李 轩，郭安红，庄立伟

基于GIS的主要农作物病虫害气象等级预报系统研究

李 轩，郭安红，庄立伟

(国家气象中心，北京 100081)

为了将农作物病虫害气象等级预报能力扩展到更大空间尺度，根据相邻和相近农作物种植区域的一致性，进行农作物病虫害预报模型区域化应用和拓展。建立了气象等级划分标准，在Oracle农业气象数据库和地理空间数据库的支持下，采用Visual Basic.NET和GIS组件，设计并实现了基于地理空间信息的主要农作物病虫害气象等级预报系统。该系统可对北方草原蝗虫、东北玉米螟、江南稻飞虱、黄淮棉铃虫、黄淮小麦条锈病、江淮江汉小麦赤霉病和西南地区水稻稻瘟病7大类主要作物病虫害发生发展气象等级进行实时预报，取得了较好效果。

地理空间信息;农作物病虫害;气象等级预报

0 引言

作为一种重要的空间信息技术，地理信息系统(GIS)在越来越多的信息系统建设中发挥了重要作用。近年来，GIS在气象领域如农业气象灾害监测、地质灾害气象预报、气象灾害评估、天气预报以及气候区划等方面得到较快的应用和发展［1－4］。由于地理信息系统具有空间信息量大、直观地可视化表达等特点，提升了气象监测预报的准确率和针对性。

主要农作物病虫害的发生发展与气象条件有着非常密切的关系，气象因子常常是病虫害爆发的直接驱动因子。近年来，气象部门深入开展了主要农作物病虫害气象条件等级预报研究［5－11］，分别构建了内蒙古草原蝗虫发生发展气象适宜度指数［5］、山东省棉铃虫发生趋势气象等级预报方法［6］、江苏省小麦赤霉病气象条件适宜程度等级预报模型［7］、重庆市稻瘟病发生发展气象条件等级业务预报技术［8］、吉林省一代玉米螟发生的气象条件适宜程度等级预报模型［9］、黄河中下游地区小麦条锈病气象预报模型［10］和江西中南部稻飞虱气象等级监测预警模型［11］等模型和方法。上述农作物病虫害气象条件等级预报模型有明显的地域局限，无法对相邻和相近种植区域的农作物病虫害进行气象条件等级预报;预报结果气象等级划分各不相同，无统一气象等级划分标准;无统一的预报系统，不能为病虫害气象等级预报科研和业务提供技术支撑。

本文根据相邻和相近作物种植区域的一致性，把主要农作物病虫害预报模型进行区域化应用和拓展，将病虫害气象条件等级预报形成较大空间尺度上的预报服务能力，建立了气象等级划分标准，设计并实现了基于地理空间信息的主要农作物病虫害气象等级预报系统。该系统集成主要农作物病虫害气象等级预报方法，在Oracle农业气象数据库和地理空间数据库的支持下，采用Visual Basic.NET和GIS组件开发而成，实现了北方草原蝗虫、东北玉米螟、江南稻飞虱、黄淮棉铃虫、黄淮小麦条锈病、江淮江汉小麦赤霉病和西南地区稻瘟病7大类区域病虫害气象等级预报技术的实时运行业务，系统实时运行产品可为区域农业防灾减灾、农业生产提供决策信息。

1 资料和方法

1.1 资料

病虫害气象等级预报是根据病虫害发生发展所需适宜气象条件的满足程度，预报病虫害发生发展气象条件等级，是病虫生存气象环境条件的预报。主要是依据农作物病虫害发生发展过程中各生理活动所需的气象条件指标，定量评判光、温、水、湿等环境气象条件对害虫各生长发育阶段和病害发展流行的影响，并进一步利用现代数理统计方法，分析、诊断和预测病虫害发生发展气象条件的适宜程度。气象条件的实时监测预报是农作物病虫害气象等级预报的数据支撑，目前气象资料的实时监测和预报多为基于气象台站进行的。“主要农作物病虫害气象等级预报系统”涉及到7个区域病虫害气象等级预报，为保证系统业务运行的稳定性和可靠性，对每个区域内的气象站点空间信息进行严格选取。

1.2 主要病虫害气象等级预报技术方法

通过对每种病虫害技术［5－11］适用性分析和区域应用，建立并集成了北方草原蝗虫、东北地区玉米螟、江南地区水稻稻飞虱、黄淮棉铃虫、黄淮条锈病、江淮江汉小麦赤霉病和西南地区稻瘟病7类病虫害的气象等级预报模型。根据气象条件对病害发生流行影响的程度建立病害促病指数模型，根据气象条件适宜病虫害生长发育的程度建立病虫害适宜度综合指数模型，通过病虫害发生发展气象等级指标的划分，预报主要农作物病虫害发生发展气象等级。技术路线如图1所示。

图1 7类病虫害的气象等级预报技术路线Fig.1 Technology way of seven crop disease and pest meteorology levels forecast

1.2.1 预报技术区域化

首先从研究某个地区的虫害或病害发生发展气象等级预报出发，研发技术成熟后，根据相邻地区相同作物的相似性和虫害或病害生理气象指标的适用性，把成熟技术推广到相邻地区应用。以北方草原蝗虫为例，首先把内蒙古典型草原区作为主要研发区域，搜集整理内蒙古草原蝗虫产卵期、越冬期、孵化期等生长发育关键期生理气象指标，建立内蒙古草原蝗虫发生发展预报因子，研究建立内蒙古草原蝗虫发生发展气象等级预报技术;再以内蒙古草原蝗虫发生发展气象等级预报技术为核心，通过对相近草原区域草原蝗虫生理气象指标适用性分析，建立北方草原蝗虫(内蒙古—新疆天山北部和东部草原蝗虫)发生发展气象等级预报模型。

1.2.2 预报因子的选择

通过对影响病虫害关键生长发育期、发生程度的气象因子进行分析，考虑到气象资料的实时性及气象因子的有效预报时段，并考虑到业务的可操作性及准确性，得到影响每种病虫害发生发展的主要预报因子(表1)。各预报因子对病虫害发生等级的影响程度不一致，因子间存在相互作用，只有在各预报因子均相互独立时，方能反映其对病虫害发生等级的影响程度。因此对不同的病虫害，需要对各自的预报因子进行不同的归一化处理。

表1 7类病虫害发生发展的预报因子Tab.1 Predictors of seven crop disease and pest

1.2.3 虫害适宜度指数/病害促病指数模型

根据预报因子与每种病虫害发生发展的关系，建立7类病虫害的虫害适宜度指数/病害促病指数模型(表2)。

表2 7类病虫害的虫害适宜度指数与病害促病指数模型Tab.2 Seven crop disease and pest forecast models

(续表)

以北方草原蝗虫为例，建立适宜度指数的主要依据有以下几点［5］:①C4＜1时，代表春季降水较多，地温较低或降水量过多会限制蝗虫的生长发育，特别是上年11月至当年4月整体降水量过多会制约蝗虫的发生发展;②C4≥1时，代表春季降水较少，一般情况下4月降水量小于10 mm，上年11月至当年4月整体降水量较少会促进蝗虫的发生发展;③根据上述分析，4月降水量和上年11月至当年4月整体降水量在C4值不同时表现不同，取值范围有所不同，权重系数也不同;④根据历史发生资料分析，当4月地温和上年11月至当年4月整体降水量同时适宜时，会极大地促进蝗虫发生发展，因此，通过数值试验确定了X1和X3的二次多项式的表达;⑤6月以后进入3龄蝗蝻阶段，蝗虫自主活动能力增强，一定程度上能够躲避不利条件的影响，对外界适应能力也较强，此时如果不出现较大的气象灾害(如暴雨、霜冻等)蝗虫发生发展程度变化不大。

1.2.4 病虫害发生发展气象等级分级

参照中国气象局《气象灾害预警信号发布与传播办法》有关方法，根据气象灾害可能造成的危害程度、紧急程度和发展态势确定等级。主要农作物病虫害气象等级目前分为3级:一级，气象条件适宜病虫害的发生发展;二级，气象条件基本适宜病虫害的发生发展;三级，气象条件不适宜病虫害的发生发展。

根据上述气象等级划分标准，利用虫害适宜度指数(Z1)或病害促病指数(Z2)对每种病虫害发生发展的气象等级进行分级(表3)，分级后即可对病虫害发生发展气象等级进行预报。

表3 7类病虫害发生发展气象等级分级Tab.3 Seven crop disease and pest meteorology levels scale

1.3 系统设计

1.3.1 系统总体框架

主要农作物病虫害气象等级预报系统以7类病虫害的气象等级预报模型为核心，以气象站点为基础，利用气象要素实况值和预报值，计算病害促病指数和虫害适宜度综合指数，参照各病虫害发生发展气象等级分级标准，预报病虫害发生发展气象等级，形成病虫害发生发展气象等级及其分布范围。

为了保证系统的可重用性、共享性和扩展性，业务系统采用了层次化的设计思路，系统总体框架由3部分组成:数据层、预报层以及业务服务层。数据层是指现有的数据共享环境，主要涉及农业气象数据、社会经济数据以及基础地理信息数据3类数据;预报层主要提供7类病虫害气象等级预报与气象等级划分，是系统的核心部分，为业务服务提供了技术支持;业务服务层是面向业务用户，直接提供服务产品图形制作。系统框架如图2所示。

图2 系统总体框架图Fig.2 Framework of system

1.3.2 Oracle 数据库接口设计

将与主要农作物病虫害气象等级预报相关站点气象数据和地理信息数据都储存在Oracle农业气象数据库和地理空间数据库中，这就需要解决Oracle数据库接口问题，在计算机上安装了Oracle客户端软件后需要通过手动方式或客户端Oracle参数配置工具(net configuration assistant)来配置链接数据库的有关参数，包括提供数据服务的IP地址(HOST)、链接的数据库服务名称(SERVICE_NAME)等。ADO.net提供平台互用与可收缩的数据访问功能，在VB.NET中使用以下字符串来实现连接服务器的Oracle数据库:

1.3.3 GIS 组件开发设计

1)创建shape数据模型。基于气象台站进行病虫害气象等级预报的结果以点属性的地理数据模型输出，生成shape文档。编写 CreateShapefile函数，该函数包括输入输出路径OutPath、shape文档名称Shapefile、点坐标位置XY()一维数据类型(Points)、点属性表Data()二维可变数据类型、字段名称Title()一维字符类型和点属性表的行(Cols)、列数(Rows)整型数，返回 IFC(IFeature-Class类)对象。

2)插值算法分析。插值是在离散数据之间补充一些数据，使这组离散数据能够符合某个连续函数。插值分析是气象信息处理应用最为广泛的分析算法之一。

病虫害气象等级预报是基于气象站点的气象要素进行分析计算的，其预报结果呈离散分布，区域化表达能力较差。病虫害气象等级预报结果为3个等级，对其区域化空间插值不具备客观科学条件，对虫害适宜度综合指数或病害促病指数进行空间插值和对实时逐日气象资料进行空间插值都存在局限性。在本系统中采用关键气象因子空间插值，并对插值后的每个格点进行气象等级预报，这种方法对结果影响最小而且计算速度快。通过对现有空间插值算法的分析比较，系统选用了插值结果平滑适中、分布趋势接近实际状况的IDW插值算法对关键气象因子进行空间插值。

2 结果与分析

2.1 系统功能模块

系统在Oracle农业气象综合数据库和地理空间数据库的支持下，基于.NET平台开发，采用Visual Basic.NET语言，利用GIS组件，实现了数据处理、病害预报、虫害预报和图形制作等功能模块。

1)数据处理模块。对系统所需的地面气象要素、气象台站信息等数据进行提取、整理，形成标准数据格式。

2)病害和虫害预报模块。包括了3种病害和4种虫害的气象等级预报，对每种病害或虫害气象等级预报，系统都有单独的菜单进行预报，输出点数据模型(shp)和栅格数据(grid)，同时对计算结果和中间过程输出文本文件，以方便数据的对比、查询和显示。

3)图形制作模块。对病虫害预报模块计算出的预报结果点数据模型或栅格数据进行编辑，添加地理信息如省界、行政中心等，制作服务产品专题图，该模块具有基本的图层叠加、放大、缩小、存储等功能。

2.2 系统应用

“基于GIS的主要农作物病虫害气象等级预报系统”从2008年起就对北方草原蝗虫、东北玉米螟、黄淮棉铃虫、江南稻飞虱、黄淮小麦条锈病、江淮江汉小麦赤霉病和西南地区水稻稻瘟病发生发展气象等级进行实时预报，在病虫害发生关键时段发布实时业务产品，同时利用系统开展了对政府部门和社会公众的公益性实时服务。病虫害气象等级预报多期产品不仅在“中国气象局”网站上发布，而且被“新华网”、“问天网”、“兴农网”、“中国化肥网”及“中国星火网”等多家网站转载。图3给出了应用该系统制作的2010年江淮江汉小麦赤霉病气象等级预报服务产品专题图。

图3 2010年江淮江汉小麦赤霉病气象等级分布(左)和预报服务产品专题图(右)Fig.3 Meteorology level forecast distribution(left)and thematic map service products(right)of the wheat scab occurred in Yangzi－Han in 2010

2.3 预报结果分析

2.3.1 结果分析

为了验证病虫害气象等级预报的效果，把2008和2009年的7种病虫害气象等级预报结果与实际发生情况进行对比，经过对比分析发现预报结果与发生实况一致，表明系统能够较准确地预报实时病虫害发生发展气象等级，为业务服务提供了技术支持。以2009年北方草原蝗虫气象等级预报为例(图4)，其中实际发生情况是对当年实际发生和防治情况进行搜索整理后绘制而成。

图4 2009年北方草原蝗虫气象等级预报结果(左)与实况(右)对比Fig.4 Meteorology level forecast result(left)and the actual situation(right)comparison of the grassland locusts occurred in northern China in 2009

2.3.2 预报准确率

以2009年北方草原蝗虫为例，通过收集当年北方草原蝗虫的实际发生信息来统计各站点的实际发生情况，采用

得到其预报准确率达到75%以上。式中:R为准确率;n为预报与实际相符站的个数;m为实际发生相应级别站个数。详见表4。

表4 北方草原蝗虫发生发展气象等级预报准确率Tab.4 Forecast accuracy of the grassland locusts occurred in northern China

3 结论

1)系统建立了以促病指数和虫害气象适宜度综合指数为预报模型的作物病虫害气象等级业务预报技术方法，解决了7大病虫害发生发展气象等级预报关键技术。

2)系统已于2008年开始业务化运行，在主要农作物病虫害防治关键期和发生发展盛期前提供7大病虫害发生发展气象等级预报产品，为国家决策部门和社会公众提供病虫害防治重要信息，多期产品被中国气象局重大信息专报采用，得到了局领导、农业部的认可与好评，取得明显的服务效益。

3)系统已具备数据管理、人机交互、专题图制作等功能，但在实际应用中，还存在一些不足之处。由于区域的气象站点有限，区域插值边界效果不理想;在产品发布之前，还需要业务人员把预报结果与当地的实况资料进行对比，以确保服务产品的可靠性。因此，在业务服务应用中，还需要对系统功能进行完善和更新。

基于GIS的主要农作物病虫害气象等级预报系统实现了病虫害气象等级预报业务从零到目前具备7种(草原蝗虫、玉米螟、稻飞虱、棉铃虫、条锈病、赤霉病和稻瘟病)重大病虫害气象等级预报的常规业务服务能力，提升了农业气象业务服务能力，为农业气象业务开拓了新的服务领域，为农业气象业务和科研发展做出了积极贡献。

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The Main Crop Diseases and Pests Meteorology Level Forecast System Based on GIS

LI Xuan，GUO An－hong，ZHUANG Li－wei
(National Meteorological Center，Beijing 100081，China)

In order to improve the forecast capability of the meteorology level forecast system for different crop disease and pest meteorology levels and makes it fit for regional scale，this paper extended several crop disease and pest forecast models and applied them to different regions according to the consistency of crop planting areas，and also established a new division standard of weather rating.The system is developed by using VB.net and GIS component and on the basis of the data platform composed of agriculture meteorology database constructed by Oracle9i and geographic spatial database.This system was used to forecast seven disasters，i.e.，the grassland locusts existent in northern China，the corn borer existent in northeast China，the planthopper existent south of the Yangtze River，the helicoverpa armigera existent in Huang－Huai(Yellow River－Huaihe River)plain，the wheat stripe rust existent in Huang－Huai plain，the wheat scab existent in Jiang－Han plain，and the crop blast fungus existent in southwest China，and achieved relatively satisfactory results.

geospatial information;crop diseases and pests;meteorology level forecast

TP 79:X 833

A

1001－070X(2012)01－0104－06

10.6046/gtzyyg.2012.01.19

2011－04－26;

2011－07－28

李 轩(1976－)，女，工程师，主要从事农业气象科研与业务、GIS应用与系统开发等方面的工作。

E － mail:xl_xuan@hotmail.com。

(责任编辑:李 瑜)