大田高產，麥浪千層，農機馳騁，豐收糧顆粒歸倉……7月14日，國家統計局發布數據，今年全國夏糧總產量14739萬噸，比上年增加143.4萬噸。并且質量好于常年，雜糧雜豆產量略增，油菜籽產量明顯增加。

夏糧生產首戰告捷，為全年糧食豐收奠定了基礎。而提早預判夏糧收成情況，對保障國家糧食安全也至關重要。鮮為人知的是，糧食產多少，氣象也能做預報。

(資料圖)

為什么要進行糧食產量預報

“你看我這麥穗多大！”“一個麥穗有80多粒！”“畝產1500多斤！”“又是個大豐收！”……一串串感嘆從河南農民口中發出。

國家統計局官方網站發布公告顯示，河南夏糧總產量3813.1萬噸，播種面積5683.8千公頃，單位面積產量6708.7公斤/公頃，夏糧總產量、播種面積兩項指標均居全國首位。

夏糧產量占全年糧食產量的兩成以上，夏糧豐收了，全年經濟就托底了。

就在不久前，河南省商丘市夏邑縣郭店鎮王劉莊村，當地氣象工作人員將麥收期間氣象信息編印成冊，送給農機手。在“后方”，國家預警信息發布中心聯合農業農村部農業機械化管理司、國家氣象中心共同研發的“三夏”機收氣象精細預警提示產品上線，通過農機作業專用App“測畝易”向包括河南省在內重點省份的農機手、農業種植大戶等300余萬人提供服務。

像這樣為農機手打造的專屬服務，是氣象部門與地方聯動服務的一個生動縮影。從去年12月開始，國家衛星氣象中心聯合國家氣象中心及河南、山東等省氣象局，共同編制冬小麥分布遙感監測業務管理規定和技術導則，又與北京、天津、河北等10個省(直轄市)氣象局分工協作，制作16米空間分辨率冬小麥分布圖，為2022年度夏收糧食作物產量、氣象預報等多項業務提供有力支持。

根據預報，河南做細機收準備工作，提前對農機保有量和作業需求量進行詳細摸底，小麥機收作業對接落實到村、到戶、到地塊，全省完成對接8096萬畝，占種植面積的95%以上。

“全省組織18萬臺收割機投入到夏收作業中，發放農機跨區作業證5萬張，對跨區作業農機優先查驗優先放行。根據農機數量、收獲進度，及時發布小麥機收作業需求和機具供給動態信息，引導收獲機械有序流動。”河南省農業農村廳黨組成員、省農機中心主任凌中南說。

哪些作物可以預報

“我搞了40多年小麥，去年冬前的小麥苗情復雜程度是沒見過的，最后有驚無險、豐收到手，關鍵是科學抗災應對晚播、讓農民知道怎么種；科學田管精準指導、讓農民知道怎么促。”農業農村部小麥專家指導組顧問、中國農科院作物科學研究所研究員趙廣才說。

農業生產與氣象條件的關系極為密切。“在作物品種、土地肥力、農業生產管理水平等相對穩定的情況下，氣象條件是影響農作物產量變化的關鍵因素。”國家氣象中心生態和農業氣象室主任侯英雨介紹，糧食產量預報的過程，實際上就是動態監測評估氣象條件，特別是氣象災害對農業生產及產量形成利弊影響的過程。

“每年針對夏收糧油(4月、5月)、秋收作物及全年糧食(7月、8月)，國家氣象中心會分別發布兩次產量預報服務相關產品，預報內容包括平均單產、種植面積和總產。”侯英雨說，在作物生長季內，會逐月制作并下發分省、分作物的動態產量客觀預報。在臨近作物收獲時，則啟動農事活動氣象保障專項服務，滾動預報作物收獲適宜指數。

哪些作物可以進行預報？“比如夏收糧中的冬小麥、油菜，秋收作物中的水稻(雙季稻、一季稻)、玉米(夏玉米、春玉米)、大豆、棉花等。”國家氣象中心生態和農業氣象室副主任李森告訴記者，針對每一種作物，氣象部門會對其進行詳細的分析，評估農業生產全過程中有利和不利的天氣條件，并提出針對性意見和防范措施。

“我們還會開展國外作物產量預報業務，主要涵蓋美國小麥、玉米、大豆，印度水稻、小麥，巴西大豆、玉米，阿根廷大豆，澳大利亞小麥，加拿大小麥等。”李森說，部分省級、地市級和縣級氣象部門還結合當地生產實際開展特色農業產量預報服務。

比如，湖北氣象、農業農村部門及相關高校組建“糧食安全保障”“特色作物服務”“水產養殖服務”三個專家組，已完成兩輪聯合農情調查活動，開展實地調查17次，并針對天氣及農事管理給出針對性建議；在貴州，氣象與農業農村部門深化合署辦公機制，加強信息互聯互通；在甘肅，省氣象局持續深化玉米種業氣象服務試點工作，完善指標體系，構建主要農業氣象災害風險診斷評估模型。

如何預報糧食產量

那么，糧食產量究竟是如何預報的？

“簡單來說，靠監測、搭建模型和計算。”侯英雨說，既要依靠地面觀測、衛星遙感等手段監測作物的長勢，也要通過建立作物生長模型，將生長關鍵期的氣象影響因素充分考慮進去，最后通過計算等手段，給出產量的預報結論——這和通過數值天氣預報系統預報天氣，有著異曲同工之妙。

其實，糧食產量預報的相關技術早已開始研發。

“20世紀80年代，氣象部門研制了基于回歸統計的作物產量氣象預報模式，并對遙感估產進行了研究；20世紀90年代，氣象部門逐步建成了涵蓋國、省、地、縣的作物產量預報業務系統。”侯英雨告訴記者，21世紀初開始，我國開展了作物產量動態預報技術研究，并實現業務應用。

“正是依靠這些客觀、定量、動態的作物產量預報，各級決策部門和相關管理部門可及時掌握糧食產量動態，制定科學的宏觀調控政策，為調撥、貯運、進出口貿易、合理安排生產提供科學依據。”侯英雨說。

承擔該項業務的國家氣象中心經過多年積累，研發了基于數理統計、農學參數、作物生長模擬模型、衛星遙感資料的多元化作物產量預報技術，建立了產量預報業務服務系統。

“我們的預報方法主要是利用作物生長期間的氣象條件、作物長勢及農業氣象災害發生情況等信息，搭建產量氣象預報模型。同時，利用氣象衛星遙感技術，建立作物遙感長勢監測和遙感估產模型。”侯英雨說，在綜合各類預報模型預測結果的基礎上，專家會對糧食產量客觀預報進行分析、訂正，得出最終的預報結論。

“今年，我國首次應用高分衛星遙感技術監測夏糧分布情況，很好地解決了此前糧食產量氣象預報面臨的‘作物分布數據不精細’的問題。”侯英雨說。

產量預測會商機制也讓作物產量預報更加準確。“近年來，全國糧食總產預報準確率穩定在99%左右。”李森介紹，全國氣象部門間的技術合作、氣象與農業等相關部門的互聯互通，也有助于不斷提升我國作物產量預報的準確率、時效性及精細化程度。

(本報記者 崔興毅 本報通訊員 劉雅文)