顧天真， 徐 云， 張 琪， 顧沛澍

(江蘇省南通市氣象局，江蘇南通 226000)

基于氣象因子的啟東市土壤墑情預(yù)報(bào)研究

顧天真， 徐 云， 張 琪， 顧沛澍

(江蘇省南通市氣象局，江蘇南通 226000)

利用逐步回歸方法，分別分析啟東市2011—2014年的土壤表墑、底墑與同時(shí)期的氣象因子(降水量、溫度、濕度、日照、風(fēng))的相關(guān)性，篩選出影響土壤墑情的關(guān)鍵氣象因子，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式法建立土壤墑情預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明，影響啟東市土壤墑情的氣象因子主要是降水量、日照和氣溫，由此建立的預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)未來(lái)30 d內(nèi)土壤墑情的平均相對(duì)誤差在5%以?xún)?nèi)，檢驗(yàn)效果理想，說(shuō)明利用該模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)未來(lái)30 d內(nèi)土壤墑情，并用于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

土壤墑情；氣象因子；逐步回歸；統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)

南通是長(zhǎng)江中下游地區(qū)的平原，屬北亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū)。受季風(fēng)影響，年降水量的分布不均勻，夏季平均降雨量占全年降雨總量的60%。曹乃和等[1]研究發(fā)現(xiàn)，1963—2002年4—11月南通地區(qū)發(fā)生的月尺度干旱事件達(dá)87例，年均達(dá)2.2例，最多年份有5例。因干旱持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、覆蓋范圍廣，常給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活帶來(lái)極其不利的影響，亦會(huì)給國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成巨大損失。農(nóng)業(yè)干旱的首要表現(xiàn)就是土壤墑情的持續(xù)下降，如果能掌握土壤墑情的變化規(guī)律，及時(shí)采取相應(yīng)措施，就有可能實(shí)現(xiàn)作物的穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)。

我國(guó)的土壤墑情預(yù)報(bào)研究始于20世紀(jì)70年代，但由于影響土壤墑情的因素太多，如氣候因素、地貌特征、土質(zhì)差異、植被生長(zhǎng)情況等，且相互之間的關(guān)系較為復(fù)雜，導(dǎo)致這一研究的發(fā)展一直比較緩慢。國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同的角度對(duì)土壤墑情預(yù)報(bào)進(jìn)行了相關(guān)研究[2-7]，如舒素芳等[2]采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法，分析土壤濕度與相關(guān)氣象因子的關(guān)系，找出關(guān)鍵氣象因子，并由此建立了土壤墑情預(yù)測(cè)模型；馬曉剛[3]研究了春播關(guān)鍵期的土壤墑情與前一年秋季降水量的關(guān)系，由此建立了土壤墑情的預(yù)測(cè)模型。但目前針對(duì)江蘇省南通地區(qū)土壤特性的土壤墑情預(yù)報(bào)研究較少。筆者以啟東市為例，采用逐步回歸方法分析氣象因子(降水、日照、氣溫、濕度、風(fēng)速)與土壤墑情之間的相關(guān)性，篩選與土壤墑情關(guān)系密切、影響顯著的氣象因子，并由此建立土壤墑情預(yù)報(bào)模型，驗(yàn)證其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，證明其在啟東地區(qū)的可行性。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源 氣象資料來(lái)源于南通市氣象局啟東氣象觀測(cè)站點(diǎn)2011—2014年逐日溫度、降水、日照、相對(duì)濕度、風(fēng)速等常規(guī)氣象資料。土壤墑情資料來(lái)源于江蘇省自動(dòng)土壤水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中南通市啟東自動(dòng)觀測(cè)站點(diǎn)2011—2014年土壤相對(duì)濕度的逐小時(shí)資料。選取10～20 cm的土壤相對(duì)濕度作為土壤表墑，40～50 cm的土壤相對(duì)濕度作為土壤底墑。

1.2 分析方法

1.2.1 預(yù)報(bào)方法。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外用于土壤墑情預(yù)報(bào)的方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遙感監(jiān)測(cè)法、經(jīng)驗(yàn)公式法、水量平衡法、消退指數(shù)法、土壤水動(dòng)力學(xué)法、時(shí)間序列法等[8]?？紤]到各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，結(jié)合工作實(shí)際，在此采用經(jīng)驗(yàn)公式法從氣象角度建立土壤墑情預(yù)報(bào)模型。該方法的優(yōu)點(diǎn)是預(yù)報(bào)方法比較簡(jiǎn)單，各項(xiàng)數(shù)據(jù)容易得到，缺點(diǎn)是預(yù)報(bào)模型中的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)對(duì)于不同的土壤和作物變化較大，所以一個(gè)地區(qū)建立的預(yù)報(bào)模型只能在該地區(qū)應(yīng)用，有一定局限性。

1.2.2 經(jīng)驗(yàn)公式。土壤墑情的影響因素很多，如氣候、地貌、土質(zhì)、植被及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)等。在不考慮人為因素后，氣候因素對(duì)土壤墑情的影響最大。因?yàn)榇髿饨邓峭寥浪肿罨镜膩?lái)源，而溫度、濕度、光照和風(fēng)等又直接影響土壤水分的蒸發(fā)速度。在此基礎(chǔ)上，建立經(jīng)驗(yàn)公式：

W= aW0+bP+cS+dT+eRH+fV+g

(1)

式中，W為時(shí)段末土壤濕度，W0為時(shí)段初土壤濕度，P為累積有效降雨量，S為日照時(shí)數(shù)，T為平均氣溫，RH為平均相對(duì)濕度，V為平均風(fēng)速，a、b、c、d、e、f、g為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。

在汛期以及對(duì)流天氣多發(fā)季節(jié)，啟東市常會(huì)出現(xiàn)雨量大、強(qiáng)度高的短時(shí)間降水，容易在地表形成徑流，從地表流走的水分不能全部滲入土壤，所以需要對(duì)降水量進(jìn)行有效性處理。在此采用簡(jiǎn)化的方法如下：

P=σR

(2)

式中，P為累積有效降雨量，R為一次降雨量，σ為一次降雨的有效利用系數(shù)。由于缺乏實(shí)測(cè)資料確定有效利用系數(shù)σ，所以在此參考徐鳳琴[9]的研究，當(dāng)R<5 mm時(shí)，σ=0,；當(dāng)R=5～50 mm時(shí)，σ=1.0；當(dāng)R>50 mm時(shí)，σ=0.7～0.8(在此取其中間值0.75)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤墑情年變化規(guī)律 從圖1可以看出，啟東的土壤墑情具有一定的年變化規(guī)律。5月初—10月底土壤墑情的波動(dòng)幅度較大，其余時(shí)間段波動(dòng)幅度較小。土壤表墑(10～20 cm)的年變幅遠(yuǎn)大于土壤底墑(40～50 cm)。究其原因，一般土壤底墑受外在因素影響較小，而土壤表墑在降水、灌溉、耕作等外界影響下，其波動(dòng)幅度較大，尤其是當(dāng)出現(xiàn)有效降水時(shí)，土壤表墑的變化最為直接。謝志清等[10]研究也表明，在濕潤(rùn)研究區(qū)，土壤含水量的變化周期與降水周期配合較好，因此土壤含水量的主要影響因子可能是降水。

2.2 土壤墑情的影響因子分析 將每日20：00的土壤相對(duì)濕度資料作為因變量(W)，前1 d 20：00的土壤相對(duì)濕度(W0)及前1 d 20：00至當(dāng)日20：00的有效降水量(P)、日照時(shí)數(shù)(S)、平均氣溫(T)、平均相對(duì)濕度(RH)、平均風(fēng)速(V)作為自變量，進(jìn)行相關(guān)性分析。利用逐步回歸方法逐步引入新的方差貢獻(xiàn)顯著的自變量，同時(shí)逐步剔除相關(guān)性不顯著的變量，始終僅保留對(duì)因變量方差貢獻(xiàn)顯著的自變量。

從表1可以看出，在全年各個(gè)時(shí)段，無(wú)論是土壤表墑還是底墑，均與前1 d的土壤相對(duì)濕度和有效降水量呈顯著正相關(guān)；而11月—次年4月，土壤墑情的另一顯著影響因子為平均氣溫，兩者成反比；5—10月，表墑的另一顯著影響因子則為日照時(shí)數(shù)，兩者亦成反比。平均相對(duì)濕度和平均風(fēng)速與土壤墑情的相關(guān)性較差。

圖1 2011—2013年啟東10～20 cm(a)和40～50 cm(b)土壤相對(duì)濕度變化Fig.1 Annual change of soil relative humidity in 10-20 cm (a) and 40-50 cm (b) in Qidong during 2011-2013

土層Soillayer∥cm時(shí)段Period土壤濕度Soilrelativehumidity有效降水量Effectiveprecipitation日照時(shí)數(shù)Sunshinehours平均氣溫Averagetemperature10～205—10月0．880．17-0．2211月—次年4月0．940．18-0．0540～505—10月0．930．0411月—次年4月0．940．06-0．02

2.3 預(yù)報(bào)模型的建立 將已獲得的土壤墑情的顯著影響因子作為土壤墑情的預(yù)報(bào)因子，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)方程，建立土壤墑情的多元回歸模型，結(jié)果見(jiàn)表2。對(duì)回歸方程的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)各方程擬合情況較好。

表2 土壤墑情的多元線(xiàn)性回歸方程

Table.2 Multiple linear regression prediction equations of soil moisture

土層Soillayer∥cm時(shí)段Period回歸方程Regressionequation相關(guān)系數(shù)Correlationcoefficent10～205—10月W=11．22+0．88W0+0．17P-0．22S0．94411月—次年4月W=5．54+0．94W0+0．18P-0．05T0．97640～505—10月W=6．08+0．93W0+0．04P0．96511月—次年4月W=5．91+0．94W0+0．06P-0．02T0．983

2.4 預(yù)報(bào)模型效果檢驗(yàn) 利用2011—2013年土壤墑情資料和同期氣象資料分別對(duì)預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)效果進(jìn)行回代檢驗(yàn)，將自變量代入各預(yù)報(bào)模型，分別計(jì)算出相應(yīng)的土壤墑情值，并與實(shí)際觀測(cè)的土壤墑情值進(jìn)行對(duì)比，得到平均相對(duì)誤差為0.26%～1.84%(表3)。而利用2014年的資料對(duì)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)檢驗(yàn)的平均相對(duì)誤差為0.36%～1.75%。由誤差檢驗(yàn)擬合結(jié)果可知，預(yù)報(bào)模型所擬合的未來(lái)土壤墑情效果很好，可利用該預(yù)報(bào)模型進(jìn)行土壤墑情預(yù)報(bào)。從預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)未來(lái)5、10、15、30 d的平均相對(duì)誤差(表4)可看出，其平均相對(duì)誤差均控制在5%以?xún)?nèi)，檢驗(yàn)結(jié)果良好。表明利用此預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)啟東市土壤墑情的精度很高，可以作為一種可能的預(yù)報(bào)方法。另外，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，表墑的平均相對(duì)誤差大于底墑，說(shuō)明用此方法預(yù)報(bào)底墑的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于表墑；11月—次年4月的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于5—10月。

表3 土壤墑情2011—2013年回代檢驗(yàn)平均相對(duì)誤差

Table 3 The average relative test error of return test for soil moisture during 2011-2013

%

表4 土壤墑情2014年預(yù)測(cè)檢驗(yàn)平均相對(duì)誤差

3 結(jié)論與討論

利用逐步回歸方法分析氣象因子(降水量、溫度、濕度、日照、風(fēng)等)與土壤表墑和底墑的相關(guān)性，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式法，建立了土壤墑情預(yù)報(bào)模型。為了提高精度，將全年分為5—10月和11月—次年4月2個(gè)時(shí)段，建立不同的預(yù)報(bào)方程。結(jié)果表明，土壤墑情自相關(guān)系數(shù)很高，土壤墑情與降水量成正比、與日照時(shí)數(shù)和平均氣溫成反比，這是建立土壤墑情預(yù)報(bào)方程的基礎(chǔ)；建立的預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)30 d以?xún)?nèi)土壤墑情的誤差<5%，可用于實(shí)際的土壤墑情動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，并以此指導(dǎo)作物灌溉和其他農(nóng)事生產(chǎn)活動(dòng)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。

該研究?jī)H采用了氣象數(shù)據(jù)以及土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤墑情預(yù)報(bào)，數(shù)據(jù)獲得比較方便，適合氣象工作者采用。但另一方面，該研究中的墑情預(yù)報(bào)均是建立在氣象預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)之上，實(shí)際上，較長(zhǎng)時(shí)間的降水和溫度等氣象因子的預(yù)報(bào)也存在一定時(shí)效問(wèn)題，其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率將直接影響土壤墑情的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，該研究中隱含了假設(shè)降水、溫度等氣象因子均為實(shí)際值或接近實(shí)際值。另外，由于南通地區(qū)各縣市之間的土壤質(zhì)地也有差別，今后將繼續(xù)修正此方程組，使之能在南通其他市縣中應(yīng)用。

[1] 曹乃和，張鵬，曹成，等.1963—2002年南通地區(qū)旱澇天氣氣候事件的類(lèi)型及其預(yù)兆[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2013(19):270-273.

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[3] 馬曉剛.基于秋季降水量的春播關(guān)鍵期土壤墑情預(yù)測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2008，29(1)：56-57.

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Study on Soil Moisture Forecast Based on Meteorological Factors in Qidong City

GU Tian-zhen,XU Yun,ZHANG Qi et al

(Nantong Meteorological Bureau, Nantong,Jiangsu 226000)

The stepwise regression method was used to find the relationship between the soil moisture and meteorological factors,based on the soil moisture and meteorological data of 2011-2014 in Qidong City.Key meteorological factors were found,and the soil moisture forecast model were established,combined empirical formula.The results showed that the precipitation, sunshine and temperature were the key meteorological factors affecting soil moisture of Qidong City.The average forecast error for soil moisture was controlled in less than 5% within the next 30 days. The results for the soil moisture forecasted by this model within 30 days can be used to guide agricultural production.

Soil moisture;Meteorological factor;Stepwise regression; Statistical forecast

顧天真(1988- )，女，江蘇南通人，助理工程師，碩士，從事農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)與服務(wù)研究。

2016-09-09

S 162

A

0517-6611(2016)34-0174-03