關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)氣象；LBS；氣象災(zāi)害；農(nóng)事活動；浙江省

0 引言

農(nóng)業(yè)是浙江省重要的產(chǎn)業(yè)之一，對于浙江省經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入的增加起到了重要的作用[1]。然而，在遭受氣象災(zāi)害時，農(nóng)業(yè)極易受到影響，導(dǎo)致減產(chǎn)[2-3]。利用農(nóng)業(yè)氣象現(xiàn)代化信息技術(shù)對提升農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)力與穩(wěn)定性具有重要意義。

有關(guān)農(nóng)業(yè)氣象信息化服務(wù)研究，郭昌松等[4]利用移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合網(wǎng)格、自動站和設(shè)施農(nóng)業(yè)大棚觀測數(shù)據(jù)，提出了基于Android的福建省設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)解決方案。吳門新等[5]提出了基于C/S架構(gòu)農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理、模型運(yùn)算、產(chǎn)品制作等業(yè)務(wù)流程的一體化。李玉華等[6]以手機(jī)APP為依托，通過用戶交互反饋氣象服務(wù)指標(biāo)建立指標(biāo)庫，實(shí)現(xiàn)了定制化農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)。高國弘等[7]利用移動互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算技術(shù)，研發(fā)了基于用戶地理位置的寧夏回族自治區(qū)農(nóng)用天氣預(yù)報(bào)平臺，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的自動化發(fā)布。

上述研究為農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)開發(fā)提供了借鑒，但目前農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)監(jiān)測量化不足、氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)來源多、多以面上服務(wù)為主及服務(wù)針對性不夠等問題容易造成農(nóng)戶防范不足或過度[8-10]。本研究通過農(nóng)場所在位置和農(nóng)戶種植作物類型、手機(jī)號等信息的獲取，針對農(nóng)場位置、作物類型，利用智能網(wǎng)格動態(tài)獲取降水、風(fēng)向、相對濕度和氣壓等數(shù)據(jù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)庫，實(shí)現(xiàn)了基于LBS（locationbasedservice）的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)[11-13]。

1 資料來源及處理

1.1 農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)農(nóng)作物范圍

本研究農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)農(nóng)作物是指南方普遍種植的農(nóng)作物，包括糧食類、果蔬類作物和經(jīng)濟(jì)類作物。糧食類作物為雙季早稻、雙季晚稻和單季稻，果蔬類作物為柑橘、楊梅、葡萄，經(jīng)濟(jì)類作物為油菜、茶葉。

1.2 用戶信息來源

用戶信息來源于用戶自主設(shè)置入庫，信息包含所屬農(nóng)場名稱，所在位置的經(jīng)度、緯度，擁有的作物類型、手機(jī)號，所屬區(qū)縣（市）等。

1.3 指標(biāo)體系及評價(jià)模型

（1）農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)體系。對適用于浙江省農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)篩選，對可能遭受的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，包括糧食作物、果蔬作物和經(jīng)濟(jì)作物的連陰雨、暴雨、局地洪澇、倒春寒、春寒、大小麥爛耕爛種、五月寒、茶葉霜凍、早稻移栽期僵苗、早稻高溫逼熟、雜交晚稻抽穗揚(yáng)花期低溫、常規(guī)晚稻抽穗揚(yáng)花期低溫、柑橘凍害和楊梅凍害14種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。

（2）農(nóng)用天氣預(yù)報(bào)模型。針對糧食作物、果蔬作物和經(jīng)濟(jì)作物生長關(guān)鍵期的農(nóng)事活動，建立農(nóng)用天氣預(yù)報(bào)模型，為地市級農(nóng)戶提供技術(shù)支撐。預(yù)報(bào)重點(diǎn)關(guān)注雙季早稻播種、雙季早稻收割、晚稻收割、柑橘采摘、茶葉采摘、楊梅采摘和油菜收割6種作物7類農(nóng)事關(guān)鍵期，將氣象預(yù)報(bào)指數(shù)統(tǒng)一劃分為適宜、較適宜和不適宜3個等級。

（3）氣候評價(jià)模型。建立包括溫度、濕度、日照等單個氣象因子和綜合氣候因子的適宜度評價(jià)模型，以客觀評估農(nóng)作物生長季的氣候資源。通過模型定量評價(jià)農(nóng)作物生長期的光溫水等農(nóng)業(yè)氣象條件，為農(nóng)作物的生長發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)的形成提供科學(xué)依據(jù)。

1.4 氣象數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)包括實(shí)況監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。監(jiān)測數(shù)據(jù)為多要素的自動氣象站信息插值網(wǎng)格，其中分鐘監(jiān)測數(shù)據(jù)更新頻次1次/10min，小時監(jiān)測數(shù)據(jù)更新頻次1次/10h，網(wǎng)格大小5km×5km。預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)采用智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)的多要素資料，預(yù)報(bào)更新頻次24h內(nèi)為1次/1h，24～72h為1次/6h，72～168h為1次/12h，網(wǎng)格大小5km×5km。

1.5 農(nóng)情指標(biāo)提醒

農(nóng)情指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)和農(nóng)用天氣預(yù)報(bào)指標(biāo)等。氣象多要素依托指標(biāo)體系計(jì)算規(guī)則，得出計(jì)算結(jié)果，再根據(jù)指標(biāo)體系各等級預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行判斷，產(chǎn)生相應(yīng)的農(nóng)情提醒，以下為計(jì)算的具體步驟。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 整體架構(gòu)

基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和實(shí)時顯示模塊組成，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從不同來源獲取數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、精細(xì)化氣象數(shù)據(jù)和文本文件等。數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)包括氣象站數(shù)據(jù)和用戶信息數(shù)據(jù)，氣象站數(shù)據(jù)由浙江省氣象自動站提供，包括氣溫、風(fēng)向、氣壓、土壤溫度和濕度等要素，用戶信息數(shù)據(jù)由系統(tǒng)注冊用戶行為獲?。痪?xì)化氣象數(shù)據(jù)由浙江省氣象局業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供，包括氣象監(jiān)測、預(yù)報(bào)網(wǎng)格數(shù)據(jù)；文本文件包括預(yù)警及相關(guān)農(nóng)業(yè)氣象材料等。數(shù)據(jù)處理模塊負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工處理，并提供地圖服務(wù)數(shù)據(jù)支持和基于LBS的數(shù)據(jù)接口。系統(tǒng)通過HTML5（hypertextmarkuplanguage5）技術(shù)展示監(jiān)測、預(yù)報(bào)預(yù)警信息和農(nóng)業(yè)氣象材料[14-17]。借助HTML5技術(shù)，系統(tǒng)與數(shù)據(jù)處理模塊可以實(shí)時進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，并實(shí)現(xiàn)無感化版本W(wǎng)eb（worldwideweb）更新[18-19]。

2.2 系統(tǒng)功能

基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)有農(nóng)業(yè)氣象信息服務(wù)、地圖服務(wù)和農(nóng)場綁定3個功能。每個模塊都包含多個子模塊，如圖2所示。

農(nóng)業(yè)氣象信息服務(wù)展示基于用戶位置或綁定農(nóng)場位置的氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)、農(nóng)事活動預(yù)報(bào)、作物生長發(fā)育和農(nóng)事活動適宜度、氣象災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)等。地圖服務(wù)展示農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警和農(nóng)用預(yù)報(bào)的等值線色斑圖，并可在地圖上選點(diǎn)展示適宜度或?yàn)?zāi)害等級信息。農(nóng)場綁定展示對農(nóng)場的用戶綁定、位置綁定和作物綁定，并提供農(nóng)事和災(zāi)情提醒。

2.3 應(yīng)用軟件

基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)由多平臺多語言開發(fā)，數(shù)據(jù)采集與處理基于VisualStudio與IntelliJIDEA平臺，由C#、Java語言開發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、加工和接口發(fā)布。

前端HTML5頁面采用Htmls、Css、Jquery和Esrileaflet地圖插件，在WebStorm開發(fā)平臺開發(fā)，通過API進(jìn)行數(shù)據(jù)交互展示。

2.4 關(guān)鍵技術(shù)分析

2.4.1 基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測預(yù)報(bào)信息

基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測預(yù)報(bào)信息是通過把浙江省氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)作物氣象指標(biāo)等模型計(jì)算結(jié)果結(jié)合用戶位置信息形成的定制產(chǎn)品集。加工過程包括數(shù)據(jù)的解析和融合發(fā)布，如圖3所示。前期解析是對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，并存入數(shù)據(jù)庫；后期融合發(fā)布是獲取用戶位置，提取最近的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)值，融合農(nóng)作物氣象指標(biāo)等算法，完成從多氣象要素到農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)產(chǎn)品的處理、API發(fā)布與推送。

2.4.2 基于GIS建模的農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)可視化

通過GIS建模技術(shù)，農(nóng)業(yè)氣象信息格點(diǎn)數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為空間柵格數(shù)據(jù)并圖形化呈現(xiàn)，更直觀地展示區(qū)域分布和變化趨勢。針對智能移動設(shè)備的輕量化，大容量氣象數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為較小的JSON格式，結(jié)合地圖服務(wù)實(shí)現(xiàn)高清晰度的無級縮放，較好解決了精細(xì)化氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)在線顯示和傳輸?shù)募夹g(shù)問題。

2.4.3 農(nóng)場定制技術(shù)

農(nóng)場定制技術(shù)是針對基于LBS服務(wù)的升級技術(shù)，通過SQLServer數(shù)據(jù)庫建立聯(lián)動的農(nóng)場、農(nóng)作物信息表，包括位置和農(nóng)作物選擇等信息。用戶的新增、修改和刪除操作通過API接口與數(shù)據(jù)庫表聯(lián)動保存。同時，依賴百度地圖的API在地圖上展示農(nóng)場信息。

2.4.4 基于智能網(wǎng)格的多尺度農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)

（1）農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品。智能網(wǎng)格產(chǎn)品是浙江省氣象部門推出的精細(xì)化預(yù)報(bào)網(wǎng)格產(chǎn)品，包括降水、氣溫、風(fēng)向等多尺度要素。基于智能網(wǎng)格的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品是將智能網(wǎng)格產(chǎn)品與農(nóng)作物氣象指標(biāo)模型融合的多尺度農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)Micaps網(wǎng)格，如圖4所示。

（2）農(nóng)業(yè)氣象信息展示技術(shù)。平臺基于WebGIS技術(shù)展示農(nóng)業(yè)氣象信息，利用Leaflet的ArcGIS插件加載在線地圖服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速高效加載。通過在地理數(shù)據(jù)上疊加作物適宜度、農(nóng)事活動適宜度和災(zāi)害等級等色斑圖數(shù)據(jù)，使表現(xiàn)形式更直觀，便于用戶查看。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 屬地化應(yīng)用

浙江省農(nóng)業(yè)展現(xiàn)了多元化的種養(yǎng)及多模式的栽培特征，各個地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)，特別是特色農(nóng)業(yè)服務(wù)的對象和服務(wù)重點(diǎn)各不相同。為了更有效地支撐各地農(nóng)戶，實(shí)現(xiàn)與省級的一體化協(xié)作，基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了以下3個主要功能。一是本地化展示。根據(jù)地理定位切換，系統(tǒng)顯示的圖像、圖表、文字等信息會相應(yīng)調(diào)整。二是農(nóng)場本地化。農(nóng)戶可以通過登錄本地管理用戶來進(jìn)行地理信息、行政信息、站點(diǎn)信息等的本地化設(shè)置。三是農(nóng)作物本地化。市、縣可以對農(nóng)作物進(jìn)行編輯、增刪等操作，使之與實(shí)際種植作物保持同步，氣象預(yù)測預(yù)報(bào)結(jié)果會在前端分類顯示，本地化后的農(nóng)作物將作為新添加的字段存儲在省級用戶信息庫中，具體如圖5所示。

3.2 應(yīng)用實(shí)例與結(jié)果分析

以采摘西湖龍井為例，茶葉作為浙江省10大農(nóng)業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，具有良好的生態(tài)效應(yīng)和較高的經(jīng)濟(jì)效益。天氣對茶葉采摘活動具有重要影響，在陽光充足、氣溫適中的情況下，茶農(nóng)能較安全、更有效率地進(jìn)行采摘工作，惡劣天氣會對茶農(nóng)的采摘工作造成嚴(yán)重影響。為了來年春茶的好收成，每年需進(jìn)行夏茶的采摘處理，此時也正是杭州市惡劣天氣多發(fā)時節(jié)，提供茶葉采摘適宜度十分必要。2023年7月23日，正值夏茶采摘期間，浙江省各地出現(xiàn)了短時暴雨、大暴雨和雷電天氣，部分茶園被降雨帶覆蓋，大部分地區(qū)都不適宜采摘。基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)結(jié)合基于位置的農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測預(yù)報(bào)信息產(chǎn)品，于7月22日發(fā)布了關(guān)于茶葉采摘適宜度的預(yù)警信息，提醒杭州市茶葉采摘為不適宜告警，后經(jīng)驗(yàn)證，這項(xiàng)預(yù)警與氣象業(yè)務(wù)內(nèi)網(wǎng)實(shí)況監(jiān)測平臺的分析一致，杭州市相關(guān)采茶區(qū)域出現(xiàn)了短時暴雨。

4 結(jié)束語

本研究設(shè)計(jì)的基于LBS的農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)為用戶提供了基于位置的農(nóng)業(yè)氣象信息與常規(guī)氣象信息的監(jiān)測預(yù)報(bào)服務(wù)。同時，用戶還可以通過農(nóng)場作物綁定功能，享受定制農(nóng)場的直達(dá)服務(wù)，隨時隨地獲取其所屬農(nóng)場的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)信息。

系統(tǒng)于2018年投入使用，在浙江省內(nèi)擁有超過3.8萬名注冊用戶，用戶活躍度總體呈穩(wěn)步上升趨勢。近年來，該系統(tǒng)為用戶提供了及時且有效的精細(xì)化農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和農(nóng)用預(yù)報(bào)提醒，贏得了較多用戶的好評。