易可可 马 欣
8月16日，习近平总书记在《求是》杂志发表重要文章《提高防灾减灾救灾能力》，指出要“深入开展自然灾害基础研究，努力把握自然灾害形成演变规律”。全球气候变化正在改变农业气象灾害的强度、发生季节和地域分布，高温热浪、干旱、暴雨洪涝等灾害的复合性和连续性更加突出。作物生产受农业气象灾害影响大，具有生育阶段敏感、农时约束严格、区域差异明显等特点，受灾后的产量和品质损失往往难以在当季追回。体系化布局农业灾害重大科学基础设施，深入研究极端环境下农业生物响应和灾害演变机理，是提高农业抗灾能力、保障粮食和重要农产品稳定安全供给的重要支撑。
积极应对复合型灾害挑战
全球气候变化正在改变农业气象灾害的发生条件。平均气温上升改变了作物物候和农业生产的气候背景，一些地区高温热浪、季节性干旱和强降水过程的发生强度与时间分布出现新变化。高温与干旱、暴雨与渍涝等复合事件增大了农业生产风险，前一阶段受旱、后一阶段突遇强降水等连续过程也会放大作物损伤。灾害发生季节和影响区域的变化，要求重新审视既有农业气候区划、灾害阈值和防灾经验的适用范围。农业气象灾害研究需要更加关注气候背景变化、极端事件组合及其对农业生产的累积影响。
农业生产对气象条件的响应具有明显的生育阶段差异。同一次高温、干旱或低温过程发生在苗期、开花期、灌浆期和成熟期，会产生不同的生理损伤和产量品质影响。作物品种、土壤条件、耕作方式和区域环境又会进一步改变受灾程度。农业生产遵循严格的季节节律，关键生育期一旦受到严重影响，后续补救空间较为有限。气象灾害还会改变病虫害发生条件和农田水热过程，并沿种源、产量、品质、储运和市场供给等环节传导。这些特征决定了农业灾害研究必须深入到作物、品种、生育阶段和具体环境条件。
新的灾害形势要求科研基础能力从单点观测走向系统支撑。自然灾害的偶发性使田间研究容易错过灾害启动、快速发展和恢复转折等关键节点，连续基线数据和高频过程数据仍显不足。农业灾害研究需要长期、立体的农情与灾情观测，需要可控制、可重复的极端环境试验，也需要能够连接气象过程、农业生物响应和生产损失的模型工具。观测、试验和模型还要经过不同区域、不同作物的田间验证，才能形成可靠的预警指标、风险区划和防灾技术。这些任务依靠单个实验室或单项设备难以完成，需要国家级科研基础设施提供持续支撑。
强化重大科学基础设施支撑
农业灾害重大科学基础设施应由观测、试验、计算和田间验证四类系统组成。观测系统负责长期记录天气、土壤、作物长势和灾情变化；试验系统负责重现极端环境；计算系统负责汇集数据、构建模型并分析风险；田间验证系统负责检验模型和防灾技术。四类系统围绕共同的科学问题配置任务，使分布在不同地区和单位的科研条件协同运行。
观测系统由空天遥感、地面台站和近作物传感网络共同组成。卫星提供大范围、长时间序列观测，无人机补充田块尺度信息，地面物联网和植物可穿戴传感器记录土壤、冠层及植株生理变化，田间机器人承担近地巡查和样本采集。这些设备按照统一的时空基准、观测指标和校准方法运行，数据统一汇入农业灾害数据库。单个传感器和无人机由此纳入统一观测系统，按科研任务协同工作。
试验系统以国家农业极端环境模拟舱等大型装置为主体。模拟舱接收观测系统识别出的典型灾害过程，将高温、干旱、暴雨、渍涝、低温冷害和寡照等条件转化为可控制、可重复的试验情景，研究作物在不同生育阶段的受灾阈值、损伤过程和恢复能力。试验参数进入数据库，用于修正区域风险评估和作物响应模型，也为抗逆种质、农艺措施和智能装备提供统一测试条件。
计算系统把天气预报转化为农业风险判断。人工智能全球天气预报提供气象过程预测，作物模型和农业基础大模型结合区域生产资料，分析不同作物、生育阶段和土壤条件下的影响。农业数字孪生平台汇集观测数据、试验参数和模型结果，比较不同灾害情景及防控方案。风险区域、受灾阈值和建议措施由田间验证系统核验。
系统集成的关键在于统一标准和稳定运行。各类设施需要采用一致的数据目录、接口规范、质量控制和计量校准方法，由国家级数据与调度平台管理试验任务、设施开放和模型版本。真实灾害可转化为模拟试验方案，试验结果进入模型，模型结论再由区域台站和生产基地复核。各系统持续校正，设施才能不断积累数据、发现规律并服务国家任务。
从单项建设转向体系化布局
农业灾害重大科学基础设施建设需要从单项建设转向体系化布局。在国家层面，应加强顶层设计，统筹科学问题、设施功能、区域分工和运行机制，使观测、试验、计算和田间验证各有重点、相互衔接。
一是以重大科学问题统筹设施布局。围绕全球气候变化背景下农业气象灾害的时空变化、复合灾害形成、作物致灾阈值和恢复调控等问题，系统梳理现有科研条件和能力缺口。国家级设施侧重共性机理和大型试验，区域平台侧重主要灾种与主导作物，野外台站负责长期观测，生产基地承担技术验证。明确分工能够减少重复建设，也有利于发挥不同地区的资源优势。
二是以国家级综合平台组织设施集成。综合平台连接空天地观测网络、国家农业极端环境模拟舱、农业灾害数据库、计算模型以及区域田间试验基地，负责数据汇集、任务调度和开放服务。植物可穿戴传感器、无人机和田间机器人按任务接入观测或验证系统，人工智能天气预报、农业基础大模型和数字孪生平台作为计算工具接入数据与模型系统。明确系统归属和接口，推动各类技术共同服务农业灾害研究。
三是以统一标准打通数据和模型。建立覆盖观测、试验、模型和田间验证的数据标准，统一灾害强度、作物生育阶段、受灾程度和产量品质损失等核心指标。完善数据质量评价、模型检验、计量溯源和知识产权规则，使不同设施产生的数据可以比较，试验参数可以进入模型，模型结果可以返回田间验证。长期积累的标准化数据将成为农业灾害研究的重要资源。
四是以开放共享提高设施使用效益。围绕国家任务建立跨单位科研团队，促进气象、农学、生态、工程和信息等学科联合攻关。建立公开透明的设施申请、任务评审、数据使用和成果共享制度，为全国科研团队提供稳定的试验条件。运行评价应重点考查科学问题、关键数据和防灾技术等实际产出。
五是以应用反馈推动设施持续完善。科研、气象业务、农业技术推广和生产主体共同参与，把研究得到的灾害阈值、风险参数和技术效果转化为监测预警指标、抗灾品种评价方法、区域技术规程和应急预案。生产应用中出现的新问题应及时反馈到观测、试验和模型环节。稳定的运行经费、设备升级和安全管理制度，将保障设施持续服务农业生产和国家粮食安全。
（作者易可可、马欣分别系中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所所长、研究员）
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