稻蝦共作模式蝦溝水溫預報模型研究

楊青青 曾月 鄧艷君 高華東 張倫瑾 劉凱文

摘要：利用2015年7月至2018年7月潛江市水產局水溫資料和潛江市氣象站的氣溫資料，分析了潛江市稻蝦共作模式蝦溝水溫變化規律及其與氣溫的關系，同時利用相關分析，篩選出與水溫關系密切的要素，建立水溫預報模型，并分析模型誤差，最后選取荊州市智慧氣象示范農場水溫資料、荊州市氣象站氣溫資料對水溫模型進行驗證。結果表明，蝦稻共作地蝦溝水溫主要隨氣溫的變化而變化，但水溫年變化幅度遠低于氣溫，水溫高于氣溫。水溫日變化幅度較小，水溫日較差遠小于氣溫日較差，水溫最高、最低值出現時間均滯后于氣溫。水溫與氣溫和前1日水溫、前1日氣溫相關系數較大，以平均氣溫、前1日平均水溫和前1日平均氣溫為預報因子，建立最高水溫、最低水溫、平均水溫預報模型，模型相關系數0.991～0.997，平均絕對誤差分別為1.018、0.639、0.551 ℃，模型具有較高的精度，模擬效果較好。選取荊州水溫和氣溫驗證最高水溫、最低水溫、平均水溫模型，模型平均絕對誤差分別為1.475、0.864、0.647 ℃，相關系數0.977～0989，可以比較準確地預報蝦稻共作地水溫，指導小龍蝦科學養殖。

關鍵詞：水溫;氣溫;蝦稻共作;預報

中圖分類號： S165+.29文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）05-0194-05

無氏原螯蝦（簡稱小龍蝦）屬于冷血動物，體溫隨環境溫度的變化而改變，水溫是其養殖最大的氣象影響要素。近年來，國內外許多學者研究認為影響水溫變化的主要因素為氣溫，Mohseni等使用線形函數研究了水溫的變化規律及其與氣溫的關系[9]。Caissie等以logistic函數為基礎創建了日最大水溫與氣溫的模型[10]。高迎娟等研究認為水溫與氣溫及前1日水溫相關系性大[11]。鄧愛娟等用逐步回歸法建立了養殖魚塘春夏季水溫預報模型[12]。張德林等分析了冬春季水溫在設施魚塘的日變化特點，建立了水溫與外界氣溫關系的統計模式[13]。國內外學者在水溫方面的研究，大多集中在海域或內陸湖泊等水體。關于蝦池內氣溫與水溫關系的研究極少，特別是最主要的養殖模式——蝦稻共作模式的水深遠比魚塘淺，僅約為1.7 m[14]，養殖魚塘水溫與氣溫的關系研究結論不能應用于小龍蝦氣象服務中。而且，據統計測算，2017年小龍蝦養殖業產值485億元，經濟總產值2 685億元，全產業鏈從業人員近520萬[15]，小龍蝦產業已成為經濟發展的重要支柱和農民收入新的增長點。因而，為提高養殖戶收入，有必要分析小龍蝦養殖塘水溫變化規律，開展氣溫與蝦池水溫相關性研究，在氣溫預報基礎上建立水溫預報模型，提高小龍蝦養殖的趨利避害能力，為促進地方經濟發展做出貢獻。

近年來，湖北小龍蝦養殖面積和產量持續快速增長，其中荊州市養殖規模最大，約占全國小龍蝦產量的1/3，占全省產量的1/2。為了推動鄉村振興和產業扶貧，2018年9月14日湖北省人民政府辦公廳印發《湖北省推廣“蝦稻共作 稻漁種養”模式三年行動方案》，向全省推廣“蝦稻共作稻漁種養”模式，到2020年，全省蝦稻共作、稻漁種養模式成長到46.7萬hm2，推動打造具有湖北特色、有影響力的小龍蝦和優質稻區域公用品牌。

荊州市的氣候條件優越，溫度適宜、降水充沛，適宜小龍蝦越冬和繁殖;水田面積大，水利設施建設齊全，為稻蝦種養產業迅速規模化發展提供了必要的先決條件。隨著氣候變暖，暴雨洪澇、高溫干旱、低溫雨雪等極端氣象災害頻發，不少養殖單位常因對氣象條件掌握不好造成重大經濟損失。本研究分析潛江市蝦稻共作地蝦溝水溫變化規律及其預報方法，旨在建立合適的水溫預報模型，準確預測蝦稻共作地蝦溝水溫，以期為小龍蝦科學養殖提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 資料來源

水溫資料來源于湖北省潛江市水產局建設的16個水質監測站和荊州市太湖港智慧氣象示范農場水質監測站，用于監測蝦稻共作地蝦溝水面以下30 cm處水溫。氣溫資料分別來源于潛江市和荊州市國家氣象站。潛江水溫、氣溫資料時間長度為2015年7月23日至2018年7月16日（其中2015年10月10—31日、11月10—30日、12月10—31日時段數據缺失）和荊州水溫、氣溫資料時間長度為2019年5月22日至2020年4月5日（2019年7月23日至10月29日設備維修，數據缺失）。

1.2 研究方法

潛江市各水溫站水溫觀測頻率為15 min/次，每24 h記錄96個數據。通過提取16個站逐日最低水溫、最高水溫、平均水溫觀測資料取平均值作為當日的水溫觀測數據。

根據水溫觀測資料，統計水溫與對應氣溫觀測資料的Pearson相關系數，并采用t檢驗進行相關系數顯著性檢驗。

2 結果與分析

2.1 水溫變化規律

2.1.1 水溫年變化 由圖1可見，水溫與氣溫年度變化規律基本接近，夏季最高，春、秋次之，冬季最低，并且蝦溝水溫隨氣溫的變化而變化，但水溫變化幅度比氣溫小，且略滯后于氣溫。最高水溫、最低水溫、平均水溫均高于氣溫，其中最低水溫與最低氣溫的差異最明顯。水溫最高值為38.8 ℃，35 ℃ 及以上的天數為47 d，其中2015年3 d、2016年24 d、2017年20 d;低溫期出現在1月下旬，最低水溫為0.5 ℃。氣溫最高為38.4 ℃，35 ℃及以上高溫天數43 d，其中2016年22 d、2017年18 d、2018年3 d;低溫期出現在1月下旬，最低氣溫為 -6.8 ℃，0 ℃以下低溫天數53 d。平均水溫變化范圍1～35.7 ℃，平均氣溫變化范圍-3.1～33.1 ℃，平均水溫變化略滯后于平均氣溫。

2.1.2 水溫月變化 由圖2可見，7—8月為全年水溫的高值期，12月至次年1月為水溫低值期。2—8 月水溫總體上升，9月至次年1月總體下降。2015—2018年最高月平均水溫分別出現在2015年7月（31.1 ℃）、2016年8月（31.8 ℃）、2017年7月（31.9 ℃），各年最低月平均水溫分別出現在2016年1月（6.0 ℃）、2017年1月（8.0 ℃）、2018年1月（5.1 ℃）。平均水溫均高于平均氣溫。

一年中，季平均水溫在夏季最高（29.8 ℃），秋季次之（20.1 ℃），春季第三（19.5 ℃），冬季最低（9.9 ℃）。季平均氣溫在夏季最高（27.6 ℃），秋季次之（18.0 ℃），春季第三（17.9 ℃），冬季最低（175 ℃）。一年中，任何季節季平均水溫均比季平均氣溫高（表1）。

2.1.3 水溫日變化 由于水的比熱容比空氣大，因而水溫升溫、降溫速度低于空氣升溫、降溫速度，水溫小時最高、最低值出現時間均滯后于氣溫。水溫最高值出現在16：00—17：00間（氣溫15：00—16：00 間），水溫最低值出現在08：00—09：00間（氣溫06：00—07：00間）（圖3）。

2.2 水溫預報模型與驗證

2.2.1 相關分析 蝦稻共作地蝦溝水溫與氣溫有很好的一致性，年、季、月、日變化規律也比較一致，但有一定的差異，水溫變化相對氣溫變化略有滯后，水溫不能單純由當時次的氣溫推算得出。前文分析得出的這些結論與多數學者的研究結論一致。

將潛江市2015年7月至2018年7月逐日最高水溫Smax、平均水溫Savg、最低水溫Smin、最高氣溫Tmax、平均氣溫Tavg、最低氣溫Tmin、前1日最高水溫S1max、前1日平均水溫S1avg、前1日最低水溫S1min、前1日最高氣溫T1max、前1日平均氣溫T1avg、前1日最低氣溫T1min進行相關分析（樣本量為1 016），篩選出與水溫關系密切的要素，結果見表2。水溫與前1日平均水溫、平均氣溫和前1日平均氣溫3項相關系數均較大。因此，可以選取當日與前1日平均氣溫、前1日平均水溫作為預報因子，預測平均水溫、最高水溫、最低水溫。

2.2.2 水溫預報模型 采用多元線性回歸法，建立日平均水溫、日最高水溫、日最低水溫預報模型，公式如下：

Smax=0.662S1avg+0.551Tavg-0.18T1avg+1.868;

Smin=0.748S1avg+0.417Tavg-0.171T1avg-0.869;

Savg=0.696S1avg+0.472Tavg-0.163T1avg+0.490。

使用多元線性回歸模型能較好地預測水溫，水溫實測值與預報值在y=x線兩側的分布見圖4。實測最高水溫與預報最高水溫、實測最低水溫與預報最低水溫、 實測平均水溫與預報平均水溫相關系數r2分別為0.981 2、0.989 8、0.993 0，水溫預報模型精度較高。

2.2.3 模型誤差分析 分析水溫預報模型的誤差（表3）可知，最高水溫、最低水溫、平均水溫模擬結果與實測值的標準差分別為1.258、0.891、0.742 ℃，平均絕對誤差在1.1 ℃以內，相對誤差在7%以內，模型誤差較小，精度較高。

2.3 模型驗證

利用荊州市太湖港智慧氣象示范農場蝦稻田2019年5月22日至2020年4月5日共計170 d的水溫數據驗證水溫預報模型的預測精度，結果見圖5。預測水溫與實測水溫值分布在y=x線兩側，實測最高水溫與預報最高水溫、實測最低水溫與預報最低水溫、實測平均水溫與預報平均水溫相關系數r2分別為0.981 8、0.992 4、0.993 6，水溫模型預測精度較高。

分析水溫預測模型的誤差（表4）可知，最高水溫、最低水溫、平均水溫模擬結果與實測值的平均絕對誤差分別為1.475、0.864、0.647 ℃，相對誤差在11%以內，水溫預報模型誤差較小。

3 結論與討論

稻蝦共作模式蝦溝水溫主要隨氣溫的變化而變化，水溫與氣溫年變化趨勢一致，夏季最高，春、秋次之，冬季最低，水溫高值期出現在7—8月，低值期出現在12月至次年1月，水溫總體高于氣溫，但水溫變化幅度比氣溫小，且略滯后于氣溫。水溫日最高值出現在16：00—17：00間（氣溫15：00—16：00 間），水溫最低值出現在08：00—09：00間（氣溫06：00—07：00間），水溫日變化幅度較小，水溫日較差遠小于氣溫日較差。

水溫與氣溫之間的相關分析結果表明，水溫與平均氣溫、前1日水溫、前1日氣溫相關系數較大，相關系數均大于0.98，這3個變量作為預報因子，建立平均水溫、最高水溫、最低水溫預報模型，模型預報值與實測值相關系數在0.991～0.997之間，具有較高的精度，模型平均絕對誤差分別為1018、0639、0.551 ℃，水溫預報模型擬合精度較高。

利用荊州太湖港智慧氣象示范農場蝦稻田2019年5月22日至2020年4月5日（2019年7月23日至2019年10月29日設備維修，數據缺失）共計170 d的水質水溫監測數據驗證水溫預報模型的預測精度，實測最高水溫與預報最高水溫、實測最低水溫與預報最低水溫、實測平均水溫與預報平均水溫相關系數r2分別為0.977、0.988、0.989，模型平均絕對誤差分別為1.475、0.864、0.647，最高水溫預報模型誤差較大，最低水溫、平均水溫預報模型誤差較好，具有較強的實用價值。

水質監測站建站較晚、設備維護不及時，導致部分時段水溫數據缺失，且資料時間長度不長，數據樣本有限，后期將進一步收集水溫資料，采用分季節、分天氣建立水溫模型，來提高水溫模型的預報精度。

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