我国农业气象自动化观测现状与展望

刘立新

（乌拉特后旗海力素气象站，内蒙古 乌拉特后旗 015400）

农业是我国的基础产业，为了提高农作物产量，农业部门需建立气象观测网络，利用专业观测技术、资料传输方法，促进农业气象观测自动化发展，为农业生产提供气象服务支撑［1］。在现代化技术的支持下，农业发展速度加快，对农业气象观测提出了更高的要求。农业气象部门应立足农业发展现状，开发针对性的气象服务产品，为农户提供准确的气象信息，全面确保农业生产与发展的实效性。

1 我国农业气象的自动化观测现状

农业气象观测对农业发展的影响极大，气象观测部门应提供准确的气象服务，以增加粮食产量。对于地面气象观测来说，重点内容为农业气象观测。为了确保农业气象观测的准确性，气象局应紧抓业务发展，制定科学的发展目标，同时对观测项目进行调整，引入现代化观测仪器，以此提升气象观测水平。为实现气象观测技术自动化效果，应建立气象观测网平台，密切观测土壤水分、农田气候与农作物生长状况，并将观测数据传输到网络平台，为农业生产提供依据。

1.1 土壤水分自动化观测

土壤水分对农作物的生长影响较大，不同季节时间，农田土壤性质变化明显。为了提升农作物生长效果，农业人员需依照土壤观测结果，做好优化调整，以此确保土壤含水量满足农作物生长需求。因此，农业气象观测应确保检测结果的准确性，以此提升农田水分管理水平。在检测土壤含水量时，所应用的技术方法较多，气象部门常用方法包括频域反射法、时域反射法、土钻法及中子仪法。土钻法便于操作，可获得准确的测量结果，但此种测量方法会加大任务量，测量人员需要取土测试，时间与精力耗费较大，因此应用土钻法不能对土壤水分进行实时监测。时域反射法、频域反射法技术含量高，对土壤含水量进行测量时，需应用电磁波，通过观察频率的变化，可以对土壤含水量进行计算。此种检测方法不会破坏土壤土层结构，仪器安装难度小。中子仪法测量土壤含水量时会挥发出放射性物质，因此该技术方法的推广应用限制较大。关于土壤水分的自动化观测网络，其采用计算机、水分传感器、数据采集器、网络技术等，可将检测信息及时反馈到观测网站点内。

1.2 农田小气候观测

农田小气候是农田大气、植物、土壤共同组成的连续体，可实现物质输送与能量转换，真实反映出农田内部气象环境。通过农田小气候观测，可以有效评价农作物生长气候、农业气象灾害、农作物病虫害等情况，为农业生产提供参考依据。采用农田小气候观测时，可以将高秆与矮秆两类农作物作为观测对象，观测要素基本相同，共计设置3层数量，根据实际应用需求，可适当增加层数，可参考农作物生长特性、农业气象业务、服务需求，对农田温度、光合有效辐射、冠层温度、冠层总辐射、地温和湿度等进行测量［2］。利用农田小气候观测、土壤水分资料，联合气象指标，可动态化监测冻害、大风、高温等气象灾害。

2 农业气象自动化观测存在的问题

2.1 可观测农业气象项目少

通过农业气象观测，既可以对农作物生长、田间生长环境进行观测，还可以对农作物产量、果树、自然物候与构成要素等内容进行观测。但可以进行自动化观测的指标仅有农田小气候、作物发育期、土壤水分，且农田小气候、作物生长观测的相关资料只能应用于田间对比观测、科研试验时期。

2.2 健全的自动化观测技术缺乏

与地面气象要素相比，农业气象观察主体的类型较为复杂，且自动化观测技术、观测方式存在较多漏洞和问题，需人工观测与修订。例如，研发土壤水分自动化观测设施，已创建的自动化土壤水分观测站并未开展业务化检验。在应用业务运作自动化仪器时，极易受现实维护漏洞影响，加大数据误差。对于便携式土壤水分测定仪器来说，由于未定型，因此观测精度不能满足实际需求。另外，图像识别技术应用所面临的问题较多，需进行优化完善。

3 农业气象自动化观测的发展目标

①扩展农用天气预报、土壤墒情和灌溉预测、作物产量预测、物候期预报与病虫害发生发展预测等，提升农业气象预报业务产品的多元化水平，以此增强预报产品的时效性与精准性，确保作物总产预报准确率高于95%。②分析和评价主要农作物生产前、生产中与生产后的全过程农业气象情报信息，扩展设施农业、特色农业、渔业、畜牧业等专题情报，优化完善评价模型与指标，全面提升农业气象情报产品的针对性与时效性。③注重分析和预警评估灾前风险，做好灾中跟踪监测与诊断，注重灾后评估与分析，以此确保灾害监测与预警准确率高于80%；扩展灾害评估范围与种类，确保业务产品规范化，提升定量化程度与实效性，全面满足农业防灾减灾、粮食安全及农业保险需求，以此获得综合化业务服务效应。④农业气候资源评价的动态化、定量化与客观化，精细划分农业气候区。了解气候变化对农业的影响［3］，加强农业应对气候变化的能力，优化调整农业产业结构，确保其满足生产布局与农业长久发展需求。⑤优化农业气象观测站网布局，调整试验站任务，确保观察项目与试验项目内容均满足现代农业气象业务服务需求。改进观测手段和方法，以形成现代化农业气象立体化观测体系。充分发挥农业气象试验站观测与试验示范功能，以此提升管理规范化、资料信息化与观测自动化，确保质量控制与装备保障体系的完善性。

4 农业气象自动化观测发展展望

4.1 持续加强自动化观测数据分析与应用

农业气象自动化观测主要分析内容涉及水稻、小麦、棉花、玉米等农作物的发育期误差，土壤水分观测数据、人工观测资料误差，土壤裸温、通风防辐射罩内温差，作物覆盖度、叶面积系数关系等。在监测和评估农业气象灾害、定量农田小气候与农作物发育关系时，需全面展现田间小气候资料的应用价值，分析和应用覆盖度资料。

4.2 加强农业气象移动观测

目前，农业气象观测数据的获取主要包括定点作物、生长环境、区域代表性交叉等。特别是粮食产量预测、作物收获期预报等，应注重扩大调查范围，同时将移动调查资料作为补充资料。此外，对于灾害事件来说，移动调查资料能够有效作用于抗灾救灾，降低灾害损失。现阶段，农业气象移动观测效果仍不理想，未充分发挥移动调查资料的作用。因此，现代农业气象观测应用期间，需联合点、线、面，通过业务化观测工作，编写固定观测点的自动化观测数据与内容。此外，应联合卫星遥感定量反演资料，同化综合观测数据，从而实现时空耦合，全面监测区域内作物生长态势［4］。

5 结语

分析农业气象观测现状可知，自动化观测项目较少，观测内容复杂度较高，既要对土壤水分进行测量，还要观察分析农作物生长态势及气象。我国对土壤水分、农作物发育期的检测技术较为成熟，全面促进了自动化观测技术的发展。