宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水客观预测方法研究

朱晓炜， 王 璠，孙银川，王 岱，郑广芬，王素艳

(1.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,宁夏 银川 750002；2.宁夏气候中心,宁夏 银川 750002)

引 言

决定葡萄酒品质的关键因素之一是酿酒葡萄的质量，酿酒葡萄的质量与品种、土壤、气象条件、栽培技术等有关[1-5]。宁夏贺兰山东麓位于黄金纬度38°N，是国际公认酿酒葡萄最佳产区之一，被称为“中国的波尔多”。 宁夏回族自治区政府规划到2020年形成总规模达6万多公顷的葡萄产业带，建立宁夏贺兰山东麓百万亩葡萄文化长廊。因此，做好酿酒葡萄的服务保障，对促进地方经济社会稳定发展具有重要意义。酿酒葡萄品质与气象条件关系密切，特别是酿酒葡萄采收期的气象条件[6-11]，若采收期阴雨寡照日数增多，就不利于当年酿酒葡萄产量和品质的形成[12]。2016年宁夏葡萄酒产量比上年同期减少5%的主要原因之一是采收期的降水偏多。基于酿酒葡萄采收期变化规律，有研究确定了采收期的多年平均态，但每年采收期还需根据实际气候条件进行调整[13]。宁夏贺兰山东麓位于西北地区东部，大气环流是西北地区东部降水异常的直接原因，ENSO、热带印度洋海盆模等关键海温区对西北地区东部降水有重要影响。按照我国气候业务现状及未来发展趋势[14]，气候预测需要向客观化、定量化发展，因此，结合业务发展需要，郑广芬等[15]基于前期海温异常开展了宁夏5—9月候降水的客观、定量预测方法研究，并进行了检验评估，模型预测的2014年5—9月准强降水过程(候降水量≥10 mm过程)，评分高于实时发布的业务产品。除了海温通过遥相关对降水有影响，降水的异常分布还受其他气候系统的影响，是多因子综合作用的结果。因此本文在总结前人研究成果的基础上，选取多个预测因子，开展客观定量的降水与降水过程预测方法研究，以期为贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资 料

宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期主要在9月。所用资料为国家气候中心1972—2016年逐月百项气候系统指数资料(https://cmdp.ncc-cma.net/Monitoring/cn_index_130.php)；宁夏贺兰山东麓气象站惠农、大武口、贺兰、银川、永宁、青铜峡、红寺堡1972—2016年9月逐日降水资料；空间分辨率为2.5°×2.5°NECP再分析资料，包括200 hPa环流、海温、海冰资料等。

1.2 方 法

降水预测模型的建立采用多元逐步回归[16-17]，检验评估采用距平符号一致率[18-19]。距平符号一致率为符号一致的样本数除以总样本数，距平符号一致条件如下：

式中：a为降水基准态取1981—2010年平均值；p为预测值；r为实况值。

2 月尺度降水预测

2.1 基于百项气候系统指数的降水预测

利用国家气候中心发布的百项气候系统指数，采用多元回归方法建立酿酒葡萄采收期数学统计预测模型，其中模型拟合期为1972—2010年，评估期为2011—2016年。为比较不同预测时效的预测能力，分别提前1～3个月建立预测模型。利用建立的模型对2011—2016年降水进行预测，结果如表1所示，预测值大部分均在50 mm以内，符合区域气候特点。采用距平符号一致率对预测结果进行检验，发现距平符号一致率平均为43%，其中贺兰、银川、青铜峡在50%以上，惠农最低，仅为20%。

图1为2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测距平符号一致率。可以看出，2015年的预测效果最好，距平符号一致率达62%，其次是2011年，距平符号一致率为54%，2014年距平符号一致率最低，仅为30%。从预测时效来看，提前2个月的预测距平符号一致率为58%，其他均低于50%。该预测模型不考虑物理机理，仅仅依赖大样本的气候指标，利用数学统计方法建立。整体上预测质量的年际变化差异较大，波动幅度大。

图1 2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测距平符号一致率Fig.1 The anomaly symbol consistence rate of rainfall prediction during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia during 2011-2016

2.2 基于百项气候系统指数滚动的降水预测

为了分析资料的时效性对模型预测能力的提升，建立了滚动定量降水预测模型，即利用1972—2010年数据建立2011年的预测模型，用1972—2011年资料建立2012年的预测模型，依此类推。图2给出2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水滚动预测距平符号一致率。可以看出，2012—2014年的距平符号一致率略有提高，2015—2016年的距平符号一致率明显下降，提高资料的时效性不能有效稳定地提高预测能力。

图2 2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水滚动预测距平符号一致率Fig.2 The anomaly symbol consistence rate of rainfall rolling prediction during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia during 2011-2016

2.3 基于“长记忆”预测信号的月尺度降水预测

有研究表明，200 hPa高度场、海温、海冰等环流和外强迫因子对降水有重要影响[20-32]。南极地区海冰可以通过赤道环流异常，在西太平洋自南向北激发一串涡列，影响我国天气气候[32]。格陵兰海冰变化与我国夏季降水异常通过特定的环流建立了联系，不同模态不同时期的影响关键区有差别[31]。厄尔尼诺现象本质上是太平洋海温的异常，不同型的厄尔尼诺事件通过遥相关型，影响北冰洋、太平洋和西南水汽输送，进而影响到西北地区[33-35]。热带印度洋通过海盆膜“充电器”效应对西北地区东部降水产生影响[20]。200 hPa纬向风通过影响孟加拉湾夏季风，与我国西北降水相关关系比较显著[36-38]。上述4种因子具有较好持续性和稳定性，对自身的信号具有较长的“记忆”，且对西北降水的影响具有相对明确的物理机制。利用上述因子，通过相关分析，选取通过0.05显著性检验的区域，确定与贺兰山东麓酿酒葡萄降水的高相关区域和时段，形成预测指标，如表2所示。

表1 2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测结果Tab.1 The rainfall prediction result during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia during 2011-2016 单位：mm

采用多元逐步回归建立预测模型，表3列出宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测模型。影响贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水的预测因子为3月南极海冰面积和6月40°E—60°E、30°N—40°N 200 hPa位势高度场，且都成正相关。

表2 宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测模型筛选的预测因子Tab.2 The slected predictive factors for prediction model during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia

表3 宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测模型Tab.3 The prediction model of precipitation during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia

注：x1为3月南极海冰面积，x2为6月40°E—60°E、

30°N—40°N平均200 hPa位势高度场

图3为2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测距平符号一致率。可以看出，贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水距平符号一致率为67%。尤其在降水空间分布一致偏多的2012、2015年和一致偏少的2016年，距平符号一致率达86%以上。通过筛选具有明确物理机制的预测因子建立预测模型，可以从机理方面对酿酒葡萄采收期的降水进行解释，剔除了随机因子，预测因子的持续性和稳定性较好，该模型距平符号一致率较基于百项气候系统指数建立的模型有明显提升。

图3 2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水预测距平符号一致率Fig.3 The anomaly symbol consistence rate of rainfall prediction during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia during 2011-2016

3 基于“长记忆”预测信号的候尺度降水预测

9月降水是影响贺兰山东麓地区酿酒葡萄成熟度的主要因子，也是决定葡萄年份酒的主要因素，在确定降水趋势的基础上，进一步对降水过程的准确把握，开展精细化的气候预测服务，对指导葡萄采摘的农事活动、葡萄酒厂的生产安排意义更大。因此，利用表2的预测因子，建立候尺度降水预测模型(模型略)。考虑到研究区域候降水量≥10 mm的降水过程出现概率较小，参考郑广芬等[39]的研究方法，以候降水量≥5 mm作为阈值，即当候降水量≥5 mm时，记为1，表示出现了一次降水过程，否则记为0，表示未出现降水过程，实况和预测结果如表4所示。可以看出，累计参与预测96个样本，其中预测正确52次，预测准确率为54.2%，空报31次，空报率为32.3%，漏报13次，漏报率为13.5%，预测模型具一定的预测能力。

表4 2011—2016年宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄采收期降水过程预测及实况Tab.4 The rainfall’s process prediction and observations during wine grape harvest period in the east foothills region of Helan Mountain located in Ningxia during 2011-2016

4 结论与讨论

(1)基于百项气候系统指数和数学统计方法建立的贺兰山东麓酿酒葡萄采收期的降水预测模型具有一定预测能力，但预测模型的稳定性和可靠性仍有待提高。

(2)采用200 hPa高度场、海温、海冰等具有明确物理机制的多因子综合建立的月尺度降水预测模型，可以大幅度提高预测的准确性。

(3)利用200 hPa高度场、海温、海冰预测因子建立的候尺度降水预测模型，对2010—2016年96次过程预测准确率为54.2%，空报率为32.3%，漏报率为13.5%，具有一定的预测能力。

目前，针对影响月尺度降水机理的研究大部分是定性的，而且针对单因子展开，但实际降水是多个因子共同作用的结果，研究成果难以直接应用到实际业务中。本文筛选具有明确物理机制的多个降水预测因子，综合建立客观化、定量化的降水预测模型，研究成果可以直接应用到实际业务工作中。当酿酒葡萄采收期阴雨寡照日数增多，气温日较差变小，水热配置不佳，会导致酿酒葡萄糖分减少，含酸量增加，糖酸比下降，丹宁含量降低，增加了葡萄霜霉病、白腐病的发生概率，直接影响当年葡萄的最终品质和经济收益。因此，提前准确掌握采收期的降水特征和降水过程，对合理安排葡萄采收、保证酿酒葡萄的品质极为重要。