中國年均地溫的估算方法研究*

韓春蘭 余無忌 劉金寶 付小梅 趙麗婷

（沈陽農業大學土地與環境學院，沈陽 110866）

中國年均地溫的估算方法研究*

韓春蘭 余無忌 劉金寶 付小梅 趙麗婷

（沈陽農業大學土地與環境學院，沈陽 110866）

年均地溫是土壤重要的物理性質，對區域農業生產有著重要意義。對中國1981—2010年間895個氣象站的地面氣候資料進行整理，按全國一級標準耕作制度分區分析。結果表明：各區5～40 cm內各深度年均地溫均高于相應氣象站點的年均氣溫。同一分區內，各氣象站點5～40 cm年均地溫隨深度增加未表現出相同的變化規律；不同深度的年均地氣溫差平均值在5～20 cm深度范圍內變化≤0.1℃，在20～40 cm深度范圍變化較大，個別分區達0.4 ℃。各分區之間比較，5～40 cm年均地氣溫差平均值存在地域差異性：自北向南，年均地氣溫差平均值表現為先減小后增加的變化規律；自東向西，緯度接近的分區年均地氣溫差平均值逐漸增大；不同分區年均地氣溫差平均值的變化較大，20 cm深度為1.4～3.9℃，40 cm深度為1.1～4.3℃。利用回歸方程法和年均地氣溫差平均值法，在各標準耕作制度一級區分別建立年均地溫估算公式，回歸方程法的準確性高于年均地氣溫差平均值法，但青藏高原區和內蒙古高原及長城沿線區的估算公式未達到很好的估算效果。對各分區5、10、15、20和40 cm年均地溫觀測數據完整的262個氣象站的數據進行分析表明，5～40 cm深度范圍內，多數分區年均地溫每5 cm變化量的均值≤0.1 ℃，20～40 cm深度的變化量更小。對于單一估算點，其40 cm 和50 cm年均地溫的最大差距≤0.4℃，所以，在中國土壤系統分類中，可以考慮用40 cm的地溫代替50 cm的地溫。

年均地溫；土壤溫度；預測模型；區域分異

地溫在土壤中的分布和變化，對土壤中各種物理、化學及生物反應的速率，植物的生長發育及土壤的形成，均有重要影響［1-2］。雖然中國大部分氣象站對年均地溫進行了觀測，但現階段氣象站的數量有限，并存在年均地溫數據缺失的現象。在距氣象站較遠或沒有氣象站的地區進行土壤系統分類時，很難即時獲取單個土體的年均地溫數據。進行大區域的地溫測量，需要大量的人力物力［3］，不易實現。因此，有必要對全國氣象站的數據進行統計分析，建立數學模型，為中國土壤系統分類年均地溫的獲取確定估算方法。

國內外對地溫的估算研究可概括為三個方面：第一，根據地溫與深度的變化關系進行計算。史學正和鄧西海［4］利用1951—1980年間中國672個氣象站40 cm和80 cm年均地溫數據，通過內插法計算了50 cm年均地溫；陳健飛［5］分析了福建省4個氣象站0～320 cm年均地溫的觀測數據，發現20 cm以下年均地溫隨深度增加基本不變，考慮以20 cm年均地溫代替50 cm年均地溫來確定土壤溫度等級。第二，根據地溫與氣象和環境因子的相關性建立經驗模型進行估算。馮學民［6］和張之一等［7］分別根據全國150個氣象站和黑龍江70個氣象站的觀測數據，建立了年均地溫與氣溫、年均地溫與緯度和海拔的經驗模型；楊學明等［8］利用全國114個氣象站的地面氣候資料，根據中國不同地區的氣候類型，分區建立年均地溫與年均氣溫、風速、降水量、經緯度和海拔的回歸模型；Evrendilek等［9］根據土耳其2000—2005年間的氣候數據，以海拔、經度、緯度為輔助變量，建立了月最高、最低氣溫與地表下5 cm深度月均地溫的數學模型。第三，利用GIS技術建立地溫的預測模型。張慧智等［10］以中國698個氣象站1971—2000年間的地面氣候資料，通過三種不同的克里格法分別預測了0、20及40年均地溫的空間分布。

綜上所述，國內對年均地溫的估算研究存在氣象站數量偏少和數據年份偏早的問題，且多采用統一的估算模型實現對全國年均地溫地估測，亦缺乏對估算方法的比較分析。中國幅員遼闊，氣候類型多樣［11-12］，不同區域年均地溫與其影響因子存在不同的相關性［13］，用統一的數學模型估算全國廣大地區的年均地溫誤差較大。因此，需要在全國范圍內分區域建立數學模型，以反映不同水熱條件和地貌條件下各區域的年均地溫特征。本研究利用全國895個氣象站的1981—2010年的數據，按照《GB/T 28407-2012 農用地質量分等規程》［14］中的標準耕作制度一級分區，建立分區域的年均地溫估算模型。

1 材料與方法

1.1 數據來源與處理

數據來源于中國國家氣象數據共享網《1981—2010年中國地面氣候標準值年值數據集》。網站提供全國氣象站927個，其中有32個處于海拔極端的山上，其氣象數據與區域特點不符，不予采納。故本研究下載并整理了895個氣象站的累年年均氣溫，5、10、15、20和40累年年均地溫，各氣象站的經度、緯度、氣象站觀測場海拔高度和觀測平臺高度等數據。氣象站覆蓋范圍為：75.14°E（虎林）～132.58°E（塔什庫爾干），16.32°N（珊瑚）～52.58°N（漠河）；海拔2.4 m（秦皇島）～4 800 m（安多）。氣象站分布見圖1。全國年均地溫估算模型按照《GB/T 28407-2012 農用地質量分等規程》確定的12個一級標準耕作制度區（圖1）分區建立。

圖1 象站點分布及標準耕作制度一級分區Fig. 1 Distribution of meteorological stations and Garde I standard farming system zones

1.2 研究方法

回歸方程法［15-18］。研究表明，年均地溫主要受年均氣溫的影響，也不同程度地受緯度、經度、海拔高度、年均風速、年降水量等因素的影響。由于年降水量影響較小［8］，年均風速數據較難獲取，因此本研究利用SPSS Statistics 17.0建立年均地溫與年均氣溫、緯度、經度和海拔高度的多元回歸方程，用以估算年均地溫。

年均地氣溫差平均值法［19］。分區計算各氣象站同深度年均地溫與年均氣溫差的平均值，即年均地氣溫差平均值α（℃），再利用公式（1）估算已知年均氣溫點的年均地溫。

式中，?為估算點的年均地溫（℃）；x為估算點的年均氣溫（℃）。

2 結 果

2.1 年均氣溫與年均地溫特征

分區統計全國895個氣象站年均氣溫和年均地溫的基本情況發現：各區5～40 cm內各深度年均地溫均高于相應氣象站的年均氣溫。在全國范圍內，自北向南，即由東北區和內蒙古高原及長城沿線區過渡到華南區和云貴高原區，年均氣溫和各深度年均地溫均逐漸增大。自東向西，由東北區經內蒙古高原及長城沿線區到西北區，年均氣溫和年均地溫逐漸增大；由長江中下游區到四川盆地區，年均氣溫稍有下降，年均地溫變化很小；由江南區至云貴高原區，年均地溫和年均氣溫均稍有下降。年均地溫最高值，西北區出現在5～10 cm，華南區在40 cm，江南區在15～40 cm，其他分區均在15 cm和/或20 cm。各區5～20 cm年均地溫的變化較小，各深度的變化黃土高原區為0.3℃，內蒙古高原及長城沿線區和西北區為0.2℃，其他各區均為0.1℃；40和20 cm深度年均地溫比較，除了華南區升高（0.1℃）和江南區不變外，其他各區40 cm的年均地溫均低于20 cm年均地溫，且東北區、內蒙古高原及長城沿線區、云貴高原區和西北區變化較大（1.0～2.9℃），青藏高原區降低0.5℃，其他區均降低0.3～0.1℃。

同一分區內，不同深度的年均地氣溫差平均值在5～20 cm深度內變化不大（0.1℃），在20～40 cm深度變化較大，特別是內蒙古高原及長城沿線區和青藏高原區達0.4℃（表1）。說明年均地溫與年均氣溫不是簡單的線性變化關系，還受其他因素影響。各分區之間比較，年均地氣溫差平均值的變化較大，20 cm深度為1.4～3.9℃，40 cm深度為1.1～4.3℃。

中國經緯度跨度大，不同分區之間，年均地氣溫差平均值存在一定的地域差異性（表1）。自北向南，由東北區至黃淮海區，年均地氣溫差平均值減小（20 cm年均地氣溫差平均值α由2.1℃減小至1.4℃），由黃淮海區至華南區，年均地氣溫差平均值逐漸增大（20 cm年均地氣溫差平均值α由1.4℃增加至2.2℃）。由東北區至黃淮海區年均地氣溫差平均值減小的原因是：東北大部分地區的海拔普遍高于黃淮海區，海拔降低，導致年均氣溫升高，但年均地溫受海拔變化的影響小于氣溫［8］，所以，年均地溫的升溫幅度小于年均氣溫，年均地氣溫差平均值減小。由黃淮海區至華南區年均地氣溫差平均值逐漸增大的原因是：隨緯度逐漸降低，一年內高溫的持續時間逐漸增加，降水逐漸增多，土壤濕潤且貯存熱量的時間延長，一年內地溫較氣溫的波動小，導致越向南，年均地溫的升溫幅度越大于年均氣溫，年均地氣溫差平均值逐漸增大。緯度相近的分區，從東向西年均地氣溫差平均值逐漸增大，如長江中下游區—四川盆地區—橫斷山脈區（20 cm年均地氣溫差平均值α由1.4℃增加至3.6℃），原因是：中國的地貌呈階梯狀分布［20］，自東向西，海拔逐漸升高，年均氣溫降低，但年均地溫受海拔變化的影響小于氣溫［8］，致使年均地溫的降溫幅度小于年均氣溫，年均地氣溫差平均值逐漸增大。

2.2 年均地溫估算模型

各分區內，建模氣象站年均地溫數據的分布特征存在一定差異，但偏度和峰度均小于1，且均通過K-S檢驗，表明數據分布近似為正態分布，在各區均可建立回歸方程對年均地溫進行估算。

2.2.1 回歸方程法 利用相應氣象站的年均氣溫、緯度、經度、海拔數據，分區建立估算20 cm、40 cm年均地溫的回歸方程（表2）。

表1 各分區不同深度的年均地氣溫差平均值α（℃）Table 1 Mean difference between mean annual soil and air temperatures α（℃）relative to soil depth and zone

2.2.2 年均地氣溫差平均值法 將20 cm和40 cm年均地氣溫差平均值（表1）代入公式（1），分別得到相應深度年均地溫的估算方程（表3）。

2.2.3 估算模型的準確性檢驗 對20 cm和40 cm年均地溫的兩種估算方程進行精度檢驗，結果（表4）表明：無論是20 cm還是40 cm年均地溫，多數分區的回歸方程法的估算誤差≤0.1℃，但青藏高原區和內蒙古高原及長城沿線區的估算誤差≥0.3 ℃，青藏高原區澤當站的估算誤差達到0.9℃。各分區年均地氣溫差平均值法的檢驗結果均不夠準確，只有少量站點的估算誤差≤0.1℃，東北區、橫斷山脈區、西北區、青藏高原區、內蒙古高原及長城沿線區等1/3以上的站點檢驗誤差≥0.5 ℃，20 cm年均地溫誤差最大的是東北區、橫斷山脈區和西北區，達到0.8 ℃；40 cm年均地溫誤差最大的是青藏高原區、西北區和東北區，達到1.0 ℃以上，青藏高原區的澤當站為1.8 ℃。比較而言，回歸方程法在大部分分區均有更高的準確性。年均地氣溫差平均值法的準確性雖低于回歸方程法，但計算過程簡便，實用性較高。在年均地氣溫差平均值法的誤差≤0.5℃的長江中下游區、江南區、四川盆地區及云貴高原區，也可使用該方法進行粗略估算。

表2 估算20 cm和40 cm年均地溫的回歸方程Table 2 Equations for estimation of mean annual soil temperature at 20 cm and 40 cm in depth

表3 基于年均地氣溫差平均值的20 cm和40 cm年均地溫估算方程Table 3 Equations for estimation of mean annual soil temperature at 20 cm and 40 cm based on mean difference between mean annual soil and air temperatures

3 討 論

3.1 影響估算模型準確性的因素

對895個氣象站5～40 cm年均地溫隨深度增加的變化趨勢逐一進行統計歸類，發現除東北區和黃土高原區外，其他同一分區內各氣象站的年均地溫隨深度增加并未表現出同向的變化規律，在同一深度范圍內出現了兩種甚至三種（青藏高原區）不同的變化趨勢（表5）。這就使得由已知氣象站數據計算的分區年均地氣溫差平均值，受區內數據量及氣象站分布的影響極大。由于中國國家氣象數據共享網提供的氣象站和相關數據數量有限，分區計算的年均地氣溫差平均值不能很好地反映分區特征，因此影響了年均地氣溫差平均值法估算結果的準確性。

雖然應用回歸方程法建立的各分區估算方程均表現為極顯著相關（表2），但由于個別分區內氣象站點密度小，分區內的異質性也會造成個別估算點估算值誤差偏大的情況。黃淮海區、長江中下游區、江南區和華南區：地貌類型以低海拔平原和丘陵山地為主［21］，各區范圍較小，用于建模的氣象站點在區內分布均勻，回歸方程在區內各地方均能取得較高的估算準確性。東北區：大、小興安嶺地帶受冬季凍土影響，用于建模的年均地溫數據較少，因此，回歸方程法在大、小興安嶺地帶的誤差會增大。西北區：用于建模的氣象站多集中于新疆地區，內蒙古西部和甘肅西部的氣象站數量有限，且處于西北區的邊緣位置，因此，回歸方程法在內蒙古西部和甘肅西部的誤差會增大。黃土高原區：用于建模的氣象站多數分布于地勢較高的黃土丘陵區與黃土塬區，因此，回歸方程在東南部海拔較低的洛陽一帶誤差會增大。四川盆地區和云貴高原區：區內幾乎全部為山地，以中、大起伏亞高山和大起伏中山占最多［21］，海拔高度差異大，而用于建模的氣象站的40 cm年均地溫數據相對較少，因此，回歸方程很難準確地反應不同海拔高度的年均地溫狀況。青藏高原區和內蒙古高原及長城沿線區的地理面積很大，但氣象站的分布相對稀疏，建模站點在這兩個區域的分布密度低且分布不均勻，因此，回歸方程法的整體誤差較大。橫斷山脈區：用于40 cm年均地溫建模的氣象站數只有4個，雖然回歸方程的相關性達到了1，驗證點林芝站40 cm年均地溫的估算誤差也較小（0.1℃），但并不等于該分區任一點的估算值均能比較準確，因為4個站數據建立的模型對于廣大的區域范圍實在是太少了。

表5 各分區氣象站點年均地溫隨深度增加的變化趨勢Table 5 Trend of the change in mean annual soil temperature with depth at meteorological stations relative to zone

綜上所述，用于建模氣象站的年均地溫數據量、在標準耕作制度區中的分布位置和密度，均會影響回歸方程法的準確性。而制約氣象站的分布和氣象資料獲取的主要因素則是環境條件。如在青藏高原，最主要的地貌組合特征是由一系列近5 500～6 500 m的大起伏和極大起伏的高山、極高山組成的巨大山系與高位盆地、谷地構成的山地—盆地系統［21］；在新疆南部，95%以上的土地為沙漠和戈壁［22］；東北地區漠河一帶土壤存在長期的凍土現象。這些地區的氣候環境條件較為極端，氣象站的分布相對較少，能獲取的氣象數據資料更少，實際很難于該類地區建立回歸方程估算年均地溫。因此，本研究建立的回歸方程更適用于氣象站密度較大、海拔差異較小、適于農業耕作的地區。如果有條件獲取更多的氣象數據，在本研究分區的基礎上作適當細分，建立的回歸模型將會更準確。

表6 5～40 cm年均地溫變化量的統計特征（℃）Table 6 Statistical characteristics of the variation in magnitude（℃）of mean annual soil temperature with soil depth from 5 cm to 40 cm

3.2 探討“中國土壤系統分類”中土壤溫度狀況診斷標準

全國各分區5、10、15、20和40年均地溫數據完整的氣象站共有262個，對這些氣象站5～40 cm年均地溫變化量的絕對值進行統計（表6）。在5～20 cm深度范圍內每5 cm年均地溫變化量的均值隨深度的增加，東北區、長江中下游區、云貴高原區、西北區和青藏高原區表現為逐漸減小，黃淮海區、黃土高原區和四川盆地區表現為先增大后減小，江南區和橫斷山脈區表現為先減小后增大，華南區、內蒙古高原及長城沿線區表現為逐漸增大；多數分區均值的變化量≤0.1 ℃，極大值的變化量不穩定，變化范圍為0.1～1.6 ℃，可能因接近地表，除在當地氣溫的影響下，還受地表覆被、土壤顆粒組成、土壤含水量等綜合因素的影響。在20～40 cm范圍內，所有區域每5 cm年均地溫變化量的均值均≤0.1℃，極大值的變化量較0～20 cm深度穩定，多數分區≤0.2℃，青藏高原區和云貴高原區最大，達0.3℃。

由此推測，對于單一估算點，40 cm和50 cm的年均地溫最大差距≤0.4℃，在中國沒有50 cm年均地溫實測數據的情況下，“中國土壤系統分類”可以考慮用40 cm的地溫代替50 cm的地溫。

4 結 論

全國范圍內，5～40 cm各深度年均地溫均高于相應氣象站的年均氣溫。同一標準耕作制度一級分區內，各氣象站5～40 cm年均地溫隨深度增加沒有表現出同向變化規律；不同深度的年均地氣溫差平均值在5～20 cm深度內變化≤0.1 ℃，在20～40 cm深度變化較大，個別分區達0.4 ℃。本研究建立的各標準耕作制度一級分區年均地溫的估算方程，年均地氣溫差平均值法在部分地區的準確性較低，僅推薦在長江中下游區、江南區、四川盆地區及云貴高原區使用；回歸方程法除青藏高原區和內蒙古高原及長城沿線區外，其他各區的準確性較高，而且在氣象站密度較大、海拔差異較小、在適于農業耕作的地區應用會取得更滿意的精度。對各標準耕作制度一級分區5～40 cm年均地溫隨深度的變化規律分析表明：中國土壤系統分類可以考慮用40 cm的地溫代替50 cm的地溫。

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Methods for Estimation of Mean Annual Soil Temperature in China

HAN Chunlan YU Wuji LIU Jinbao FU Xiaomei ZHAO Liting
（College of Land and Environment，Shenyang Agricultural University，Shenyang 110866，China）

【Objective】Mean annual soil temperature is an important physical property of soil and of great significance to regional agricultural production. The purpose of this study is to explore regional characteristics of mean annual soil temperature relative to soil depth in China，and define an applicable method for accurate estimation of mean annual soil temperature. 【Method】Ground meteorological data accumulated in the 895 meteorological stations in China during the period from 1980 to 2010 were collated and mean annual soil temperature analyzed based on zoning by Grade I standard farming system in China. Two methods were tested for estimation of mean annual soil temperature in China. The first one is a multiple regression equation established on the basis of SPSS Statistics 17.0 for regression of mean annual soil temperature with mean annual air temperature，latitude，longitude and altitude，and the second one is to estimate mean annual soil temperature based on the mean annual air temperatures and regional mean air temperature already available.【Result】 Results show that the mean annual soil temperature in various soil layers 5 to 40 cm in depth in all the regions was higher than the mean annual air temperature monitored at the meteorological stations of corresponding regions. In the same meteorological zone，regardless of meteorological stations，mean annual soil temperature varied with soil depth within 5～40 cm，but the variation did follow the same trend. Mean annual soil and air temperatures differed in the range of ≤0.1℃ in all the soil layers from 5 to 20 cm in depth，but varied more，significantly in the soil layers from 20 to 40 cm in depth，and the difference in some individuals zones reached 0.4℃. Comparison between meteorological zones shows that the difference between mean annual soil and air temperatures varied regionally，that is，declining first and then rising from north to south，and gradually increasing from east to west；in some zones the difference varied in the range of 1.4～3.9℃at 20 cm in soil depth and in the range of1.1～4.3℃ at 40cm in soil depth. Compared with the estimation model based on zoning by Grade I standard farming system，the regression equation was higher in accuracy，but it was not so significant in the Qinghai-Tibet Plateau，Inner Mongolia and zones alongside the Great Wall. Analysis of the data of mean annual soil temperatures in soil layers at 5，10，15，20 and 40 cm in depth at all the 262 meteorological stations that had kept complete data shows that in the soil layers 5～40 cm in depth，mean annual soil temperature varied in the range of ≤0.1℃ at 5 cm and much less in the soil layers 20～40 cm in depth. Based on a single estimation site，the estimated mean soil temperature in the soil layer at 50 cm differed from the value at 40 cm to the extreme by ≤0.4℃.【Conclusion】The estimation of mean annual soil temperature using the mean annual soil and air temperature difference method is quite low in accuracy and the method is recommended for use only in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River，Jiangnan region，Sichuan Basin and Yunnan-Guizhou Plateau，and the regression equation method is quite high in accuracy in all the zones of Grade I standard farming system，except for Qinghai-Tibet Plateau，Inner Mongolia and zones alongside the Great Wall. In farming zones where the distribution of meteorological stations is dense and little in elevation variation，the regression equation based model is themore higher in accuracy with little variation in mean annual soil temperature in the soil layer 40～50 cm in depth. Therefore，it is advisable to use the soil temperature at 40 cm to replace that at 50 cm in the prevailing “Chinese Soil Taxonomy”.

Mean annual soil temperature；Soil temperature；Prediction model；Regional variation

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A

10.11766/trxb201606230569

（責任編輯：檀滿枝）

* 國家自然科學基金項目（41171172）、國家科技基礎性工作專項（2008FY110600，2014FY110200A06）資助 Supported by the National Natural Science Foundation of China（No. 41171172）and the National Science and Technology Basic Work（Nos. 2008FY110600，2014FY110200A06）

韓春蘭（1965—），女，內蒙古赤峰市人，副教授，主要從事土壤地理、土地資源管理等方面的教學和科研工作。E-mail：hancly@163.com

2016-06-23；

2016-11-08；優先數字出版日期（www.cnki.net）：2016-12-23