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    基于自動(dòng)土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù)的吉林省西部干旱預(yù)報(bào)方法研究

    2021-11-09 02:20:08李建平馬云飛馬艷敏
    氣象災(zāi)害防御 2021年3期
    關(guān)鍵詞:土壤濕度土壤水分農(nóng)田

    李建平 馬云飛 馬艷敏 王 寧

    (1.吉林省氣象科學(xué)研究所,吉林長(zhǎng)春 130062;2.長(zhǎng)白山氣象與氣候變化吉林省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,吉林長(zhǎng)春 130062)

    1 引言

    干旱是目前我國(guó)最為嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、糧食產(chǎn)量及品質(zhì)、水資源利用、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面造成了十分不利的影響。目前東北地區(qū)已經(jīng)成為中國(guó)干旱化比較顯著的地區(qū)之一[1],其中吉林省西部地區(qū)更是干旱災(zāi)害頻發(fā),為東北旱災(zāi)級(jí)別和程度最重區(qū)域之一[2]。吉林省西部處于松遼農(nóng)業(yè)區(qū)向西部草原牧區(qū)過(guò)渡的地帶,農(nóng)業(yè)自然資源豐富,占全省總面積的25%左右,但該區(qū)域的水資源總量?jī)H占全省水資源總量的4.5%,屬于東北地區(qū)的嚴(yán)重缺水區(qū)域之一[3]。由于降水偏少,導(dǎo)致該區(qū)域生態(tài)環(huán)境整體較為脆弱,且干旱災(zāi)害嚴(yán)重制約及影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    隨著科技日新月異的發(fā)展,先進(jìn)的自動(dòng)觀測(cè)設(shè)備逐漸替代人工觀測(cè),利用儀器直接測(cè)定土壤水分的研究廣泛開(kāi)展,并不斷在創(chuàng)新?;谕寥罎穸鹊母珊当O(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)技術(shù)在發(fā)展中逐漸成熟并推廣應(yīng)用[4],國(guó)內(nèi)多名學(xué)者[5-7]先后依據(jù)土壤水分平衡理論建立了不同類型的土壤水分預(yù)估和早澇預(yù)報(bào)模型。但這些模型通常參數(shù)較多,計(jì)算繁雜,增加了業(yè)務(wù)應(yīng)用的難度。科學(xué)合理的干旱監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)可以增強(qiáng)抗旱減災(zāi)體系,有效利用人力和物力資源。但干旱的預(yù)報(bào)研究工作需要考慮多種背景的耦合因素[8],這些因子呈現(xiàn)出不同的空間和時(shí)間變化,機(jī)理研究復(fù)雜且數(shù)據(jù)龐大。自動(dòng)化土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的采集使得土壤干旱的監(jiān)測(cè)更加具有實(shí)效性和連續(xù)性,利用通過(guò)質(zhì)量控制能夠直接表征干旱基礎(chǔ)要素的動(dòng)態(tài)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),建立吉林省西部干旱災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)模型,目的是有效地降低吉林省西部地區(qū)干旱災(zāi)害給農(nóng)業(yè)、生態(tài)等方面帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),保障吉林省西部糧食及生態(tài)安全。

    2 資料

    在吉林省西部選取2017年前建成通過(guò)定標(biāo)且在作物地段連續(xù)觀測(cè)的10個(gè)水分站的歷史數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)研究,10個(gè)水分站數(shù)據(jù)包括0~10cm、10~20cm、20~30cm、30~40cm、40~50cm、50~60cm、70~80cm、90~100cm等不同深度的土壤濕度??紤]到旱田作物水分影響主要深度為50cm以內(nèi),選取水分站在作物生育期間的0~50cm深度數(shù)據(jù)與在水分站附近2m范圍內(nèi)取土至相應(yīng)深度的實(shí)測(cè)值,利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)比分析各站數(shù)據(jù)偏差范圍(圖1),再根據(jù)成兆金等[9-10]做出的自動(dòng)站數(shù)據(jù)檢驗(yàn)訂正方法剔除異常值,修正偏差較大的數(shù)據(jù)?;谕ㄟ^(guò)質(zhì)量控制的水分站數(shù)據(jù)和1983年以來(lái)各縣(市、區(qū))玉米農(nóng)田實(shí)測(cè)值以及同期相關(guān)氣象數(shù)據(jù),通過(guò)科學(xué)統(tǒng)計(jì)方法建立西部不同縣(市、區(qū))不同生育期不同深度土壤濕度變化模型。

    圖1 吉林省西部水分站土壤體積含水率與實(shí)測(cè)值數(shù)據(jù)對(duì)比

    3 農(nóng)田土壤水分變化模型

    3.1 農(nóng)田土壤失墑模型

    將通過(guò)質(zhì)量控制的水分站數(shù)據(jù)按玉米作物不同生育期、不同深度和不同土壤濕度初始區(qū)間進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)初始濕度越大,土壤濕度在初期下降越明顯;濕度初始值越低,濕度下降速率越緩慢。在作物生長(zhǎng)期(5—9月),相同初始土壤濕度下,溫度越高土壤失墑速率越高,其中7—8月無(wú)有效降水時(shí)土壤失墑速率最高。土壤各層深度均是開(kāi)始時(shí)間失墑?shì)^快,后期變化逐漸趨于減緩狀態(tài),土壤表層0~10cm深度土壤濕度變化幅度最大。

    以8月玉米吐絲—乳熟期松原市前郭縣水分站數(shù)據(jù)為例(圖2),當(dāng)土壤的初始濕度在70%~80%時(shí),無(wú)降水條件且無(wú)澆灌等情況影響下,各層土壤濕度下降速率不同,土壤越深,失墑越慢。無(wú)有效降水時(shí)玉米農(nóng)田土壤0~50cm深度各層失墑趨勢(shì)如下:

    圖2 8月前郭縣無(wú)降水時(shí)逐日0~50cm土壤相對(duì)濕度減少量累加變化

    以上各式中,Y為因變量,即預(yù)測(cè)0~50cm不同深度土壤相對(duì)濕度減少累積量;d為自變量,即日數(shù)。

    3.2 農(nóng)田土壤增墑模型

    在5—9月玉米生長(zhǎng)期間,對(duì)有明顯降水后農(nóng)田不同深度的土壤濕度變化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于降水在數(shù)小時(shí)內(nèi)便可滲入地下10~50cm或更深層次,氣溫、風(fēng)速、日照等氣象因子在短時(shí)間內(nèi)對(duì)水分下滲程度影響較小,可只從降水量級(jí)方面進(jìn)行考慮分析,結(jié)果表明每場(chǎng)降水過(guò)程水分從上到下經(jīng)過(guò)不同層次土壤截流耗損,導(dǎo)致由淺到深逐漸減少。不同地區(qū)農(nóng)田在不同時(shí)期、不同深度、不同初始濕度背景下,有明顯降水時(shí)土壤濕度變化雖然整體均為增加趨勢(shì),但受土壤質(zhì)地等影響各層增墑程度卻不一致(由于各層初始濕度不同,所以模型中選取的數(shù)據(jù)不全是同一場(chǎng)降水過(guò)程)。

    以白城市洮北區(qū)為例(圖3),當(dāng)0~50cm深度土壤初始相對(duì)濕度在40%~50%,出現(xiàn)不同量級(jí)降水時(shí),不同深度土壤相對(duì)濕度由淺至深均呈現(xiàn)相應(yīng)上升。當(dāng)降水量偏小時(shí),表層土壤增墑明顯,土壤深度越大則濕度變化越??;當(dāng)降水量越大,0~50cm土壤濕度變化曲線整體越接近一致,直到幾層土壤濕度全部達(dá)到飽和。各深度土壤增墑程度對(duì)應(yīng)不同降水量變化趨勢(shì)如下:

    圖3 白城市洮北區(qū)玉米生長(zhǎng)期農(nóng)田0~50cm土壤相對(duì)濕度與降水量對(duì)應(yīng)變化關(guān)系

    以上各式中,Y為因變量,即預(yù)測(cè)0~50cm不同深度土壤相對(duì)濕度增加累積量;p為自變量,即為降水量(mm)。

    4 西部土壤干旱預(yù)報(bào)模型

    4.1 農(nóng)田土壤干旱預(yù)報(bào)原理

    根據(jù)玉米不同生育期農(nóng)田土壤在無(wú)降水背景下濕度遞減的變化,計(jì)算玉米農(nóng)田某一深度土層無(wú)降水時(shí)段的平均每日減墑量,再根據(jù)土壤水分變化曲線便可計(jì)算出在未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)無(wú)明顯降水出現(xiàn)時(shí)土壤水分下降的閾值范圍。同理,在該預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)有降水出現(xiàn)時(shí),不同層次土壤濕度因?yàn)榻邓考?jí)不同而呈現(xiàn)相應(yīng)程度的增加,依據(jù)農(nóng)田增墑規(guī)律,可根據(jù)每次降水量來(lái)計(jì)算出降水后土壤不同深度相對(duì)濕度的增加量。各地氣候背景、土壤質(zhì)地、地形地貌、作物類型等多種不同因素,導(dǎo)致不同站點(diǎn)農(nóng)田減墑量和增墑量即使在同一時(shí)期內(nèi)無(wú)降水天數(shù)相同或降水量相同,但結(jié)果也會(huì)有一定程度差異。

    4.2 農(nóng)田墑情預(yù)報(bào)模型

    本研究利用農(nóng)田土壤水分的預(yù)報(bào)原理[11]并結(jié)合楊繼武等[12]提出的水、熱平衡觀點(diǎn),通過(guò)土壤水分站在不同天氣條件、不同作物生育期背景下土壤增墑、減墑的規(guī)律變化,制作出土壤水分預(yù)報(bào)模型[13]:

    式中,Y0~50cm為模型計(jì)算出在農(nóng)田土壤0~50cm每隔10cm深度的某層在玉米作物某生育期的預(yù)報(bào)相對(duì)濕度結(jié)果;n為預(yù)報(bào)的天數(shù);Cd為預(yù)報(bào)起始日通過(guò)校驗(yàn)的水分站數(shù)據(jù)(作為初始值濕度),Sz為未來(lái)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)土壤深度的土壤增墑量值,若無(wú)明顯降水出現(xiàn)時(shí),則此值為0;SJ為未來(lái)一段時(shí)期由于無(wú)有效降水或降水偏少而引起的農(nóng)田減墑量值,如果預(yù)報(bào)的未來(lái)一段時(shí)期同時(shí)跨躍2個(gè)作物生育期,則分別計(jì)算2段時(shí)期內(nèi)增墑量和減墑量的數(shù)值,再進(jìn)行累加統(tǒng)計(jì);Xz和Xj分別為在預(yù)報(bào)期內(nèi)若天氣異常時(shí),玉米不同生育期間不同氣象條件所進(jìn)行增墑和減墑的訂正系數(shù),當(dāng)氣象條件接近歷年同期時(shí),兩值均為1.0;Tw為由于外界灌溉等農(nóng)事活動(dòng)影響對(duì)水分站數(shù)據(jù)造成外力影響的訂正系數(shù),此值在正常情況下為0。

    4.3 預(yù)報(bào)時(shí)期及干旱標(biāo)準(zhǔn)

    依據(jù)吉林省西部玉米作物在不同生育期對(duì)水分的不同需求,結(jié)合氣象條件下農(nóng)田水分蒸散規(guī)律,在基于水分站數(shù)據(jù)的墑情預(yù)報(bào)模型中設(shè)定4個(gè)不同時(shí)期,分別為:玉米播種次日—七葉末期、玉米七葉末期—拔節(jié)始期、玉米拔節(jié)始期—吐絲末期、玉米吐絲末期—成熟末期。土壤相對(duì)濕度>60%定義為濕度適宜;50%~60%為輕度干旱;40%~50%為中度干旱;30%~40%為重度干旱;土壤相對(duì)濕度<30%為特大干旱。

    4.4 增墑與減墑系數(shù)訂正

    模型中對(duì)于玉米農(nóng)田在不同生育期及不同氣象條件下增墑及減墑模式設(shè)定4類系數(shù)訂正。

    4.4.1 系數(shù)訂正一級(jí)

    預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)平均氣溫、降水量、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)等氣象因子變化全部在距平10%以內(nèi),接近正常氣候背景下,且連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)不超過(guò)5 d,則增墑模式和減墑模式訂正系數(shù)均為1.0。玉米播種次日—七葉末期和玉米七葉末期—拔節(jié)始期,此期間作物對(duì)水分需求相對(duì)較小,因此在這2段生育期增墑和減墑?dòng)喺禂?shù)均為一級(jí)。

    4.4.2 系數(shù)訂正二級(jí)

    當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)比歷年同期平均風(fēng)速偏大10%~30%,或日照時(shí)數(shù)偏多10%~25%,或平均氣溫偏高10%~20%,減墑模式的訂正系數(shù)則為1.1;預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)連續(xù)5~10d沒(méi)有>0.1mm有效降水,或降水量偏多10%~50%,增墑模式訂正系數(shù)為0.9。玉米拔節(jié)始期—吐絲末期為作物需水關(guān)鍵期,玉米吐絲末期—成熟末期為作物產(chǎn)量形成關(guān)鍵期,此期間對(duì)于水分需求較為敏感,因此這2段玉米生育期期間增墑和減墑系數(shù)訂正均為二級(jí)。

    4.4.3 系數(shù)訂正三級(jí)

    當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)比歷年同期平均風(fēng)速偏大30%~50%,或日照時(shí)數(shù)偏多25%~40%,或平均氣溫偏高20%~30%,減墑模式的訂正系數(shù)則為1.2;預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)連續(xù)10~15d沒(méi)有>0.1mm有效降水,或降水量偏多50%~100%,增墑模式訂正系數(shù)為0.8。

    4.4.4 系數(shù)訂正四級(jí)

    當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)比歷年同期平均風(fēng)速偏大50%以上,或日照時(shí)數(shù)偏多40%以上,或平均氣溫偏高30%以上,減墑模式的訂正系數(shù)則為1.3;若未來(lái)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)連續(xù)15d以上沒(méi)有>0.1mm有效降水,或降水量超過(guò)100%,增墑模式訂正系數(shù)為0.7。

    4.5 應(yīng)用檢驗(yàn)

    根據(jù)西部各縣(市、區(qū))玉米生育期將2017—2019年每旬8日實(shí)測(cè)值作為初始農(nóng)田土壤濕度,結(jié)合包括氣溫及降水等因素的天氣預(yù)報(bào),利用該模型進(jìn)行10d內(nèi)農(nóng)田土壤濕度變化預(yù)估,模擬數(shù)值再與下旬第8日實(shí)測(cè)值作對(duì)比分析。結(jié)果表明,該模型預(yù)報(bào)趨勢(shì)基本準(zhǔn)確,西部各縣(市、區(qū))1~10 d的0~50cm玉米農(nóng)田相對(duì)濕度平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為81%。在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中,由于天氣預(yù)報(bào)在降水量級(jí)及落區(qū)方面準(zhǔn)確度存在一定偏差,會(huì)使得西部農(nóng)田土壤濕度的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率也相應(yīng)降低。

    5 結(jié)語(yǔ)

    (1)不同的土壤質(zhì)地、氣象條件及作物不同生育期需水量均會(huì)對(duì)農(nóng)田土壤墑情產(chǎn)生不同程度的影響,通過(guò)逐步回歸法可計(jì)算出不同氣象條件對(duì)土壤水分變化影響權(quán)重,再通過(guò)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)等氣象條件對(duì)增墑或減墑系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)訂正,該模型可以有效地監(jiān)測(cè)農(nóng)田土壤墑情及干旱預(yù)報(bào)。

    (2)農(nóng)田土壤初始濕度越大,則初期墑情下降速率越明顯;而土壤濕度初始值越低,則失墑速率越慢。土壤不同深度均是開(kāi)始時(shí)間失墑?shì)^快,后期變化逐漸趨于減弱狀態(tài),其中土壤0~10cm深度水分變化情況最為明顯。作物生長(zhǎng)期溫度越高則土壤失墑速率越快。當(dāng)降水量偏小時(shí),表層土壤增墑明顯,土壤層次越深,則水分變化速率越緩;當(dāng)降水量越大,0~50cm土壤濕度變化曲線整體越接近一致。

    (3)由于多種因素以及自身器差的影響,導(dǎo)致部分臺(tái)站的水分站部分深度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)值相比偏差較大,加之人工觀測(cè)值也有一定隨機(jī)性和誤差性,因此實(shí)測(cè)值與水分站數(shù)據(jù)的對(duì)比只能作為趨勢(shì)參考而不可能完全一致?;谒终緮?shù)據(jù)的西部農(nóng)田干旱預(yù)報(bào)模型選用數(shù)據(jù)有限,缺乏一定客觀性,需要長(zhǎng)期的完善和檢驗(yàn)。

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