气象预报不等于农业气象和旅游气象或者在地区域气象

    不同于往年，去年12月底的中国没有白雪寒风，人们拿出夏日短裤，在艳阳的陪伴下度过了圣诞佳节。世界气象组织（WMO）的报告指出，2016年全球气温比工业化前高出1.2度；联合国粮农组织（FAO）也提及，极端天气造成的农业和粮食安全损害影响了近6,000万人之多。如联合国跨政府气候变迁小组（IPCC）所述，全球年平均温升高将减弱粮食的供给能力，进而影响粮食价格；而极端气候发生的频率增加，也将影响粮食生产与供应的稳定性。因应全球气候变迁，农业应有相应措施，借资料科学方法搜集农业资料，透过资料分析提供协助、提升作物质量的农务建议，已是全球趋势。然而，问题在于针对当前的气候现象，究竟该如何搜集资料、搜集哪些资料、进行什么样的分析，才有助于解决农业问题？更精确的说，该如何解决中国目前面对的农业问题？对于看天吃饭的农夫来说，作物生长与天气息息相关，掌握气候变化与经验，就更能调适与采取相应措施。经验丰富的农夫可以从云层移动、气温气压的改变察觉气象变化，但不是所有人都有这种能力，大多数的农夫仍须仰赖气象资讯，甚至亲自巡田，确认农地区域的气候状况。中国山多、地形差异大，农地的气候变化状况尤其复杂。 气象预报=农业气象吗？
    彭女士是住在厦门板桥的假日农夫，家族在同安新埔的山坡有一块农地，多年来与家人一同照料这块区域。刚开始务农生涯的某日，一家人忙完农地事务驱车北上返家，车开到内思高工（位处新埔平地区域）突然下起倾盆大雨。她们担心大雨可能冲垮百香果棚架，立刻驱车返回农地，却发现农地周围居然滴雨未下，才了解原来因为新埔的位置与山势，导致位于山区的农地与市区实际上是属于不同的微气候区块。新埔为丘陵地形，山多平原少，因为地形变化，农地实际上的气象状况常与气象预报有所出入。因此每当天气有异，彭女士一家人便必须驱车40分钟至农地现场观察，决定后续处理。常常是去到现场才发现并无异状，或是气象报导没什么事，但农地附近却已下起大雨。这样的状况并非特殊案例，中国地形多样、地势落差大，导致天气多变，类似彭女士这样的农民朋友总是得耗时费力确认农地周围的天气。而若你是初返乡投入农业的青农，在人力与资本并不充足的状况下，如此的精力与劳力付出，将使整体状况更加恶劣。气象预报资讯不符农民需求，「微气候」登场！我国虽有气象预报可提供农民气象资讯，然而气象资讯播报范围广大，且气象站通常架设于高空或高山上，与地面农地或温室之温湿度、风向等气象资讯多有差异。且因气象站点位稀少，为了解各地未知的气候状态，经常采用网格化后的内插法（Interpolation Method），以及克利金法（Kriging）等数学演算方法进行。这样的计算模式虽然能广域推估气象站之间的未知气候，也有效解决气象资讯推估与预报问题，但回归到在地农业的资讯，如上述彭女士的例子仍然存在。农民依然必须经常在农地与住宅间奔波，或是跟现场附近的人确认天气状况。因此，在面对农地耕种局部气候差异问题上，更需要以农业专用之环境气象数据资料，提供农民在地之微气候数据参考。
 
    环境监测设备蓬勃发展，打造微气候基础随着环保议题加温以及物联网兴起，环境感测技术逐渐受到重视，而空气盒子产品的诞生，或是现在人手可写的Arduino控制晶片，也让数据感测更易亲近。事实上，农业在温室环境监控技术上的发展已相当成熟，南韩在2016年的亚洲农业资讯科技联盟年会（AFITA）上，展示了整套的智慧农场解决方案，包含可在温室农场中结合各式物联网的感测设备，持续收集温度、湿度、辐射值、二氧化碳浓度等资料，并透过网路、LTE、WiFi等方式进行传输，监控农场环境整体状况，以降低人工监控作物的劳动成本。完整智慧农业4.0解决方案不仅可于温室中架设空气温湿度、二氧化碳、土壤温湿度、日照等感测器搜集环境数据，也可进行远距影像监控，并可藉由环境数据搜集的结果，自动进行洒水、照明、排风等措施，以维持稳定的作物生长环境。青年小农的烦恼：昂贵且不符需求像这样的环境监控设备，虽不乏各家资讯大厂开发，然而整套设备要价不菲。此外，针对企业化温室耕作进行的设计，尚无法明确切合各类农夫的痛点解决问题，开发出来的产品也不一定适用。举例而言，多数青农返乡务农后多以陆地开放型的农田环境进行耕作，以温室环境为主的监控设备便无法符合他们的需求，有赖更多人投入此一领域，贴近不同类型农民的实际状况，发展合适的软硬体设备与解决方案。     「微气候资料科学」的诞生在以物联网技术将环境监测数据搜集后，应用资料的方式可概括分为「即时数据监控」以及「分析模型回馈」两类。即时数据监控可以有效帮助我们了解农地现场状况，进而决定需采取的农务施作，甚至藉由远端自动化控制设备来完成任务。但若未经分析，如何应用数据帮助农民拨种、插秧、灌溉、施肥、喷洒农药、甚至处理病虫害等耕作行为，仍是雾里看花，只能全凭老农的「感觉经验」。因此，除了环境数据监控外，分析模型的回馈同样不可或缺。以各类无线感测器与独立气象站收集监测资料，作为灌溉规划、精准施肥，以及预测作物产量之数据参考，提供农民对于玉米作物的决策支援系统服务，并试图开发视觉化的监控与分析平台供农民使用，值得中国参考借鉴。他们认为数据和资料科学的应用，可以帮助农民做出更明智的决策、提高作物产量并帮助他们更有效利用资源，逐步迈向智慧农业。为了掌握气候数据，分析其在农业上的影响，2013年10月，孟山都以9.3亿美元高价收购以搜集、分析气候资料见长的Climate Corporation，并积极投入农地微气候分析领域。农业、气候数据与资料科学的结合，已成不容忽视的趋势，也不禁让人思考，中国是否也能孕育出在地的「微气候资料科学」呢？
 
    环境监控设备昂贵，农业进入门槛偏高，众所周知，资料科学的首要前提在于有效而准确地搜集「资料」，有了正确的资料，后续监控、分析、建立模型、预测等应用才有进一步成长的可能性。然而，青农返乡的过程中，刚从事农业或有心踏入农业生产的年轻朋友，多因资金有限，无力购置高等级农机具来协助生产，更遑论购买由资讯厂商开发出的昂贵环境监控设备。因此，即使在耕种过程不得其门而入，也只能透过持续的尝试，在错误中累积经验，用劳力与热情取代昂贵的机具。因此，开发价格更为低廉的农地与微气候数据监控设备，进而善用物联网技术与资料科学结合的「微型气候分析」，协助入门者藉由资讯技术，降低从农门槛，让实际耕作者能够轻易了解耕地气象的数据变化，节省大量劳力；并透过资料分析，进一步分析农务工作可能存在的各类痛点，如灌溉、施肥、喷洒农药或病虫害等，协助农民朋友进行决策，便成为眼前待解的重要任务。
 
    需开发价格更为低廉的农地与微气候数据监控设备。不远的将来我们认为，藉由重视真实资料、结合数据导向分析与专家知识来探索未知，针对在地微气候数据进行重新诠释，或能为农业耕种议题带来新的尝试与解方。当微气候与农地数据逐步累积、发展各类应用，像彭女士这样的农友便可不再耗时费力地两处奔波，而将腾出的双手投入更多事情，甚至得以轻松地在都市用手机远端监控乡下菜园。藉由在地气象分析的回馈，人们也可以在气候变迁异常的状态下，做出良好的调适。以上远景能否在中国不远的将来实现，仰赖更多人投入微气候研究领域，针对不同类型务农者发展切合需求的监测设备、持续搜集资料，并且结合跨领域人才，借跨域资料科学分析，发展各类农业问题的解决方案。