江淮粮仓的“气象密码”——安徽省气象局多项农业气象科技转化应用成果丰硕

2021年，安徽省粮食总产量达817.52亿斤，实现“十八连丰”，其中农业科技进步贡献率达65.5%，高于全国平均水平。在靠天吃饭的大环境下，众多农业科技发展必然离不开“气象密码”，安徽省气象局多项农业气象科技转化应用成果发挥了重要作用。

冬小麦春霜冻害等级有标准

每年3月中旬至4月中旬，安徽省冬小麦处于拔节至抽穗期，这一阶段小麦生长旺盛、抗寒力弱，较易受低温影响，因此小麦春霜冻害预警防控工作尤为重要。

针对今年3月16日至22日的降温状况，安徽省农业气象中心根据其制定的安徽省地方标准——冬小麦春霜冻害等级和相关评估指标，判定淮北地区东部极端最低气温小于3℃，对早播已拔节孕穗的小麦有轻微影响。省农业气象中心及时发布了重要农业气象专报，为农户提供专项服务材料，提出小麦田间管理建议。

据介绍，小麦春霜冻害等级标准结合之前的研究成果和农业气象灾害观测数据分析的方法，界定了安徽省冬小麦春霜冻害等级的相关术语，分别规范了安徽省半冬性和春性小麦的春霜冻害指标及其计算方法、等级划分标准。该标准适用于各级气象、农业农村、民政、统计、保险等有关部门开展冬小麦春霜冻害监测、调查、统计、预警和评估工作。

日尺度农业旱涝指标纳入日常业务

旱涝灾害是安徽省主要的农业气象灾害，选择合理的农田旱涝监测指标，开展实时旱涝监测业务服务，对防灾减灾、保障粮食安全具有重要意义。目前广泛应用的旱涝监测指标多以旬、月、季尺度作为统计时段，反映的是该时段旱涝的总体情况，在反映时段内的逐日旱涝演变方面存在局限性，离农业旱涝的精准监测预警服务需求还存在差距。

安徽省气象部门给出了“药方”——提升监测的时效性与精细化水平。省农业气象中心优化了农田水分收支项中有效降水量和作物需水量的计算方法，并基于前期农田水分收支关系构建了日尺度的农业旱涝气象指数——标准化前期降水蒸散指数（SAPEI）。该指数可以动态反映有无降水时的旱涝变化甚至旱涝急转情况，已在业务服务平台中生成了逐日动态监测数据产品，并应用于日常农业旱涝监测服务。

让小麦赤霉病无处藏身

在3月18日和4月7日举行的全省小麦赤霉病发生趋势视频会商会上，省农业气象中心技术人员汇报了小麦赤霉病气象等级预测结果。与会专家根据赤霉病发生气象等级，结合菌源量、栽培管理、品种抗性等条件，最终确定今年安徽省小麦赤霉病的发生趋势，预测结果将为今年小麦赤霉病防治工作的安排部署提供重要依据。

小麦赤霉病是一种典型的“气象型”病害，年际间发生流行程度主要取决于气象条件的好坏。传统的小麦赤霉病气象等级预报模型中多以固定时段作为赤霉病发生关键期，而实际生产中不同年份、不同区域小麦抽穗扬花期相差可达10天以上。在对小麦抽穗扬花期进行预测的基础上，再结合抽穗扬花期的气温和湿度条件对赤霉病发生流行程度进行预报评估，可有效提升小麦赤霉病气象影响预报服务的精准性。为此，依托安徽省气象局研究型业务攻关项目，省农业气象中心研发了融合小麦发育期预报模式的赤霉病气象等级预报模型。该模型结合智能网格预报和气候中长期预测产品，在服务中进行了业务化集成应用，可提前20天至30天预测小麦赤霉病发生气象风险等级，为科学研判赤霉病发生趋势提供了重要参考。

茶叶有了专属“身份证”

近年来，安徽省气象部门深耕茶叶气象服务，重点研发茶树种植气候适宜性区划、茶叶霜冻害风险区划、霜冻害监测预报和气候品质评价等关键技术。

省农业气象中心依托乡村振兴气象服务专项，根据茶叶生长、产量、品质与气象条件的关系，建立了茶叶种植适宜性气候区划方法；从灾害的孕灾、致灾和灾损等角度出发，构建了茶叶霜冻害风险指数模型；研制了典型示范县不同空间分辨率的茶树种植精细化气候区划和茶叶霜冻害风险区划图；省农业气象中心研发了茶叶霜冻害精细化监测预报技术，构建了茶叶气象服务业务系统，实现了基于智能网格预报的茶叶霜冻害实时监测评估和精细化动态预警服务。

近年来，省农业气象中心结合实际，构建了由茶叶品质温度指数、相对湿度指数和日照指数构成的茶叶综合气候指数，建立了茶叶气候品质评价方法，研发了气候品质评价服务平台，设计气候品质专有标识，累计向不同类别和产地的茶叶出具10余份气候品质评价报告并颁发证书，提升了茶叶的经济附加值。

（作者：王兵 陈金华 孙毅博 责任编辑：刘淑乔）