基于格点预报建立小麦、玉米、大豆和马铃薯播种、收获适宜气象条件等级预报模型

王彦平，曹庆锋，阴秀霞，包兴华，姜凤友

(1.呼伦贝尔市气象局，海拉尔 021008；2.牙克石气象局，牙克石 022150)

引 言

开展农用天气预报是落实中国气象局战略部署的重要内容。农用天气预报业务是各级气象部门为“三农”服务的主要途径之一，是农村农业气象服务体系和农村气象灾害防御体系建设的重要内容[1-3]。2012年，马树庆[4]对现代农用天气预报业务及其有关问题就进行了探讨，系统阐述了现代农用天气预报的定义、原理、业务内容、技术方法与工作流程，讨论了其业务范围、预报时效、区域业务重点等，并指出现代农用天气预报业务基于农业生产与天气的相关性、农事的可选择性和天气预报能力的不断提高，其主要特征发生了较大变化，特别强调它是天气预报、农业气象指标和农业气象评价技术的结合，而不仅仅是对农用天气的预报[4-5]。杜筱玲[6]、刘锦銮[7]等通过对国内有关农用天气预报定义的分析，总结出农业气象指标体系、天气预报及气候预测、农业气象决策知识是农用天气预报的三要素，同时还指出，农业气象指标是实践基础，天气与农业气象预报是关键，农业气象决策知识是长效保障。

欧美和日本等国在20世纪60年代就开展了农用天气预报服务，开展的业务种类也比较多[8]。我国是一个农业大国，气象为农服务是应用气象服务的首要任务，20世纪60年代开始结合农业生产实际需求开展夏收夏种和秋收秋种农用天气预报，80年代开始农用天气预报服务向农林牧渔各行业拓展[9-10]。近年来，各地结合农业生产需要，纷纷开展了农用天气预报的研究和应用工作。王萍等总结了黑龙江省农用天气预报的技术和方法，着重从构建农用天气预报系统的指标库、知识库、农用天气预报系统技术和业务制作流程等方面进行介绍，并对黑龙江省水稻生产的光热资源进行了综合评价[11-13]。高茂盛等综述了陕西省农用天气预报的定义，介绍了农用天气预报技术流程、指标体系及综合预报模型[14-15]。马树庆等根据气象、土壤条件对玉米整地、播种和收获的影响，用模糊隶属函数建立了农事活动气象适宜度评价函数及其农业气象指标，用权重法分别建立了整地、播种和收获综合气象适宜度评价模型并进行了检验[16]。祝光明等[17]用SQL2000建立湖南农用天气预报业务系统数据库，实现农作物栽培专家知识、作物病虫防御知识、天气应对措施等资料规范管理；通过单因子和组合因子解决农用天气业务指标间逻辑“与”和“或”等复杂关系的资料存取；系统采用DELpHI7.0和VISUAL C#.NET联合开发，实现了湖南农用天气预报业务系统数据资料的存取管理与应用。李德等[18]利用多年农事活动与同期降水和土壤湿度观测记载资料，采用数理统计方法，确定了安徽淮北平原麦田主要机械化农事活动的土壤湿度和降雨量指标。总结近几年的研究成果，农用天气预报评价方法主要有指标判别法、相关分析法、隶属函数分析法及一些综合分析方法[19-20]，多数农用生物生长及农事活动对天气要素的要求都有上下限值，可能是非线性的或分段线性的。

精细化格点预报是目前国际上精细化预报的发展趋势，在我国尚处于起步阶段[21]。以中国气象局《现代气象预报业务发展规划(2016—2020年)》[22]、中国气象局预报司《全国精细化气象格点预报业务建设实施方案(2016—2017)》[23]为指导，全面推进现代天气气候业务，重点开展基于格点预报技术的精细化预报业务。随着精细化天气预报业务的发展，在农业气象预报、农业气象条件诊断评价等技术支持下，以影响种植业和设施农业等生产过程中的农事活动气象适宜性指标为依据，采用精细化乡镇预报要素及智能网格预报要素建立判识农事活动适宜程度的模型，是目前农用天气预报的一个发展趋势[24]。利用模型可判定农事活动适宜气象条件等级，分析未来天气气候条件对农事活动的影响，提出合理安排农事活动的建议，并根据模型预报结果提出充分利用适宜天气条件和克服不利天气条件影响的对策和建议，为农业生产全过程提供预报服务。

本研究充分考虑当前地市级格点预报要素的获取和使用情况，以大兴安岭东部地区农用天气预报业务为例，结合以往农用天气预报研究成果，建立了格点预报要素、实况监测要素及站点要素相结合的农用天气预报指标和模型。在此基础上，利用CIMISS数据接口，初步实现了基于格点预报的农用天气适宜度等级预报和订正等功能，并以等值线色斑图、表格方式实现对各类数据的显示加工，实现了农用天气预报适宜性评价方法的业务化和自动化，可以制作格点上1-10天的农用天气预报，提高了农用天气预报的精细化水平，特别对于呼伦贝尔市25.7万km2区域内，精细化水平比站点预报提高了近1000倍，使农业气象服务产品的供给量显著增加[25]。

1 资料和方法

1.1 资料及来源

(1)农事活动资料为位于大兴安岭东部的内蒙古农作物主要种植区，扎兰屯农业气象监测站1978-2016年的农事活动记录资料，用于播种、收获、施肥、喷药等关键农事活动时段的确定。

(2)气象资料为扎兰屯本站1978-2016年与农事活动对应时段内的气温、降水、风力、土壤相对湿度等资料，用于农事活动模型参数、指标确定和检验。

1.2 分析方法

1.2.1 基于隶属函数的播种(土壤施肥)时适宜气象条件等级预报模型

由于呼伦贝尔地区播种期土壤已完全解冻，土壤解冻深度对播种影响不大，且一般播种同时施入底肥，因此主要影响条件为10 cm土壤温度和相对湿度及未来降雨量，由此构建改进后的播种时气象条件适宜度预报模型：

G(S,T,R)=a·g(S)+b·g(T)+c·g(R)

(1)

其中,g(S)是土壤水分适宜度函数：

(2)

式中，S0、S1、S2分别是播种时10 cm深土壤相对湿度适宜值、下限值和上限值，S为土壤湿度实测值。

g(T)是土壤温度适宜度函数：

(3)

式中，T0、T1分别是播种时10 cm土壤温度适宜值和下限值，T为格点土壤温度预测值。

g(R)是降雨量适宜度函数：

(4)

式中，R是格点日降水量预报值；R2=8 mm，是可播种的上限雨量。

式(1)中，a、b、c权重分别为0.40、0.35、0.25。

1.2.2 基于隶属函数的收获时适宜气象条件等级预报模型

根据扎兰屯农业气象监测站多年农事活动记录分析，大兴安岭东部地区小麦收获在8月10日至20日；玉米、大豆和马铃薯同期收获，集中在9月25日至10月5日期间。天气晴好、气温较高、风力较小和土壤偏干的条件有利于收割作业。因此，建立基于降雨量、土壤湿度、气温和风力的收获气象条件适宜度预报模型：

Q(R,S,U,K)=a·q(R)+b·q(S)+c·q(U)+d·q(K)

(5)

其中，q(R)是天气(降雨量)适宜度函数：

(6)

式中，R是格点日降水量预报值，明显降雨天气不适宜收获作业，因此规定可收获上限雨量R2=7 mm。

q(S)是土壤湿度适宜度函数：

(7)

式中，S是10 cm深土壤相对湿度实测值，S0是适宜收获的土壤相对湿度，S2是可收获的上限土壤相对湿度。表层土壤干燥适宜收获，土壤偏湿不利于人和机械行走作业。

q(U)是气温适宜度函数，用格点日最高气温(U)代表：

(8)

式中，U0是当地收获时的日最高气温，U1是可收获时的下限温度。气温过低不便于收获作业。

q(K)是昼间平均风力(K)适宜度函数，本研究采用的格点日最大风力平均值更能代表大兴安岭东部地区秋季收获时的风力情况：

(9)

式中，K1=3级风力，视为对收获无影响，可收获时的上限风力K2=6级。

式(5)中，a、b、c和d分别是影响玉米、大豆收获的降水量、土壤湿度、气温和风力4要素的权重。专家和农民普遍认为，天气对收获影响最大，而气温影响较小，因此依次确定四者权重分别为0.30、0.25、0.20和0.25；影响马铃薯收获的要素分别为降水量、土壤湿度和气温，风力项可视为0，四者权重确定为0.40、0.40、0.20和0。

1.2.3 采用指标判断“一票否决”方法建立其他农事活动时适宜气象条件等级预报

大兴安岭东部地区作物生长季农事活动还包括喷药(肥)、施肥，有灌溉条件的地区还进行适当的灌溉，本研究通过确定影响各项农事活动指标的方法进行适宜度预报。

1.2.4 农用天气预报模型指标及适宜度等级的划分方法

本研究农事活动适宜气象条件等级预报模型中的指标均采用扎兰屯农业气象监测站农事活动实际日期的气象数据来确定，模型计算结果从大到小排序，前20%为适宜等级指标，后20%为不适宜等级指标，其余为较适宜等级指标。

2 结果与分析

2.1 播种(土壤施肥)时适宜气象条件等级预报模型参数的确定

2.1.1 大兴安岭东部地区小麦播种(土壤施肥)时气象条件适宜度预报模型参数的确定

大兴安岭东部地区小麦一般在4月中旬初开始播种，4月下旬进入播种高峰。根据扎兰屯农业气象监测站1978-1995年17个实际播种期的土壤湿度、温度和降雨量，确定模型公式(1)-(4)中的各项指标，并计算适宜度等级，如表1[26]。

表1 岭东地区小麦播种(土壤施肥)时气象条件适宜度模型指标

2.1.2 岭东地区玉米、大豆和马铃薯播种(土壤施肥)时气象条件适宜度预报模型参数的确定

玉米、大豆和马铃薯一般在5月中旬初集中播种，5月下旬基本完成播种任务。根据1988-2008年42个实际播种期的土壤湿度、温度和降雨量，确定模型公式(1)-(4)中的各项指标，并计算适宜度等级，如表2。

表2 岭东地区玉米、大豆和马铃薯播种(土壤施肥)时气象条件适宜度模型指标

2.1.3 格点土壤温度预测模型的建立

利用大兴安岭东部地区(扎兰屯市、阿荣旗、莫旗、鄂伦春旗和诺敏镇)1981-2014年春播期(4月下旬至5月中旬)日最高气温、日最低气温、10 cm地温数据，建立了春播期土壤温度预测方程：

y=0.693X1+0.210X2-3.428 (R=0.975)

(10)

X1为24 h格点预报最高气温，X2为24 h格点预报最低气温。

2.2 收获时适宜气象条件等级预报模型参数的确定

2.2.1 大兴安岭东部地区小麦收获时气象条件适宜度预报模型参数的确定

大兴安岭东部地区小麦在8月10日至20日收获。根据1981-1996年15个实际收获期的降水、土壤湿度、气温和风力，确定模型公式(5)-(9)中的各项指标，并计算适宜度等级，如表3。

表3 岭东地区小麦收获时气象条件适宜度模型指标

2.2.2 岭东地区玉米、大豆和马铃薯收获时气象条件适宜度预报模型参数的确定

大兴安岭东部地区玉米、大豆和马铃薯同期收获，集中在9月25日至10月5日期间。根据1988-2009年46个实际收获期的降水、土壤湿度、气温和风力，确定模型公式(5)-(9)中的各项指标，并计算适宜度等级，如表4、5。

表4 岭东地区玉米和大豆收获时气象条件适宜度模型指标

表5 岭东地区马铃薯收获时气象条件适宜度模型指标

2.3 其他农事活动时气象条件适宜度指标的确定

大兴安岭东部地区作物生长季农事活动还包括喷药(肥)、施肥，有灌溉条件的地区还进行适当的灌溉。

2.3.1 喷药(肥)时适宜气象条件等级预报指标的确定

在主要粮食作物生育时段内发生病、虫、草害且达到化学防治标准时，或在作物关键生育阶段需要增施叶面肥时，开展喷药(肥)适宜气象条件等级预报。预报时，主要依据喷药当日的日平均气温及未来24 h和48 h天气过程，确定喷药气象条件适宜等级并提出相关农事建议。喷药(肥)适宜指标在参考安徽省农用天气预报中喷药指标的基础上，根据大兴安岭东部地区气候特点确定，如表6。表6中的要素为格点预报数据。

表6 岭东地区作物喷药(肥)气象条件适宜度预报指标

2.3.2 灌溉时适宜气象条件等级预报指标的确定

大兴安岭东部地区以旱作农业为主，但也有小面积的水浇地，特别是近几年，随着农业产业的不断投入和现代农业的发展，灌溉农业得到了发展，灌溉面积不断增加，气象部门开展灌溉气象条件适宜等级预报的服务也随之开展，在农业干旱预警信号发布时及时开展相关服务。

本研究参考前人研究成果[27]，结合大兴安岭东部地区气候特点，确定农作物灌溉的指标。影响灌溉期的气象因素为土壤湿度、降水量和风速，风力偏大对灌溉有不利影响，如表7。表7中S为临近站点土壤相对湿度实测数据，降雨量和风速为格点预报数据。

表7 岭东地区作物灌溉气象条件适宜度预报指标

2.4 农事活动时适宜度预报模型的检验

2.4.1 小麦播种(土壤施肥)时适宜度预报模型的检验

用大兴安岭东部地区扎兰屯农业气象监测站1996-2000年5个小麦实际播种日的气象、土壤和农事活动期资料，对上述小麦播种适宜度模型进行合理性或适用性检验。计算结果表明(表8)，5个不同播种日期间气象条件适宜度存在差异，除2000年4月20日由于降水影响为不适宜外，其余4个实际整地日均处于适宜或较适宜等级，说明大兴安岭东部地区小麦播种适宜度模型设计和指标选择是合理的，预报方法是适用的。

表8 岭东地区小麦播种时气象条件适宜度计算结果

2.4.2 玉米、大豆和马铃薯播种(土壤施肥)时适宜度预报模型的检验

用大兴安岭东部地区扎兰屯农业气象监测站2009-2016年8个玉米、大豆和马铃薯实际播种日的气象、土壤和农事活动期资料，对上述玉米、大豆和马铃薯适宜度模型进行合理性或适用性检验。计算结果表明(表9)，8个不同播种日期气象条件适宜度虽存在差异，但均处于适宜或较适宜等级，说明大兴安岭东部地区玉米、大豆和马铃薯播种适宜度模型设计和指标选择是合理的，预报方法是适用的。

表9 岭东地区玉米、大豆和马铃薯播种时气象条件适宜度计算结果

2.4.3 小麦收获时适宜度预报模型的检验

用大兴安岭东部地区扎兰屯市1997-2000年3个小麦实际收获日的气象、土壤和农事活动期资料，对上述小麦收获时适宜度模型进行合理性或适用性检验。计算结果表明(表10)，3个不同小麦收获日期间气象条件适宜度均处于适宜或较适宜等级，说明大兴安岭东部地区小麦收获适宜度模型设计和指标选择是合理的，预报方法是适用的。

表10 岭东地区小麦收获时气象条件适宜度计算结果

2.4.4 玉米、大豆和马铃薯收获时适宜度预报模型的检验

用大兴安岭东部地区扎兰屯市2010-2015年4个玉米、大豆和马铃薯实际收获日的气象、土壤和农事活动期资料，对上述玉米、大豆和马铃薯收获期适宜度模型进行合理性或适用性检验。计算结果表明(表11)，4个不同玉米、大豆和马铃薯收获日期气象条件适宜度差异不大，均为适宜等级，说明大兴安岭东部地区玉米、大豆和马铃薯收获适宜度模型设计和指标选择是合理的，预报方法是适用的。尽管适宜收获气象条件容易满足，但也要在作物完全成熟后的适宜天气条件下及时收获，以免因秋季出现骤然降温、降雪和霜冻等天气而错过最佳收获期。

表11 岭东地区玉米、大豆和马铃薯收获时气象条件适宜度计算结果

2.4.5 喷药(肥)时适宜气象条件等级预报指标的检验

利用扎兰屯农业气象监测1997-2016年5个实际喷药日期的气温、风速和降水量对喷药指标进行适应性检验。计算结果表明(表12)，大兴安岭东部地区喷药多在5月下旬至6月上旬作物出苗后进行喷药除草，5个不同除草日期均处于适宜或较适宜等级，说明适宜度模型确定的喷药(肥)期适宜气象条件等级预报指标是合理的。

表12 岭东地区作物喷药(肥)时气象条件适宜度计算结果

2.4.6 灌溉时适宜气象条件等级预报指标的检验

利用扎兰屯农业气象监测2000-2011年45个实际灌溉日期的土壤湿度、降水量和风速对灌溉指标进行适应性检验(表13中选取5个日期)。计算结果表明，大兴安岭东部地区45个不同灌溉日期中处于适宜等级的有21个，较适宜等级的有17个，不适宜等级的有7个，说明模型确定的灌溉日期气象条件等级预报指标基本是合理的。

表13 岭东地区作物灌溉时气象条件适宜度计算结果

2.5 基于格点预报的农用天气预报的实现

通过农用天气预报业务服务系统，将农用天气预报研究成果和智能网格预报要素相结合，形成精细化和智能化的农用天气预报产品，实现农用天气预报等级的自动判别和作物生长适宜度的自动诊断功能，并能够自动绘制相关图(表)和初级产品的自动生成。

格点数据的获取见图1、2。

图1 系统通过CIMISS数据接口获取智能网格预报

图2 系统目前获取的智能网格预报要素

以收获为例，介绍格点数据在农用天气预报业务中的应用。

根据未来72 h 5 km分辨率的智能网格预报和大兴安岭东部地区各农事活动所需的气象条件指标，自动判断农事活动的适宜和不适宜区域，计算主要农业乡镇的适宜等级，并帮助服务人员自动生成对应的服务产品(图3、4)。

图3 基于智能网格预报的农事活动气象适宜度的自动判别

3 结论与讨论

(1)本研究针对大兴安岭东部地区农作物种植特点和农事活动特点，在前人研究基础上，用隶属函数方法建立气象要素对农事活动的适宜度函数并确定其“三基点”气象指标，而后建立播种(土壤施肥)和收获期综合气象条件适宜度模型。检验表明，综合适宜度模型的设计及其指标选择是合理的，可以用于当地小麦、玉米、大豆和马铃薯播种、收获期气象条件适宜度评价和预估业务。

图4 系统自动生成的农事活动预报产品

(2)针对现代农业集中管理的特点，确定了喷药、叶面喷肥、灌溉农事活动的适宜度综合预报指标，形成了较为系统的农事活动预报评价指标体系，为现代农用天气预报业务提供科学的技术支撑。

(3)本研究的创新点在于将智能网格温度、降水量和风的预报应用到农事活动适宜气象条件等级预报中，可实现5 km×5 km格点上未来10天的农事活动适宜度等级，在时间和空间上实现了精细化农用天气预报，极大地提高了农业气象服务的精准化水平和农业气象服务产品的供给能力，在专业气象服务方面实现了新的突破。

(4)在研究基础上开发的农用天气预报业务服务模块，利用建立的指标和模型实现农用天气预报适宜度等级预报的自动判别，实现了从定性分析到定量分级，从主观描述到客观判断，并以图表的形式自动形成初级产品，不仅提升了农业气象服务的自动化水平，也提高了业务人员的工作效率。

(5)由于智能网格预报要素中没有土壤相对湿度预报，在农事活动预报模型中，采用的是临近土壤水分自动站的实况数据，代表性不强，对农事活动适宜度判别会产生影响，仍需进一步研究如何将土壤水分数据差值到格点，实现所有要素的格点化。