剑河县气象站与周边林下30 cm处的温湿度、气温与周边草温的相关性分析

吴 虑，周尚春，舒子倩，李舒颖，李春生

1.凯里市气象局，贵州凯里 556000；2.麻江县气象局，贵州麻江 556000；3.剑河县气象局，贵州剑河 556000；4.岑巩县气象局，贵州岑巩 556000；5.黎平县气象局，贵州黎平 556000

2017年，剑河县将黑木耳种植作为发展战略和特色农业，大面积推广种植黑木耳。截至2020年，剑河县黑木耳种植已超666.67 hm2。目前，大多使用国家站或区域气象站要素进行农业气象预报服务，然而，林下木耳小气候环境与国家气象台站的观测值存在差异，木耳生长环境温度与草温相符，但大部分地区无草温观测设备。因此，建立林下黑木耳小气候与剑河县气象站气象条件关系模型和草温与气象站气温关系模型，能够为剑河县黑木耳生产提供精准的气象服务。

1 资料与方法

1.1 气象资料

研究资料选择2020年4月—2021年4月剑河县国家站（26°43′54″N，108°26′04″E，海拔530 m）温度、湿度、草温逐日数据与林下站（26°43′55″N，108°26′05″E，海拔520 m）温度、湿度数据。其中，林下站温湿度设备离地高度30 cm。

1.2 方法

采用对比分析、相关分析和线性回归等方法进行统计分析。采用线性回归法建立相关性模型，并筛选出最优模型。

2 结果与分析

2.1 林下站温度、湿度小气候与国家站温度、湿度相关性分析

2.1.1 日变化分析 由表1可知，林下站的气温日均比国家站高；气温日变化比国家站小；气温日均、日最高年内波动程度林下站更和缓。

表1 林下站与国家站气温日变化的差值、极值、出现时间

2.1.2 月变化分析 从图1看出，林下站气温高于国家站。从图2看出，林下站和国家站月均相对湿度变化趋势一致，10月最大，1月最小，除4月外，其余月份国家站大于林下站。

图1 林下站与国家站的气温月变化

图2 国家站与林下站的相对湿度月变化

2.2 基于国家站温度、湿度对林下站温度、湿度小气候建模

经差异显著性检验分析表明，国家站和林下站的日均气温、日最低气温和日最高气温均通过置信区间为95%的差异显著性水平的F检验，表明两地逐日气温指标差异性极显著。因此，可建立其与气温相关性的一元线性回归模型弥补两者间的差异性。

根据建立的模型，结合2020年3月—2021年4月国家站气温进行计算，并与实测值进行对比检验，结果如表2所示。

表2 林下站温湿度与国家站温湿度不同建模方法拟合检验

日均气温，夏季与冬季使用全年逐日模型，春季与秋季使用分季节模型为最优。日均相对湿度，夏季与冬季使用全年逐日模型，春季与秋季使用分季节模型为最优。日最高气温，夏季、秋季与冬季使用全年逐日模型，春季使用分季节模型为最优。日最低气温，夏季、秋季与冬季使用全年逐日模型，春季使用分季节模型为最优。

2.3 国家站草温与气温相关性分析

2.3.1 日变化分析 根据表3气温与草温日变化发现，剑河县国家站草温的日均温度气温更高。日变化比气温大，年内波动程度气温更为和缓。

表3 气温与草温日变化的差值、极值、出现时间 ℃

2.3.2 月变化分析 从图3看出，国家站草温的月均温度比气温高。月变化趋势一致。

图3 国家站气温与草温的月变化

2.4 基于国家站气温的草温建模

差异显著性检验结果表明，剑河县国家气象站气温与草温日均温度、日最低温度和日最高温度均通过置信区间为95%的差异显著性水平的F检验，表明2地各逐日温度指标差异性极显著，因此可建立其温度相关性的一元线性回归模型弥补两者间的差异性。

结合所建模型，利用2020年3月—2021年4月草温与气温的实际观测数据进行检验，结果如表4所示。

表4 基于国家站气温的草温不同建模方法拟合检验

平均温度，使用全年逐日模型为最优；最高温度，使用分季节模型最优；最低温度，春季、夏季与秋季使用全年逐日模型，冬季则使用分季节建模为最优[10-19]。

3 结论与讨论

（1）林下站与国家站温湿度差异：林下站气温的日均与日最低更高，日最高低于国家站，日变化比国家站小；气温日均、日最高年内波动程度较国家站相对和缓。林下站气温月均、月最高、月最低均大于国家站，变化趋势一致。月均相对湿度变化趋势一致。

（2）基于国家站温湿度的林下小气候模型。日均气温：夏季与冬季使用全年模型，春季与秋季使用分季节模型为最优；日均相对湿度：夏季与冬季使用全年模型，春季与秋季使用分季节模型为最优；日最高气温：夏季、秋季与冬季使用全年模型，春季使用分季节模型为最优；日最低气温：夏季、秋季与冬季使用全年模型，春季使用分季节模型为最优。

（3）草温与气温差异：草温的日均温度比气温高；草温日变化比气温大；年内波动程度气温更为和缓；月变化趋势一致。

（4）基于国家站气温的草温模型。平均温度，使用全年模型为最优；最高温度，使用分季节模型最优；最低温度，春季、夏季与秋季使用全年模型，冬季则使用分季节建模为最优。