張俊++陳曉偉



摘要 外界環(huán)境對河蟹生長影響較大,利用常規(guī)氣象要素(溫度、濕度、風(fēng)、降水量、氣壓)的數(shù)據(jù),分析河蟹生長與養(yǎng)殖水溫的關(guān)系,建立相關(guān)預(yù)報模型。研究表明:河蟹養(yǎng)殖水溫主要受溫度、濕度影響;采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以較好地建立該模型。
關(guān)鍵詞 河蟹養(yǎng)殖;氣象要素;水溫;線性回歸;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)報模型
中圖分類號 S966.16 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739(2016)22-0206-02
當涂縣坐落在安徽省東部,境內(nèi)青山綠水,風(fēng)景宜人,水網(wǎng)密布,水系發(fā)達。當涂縣氣候宜人,光溫資源非常充足,常年平均氣溫16.7 ℃,年降水量1 112.7 mm,年日照時數(shù)1 978.6 h。當涂縣屬典型的江南“魚米之鄉(xiāng)”,是全國河蟹生產(chǎn)強縣、安徽省水產(chǎn)大縣,被譽為“中國生態(tài)養(yǎng)蟹第一縣”。石臼湖牌大閘蟹金腳紅毛,古代為皇室貢品,被譽為中華“三只蟹”,被列入國家地理標志產(chǎn)品保護物種之一。
河蟹是一種水生變溫動物,水溫的變化不僅直接影響到河蟹及其他水生生物自身的生長發(fā)育以及藥物與毒物的作用、對疾病的抵抗作用等,同時也影響到池塘水中的溶解氧、酸堿度的變化、池塘的物質(zhì)循環(huán)速度等其他外界環(huán)境因子。一般來說,水溫低于10 ℃,河蟹基本蟄伏不動、不吃食。河蟹的耐低溫能力比較強,即使是抱卵蟹也可以在-2~-1 ℃的水中過冬。當冬季到來時,河蟹就隱藏在洞穴中,停止進食,減少活動進行越冬;水溫升至12~13 ℃時,開始有低頻率的爬行活動,并少量吃食,至15 ℃時,便較大量地吃食[1];而當水溫超過28 ℃時,河蟹的蛻殼和生長就會受到抑制。河蟹對水溫比較敏感,在適宜的水溫內(nèi),隨著水溫升高,蛻殼次數(shù)也增多,生長迅速[2]。
與河蟹生長相關(guān)的氣象因素遠遠不止溫度,降水、氣壓、風(fēng)同樣與河蟹生長有很大的關(guān)系,氣壓的高低和風(fēng)的大小都會改變水體中的溶解氧含量等,而溶解氧含量又是影響河蟹生長的一個重要因素。但各氣象因素之間具有相關(guān)性,某一氣象因素發(fā)生變化時,其他氣象因素隨之改變,從而共同影響著河蟹的正常生長發(fā)育。
河蟹養(yǎng)殖成功與氣象要素變化密切相關(guān)。為了更好地研究河蟹生長環(huán)境(水溫)與氣象要素關(guān)系,在當涂縣姑孰鎮(zhèn)苦菜圩水產(chǎn)養(yǎng)殖合作社基地建設(shè)了一套水產(chǎn)養(yǎng)殖小型氣候觀測站,通過對小型氣候站各氣象要素的觀測,得出水溫與氣象要素關(guān)系,從而利用天氣預(yù)報做出水溫預(yù)測為河蟹養(yǎng)殖提供氣象服務(wù)。
1 資料與方法
1.1 研究資料
本文所用資料為當涂縣苦菜圩水產(chǎn)養(yǎng)殖小型氣候觀測站2013年11月至2014年10月的每小時常規(guī)要素(氣溫、小時雨量、10 min風(fēng)速、相對濕度、本站氣壓)以及河蟹生長環(huán)境水溫觀測數(shù)據(jù)。
1.2 研究方法
本文利用氣象要素觀測資料,采用線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建水底溫度預(yù)測方程。計算回歸方程系數(shù)時,逐項P值(當原假設(shè)為真時所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率)和方程擬合系數(shù)R也會隨之確定。逐項P值和擬合系數(shù)R相結(jié)合,可以很好地評估方程的擬合狀況[3]。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種目前應(yīng)用較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[4],具有很強的非線性擬合能力,可映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系,而且學(xué)習(xí)規(guī)則簡單,便于計算機實現(xiàn)。具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力、異常值影響小以及強大的自學(xué)習(xí)能力。本文采用LM(Levenberg-Marquardt)算法、單隱含層(神經(jīng)元數(shù)量稍多于預(yù)報因子)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
利用現(xiàn)有的氣溫、小時雨量、10 min風(fēng)速、相對濕度、本站氣壓5個要素作為預(yù)報因子[5-6],得出對水底溫度預(yù)報的模型,根據(jù)本地天氣氣溫預(yù)報出水底溫度范圍。
2 結(jié)果與分析
2.1 線性回歸
將水底溫度作為預(yù)報量,將氣溫、小時雨量、10 min風(fēng)速、相對濕度、本站氣壓5個要素作為預(yù)報因子,利用2013年11月至2014年10月數(shù)據(jù)作樣本,進行多元一次線性回歸,擬合系數(shù)R=0.877;各因子系數(shù)及P值見表1。
從表1可以看到,水底溫度主要和氣溫相關(guān),其系數(shù)為0.80,達到0.01的置信度區(qū)間。小時雨量和本站氣壓擬合的P值均未達到0.05的置信度區(qū)間,應(yīng)剔除該預(yù)報因子。而10 min風(fēng)速,其變化范圍一般在0~10 m/s,乘以0.01的相關(guān)系數(shù),對水底溫度的影響小于0.1 ℃。該影響遠小于預(yù)報的誤差,因此也不考慮作為預(yù)報因子。常數(shù)項的P值超過0.05置信度,則因子選擇、方法等方面存在問題。
將水底溫度作為預(yù)報量y,將氣溫a、相對濕度b作為預(yù)報因子。線性回歸結(jié)果:y=0.789a+0.068b-0.557,擬合系數(shù)R=0.876,3項P值<0.000 3,通過顯著性檢驗(置信度0.01)。
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
將水底溫度作為預(yù)報量,將對應(yīng)時次氣溫、小時雨量、10 min風(fēng)速、濕度、本站氣壓作為預(yù)報因子。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合系數(shù)結(jié)果如圖1所示。圖中橫坐標表示實際值,縱坐標表示擬合值。
在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的時候,通常將所有數(shù)據(jù)分成3個部分。通常選擇70%為訓(xùn)練數(shù)據(jù),15%為確認數(shù)據(jù),15%為測試數(shù)據(jù)。訓(xùn)練集用來估計模型,驗證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù),而測試集則檢驗最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。
2.3 檢驗與分析
2.3.1 回歸方程誤差分析。水底溫度作為預(yù)報量y,利用回歸方程y=0.789a+0.068b-0.557,a為氣溫,b為濕度,算出預(yù)報量y(水溫),再與實際觀測值(2014年11月觀測值)水溫進行比對(圖2)。
利用殘差分析其數(shù)據(jù),殘差是指實際觀察值與回歸估計值的差。根據(jù)計算(選用2013年10月至2014年11月數(shù)據(jù)),殘差值63%在3 ℃以內(nèi),29%在3~4 ℃以內(nèi),9%在4 ℃以上,然而4 ℃以上的是由于采取人工灌水降溫導(dǎo)致(圖3)。
2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差分析。由圖4可以看出,訓(xùn)練、驗證、測試數(shù)據(jù)與實際水底溫度比較,殘差比較小,均在2 ℃以內(nèi),然而4 ℃以上的是由于采取人工灌水降溫導(dǎo)致。
3 結(jié)論與討論
通過以上數(shù)據(jù)分析看出,水溫變化趨勢和預(yù)測值大致一致,說明利用氣溫、濕度觀測要素建立螃蟹養(yǎng)殖水底溫度預(yù)報的方法是可行的。采用線性回歸方法建立預(yù)報型,水底溫度主要受氣溫、相對濕度影響,擬合系數(shù)0.876。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立預(yù)報模型,擬合系數(shù)較高,測試數(shù)據(jù)具有高達0.949的擬合系數(shù),接近訓(xùn)練、驗證數(shù)據(jù)。該方法有較高的擬合精度和較高的泛化能力。
4 參考文獻
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[2] 時冬頭.成蟹養(yǎng)殖生長與主要氣象要素關(guān)系的研究[C]//中國氣象學(xué)會.S10 氣象與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展.中國氣象學(xué)會,2012:7.
[3] 賈寧華.函數(shù)型線性回歸模型若干問題研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2012.
[4] 劉鵬飛.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計研究[D].西安:西安科技大學(xué),2012.
[5] 辜曉青,江國振.河蟹養(yǎng)殖生態(tài)、氣象影響因子觀測研究[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報,2015(4):88-93.
[6] 辜曉青,江國振,田俊,等.中華絨螯蟹養(yǎng)殖生態(tài)氣象試驗研究[J].上海海洋大學(xué)學(xué)報,2013(1):54-59.