黑龍江省玉米春播期10cm地溫預測

閆平 季生太 紀仰慧 曲輝輝 于瑛楠 王銘 初征

摘要：玉米是黑龍江省第一大作物，因熱量資源的限制，搶前抓早播種是玉米高產的重要措施，而研究玉米地溫預測方法，進而預測玉米適宜播種期，可以指導大田玉米科學早播，為玉米安全生產提供保障。利用2007—2017年黑龍江省80個氣象觀測站氣溫、地溫、風速預報資料，采用多元回歸分析方法，構建玉米春播期10 cm地溫逐日預測模型，并開發了玉米春播期日平均10 cm地溫預報系統。利用2007—2012年觀測數據及預報數據開展回代檢驗，利用2018—2020年觀測數據及預報數據開展大田應用檢驗。結果表明：該系統預測的當日地溫、未來1日地溫、未來2日地溫預報效果較好，雖然未來3日預報效果略差，但是預報升降溫趨勢準確。根據預測模型開發的地溫預報系統，操作簡單，預報結果以圖形和表格2種方式存儲，應用直觀方便，能夠滿足業務服務需求。

關鍵詞：玉米；地溫；多元回歸；模型；預測；系統

中圖分類號：S152.8文獻標志碼：A論文編號：cjas2020-0221

Prediction of 10 cm Ground Temperature in Spring Sowing Period of Maize in Heilongjiang

Yan Ping1，2，3， Ji Shengtai4， Ji Yanghui3， Qu Huihui3， Yu Yingnan3， Wang Ming3， Chu Zheng3

（1Meteorological Academician Workstation of Heilongjiang Province， Harbin 150030， Heilongjiang， China； 2Innovation and Opening Laboratoryof Regional Eco-meteorology in Northeast， China Meteorological Administration， Harbin 150030， Heilongjiang， China；3Heilongjiang Province Institute of Meteorological Sciences， Harbin 150030， Heilongjiang， China；4Heilongjiang Ecometeorological Center， Harbin 150030， Heilongjiang， China）

Abstract： Maize is the most important crop in Heilongjiang Province， because of the limitation of heat resources， it is essential to sow early to achieve high yield. The study on the prediction method of maize ground temperature and the prediction of suitable maize sowing date could guide the early sowing of maize in field and guarantee maize safety production in the province. Based on the prediction data of temperature， ground temperature and wind speed of 80 weather stations in Heilongjiang from 2007 to 2017， we established a daily prediction model of 10 cm ground temperature in spring sowing period of maize by using multiple regression analysis method， and developed a 10 cm ground temperature prediction system. We used the observation data and forecast data from 2007 to 2012 to carry out the return test， and the observation data and forecast data from 2018 to 2020 to carry out the field application test. The results showed that the prediction of the ground temperature of the day， the next day and the next two days were relatively good. Although the prediction of the ground temperature of the next three days was slightly worse， the prediction of temperature rise and fall trend was accurate. The ground temperature prediction system developed according to the prediction model is easy to operate， and the prediction results could be stored in two ways of graph and table for easy application to business services.

Keywords： Maize； Ground Temperature； Multiple Regression； Model； Prediction； System

0引言

玉米是黑龍江省第一大作物，2018年玉米播種面積超過6.3×106hm2，玉米總產占全國15%左右[1]。黑龍江省玉米產業的健康發展對中國玉米產業發展具有舉足輕重的作用，承擔著保障國家糧食安全的重任。黑龍江省地處中國最北端，熱量資源是全國最匱乏的省份之一。但是從20世紀90年代以來，黑龍江省氣溫明顯增加。研究表明，黑龍江省≥10℃積溫20世紀90年代比80年代上升125℃，2000年后比80年代上升189℃[2]。氣溫增加直接導致地溫升高，玉米播種期提前。

玉米適時播種是實現穩產高產的基礎，抓好播種關，可以使玉米在生育期內充分利用有限的氣候資源，也為各項農業耕作的技術措施發揮應有的作用提供保障，具有十分重要的意義。黑龍江省玉米播種深度位于土層0～10 cm之間，地溫6℃以上可以播種，地溫8℃以上可以安全播種，因此準確預報地溫穩定通過6、8℃日期，可以預報玉米播種期。

關于地溫預報，21世紀初，李毅[3]利用地氣溫的線性關系預報新疆玉米田8：00的剖面地溫，開啟了國內地溫預測的廣泛研究。后期學者延續該地溫預報方法，多采用基于氣象觀測站點的地溫與其影響因子的單要素相關或雙要素回歸方法建立預測模型，地溫預測的研究也主要集中在東北地區，如陳鵬獅等[4]、宋曉巍等[5]通過地氣溫關系建立了遼寧省地溫預測模型；李帥[6]利用黑龍江省逐日氣溫、地溫資料，通過回歸建立春季淺層地溫預報模型；周斌[7]采用遼西地區氣象要素和土壤水分數據，通過多元回歸分析建立了遼西地區的地溫預報模型；王萍[8]利用內蒙古河套灌區氣溫、地溫等資料，采用回歸分析等方法，建立土壤溫度預報模型。2010年以來，隨著科技發展，新的預測方法開始運用到地溫預測之中，如2018年桂沁園[9]運用MATLAB軟件構建了巢湖市基于BP神經網絡淺層最低地溫預報模型。總結前人研究成果，利用多要素回歸方法建立地溫預報模型仍是準確率較高的方法。目前黑龍江省地溫預報只考慮氣溫、地溫，影響因素不夠全面，因此嘗試考慮多因素影響，建立日平均10 cm地溫預測模型開展地溫預報，以期為玉米播種提供參考。

1資料與方法

1.1研究區概況

黑龍江省位于中國東北部，屬寒溫帶大陸性季風氣候，冬長夏短，四季分明。年平均氣溫2.6℃，年降水量515 mm，年日照時數2561 h，氣候特點決定作物種植制度一年一熟，作物生長季5—9月，玉米主產區4月下旬—5月上旬播種，9月成熟。

1.2資料與方法

本研究所用資料為黑龍江省2007—2020年80個氣象觀測站玉米春播期（4月中旬—5月上旬）逐日平均氣溫、平均10 cm地溫、平均風速，資料來自黑龍江省氣象局。采用多元回歸分析方法[10-11]，以10 cm地溫作為預測對象，利用2007—2017年逐日氣溫、風速、前一日平均10 cm地溫為預測因子建立預測方程，預測未來3天日平均10 cm地溫，利用2018—2020年資料進行預測應用檢驗。

2結果與分析

2.1春播期10 cm地溫預測模型

對2007—2017年春季日平均10 cm平均地溫與氣溫、前一日地溫、風速進行回歸分析，建立玉米春播期日平均10 cm地溫預測模型（表1～4）。

表1中Y為當日平均10 cm地溫預測值（℃），x1為前一日平均10 cm地溫實際值（℃），x2為前一日平均氣溫（最高氣溫與最低氣溫和的一半，下同），x3為當日平均氣溫（℃），x4為當日平均風速（m/s）。

表2中Y為未來1日平均10 cm地溫預測值（℃），x1為前一日平均10 cm地溫實際值（℃），x2為前一日平均氣溫（℃），x3為當日平均氣溫（℃），x4為當日平均風速（m/s），x5為未來1日平均氣溫（℃），x6為未來1日平均風速（m/s）。

表3中Y為未來2日平均10 cm地溫預測值（℃），x1為前一日平均10 cm地溫實際值（℃），x2為前一日平均氣溫（℃），x3為當日平均氣溫（℃），x4為當日平均風速（m/s），x5為未來1日平均氣溫（℃），x6為未來1日平均風速（m/s），x7為未來2日平均氣溫（℃），x8為未來2日平均風速（m/s）。

表4中Y為未來3日平均10 cm地溫預測值（℃），x1為前一日平均10 cm地溫實際值（℃），x2為前一日平均氣溫（℃），x3為當日平均氣溫（℃），x4為當日平均風速（m/s），x5為未來1日平均氣溫（℃），x6為未來1日平均風速（m/s），x7為未來2日平均氣溫（℃），x8為未來2日平均風速（m/s），x9為未來3日平均氣溫（℃），x10為未來3日平均風速（m/s）。

2.2地溫預報系統

地溫預報系統面向黑龍江省春播期地溫預報需求研發，分為服務器端和客戶端，服務器端用于存放地溫實時數據及預報數據，采用SQL Server關系型數據庫，客戶端用于預報員操作，采用C/S架構，將該系統集成在“黑龍江省生態與農業氣象省、市、縣三級制作和發布一體化平臺”中，作為其中一個模塊，開展應用（圖1），預報結果以圖形和表格兩種方式存儲。

2.2.1硬件支持環境

（1）SQL Server數據服務器：高性能數據服務器，采用Windows 2008操作系統，為系統提供地溫觀測資料及氣象預報的數據支持。

（2）預報員客戶端：圖形工作站或高級臺式計算機，用于制作地溫預報產品。

（3）網絡通訊協議：采用通行的TCP/IP協議，網絡結構為千兆以太網（主干）和快速以太網（支線），支持農業氣象信息數據傳輸。

2.2.2軟件支持環境

（1）軟件框架：基于CAgMSS插件式框架技術[12]。

（2）操作系統平臺：數據庫服務器采用Windows Server 2008，應用程序客戶端采用Windows7、windows8、windows10。

（3）開發環境：采用MS.NET程序設計語言，以及關系型數據庫（SQL Server 2008）。

（4）地理信息平臺：以ArcGIS10.2為支撐平臺。

2.3地溫預測回代檢驗

選取2007—2012年4月中旬至5月上旬逐日氣溫和日平均10 cm地溫及預測氣溫、風速代入上述模型，進行回代檢驗，結果見表5。回代檢驗中預測當日準確率最高，6年平均誤差在0.3℃之內，預測未來1日，6年平均誤差在0.5℃之內，預測未來2日，6年平均誤差在0.7℃之內，預測未來3日，6年平均誤差在0.7℃之內。

2.4地溫預報應用檢驗

將2018—2020年4月15—30日逐日氣溫和10 cm地溫及預報氣溫、風速代入春季日平均10 cm地溫預測模型，預測逐日地溫，并計算其誤差。全省的檢驗結果為6℃相差0～3天，8℃相差0～3天。具體是當日平均10 cm地溫結果為：35%的日數預報誤差在0.5℃以內， 62%的日數預報誤差在1.0℃以內，91%的日數預報誤差在2.0℃以內。預測未來1日平均10 cm地溫結果為：20%的日數預報誤差在0.5℃以內，40%的日數預報誤差在1.0℃以內，72%的日數預報誤差在2.0℃以內。預測未來2日平均10 cm地溫結果為：19%的日數預報誤差在0.5℃以內，36%的日數預報誤差在1.0℃以內，66%的日數預報誤差在2.0℃以內。預測未來3日平均10 cm地溫結果為：13%的日數預報誤差在0.5℃以內，25%的日數預報誤差在1.0℃以內，49%的日數預報誤差在2.0℃以內。從預測準確率來看，全省多數站點預測日平均10 cm地溫6℃和8℃相差2天以內，可以為播種期預報產品提供參考。

表6為全省4月15—30日預報的平均絕對誤差，從表6可見，15天預報的誤差平均值為預報當天-0.5℃，預報未來1日-1.1℃，預報未來2日-1.2℃，預報未來3日-1.9℃。

2.5哈爾濱2020年預報應用檢驗

表7為哈爾濱2020年4月15—30日預報的絕對誤差，從表7可見，16天預報當日的誤差平均值是-0.1℃，預報最大誤差1.9℃；預報未來1日的誤差平均值是-1.2℃，預報最大誤差-2.6℃；預報未來2日的誤差平均值是-1.2℃，預報最大誤差-3.3℃，預報第3日的誤差平均值是-1.9℃，預報最大誤差-4.8℃。

3結論

黑龍江省春季10 cm地溫穩定通過6、8℃日期對于玉米播種非常重要。通過多元回歸分析方法構建了日平均10 cm地溫逐日預測模型，并進行了檢驗，得到結論如下。

玉米春播期日平均10 cm地溫預測模型對未來1日地溫預報效果較好，歷史回代絕對誤差平均為0.2～ 0.5℃，實際應用預報絕對誤差平均為1.0～1.4℃，哈爾濱最小誤差是0.2℃，最大預報誤差是2.6℃。玉米春播期日平均10 cm地溫預測模型對未來2日地溫預報效果較好，歷史回代絕對誤差平均為0.1～0.7℃，實際應用預報絕對誤差平均為1.0～1.5℃，哈爾濱最小誤差是0.1℃，最大預報誤差是3.3℃。玉米春播期日平均10 cm地溫預測模型對未來3日地溫預報效果略差，歷史回代絕對誤差平均為0.0～0.7℃，實際應用預報絕對誤差平均為1.5～2.4℃，哈爾濱最小誤差是0.0℃，最大預報誤差是4.8℃。玉米春播期日平均10 cm地溫預測模型中當日、未來1日、未來2日預報效果較好，雖然未來3日預報效果略差，但是預報升降溫趨勢準確。根據預測模型開發的地溫預報系統，操作簡單，預報結果直接出圖，直觀方便。

4討論

氣溫與地溫雖然關系密切[13-16]，地溫變化主要是氣溫變化引起的，但是地溫的波動幅度與氣溫存在較大差異，玉米種子播在土壤5～10 cm土層，不能根據氣溫預報指導玉米播種。如2008年4月23—26日出現降溫過程，肇源日平均氣溫為2～7℃，日平均10cm地溫為3～6℃，部分地塊由于持續低溫導致玉米粉籽、爛籽[17]，2017年5月6日出現了降溫過程，肇源日平均氣溫為5℃，日平均10 cm地溫為8℃，玉米種子未遭受冷害。因此，日平均10 cm地溫預報對春季玉米播種意義重大，本研究日平均10 cm地溫預測模型回代檢驗和預報檢驗平均誤差小于2.4℃。預測模型精度能夠滿足業務應用標準，可用于春季玉米播種期地溫預測，進而對玉米適宜播種期進行預報。

針對10 cm地溫預測部分結果精度不高的問題，分析誤差偏大原因，研究結果表明，預測效果差的日期均是出現劇烈升溫或降溫情況，本研究受到地溫資料限制，對玉米春播期劇烈升溫、降溫考慮不充分，預測偏差略大。后期將繼續補充地溫觀測資料，重點開展春季劇烈升溫、降溫的地氣溫度關系研究，同時考慮大風、陰雨、霧霾等特殊天氣條件下的地氣溫度變化規律，完善10cm地溫預測模型，指導玉米春播生產。

參考文獻

[1]中華人民共和國國家統計局.中國統計年鑒—2019[M].北京：中國統計出版社，2019.

[2]季生太，楊明，紀仰慧，等.黑龍江省近45年積溫變化及積溫帶的演變趨勢[J]，中國農業氣象，2009（2）：133-137.

[3]李毅，邵明安，王文焰，等.玉米田地溫的時空變化特征及其預報[J].水利學報，2003（1）：103-108.

[4]陳鵬獅，張玉書，馮銳，等.50年來遼寧省地溫變化規律及播種期地溫預報研究[J].干旱區資源與環境，2015，29（6）：163-168.

[5]宋曉巍，李琳琳，李石，等.沈陽地區淺層地溫變化特征及播種期地溫預報研究[J].氣象與環境學報，2019，35（4）：93-99.

[6]李帥，王萍，陳莉，等.黑龍江省春季淺層（0～20cm）地溫變化特征及預報[J].冰川凍土，2014，36（1）：55-62.

[7]周斌，李輯，李晶，等.遼西地區地溫預測方法探析[J].現代農業科技，2015（21）：232，235.

[8]王萍，李秀芬，王秋京，等.作物春季播種期土壤溫濕因子的分析及預測研究——以內蒙古河套灌區為例[J].土壤通報，2016，47（6）： 1314-1324.

[9]桂沁園，王學林，曹明.基于BP神經網絡的巢湖市冬季淺層地溫預報[J].現代農業科技，2018（12）：190-192.

[10]李秀芬，李帥，紀瑞鵬，等.東北地區主要作物生長季降水量的時空變化特征研究[J].安徽農業科學，2010，38（32）：18351-18353.

[11]馬開玉，丁裕國，屠其璞，等.氣候統計原理與方法[M].北京：氣象出版社，1993：42-192.

[12]吳門新，莊立偉，侯英雨，等.中國農業氣象業務系統（CAgMSS）設計與實現[J].應用氣象學報，2019，30（5）：513-527.

[13]周連童，溫李明.我國春夏季地氣溫差的時空變化特征及其與夏季降水的聯系[J].氣候與環境研究，2016，21（6）：621-632.

[14]周刊社，陳華，卓嘎.近43年西藏高原20 cm地溫對氣溫和降水變化的響應[J].中國農學通報，2015，31（35）：209-216.

[15]王佳琳，潘志華，韓國琳，等.1961—2010年中國0 cm地溫變化特征及其與氣溫變化的關系[J].資源科學，2016，38（9）：1733-1741.

[16]高學芹，袁靜.1980—2014年濰坊市深層地溫對氣候變化的響應[J].中國農學通報，2015，31（28）：201-206.

[17]閆平，姜麗霞，王萍，等.黑龍江省玉米播種下限溫度指標閾值研究[J].氣象，2020，46（8）：1089-1097.