春玉米温度适宜度动态空间化方法研究*

张 超，侯 琼，郭瑞清

(内蒙古生态与农业气象中心,呼和浩特 010051)

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春玉米温度适宜度动态空间化方法研究*

张 超，侯 琼※，郭瑞清

(内蒙古生态与农业气象中心,呼和浩特 010051)

为了利用新数据、新方法提高温度适宜度指标在河套地区空间化精度，该研究利用区域站数据开展玉米温度适宜度动态空间化方法研究。首先对区域站逐小时气温数据进行质量控制，计算日平均气温并采用全局多项式插值法进行空间分布拟合；绘制河套地区玉米播种普期空间分布图，根据播种后日尺度的温度适宜度模型，利用GIS栅格计算功能获得最适温度、最高温度、最低温度等指标的空间分布；建立空间分析计算流程，利用GIS条件函数构造日尺度空间温度适宜度分段函数，实现逐日温度适宜度指标的空间化计算；采用常规气象站进行误差分析。结果表明：①日平均气温拟合结果与站点观测值温差0.69℃，平均相对误差3.91%，区域站点密集，日平均气温的全局多项式插值效果较好；②温度适宜度平均绝对误差0.08，平均相对误差0.41%；③利用Model Builder工具建立的播种后第i日温度适宜度指标自动处理流程，实现了复杂模型与数据的综合快速应用。综上，区域站数据在实现玉米温度适宜度动态空间化方面具有较高的业务应用价值。

河套地区 温度适宜度 区域站 条件函数

0 引言

温度适宜度是表征温度对作物生长的适宜程度的指标[1-2]，通过建立描述作物发育对温度反映的隶属函数，对温度要素的影响作用和满足程度进行评判，实现气候资源对农作物生长适宜性的定量化评价[3-5]。常用温度适宜度指标不符合作物发育对温度的动态连续特征，存在生育阶段间的跳跃性，全生育期指标呈阶梯状[6-9]，河套地区的播种后日尺度温度适宜度动态模型实现了“三基点”温度动态指标的逐日拟合[10]，更客观地反映气温对玉米生长适宜性的连续性。

适宜度指标空间化可以直观客观的体现适宜度空间分布特征，河套地区常规气象站12个，站点少且分布零散，不利于开展适宜度指标空间化的精细研究[11-12]。区域站观测数据具有观测要素多、时次多、站点分布密集等优点，逐小时观测数据对于小范围的精细化区域化研究具有重要意义。

该研究应用区域站逐小时气温观测数据，利用GIS的空间分析和建模功能，构造日尺度温度适宜度分段函数的空间计算模型，对于适宜度问题从研究领域走向业务应用具有重要意义，为适宜度产品业务化奠定基础。

1 研究区域及数据

内蒙古河套地区位于阴山以南的黄河冲积平原，海拔在1 000m左右，地势平坦，土壤肥沃，光热资源丰富，灌溉条件优越，是内蒙古重要农业区和商品粮基地，而且在区域乃至国家的农业生产中占有举足轻重的地位[13-14]。 内蒙古河套灌区春玉米以中熟、晚熟品种为主。

图1 内蒙古河套地区高程图及气象站分布

内蒙古中西部平均海拔1 000m左右，以高原地貌为主体，包含内蒙古北部高原、阴山山地、河套平原、鄂尔多斯高原、阿拉善高原等地貌形态单元，该研究选用河套地区及周边212个区域站建立空间分布计算模型，站点数增多且各类地貌单元代表站点数据更为丰富。研究区域海拔分布及站点分布如图1所示，包括了河套地区周边的乌兰察布、呼和浩特、包头、巴彦淖尔、鄂尔多斯及阿拉善盟东部的被考核的2要素以上区域气象站点数据。

2 研究方法

2.1 区域站数据处理与检验

采用2015年5月中下旬逐小时气温观测数据开展研究。由于区域站数据存在缺测值，首先进行区域站数据的填补剔除。对于单时次数据缺测，采用上下2个时次平均气温代替，对于连续2个时次数据缺测，采用上下4个时次平均气温代替，对于连续3个时次数据缺测，采用上下6个时次平均气温代替，以此类推。连续8小时出现数据缺测，则剔除该站点日值。

以区域站每日0～23h逐小时气温的平均值作为日平均气温。根据全局多项式插值法进行区域站日平均气温空间拟合计算，即用一个平面或曲面进行全区特征拟合，不仅能够捕捉数据中的粗尺度模式，而且能够体现区域位置特征并反映地形变化，适用于地形起伏的小区域研究。

图2 日尺度的温度适宜度分段函数构建流程

该研究以站点的经度、纬度、海拔高度及其相应的自然对数为自变量建立逐步回归模型。按偏相关系数的大小次序将自变量逐个引入方程，当先引入的自变量由于后引入自变量而变得不再显著时，则将先引入自变量删除，直至不再引入和剔除自变量为止，从而得到最优的温度拟合回归方程。

2.2 温度适宜度模型构建流程

利用Model Builder工具建立自动地理处理流程[15]，实现温度适宜度指标空间化计算，具体流程如图2所示。首先，结合河套地区玉米播种普期空间分布，根据温度适宜度动态模型，计算第i天最适温度(To)、最高温度(Tm)、最低温度(Tb)指标； 以日尺度空间温度适宜度分段函数为基础，结合区域站日平均气温全局多项式插值结果，应用条件函数方法，计算获得播种后第i日温度适宜度指标。

2.3 温度指标动态变化模型

将作物不同发育阶段的温度指标应用多项式拟合技术插值到作物生长过程中的每一天，建立作物生长气象指标连续动态变化曲线，更客观地反映作物生长气象条件的适宜程度。

表1 河套灌区春玉米温度指标动态变化模型

指 标拟合方程决定系数(R2)P值最适温度y=1.6447E-7x4-4.6216E-5x3+0.0028x2+0.0914x+16.22750.78140最低温度y=1.9759E-7x4-5.8560E-5x3+0.0045x2+0.0304x+6.92210.86130最高温度y=2.5812E-7x4-7.3560E-5x3+0.0053x2+0.0331x+24.59010.77270

其中，x为播种后日数。本研究根据玉米实际播种日期，计算播种后日数x。对河套灌区各代表站点2000年以来玉米播种普期进行统计分析，绘制河套地区播种普期分区图。

2.4 温度适宜度隶属函数

利用春玉米“三基点”温度动态指标，采用两段线性函数，播种后日尺度的温度适宜度模型已经在河套地区初步应用。温度对玉米生长发育影响的计算方法如下：

式中，F(T)i为玉米播种后第i日的温度适宜度，To，Tb和Tm为春玉米发育的最适、最低和最高温度指标，随播种后日数而变化。

2.5 空间化精度验证

利用研究区域内12个常规气象站数据，采用绝对误差与相对误差2个指标对站点统计数据(真值)与插值拟合数据进行误差分析。使用ExtractValuetoPoints功能提取研究区域内12个常规气象站对应栅格数据值。

3 结果分析

3.1 播种普期分区

河套地区农气观测站点有5个，套区西部(临河)率先于4月26日(日序115)播种，套区东部(准格尔、土默特左旗、达拉特旗)于4月28日至5月2日(日序117～121)陆续进入播种普期，套区中部(乌拉特前旗)于5月11日(日序130)进入播种普期。由于站点稀少，采用IDW插值法进行播种普期日序的空间分布计算，图3所示，能够反映出河套地区播种普期分布特点。

图3 河套地区玉米播种普期日序空间分布

3.2 日平均气温拟合

以5月14日及23日平均气温，建立当日平均气温计算模型并绘制逐日空间分布图。如图4所示，气温分布不仅能反映地形差异影响，还能反映出23日较14日的大幅度升温过程的强度与范围。

表2 2015年5月14日、23日平均气温计算模型

日期平均气温计算模型5月14日T=-2449.173-27.797*WD-11.128*Ln(H)-0.628*JD+1009.747*Ln(WD)5月23日T=1871.566-493.568*Ln(JD)-0.006*H+4.32*JD

3.3 温度适宜度空间分布结果

根据温度指标动态变化模型，分别计算5月14日、23日的日最适温度指标、日最低温度指标、日最高温度指标图层。随着日平均气温的上升，各项适宜度温度指标也明显上升，温度指标空间按分布特征呈现西部、东北部热量条件较高的特点。

根据温度适宜度分段函数，分别计算5月14日、23日逐日温度适宜度空间分布图层。图5可以看出，温度适宜度指标空间分布能体现出地形分布、播种期、日平均气温的影响。2015年5月中旬，河套地区春玉米已播种完毕，大部地区处于出苗到幼苗生长阶段， 5月14日受弱冷空气影响气温下降4～6℃，套区东部地区适宜度指标偏低； 5月下旬，河套西部地区春玉米已进入七叶期，中东部处于三叶期， 5月23日套区大部天气晴好，热量充足，随着气温上升，温度适宜度指标较14日温度适宜度普遍提高，图5充分反映了河套地区温度起伏情况对温度适宜度的影响。

图4 2015年5月14日、23日平均气温空间分布

图5 2015年5月14日、23日温度适宜度指标空间分布

3.4 常规站验证

12个常规气象观测站日平均气温精度检验及温度适宜度误差分析结果如表3所示。日平均气温绝对误差0.01～1.84℃之间，平均温差0.69℃，相对误差0.03%～9.58%之间，平均相对误差3.91%，区域站点密集，日平均气温的全局多项式插值效果较好。温度适宜度绝对误差0.01～0.23之间，平均绝对误差0.08，相对误差0.03%～1.25%之间，平均相对误差0.41%，利用区域站数据建立的温度适宜度指标结果与常规站计算结果误差较小，具有较高的科研业务利用价值。

表3 日平均气温、温度适宜度误差分析

要素站名5月14日5月23日拟合结果站点值绝对误差相对误差拟合结果站点值绝对误差相对误差日平均温度包头15.4316.130.700.0420.4319.121.310.07达拉特16.6717.050.380.0220.7220.390.330.02磴口18.7118.100.620.0321.3722.391.020.05杭后旗17.0415.751.290.0821.3120.800.510.02杭锦旗15.8315.680.150.0119.0318.440.590.03临河16.9515.881.060.0721.0721.520.450.02土右旗15.9717.111.140.0720.6621.160.490.02土左旗14.7415.400.660.0420.3920.710.320.02托县16.0916.640.550.0320.4320.330.100.00乌前旗16.4816.710.240.0120.9322.041.110.05五原15.6614.401.250.0921.0819.241.840.10准格尔15.3715.370.010.0019.3919.320.060.00适宜度包头0.750.820.070.000.860.990.130.01达拉特0.890.910.030.000.820.860.040.00磴口0.960.960.010.000.820.690.130.01杭后旗0.850.700.150.010.850.910.070.00杭锦旗0.840.810.030.000.980.960.010.00临河0.830.710.120.010.900.840.060.00土右旗0.800.910.110.010.850.780.070.00土左旗0.660.710.050.000.900.860.040.00托县0.810.850.030.000.880.900.020.00乌前旗0.991.000.010.000.620.480.140.01五原0.850.710.140.010.680.910.230.01准格尔0.730.710.020.000.980.970.010.00

4 结论与讨论

该文实现春玉米温度适宜度的动态空间化有3个关键问题。

(1)利用日尺度的温度指标动态变化模型，避免玉米全生育期三基点指标呈阶梯状问题。

(2)合理推算日平均气温空间分布。该文利用区域气象站逐小时资料，采用24时次平均的日均温计算结果比常规的4时次日均温结果更为真实，再建立与基础地理信息相关的气温推算模型，站点分布密集，可以体现地形地貌差异对气温的影响，这是提高适宜度空间化水平的关键。2016年内蒙古区域自动站计划新建1300余个，分布更加密集的站点观测数据将在适宜度区域化研究中起到越来越不可替代的作用，因此，提高区域站逐小时观测数据利用率将是提高内蒙古为农服务水平提高的重要支撑。

(3)利用ModelBuilder工具建立自动地理处理流程，实现温度适宜度指标空间化计算，实现了复杂模型与数据的综合快速应用，实现了玉米温度适宜度的动态空间化，具有较高的科研、业务应用价值。温度适宜度空间分布对温度起伏反应明显，与实地种植情况相符，满足业务应用需要，对指导春播生产具有重要意义。

但仍可看出受播种普期观测数据点较少的影响，播种普期分区结果、气温空间分布计算精度有待继续提高，可通过或联合常规站数据共同建立模型或者引入遥感监测数据、同化数据等进一步提高要素拟合水平，实现更准确更高效的气象为农服务。

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THE METHOD OF TEMPERATURE SUITABILITY INDEX DYNAMIC SPATIALIZATION OF SPRING CORN*

Zhang Chao，Hou Qiong※，Guo Ruiqing

(Inner Mongolia ecological and agricultural meteorological center, Hohhot 010051, China)

In order to improve the spatial accuracy of the temperature suitability index in Hetao area, which is used to characterize the suitability of temperature on crop growth indicators, new data and new methods were used to study the temperature suitability of corn space method in this study. Under the quality control of the regional station hourly temperature, the average daily temperature was calculated using global fitting polynomial interpolation method. The distribution of corn sowing period was drawn using IDW interpolation method. Optimum temperature, maximum temperature and minimum temperature indicators were used to obtain the spatial distribution according to the daily temperature suitability model after sowing. Condition function in ArcGIS software was used to construct the spatial distribution of the daily temperature suitability section function and conventional data of weather station was used for error analysis. The results showed that: the temperature difference between the fitting result of the average daily temperature and the site measurements was 0.69 ℃, with the average relative error 3.91%. The average daily temperature fitting effect was satisfactory by using the dense area station data and global polynomial interpolation method. The mean absolute error of the temperature suitability was 0.08 with the average relative error of 0.41%. The automatic process of suitable temperature index which was established by the model builder tools achieved the rapid application of complex models and data. In summary, the regional station data had a high value in the application of dynamic spatialization of maize temperature suitability.

Hetao area; the temperature suitability; regional station; conditional function

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170108

2016-09-19 作者简介：张超(1984—)，女，内蒙古呼和浩特人，硕士、工程师。研究方向：农业气象。※通讯作者：侯琼(1960—)，女，内蒙古呼和浩特人，正研级高工。研究方向：农业气象。Email：nmg-hq@qq.com *资助项目：国家公益性行业(气象)科研专项“河套灌区主要农作物农业气象预评估技术研究”(GYHY201206021)； 国家公益性行业(气象)科研专项“气候变化背景下北方主要旱地作物脆弱性及其评价技术”(GYHY201506016)

S513; S161.2

A

1005-9121[2017]01045-06