农业是国民经济赖以生存和发展的命脉产业。然而，这一至关重要的产业本身高度依赖自然气候条件，具有天然的脆弱性。当前，由全球变暖主导的气候变化正深刻改变着原有的农业气象格局，叠加人类活动对生态环境造成的局部破坏和干扰，使得农业生产系统暴露在日益复杂且难以预测的气象灾害风险之中。暴雨、洪涝、持续干旱、异常高温、倒春寒等极端天气事件的常态化趋势，显著放大了农业生产的波动性和不确定性，对粮食安全、农民收入乃至整个经济社会的稳定构成了持续性的、系统性的威胁。

为了应对这些棘手问题，甘肃省气象局和兰州大方联合开发了农业气象灾害预报预警平台，系统借助天擎大数据云平台，按照智能化和定制化的方式，因地制宜建立了省市县三级算法库，实现了省市县分作物气象条件监测及灾害预警的功能定制，针对大宗粮食作物、区域特色作物和一县一品作物分别设置相应气象监测方法和阈值，满足不同地区和作物的个性化气象服务需求，提升了服务的针对性和适应性；同时开展了农作物全周期的生产建议管理，有助于用户快速了解灾害情况，采取科学合理的防范措施。

系统具有以下特点功能

1. 智能网格气象数据监测

借助天擎大数据云平台，以地面监测站点的降水、气温、土壤湿度等气象因子数据为基础，通过数据清洗、填补缺失值、插值的全流程、自动化数据预处理，从时间和空间尺度实现智能网格实况产品(CLDAS)和智能网格预报产品原值、平均值、最大最小值等信息的查询、统计以及对比分析，将结果数据以可视化的形式进行展示，为后续灾害监测预警和产量预报提供坚实的基石。

2. 市县个性化功能定制

为了满足省市县三级不同用户需求，开发了个性化功能定制模块；用户可以选择喜欢的页面布局模式，然后根据大宗粮食作物、区域特色作物、一县一品作物，进行分作物、分时期进行农业气象服务监测类和预报类模型或指标的动态配置，并通过“拖拉拽”的操作方式进行市县级用户系统首页的个性化自定义。

3. 土壤干旱监测

利用自动土壤水分相对湿度小时（日）和CLDAS格点土壤相对湿度日数据，根据土壤相对湿度干旱等级划分来监测土壤干旱程度；查询时间序列历史数据，通过图表形式可以清晰的反映出来历年同期对比情况。

4. 关键气象因子产量预报

以农作物关键生育期的各类气象监测数据为基础，通过筛选与农作物产量相关的敏感气象因子，针对不同区域分别建立产量预报模型的方式，大大提高了农作物产量的预报准确度。

5. 作物品质评价

基于地面观测气象数据，结合作物品质评价模型，对全省范围内大宗粮食作物、区域特色作物、一县一品作物等主产区历年作物品质评价进行计算，通过分析影响作物品质的因素，为农民提供更加科学的决策支持，有助于提高农作物产量和质量。

农业气象灾害预报预警平台深度融合基础气象数据、农业气象观测数据、智能网格预报数据、农田小气候站数据、遥感影像数据以及农业气象要素监测数据等多源信息，构建了全面、精细的农业气象服务数据支撑体系。该平台显著提升了农业气象要素监测的精细化水平，使气象要素变化与作物生长发育动态的关联性得以更精准把握，大幅增强了监测的准确性与可靠性。这不仅有助于气象用户快速识别灾害风险、掌握灾情态势，更为保障粮食生产安全提供了有力支撑。平台通过持续强化风险预警服务能力，为灾害的早期预警和有效防范奠定了坚实基础。