張宇俊 張子昂

摘要通過對榆社基準(zhǔn)氣候站實測2013年1月1日—12月31日的逐日最低氣溫、地面最低溫度、草面最低溫度以及榆社各區(qū)域站每日最低氣溫的分析，結(jié)合收集到的霜凍資料，建立區(qū)域站與本站的氣溫關(guān)系以及區(qū)域站氣溫與地表溫度的關(guān)系，形成區(qū)域站地表溫度與本站最低氣溫預(yù)報值的關(guān)系，實現(xiàn)通過本站最低氣溫來預(yù)報區(qū)域站最低地溫，建立霜凍精細(xì)化預(yù)報模型。通過2014—2016年實測霜凍數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，得出：本站最低氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確度越高，霜凍精細(xì)化預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率越高，預(yù)報準(zhǔn)確率超過90%。當(dāng)本站最低氣溫<6 ℃時，區(qū)域站范圍內(nèi)可能出現(xiàn)霜凍；當(dāng)本站最低氣溫<2 ℃時，本站可能出現(xiàn)霜凍。

關(guān)鍵詞霜凍；精細(xì)化預(yù)報；模型；本站；區(qū)域站

中圖分類號S425；P40文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號0517-6611（2017）14-0171-03

AbstractThe daily minimum temperature， minimum ground temperature， minimum grass surface temperature of Yushe benchmark weather stations and daily minimum temperature of automatic station in Yushe township were collected from January 1 to December 31， 2013. Combined with the history frost data， the relationship between the temperature of the regional station and the surface temperature was established， meanwhile the relationship between the surface temperature of the regional station and the minimum temperature forecast value of the station was established， and the minimum ground temperature of regional station was predicted by the minimum temperature of the station. As a result， the refinement prediction model of frost was built. Then the model was applied and verified with the frost data during 2014 - 2016. The result showed that： the higher the accuracy of the minimum temperature forecast， the higher the accuracy of the forecasting model of refinement prediction model of frost，the accuracy rate of forecast was over 90%. When the minimum temperature of the site was less than 6 ℃， the regional station may be within the frost； when the minimum temperature of the site was less than 2 ℃， the site may be frost.

Key wordsFrost；Refinement forecast；Model；Site；Regional station

我國是霜凍災(zāi)害頻發(fā)的國家，而霜凍災(zāi)害對農(nóng)業(yè)的影響最明顯[1-2]。霜凍災(zāi)害對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大，涉及范圍較廣，霜凍災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)報是降低災(zāi)害損失的重要保障，特別是初霜和終霜的精準(zhǔn)預(yù)報，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)防霜凍災(zāi)害意義重大。初霜過早會導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量下降，甚至絕收，終霜過晚影響作物生長，甚至導(dǎo)致毀耕[3]。學(xué)者對霜凍災(zāi)害及其變化特征[4-6]、霜凍對農(nóng)作物的影響[7-8]等進(jìn)行了大量的研究，并取得了一定的成果。而在霜凍預(yù)報方面，不少學(xué)者分別采用積溫變率法、轉(zhuǎn)移概率法、灰色GM（1，1）模型等方法對不同地區(qū)的霜凍進(jìn)行了預(yù)報[9-15]。目前霜凍預(yù)報技術(shù)預(yù)報的準(zhǔn)確率在70%～80%[16]，預(yù)報精度有待提高。筆者基于榆社氣象站1957—2016年的實測霜凍資料，通過最低氣溫與地面最低溫度關(guān)系推斷區(qū)域站是否有霜凍，建立了區(qū)域精細(xì)化霜凍預(yù)報模型，旨在通過氣溫、地溫等易監(jiān)測的氣象資料實現(xiàn)霜凍的精確預(yù)報，特別是初霜和終霜的精確預(yù)報，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)預(yù)防霜凍的技術(shù)，降低或避免農(nóng)業(yè)生產(chǎn)霜凍災(zāi)害。

1資料與方法

1.1資料選取研究數(shù)據(jù)選取榆社氣象站建站以來53年（1957—2009年）以及2013—2016年的霜凍資料，具體包括初霜、次初霜、終霜、次終霜具體日期及溫度；2013年1月1日—12月31日的逐日地面最低溫度、草面最低溫度以及區(qū)域自動站的最低氣溫。

1.2研究方法基于榆社氣象站（本站）和區(qū)域自動站（鄉(xiāng)鎮(zhèn)自動氣象站）的實測霜凍資料，進(jìn)行分析計算，建立了霜凍精細(xì)化預(yù)報模型，研究技術(shù)路線見圖1。

1.2.1確定霜凍重點研究月份。分析1957—2009年榆社站霜凍資料得出，該站初霜最早出現(xiàn)在9月25日（1957年），最晚出現(xiàn)在12月1日（1964年）；終霜最晚出現(xiàn)在5月25日（1989年），最早出現(xiàn)在4月8日（1960年）[17]。由此可見，霜凍在某地出現(xiàn)時間每年中各不相同，時間跨度較大，其中初霜跨度68 d，終霜跨度47 d。根據(jù)歷史霜凍資料及初霜、終霜跨度，確定初霜重點研究月份為9—12月，終霜重點研究月份為4—5月。

1.2.2確定霜凍標(biāo)準(zhǔn)日。分析榆社站2013年最低氣溫、最低地面溫度及最低草面溫度資料，并結(jié)合云量、風(fēng)速、降水、地面積雪等，發(fā)現(xiàn)凡符合地面無積雪覆蓋、天空無云或少云、風(fēng)力較?。ㄎL(fēng)）、無降水、霧霾等天氣現(xiàn)象的日期，其最低氣溫與最低地面溫度的線性關(guān)系較好、研究應(yīng)用效果好，故將這樣的日期定為研究霜凍標(biāo)準(zhǔn)日。

1.2.3確定研究最低氣溫范圍。據(jù)霜凍的發(fā)生機理，最低氣溫<0 ℃時，必然出現(xiàn)霜凍；最低氣溫>0 ℃時，不會出現(xiàn)霜凍。這2種情況對于判斷霜凍有無沒有懸念，在此不考慮作為研究溫度范圍。研究范圍選定在最低氣溫>0 ℃、最低地面溫度<0 ℃，這種情況需要通過精細(xì)化預(yù)報判斷是否會出現(xiàn)霜凍的情況。

2模型建立和應(yīng)用

2.1霜凍精細(xì)化預(yù)報模型根據(jù)本站2013年1月1日—12月31日的最低氣溫、地面最低溫度、草面最低溫度的資料得出表1，則重點月份4—5、9—12月的最低氣溫（T）與地面最低溫度（T0）標(biāo)準(zhǔn)日的平均差值（M）為（1.8+0.8+1.5+1.7+1.6+1.8）∕6≈1.53，在此M值取2。

根據(jù)2013年本站與區(qū)域站最低氣溫資料，重點考慮4—5、9—12月本站與區(qū)域站最低氣溫的平均差值（T區(qū)差），結(jié)果如表2所示。

綜上所述，統(tǒng)計分析出區(qū)域站最低氣溫與本站最低氣溫的關(guān)系式：

T區(qū)=T-T區(qū)差（1）

本站最低氣溫與地面最低溫度的關(guān)系式：

T0= T-M（2）

同理，得出區(qū)域站最低氣溫與地面最低溫度的關(guān)系式：

T0區(qū)=T區(qū)-M（3）

合并（1）（3）得：

T區(qū)=T-T區(qū)差-M（4）

用預(yù)報值替換（4）中實際值得霜凍精細(xì)化的預(yù)報模型：

T0區(qū)預(yù)= T預(yù)-T區(qū)差-M （5）

式中，T為本站某日最低氣溫；T區(qū)為區(qū)域站某日最低氣溫；T0為本站某日地面最低溫度；T0區(qū)為區(qū)域站某日地面最低溫度；T區(qū)差為本站最低氣溫與區(qū)域站最低氣溫的平均差值；M為本站最低氣溫與地面最低溫度的平均差值；T0區(qū)預(yù)為區(qū)域站地面最低溫度預(yù)報值，T預(yù)為本站最低氣溫預(yù)報值。當(dāng)T區(qū)差為0時，T0區(qū)預(yù)即為本站地面最低溫度預(yù)報值；當(dāng)T0區(qū)預(yù)< 0時，可預(yù)報區(qū)域站出現(xiàn)霜凍。

2.2模型應(yīng)用及驗證根據(jù)歷史霜凍資料分析得出本站初霜發(fā)生時段在9—12月，終霜發(fā)生時段在4—5月，結(jié)合各區(qū)域站T區(qū)差、M值等參數(shù)，利用霜凍預(yù)報模型進(jìn)行預(yù)報，通過實況數(shù)據(jù)來驗證模型預(yù)報準(zhǔn)確率。

根據(jù)本站和區(qū)域站地面溫度來預(yù)報是否出現(xiàn)霜凍：

根據(jù)T0=T-M，當(dāng)T0<0或T<2 ℃時，本站將出現(xiàn)霜凍。

根據(jù)T0區(qū)= T- T區(qū)差-M，當(dāng)T0區(qū)<0或T<6 ℃時，預(yù)報區(qū)域站將出現(xiàn)霜凍。

通過對2013年5月10日、9月25日、9月26日霜凍進(jìn)行預(yù)報檢驗，從表3可以看出，本站最低氣溫實測值、預(yù)報值的差值與區(qū)域站實測值、預(yù)報值的差值相一致，表明此模型預(yù)報準(zhǔn)確率高。由本站2013年初、終霜凍3 d預(yù)報值和實況值對比（表3）可見，33組中僅9月25日郝北和9月26日王景兩例與榆社站預(yù)報、實況差值相比大于2.0 ℃（郝北3.0 ℃、王景2.3 ℃），準(zhǔn)確率為94%。

3結(jié)論與討論

基于1957—2009年霜凍資料，確定初、終霜凍的時間區(qū)段，為霜凍精細(xì)化模型確定研究時段。通過計算分析2013年本站、區(qū)域站的實測數(shù)據(jù)，建立了霜凍精準(zhǔn)化預(yù)報模型，利用2014—2016年實測霜凍數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗證。結(jié)果表明，本站最低氣溫預(yù)報的準(zhǔn)確度越高，霜凍精細(xì)化預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率越高，預(yù)報準(zhǔn)確率超過90%。當(dāng)本站最低氣溫<6 ℃時，區(qū)域站范圍內(nèi)可能出現(xiàn)霜凍；當(dāng)本站最低氣溫<2 ℃時，本站可能出現(xiàn)霜凍。

通過研究揭示了自動氣象站監(jiān)測資料與霜凍的關(guān)系，制定了每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的霜凍精細(xì)化預(yù)報模型，為防霜防凍、防災(zāi)減災(zāi)提供了可靠的技術(shù)支撐。

通過實際應(yīng)用和驗證，得出在本站最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確度高的情況下，霜凍精細(xì)化預(yù)報模型預(yù)報準(zhǔn)確率高，可靠性強，可進(jìn)行推廣應(yīng)用。將市局作為本站，預(yù)報各縣、各區(qū)域站；將省臺作為本站，預(yù)報各縣、各區(qū)域站。當(dāng)然也可將地球上某一站點作為本站，預(yù)報其他任何地方，只是T區(qū)差要復(fù)雜一些。由于各地天氣系統(tǒng)多變，難度極大地增加，區(qū)域自動氣象站不斷增加，為霜凍預(yù)報精細(xì)化程度的提高提供了資料來源，更有可能提高霜凍預(yù)報準(zhǔn)確率。

參考文獻(xiàn)

[1] 王春乙，張繼權(quán)，霍治國，等.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估研究進(jìn)展與展望[J].氣象學(xué)報，2015，73（1）：1-19.

[2] 馮文麗.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估研究進(jìn)展與展望[J].地球，2016（7）：238.

[3] 鄭景云，徐兆生.華北地區(qū)主要農(nóng)業(yè)災(zāi)害及災(zāi)情分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報，1993，2（4）：36-42.

[4] 黃紹華，張琪，孟憲政，等.抗晚霜凍小麥品種的生態(tài)特征觀察[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，1999（3）：6-7.

[5] 葉殿秀，張勇.1961-2007年我國霜凍變化特征[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2008，19（6）：661-665.

[6] 錢錦霞，武捷，班勝林.1951-2008年太原市霜凍發(fā)生特征分析[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2009，25（10）：287-289.

[7] 馮喆.霜凍天氣對農(nóng)作物生產(chǎn)影響的分析及對策[J].中國農(nóng)業(yè)信息，2014（7）：19-20.

[8] 李世平，靖金蓮，安曉東，等.晉南冬麥區(qū)春霜凍發(fā)生特點及其對產(chǎn)量影響分析[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2016，32（9）：183-187.

[9] 杜春英，李帥，郭建平，等.東北三省玉米初霜凍時空分布特征及預(yù)報方法探討[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38（1）：237-240.

[10] 張俊嵐，王華.轉(zhuǎn)移概率預(yù)報方法及其應(yīng)用[J].氣象，2000，26（8）：35-37.

[11] 劉學(xué)軍.改進(jìn)的灰色GM（1，1）模型在晚霜凍預(yù)報中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2014，35（3）：305-310.

[12] 楊曉霞，高留喜，袁從軍，等.山東省霜凍天氣分區(qū)客觀預(yù)報方法[J].氣象，1999，25（6）：31-34.

[13] CASTELLANOS M T，TARQUIS A M，MORAT M C，et al.Forecast of frost days based on monthly temperatures[J].Spanish journal of agricultural research，2009，7（7）：513-524.

[14] REMPEL A W，MARSHALL J A，ROERING J J.Modeling relative frost weathering rates at geomorphic scales[J].Earth & planetary science letters，2016，453：87-95.

[15] EMMANOUIL G，GALANIS G，KALLOS G.Statistical methods for the prediction of nighttime cooling and minimum temperature[J].Meteorological applications，2006，13（2）：169-178.

[16] 任曙霞，張利華，賈憶紅，等.連云港市霜凍客觀預(yù)報方法[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，42（24）：8279-8282.

[17] 張宇俊，梁秀梅，鹿曉芳.霜凍自然規(guī)律的探索[C]//第27屆中國氣象學(xué)會年會現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象防災(zāi)減災(zāi)與糧食安全分會場論文集.北京：中國氣象學(xué)會，2010.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，Journal of Anhui Agri. Sci.2017，45（14）：181-183，203