一種基于邏輯推斷的交互玉米低溫預警防范模式

玉米，又稱玉茭、蜀黍，起源于墨西哥及南美洲赤道附近地區，后于15世紀末期16世紀初期傳播至各地，并在各地改良出各種類型。在我國，玉米最早于1531年傳入廣西，并迅速傳播至全國，目前是我國第一大糧食作物，是國民經濟收入的重要來源。玉米的產量高低與品種特性、種植技術、種植地的氣候與土壤條件有著密切的聯系。其中，氣候要素中的光、水、溫對玉米的生長與產量形成有著十分顯著的影響，而玉米起源于熱帶地區，其對溫度更為敏感。當土壤等其他條件相同下，只有在適宜的溫度、合適的水分、充足的光照下，玉米才可以良好地生長，發揮出品種的產量潛力，增產增收。

但是，近年來，隨著氣候變暖，極端氣候高頻化，高溫、干熱風、階段性低溫、強寒潮、初晚霜凍等災害性天氣嚴重影響了玉米的正常生長，使玉米不同程度地受害減產，甚至絕收，其中低溫對玉米造成的危害尤為顯著。5年來，低溫對玉米生產造成的危害數不勝數，如2022年5月中旬在山西晉城、長治的玉米主產區，遭受多股強冷空氣連續性入侵，氣溫持續下滑；連續多日日低溫低于10℃，較常年同期顯著偏低（圖1）。而當地玉米已進入V5（玉米五葉期），該時期玉米苗在氣溫低于10℃時便可造成冷害（圖2）。冷害之后，當地崗地、川地等冷氣團易積聚區域，玉米受害尤為顯著。在秋季玉米測產中，受到冷害的田塊籽粒產量大幅下降，降幅達10%～40%。

現有的天氣預報及農事預報信息未能有針對性地結合玉米各生育時期提供氣象災害預報，用戶參考價值不大，無法較好地解決上述問題。為此，沈陽農業大學育米田心團隊開發出一款交互邏輯判斷的玉米全生育期低溫危害智能提示產品模式。該模式可以以網頁、小程序或軟件的形式呈現。用戶注冊后，系統會自動引導其勾選所在地區（可精確到鎮級，可以添加不超過5個地區），系統隨后會自動提供其所在地的玉米適宜種植時間、安全生育期、適宜品種類型、歷年常見災害類型、玉米各生育時期判定簡易圖等基礎資料，供用戶事先參考。這些資料用戶可以隨時查看和使用（圖3）。

由于玉米不同生育時期的致死低溫、受害低溫等溫度臨界點不同，故我們也不能僅設定單一預警標準，而是充分結合用戶的玉米生長進程來設定。因為不同用戶的玉米生育進程不同，故我們將采取交互式的方法，用戶通過對照系統自帶的判定標準，判定玉米生育期，隨后在系統對應欄目中選擇。系統將根據用戶上傳的玉米生育時期匹配對應的致害低溫、致死低溫等參數。當用戶所處地區未來一段時間內的氣溫預報達到設定閾值時，系統便會自動判定玉米將會受到損害，并根據參數判斷損害的類型及概率，隨后向用戶發送提醒消息及防范建議。提醒消息包括發生低溫危害的時間段、發生類型、對應概率、應對措施及補救手段等等，從而用戶可以防患于未然，未雨綢繆，減少低溫危害對玉米生長發育造成的不利影響，保障農民種植生產，保產保收。

該模式邏輯緊密，與用戶交互流暢，操作頁面簡單，使用便捷，簡單易行，數據庫大，而且氣溫預報等數據參照中國氣象數據網，數據可靠性高，提示效果良好準確，時效性強。該系統將發布消息分為3個時段：7天前、3天前、1天前，分別在各時間段結合滾動預報提供相關提示信息，讓用戶提前了解發生低溫危害的類型及概率，同時保證準確性與時效性。該模式也可進一步拓展，如對高溫災害、干熱風、強降水等災害性天氣進行防范，幫助用戶更精準地防范，減少氣象災害帶來的損失，解決現有農事預報中精準性低的問題，更好地為玉米生產服務，從而助力鄉村振興，發展前景廣闊。

作者單位：沈陽農業大學