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国家级现代农业气象业务技术进展

侯英雨 张蕾 吴门新 宋迎波 郭安红 赵秀兰

侯英雨, 张蕾, 吴门新, 等. 国家级现代农业气象业务技术进展. 应用气象学报, 2018, 29(6): 641-656. DOI: 10.11898/1001-7313.20180601..
引用本文: 侯英雨, 张蕾, 吴门新, 等. 国家级现代农业气象业务技术进展. 应用气象学报, 2018, 29(6): 641-656. DOI: 10.11898/1001-7313.20180601.
Hou Yingyu, Zhang Lei, Wu Menxin, et al. Advances of modern agrometeorological service and technology in China. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 641-656. DOI:  10.11898/1001-7313.20180601.
Citation: Hou Yingyu, Zhang Lei, Wu Menxin, et al. Advances of modern agrometeorological service and technology in China. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 641-656. DOI:  10.11898/1001-7313.20180601.

国家级现代农业气象业务技术进展

DOI: 10.11898/1001-7313.20180601
资助项目: 

公益性行业(气象)科研专项 GYHY201506001

详细信息
    通信作者:

    侯英雨, 邮箱: yyhou@cma.gov.cn

Advances of Modern Agrometeorological Service and Technology in China

  • 摘要: 农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台(CAgMSS)已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。
  • 图  1  2018年8月10日20 cm土壤湿度(a)和土壤墒情对比(b)

    Fig. 1  Relative humidity(a) and comparative humidity(b) of soil at depth of 20 cm on 10 Aug 2018

    图  2  全国冬小麦适宜度逐旬动态变化

    Fig. 2  Dynamic variation of climate suitability at every ten days for winter wheat

    图  3  冬小麦遥感长势监测

    Fig. 3  Growth monitoring of winter wheat based on remote sensing

    图  4  冬小麦模型预报准确率

    Fig. 4  Precision rate of yield prediction for winter wheat

    图  5  2008—2017年粮食单产预报值(a)和预报准确率(b)

    Fig. 5  Yield prediction of food crops(a) and their precision rate(b) during 2008-2017

    图  6  农业干旱综合监测(a)和遥感干旱指数(b)

    Fig. 6  Comprehensive monitoring of agricultural drought(a) and remote sensing monitoring index of agricultural drought(b)

    图  7  作物模型低温冷害模拟

    Fig. 7  Simulation of cold stress for single-season rice

    图  8  春玉米(a)和一季稻(b)春耕春播气象适宜度

    Fig. 8  Climate suitability of planting for spring maize(a) and single-season rice(b)

    表  1  作物长势遥感监测指标

    Table  1  Crop growth condition classification using vegetation index

    长势分级 差值植被指数 植被状态指数
    偏差 [-100,-8) [-100,55)
    略偏差 [-8,-4) [55,65)
    持平 [-4,4) [65,75)
    略偏好 [4,8) [75,85)
    偏好 [8,100) [85,100)
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    表  2  基于生物量的作物长势分类指标

    Table  2  Crop growth condition classification using biomass simulated from crop model

    评价结果 地上干物质总重/% 穗重/% 叶重/%
    偏好 [20,100) [10,100) [10,100)
    略偏好 [10,20) [5,10) [5,10)
    持平 [-10,10) [-5,5) [-5,5)
    略偏差 [-20,-10) [-10,-5) [-10,-5)
    偏差 [-100,-20) [-100,-10) [-100,-10)
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    表  3  小麦赤霉病发生发展气象分级标准

    Table  3  Criteria of epidemic level for wheat scab

    发生发展气象等级 气象条件描述 流行程度 判别指标(达标日数)
    1 适宜 大流行 不低于10 d
    2 基本适宜 中等 [5 d,10 d)
    3 不适宜 轻发生、局部轻发生 [0,5 d)
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    表  4  内蒙古地区草原蝗虫发生发展气象分级标准

    Table  4  Criteria of development level for grasshopper in Inner Mongolia

    发生发展气象条件 虫害气象适宜度指数(Z) 等级
    适宜 Z≥12 1
    较适宜 8≤Z<12 2
    不适宜 0≤Z<8 3
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-08-13
  • 修回日期:  2018-09-24
  • 刊出日期:  2018-11-30

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