徐昌龙 太松花 崔日权

作者简介：徐昌龙（1973-），男，吉林省和龙市人，本科，高级工程师，研究方向：天气预报。

摘 要： 本文对地表温度和气温进行相关分析，分别建立各季节气温和地表温度线性回归模型，然后对模型进行验证，给气温预报提供参考依据。

关键词： 地表温度;氣温;关系

【中图分类号】P407     【文献标识码】A     【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.33.253

1 引言

气温是表示大气冷热程度的物理量，受地面增热与冷却作用而发生日变化，如白天地表吸收太阳辐射能逐渐增热，通过辐射、分子运动、湍流及对流运动和潜热输送等方式将热量传递给边界层大气，使大气温度升高;夜间地表面因放射长波辐射而冷却，使边界层大气温度也降低，因此地表温度和气温具有明确的物理关系。本文利用全州近三年0cm地表温度和气温观测资料，按季节和站点比较，探讨两者内在关系，摸索气温变化规律，给气温预报提供重要参考信息。

2 地表温度和气温关系

2.1 地表温度和气温物理关系

根据能量守恒定律，地表接收的能量以不同方式转换为其他运动形式，以使能量保持平衡。这一能量交换过程表示为：Rn=G+H+LE式中Rn 为地表全波段净辐射通量;G 为土壤热通量，即下垫面土壤中热交换;H 为感热通量，即下垫面与大气间湍流形式的热交换;LE 为潜热通量，即下垫面与大气间水汽热交换。因此地表温度和气温具有明确物理关系，基于地表温度气温估计方法理论上可行[1]。

2.2 地表温度数据和气温数据一致性分析

将延吉站点2018年5月1日逐小时地表0cm温度和气温比较（图1）得出，地表温度和气温关系密切，夜晚地表温度与气温一致性较高，白天则较低。造成这种差异的是，夜晚热红外波段不受太阳辐射影响，而白天太阳辐射使地表能量平衡系统交换更复杂。

2.3 地表温度数据和气温数据回归分析

为进一步了解地表温度和气温关系，抽出近3年全州各站点每日02时气温和前一天14时地表0cm温度，利用统计软件分站点分季节进行分析，建立回归方程。

2.3.1 冬季

建立冬季地表温度和气温回归方程，延吉Y=0.34x-11.838、敦化Y=0.714x-11.706、安图Y=0.44x-14.223、和龙Y=0.357x-12.689、龙井Y=0.232x-13.263、图们Y=0.369x-11.209、珲春Y=0.288x-10.39、汪清Y=0.417x-15.036，相关系数分别为0.392、0.482、0.347、0.318、0.248、0.358、0.295和0.367。回归方程均通过0.05显著性T型检验，因冬季没有植被，地表冰冻，太阳辐射较弱，气温和地表温度相关系数较小，以敦化最大。

2.3.2 春季

建立春季地表温度和气温回归方程，延吉Y=0.388x-5.363、敦化Y=0.473x-6.26、安图Y=0.409x-6.597、和龙Y=0.389x-6.151、龙井Y=0.380x-5.335、图们Y=0.384x-4.186、珲春Y=0.346x-3.9、汪清Y=0.359x-5.851，相关系数分别为0.73、0.795、0.726、0.752、0.74、0.747、0.685和0.724。春季地表开始融化，植被差，太阳辐射加强，有利于地表和空气之间热量交换，与冬季相比相关系数明显变大，西部相关性较好于东部。

2.3.3 夏季

建立夏季地表温度和气温回归方程，延吉Y=0.159x+11.14、敦化Y=0.168x+10.43、安图=0.157x+10.812、和龙Y=0.119x+11.717、龙井Y=0.144x+11.727、图们Y=0.139x+12.082、珲春Y=0.135x+12.953、汪清Y=0.109x+12.586，相关系数分别为0.475、0.429、0.43、0.356、0.436、0.4、0.374和0.289。夏季太阳辐射量大，但植被茂密、高度高，地表面湿度大，使得地表和空气之间热量交换更加复杂，相关系数明显变小。

2.3.4 秋季

建立秋季地表温度和气温回归方程，延吉Y=0.498x-6.318、敦化Y=0.507x-7.161、安图Y=0.541x-8.032、和龙Y=0.525x-7.552、龙井Y=0.501x-7.243、图们Y=0.519x-5.943、珲春Y=0.525x-5.003、汪清Y=0.541x-8.656，相关系数分别为0.862、0.813、0.816、0.81、0.844、0.839、0.855和0.799。秋季太阳辐射量依然较强，但植被差，近地面湿度也小，气温和地表温度拟合度最高，以延吉相关系数最大。

2.4 地表温度数据和气温数据回归方程检验

根据回归方程对2018年春季（3月1日-5月31日）02时气温预报进行抽检，结果看出，延吉、敦化、安图、和龙、龙井、图们、珲春、汪清平均误差分别为0.3、-0.1、-0.1、-1.1、-0.2、-0.1、0.7和0，绝对误差分别为2.7、2.5、2.6、2.6、2.7、2.1、2.7和3，各县市平均误差都很小，绝对误差较大，且误差大小较一致，给最低气温预报提供参考信息。气温变化除地面辐射，还受温度平流、非绝热因子、垂直运动等影响，方程中应增加天空状况、风向风速等因子，减小误差。

3 小结

（1）通过分析延吉8站点各季气温和地温，得出气温与地表温度有很好相关性，且季节性明显，这是因为各季太阳辐射和地表植被密度、高度，及地表面湿度不一样所致，其中秋季和春季相关系数大于冬季和夏季;空间分布上，中西部好于东部。

（2）在天空状况、风向风速同等环境下，建立回归方程可作出最低气温预报，将温度平流、风向风速等多因子参与到回归方程，模拟效果会更好，给温度预报提供更好参考信息。

参考文献

[1] 袁敏，肖鹏峰，等.应用MODIS地表温度产品估计新疆地区典型气温.遥感信息，2015，30（1）：81-89.