稻虾共作模式虾沟水温预报模型研究

杨青青 曾月 邓艳君 高华东 张伦瑾 刘凯文

摘要：利用2015年7月至2018年7月潜江市水产局水温资料和潜江市气象站的气温资料，分析了潜江市稻虾共作模式虾沟水温变化规律及其与气温的关系，同时利用相关分析，筛选出与水温关系密切的要素，建立水温预报模型，并分析模型误差，最后选取荆州市智慧气象示范农场水温资料、荆州市气象站气温资料对水温模型进行验证。结果表明，虾稻共作地虾沟水温主要随气温的变化而变化，但水温年变化幅度远低于气温，水温高于气温。水温日变化幅度较小，水温日较差远小于气温日较差，水温最高、最低值出现时间均滞后于气温。水温与气温和前1日水温、前1日气温相关系数较大，以平均气温、前1日平均水温和前1日平均气温为预报因子，建立最高水温、最低水温、平均水温预报模型，模型相关系数0.991～0.997，平均绝对误差分别为1.018、0.639、0.551 ℃，模型具有较高的精度，模拟效果较好。选取荆州水温和气温验证最高水温、最低水温、平均水温模型，模型平均绝对误差分别为1.475、0.864、0.647 ℃，相关系数0.977～0989，可以比较准确地预报虾稻共作地水温，指导小龙虾科学养殖。

关键词：水温;气温;虾稻共作;预报

中图分类号： S165+.29文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）05-0194-05

无氏原螯虾（简称小龙虾）属于冷血动物，体温随环境温度的变化而改变，水温是其养殖最大的气象影响要素。近年来，国内外许多学者研究认为影响水温变化的主要因素为气温，Mohseni等使用线形函数研究了水温的变化规律及其与气温的关系[9]。Caissie等以logistic函数为基础创建了日最大水温与气温的模型[10]。高迎娟等研究认为水温与气温及前1日水温相关系性大[11]。邓爱娟等用逐步回归法建立了养殖鱼塘春夏季水温预报模型[12]。张德林等分析了冬春季水温在设施鱼塘的日变化特点，建立了水温与外界气温关系的统计模式[13]。国内外学者在水温方面的研究，大多集中在海域或内陆湖泊等水体。关于虾池内气温与水温关系的研究极少，特别是最主要的养殖模式——虾稻共作模式的水深远比鱼塘浅，仅约为1.7 m[14]，养殖鱼塘水温与气温的关系研究结论不能应用于小龙虾气象服务中。而且，据统计测算，2017年小龙虾养殖业产值485亿元，经济总产值2 685亿元，全产业链从业人员近520万[15]，小龙虾产业已成为经济发展的重要支柱和农民收入新的增长点。因而，为提高养殖户收入，有必要分析小龙虾养殖塘水温变化规律，开展气温与虾池水温相关性研究，在气温预报基础上建立水温预报模型，提高小龙虾养殖的趋利避害能力，为促进地方经济发展做出贡献。

近年来，湖北小龙虾养殖面积和产量持续快速增长，其中荆州市养殖规模最大，约占全国小龙虾产量的1/3，占全省产量的1/2。为了推动乡村振兴和产业扶贫，2018年9月14日湖北省人民政府办公厅印发《湖北省推广“虾稻共作 稻渔种养”模式三年行动方案》，向全省推广“虾稻共作稻渔种养”模式，到2020年，全省虾稻共作、稻渔种养模式成长到46.7万hm2，推动打造具有湖北特色、有影响力的小龙虾和优质稻区域公用品牌。

荆州市的气候条件优越，温度适宜、降水充沛，适宜小龙虾越冬和繁殖;水田面积大，水利设施建设齐全，为稻虾种养产业迅速规模化发展提供了必要的先决条件。随着气候变暖，暴雨洪涝、高温干旱、低温雨雪等极端气象灾害频发，不少养殖单位常因对气象条件掌握不好造成重大经济损失。本研究分析潜江市虾稻共作地虾沟水温变化规律及其预报方法，旨在建立合适的水温预报模型，准确预测虾稻共作地虾沟水温，以期为小龙虾科学养殖提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 资料来源

水温资料来源于湖北省潜江市水产局建设的16个水质监测站和荆州市太湖港智慧气象示范农场水质监测站，用于监测虾稻共作地虾沟水面以下30 cm处水温。气温资料分别来源于潜江市和荆州市国家气象站。潜江水温、气温资料时间长度为2015年7月23日至2018年7月16日（其中2015年10月10—31日、11月10—30日、12月10—31日时段数据缺失）和荆州水温、气温资料时间长度为2019年5月22日至2020年4月5日（2019年7月23日至10月29日设备维修，数据缺失）。

1.2 研究方法

潜江市各水温站水温观测频率为15 min/次，每24 h记录96个数据。通过提取16个站逐日最低水温、最高水温、平均水温观测资料取平均值作为当日的水温观测数据。

根據水温观测资料，统计水温与对应气温观测资料的Pearson相关系数，并采用t检验进行相关系数显著性检验。

2 结果与分析

2.1 水温变化规律

2.1.1 水温年变化 由图1可见，水温与气温年度变化规律基本接近，夏季最高，春、秋次之，冬季最低，并且虾沟水温随气温的变化而变化，但水温变化幅度比气温小，且略滞后于气温。最高水温、最低水温、平均水温均高于气温，其中最低水温与最低气温的差异最明显。水温最高值为38.8 ℃，35 ℃ 及以上的天数为47 d，其中2015年3 d、2016年24 d、2017年20 d;低温期出现在1月下旬，最低水温为0.5 ℃。气温最高为38.4 ℃，35 ℃及以上高温天数43 d，其中2016年22 d、2017年18 d、2018年3 d;低温期出现在1月下旬，最低气温为 -6.8 ℃，0 ℃以下低温天数53 d。平均水温变化范围1～35.7 ℃，平均气温变化范围-3.1～33.1 ℃，平均水温变化略滞后于平均气温。

2.1.2 水温月变化 由图2可见，7—8月为全年水温的高值期，12月至次年1月为水温低值期。2—8 月水温总体上升，9月至次年1月总体下降。2015—2018年最高月平均水温分别出现在2015年7月（31.1 ℃）、2016年8月（31.8 ℃）、2017年7月（31.9 ℃），各年最低月平均水温分别出现在2016年1月（6.0 ℃）、2017年1月（8.0 ℃）、2018年1月（5.1 ℃）。平均水温均高于平均气温。

一年中，季平均水温在夏季最高（29.8 ℃），秋季次之（20.1 ℃），春季第三（19.5 ℃），冬季最低（9.9 ℃）。季平均气温在夏季最高（27.6 ℃），秋季次之（18.0 ℃），春季第三（17.9 ℃），冬季最低（175 ℃）。一年中，任何季节季平均水温均比季平均气温高（表1）。

2.1.3 水温日变化 由于水的比热容比空气大，因而水温升温、降温速度低于空气升温、降温速度，水温小时最高、最低值出现时间均滞后于气温。水温最高值出现在16：00—17：00间（气温15：00—16：00 间），水温最低值出现在08：00—09：00间（气温06：00—07：00间）（图3）。

2.2 水温预报模型与验证

2.2.1 相关分析 虾稻共作地虾沟水温与气温有很好的一致性，年、季、月、日变化规律也比较一致，但有一定的差异，水温变化相对气温变化略有滞后，水温不能单纯由当时次的气温推算得出。前文分析得出的这些结论与多数学者的研究结论一致。

将潜江市2015年7月至2018年7月逐日最高水温Smax、平均水温Savg、最低水温Smin、最高气温Tmax、平均气温Tavg、最低气温Tmin、前1日最高水温S1max、前1日平均水温S1avg、前1日最低水温S1min、前1日最高气温T1max、前1日平均气温T1avg、前1日最低气温T1min进行相关分析（样本量为1 016），筛选出与水温关系密切的要素，结果见表2。水温与前1日平均水温、平均气温和前1日平均气温3项相关系数均较大。因此，可以选取当日与前1日平均气温、前1日平均水温作为预报因子，预测平均水温、最高水温、最低水温。

2.2.2 水温预报模型 采用多元线性回归法，建立日平均水温、日最高水温、日最低水温预报模型，公式如下：

Smax=0.662S1avg+0.551Tavg-0.18T1avg+1.868;

Smin=0.748S1avg+0.417Tavg-0.171T1avg-0.869;

Savg=0.696S1avg+0.472Tavg-0.163T1avg+0.490。

使用多元线性回归模型能较好地预测水温，水温实测值与预报值在y=x线两侧的分布见图4。实测最高水温与预报最高水温、实测最低水温与预报最低水温、 实测平均水温与预报平均水温相关系数r2分别为0.981 2、0.989 8、0.993 0，水温预报模型精度较高。

2.2.3 模型误差分析 分析水温预报模型的误差（表3）可知，最高水温、最低水温、平均水温模拟结果与实测值的标准差分别为1.258、0.891、0.742 ℃，平均绝对误差在1.1 ℃以内，相对误差在7%以内，模型误差较小，精度较高。

2.3 模型验证

利用荆州市太湖港智慧气象示范农场虾稻田2019年5月22日至2020年4月5日共计170 d的水温数据验证水温预报模型的预测精度，结果见图5。预测水温与实测水温值分布在y=x线两侧，实测最高水温与预报最高水温、实测最低水温与预报最低水温、实测平均水温与预报平均水温相关系数r2分别为0.981 8、0.992 4、0.993 6，水温模型预测精度较高。

分析水温预测模型的误差（表4）可知，最高水温、最低水温、平均水温模拟结果与实测值的平均绝对误差分别为1.475、0.864、0.647 ℃，相对误差在11%以内，水温预报模型误差较小。

3 结论与讨论

稻虾共作模式虾沟水温主要随氣温的变化而变化，水温与气温年变化趋势一致，夏季最高，春、秋次之，冬季最低，水温高值期出现在7—8月，低值期出现在12月至次年1月，水温总体高于气温，但水温变化幅度比气温小，且略滞后于气温。水温日最高值出现在16：00—17：00间（气温15：00—16：00 间），水温最低值出现在08：00—09：00间（气温06：00—07：00间），水温日变化幅度较小，水温日较差远小于气温日较差。

水温与气温之间的相关分析结果表明，水温与平均气温、前1日水温、前1日气温相关系数较大，相关系数均大于0.98，这3个变量作为预报因子，建立平均水温、最高水温、最低水温预报模型，模型预报值与实测值相关系数在0.991～0.997之间，具有较高的精度，模型平均绝对误差分别为1018、0639、0.551 ℃，水温预报模型拟合精度较高。

利用荆州太湖港智慧气象示范农场虾稻田2019年5月22日至2020年4月5日（2019年7月23日至2019年10月29日设备维修，数据缺失）共计170 d的水质水温监测数据验证水温预报模型的预测精度，实测最高水温与预报最高水温、实测最低水温与预报最低水温、实测平均水温与预报平均水温相关系数r2分别为0.977、0.988、0.989，模型平均绝对误差分别为1.475、0.864、0.647，最高水温预报模型误差较大，最低水温、平均水温预报模型误差较好，具有较强的实用价值。

水质监测站建站较晚、设备维护不及时，导致部分时段水温数据缺失，且资料时间长度不长，数据样本有限，后期将进一步收集水温资料，采用分季节、分天气建立水温模型，来提高水温模型的预报精度。

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