通遼市玉米春播期土壤水分預報模型

李 穎，劉 佳

（通遼市氣象局，內蒙古通遼 028000）

土壤水分研究一直是當今土壤物理學中最為活躍的研究領域[1]。長期以來，人們僅能夠通過Darcy定律對飽和土壤水分做定量研究。進入20世紀80年代，隨著測試手段和計算機應用的發(fā)展，以及學科間的相互滲透，土壤水分的研究由經(jīng)驗到理論、定性到定量發(fā)生了質的轉變，并為相關應用學科的發(fā)展提供了理論基礎[2]。計算機模擬是當今土壤水分運動最感興趣的方法。如德國格廷根大學林業(yè)系土壤研究所利用電腦模擬該所森林生態(tài)站的土壤水分運動狀況，數(shù)值模擬的結果既建立于嚴格的科學基礎上，又比較接近田間實際[3]。在我國，20世紀50年代中期至20世紀60年代中期土壤水分研究的學術界主要以前蘇聯(lián)為代表的形態(tài)水分研究觀點和方法支配著，一些術語和概念一直沿用到今天。1977年在杭州舉行的第一次土壤物理學術討論會上，首次將土壤水分的能量概念介紹到國內[4]，使得我國土壤水分研究步入一個嶄新的階段。

通遼市是內蒙古重要的糧食生產(chǎn)儲備基地，春季農(nóng)業(yè)氣象條件較差，土壤水分條件是影響春播生產(chǎn)的重要農(nóng)業(yè)指標。為了更好地服務通遼市玉米春播生產(chǎn)，滿足農(nóng)戶需求，在掌握通遼市各地區(qū)氣候資料和土壤水分資料的基礎上，查閱大量相關文獻資料，研究開發(fā)通遼市玉米春播期土壤水分預報模型，以便提前預測春播期土壤水分條件，從而使涉農(nóng)部門根據(jù)預報信息，指導農(nóng)戶提前采取相應的保墑、增墑措施，保證玉米適期播種和正常出苗，對提高氣象為農(nóng)服務能力，以及全市糧食穩(wěn)產(chǎn)增收、發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)具有重大意義。

1 資料來源和分析方法

選取通遼市8個旗縣站氣象觀測數(shù)據(jù)資料進行研究分析。其中奈曼旗、科爾沁區(qū)采用1980—2015年數(shù)據(jù)，開魯縣采用1982—2015年數(shù)據(jù)，巴雅爾鎮(zhèn)、扎魯特旗、科左中旗、科左后旗與庫倫旗采用2006—2015年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)內容包括各臺站本年度夏季、秋季、冬季的平均氣溫、降水量、平均風速、日照時數(shù)、蒸發(fā)量與土表地溫，封凍前土壤水分（11月中旬），以及下一年3月份的平均氣溫、降水量、平均風速、日照時數(shù)、蒸發(fā)量與土表地溫，玉米春播期土壤水分（4月中旬）等26個氣象觀測要素值，其中土壤水分大小用0～30 cm土壤平均相對濕度表示。

采用主成分分析法和相關性分析法挑選出影響通遼市各地區(qū)玉米春播期土壤水分條件的顯著氣象因子，運用多元回歸方程建立該地區(qū)玉米春播期土壤水分與氣象因子間的數(shù)學預報模型方程，并對其進行回代檢驗，確定擬合度。同時用2016年玉米春播期土壤水分實測值對預報模型進行進一步驗證。

2 結果與分析

2.1 顯著氣象因子的篩選

在SPSS數(shù)據(jù)窗口中輸入通遼市8個旗縣站26個氣象要素歷年值，并對除春播期土壤水分之外的其他25個要素值進行數(shù)據(jù)標準化處理，標準化后的數(shù)據(jù)名前加“Z”表示。將標準化后的數(shù)據(jù)進行因子分析，通過降維，抽取特征值＞1或累計貢獻率＞80%的主成分，所得結果如表1所示。從表1可見，科爾沁區(qū)前7個主成分特征值＞1，同時，前7個成分累計貢獻率達到83.358%，也符合累計貢獻率＞80%的原則，所以決定用7個氣象因子來代替原來的25個氣象因子。其他7個旗縣站也采用同樣的主成分分析法來確定顯著因子個數(shù)。

表1 各旗縣站顯著氣象因子個數(shù)和累計貢獻率

成分矩陣即因子載荷矩陣，每一個載荷量表示主成分與對應變量的相關系數(shù)，該系數(shù)表示該因子對變量的影響程度，也稱為變量在因子上的載荷。但在成分矩陣中每個因子（主成分）的系數(shù)（載荷）沒有很明顯的差別，所以不好命名。因此，為了對因子進行命名，可以進行旋轉，使系數(shù)向0和1兩極分化，從旋轉載荷矩陣可以看出每一個主成分對應的氣象因子的載荷量[5]。之后結合相關性分析結果，得出每個主成分對應的顯著氣象因子，結果如表2所示。通遼市南北、東西各地區(qū)氣象條件差異明顯，對玉米春播期土壤水分影響也略有不同，因此，各地區(qū)選取的顯著氣象因子也略有差異，但總的影響的關鍵氣象因子是相同的。

2.2 玉米春播期土壤水分預報模型的建立

采用多元回歸分析法，確立通遼市8個旗縣站點玉米春播期土壤水分預報的數(shù)學模型方程，并運用回代檢驗進一步確定每個預報模型的準確率。從表3可以看出，全市8個旗縣站的預報模型擬合度均在81%以上，說明模型擬合度非常好。

2.3 2016年通遼市玉米春播期土壤水分預報模型驗證

將通遼市8個旗縣站2015—2016年相應氣象要素值分別代入各自預報模型方程中，計算結果見表4。

從表4結果來看，全市8個旗縣站中，僅巴雅爾鎮(zhèn)的方程預報準確率不到60%，其余7個旗縣站的方程預報準確率均在60%以上。全市8個旗縣站春播期土壤水分預報模型總體準確率為78%，達到預期目標。

表2 影響各旗縣玉米春播期土壤水分的顯著氣象因子

表3 玉米春播期土壤水分預報模型及擬合度 %

表4 2016年玉米春播期土壤水分預報模型驗證 %

3 關于土壤水分預報模型的一些問題

有關土壤的監(jiān)測、模擬和評估還存在不少問題，特別是監(jiān)測方法和模擬方法不規(guī)范，使研究結果的可比性和精度大打折扣。土壤水分數(shù)據(jù)監(jiān)測不連續(xù)和實時性差，更是一個較為普遍的現(xiàn)象之一，加之測定方法和數(shù)據(jù)處理方面技術原因，獲得的土壤水分數(shù)據(jù)經(jīng)常嚴重滯后，導致數(shù)據(jù)的利用效率低[6]。同時由于土壤水分受氣象因子、作物以及土壤類型等多種因子的綜合影響。因此，應該以土壤水分變化的機理性模型為基礎[7]，兼顧各主要影響因子時空變化的隨機模型，根據(jù)不同農(nóng)田地域特點，建立綜合性的土壤水分模擬模型，將多種預報方法綜合起來考慮的組合預報分析將會是提高預報模型精度的一種有效途徑[8]。隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展、城市化進程的加快，土壤水分研究的范圍將更加廣泛[9]，土壤水分的測試儀器將更為精密，土壤水分的動態(tài)機理性研究將更加深入，以農(nóng)業(yè)節(jié)水和高效用水為中心的土壤水分與作物關系研究將廣泛開展[10]。

參考文獻：

［1］馬履一.國內外土壤水分研究現(xiàn)狀與進展［J］.世界林業(yè)研究，1997，1（5）：26-31.

［2］莊季屏.四十年來的中國土壤水分研究［J］.土壤學報，1989（3）：241-248.

［3］姚賢良.土壤物理學的研究動態(tài)及展望［J］.土壤，1985（6）：281-289.

［4］朱祖祥.土壤水分的能量概念及其意義［J］.土壤學進展，1979（1）：1-2.

［5］張文彤.世界優(yōu)秀統(tǒng)計工具SPSS 11.0統(tǒng)計分析教程（高級篇）［M］.北京：北京希望電子出版社，2002：191-199.

［6］申慧娟，嚴昌榮，戴亞平.農(nóng)田土壤水分預測模型的研究進展及應用［J］.生態(tài)科學，2003，22（4）：366-370.

［7］申雙和，川 英.農(nóng)田土壤水分預測模型應用研究［J］.南京氣象學院學報，1992，15（4）：540-548.

［8］申雙和，川 英.農(nóng)田土壤水分的隨機模擬和預報［J］.南京氣象學院學報，1993，16（3）：324-328.

［9］高 峰，胡繼超，卞 赟.國內外土壤水分研究進展［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學，2007，35（34）：11146-11148.

［10］李洪文，高煥文.保護性耕地土壤水分模型［J］.中國農(nóng)業(yè)大學學報，1996，1（2）：25-30.