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        南京北郊地溫變化特征

        2017-08-13 16:09:55黃明陽李媛雍佳
        安徽農(nóng)業(yè)科學 2017年3期
        關鍵詞:北郊土壤溫度南京

        黃明陽 李媛 雍佳

        摘要 利用位于南京北郊的南京信息工程大學觀測基地2010年各層(0、5、10、15、20、40、80、160、320 cm)地溫數(shù)據(jù),采用統(tǒng)計分析方法對南京北郊地溫的變化特征進行了分析,揭示南京市浦口地區(qū)地溫與時間、深度的變化關系。結果表明,南京北郊地區(qū)表層地溫以及淺層地溫有明顯的季節(jié)變化和日變化,呈近似于正弦曲線的變化趨勢。從地表到20 cm深時,地溫的日變化逐漸減弱;當深度在40~320 cm時,地溫日變化已不明顯。在垂直方向上,各層地溫日變化幅值隨著深度增加而減小,隨著深度的增加峰值出現(xiàn)的時間逐漸滯后。

        關鍵詞 地溫;變化特征;差分進化算法;垂直結構

        中圖分類號 P468.0+21 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611(2017)03-0222-04

        Abstract By using ground temperature data of each layer(0, 5, 10, 15, 20, 40, 80, 160, 320 cm) in 2010 observed by Nanjing University of Information Science and Technology located in northern suburb, the variation characteristics of ground temperature were analyzed by statistical analysis method, the variation of ground temperature with time and depth in Pukou Region, Nanjing City was revealed. The results showed that, there were obvious seasonal and diurnal variations of surface temperature and shallow ground temperature in northern suburb of Nanjing, the change trend was similar to the sine curve. From land surface to 20 cm depth, the daily change of ground temperature decreased gradually; from 40-320 cm, the daily variation of ground temperature was not obvious. In vertical direction, the diurnal variation of ground temperature in each layer decreased with the increase of depth, the appearance of peaks gradually delayed with depth increasing.

        Key words Ground temperature; Change characteristics; Differential evolution algorithm; Vertical structure

        地溫即土壤溫度,是土壤熱量狀況的綜合表征指標[1]。地溫受太陽輻射、大氣循環(huán)、降水等因素作用,與大氣進行著能量的交換,形成了地溫周期性的日變化和季節(jié)變化[2]。研究地溫的變化規(guī)律,有助于揭示土壤對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境的影響。同時,陸地下墊面過程也是引起氣候變化的重要因子之一。因此,研究地溫的變化規(guī)律也能為天氣、氣候的研究提供依據(jù)。

        前人對地溫已進行了大量研究,并取得一定的成果[3-6],如Zhang等[3]研究20世紀加拿大土壤溫度發(fā)現(xiàn),土壤溫度對氣溫和降水復雜的響應過程會對氣候變化產(chǎn)生明顯的影響。史學正等[7]利用1951—1980年我國672個氣象站點40和80 cm年均土壤溫度數(shù)據(jù),以土壤溫度內(nèi)插法估算了這些站點50 cm深度的年均土壤溫度狀況,并應用于中國土壤系統(tǒng)分類;其次,通過分析土壤溫度與環(huán)境因子(經(jīng)緯度、海拔)的相關關系,建立多元回歸方程對土壤溫度進行預測。目前,關于地溫的研究越來越多,但針對南京地區(qū)的研究還不多。筆者利用中國氣象局綜合大氣探測基地(南京)觀測站的地溫資料,采用統(tǒng)計分析方法對南京北郊地溫的變化特征進行了分析,揭示南京市浦口地區(qū)地溫與時間、深度的變化關系,為浦口地區(qū)天氣預報、氣候分析、農(nóng)業(yè)氣象、作物生產(chǎn)、新型環(huán)保能源開發(fā)、政府決策等提供參考。

        1 資料與方法

        中國氣象局綜合探測培訓實習基地(簡稱觀測基地)位于南京市浦口區(qū)盤城鎮(zhèn)南京信息工程大學西苑校園內(nèi),占地1.3萬m2,觀測場地及其周圍環(huán)境符合有關規(guī)定。該研究利用該測站2010年1月1日—12月31日深度為0、5、10、15、20、40、80、160、320 cm每小時測得的地溫值。數(shù)據(jù)中有147次記錄缺測(缺測記錄為散點隨機離散分布),可分析時次為8 613次。

        該研究利用差分進化算法(Differential Evolution)將2010年地溫數(shù)據(jù)進行擬合:

        y=u+Jj=1ajsin(bjx+cj)(1)

        式中,y為某一層地溫值(℃);x為時間(h);u為常數(shù);系數(shù)aj、bj和cj分別代表其諧波成分的振幅、頻率與相位,其中由頻率bj可得到曲線變化周期Tj=1/bj。在擬合的基礎上,可計算擬合曲線與實際曲線的相關系數(shù)(擬合度)。J為實際計算中的諧波成分的個數(shù)。若取J=1,則僅進行1個諧波成分的分析;取J=2,則同時進行2個諧波成分的分析。

        2 結果與分析

        2.1 地溫的季節(jié)變化特征

        總體來看(圖1),各深度層地溫均有很明顯的季節(jié)變化,夏季地溫明顯高于冬季,春秋季為單調上升(或下降)趨勢。這是由于我國處于北半球,太陽輻射冬天弱、夏天強,導致地溫也隨之變化。隨著深度的增加,地溫曲線在逐漸平滑, 表明深層地溫受地表影響逐漸減小。0~80 cm地溫,2月份及其前后期間存在明顯的、連續(xù)幾天的低值區(qū)域,變化幅度較小,沒有明顯的日變化,這是由于持續(xù)的多云天氣造成的;6—7月存在成段的“V”型區(qū),此時南京正處于江淮梅雨或多云連續(xù)陰雨天氣期間,氣溫偏低,日變化也較緩;9月初出現(xiàn)一個明顯的高峰區(qū),此時南京處于“秋老虎”天氣,之后氣溫下降,地溫總體趨勢也隨之下降。

        2.2 地溫的日變化特征

        由圖2可知,地面溫度日變化幅度最大,越往深層,地溫日變化幅度越小。距地表較近(0、5、10、15 cm)的地溫有明顯的日變化,1天只有1個峰值和1個谷值;而20、40、80、160、320 cm地溫日變化已不明顯。地表的地溫日變化一般在12:00—13:00達到峰值,隨著土壤深度的增加,達到峰值的時間點逐漸推移,具有時間滯后性。距地表較近的地溫曲線達到溫度峰值和谷值的時間不同,這是由于一天中太陽輻射變化導致地溫也隨之變化。秋季地表溫度日變化幅度最大,達16.85 ℃;冬季地表溫度日變化幅度最小,僅為10.13 ℃。

        2.3 地溫的定量分析 從表1可看出,J=1時,a1sin(b1x+c1)對應季節(jié)變化規(guī)律,季節(jié)變化周期為年周期,不是365 d,而是360~375 d,這可能是由于該研究僅取2010年數(shù)據(jù)的隨機性造成的。J=2時,在a1sin(b1x+c1)的基礎上,加入了a2sin(b2x+c2),對應日變化。日變化周期為24 h,這與常識一致。

        從地表到深層相關系數(shù)r1變大,擬合效果變好,擬合曲線與實際曲線的相似度更高,可見各層地溫受季節(jié)變化影響,并且由于深層受到日變化或其他因素影響程度較小,則深層地溫變化更符合正弦規(guī)律。加上了日變化過程,0 cm地溫擬合曲線與實際曲線的相關系數(shù)有所提高,說明加上日變化后0 cm地溫的擬合效果變好,表明地表溫度既有季節(jié)變化,又有一定的日變化規(guī)律。J=2時的相關系數(shù)較J=1時有明顯提高。而在進一步擬合過程中,當取J=3時,即在a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)的基礎上,加入了a3sin(b3x+c3),分析是否存在第3種重要的變化規(guī)律影響地溫變化時,不能得到一個較穩(wěn)定的b3,同時r3也提高得很小,所以該研究未列出J=3時的擬合結果。由此推斷,南京北郊地溫主要是2種變化方式,由周期判斷為季節(jié)變化和日變化。

        當深度≤10 cm時,地溫有明顯或較明顯的季節(jié)變化和日變化。而隨著深度的增加,相關系數(shù)差(r2-r1)在減小,a2sin(b2x+c2)項的加入使得地溫的擬合曲線與實際曲線的相似度有所提高,表明隨著深度的增加,a2sin(b2x+c2)項的絕對值在減小,地溫的日變化幅度在減小。在深度≥15 cm后,深層次的土壤并不能分析出一個固定的頻率,所以在表1中不再列出。從圖2可以看出,15和20 cm的地溫有日變化趨勢,但取J=2難以得到較穩(wěn)定的b2,r2也增加不明顯。這可能是由于15和20 cm地溫的日變化程度對于季節(jié)變化程度來說過小,擬合時日變化波動難以從季節(jié)變化中區(qū)分出來。為了證明這一猜想,該研究進行了各層地溫日變化和季節(jié)變化程度的對比,結果發(fā)現(xiàn)(表2),各層地溫的日極差與年極差之比隨著深度的增加逐漸減小,即15和20 cm地溫日變化確實對于整年數(shù)據(jù)而言影響程度在變小,導致擬合過程中區(qū)分出日變化的難度提高,所以該研究擬合過程中沒有擬合出15 cm以下地溫的日變化。

        2.4 地溫的垂直結構

        從圖2可以看出,隨著深度的增加,不同深度土壤的溫度日變化峰值出現(xiàn)的時間在后移。將2010年1月2日的地溫數(shù)據(jù)按式(1)進行擬合,結果發(fā)現(xiàn)(表3),不論實際測量還是擬合結果,地溫峰值出現(xiàn)的時間隨著深度的增加逐漸后移;初相位在變小,對應的曲線峰值也將后移。同時,實測值的峰值與谷值之差(即極值差)隨深度增加也在減小,表明地溫受太陽輻射產(chǎn)生的日變化幅度在減小。從擬合結果也可以看出,相關系數(shù)在逐漸增加,由于地溫受除太陽輻射以外的因素影響在減小,正弦趨勢逐漸提高。

        3 小結

        (1)南京北郊地區(qū)表層地溫以及淺層地溫有明顯的季節(jié)變化和日變化,呈近似于正弦曲線的變化趨勢。

        (2)從地表到20 cm深時,地溫的日變化逐漸減弱;當深度在40~320 cm時,地溫日變化已不明顯。

        (3)在垂直方向上,各層地溫日變化幅值隨著深度增加而減小,隨著深度的增加峰值出現(xiàn)的時間逐漸滯后。

        參考文獻

        [1] 李興榮,胡非,孫向明,等.深圳冬季多層地溫日變化特征[J].中國科學院研究生院學報,2009,26(3):323-329.

        [2] BOND-LAMBERTY B, WANG C K, GOWER S T. Spatiotemporal measurement and modeling of standlevel boreal forest soil temperatures[J].Agricultural and forest meteorology, 2005, 131:27-40.

        [3] ZHANG Y,CHEN W J, SMITH S L, et al.Soil temperature in Canada during the twentieth century:Complex responses to atmospheric climate change[J/OL]. Journal of geophysical research,2005,110(3)[2016-09-07].http://www.researchgate.net/publication/228761679_Soil_tempertature_in_Canade_during_the_twentieth_century_Complex_responses_to_atmospheric_climate_change.DOI.10.1029/2004JD004910.

        [4] 湯懋蒼,尹建華,蔡潔萍.冬季地溫分布與春、夏降水相關的統(tǒng)計分析[J].高原氣象, 1986, 5(1):40-52.

        [5] 湯懋蒼,張建,王敬香,等.我國季平均的0.8 m地溫距平場與后一季降水的相關分析[J].氣象學報,1988, 46(4):481-485.

        [6] 湯懋蒼,張建.季平均3.2 m地溫距平場在汛期預報中的應用[J].高原氣象,1994,13(2):178-187.

        [7] 史學正,鄧西海.我國土壤溫度狀況[M]//龔子同.中國土壤系統(tǒng)分類進展.北京:科學出版社,1993:353-360.

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