淺析加強農(nóng)情遙感監(jiān)測技術的重要性

淺析加強農(nóng)情遙感監(jiān)測技術的重要性影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民收入的重要因素是農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)、栽種面積和價格。對涉農(nóng)金融機構而言，構建氣候信息的采集和應用體系，能夠有效預測產(chǎn)量及價格走勢，對深化三農(nóng)金融效勞具有主要意義。和傳統(tǒng)農(nóng)情信息采集渠道相比，日益成熟的農(nóng)情遙感技術具有成本低、覆蓋面高等優(yōu)點，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、涉農(nóng)金融效勞等方面具有廣闊的應用前景。本文擬分析農(nóng)情遙感技術在“三農(nóng)〞金融效勞中的應用，并提出若干對策建議。一、氣候信息是搞好農(nóng)業(yè)相關金融效勞的重點農(nóng)生長的氣候條件〔重要是溫度、降雨、光合作用等〕、栽種面積等決定了農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量，進而影響農(nóng)產(chǎn)品價格走勢。前瞻性地監(jiān)測糧食主產(chǎn)區(qū)的氣候信息，能夠有效把握市場動向。在這方面，全球重要涉農(nóng)企業(yè)〔包含糧商、大型農(nóng)場等〕以及金融機構〔農(nóng)產(chǎn)品期貨交易商、涉農(nóng)金融機構等〕都進行了積極探尋求索，并建立了系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)氣象及栽種情報采集、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和價格分析預測體系。美歐重要糧商建立了遍及的農(nóng)業(yè)。通過系統(tǒng)地采集和分析世界各地氣候、農(nóng)作物生長情況、消費和經(jīng)濟形勢等信息，先于市場把握重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、收獲和消費全貌，并通過全產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)營、糧食衍生品交易等策略，將本身經(jīng)營風險控制到最低。例如美國嘉吉公司〔Cargill〕通過實時采集各地溫度、降雨量、極端天氣、降雪量、日照等檢測指標，借助評估模型來預估天氣因素對產(chǎn)量、收入和利潤的綜合影響，并開展相關風險管理〔陳佳，2015〕。除糧商外，重要涉農(nóng)金融機構也看重氣候信息在金融效勞中的應用。國際金融機構先于市場把握農(nóng)產(chǎn)品市場信息，推動農(nóng)產(chǎn)品相關的投資、交易和避險等業(yè)務運作，并以此獲取超額收益。2012年，高盛在糧食投資中賺取了4億多美圓。為數(shù)諸多的農(nóng)產(chǎn)品對沖基金通過聘請氣象專家，或通過商業(yè)氣象咨詢機構獲取氣象信息，作為預判市場走勢的主要根據(jù)。據(jù)統(tǒng)計，美國已有數(shù)百家商業(yè)氣象資訊提供商；AccuWeather作為其中的佼佼者，已成為多家涉農(nóng)金融機構的氣象信息提供商。美國芝加哥商品交易所等機構積極培育氣候衍生產(chǎn)品市場，推出標的涵蓋降雨量、降雪量、溫度、濕度等氣候相關期貨、期權和互換等產(chǎn)品，為氣候風險敏感企業(yè)和居民提供避險選擇。二、農(nóng)情遙感監(jiān)測技術在農(nóng)情信息采集方面具有顯著優(yōu)勢2070年代以來，重要國家和國際組織利用遙感技術具有監(jiān)測面積大、探測周期短、獲取信息豐富、費用低廉以及能夠實現(xiàn)宏觀、動態(tài)、快速、實時、精確的作物長勢監(jiān)測和估產(chǎn)等特點，積極推進農(nóng)情遙感技術，當前已構成了科學完備的體系。我們國家逐步建立完善了全球農(nóng)情遙感速報系統(tǒng)〔CropWatch〕，該系統(tǒng)以遙感數(shù)據(jù)為重要數(shù)據(jù)源，以遙感農(nóng)情指標監(jiān)測為技術核心，僅結合有限的地面觀測數(shù)據(jù)，構建了全新的不同時空標準農(nóng)情遙感監(jiān)測多條理技術體系，具備全球典型作物產(chǎn)量監(jiān)測和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)趨勢分析功能，并定期公布〔全球農(nóng)情遙感速報〕、〔全球生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測年度報告〔大宗糧油作物生產(chǎn)形勢〕〕，為諸多依靠糧食進口、沒有能力開發(fā)與運行先進的農(nóng)情監(jiān)測系統(tǒng)的貧困國家提供了農(nóng)情監(jiān)測效勞，為國際社會提供了另一個獨立的信息獲取途徑，對提升透明度，維護國家糧食安全，加強我們國家在全球范圍內(nèi)的糧食安全合作具有主要意義。總體看，農(nóng)情遙感監(jiān)測有下面突出優(yōu)勢：1.科學性較高。決定農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量關鍵數(shù)據(jù)如作物栽種面積、單產(chǎn)、長勢等，吳炳方等〔2010〕通過氣象及遙感數(shù)據(jù)，結合多組方法集得到，構成了獨立的農(nóng)情遙感信息源。一是作物栽種面積。一種方法是通過計算作物栽種成數(shù)〔總播種面積/耕地面積〕和作物栽種構造〔某種作物播種面積/總播種面積〕，利用耕地面積乘以作物栽種成數(shù)和作物栽種構造就能夠得到不同作物的播種面積。另一種方法采取高、低分辨率數(shù)據(jù)結合的作物面積提取方法，基于時間序列歸一化植被指數(shù)〔NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI〕數(shù)據(jù)提取不同作物的特征曲線進行面積估算。二是單產(chǎn)。有的基于遙感信息同化生長模型的作物單產(chǎn)模型估算；有的采取農(nóng)業(yè)環(huán)境指標、農(nóng)情遙感指標和地面農(nóng)業(yè)氣象因子觀測數(shù)據(jù)，通過農(nóng)業(yè)氣象模型、遙感模型和作物生長模型，采取多種單產(chǎn)預測結果融合計算。三是長勢。CropWatch重要使用了兩種指標對不同空間單元的作物長勢進行分析，一個是農(nóng)業(yè)環(huán)境指標，通過潛在生物量〔溫度、光照、濕度等天氣因素對作物生長的潛在影響〕來反映；另一個是農(nóng)情遙感指標，通過植被健康指數(shù)，耕地栽種比率和最佳植被狀況指數(shù)等評估作物長勢。作物長勢監(jiān)測技術日益成熟，使農(nóng)情遙感具備了短期預測功能，提早預測糧食生產(chǎn)形勢，這也是農(nóng)情遙感的最大優(yōu)勢。除此之外，利用農(nóng)情遙感監(jiān)測長勢的另一個優(yōu)勢是其基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測結果，能夠與往年的作物播種情況和生長形勢進行比照，人為干擾因素較小，可實現(xiàn)全球全覆蓋、多時相的觀測，具有全局性，有效克制地面調(diào)查以點帶面、以偏概全等問題，相比統(tǒng)計抽查更全面。2.能夠實現(xiàn)不同的廣度和精度要求。以CropWatch為例，郭華東等〔2014〕利用不同的環(huán)境因子及農(nóng)業(yè)監(jiān)測指標能夠實現(xiàn)四個范圍標準的作物長勢、產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)變化趨勢，兼顧了預測廣度與預測精度。一是在全球標準上，利用三個農(nóng)業(yè)環(huán)境指標〔降水、光合有效輻射和氣溫〕以及潛在生物量對全球農(nóng)業(yè)環(huán)境進行評估，重點評估全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形勢和預警風險區(qū)域。二是在區(qū)域標準上，綜合利用農(nóng)業(yè)氣象條件指標和農(nóng)情遙感指標〔重要是植被健康指數(shù)、復種指數(shù)、最佳植被狀態(tài)指數(shù)和耕地栽種比例等〕，重要實現(xiàn)全球七個洲際主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)作物長勢及農(nóng)田利用強度監(jiān)測分析。三是在國家標準上，對總產(chǎn)量占全球80%以上的30個主產(chǎn)國，通過NDV1、作物栽種面積、時間序列聚類指標等信息，對玉米、小麥、水稻和大豆四種大宗糧油作物進行生產(chǎn)分析和供給形勢預測。四是在省/州標準上，參加栽種構造和耕地比例指標。我們國家的作物栽種構造重要通過GVG系統(tǒng)由田間采樣獲取，美國和加拿大等國的作物栽種構造由主產(chǎn)區(qū)線采樣抽樣統(tǒng)計獲取。由此可精到準確到省級玉米、水稻、小麥和大豆等作物相關信息，具有較高的預測精度。3.預測結果較好。重要具體表現(xiàn)出在兩個方面：一是預測指標實行全球驗證。CropWatch利用全球28個研究區(qū)的地面觀測點及中國2000多個樣方的作物單產(chǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)，對各農(nóng)情遙感指標及產(chǎn)量預測進行驗證，及時糾偏。二是產(chǎn)量預測結論清楚明晰、精確性較高。從最近幾年的監(jiān)測報告提供的預測與事后的真實產(chǎn)量驗證看，CropWatch的預測結果具有較高的可信度。根據(jù)CropWatch2015年5月的預測，全球玉米、大豆全年產(chǎn)量同比分別下降1.3%與1.1%，水稻與小麥產(chǎn)量同比增長1.0%與0.9%〔吳炳方等，2015〕。4.邊際成本較低。傳統(tǒng)農(nóng)情信息獲取是以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營戶和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營單位為對象，采取統(tǒng)計抽樣方法，依靠龐大的調(diào)查隊伍、選取觀測點以及購置監(jiān)測設備等支出，信息獲取成本高、時效性差、覆蓋范圍小。普通企業(yè)很難有足夠的人力、物力和財力構建農(nóng)情信息網(wǎng)絡。借助現(xiàn)有的氣象觀測網(wǎng)、遙感監(jiān)測體系，只要長期監(jiān)測和統(tǒng)計預測，農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)能夠與往年的作物播種情況和生長形勢的監(jiān)測結果進行比照，精確反映糧食生產(chǎn)形勢，能夠以較低的邊際成本為包含金融機構在內(nèi)的企業(yè)提供農(nóng)情信息效勞。5.災情監(jiān)測方面優(yōu)勢明顯。在全球氣候變化背景下，全球極端氣象災禍仍可能延續(xù)多發(fā)、頻發(fā)、重發(fā)等趨勢，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能出現(xiàn)大幅波動。20世紀90年代全球極端氣象災禍比20世紀50年代高出5倍以上。遙感技術是當前多標準旱澇監(jiān)測最有效的手段，能夠及時獲取旱澇災禍的強度、影響區(qū)域等信息，并結合作物生長不同階段評估災情對產(chǎn)量的影響。比方厄爾尼諾〔ElNi？觡o〕和拉尼娜〔LaNi？觡a〕現(xiàn)象，當前重要通過監(jiān)測相關觀測區(qū)域海溫和南方濤動指數(shù)〔SouthernOscillationIndex，SOI〕進行預警，但無法實時跟蹤其影響范圍、連續(xù)時間、作用強度等。相對來講，農(nóng)情遙感能夠親密跟蹤監(jiān)測其發(fā)展態(tài)勢，并及時修正對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的預期。三、加強農(nóng)情遙感技術應用，提升“三農(nóng)〞金融效勞質(zhì)量氣候不僅僅是氣象領域的研究內(nèi)容，也是影響經(jīng)濟的主要因素。1998年美國前商務部長WilliamMichaelDaley在美國國會作證時指出，美國經(jīng)濟中至少有1萬億美圓與天氣親密相關。農(nóng)業(yè)受氣候的影響最為直接，包含涉農(nóng)金融機構在內(nèi)的相關部門都應該看重氣候問題。借助最新農(nóng)情遙感技術，能夠不斷提升對全球重要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和價格的研究和分析能力。1.高度看重農(nóng)情信息工作。金融機構普遍以為氣象方面的研究預測是氣象部門的事，與金融的關系不大。2014年以來的厄爾尼諾事件，正在對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成宏大影響，但涉農(nóng)金融機構并未充足考量這一事件沖擊。從某種水平上說，金融領域仍將氣候因素視為外生變量，缺乏對農(nóng)業(yè)氣象災禍風險和經(jīng)濟影響的定量分析和動態(tài)評估的意識和能力。近年來，我們國家鼎力推進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，種養(yǎng)大戶、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體快速培育，農(nóng)業(yè)逐步成為高投入、高產(chǎn)出、高風險的行業(yè)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，種糧大戶因不把握氣候信息而導致巨虧的例子觸目皆是?？蛻魧鹑谛诘男枨笠巡粌H局限于信貸、結算等傳統(tǒng)領域，對氣候信息支持、農(nóng)產(chǎn)品價格預測、農(nóng)業(yè)風險整體解決方案等智力密集型效勞的要求日益增加。金融機構應及時發(fā)掘客戶需求，連續(xù)加強氣象相關研究并提供相應效勞。培養(yǎng)一批既精通農(nóng)業(yè)氣象又懂農(nóng)村金融的復合型人才，能夠深切進入研究氣候與收獲、產(chǎn)量與價格等變量的關系，以及農(nóng)業(yè)災禍的影響水平與涉農(nóng)貸款不良率的關系，并開發(fā)相應的產(chǎn)品和效勞，知足客戶的需求。2.推動金融機構與氣象、遙感等相關部門合作。當前國內(nèi)提供農(nóng)業(yè)氣象效勞的機構重要有中國氣象局等。中國氣象局提供的農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)品涵蓋大氣監(jiān)測與預報、氣候監(jiān)測與評估、生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象等領域。其農(nóng)情信息來源既有氣象和遙感衛(wèi)星，也有完備的本土地面觀測網(wǎng)絡，農(nóng)情數(shù)據(jù)可靠，但缺乏對全球范圍的作物長勢監(jiān)測產(chǎn)品和基于遙感的作物產(chǎn)量預測。CropWatch系統(tǒng)自1998年建立以來，經(jīng)過不斷改良和提升，并大量融合了大氣科學、農(nóng)業(yè)氣象學等相關結果，監(jiān)測精度和范圍大幅改善，建成了系統(tǒng)的農(nóng)情分析體系。當前，我們國家是國際上少數(shù)幾個開展全球農(nóng)情遙感監(jiān)測的國家。CropWatch已與歐盟的MARS、美國的CropExplorer系統(tǒng)并列為全球三大農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)，成為地球觀測組織/全球農(nóng)業(yè)監(jiān)測計劃〔GeoGLAM〕的重要構成部分，并為聯(lián)合國糧農(nóng)組織農(nóng)業(yè)市場信息系統(tǒng)〔AMIS〕提供糧油生產(chǎn)信息。建議涉農(nóng)金融機構加強與中國氣象局和國家遙感中心合作，爭取人員和技術支持，在CropWatch的技術框架和分析方法基礎上構建合適本身的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量分析和預測架構。3.加強農(nóng)情信息在風險管理中的應用。長期以來，“三農(nóng)〞金融風險管理重要著重客戶和行業(yè)等緯度分析客戶的財政能力和風險狀態(tài)，并作為信貸投放和風險管理的重要根據(jù)，對氣候信息的分析應用較為軟弱。這種只見樹木不見森林的分析體系，難免影響風險管理效果。有需要加強大氣候、大環(huán)境的研究和運用，在客戶分析、信貸中適當提升氣候信息的權重。能夠考慮根據(jù)農(nóng)情預測有選擇地投放信貸資源，將更多涉農(nóng)資金投向氣候條件好、收獲理想的區(qū)域和經(jīng)營主體。盡快建立基于厄爾您諾和拉尼娜等全球氣候周期及暴雨等重大災禍性天氣經(jīng)過和干旱、洪澇等重大天氣災禍的預警體系，實時跟蹤監(jiān)測受災水平和范圍，并采用應對辦法，提升農(nóng)業(yè)抗風險能力，保障銀行涉農(nóng)貸款安全。除此之外，農(nóng)業(yè)保險作為一種風險管理工具和國家農(nóng)業(yè)支持保衛(wèi)體系的構成部分，面臨嚴重的道德風險，災禍損失難以評估，保險責任難以確定，理賠工作難度大、成本高等技術性難題，金融機構在涉農(nóng)保險創(chuàng)新、氣候金融產(chǎn)品開發(fā)等方面積極性不高，以至有畏難情緒。利用農(nóng)情遙感監(jiān)測技術“快速、獨立、直觀、客觀〞的特點，能夠迅速、精確的估算災情面積，確保保險業(yè)務管理的科學性和高效性，提升農(nóng)業(yè)風險管理能力，防災減災能力，提升農(nóng)業(yè)保險承保理賠核。4.提升全球農(nóng)產(chǎn)品市場的話語權。美國前國務卿基辛格博士曾深刻指出，控制了糧食，就控制了世界上所有的人。近年來，農(nóng)產(chǎn)品金融化的趨勢日益明顯，農(nóng)產(chǎn)品價格已不簡單受供求規(guī)律的影響，相關金融機構已成為國際農(nóng)產(chǎn)品市場的重要參與者和定價者。華爾街的投資銀行、對沖基金以及其他金融機構大肆投機糧食市場，開發(fā)復雜的金融衍生品〔如溫度指數(shù)期貨、霜凍指數(shù)期貨等〕并影響價格走勢；四大糧商等控制全球糧食產(chǎn)業(yè)鏈的傳統(tǒng)力量在現(xiàn)貨和期貨交易市場兩邊下注，有的糧商直接成立對沖基金，專門從事糧食炒作。影響糧食供求的氣候信息，大到厄爾尼諾、拉尼娜等全球性氣候現(xiàn)象，小到糧食主產(chǎn)區(qū)的部分氣候災禍，都可能成為糧價漲跌的推手，小事件引發(fā)糧價大波動的蝴蝶效應屢見不鮮。我們國家涉農(nóng)金融機構，應在及時獲取全球農(nóng)情信息的基礎上，加強國內(nèi)重要糧食企業(yè)合作，提升在全球糧食市場的影響力。一是積極爭取全球糧食定價權。作為全球主要的農(nóng)產(chǎn)品凈進口國，中國需求已成為部分農(nóng)產(chǎn)品價格波動的主要因素。根據(jù)農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)，2014年我們國家糧食進口總量約1億噸，其中大豆進口到達了7140萬噸。國際糧價波動已成為中國糧食安全的主要影響因素?？煽紤]推動有關方面親密合作，通過適當?shù)牟呗?、產(chǎn)品和