张翠英，樊景豪 ，张　斌

(1.山东省菏泽市气象局，山东　菏泽　274000；2.山东省郓城县气象局，山东　郓城　274700)



鲁西南干热风发生规律及统计预测模型

张翠英1，樊景豪2，张斌1

(1.山东省菏泽市气象局，山东菏泽274000；2.山东省郓城县气象局，山东郓城274700)

摘要：根据1961～2013年鲁西南干热风资料与同期地面气象观测资料，对干热风发生次数与气象因子的相关特征进行分析，在此基础上筛选影响干热风最优势相关气象因子，利用DPS数据处理系统建立5月中、下旬及6月上旬干热风发生日数的预测模型。结果表明：近53 a，干热风发生日数呈逐年递减趋势，干热风发生日数与前期湿度、风速呈极显著正相关，与前期日照时数、气温呈正相关，而与降水呈负相关。建立的干热风发生日数预测模型具有较好的拟合效果，历史回代及对2011～2013年试报效果均较好。

关键词：干热风； 发生规律； 预测模型

引言

干热风是影响冬小麦高产、稳产的主要农业气象灾害之一，是一种综合气象灾害，其主要特点是温度高、相对湿度低、蒸发量大，并伴有一定风力，破坏冬小麦灌浆期的水分平衡和光合作用[1]。鲁西南是中国干热风发生和危害较重的区域，是冬小麦生育后期主要农业气象灾害之一，其发生频繁、影响范围广，受其影响一般年份减产5%～10%，严重年份减产20%以上[2-4]。近年来，许多学者就干热风气象灾害对冬小麦的影响进行了大量研究，取得了丰硕成果。如北方小麦干热风科研协作组曾利用1959～1978年北方13省、市、自治区28个代表站点的小麦产量和气象资料，对北方小麦干热风进行了气候区划，重点研究了黄、淮、海麦区干热风天气的形成、维持、消失过程的物理条件，以及干热风对小麦灌浆速度的影响等[5-7]；山东菏泽气象台对干热风时段进行了预报[2]；王春乙等[8]利用岭分析方法组建了干热风综合指数预测模式，对干热风年型做出预测，得到较好的效果；尤凤春等[9]采用小波分析等统计方法对河北省干热风时空分布、周期、突变等特征进行了分析；史印山等[10]采用小波分析、回归分析等统计方法，对河北省干热风时空分布、周期等特征及干热风对小麦千粒重影响进行了分析；陈昌毓[11]分析了河西走廊干热风的气候特征；曹玲等[12]分析了河西走廊中部1956～1995年干热风灾害天气的气候特征及演变趋势、干热风对春小麦的危害等。近年来的全球气候变化对干热风的时空分布、变化规律等都具有重大影响，但近年来有关干热风的研究并不多见。本文利用近50 a来鲁西南冬麦区气象资料，研究干热风特征、变化规律以及组建预测模型，以期为鲁西南地区冬小麦生产以及防灾、减灾等提供指导。

1资料和方法

菏泽地处山东省西南部，耕地为黄河冲积平原，菏泽市9县区的气候和作物种植方式均具有鲁西南地区气候和作物种植方式的代表性，因此，本研究气象资料选取菏泽国家气象观测基本(一般)站1961～2013年地面观测资料，干热风资料来自菏泽国家农业气象基本观测站1961～2013年观测资料。

选用鲁西南麦区1961～2013年春季逐旬平均气温、日最高气温、风速、相对湿度、日照时数、降水量等气象资料，筛选影响干热风发生最优势相关气象因子，利用DPS数据处理系统建立5月中、下旬及6月上旬干热风发生日数与气象条件的干热风预测模型。

DPS是一套通用多功能数据处理、数值计算、统计分析和模型建立软件，与目前流行的同类软件比较，具有较强的多功能统计分析和数学模型模拟分析功能，是目前国内功能最完整的统计软件包。

按干热风标准[13]确定5月中旬至6月上旬轻、重干热风(表1)。

表1　干热风等级标准

2干热风的时间变化

2.1年际变化及年代际变化

从干热风出现日数的年际变化(图1)可见，干热风日数呈逐渐减少趋势。1961～2013年鲁西南干热风出现日数为161 d，年平均为3.04 d，有的年份干热风重(有17 a出现重干热风，其中1968年最多出现7 d)，有的年份较轻，或者无干热风。

由表2可见，干热风年代际变化也呈逐渐减少趋势。1960年代干热风出现最多，1970年代较少，1980年代、1990年代重干热风明显减少，2000年代轻干热风次数减少，但重干热风次数增加。近20 a来由于5月降水量较以前增加，高温日数减少以及风速减小，干热风明显减轻[14]。

2.2干热风出现规律

根据干热风等级标准(表1)，分别统计5月中、下旬和6月上旬每日日最高温度、14时相对湿度、14时风速，将同时符合上述3个气象要素的一日计为一次干热风日，计算每旬出现轻、重干热风的日数及频率(表3)，可以看出，鲁西南出现轻干热风的年平均日数为2.47 d，最大值为10 d (1965年)，主要集中在5月下旬至6月上旬，占年总次数的89.31%；重干热风年平均日数为0.57 d，最大值为7 d(1968年)，主要发生在6月上旬。田间实际观测资料证明，小麦乳熟中、后期是受干热风危害的关键期，此前或之后干热风对粒重和产量的影响均不大[15]。由表3可见，6月上旬出现轻、重干热风的频率较大，这时小麦已进入乳熟后期，对产量影响不太大；5月下旬出现干热风的频率较大，轻干热风占33.59%，重干热风占26.67%，这期间正是小麦乳熟、灌浆期，受其影响，冬小麦麦粒干秕、皮白、腹沟深，千粒重下降1～3 g，多则5～6 g[16]。

表2　干热风年代际变化

3干热风与前期气象条件的相关分析

由于干热风主要对冬小麦乳熟、灌浆期造成危害，鲁西南地区冬小麦5月中、下旬及6月上旬处于乳熟、灌浆期。因此用1961～2013年5月中旬及6月上旬干热风发生日数与相应的前期光、温、水、湿度、风速等气象因子，为扩大因子量，统计过程中分别将旬气象资料进行2旬、3旬累加，直至最长时段的因子为3个月，最终在相关分析中，所用因子近400个，分别统计计算单相关系数，挑选部分相关系数通过α=0.01、α=0.001显著性、极显著性检验较好的因子列于表4。

由表4看出，干热风发生日数与前期湿度呈极显著负相关，即前期湿度越大，干热风发生日数就越少；干热风发生日数与前期平均风速呈极显著正相关，即前期风速越大，越易导致干热风的发生；干热风发生日数与前期日照时数、旬气温呈正相关，与降水呈负相关，也就是说前期气温偏高、日照偏多，极易发生干热风，而降水偏多，不利于干热风形成，干热风发生日数明显减少。

表3　鲁西南1961～2013年干热风出现日数及频率

表4　干热风与气象因子的相关系数

注：α0.01=0.35，α0.001=0.44，“**”、“***”为相关系数分别通过0.01，0.001水平的显著性检验

4干热风预测模型

4.1干热风预测模型的建立

用1961～2010年5月中、下旬及6月上旬干热风发生日数与前期相应的气象因子利用DPSv3.01专业版数据处理系统进行逐步回归[17]建立干热风旬预测模型。

(1)5月中旬干热风预测模型

Y5月中旬=1.5987+0.7088X23-0.7482X29-0.4829X45+0.8145X58-0.044X77

式中，Y5月中旬为预报出现干热风日数，X23为3～4月14时旬平均风速，X29为3月中旬至5月上旬14时旬平均风速，X45为4月下旬平均风速，X58为3月下旬至4月上旬平均风速，X77为3～5月上旬14时平均湿度。方程的复相关系数R=0.7205，检验统计量F=79.498，通过了0.001水平的极显著性检验。用50 a历史资料回代，以±1 d为准，历史拟合率为100%，预测效果比较理想。此预测模型可于5月21日作出干热风预报。

(2)5月下旬干热风预测模型

Y5月下旬=1.3631+0.8640X15+0.9787X39-4.663X47-6.7562X73+10.3827X74-0.0624X97

式中，Y5月下旬为预报出现干热风日数，X15为5月中旬14时平均风速，X39为4月中旬至5月上旬14时平均风速，X47为5月中旬平均风速，X73为4月下旬至5月上旬平均风速，X74为4月下旬至5月中旬平均风速，X97为5月中旬平均湿度。方程的复相关系数R=0.7665，检验统计量F=10.2073，通过0.001水平的显著性检验。用50 a历史资料回代，以±1 d为准，历史拟合率为100%，预测效果比较理想。此预测模型可于5月31日作出干热风预报。

(3)6月上旬干热风预测模型

Y6月上旬=18.926+0.4844X3-0.7872X5-0.7387X18-1.0591X32+1.8529X48-0.1841X87

式中，Y6月上旬为预报出现干热风日数，X3为4月平均日最高气温，X5为4月上旬至5月中旬平均日最高气温，X18为4月上中旬14时平均风速，X32为5月中下旬平均风速，X48为4月上中旬平均风速，X87为4月中旬至5月下旬14时平均湿度。方程的复相关系数R=0.8481，检验统计量F=18.3559，通过0.001水平的极显著性检验。用50 a历史资料回代，以±1 d为准，历史拟合率为100%，预测效果比较理想。此预测模型可于6月1日作出干热风预报。

4.2预报模型的检验

利用以上3个方程，对2011～2013年进行试报，试报结果见表5，以±1 d为准，预报准确率为100%，预测效果比较理想，可见预报方程可信。

表5　2011～2013年干热风试报结果(单位：d)

5结论

(1)鲁西南干热风出现日数的年代际变化呈逐渐减少趋势。1960年代干热风出现最多，1970年代较少，1990年代最少，2000年代以后略有增加，这与史印山等[10]分析认为1970～1990年代间干热风逐渐减少、此后又开始呈明显增加的趋势基本一致。

(2)鲁西南干热风平均每年出现3.04 d，干热风的出现及发生程度存在年份差异。轻干热风平均每年2.47 d，主要集中在5月下旬至6月上旬，重干热风平均每年0.57 d，主要发生在6月上旬。干热风发生与前期气象因子湿度、风速、日照、降水等有显著相关,且与风速、气温、日照呈正相关，而与湿度、降水呈负相关。

(3)5月中、下旬及6月上旬干热风预测模型，对干热风预报准确率较高，预测结果与实况相符，预报效果好，可信度较高。干热风预报对及时防御鲁西南地区冬小麦干热风提供科学参考，但此预报模型只对下一旬出现干热风进行预报，如何根据每天的天气实况对干热风进行滚动预报，建立轻、重干热风预报模式还有待进一步研究。

参考文献:

[1] 北方小麦干热风科研协作组. 小麦干热风[M] .北京:气象出版社,1988.2.

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[10] 史印山,尤凤春,魏瑞江,等. 河北省干热风对小麦千粒重影响分析[J]. 气象科技,2007,35(5)：699-702.

[11] 陈昌毓. 河西走廊干热风的气候特征[J]. 气象,1982,8(2)：23-25.

[12] 曹玲，窦永祥. 河西走廊中部干热风气候特征分析及其预报方法[J]. 干旱地区农业研究,1997,15(3):96-102.

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[16] 冯秀藻,陶炳炎. 农业气象学原理[M]. 北京:气象出版社.1991.319-323.

[17] 施能.气象科研与预报中的多元分析方法[M]. 北京:气象出版社，2002.28-59.

Dry-hot Wind Characteristic and Statistical Forecasting Model in Southwest of Shandong Province

ZHANG Cuiying1, FAN Jinghao2, ZHANG Bin1

(1.HezeMeteorologicalBureauofShandongProvince,Heze274000,China;2.YunchengMeteorologicalStationofShandongProvince,Yuncheng274700,China)

Abstract:Based on dry-hot wind data and surface observation data from 1961 to 2013 in southwestern Shandong, the occurring frequency of dry-hot wind and the relative characteristics of meteorological factors were analyzed. Then the meteorological factors which were the most dominant groups of dry-hot wind were selected, and DPS data processing system was used to establish the prediction model about occurrence of dry-hot wind from mid-May to early June. The results show that the occurrence days of dry-hot wind decreased in recent 53 years, and it had a significant positive correlation with the preceding humidity and wind speed, a positive correlation with sunshine hours and temperature, but negative correlation with precipitation. The forecast model for dry-hot wind had a good fitting result.

Key words:dry- hot wind; occurrence law; prediction model

中图分类号：P429

文献标识码：A

文章编号：1006-7639(2016)-01-0207-05

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0207

作者简介：张翠英，女，高级工程师，主要从事农业气象工作. E-mail：hezezcy@126.com

基金项目：国家现代农业产业技术体系小麦体系菏泽综合试验站(CARS—03)资助

收稿日期：2015-01-26；改回日期：2015-08-11

张翠英，樊景豪，张斌.鲁西南干热风发生规律及统计预测模型[J].干旱气象，2016，34(1)：207-211, [ZHANG Cuiying, FAN Jinghao, ZHANG Bin. Dry-hot Wind Characteristic and Statistical Forecasting Model in Southwest of Shandong Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):207-211], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0207