浙江省春季茶叶霜冻期日最低气温网格化推算

吴 瑕

(内蒙古包头市气象局，内蒙古 包头 014030)

引言

茶树霜冻是指在晚秋或早春时节，受强冷空气侵袭，温度在短时间内下降到4℃以下危害茶树生长的一种农业气象灾害[1]。当低温霜冻灾害发生时，了解并掌握近地层的日最低气温信息，能够有效地评估低温霜冻对茶树造成的危害，同时对于指导茶农及时开展补救措施，保障茶树安全具有重要意义。高分辨率、基于网格的温度数据可以更好地映射其连续分布的空间特征，但因自然、历史等各种因素限制，加上气象观测站的数量不足且分布不均匀，导致观测站以外某些点的温度等气象要素很难直接获取，所以必须对温度要素开展空间推算研究。

浙江省地处东南沿海，降水充沛，湿度适宜，光照资源丰富，境内多丘陵高地，适宜的气候和地形条件为浙江名优茶生产提供了得天独厚的环境[2,3]。近年来，早春霜冻、夏季热害、冬季冻害等农业气象灾害呈现多发重发的态势，使浙江省的茶叶受到了严重危害[4]。本文基于浙江省气象资料和基础地理信息资料，构建了浙江省水平面和复杂地形下月平均最低气温的分布式模型，并以此为基础，推算出浙江省3月15日、4月15日、5月15日复杂地形下日最低气温的空间分布，初步实现了浙江省霜冻期日最低气温的空间分布模拟，为日最低气温的分布式模拟提供了一种新方法，对评估茶叶春季霜冻害奠定了基础。

1 结果分析

1.1 月平均最低气温站点模拟误差分析

1.1.1 GMR(几何平均)回归分析

浙江省3—5月站点月最低气温的模拟效果均通过了0.05的显著性检验(p<0.01)，且大部分站点月平均最低气温的模拟值与实测值十分接近，模拟效果较好，尤以4月突出，见图1。各月拟合曲线的斜率均大于1，说明各月模型模拟值有系统高估实测值的趋势，其中5月高估趋势最明显，3月次之，4月几乎无高估趋势。

图1 月平均最低气温3—5月模拟值与实测值的GMR回归曲线和散点图

1.1.2 误差统计参数分析

如果仅通过GMR回归难以全面揭示该模型模拟月平均最低气温的效果，故本文选取了相关系数R、均方根误差RMSE、Willmott一致性系数WIA、Nash-Sutcliffe效率NSE、平均偏差MBE、平均绝对误差MABE和对称性平均绝对百分比误差SMAPE等多个参数来分析浙江省月平均最低气温3—5月的站点模拟效果，各参数的计算公式如下，具体结果见表1。

相关系数：

均方根误差：

Willmott一致性系数：

Nash-Sutcliffe效率：

平均偏差：

平均绝对误差：

对称性平均绝对百分比误差：

表1给出了浙江省月平均最低气温站点模型模拟参数，从表1中可以看出，各月的相关系数R的均值为0.92，表明模拟值与实测值之间相关程度较高，其中4月的R值最大，3月次之，5月最小；均方根误差RMSE能够表征出模型短期的信息，数值在0.16～0.75，尤以4月的RMSE值最小；Willmott一致性系数WIA数值均超过了0.6，说明模型确实具有实际预测价值；Nash-Sutcliffe效率NSE，其中5月的数值小于0，表明模拟值与实测值之间的方差大于实测值的方差，3月和4月的NSE值非常接近标准值1，说明模型较好地模拟了实测值的变化；平均偏差MBE值都很接近于0，说明模型精度较高；绝对误差平均值MABE数值在0.12～0.58℃，即综合余项ΔT的绝对平均值并不大，说明上述月平均气温拟合选取的影响因子是合理的。综上，从各月月平均最低气温的模拟参数来看，不难发现4月的模拟效果优于3月，明显优于5月，这与GMR回归分析结果一致。

表1 浙江省月平均最低气温站点模型模拟统计参数表

1.2 水平面月平均最低气温空间分布

图2A给出了水平面3—5月的月平均最低气温空间分布图，从图中可以看出，各月月平均气温的空间分布格局基本上一致。水平面3月平均气温的空间分布呈现由南向北递减的趋势，但界限并不明显；水平面4月整体气温比3月高，高值中心以东南和西部为主，基本上都在10℃以上，低温区主要出现在西南部的庆元等地；水平面5月整体温度高于3月、4月的月平均温度。

1.3 复杂地形下月平均最低气温空间分布

图2B给出了复杂地形下各月月平均最低气温空间分布图，复杂地形下3月月平均气温最高14.6℃，最低-26.9℃。与水平面3月月平均分布相比，高于水平面3月最高温，同时也低于水平面3月最低温，即温差比水平面的高，冷区和暖区宏观分布趋势大致相同；复杂地形下4月暖区面积远多于冷区面积，平均温度都高于10℃，与水平面4月月平均分布相比，西北部以及东部的余姚、奉顺等地的温度明显升高，最高温区与水平面4月月平均的空间分布一致，而西南部温度有所下降，出现温度低于0℃的低温区；复杂地形下5月高温区和低温区的空间分布大致与水平面5月相一致，高温区温度相同，两者的最高温区都是在中部呈纬带状分布，主要是常山、衡州、龙游等地，而低温区与水平面5月的低温相比，温度稍有下降。

1.4 复杂地形下日最低气温模拟结果

1.4.1 日最低气温平流项空间分布

图2C给出了各月复杂地形下日最低气温平流项的空间分布图，3月平流项温度数值在-1.8～-0.1℃，空间分布基本上呈现从南到北先降低再升高的趋势；4月平流项温度数值在-2.2～0.6℃，北部的温度整体高于南部，即越往北部温度越高，越往南部温度越低；5月平流项温度数值在-0.9～0.4℃，空间分布基本上从西南到东北呈现先降低再升高的趋势，分布趋势与3月的分布趋势相近。

1.4.2 日最低气温平地项空间分布

图2D给出了复杂地形下各月日最低气温平地项的空间分布图，3月的平地项温度数值在-1.0～8.7℃，高温区主要分布在东南部的平阳、瑞安、乐青等地，平均温度超过了5℃。西北部、东部的奉化、宁海、西南部的龙泉、庆元等地都有低温区存在，平均温度在0℃以下；4月忽略掉西北部以及东部的零星点低温区，整体上温度呈现从东北向西南逐渐降低的趋势；5月的平地项温度数值在11.9～20.0℃，空间分布与3月更为接近，与4月平地项分布相比，北部的高温区面积稍有减少，而西北部以及东部的低温区扩大了，但是低温区的平均温度仍高于4月同地区的温度。

1.4.3 日最低气温山地影响项空间分布

图2E给出了复杂地形下各月日最低气温山地影响项的空间分布图,3月山地影响项的温度数值在-33.8～8.1℃，高温区主要集中在东北部的湖州、德清、杭州、桐乡等地，此外中部也有高温区，呈纬带状分布，平均温度高于5℃；剩余地区基本上都是低温区，平均温度低于0℃；4月山地影响项空间分布基本上呈现从东北向西南逐渐降低的趋势，与3月的空间分布相比，东南、西北以及东部地区温度上升了，西南部仍属于低温区，但是温度稍高于3月同地区的温度；5月山地影响项空间分布与4月的更为接近，但相比4月同地区的温度，气温还是上升了。综上，最低气温3月低于4月更低于5月，而最高气温3月高于4月更高于5月，即3月的温差最大(41.9℃)，4月次之(32.6℃)，5月温差最小(12.3℃)。

图2 各月(A)水平面月平均最低气温；(B)复杂地形下月平均最低气温；(C)复杂地形下日最低气温平流项；(D)复杂地形下日最低气温平地项；(E)复杂地形下日最低气温山地影响项；(F)复杂地形下日最低气温；(G)浙江省验证点和推算点的空间分布图

1.4.4 复杂地形下日最低气温空间分布

图2F给出了复杂地形下各月日最低气温的空间分布图，从图中不难看出，5月15日的平均温度最高，3月15日的平均温度最低。3月15日最低气温数值在-21.7～12.6℃，低温区面积比高温区广；4月15日最低气温数值在-10.1～13.3℃，分布基本上呈现由东北向西南逐渐降低的趋势；5月15日最低气温数值在8.0～20.0℃，空间分布大致与3月15日的一致。

1.4.5 日最低气温模拟误差验证

根据地形，同时为了兼顾分布的均匀性，从浙江省69个气象观测站中选取了49个气象观测站通过空间插值(IDW)进行日最低气温模拟，剩下的20个观测站用于气温要素栅格化结果的验证，浙江省验证点和推算点的空间分布图见图2G。

表2给出了日最低气温20个验证站的误差参数统计，相关系数R的数值最小0.30，最大达到了0.90，高度相关；均方根误差RMSE数值在0.3～1.27℃，可以认为模型较精准；Willmott一致性系数WIA最大值达到了0.92，最小值0.55，说明模型是合理的；3月15日和5月15日的NSE值均小于0，说明模拟值与实测值之间的方差比实测值的方差大一些，而4月15日的NSE值更接近于1，说明模型的模拟值与实测值更接近，模拟效果更好；平均偏差MBE的数值在-0.74～0.51，接近标准理想值；参数统计表明，4月15日的模拟效果最好，相关系数达到了0.9，绝对误差也最小只有0.23；5月15日的模拟效果次之，明显优于3月15日的模拟效果，但各月的WIA均值高达0.74，超过了标准值0.6，说明模型模拟精度较好。

表2 日最低气温误差参数统计表

2 结论和讨论

本文以浙江省气象资料和基础地理信息资料为基础，构建了浙江省水平面和复杂地形下的月平均最低气温分布模拟，以3月15日、4月15日、5月15日为研究内容，推算出复杂地形下的日最低气温的空间分布，以期为因地制宜发展茶叶行业，提高茶农收入提供气象服务依据。主要结论如下。

关于水平面的月平均最低气温分布模型，GMR回归分析结果表明，各月月平均最低气温的模拟值有系统高估的趋势，模拟值与实测值十分接近，4月的模拟效果最好，各月均通过0.05的显著性检验，模型精度较高。参数误差分析结果表明，4月的模拟效果优于3月，明显优于5月，这与GMR回归分析结果一致。模拟的月平均最低气温空间分布较好地反映了浙江省月平均最低气温随宏观气候特征以及地势高差的变化规律，各月高温区和低温区空间分布的区域大致相同，整体温度5月高于4月，明显高于3月。

关于复杂地形下的日最低气温空间分布，3月15日的空间分布趋势大致与5月15日的一致，3月15日整体温度最低，5月15日最高。参数误差分析结果表明，4月15日的拟合效果最好，相关系数在0.3～0.9，Willmott一致性系数WIA平均值高达0.74，表明模型具有很好的可靠性。

本文构建的月平均最低气温模型和复杂地形的日最低气温空间分布立足于地面常规气象观测资料，可以在广大地区加以应用。本文构建的模型综合考虑了海拔高度、地形、长波有效辐射、太阳短波辐射等因素对气温的影响，但仍有一些因素尚未充分考虑，如气温递减率等模型参数的时空变化情况，在今后的工作中需进一步加以改进。