■中国经济时报记者 周子勋
中共中央政治局6月30日召开会议，研究部署防汛抗旱工作。会议要求立足防大汛、抗大旱、防强台风，采取有力措施做好防汛抗旱、抢险救灾各项工作。
当前，我国已进入主汛期，极端天气偏多、旱涝并重，形势复杂严峻。农业防灾减灾救灾能力事关粮食安全和重要农产品稳定供给，事关经济社会发展大局。
习近平总书记6月24日在山东德州考察时强调，要强化气象预报和灾害监测预警，提升农业防灾减灾救灾能力。这一重要要求为推进农业气象服务现代化、守护大国粮仓注入了强劲动力。
今年是“十五五”开局之年，做好气象为农服务、守牢防灾减灾第一道防线，更显意义重大。国务院日前印发的《加快农业农村现代化“十五五”规划》《现代化应急体系建设“十五五”规划》明确要求提高气象、水文、地质灾害监测预报预警精准度，强化气象为农服务。
政策层面为何密集部署气象为农服务？人工智能如何重塑农业气象预报？气象为农服务还面临哪些堵点？围绕相关问题，中国经济时报记者采访了中国气象局减灾服务司副司长张迪、中国社会科学院农村发展研究所副研究员崔凯，深度解读新时代气象为农服务的发展路径。
政策密集部署背后：粮食安全与农业韧性的双重紧迫
中央部署与规划引领层层递进，气象为农预警服务为何被置于前所未有的战略高度？
张迪分析，政策层面连续部署气象为农服务，背后有两大现实考量。
首先是保障粮食安全的极端重要性。粮食安全是治国安邦的头等大事。我国人口基数大、粮食消费需求高，供给稳定关乎群众基本生活、经济平稳运行与国家战略安全。在气候变化、地缘环境复杂、耕地资源紧张的多重背景下，粮食生产面临各类潜在风险。守住粮食安全底线，是任何时候都必须坚守的核心任务。
其次是气象为农服务对农业提质增效和防灾减灾的关键作用。农业生产高度依赖天气气候条件。干旱、洪涝、霜冻、大风等气象灾害，是影响粮食产量和农产品质量的主要因素。精准、及时的气象预报预警，能够帮助农户科学安排播种、管护、收获等农事活动，有效规避灾害损失。
崔凯补充说，全球气候变化加剧，我国极端天气事件频发突发。华北春旱、黄淮海干热风、南方流域性汛情等局部冲击时有发生，粮食生产始终面临自然灾害的硬约束。灾后补救成本往往是事前预警的数倍，气象预警正是实现“灾后救”向“事前防”转换的关键抓手。
提升气象为农服务能力，对保障粮食安全、打造韧性农业、推进中国式农业农村现代化有何战略意义？
张迪从三个层面阐述。一是开展农业气候资源普查和区划，挖掘光、温、水等气候资源潜力，优化种植布局，推动农业绿色低碳发展。二是依托精准预警提升防灾减灾水平，降低灾害减产损失，拓宽农民增收渠道。三是以精细化服务赋能特色农业、智慧农业发展，夯实乡村产业根基，助力乡村全面振兴。值得一提的是，“十三五”和“十四五”期间，中国气象局联合农业农村部、国家林业和草原局明确了25个特色农业气象服务牵头单位，聚焦农林产业开展专项服务。
极端天气新挑战：从“单点冲击”到“全链条风险”
在气候变化背景下，极端天气频发，农业生产面临哪些新挑战？气象为农服务还存在哪些难点？
张迪认为，农业气象灾害呈现三大新特点：一是极端性增强，高温热浪、短时强降水频发，“旱涝急转”增多。二是复合性频发，单一灾害向“高温+干旱”“暴雨+渍涝+病虫害”等复合形态转变，病虫害向高纬度、高海拔扩散。三是致灾链条延长，影响从单一生产环节延伸至播种、收获、储运全链条。
在服务能力方面，张迪指出了三个突出难点。
一是农业气象自动化观测不足。目前农业气象观测中的物候、作物产量要素等主要还是依靠人工观测，自动化观测程度低，行业间设备观测标准不统一，且共享不充分。
二是极端性气象灾害的中长期预测仍是全球性科技难题。这一定程度上给农业气象灾害科学精准防范带来挑战。
三是气象服务与现代农业生产的融合应用有待深化。定制化、专业化、数智化的农业气象服务产品供给仍显不足，难以适配现代农业多元化发展需求。
崔凯从人工智能落地角度，剖析了当前面临的系统性堵点。底层数据支撑不足，农业气象观测站点分布不均，农村地区密度远低于城市，多源数据采集标准尚未统一，跨部门共享机制不健全。微观尺度技术瓶颈突出，传统数值预报输出范围宽泛，高标准农田建设需要田块级精细化预报，降尺度模型泛化能力有待提升。致灾天气历史样本过少，算法学不到足够规律，容易出现系统性低估。基层落地环节同样梗阻重重，省级预报层层转译，县乡缺人缺设备，农户信经验胜过信预警，技术门槛与信任鸿沟尚未弥合。
AI赋能气象服务：从精准预报走向智慧决策
人工智能等新技术如何提升农业气象预报能力？
张迪认为，有两个发展方向需重点关注。一是依托深度学习融合卫星遥感和地面观测，优化短时强降水、干旱、低温霜冻害等预报。中国气象局自主研发的“风清”“风雷”“风顺”三个AI预报模型，形成无缝隙预报体系。“风清”主打0至15天全球中短期预报，3分钟生成精细化产品，全球可用预报天数达10.5天。“风雷”聚焦0至3小时短临预报，强回波预报技巧提升25%。“风顺”侧重15天以上次季节气候预测，分辨率达0.25°，补齐中长期农业气候预判短板。
二是结合生成式AI实现服务产品定制化、专业化升级。人工智能可结合不同作物生育期、设施农业、特色种养生长规律，智能生成差异化、精细化农事预报、灾害预警和生产指导产品。
崔凯从全链条视角描绘了人工智能重塑农业气象预报的图景。
在数据感知环节，整合卫星遥感、无人机与地面传感器，构建天地一体立体观测体系，从源头解决数据供给不足的问题。
在核心建模环节，将大气物理规律与深度学习结合，把农业知识嵌入模型训练，提升小尺度复杂农田环境下的预报可靠性，克服纯数据驱动模型的失真缺陷。
在应用决策终端，AI将气象数据自动转化为农事建议，直接发送至手机或智能农机系统。倒春寒来临前发出预警，农户可提前覆膜或熏烟；强降雨前几小时发出预警，可及时调度排灌设备。预警窗口前移到农事决策之前，让农户有充足时间防范，实现从灾后减损向灾前规避转变。
在气象预测、卫星遥感、地面物联网融合的新业态下，气象如何与智慧农业结合，切实降低农业生产损失？
张迪提出两条路径。一是研发推广低成本高精度田间微气象传感器，精准采集温湿度、光照、风速、土壤墒情等微观数据，提高观测精度。二是推动气象数据深度融入耕种管收储全链条，将精准预报与种植规划、播种施肥、收获晾晒、仓储保鲜等各环节深度结合。
对标“十五五”：三大方向筑牢气象为农服务体系
对照“十五五”规划要求，下一步如何提升气象为农服务能力？
张迪表示，“十五五”时期，中国气象局将聚焦防灾减灾、产业发展、乡村建设三大领域，加快构建新型气象为农服务体系。
第一，发挥气象防灾减灾第一道防线作用，提升农村气象灾害防御能力。优化监测体系，升级预报技术，提升预报预警精准度。畅通多元传播渠道，完善预警发布机制，实现广覆盖、快触达。健全应急联动机制，细化预案举措。规范化开展人工影响天气作业，到2030年，粮食主产区实现飞机、地面协同，作业覆盖率超过90%。
第二，健全现代农业气象服务体系，赋能乡村产业高质量发展。立足生产全周期、产业全链条，夯实服务基础设施和数据资源根基。紧盯粮食安全底线，强化耕种管收储全流程气象保障。因地制宜推进特色农业精细化服务。深耕“气象×金融”融合赛道，丰富农业气象金融服务场景。主动适配气候变化，提升气候适应与风险防控能力。
第三，赋能和美乡村建设，打造宜居宜业宜游新格局。推动气象服务嵌入乡村规划、基础设施建设和人居环境整治。依托区域气候资源，强化气象赋能特色产业。深挖气候文旅资源，拓展农文旅融合场景。常态化开展乡村气象科普，提升群众科学素养。
崔凯建议，在技术创新方面，集中突破农业专用大模型、边缘计算推理等共性技术，确保成果具备田间实用性。在场景推广方面，围绕智能水肥调控、病虫害预警、灾前抢收调度等高价值环节，开发适配不同主产区、作物品种的定制化方案。在产业生态方面，探索县级统筹、乡镇串联、企业运营的分工模式，降低小农户使用AI技术的门槛和成本。要将气象预警深度嵌入农资调度、智能农机作业、农业保险查勘等产业链条，使其从信息提示转变为可执行、可联动的防灾行动指南。
采访中，专家形成共识：从“看天吃饭”到“知天而耕”，气象为农服务正经历深刻变革。人工智能技术的深度介入，让田块级、小时级精细化预警成为现实可能。但技术落地仍面临数据、模型、基层应用等多重梗阻。“十五五”时期，构建新型气象为农服务体系，既关乎粮食安全底线，更承载着中国农业从传统迈向现代的关键一跃。
总 监 制丨杨玉洋 车海刚
监 制丨陈 波 王 彧
主 编丨毛晶慧 编 辑丨蒋 帅
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