous region. Affected by the local natural environment， the cold currents in winter and spring can easily cause cold damage to banana plants and cause disasters to reduce production. Therefore， it is particularly important to use modern information technology to improve the resistance to natural risks of banana production. This study introduced the design principles of the public service platform for the entire banana industry chain in Guangxi， and proposed the construction of a banana cold damage early warning function; extracted key hazards to build a cold damage early warning model， and used big data technology to generate a comprehensive cold damage index. After consultation with experts， the warning level was determined， and countermeasures were given， and visual display technology was adopted. This platform can provide early warning information services for banana production and operation entities through the Internet， and play a role in preventing problems before they occur， stabilizing production and reducing losses. At present， the function of the platform has entered the trial operation stage， and the calculation results are basically consistent with expert judgments， which can provide decision-making assistance for the government， banana farmers and experts.

Key words： Banana; Early warning; Chilling injury index; Agriculture information service

作者簡介：黃騰儀（1983—），女，廣西德保人，碩士，農業經濟師，研究方向：農業農村信息化、農業經濟、涉農網絡輿情。? 收稿日期：2021-12-18