2016年2月15日，联合国粮农组织（FAO）于罗马发布了《作物产量预测：方法与制度视角》报告。报告选取比利时、中国、摩洛哥、南非和美国5个国家，从方法和制度两个视角阐述了各国的玉米、水稻、大豆和小麦4种作物的产量预测情况。希望通过阐释不同制度的组织运作方式，帮助改善国家相关制度，进行高质量的预测，推动有效的政策设计和市场操作。
作物产量预测所需的人力资源、制度、技术和财务基础建设十分复杂。报告针对上述5个国家分别从以下3方面展开阐述。
1. 各国农产品产量预测数据。包括预测来源、预测发布日期的准确性和时效性分析以及针对不同预测方法的比较。
2. 各国官方信息来源。包括官方产量预测方法，数据收集方法，数据共享、分析和集成方法，人力、财务和技术基础设施，机构结构和可持续发展，以及创新和整合区域在全球层面的举措。
3. 将官方数据联系到产量预测。包括区域数据的选择与方法，预测发布日期的准确性和时效性分析，人力、财务和技术基础设施，以及机构结构和可持续发展。
此外，报告还对作物产量的预测目的、评价标准、现有做法、最新发展和仍然存在的挑战等进行了详细梳理。
预测目的。作物产量预测活动的目的是降低地区或国家粮食系统的风险。降低风险应有助于改善环境、社会经济，以及健康和营养状况。
评价标准。评价标准应基于该预测系统的能力，以诱导相关代理人在感知到风险降低时可形成行为的变化。
现有做法。科学的方法最初引领了特定作物机理模型的发展，研究主要针对具体植物生理学及其与空气和土壤环境的相互作用。目前，两种建模方法组成了操作式作物产量预测模型的核心：统计模型和过程模型。
最新发展。在诸如IPCC、AGMIP、NEXTGEN、CIMSANS和GEOSHARE等国际组织的倡议下，作物产量预测模型如今已有了新的发展。学术界、公共部门和私营企业正在联手推动模型的一体化进程，并促进互动、知识共享和模型比较。
现存挑战。影响未来作物生产的主要未知因素是相关的气候变化，尤其是这些变化的程度和速度。另一个挑战则来自于私营部门在模型开发中所起的作用。
中国粮食安全面临粮食需求不断增长和水、土地及劳动力资源消耗不断加快的双重挑战，确保中长期粮食安全及主要农产品有效供给难度加大。因此，如何有效的分析和预测中国粮食生产能力，对加强粮食宏观调控、促进政策调整和保障粮食安全具有十分重大的意义。
（编译 田儒雅，吴蕾，李小曼）
