引言
寒露風害即“秋季低溫寒害”，是南方雙季稻地區。寒露風在安徽省稱為秋分寒，是安徽省危害水稻的三大低溫冷害之一。寒露風引起的低溫主要影響雙季晚稻的抽穗揚花，嚴重時花而不實或抽不出穗，極易導致空殼、癟粒而減產。
長期以來，中國不少學者對寒露風的時空分布特征、寒露風對晚稻的影響與預防措施、寒露風預測等進行了研究。在寒露風的時空分布特征方面，劉文英等分析了1959—2008年江西省寒露風發生情況和演變趨勢以及寒露風出現日數與空殼率的關系；黃晚華等系統地研究了1961—2008年湖南省寒露風的空間分布特征和出現規律，并應用GIS和定量評估技術給出了湖南省寒露風綜合氣象風險區劃；劉麗英等統計分析了廣東寒露風時空分布特征；李艷蘭等和戴劍波等分別探討了廣西省和桂北的寒露風氣候變化特征。在寒露風預測方面，中央氣象局研究所早在20 世紀 70 年代就提出了長江中下游寒露風出現早晚趨勢的長期預報指標；婁秀榮建立了長江中下游寒露風灰色系統預測模型；安曉明用因子搭配法制作桂西北寒露風長期預報；居晶琳建立湖南桃源縣寒露風灰色預測模型；歐陽兆云建立廣西德?？h寒露風初日的模糊數學預測模型；肖富明對影響廣西寒露風的多種因子進行普查、分析和挑選后，建立了廣西寒露風氣候趨勢預測概念模型。辛學飛等研究給出湘西北寒露風偏早年份的主要環流特征?？梢?000年以后，由于氣候變暖，寒露風災害明顯減弱，對寒露風預測的研究工作逐漸減少。
總的來看，有關寒露風時空分布和氣候趨勢預測的研究主要集中在江西、湖南、兩廣地區，而針對安徽省的相關研究十分缺乏，系統的研究文獻幾乎沒有。
因此，本研究旨在理解安徽省寒露風初日的時空分布規律及其與9月平均氣溫的聯系，構建適用于安徽省的寒露風初日趨勢預測模型，以提高安徽省寒露風氣候預測專項服務水平，以期為政府和雙季晚稻的生產部門提供決策依據，對預防和減少農業氣象災害具有重要的現實意義。
1 資料與方法
1.1 資料來源
考慮到在安徽寒露風對雙季晚稻危害嚴重，安徽雙季晚稻主要分布在沿江和江南，因此本研究范圍為安徽省沿江和江南地區。使用的數據為1961—2013年安徽省沿江江南除天柱山和黃山2個高山站外的37個氣象觀測站的逐日平均氣溫數據集，數據來源于安徽省氣候中心，經安徽省氣象信息中心審核和整編，包括對資料進行要素允許值范圍檢查、極值檢查、氣候學界限值檢查、時間一致性檢查、內部一致性檢查和空間一致性檢查的質量控制。寒露風初日氣候趨勢預測模型所用的數據來源于國家氣候中心的126項環流指數。
1.2 研究方法
寒露風指標采用安徽農業氣象業務服務中使用的指標，即秋季日平均氣溫連續3天<20℃，該標準與氣象行業標準《寒露風等級》中的中度干冷型寒露風等級和氣象行業標準《水稻冷害評估技術規范》中的寒露風輕度災害致災指標一致。因此，寒露風初日指秋季日平均氣溫連續3天<20℃的初日。在寒露風氣候趨勢預測中，主要考慮寒露風初日，而寒露風初日的預測重點是寒露風偏早的研究和預報。
本研究主要分析方法包括：利用線性回歸分析方法，探索寒露風初日的長期變化趨勢；利用線性相關分析方法，研究寒露風初日和9月氣溫之間的聯系及其與126項環流指數之間的聯系。利用多元逐步回歸分析方法，篩選有用的環流指數并建立寒露風初日和環流指數之間的線性回歸預測模型。
2 結果分析
2.1 寒露風初日的空間分布特征
首次寒露風天氣過程出現的早晚可以用寒露風初日出現的日期來表示。為計算方便，本研究以9月1日為日序1，依次順推10月1日的日序為31。首先，給出不同氣候平均態（1961—1990年和1981—2010年）下寒露風初日日序平均值的空間分布（見圖1），可以看到，1961—1990年沿江東部寒露風初日平均值出現在9 月 26—27 日，中部在 9 月 27—28 日，而沿江西部在 9月29日—10月2日。江南寒露風初日平均值相對沿江要早4~7天，出現在9月22—25日，其中太平和寧國寒露風初日平均值出現的最早，在9月22—23日。
1981—2010 年與 1961—1990 年氣候平均態下寒露風初日平均值的空間分布型基本一致，兩者的空間相關系數達到0.83，但出現日期明顯推遲2~3天。寒露風初日平均值在沿江東部和中部出現于9月30日—10 月 1 日，在沿江西部出現在 10 月 3 日，在江南出現在9 月 25—29 日，其中太平和旌德出現的最早，出現在24—25 日?！緢D1】
寒露風初日平均值的空間分布型與9月平均氣溫的空間分布型（圖略）十分一致。在1961—1990年和1981—2010 年氣候平均態上，寒露風初日和 9 月平均氣溫之間的空間相關系數分別達到0.91和0.92，均通過0.001信度的顯著性檢驗。9月平均氣溫的高低與寒露風初日平均值的早晚關系密切，沿江平均氣溫高于江南，尤其沿江西部最高，對應著寒露風初日平均值沿江晚于江南，且沿江西部最晚。江南太平、旌德、寧國和涇縣溫度最低，對應著寒露風初日平均值出現的最早。1981—2010年相比1961—2010年9月平均氣溫明顯升高，對應著寒露風初日平均值明顯推遲。
2.2 寒露風初日的時間變化特征
從1961—2013年寒露風初日變化趨勢的空間分布（見圖2）來看，寒露風初日日序只有沿江西部呈現-0.4~0.8 d/10 a 的下降趨勢，大部分地區為上升趨勢?！緢D2】
表明沿江江南大部地區寒露風初日的出現均為推遲趨勢，而沿江西部寒露風初日的出現有提前趨勢。沿江東部寒露風初日日序為顯著的上升趨勢，變化趨勢達到1~1.7 d/10 a，通過0.05信度的顯著性檢驗，當涂的變化趨勢最大，達到1.7 d/10 a。江南寒露風初日日序為明顯的上升趨勢，變化趨勢為0.4~1 d/10 a，但未通過0.05信度的顯著性檢驗，其中江南東部和南部上升趨勢多在0.8~1 d/10 a，趨勢大于江南北部。表明寒露風初日推遲趨勢在沿江東部最為顯著，其次是江南東部和南部，再次是江南北部。
這與9月平均氣溫變化趨勢密切相關，兩者的空間相關系數達到0.82。9月平均氣溫變暖趨勢對應著寒露風初日日序的上升趨勢，也就是寒露風初日的推遲趨勢。沿江東部氣溫顯著變暖趨勢對應著寒露風初日顯著推遲趨勢，而沿江西部氣溫變化趨勢微弱，對應著寒露風初日微弱提前趨勢。江南氣溫變暖趨勢南部大于北部，對應寒露風初日推遲趨勢南部較北部明顯。
2.3 區域寒露風初日的時間變化特征
考慮到寒露風出現早晚的區域一致性較強，氣候趨勢預測業務中用區域寒露風初日代表沿江江南寒露風出現的早晚。借鑒氣象行業標準《寒露風等級》中區域寒露風的定義，定義沿江江南區域內出現寒露風的站點達到該區域總站數35%以上的寒露風初日為區域寒露風初日。1961—2013年區域寒露風初日與各站寒露風初日的相關關系在 0.42~0.93，多數在 0.6~0.8，均通過 0.001 信度的顯著性檢驗，表明區域寒露風可以代表各站的時間變化特征。從1961—2013年區域寒露風初日出現早晚的年際變化（見圖3）可看出，區域寒露風初日最早出現在9月10日（1981年、1984年和2006年），最晚出現在10月14日（1998年），早晚相差1個多月（34天），多年平均值在9月26日，寒露風初日出現在9月的年份有36年，占總年數的68%。由于安徽省晚稻抽穗揚花主要發生在9月中下旬，也就意味著安徽雙季晚稻3年中有2年會受到寒露風的影響。1961—2013年區域寒露風初日日序呈現0.6 d/10 a的上升趨勢，通過0.001信度的顯著性檢驗，表明寒露風初日存在顯著的推遲趨勢。按年代際統計來看，區域寒露風初日在20世紀80年代和70年代出現的較早，而在 20世紀90年代和21世紀前10年出現的較晚。值得注意的是21世紀以來，相較于20世紀90年代，寒露風初日明顯提前，2006年寒露風初日異常偏早位居歷史并列第1，2010—2013年連續4年寒露風初日早于氣候平均值，表明在氣候變暖的背景下，區域寒露風初日整體趨于推遲，但仍會出現異常偏早的情況?！緢D3】
2.4 區域寒露風初日的氣候趨勢預測
在氣候預測業務中，8月開展寒露風出現早晚的氣候趨勢預測專項服務。實際業務中通常將寒露風趨勢的預測轉化為9月平均氣溫趨勢的預測，9月平均氣溫偏低時，寒露風初日偏早，反之亦然。寒露風初日與9 月平均氣溫之間的密切聯系可從上文得到證實。該方法簡單省事，但預測準確率受局限，1961—2013年寒露風初日和9月平均氣溫的距平符號有39年一致，仍有14年不一致。另外，在氣候變暖背景下，氣候預測模式過多考慮這一背景，一直預測氣溫偏高趨勢。
如國家氣候中心業務使用的月動力延伸集合模式在2005—2013 年均預測 9 月氣溫偏高，雖有 5 年趨勢預測正確，但并不能準確預測氣溫偏低的年份，而氣溫偏低的年份往往正是寒露風出現早、危害大的年份。鑒于此，本研究構建基于前期物理因子的區域寒露風初日趨勢預測模型。
寒露風初日氣候趨勢預測模型的建立過程主要有3 個步驟：首先，從前期（上一年 10 月至當年 7 月）126項環流指數中普查可能的預測因子，需滿足2個條件：（1）前期環流指數與寒露風初日存在顯著的高相關關系，通過0.05信度的顯著性檢驗；（2）前期環流指數與寒露風初日的距平符號一致率達到70%及以上。將滿足條件的環流指數作為可能的預測因子；然后，利用逐步回歸法，并結合各個可能預測因子之間的獨立性檢驗進行預測因子的篩選；最后，利用最小二乘法用篩選的預測因子擬合寒露風初日的回歸預測模型。
考慮到126項環流指數從1980年開始才完整，模型驗證時段選為 1981—2010 年，氣候平均態使用1981—2010 年。采用交叉檢驗的辦法去驗證寒露風初日趨勢預測模型的預測效果，具體為逐一去除1981—2010 年中的任一年用于建模，將去除年份作為預測年，由此可獲得 1981—2010年任一年的預測結果。2011—2013 年作為獨立檢驗時段，具體是利用1981 年至預測的前一年用來建模，然后預測當年的寒露風初日趨勢。由圖4可知，寒露風初日趨勢實況和預測的相關系數為0.89，通過0.001信度的顯著性檢驗，明顯高與 9 月平均氣溫距平的相關關系\\(0.57\\)。
1981—2010 年預測模型交叉檢驗階段只有 1988 年和1992 年寒露風初日趨勢預測錯誤，其余 28 年均正確，預測正確率為93.3%，遠高于1981—2010年9月平均氣溫與寒露風初日的距平符號一致率\\(64%\\)，預測正確率相對提高46%。2011—2013年獨立檢驗時段均預測寒露風初日偏早，預測趨勢均正確，也好于9月平均氣溫與寒露風初日的距平符號一致率\\(67%\\)，兩者在2011 年和 2012 年距平符號一致，在 2013 年 9 月平均氣溫正距平而寒露風初日偏早（負距平）。表明寒露風初日趨勢預測模型的預測準確率要明顯優于直接利用9月平均氣溫距平符號的趨勢預測方法?！緢D4】
3 結論
（1）1961—1990年氣候平均態下，寒露風初日沿江東部出現在9月26—27日，中部9月27—28日，西部9 月 29 日—10 月 2 日，江南比沿江出現的要早 4~7 天，出現在9月22—25日。1981—2010年與1961—1990年寒露風初日氣候平均態的空間分布型基本一致，但出現日期明顯推遲2~3天。
（2）在氣候變暖背景下，1961—2013年沿江江南大部地區寒露風初日呈現推遲趨勢，而沿江西部有提前趨勢。寒露風初日推遲趨勢中沿江東部最為顯著，其次是江南東部和南部，再次是江南北部。
（3）寒露風初日與9月平均氣溫不論是氣候平均態和多年變化趨勢的空間分布型，還是兩者在1961—2013 年的時間演變特征均十分一致，為利用 9 月平均氣溫趨勢預測寒露風初日趨勢提供科學依據。
（4）在氣候變暖背景下，1961—2013年區域寒露風初日呈現顯著的推遲趨勢，但其存在年代際差異，21世紀以來明顯提前，仍會出現異常偏早的情況。
（5）構建基于前期物理因子的寒露風初日趨勢預測模型，該預測模型不論在1981—2010年交叉檢驗時段，還是在2011—2013年獨立檢驗時段，對于寒露風初日趨勢的預測正確率明顯優于目前業務上直接利用9 月平均氣溫距平符號的趨勢預測方法。
4 討論
本研究構建了安徽省寒露風初日趨勢預測模型，該模型預測準確率明顯優于以往的業務預測方法，具有優異的業務應用前景，有助于提高寒露風氣候預測專項服務水平，對于預防和減輕寒露風引起的農業氣象災害具有重要意義。
在氣候變暖背景下，寒露風呈現推遲減弱的趨勢，生產中對防御寒露風災害有所輕視。但值得注意的是，21 世紀以來寒露風初日明顯提前，尤其 2010—2013 年連續 4 年偏早，這一點必須引起各有關部門和糧農的高度重視。
寒露風專項氣候預測業務雖然在寒露風初日趨勢方面已取得良好的服務效果，然而目前氣候預測業務水平與服務需求仍存在巨大差距。在政府決策部門和雙季晚稻生產部門十分關注的寒露風引起的低溫程度、發生時段、氣象災害風險等級等預測服務需求方面，氣候預測水平十分有限，預測業務仍然空白。有待從寒露風氣象災害角度加強對寒露風專項預測業務技術的研發。
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