呼和浩特地区不同类型日光温室光热性能研究

本研究主要对新引进的日光温室与当前厚墙体温室的光热性能进行对比研究,为呼和浩特地区日光温室的建设提供参考依据。根据4种类型日光温室小气候监测数据,分析温室内外日平均温度、温室内外日最低温度、温室内外日最高温度、温室内光照度等气象要素变化规律。双膜双被日光温室为室内温度水平最高的日光温室,越冬期间（1月12日—2月21日）日平均气温为20℃,日平均最高气温、最低气温分别为35.7℃和13.6℃,厚墙体温室为4种类型温室中温度水平最低的日光温室,日平均温度为15.1℃,日平均最低气温为6.1℃;在晴天条件下不同类型的日光温室的峰值气温可达35~40℃,多云天气下各种类型温室峰值气温稍低,达30℃左右,阴天条件下的各种类型室内气温明显降低,各类型温室均处于20℃以下,阴天条件下的稻草日光温室升温效果较为显著,优于其他类型温室,但保温效果较差,厚墙体温室的升温保温效果均不理想;从温室内日最低气温低于8℃的天数统计来看,厚墙体温室的低于8℃天数达到34天,超过了统计总天数的4/5,稻草温室的低于8℃天数达到18天,超过了统计总天数的2/5,双膜单被水箱蓄热日光温室为8天,约为统计总天数的1/5,双膜双被水箱蓄热日光温室仅为2天;温室内的气温是随着光照强度的增大而升高的,晴天条件下气温的升高时间较光强增大时间滞后2~4 h,光照强度峰值均可达20000 lx以上,多云条件下气温的升高时间较光强增大时间滞后1 h左右,光照强度峰值达5500~8000 lx。结论：综合气温、光照、天气条件等因素,冬季双膜双被水箱蓄热日光温室室内外温差最大,保温效果最高,双膜单被水箱蓄热日光温室略差于双膜双被日光温室,稻草日光温室次之,厚墙体温室的保温性能在4种类型温室中最差。     

西宁冬季日光温室气温变化规律研究

利用青海省大通县日光节能温室的小气候观测数据和同期气象站资料,系统研究日光温室内外温度的变化特征,建立基于逐步回归方法的温室内最高和最低气温预报模型。结果表明：（1）不同天况下温室内气温的日变化规律均呈“单峰”型,且变化幅度为：晴天＞多云＞阴天;（2）不同天况下温室内日最高和最低温度明显高于室外最高和最低温度;（3）相关分析表明,温室内日最高温度和日最低温度与日照百分率的相关性最高,与10 cm地温的相关性最低;（4）建立的模型能较好地预测不同天气条件下温室内最高和最低温度,多云和阴天天气下的模拟效果优于晴天。研究结果为高寒冷地区生产避开低温冷（冻）害,掌握冬季绿叶菜的适播期,及时播种提供决策依据。     

双连双拱双膜塑料大棚温度场分布及应用

为研究新型双连双拱双膜塑料大棚温度场分布及其保温性能问题，基于2016 年3 月8—10 日的新型双连双拱双膜塑料大棚内外GL820 绝缘多通道数据记录仪、中长图彩色无纸记录仪、光电式总辐射传感器V2.0 的温度、光照记录数据，应用MATLAB软件进行二维温度场的拟合和图像绘制。结果表明：06:01 为大棚最低温度，最低气温9 日＞8 日＞10 日；08:01—12:01 为温度上升期；8 日、10 日12:01—16:01为大棚最高温度，9日14:01—16:01为大棚最高温度；22:01温度8日、10日＞9日。阴天的8日或阴~晴的9 日09:01 先从大棚的下部升温，12:01—16:01 大棚上部升温较快，20:01—22:01 大棚上部降温较快；晴天的10 日9:01 先从大棚的上部升温，12:01—16:01 是3 天的最高温度，18:01 从大棚下部开始降温，20:01—22:01 大棚上部气温最低。在大棚温度最低时或最高时，大棚顶部最高点对应为大棚温度最低点或最高点。夜间00:01—08:01 期间10 cm地温较低，地温8 日＞9 日＞10 日；10 日07:00—08:00 地温 最低(11.3℃)。棚内、外光照强度差距较大，光照强度10 日＞8 日＞9 日。双连双拱双膜塑料大棚在2 月中旬喜温果菜类可以定植，早于单膜塑料大棚25~30天，在春提早方面优势明显。     

高寒冷凉地区日光温室温度变化规律研究

为了探明高寒冷凉地区日光温室内温度变化特征,预报温室内温度变化规律,调控温室内温度高低提供依据,利用2012年10月—2013年5月大通县国家现代农业示范园区节能日光温室内外温度及大通县气象观测资料,分析高寒冷凉地区不同天气类型下日光温室温度变化规律。结果表明,高寒冷凉地区试验期间温室内平均温度日变化和秋、冬、春3季温度日变化均表现为典型的“单峰”型。晴天温度最低值出现在08时,多云和阴天推迟1 h;室内温度最大值：晴天＞多云＞阴天,最小值：阴天＞多云＞晴天,导致日较差：晴天＞多云＞阴天,不同季节室内温度日变化有所不同;不同天气类型温室内外各时次、日平均以及最大值、最小值间相关性表现为：阴天＞多云＞晴天,相关系数夜间均大于白天,最低温度在不同天气类型相关性均较高,最高温度晴天、多云天两者相关性不明显,阴天相关性较高;冬季温室内外温差较大,增温效果显著。     

张掖日光温室最低温度预报模型的主成分回归法构建

为了有效预报日光温室内部最低温度,减弱低温冷害对设施农业生产的影响。利用张掖日光温室内小气候数据及室外气象观测资料,选取8个影响日光温室最低温度的气象因子进行相关分析和统计检验的多重共线性诊断,应用主成分回归方法建立日光温室最低温度预报模型,并用模型模拟值与温室最低温度实测值比较对模型精度进行检验。结果表明：气象因子X₁、X₂、X₄、X₆、X₇、X₈间存在共线性的问题。通过主成分分析综合提取了3个主成分代替原来的8个变量,建立的温室最低温度预报模型通过α=0.01水平显著性检验,且模型精度检验表明,不同天气条件（晴天、少云—多云、阴天）的模拟值和实测值间R²在0.81~0.89之间,RMSE在0.90~1.16℃之间;不同时段（12月—次年2月）的模拟值和实测值间R²在0.82~0.89之间,RMSE在0.94~1.13℃之间。     

东北地区大型日光温室最高、最低温度预报模式探讨

为了在东北地区开展大型日光温室内气温预报,防御温室蔬菜冷冻害和热害,在东北地区的中部建立大型日温室和温室小气候自动观测系统,应用小气候监测资料研究棚内外最高、最低气温的关系,建立相关模式,用棚外的最高、最低温度预报值预报棚内的最低（最高）温度。结果表明,大型日光温室内、外最低（最高）气温相关显著,不同季节、不同天气条件下的相关模式差异较大。这类相关模式可以用于日光温室内最低和最高气温的预报,从而提升温室气象要素预报水平,预防设施农业气象灾害,提高蔬菜生产效益。     

山西日光温室逐日极端气温预测模型研究

利用山西省忻州市日光温室的室内小气候观测数据及气象站资料,用BP神经网络及逐步回归法建立以多种输入变量的不同天气条件下的日光温室内最高温度、最低温度的模型。结果表明,利用BP神经网络及逐步回归法建立的模型R2均在0.96以上,RMSE与AE大部分在2℃之下。利用逐步回归方法在模拟日光温室内晴天最高、最低温度和寡照的最高温度精度较高,利用BP神经网络模型在多云的最高、最低温度与寡照的最低温度模拟的精度较高。选择精度更好的模型对日光温室的极端气温做准确的预测,可为山西省设施农业的管理和调控及小气候预报提供支持。     

赤峰市松山区山坡地日光温室气温变化规律

为了解山坡地日光温室气温变化特征,提高设施农业气象服务水平,本研究对温室内外小气候因子进行了观测。采用相关分析和逐步回归的方法,对夏冬2季温室内外气温、湿度、地温和太阳辐射变化特征及室内温度预测模型进行了研究。结果表明：（1）夏冬2季室内温度、地温具有明显的日变化规律,冬季温室增温效果大于夏季,山坡地日光温室具有良好的保温效果;（2）5 cm、10 cm、20 cm地温变化幅度随土层深度的增加而减小,峰值出现随土层深度的增加而相应的滞后1 h左右;（3）日光温室室内温度与室内外小气候因子相关性较好。试验建立的夏冬2季室内温度预报模型,夏冬2季室内温度预报值绝对误差小于1℃,相对误差小于10%。     

山东寿光冬季日光温室内温度变化特征及低温预报

为了提高设施农业气象服务水平,减轻气象灾害对日光温室蔬菜生产的影响,利用2008-2011年冬季日光温室内外气象观测资料,采用相关及逐步回归分析方法,对冬季日光温室内温度变化特征及最低气温预报模型进行分析研究。结果表明,晴天和多云天气下日光温室内的气温有明显的日变化,且晴天状况下温度变化幅度要大于多云天气;连阴天时日光温室内气温较低,严重影响植物正常生长发育。日光温室内最低气温与室外气温及室内湿度、气温、地温相关性较好。试验建立了日光温室内最低气温预报模型,利用最新资料对模型进行预报检验,不同天气状况下日光温室内最低气温预报值平均绝对误差小于1℃,平均相对误差低于10%。     

南方双膜塑料大棚内气温的谐波模拟

目前针对南方双膜塑料大棚棚内温度模拟的研究较少,普适性也有待近一步提高。本研究基于2010—2014年的南方代表性塑料大棚内外气象观测数据,利用谐波法构建适用于南方地区双膜覆盖塑料大棚棚内温度的逐小时预报模型。结果表明:2阶谐波(基波+2次谐波)能较好地反映南方双膜覆盖大棚内温度的变化特征。基于棚外温度的谐波特征参量及其他气象要素构建的棚内温度预报模型,能较好地模拟不同天气情况下(晴、多云、阴)双膜覆盖大棚的棚内温度日变化。模型回代检验结果显示不同天气条件下绝对误差的日平均值小于1.8℃。模型对不同时间段棚内温度的模拟精度呈夜间白天,对棚内日最低温度的模拟效果突出,不同天气条件下最低温度的预报的绝对误差均低于1.2℃,模型对最高温度的预报精度较最低温度偏低0.5~1℃。     

上海春季蟠桃大棚温室内气温变化特征及低温预报

为提高上海市金山区设施农业气象服务水平，减轻春季低温冻害对温室内‘玉露’蟠桃授粉的影响，利用2015—2017年春季蟠桃温室内外气象观测资料对春季棚内气温影响特征进行分析研究，采用多元线性回归和逐步回归的分析方法建立3种典型天气类型下蟠桃温室内最低气温预报模型。结果表明，晴天和多云天气下温室内气温呈现明显日变化特征，阴雨天温室内的平均气温偏低、湿度偏大，严重影响蟠桃的春季授粉率。蟠桃温室内的最低气温与温室内前一天的小气候因子有较好的相关性，提取前一天温室内最低、最高气温和棚外最低气温3个主要气象因子，尝试采用2015—2016年气象数据建立春季温室内不同天气状况下的最低气温预报模型，并利用2017年的春季气象资料对3种天气下预报模型进行验证，整个春季蟠桃温室内最低气温预报平均绝对误差在1.56℃，平均相对误差18%，均方根误差4.97℃，其中对阴雨天的最低气温预报效果最好。该研究结果可为设施农业环境调控及小气候预报提供支持。     

日光温室气温变化规律的研究

为了探明冬春季日光温室内气温的变化规律,于山东莱芜进行温室内小气候观测试验,对各月份不同天气条件下温室内气温变化规律进行了分析,结果表明,12、1和2月份的最低气温出现时间为08时,阴天会推迟1小时,且最低气温均在番茄的生长界限温度以下;3和4月份的最低气温出现时间依次为07和06时;最低气温值均在阴天最高,多云天次之,晴天最低;温室内外气温相关性阴天时最大,多云天次之,晴天最小,且昼夜差异较大,白天相关性小于夜间;严冬季节温室内增温效果显著。     

冬季彩条布覆盖棚香梨树体气温特征分析

为了揭示冬季香梨园彩条布覆盖棚内外树体温度的变化特征,在2014～2015年库尔勒市上户镇原种场果园进行气温观测试验,对2015年1月7日～3月8日不同天气类型下彩条布覆盖棚内外树体气温进行分析。结果表明：⑴彩条布覆盖棚内平均气温、逐时气温高于棚外,棚内外气温总体变化趋势一致,不同天气类型下棚内外白天气温变化速度总体表现为：晴天＞多云＞阴天,夜间各天气类型气温变化均较平稳。⑵棚内树体阳面与阴面平均气温差逐渐较大,夜间树体阳面与阴面的逐时气温几乎相似,不同天气类型下棚内树体阳面逐时气温较阴面变化幅度大。⑶不同天气类型下棚外树体阳面最低气温均出现在9:00,阴面滞后1 h,晴天树体阳面最高气温出现在16:00,多云、阴天滞后1 h,阴面滞后2 h。     

日光温室小气候要素预报模型研究

了解日光温室小气候要素变化规律,建立小气候要素预报模型,可以对日光温室资源合理开发,为日光温室小气候调控提供依据。应用辽宁省沈阳市东陵区日光温室暖棚内农田小气候观测仪采集的逐小时气温、相对湿度数据,将冬季、春季、秋季和晴天、多云、阴天几种情况进行组合,计算棚内日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度,分析其变化规律,并利用自动气象观测站数据,建立基于逐步回归方法的预报模型。分析结果表明,日光温室内日最高气温和日最低气温呈现春季、秋季温度值接近,冬季明显低于春秋两季的特征;而冬季日平均相对湿度高于春秋两季。日最高气温具有显著的从晴天至多云至阴天减少的变化特征,日最低气温特征不如日最高气温明显;日平均相对湿度为从晴天至多云至阴天增加的变化特征。所建立的日光温室小气候要素逐步回归预报模型,均通过了显著性检验,相关系数为0.608~0.933,相对误差范围为0.1%~19.0%,相对误差平均值为2.7%~9.9%。     

基于逐步回归与BP神经网络的日光温室温湿度预测模型对比分析

为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011-2013年冬季(1月、2月、12月)天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0-8时、8-17时、17-23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型。结果表明:1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为88%,平均均方根误差(RMSE)为2℃;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为94%,平均均方根误差(RMSE)为1.6℃。应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定。2) 相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为81%,平均均方根误差(RMSE)为5.7%;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为80%,平均均方根误差(RMSE)为6.7%。两类模型均不适宜预测8-17时日光温室相对湿度,而17-23时与0-8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定。     

黑龙江省典型日光温室气候生产潜力估算及分析

研究旨在估算黑龙江省典型日光温室气候生产潜力,分析其时空分布特征,以期使有限的气候资源得到充分高效的利用,为设施农业的稳产高产提供科学依据。利用温室内外的观测数据,建立温室内温度预测模型,模拟1961—2020年温室内温度,对黄秉维光合生产潜力估算模型进行修订,得到日光温室内的光合和光温生产潜力模型,计算1961—2020年不同地区的气候生产潜力并分析其分布规律。结果表明：研究时间段内林甸和友谊的天气类型每月晴天居多,其次为阴天,多云天气相对较少;建立了代表站点典型日光温室平均气温预测模型,均通过信度检验(P≤0.05);黑龙江省日光温室1961—2020年温室生产季节光合生产潜力和光温生产潜力时空分布规律基本一致,均是由东北向西南逐渐增大,且逐年减小,5月最高,12月最低。光合生产潜力最小值出现在2015年,最大值出现在2020年,光温生产潜力最小值出现在1995年,最大值出现在2020年。该研究获得了黑龙江省不同地区典型日光温室1961—2020年的气候生产潜力分布,以期为当地日光温室生产布局提供科学依据。