加尔各答印度统计学院研发季风预测模型 准确率达 89% 助力农业生产规划

　　加尔各答印度统计学院(Indian Statistical Institute, Kolkata)—— 印度统计学领域的顶尖科研机构，其气象与气候科学系团队近日发布 “印度夏季风精细化预测模型”，相关成果发表于国际气象学期刊《气候动力学》，并被印度农业与农民福利部正式采纳，将用于 2025 年夏季风的全国预报工作。该模型基于过去 60 年的印度季风数据(涵盖降雨量、气压、海表温度、季风指数等 12 项指标)，结合随机森林与 LSTM 神经网络算法，可提前 45 天预测印度 36 个邦 / 直辖区的夏季风降雨量(空间分辨率达 10 公里)，预测准确率达 89%，较印度气象部门此前使用的传统数值模型提升 12 个百分点，解决了传统模型 “区域精度不足”“对极端降雨预测滞后” 的难题。

　　团队负责人苏尼尔・罗伊教授详细解析模型的创新点与实际应用效果：“印度地域辽阔，不同地区的季风特征差异极大 —— 比如北方邦夏季多暴雨，而拉贾斯坦邦常干旱，传统模型采用‘全国统一参数’，导致区域预测误差较大。我们将印度划分为 36 个气候子区域，针对每个区域单独训练模型，同时引入‘印度洋偶极子’(IOD)指数作为关键变量 —— 当 IOD 为正相位时，阿拉伯海海表温度升高，会增加印度西部的降雨量，这一变量的加入使西部沿海地区的预测准确率提升 18%。2024 年夏季，我们在马哈拉施特拉邦、卡纳塔克邦开展试点：模型成功预测马哈拉施特拉邦降雨量较常年偏多 20%，当地农业部门提前储备了防洪沙袋、排水泵等物资，并指导农民推迟水稻种植时间，最终减少农业损失约 30 亿卢比;而在降雨量偏少的卡纳塔克邦，模型帮助农户提前改种耐旱的小米，避免了玉米因干旱减产。” 目前，该模型已在印度气象部门官网上线，每周更新一次预测数据，农户可通过手机 APP(支持印地语、英语、泰米尔语等 8 种语言)查询所在地区的降雨概率、降雨量区间及作物种植建议 —— 上线 3 个月，APP 下载量已突破 50 万次，来自北方邦的农户拉吉夫・辛格反馈：“之前只能听村里广播的笼统预报，现在打开 APP 就能知道我家田地所在区域的降雨量，去年根据建议种了耐旱棉花，收成比邻居多了 20%。”

　　团队还与印度农业科学研究院(IARI)合作，开发 “季风 - 作物种植建议系统”：该系统基于模型预测的降雨量，结合不同作物的需水特性(如水稻需水量大、高粱耐旱)，为每个邦推荐 3-5 种适宜种植的作物，并提供具体的施肥时间、灌溉次数建议。例如，在预测降雨量为 600-800 毫米的地区，系统推荐种植水稻 + 豆类(间作);在降雨量为 300-500 毫米的地区，推荐种植小米 + 花生。苏尼尔・罗伊教授透露，下一步计划将模型与卫星遥感数据结合，实现 “地块级” 的精准预测(分辨率达 1 公里)，同时增加 “极端天气预警” 功能(如暴雨、干旱的短期预报);预计 2026 年该系统将覆盖印度 80% 的农业县，帮助农户提高作物产量 15%-20%，减少因季风异常导致的粮食损失。

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