在全球气候持续变暖的背景下，农业气象灾害频次增多、强度增强、多灾并发。高温、干旱、暴雨洪涝风险显著增加，“旱涝急转”等复合气象灾害成为区域农业的主要威胁。对我国农作物产量提高、品质提升、农事安排等造成了严重影响。面对极端天气多发重发叠发新形势新挑战，传统农业防灾减灾体系还存在一些短板，譬如，灾害预警精度低、时效短；灾情监测覆盖时空密度不够，数据获取效率不高；灾损评估手段薄弱，决策难，应急响应慢。总体而言，传统方式已难以适应极端天气气候的新常态，亟待向精准化、智能化、体系化的现代防灾减灾模式转型升级。
农业防灾减灾体系是一个复杂系统。人工智能（AI）的日渐成熟为解决复杂系统问题带来新的曙光。在此体系中，AI不是单一的技术工具，而是作为核心驱动力，正在通过数据洞察、智能决策和自动响应，贯穿“灾前预警-灾中响应-灾后恢复”全链条，为农业防灾减灾救灾带来从“被动应对”到“主动防御”、从“经验主导”到“数据驱动”的范式变革。
从“灾前预警”到“灾后恢复”，AI加持农业防灾减灾全链条。在灾前识灾与精准备战方面，通过天空地监测、物联网传感器网络、天气气候与灾害预测模型，实现智能监测预警，精准大范围高时效识别作物长势、土壤墒情、病虫害早期症状；精准预测气象灾害（台风路径、暴雨落区、干旱发展）。AI绘制精细化农业灾害风险地图，为保险定价、基础设施布局提供依据。基于预测的智能灌溉调度、库容调节、防灾物资前置部署。在灾中快速响应与损失控制方面，开展实时数据流分析、无人机集群、智能路径规划、多源信息融合。具体采用无人机航拍+AI快速识别受灾面积、作物倒伏、设施损毁情况，生成灾害损失初步报告，开展灾情快速评估；AI优化救援物资投放路线、农机调度方案，辅助应急指挥调度决策；AI控制无人机进行精准“播云”防雹、紧急喷施叶面肥或农药保产实施紧急减灾措施。在定损理赔与生产恢复方面，开展高分辨率影像分析、区块链、智能合约、作物生长模型模拟。AI识别受灾等级，实现农业保险的快速、公正定损，结合区块链防止欺诈，实现精准定损理赔；AI根据灾后土壤、气候条件，推荐最佳补种/改种方案、水肥管理策略，指导灾后恢复重建。
随着AI技术的发展和应用实践，构建健康可持续的AI农业防灾减灾生态是管理、研发、用户的共同期盼。建议在制度层面加强顶层设计，建立国家级农业防灾减灾数据共享平台与标准体系。在政策层面创新补贴与金融工具，将AI防灾减灾服务纳入政府采购或补贴范围，推广“保险+AI+服务”新模式。在科学与技术层面鼓励研发轻量化、低成本的“惠民AI”解决方案，加强面向基层的农技人员AI技能培训。在应用与主体层面培育社会化AI防灾服务组织，通过“以工代训”等方式提升新型农业经营主体的数字素养。
展望未来，期盼形成人机协同的韧性农业系统。从“点线智能”到“全域智能”，AI不仅用于防灾减灾，更将融入整个农业生产系统，建立健全农业防灾避灾减灾抗灾救灾新格局，构建自适应、可持续的韧性农业。自主感知、决策、执行的农业AI智能体，将成为每个农场的“虚拟防灾减灾专员”，时刻守护粮食安全。
为保障国家粮食安全、农业可持续发展和农业强国目标，AI是连接各方主体、赋能每一寸农田的温暖力量。推动AI在农业防灾减灾救灾中的深度融合，是应对未来不确定气候的必然选择，也是建设农业强国、实现乡村全面振兴的智慧基石。
（作者均系中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所研究员）
来源：农民日报社
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