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为解决农业 WCIS 缺乏本地和土壤湿度预测问题，瓦赫宁根大学和研究中心的研究人员开展 DROP app 相关研究。结果显示该 app 有潜力辅助农业决策。推荐科研读者阅读，深入了解其创新点与应用价值。
在农业生产的 “舞台” 上，天气和气候信息可是至关重要的 “角色”。为了帮助农民更好地做出决策，众多天气和气候信息服务（WCIS）应运而生。然而，这些服务大多只是提供科学的天气和气候预测，就像是一场表演只来了部分演员，农民们基于本土知识的本地预测以及土壤湿度信息这两位 “重要演员” 却缺席了。
在全球南方，尤其是非洲，很多小农户都依靠本地预测来判断降雨情况。这是因为科学预测在提供每日特定地点的天气信息方面存在不足，就好比给的地图不够详细，找不到准确的路线。而且，农民们觉得自己根据观察生态指标做出的本地预测，比科学预测更靠谱，就像自己摸索出来的小路，走起来更熟悉。
同时，土壤湿度对植物生长起着关键作用，它就像植物的 “水分补给站”，充足的土壤湿度能让植物茁壮成长，对提高农业产量至关重要。加纳的小农户在进行土地准备、播种、施肥和收获等农事活动时，不仅会考虑降雨情况，还十分关注土壤湿度。但目前大多数农业 WCIS 都没有重视这一点。
为了解决这些问题，来自瓦赫宁根大学和研究中心（Wageningen University and Research）的研究人员在《Heliyon》期刊上发表了名为《DROP app: A hydroclimate information service to deliver scientific rainfall, local rainfall, and soil moisture forecasts for agricultural decision-making》的论文 。研究人员开发了 DROP 应用程序，这个应用就像是一个 “农业小助手”，能提供科学降雨、本地降雨和土壤湿度预测，为农民的决策提供有力支持。他们通过研究发现，DROP 应用程序有一定的潜力，能帮助农民做出更明智的农业决策。这一研究成果意义重大，为农业生产的发展提供了新的思路和方法。
研究人员为了让 DROP 应用程序更实用，用到了几个关键技术方法。他们采用了二分法预测，通过构建列联表来验证预测事件是否发生。还运用了概率检测（POD）、误报率（FAR）和汉森 - 库珀斯判别（HK）等统计指标来评估预测的准确性。在预测土壤湿度时，结合了科学方法和本地方法，利用土壤水平衡模型、气象输入、作物参数、土壤特性，以及农民的种植日历和对土壤湿度初始条件的估计。
下面来看看具体的研究结果：
1. 降雨和土壤湿度预测
研究人员在加纳北部的三个社区对 DROP 应用程序进行了测试和评估。从农民们提交的本地降雨预测来看，不同的农民根据观察到的蚂蚁、风、热、月亮周围的红圈等不同指标，对降雨情况做出了不同的预测 。比如，在 2022 年 6 月 16 日，有的农民预测会下小雨，有的预测中雨或大雨。而科学降雨预测则是通过天气提供商 meteoblue 提供的，它利用 NOAA 环境建模系统（NEMS）进行全球高质量预测，能提供 1 - 14 天的降雨概率和降雨类别。土壤湿度预测方面，研究人员发现预测结果会随着降雨模式变化。比如在预测有降雨的日子，土壤湿度会相应增加。但在测试期间，提供土壤湿度初始条件数据的农民较少，可能是因为提供数据的过程比较复杂。
2. 降雨预测的技巧
研究人员评估了科学预测（SF）、本地预测（LF）和混合预测（HF）的性能。结果发现，SF 的检测概率（POD）较高，为 0.85，意味着它能预测出 85% 的降雨事件，而且误报率（FAR）较低，为 0.34 。LF 的 POD 值为 0.7，相对较低，但 FAR 值较高。混合预测 HF 虽然 POD 值最高，达到 0.91，但 FAR 值也高，为 0.42 。总体来说，HF 的表现优于 LF，但略逊于 SF。不过，所有预测系统的 HK 值都大于 0.35，说明它们都能在一定程度上区分降雨和不降雨的情况。
3. 农业活动的变化
通过问卷调查和访谈，研究人员发现农民们根据 DROP 应用程序提供的预测信息，调整了很多农业活动。大部分农民（89%）根据土壤湿度条件改变了播种时间，这样能在土壤湿度更适宜的时候播种，提高作物产量，减少重新播种的情况。85% 的农民调整了除草时间，因为他们知道潮湿的土壤不适合除草。所有农民在决定施肥时间时都会参考降雨预测，避免肥料被雨水冲走。83% 的农民还根据土壤湿度和降雨预测调整了收获时间，让收获和晾晒工作能更顺利进行。
4. DROP 应用程序的局限性
虽然 DROP 应用程序得到了农民的一些认可，但在使用过程中也暴露出一些问题。比如，研究地区网络覆盖有限，拥有智能手机的人也不多，这就像在信号不好的地方打电话，总是断断续续。而且，有些用户对应用程序的功能理解不够，部分用户因为应用程序使用英语，而自己英语水平有限，使用起来不太方便。另外，输入初始土壤湿度对大多数农民来说比较复杂，他们不太理解土壤湿度预测的目的和优势。
研究人员通过对 DROP 应用程序的研究，得出了重要结论。DROP 应用程序可以通过科学预测和本地预测来预报降雨事件，进而影响土壤湿度。在研究地区，科学预测的表现优于本地预测，但混合预测在降雨检测方面表现更出色，综合来看，混合预测的表现优于本地预测，这表明开发混合预测系统对为小农户提供可靠、准确的预测非常重要。农民们利用应用程序提供的降雨和土壤湿度信息，优化了播种、除草、施肥和收获等农事活动的时间安排，这有助于提高作物产量和农业经济效益。
不过，DROP 应用程序要想在全球推广，还需要解决一些问题。比如，不同地区的农民可能使用不同的本地指标来预测降雨，应用程序需要根据地区特点进行定制。而且，应用程序中的作物类型数据库目前只包含了加纳、危地马拉和孟加拉国的常见作物，要在其他地区有效使用，还需要进一步扩充。尽管如此，DROP 应用程序仍然具有很大的潜力，如果能解决这些问题，它将帮助农民更好地应对气候变化，充分挖掘农业生产的潜力，让农业发展更上一层楼。
