呼倫貝爾林區(qū)溫度分布模擬方法及誤差分析

楊淑香，包興華，孫蕾，王壽輝

（內(nèi)蒙古呼倫貝爾市氣象局，內(nèi)蒙古 呼倫貝爾 021008）

位于內(nèi)蒙古北部地區(qū)的呼倫貝爾市林區(qū)是大興安嶺林區(qū)的主要部分，有豐富的森林資源，有林地面積1 353萬(wàn)hm2，是我國(guó)重要的北部屏障。森林防火一直是該地區(qū)工作的重中之重。眾所周知，溫度與林火的發(fā)生息息相關(guān)，而林內(nèi)溫度與林外溫度又有所不同，林內(nèi)溫度是決定林火的重要因素之一。本文運(yùn)用根河森林生態(tài)站的林內(nèi)溫度來(lái)推算呼倫貝爾北部林區(qū)的溫度分布模型，對(duì)呼倫貝爾地區(qū)林火等級(jí)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)具有決定性意義[1-3]。

1 資料來(lái)源

來(lái)自呼倫貝爾氣象局，包括根河氣象局（N50°47′，E121°31′，海拔 717 m），鄂倫春氣象局（N50°35′，E123°44′，海拔 423.7 m），額爾古納氣象局（N50°15′，E120°11′，海拔 581.4 m）和牙克石氣象局（N49°17′，E120°42′，海拔 668.8 m）北部林區(qū)，4個(gè)站點(diǎn)1971-2000年30年氣象要素值（氣溫、降水、濕度、風(fēng)速等）。大興安嶺森林生態(tài)定位站（N50°49'，E121°31'，海拔 784 m） 和根河氣象局2005-2008年的逐日氣象要素。本文只是研究溫度的分布情況和誤差分析。

2 地理概況

各氣象站位于呼倫貝爾市境內(nèi)的森林覆蓋區(qū)，多數(shù)屬于寒溫帶濕潤(rùn)氣候，冬季寒冷漫長(zhǎng)，夏季短暫。隨著城市面積的不斷擴(kuò)大，各氣象站基本位于城市之中，其觀測(cè)的要素屬于林外因子。大興安嶺森林生態(tài)定位站位于根河林業(yè)局潮查林場(chǎng)，地理坐標(biāo)為 N50°49′，E121°31′。地處大興安嶺西北坡，為中山山地，海拔784～1 142 m。屬寒溫帶濕潤(rùn)氣候區(qū)，年均氣溫-5.4 °C，最低氣溫-54 °C，積溫1 403℃，年降水量450～550 mm，60%集中在7-8月，年均日照2 594 h，無(wú)霜期80 d。林地土壤為棕色針葉林土，土層厚度30～40 cm，基巖以花崗巖與玄武巖為主。

3 研究方法

3.1 誤差分析

氣象站的溫度是指城市中的數(shù)據(jù)，研究林火是與森林內(nèi)的溫度息息相關(guān)的，本文采用交叉驗(yàn)證法來(lái)分析誤差。首先選用平均誤差、平均絕對(duì)誤差和插值平均誤差平方的平方根作為評(píng)估插值效果的標(biāo)準(zhǔn)。平均誤差反映估計(jì)誤差的大小，平均絕對(duì)誤差（E）可以揭示估計(jì)值可能的誤差范圍[4]。E的表達(dá)式如下：

式中：Ya,i為根河氣象站的實(shí)際觀測(cè)值，Ye,i為生態(tài)定位站的實(shí)際觀測(cè)值，K為溫度值。

3.2 溫度的分布模擬

在一定地區(qū)范圍內(nèi),氣溫（Y）的空間分布，可表示為:

式中K為經(jīng)度，U為緯度，F(xiàn)（K，U）代表某氣候資源要素Y受地理位置、大地形和其他大的自然地理環(huán)境影響的空間變化，也就是沒(méi)有微觀地理因素影響Y的宏觀分布函數(shù)，Ym為微觀地理因素對(duì)Y的影響的訂正值[5]。

3.3 多元線性回歸

多元回歸分析的模型為：y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn。其中y為根據(jù)所有自變量x計(jì)算出的估計(jì)值，b。為常數(shù)項(xiàng)，b1,b2,…bn稱為y對(duì)應(yīng)于x1,x2,…xn的偏回歸系數(shù)。偏回歸系數(shù)表示假設(shè)在其他所有自變量不變的情況下，某一個(gè)自變量變化引起因變量變化的比率。

3.3.1 復(fù)相關(guān)系數(shù)R

對(duì)R2開(kāi)方，就得到復(fù)相關(guān)系數(shù)R（multiple correlation）。它的值域?yàn)閇0，1]，是 R 與 x1,x2，…，xn之間多元線性相關(guān)程度的度量。R值越接近于1,表明與所有x之間的線性關(guān)系越密切。當(dāng)R=1時(shí)，所有的觀察值都落在擬合平面上；當(dāng)R等于0時(shí)，這時(shí)y的線性變化與x1,x2，…，xn的變化無(wú)關(guān)。R是總體多元相關(guān)系數(shù)ρ的估計(jì)。

3.3.2 多元線性回歸分析的方差分析

建立了多元回歸方程后，需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，以確認(rèn)建立的數(shù)學(xué)模型是否很好擬合了原始數(shù)據(jù)，即該回歸方程是否有效。多元回歸方程采用方差分析方法對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的假設(shè)是總體的回歸系數(shù)均為0或不都為非0。它是對(duì)整個(gè)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)。使用統(tǒng)計(jì)量F進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)F≥Fa（p,n-p-1）時(shí)，在顯著水平a之下推翻假設(shè)，p為自變量的個(gè)數(shù)，n為個(gè)案的個(gè)數(shù)。

4 結(jié)果分析

4.1 誤差值

利用生態(tài)站和根河氣象局2005-2008年日均溫的比較，得出E值為1.63。由圖1可知，根河氣象局的日均溫比生態(tài)站的日均溫高，根據(jù)誤差分析得出平均高出1.63℃。

圖1 日均溫趨勢(shì)差異

4.2 回歸方程

利用SAS9.0軟件對(duì)林區(qū)30年的訂正數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。得出溫度關(guān)于經(jīng)緯度的三元回歸方程[6]。

4.2.1 春季月平均溫度與經(jīng)緯度的關(guān)系

式中：yt為月平均溫度（℃）；x1為經(jīng)度；x2為緯度。

呼倫貝爾林區(qū)春季月平均溫度與經(jīng)緯度的回歸方程的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

查F表得F0.01（2，237）=4.70，因F＞F0.01（2，237），因此極顯著。

表1 呼倫貝爾林區(qū)春季月平均溫度與經(jīng)緯度的方差分析

4.2.2 夏季月平均溫度與經(jīng)緯度的關(guān)系

式中：yt為月平均溫度（℃）；x1為經(jīng)度；x2為緯度。

呼倫貝爾林區(qū)夏季月平均溫度與經(jīng)緯度的回歸方程的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 呼倫貝爾林區(qū)夏季月平均溫度與經(jīng)緯度的方差分析

查 F 表得 F0.01（2，357）=4.66，因 F＞F0.01（2，357），因此極顯著。

4.2.3 秋季月平均溫度與經(jīng)緯度的關(guān)系

式中：yt為月平均溫度（℃）；x1為經(jīng)度；x2為緯度。

呼倫貝爾林區(qū)秋季月平均溫度與經(jīng)緯度的回歸方程的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

查 F 表得 F0.01（2，237）=4.70，因 F＞F0.01（2，237），因此極顯著。

表3 呼倫貝爾林區(qū)秋季月平均溫度與經(jīng)緯度的方差分析

5 結(jié)論與討論

林內(nèi)溫度與林外溫度存在一定的差異，由平均絕對(duì)誤差可以表示出來(lái)。經(jīng)檢驗(yàn)溫度與經(jīng)緯度之間存在一定的關(guān)系模型。根據(jù)模型可以推算呼倫貝爾林區(qū)范圍內(nèi)的任何一點(diǎn)的溫度值，為森林防火預(yù)測(cè)預(yù)警的建立提供了有力的保障[7]。

本文只利用了生態(tài)站4年的數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差的分析，時(shí)間短，數(shù)據(jù)少，存在一定的偏差。

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