北京都市型现代农用天气预报服务系统的研制

为了适应都市型现代农业服务需求和提高农用天气预报的服务能力,应用IDL语言、Flex＋ Java组合技术、ArcGIS制图技术及网络技术研制了北京都市型现代农用天气预报服务系统,并投入初步应用.系统研制结果和应用表明,系统针对北京都市型现代农业特征,包含了北京主要大田作物、特色林果、设施作物等12种作物上百种农事活动预报内容,具有专业化和针对性;系统采用了农用天气指标判别方法和农用天气指数诊断模型,在时间上可以开展未来1 ～7d的逐日滚动预报,在空间上可以做到乡镇级和3km格网级的农用天气预报,体现了都市型现代农业服务的精细化;系统运行面向省级和区县级业务人员,采用管理和应用访问（基于B/S结构）分离的设计策略,具有数据定时解析、指标库管理、产品图文制作、预报结果订正、用户分发及预报结果以GIS空间方式显示等功能,有力提升了北京农用天气预报业务的客观化、自动化水平及业务产品质量,可为国内农用天气预报技术向专业化和精细化发展提供参考.     

现代农用天气预报业务及其有关问题的探讨

为了更好地开展现代农业气象业务,提升气象为农服务能力,文章从涵盖农林牧副渔的大农业生产需求出发,阐述了现代农用天气预报的定义、原理、业务内容、技术方法与工作流程,并就其业务范围、预报时效、区域业务重点等展开讨论.文章指出,现代农用天气预报业务基于农业生产与天气的相关性、农事的可选择性和天气预报能力的不断提高,其主要特征发生了较大变化,一是强调天气预报、农业气象指标和农业气象评价技术的结合,而不仅仅是对农用天气的预报;二是业务涉及面广泛,除了为粮棉油生产服务的传统农用天气预报外,还包括林用、牧用、渔用、设施农业天气预报等;三是预报能力明显提高,对出现的时间、地点和数量预报已逐步实现精细化;四是主要业务在现代信息技术和业务系统上运行,定量化和客观化水平更高.文章认为,农用天气预报业务应明确业务范围,突出区域特点和工作重点,并注重业务产品的时效性和实用性.     

基于云计算平台的智能预测模型研究

本文针对不同用户对鲜切花价格预测数据的需求,提出了一个基于云计算平台的智能预测模型。通过对BP神经网络算法进行改进,建立鲜切花智能预测模型,利用云服务创建服务接口,在云服务中实现数据信息共享。分析结果显示：该平台具有实用性,在云计算平台上获取了低成本、高质量的数据。     

宁夏酿酒葡萄生育期气象条件及管理措施综述

根据宁夏及西北其它酿酒葡萄种植区酿酒葡萄种植气象条件的相关研究成果,结合宁夏青铜峡、永宁以及芦花台赤霞珠生育期观测数据、宁夏气候特点以及宁夏玉泉营和贺兰山东麓广夏酿酒葡萄种植基地栽培管理经验,总结了宁夏酿酒葡萄各生育阶段的适宜气象条件、不适气象条件对酿酒葡萄生长的影响以及有效降低不利影响的实用栽培措施。本文研究结果已应用于宁夏农用天气预报业务中,为宁夏酿酒葡萄的科学种植、管理和酿酒葡萄农业气象服务提供了依据。     

发展农用气象信息服务的思考建议

信息是农业气象服务的基础,气象信息的精确性、专业性和时效性是影响农用气象信息服务的主要因素。因此应从提高农用气象服务信息精细化水平,提高农用气象服务信息时效性、丰富信息内容,加强气象科普宣传工作等方面发展农用气象信息服务,适应农业生产及农民需求。     

农业气象测报业务系统上传数据文件格式和传输方式的改进

随着现代气象观测技术的迅速发展，气象资料的数量及类型急剧增加。目前基于传统的TCP/IP协议的FTP文件传输方式以及TXT格式的纯文本报文文件，已无法满足大数量、多种类的观测数据高时效传输和存储要求。为满足气象信息化标准体系建设的需求，着重研究了Java消息服务传输和新XML数据文件格式技术在AgMODOS中的开发应用，包括RabbitMQ消息队列技术中的消息中间件技术、消息传输架构设计、观测数据消息过滤与封装、数据缓存、数据补传等。业务试运行结果表明：XML格式文件内容正确，消息传输稳定，无丢失，99%的观测数据从台站到国家局在1s以内完成传输，并通过交换控制策略将数据及时转发给业务单位，大幅提升了农业气象观测数据传输的时效性和服务能力。     

宁夏春小麦全程气象服务系统

根据大量农业气象研究成果及服务经验，研制了在Windows95/98操作平台下运行的春小麦全程气象服务系统。该系统能够向农业决策及生产部门提供宁夏春小麦生产中的一系列气象服务产品，经过1997－1999年的3年的业务应用，证明系统在农业气象服务中实际应用效果明显。     

基于GIS的泰州市自动气象站应用系统的设计和实现

根据泰州市气象业务发展需求,以GeoServer发布地图数据为基础,结合SQL Server数据库,以Java为开发工具设计并实现了基于GIS的自动气象站查询系统。在对自动气象站数据报文自动采集入库,形成统一格式的数据库基础上,实现了多条件的气象要素查询、统计,异常数据值的监测和预警、疑误数据反馈等功能,同时提供了等值线、色斑图、曲线图等形式多样的服务产品表达方式。该系统已经投入运行,并通过一体化业务平台服务于社会和行业用户。     

北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现

该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。     

茂名地质灾害预报预警系统的设计与开发

地质灾害严重威胁着农村经济社会发展和农民的生命财产安全,研究地质灾害预报预警具有重要意义。茂名市设计开发了地质灾害预报预警系统,为地质灾害预报预警业务提供一个能推广、可扩展的软件业务平台,为防灾减灾提供科学依据。该系统整合了茂名基础地理信息、地质水文、气象预报等数据,采用基于面向资源服务框架(Resource Oriented Achitecture,ROA)建立地质灾害数据服务系统;基于气象强降水预报,采用灰色模型对地质灾害进行建模、预测及预警,实现智能分析,自动生成预报产品;采用GIS技术、WEB技术建立地理信息系统,为地质灾害预报预警提供可视化的支撑平台。     

农业气象大数据共享平台设计与实现

为了适应现代农业气象业务发展,增强海量数据快速处理、多源数据融合智能分析、数据挖掘等数据分析能力,实现农业气象数据和产品在全国范围内的共享,国家气象中心采用开源框架,分布式（Hadoop）大数据技术和Web架构,融合现代农业气象业务技术,构建B/S（Browser/Server即浏览器/服务器）模式的农业气象大数据共享平台,实现多源农业气象数据分布式存储与管理,同时提供网络端数据和业务产品可视化展示。共享平台于2021年业务运行,部署在国家级服务器上,为国家级和31个省级用户提供13大类200余种数据要素和产品的在线快速浏览和查询,实现国家−省级用户通过网络快速浏览、查询业务数据和产品,实现农业气象业务数据资源的共享和交汇,形成统一应用的农业气象大数据共享环境。     

农田土壤墒情监测与预报系统研发

为了定量预报农田未来7d 土壤墒情变化特征,提升农业气象服务工作质量与效率,该文旨在研发基于网络化的辽宁省农田土壤墒情监测与预报系统。该系统基于VC++及Fortran程序语言设计,以改进的CERES-MAIZE模型中的土壤水分子模型为基础,通过程序设计及各接口功能的实现,自动调用辽宁省自动土壤水分观测站的监测当日土壤含水量数据和中央气象台预报指导产品,实现数据的网络化获取和业务模型的实时运行,提升土壤墒情模拟的准确性、时效性和便利性。结果表明,预报准确率随预报日期增加而呈现降低的趋势,越临近实际监测日期土壤墒情预报情况与实际情况拟合越好;等级干旱预报准确率最低值为70.1%,最高值为81.9%,系统对于辽宁省农田土壤干旱级别的预报具有较高准确率。     

内蒙古地区级生态与农业气象监测评估服务系统的设计与实现

根据生态与农业气象业务需求,以气象通信网络为依托,采用Client/Server(C/S)体系结构,对生态与农业气象实时监测数据实现快速传输、有效存储和查询分析,及时将资料应用于生态与农业气象评估业务,为地方政府及有关生产部门提供农业气象决策服务.客户端运行县级生态与农业气象监测服务系统,负责信息监测、采集、传输;服务器端运行地市级的生态与农业气象评估服务系统,负责数据存储管理、综合分析、业务服务和产品制作等任务.     

融入情境因素和用户偏好的农业信息个性化推荐模型构建

农业信息的获取对用户农业生产来说至关重要,其直接影响了农民的收入。由于农业具有地域性、季节性等情境特点,再加上用户具有个人偏好上的动态变化,使农业信息推荐的时效性尤为重要。基于此,将农业情境特点、用户搜索浏览行为、用户特征、信息偏好、时间变化等综合考虑,构建面向涉农用户的农业信息个性化推荐服务框架和算法模型。     

区域水土流失动态监测评价的大数据分析基础与对策

区域水土流失动态监测评价的目的是掌握水土流失状况及其防治成效,建成并运用大数据进行分析,可充分利用数据资源,提高监测成果的科学性、完整性和时效性.通过大数据采集与知识挖掘,构建区域水土流失动态监测评价数据集(或集合),再利用云网络计算平台,实现基于大数据的动态监测与分析评价.文章针对区域水土流失动态监测与评价的方法和数据基础,从完善顶层设计入手,实现大数据融合与共享,推进数据标准化建设,创新大数据和云网络服务方式,完善监测站网信息采集和大数据网络基础设施建设,探索基于大数据的区域水土流失动态监测评价方法和实现途径,并提出其大数据构成与分析流程,以及应用大数据分析的对策与建议.     

无线传感网获取的农田数据管理系统集成与实例分析

无线传感网络日益成为大范围农田信息采集的重要手段,如何科学管理无线传感网自动获取的大量农田数据成为重要的研究问题。该研究利用Oracle10g工具构建了农田观测数据库,并基于Microsoft Visual Studio.net、ESRI ArcGIS Engine9.3和ERDAS9.2软件集成开发了农田观测数据管理系统,实现了与无线传感器网络数据自动获取平台之间的无缝对接及数据高效管理。该数据管理系统包括数据自动入库、数据编辑管理、数据浏览统计分析、空间化数据产品生产应用等4个功能模块。数据自动入库模块主要完成无线传感网获取的农田原始数据到数据库初级产品的管理,包括自动接收控制、数据校正与纠错、观测器异常报警等基本功能;数据库编辑管理模块负责已入库数据的元数据生成与维护,真实数据检索、显示与分析等任务;空间化数据产品生产应用模块主要实现观测数据的空间扩展、时空耦合模拟,以及农情监测业务应用等需求,包括空间插值和时间维模拟等。该系统在河南省鹤壁市进行了实测应用,已经稳定运行1年,结果表明:系统能实现农田参数的自动入库、相关处理、分析和管理,具有良好的稳定性、安全性、完善的功能性和便捷的人机接口等特点。     

基于云原生技术的土壤墒情监测系统设计与应用

该研究针对全中国尺度的土壤墒情监测需求,构建基于自动监测站原位监测与多源专题数据的土壤墒情数据获取感知技术体系,提出数据质量控制清洗策略并建立数据校正插补模型。系统基于云原生技术设计,将模块以微服务形式灵活开发部署,通过容器技术打包运行独立实例,布设了墒情数据上报采集、可视化分析和数据挖掘应用等核心模块。依托空间分析和WebGL技术开发3D WebGIS数据分析功能模块,实现协同土壤墒情、土地利用、海拔高程等多源数据可视化分析与制图,深入挖掘数据价值,实现墒情估算和基于水量平衡的灌溉决策应用服务。系统已在中国21个省份得到应用,建立自动监测站970个,采集监测数据6000余万条,为用户掌握土壤墒情现状、指导农业节水灌溉、获取可靠科研数据等应用提供数据与技术服务。     

单时相双极化ENVISAT ASAR数据水稻识别

许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是，以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的，对单时相双极化的ENVISAT ASAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节，获取了覆盖江苏洪泽县的ASAR APP时间序列数据。首先，分析比较不同地物的后向散射系数，选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据；然后，采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来；最后，利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明，利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENVISAT ASAR APP图像能较好区分水稻与非水稻， 水稻识别精度可达86％以上。     

基于网格化信息的北京地区土壤墒情预报服务系统

依据农田土壤水分平衡理论,引入RS和GIS技术,以图像栅格信息方式分别考虑土壤、植被和大气空间区域分布的非均匀性,以中期天气预报要素、实测土壤墒情及当前MODIS卫星遥感资料为基础,研究开发了基于IDL语言的250m空间分辨率网格信息的北京市土壤墒情预报服务系统,并在北京地区进行了气象业务服务应用和效果评估。结果表明,RS和GIS技术能有效实现土壤墒情预报信息的网格化和预报参数值的非均匀化,基于IDL语言开发的土壤墒情预报系统技术流程清晰,功能齐全,业务化程度高,系统在北京农业干旱监测和预报服务中能得到有效发挥,对与北京农田类似的地区具有推广价值。     

安徽省新一代酸雨资料采集处理系统

基于安徽省气象局建立的国家级和省级酸雨观测站资料,利用BCB语言编制基于WINDWOS平台的酸雨信息采集处理和分发系统,包括数据采集、规范格式资料传输、酸雨报表制作及其它辅助功能,实现对酸雨数据的自动采集和处理,为安徽省气象特种观测系统提供基础数据。