王斌飞，牛琳琳，袁 婧

（盘锦市气象局，辽宁盘锦 124010）

受极端气象因素影响，使农作物产量减少。在地域性与季风性气候的影响下，气象灾害频发，同时，灾害具备广泛性与持续性特点，常常会带来一定经济损失和人员伤亡。国内农业基础设施与群众防范性较差，因此，难以在源头上应对气象灾害。

1 农业主要气象灾害

农业气象灾害主要包括干旱、沙尘暴、冰雹、干热风、暴雨和低温冻害等灾害。在一定程度上给国家经济的发展带来损失。

农业气象灾害为原生自然灾害中的一种，具有种类多、涉猎范围广、频率发生较高、群发性特点较为明显、持续时间相对较长及灾情较为严重等特点。农业气象灾害在一定程度上和国家的气候特点密切相关。受地形、纬度、海陆等位置方面影响，国内气候具有多样化等特点。我国灾害性天气时常发生，农业作为国民经济产业中的主要产业，经常受到洪水、台风、寒潮等方面气象灾害影响。寒潮问题多发生在冬季、秋末等时期，且会对农业活动带来较大危害；台风多发生在国内东南沿海区域，破坏力较强，且多伴随暴雨与大风天气；洪水为国内危害较大的一种自然灾害，其出现会导致森林破坏、无序发展、侵占河道等问题产生［1］，严重的还会导致农作物淹没，最终制约农业全面健康发展。

2 农业气象灾害指标

2.1 干旱指标

干旱指标可以有效说明土壤干旱程度，即用数值的方法展现旱情，在分析旱情期间，能充分发挥综合对比作用，同时，还能为干旱监测提供充分保障。干旱灾害体系较为复杂，受到下垫面、地理位置等方面因素的影响，干旱指标获得十分困难，现阶段很难研制出应用性较强的指标。现阶段，干旱指标体系种类较多，常见的干旱指标包含K 指数、降水距平百分比、降水指数等。

2.2 低温冷害指标

低温冷害即农作物生产期间，因自身产热较低难以维持作物生长发育的灾害。一般情况下，借助温度距平及积温距平代表低温冷害指标。国内南北区域跨越较大，不同区域低温冷害判定指标存在明显差异，比如，东北区域常选择6—10 月温度为指标，华北地区选用5—9 月当作获取指标。生产季积温距平指标方面，研究人员应结合不同区域与时间段气候情况，实施相应的监测低温冷害技术。

2.3 寒害指标

冬季经常会遇到比平均气温低的情况，这一温度经常会引起农作物出现寒害情况。一般寒害多发生在东北及华北地区，但随着近几年国内南方区域寒害问题出现，使得很多亚热带果蔬作物受害。判定寒害指标方法很多［2］，这里常用的判断因素主要为温湿度，通常情况下，若温度比正常温度小10 ℃，容易产生寒害。同时，低温环境下，空气湿度相对较大，水分常常凝结成霜，最终导致农作物茎叶冻伤。

2.4 洪涝指标

洪涝问题多出现在降雪量与降雨量较多区域，热带气旋、风暴潮等区域情况尤为明显，因而导致次生灾害频繁发生。洪涝灾情监测指标包含扩展指标与基本指标。其中，扩展指标作为评估年度风险与发生次数的主要依据，基本指标则用来评估对象选定指标。

3 农业气象灾害监测技术应用

3.1 农业气象灾害地面监测

农业气象灾害监测法和地面监测一样，因地面监测具有一定时效性与准确性，可以为其他技术发展提供充分保障，但地面监测点相对零散，消耗时间较多。农业气象灾害监测多需要结合地面土壤温湿度等情况，然后与灾害指标体系联合开展监测。监测干旱情况期间，工作人员以农田蒸散量为依据，对干旱情况进行合理监测，目前，该项技术在国内广受关注；在地理信息系统技术与模型快速发展期间，农业气象灾害监测越来越具体，以信息资料整合为基础，地理位置信息分辨越来越准确。此外，农业气象灾害地面监测多依靠农作物模拟与物联网技术，在监测技术的支持下，其气象灾害监测逐渐朝着多样化方向发展。近年来，随着物联网技术的发展，其可以促进农业气象灾害监测工作开展。比如，研究人员将物联网技术当作主要基础，努力研发了多种学科知识技术体系，有助于提升农业气象服务整体水平。

3.2 农业气象灾害遥感监测

农业气象灾害监测工具以卫星遥感技术为主。现阶段，遥感监测技术多应用在洪灾、干旱等气象灾害当中。一般情况下，卫星遥感监测多应用在干旱监测中。在国内，遥感技术监测干旱多以热惯量法与作物缺水指数法为主，利用雷达对土壤水分进行合理监测，在发射与接受雷达信息期间，对信息进行全面整合，如此即可得到作物形状和土壤所需水分，便于对干旱发生时间进行合理预测。评估全国干旱问题时，多评价温度植被干旱指数、热惯量植被干旱指数等数据［3］，然后借助监测土壤湿度对上述数据进行检查。此外，很多专家借助可见光、微波遥感技术等也可监测农业干旱情况。近几年，研究人员以农业气象灾害立体监测为主，借助气象监测、遥感监测等数据，创建全方位、覆盖面较大、作物所需水分、降水量、土壤温湿度等方面监测技术。

4 农业气象灾害预测技术

1）地理信息系统（Geographic Information Systems，GIS）预测技术，只能制作某一时间内与区域内的最低温度预报。其原理为应用地理信息技术与某些指标，借助地理信息技术对预报值进行修正，例如经纬度、海拔等，便于绘制温度预报值。GIS 预测技术结果十分客观，且能对农业气象灾害预测进行合理指导。有关部门在获得预测结果后可借助网络发布，便于让人们做好防护工作，从而有效减少实际经济损失。发布形式是借助综合性质农业气象灾害预测发布系统，使用户在短期内获得相应信息，同时和地理情况相结合，有效采取防控措施，便于减少实际经济损失。所以，有关部门在进行气象灾害预测期间，需要建立综合服务系统。具体而言，应结合不同预测情况，创建不同种类预测模型，便于在判定农业气象灾害期间，积极预测农业气象灾害，帮助用户抵消农业气象灾害风险，从而全面减少实际经济损失。

2）当前，数理统计预报应用范围较广，主要将灾害指标当做主要凭据，借助时间序列与多元回归等方法，合理预测气象灾害情况。时间序列分析法多借助气象灾害发生周期与规律为基础，合理预测气象灾害发生情况。具体操作期间，应结合气象灾害均生函数创建周期自变量预测模型。比如，一些研究将气象灾害面积当作样本，创建模型群［4］，便于合理预测灾害形式。多远回归分析可以分析和灾害发生密切相关的要素，然后将各项要素当作主要依据，便于对灾害情况进行合理预测。多远回归分析常用要素包含大气环流特征量与气象要素，借助判别与相关法应用，可以有效创建预测模型。农业气象灾害动态监测身为近年来国内外学者研究的主要内容，可以有效提升监测准确性。

3）以农田水分平衡方程为基础，通过分析每日气象要素情况，就能及时预测土壤当中水分含量，便于为干旱预报提供足够数据，从而制定合理灌溉计划。因不同作物健康生长期间，对水分的要求不同，所以可以将土壤中的水分含量当作主要依据，联合作物生长发育情况，创建干旱识别与预测模型。比如，借助作物生产模型，合理应用气象要素与历史均气候数据，来预测棉花冷害情况发生。

5 农业气象灾害监测预测技术问题与未来发展

即便国内农业气象灾害监测预测技术研究进步显著，但是实际应用期间仍有很多不足。农业气象灾害地面监测作为监测基础，借助地面监测虽然能预测未来农业气象灾害，及时采取可持续预防措施，但是由于监测点较为分散，会消耗很多时间和人力。农业气象灾害监测预测技术研究期间，缺少对灾害基础性、致灾因子等方面的研究。因而常常会发现，导致农业气象灾害的因子并非单一的，而是由多种因素构成的，使用单一因素指标研究这一问题，难以了解引起农业气象灾害的主要原因，同时，也会影响农业气象灾害防治措施的制定。国内农业气象灾害监测的准确性有待提升，通常来讲，多使用地面监测和卫星遥感监测方式，融合2 种监测结果，并分析其中的不足，对使用技术进行全面改进。

针对国内农业气象灾害监测预测技术中的问题，有必要及时采取措施处理，便于健全监测体系。1）加大农业气象灾害因素分析，不断提升灾害预测预报整体水平。2）在分析多种因素的基础上，全面掌握农业气象灾害链、形成机理等过程，便于健全识别、预测、防控体系。3）健全农业气象灾害动态监测体系，建立实时预警服务体系，加大对地基、天基等领域监测技术的研究，积极创建卫星遥感、地面监测与作物模型等相结合的动态监测技术体系。4）还应加大对气候变化中的农业气象灾害风险评估机制研究，便于在农业气象灾害预测期间合理应用气象预测信息。随着全球气候的变暖，其对农业气象灾害与致灾因素产生较大影响，在对气候变化趋势进行全面分析期间，即可将农业气象灾害重点放在灾害监测、预警、风险评估等方面，便于提升技术应用方面研究。

6 结语

近年来随着自然灾害问题的频发，对农业生产带来较大影响。当前，农业气象灾害监测预测技术发展仍然停留在初期阶段，若初期建设存在问题，平台系统灾害预警信息不健全，势必会影响群众做好应急准备工作。因此，监测技术创新期间，有必要合理应用不同灾害指标，加强新技术论证实验研究，便于合理规避各种风险。同时，还应与作物模型相结合，建立立体化农业气象预测体系，全面发展地面观测与遥感技术，便于对农业气象灾害情况进行全面监测，然后积极采取措施解决实际问题，为农业发展贡献力量。