高蘋，徐敏，孔維財，張志薇

(1.江蘇省氣候中心，江蘇 南京 210019；2.南京市高淳區(qū)氣象局，江蘇 南京 211300；3.江蘇省氣象學會，江蘇 南京 210019)

引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人們已不滿足于物質的追求，對精神生活有了更多的需求。近幾年來，油菜花節(jié)已成為許多地方政府新開發(fā)的一項特色農業(yè)旅游項目，油菜花期持續(xù)時間長，油菜花盛開所呈現(xiàn)的獨特風景，吸引大量游客慕名前去采風、觀光、踏青。油菜花海旅游成為鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)重要的代表品牌，也是當?shù)刂匾奶厣r業(yè)旅游項目，具有特點鮮明的美學及經(jīng)濟價值，高淳的“中國·高淳國際慢城金花旅游節(jié)”、興化的“中國·興化千垛菜花旅游節(jié)”等已有十年的歷史。因此提前預測油菜開花期，即最佳觀賞期，可以為公眾最適期踏青賞花和政府招商引資提供科學的指導信息。

油菜盛花期一般持續(xù)半個月左右，影響油菜開花期的因素除了品種、種植方式、培育管理差異等外，氣候條件對開花期早晚和長短的影響至關重要。有研究表明：就江蘇而言，光照和降水對油菜開花早晚影響較小，熱量條件是油菜開花早晚的主要限制因子[1]；張佩等[2]研究分析了3個表征溫度的指標(平均氣溫低于5 ℃的日數(shù)、積溫和強冷空氣日數(shù))與油菜花期的關系，結果表明平均氣溫t<5 ℃積溫是影響油菜花期主要因子?；ㄆ陬A報的方法多種多樣，前人已經(jīng)做過很多嘗試，如花芽形態(tài)測量法[3]、周期分析方法[4]、數(shù)學公式法和物候法[5]等。本文以高淳為例，利用最優(yōu)化相關分析法，篩選出影響油菜開花期早晚的最佳地面氣象因子以及大尺度氣候因子——海面溫度、500 hPa高度場環(huán)流特征量，從而創(chuàng)建油菜開花期中長期預測模型，提前預報油菜花的最佳觀賞期，為油菜花節(jié)的旅游氣象服務提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)篩選

1.1 氣象數(shù)據(jù)

選取來自江蘇省氣候中心60個氣象臺站1961—2019年的歷年旬平均氣溫、旬降水量、旬降水日數(shù)以及旬日照時數(shù)等氣象數(shù)據(jù)；高淳觀測站自1986年有記錄以來的農業(yè)氣象數(shù)據(jù)，按照《農業(yè)氣象觀測規(guī)范》[6]，主要包括油菜播種、出苗、現(xiàn)蕾、開花期、結莢期等發(fā)育期觀測。

1.2 環(huán)流特征量數(shù)據(jù)與海面溫度數(shù)據(jù)

由于500 hPa大氣環(huán)流系統(tǒng)是由超長波、長波和短波大氣系統(tǒng)組成，故它們對一般天氣條件的影響也存在一定的滯后效應[7]；海面溫度為西太平洋網(wǎng)格海平面月平均溫度，根據(jù)長期天氣預報原理，海面溫度對一般天氣條件的影響亦存在一定的滯后效應[8-13]，可作為長期天氣預報因子。因此，選擇來自國家氣候中心的影響我國天氣過程的88項500 hPa大氣環(huán)流特征量以及西太平洋(10°S～50°N，120°E～80°W)海面溫度(sea surface temperature，SST)資料，水平分辨率為5°×5°，共286個格點。

2 研究方法

2.1 開花期觀測數(shù)據(jù)處理

為了方便計算，將開花期進行數(shù)字化處理——序日，即：開花期時間序列以1月1日為1，依序向后推算，如2014年3月20日的序日則為79，以此類推。

2.2 膨化處理

為了擴大預報因子的信息量，首先對因子進行膨化處理[14-18]。

對氣象要素采用因子滑動膨化處理方法，用于確定主要影響時段，即：對m旬n年的氣候資料X={xij}；(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)進行膨化，有

(1)

式中：q(q=1，2,…,L)為滑動步長；L為最大滑動步長，應取L

對500 hPa高度場的特征量而言，在同樣采用因子滑動膨化處理的基礎上，累加后再求其平均值，作為預報因子，則同樣增加了因子的信息量。

2.3 最優(yōu)化因子相關分析技術

為了提高預報準確率，針對因變量與自變量之間存在多種關系，采用最優(yōu)化因子相關分析技術[19-24]，對影響因子進行線性和非線性優(yōu)化處理，使因子合理性判別能力增強。

將氣象因子X的線性和非線性(含單調的和非單調的單峰型)化處理歸納為一種通用變換形式：

(2)

式中：a、b為待定參數(shù)，且Xmin≤b≤Xmax，B=max(Xmax-b，b-Xmin)。經(jīng)上式變換后，Q與Y(Y為因變量)必為單調關系，且(│X-b│/B+0.5)的值在區(qū)間[0.5，1.5]內變化。待定參量a、b可用最優(yōu)化技術求出。令目標函數(shù)為

f(a，b)=1-R2=min

(3)

其中，R為a、b取一定值時，Q與Y的相關系數(shù)，應用二維尋優(yōu)的變量轉換思路將其分解為一元問題逐步處理。

2.4 穩(wěn)定性檢驗與獨立性檢驗

為解決所選的相關預報因子的平穩(wěn)性，本文用滑動相關檢驗法對因子進行穩(wěn)定性檢驗[19-20]，淘汰掉某些相關程度前好后差或波動變化較大的因子，以保證預報因子與預報量之間具有穩(wěn)定、顯著的關系。同樣針對預報因子之間的多元共線性問題，選用主成分識別法對經(jīng)過穩(wěn)定性檢驗所獲得的因子進行獨立性檢驗[21-24]，剔除共線性因子，以提高模型的可預報性。

3 結果與分析

3.1 油菜生育期的基本特征

以江蘇省南京市高淳區(qū)為例，為分析生育期的年代際變化規(guī)律，選取1990—2019年的觀測資料，可以分為整三個年代，分別為20世紀90年代、21世紀00年代和21世紀10年代。對各年代的生育期進行平均，得到各年代各生育期的平均日期(表1)，分析其年代際變化：各年代油菜播種時間較為接近，基本上在9月21日前后；移栽—成熟期隨著年代的遞增在逐步提前，提前幅度在1～7 d，其中開花期提前幅度最大，21世紀10年代開花期比21世紀00年代提前2 d、比20世紀90年代提前7 d；由整個生育期時長來看，21世紀10年代最短，播種期遲于其他兩個年代，而收獲期又明顯提前。

3.2 主要影響因子

張志薇等[1]、張佩等[2]利用通徑分析方法，分析了不同氣象要素對油菜開花期的影響特征，結果表明熱量是江蘇地區(qū)油菜開花早晚的主要限制因子。因此，本文著重分析了高淳地區(qū)30多年油菜開花期與熱量條件的關系。當氣溫t≥3 ℃時油菜開始萌發(fā)；當油菜完成春化作用后，進入溫光反應階段，此時若氣溫t≥5 ℃，油菜則進入正常生長期，最適宜溫度是10 ℃，此時油菜發(fā)育最快；在抽薹到開花期，下限溫度是5 ℃，最適宜溫度是18 ℃；在開花到成熟期，下限溫度是10 ℃，最適宜溫度是20 ℃。由此可見t≥3 ℃、t≥5 ℃、t≥10 ℃三個臨界溫度，對油菜的生長發(fā)育期非常重要，而有效積溫能較好表征溫度條件的累積效應，所以分別計算大于等于這三個臨界溫度的有效積溫，以此探討其與油菜開花期的相關性。

首先，分時段統(tǒng)計1986年以來各類積溫，即：10月上旬—次年3月上旬與1月上旬—3月上旬兩個時段的總積溫、正積溫、t≥3 ℃的有效積溫、t≥5 ℃的有效積溫、t≥10 ℃的有效積溫，越冬期(1月上旬—2月下旬)負積溫。其次，計算各時段各類積溫與油菜開花期的相關系數(shù)，由表2可見，除t≥10 ℃的有效積溫和負積溫外，油菜開花期與其他各類積溫的相關系數(shù)均達到了極顯著水平，尤其是與1月上旬至3月上旬t≥3 ℃有效積溫的相關系數(shù)高達-0.772，呈明顯的負相關(圖1)，亦符合油菜生長的生物學特性。

3.3 創(chuàng)建油菜開花期中長期預測模型

3.3.1 建模因子的選擇

500 hPa大氣環(huán)流系統(tǒng)由超長波、長波和短波系統(tǒng)組成，它表征了大氣經(jīng)向和緯向環(huán)流、副熱帶高壓(以下簡稱“副高”)、東西槽、印緬槽、西藏高原、南方濤動指數(shù)及極渦等大形勢天氣過程的活動情況，故它們對一般天氣條件的影響也存在一定的滯后效應[7-8]。因此，選擇影響我國天氣過程的88項500 hPa大氣環(huán)流特征量作為自變量，分析其與油菜開花期之間的關系。高淳油菜開花期為3月中下旬，考慮數(shù)據(jù)來源和預報時效，選取上一年1月—當年1月的環(huán)流特征量進行相關分析，建立預測模型，可提前一個月做出預報。

眾所周知，海面溫度可作為長期天氣預報因子，天氣條件又影響油菜花期的遲早。由長期天氣預報的觀點看，海面溫度對一般天氣條件的影響同樣存在一定的滯后效應[7]。因此，選擇西太平洋(10°S～50°N，120°E～80°W)海區(qū)5°×5°(共286個)的海面溫度(sea surface temperature, SST)資料作為自變量，分析其與油菜開花期之間的關系。高淳油菜開花期為3月中下旬，考慮數(shù)據(jù)來源和預報時效，選取上一年1月—當年1月的SST進行相關分析，建立預測模型，可提前一個月做出預報。

3.3.2 油菜開花期中長期預測模型的建立

已考慮建模因子相關的最優(yōu)化、顯著性、穩(wěn)定性和獨立性，因此，由自變量組合的聯(lián)立方程可以達到非奇異。利用逐步回歸方法，篩選出貢獻最大的因子，建立穩(wěn)定可靠的預報模式。因此，基于地面氣象要素、500 hPa環(huán)流特征量以及北太平洋海面溫度，創(chuàng)建了油菜開花期氣象中期預報模型、環(huán)流和SST長期預測模型，見表3—5。

表3 基于地面氣象要素創(chuàng)建的油菜開花期氣象中期預報模型

3.4 模型檢驗

對開花期中長期預測模型進行回代檢驗，計算出油菜開花期的歷史擬合值，與實際觀測值進行比較(圖2—4)發(fā)現(xiàn)：三種預報模型的歷史擬合效果均較好，所有模型都通過了α=0.001的顯著性檢驗。由氣象中期預測模型模擬結果(圖2)來看，大部分年份誤差均在0～2 d之間；由環(huán)流長期預測模型模擬結果(圖3)來看，有4/5年份誤差在0～2 d之間，最大誤差為4 d；由SST長期預測模型模擬結果(圖4)來看，有2/3年份誤差在0～2 d之間，最大誤差為5 d(僅2012年)；說明油菜開花期的模擬值與實際值不僅波動趨勢一致，而且數(shù)值也非常接近，模擬效果理想。

表4 基于500 hPa環(huán)流特征量創(chuàng)建的油菜開花期環(huán)流長期預報模型

表5 基于北太平洋海面溫度創(chuàng)建的油菜開花期SST長期預報模型

圖2 1986—2016年油菜開花期氣象中期預報模型歷史模擬值與實際觀測值

圖3 1986—2016年油菜開花期環(huán)流長期預報模型歷史模擬值與實際觀測值

圖4 1986—2016年油菜開花期SST長期預報模型歷史模擬值與實際觀測值

另外利用開花期的氣象中期模型、環(huán)流和海溫長期模型的復相關系數(shù)作為加權系數(shù)，對三種模型的預報結果進行加權平均，集成擬合效果更好(表6)，最大誤差僅2 d。

表6 油菜開花期集成預報歷史回代模擬結果與實際觀測值

利用2017—2019年資料作為獨立樣本，進行油菜開花期氣象、環(huán)流和SST中長期預測模型試報檢驗，試報檢驗結果見表7，可以看出，開花期預測最大誤差為3 d，集成預報準確率相對更高，可見開花期的預測模型可提前10～30 d做出預報，效果理想。

表7 油菜開花期中長期預測模型預報檢驗結果

4 結論

1)通過分析高淳油菜農業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)，結果發(fā)現(xiàn)：就年代變化特征而言，21世紀10年代以來播種期偏晚，收獲明顯提前，整個生育期在縮短；油菜開花期確實與熱量關系密切，尤其是與t≥3 ℃有效積溫的相關系數(shù)為-0.772，達到信度α=0.001極顯著水平。

2)油菜開花期與溫度氣象要素關系密切，溫度的高低同樣會受到其他氣象要素的影響，隨著其他氣象要素的變化而變化，單從溫度一個因子來建立預測模型，效果欠佳，因此本文除了溫度外還利用降水量、降水日數(shù)、日照以及光溫積和降水強度等氣象要素建立模型，使得預報時效提前了10 d，模型的歷史擬合率高，三年試報效果好。

3)根據(jù)天氣學原理，500 hPa環(huán)流特征量以及西太平洋海面溫度可以左右地面氣象條件的變化，因此也可作為油菜開花期的長期預報因子，創(chuàng)建油菜開花期長期預測模型并通過了α=0.001顯著水平，預報時效提前了30 d左右，試報效果良好，說明預測模型切實可用。

4)利用氣象、環(huán)流和SST模型的復相關系數(shù)作為加權系數(shù)，對三種模型的預報結果進行加權平均，綜合集成后，不論是歷史擬合結果，還是三年試報效果，均比單一模型的效果更好，同時集成預報的時效也可提前10 d做出開花期預報。