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　　2019年中央一號文件（以下簡稱《文件》）在關于農業基礎與農產品供給方面的討論中提出要“建設現代氣象為農服務體系”。“氣象為農服務體系”概念實際上在2016年的中央一號文件中就已經提出了。與2016年相比，今年的《文件》在“氣象為農服務體系”這個提法前面又加了“現代”兩個字。如何理解現代氣象為農服務體系？“現代”這兩個字在這里又有什么特別的含義？建設這樣一個服務體系又需要開展哪些特殊的工作？

　　氣象為農服務的核心是提高產量

　　從根本上來說，由于農業靠天吃飯的特點，建設氣象為農服務體系是為了幫助農業生產者，尤其是種植業生產者提高“趨利避害”的能力，而能力的提升*終會反映在產量提高上。早期的氣象工作部署對“避害”的強調更多一些，對“趨利”的重視則相對不足。“避害”具體體現在防災減災上，而“趨利”的具體體現則是通過有效利用氣象信息和氣象資源來提高農業生產中對水土、光照、熱量等要素的綜合利用效率。

　　隨著農學學科的不斷發展，大量的作物模型已經非常完善。經過嚴謹的實驗和精細的測算，這些作物模型能夠刻畫每種作物的生長與其所需環境資源之間的函數關系。通過將氣象信息和作物農學知識結合起來，生產者便可以通過動態優化種植行為來提高作物產量。當然，這同時也給生產者提出了更高的要求。從這個角度上來說，為以小農戶為代表的基層生產者提供氣象與農學知識和技術服務，是氣象為農服務體系建設的關鍵環節之一。實現這一目標，需要地方氣象部門與農業、民政、水利、國土等多部門開展合作，建立起氣象為農直通服務的專門平臺和網絡。在此基礎上，可以進一步以當地的農業大戶、涉農企業和農業合作社為抓手，把氣象信息指導下的優化種植方案傳遞給基層農民。

　　從更宏觀的角度來看，通過氣象工作“趨利”還可以體現在動態優化作物優勢生長區的規劃上。在氣候變化的大背景下，可以通過氣象分析和研究工作，指導目前正在進行的糧食生產功能區和重要農產品生產保護區劃定任務，并進一步形成“兩區”劃定的動態機制。科學地把重要的農產品布局到更適宜其生長的區域，也應該成為氣象為農服務工作的重要組成部分。

　　結合“機器學習”

　　開展氣象大數據分析

　　現代氣象為農服務體系中的“現代”二字主要體現在對前沿科技的應用方面。從前面的討論不難看出，氣象服務農業的基礎是與農業生產直接相關的氣象數據信息。然而，想獲得真正有價值的氣象數據并不是一件容易的事。

　　以“機器學習”為代表的數據科學不僅能幫助數據分析者更好地還原關鍵數據本身，更能為準確預測未來的關鍵數據起到重要作用。斯坦福大學的研究人員在2016年的一篇論文中指出，傳統的天氣預測基于大氣物理模型，這類模型通常會因氣象擾動而造成預測準確性的下降，而基于“機器學習”的技術方法則有望更好地解決這一問題。一旦技術成熟，短期天氣預測的準確率增加，農業領域防災減災的效率將大大提高。此外，長期氣候預測能力的提升也能對農業生產區域規劃的動態優化調整提供幫助。

　　目前，“機器學習”在氣象數據整合和預測方面的應用尚處在起步階段。政府應加大力度推動與氣象大數據分析有關的工作。一方面，政府可以通過設置激勵機制，鼓勵院校、科研院所及科技企業開展更多氣象大數據方面的研究。另一方面，氣象部門應該進一步加強我國各類氣象數據開源分享的力度，為加快推動氣象大數據研究工作創造條件。

　　聯系“*扶貧”

　　發展“*農業”

　　現代氣象為農服務體系的建設是一個“上天下地”的過程。“上天”體現在對氣象本身的認識上，而“下地”則體現在為利用氣象資源所做的地面配套基礎設施建設。這種地面配套建設又具體體現在兩個方面。一是為校準還原地表降水、濕度信息而建設的地面數據收集系統，二是在氣象及作物農學信息指導下，用來實現資源要素供給動態優化的設施設備，這當中*典型的例子是可以動態調節的灌溉系統。

　　這兩類地面配套建設本身都具有很強的公共品屬性。不論是地面數據收集系統，還是農作優化輔助設施，建成之后，在一定的區域范圍內，每個小農戶都會因此受益，然而每個小農戶自身又不具備足夠的動力和能力去投入對它們的建設。也正因為此，這兩類地面配套建設需要由政府來推動，并且在很多地區可以很好地與當前的“*扶貧”工作結合起來。“*扶貧”強調根據扶貧對象的特點，因地制宜地制定幫扶方案。利用扶貧對象當地的氣象資源特點，通過地面配套設施建設，使農戶在生產環節逐步向“*農業”的生產方式轉變，理應成為現代氣象為農服務體系建設的重要一環。

　　在具體的實施層面，可以考慮以氣象部門為主導，從開展“氣象普查”入手。不同于基于衛星數據所開展的大區域尺度高空氣象數據分析，氣象普查強調收集小區域、局部環境內的地表氣象信息。這個普查過程本身就會涉及地面數據收集系統的建設。在基礎設施建成、“高空—地面”數據融合之后，用于指導農業生產的氣象數據基線便得以形成。在此基礎上，長期獲取、更新和維護精細化新數據的邊際成本便會大大降低。以此為參照，利用氣象資源特點為當地發展“*農業”進行動態化的方案定制也將成為可能。

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