稻蝦共作模式蝦溝水溫預(yù)報(bào)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(chǎn)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(guī)律及其與氣溫的關(guān)系，同時(shí)利用相關(guān)分析，篩選出與水溫關(guān)系密切的要素，建立水溫預(yù)報(bào)模型，并分析模型誤差，最后選取荊州市智慧氣象示范農(nóng)場(chǎng)水溫資料、荊州市氣象站氣溫資料對(duì)水溫模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)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(yuǎn)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(yuǎn)小于氣溫日較差，水溫最高、最低值出現(xiàn)時(shí)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(guān)系數(shù)較大，以平均氣溫、前1日平均水溫和前1日平均氣溫為預(yù)報(bào)因子，建立最高水溫、最低水溫、平均水溫預(yù)報(bào)模型，模型相關(guān)系數(shù)0.991～0.997，平均絕對(duì)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(yàn)證最高水溫、最低水溫、平均水溫模型，模型平均絕對(duì)誤差分別為1.475、0.864、0.647 ℃，相關(guān)系數(shù)0.977～0989，可以比較準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)蝦稻共作地水溫，指導(dǎo)小龍蝦科學(xué)養(yǎng)殖。

關(guān)鍵詞：水溫;氣溫;蝦稻共作;預(yù)報(bào)

中圖分類(lèi)號(hào)： S165+.29文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2021）05-0194-05

無(wú)氏原螯蝦（簡(jiǎn)稱(chēng)小龍蝦）屬于冷血?jiǎng)游?，體溫隨環(huán)境溫度的變化而改變，水溫是其養(yǎng)殖最大的氣象影響要素。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者研究認(rèn)為影響水溫變化的主要因素為氣溫，Mohseni等使用線(xiàn)形函數(shù)研究了水溫的變化規(guī)律及其與氣溫的關(guān)系[9]。Caissie等以logistic函數(shù)為基礎(chǔ)創(chuàng)建了日最大水溫與氣溫的模型[10]。高迎娟等研究認(rèn)為水溫與氣溫及前1日水溫相關(guān)系性大[11]。鄧愛(ài)娟等用逐步回歸法建立了養(yǎng)殖魚(yú)塘春夏季水溫預(yù)報(bào)模型[12]。張德林等分析了冬春季水溫在設(shè)施魚(yú)塘的日變化特點(diǎn)，建立了水溫與外界氣溫關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模式[13]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在水溫方面的研究，大多集中在海域或內(nèi)陸湖泊等水體。關(guān)于蝦池內(nèi)氣溫與水溫關(guān)系的研究極少，特別是最主要的養(yǎng)殖模式——蝦稻共作模式的水深遠(yuǎn)比魚(yú)塘淺，僅約為1.7 m[14]，養(yǎng)殖魚(yú)塘水溫與氣溫的關(guān)系研究結(jié)論不能應(yīng)用于小龍蝦氣象服務(wù)中。而且，據(jù)統(tǒng)計(jì)測(cè)算，2017年小龍蝦養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)值485億元，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值2 685億元，全產(chǎn)業(yè)鏈從業(yè)人員近520萬(wàn)[15]，小龍蝦產(chǎn)業(yè)已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱和農(nóng)民收入新的增長(zhǎng)點(diǎn)。因而，為提高養(yǎng)殖戶(hù)收入，有必要分析小龍蝦養(yǎng)殖塘水溫變化規(guī)律，開(kāi)展氣溫與蝦池水溫相關(guān)性研究，在氣溫預(yù)報(bào)基礎(chǔ)上建立水溫預(yù)報(bào)模型，提高小龍蝦養(yǎng)殖的趨利避害能力，為促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

近年來(lái)，湖北小龍蝦養(yǎng)殖面積和產(chǎn)量持續(xù)快速增長(zhǎng)，其中荊州市養(yǎng)殖規(guī)模最大，約占全國(guó)小龍蝦產(chǎn)量的1/3，占全省產(chǎn)量的1/2。為了推動(dòng)鄉(xiāng)村振興和產(chǎn)業(yè)扶貧，2018年9月14日湖北省人民政府辦公廳印發(fā)《湖北省推廣“蝦稻共作 稻漁種養(yǎng)”模式三年行動(dòng)方案》，向全省推廣“蝦稻共作稻漁種養(yǎng)”模式，到2020年，全省蝦稻共作、稻漁種養(yǎng)模式成長(zhǎng)到46.7萬(wàn)hm2，推動(dòng)打造具有湖北特色、有影響力的小龍蝦和優(yōu)質(zhì)稻區(qū)域公用品牌。

荊州市的氣候條件優(yōu)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(shè)施建設(shè)齊全，為稻蝦種養(yǎng)產(chǎn)業(yè)迅速規(guī)?；l(fā)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(zāi)害頻發(fā)，不少養(yǎng)殖單位常因?qū)庀髼l件掌握不好造成重大經(jīng)濟(jì)損失。本研究分析潛江市蝦稻共作地蝦溝水溫變化規(guī)律及其預(yù)報(bào)方法，旨在建立合適的水溫預(yù)報(bào)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蝦稻共作地蝦溝水溫，以期為小龍蝦科學(xué)養(yǎng)殖提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 資料來(lái)源

水溫資料來(lái)源于湖北省潛江市水產(chǎn)局建設(shè)的16個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)站和荊州市太湖港智慧氣象示范農(nóng)場(chǎng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)站，用于監(jiān)測(cè)蝦稻共作地蝦溝水面以下30 cm處水溫。氣溫資料分別來(lái)源于潛江市和荊州市國(guó)家氣象站。潛江水溫、氣溫資料時(shí)間長(zhǎng)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(shí)段數(shù)據(jù)缺失）和荊州水溫、氣溫資料時(shí)間長(zhǎng)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(shè)備維修，數(shù)據(jù)缺失）。

1.2 研究方法

潛江市各水溫站水溫觀(guān)測(cè)頻率為15 min/次，每24 h記錄96個(gè)數(shù)據(jù)。通過(guò)提取16個(gè)站逐日最低水溫、最高水溫、平均水溫觀(guān)測(cè)資料取平均值作為當(dāng)日的水溫觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。

根據(jù)水溫觀(guān)測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)水溫與對(duì)應(yīng)氣溫觀(guān)測(cè)資料的Pearson相關(guān)系數(shù)，并采用t檢驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 水溫變化規(guī)律

2.1.1 水溫年變化 由圖1可見(jiàn)，水溫與氣溫年度變化規(guī)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(shù)為47 d，其中2015年3 d、2016年24 d、2017年20 d;低溫期出現(xiàn)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(shù)43 d，其中2016年22 d、2017年18 d、2018年3 d;低溫期出現(xiàn)在1月下旬，最低氣溫為 -6.8 ℃，0 ℃以下低溫天數(shù)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(jiàn)，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(xiàn)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(xiàn)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(jié)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(shí)最高、最低值出現(xiàn)時(shí)間均滯后于氣溫。水溫最高值出現(xiàn)在16：00—17：00間（氣溫15：00—16：00 間），水溫最低值出現(xiàn)在08：00—09：00間（氣溫06：00—07：00間）（圖3）。

2.2 水溫預(yù)報(bào)模型與驗(yàn)證

2.2.1 相關(guān)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(guī)律也比較一致，但有一定的差異，水溫變化相對(duì)氣溫變化略有滯后，水溫不能單純由當(dāng)時(shí)次的氣溫推算得出。前文分析得出的這些結(jié)論與多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)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(jìn)行相關(guān)分析（樣本量為1 016），篩選出與水溫關(guān)系密切的要素，結(jié)果見(jiàn)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(xiàng)相關(guān)系數(shù)均較大。因此，可以選取當(dāng)日與前1日平均氣溫、前1日平均水溫作為預(yù)報(bào)因子，預(yù)測(cè)平均水溫、最高水溫、最低水溫。

2.2.2 水溫預(yù)報(bào)模型 采用多元線(xiàn)性回歸法，建立日平均水溫、日最高水溫、日最低水溫預(yù)報(bào)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(xiàn)性回歸模型能較好地預(yù)測(cè)水溫，水溫實(shí)測(cè)值與預(yù)報(bào)值在y=x線(xiàn)兩側(cè)的分布見(jiàn)圖4。實(shí)測(cè)最高水溫與預(yù)報(bào)最高水溫、實(shí)測(cè)最低水溫與預(yù)報(bào)最低水溫、 實(shí)測(cè)平均水溫與預(yù)報(bào)平均水溫相關(guān)系數(shù)r2分別為0.981 2、0.989 8、0.993 0，水溫預(yù)報(bào)模型精度較高。

2.2.3 模型誤差分析 分析水溫預(yù)報(bào)模型的誤差（表3）可知，最高水溫、最低水溫、平均水溫模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.258、0.891、0.742 ℃，平均絕對(duì)誤差在1.1 ℃以?xún)?nèi)，相對(duì)誤差在7%以?xún)?nèi)，模型誤差較小，精度較高。

2.3 模型驗(yàn)證

利用荊州市太湖港智慧氣象示范農(nóng)場(chǎng)蝦稻田2019年5月22日至2020年4月5日共計(jì)170 d的水溫?cái)?shù)據(jù)驗(yàn)證水溫預(yù)報(bào)模型的預(yù)測(cè)精度，結(jié)果見(jiàn)圖5。預(yù)測(cè)水溫與實(shí)測(cè)水溫值分布在y=x線(xiàn)兩側(cè)，實(shí)測(cè)最高水溫與預(yù)報(bào)最高水溫、實(shí)測(cè)最低水溫與預(yù)報(bào)最低水溫、實(shí)測(cè)平均水溫與預(yù)報(bào)平均水溫相關(guān)系數(shù)r2分別為0.981 8、0.992 4、0.993 6，水溫模型預(yù)測(cè)精度較高。

分析水溫預(yù)測(cè)模型的誤差（表4）可知，最高水溫、最低水溫、平均水溫模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的平均絕對(duì)誤差分別為1.475、0.864、0.647 ℃，相對(duì)誤差在11%以?xún)?nèi)，水溫預(yù)報(bào)模型誤差較小。

3 結(jié)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(shì)一致，夏季最高，春、秋次之，冬季最低，水溫高值期出現(xiàn)在7—8月，低值期出現(xiàn)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(xiàn)在16：00—17：00間（氣溫15：00—16：00 間），水溫最低值出現(xiàn)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(yuǎn)小于氣溫日較差。

水溫與氣溫之間的相關(guān)分析結(jié)果表明，水溫與平均氣溫、前1日水溫、前1日氣溫相關(guān)系數(shù)較大，相關(guān)系數(shù)均大于0.98，這3個(gè)變量作為預(yù)報(bào)因子，建立平均水溫、最高水溫、最低水溫預(yù)報(bào)模型，模型預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)在0.991～0.997之間，具有較高的精度，模型平均絕對(duì)誤差分別為1018、0639、0.551 ℃，水溫預(yù)報(bào)模型擬合精度較高。

利用荊州太湖港智慧氣象示范農(nóng)場(chǎng)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(shè)備維修，數(shù)據(jù)缺失）共計(jì)170 d的水質(zhì)水溫監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證水溫預(yù)報(bào)模型的預(yù)測(cè)精度，實(shí)測(cè)最高水溫與預(yù)報(bào)最高水溫、實(shí)測(cè)最低水溫與預(yù)報(bào)最低水溫、實(shí)測(cè)平均水溫與預(yù)報(bào)平均水溫相關(guān)系數(shù)r2分別為0.977、0.988、0.989，模型平均絕對(duì)誤差分別為1.475、0.864、0.647，最高水溫預(yù)報(bào)模型誤差較大，最低水溫、平均水溫預(yù)報(bào)模型誤差較好，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

水質(zhì)監(jiān)測(cè)站建站較晚、設(shè)備維護(hù)不及時(shí)，導(dǎo)致部分時(shí)段水溫?cái)?shù)據(jù)缺失，且資料時(shí)間長(zhǎng)度不長(zhǎng)，數(shù)據(jù)樣本有限，后期將進(jìn)一步收集水溫資料，采用分季節(jié)、分天氣建立水溫模型，來(lái)提高水溫模型的預(yù)報(bào)精度。

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