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从天气预报到农业决策：气候情报如何增强印度的农业复原力
如果气候数据能够在精确的地点、精确的时刻以易于理解的方式到达农民手中，天气预报就不再是一个预警系统，而是成为印度最强大的工具之一
来源:The Hindu Business Line _经济几代人以来，印度农民一直向天空寻找何时播种、灌溉或收获庄稼的答案。二十年前，天气预报意味着广播新闻简报或报纸专栏报道特定地区的降雨消息
在当今时代，这种等式正在发生变化。卫星、人工智能、遥感和超本地预报正开始使天气信息成为可操作的农场智能——不仅帮助农民确定是否会下雨，还帮助他们确定应该采取哪些措施。
这一变化反映在政府去年批准的数字农业使命中，该使命的十年预算为 281.7 亿卢比。其中一部分将用于 AgriStack、Krishi 决策支持系统和土壤剖面测绘，这些系统共同生成农产品、土壤、天气和水数据。除了通过数字调查进行作物评估外，政府的目标是到 2026-27 年为 1.1 亿农民提供农民 ID。
Mausamgram 迎来变革
这是对本世纪头十年现有系统的巨大改进。当时的天气预报大多局限于特定地区，并且很大程度上基于传统智慧。现在，可以提供区、街区甚至村级的预测。印度气象部门自己的 MausamGram 提供特定地点的降雨量、温度、湿度和风力预报，而其农业气象服务则将天气预报与农业咨询联系起来。
这种转变最有说服力的例子是针对 kharif 2025 年的一套基于人工智能的试点预报，该预报结合了 125 年的 IMD 降雨数据和更新的人工智能预报模型，向 13 个邦的超过 388 千万农民发送有关当地季风爆发预报的短信更新。中央邦和比哈尔邦的调查结果表明，31-52% 的农民改变了相关决策根据预测播种、整地、选择作物或投入物。
除了降雨预报之外，气候情报还通过国家害虫监测系统为农业生产做出贡献。通过使用人工智能和机器学习，该系统分析模式以识别害虫和作物疾病，支持 66 种不同作物和超过 432 种不同害虫类型。到 2025 年 12 月，预计将有超过 10,000 名推广人员使用该系统。
Bharat-VISTAAR 提案
2026-27 年联邦预算中的另一个重要提案是 Bharat-VISTAAR，这是一种多语言人工智能工具，旨在将 AgriStack 门户与印度农业研究委员会的农业知识系统连接起来。
但仅靠技术并不能使农业具有气候适应能力。必须通过农民选择的媒体渠道，以当地语言向农民传播预报，并且必须是关于播种哪些种子、何时灌溉、使用多少化肥、何时喷洒杀虫剂以及何时收获的可操作信息。小农还需要获得智能手机、连接、信贷和保险。
过去 20 年，印度农业从受天气影响转变为接受天气预报。未来20年需要重点关注印度农业从接收天气预报到根据信息采取行动。如果气候数据能够在精确的地点、精确的时刻以易于理解的方式到达农民手中，那么天气预报就不再是一个预警系统，而是成为印度保护其农场免受不可预测气候影响的最有力工具之一。
作者是 Earthhood 的 ESG 和脱碳实践总裁兼联合创始人
发布于 2026 年 9 月 6 日