孫雪
(遼寧省本溪市氣象局,本溪117000)
目前我國(guó)的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)在科學(xué)技術(shù)方面不斷提升,一些科學(xué)技術(shù)成果逐漸被應(yīng)用到農(nóng)作物生長(zhǎng)氣象條件的評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)中。運(yùn)用有關(guān)的農(nóng)業(yè)氣象模型來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)作物的氣候年景,同時(shí)還要對(duì)作物的敏感性及對(duì)氣候的脆弱性加以注意,從而選擇出作物生長(zhǎng)期有效的數(shù)據(jù)和材料,綜合的運(yùn)用聚類(lèi)的方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),糧食安全始終是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定進(jìn)步所面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。極端氣象天氣的發(fā)生對(duì)我國(guó)可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)造成了比較嚴(yán)重的破壞。因此,政府和人民非常迫切的需要專(zhuān)業(yè)人員對(duì)氣象條件和災(zāi)害損失做出合理的評(píng)估。
目前,在國(guó)際上大致可以將其分為荷蘭Wageningen大學(xué)系列模型、美國(guó)CERES系列模型、澳大利亞APSIM模型以及俄羅斯作物生長(zhǎng)模型等幾個(gè)類(lèi)型。我國(guó)的模型是從國(guó)外引進(jìn)的,不管引進(jìn)的哪個(gè)國(guó)家的模擬模型,都需要首先考慮到模型本地化的問(wèn)題。在使用這些模型過(guò)程中,首先應(yīng)該使用本地的農(nóng)業(yè)氣象材料對(duì)模型中的相關(guān)數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行調(diào)試和校對(duì),然后在使用本地區(qū)的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),從而切實(shí)保證能夠得到正確的校對(duì)結(jié)果?,F(xiàn)階段,對(duì)國(guó)外引進(jìn)設(shè)備進(jìn)行調(diào)試的方法多數(shù)都是采用少數(shù)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到設(shè)備參數(shù)大致的取值范圍,然后利用模型或者氣象服務(wù)部門(mén)設(shè)計(jì)好的優(yōu)化程序,在一定范圍內(nèi)不斷進(jìn)行調(diào)試,當(dāng)數(shù)值在給定的誤差范圍之內(nèi),得到最終參數(shù)就是比較合理的。但是,從實(shí)際的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出發(fā),只是做到了這一步還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,對(duì)于真正的農(nóng)作物模擬模型來(lái)說(shuō),因?yàn)椴煌霓r(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程中,其遺傳物質(zhì)和不同地區(qū)的生長(zhǎng)環(huán)境是不一樣的,當(dāng)將國(guó)外的模擬模型直接應(yīng)用到我國(guó)是各個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中就會(huì)出現(xiàn)較大的偏差,更何況有些參數(shù)在調(diào)試過(guò)程中只是數(shù)字方面的意義,對(duì)農(nóng)作物的作用較少。在檢測(cè)過(guò)程中如果只是限于一個(gè)地區(qū)的單純的數(shù)值調(diào)試的話(huà),就可能會(huì)導(dǎo)致部分的變量模擬效果較好,但是生物學(xué)意識(shí)或者科學(xué)意義存在不足的情況。因此,需要我們對(duì)各種作物模型的結(jié)構(gòu)內(nèi)容進(jìn)行全面的掌握和了解,利用完善的農(nóng)作物試驗(yàn)田對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的觀測(cè),進(jìn)而對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的校準(zhǔn),對(duì)一些過(guò)程或者模型中模塊進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷摹?/p>
首先,基于單點(diǎn)參數(shù)和模型模擬結(jié)果的作物模型區(qū)域的應(yīng)用。除實(shí)驗(yàn)室外,其余測(cè)定的各種生理參數(shù)不會(huì)隨著地點(diǎn)和品種發(fā)生改變,在很多作物生長(zhǎng)模擬模型中,一些從參數(shù)會(huì)隨著作物的生長(zhǎng)和發(fā)育而不斷地進(jìn)行改變,因此,在觀測(cè)過(guò)程中要依據(jù)具體的情況來(lái)進(jìn)行合理的確定。特別注意的是在固定好的區(qū)域內(nèi),有很多代表性的作物,以這些為站點(diǎn),在獲得單點(diǎn)參數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)作物生長(zhǎng)模型進(jìn)行運(yùn)作,得出相應(yīng)的站點(diǎn)的結(jié)果,再運(yùn)用地理信息系統(tǒng)對(duì)離散站點(diǎn)的模擬結(jié)果進(jìn)行模擬,最終得到空間格點(diǎn)的分布情況。并合理的對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。在調(diào)整過(guò)程中,針對(duì)農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量序列的發(fā)展趨勢(shì),用時(shí)間趨勢(shì)對(duì)其進(jìn)行處理最終得到氣象產(chǎn)量,然后將其與最近5年的平均產(chǎn)量進(jìn)行加和,最終對(duì)實(shí)際產(chǎn)量進(jìn)行修訂和校正。從模擬的結(jié)果分析,訂正之后的地區(qū)性參數(shù)能夠很好地反映出地區(qū)尺度上的農(nóng)作物品種性質(zhì),并能夠很好地對(duì)模擬區(qū)域的產(chǎn)量和變化趨勢(shì)進(jìn)行確定;其次,基于氣象要素空間插值和作物參數(shù)分區(qū)的作物模型區(qū)域的應(yīng)用。在農(nóng)作物模型分析一個(gè)具有較大空間的作物生長(zhǎng)情況時(shí),分析者往往都想得到詳細(xì)的農(nóng)作物空間分布差異,而如果采用單點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行觀測(cè)的話(huà),其適應(yīng)性就不那么的明顯。例如,在對(duì)東北地區(qū)的玉米和水稻凍害預(yù)測(cè)研究過(guò)程中,在考慮到作物模型中驅(qū)動(dòng)變量氣象因子的空間屬性的基礎(chǔ)上,再借助插值方法,將臺(tái)站逐日氣象要素值插值為具有較高分辨率的格點(diǎn)輸入值,這樣就可以得到空間模擬結(jié)果,這種方法適合在較大區(qū)域范圍進(jìn)行觀測(cè)使用。
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,當(dāng)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)投入以及土壤肥沃程度不改變的前提下,影響作物產(chǎn)量和生長(zhǎng)發(fā)育最為直接的因素就是氣象條件。因此,只有很好的運(yùn)用氣象模型來(lái)對(duì)當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件進(jìn)行有效的評(píng)價(jià),才可以有效地應(yīng)用到作物生長(zhǎng)模擬模型這個(gè)領(lǐng)域。我國(guó)氣象部門(mén)最近幾年,通過(guò)大量的嘗試探索,研究出了基于評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的平均氣溫狀態(tài)下的平均模擬生物量的確定方法,并對(duì)這種實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)制定了相應(yīng)的方法,在觀測(cè)過(guò)程中采用先模擬后平均的方法,以模型中作物發(fā)育階段作為比較評(píng)價(jià)的指標(biāo),從而切實(shí)保證了從時(shí)間方面的可比性。然后在這個(gè)環(huán)節(jié)上,利用作物生長(zhǎng)模擬模型和實(shí)時(shí)的逐日氣象資料,通過(guò)對(duì)作物模擬的蓄積量和同期作物歷史發(fā)育程度模擬數(shù)值進(jìn)行有效的對(duì)比,來(lái)確定當(dāng)前氣象條件對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)產(chǎn)生的影響。在評(píng)價(jià)過(guò)程中,考慮到我國(guó)北方地區(qū)農(nóng)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)干旱的天氣,因此,在對(duì)華北地區(qū)例如對(duì)冬小麥模型進(jìn)行評(píng)價(jià)過(guò)程中,可以根據(jù)評(píng)價(jià)的需要按照上中下3旬時(shí)間段,給出華北地區(qū)農(nóng)作物干旱的評(píng)價(jià)指標(biāo)。而對(duì)于嚴(yán)寒的東三省地區(qū)像玉米、水稻的生長(zhǎng)模型中,在東北地區(qū)出現(xiàn)水分脅迫時(shí),同樣可以按照上中下3旬時(shí)間段給出水分脅迫對(duì)農(nóng)作生長(zhǎng)量的產(chǎn)生的影響。
對(duì)于作物產(chǎn)量的預(yù)測(cè),傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法主要對(duì)農(nóng)作物的最終產(chǎn)量與生長(zhǎng)發(fā)育期間的氣象條件的統(tǒng)計(jì)來(lái)評(píng)估其關(guān)系,沒(méi)有考慮到作物自身生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)。作物的產(chǎn)量主要是通過(guò)農(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程中通過(guò)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的積累而形成的。農(nóng)作物的產(chǎn)量與前期生物量存在著正比例的關(guān)系,這時(shí)的氣象條件對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量和農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生一定的持續(xù)性影響。因此,在對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量進(jìn)行研究過(guò)程中,可以考慮從動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)角度出發(fā),根據(jù)模型中,模擬到的農(nóng)作物其中后期各種營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)積累的數(shù)量進(jìn)行最終的預(yù)測(cè),而最簡(jiǎn)單和最直接的方法就是根據(jù)實(shí)時(shí)的氣象材料和后期天氣的平均值組成農(nóng)作物整個(gè)生育期完整氣象數(shù)據(jù)信息,然后再運(yùn)行這個(gè)作物模型,在不同的時(shí)間段動(dòng)態(tài)對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)過(guò)程中還有一種方法就是利用作物生長(zhǎng)模型和前期的實(shí)時(shí)條件對(duì)作物的產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),也就是確定作物生長(zhǎng)中后期營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)積累和最終產(chǎn)量之間的相互關(guān)系,并建立動(dòng)態(tài)性的統(tǒng)計(jì)型作物產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型,當(dāng)農(nóng)作物生長(zhǎng)到中后期之后,利用這個(gè)動(dòng)態(tài)模型中前期模型積累的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)動(dòng)態(tài)對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量進(jìn)行氣象預(yù)測(cè)。為了與農(nóng)作物生長(zhǎng)模型模擬的生物量的含義有效地進(jìn)行匹配,模型建立過(guò)程中所使用的產(chǎn)量為歷史產(chǎn)量除去趨勢(shì)產(chǎn)量之后所剩下的余波部分,這部分就是氣象產(chǎn)量。
首先,要增強(qiáng)引進(jìn)的作物生長(zhǎng)模型的適應(yīng)性,讓其可以適應(yīng)本地的氣象條件。在運(yùn)用模型時(shí),要集中注意觀察被研究的作物,并大量積極的收集相關(guān)的農(nóng)業(yè)信息資源、田間示范資料以及地區(qū)長(zhǎng)期的氣候和物質(zhì)資源材料等,并要進(jìn)行多點(diǎn)、長(zhǎng)序列的資料驗(yàn)證和校對(duì)工作。在模擬過(guò)程中還要全面分析農(nóng)作物品種變化所帶來(lái)的產(chǎn)量差異性。參數(shù)調(diào)整和過(guò)程改建都需要小心謹(jǐn)慎的進(jìn)行,在調(diào)整過(guò)程不要只是關(guān)注數(shù)字和參數(shù),避免小范圍驗(yàn)證而大范圍使用的亂象發(fā)生,避免材料過(guò)于單一,避免模型調(diào)試后沒(méi)有經(jīng)過(guò)全面驗(yàn)證就推廣使用;其次,農(nóng)作物生長(zhǎng)模擬模型的應(yīng)用和推廣應(yīng)該密切結(jié)合本地區(qū)農(nóng)作物品種的生長(zhǎng)特性和農(nóng)業(yè)氣象問(wèn)題等因素,有針對(duì)性地對(duì)農(nóng)作物模型進(jìn)行改善,從而不斷發(fā)展出全新的模塊和全新的方法,力求發(fā)展具有我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的作物生長(zhǎng)模擬模型;最后,要每時(shí)每刻地提醒自己,作物的生長(zhǎng)模擬模型不是萬(wàn)能的,只不過(guò)是在模擬模型中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水平、農(nóng)作物的品種類(lèi)型都是特定的,這樣,在不斷變化的氣象條件下,作物就會(huì)逐漸的生長(zhǎng)發(fā)育,但是在設(shè)定的氣象因素中,模型很難描述與分析一些極端惡劣的或者導(dǎo)致災(zāi)害發(fā)生的氣象。即便是在一些模型的描述過(guò)程中對(duì)于一些干旱和高溫的描述都比較確切,但是這些描述在各個(gè)地區(qū)的適應(yīng)方面還存在一定的經(jīng)驗(yàn)性和局限性。因此,在模擬模型進(jìn)行模擬過(guò)程中,我們要考慮到極端惡劣氣象造成的災(zāi)害。通過(guò)大量收集當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)惡劣氣象造成的災(zāi)害的資料進(jìn)行研究,得出的研究成果可以對(duì)模擬出的結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充,這樣就可以更好改進(jìn)作物生長(zhǎng)模擬的模型,使之能夠客觀準(zhǔn)確的模擬出本地區(qū)作物生生長(zhǎng)發(fā)育的情況以及和產(chǎn)量之間的關(guān)系。
首先,要對(duì)影響評(píng)估與作物產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的方法做出進(jìn)一步的改進(jìn)?;谧魑锬M模型的產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),從而依據(jù)本地的不同氣象預(yù)報(bào)作物產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),這樣可以補(bǔ)充在大規(guī)模統(tǒng)計(jì)時(shí)的不足,且具有很大的可行性。但是,就現(xiàn)今的技術(shù)水平,所得出的預(yù)測(cè)結(jié)果在進(jìn)度與效果上還不是很精準(zhǔn),需要我們積極的探索更好的解決方法。鑒于此,我們要在后續(xù)的評(píng)價(jià)中把不同氣象災(zāi)害的動(dòng)態(tài)損失和作物產(chǎn)量結(jié)合起來(lái),再進(jìn)行預(yù)報(bào);其次,有關(guān)的各類(lèi)實(shí)施方案必須經(jīng)過(guò)國(guó)家的全面落實(shí),才可執(zhí)行。由于目前我國(guó)氣象系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)與傳輸方面具有一定的局限性,致使當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)氣象資料不能得到及時(shí)地掌握,從而得不到及時(shí)的處理解決。
現(xiàn)階段在我國(guó)在系統(tǒng)中已經(jīng)存在的一些評(píng)價(jià)模型多數(shù)情況下都是以計(jì)數(shù)模式為主,需要我們及時(shí)地對(duì)這些不合理的評(píng)價(jià)方式進(jìn)行改進(jìn)。因此,就需要我們積極的引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和理念,在我國(guó)氣象業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)方法的基礎(chǔ)上,逐漸發(fā)展和應(yīng)用全新的農(nóng)業(yè)氣象數(shù)值模式模型,從而切實(shí)增強(qiáng)農(nóng)業(yè)氣象部門(mén)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的服務(wù)能力。