陳聰 陳英
(椒江區氣象局,浙江臺州318000)
開春日期通常是指候平均氣溫穩定通過10℃的初日。日平均氣溫≥10℃是一般喜溫作物生長的起點溫度,也是喜涼作物迅速生長、多年生作物開始較大速度積累干物質所需的溫度。目前,長期天氣預報仍以統計方法為主,隨著氣象資料的逐步積累,近年來大部分預報方法和經驗公式經過反復修正和完善,長期天氣預報取得明顯的進展,但對于春播期的天氣趨勢和開春日期的預報研究仍基本停留在70,80年代,已缺乏指導性,而近年來則較少有此方面的研究。在全球變暖的背景下,開春日期已發生了明顯的變化,如郭瑞鴿等[1]通過研究發現,江西省1991—2009年10℃初日呈明顯提前的趨勢。因此,本文的研究對早稻播種等農事活動具有重要的指導意義。
本文使用的資料為洪家國家基準氣候站1981—2010年氣象資料。
地溫是衡量地表土壤熱能的物理量,其變化比氣溫變化更具有保守性和滯后性[2]。李玉柱等[3]的研究指出:土壤深處存在自身熱量的四季變化,無論是太陽輻射的影響還是地球內部自身的熱流變化,在經過一段時間后,都必然會對大氣中天氣氣候變化產生反饋作用。同時,深層地溫的時空演變有較好的穩定性,與大氣環流之間有很好的相互對應關系,因此,本文擬采用前期地溫資料作為開春日期的定性預報指標。
在所有地溫因子中,前一年11月160 cm的地溫與開春日期相關極顯著(相關系數-0.528,p<0.01)。從表1可知,若前一年11月160 cm平均地溫≥21.5℃,則開春日期出現在3月17日前;反之,若前一年11月160 cm平均地溫<21.5℃,則開春日期在3月18日后。歷史概括率為23/29=79%。
利用前期氣溫資料做定量預報。
上述的相關,只能做出定性的預報。為了調整能做出定量預報,在上述的基礎上,將資料分為兩組:前一年11月160 cm平均地溫≥21.5℃和<21.5℃年份的開春日期各為一組(開春日期做數據處理,以2月28日為0,2月27日為-1,3月1日為1,以此類推,下文中預報結果Y亦同此),并與相應年份的氣溫因子進行相關分析,選出與之相關較好的因子,用逐步回歸法,分別建立回歸方程。
時開春日期預報方程

(1)式中Y為當年開春日期;X1為前一年12月上旬極端最高氣溫;X2為前一年11月上旬極端最低氣溫;X3為前一年4月中旬極端最低氣溫。
該方程的復相關系數 R=0.908,R2=0.824,F=15.627 > F0.01,通過 F 顯著性檢驗,故方程(1)回歸關系顯著。

表1 椒江1982—2010年開春日期和前一年11月160cm平均地溫
時開春日期預報方程

(2)式中Y為當年開春日期;X1為前一年9月中旬極端最低氣溫;X2為前一年11月上旬極端最低氣溫;X3為前一年9月上旬平均氣溫;X4為前一年5月下旬極端最低氣溫。
該方程的復相關系數 R=0.947,R2=0.897,F=21.668 > F0.01,通過 F 顯著性檢驗,故方程(2)回歸關系顯著。
以方程(1)和(2)回代預報,模擬結果見表2。根據方程所允許的誤差,若以實況出現在(-5≤Y≤5)之間評定為正確,從表2中可以看出,預報方程(1)的歷史擬合率為12/14=86%,預報方程(2)的歷史擬合率為14/15=93%。其中,1987,1996,2010年開春日期都出現在4月11日之后,預報結果均在4月12 日;1990,1997,2001,2002,2004,2008,2009年開春日期都出現在3月10日之前,預報結果均在3月13日之前(只1984年預報誤差較大)。

表2 椒江1982—2010年開春日期模擬值及其精度
2011年設為預報檢驗年,由于2010年11月160 cm地溫21.0℃,定性預報開春日期在3月18日后;再利用預報方程(2),預報2011年開春日期為3月19日,2011年實際開春日期為3月24日,預報誤差為5 d。定性、定量預報均較為準確。
(1)本文的預報方法基本采用逐步回歸法,以前一年11月的160 cm地溫作為前提條件對長序列進行分離,避免了在顯著因子選擇上存在的誤差。
(2)通過前面應用檢驗可知,利用該方法制作開春日期定性、定量預報皆較準確,尤其是定量預報誤差率多在5 d以內,效果較顯著,而對于開春日期明顯偏早或明顯偏晚的年份該方程也具有較好預報能力,對春播育秧期天氣預測有很好的應用價值。因此,其結果可以應用到實際預報業務工作中,可作為預報員發布預報的一個參考工具。
(3)不足之處:由于洪家國家基準氣候站自1981年開始觀測深層地溫,因此,本文僅選用了近30 a的氣溫與地溫資料做分析,可能會影響預報精度。
[1] 郭瑞鴿,劉壽東,杜筱玲.江西氣溫穩定通過10℃初日變化及其對雙季早稻物候期的影響[J].中國農業氣象,2011,32(1):12 -16.
[2] 姚正蘭,李勇.深層地溫在短期氣候預測中的應用[J].貴州氣象,2004,28(3):9 -14.
[3] 李玉柱,許炳南.貴州短期氣候預測技術[M].北京:氣象出版社,2001.
[4] 施能.氣象統計預報中的多元分析方法[M].北京:氣象出版社,1992.