內蒙古興安盟作物生長季土壤濕度預測模型建立及檢驗

高紅霞，張曉磊，陳素華

(1.內蒙古興安盟氣象局，內蒙古 烏蘭浩特 137400； 2.內蒙古生態與農業氣象中心，內蒙古 呼和浩特 010051)

影響土壤濕度變化的因素很多，除與降水、蒸發及日照時數等氣象因子有關外，還與土壤類型、土壤質地及土壤持水機制等因素相關。目前，國內外已研制的土壤水分預報模型主要有經驗模型、統計模型、隨機性模型、土壤水分平衡模型和機理性模型。一個地區的土壤性質一般是不變的，在無灌溉的條件下，大氣水分是土壤水分的根本來源。前期降水偏少引發的土壤水分虧損，是產生農業干旱的最重要因素。因此，許多學者利用氣象和土壤水分資料研究土壤水分預測模型。馬柱國等利用100°E以東地區98個氣象站共11 a的旬土壤濕度、降水和氣溫資料研究中國東部區域土壤濕度與降水和氣溫的相關關系。宋獻方等研究華北地區降水的季節性變化對土壤水和地下水的影響。柴波等利用東北地區29個氣象站點的土壤相對濕度資料和同期的氣象資料構建東北地區旬土壤濕度的模擬模型。環海軍等利用土壤水分自動站逐小時資料和氣象站資料建立魯中地區土壤水分精細化預報模型。目前已有的土壤濕度預測模型在實際應用中具有一定的空間局限性，且部分方法參數獲取也較為困難。

興安盟位于內蒙古自治區東北部(44°14′～47°39′N，119°28′～123°38′E)，受東亞大陸季風氣候的控制，熱量資源空間變異性大，降水量時空分布不均，年際變化率較大，氣象災害較為頻繁，其中干旱災害對農牧業生產影響最大。美國氣象學者將干旱分為氣象干旱、水文干旱、農業干旱和社會經濟干旱4種類型。作為農業干旱重要指標之一的土壤濕度，目前在興安盟多以監測為主，對其預測預警的能力較差。鑒于此，以興安盟突泉縣氣象局1982—2015年生長季逐旬10～20 cm土壤的相對濕度數據資料，結合其同期的逐日氣象觀測資料，通過回歸分析法研究興安盟歷年氣象干旱指數與土壤濕度間的相關關系，以氣溫、降水、日照及水汽壓等常規氣象要素為參數，構建基于氣象干旱指數的作物生長季(4-9月)土壤濕度預測模型，并采用興安盟阿爾山、索倫和胡爾勒等8個國家氣象站(下面簡稱“8個站”)2016—2018年生長季逐旬10～20 cm土壤相對濕度數據對模型進行檢驗，以期為內蒙古興安盟及類似地區生長季土壤干旱預測預警提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

興安盟突泉縣氣象局1982—2015年作物生長季(4—9月)逐旬10～20 cm土層土壤的相對濕度數據資料，其觀測時間為每月8日、18日和28日；興安盟阿爾山、索倫、胡爾勒、音德爾、烏蘭浩特、突泉、巴彥呼舒及高力板8個(圖1)站2016—2018年生長季逐旬10～20 cm土層土壤相對濕度數據；8個站1982—2018年逐日氣象觀測數據，包括平均氣溫、最高最低氣溫、日照時數、降水量、風速和相對濕度等。

1.2 方法

1.2.1 干旱指數的選取 4-9月是興安盟各地降水較為集中的時段，此時土壤水分基本來源于大氣降水，且潛在蒸散對土壤水分的負作用十分顯著。因此，選擇標準化降水指數(SPI)和相對濕潤度指數(MI)2種氣象干旱指數表征氣象干旱。具體計算方法參見《GB/T 20481—2006 氣象干旱等級》[10]。

1.2.2 模型的構建 采用回歸分析法研究興安盟突泉站歷年氣象干旱指數與土壤濕度間的相關關系，以相關系數表示各氣象干旱指數與土壤相對濕度間的相關程度。1) 計算突泉站1982—2015年4—9月旱作耕地10～20 cm土層土壤逐旬土壤相對濕度觀測值和相應時段不同尺度氣象指數間的相關系數。干旱指數包括前30 d、前60 d、前90 d和前120 d的SPI值(標準化降水指標)，及前30 d和前60 d的MI值(相對濕度指數)。2) 篩選生長季與土壤相對濕度相關性最高的3個氣象干旱指數。3) 通過SPSS 19.0進行數據線性回歸分析，獲得土壤相對濕度的預測方程。

1.2.3 模型檢驗 采用上述模型對興安盟8個站點2016—2018年4-9月的旬土壤相對濕度進行預測；通過計算預測值與相應時段實測值的絕對誤差及相對誤差(R)檢驗模型的預測效果；并根據土壤相對濕度干旱等級標準[10]對興安盟8國家氣象站2016—2018年生長季干旱等級預測準確率進行統計。干旱等級標準：1級，無旱，10～20 cm土壤相對濕度為60%

式中，R為相對誤差，SMp為土壤相對濕度模擬值，SM為土壤相對濕度實測值，|SMp-SM|為絕對誤差。

2 結果與分析

2.1 土壤相對濕度預測模型的構建

各氣象干旱指數SPI30、SPI60、SPI90、SPI120、MI30和MI60與10～20 cm土層土壤相對濕度(M)的相關系數依次為0.44、0.43、0.40、0.38、0.40和0.29，表明，生長季土壤相對濕度與時間尺度較短的氣象干旱指數相關性較高，與時間尺度較長的氣象干旱指數相關性略差；但其相關性均通過0.01水平的顯著性檢驗。相關系數較高的干旱指數有前30 d和前60 d的SPI值，即SPI30和SPI60，及前30 d的MI值，即MI30。說明，近1～2個月的降水和蒸發對后續土壤濕度變化影響較大。結合前述相關系數，通過數據線性回歸分析得出興安盟生長季土壤濕度預測模型：M=1.9SPI30+3.7SPI60+6.9MI30+71.6(r=0.49，F=66.8，P<0.01)。

2.2 預測模型的檢驗效果

從表1看出，興安盟8個站2016—2018年生長季逐旬土壤相對濕度模型預測值與實測值的平均絕對誤差以巴彥呼舒最大，為12.9%；其次是高力板，為11.2%；其余各站平均絕對誤差均在10.0%左右，其中，突泉最小，僅9.5%。預測值與實測值的平均相對誤差以巴彥呼舒最高，為24.4%，即預測精度為75.6%；高力板其次，預測精度為77.9%；其余各站的預測精度均在80.0%以上，突泉的預測精度最高，為86.4%。

分析平均相對誤差偏大的巴彥呼舒和高力板的土壤相對濕度資料可以發現，2個站小于50%的頻次較多，而模型預測極端干旱的能力略差(表2和表3)，因此，在平均絕對誤差相差不大的情況下，二者的平均相對誤差較其他站明顯偏大。進一步分析各站點預測值與實測值的誤差頻數得出，模型預測值較實測值偏大的概率較大，二者變幅在[0,20%]的概率為30%～76%；模型預測值較實測值偏小的概率較小，二者變幅在[0,-20%]的概率為11%～39%。

阿爾山、索倫、胡爾勒、音德爾、烏蘭浩特、突泉、巴彥呼舒及高力板8個站干旱等級預測的準確率依次為80.9%、80.2%、83.3%、81.7%、79.1%、86.7%、60.2%和67.3%，其中，巴彥呼舒和高力板的土壤干旱等級預測準確率均低于70%，其余6個站的預報準確率均在80%左右。誤差主要表現為預測干旱等級較實際干旱等級偏輕，8個站平均偏輕比率為23.6%，其中，70.6%偏輕1個等級，即將輕旱至重旱預測為無旱至中旱，29.4%偏輕2個等級，即將中旱至重旱預測為無旱至輕旱。

表1 8個站土壤相對濕度預測值與實測值平均誤差Table 1 Average error in soil relative humidity between predicted value and measured value at 8 meteorological stations %

表2 8個站2016—2018年生長季逐旬土壤相對濕度的實測值與預測值及其等級Table 2 Measured and predicted value of soil relative humidity in ten-day period during growing season at 8 meteorological station from 2016 to 2018

續表2

年份Year月份Month項目Item阿爾山Aershan索倫Suolun胡爾勒Hurler音德爾Yinder烏蘭浩特Ulanhot突泉Tuquan巴彥呼舒Bayanhushu高力板Gaoliban預測值6859565956605965實測/預測等級無/無無/輕輕/輕輕/輕輕/輕無/無無/無無/無6實測值7245575749584157預測值6258585656556458實測/預測等級無/無中/輕輕/輕輕/輕中/輕輕/輕中/無輕/輕7實測值4759605161615152預測值5863615459586755實測/預測等級中/輕輕/無無/無輕/輕無/輕無/輕輕/無輕/輕8實測值5483918275827561預測值6377886867668474實測/預測等級輕/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無9實測值4473966665816559預測值6272836865687977實測/預測等級中/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無輕/無20184實測值8063866066474758預測值7372727169586563實測/預測等級無/無無/無無/無無/無無/無中/輕中/無輕/無5實測值7359795372465156預測值7071716865606058實測/預測等級無/無輕/無無/無輕/無無/無中/無輕/無輕/輕6實測值7060767171705357預測值6965677072727370實測/預測等級無/無無/無無/無無/無無/無無/無輕/無輕/無7實測值7377929383946570預測值7276777887837471實測/預測等級無/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無8實測值7476816669946165預測值7280717378827369實測/預測等級無/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無無/無9實測值9071787560685864預測值7374717169717271實測/預測等級無/無無/無無/無無/無無/無無/無輕/無無/無

注：“無”表示無旱，“輕”表示輕旱，“中” 表示中旱，“重”表示重旱。
Note: No means no drought，mild means mild drought，moderate means moderate drought and severe means severe drought.

表38個站土壤相對濕度預測值與實測值的誤差頻數分布
Table 3 Error frequency distribution between predicted value and measured value in soil relative humidity at 8 meteorological stations

次

3 結論與討論

該研究通過回歸分析法建立了興安盟作物生長季(4-9月)土壤相對濕度預報方程：M=1.9SPI30+3.7SPI60+6.9MI30+71.6(r=0.49，F=66.8，P<0.01)。表明：生長季土壤相對濕度與時間尺度較短的氣象干旱指數相關性較高，與時間尺度較長的指數相關性略差，但其相關性均通過0.01水平的顯著性檢驗。

興安盟8個站2016—2018年生長季逐旬土壤相對濕度模型預測值與實測值的平均絕對誤差以巴彥呼舒最大，為12.9%；高力板其次，為11.2%；其余各站平均絕對誤差均在10%左右。平均相對誤差以巴彥呼舒最高，為24.4%，即預測精度為75.6%；高力板其次，預測精度為77.9%；其余各站的預測精度均在80%以上。

各站誤差頻數分析顯示，模型預測值較實測值偏大的概率較大，預測值較實測值偏小的概率較小。

巴彥呼舒和高力板土壤干旱等級的預測準確率低于70%，其余6個站的預報準確率均在80%左右。誤差主要表現為預測干旱等級較實際干旱等級偏輕，8個站平均偏輕比率為23.5%，其中63.8%偏輕1個等級，即將輕旱至重旱預測為無旱至中旱，36.2%偏輕2個等級，即將中旱至重旱預測為無旱至輕旱。

該研究僅考慮了10～20 cm土層土壤的平均相對濕度與氣象干旱指數的關系，更深層次土壤濕度的預測有待進一步研究。此外，模型對于極端干旱的預測效果較差，未來需要綜合其他要素條件進行更加深入的研究。