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基于多源数据的农业气象灾害预警精度提升效果评估1

基于多源数据的农业气象灾害预警精度提升效果评估

摘要

本报告系统研究了基于多源数据融合的农业气象灾害预警精度提升方法及其效果

评估体系。通过对传统预警系统的局限性分析，结合卫星遥感、地面观测、物联网传感

器等多源数据，构建了多维度数据融合模型。研究采用机器学习与深度学习算法，建立

了动态权重分配机制和时空关联分析框架，显著提高了干旱、洪涝、低温冻害等主要农

业气象灾害的预警准确率。实证研究表明，新系统将预警提前期平均延长35天，误报

率降低25%30%，为农业生产提供了更可靠的决策支持。报告还提出了标准化的评估指

标体系和实施路径，为农业气象灾害预警系统的升级改造提供了科学依据。

引言

1.1研究背景

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和社会稳定。

我国是农业气象灾害多发国家，每年因干旱、洪涝、低温、冰雹等灾害造成的农业经济

损失高达数千亿元。根据《中国气象灾害年鉴》统计，近十年来农业气象灾害导致的年

均粮食损失超过300亿公斤，占全国粮食总产量的5%以上。随着全球气候变化加剧，

极端天气事件频发，农业气象灾害的突发性、异常性和不可预测性显著增强，传统预警

系统面临严峻挑战。

1.2研究意义

提升农业气象灾害预警精度是保障国家粮食安全的重要举措。精准预警能够为农

业生产者提供更充足的应对时间，减少灾害损失，提高农业生产的韧性和可持续性。同

时，这也是落实《国家综合防灾减灾规划年)》和《乡村振兴战略规划》的具

体行动，对推进农业现代化、实现农业高质量发展具有重要意义。本研究通过多源数据

融合技术突破传统预警瓶颈，为构建智慧农业防灾体系提供技术支撑。

1.3研究目标

本研究旨在建立一套基于多源数据融合的农业气象灾害预警精度提升系统，实现

以下目标：1)构建多源异构农业气象数据的标准化采集与处理框架；2)开发高精度的

灾害预警模型，将主要农业气象灾害的预警准确率提高20%以上；3)建立科学的预警

效果评估体系，形成可量化的评价指标；4)提出系统化的实施方案，为全国农业气象灾

害预警系统升级提供参考。

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现状分析

2.1农业气象灾害预警系统发展现状

我国农业气象灾害预警系统经历了从经验判断到数值模拟、从单一数据到多源融

合的发展历程。目前全国已建成较为完善的农业气象观测网络，包括2000多个农业气

象观测站、300多个土壤水分监测站和50多个农业气象试验站。预警服务覆盖了干旱、

洪涝、低温冻害、高温热害、病虫害等主要灾害类型。然而，现有系统仍存在数据源单

一、模型精度有限、预警时效性不足等问题，难以满足现代农业精细化管理的需求。

2.2多源数据应用现状

多源数据在农业气象领域的应用日益广泛。卫星遥感数据提供了大范围、高时效的

地表信息，如MODIS、Landsat、Sentinel等系列卫星数据被广泛用于植被指数、地表

温度、土壤湿度等参数反演。地面观测网络提供了高精度的点状气象数据，包括温度、

降水、风速、湿度等要素。物联网传感器则实现了农田小气候的实时监测。然而，这些

数据源存在时空分辨率不一致、数据格式不统一、质量参差不齐等问题，给数据融合带

来挑战。

2.3预警精度提升技术现状

当前农业气象灾害预警精度提升技术主要集中在三个方面：一是数据同化技术，通

过融合多源观测数据改进数值天气预报；二是机器学习方法，利用历史数据训练预警模

型；三是耦合模型技术，将气象模型与作物模型相结合。这些技术在特定区域和灾害类

型上取得了一定成效，但普遍存在模型泛化能力弱、可解释性差、实时性不足等问题，

难以在全国范围内推广应用。

2.4国内外研究对比

发达国家在农业气象灾害预警方面起步较早，技术相对成熟。美国建立了基于作物

生长模型的农业决策支持系统，欧盟开发了多源数据融合的农业监测平台，日本构建了

精细化的农业气象灾害预警网络。相比之下，我国在数据资源、模型算法、系统集成等

方面仍有差距，特别是在多源数据融合和智能预警技术方面需要加强自主创新，缩小与

国际先进水平的差距。

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