天津新型日光温室风灾风险评估及区划

为了评估天津新型日光温室风灾风险,本研究在近10年天津日光温室风灾灾情大量实地调查的基础上,根据自然灾害风险评估理论,构建日光温室风灾风险评估模型,计算温室不同等级风灾风险指数,并从站点、空间、时间3个尺度分析了温室风灾风险指数的变化。风险指数站点结果和空间分布结果均表明,宁河、汉沽、塘沽、武清、西青等地是遭受轻、中度风灾风险较高地区。天津新型日光温室遭受轻度风灾的风险最高(风险指数介于0.62~3.15),明显高于中度(风险指数介于0.0~0.61)及重度风灾,而其遭受重度风灾的风险几乎为0,这与天津较少发生8级以上(最大17.2 m/s以上)大风有关。近10年日光温室中、重度风灾风险指数极小且变化基本持平,而轻度风灾风险指数从2005年的2.70逐渐降低至2007年的2.0,2007—2014年始终保持在2.0附近波动。     

基于BP神经网络的日光温室气温预报模型

为建立日光温室中短期气温预报模型,以2个冬季生产季的日光温室实时气温观测资料为基础,利用BP神经网络建模和曲线拟合的方法,对日光温室1~7d气温预报模型进行了研究。结果表明:1)以室外气温为输入要素的温室气温预报模型,最高气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.68~0.93,均方根误差(RMSE)为3.1~6.3℃;2)最低气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.81~0.95,均方根误差(RMSE)1.5~2.2℃;3)日光温室内最低气温预报绝对误差小于2℃的预报准确率Rate(≤2℃)为78%~95%;4)逐时气温预报模型预报值与实测值的符合度指数(D)为0.95~0.99,均方根误差(RMSE)为1.0~2.8℃,逐时气温预报模型预测准确率较高。结合目前气象台站"周预报"结果,模型可较准确地预报温室内1~7d最低气温,并模拟日光温室内气温的逐时变化,可为冬季日光温室低温灾害预警及室内气温调控提供有益参考。     

中国设施农业气象业务服务现状与对策

设施农业的迅速发展和气象科技的不断进步催生了设施农业气象服务这一农业气象服务的新领域。设施农业由于自身反季节模式生产、可控的环境条件和高效的资源利用特点,因而对农业气象服务的要求具有特殊性。本文总结了不利气象条件对设施农业的影响,分析了设施农业气象发展现状,结果表明,现有的设施农业气象服务不能满足其在工程设计、区划布局、环境控制、资源利用等气象服务上的需求。针对现有问题从设施农业工程评估、气候资源区划、设施农业气象监测预警和服务网络体系、资源利用和节能以及适应、应对气候变化策略等方面提出相应的对策,以期为提高设施农业气象服务水平、增强设施农业防灾减灾能力、保障设施农业可持续发展提供思路。     

园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径

为了确定通用性园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径,该研究获取了9 a 58茬分期播种试验观测数据,分别以黄瓜（‘津优 35’和‘津盛206’）、番茄（‘瑞粉 882’和‘普罗旺斯’）、芹菜 （‘尤文图斯’）、菠菜（‘大叶’）、香芹（‘四季’）、郁金香（‘粉色印象’、‘白日梦’、‘艾斯米’和‘夜皇后’）、茶叶（‘龙井’）为供试材料,依据作物生长发育与关键气象因子（辐射和温度）的关系,基于4类建模方法（温差法、积温法、生理发育时间法和辐热积法）构建了园艺作物发育期和采收期模拟模型,确定了模型关键参数,并以4种方式（平均值、最值均值、中值和逐步回归）集成模拟结果,最终确定模型最优模拟路径。结果表明：1）不同时间尺度发育期和采收期模拟模型的均方根误差（root mean square error,RMSE）为4.85～17.01 d,归一化均方根误差（normalized root mean square error,NRMSE）为10.65%～16.31%;不同作物发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.50～17.08 d,NRMSE为4.33%～20.24%,郁金香发育期模拟模型最优,黄瓜采收期模拟模型最优;不同模拟方法发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.08～24.37 d,NRMSE为0.18%～54.81%。2）通过比较不同模拟方法的模拟精度,得出逐时优于逐日时间尺度,集成方法优于单一方法模拟,正弦优于线性温度响应模式,叶温优于气温温度形式,温度响应模拟需要考虑下限和上限温度。3）最优模拟路径为先选择逐时尺度、考虑生物学下限和上限温度的正弦温度响应模式和叶温温度形式构建模型,再选择集成法优化发育期（中值集成）和采收期（逐步回归集成）模型。研究结果为指导园艺作物智慧生产管理和高效利用农业资源方面提供理论基础和技术支撑。     

天津市日光温室热量资源评价及其茬口搭配标准

采用BP神经网络算法,以2012—2013、2013—2014的2年冬季温室内外气象数据为样本,建立了温室内气温模拟模型;应用模型模拟了2009—2014年天津3种温室(土墙温室、新型温室、传统二代温室)冬季室内气温变化情况;根据温室冬季种植作物情况,建立了天津市日光温室基于热量指标的茬口搭配标准。结果表明:模型采用均方根误差和准确率作为检验指标,日最低气温的均方根误差为1.9~3.5℃,绝对误差低于4℃的准确率为72%~100%,模拟效果较好,日最高气温受人为通风时间早晚和长短的影响,模拟误差略大。选取正积温、有效积温、临界温度概率作为温室评价指标,计算出3种温室近5年(2009—2014)评价指标的变化,分别选取蓟州、静海、武清温室进行指标验证,结果表明基于热量指标计算的茬口搭配与实际茬口基本一致。     

中国设施农业气象服务现状与前景分析

设施农业是实现中国农业现代化的重要举措,是农业增产、农民增收的主要手段。在气候变化的大背景下,极端气候事件频发,设施农业对气象服务提出了新的要求。然而,我国目前气象服务水平还十分薄弱,远不能满足设施农业快速发展的需求。综述了我国设施农业面临的主要气象灾害,重点分析了设施农业为气象需求、气象服务现状及未来发展方向,以期为设施农业开展更有效的精细化服务,进而为提高气象保障能力提供思路。     

设施农业气象灾害研究综述及研究方法展望

近年来,设施农业已成为中国农业种植业中效益最高的产业,设施作物生产对于气候条件依赖程度较高,受灾害性天气影响较大,因此科学、合理地评估气象灾害对设施作物的影响及风险对农业生产意义重大。针对目前有关设施农业气象灾害的研究相对广泛但不系统、尚未进行系统整理、总结的现状,从国内外设施农业的差异入手,综述了国内外设施农业气象灾害研究进展,总结了现有研究特点及存在问题,并结合农业气象灾害风险评估新的研究理念从方法、模型、技术的角度提出了现存问题的解决方法,旨在为研究人员开展相关研究梳理已有思路,并提供一些新的想法和方向。     

节能型日光温室智能加温控制系统设计1

在北方冬季节能型日光温室生产中常出现极端低温天气,气温低于作物致死温度,导致温室作物大幅减产甚至绝收.为精准调控温室温度,降低低温带来的损失,本研究设计了一套日光温室智能加温控制系统,其硬件设备由感知模块、主控模块、通讯模块、伺服模块、执行设备组成.系统实现了日光温室温度环境的智能控制,可自动采集温室内气温数据,并根据主控模块内设置的加温控制阈值实现温度执行设备的自动开关,同时可通过Android远程客户端进行数据查看及执行设备状态控制.系统应用与验证结果表明:二代砖墙日光温室最低温度维持6~8℃,则系统日开启时间需4.9h,日资金投入146元;维持10~12℃,则系统日开启时间6.1h,日资金投入194元.应用过程中系统性能稳定,实现了温度环境的精细化、无人值守智能调控,夜间加温效果良好.     

设施农业气象监测系统的设计与开发

根据现代农业气象服务的需要,针对设施农业专业气象服务业务需求开发了一套基于GPRS无线网络的小气候观测系统。通过在山东、天津等地的实际测试,硬件系统运行稳定,可广泛应用于设施农业小气候观测中。     

农业气象短信编辑管理系统的设计与开发

介绍天津农业气象短信服务业务,并根据业务内容和流程利用MATLAB开发农业气象短信编辑管理系统。该系统根据天津农业气象周年服务的特点,重点实现农业气象短信的自助编辑和业务管理功能,可为业务值班人员提供一个便捷、规范的农业气象编辑和管理的业务平台。