2025年中国农学会农业气象分会学术年会

为强化农业气候资源高效利用、增强农业生态系统气候韧性、构建适应气候变化的粮食安全保障体系，全面提升农业防灾减灾救灾能力，促进农业气象与相关领域的科技协同创新及学术交流，中国农学会农业气象分会聚焦“气候韧性与粮食安全”主题，定于2025年11月在浙江省杭州市举办中国农学会农业气象分会2025年学术年会。本次会议将作为2025中国现代农业发展论坛暨中国农学会年会的重要平行会议之一。

会议主题

气候韧性与粮食安全

会议主要内容

（一）分会委员会工作会议

（二）学术交流

1．农业气候资源普查与区划；

2．农业气象灾害风险综合评估；

3．农业防灾减灾救灾；

4．农业适应气候变化的新技术；

5．农业固碳减排；

6．气候韧性农业模式与技术；

7．农业-气候政策协同机制。

以下内容为GPT视角对中国农学会农业气象分会学术年会相关领域的研究解读，仅供参考：

农业气象研究现状

一、核心研究方向与进展

气候变化对农业的影响与适应

作物响应机制：研究温度、降水、CO₂浓度等气候要素变化对作物生长周期、产量和品质的影响。例如，高温胁迫导致水稻灌浆期缩短，影响米质；干旱加剧玉米花粉败育，降低结实率。

区域适应性评估：通过模型模拟（如DSSAT、APSIM）预测不同气候情景下作物产量的变化，识别脆弱性区域。例如，华北平原冬小麦因冬季变暖可能面临越冬死亡风险。

适应策略开发：提出调整种植制度（如播期、品种）、推广耐逆作物（如抗旱玉米、耐盐水稻）和改进灌溉技术（如滴灌、调亏灌溉）等措施。

农业气象灾害监测与预警

灾害类型多样化：干旱、洪涝、低温冻害、高温热害、冰雹、台风等灾害对农业的威胁加剧。例如，2021年河南暴雨导致大面积农田绝收。

监测技术升级：利用卫星遥感（如MODIS、Sentinel）、无人机和地面传感器网络，实现灾害的实时监测和动态评估。例如，基于NDVI（归一化植被指数）的干旱监测模型已广泛应用。

预警系统完善：结合数值天气预报（NWP）和作物生长模型，开发多尺度、高精度的灾害预警系统。例如，中国气象局的“农业气象灾害预警平台”可提前7-10天发布霜冻预警。

农业气象资源高效利用

光热资源优化：研究作物光合作用与气象条件的耦合关系，优化种植密度和行向配置。例如，新疆棉田通过调整株距提高光能利用率。

水分管理精细化：基于土壤水分平衡模型和气象预报，实现灌溉的精准调度。例如，以色列的滴灌技术结合气象数据，节水效率达90%以上。

碳汇功能评估：量化农田生态系统的碳吸收能力，探索农业固碳增汇路径。例如，稻田甲烷排放的减排技术（如间歇灌溉）已进入示范阶段。

二、技术创新与学科融合

大数据与人工智能应用

数据整合：融合气象观测、作物生长、土壤墒情等多源数据，构建农业气象大数据平台。例如，中国农业科学院的“农业气象灾害数据库”已收录超10万条灾害记录。

模型优化：利用机器学习（如随机森林、深度学习）改进作物产量预测和灾害风险评估模型。例如，基于LSTM神经网络的短期降水预报模型精度提升20%以上。

物联网与智能装备

田间监测网络：部署无线传感器节点，实时采集温湿度、光照、风速等数据，并通过物联网传输至云端。例如，江苏“智慧农业”项目已部署超5000个田间传感器。

智能决策系统：结合气象预报和作物模型，自动生成灌溉、施肥和植保建议。例如，荷兰的“FieldView”平台可提供田间管理决策支持。

遥感与地理信息系统（GIS）

作物长势监测：利用多光谱/高光谱遥感数据反演叶面积指数（LAI）、叶绿素含量等参数，评估作物健康状况。例如，美国NASA的“Harvest”项目通过遥感监测全球粮食产量。

灾害损失评估：结合GIS技术，快速量化灾害影响范围和程度。例如，2020年东非蝗灾中，遥感数据帮助确定受灾农田面积超2000万公顷。

三、国际合作与政策支持

全球气候治理框架

IPCC报告指引：联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的评估报告为农业气象研究提供科学依据。例如，第六次评估报告（AR6）强调农业需适应1.5℃温升目标。

国际合作项目：如“全球气候与农业监测网络”（GCAN）、“世界气象组织农业气象委员会”（WMO-CAgM）等，推动数据共享和技术交流。

国家政策驱动

中国：实施《国家适应气候变化战略2035》，将农业气象灾害防御纳入乡村振兴规划。例如，2023年中央一号文件提出“强化农业防灾减灾能力建设”。

美国：通过《农业法案》（Farm Bill）支持农业气象研究，如“气候智能型农业”计划提供资金用于开发耐逆作物和精准灌溉技术。

欧盟：启动“地平线欧洲”计划，资助农业气象与气候变化适应项目，如“Climate-Smart Agriculture”项目聚焦减少农业温室气体排放。

四、挑战与未来方向

不确定性量化：气候模型预测存在不确定性，需结合多模型集合预报提高可靠性。

小农户适配性：发展中国家小农户占比较高，需开发低成本、易操作的农业气象服务产品。

跨学科协同：加强农业气象与生态学、经济学、社会学的交叉研究，构建综合评估框架。

技术普惠化：推动5G、区块链等新技术在农业气象领域的应用，缩小城乡数字鸿沟。

农业气象研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、农业生产领域

种植业

作物种植规划：根据气温、降水、光照等气象条件，优化作物品种选择和种植区域布局。例如，在东北地区推广耐寒水稻品种，在西北干旱区发展节水灌溉农业。

生长周期管理：结合气象预报调整播种、施肥、灌溉和收获时间。例如，利用短期降水预报避免在雨前施肥，减少养分流失。

灾害防御：通过干旱、洪涝、霜冻等灾害预警，提前采取防护措施。例如，在霜冻来临前通过熏烟或喷水提高田间温度，保护果树花芽。

畜牧业

牧草生长监测：利用遥感技术评估牧草产量和质量，指导牲畜放牧和饲料储备。例如，内蒙古草原通过NDVI监测牧草长势，合理调整载畜量。

极端天气应对：针对高温、寒潮等天气，优化畜舍温湿度控制，减少牲畜应激反应。例如，夏季通过喷雾降温降低猪舍温度，提高育肥效率。

渔业

水产养殖环境调控：监测水温、溶解氧、pH值等气象相关参数，维持养殖水体稳定。例如，在海水养殖中，通过气象预报预防赤潮灾害，减少鱼类死亡。

捕捞作业优化：结合风浪、海流预报，选择安全高效的捕捞时机和区域。例如，台风来临前提前回港避风，保障渔民安全。

二、农业资源管理领域

水资源利用

灌溉调度：基于土壤湿度和降水预报，实现精准灌溉。例如，以色列通过气象数据驱动的滴灌系统，节水效率达90%以上。

水资源承载力评估：分析气候变化对流域径流的影响，合理分配农业用水。例如，黄河流域通过气象模型预测未来水资源量，调整灌溉面积。

土地资源保护

土壤侵蚀监测：结合降雨强度和地形数据，评估水土流失风险。例如，黄土高原通过气象-土壤耦合模型，指导退耕还林还草工程。

盐碱化治理：利用气象数据优化排水和冲洗方案，降低土壤盐分。例如，新疆棉田通过调控灌溉水量和频率，改善盐碱地质量。

三、农业灾害防御与保险领域

灾害预警与应急管理

多灾种预警系统：整合台风、暴雨、干旱等灾害信息，为政府决策提供支持。例如，中国气象局的“农业气象灾害预警平台”可提前发布灾害预警，指导农民抢收或加固设施。

灾后评估与恢复：利用遥感技术快速量化灾害损失，制定恢复方案。例如，2021年河南暴雨后，通过卫星影像评估农田淹没面积，指导排涝和补种。

农业保险定价与理赔

风险评估模型：结合历史气象数据和作物产量，开发灾害风险指数保险产品。例如，美国推出基于降雨量的玉米干旱保险，简化理赔流程。

快速定损技术：利用无人机和遥感数据，实现灾害损失的快速核查。例如，中国平安保险通过AI图像识别技术，1天内完成大面积农田定损。

四、农产品供应链领域

物流与仓储优化

运输路线规划：根据天气预报避开暴雨、高温等恶劣路段，减少农产品损耗。例如，生鲜电商通过气象API接口实时调整冷链物流路线。

仓储环境控制：结合温湿度预报，调节仓库通风和制冷设备，延长农产品保鲜期。例如，苹果冷库通过气象数据优化温度波动范围，降低腐烂率。

市场价格预测

供需关系分析：利用气象数据预测作物产量，结合市场需求预估价格走势。例如，巴西通过分析降雨对大豆产量的影响，提前制定出口策略。

贸易风险对冲：企业根据气象预报调整进出口计划，规避价格波动风险。例如，中国粮油企业通过购买天气衍生品，对冲干旱导致的进口成本上升。

五、能源与环保领域

可再生能源开发

生物质能潜力评估：分析气温、降水对农作物秸秆和林业废弃物产量的影响，优化生物质电厂选址。例如，欧洲通过气象模型预测玉米秸秆产量，规划生物燃气项目。

风能/太阳能资源评估：结合长期气象数据，确定风电场和光伏电站的最佳布局。例如，中国西北地区通过光照资源图谱，建设大型光伏基地。

碳汇交易与生态补偿

农田碳汇核算：量化农业措施（如秸秆还田、有机肥施用）的固碳量，参与碳交易市场。例如，澳大利亚推出“碳信用农业项目”，农民通过减排获得收益。

生态保护补偿：利用气象数据评估草原退化、湿地萎缩等生态问题的成因，制定补偿标准。例如，中国三江源地区通过气象监测，确定草原生态保护补贴额度。

六、城市农业与智慧农业领域

垂直农业与植物工厂

环境精准调控：通过传感器实时监测温湿度、CO₂浓度等参数，结合气象预报优化人工光照和通风系统。例如，新加坡“Sky Greens”垂直农场利用气象数据提高叶菜产量。

能源消耗优化：根据室外光照和温度变化，调整室内补光和制冷能耗。例如，荷兰植物工厂通过气象API接口，降低15%的能源成本。

社区支持农业（CSA）

定制化生产服务：根据社区消费者需求和气象条件，调整种植品种和供应计划。例如，日本“Teikei”模式通过会员制农业，提供季节性气象指导的有机蔬菜配送。

七、科研与教育领域

气候变化研究

古气候重建：通过树木年轮、湖泊沉积物等代用指标，结合现代气象数据，分析历史气候变迁对农业的影响。例如，青藏高原树轮研究揭示了过去千年降水变化对青稞种植的制约。

未来情景模拟：利用气候模型预测不同升温路径下的农业适应性。例如，IPCC报告指出，全球升温2℃可能导致热带地区玉米减产20%-40%。

农业气象教育

课程体系开发：在高校和职业院校中设置农业气象学、气候智慧型农业等课程，培养复合型人才。例如，中国农业大学开设“农业气象灾害与防治”选修课，结合案例教学提升学生实践能力。

农业气象领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、国际组织与全球性研究机构

世界气象组织（WMO）农业气象委员会（CAgM）

定位：联合国下属专门机构，负责协调全球农业气象研究与合作。

核心贡献：制定农业气象观测标准、推广灾害预警技术、组织国际研讨会（如每4年一次的“世界农业气象大会”）。

案例：主导“全球农业气象监测系统”（GAMS），整合各国气象数据，为FAO（联合国粮农组织）提供粮食安全预警支持。

联合国粮农组织（FAO）气候与农业部门

定位：聚焦农业与气候变化的交叉领域，提供技术援助和政策建议。

核心贡献：开发“农业压力指数系统”（ASIS），利用遥感数据监测干旱对作物的影响；发布《气候智慧型农业手册》，指导发展中国家适应气候变化。

国际应用系统分析研究所（IIASA）农业、气候与资源项目

定位：跨学科研究机构，模拟气候-农业-经济系统互动。

核心贡献：构建“全球生物圈管理模型”（GLOBIOM），评估不同气候政策对农业和土地利用的影响；为IPCC报告提供数据支持。

二、国家级科研机构

中国

中国气象科学研究院农业气象研究所

定位：国内农业气象研究核心机构，隶属中国气象局。

核心贡献：开发“中国农业气象灾害预警系统”，实现干旱、低温等灾害的实时监测；牵头制定《农业气象观测规范》国家标准。

国家气候中心农业气象室

定位：聚焦气候变暖对农业的影响及适应策略。

核心贡献：发布《中国气候变化蓝皮书（农业卷）》，评估气候风险区域差异；研发“作物生长模拟与决策支持系统”（CGMS）。

美国

美国农业部（USDA）农业研究服务局（ARS）

定位：联邦政府直属农业科研机构，下设多个农业气象实验室。

核心贡献：开发“作物环境资源综合模型”（CERES），模拟气候对玉米、小麦等作物的产量影响；建立全球最大的农业气象数据库（AGMRC）。

国家海洋和大气管理局（NOAA）气候预测中心（CPC）

定位：提供季节性气候预测及农业应用服务。

核心贡献：发布“美国季节性干旱展望”，指导农民调整灌溉计划；开发“农业气候风险评估工具”（Ag-Climate）。

欧洲

荷兰瓦赫宁根大学与研究中心（WUR）气象与空气质量组

定位：全球农业气象研究顶尖机构，聚焦精准农业与气候适应。

核心贡献：开发“田间小气候模拟模型”（WOFOST），用于作物产量预测；领导欧盟“气候智能型农业”项目，推广耐旱作物品种。

法国农业科学研究院（INRAE）气候与农业生态系统团队

定位：研究气候变化对农业生态系统的长期影响。

核心贡献：构建“农业生态系统模型”（STICS），评估不同管理措施对碳汇和产量的影响；为法国农业部制定低碳转型路线图提供依据。

三、高校与研究型大学

中国农业大学资源与环境学院农业气象系

定位：国内农业气象学科发源地之一，培养大量专业人才。

核心贡献：开发“农田土壤水分监测与灌溉决策系统”，在华北平原推广节水农业；牵头成立“中国农业气象教育联盟”。

美国得克萨斯农工大学（TAMU）农业气象系

定位：北美农业气象研究重镇，强调技术应用与产业结合。

核心贡献：研发“棉花生长模拟模型”（GOSSYM），指导精准施肥；与NASA合作利用卫星遥感监测全球作物长势。

澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）农业与气候团队

定位：结合干旱区农业特点，开发适应性技术。

核心贡献：创建“农业气候风险评估框架”（ACRAF），帮助农民选择抗旱作物；推动“再生农业”实践，提升土壤碳储量。

四、企业品牌与技术服务商

国际企业

The Climate Corporation（拜耳旗下）

定位：全球农业气象数据服务领导者，2013年被拜耳收购。

核心产品：

Climate FieldView：整合气象、土壤和作物数据，提供田间管理决策支持，覆盖美国、巴西、印度等主产国。

Field Health Advisor：利用AI和遥感技术监测作物病虫害，结合气象预报推荐防治方案。

IBM农业事业部（The Weather Company合作）

定位：将气象大数据与农业AI结合，提供智能化解决方案。

核心产品：

IBM PAIRS Geoscope：地理空间大数据平台，分析气象、土壤和卫星数据，优化灌溉和施肥。

AgriTech Insights：为保险公司提供灾害风险评估，支持精准定损和产品定价。

中国企业

中国气象局公共气象服务中心（国家气象信息中心）

定位：官方农业气象服务主体，运营“中国天气网农业频道”。

核心服务：

农业气象灾害预警短信：覆盖全国90%以上县区，日均发送超千万条。

“直通式”气象服务：与新型农业经营主体对接，提供定制化种植建议。

佳格天地（北京）科技有限公司

定位：国内领先的农业大数据服务商，聚焦气象与遥感技术应用。

核心产品：

耘境平台：整合多源气象数据，实现作物长势监测、灾害预警和产量预测，服务超5000万亩农田。

农业保险科技解决方案：与平安、人保等合作，利用AI和气象数据优化理赔流程。

初创企业与创新团队

Agrimetrics（英国）

定位：全球首个农业数据市场平台，连接气象、土壤和市场数据。

核心创新：开发“数据管道”技术，实现跨机构数据共享，支持供应链优化和碳足迹追踪。

Prospera（以色列）

定位：垂直农业气象监控专家，被Valmont Industries收购。

核心产品：

温室气候控制系统：利用计算机视觉和气象传感器，自动调节温湿度、光照和CO₂浓度，提升作物产量30%以上。

五、行业趋势与未来方向

技术融合：农业气象研究正与物联网、区块链、5G等技术深度融合，推动服务向实时化、精准化升级。

全球化协作：跨国机构（如WMO、FAO）与企业的合作加强，共同应对气候变化的全球性挑战。

小农户赋能：通过低成本传感器和手机APP，将气象服务延伸至发展中国家小农户，缩小数字鸿沟。

农业气象领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研与教育机构

农业气象研究员/科学家

职责：开展气候变暖、极端天气对作物生长、病虫害发生的影响研究；开发农业气象模型（如作物生长模拟、灾害预警系统）；参与国际科研项目（如IPCC评估报告撰写）。

典型机构：

中国气象科学研究院、国家气候中心、中国农科院农业环境与可持续发展研究所。

瓦赫宁根大学（荷兰）、得克萨斯农工大学（美国）、CSIRO（澳大利亚）等高校及研究机构。

技能要求：气象学、农学背景；掌握统计建模（如R、Python）、GIS遥感技术；具备英文论文写作能力。

高校教师/实验员

职责：承担农业气象学、气候智慧型农业等课程教学；指导本科生/研究生实验设计；参与学科建设与科研平台搭建。

典型机构：中国农业大学、南京信息工程大学、西北农林科技大学等农业气象相关院系。

技能要求：博士学历优先；具备教学经验或科研项目主持能力；熟悉农业气象实验设备操作。

二、政府部门与公共服务

农业气象服务工程师

职责：运营省级/市级农业气象监测站，维护自动气象站、土壤水分仪等设备；分析气象数据并发布灾害预警（如干旱、低温冻害）；为农民提供田间管理建议（如灌溉、施肥时机）。

典型机构：中国气象局公共气象服务中心、各省气象局农业气象科、农业农村局下属技术推广站。

技能要求：气象学或农学本科/硕士；熟悉农业气象观测规范；具备数据可视化能力（如使用Tableau、Python绘图）。

气候政策研究员

职责：评估气候变化对区域农业的影响，制定适应策略（如推广耐旱作物品种）；参与国家/地方“双碳”目标下的农业转型规划；撰写政策建议报告。

典型机构：生态环境部气候司、国家发改委农村经济司、省级农业农村厅。

技能要求：公共政策、环境科学背景；熟悉气候模型（如CMIP6）；具备政策分析框架搭建能力。

三、企业与商业服务

农业大数据分析师

职责：整合气象、土壤、卫星遥感等多源数据，构建作物生长预测模型；为农业保险公司提供灾害风险评估（如洪涝、干旱导致的减产概率）；优化农产品期货交易策略。

典型企业：

国内：佳格天地、大疆农业、中国平安农业保险部。

国际：The Climate Corporation（拜耳）、IBM农业事业部、AgriMetrics（英国）。

技能要求：统计学、计算机科学背景；精通机器学习（如TensorFlow、PyTorch）；熟悉农业领域知识（如作物生育期）。

精准农业技术顾问

职责：为大型农场或农业合作社提供智能化解决方案，包括：

基于气象预报的灌溉调度（如使用物联网传感器实时监测土壤湿度）；

病虫害预警与防治（结合温度、湿度数据预测发生时间）；

无人机植保作业规划（避开风雨天气）。

典型企业：极飞科技、先正达集团、约翰迪尔（John Deere）。

技能要求：农学、农业工程背景；熟悉农业装备操作（如无人机、智能农机）；具备客户沟通能力。

农业气象产品经理

职责：设计面向农户或企业的气象服务产品，如：

手机APP（提供实时天气、灾害预警、种植建议）；

SaaS平台（为农资企业提供市场趋势分析）；

定制化报告（如咖啡种植园的气候风险评估）。

典型企业：墨迹天气农业版块、珈和科技、九方智投农业团队。

技能要求：产品管理背景；了解农业用户需求；具备原型设计工具使用能力（如Axure、Sketch）。

四、国际组织与NGO

农业气象项目官员

职责：在发展中国家实施气候适应项目，如：

培训当地农民使用气象预警系统；

推广耐旱、耐盐碱作物品种；

监测项目效果并撰写进展报告。

典型组织：FAO（联合国粮农组织）、WFP（世界粮食计划署）、世界银行农业发展部门。

技能要求：国际发展、农业经济学背景；外语能力（如英语、法语、西班牙语）；跨文化沟通能力。

气候融资分析师

职责：评估农业气象项目的碳减排潜力，设计绿色金融产品（如气候债券、碳信用）；吸引国际资金支持发展中国家农业适应气候变化。

典型组织：绿色气候基金（GCF）、亚洲开发银行（ADB）、世界资源研究所（WRI）。

技能要求：金融、环境科学背景；熟悉碳交易市场规则；具备财务建模能力。

五、新兴领域与跨界岗位

农业碳汇交易专员

职责：核算农田土壤碳储量变化，开发碳汇项目；参与全国碳市场交易，为农场主创造额外收入。

典型机构：北京绿色交易所、地方生态环境局、碳咨询公司（如中创碳投）。

技能要求：环境工程、农业生态学背景；熟悉碳核算方法学（如Verra、GS标准）。

农业元宇宙工程师

职责：构建虚拟农田环境，模拟不同气候情景下的作物生长；为农业教育、科研提供沉浸式体验平台。

典型企业：网易味央、腾讯农业数字孪生团队、元宇宙农业创业公司。

技能要求：计算机图形学、虚拟现实背景；了解农业系统建模。

六、就业趋势与建议

技术驱动岗位增长：随着物联网、AI在农业中的普及，数据分析、模型开发类岗位需求将持续上升。

复合型人才受青睐：具备“气象+农业+计算机”跨学科背景的候选人更具竞争力。

关注政策导向：国家“乡村振兴”“双碳”战略将催生大量基层农业气象服务岗位。

实践经验重要性提升：参与田间实验、农业气象观测站实习可显著增强就业竞争力。