基于气候阻力的温室黄瓜蒸腾速率模拟

在北方地区玻璃温室内,观测黄瓜生长期叶温与温室内微气象因子,利用基于能量平衡方程和水汽扩散理论的叶-气温差方程计算植株气孔阻力(ri),结合同期气候阻力(r^*)和边界层阻力(re)进行分析,结果发现：不同天气条件下ri/re的比值与r^*/re比值之间呈极显著正相关关系,晴天时：ri/re=1.207(r^*/re)-0.326(n=328,r=0.8055),阴天时：ri/re=0.169(r^*/re)+0.278(n=222,r=0.8076)。根据此拟合方程,以r^*/re代替ri/re代入修正后的P-M公式中计算温室黄瓜的蒸腾速率,与直接代入ri值的计算结果比较,结果晴天与阴天条件下的相对误差均<10%,一致性指数达0.96以上,说明利用拟合方程建立的模型模拟效果很好。此模型能够直接利用气象数据计算温室作物气孔阻力并进而计算蒸腾速率,使温室作物蒸腾速率的计算更简单方便,该文结果对同类温室和作物有参考价值。     

长江中下游地区夏季温室黄瓜冠层温度模拟与分析研究

根据作物冠层能量平衡原理，建立了以温室内温度、湿度、冠层净辐射等为变量的温室作物冠层温度的模拟模型，并利用实测资料对模型的可靠性进行了检验，同时就温室内部温度、冠层净辐射、蒸腾速率对冠层温度的影响进行了敏感性分析。结果表明：模型能较好地预测长江中下游地区温室作物冠层温度，模型对该地区夏季(2002年6月24至7月12日，梅雨季节)温室内作物冠层温度预测值与实测值的决定系数(R²)和标准误(SE)分别为：0.8321，0.0037℃；建立的温室内部温度、相对湿度、净辐射和作物蒸腾速率的多元线性回归模型，其决定系数(R²)和标准误(SE)分别为：0.9996，0.8829℃；通过敏感性解释因子的分析表明，作物冠层温度对温室内部温度最为敏感，室内温度是预测冠层温度的主要因子。     

长江中下游地区温室内温湿度预测模型的研究

该文利用传热学理论,以温室热平衡模型为基础,分析了温室内温度和湿度的动态模型,并以此建立了室内温湿度预测模型.最后,作者通过SR5.2型连栋塑料温室的实验研究,求出该模型参数,为实现智能温室前馈控制奠定基础.     

PC板温室的温湿度预测模型建立与分析

根据PC板温室内太阳辐射、通风、对流和作物蒸腾作用引起的质热交换物理过程,基于物质和能量守恒,建立了与温室内外气象参数、土壤蒸发、作物生长状况和土壤品质相关的温度与湿度预测模型,并根据所建模型及仿真结果对温室环境系统进行分析。     

长江中下游Venlo型温室番茄蒸腾模拟研究

该文针对目前国际上计算作物蒸腾速率的通用Penman-Monteith方程(P-M方程)存在的所需参数即作物叶片气孔阻抗不易获取的问题,首先通过春季和冬季Venlo型温室小气候和番茄(Lycopersicon esculentum Mill.)叶片气孔阻抗以及植株蒸腾量的实验观测,分析并量化番茄叶片气孔阻抗与温室小气候因子之间的关系。然后将其与P-M方程结合,模拟计算了春冬两季温室内番茄作物的累积蒸腾量,并用实测植株蒸腾量检验了模拟的效果。结果表明,在长江中下游地区的春季,两个供试番茄品种叶片气孔阻抗r_s与光合有效辐射PAR的关系为11205/(5.28+PAR)。将该函数关系与P-M方程相结合模拟计算的春冬两季温室内番茄的蒸腾量与实测值的吻合度较高。春季番茄蒸腾量模拟值与实测值之间的决定系数为0.97,标准误为5.50 mm,冬季番茄蒸腾量的模拟值与实测值之间的决定系数为0.99,标准误为1.21 mm。本研究建立的番茄叶片气孔阻抗与太阳辐射的定量关系,解决了在长江中下游地区用P-M方程计算番茄蒸腾速率时所需模型参数(叶片气孔阻抗值)难以获取的困难,为P-M方程在温室番茄水分管理中的实际应用奠定了基础。     

利用线性和非线性耦合方式建立温室温湿度预测模型

基于蔬菜种植试验温室内温度、相对湿度和光照强度的实测数据,根据ARIMA模型和RBF神经网络对线性和非线性问题的预测能力差异,构建ARIMA-RBF神经网络权重组合的温湿度预测模型,对温室内温度和湿度的动态变化进行预测,并比较各模型预测精度。结果表明：温室内温湿度分别具有更明显的线性和非线性变化特征,对应预测性能较好的单一模型分别为ARIMA模型和RBF模型。相较单一模型,ARIMA-RBF神经网络权重组合模型的预测精度更高、稳定性更好。最佳温度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为1.04℃、2.95%和1.21℃;最佳湿度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.35个百分点、0.36%和0.55个百分点。权重组合模型通过适当的加权策略充分发挥了单一模型对数据不同特征的处理能力,能较好地评估温室内温湿度状态,可为建立更具普适性的温室环境因子模型提供参考。     

不同光照条件下温室黄瓜干物质生产模拟与试验研究

在参考国内外园艺作物生长发育模拟模型研究的基础上，结合温室黄瓜试验数据，确定模型参数，建立了温室黄瓜光合生产与干物质积累模拟模型，其中包括光合，呼吸和干物质生产等子模型。通过对温室黄瓜进行活体定株观测和取样测量，在不同播种期（春季和秋季）和不同处理光强（100%光照和33%光照）下验证模型的准确性，表明模型具有较高的精确性、灵敏性和实用性。     

不同光照条件下温室黄瓜干物质生产模拟与试验研究

在参考国内外园艺作物生长发育模拟模型研究的基础上,结合温室黄瓜试验数据,确定模型参数,建立了温室黄瓜光合生产与干物质积累模拟模型,其中包括光合,呼吸和干物质生产等子模型。通过对温室黄瓜进行活体定株观测和取样测量,在不同播种期(春季和秋季)和不同处理光强(100%光照和33%光照)下验证模型的准确性,表明模型具有较高的精确性、灵敏性和实用性。     

Venlo型温室柱脚螺栓节点力学性能

为研究连栋温室柱脚节点尺寸对节点承载力的影响,依托珠海某Venlo型温室项目,基于《混凝土结构设计规范》《化工设备基础设计规定》以及《混凝土结构构造手册》对中柱基础短柱和边柱柱脚节点的构造进行设计,通过数值模拟和节点试验研究了中柱基础短柱柱脚节点的抗弯性能、边柱柱脚节点的抗剪性能以及破坏机理。结果表明：2种节点的屈服荷载和极限荷载随着节点构造尺寸的减小而降低,其破坏过程可划分为3个阶段：弹性阶段、屈服阶段、极限承载力阶段。中柱基础短柱柱脚节点破坏模式为受拉侧混凝土锥形破坏,边柱柱脚节点的破坏模式为混凝土楔形体破坏,研究结果可为连栋温室柱底地脚螺栓节点设计提供参考。     

长江下游防虫网覆盖塑料大棚内温湿度模拟

为了对防虫网覆盖塑料大棚内空气温度和相对湿度进行预测,该文根据能量平衡和质量平衡原理,建立了以塑料大棚外气象要素（太阳辐射、温度、相对湿度、风速、气压）为驱动变量,以塑料大棚结构（容积、表面积、通风窗面积、棚内地表面积）、覆盖材料（塑料薄膜透光率、防虫网目数）、小白菜（叶宽、叶面积指数）等为参数的塑料大棚内温湿度模拟模型,并根据试验观测资料对模型进行了检验。结果表明：模型能较好地预测长江下游地区防虫网覆盖塑料大棚内温度和相对湿度。模型对该地区夏季晴天、多云天和阴天覆盖防虫网塑料大棚内温度预测值与实测值的决定系数（R2）分别为0.93、0.92和0.87,回归估计标准误差（RMSE）分别为1.3、1.4和0.9℃,相对误差（RE）分别为5.8%、6.5%和4.1%;夏季晴天、多云天和阴天大棚内相对湿度预测值与实测值的R2分别为0.91、0.90和0.89,RMSE分别为4.1%、4.7%和3.2%,RE分别为4.8%、5.6%和3.8%。模型的建立也为防虫网覆盖塑料大棚结构优化和管理提供参考。     

日光温室黄瓜非均质冠层光合生产的模拟

用均质冠层结构的光合模型来模拟非均质的日光温室黄瓜冠层光合速率则误差较大.该文所建立的日光温室黄瓜非均质冠层光合速率模型考虑到日光温室黄瓜冠层内光照分布以及叶片光合特性的不均匀性,其包含了非均匀冠层的透光模型和描述冠层叶片光合特性差异的经验公式.利用该模型对冠层光照分布和冠层光合速率的模拟结果表明:当模拟时所取的植株高度小于1.2 m,则冠层内直射光透光率和散射光透光率的模拟结果与验证值相比符合程度较好,但是对于模拟冠层单位体积内叶面积的总光合速率的结果还有待于进一步的验证.     

冠层温度-气温差与作物水分亏缺关系的研究

试验研究了冬小麦在不同土壤水分条件下拔节～抽穗期冠层温度-气温差变化规律及其随作物生长发育期的变化状况。结果表明,作物在充分供水条件下冠层温度-气温差变化较平缓;缺水时变化较大。冠层温度-气温差随作物生长发育期的变化趋势为低水分处理高于高水分处理。冠层温度-气温差可较合理反映土壤水分变化状况和作物水分亏缺程度。     

日光温室作物热环境模拟及分析

针对日光温室实际生产管理中的气象保障问题，该文从传热学的基本原理出发，考虑了温室内作物对热环境的影响，建立了日光温室内作物生长情况下的温度预测数学模型。将温室内部系统分为5个部分，建立了5个方程，联立方程组，运用高斯主元素消去法对方程组进行求解，对各个面的温度进行模拟，并对模拟结果进行了分析。用试验温室的实测资料对模拟结果进行了验证，结果表明所建模型模拟效果较好，室内气温的平均绝对误差为0.9℃，平均相对误差为5.1％，模拟的精确度较高，可以为温室生产管理提供科学的气象依据。本文还对模型模拟误差产生的原因进行了分析。     

The decomposition of turfgrass clippings is fast at high air humidity and moderate temperature

Abstract

In grassland areas where herbage production has no economic value, the cut grass is often left on the sward surface where its decomposition is influenced by weather conditions. Although the influence of temperature and humidity on decomposition has been investigated under controlled lab conditions, experimentation has generally been under ideal moisture conditions that have not tested the combinations of climatic limitations that might occur in the field. The decomposition of mown turfgrass clippings deposited at different times of vegetation period was studied in situ using nylon bags during the first 8 weeks after deposition to investigate the effect of weather conditions (the air temperature, relative humidity, precipitation) on decomposition. Decomposition is the highest in the case of high air humidity and temperature of 10°C. Limiting factors for decomposition at temperatures above 10°C is the air humidity and below 10°C the air temperature. The general tendency was that the rate of decomposition increased with increasing air temperature up to 10°C, but with further increases of air temperature the decomposition rate slowed down. Relative air humidity had a variable impact (at the beginning of the decomposition process (weeks 1–2) the influence was negative, during weeks 3–8 of the decomposition process the effect was positive), and hence had no generalized relationship with decomposition over the studied decomposition period (weeks 1–8). The most significant influence of weather conditions on the decomposition rate was recorded directly after cutting. If the cutting was done during hot weather conditions, the material was drying fast and therefore decomposed slowly. Our results indicate that for fast decomposition of clippings it is important to maintain the freshness of material. Lower decomposition rates occurred during conditions of hot and dry weather, and also cooler (temperature near to 0°C) weather, and can be compensated as soon as favourable weather arrives.     

广西贺州地区温室内空气湿度时空变化研究

以温室为研究对象,探讨研究了晴天、阴天、雨天3种不同类型天气条件下温室内空气相对湿度与绝对湿度的日周期时空变化规律以及整个冬季空气相对湿度与绝对湿度的时空变化规律。为合理调控温室内空气湿度以控制作物病虫害、提高产量和改善品质提供科学依据。