[科普中國]-農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報

概述

農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報是根據(jù)氣象條件的變化對未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象可能形成的最終產(chǎn)量進(jìn)行的預(yù)報。擬定農(nóng)產(chǎn)品運輸、貯存、進(jìn)出口計劃的依據(jù)之一，也是農(nóng)田最優(yōu)化管理的重要參考。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的形成不僅與農(nóng)作物的品種特性、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、土肥條件、病蟲害等因子有關(guān)，還與環(huán)境氣象條件密切相關(guān)。在影響產(chǎn)量的各種因素中，氣象因子往往起著重要、甚至是關(guān)鍵性作用。因此，分析研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象與環(huán)境氣象條件間的定量關(guān)系，根據(jù)氣象條件來預(yù)報農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象可能形成的最終產(chǎn)量，在農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報和農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)報中占有重要地位。農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報是當(dāng)今世界各國開展得比較廣泛的一種農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報。由于政治和經(jīng)濟目的，一些主要農(nóng)產(chǎn)品出口國，如美國，不僅開展本國的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報，而且還進(jìn)行世界范圍的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報。1

發(fā)展歷程研究概況農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報的研究，開始于20世紀(jì)初葉。早期為對比、相似定性研究階段，主要是對作物和氣象條件進(jìn)行對比分析，根據(jù)相似程度預(yù)報收成。后來有了一些簡單的相關(guān)統(tǒng)計研究。50年代以后，隨著生物學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展，開始了對于作物產(chǎn)量－天氣二者之間關(guān)系的各種回歸模擬模式的研究工作，其方法通常是先作產(chǎn)量歷史資料的趨勢處理，而后再建立一元或多元的線性或非線性回歸模式。60年代，借助電子計算技術(shù)，產(chǎn)量-天氣模式的研制進(jìn)入統(tǒng)計-理論（動力）模擬階段。進(jìn)入70年代，農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報技術(shù)發(fā)展迅速，不僅將土壤、地勢等因素引入預(yù)報模式，還開展了作物群體生長的動力學(xué)模擬研究。不少國家已逐步將預(yù)報模式交付業(yè)務(wù)部門試用，現(xiàn)大范圍作物產(chǎn)量的預(yù)報已具有一定準(zhǔn)確性，誤差僅為實產(chǎn)的±10%。預(yù)報準(zhǔn)確率并將隨預(yù)報模式的完善而進(jìn)一步提高。美國還利用地球資源衛(wèi)星和遙感技術(shù)測定作物生長狀況，并結(jié)合氣象站網(wǎng)的氣象資料進(jìn)行產(chǎn)量估算?，F(xiàn)在，產(chǎn)量預(yù)報正朝著長期預(yù)報方向發(fā)展，經(jīng)驗回歸統(tǒng)計預(yù)報模式越來越多地應(yīng)用于業(yè)務(wù)產(chǎn)量試報，衛(wèi)星遙感技術(shù)將推動建立新的實時預(yù)報模式。2

產(chǎn)量構(gòu)成農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報的形成，不僅與氣象條件有關(guān)，而且還與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象的品種特性、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、土肥條件、飼料和廄舍條件、病蟲害等因素有關(guān)。由于氣象因素變率大，其他因素變化緩慢，趨勢明顯，因此在大范圍的產(chǎn)量逐年波動中，氣象因子往往起著重要作用。如果設(shè)法排除其他因素對產(chǎn)量的影響，就可通過分析研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象與氣象條件間的定量關(guān)系，來預(yù)告農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象可能形成的最終產(chǎn)量。預(yù)報的產(chǎn)量中大致可包括時間趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機誤差3個部分。

時間趨勢產(chǎn)量反映農(nóng)業(yè)技術(shù)和經(jīng)營管理的改進(jìn)和發(fā)展所形成的變化，代表所有非自然因素對產(chǎn)量貢獻(xiàn)的總和。在具體處理時，常以時間參數(shù)作自變量，以某種函數(shù)關(guān)系去模擬。模擬方法有：①滑動平均模擬法。平滑去產(chǎn)量曲線上那些因天氣、氣候等自然因素變化而造成的短周期波動，保持較多的非自然因素和其他因素造成的趨勢產(chǎn)量。這是一種簡化了的模擬方法。②線性模擬法。以時間的線性函數(shù)值來模擬趨勢產(chǎn)量，計算比較簡便，但它把除氣象因素外的各種因素對產(chǎn)量錯綜復(fù)雜的影響都?xì)w為線性關(guān)系，有欠確切，只有在線性趨勢明顯時才具有較高的準(zhǔn)確性。③非線性模擬法。又稱曲線模擬法，以時間的非線性函數(shù)來模擬趨勢產(chǎn)量。此法比較符合實際情況，但取高階模擬時，易導(dǎo)致與氣象產(chǎn)量的混淆，從而失去模擬趨勢的意義。

氣象產(chǎn)量是指經(jīng)過時間趨勢處理后的產(chǎn)量序列的余項，為農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報的中心內(nèi)容。常用的氣象產(chǎn)量模擬預(yù)報方法有：①回歸統(tǒng)計模擬。包括從一元一階的線性回歸到一元高階和多元高階的非線性回歸模擬。這種方法在有較長序列的平行觀測資料條件下，有一定效果。模擬的方程中元素越多,階次越高,效果越好；但計算復(fù)雜，工作量大，在目前資料序列短的情況下，因子過多，反會導(dǎo)致模擬的不穩(wěn)定和模糊模式的生物學(xué)意義。②周期分析模擬。先分析作物氣象產(chǎn)量序列的周期變化，并假設(shè)未來序列將按過去的周期規(guī)律演變，然后疊加幾個主要周期的數(shù)據(jù)，模擬氣象產(chǎn)量序列的未來時間演變。③模糊聚類模擬。即綜合多種氣象因子對產(chǎn)量的影響，進(jìn)行半定性半定量的預(yù)報方法。此法運算簡便，適用于資料序列較短的單點氣象產(chǎn)量豐、平、歉年的預(yù)測。④天氣學(xué)方法。以大尺度的大氣環(huán)流特征為自變量因子，建立其與作物產(chǎn)量之間的統(tǒng)計模式。此法可避免先預(yù)報氣象要素可能造成的中間誤差，并可延長預(yù)報時效。⑤產(chǎn)量結(jié)構(gòu)分析法。根據(jù)產(chǎn)量構(gòu)成因素與氣象因子間的定量關(guān)系。分別建立單位面積上的有效穗數(shù)、每穗粒數(shù)及千粒重等單項預(yù)報模式，然后合成為總模式或構(gòu)成模式系統(tǒng)以預(yù)報作物最終產(chǎn)量。這種方法的生物學(xué)意義較明確。⑥理論（動力）數(shù)值模擬。在各種理論假設(shè)前提下，利用作物生長發(fā)育資料及氣象資料，模擬光合、呼吸、蒸騰等各生理過程及干物質(zhì)形成和累積過程，進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報。

隨機誤差又稱隨機“噪音”，是指計算誤差和分析產(chǎn)量時無法分離的偶然誤差，故通常不予計算。

3