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。     

基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计

国外重点产粮区的作物长势和产量增长趋势信息对于中国政府决策和制订合理的粮食政策具有重要意义,但由于地域的限制、生产方式的差异以及国外可获取的气象资料有限,气象模型和农学模型在国外估产方面尚存在不足,遥感以其便捷、快速、客观的优势已被越来越多地采用进行国外作物长势监测和产量估计。该文以美国玉米和印度水稻为例,探讨了基于1kmSPOT-VGT遥感资料进行作物长势监测和产量趋势估计的方法,并结合当地气象条件对其结果进行了分析。经检验,利用该方法得到的长势状况及空间分布与实际基本一致,产量增长趋势预测准确率为100%;在作物生长旺盛季节,植株覆盖密度较大时,EVI比NDVI能更真实地反映作物的长势状况。该研究可为国外作物长势遥感监测与产量估算业务应用提供参考。     

基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟

大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。     

基于WOFOST模型的华北冬小麦动态长势评估指标构建

为构建基于WOFOST作物模型主要输出要素地上部生物量(TAGP)和叶面积指数(LAI)的华北平原冬小麦长势评估指标,利用华北平原冬小麦主产区农业气象站冬小麦生育期、叶面积指数和土壤湿度等观测资料以及河北固城站、河南郑州站和山东泰安站3个农业气象试验站冬小麦生物量观测资料,完成WOFOST模型参数本地化和适应性分析。利用华北平原354个气象站2001-2016年逐日气象资料驱动模型,根据不同时段15年地上总生物量(TAGP)和叶面积指数(LAI)要素及其与15年平均值的距平百分率的概率统计分布,确定冬小麦长势动态评估指标;利用冬小麦田间观测资料,检验指标的合理性和有效性。结果表明:(1)试验站观测值与模拟值对比显示,冬小麦生育期模拟误差绝对值平均为3.7d,地上部总生物量及各器官生物量的误差为3.8%～11.7%,WOFOST模型可较为准确地模拟冬小麦生长发育及其生物量的动态累积过程,在华北平原适用性良好;(2)基于指标的动态长势评估等级与观测数据对比,2个农业气象试验站点的指标评估结果与观测资料一致性较好,1个站点的结果则在冬小麦生长过程中呈波动状态,总体上基于LAI的长势评价指标与观测资料对比相关系数高于基于TAGP的评价指标;(3)基于WOFOST模型的冬小麦长势评估指标能够一定程度反映冬小麦长势状况,可用于业务中进行实时、动态和定量的评估。     

2009/2010年度冬季气候对农业生产的影响

2009/2010年度冬季（2009年12月-2010年2月）,全国大部气温接近常年或略偏高,降水区域性差异明显。北方冬麦区光、温、水匹配基本合理,大部区域和时段降水条件较好,利于冬小麦安全越冬和后期返青生长。长江中下游地区多阴雨寡照天气,加之气温阶段性偏低,部分地区作物遭受冻害,但总体影响不大。云南、贵州等地遭受特大秋冬连旱,夏收粮油作物生长和春播生产受到严重影响。新疆北部的持续强降雪使当地牧业生产受灾严重。总体来看,北方地区农业气象条件优于南方。     

辽宁省生长季CLDAS土壤相对湿度产品的评估检验

基于辽宁省2020年生长季(5-10月)逐日自动土壤水分站观测资料,利用相关系数(r)、均方根误差(RSME)、平均绝对误差(MAE)和偏差(ME)等统计评估指标对0-10cm、0-20cm和0-50cm层次的CLDAS(中国气象局陆面数据同化系统)土壤相对湿度产品在辽宁省的模拟表现进行评估检验,以确定其在辽宁省的适用性。结果表明,3个土壤层次的CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值在时间尺度上存在趋势一致性,具有显著的正相关。生长季内辽宁省CLDAS平均土壤相对湿度模拟结果整体偏高,CLDAS对土壤相对湿度在60%～90%之间的模拟效果较好,对偏湿状态(RSM>90%)和偏干状态(RSM<60%)的模拟效果欠佳。3个层次的CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值存在一致的空间变化趋势,总体呈西低东高趋势分布。CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值呈显著正相关关系,0-20cm和0-50cm层次上全省大部地区相关系数超过0.8。误差评估结果在全省范围内的分布趋势一致,辽宁东部、南部和西部的误差较小,北部和中部的部分地区误差较大,在康平—彰武—新民—台安一线出现误差异常高值区。...     

山东夏玉米土壤干旱阈值研究与影响评价

【目的】 确定山东夏玉米土壤水分的适宜阈值范围与干旱胁迫阈值,定量化评估不同程度干旱对夏玉米生长发育和产量形成的影响,从而为提高农业水资源利用效率,缓解干旱胁迫的不利影响等提供依据。【方法】基于水分控制试验结果,确定夏玉米苗期、穗期与花粒期的土壤水分适宜与不适宜阈值范围;以土壤相对湿度驱动WOFOST作物机理模型,明确无旱、轻旱、中旱与重旱的阈值指标;通过设置不同干旱程度与持续天数,完成定量化的干旱影响评价。【结果】（1）夏玉米苗期、穗期与花粒期的土壤水分适宜阈值范围分别为62%—91%、66%—92%与68%—94%,不适宜阈值范围分别为<62%、<66%及<68%;（2）苗期无旱、轻旱、中旱与重旱阈值指标分别为53%、50%、45%与40%,穗期各程度干旱阈值指标分别为58%、48%、43%与37%,花粒期各程度干旱阈值指标分别为57%、52%、49%与45%;（3）苗期干旱对夏玉米总叶重、总茎重与最大叶面积指数的影响最大,穗期与花粒期干旱对总穗重影响最大,其中穗期重旱将导致不能形成最终产量。【结论】确定了夏玉米不同发育期的土壤水分阈值指标,夏玉米穗期与花粒期干旱对于产量形成的影响更为显著。     

2014年秋收作物生长季农业气象条件评价

基于全国气象台站实时观测数据和同期历史资料,对玉米、一季稻、晚稻、大豆、棉花等主要秋收作物生长季内的农业气象条件进行分析。结果表明,2014年秋收作物主要生长季内,全国大部农区≥10℃积温较常年同期偏多50～200℃·d,热量条件较好。东北地区南部、华北东部和黄淮东北部降水量较常年同期偏少25%～50%,其余地区降水量接近常年同期。日照时数接近常年同期或偏少,其中长江中下游地区较常年同期偏少200～300h。暴雨洪涝、高温热害等农业气象灾害较2013年偏轻,但西北地区东南部、黄淮、华北东部、东北地区南部等部分农区秋收作物生长关键期遭遇近5a最重夏伏旱,对玉米产量影响较大,西南地区东部、江淮、江汉、江南东部阶段性阴雨寡照天气对作物生长发育不利。江南、华南大部气象条件总体较好,“寒露风”、暴雨洪涝等农业气象灾害持续时间短、范围小,影响轻。     

2009年春季气候对农业生产的影响

2009年春季（3—5月）,全国平均气温比常年同期偏高,降水量和日照时数接近常年同期。农区大部积温偏多,热量和光照充足,大部地区土壤墒情适宜,干旱和洪涝发生范围较小,利于冬小麦、油菜生长发育和产量形成,也利于春播工作顺利进行和春播作物生长发育;但西北地区东北部、华北西部、黑龙江及内蒙古东北部出现阶段性干旱、长江中下游出现低温阴雨寡照等农业气象灾害,对农业生产造成一定影响。     

不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟影响研究

为了探究不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟结果的影响,以中国北方冬麦区为研究区域,采用薄盘样条插值方法生成4种空间分辨率(5、10、25、50 km)的气象驱动数据,采用空间聚集方法构建相应空间分辨率的土壤参数集,以农业气象观测站数据为基础,通过泰森多边形方法扩展农田管理和作物模型品种参数,在以上基础上建立不同空间分辨率的WOFOST模拟平台,结合区域统计产量数据,诊断不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟的影响。研究表明:对于模拟的开花期、成熟期、潜在产量水平的地上生物量和穗质量、雨养产量水平的地上生物量和穗质量,4种空间分辨率的区域平均值模拟结果之间无显著差异;高分辨率驱动数据下,模拟结果分布上有更多的极值。不同空间分辨率的模拟结果均能反映冬小麦生长的空间分布规律;与同区域统计产量相比,不同空间分辨率下WOFOST雨养产量可以解释观测产量年际变异的75.4%~85.4%。不同空间分辨率的潜在产量和雨养产量与气候因子相关分析表明,生育期辐射可以解释16.6%~29.6%的潜在产量变化,生育期降水可以解释13.3%~17.8%的雨养产量变化。高空间分辨率的数据存贮量和计算时间分别是低空间分辨率的80和100倍以上。研究结果可以为作物模型区域应用,尤其是空间分辨率的选择提供理论依据。