我国农业气象自动化观测现状与展望(2)

　　目前，中国气象局没有对作物生长自动化观测设备考核定型，规模化的站网建设还没有开始，作物自动化观测尚未业务化运行。但为满足现代农业气象服务的需求，近年来一些省、市也逐步自行建设农业气象自动化观测站，并在省内组建了自己的自动化观测网。自动作物长势观测系统目前能对小麦、玉米、棉花、水稻等主要粮食作物进行作物发育期识别，实时提供农作物生长发育与长势信息。

　　二、发展展望

　　自动化观测数据的分析与应用将进一步加强。首先对比分析小麦、玉米、棉花、水稻4种作物主要发育期的误差、土壤水分自动化观测数据与人工观测资料之间的误差、土壤裸温与通风防辐射罩内温度的差别、作物覆盖度与叶面积系数之间的关系等，探索传统观测数据与自动化观测数据之间内在关系。田间小气候资料将在农业气象灾害监测评估和农田小气候与作物发育的关系定量分析方面被充分利用。研究覆盖度资料分析应用与作物模型的结合技术以及作物发育期图像应用领域的拓展等。

　　农业气象移动观测将进一步强化。目前农业气象观测获取的数据还是针对定点作物及其生长环境，在区域范围上代表性仍显不足，尤其在一些关键服务时段，如粮食产量预测、作物收获期预报等，需要更大范围移动调查资料作为补充。另外，在灾害发生时，来自一线的移动调查资料对及时抗灾救灾、减少灾害对粮食作物的损害十分宝贵，而目前我国农业气象的移动观测能力不足，已有移动调查资料也没有很好地发挥效益。现代农业气象观测应该点面结合，其中业务化观测工作以固定点的自动化观测资料为主，结合卫星遥感定量反演资料，进行综合观测数据的时空耦合和同化，实现对区域内作物生长状况的全面监测。

　　三、结语

　　通过分析发现，我国农业气象自动化观测的项目并不多，但是观测的内容却比较复杂，相关人员不但要对土壤水分进行测量，还要对农作物的生长情况进行观察与分析，同时最重要的还是对气象的观测。观测的准确性与观测技术有很大关系，我国对土壤水分、农作物发育期的检测技术较为成熟，这对实现自动化观测带来了一定促进作用。自动化观测技术在应用的过程中也在不断的完善与改善，其与地面气象观测相比，观测的内容比较复杂，为了提高观测的准确度，相关部门必须利用现代化的技术代替人工观测的方式，这样也有利于提高观测的效率。

　　参考文献

　　[1]黄飞龙，李昕娣，黄宏智，刘艳中.基于FDR的土壤水分探测系统与应用[J].气象，2012（06）

　　[2]张雪芬，薛红喜，孙涵，余正泓.自动农业气象观测系统功能与设计[J].应用气象学报，2012（01）

　　[3]陆明，申双和，王春艳，李茂松.基于图像识别技术的夏玉米生育期识别方法初探[J].中国农业气象，2011（03）

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