陶 倩,舒海燕,趙振宇,范 野,楊曉彤,趙 巍,趙 軍

(阜新市氣象局,遼寧 阜新 123000)

土壤墑情是農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中的一個(gè)重要基礎(chǔ)條件,是農(nóng)作物種植和農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)中重要考慮的因素。 影響土壤墑情的因素有很多,如:氣溫、降水、風(fēng)速、徑流、土壤質(zhì)地等。 不同地區(qū)氣候條件不同,影響土壤墑情的因子各有差異。 阜新地區(qū)農(nóng)作物播種的關(guān)鍵季節(jié)是4 月,3 ～4 月期間多大風(fēng),氣溫回暖快,降水量很少[1～2],大部分年份不能滿足農(nóng)作物出苗、育苗需要,春旱經(jīng)常發(fā)生,俗有“十年九春旱”之稱。 所以研究阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期土壤墑情變化特征及預(yù)測(cè)方法對(duì)指導(dǎo)本地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。

一些氣象學(xué)者分析了地區(qū)級(jí)土壤濕度變化趨勢(shì)和突變性[3～5]。 胡春麗等分析了遼寧省春播期土壤濕度突變和周期性特征[6]。 張敬超等根據(jù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)氣候特點(diǎn),利用氣象因子對(duì)土壤墑情的影響建立了土壤墑情多元預(yù)測(cè)模型[7～12]。 孫美薇等研究了季節(jié)性凍土區(qū)土壤濕度的特征及影響因素[13～14]。 李雨鴻用歷史資料進(jìn)行分析、差值計(jì)算、預(yù)測(cè)值回代等方法定量化預(yù)測(cè)了遼寧省土壤相對(duì)濕度[15]。 王小桃等發(fā)現(xiàn)前一年秋季封凍墑情對(duì)遼西地區(qū)春播期土壤濕度的影響特別顯著,并建立了預(yù)測(cè)模型[16～18]。 阜新地區(qū)位于遼寧西北部的內(nèi)蒙古高原和遼河平原的中間過(guò)渡帶,為丘陵地帶,全境呈現(xiàn)長(zhǎng)矩形。 屬于北溫帶大陸季風(fēng)氣候,四季分明,光照充足,各季雨量分布不均勻,很容易發(fā)生春旱,對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)生嚴(yán)重影響,導(dǎo)致產(chǎn)量的下降。 目前,關(guān)于阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期土壤墑情特征上的研究還存在不足,仍然停留在年際變化方面,還應(yīng)增加突變性和周期性特征的研究。

本文對(duì)阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期土壤墑情變化進(jìn)行了分析,并利用前秋(9 ～11 月)和同期(1 ～4月)各氣象因子,建立了春播關(guān)鍵期耕作層土壤墑情的預(yù)測(cè)模型,以期為阜新地區(qū)有效應(yīng)對(duì)春旱發(fā)生、合理安排灌溉提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于阜新地區(qū)阜蒙縣農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站,1980～2021 年固定地段的春播關(guān)鍵期4 月10～20 cm 平均土壤墑情(土壤重量含水率)。 根據(jù)《農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)規(guī)范》,土壤墑情測(cè)量采用人工取土烘干法,各觀測(cè)值的土壤含水量平均值按 3 點(diǎn)取樣法計(jì)。 將固定觀測(cè)日4 月3 日、8 日、13 日、18 日 、23 日、28 日觀測(cè)值做算術(shù)平均,作為春播關(guān)鍵期土壤墑情值。

阜蒙縣氣象觀測(cè)站1980 ～2022 年月平均氣溫、平均相對(duì)濕度、平均2 min 風(fēng)速,前秋降水(定義為前一年秋季9、10、11 月各月累計(jì)降水量),秋季底墑(定義為前一年秋季11 月28 日土壤封凍前最后1 次觀測(cè)的土壤墑情平均值)。 前一年9～11 月氣象要素簡(jiǎn)稱為前期因子,同一年1 ～4 月氣象要素簡(jiǎn)稱為同期因子。

1.2 研究方法

1.2.1 土壤墑情分析

采用Mann-Kendall 突變分析方法進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變分析。 通過(guò)在MATLAB 2018a 中運(yùn)行,得到1981～2022 年土壤墑情的M-K 檢驗(yàn)值,以及逆序列M-K 檢驗(yàn)值,進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)和突變分析。 當(dāng)UF＞0,表明氣候序列呈增加的趨勢(shì);當(dāng)UF＜0,表明氣候序列呈減少的趨勢(shì)。 給定顯著性水平α=0.05 或α=0.01(統(tǒng)計(jì)量臨界值±1.96 或±2.56),當(dāng)曲線超過(guò)置信線時(shí),表明突變?cè)黾踊蛲蛔儨p少的趨勢(shì)明顯。 當(dāng)超過(guò)臨界值±2.56 時(shí),說(shuō)明突變趨勢(shì)極其顯著。

采用周期分析方法對(duì)土壤墑情波動(dòng)周期及尺度進(jìn)行分析。 對(duì)土壤墑情值進(jìn)行Morlet 小波變換獲取復(fù)小波系數(shù),計(jì)算復(fù)小波系數(shù)的實(shí)部,繪制小波系數(shù)實(shí)部等值線圖,當(dāng)小波系數(shù)實(shí)部值為正時(shí),代表土壤墑情偏濕年,用暖色調(diào)表示;當(dāng)小波系數(shù)實(shí)部值為負(fù)時(shí),代表土壤墑情偏干年,用冷色調(diào)表示。 小波方差能反映土壤墑情時(shí)間序列中包含的時(shí)間尺度的周期性波動(dòng)及其能量強(qiáng)弱隨尺度變化的特性。

1.2.2 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

采用多元線性回歸方法構(gòu)建春播關(guān)鍵期耕作層土壤墑情的預(yù)測(cè)模型。 設(shè)因變量Y隨n個(gè)自變量的x1、x2、x3、x4、…、xn的變化而產(chǎn)生變化,其中a0、a1、a3、…、an,為回歸方程的回歸系數(shù),ε 為隨機(jī)誤差。 因變量與自變量具有線性關(guān)系,公式表示為:

Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn+ε

本文采用此方法建立了土壤墑情與氣象因子的預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)定量化的春播關(guān)鍵期農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測(cè)。

2 結(jié)果與分析

2.1 春播期土壤墑情年際變化

1981～2022年阜新春播關(guān)鍵期耕作層(10 ～20 cm)土壤墑情總體呈波動(dòng)下降趨勢(shì),氣候傾向率為-0.3/10 年(圖1)。 階段性較大值集中在1988、1990、2005、2013 年,歷史極大值15.7%出現(xiàn)在1990 年;較小值集中在2003、2010、2017、2019 年,歷史最小值6.2%出現(xiàn)在2003 年。 根據(jù)《阜新市農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范DB2109》10 ～20 cm 層土壤旱與不旱的墑情臨界值是12%,統(tǒng)計(jì)得出近42年阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期土壤墑情達(dá)到干旱的年份占71.4%。 用5 日滑動(dòng)平均法進(jìn)行趨勢(shì)分析,近42 年耕作層土壤墑情變化存在2 個(gè)階段的上升趨勢(shì),2 個(gè)階段的下降趨勢(shì)。 1981 ～1990 年、2004～2015 年呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì), 1991 ～2003 年、2016～2022 年呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。

圖1 1981～2022 年土壤墑情趨勢(shì)變化Figure 1 1981～2022 trend of soil moisture

2.2 春播期土壤墑情突變分析

Mann-Kendall 檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖2,UF、UB 統(tǒng)計(jì)量在1997、1998、1999 年出現(xiàn)交叉,用Pettitt 方法進(jìn)一步驗(yàn)證,確定春播關(guān)鍵期土壤墑情在1999 年發(fā)生了突變,突變后呈明顯的下降趨勢(shì)。 下降趨勢(shì)在2003～2005 年達(dá)到α=0.05 的顯著性水平,2018～2022 年達(dá)到α=0.01 的極顯著水平。

圖2 土壤墑情M-K 突變曲線Figure 2 M-K mutation curve of soil moisture

2.3 春播期土壤墑情周期變化

根據(jù)1981 ～2022 年春播關(guān)鍵期土壤墑情值,繪制小波系數(shù)實(shí)部等值線、小波方差曲線(圖3)。結(jié)果表明,土壤墑情存在二個(gè)尺度的主要周期變化規(guī)律,且二個(gè)周期尺度均存在于整個(gè)數(shù)據(jù)年限。其中一個(gè)周期為42 年,為主周期,20 世紀(jì)90 年代中前期～21 世紀(jì)初,小波系數(shù)實(shí)部等值線密度大,持續(xù)時(shí)間年限小,小波系數(shù)值有正值,說(shuō)明該時(shí)間段土壤墑情下降劇烈,干旱強(qiáng)度最大,這與上文敘述的土壤墑情歷史極小值出現(xiàn)在2003 年是一致的;且在20 世紀(jì)80 年代～21 世紀(jì)20 年干濕交替顯著,共經(jīng)歷了1.5 次交替震蕩。 另一個(gè)周期為12 年,為次周期,20 世紀(jì)80 年代初至20 世紀(jì)90 年代末,小波系數(shù)實(shí)部等值線密度小,系數(shù)為負(fù)值,說(shuō)明該時(shí)間段為持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的干旱期;20 世紀(jì)90 年代末至今干濕交替顯著,共經(jīng)歷4次交替震蕩。

圖3 土壤墑情小波系數(shù)實(shí)部等值線(a)及小波方差曲線(b)Figure 3 The isoline (a) and the variance curve (b) of the wavelet coefficients of soil moisture

2.4 月尺度氣象因子對(duì)春播期土壤墑情影響

2.4.1 月尺度降水影響因子

影響阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期土壤墑情的降水因素主要是前秋降水,通過(guò)了α=0.01(Rc=0.666)顯著性檢驗(yàn)。 前秋降水偏多,秋末封凍在土壤中的水分較多,來(lái)年春季氣溫回升土壤解凍返漿,土壤中含水量偏多,能減少春旱發(fā)生或減弱旱情強(qiáng)度;前秋降水偏少,秋末封凍在土壤中的水分偏少,來(lái)年容易發(fā)生春旱或加重旱情強(qiáng)度。 9 月降水與土壤墑情呈正相關(guān),通過(guò)了α=0.01(Rc=0.651)顯著性檢驗(yàn),10 月降水與土壤墑情呈正相關(guān),未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),11 月降水與土壤墑情呈正相關(guān),通過(guò)了α=0.05(Rc=0.325)顯著性檢驗(yàn);同期1 ～4 月各月降水與土壤墑情均呈正相關(guān),但都沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),這與歷年1 ～4 月降水次數(shù)偏少、有效降水少有關(guān)。 歷年(1991 ～2022 年)1 ～4 月阜蒙縣降水僅為32.9 mm,占全年降水的6.8%,當(dāng)春季3～4 月降水偏多時(shí),對(duì)緩解春播期土壤干旱是非常有利的。

2.4.2 月尺度氣溫、相對(duì)濕度、2 min 風(fēng)速影響因子

經(jīng)過(guò)計(jì)算分析得出,前期月平均氣溫、相對(duì)濕度、2 min 平均風(fēng)速對(duì)土壤墑情的影響比同期氣象要素顯著;同期4 月上述氣象要素對(duì)土壤墑情影響顯著,其它月份影響不顯著。 前秋9 月氣溫與土壤墑情呈負(fù)相關(guān),通過(guò)了α=0.05 顯著性檢驗(yàn),前秋9 月氣溫越高土壤水分蒸發(fā)越快儲(chǔ)存在土壤中的水分越少。 11 月氣溫與土壤墑情呈顯著正相關(guān),11 月氣溫越高土壤結(jié)凍日期越晚,秋季末降水越容易滲透到土壤中封凍。 同期1 ～3月氣溫與土壤墑情呈負(fù)相關(guān),未通過(guò)顯著性檢驗(yàn);同期4 月氣溫與土壤墑情呈顯著負(fù)相關(guān),4 月氣溫越高,土壤水分蒸發(fā)流失越快,旱情強(qiáng)度越強(qiáng)。

空氣相對(duì)濕度對(duì)土壤墑情的影響順序?yàn)?前秋9 月＞同期4 月＞前秋10 月,均通過(guò)了α=0.01顯著性檢驗(yàn),11 月～翌年3 月影響不顯著。 前秋9～11 月2 min 平均風(fēng)速與土壤墑情均呈負(fù)相關(guān),前秋風(fēng)速影響比同期風(fēng)速影響顯著;同期1 ～3 月2 min 平均風(fēng)速與土壤墑情相關(guān)性不顯著,而4 月份顯著,這是因?yàn)榈诙甏杭?隨著氣溫升高,3月末～4 月初土壤開(kāi)始解凍返漿,到4 月中旬10～20 cm 土壤完全化通,土壤化通后風(fēng)速越大,會(huì)加快水分蒸發(fā)速度,墑情流失越多。

綜合考慮各要素,當(dāng)前一年秋季氣溫高,空氣干燥,風(fēng)速大,封凍前土壤失墑嚴(yán)重,土壤中儲(chǔ)存的水分含量少,第二年春季3 ～4 月氣溫回暖溫度高、風(fēng)速大、空氣干燥,返漿水分流失多,雙重影響會(huì)加重春播期土壤旱情強(qiáng)度。

2.4.3 秋季底墑?dòng)绊?/p>

很多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)遼西地區(qū)秋季底墑和春播期土壤墑情有顯著的正相關(guān),前秋底墑含水量充足,來(lái)年土壤解凍返漿,土壤濕潤(rùn),不易發(fā)生春旱[15～17]。 分析阜蒙縣1980 ～2022 年數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),前秋降水和底墑對(duì)來(lái)年春播期土壤墑情都有顯著的正相關(guān),底墑與春播期土壤墑情正相關(guān),通過(guò)了α=0.01(Rc=0.583)顯著性檢驗(yàn)。 秋季降水和底墑?dòng)姓嚓P(guān)關(guān)系,通過(guò)了α=0.01(Rc=0.808)顯著性檢驗(yàn)。 說(shuō)明秋季降水偏多時(shí)滲透在土壤中的水分充足,封凍前保留在土壤中的水分多,造成底墑?shì)^好;反之當(dāng)秋季降水偏少時(shí),保留在土壤中的水分偏少,底墑就差。 因此,秋季降水量的多少是造成底墑好壞的直接原因。

根據(jù)《阜新市農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范DB2109》,對(duì)近42 年秋季底墑和春播期土壤墑情干旱狀態(tài)進(jìn)行分類,大于等于12%為不旱用2 表示,小于12%為干旱用1 表示。 分析秋季底墑干旱時(shí)翌年春季土壤干旱的分布情況,如圖4a 顯示,當(dāng)秋季底墑干旱,春播期土壤也干旱的年份占61.9%。 圖4b顯示,春播期土壤墑情值與秋季底墑值之差,在±2.0%內(nèi)振幅震蕩的年份占78.5%,在±1%內(nèi)振幅震蕩的年份占61.9%。 說(shuō)明秋季底墑對(duì)來(lái)年春播期土壤墑情的干旱狀態(tài)具有很好指示意義。

圖4 前秋底墑干旱與春播期墑情干旱狀態(tài)分類 (a)及前秋墑與春播墑差頻率(b)Figure 4 Classification of drought state of pre-autumn soil moisture and spring sowing date (a) and difference frequency of pre-autumn soil moisture and spring sowing soil moisture (b)

3 土壤墑情預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

3.1 回歸模型

數(shù)據(jù)分析得出,前一年秋季和同期4 月氣溫、相對(duì)濕度與2 min 平均風(fēng)速以及秋季底墑對(duì)土壤墑情的影響極其顯著。 本文建立翌年春播關(guān)鍵期耕作層(10～20 mm)土壤墑情的預(yù)測(cè)模型時(shí)引入因子除了前秋降水外還引入這4 個(gè)氣象要素的滑動(dòng)平均值,利用spss17.0 用逐步回歸方法進(jìn)行模型建立,最終預(yù)測(cè)模型為Y=3.881lnx1-1.873x2-1.559(x1為前秋降水3 年滑動(dòng)平均值,x2為前秋2 min 平均風(fēng)速5 年滑動(dòng)平均值,其他因子因?yàn)榇嬖诠簿€性等原因而被剔除),擬合率R2=0.736,預(yù)測(cè)模型通過(guò)了α=0.01 顯著性檢驗(yàn),預(yù)測(cè)因子lnx1的相關(guān)系數(shù)Rc=0.760,p值為0.002;x2的相關(guān)系數(shù)Rc=-0.607,p值為0.005。

3.2 預(yù)測(cè)誤差分析

由圖5a 可見(jiàn),預(yù)測(cè)模型整體上很好的模擬了實(shí)測(cè)值增加、減小的變化趨勢(shì),異常偏小的年份共有4 年,其中2003 年、2010 年的預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較小,但是2017 年和2019 年的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差偏大,分別為17.3%和19.2%。

圖5 土壤墑情實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值趨勢(shì)變化曲線(a)及土壤墑情預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差變化曲線(b)Figure 5 Trend change curve (a) and relative error change curve (b) of soil moisture measured and predicted

通過(guò)相對(duì)誤差分析得出(圖5b),預(yù)測(cè)值比實(shí)測(cè)值偏大年份有19 年,預(yù)測(cè)值比實(shí)測(cè)值偏小年份有18 年;±10%相對(duì)誤差以內(nèi)的年份共有31 年,占73.8%;用模型定量預(yù)測(cè)出2023 年春播關(guān)鍵期耕作層土壤墑情值是13.04%,實(shí)測(cè)值12.76%,預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差為2.2%,預(yù)測(cè)效果較好,在實(shí)際春耕服務(wù)中發(fā)揮了預(yù)期的指導(dǎo)作用。 綜上所述,該模型對(duì)春播期土壤墑情預(yù)測(cè)有很大的實(shí)用價(jià)值。

表1 耕作層土壤墑情與氣象因子相關(guān)性Table 1 Correlation between soil moisture in cultivated layer and meteorological factors

4 結(jié)論與討論

近42 年阜新地區(qū)春播關(guān)鍵期耕作層土壤墑情總體呈波動(dòng)下降趨勢(shì),氣候傾向率為-0.3/10年。 1999 年突變后呈明顯的下降趨勢(shì),下降趨勢(shì)在2003 ～2005 年達(dá)到α=0.05 的顯著性水平,2018～2022 年達(dá)到α=0.01 的極顯著水平。

土壤墑情存在12～14 年、36 ～45 年兩個(gè)時(shí)間尺度的周期變化規(guī)律,20 世紀(jì)90 年代中前期至21 世紀(jì)10 年代初,土壤墑情下降劇烈,干旱強(qiáng)度最大,這與歷史極小值出現(xiàn)在2003 年是一致的。

春播關(guān)鍵期土壤墑情的顯著影響因子為前秋降水3 年滑動(dòng)平均值、前秋2 min 平均風(fēng)速5 年滑動(dòng)平均值,預(yù)測(cè)模型為Y=3.881lnx1-1.873x2-1.559,通過(guò)了α=0.01 顯著性檢驗(yàn)。

此方法簡(jiǎn)單易行,極大的提高了農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)時(shí)效性,對(duì)指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重大意義。但是,多元回歸方法與氣象要素構(gòu)建的相關(guān)關(guān)系局限為線性關(guān)系,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率會(huì)受到限制。 因?yàn)橥寥缐勄閿?shù)據(jù)具有非線性特征,未來(lái)可以嘗試用多種方法構(gòu)建土壤墑情和氣象要素的非線性模型,進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測(cè)效果。