长江三角洲地区麻栎和栓皮栎蒸腾规律及其对气候因子的响应

森林蒸腾在维系森林生态系统水量平衡上起着重要作用,研究麻栎和栓皮栎的蒸腾耗水规律,有助于了解栎林的水文过程和水量平衡。采用热扩散探针法,对江苏省句容市麻栎和栓皮栎林蒸腾速率进行连续观测,研究蒸腾速率在晴天、阴天和雨天的日变化特征,以及不同天气下气候因子对蒸腾速率的影响机制。结果表明,麻栎和栓皮栎蒸腾速率日变化在晴天、阴天均为单峰型,而雨天峰型波动较大。晴天峰值出现在11:30—12:30,阴天峰值出现在13:30—14:00。不同天气下,麻栎、栓皮栎日均蒸腾速率表现为麻栎>栓皮栎,晴天>阴天>雨天。总辐射、气温、饱和水汽压差与麻栎、栓皮栎蒸腾速率呈极显著正相关。总辐射对麻栎、栓皮栎蒸腾速率的贡献最大,在晴天其贡献度分别为91.7%和85.5%,而在阴天为71.0%和80.1%,在雨天为50.4%和57.9%。总辐射是影响麻栎和栓皮栎蒸腾速率最大的气候因子,其次是饱和水汽压差、气温和土壤含水量。     

基于游程检测法重构集合经验模态的养殖水质溶解氧预测

为了提高水产养殖中溶解氧的预测精度,该文提出了基于集合经验模态(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分解、游程检测法重构、适宜的单项预测算法建模和BP神经网络非线性叠加的组合预测模型。该模型首先将溶解氧原始序列用EEMD分解法进行分解,得到了多个分量;其次,用游程检测法将这些分量重构成高频分量、中频分量和低频分量等3个分量;接着,针对高频分量波动性大且复杂、中频分量呈现周期性、低频分量几乎呈线性的特点,采用粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)对高频项进行预测,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对中频项预测,采用非线性回归(nonlinear regression method,NRM)对低频项预测;最后,将3个分量预测的结果用BP神经网络进行重构得到最终的预测结果。将该模型应用于江苏省溧阳市埭头黄家荡特种水产养殖场的溶解氧预测中,试验表明,该种以游程检测法重构EEMD为基础的混合预测模型的预测精度高于PSO-LSSVM和单一的ELM预测模型。在预测未来48 h的溶解氧值时,该模型的预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.099 2、平均相对误差均值MAPE为0.078、平均绝对误差MAE为0.015 5,R~2为0.995 5。表明该模型有较好的预测精度和泛化能力,能够满足现代化水产养殖业对溶解氧精细化管理的高要求。     

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。     

四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价

选用1994−2016年四川省7个辐射站气象数据,在3个辐射区（川西高原I区、川东盆地II区和川西南山地III区）中评价了6种地表太阳总辐射（Rs）估算模型在3种天气类型（晴、多云、阴）下的适用性,并分析基于天气类型的组合模型在不同区域的模拟效果,以探寻最适宜全省不同区域的Rs估算方法。结果表明：（1）各经验模型在四川省整体表现良好（决定系数R2介于0.554～0.934,P <0. 001）,I区（甘孜和红原站）模拟效果最好的为日照时数模型A−P（平均绝对误差MAE为2.210±0.714MJ∙m⁻²∙d⁻¹）,II区（成都、绵阳和泸州站）、III区（峨眉山和攀枝花站）模拟效果最佳的均为混合模型Chen（II区MAE为1.510±0.027MJ∙m⁻²∙d⁻¹,III区为1.930±0.006MJ∙m⁻²∙d⁻¹）;（2）6个模型在四川省3种天气类型下的模拟效果呈晴天>多云>阴天的规律,日照时数模型（A−P和Ba模型）能更好地模拟晴天时的Rs,混合模型（Chen和Ab模型）则在多云和阴天时模拟效果更佳,I区在晴天、多云、阴天3种天气下模拟效果最好的模型分别是A−P（整体评价指标GPI为0.850）、Ab（1.294）、Ba（0.862）,II区分别为A−P（0.381）、Chen（1.358）、Chen（1.742）,III区分别为Chen（0.204）、Chen（0.857）、Chen（0.526）;（3）基于天气类型的组合模型（M新）模拟各区Rs的效果均比未组合前各模型的效果好（3个区GPI分别为0.558、0.582、0.134）。因此,推荐使用基于天气类型的组合模型来估算四川省Rs。     

砒砂岩地区3种主要树种边材液流动态特征

为深入了解砒砂岩地区主要树种的水分利用特征,以内蒙古圪秋沟小流域砒砂岩区水土保持科技示范区为研究区域,运用茎热平衡法(SHB)对沙棘、柠条、油松3种主要树种蒸腾耗水进行研究,监测3种树种的边材液流日变化及不同天气条件下的液流速率。结果表明:(1)在生长期内,3种树种的液流速率均呈单峰曲线,其到达峰值时间大体相同。(2)在晴天时,沙棘的平均液流速率最高,可达到0.117 72cm/s,而油松与柠条的液流速率相近,3种树种的日平均流速分别为0.029 01,0.018 15,0.022 03cm/s。(3)在不同天气条件下,3种树种的边材液流速率变化规律均为晴天阴天雨天,各树种达到峰值的时间也有所差异,其规律亦为晴天阴天雨天。研究结果旨在为砒砂岩地区植物水分供求关系提供数据支撑,为该地区生态恢复与环境治理提供理论依据。     

茂兰喀斯特森林亚优势种短萼海桐树干液流特征及其环境因子响应

使用热扩散液流探针,于2012年2月—2014年3月连续测定茂兰喀斯特常绿落叶阔叶林的亚优势种短萼海桐的树干液流,同步测定气温、太阳辐射、降水量和土壤含水量等环境因子,分析海桐树干液流速率和整树蒸腾量在日、季节时间尺度和天气类型下的变化特征,以及液流速率与环境因子的关系。结果表明:海桐单株日均液流速率为(3.14±0.10)g H2O/m2·s中白天和夜间的液流速率分别为(5.20±0.17)g H2O/m2·s和(0.55±0.02)g H2O/m2·s,相差9.45倍。不同天气类型的液流速率表现为:晴天(5.71±0.15)g H2O/m2·s阴天(1.95±0.10)g H2O/m2·s雨天(1.65±0.10)g H2O/m2·s。海桐样树单株日均蒸腾量为(2.10±0.07)kg,范围为(0.09~8.05)kg,其中白天蒸腾量(1.94±0.06)kg和夜间补水耗水量(0.16±0.01)kg分别占日耗水量的92.38%和7.62%。各季节的单株日蒸腾量依次为:夏季(3.32±0.14)kg/d秋季(2.18±0.12)kg/d春季(2.14±0.12)kg/d冬季(0.76±0.05)kg/d。相关分析表明:在不同天气类型的各时段,液流速率均与气温、水汽压亏缺和风速呈极显著正相关(P0.01),与空气相对湿度呈极显著负相关;太阳辐射在白天时段和全天尺度与液流速率呈极显著正相关;液流速率与降水量在雨天夜间呈极显著正相关,与土壤体积含水量在晴天、阴天的夜间及雨天所有时段呈极显著正相关。在相关分析的基础上,分时间尺度和天气类型建立了单株日均液流速率与环境因子的逐步回归方程。逐步回归结果表明:白天和夜间,影响海桐液流最主要的环境因子分别是太阳辐射和20cm层土壤体积含水量。晴天和阴天,气温对液流的影响高于其它环境因子,在雨天,太阳辐射则是主要影响因子。春季、秋季和冬季,海桐液流主要受太阳辐射控制,夏季则主要受VPD控制。太阳辐射、气温、VPD是影响海桐液流速率的主要环境因子,土壤水分是夜间补水液流的驱动因子。     

基于谐波法的塑料大棚内气温日变化模拟

依据浙江省慈溪市2006-2009年塑料大棚小气候数据进行季节和天气状况分类,以棚外气象要素为自变量进行逐步回归模拟得到棚内气温二阶谐波模型所需参数,据此构建冬春季晴、昙、阴3种天气状况下塑料大棚内24h气温谐波预测模型并进行验证。结果表明:晴天和昙天的气温预测值与实测值间拟合直线方程的决定系数均在0.92以上,预测值与实测值间的均方根误差(RMSE)在3.0℃以内,绝对误差在2.4℃以内;阴天气温预测值与实测值间拟合直线方程的决定系数均在0.79左右,RMSE在3.0℃以内,绝对误差在2.0℃左右。从均方根误差和绝对误差来看,昙天预测模型精度最高,阴天次之,晴天最低;相同天气状况下冬季预测模型精度均略低于春季,两季相差在0.1~0.4℃。棚内预测气温相位均略提前于棚外,晴、昙天比阴天明显,冬季比春季明显;棚内日最低气温始终低于棚外,以晴天尤其明显,昙天次之,阴天基本持平;相同天气状况下春季均明显低于冬季。本研究论证了谐波分析方法在特定条件的塑料大棚气温日变化模拟方面的可行性,可为大棚小规模种植管理工作提供参考。     

科尔沁沙地玉米茎流变化规律研究

以Dynamax包裹式茎流测量系统对科尔沁沙地玉米的液流变化进行了连续监测,结合实验区自动气象站同步测定的光合有效辐射、气温、相对湿度和风速等气象因子以及人工记录的天气状况,分析了4种典型天气条件下玉米的茎流变化、蒸腾耗水规律及其与气象因子的关系。结果表明,不同天气条件下,玉米液流日变化波动曲线不同,影响液流量的主要气象因子也不同,光合有效辐射始终是液流变化的主导因子。晴天,玉米液流速率的日进程为"几"字型峰或单峰曲线;阴天,玉米的液流曲线通常呈多峰状态;风天和雨天是单峰曲线,或是呈不规则的多峰曲线。玉米茎秆液流通量密度的变化是各种气象因子综合作用的结果。单株日耗水量的总体变化趋势是从晴天、风天、阴天到雨天依次减少,其平均值分别为588,401,399和305g/h。     

基于块标记的田间叶片损伤区域分割方法

为了在田间开放环境中有效分割叶片损伤区域,该文结合Canny算子良好的边缘提取能力和叶片局部颜色变化相对较小的特征,提出基于块标记的叶片损伤区域分割方法,用于评价叶片损伤程度。使用Android系统手机在晴天大田开放环境中采集木耳菜、西红柿、黄瓜、茄子、桃、彩椒和蛾眉豆7种常见农作物叶片图像,在阴天采集丝瓜、葫芦、甜瓜、茄子和黄瓜5种叶片图像,然后进行分割。该分割算法在晴天和阴天总体的平均正确分类率为97.5%,平均错误分类率为0.3%,并且有较好的目标一致性和边缘清晰度。应用系统对叶片损伤程度的评价结果与手工分割比较,在晴天和阴天采集图像上的平均误差分别为2.340%和1.475%,可较好地应用于晴天和阴天环境。该方法可探索应用于田间植物叶片损伤程度评价。     

基于PCA-RBF神经网络的烟田土壤水分预测

为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理,该文提出了基于主元分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先,利用PCA消除原始输入层数据的相关性,以解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主元模型结果为输入建立土壤水分RBF神经网络预测模型。实例研究表明,烟田土壤水分PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均预测精度达到96.02%,与全要素误差反向传播（BP）神经网络和RBF神经网络相比,平均预测精度分别提高5.20%和6.06%,完全符合实际烟区种植规划的需求,为研究其他类型的土壤水分预测提供了参考。     

基于核函数极限学习机的分布式光伏短期功率预测

伴随中国农村电网的较快发展,分布式光伏的集成应用是实现新能源就地消纳的重要途径。国家相关政策已对分布式光伏的快速发展进行了相关规划,国家电网公司也出台政策为分布式光伏接入提供便利条件与技术支持,相关的分布式光伏发电功率预测技术需要进行深入研究。针对用户侧分布式光伏发电系统,考虑预测系统的成本约束和运行需求,以及农村电网应用特点,提出一种基于核函数极限学习机的分布式光伏功率预测方法。对于不同容量的分布式光伏发电系统,使用核函数极限学习机构建分布式光伏短期功率预测模型,使用基于权重的训练样本筛选方法提高预测模型计算效率,并通过粒子群算法优化模型参数。预测模型使用低成本的非数值天气预报采样信息,对几十千瓦级的分布式光伏,预测相对误差仅16%～18%,能在低功耗处理器上实现10ms内完成单次发电功率预测,在简化低权重属性后能基本保持原有精度,同时在分布式光伏随机覆尘或逆变器故障条件下预测误差基本不变,具有较高的适应能力。     

基于天气预报的漳河灌区参考作物腾发量预报方法比较

为了提出适合湖北省漳河灌区的参考作物腾发量预报方法,以FAO56-Penman-Monteith公式采用历史气象数据计算出的值为基准,利用天气预报数据,比较Hargreaves-Samani(HS)法、逐日均值修正法及该文改进的逐日均值修正法在该灌区钟祥站点的预报精度,并评价各方法适用性.结果表明:利用这3种方法进行参考作物腾发量预报时,1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.75、0.80、0.76 mm/d,均方根误差分别为1.00、1.07、1.05 mm/d,相关系数分别为0.82、0.80、0.80.1 d预见期最优预报方法为改进逐日均值修正法,2~7 d预见期的最优方法均为HS法.总体而言,预报精度最好的为HS法、改进逐日均值修正法次之、逐日均值修正法最差.对于漳河灌区,建议采用HS法进行预报,可为灌溉预报提供较为准确的数据基础.     

基于模糊整数规划的水质浮标光伏/蓄电池动力源配置优化

孤岛型可再生能源供电,是解决水质监测用浮标动力来源的有效途径之一。根据水质浮标系统的特点,综合系统的经济性与环境条件,协同浮标本体成本及浮力、容积、天气因素等约束条件,构建了水质浮标动力源用光伏/蓄电池优化模型。针对制造过程中约束条件与预期值可能出现偏差这一实际问题,提出采用模糊整数规划算法进行求解,实现优化配置光伏/蓄电池动力源的目的。最后,提出对最大连续阴雨天数进行灵敏度分析,考察天气因素对所设计系统稳定性的影响。算例结果表明所提优化配置方法的有效性与可靠性,该方法不仅能够给出综合最优的动力源配置方案,还有利于结合安置地的环境条件,尽量避免主观设定关键参数,辅助水质监测用设备的高效研究与应用。     

不同支架形式的高效PERC组件发电性能

为解决目前光伏用地紧张的问题,使得电站收益最大化,需要对高效PERC(passivated emitter and rear cell)组件的发电性能和光伏支架的选型开展进一步研究。该研究基于中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司天长一期100 MW渔光互补光伏发电项目,以天长光伏电站为试验平台,对固定式PERC方阵B1、单轴式PERC方阵B2、固定式多晶硅方阵B3和单轴式多晶硅方阵B4在2018年的发电情况进行监测,对比分析了这2种光伏组件在不同支架形式下的单瓦全年日均和单瓦单日的发电数据,验证PERC组件优越的发电性能,对比分析了不同支架形式下PERC组件的单瓦全年日均发电数据,以及在辐照度最高的7月及辐照度最低的12月的发电性能。结果表明,PERC组件全年发电性能优于多晶硅组件,在固定式和单轴式2种支架形式下的年平均发电增益分别为3.7%和5.7%,单轴PERC组件在春夏两季的发电性能均优于固定PERC组件,月均发电增益达到13.4%。PERC组件在长期工作时的优越发电性能和不同支架形式下的发电特点,可为未来光伏电站建设初期的组件和支架选取提供参考,增加电站投资收益。     

利用水位调节光伏板倾角的追日装置设计与试验

针对固定式光伏装置在光伏水泵提水系统应用中存在太阳能利用率低的问题,该研究提出了一种基于水位变化调节光伏板倾角的追日策略,并开发出适于光伏提水系统的三点支撑型追日装置。通过理论推导、模型计算和试验测试等,对装置的浮球驱动、恒流进水、虹吸泄水和二次补水调节等组成单元的关键技术参数进行了设计与试验验证。研究结果表明：采用三点支撑结构及浮球浮力可保证光伏板的自东向西平稳追日,虹吸效应可实现光伏板的自动复位,二次补水调节可保证该装置对各种天气类型的适用性;与固定式光伏板相比,在晴天工况下,本装置全天太阳辐射的接收量同比提高28.56%,水泵提水量增幅为34.74%;在多云工况下,二次调节补水装置补充水箱水量,保证光伏板追日的连续性,全天辐射接收量同比提高32.56%,水泵提水量增幅为40.82%。该研究实现了光伏提水与光伏板追日相结合,为提高光伏板发电效率提供新思路。     

光伏驱动基质控温系统对温室番茄根区的降温效果

在温室中经常出现短期或持续的高温工况,通常温室内温度环境调控的方法为整体降温,该方法通常会出现无法达到有效降温或高能耗的问题。为解决上述问题,更好地实现温室的周年生产,该研究提出了一种以光伏作为能量来源,以无机相变材料作为储能工质,结合生态智能的环境控制策略,对番茄根区应对高温工况,实现安全连续生产进行了试验研究。结果表明,在温度较高的夏季晴天需2次各约1 h的降温,阴、雨天各仅需1次约1 h降温,其余时段充分利用系统的保冷作用即可达到维持作物舒适生长环境的要求。在试验工况下,典型晴天(2018年7月18日)、阴天(2018年6月30日)、雨天(2018年7月1日)与对照组温度变化相比,该系统实际将试验组基质的平均温度分别降低了8.65、11.38、11.47℃,使番茄根区温度在日间始终低于最高耐受温度(33℃),夜间温度控制在发育的最适温度(22℃)左右。试验进行到第17天时对照组植株全部死亡,试验组保持良好生长状况。该研究所提出的温室控温方法中,保温种植槽单位面积的制冷功率为510.42 W/m^2,基质平均温度降低9.03℃,实现了温室能耗的大幅度降低,而且能够长时间维持降温的效果。使用生态智能种植基质控温的方法和系统,可以实现在超低能耗条件下,解决温室番茄的抗高温安全生产问题。     

太阳能驱动喷灌机组行走动力和光伏功率匹配设计与试验

为明晰太阳能驱动喷灌机组动力匹配设计理论和方法,促进太阳能喷灌机组推广应用,解决能源短缺地区的灌溉动力问题.文章以课题组研发的太阳能驱动喷灌机组为平台,通过对机组工作方式和行走驱动理论进行分析,构建了一种太阳能驱动喷灌机组动力需求与光伏功率匹配设计方法.通过试验对机组行走驱动需求功率计算理论进行了验证,并以夏季典型晴天下机组累积最大工作时长和设计日标准工作时间为标准,分别从纵向和横向上对机组日工作能力和光伏系统供电性能进行了分析.结果表明:喷灌机组行走驱动功率实测值与理论计算值基本吻合,最大相对误差为7.3％,进一步验证了行走驱动功率理论计算的可靠性;夏季典型晴天下,机组累积最大工作时间随机组喷灌功率和运行速度减小而变长,以试验当天为例,当机组以最大设计流量、最大运行速度处于最大负荷工况下时,最大工作时间接近20 h,表明机组工作能力较强;以机组设计日8h工作时间为准,在2016年7月进行了为期一个月的光伏供电监测,从横向上对系统供电能力进行分析,结果显示在为期一个月的检测过程中系统总缺电时数8.75 h,占系统总供电时长的3.5％,表明光伏供电系统可靠性较高.该研究为实现太阳能与农业机械相结合、太阳能喷灌机组驱动系统方案设计与优化,促进太阳能驱动喷灌机组在实际工程中的推广应用,解决能源短缺地区灌溉动力问题提供了参考.     

设施农业用槽式太阳能聚光电热联供系统性能分析与试验

该文针对在设施农业中棚顶安装的光伏组件挡光导致棚间距离增加,提出一种可以用在设施农业中的槽式太阳能聚光电热联供系统,通过减少输出额定电功率所需光伏组件的数量以提高设施农业经济性,同时还可以在寒冷季节为作物生长提供热能。该文介绍了该聚光电热联供系统的工作原理,利用光学仿真软件对聚光器的聚光性能进行了仿真计算,搭建了聚光电热联供系统性能测试台,将电热联供系统组件与平板光伏组件工作温度进行了对比,通过改变换热介质流量,分析了系统综合性能效率随换热介质流量变化的规律。结果表明,在约2倍聚光条件下,换热介质质量流量为2.41 g/s,室外平均气温为2℃时,槽式聚光电热联供系统的输出电功率约是平板光伏组件的2倍,系统综合性能效率为69.88%,系统输出水温约为20℃左右。该研究可以为设施农业与太阳能光伏利用技术的高效耦合提供了参考。