農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)實(shí)例-“三農(nóng)”氣象服務(wù)經(jīng)驗(yàn)展示課件

農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)實(shí)例--“三農(nóng)”氣象服務(wù)經(jīng)驗(yàn)展示1農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)實(shí)例--“三農(nóng)”氣象服務(wù)經(jīng)驗(yàn)展示113個(gè)地級(jí)市99個(gè)縣（市、區(qū)）（縣21個(gè)，市23個(gè)，區(qū)55個(gè)）859個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（鎮(zhèn)780個(gè)，鄉(xiāng)79個(gè)，415個(gè)街道辦事處）

2014年GDP：6.5088萬(wàn)億元，排名第二人均：8.2萬(wàn)元，全國(guó)第4，省第一農(nóng)村居民人均純收入達(dá)1.3598萬(wàn)元面積：105km2人口：7939萬(wàn)江蘇概況（省情）213個(gè)地級(jí)市

2014年GDP：6.5088萬(wàn)億元，排名第

江蘇全省耕地面積7032萬(wàn)畝，是著名的“魚米之鄉(xiāng)”。糧食實(shí)現(xiàn)連續(xù)十年增產(chǎn)，全年糧食總產(chǎn)位居全國(guó)第四位。超過(guò)沿海廣東、福建、浙江、上海4個(gè)沿海省市糧食總產(chǎn)之和。江蘇特色農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)居全國(guó)前列。江蘇概況（省情）3江蘇全省耕地面積7032萬(wàn)畝，是著名的“魚米之鄉(xiāng)南京北極閣被譽(yù)為中國(guó)近代氣象發(fā)祥地公元437年，建靈臺(tái)候樓，專事司天觀象1385年建“國(guó)家觀象臺(tái)”。1928年，竺可楨創(chuàng)建中央研究院氣象研究所2004年，建成北極閣氣象科技中心2010年，建成國(guó)內(nèi)第一個(gè)氣象歷史博物館

—中國(guó)北極閣氣象博物館從北極閣共走出7位中國(guó)科學(xué)院院士江蘇概況（氣象部門）4南京北極閣被譽(yù)為中國(guó)近代氣象發(fā)祥地江蘇概況（氣象部門）45周秀驥竺可楨涂長(zhǎng)望陶詩(shī)言趙九章高由禧程純樞第三期氣象學(xué)習(xí)班學(xué)員合影1929-1937年，竺可楨在北極閣共舉辦四期氣象學(xué)習(xí)班。至今，從北極閣共走出7位院士。人才薈萃5周秀驥竺可楨涂長(zhǎng)望陶詩(shī)言趙九章高由禧程純樞第三期氣象學(xué)習(xí)班2014年共44個(gè)縣,占全省總縣數(shù)的44%,占有氣象機(jī)構(gòu)的44/64=68%農(nóng)業(yè)氣象31個(gè)縣防災(zāi)減災(zāi)13個(gè)縣2015年共48個(gè)縣,占全省總縣數(shù)的48%,占有氣象機(jī)構(gòu)的75%62014年共44個(gè)縣,占全省總縣數(shù)的44%,占有氣象機(jī)構(gòu)的4主要內(nèi)容農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)概述服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)服務(wù)實(shí)例—專業(yè)服務(wù)7主要內(nèi)容農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)概述7服務(wù)（Serve）是為他人做事，并使他人從中受益的一種有償或無(wú)償?shù)幕顒?dòng)，不以實(shí)物形式而以提供活勞動(dòng)的形式滿足他人某種特殊需要（李明哲，氣象服務(wù)工作要點(diǎn)以及發(fā)展趨勢(shì)，2010）。從人類社會(huì)起源起就有了服務(wù)，只是服務(wù)的內(nèi)涵隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而具有時(shí)代特征。氣象作為人類認(rèn)識(shí)自然的一個(gè)重要組成部分，認(rèn)識(shí)其目的就是為了服務(wù)于人類，所以，決定了氣象服務(wù)是推動(dòng)氣象發(fā)展的動(dòng)力，即，服務(wù)于社會(huì)需求是其本質(zhì)特征（商兆堂，發(fā)展農(nóng)用天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的思考，2012）。伴隨著人類存在和發(fā)展的歷史，氣象服務(wù)生產(chǎn)也就有了自身存在和發(fā)展的歷史，有了氣象服務(wù)的發(fā)展歷史（羅曉勇等，我國(guó)古代直觀經(jīng)驗(yàn)氣象服務(wù)特征，2011）。服務(wù)定義8服務(wù)（Serve）是為他人做事，并使他人從中受益的一種有償或氣象服務(wù)本質(zhì)上講是一種信息服務(wù)（商兆堂等，氣象信息與網(wǎng)絡(luò)發(fā)布問(wèn)題探討，2010）從信息產(chǎn)品分類定義服務(wù)類型，如：分成天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)氣象、交通氣象等從信息接收對(duì)象分類定義服務(wù)類型，這是目前我國(guó)的主要分類方法，主要分成決策氣象服務(wù)是為各級(jí)政府和有關(guān)部門決策提供的氣象服務(wù)；公眾氣象服務(wù)是為公眾提供的日常氣象服務(wù)；專業(yè)氣象服務(wù)是為各行各業(yè)提供的針對(duì)行業(yè)需要的氣象服務(wù)；科技?xì)庀蠓?wù)是為專門用戶提供的特殊需要從信息提供途徑分類定義服務(wù)類型，如：電視氣象服務(wù)，手機(jī)短信氣象服務(wù)、聲訊氣象服務(wù)等。因此，因不同歷史時(shí)期氣象服務(wù)信息的生產(chǎn)、加工、傳遞能力不同，用戶接收程度的差異分類而有所區(qū)別。服務(wù)分類9氣象服務(wù)本質(zhì)上講是一種信息服務(wù)（商兆堂等，氣象信息與網(wǎng)絡(luò)發(fā)布農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)屬專業(yè)氣象服務(wù)范疇，受氣象、農(nóng)業(yè)、信息等條件制約。物候知識(shí)階段：人類積累氣象條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響基于物候知識(shí)，以定性服務(wù)為主，如：中國(guó)最早形成的結(jié)合天文、氣象、物候知識(shí)指導(dǎo)農(nóng)事活動(dòng)的歷法（《逸周書·時(shí)訓(xùn)解》）中將一年分為七十二候，每個(gè)節(jié)氣為3候，每候5天，各有相應(yīng)的物候現(xiàn)象，利用它來(lái)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。氣候知識(shí)階段：從溫度表發(fā)明到近代，主要基于植物生長(zhǎng)發(fā)育與氣象條件定量關(guān)系的觀察研究。主要提供氣候條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響評(píng)估服務(wù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者利用其安排作物布局、播期等。天氣知識(shí)階段：80年代以來(lái)，隨著天氣預(yù)報(bào)客觀定量化和農(nóng)作物生產(chǎn)模型建立，棚栽和作物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑等新技術(shù)的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員應(yīng)用天氣預(yù)報(bào)來(lái)安排家事活動(dòng)，調(diào)控生長(zhǎng)速度、產(chǎn)量和品質(zhì)。農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)重點(diǎn)是氣象條件影響預(yù)評(píng)估加生產(chǎn)管理措施建議，采取對(duì)策，趨利避害，防災(zāi)減災(zāi)。人工智能階段：隨著農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)技術(shù)向自動(dòng)化、預(yù)測(cè)評(píng)估技術(shù)向模型化、服務(wù)技術(shù)向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)將逐步實(shí)現(xiàn)人工智能化，達(dá)到從監(jiān)測(cè)-產(chǎn)品制作-服務(wù)無(wú)人無(wú)紙，網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用產(chǎn)品。農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)發(fā)展趨勢(shì)10農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)屬專業(yè)氣象服務(wù)范疇，受氣象、農(nóng)業(yè)、信息等條件制約主要按產(chǎn)品分類和服務(wù)對(duì)象分類。按產(chǎn)品主要分成：1.農(nóng)業(yè)氣象情報(bào)監(jiān)測(cè)預(yù)警服務(wù)：主要對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)氣象條件和生產(chǎn)對(duì)象進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，分析監(jiān)測(cè)結(jié)果和評(píng)估可能影響，提供實(shí)況加評(píng)估的服務(wù)產(chǎn)品，如：墑情動(dòng)態(tài)、災(zāi)害性天氣或天氣過(guò)程影響分析等。氣候資源利用:主要針對(duì)氣候資源變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能影響及其評(píng)估的服務(wù)產(chǎn)品，如：氣候及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害區(qū)劃、農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化等。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境：主要針對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境變化及其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響評(píng)估的服務(wù)產(chǎn)品，如：湖泊水質(zhì)變化分析、干旱對(duì)糧食安全的影響等。保障生產(chǎn)安全：主要針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)提供保障的服務(wù)產(chǎn)品，如：防災(zāi)減災(zāi)、人工增雨（消雹）、倉(cāng)儲(chǔ)、農(nóng)產(chǎn)品加工等。2.農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)生產(chǎn)進(jìn)程預(yù)報(bào)：如：生育期、作物、適宜播種期、適宜放養(yǎng)期等。產(chǎn)量和品質(zhì)預(yù)報(bào)：如：水稻產(chǎn)量、棉花纖維長(zhǎng)度等。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)天氣條件預(yù)報(bào)：如：災(zāi)害性天氣、適宜打藥天氣、適宜收獲、適宜移栽期天氣、病蟲(chóng)害發(fā)生發(fā)展氣象條件等級(jí)等。農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)品分類11主要按產(chǎn)品分類和服務(wù)對(duì)象分類。按產(chǎn)品主要分成：農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年小麥赤霉病防治）12服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年小麥赤霉病防治）12服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年小麥赤霉病防治）13服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年小麥赤霉病防治）13服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害）14服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（2014年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害）14非緊急服務(wù)材料：主要流程包括：任務(wù)啟動(dòng)——任務(wù)分解——前端產(chǎn)品提供——材料制作與簽發(fā)——考核反饋——研究改進(jìn)。重大緊急性服務(wù)材料：對(duì)于局領(lǐng)導(dǎo)參加省委、省政府重要會(huì)議，或其他重大臨時(shí)性、緊急性決策氣象服務(wù)需要，且需在12小時(shí)內(nèi)完成的決策服務(wù)專題材料，應(yīng)啟動(dòng)重大緊急性決策氣象服務(wù)專題材料制作流程。重大緊急性決策氣象服務(wù)專題材料，由材料制作牽頭單位主要負(fù)責(zé)人或業(yè)務(wù)分管領(lǐng)導(dǎo)，以及減災(zāi)處領(lǐng)導(dǎo)，現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)業(yè)務(wù)人員確定提綱和任務(wù)分工，完成材料制作及審核把關(guān)。必要時(shí)由局領(lǐng)導(dǎo)親臨現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)，直接審簽。重大緊急性決策氣象服務(wù)流程的啟動(dòng)，由決策服務(wù)中心主任和材料牽頭制作單位負(fù)責(zé)人商議后確定。服務(wù)實(shí)例--決策服務(wù)（江蘇決策服務(wù)流程）15非緊急服務(wù)材料：主要流程包括：任務(wù)啟動(dòng)——任務(wù)分解——前端產(chǎn)服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)16服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)16服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)17服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)1718防災(zāi)服務(wù)智能化實(shí)現(xiàn)方法：建立對(duì)策圖、防災(zāi)明白卡、視屏服務(wù)服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)18防災(zāi)服務(wù)智能化服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)江蘇氣象為農(nóng)服務(wù)平臺(tái)需求分析：為農(nóng)服務(wù)和業(yè)務(wù)都需要綜合平臺(tái)建設(shè)目標(biāo)：省、市、縣三級(jí)通用技術(shù)難點(diǎn)：平臺(tái)本地化特征為農(nóng)服務(wù)產(chǎn)品分類服務(wù)產(chǎn)品自動(dòng)化生成B/S結(jié)構(gòu)解決方案：使用模塊化，實(shí)現(xiàn)臺(tái)站使用平臺(tái)顯示為本地名稱建立為農(nóng)服務(wù)產(chǎn)品分類標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品智能加工模塊19服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)江蘇氣象為農(nóng)服務(wù)平臺(tái)需求分析：為農(nóng)服務(wù)和業(yè)務(wù)都需要綜合平臺(tái)1系統(tǒng)功能及應(yīng)用智能加工7大類40多種產(chǎn)品202012年全省業(yè)務(wù)使用可瀏覽8大類50小類服務(wù)產(chǎn)品與農(nóng)業(yè)專家互動(dòng)交流服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)系統(tǒng)功能及應(yīng)用智能加工7大類40多種產(chǎn)品202012年全省業(yè)21服務(wù)過(guò)程品牌化實(shí)現(xiàn)方法：規(guī)范、流程、品牌服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)省文明辦優(yōu)質(zhì)服務(wù)品牌：以農(nóng)為本精致服務(wù)21服務(wù)過(guò)程品牌化服務(wù)實(shí)例—公眾服務(wù)省文明辦優(yōu)質(zhì)服務(wù)品牌：以服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)22服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)22服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)23服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)23服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)24服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)24服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)2010年全省春季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會(huì)議25服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)2010年全省春季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會(huì)議25服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)2012年全國(guó)春季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會(huì)議26服務(wù)實(shí)例---專業(yè)服務(wù)2012年全國(guó)春季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會(huì)議26272728特色服務(wù)系列化實(shí)現(xiàn)方法：建立指標(biāo)集、開(kāi)發(fā)特色產(chǎn)品、全程跟蹤服務(wù)28特色服務(wù)系列化需求分析：特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)需求旺盛問(wèn)題提出：基層缺少特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)核心技術(shù)：個(gè)例和數(shù)值模擬分析小樣本典型事例方法建立特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)指標(biāo)集技術(shù)方法技術(shù)開(kāi)發(fā)：45種特色種植和養(yǎng)殖業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)29特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)開(kāi)發(fā)與服務(wù)需求分析：特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)需求旺盛29特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)開(kāi)需求分析：金壇無(wú)節(jié)水芹主要出口，受天氣影響大問(wèn)題提出：一年只長(zhǎng)一茬，資源浪費(fèi)，效益低解決技術(shù)：種植試驗(yàn)建立氣象指標(biāo)集，對(duì)比觀測(cè)提出夏季用井水降低芹田水溫，氣候分析提出一年一茬變?nèi)?。服?wù)應(yīng)用：累計(jì)發(fā)布服務(wù)產(chǎn)品50多期;縣領(lǐng)導(dǎo)要求根據(jù)天氣情況，組織生產(chǎn)；金壇農(nóng)業(yè)專家估算，年增8800萬(wàn)元。實(shí)例一：無(wú)節(jié)水芹種植氣象服務(wù)技術(shù)開(kāi)發(fā)與服務(wù)設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案制訂氣象指標(biāo)提出降溫措施建立服務(wù)模式組織開(kāi)展服務(wù)縣領(lǐng)導(dǎo)：根據(jù)天氣情況，組織水芹生產(chǎn)30需求分析：金壇無(wú)節(jié)水芹主要出口，受天氣影響大實(shí)例一：無(wú)節(jié)水芹實(shí)例二:螃蟹養(yǎng)殖氣象服務(wù)技術(shù)開(kāi)發(fā)與服務(wù)需求分析：養(yǎng)殖螃蟹天氣影響大問(wèn)題提出：同一服務(wù)需求分散，氣象部門如何聯(lián)合開(kāi)展服務(wù)建立指標(biāo)：分期和分地區(qū)養(yǎng)殖試驗(yàn)，建立全省統(tǒng)一氣象指數(shù)集建立流程：建立省、市、縣聯(lián)合服務(wù)流程，聯(lián)合發(fā)布產(chǎn)品18期高淳農(nóng)業(yè)局估算近3年減災(zāi)增益1000萬(wàn)元設(shè)計(jì)方案，組織試驗(yàn)研究分析，建立指標(biāo)建立流程，組織服務(wù)31實(shí)例二:螃蟹養(yǎng)殖氣象服務(wù)技術(shù)開(kāi)發(fā)與服務(wù)需求分析：養(yǎng)殖螃蟹實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)需求分析：對(duì)蝦是江蘇重點(diǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)品，天氣影響大建設(shè)目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)智能化技術(shù)難點(diǎn)：專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與大業(yè)務(wù)環(huán)境協(xié)同對(duì)蝦氣象服務(wù)產(chǎn)品自動(dòng)化加工方法自動(dòng)服務(wù)功能實(shí)現(xiàn)方式解決方案：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)產(chǎn)品智能加工模板（建立指標(biāo)集、預(yù)報(bào)方程和防災(zāi)對(duì)策）信息聯(lián)動(dòng)啟動(dòng)信息發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)32實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)需求分析：對(duì)蝦是江蘇重點(diǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)品33全省應(yīng)用：自動(dòng)發(fā)布監(jiān)測(cè)預(yù)警產(chǎn)品240多份海安漁業(yè)局測(cè)算：2005-2007年效益900萬(wàn)元東臺(tái)漁業(yè)局測(cè)算：2012年效益2200萬(wàn)元（1）系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)（2）研發(fā)：指標(biāo)集預(yù)報(bào)方法對(duì)策庫(kù)（3）組織業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)33全省應(yīng)用：自動(dòng)發(fā)布監(jiān)測(cè)預(yù)警產(chǎn)品240多份海安漁業(yè)局測(cè)算：

建立對(duì)蝦生長(zhǎng)與水溫關(guān)系等數(shù)值模型基本資料：源于不同試驗(yàn)方案觀測(cè)的對(duì)蝦生長(zhǎng)數(shù)據(jù)（體長(zhǎng)、體重、攝食量、消化速度等）和環(huán)境數(shù)據(jù)（水溫、水體透明度、鹽度、pH值、活餌量、底物等）。研究目標(biāo)：建立生長(zhǎng)速度數(shù)值模擬模型創(chuàng)新點(diǎn)：將作物三基點(diǎn)生長(zhǎng)理論引用到水產(chǎn)養(yǎng)殖研究中用經(jīng)驗(yàn)點(diǎn)圖法與數(shù)值模擬相結(jié)合，確定數(shù)值模式和模型參數(shù)。項(xiàng)目支撐：江蘇水產(chǎn)養(yǎng)殖氣象保障關(guān)鍵技術(shù)（行業(yè)專項(xiàng)）江蘇沿海水產(chǎn)養(yǎng)殖氣象條件研究（省局專項(xiàng)）34實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)建立對(duì)蝦生長(zhǎng)與水溫關(guān)系等數(shù)值模型基本資料：源于不同試驗(yàn)方案結(jié)論應(yīng)用：對(duì)蝦生長(zhǎng)速度與水溫呈拋物線、投餌量與體長(zhǎng)呈線性、體長(zhǎng)與體重呈立方關(guān)系。用于對(duì)蝦生長(zhǎng)速度預(yù)測(cè)和編制投餌量計(jì)劃，支撐對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)。成果論文：獲省局成果三等獎(jiǎng)?wù)撐?篇：《ExplorationonSuitableStockingPeriodforAquaculture》（AnimalHusbandryandFeedScienceVol3(5)，2011年11月）等書：《水產(chǎn)養(yǎng)殖與氣象》（氣象出版社，2008年）35建立對(duì)蝦生長(zhǎng)與水溫關(guān)系等數(shù)值模型實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)結(jié)論應(yīng)用：對(duì)蝦生長(zhǎng)速度與水溫呈拋物線、投餌量與體長(zhǎng)呈線性、體對(duì)蝦幼苗發(fā)育遵循三基點(diǎn)溫度規(guī)律數(shù)值模型36實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)對(duì)蝦幼苗發(fā)育遵循三基點(diǎn)溫度規(guī)律數(shù)值模型36實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣對(duì)蝦適宜放養(yǎng)殖期評(píng)估模型研究目標(biāo)：建立適宜放養(yǎng)期數(shù)值模擬模型創(chuàng)新點(diǎn)：將目標(biāo)函數(shù)方法應(yīng)用于確定水產(chǎn)養(yǎng)殖適宜期研究中提出了養(yǎng)殖效益最佳溫度的概念并設(shè)計(jì)了計(jì)算模型確定模型參數(shù)技術(shù)方法結(jié)論應(yīng)用：對(duì)蝦養(yǎng)殖放苗效益最佳溫度為水溫16℃江蘇適宜放養(yǎng)期4月下旬，最早4月中旬，最遲5月上旬支撐對(duì)蝦服務(wù)系統(tǒng)37實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)對(duì)蝦適宜放養(yǎng)殖期評(píng)估模型研究目標(biāo)：建立適宜放養(yǎng)期數(shù)值模擬模型江蘇對(duì)蝦適宜放養(yǎng)期確定38實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)江蘇對(duì)蝦適宜放養(yǎng)期確定38實(shí)例三：對(duì)蝦養(yǎng)殖氣象服務(wù)系統(tǒng)實(shí)例四：太湖藍(lán)藻暴發(fā)氣象條件研究基本資料：源于不同試驗(yàn)方案觀測(cè)和調(diào)查收集藍(lán)藻資料（密度、面積和區(qū)域等）和環(huán)境數(shù)據(jù)（水溫、比電導(dǎo)、濁度、葉綠素、PH值、溶解氧含量、總氮總磷等）。研究目標(biāo)：提出利于太湖藍(lán)藻暴發(fā)氣象條件創(chuàng)新點(diǎn)：藍(lán)藻暴發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、藍(lán)藻多點(diǎn)資料合成技術(shù)項(xiàng)目支撐：太湖藍(lán)藻水華暴發(fā)氣象監(jiān)測(cè)預(yù)警模型研究（省科技廳太湖專項(xiàng)）工作流程：方案設(shè)計(jì)、組織調(diào)研、制訂暴發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、氣象條件分析、撰寫論文和項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告39實(shí)例四：太湖藍(lán)藻暴發(fā)氣