目標：瞄準現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象發(fā)展
“國內(nèi)外針對農(nóng)作物生長發(fā)育的監(jiān)測主要有地面觀測、遙感監(jiān)測、模型模擬等技術(shù)和方法。地面人工或儀器觀測是最直接和最基本的方法，但是農(nóng)作物生長發(fā)育的地面現(xiàn)代化觀測需要投入大量人力物力，且只能獲取有限點或局地的結(jié)果，難以實現(xiàn)區(qū)域或大范圍宏觀監(jiān)測。 ”該項目負責(zé)人河南省氣象科學(xué)研究所所長陳懷亮博士說，及時準確、宏觀、動態(tài)的農(nóng)作物生長監(jiān)測和長勢定量評價技術(shù)可以為各級政府部門和廣大農(nóng)民提供重要的科學(xué)決策依據(jù)，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科學(xué)管理，確保農(nóng)作物增產(chǎn)豐收，而衛(wèi)星遙感具有實時、宏觀、動態(tài)等優(yōu)點，正是進行大范圍作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測的有效手段。
據(jù)了解，本項目以我國小麥、水稻和玉米等主要作物為研究對象，將作物生長模擬和遙感、地理信息系統(tǒng)(GIS)等技術(shù)相結(jié)合，輔以地面農(nóng)業(yè)氣象觀測與調(diào)查，在我國主要農(nóng)作物生長參數(shù)和環(huán)境參數(shù)遙感定量反演優(yōu)化技術(shù)研究基礎(chǔ)上，開展作物長勢精細化遙感監(jiān)測和評價技術(shù)研究，進行主要農(nóng)作物種植區(qū)識別、種植面積估算方法研究，進而研究遙感技術(shù)和作物生長模型相結(jié)合的區(qū)域化應(yīng)用技術(shù)方法，建立氣象條件對作物生長發(fā)育和產(chǎn)量形成影響的定量評價和預(yù)評估方法。最終實現(xiàn)對農(nóng)作物生長全過程的多時效、多目標、定量化動態(tài)監(jiān)測和評價。
陳懷亮說，該項目的創(chuàng)新點在于將建立融合地面氣象條件、作物生長模擬和遙感信息的主要農(nóng)作物長勢綜合監(jiān)測評價指標與模型，有效解決長期以來農(nóng)作物生長監(jiān)測精細化程度不高、產(chǎn)量預(yù)測機理性不強、氣象條件評價定量程度不夠等農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)中急需解決的實際問題，初步實現(xiàn)農(nóng)作物生長的全過程、多時效、定量化的監(jiān)測評價與產(chǎn)量估算，提升作物生長動態(tài)監(jiān)測的定量化和精細化水平，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象的可持續(xù)發(fā)展提供有力技術(shù)支撐。
亮點：多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵突破
2010年，河南省冬小麥生育期間遭遇晚霜凍。該課題研究人員利用地面觀測、調(diào)查與衛(wèi)星遙感結(jié)合的方法，分析了長時間低溫對冬小麥生長發(fā)育的影響，并制作了專題服務(wù)材料，這份翔實的分析報告得到了劉滿倉副省長的表揚和肯定。而這，僅僅是該課題應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)工作中的一個縮影。
“該項目利用風(fēng)云-3A、MODIS等極軌衛(wèi)星250米分辨率遙感資料，開展小麥、水稻、玉米等主要農(nóng)作物生長動態(tài)精細化監(jiān)測和定量評價研究，提高區(qū)域精細化農(nóng)作物生長發(fā)育動態(tài)監(jiān)測的實時性、動態(tài)性和機理性，增強作物生長定量評價的客觀性和準確性，提高農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)能力和水平。”陳懷亮說，自2009年始，科研人員開始收集整理基礎(chǔ)數(shù)據(jù);制定觀測、調(diào)查方案，完成了觀測樣區(qū)、樣點布設(shè);并在中國農(nóng)業(yè)大學(xué)北京上莊實驗站、河南周口黃泛區(qū)農(nóng)場農(nóng)科所等進行了小麥觀測;以江蘇省為例，結(jié)合水稻生長發(fā)育規(guī)律，利用基于MODIS影像的時間序列植被指數(shù)，積極開展水稻面積遙感監(jiān)測技術(shù)研究;還完成安徽省一季稻氣候適宜度模型建立、時空變化規(guī)律以及和產(chǎn)量關(guān)系的分析。
“目前，課題組已經(jīng)取得了對項目整體具有關(guān)鍵推動作用的一些重要研究成果。”陳懷亮介紹，取得的成果包括：一是初步建立了基于我國新型遙感器的葉面積指數(shù) (LAI)和凈初級生產(chǎn)力(NPP)估算方法，并獲得初步模擬結(jié)果。二是初步確定基于多時相遙感資料的作物種植區(qū)遙感識別和面積估算方法?？萍既藛T利用EOS/MODIS衛(wèi)星資料和作物冠層光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)小麥、玉米、水稻生育期植被指的變化特點，采用SVM方法、生長曲線特征統(tǒng)計、監(jiān)督分類和亞像元分解等方法，初步確定了基于多時相遙感資料的作物種植區(qū)遙感識別和面積估算方法和業(yè)務(wù)應(yīng)用。三是初步建立了小麥、水稻長勢遙感判定指標和監(jiān)測模型，實現(xiàn)了小麥長勢精細化遙感監(jiān)測。四是初步實現(xiàn)了WOFOST模型的本地化及作物模擬軟件的設(shè)計。利用華北地區(qū)多年的氣象、土壤以及夏玉米觀測數(shù)據(jù)，初步實現(xiàn)了WOFOST模型在華北地區(qū)的本地化和適合我國小麥生產(chǎn)特點的作物模型軟件的設(shè)計。五是初步實現(xiàn)了氣象條件對作物生長影響的定量評價，制作發(fā)布晚霜凍評估、氣象條件評價、遙感監(jiān)測等決策服務(wù)材料，得到了地方政府肯定。六是設(shè)計了較完善的田間試驗方案和田間觀測辦法，獲取作物生長基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為作物模型參數(shù)校正、生長評價奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
“主要農(nóng)作物生長動態(tài)監(jiān)測與定量評價技術(shù)研究對于提高我國在國際糧食期貨貿(mào)易中的競爭能力和保障國家糧食安全也具有重要意義!”陳懷亮介紹，通過科研人員的努力，力爭2012年年底課題結(jié)題時能在研發(fā)精細化作物長勢遙感動態(tài)監(jiān)測技術(shù)、建立遙感-作物生長模型等方面取得重要突破。(王建忠 徐愛東)
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