大田高產(chǎn)，麥浪千層，農(nóng)機(jī)馳騁，豐收糧顆粒歸倉……7月14日，國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布數(shù)據(jù)，今年全國夏糧總產(chǎn)量14739萬噸，比上年增加143.4萬噸。并且質(zhì)量好于常年，雜糧雜豆產(chǎn)量略增，油菜籽產(chǎn)量明顯增加。

(資料圖)

夏糧生產(chǎn)首戰(zhàn)告捷，為全年糧食豐收奠定了基礎(chǔ)。而提早預(yù)判夏糧收成情況，對保障國家糧食安全也至關(guān)重要。鮮為人知的是，糧食產(chǎn)多少，氣象也能做預(yù)報(bào)。

為什么要進(jìn)行糧食產(chǎn)量預(yù)報(bào)

“你看我這麥穗多大！”“一個(gè)麥穗有80多粒！”“畝產(chǎn)1500多斤！”“又是個(gè)大豐收！”……一串串感嘆從河南農(nóng)民口中發(fā)出。

國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站發(fā)布公告顯示，河南夏糧總產(chǎn)量3813.1萬噸，播種面積5683.8千公頃，單位面積產(chǎn)量6708.7公斤/公頃，夏糧總產(chǎn)量、播種面積兩項(xiàng)指標(biāo)均居全國首位。

夏糧產(chǎn)量占全年糧食產(chǎn)量的兩成以上，夏糧豐收了，全年經(jīng)濟(jì)就托底了。

就在不久前，河南省商丘市夏邑縣郭店鎮(zhèn)王劉莊村，當(dāng)?shù)貧庀蠊ぷ魅藛T將麥?zhǔn)掌陂g氣象信息編印成冊，送給農(nóng)機(jī)手。在“后方”，國家預(yù)警信息發(fā)布中心聯(lián)合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)機(jī)械化管理司、國家氣象中心共同研發(fā)的“三夏”機(jī)收氣象精細(xì)預(yù)警提示產(chǎn)品上線，通過農(nóng)機(jī)作業(yè)專用App“測畝易”向包括河南省在內(nèi)重點(diǎn)省份的農(nóng)機(jī)手、農(nóng)業(yè)種植大戶等300余萬人提供服務(wù)。

像這樣為農(nóng)機(jī)手打造的專屬服務(wù)，是氣象部門與地方聯(lián)動(dòng)服務(wù)的一個(gè)生動(dòng)縮影。從去年12月開始，國家衛(wèi)星氣象中心聯(lián)合國家氣象中心及河南、山東等省氣象局，共同編制冬小麥分布遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)管理規(guī)定和技術(shù)導(dǎo)則，又與北京、天津、河北等10個(gè)省(直轄市)氣象局分工協(xié)作，制作16米空間分辨率冬小麥分布圖，為2022年度夏收糧食作物產(chǎn)量、氣象預(yù)報(bào)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)提供有力支持。

根據(jù)預(yù)報(bào)，河南做細(xì)機(jī)收準(zhǔn)備工作，提前對農(nóng)機(jī)保有量和作業(yè)需求量進(jìn)行詳細(xì)摸底，小麥機(jī)收作業(yè)對接落實(shí)到村、到戶、到地塊，全省完成對接8096萬畝，占種植面積的95%以上。

“全省組織18萬臺(tái)收割機(jī)投入到夏收作業(yè)中，發(fā)放農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)證5萬張，對跨區(qū)作業(yè)農(nóng)機(jī)優(yōu)先查驗(yàn)優(yōu)先放行。根據(jù)農(nóng)機(jī)數(shù)量、收獲進(jìn)度，及時(shí)發(fā)布小麥機(jī)收作業(yè)需求和機(jī)具供給動(dòng)態(tài)信息，引導(dǎo)收獲機(jī)械有序流動(dòng)?！焙幽鲜∞r(nóng)業(yè)農(nóng)村廳黨組成員、省農(nóng)機(jī)中心主任凌中南說。

哪些作物可以預(yù)報(bào)

“我搞了40多年小麥，去年冬前的小麥苗情復(fù)雜程度是沒見過的，最后有驚無險(xiǎn)、豐收到手，關(guān)鍵是科學(xué)抗災(zāi)應(yīng)對晚播、讓農(nóng)民知道怎么種；科學(xué)田管精準(zhǔn)指導(dǎo)、讓農(nóng)民知道怎么促。”農(nóng)業(yè)農(nóng)村部小麥專家指導(dǎo)組顧問、中國農(nóng)科院作物科學(xué)研究所研究員趙廣才說。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣象條件的關(guān)系極為密切?！霸谧魑锲贩N、土地肥力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理水平等相對穩(wěn)定的情況下，氣象條件是影響農(nóng)作物產(chǎn)量變化的關(guān)鍵因素?！眹覛庀笾行纳鷳B(tài)和農(nóng)業(yè)氣象室主任侯英雨介紹，糧食產(chǎn)量預(yù)報(bào)的過程，實(shí)際上就是動(dòng)態(tài)監(jiān)測評估氣象條件，特別是氣象災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及產(chǎn)量形成利弊影響的過程。

“每年針對夏收糧油(4月、5月)、秋收作物及全年糧食(7月、8月)，國家氣象中心會(huì)分別發(fā)布兩次產(chǎn)量預(yù)報(bào)服務(wù)相關(guān)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)內(nèi)容包括平均單產(chǎn)、種植面積和總產(chǎn)?！焙钣⒂暾f，在作物生長季內(nèi)，會(huì)逐月制作并下發(fā)分省、分作物的動(dòng)態(tài)產(chǎn)量客觀預(yù)報(bào)。在臨近作物收獲時(shí)，則啟動(dòng)農(nóng)事活動(dòng)氣象保障專項(xiàng)服務(wù)，滾動(dòng)預(yù)報(bào)作物收獲適宜指數(shù)。

哪些作物可以進(jìn)行預(yù)報(bào)？“比如夏收糧中的冬小麥、油菜，秋收作物中的水稻(雙季稻、一季稻)、玉米(夏玉米、春玉米)、大豆、棉花等?！眹覛庀笾行纳鷳B(tài)和農(nóng)業(yè)氣象室副主任李森告訴記者，針對每一種作物，氣象部門會(huì)對其進(jìn)行詳細(xì)的分析，評估農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程中有利和不利的天氣條件，并提出針對性意見和防范措施。

“我們還會(huì)開展國外作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，主要涵蓋美國小麥、玉米、大豆，印度水稻、小麥，巴西大豆、玉米，阿根廷大豆，澳大利亞小麥，加拿大小麥等?！崩钌f，部分省級、地市級和縣級氣象部門還結(jié)合當(dāng)?shù)厣a(chǎn)實(shí)際開展特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)報(bào)服務(wù)。

比如，湖北氣象、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門及相關(guān)高校組建“糧食安全保障”“特色作物服務(wù)”“水產(chǎn)養(yǎng)殖服務(wù)”三個(gè)專家組，已完成兩輪聯(lián)合農(nóng)情調(diào)查活動(dòng)，開展實(shí)地調(diào)查17次，并針對天氣及農(nóng)事管理給出針對性建議；在貴州，氣象與農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門深化合署辦公機(jī)制，加強(qiáng)信息互聯(lián)互通；在甘肅，省氣象局持續(xù)深化玉米種業(yè)氣象服務(wù)試點(diǎn)工作，完善指標(biāo)體系，構(gòu)建主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)診斷評估模型。

如何預(yù)報(bào)糧食產(chǎn)量

那么，糧食產(chǎn)量究竟是如何預(yù)報(bào)的？

“簡單來說，靠監(jiān)測、搭建模型和計(jì)算。”侯英雨說，既要依靠地面觀測、衛(wèi)星遙感等手段監(jiān)測作物的長勢，也要通過建立作物生長模型，將生長關(guān)鍵期的氣象影響因素充分考慮進(jìn)去，最后通過計(jì)算等手段，給出產(chǎn)量的預(yù)報(bào)結(jié)論——這和通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)報(bào)天氣，有著異曲同工之妙。

其實(shí)，糧食產(chǎn)量預(yù)報(bào)的相關(guān)技術(shù)早已開始研發(fā)。

“20世紀(jì)80年代，氣象部門研制了基于回歸統(tǒng)計(jì)的作物產(chǎn)量氣象預(yù)報(bào)模式，并對遙感估產(chǎn)進(jìn)行了研究；20世紀(jì)90年代，氣象部門逐步建成了涵蓋國、省、地、縣的作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)?！焙钣⒂旮嬖V記者，21世紀(jì)初開始，我國開展了作物產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)研究，并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用。

“正是依靠這些客觀、定量、動(dòng)態(tài)的作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)，各級決策部門和相關(guān)管理部門可及時(shí)掌握糧食產(chǎn)量動(dòng)態(tài)，制定科學(xué)的宏觀調(diào)控政策，為調(diào)撥、貯運(yùn)、進(jìn)出口貿(mào)易、合理安排生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)?！焙钣⒂暾f。

承擔(dān)該項(xiàng)業(yè)務(wù)的國家氣象中心經(jīng)過多年積累，研發(fā)了基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)、農(nóng)學(xué)參數(shù)、作物生長模擬模型、衛(wèi)星遙感資料的多元化作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)技術(shù)，建立了產(chǎn)量預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)服務(wù)系統(tǒng)。

“我們的預(yù)報(bào)方法主要是利用作物生長期間的氣象條件、作物長勢及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生情況等信息，搭建產(chǎn)量氣象預(yù)報(bào)模型。同時(shí)，利用氣象衛(wèi)星遙感技術(shù)，建立作物遙感長勢監(jiān)測和遙感估產(chǎn)模型?！焙钣⒂暾f，在綜合各類預(yù)報(bào)模型預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上，專家會(huì)對糧食產(chǎn)量客觀預(yù)報(bào)進(jìn)行分析、訂正，得出最終的預(yù)報(bào)結(jié)論。

“今年，我國首次應(yīng)用高分衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測夏糧分布情況，很好地解決了此前糧食產(chǎn)量氣象預(yù)報(bào)面臨的‘作物分布數(shù)據(jù)不精細(xì)’的問題?！焙钣⒂暾f。

產(chǎn)量預(yù)測會(huì)商機(jī)制也讓作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)更加準(zhǔn)確。“近年來，全國糧食總產(chǎn)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率穩(wěn)定在99%左右?！崩钌榻B，全國氣象部門間的技術(shù)合作、氣象與農(nóng)業(yè)等相關(guān)部門的互聯(lián)互通，也有助于不斷提升我國作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率、時(shí)效性及精細(xì)化程度。

（文章來源：光明日報(bào)）

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