杨丽

[摘 要：农业作为支撑我国国民经济的重要基础，其生产发展直接关系到人们日常生活水平的提高。当前我国仍然在较大程度上受到了农业气象灾害的影响，为降低农业气象灾害对农业造成的损失，就必须要加强对农业气象灾害的监测预测工作。本文他析了农业气象的灾害类型及灾害指标，进一步对农业气象灾害的监测预测技术进行了探究。

关键词：农业气象灾害；监测预测；技术]

农业气象灾害是对农作物产量的稳定造成影响的一大主要自然灾害。农业气象灾害的监测预测作为灾害评估以及防控的基础，长时间以来一直都是农业气象灾害研究领域的重点，因此受到了社会各个层面的重点关注。其研究成果为农业部门在防灾、减灾以及救灾工作中的科学决策起到了非常积极的促进作用。

一、农业气象的灾害类型及灾害指标分析

（一）灾害类型

受季风气候影响，我国农业气象灾害非常严重，灾害类型多，同时气象灾害分布的地域廣、出现的频率高以及造成的损失较重。在农业生产的实际过程中，干旱、高温热害、低温冷害、寒害、冰雹、霜冻、台风、暴雨等气象灾害所造成的影响较为严重，给农业生产带来了极其不利的影响。受气候变化的影响，农业气象灾害发生的频率不断增加，强度不断增强，危害不断加重，严重威胁了我国的粮食安全与农业的可持续发展。

（二）灾害指标

1.干旱指标。干旱指标体现了土壤的干旱程度，以数值来描述旱情，在干旱分析中起着对比、综合等作用。由于地理位置等原因的影响，干旱指标超过50种，较为常用的有相对湿度数、标准降水指数、降水距百分比、K指数、CI指数等。

2.低温冷害指标。低温冷害指的是农作物生产过程中由于热量不足导致其生长发育难以维持的一种自然灾害，一般用积温距平来表示。在东北地区，通常用5—9月的平均温度值与距平值来表示低温冷害指标。

3.寒害指标。寒害是指农作物由于气温骤降而引起生理机能的缺失，从而造成农作物的减产或者死亡。寒害一般发生在秋季、冬季、初春时节，正好是农作物的生长或者收获的时节，而寒害却给农作物带来了巨大的威胁。

二、农业气象的灾害监测预测技术分析

（一）农业气象的灾害监测技术分析

1.农业气象灾害地面监测。地面监测技术因其时效性高以及准确性高的优势，为其他高新技术的发展提供了保障，这种监测技术的缺点是监测点离散、耗时费力。它主要是通过对地面土壤的湿度与温度等条件进行实时观测，并与灾害指标体系结合进行地面监测服务。农田蒸散量作为干旱监测的一项主要参数，可直接用来监测农田干旱的程度。地理信息系统以及气候模型是在此基础上发展起来的，提高了农业气象灾害监测的精细化，通过对地理信息进行融合，对地理空间有更精确的分辨率。另外农作物模拟模式以及物联网技术的发展也都为农业气象灾害监测提供了新的方式与新的技术。

2.农业气象灾害遥感监测。遥感监测运用了气象卫星的原理，当前这种监测技术主要运用于对干旱、冻害、洪灾等气象灾害的监测，其中，在对干旱的监测方面应用得最多。干旱监测的主要方法是热惯量法与作物缺水指数法，它是借助雷达来监测土壤的含水量，发射雷达波束后接收回波信号，根据发射系数与目标物形态以及物理特征之间的关系来反映土壤的含水量实现干旱监测。

（二）农业气象的灾害预测技术分析

1.数理统计预测方法。数理统计预测方法是目前较为常用的预警方法，这种预测方法是以灾害指标为基础，结合时间序列分析以及多元回归分析等数理统计方法来进行预警模型的建立。时间序列分析法是依据农业气象灾害发生时间上所具有的周期性或者规律性来预测未来发生农业气象灾害的可能性。多元回归分析法的应用最为普遍，其理论依据是前一阶段的灾害指标与后一阶段灾害指标的关系来预测未来农业气象灾害发生的概率以及规模。

2.农业气象模式与气候模式结合。这种预测技术依据的是农田水分的平衡方程，结合每天的预报值来预测一米深土层土壤的含水量，从而对干旱出现的日期以及灌溉量进行预测，此方法比较依赖天气预报的时效与精度。

3.GIS预测技术。GIS预测技术只能制定出一定时间内与一段区域内的最低温与平均温预报。其原理利用了GIS技术与相关指标，通过GIS技术对预报值进行修正，如海拔高度、经纬度、坡向等，以绘制准确温度预报值的灾害预报的分布图。此预测技术结果较直观，能有效地指导农业气象灾害的预测工作。通过GIS预测技术，相关部门根据预测结果在互联网发布信息，可帮助人们提前完成防护准备工作，从而减少损失。

三、结束语

农业发展极大地促进了我国经济社会的发展，而当前我国仍然在较大程度上受到了农业气象灾害的影响，造成了不小的损失。准确、及时的农业气象灾害预测能帮助农业生产部门进行科学的决策并及时采取措施，开展有效的防灾、减灾与救灾工作，为我国农业生产的稳定持续发展提供了有力的保障。因此，相关部门必须加强对农业气象灾害的研究工作，不断革新监测预测技术，不断提高监测预测数据的时效性与精确性，从而实现对农业气象灾害的有效防控，最大限度地降低灾害带来的损失。

参考文献

[1]贾颜碧.农业气象灾害监测预测技术研究进展[J].数字化用户，2017（03）：78-79.

[2]王鹏.农业气象灾害监测预测技术探讨[J].现代农业科技，2018（04）.

[3]张新刚.探究农业气象灾害监测预测技术研究进展[J].环球市场，2016（21）：86.