当春茶萌发时，一场看不见的危机正在酝酿——看似温柔的晨霜，却有可能让满山茶芽一夜尽毁。数据显示，近年来频发的霜冻灾害，影响了我国50%以上的茶叶产能，严重威胁着茶叶产量和品质。

然而，在浙江绍兴的万亩茶园里，这样的危机正在被“黑科技”轻巧化解。从“靠天吃饭”到“知天而作”，气象科技如何让千年茶产业焕发新生？利用AI深度学习算法，建立基于茶园田块的“百米级、小时级”网格温度预报模型，开展茶园百米级霜冻害精细预报服务，对提高茶叶的产量和品质、减少损失，为茶叶生产提质增效提供有力支撑。

同住一片园，为何遭受霜冻“区别对待”？

茶树是喜温喜湿的“娇客”，对气象条件相当敏感，茶叶生长和品质形成与光温湿气象条件密切相关。

早春时节，气温还不稳定，茶芽容易受到霜冻的侵害。轻则导致幼嫩芽叶卷曲、变褐、变焦，重则导致茶树生长衰弱，枝枯叶落，甚至死亡，导致春茶开采期延迟。

同一片山头的茶树，为何有的茶芽能躲过霜冻“精准打击”，有的却在霜冻攻击下失去了活力？这是因为我国茶叶种植多集中于丘陵山区，复杂的地形使得茶园中不同区域的近地小气候差异性显著，霜冻所造成的茶树冻害程度也有所不同：向阳坡的茶芽沐浴着阳光，背阴的洼地却成了冷空气的“蓄水池”，威胁着茶叶生长。

这样复杂的地形，使得传统气象站的“公里级”天气预报无法满足茶园需求，而基于大尺度模式的网格温度预报产品，也没有充分考虑小尺度地形、下垫面等因素的影响，给出的温度预报结果存在较大的偏差，如同用卫星地图寻找胡同里的小水坑。

揭秘茶园“智慧保镖”的工作原理

面对复杂的地形、多变的小气候，如何才能给脆弱的茶叶更精准的呵护？基于AI和数值模式的茶园百米级霜冻害精细预报服务技术给出了答案。

要准确把握茶园不同区域的近地小气候，就要装上“温度显微镜”——微型气象站。针对性地部署水平微型气象站，可以构建基于茶园田块的微尺度气象监测网络，实时监测气象数据，包括温度、湿度、风向、风速、降水等关键要素，有助于精准把握茶叶的生长光温湿环境和霜冻灾害风险，制定科学的灌溉、施肥和霜冻防御策略。

茶园微型气象站

基于茶园田块的气象监测数据集，也是降尺度温度预报订正模型研发中的基础数据。深度学习算法通过从大量的数据中学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和分类，该数据集对于温度预报偏差订正模型的训练和性能有着至关重要的影响。

AI的深度学习算法，可以建立山地降尺度温度预报订正模型，更加充分考虑茶园冷池小气候对温度预报的影响，提高低温预报精准度，有效采取精准防霜冻措施，提高茶叶增产潜力。海拔落差、植被密度甚至石块分布都可以转化为数字参数。

千岛湖新闻网编辑：章新建 梁津玥