摘 要：基于天長芡實種植基地小氣候站和天長國家氣象觀測站2022年5—10月的氣象數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)芡實水田相對濕度在各類天氣的日變化特征基本相似，氣溫、水溫的日最高值和最低值在晴天、多云天氣時均出現(xiàn)于午后和早晨，在陰天時則出現(xiàn)于上午和夜間；芡實水田對于氣象變化具有延緩作用，變化幅度低于天長站；多元線性回歸模型對芡實水田氣象情況的預(yù)測效果較好，擬合優(yōu)度均在0.85以上，均通過信度0.01的顯著性檢驗。

關(guān)鍵詞：天長；芡實；小氣候；多元線性回歸

中圖分類號：Q948.112+.4" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B" "文章編號：1674-7909（2025）4-148-7

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.04.030

0 引言

芡實，是睡蓮科（Nymphaeaceae Salisb.）芡屬（Euryale Salisb.）植物芡的成熟種仁，因其露出水面部分形似雞頭，又俗稱“雞頭米”。芡實在我國種植歷史悠久，首載于《神農(nóng)本草經(jīng)》，其營養(yǎng)豐富，含有多種氨基酸、脂肪酸和微量元素，是優(yōu)秀的藥食兩用食物［1-3］。安徽省天長市素有“芡實之鄉(xiāng)”的美譽(yù)，市內(nèi)芡實種植面積超46 km2，全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值超27億元。天長芡實還獲批成為國家地理標(biāo)志保護(hù)產(chǎn)品，“芡實經(jīng)濟(jì)”已成為天長市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)村級集體經(jīng)濟(jì)不斷壯大，對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要作用［4］。

芡實是一種喜溫水生作物，不耐霜凍和干旱，春季萌發(fā)，夏季開花結(jié)果，秋季收獲，冬季果落葉敗，全生育期200 d左右［5-6］。近年來，在全球氣候變化加劇的大背景下，區(qū)域性極端天氣事件增多［7］，給芡實種植帶來隱患［8］。因此，針對芡實水田小氣候進(jìn)行分析與預(yù)測研究，有利于芡實種植的趨利避害，具有重要現(xiàn)實意義。區(qū)域小氣候是作物生長發(fā)育重要的環(huán)境因子［9］。目前，關(guān)于農(nóng)田小氣候的研究與預(yù)測多集中于設(shè)施栽培技術(shù)和水產(chǎn)氣象等方面，如袁靜等［10］對大櫻桃大棚內(nèi)的氣溫與相對濕度進(jìn)行了變化特征分析，并建立預(yù)測模型；葛黎黎等［11］基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立葡萄大棚小氣候預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)有較好的擬合關(guān)系；楊青青等［12］利用多元線性回歸法建立稻蝦田的水溫預(yù)測模型；鄧愛娟等［13］研究了魚塘不同深度水溫與氣溫的關(guān)系；李樂洲等［14］對刺參養(yǎng)殖池的水溫變化規(guī)律及其原因進(jìn)行了分析。目前，尚沒有針對芡實水田小氣候的研究。因此，筆者基于天長市芡實種植基地小氣候觀測資料和同期國家基本氣象站相關(guān)數(shù)據(jù)，對芡實生育期的主要小氣候因子變化特征進(jìn)行分析，并運(yùn)用多元回歸模型進(jìn)行預(yù)測研究，為實現(xiàn)天長芡實的豐產(chǎn)增效與氣象部門更好地開展為農(nóng)服務(wù)提供科學(xué)支撐。

1 資料與方法

1.1 資料來源

芡實水田小氣候資料來自天長市楊村鎮(zhèn)芡實種植基地氣象觀測站的小時數(shù)據(jù)，選取的氣象要素為氣溫（℃）、水溫（℃）、相對濕度（%）；天長國家氣象站的小時數(shù)據(jù)資料選取氣溫（℃）、相對濕度（%）、風(fēng)速（m/s）、日照（h）；觀測時間以芡實常年生育期為準(zhǔn)，統(tǒng)一選取2022年5月17日20：00至2022年10月31日20：00。根據(jù)每日累計日照時數(shù)，把研究時段天氣劃分為晴天（≥6 h）、多云（3～6 h）、陰天（≤3 h）3類［15］。

1.2 多元線性回歸模型

在研究解釋變量 [（X1，X2，…，Xk）]與被解釋變量Y之間的線性關(guān)系時，可建立回歸函數(shù)[Y=β1X1+β2X2+…+βkXk+μ]，其中[βj（j=1，2，…，k）]為回歸系數(shù)，[μ]為隨機(jī)干擾項［16］。假設(shè)模型滿足解釋變量無完全多重共線性，隨機(jī)干擾項具有條件同方差及不存在序列相關(guān)性，且服從正態(tài)分布，即[μi～N（0，σ2）]的基本假設(shè)。為了估計出回歸系數(shù)[βj]，需要從總體中獲取一組觀測值[Xi1，Xi2，…，Xik，Yi（i=1，2，…，n）]，進(jìn)而得到估計模型：[Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+βkXik]。擬合優(yōu)度[R2]是衡量模型的常用指標(biāo)：[R2=1-i（yi-yi）2i（y-yi）2]，即較優(yōu)的回歸模型應(yīng)滿足[R2]接近1［17］。

2 結(jié)果與分析

2.1 芡實水田小氣候特征

在研究期內(nèi)，芡實水田氣溫與天長站氣溫日變化情況如表1所示，其變化趨勢如圖1所示。氣溫在晴天的變化幅度最大，陰天變化最小。水田日最高氣溫在晴天與多云時均出現(xiàn)在下午，分別為14：00（31.7 ℃）和15：00（28.7 ℃），陰天的日最高氣溫則出現(xiàn)在11：00（25.8 ℃）。水田日最低氣溫在晴天與多云時均出現(xiàn)在5：00（分別為24.3 ℃與24.0 ℃），而在陰天出現(xiàn)在23：00（23.1 ℃）。水田小氣候的氣溫日變化特征與天長站基本一致，但上下波動的區(qū)間范圍更小，在晴好天氣時表現(xiàn)得最為明顯。此外，還表現(xiàn)出天氣情況越好，水田氣溫與天長站的差值變化范圍越大：在晴天時，差值為-0.8～0.9 ℃；在多云時，差值為-0.7～0.3 ℃；在陰天時，差值為-0.5～0.3℃。由此可以看出，芡實水田形成的下墊面條件影響了空氣中的熱量交換，作物蒸騰與水體蒸發(fā)的共同作用使得水田氣溫變化時間相對更加滯后，變化幅度也更?。?8-19］。

在研究期內(nèi)，芡實水田水溫與天長站氣溫日變化情況如表2所示，其變化趨勢如圖2所示。與氣溫的日變化特征類似，芡實水田水溫在晴天的變化幅度最大，陰天最小；日最高水溫在晴天出現(xiàn)于14：00（27.7 ℃），多云天氣時則出現(xiàn)于15：00（25.0 ℃），陰天則出現(xiàn)于11：00（22.5 ℃）；日最低水溫在晴天與多云時均出現(xiàn)在5：00（分別為21.2 ℃與21.0 ℃），而在陰天出現(xiàn)于23：00（20.2 ℃）。與水田氣溫類似，也表現(xiàn)出天氣情況越好，水溫與天長站氣溫的差值變化范圍越大，在晴天時，水溫與氣溫的差值為-4.8～-2.2 ℃；多云時，水溫與氣溫的差值為-4.3～-2.8 ℃；在陰天時，水溫比氣溫低2.7～3.8 ℃。因為水體物理性質(zhì)的特點，水溫整體低于氣溫，且水溫的變化更加滯后，變化幅度相對更小。

在研究期內(nèi)，芡實水田與天長站相對濕度日變化情況如表3所示，其變化趨勢如圖3所示。芡實水田相對濕度在晴天的變化幅度最大，陰天最小；日最大相對濕度值及其出現(xiàn)時間在各類天氣狀況比較相似，數(shù)值范圍在86%～90%，出現(xiàn)時間在5：00—6：00；日最小相對濕度在晴天與多云時均出現(xiàn)在15：00（分別為59.7%與65.6%），在陰天時則出現(xiàn)在11：00（79.7%）。此外，也表現(xiàn)出與氣溫、水溫相似的特征，即天氣情況越好，芡實水田與天長站相對濕度的差值變化范圍越大，在晴天時，差值為-1.5%～7.5%；在多云時，差值為0.4%～6.5%；在陰天時，差值為-0.4%～3.8%。芡實水田的相對濕度明顯大于天長站的相對濕度，特別是在日間晴天與多云時，差異較大，田間充足的水汽使相對濕度受白天日照升溫的影響更?。?0］。

2.2 預(yù)測分析

經(jīng)過多元線性回歸分析，得到氣溫預(yù)測模型如表4所示，Y為氣溫預(yù)測值，[X1、X2、X3、X4]分別為天長站的氣溫、風(fēng)速、日照、相對濕度。模型學(xué)習(xí)模擬輸出的水田氣溫分別在晴天、多云、陰天與實測值之間的對比如圖4所示?？梢钥闯瞿Ｐ偷挠?xùn)練效果較好，芡實水田氣溫訓(xùn)練值與實測值基本集中在1∶1線附近，二者之間的擬合優(yōu)度在0.95以上，且通過Plt;0.01水平的顯著性檢驗，圖4（a）（b）（c）的均方根誤差分別為0.73 ℃、0.70 ℃、0.54 ℃，因為晴好天氣的氣溫變化幅度較大，預(yù)測難度更大，而陰天的模擬效果更好。

分析得到水溫預(yù)測模型如表5所示，Y為水溫預(yù)測值，[X1、X2、X3、X4]與前文同。多元線性回歸模型學(xué)習(xí)模擬輸出的水溫分別在晴天、多云、陰天與實測值之間的對比如圖5所示。模型的預(yù)測效果與氣溫相似，芡實水溫訓(xùn)練值與實測值也基本集中在1∶1線附近，二者之間的擬合優(yōu)度在0.95以上，且通過Plt;0.01水平的顯著性檢驗，圖5（a）（b）（c）的均方根誤差分別為0.64 ℃、0.61 ℃、0.47 ℃，稍優(yōu)于對氣溫的預(yù)測。

如表6所示，為芡實水田的相對濕度預(yù)測模型，Y為相對濕度預(yù)測值，[X1、X2、X3、X4]與前文同。如圖6所示，多元線性回歸模型對芡實水田相對濕度的預(yù)測效果較好，預(yù)測值和實測值均在1∶1線附近，擬合優(yōu)度雖然略低于對氣溫和水溫的擬合效果，但也均在0.85以上。圖6（a）（b）（c）的均方根誤差分別為4.07%、3.85%、3.13%，這與氣溫、水溫相似，該模型在晴好天氣的預(yù)測誤差相較于陰天更大。

3 結(jié)論

芡實水田的氣溫、水溫要低于氣象站的相對指標(biāo)值，而芡實水田的相對濕度則高于氣象站的，這是因為芡實植株蒸騰與水體蒸發(fā)的共同作用可增加水田附近空氣濕度，而豐富的水汽對氣溫的升高具有延緩作用，而水體因其本身的物理特性，使得水溫也會更低。在晴天、多云天氣下，芡實水田的氣溫、水溫日變化特征相似，最高值出現(xiàn)于午后，最低值出現(xiàn)于早晨；而在陰天，氣溫、水溫的最高值均出現(xiàn)于11：00，最低值則均出現(xiàn)于23：00。相對濕度晴天、多云、陰天的日變化特征相似，最低值均出現(xiàn)于早晨，最高值在晴天、多云的情況下出現(xiàn)于15：00，在陰天則出現(xiàn)于11：00。

芡實水田因為具有充足的水汽條件，且自然植被對周圍環(huán)境的氣象條件也具有一定的調(diào)節(jié)作用，其水田小氣候的變化相對于天長國家氣象站具有一定滯后性，該研究所討論的各氣象要素變化幅度也要明顯小于后者。同時，呈現(xiàn)出天氣狀況越好，二者差異越大的特征，因為氣象站在陰天時相對濕度更高，氣溫變化幅度更小，其探測環(huán)境條件相對于在晴好天氣時更接近水田。

多元線性回歸模型對芡實水田小氣候的模擬效果較好，對于氣溫、水溫的模擬優(yōu)度均在0.95以上，相對濕度的模擬優(yōu)度也均超過0.85。該研究的預(yù)測模型具有較好的實際應(yīng)用意義，可以依靠實際安裝更密集的氣象站來監(jiān)控及預(yù)測附近芡實種植區(qū)的氣象條件，為當(dāng)?shù)亻_展針對性的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)提供技術(shù)支撐。

然而，需要注意的是，該研究結(jié)論是基于樣本數(shù)據(jù)所得的，是否能在天長市以外的芡實種植地區(qū)發(fā)揮成效，還有待進(jìn)一步研究論證。

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Analysis and Prediction of Microclimate Characteristics in Tianchang Euryale Ferox Paddy Fields

QIN Liangpeng WANG Deyan DONG Baohua

Tianchang Meteorological Bureau， Tianchang， Anhui 239300， China

Abstract： Based on meteorological data from May to October 2022 collected at the microclimate station in the Tianchang Euryale ferox planting base and the Tianchang National Meteorological Observatory， this study analyzes the diurnal variation characteristics of relative humidity in Euryale ferox paddy fields under different weather conditions. The results show that the daily maximum and minimum values of air temperature and water temperature in sunny and cloudy weather occur in the afternoon and early morning， respectively， while in overcast conditions， they appear in the late morning and nighttime. The paddy fields exhibit a buffering effect on meteorological parameter variations， with smaller amplitude fluctuations compared to the Tianchang station. The multiple linear regression model demonstrates strong predictive performance for meteorological elements， with goodness-of-fit values all exceeding 0.85 and passing significance tests at the 0.01 confidence level.

Key words： Tianchang; Euryale ferox; microclimate; multiple linear regression

基金項目：天長市科技項目“天長芡實氣象致災(zāi)因子和氣象服務(wù)策略研究”（2417）。

作者簡介：秦糧朋（1996—），男，碩士，助理工程師，研究方向：農(nóng)業(yè)氣象；王德燕（1983—），女，本科，高級工程師，研究方向：應(yīng)用氣象；董保華（1980—），男，本科，工程師，研究方向：應(yīng)用氣象。