我国农业气象自动化观测现状分析

    朱鹏+孙达云+葛于兵

    摘要：农业是我国重点发展的产业，农业气象观测，直接影响着我国农业生产与发展水平的提升。农业气象观测的自动化，不仅有利于提高农业气象业务服务的及时性、针对性，还有利于提升我国农业气象业务服务质量，提升气象为农服务科技水平，本文针对我国农业气象自动化观测现状进行了简要探讨。

    关键词：农业气象；自动化观测

    我国是一个农业大国，自建国以来，我国对于农业气象观测就比较重视，具有统一的观测技术规范，在长期的农业防灾减灾中，为农业发展提供第一手资料。随着农业科学技术的发展，对于农业气象服务的要求也越来越高，需要利用先进的气象监测技术，对农业气象进行自动化观测，有效预测以及防治农业灾情，不断提升农业气象的服务质量，缓解自然灾害的影响，提高农业气象服务水平。

    1. 土壤水分观测自动化

    在上个世纪五十年代，我国就已经开始建立农业气象观测站，目前，我国农业气象观测主要包含以下几方面内容，一是自然物候、农业小气候观测，二是土壤水分观测、作物观测，三是养殖渔业、蔬菜畜牧、果树、林木等观测。传统的农业气象观测，受传统观测手段和观测仪器陈旧落后等因素的影响，不仅观测的工作量大，观测效果十分有限，而且观测工作费时、费力。随着农业科技的快速发展，以及农业生产格局的不断调整，对农业气象观测水平也提出了新的要求。为与现代农业发展相适应，自二十一世纪以来，中国气象局开始调整站网布局和观测项目，进一步规范现代农业气象观测业务，不仅有效的改进了农业气象观测仪器，还提升了观测手段，组建自动化农业气象观测网。无论是对农作物生长状况，还是对以及土壤水分，都做到了实时、在线、自动化观测。土壤水分的测量方法有以下几种，一是土钻法，二是中子仪法，三是时域反射（ TDR） 法，四是频域反射（ FDR） 法等。土钻法操作简单，测量结果较准确，但是工作量大、任务太重，各种土壤墒情监测、降水渗透深度、干土层厚度等农情普查频率太高，工作人員需要常年取土，耗时费力，并且也很难做到实时、动态、连续观测，这种观测方式，已经很难适应新时期科学技术发展步伐。中子仪法测量存在较大局限性，主要原因在于土壤水分存在放射线辐射。时域反射（ TDR） 法测量精度与用中子法相近，频域反射（ FDR） 法是根据探测器发出的电磁波计算出被测物含水量，该方法不破坏土层结构，仪器安装也比较简便。在自动土壤水分观测网中，利用数据采集器、水分传感器，通过计算机网络。可以将检测到的信息，快速的回馈到观测网各站点中。

    2. 农田小气候观测

    农田小气候观测，主要是通过作物病虫害的动态监测，农作物生长气候评价等，为农业气象灾害监测和评价提供数据和科学依据，通过对农田内和作物上方气象条件观测，伪科学评价提供数据。农田小气候观测对象主要分为两类，一类是矮秆观测，一类是高秆观测。农田小气候观测要素相同，可根据需要设置层数，一般情况下，层次数量设置标配为三层，矮秆作物观测传感器安装高度是3 层高度，即5 cm、60 cm和150 cm，一般情况下，矮秆作物顶部高度为 1.5 m。

    高秆作物观测传感器一般设置 4 层，即300cm、150 cm、60 cm 、5 cm，一般情况下，作物顶部高度为3 m。根据农业气象业务，农作物的生长特性和服务需求，农田小气候观测监测农田不同高度层光合有效辐射、地温、温度、湿度、降水量、风速等，也可根据需求扩充传感器要素。我们结合各种气象指标，利用农田小气候观测资料，可动态监测到大田主要气象灾害，如冻害、高温、大风、干旱、干热风、晚霜冻等。农田小气候观测系统也分为两大部分，一是硬件部分，一是软件部分。硬件包括无线网络传输、外围设备、采集器、传感器等，软件主要有主、分采集器嵌入式软件。农田小气候观测系统中的主采集器，提供一个用于安装系统配置和本地通信的RS -232 口，为了方便GPRS无线网络传输，还提供一个以太网接口，用于业务数据传输、WEB 服务器数据传输，同时，方便现场诊断维护。

    3. 作物生长自动化观测

    作物生长自动化观测，还没有进行规模化的站网建设，离业务化运行还存在一定的距离，但为满足新时期农业气象服务需求，一些省、市已经开始设立田间小气候观测设备，组建作物生长自动化观测网。作物生长自动化观测包括两个方面，一是作物生长信息自动采集，二是图像自动识别处理。另外，作物生长信息采集手段有两种类型，一种是CCD（ chargecoupled device） 图像传感器，一种是视频图像信息采集器。CCD（ charge- coupled device） 采集的图像分辨率较高，装距地高度 4 ～ 5 m，作物观测范围俯仰角比较固定，测面积约为36.6 m2；可以连续自动观测固定区域的作物生长情况。视频图像信息采集器安装高度 3 m，垂直方向旋角可达90°，平方向可实现360°无障碍旋转。可以实现视频拍摄图像的自动抓拍，置定点参数等功能。自动作物长势观测系统，图像自动识别处理，主要是结合不同发育期农业气象特点，通过对发育期气象指标，图像形态、色度特征进行分析，实现对作物的自动识别。目前，作物发育期识别的主要农作物有粮食作物小麦、玉米、棉花、水稻等，不仅可以动态监测农作物生长变化，还可以实时提供农作物长势信息

    结语： 我国农业气象自动化观测，观测的内容比较复杂，因此，在应用的过程中，我们需要不断的完善自动化观测技术，实现农业气象观测点面结合，提高观测的准确度，促进自动化观测能力的普遍提升。

    参考文献

    [1]王舜，羿智华，陈亚丹.农业气象服务现状与发展趋势[J].现代农业科技.2013（19）

    [2]陈江艳，李惠，王丽娟.农业气象服务现状与发展趋势[J].民营科技.2014（09）

    [3]于科辉，于海军.农业气象服务建设与思考[J].农技服务.2011（07）