近日，世界气象组织发布报告预测，持续三年的“三重”拉尼娜现象即将结束，未来几个月厄尔尼诺现象可能会卷土重来。

拉尼娜现象是指赤道中东部太平洋海表温度异常出现大范围偏冷且强度和持续时间达到一定条件的现象，其带来的降温效应暂时抑制了全球气温上升。厄尔尼诺则会带来与拉尼娜现象相反的影响，其定义为——如果赤道东段和中段一带太平洋大范围的海水水温异常升高，持续时间超过3个月，月平均海表温度上升0.5℃，就称为一次“厄尔尼诺事件”。

在20世纪频出的“厄尔尼诺”，给人类造成了极大的危害。1997年，厄尔尼诺导致澳大利亚发生山火，约2个英格兰面积的地区被烧得一干二净; 非洲暴发洪水，淹死牛群，毁坏庄稼；美国南部遭遇龙卷风，整个西海岸被海浪严重侵蚀，这些灾害导致超过700人死亡和超过100亿美元的经济损失……

此前，35斗发布的《农业食品大航海时代，你需要一份全景藏宝图》报告也表明：除非采取全球一致行动减少温室气体排放，否则在2030年至本世纪50年代初之间，全球气温增幅可能会达到1.5℃的上限。

农业生产是社会经济产业结构的重要组成部分，但由于农业生产受气候条件影响较大，"靠天吃饭"的现象仍是常态，叠加全球气候变暖现象加剧，极端灾害性事件频出等情况，更是对农业生产危害极大。在此背景下，农业气象预警更是重中之重，其间，数字技术或能为其提供重要助力。

2022年6月，生态环境部、国家发展改革委等17部门联合印发《国家适应气候变化战略2035》（以下简称：《战略》），《战略》指出，到 2035 年，形成以无缝隙全覆盖、智能数字为主要特征的天气气候预报预测完整业务体系。这也预示着数字技术已成为天气预警的重要抓手之一。

要厘清数字农业对极端天气的作用，我们需要先了解一些对农业重要的气候数据，例如气温、降雨量、湿度等，以上都是影响农作物生长和产量的关键因素。因此，收集和分析这些数据对于提高产量和保证农作物的品质至关重要。

图：部分重要的农业数据

资料来源：IoT in Weather Monitoring Systems and Forecasting for Agriculture | by Techstack | Mar, 2023 | Level Up Coding (gitconnected.com)

可预报则主动，不可预报则被动。数字技术的应用还能够在一定程度上增强农业生产对恶劣天气的抵抗力，并提高灾后复产的恢复力，其作用主要表现在以下几个方面：

●预警监测：实时、精准的气象预警信息和相关的预防措施，能够对从业者起到预防和指导作用。

●抵抗损失：基于物联网技术的远程环境监测系统可以对环境进行实时监测，并及时进行参数的调节和操作，降低和减少气候突变带来的损失。

●预恢复生产：在对未来气候进行预判的同时，数字技术还能够采取针对性的进行排涝、除湿、病害预防等操作，快速对当前生产环境进行调节。

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以上，如果数字技术在农业天气预测中实施得当，它可以带来更高的效率和收入以及更加绿色的发展方式，并更好地抵御极端天气条件。通过利用数字工具的力量，广泛获取气候信息，对于提高对气候变化风险的认识，制定行之有效的战略，为所有人创造一个更具可持续性和弹性的未来都大有裨益。

但我们同样需要看到这一领域的局限。农业气象有别于一般气象观察，其重点在于观察内容的侧重点不同，因此，数字技术在农业天气预测中发展比较弱，当前，真正能体现价值和有所作为的产品相对较少，做天气预报的尽管数量上已经达到一定规模，但实际上能够真正对农业生产应对极端气候有显著帮助的很难。

刘慈欣作品《球状闪电》中曾描述过这一场景：书中的主人公从气象学院毕业后开发可用于探测龙卷风的系统，该系统能够把即将生成的龙卷风扼杀在摇篮之中。

独木不成林，数字技术在农业天气预测的过程中需叠加迭代多种技术，与单打独斗似的单一技术创新不同，其是组合式的迭代创新。2020年中央一号文件中，首次将智慧气象与物联网、大数据、人工智能、5G等先进技术并列为现代信息技术，并强调，要“加快现代气象为农服务体系建设”。随着物联网传感器和卫星遥感与监测等技术的日渐完善，其或是天气预警的得力干将。

35斗梳理了部分数字技术在农业天气预测中的重要应用。

物联网传感器

准确可靠的传感器和适当的数据传输通道对于构建一个可靠的天气监测系统及其重要。其中，物联网是建立农业天气监测系统的基石，传感器则是必不可少的硬件设施，其能够收集各种温度、湿度、风速和风向、降水和土壤湿度等多种气象数据，并将其无线传输到云服务器。其间涉及的传感器类型包含光学传感器、土壤传感器等。

二者的组合能够对多种气象要素进行实时观测，并对相关数据进行收集、传输、分析及处理。

卫星遥感与监测

卫星遥感的工作原理是使用安装在卫星上的多光谱相机和传感器来检测撞击作物的反射、吸收和传输的电磁能量。以上几个参数对反映植物的光谱特征有着极大意义，这是每种作物类型所独有的，并能够帮助确定作物的胁迫区域。

此外，卫星遥感还能对阳光、空气质量和作物健康以及土壤物理、化学和生物特性等多种参数进行监测和预测，为农业气象服务提供准确的预报信息，这对于种植者了解基本情况、农作物生长、病虫害发生、灌溉需求等方面具有重要意义。当前，农业已成为卫星遥感与监测最大的使用场景之一。

用于预测天气事件的AI和深度机器学习

与传统机器学习方法相比，深度学习在海量数据处理、图像识别与处理等方面具有明显优势。尽管机器的学习需要数据的“喂养”，但令人庆幸的是，物联网传感器、卫星遥感所收集的TB级的数据已经为其夯实了发展基础。在排序和标记正确的前提下，相关数据可以帮助构建ML模型，并用于识别和预测气象对作物的影响。

目前，欧洲中期天气预报中心已经将深度学习用于卫星观测资料的同化分析。

技术的诞生是为了更好地服务于人，作为上述技术的“集大成者”，ClimateAi已经在气候风险预测中展现出了不俗的实力。

在农业领域，ClimateAI所开发的平台ClimateLens-Enterprise能够通过准确的见解和可操作的建议帮助从业者适应当前和未来的气候挑战。通过AI技术、机器学习以及多来源的数据点，能够为企业生成可操作的气候数据。该技术可以确定特定作物、商品和生产基地的气候智能型扩张新地点，更好地评估气候和水风险的投资组合，并预测某些病虫害的压力，为从业者提供完善的信息。

凭借强大的研发实力和科技水平，企业不仅获得了数轮融资，其还被选为 2022 年《时代》杂志可持续发展类别的年度最佳发明，并在 2022 年被授予了农业投资者年度全球创新奖。

图：ClimateAi所获融资

数据来源：CrunchBase

除ClimateAI外，jupiter-intelligence，HelioPas 和Cultyvate等企业也纷纷在气象预测领域大放异彩，我国也涌现出了墨迹赤必等气象服务解决方案商。假日时日，该领域或能跑出数量可观的独角兽企业。

气候变化对农业会造成极大的影响已成为不争的事实，相对于其他经济活动，其对农业影响的强度和范围更为惊人。因此，加强农业适应能力建设，降低、减缓乃至消除气候变化所带来影响的负面效应已是当务之急。

为攻克这一难题，人类正逐步研究和开发减缓气候变化的技术，并在不断地改进和创新。现在，是时候让他们上场了。

碳捕捉与储存技术

该技术原理是从人类工业生产或单纯的化石燃料燃烧的尾气中分离出二氧化碳，储存起来使其不进入大气。

其整个过程为通过燃烧后或低碳的燃烧前技术，直接从烟道气流中去除二氧化碳。此后，再通过管道将其注入一定深度的地下岩层中封存，期间，采用高压注水等途径，能够加速二氧化碳以碳酸盐的形式和地壳岩块结合，实现稳定储存。

培育耐气候作物

选育和推广适应气候变化的作物新品种是农业应对气候变化最根本的适应性对策之一。引进、培育并大力推广良种和高新技术，提高作物自身的抗逆性，能够大幅提升农作物适应气候变化和抵御自然灾害的能力。

当前，随着人工基因组编辑技术、转基因技术等的发展，开发有韧性和可持续的农作物已指日可待。在减少农业碳排放的同时，也能让作物做好适应气候变化带来的挑战的万全准备。其不失为解决当前困境的“最优解”之一。

发展节水农业，提高水资源利用率

气候升高导致的干旱使得缺水成为制约农业发展的掣肘。大力发展节水农业是农业应对气候变化的必由之路。大力推广节水滴灌、绿色净水处理，加大相关资金的投入和政策扶持，对于提高农业综合效益，实现水资源可持续利用有着极大助力。

从前，面对突如其来的“天灾”，人类似乎无能为力。如今，在数字技术高度发展的当下，我们或许能够坚定地喊出那句“人定胜天”的激昂口号。

参考资料：

1.《卫星遥感系列｜卫星遥感技术在农业中的应用》

2.《气象监测系统中的物联网和农业预报》

3.《二氧化碳也能“捕捉”？这些黑科技方法你必须了解一下》