基于大气环流特征量和海温的水稻生育期预报模型研究.pdf
《基于大气环流特征量和海温的水稻生育期预报模型研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于大气环流特征量和海温的水稻生育期预报模型研究.pdf(8页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、江西农业学报 2023,35(06):133140ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.06.019基于大气环流特征量和海温的水稻生育期预报模型研究郝 玲1,张 佩2*,任义方2,刘瑞翔1,颜佳任1(1.连云港市气象局,江苏 连云港 222006;2.江苏省气象局,江苏 南京 210008)摘 要:基于江苏省8个气象观测站历年水稻生育期的观测资料,根据海气相互作用原理以及大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件这一特性,应用最优化因子相关分析技术对环流特征量及海温进行相关普查,从中挑选出一批与水稻生育期相关性显著、稳定性强、因子
2、相互独立、可靠的环流特征量和海温因子作为预报因子,建立了江苏省8个站点水稻主要生育期的回归预测模型。经检验,各个模型的历史拟合效果均较好,通过了=0.01的显著性检验,为江苏省水稻生育期的中长期预报提供了技术支撑。关键词:江苏;海温;环流特征量;相关分析;水稻生育期;预报模型 中图分类号:S511.05 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)06-0133-08Study on Prediction Model of Rice Growth and Development Period Based on Atmospheric Circulation Characterist
3、ic Quantity and Sea Surface Temperature HAOLing1,ZHANGPei2*,RENYi-fang2,LIURui-xiang1,YANJia-ren1(1.LianyungangMeteorologicalBureau,Lianyungang222006,China;2.JiangsuMeteorologicalBureau,Nanjing210008,China)Abstract:Basedontheobservationdataofricegrowthanddevelopmentperiodat8meteorologicalstationsinJ
4、iangsuProvince,accordingtotheprincipleofair-seainteractionandthecharacteristicthatatmosphericcirculationcharacteristicquantitycancharacterizetheweathersituationandcontroltheweatherconditions,thecirculationcharacteristicquantityandseasurfacetemperature(SST)weresurveyedbytheoptimizationfactorcorrelati
5、onanalysistechnology,andabatchofcirculationcharacteristicsandSSTwhicharecorrelatedwithricedevelopmentstage,stable,independentandreliablewereselected,andtheregressionpredictionmodelofricemaingrowthstageat8stationsinJiangsuProvincewasestablished.Afterexamination,thehistoricalfittingeffectofthemodelisg
6、ood,anditispassedthesignificancetestof0.01,whichcanprovidetechnicalsupportforthemediumandlong-termpredictionofricedevelopmentperiodinJiangsuProvince.Key words:JiangsuProvince;Seasurfacetemperature;Circulationcharacteristicquantity;Correlationanalysis;Ricegrowthanddevelopmentperiod;Predictionmodel水稻是
7、江苏省第一大粮食作物,常年种植面积为220万hm2,种植面积和稻谷产量分别占全省粮食面积和总产量的40%和60%,分别约占全国水稻种植面积和水稻总产量的7%和10%,单产稳居全国第一。水稻生育期是生产上品种布局、播期安排、茬口衔接等环节必须考虑的问题,也是农事活动安排如病虫防治、肥料施用等必须关注的。同时,开展农用天气预报既是落实中国气象局战略部署的重要内容,也是中国气象局制定的业务考核指标之一。作为农用天气预报的一个重要环节,准确预测预报水稻关键生育期则显得尤为重要。众所周知,大气环流是指大范围大气运行的现象,它的水平尺度在1000km以上,垂直尺度在10km以上,时间尺度在10万s以上。这
8、种大范围的大气运行不仅制约着大范围天气的变化,而且是气候形成的基本因素之一1-2。目前,已有研究表明,在气候变暖的背景下,全国水稻各生育期呈现延长或缩短的变化趋势3-8,其变化除了与水稻品种更新有关外,还与关键时段的温度和日照时数等气象因子有关9-10。另外,大量研究表明,海温的异常收稿日期:2023-03-31基金项目:国家重点研发计划课题(2018YFD1000900);2019年国内外作物产量气象预报专项;江苏省气象局科技项目(KM201404)。作者简介:郝玲(1983),女,天津人,高级工程师,硕士,研究方向为应用气象。*通信作者:张佩。江 西 农 业 学 报35 卷134变化不仅会
9、影响大气环流11,而且对降水12-14、温度15等地面气象要素16的变化具有十分重要的影响,既是影响气候变化的关键因子,也是影响水稻生育期变化的间接因子。根据中长期天气预报原理,海温和环流特征量是气象学中长期天气预报的重要因子。本文以江苏为例,以对中国气候有重要影响的西太平洋海温和环流特征量为长期预报因子,采用相关统计分析方法分别建立了江苏省水稻主要生育期的预报模型。这些模型经过拟合检验,效果较好,为中长期农用天气预报奠定了技术基础。1 资料与方法1.1 数据来源本文选取8个水稻观测站有记录以来的农业气象资料,其中兴化、镇江、宜兴、昆山这4站资料的时间为19802015年,赣榆站资料的时间为1
10、9812015年,淮安站资料的时间为19842015年,徐州站资料的时间为19862015年,高淳站资料的时间为19902015年,因此统一用19902015年的资料做相关分析。大气环流特征量资料来自国家气候中心,海温资料来源于西太平洋(10 S50 N、120 E80 W)海表面温度月平均值,水平分辨率为5 5。1.2 数据处理为了将水稻的生育期数值化,以便建模,本文对各生育期进行了数据转换处理。播种期、返青期:以每年的1月1日为基准,计算播种期为当年的第多少天;返青期则在播种期的基础上继续累加实际的日数。例如徐州1986年水稻播种期为5月11日,为当年的第131天,故将5月11日转换为13
11、1。出苗至乳熟期:为了尽量避免由于播期的变化导致各生育期转换后的数据发生改变,本研究对出苗至乳熟的9个生育期进行了归一化处理,即首先统计播种至各生育期的天数,用其除以播种至成熟期的天数,即为各生育期处理后的数据。本研究将影响我国天气过程的74项500hPa大气环流特征量和海表面温度月平均值作为自变量,应用场相关分析方法及最优化相关处理技术,寻找表征江苏省水稻生育期的最佳特征因子,并建立其回归模型。1.3 方法1.3.1 最优化因子相关分析 自变量与因变量之间存在着不同形式(线性、非线性)的相互关系,找到两者之间最合适的相关形式非常重要,但也十分困难。而最优化相关普查方法可以解决这一问题。为了增
12、加因子的信息量,首先对因子进行膨化处理,然后再进行最优化普查。因子X的线性和非线性 含单调的和非单调的单峰(谷)型 化处理可归纳为一种通用变换形式:Q=(|X-b|/B+0.5)a (1)式(1)中:a、b为待定参数,且XminbXmax,B=max(Xmax-b,b-Xmin)。经上式变换后,Q与Y(Y为因变量)必为单调关系,且(|X-b|/B+0.5)的值在区间 0.5,1.5 内变化。对于单峰(谷)型关系的因子,为了避免X在最低值或最高值附近出现个别样本的偶然误差影响,b的取值以 Xmin+(Xmax-Xmin)/4,Xmax-(Xmax-Xmin)/4 为宜。至于a值,根据我们的实际工
13、作经验,一般在(-10,-1/10)和(1/10,10)2个区间内取值效果较好。待定参量a、b可用最优化技术求出。令目标函数为:f(a,b)=min(1-R2)(2)式(2)中:R为当a、b取一定值时,Q与Y的相关系数。应用二维寻优的变量转换思路将式(2)分解为一元问题进行逐步处理。于是,采用上述方法进行相关普查后,获得了一批与因变量相关最显著的自变量因子。1.3.2 最佳海温自变量因子的选取 由于太平洋海温是一个场,为了避免单相关的偶然性,在进行最优化相关处理前,需首先利用场相关分析方法对海温场进行相关普查,即根据场相关分析原理14,剔除高相关格点不足3个的海温区,以存在连续4个以上显著相关
14、格点的海区作为1个显著相关区,取区内格点海温的平均值作为1个新的海温因子。再将新的海温因子进行最优化普查(方法同1.3.1),挑选出与水稻生育期相关最显著的海温因子。1.4 稳定性检验与独立性检验通过最优化相关普查方法可以找到显著相关因子,但它不能保证选择到的因子与因变量之间相关的平稳性。因此,本文采用滑动相关检验法对普查得到的因子进行稳定性检验,以淘汰掉一些相关程度前好后差或波动变化较大的因子,保证所选因子与水稻生育期之间具有稳定、显著的相关关系。然后采用主成分识别法对普查得到的因子进行独立性检验,剔除共线性因子,即在达到=0.01信6 期郝玲等:基于大气环流特征量和海温的水稻生育期预报模型
15、研究135度水平的显著相关因子中剔除复共线性因子,最终剩下的因子就是分别与各站点水稻各生育期相关显著、稳定且相对独立的因子。1.5 预报模型的构建由于已考虑了因子相关的最优化、显著性、稳定性和独立性,因此,由自变量组合的联立方程可以达到非奇异的效果。利用逐步回归分析方法,从8个站点中保留下的相关环流和海温因子中,筛选出贡献最大的因子,建立稳定、可靠的水稻生育期回归预报模型。考虑资料来源和预报时效,选取上一年1月到动态预报前1个月的因子进行分析处理。2 结果与分析2.1 江苏省水稻生育期的环流预报模型2.1.1 水稻生育期与环流特征量的相关分析 通过分析得到,8个水稻观测站的水稻生育期均与全球副
16、高各种指数相关密切。受篇幅限制,本文仅以镇江站水稻分蘖期与环流特征量的相关分析为例,从表1可以看出:镇江水稻分蘖期与全球副高各种指数的相关性均达到了0.01的极显著水平。表1 镇江站水稻分蘖期的环流特征量最优因子相关普查结果因子时段函数形式相关系数大西洋副高强度指数(55 W25 W)上一年89月平均值(|X-53.3|/26.3+0.5)-2.07-0.549北非副高脊线(5 E60 E)当年5月值(|X-13.9|/6.1+0.5)-2.410.536东太平洋副高北界(175 W115 W)上一年6月值(|X-31.6|/12.6+0.5)-2.98-0.547南海副高北界(100 E12
17、0 E)上一年810月平均值(|X-11.3|/17.0+0.5)-1.360.592亚洲区极涡面积指数(1区60 E150 E)上一年67月平均值(|X-165.9|/54.9+0.5)2.97-0.408大西洋欧洲区极涡面积指数(4区30 W60 E)上一年56月平均值(|X-153.0|/42.0+0.5)2.500.519北半球区极涡面积指数(5区0 360)当年35月平均值(|X-674.9|/52.4+0.5)-1.47-0.618亚洲区极涡强度指数(1区60 E150 E)上一年45月平均值(|X-35.5|/16.5+0.5)0.560.503太平洋区极涡强度指数(2区150
18、E120 W)当年13月平均值(|X-90.1|/19.1+0.5)-2.990.455太平洋区极涡强度指数(2区150 E120 W)当年2月值(|X-104.2|/37.2+0.5)2.61-0.425北美区极涡强度指数(3区120 W30 W)上一年10月值(|X-64.4|/21.6+0.5)-2.68-0.481北美区极涡强度指数(3区120 W30 W)上一年56月平均值(|X-29.7|/17.3+0.5)-2.74-0.542北美区极涡强度指数(3区120 W30 W)上一年56月平均值(|X-29.7|/17.3+0.5)-2.74-0.542大西洋欧洲区极涡强度指数(4区3
19、0 W60 E)上一年56月平均值(|X-20.0|/18.0+0.5)0.590.531大西洋欧洲区极涡强度指数(4区30 W60 E)上一年57月平均值(|X-34.0|/12.7+0.5)2.98-0.648北半球区极涡强度指数(5区0 360)上一年5月值(|X-116.5|/59.5+0.5)1.010.706北半球区极涡强度指数(5区0 360)上一年56月平均值(|X-158.0|/40.0+0.5)0.75-0.791北半球极涡中心位置(JW)上一年3月值(|X-146.0|/174.0+0.5)-2.03-0.456大西洋欧洲环流型E上一年68月平均值(|X-2.3|/18.
20、3+0.5)2.96-0.608欧亚经向环流指数(IM,0 E150 E)上一年10月值(|X-67.9|/37.9+0.5)1.26-0.442南方涛动指数上一年13月平均值(|X+15.5|/36.5+0.5)2.57-0.4962.1.2 水稻生育期的环流特征量预报回归模型的构建 由于已经考虑了因子相关的最优化、显著性、稳定性和独立性,因此,由自变量组合的联立方程可以达到非奇异的效果。利用逐步回归分析方法,从8个站点保留下的相关环流因子中,筛选出贡献最大的因子,建立了各站点水稻主要生育期的环流预报模型。受篇幅限制,本文仅以镇江、淮安站为例,从表2、表3中可以看出,2个站点水稻各生育期的回
21、归模型均达到了0.01的极显著水平,说明所建回归模型稳定、可靠。2.2 江苏省水稻生育期的海温预报模型2.2.1 江苏省水稻生育期与西太平洋海温的关系分析 为了寻找江苏省水稻各生育期的前期海温强信号区,对8个站点的当年水稻生育期与上一年1月到当年各生育期前1个月的各月海温场资料进行计算,根据临近原则,寻找相关区。结果显示,江苏省8个站点的水稻各生育期对太平洋海温响应明显,受篇幅限制,本文仅以镇江水稻分蘖期、淮安水稻抽穗期的相关系数空间分布图为例,详细分析这2个代表站点代表生育期与太平洋海温的相关性。镇江水稻分蘖期与上年1月至当年5月太平洋海温均存在高相关区(指相关系数0.32或-0.32,通过
22、0.05显著性检验),相关系数的空间分布较为一致,基本上都呈现“西负东正”的特江 西 农 业 学 报35 卷136征(西太平洋存在负相关区,东太平洋存在正相关区)(图1)。具体而言,在西太平洋10 N以北存在显著负相关区,在高相关中心相关系数的绝对值均在0.45以上;在上一年17月,高负相关区域范围逐步增大,相关性逐步增强,并逐步向西移动,其中上一年6月,显著相关区域集中在3个海区,地理位置为(45 N50 N,170 E165 W)、(10 N35 N,130 E140 W),负相关中心的相关系数达到-0.51;上一年7月至当年1月,高负相关区域逐渐减小、分散;当年2月以后,高负相关区域范围
23、再次逐步增大,相关性逐步增强。正相关区位于东太平洋海区,在上一年14月,高正相关区域范围逐步增大,相关性逐步增强;上一年57月,正相关区消失,至8月再次出现;上一年8月至当年2月,高正相关区域范围再次逐步增大,相关性逐步增强,其中当年2月正相关中心的相关系数达到0.51;从当年3月开始,高正相关区域逐渐缩小。表2 镇江水稻主要生育期的环流预报模型生育期预报模型F值R值播种Y=-1.364X1+1.951X2+0.796X3+4.797X4+130.83716.2050.822分蘖Y=-0.007X1-0.005X2+0.008X3+0.005X4-0.026X5-0.005X6+0.34645
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 大气 环流 特征 海温 水稻 生育 预报 模型 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。