吳 慮，周尚春，舒子倩，李舒穎，李春生

1.凱里市氣象局，貴州凱里 556000；2.麻江縣氣象局，貴州麻江 556000；3.劍河縣氣象局，貴州劍河 556000；4.岑鞏縣氣象局，貴州岑鞏 556000；5.黎平縣氣象局，貴州黎平 556000

2017年，劍河縣將黑木耳種植作為發(fā)展戰(zhàn)略和特色農(nóng)業(yè)，大面積推廣種植黑木耳。截至2020年，劍河縣黑木耳種植已超666.67 hm2。目前，大多使用國(guó)家站或區(qū)域氣象站要素進(jìn)行農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)服務(wù)，然而，林下木耳小氣候環(huán)境與國(guó)家氣象臺(tái)站的觀測(cè)值存在差異，木耳生長(zhǎng)環(huán)境溫度與草溫相符，但大部分地區(qū)無(wú)草溫觀測(cè)設(shè)備。因此，建立林下黑木耳小氣候與劍河縣氣象站氣象條件關(guān)系模型和草溫與氣象站氣溫關(guān)系模型，能夠?yàn)閯涌h黑木耳生產(chǎn)提供精準(zhǔn)的氣象服務(wù)。

1 資料與方法

1.1 氣象資料

研究資料選擇2020年4月—2021年4月劍河縣國(guó)家站（26°43′54″N，108°26′04″E，海拔530 m）溫度、濕度、草溫逐日數(shù)據(jù)與林下站（26°43′55″N，108°26′05″E，海拔520 m）溫度、濕度數(shù)據(jù)。其中，林下站溫濕度設(shè)備離地高度30 cm。

1.2 方法

采用對(duì)比分析、相關(guān)分析和線性回歸等方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用線性回歸法建立相關(guān)性模型，并篩選出最優(yōu)模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 林下站溫度、濕度小氣候與國(guó)家站溫度、濕度相關(guān)性分析

2.1.1 日變化分析 由表1可知，林下站的氣溫日均比國(guó)家站高；氣溫日變化比國(guó)家站小；氣溫日均、日最高年內(nèi)波動(dòng)程度林下站更和緩。

表1 林下站與國(guó)家站氣溫日變化的差值、極值、出現(xiàn)時(shí)間

2.1.2 月變化分析 從圖1看出，林下站氣溫高于國(guó)家站。從圖2看出，林下站和國(guó)家站月均相對(duì)濕度變化趨勢(shì)一致，10月最大，1月最小，除4月外，其余月份國(guó)家站大于林下站。

圖1 林下站與國(guó)家站的氣溫月變化

圖2 國(guó)家站與林下站的相對(duì)濕度月變化

2.2 基于國(guó)家站溫度、濕度對(duì)林下站溫度、濕度小氣候建模

經(jīng)差異顯著性檢驗(yàn)分析表明，國(guó)家站和林下站的日均氣溫、日最低氣溫和日最高氣溫均通過(guò)置信區(qū)間為95%的差異顯著性水平的F檢驗(yàn)，表明兩地逐日氣溫指標(biāo)差異性極顯著。因此，可建立其與氣溫相關(guān)性的一元線性回歸模型彌補(bǔ)兩者間的差異性。

根據(jù)建立的模型，結(jié)合2020年3月—2021年4月國(guó)家站氣溫進(jìn)行計(jì)算，并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

表2 林下站溫濕度與國(guó)家站溫濕度不同建模方法擬合檢驗(yàn)

日均氣溫，夏季與冬季使用全年逐日模型，春季與秋季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)。日均相對(duì)濕度，夏季與冬季使用全年逐日模型，春季與秋季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)。日最高氣溫，夏季、秋季與冬季使用全年逐日模型，春季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)。日最低氣溫，夏季、秋季與冬季使用全年逐日模型，春季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)。

2.3 國(guó)家站草溫與氣溫相關(guān)性分析

2.3.1 日變化分析 根據(jù)表3氣溫與草溫日變化發(fā)現(xiàn)，劍河縣國(guó)家站草溫的日均溫度氣溫更高。日變化比氣溫大，年內(nèi)波動(dòng)程度氣溫更為和緩。

表3 氣溫與草溫日變化的差值、極值、出現(xiàn)時(shí)間 ℃

2.3.2 月變化分析 從圖3看出，國(guó)家站草溫的月均溫度比氣溫高。月變化趨勢(shì)一致。

圖3 國(guó)家站氣溫與草溫的月變化

2.4 基于國(guó)家站氣溫的草溫建模

差異顯著性檢驗(yàn)結(jié)果表明，劍河縣國(guó)家氣象站氣溫與草溫日均溫度、日最低溫度和日最高溫度均通過(guò)置信區(qū)間為95%的差異顯著性水平的F檢驗(yàn)，表明2地各逐日溫度指標(biāo)差異性極顯著，因此可建立其溫度相關(guān)性的一元線性回歸模型彌補(bǔ)兩者間的差異性。

結(jié)合所建模型，利用2020年3月—2021年4月草溫與氣溫的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4 基于國(guó)家站氣溫的草溫不同建模方法擬合檢驗(yàn)

平均溫度，使用全年逐日模型為最優(yōu)；最高溫度，使用分季節(jié)模型最優(yōu)；最低溫度，春季、夏季與秋季使用全年逐日模型，冬季則使用分季節(jié)建模為最優(yōu)[10-19]。

3 結(jié)論與討論

（1）林下站與國(guó)家站溫濕度差異：林下站氣溫的日均與日最低更高，日最高低于國(guó)家站，日變化比國(guó)家站??；氣溫日均、日最高年內(nèi)波動(dòng)程度較國(guó)家站相對(duì)和緩。林下站氣溫月均、月最高、月最低均大于國(guó)家站，變化趨勢(shì)一致。月均相對(duì)濕度變化趨勢(shì)一致。

（2）基于國(guó)家站溫濕度的林下小氣候模型。日均氣溫：夏季與冬季使用全年模型，春季與秋季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)；日均相對(duì)濕度：夏季與冬季使用全年模型，春季與秋季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)；日最高氣溫：夏季、秋季與冬季使用全年模型，春季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)；日最低氣溫：夏季、秋季與冬季使用全年模型，春季使用分季節(jié)模型為最優(yōu)。

（3）草溫與氣溫差異：草溫的日均溫度比氣溫高；草溫日變化比氣溫大；年內(nèi)波動(dòng)程度氣溫更為和緩；月變化趨勢(shì)一致。

（4）基于國(guó)家站氣溫的草溫模型。平均溫度，使用全年模型為最優(yōu)；最高溫度，使用分季節(jié)模型最優(yōu)；最低溫度，春季、夏季與秋季使用全年模型，冬季則使用分季節(jié)建模為最優(yōu)。