中国气象报记者黄彬 通讯员王文峰

　　登上国家气象中心业务网站，能够看到玉米、水稻、小麦三种大宗粮食作物的模拟产品；翻看2015年以来的全国粮食产量预报，能够看到基于作物模型的玉米、水稻穗重对比分析。这些量化的产品都是作物模型业务化应用的具体表现，也是国家气象中心推进农业气象服务供给侧改革的具体表现。作物模型业务化的实现，是国家气象中心与全国多个省级农业气象单位三年多来不断研究和探索的结果。

　　通过作物模型提升农气服务精细化水平

　　2013年1月，国家气象中心成立了作物模型业务应用创新团队，以推动作物模型业务化应用，通过引进具有开源代码的国际主流作物模型（WOFOST、ORYZA2000、WHEATSM），解决作物模型业务化应用的关键技术问题，逐步强化作物模型对农业气象业务的支撑能力，提高农业气象服务的定量化、精细化水平。同时，国家气象中心还承担了2013年度公益性行业（气象）科研专项“作物模型比较及其业务化应用”，并联合中国农业大学、上海市气象局，研究通过使用作物模型，实现对作物长势的动态监测、灾害影响定量化评估和产量动态预报，从而提高农业气象业务服务能力和服务效益。

总体技术路线。王文峰 供图

　　为什么要使用作物模型？国家气象中心主任毕宝贵说：“作物模型对于农业气象的意义就如同数值模式对于天气预报的意义。”在我国，作物模型研究的侧重点在于将作物生长模型、栽培优化模型或知识模型与专家知识相结合。作物模型业务应用创新团队负责人侯英雨介绍：“作物生长模型从系统科学的观点出发，以光、温、水、土壤等条件为环境驱动变量，运用数学物理方法和计算机技术，对作物生育期内光合、呼吸、蒸腾等重要生理生态过程及其与气象、土壤等环境条件和耕作、灌溉、施肥等技术条件的关系进行定量描述和预测，再现农作物生长发育及产量形成过程。它可描述作物生长、产量形成及其与生态环境因子间关系动态变化的整体过程。”

　　本地化与平台研发是关键技术问题

　　想要在业务中应用作物模型就必须要解决一些关键技术问题。国家气象中心以科研项目为抓手、依托团队力量，联合相关单位，以冬小麦、春 （夏） 玉米、双季水稻及一季稻为对象，充分结合业务需求，在作物模型的参数敏感性分析、参数本地化、模型适应性评估、作物模型区域化应用、作物模型业务应用平台研发、作物模型业务服务试用等方面取得了较大进展。

模型业务化需要解决的关键技术。王文峰 供图

　　“首先，我们对作物模型的参数进行敏感性分析和本地化。”侯英雨说。国外知名作物模型的参数是否适宜国内的情况要进行评估，根据本地的试验资料对参数进行订正，这样才能使作物模型更好地模拟本地作物的生长实际状况。另外，“算法的本地化也是必不可少的一步。”侯英雨说，大多数作物模型只是模拟正常气候条件下的作物生长状况，对灾害的响应程度不够，所以要调整算法，使其能够模拟气象灾害对作物生长的影响。

　　作物模型的业务应用需要一个性能稳定的软件支撑平台。对此，创新团队“边研发、边试用”，将研发成果及时系统化，形成操作方便、界面简洁、功能全面、适宜推广试用的作物模型运行中试平台。目前已经实现了冬小麦、玉米、水稻三大作物生长模拟单点运行，并已尝试开发格点化版本。

作物模型业务应用关键技术。王文峰 供图

　　作物模型已实现全面业务化应用

　　经过3年多的努力，国家气象中心实现了作物模型的全面业务化应用，其中包括冬小麦干热风灾害影响定量评估、华北夏玉米干旱解除预评估、作物产量动态和定量气象预报等；同时，玉米、水稻、小麦叶面积指数、生物量和穗重的逐周模拟产品也在国家气象中心业务网站上定期发布。

　　河南省气象科学研究所依托国家气象中心作物模型中试平台，开展了以周口为典型代表区的豫东南2016年夏玉米高温干旱影响评估。浙江省气候中心针对水稻模型灌浆速率和叶面积指数模拟等过程的本地化需求，在龙游农业气象试验站和湖州农业气象观测站开展田间试验。重庆市气象局举办了人工气候箱控制试验，基于试验结果订正模型算法，从而提升模型在本地应用中的表现。辽宁省气象科学研究所还面向业务人员开展了作物模型业务化应用培训班。中国气象局气象干部培训学院在第1期省级及以上农业气象业务人员上岗培训班中也安排了作物模型理论与业务应用相关课程。

作物生长参数空间分布图。王文峰 供图

　　目前，作物生长模型也在我国气候影响评估、农业气象灾害预警和产量预报领域进行了试用。国家气候中心将相关模型应用于未来气候年景预估领域；湖南气象科学研究所和广东省气候中心将相关模型应用于双季稻产量预报和农用天气预报业务；黑龙江气象科学研究所将模型应用于东北地区一季稻和玉米产量预报业务。

　　此外，国家气象中心、中国气象局气象干部培训学院与河南、湖南、黑龙江、重庆等省（直辖市） 气象科学研究所及上海市气候中心等相关单位联合编写《作物模型业务应用技术指南》，进一步加强农业气象服务产品的机理性、动态性和综合性研究，促进农业气象业务服务综合能力提升。

作物生长参数空间分布图。王文峰 供图

　　作物模型业务化取得了初步成果，但离满足服务需求尚有距离。国家气象中心将继续依托作物模型业务应用创新团队，深入挖掘、利用现有农业气象观测站、农业气象试验站、土壤水分自动站、气象站等业务观测数据，实现作物模型业务应用常态化。