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基于时空大数据的农业气象灾害风险评估模型应用1

基于时空大数据的农业气象灾害风险评估模型应用

摘要

本报告系统阐述了基于时空大数据的农业气象灾害风险评估模型的理论基础、技

术路线与实施方案。随着全球气候变化加剧，农业气象灾害频发对粮食安全构成严重威

胁。传统评估方法在数据获取、处理效率和精度方面存在明显局限性。本研究整合多源

时空数据，包括卫星遥感、地面观测、气象站点数据等，构建了包含数据采集、预处理、

特征提取、模型训练与验证的完整技术体系。通过机器学习算法优化，实现了对干旱、

洪涝、低温冷害等主要灾害的动态评估与预警。实证研究表明，该模型在华北平原的评

估准确率达到85%以上，较传统方法提升20个百分点。报告详细分析了政策环境、技

术可行性与经济效益，提出了分阶段实施计划与风险应对策略。研究成果可为农业保险

精准定价、防灾减灾决策提供科学支撑，对保障国家粮食安全具有重要战略意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

农业作为国民经济的基础产业，其稳定发展直接关系到国家粮食安全与社会稳定。

根据联合国粮农组织(FAO)必威体育精装版报告，全球每年因气象灾害导致的农业损失超过1200

亿美元，其中发展中国家损失占比高达70%。我国作为农业大国，气象灾害年均造成粮

食损失约300亿公斤，直接经济损失超过2000亿元。随着气候变化加剧，极端天气事

件呈现频发、重发态势，传统农业灾害管理方式面临严峻挑战。

时空大数据技术的快速发展为农业气象灾害风险评估提供了新的解决方案。通过整

合多源异构数据，构建动态评估模型，能够显著提升灾害预警的时效性与准确性。本研

究响应《国家乡村振兴战略规划年)》和《数字农业农村发展规划

年)》等政策要求，探索技术创新与农业实践的深度融合路径，对提升农业防灾减灾能

力具有重要现实意义。

1.2国内外研究现状

国际方面，美国农业部(USDA)早在2010年就启动了”农业风险管理系统”建设，

利用遥感技术监测作物生长状况；欧盟的”农业环境监测计划”整合了27个成员国的气

象与农业数据，建立了区域级灾害评估平台。日本则开发了基于物联网的”智能农业防

灾系统”，实现了田间小气候的实时监测与预警。

国内研究起步较晚但发展迅速。中国农业科学院构建了”农业气象灾害风险评估指

标体系”，但数据更新频率较低；南京信息工程大学研发了”农业干旱预警模型”，在黄淮

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海地区进行了试点应用；阿里巴巴达摩院利用AI技术实现了农作物病虫害的智能识别，

但在气象灾害领域应用尚不深入。总体来看，现有研究存在数据融合不足、模型泛化能

力弱、业务化应用程度低等问题。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建一套基于时空大数据的农业气象灾害风险评估模型，实现以下目

标：(1)建立多源数据融合机制，解决数据孤岛问题；(2)开发高精度评估算法，提升灾

害预测准确率；(3)构建可视化决策平台，服务农业生产经营主体；(4)形成标准化技术

规范，推动成果转化应用。

主要研究内容包括：农业气象灾害致灾机理分析、时空大数据采集与处理技术、风

险评估模型构建与优化、系统平台开发与示范应用等四个方面。研究将重点突破数据同

化、特征工程、模型集成等关键技术难点。

研究概述

2.1研究范畴界定

本研究的农业气象灾害主要包括干旱、洪涝、低温冷害、高温热害等四类主要灾害

类型。评估范围覆盖全国主要粮食产区，重点聚焦小麦、玉米、水稻三大主粮作物。时

间尺度上，既关注季节性灾害评估，也包含中长期风险预测。空间分辨率设定为县级单

元，满足区域农业管理需求。

在技术范畴上，研究涉及遥感科学、气象学、农业科学、计算机科学等多学科交叉。

数据源包括气象卫星数据、地面观测数据、农业统计数据、地理信息数据等。技术路线

涵盖数据采集、预处理、模型构建、系统集成等完整链条。

2.2研究方法体系

本研究采用理论分析与实证研究相结合的方法体系。在理论层面，运用灾害系统理

论、风险分析理论等构建评估框架；在技术层面，采用机器学习、深度学习等人工智能

方法；在应用层面，通过案例验证与效果评估检验模型性能。

具体方法包括：(1)文献分析法，梳理国内外相关研究成