降水預(yù)報準(zhǔn)確度分析及其在提高降水利用率中的作用

張星星，朱成立，羅玉峰

(1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室，江蘇南京 210098;2.河海大學(xué)水利水電工程學(xué)院，江蘇南京 210098; 3.河海大學(xué)南方地區(qū)高效灌排與農(nóng)業(yè)水土環(huán)境教育部重點實驗室，江蘇南京 210098)

水稻是我國第一大糧食作物，產(chǎn)量約占全國糧食總產(chǎn)量的38%［1］。考慮到日益嚴(yán)重的缺水問題，推行節(jié)水灌溉意義重大［2］。在節(jié)水灌溉實踐中，最大限度地有效利用降水已被認(rèn)為是一個有效的節(jié)水灌溉策略［3］。近年來，歷史降水的統(tǒng)計特征已經(jīng)廣泛應(yīng)用于灌溉規(guī)劃、中長期灌溉管理中，但如何根據(jù)歷史降水規(guī)律指導(dǎo)日常灌溉方面的決策研究尚有待深入。天氣預(yù)報數(shù)據(jù)近年來越來越多地用于預(yù)報作物蒸發(fā)蒸騰量［4-8］和灌溉制度的實時制定［9-10］。譚志強(qiáng)等［11］認(rèn)為西南地區(qū)秋季降水量呈減少趨勢主要是由于降水年際變化引起的。錢國萍等［12］將未來3～4 d的降雨趨勢分為4個降雨等級，根據(jù)降雨等級確定農(nóng)田灌溉水量。榮艷淑等［13］分析了淮河流域極端降水特征及不同重現(xiàn)期降水量估計，為進(jìn)一步提高降水有效利用率奠定基礎(chǔ)?？紤]到灌溉風(fēng)險的不確定性，為了提高灌溉決策水平，本文選擇南京市淳東灌區(qū)為研究地點，利用降雨預(yù)報信息制定灌區(qū)水稻生育敏感期灌溉決策，提高降雨的有效利用，達(dá)到節(jié)水灌溉的目的。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

南京市淳東灌區(qū)位于北緯32°04'、東經(jīng)118°47'，地處我國東南部的長江下游，屬亞熱帶濕潤氣候區(qū)，四季分明，雨量充沛，年平均氣溫15.4°，年均降水量1106 mm。本文選用2011年6月26日至10月28日中央氣象臺發(fā)布的南京市未來4 d降雨預(yù)報信息和南京氣象站實測降雨數(shù)據(jù)［14］進(jìn)行各等級降雨預(yù)報準(zhǔn)確性及預(yù)報時實際發(fā)生的降雨量分析。

1.2 方法

按照水文部門對降雨等級的劃分，降雨分為無雨、小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨進(jìn)行統(tǒng)計，降雨等級劃分見表1。根據(jù)表1所示的降雨等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，采用統(tǒng)計學(xué)方法，計算南京市淳東灌區(qū)未來4 d不同等級降雨預(yù)報的概率(準(zhǔn)確率、空報率和漏報率)和各等級降雨預(yù)報時實際發(fā)生不同降雨等級的概率，結(jié)合水稻生育期需水狀況制定出相應(yīng)的灌溉決策。

不同等級降雨量預(yù)報準(zhǔn)確率α、空報率β、漏報率γ計算公式如下:

表1 降雨分級Table 1 Rainfall classification

式中:r——預(yù)報準(zhǔn)確次數(shù);m——預(yù)報次數(shù);s——實際降雨量小于預(yù)報等級區(qū)域下限值的次數(shù);t——實際降雨量大于預(yù)報等級區(qū)域上限值的次數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 實測逐日降雨統(tǒng)計

南京地區(qū)2011年水稻生育期各等級降雨的天數(shù)及雨量統(tǒng)計見表2?？傮w來說，南京地區(qū)2011年水稻生育期降水量為838.0 mm，平均2.4 d降雨1次。從逐日降雨過程(圖1)來看，除7月19日特大暴雨后又遇大雨、8月11—12日連續(xù)2 d暴雨不利于降水的利用外，其余降水分布相對均勻，有利于提高降水利用率，特別是6月25日大暴雨之前和之后的幾天無大的降雨。最有利于降水利用的中雨天數(shù)約占整個水稻生育期雨量的1/4。實測降雨統(tǒng)計結(jié)果表明，如果決策得當(dāng)，有可能提高降水利用率，達(dá)到節(jié)約灌溉用水的目的。

表2 各等級降雨的天數(shù)及雨量統(tǒng)計Table 2 Statistics of number of rain days and rainfall amounts

圖1 南京市淳東灌區(qū)2011年水稻生育期逐日降水量Fig.1 Daily rainfall measured in chundong irrigation area in Nanjing City during rice growth season in 2011

2.2 降雨預(yù)報準(zhǔn)確度分析及其應(yīng)用

2.2.1 無雨預(yù)報

無雨預(yù)報時實際降雨概率見表3。由表3可見，預(yù)見期內(nèi)無雨預(yù)報平均準(zhǔn)確率相當(dāng)高，可達(dá)77.1%，且隨預(yù)見期增加，無雨預(yù)報準(zhǔn)確率呈降低的趨勢，其中無雨的平均漏報率為22.9%。無雨預(yù)報時實際發(fā)生無雨和小雨的概率很高，平均達(dá)91.4%，即實際發(fā)生中雨及以上量級降雨的概率僅為8.6%。因此，當(dāng)預(yù)報未來4 d無雨且稻田達(dá)到需要灌溉的下限時，即可按所需的灌溉定額進(jìn)行灌溉。這種情況下出現(xiàn)灌后遇中雨以上降雨的概率較小，可避免灌水浪費;如下小雨也基本不至于需要排水，可形成有效降水。

表3 無雨預(yù)報、小雨預(yù)報、中雨預(yù)報時實際降雨概率Table 3 Actual rainfall probabilities when no rainfall，light rainfall，and moderate rainfall were forecasted %

2.2.2 小雨預(yù)報

小雨預(yù)報時實際發(fā)生降雨的概率見表3。與無雨預(yù)報相比，小雨預(yù)報準(zhǔn)確率相對較低，平均為34.3%。小雨預(yù)報時實際發(fā)生小雨或無雨的概率很高，平均為81.1%，其中小雨預(yù)報的空報率為46.8%，漏報率為18.9%。小雨預(yù)報準(zhǔn)確率、漏報率、空報率在預(yù)見期1～4 d內(nèi)均無明顯的變化趨勢，說明小雨預(yù)報準(zhǔn)確率不因預(yù)見期變化而變化。實際發(fā)生大雨及以上降雨的概率平均僅8.7%。因此，當(dāng)預(yù)報未來4 d有小雨時，可按常規(guī)的灌水量進(jìn)行灌溉，也可適當(dāng)?shù)亟档凸嗨浚瑥亩谝欢ǔ潭壬辖档退臼芎档娘L(fēng)險，同時也可避免較大的灌水浪費，達(dá)到提高降水利用率和確保農(nóng)作物產(chǎn)量平衡的目的。

2.2.3 中雨預(yù)報

中雨預(yù)報時實際降雨的概率統(tǒng)計見表3。由計算結(jié)果可知，中雨預(yù)報準(zhǔn)確率平均為24.3%，空報率達(dá)57.6%，漏報率平均為18.1%，實際降雨的概率較高(為65.2%)，即預(yù)報中雨有一定的準(zhǔn)確度，發(fā)生小雨和大雨及以上量級的降水也有一定的可能性。因此預(yù)報為中雨時，如果水稻處于非需水敏感期，可推遲灌溉;對于需水敏感期的水稻，可推遲2 d灌溉，如果沒有降雨或者降雨較少可以補(bǔ)充灌溉。

2.2.4 大雨預(yù)報

大雨預(yù)報時實際發(fā)生降雨的概率統(tǒng)計見表4。由表4可見，大雨預(yù)報的準(zhǔn)確率僅為11.7%。大雨空報率平均達(dá)58.4%，漏報率平均為15.9%。但預(yù)報大雨時，發(fā)生中雨及以上降雨的概率相當(dāng)大(達(dá)81.6%)，無雨或小雨的概率較低(僅為18.4%)。因此，預(yù)報有大雨時，可適當(dāng)推遲2 d進(jìn)行灌溉，如果沒有降雨或者降雨不能滿足作物生長需要可以進(jìn)行補(bǔ)充灌溉，這樣既減少灌后遇雨造成的灌溉水浪費，也可避免作物遇旱的風(fēng)險。

表4 大雨預(yù)報、暴雨預(yù)報時實際降雨概率Table 4 Actual rainfall probabilities when heavy rainfall and rainstorm were forecasted %

2.2.5 暴雨預(yù)報

由表4可知，對于暴雨，預(yù)見期第1天預(yù)報準(zhǔn)確，第2天實際發(fā)生暴雨及以下量級降雨的概率為0，預(yù)見期3～4 d均無暴雨預(yù)報，因而也沒有空報率可以統(tǒng)計。由于水稻生育期內(nèi)南京暴雨預(yù)報次數(shù)相當(dāng)少，因此關(guān)于水稻灌溉決策的研究有待搜集更多數(shù)據(jù)。

3 結(jié) 語

以南京市淳東灌區(qū)1個站點1個生育期的數(shù)據(jù)為例來說明降水預(yù)報準(zhǔn)確度及其在提高降水利用率中的作用，統(tǒng)計樣本偏少，以頻率代替概率在數(shù)學(xué)上并不嚴(yán)格，但這樣的嘗試性定量分析仍是有益的。水稻作為我國的第一大糧食作物，主要種植在南方濕潤區(qū)，其灌溉用水量占南方總灌溉用水量的90%以上［1］。雖然南方濕潤區(qū)水資源相對豐富，但隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的持續(xù)惡化，水資源供需矛盾越來越緊張，為保障糧食安全，我國水稻生產(chǎn)必須節(jié)水。經(jīng)南京市淳東灌區(qū)降雨預(yù)報準(zhǔn)確性初步分析，表明分級降雨預(yù)報中，預(yù)見期內(nèi)無雨預(yù)報準(zhǔn)確率最高，平均可達(dá)77.1%。無雨預(yù)報時發(fā)生無雨和小雨的概率更高，平均為91.4%。小雨預(yù)報的準(zhǔn)確率與無雨預(yù)報相比較低，僅為34.3%，但實際發(fā)生無雨和小雨的概率比較高，平均為81.1%。中雨預(yù)報平均準(zhǔn)確率為24.3%，發(fā)生無雨或小雨的概率也較高，達(dá)57.6%。大雨及以上次數(shù)較少，準(zhǔn)確率較低，但預(yù)報大雨時，發(fā)生中雨及以上雨量的概率相當(dāng)大，達(dá)81.6%。

當(dāng)預(yù)報為無雨或小雨時，如達(dá)到灌溉標(biāo)準(zhǔn)的下限則可直接按計算灌水定額實施灌溉;預(yù)報為中雨和大雨時，非需水敏感期暫不灌溉，需水敏感期在不影響作物生長的前提下，可適當(dāng)推遲灌溉時間，若沒有降雨或者降雨不滿足作物生長需要時可以補(bǔ)充灌溉，這樣既可以降低灌后遇雨形成的灌水浪費，也可避免因降雨空報造成應(yīng)灌未灌從而使作物受旱減產(chǎn)。

［1］中華人民共和國農(nóng)業(yè)部.新中國農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計資料［M］.北京:中國農(nóng)業(yè)出版社，2009.

［2］茆智.水稻節(jié)水灌溉［J］.中國農(nóng)村水利水電，1997(4):45-47.(MAO Zhi.Water saving irrigation of rice［J］.China Rural Water and Hydropower，1997(4):45-47.(in Chinese))

［3］徐鳳琴.有效降水量淺析［J］.氣象水文海洋儀器，2009(1):96-100.(XU Fengqin.Concise analysis of effective precipitation［J］.Meteorological，Hydrological and Marine Instruments，2009(1):96-100.(in Chinese))

［4］蔡甲冰，劉鈺，雷廷武，等.根據(jù)天氣預(yù)報估算參照騰發(fā)量的模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2005，21(12):108-111.(CAI Jiabing，LIU Yu，LEI Tingwu，et al.Daily reference evapotran spiration estimation from weather forecast messages-the ANFIS method［J］.Transactions of the CSAE，2005，21(12):108-111.(in Chinese))

［5］CAI Jiabing，LIU Yu，LEI Tingwu，et al.Estimating reference evapotranspiration with the FAO Penman-Monteith Equation using daily weather forecast messages［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2007，145(1/2):22-35.

［6］徐俊增，彭世彰，張瑞美.基于天氣預(yù)報的參考作物蒸發(fā)蒸騰量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型［J］.水利學(xué)報，2006，37(3):376-379.(XU Junzeng，PENG Shizhang，ZHANG Ruimei.Neural network model for reference crop evapotranspiration prediction based on weather forecast［J］.Journal of Hydraulic Engineering，2006，37(3):376-379.(in Chinese))

［7］遲道才，王曉瑜，周彬，等.基于天氣預(yù)報改進(jìn)模型ET0實時預(yù)報應(yīng)用［J］.人民長江，2008，39(8):5-7.(CHI Daocai，WANG Xiaoyu，ZHOU Bin，et al.Application of ET0real-time forecasting model based on weather forecast［J］.Yangtze River，2008，39(8):5-7.(in Chinese))

［8］ISHAK A M，BRAY M，REMESAN R，et al.Estimating reference evapotranspiration using numerical weather modeling［J］. Hydrological Processes，2010，24:3490-3509.

［9］GOWING J W，EJIEJI C J.Real-time scheduling of supplemental irrigation for potatoes using a decision model and short-term weather forecasts［J］.Agricultural Water Management，2001，47:137-153.

［10］茆智，李遠(yuǎn)華，李會昌.實時灌溉預(yù)報［J］.中國工程科學(xué)，2002，4(5):25-31.(MAO Zhi，LI Yuanhua，LI Huichang.Realtime forecast of irrigation［J］.Engineering Science，2002，4(5):25-31.(in Chinese))

［11］譚志強(qiáng)，佘錦華.西南秋季降水及其影響要素的氣候變化特征［J］.河海大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2012，40(1):141-147. (TAN Zhiqiang，SHE Jinhua.Characteristics of autumn rainfall with climate change and its impact factors in Southwest China［J］.Journal of Hohai University:Natural Sciences，2012，40(1):141-147.(in Chinese))

［12］錢國萍，曹乃和，陸葆躍，等.水稻耗水規(guī)律及節(jié)水灌溉技術(shù)的試驗研究［J］.氣象，2002，28(7):22-25.(QIAN Guoping，CAO Naihe，LU Baoyue，et al.Experimental study on law of water consumption and technique of water-saving irrigation for rice［J］.Meteorological Monthly，2002，28(7):22-25.(in Chinese))

［13］榮艷淑，王文，王鵬，等.淮河流域極端降水特征及不同重現(xiàn)期降水量估計［J］.河海大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2012，40(1): 1-8.(RONG Yanshu，WANG Wen，WANG Peng，et al.Analysis of characteristics of extreme rainfall and estimate of rainfall during return periods in Huaihe Basin［J］.Journal of Hohai University:Natural Sciences，2012，40(1):1-8.(in Chinese))

［14］中國氣象局.中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集［EB/OL］.［2011-06-26—2011-10-28］.http://cdc.cma.gov.cn.