張宇俊 張子昂

摘要通過對榆社基準氣候站實測2013年1月1日—12月31日的逐日最低氣溫、地面最低溫度、草面最低溫度以及榆社各區(qū)域站每日最低氣溫的分析，結合收集到的霜凍資料，建立區(qū)域站與本站的氣溫關系以及區(qū)域站氣溫與地表溫度的關系，形成區(qū)域站地表溫度與本站最低氣溫預報值的關系，實現(xiàn)通過本站最低氣溫來預報區(qū)域站最低地溫，建立霜凍精細化預報模型。通過2014—2016年實測霜凍數(shù)據(jù)進行驗證，得出：本站最低氣溫預報的準確度越高，霜凍精細化預報模型預報準確率越高，預報準確率超過90%。當本站最低氣溫<6 ℃時，區(qū)域站范圍內可能出現(xiàn)霜凍；當本站最低氣溫<2 ℃時，本站可能出現(xiàn)霜凍。

關鍵詞霜凍；精細化預報；模型；本站；區(qū)域站

中圖分類號S425；P40文獻標識碼A文章編號0517-6611（2017）14-0171-03

AbstractThe daily minimum temperature， minimum ground temperature， minimum grass surface temperature of Yushe benchmark weather stations and daily minimum temperature of automatic station in Yushe township were collected from January 1 to December 31， 2013. Combined with the history frost data， the relationship between the temperature of the regional station and the surface temperature was established， meanwhile the relationship between the surface temperature of the regional station and the minimum temperature forecast value of the station was established， and the minimum ground temperature of regional station was predicted by the minimum temperature of the station. As a result， the refinement prediction model of frost was built. Then the model was applied and verified with the frost data during 2014 - 2016. The result showed that： the higher the accuracy of the minimum temperature forecast， the higher the accuracy of the forecasting model of refinement prediction model of frost，the accuracy rate of forecast was over 90%. When the minimum temperature of the site was less than 6 ℃， the regional station may be within the frost； when the minimum temperature of the site was less than 2 ℃， the site may be frost.

Key wordsFrost；Refinement forecast；Model；Site；Regional station

我國是霜凍災害頻發(fā)的國家，而霜凍災害對農業(yè)的影響最明顯[1-2]。霜凍災害對我國農業(yè)生產影響較大，涉及范圍較廣，霜凍災害的精準預報是降低災害損失的重要保障，特別是初霜和終霜的精準預報，對農業(yè)生產防霜凍災害意義重大。初霜過早會導致農作物產量下降，甚至絕收，終霜過晚影響作物生長，甚至導致毀耕[3]。學者對霜凍災害及其變化特征[4-6]、霜凍對農作物的影響[7-8]等進行了大量的研究，并取得了一定的成果。而在霜凍預報方面，不少學者分別采用積溫變率法、轉移概率法、灰色GM（1，1）模型等方法對不同地區(qū)的霜凍進行了預報[9-15]。目前霜凍預報技術預報的準確率在70%～80%[16]，預報精度有待提高。筆者基于榆社氣象站1957—2016年的實測霜凍資料，通過最低氣溫與地面最低溫度關系推斷區(qū)域站是否有霜凍，建立了區(qū)域精細化霜凍預報模型，旨在通過氣溫、地溫等易監(jiān)測的氣象資料實現(xiàn)霜凍的精確預報，特別是初霜和終霜的精確預報，提高農業(yè)生產預防霜凍的技術，降低或避免農業(yè)生產霜凍災害。

1資料與方法

1.1資料選取研究數(shù)據(jù)選取榆社氣象站建站以來53年（1957—2009年）以及2013—2016年的霜凍資料，具體包括初霜、次初霜、終霜、次終霜具體日期及溫度；2013年1月1日—12月31日的逐日地面最低溫度、草面最低溫度以及區(qū)域自動站的最低氣溫。

1.2研究方法基于榆社氣象站（本站）和區(qū)域自動站（鄉(xiāng)鎮(zhèn)自動氣象站）的實測霜凍資料，進行分析計算，建立了霜凍精細化預報模型，研究技術路線見圖1。

1.2.1確定霜凍重點研究月份。分析1957—2009年榆社站霜凍資料得出，該站初霜最早出現(xiàn)在9月25日（1957年），最晚出現(xiàn)在12月1日（1964年）；終霜最晚出現(xiàn)在5月25日（1989年），最早出現(xiàn)在4月8日（1960年）[17]。由此可見，霜凍在某地出現(xiàn)時間每年中各不相同，時間跨度較大，其中初霜跨度68 d，終霜跨度47 d。根據(jù)歷史霜凍資料及初霜、終霜跨度，確定初霜重點研究月份為9—12月，終霜重點研究月份為4—5月。

1.2.2確定霜凍標準日。分析榆社站2013年最低氣溫、最低地面溫度及最低草面溫度資料，并結合云量、風速、降水、地面積雪等，發(fā)現(xiàn)凡符合地面無積雪覆蓋、天空無云或少云、風力較小（微風）、無降水、霧霾等天氣現(xiàn)象的日期，其最低氣溫與最低地面溫度的線性關系較好、研究應用效果好，故將這樣的日期定為研究霜凍標準日。

1.2.3確定研究最低氣溫范圍。據(jù)霜凍的發(fā)生機理，最低氣溫<0 ℃時，必然出現(xiàn)霜凍；最低氣溫>0 ℃時，不會出現(xiàn)霜凍。這2種情況對于判斷霜凍有無沒有懸念，在此不考慮作為研究溫度范圍。研究范圍選定在最低氣溫>0 ℃、最低地面溫度<0 ℃，這種情況需要通過精細化預報判斷是否會出現(xiàn)霜凍的情況。

2模型建立和應用

2.1霜凍精細化預報模型根據(jù)本站2013年1月1日—12月31日的最低氣溫、地面最低溫度、草面最低溫度的資料得出表1，則重點月份4—5、9—12月的最低氣溫（T）與地面最低溫度（T0）標準日的平均差值（M）為（1.8+0.8+1.5+1.7+1.6+1.8）∕6≈1.53，在此M值取2。

根據(jù)2013年本站與區(qū)域站最低氣溫資料，重點考慮4—5、9—12月本站與區(qū)域站最低氣溫的平均差值（T區(qū)差），結果如表2所示。

綜上所述，統(tǒng)計分析出區(qū)域站最低氣溫與本站最低氣溫的關系式：

T區(qū)=T-T區(qū)差（1）

本站最低氣溫與地面最低溫度的關系式：

T0= T-M（2）

同理，得出區(qū)域站最低氣溫與地面最低溫度的關系式：

T0區(qū)=T區(qū)-M（3）

合并（1）（3）得：

T區(qū)=T-T區(qū)差-M（4）

用預報值替換（4）中實際值得霜凍精細化的預報模型：

T0區(qū)預= T預-T區(qū)差-M （5）

式中，T為本站某日最低氣溫；T區(qū)為區(qū)域站某日最低氣溫；T0為本站某日地面最低溫度；T0區(qū)為區(qū)域站某日地面最低溫度；T區(qū)差為本站最低氣溫與區(qū)域站最低氣溫的平均差值；M為本站最低氣溫與地面最低溫度的平均差值；T0區(qū)預為區(qū)域站地面最低溫度預報值，T預為本站最低氣溫預報值。當T區(qū)差為0時，T0區(qū)預即為本站地面最低溫度預報值；當T0區(qū)預< 0時，可預報區(qū)域站出現(xiàn)霜凍。

2.2模型應用及驗證根據(jù)歷史霜凍資料分析得出本站初霜發(fā)生時段在9—12月，終霜發(fā)生時段在4—5月，結合各區(qū)域站T區(qū)差、M值等參數(shù)，利用霜凍預報模型進行預報，通過實況數(shù)據(jù)來驗證模型預報準確率。

根據(jù)本站和區(qū)域站地面溫度來預報是否出現(xiàn)霜凍：

根據(jù)T0=T-M，當T0<0或T<2 ℃時，本站將出現(xiàn)霜凍。

根據(jù)T0區(qū)= T- T區(qū)差-M，當T0區(qū)<0或T<6 ℃時，預報區(qū)域站將出現(xiàn)霜凍。

通過對2013年5月10日、9月25日、9月26日霜凍進行預報檢驗，從表3可以看出，本站最低氣溫實測值、預報值的差值與區(qū)域站實測值、預報值的差值相一致，表明此模型預報準確率高。由本站2013年初、終霜凍3 d預報值和實況值對比（表3）可見，33組中僅9月25日郝北和9月26日王景兩例與榆社站預報、實況差值相比大于2.0 ℃（郝北3.0 ℃、王景2.3 ℃），準確率為94%。

3結論與討論

基于1957—2009年霜凍資料，確定初、終霜凍的時間區(qū)段，為霜凍精細化模型確定研究時段。通過計算分析2013年本站、區(qū)域站的實測數(shù)據(jù)，建立了霜凍精準化預報模型，利用2014—2016年實測霜凍數(shù)據(jù)進行模型驗證。結果表明，本站最低氣溫預報的準確度越高，霜凍精細化預報模型預報準確率越高，預報準確率超過90%。當本站最低氣溫<6 ℃時，區(qū)域站范圍內可能出現(xiàn)霜凍；當本站最低氣溫<2 ℃時，本站可能出現(xiàn)霜凍。

通過研究揭示了自動氣象站監(jiān)測資料與霜凍的關系，制定了每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的霜凍精細化預報模型，為防霜防凍、防災減災提供了可靠的技術支撐。

通過實際應用和驗證，得出在本站最低氣溫預報準確度高的情況下，霜凍精細化預報模型預報準確率高，可靠性強，可進行推廣應用。將市局作為本站，預報各縣、各區(qū)域站；將省臺作為本站，預報各縣、各區(qū)域站。當然也可將地球上某一站點作為本站，預報其他任何地方，只是T區(qū)差要復雜一些。由于各地天氣系統(tǒng)多變，難度極大地增加，區(qū)域自動氣象站不斷增加，為霜凍預報精細化程度的提高提供了資料來源，更有可能提高霜凍預報準確率。

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