漣水縣池塘水溫變化特征及預報

陳 磊，朱曉曉，李國成，王 怡，葛佳艷

（漣水縣氣象局，江蘇漣水 223400）

漣水縣地處江蘇省北部、淮河下游、淮安境內東北部，有“自古漣漪佳絕地”的美譽。境內河網密布，水鄉特色濃郁，自然條件良好，適合水產品的種植、養殖。2020 年漣水縣全縣水產品種植養殖面積3 666.6 hm2，淡水產品產出1.8 萬t，實現產值4.02 億元。在水產種植養殖產業中，仍以露天作業環境為主，導致了該產業極易受到天氣因素的影響和制約，天氣條件對水產種植養殖業的影響巨大。

池塘水溫是水產種植、養殖最重要的水環境要素，不僅水體中的溶解氧、pH、氨氮含量等多項要素和水溫關系密切，而且水體中的各類魚、蝦、蟹和水生植物對水溫都非常敏感，影響水生生物的生長和繁殖。為了準確預測水體溫度的變化，科技工作者進行了大量的研究。倪玉紅等［1］應用BP 神經網絡對盱眙龍蝦池塘夏季水溫建立預報模型；張志勇等［2］利用數學統計方法，詳細探討了江蘇省南部沿海養殖池塘水溫變化規律；鄧愛娟等［3］利用逐步回歸法對洪湖地區水溫進行了預報；楊文剛等［4］對湖北省池塘水溫建立了預報模型；還有許多研究成果也運用在水溫預報中［5-28］。本研究擬從漣水觀測設備出發，監測池塘中水體溫度的變化特征，挖掘其與氣溫的關系，為漣水縣池塘水溫預報提供可靠結論。

1 數據來源和處理方法

1.1 數據來源

水溫資料包括50 cm 水溫和80 cm 水溫，來源于漣水縣氣象局建設的水體監測站（119°17＇54″E，33°46＇04″N），為了獲得真實試驗數據，該池塘不進行抽水、灌水、增氧等人工調節活動，水體監測站設置在面積為0.2 hm2的池塘內，池塘水深1.8～2.0 m，傳感器距池塘岸3 m，水溫監測設備為上海氣象儀器廠有限公司生產的DZZ3 型水產養殖自動氣象站。氣溫數據來源于漣水國家氣象觀測站，水體監測站和漣水國家氣象觀測站相距150 m。水溫、氣溫資料的選用時間為2020 年3 月至2021 年2 月。

1.2 數據質控

氣溫數據資料完整準確，數據可用率100%。水溫資料因設備斷電維護，部分時段未采集數據，數據完整率為96.5%，缺測數據采用拉格朗日差值法補齊，處理后數據可用率為100%。

1.3 統計分析方法

水溫、氣溫日平均值為當日20：00、08：00、14：00、02：00 的實測值的平均值。應用SPSS 22 軟件進行Pearson 相關性分析。Pearson 相關系數計算公式如下。

用逐步回歸法分別建立日平均水溫、日最高水溫、日最低水溫與氣溫要素的預報模型。逐步回歸法的具體步驟如下。

1）對p個回歸自變量X1，X2，…，Xp，分別同因變量Y建立一元回歸模型，

Y=β0+βiXi+?,i=1,…,p

計算變量Xi，相應的回歸系數的F檢驗統計量的值，記為，取其中的最大值，即

依此方法重復進行，每次從未引入回歸模型的自變量中選取1 個，直到經檢驗沒有變量引入為止。

2 結果與分析

2.1 水溫與氣溫的變化規律

2.1.1 水溫與氣溫的月變化規律 50 cm 和80 cm的水溫的最大值均出現在8 月，分別為30.5 ℃和31.3 ℃；50 cm 和80 cm 水溫最小值均出現在1 月，分別為8.9 ℃和4.2 ℃。2—8 月水溫持續上升，9 月至次年1 月水溫持續下降，與氣溫變化趨勢一致。全年氣溫均低于水溫，除7—9 月外，50 cm 水溫均高于80 cm 水溫（圖1）。

圖1 漣水縣月平均水溫和氣溫變化

2.1.2 水溫與氣溫的日變化規律 白天空氣和水受熱輻射升溫，由于水的比熱容遠大于空氣，水體的升溫速度小于空氣，水溫的變化幅度也小于空氣，夜間空氣輻射降溫的幅度也大于水溫變化的幅度，且日最高最低水溫出現時間均落后于氣溫。氣溫日最大值出現在14∶00，為19.8 ℃，最小值出現在06∶00，為12.4 ℃；50 cm 水溫日最大值出現在16∶00，為20.6 ℃，最小值出現在09∶00，為19.4 ℃；80 cm 水溫日最大值出現在17∶00，為18.9 ℃，最小值出現在07∶00，為17.2 ℃。50 cm 水溫平均值均高于80 cm水溫平均值和氣溫平均值，80 cm 水溫除11∶00 至16∶00 外，均高于氣溫（圖2）。

圖2 漣水縣小時平均水溫和氣溫變化

2.2 水溫預報模型的建立與檢驗

2.2.1 水溫預報模型 由于水產種植、養殖主要發生在春、夏、秋3 季，冬季水溫預報的意義不大，本研究僅探討研究了春、夏、秋3 季的預報模型。劃定3—5 月為春季，6—8 月為夏季，9—11 月為秋季，12月至次年2 月為冬季。

60～90 cm 是一般養殖池塘淡水魚生長發育、產卵繁殖的主要活動范圍，也可以代表池塘水溫的整體狀況，在2 層水溫中采用80 cm 水溫來建立預報模型。根據水溫與氣溫的變化規律發現，水溫與氣溫的變化趨勢相近，但水溫的變化相對滯后于氣溫，因此選取當日和前1～5 d 的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫作為平均水溫、最高水溫、最低水溫進行相關性分析。為方便表達，分別用T、TMAX、TMIN表示當日平均水溫、最高水溫和最低水溫，T0、TMAX0、TMIN0分別表示當日平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，T1、TMAX1、TMIN1分別表示前1 d 平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，T2、TMAX2、TMIN2分別表示前2 d 平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，T5、TMAX5、TMIN5分別表示前5 d 平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫。

水溫與氣溫的相關系數見表1。由表1 可知，除夏季最低水溫外，T0與其他水溫的相關系數均大于0.831；T1與各季節水溫的相關系數均大于0.884；TMIN0與水溫相關系數均大于0.816；T、TMAX、TMIN與T0、TMIN0和T1的關系最為緊密。

表1 水溫與氣溫的相關系數

選取相關系數最大的前5 項氣溫要素作為平均水溫、最高水溫、最低水溫的預報因子，通過多元逐步回歸建立水溫預報模型如下。

春季平均水溫T=0.392×T0+0.231×T1+0.293×T2+4.268

春季最高水溫TMAX=0.595×T0+0.240×T1+0.282×T2-0.196×TMIN0+4.538

春季最低水溫TMIN=0.316×T0+0.277×T1+0.311×T2+3.368

夏季平均水溫T=0.325×T0+0.355×T1+0.325×TMIN2+3.215

夏季最高水溫TMAX=0.363×T0+0.345×T1+0.233×TMIN1+5.588

夏季最低水溫TMIN=0.384×T1+0.354×TMIN0+0.264×TMIN2+3.370

秋季平均水溫T=0.372×T0+0.287×T1+0.400×T3+1.699

秋季最高水溫TMAX=0.409×T0+0.263×T1+0.408×T3+2.126

秋季最低水溫TMIN=0.368×T0+0.281×T1+0.391×T3+1.383

2.2.2 預報模型檢驗 根據得出的預報模型，計算出春、夏、秋3 個季節平均水溫、最高水溫和最低水溫的預測值，實測水溫值與模擬水溫值能較好地線性擬合，可直觀地看出散點分布在直線兩側，春季水溫的平均值、最大值、最低值與實測值的相關系數均大于0.94，夏季水溫的平均值、最大值、最低值與實測值的相關系數均大于0.87，秋季水溫的平均值、最大值、最低值與實測值的相關系數均大于0.97，表明各預報模型的水溫預測值均與實測值的相關性較好（圖3）。

圖3 預報水溫和實測水溫對比

對實測值和預報值進行誤差分析，結果見表2。由表2 可知，春、夏、秋3 季的平均水溫、最高水溫、最低水溫的預報模擬值與實測值的平均絕對誤差在0.62～0.89 ℃，平均相對誤差在2.16%～4.92%。建立的水溫預報模型對平均水溫、最高水溫、最低水溫的預測值也可達到較高的精度，可用于短期和中長期水溫預報。

表2 預報水溫和實測水溫誤差對比

3 小結

1）1 年中池塘水溫最高值出現在8 月，最低值出現在1 月，月變化趨勢穩定。池塘水溫與氣溫變化相關性較高，呈正相關關系，但變化幅度小于氣溫，變化時間滯后于氣溫。

2）當日平均水溫、最高水溫、最低水溫與當日平均氣溫、當日最低氣溫和前1 d 平均氣溫的關系最為緊密。

3）以氣溫為預報變量，建立春、夏、秋3 季平均水溫、最高水溫、最低水溫預報模型，得到的模擬值與實測值相關系數均大于0.87，具有較好的預報精度，各季節預報模型平均水溫、最高水溫、最低水溫模擬結果與實測值均低于1 ℃，相對誤差小于5%，模擬效果較好，可以為當地水產種植養殖提供科學可靠的水溫氣象預報服務。

池塘水溫的預測模擬受池塘大小、深淺和周邊環境等因素影響較大。本研究結論僅可作為當地環境下的池塘水溫預測，除相關定性結論外，不宜外推直接應用到其他地區環境下的池塘水溫預報。