張翠英，樊景豪 ，張　斌

(1.山東省菏澤市氣象局，山東　菏澤　274000；2.山東省鄆城縣氣象局，山東　鄆城　274700)

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魯西南干熱風發(fā)生規(guī)律及統(tǒng)計預測模型

張翠英1，樊景豪2，張斌1

(1.山東省菏澤市氣象局，山東菏澤274000；2.山東省鄆城縣氣象局，山東鄆城274700)

摘要：根據(jù)1961～2013年魯西南干熱風資料與同期地面氣象觀測資料，對干熱風發(fā)生次數(shù)與氣象因子的相關(guān)特征進行分析，在此基礎(chǔ)上篩選影響干熱風最優(yōu)勢相關(guān)氣象因子，利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)建立5月中、下旬及6月上旬干熱風發(fā)生日數(shù)的預測模型。結(jié)果表明：近53 a，干熱風發(fā)生日數(shù)呈逐年遞減趨勢，干熱風發(fā)生日數(shù)與前期濕度、風速呈極顯著正相關(guān)，與前期日照時數(shù)、氣溫呈正相關(guān)，而與降水呈負相關(guān)。建立的干熱風發(fā)生日數(shù)預測模型具有較好的擬合效果，歷史回代及對2011～2013年試報效果均較好。

關(guān)鍵詞：干熱風； 發(fā)生規(guī)律； 預測模型

引言

干熱風是影響冬小麥高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的主要農(nóng)業(yè)氣象災害之一，是一種綜合氣象災害，其主要特點是溫度高、相對濕度低、蒸發(fā)量大，并伴有一定風力，破壞冬小麥灌漿期的水分平衡和光合作用[1]。魯西南是中國干熱風發(fā)生和危害較重的區(qū)域，是冬小麥生育后期主要農(nóng)業(yè)氣象災害之一，其發(fā)生頻繁、影響范圍廣，受其影響一般年份減產(chǎn)5%～10%，嚴重年份減產(chǎn)20%以上[2-4]。近年來，許多學者就干熱風氣象災害對冬小麥的影響進行了大量研究，取得了豐碩成果。如北方小麥干熱風科研協(xié)作組曾利用1959～1978年北方13省、市、自治區(qū)28個代表站點的小麥產(chǎn)量和氣象資料，對北方小麥干熱風進行了氣候區(qū)劃，重點研究了黃、淮、海麥區(qū)干熱風天氣的形成、維持、消失過程的物理條件，以及干熱風對小麥灌漿速度的影響等[5-7]；山東菏澤氣象臺對干熱風時段進行了預報[2]；王春乙等[8]利用嶺分析方法組建了干熱風綜合指數(shù)預測模式，對干熱風年型做出預測，得到較好的效果；尤鳳春等[9]采用小波分析等統(tǒng)計方法對河北省干熱風時空分布、周期、突變等特征進行了分析；史印山等[10]采用小波分析、回歸分析等統(tǒng)計方法，對河北省干熱風時空分布、周期等特征及干熱風對小麥千粒重影響進行了分析；陳昌毓[11]分析了河西走廊干熱風的氣候特征；曹玲等[12]分析了河西走廊中部1956～1995年干熱風災害天氣的氣候特征及演變趨勢、干熱風對春小麥的危害等。近年來的全球氣候變化對干熱風的時空分布、變化規(guī)律等都具有重大影響，但近年來有關(guān)干熱風的研究并不多見。本文利用近50 a來魯西南冬麥區(qū)氣象資料，研究干熱風特征、變化規(guī)律以及組建預測模型，以期為魯西南地區(qū)冬小麥生產(chǎn)以及防災、減災等提供指導。

1資料和方法

菏澤地處山東省西南部，耕地為黃河沖積平原，菏澤市9縣區(qū)的氣候和作物種植方式均具有魯西南地區(qū)氣候和作物種植方式的代表性，因此，本研究氣象資料選取菏澤國家氣象觀測基本(一般)站1961～2013年地面觀測資料，干熱風資料來自菏澤國家農(nóng)業(yè)氣象基本觀測站1961～2013年觀測資料。

選用魯西南麥區(qū)1961～2013年春季逐旬平均氣溫、日最高氣溫、風速、相對濕度、日照時數(shù)、降水量等氣象資料，篩選影響干熱風發(fā)生最優(yōu)勢相關(guān)氣象因子，利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)建立5月中、下旬及6月上旬干熱風發(fā)生日數(shù)與氣象條件的干熱風預測模型。

DPS是一套通用多功能數(shù)據(jù)處理、數(shù)值計算、統(tǒng)計分析和模型建立軟件，與目前流行的同類軟件比較，具有較強的多功能統(tǒng)計分析和數(shù)學模型模擬分析功能，是目前國內(nèi)功能最完整的統(tǒng)計軟件包。

按干熱風標準[13]確定5月中旬至6月上旬輕、重干熱風(表1)。

表1　干熱風等級標準

2干熱風的時間變化

2.1年際變化及年代際變化

從干熱風出現(xiàn)日數(shù)的年際變化(圖1)可見，干熱風日數(shù)呈逐漸減少趨勢。1961～2013年魯西南干熱風出現(xiàn)日數(shù)為161 d，年平均為3.04 d，有的年份干熱風重(有17 a出現(xiàn)重干熱風，其中1968年最多出現(xiàn)7 d)，有的年份較輕，或者無干熱風。

由表2可見，干熱風年代際變化也呈逐漸減少趨勢。1960年代干熱風出現(xiàn)最多，1970年代較少，1980年代、1990年代重干熱風明顯減少，2000年代輕干熱風次數(shù)減少，但重干熱風次數(shù)增加。近20 a來由于5月降水量較以前增加，高溫日數(shù)減少以及風速減小，干熱風明顯減輕[14]。

2.2干熱風出現(xiàn)規(guī)律

根據(jù)干熱風等級標準(表1)，分別統(tǒng)計5月中、下旬和6月上旬每日日最高溫度、14時相對濕度、14時風速，將同時符合上述3個氣象要素的一日計為一次干熱風日，計算每旬出現(xiàn)輕、重干熱風的日數(shù)及頻率(表3)，可以看出，魯西南出現(xiàn)輕干熱風的年平均日數(shù)為2.47 d，最大值為10 d (1965年)，主要集中在5月下旬至6月上旬，占年總次數(shù)的89.31%；重干熱風年平均日數(shù)為0.57 d，最大值為7 d(1968年)，主要發(fā)生在6月上旬。田間實際觀測資料證明，小麥乳熟中、后期是受干熱風危害的關(guān)鍵期，此前或之后干熱風對粒重和產(chǎn)量的影響均不大[15]。由表3可見，6月上旬出現(xiàn)輕、重干熱風的頻率較大，這時小麥已進入乳熟后期，對產(chǎn)量影響不太大；5月下旬出現(xiàn)干熱風的頻率較大，輕干熱風占33.59%，重干熱風占26.67%，這期間正是小麥乳熟、灌漿期，受其影響，冬小麥麥粒干秕、皮白、腹溝深，千粒重下降1～3 g，多則5～6 g[16]。

表2　干熱風年代際變化

3干熱風與前期氣象條件的相關(guān)分析

由于干熱風主要對冬小麥乳熟、灌漿期造成危害，魯西南地區(qū)冬小麥5月中、下旬及6月上旬處于乳熟、灌漿期。因此用1961～2013年5月中旬及6月上旬干熱風發(fā)生日數(shù)與相應的前期光、溫、水、濕度、風速等氣象因子，為擴大因子量，統(tǒng)計過程中分別將旬氣象資料進行2旬、3旬累加，直至最長時段的因子為3個月，最終在相關(guān)分析中，所用因子近400個，分別統(tǒng)計計算單相關(guān)系數(shù)，挑選部分相關(guān)系數(shù)通過α=0.01、α=0.001顯著性、極顯著性檢驗較好的因子列于表4。

由表4看出，干熱風發(fā)生日數(shù)與前期濕度呈極顯著負相關(guān)，即前期濕度越大，干熱風發(fā)生日數(shù)就越少；干熱風發(fā)生日數(shù)與前期平均風速呈極顯著正相關(guān)，即前期風速越大，越易導致干熱風的發(fā)生；干熱風發(fā)生日數(shù)與前期日照時數(shù)、旬氣溫呈正相關(guān)，與降水呈負相關(guān)，也就是說前期氣溫偏高、日照偏多，極易發(fā)生干熱風，而降水偏多，不利于干熱風形成，干熱風發(fā)生日數(shù)明顯減少。

表3　魯西南1961～2013年干熱風出現(xiàn)日數(shù)及頻率

表4　干熱風與氣象因子的相關(guān)系數(shù)

注：α0.01=0.35，α0.001=0.44，“**”、“***”為相關(guān)系數(shù)分別通過0.01，0.001水平的顯著性檢驗

4干熱風預測模型

4.1干熱風預測模型的建立

用1961～2010年5月中、下旬及6月上旬干熱風發(fā)生日數(shù)與前期相應的氣象因子利用DPSv3.01專業(yè)版數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行逐步回歸[17]建立干熱風旬預測模型。

(1)5月中旬干熱風預測模型

Y5月中旬=1.5987+0.7088X23-0.7482X29-0.4829X45+0.8145X58-0.044X77

式中，Y5月中旬為預報出現(xiàn)干熱風日數(shù)，X23為3～4月14時旬平均風速，X29為3月中旬至5月上旬14時旬平均風速，X45為4月下旬平均風速，X58為3月下旬至4月上旬平均風速，X77為3～5月上旬14時平均濕度。方程的復相關(guān)系數(shù)R=0.7205，檢驗統(tǒng)計量F=79.498，通過了0.001水平的極顯著性檢驗。用50 a歷史資料回代，以±1 d為準，歷史擬合率為100%，預測效果比較理想。此預測模型可于5月21日作出干熱風預報。

(2)5月下旬干熱風預測模型

Y5月下旬=1.3631+0.8640X15+0.9787X39-4.663X47-6.7562X73+10.3827X74-0.0624X97

式中，Y5月下旬為預報出現(xiàn)干熱風日數(shù)，X15為5月中旬14時平均風速，X39為4月中旬至5月上旬14時平均風速，X47為5月中旬平均風速，X73為4月下旬至5月上旬平均風速，X74為4月下旬至5月中旬平均風速，X97為5月中旬平均濕度。方程的復相關(guān)系數(shù)R=0.7665，檢驗統(tǒng)計量F=10.2073，通過0.001水平的顯著性檢驗。用50 a歷史資料回代，以±1 d為準，歷史擬合率為100%，預測效果比較理想。此預測模型可于5月31日作出干熱風預報。

(3)6月上旬干熱風預測模型

Y6月上旬=18.926+0.4844X3-0.7872X5-0.7387X18-1.0591X32+1.8529X48-0.1841X87

式中，Y6月上旬為預報出現(xiàn)干熱風日數(shù)，X3為4月平均日最高氣溫，X5為4月上旬至5月中旬平均日最高氣溫，X18為4月上中旬14時平均風速，X32為5月中下旬平均風速，X48為4月上中旬平均風速，X87為4月中旬至5月下旬14時平均濕度。方程的復相關(guān)系數(shù)R=0.8481，檢驗統(tǒng)計量F=18.3559，通過0.001水平的極顯著性檢驗。用50 a歷史資料回代，以±1 d為準，歷史擬合率為100%，預測效果比較理想。此預測模型可于6月1日作出干熱風預報。

4.2預報模型的檢驗

利用以上3個方程，對2011～2013年進行試報，試報結(jié)果見表5，以±1 d為準，預報準確率為100%，預測效果比較理想，可見預報方程可信。

表5　2011～2013年干熱風試報結(jié)果(單位：d)

5結(jié)論

(1)魯西南干熱風出現(xiàn)日數(shù)的年代際變化呈逐漸減少趨勢。1960年代干熱風出現(xiàn)最多，1970年代較少，1990年代最少，2000年代以后略有增加，這與史印山等[10]分析認為1970～1990年代間干熱風逐漸減少、此后又開始呈明顯增加的趨勢基本一致。

(2)魯西南干熱風平均每年出現(xiàn)3.04 d，干熱風的出現(xiàn)及發(fā)生程度存在年份差異。輕干熱風平均每年2.47 d，主要集中在5月下旬至6月上旬，重干熱風平均每年0.57 d，主要發(fā)生在6月上旬。干熱風發(fā)生與前期氣象因子濕度、風速、日照、降水等有顯著相關(guān),且與風速、氣溫、日照呈正相關(guān)，而與濕度、降水呈負相關(guān)。

(3)5月中、下旬及6月上旬干熱風預測模型，對干熱風預報準確率較高，預測結(jié)果與實況相符，預報效果好，可信度較高。干熱風預報對及時防御魯西南地區(qū)冬小麥干熱風提供科學參考，但此預報模型只對下一旬出現(xiàn)干熱風進行預報，如何根據(jù)每天的天氣實況對干熱風進行滾動預報，建立輕、重干熱風預報模式還有待進一步研究。

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Dry-hot Wind Characteristic and Statistical Forecasting Model in Southwest of Shandong Province

ZHANG Cuiying1, FAN Jinghao2, ZHANG Bin1

(1.HezeMeteorologicalBureauofShandongProvince,Heze274000,China;2.YunchengMeteorologicalStationofShandongProvince,Yuncheng274700,China)

Abstract:Based on dry-hot wind data and surface observation data from 1961 to 2013 in southwestern Shandong, the occurring frequency of dry-hot wind and the relative characteristics of meteorological factors were analyzed. Then the meteorological factors which were the most dominant groups of dry-hot wind were selected, and DPS data processing system was used to establish the prediction model about occurrence of dry-hot wind from mid-May to early June. The results show that the occurrence days of dry-hot wind decreased in recent 53 years, and it had a significant positive correlation with the preceding humidity and wind speed, a positive correlation with sunshine hours and temperature, but negative correlation with precipitation. The forecast model for dry-hot wind had a good fitting result.

Key words:dry- hot wind; occurrence law; prediction model

中圖分類號：P429

文獻標識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-01-0207-05

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0207

作者簡介：張翠英，女，高級工程師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象工作. E-mail：hezezcy@126.com

基金項目：國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系小麥體系菏澤綜合試驗站(CARS—03)資助

收稿日期：2015-01-26；改回日期：2015-08-11

張翠英，樊景豪，張斌.魯西南干熱風發(fā)生規(guī)律及統(tǒng)計預測模型[J].干旱氣象，2016，34(1)：207-211, [ZHANG Cuiying, FAN Jinghao, ZHANG Bin. Dry-hot Wind Characteristic and Statistical Forecasting Model in Southwest of Shandong Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):207-211], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0207