玻璃温室和塑料大棚内逐时气温模拟模型

2014-2016年在江苏省不同地区选择塑料大棚和玻璃温室进行设施内气温监测,基于设施内日最高和最低气温,采用余弦分段函数、正弦分段函数、正弦-指数分段函数、一次分段函数和神经网络模型分别模拟不同季节和不同天气状况（晴天和阴雨天）下的逐时气温日变化,探究利用室内最高和最低气温模拟计算逐时气温的方法,以及设施内逐时气温日变化规律。结果表明：5种模型均可通过当日最高、最低气温模拟逐时气温变化,其中神经网络模拟精度较高（RMSE=0.69℃）,并且受温室类型、天气状况和季节变化的影响较小,普适性较高;正弦-指数分段函数模拟效果最好（RMSE=0.43℃）,且受天气和季节的影响较小,但其受温室本身特性和地区的影响较大;余弦分段函数（RMSE=0.85℃）和正弦分段函数（RMSE=0.78℃）模拟效果相近,且受天气和地区的影响;一次分段函数准确度较低（RMSE=0.90℃）且误差变化较大。各方法对塑料大棚内逐时气温的模拟精度均高于玻璃温室。模型模拟精度的季节变化因模型和温室类型有一定差异,但通常情况下,春季和冬季的模拟误差大于秋季,夏季误差最小。     

基于BP神经网络的杨梅大棚内气温预测模型研究

利用2009年12月-2010年5月塑料大棚内外观测的气象数据,构建了基于BP神经网络的杨梅生产大棚内的最高、最低气温预测模型,根据逐时转化系数计算出棚内相应的逐时气温,达到逐时预报大棚内气温的目的。通过模拟回代和对独立试验数据的验证,基于BP神经网络模型对大棚内日最低气温、日最高气温和逐时气温预测值与实际值的回归估计标准误差（RMSE）分别为0.8℃、1.4℃和0.7℃,精度明显高于同时利用逐步回归法建立的模型。该模型所需参数少,实用性强,模拟精度高,可为设施杨梅气象服务和环境调控提供依据。     

日光温室冬春两季环境因子变化研究

在正常生产管理条件下,利用温室智能监控系统,自动监测记录冬、春两季日光温室内外空气温度、光照强度,温室内空气湿度、土壤温度,研究冬、春两季日光温室环境因子日变化差异及环境因子间的相互关系差异。结果表明,土壤温度与温室内外光照及温室内湿度的相关性,春季显著大于冬季;温室内湿度与温室内、外光照强度、温室内外温度以及温室外温度与温室的相关性,春季显著小于冬季。土壤温度与温室内、外温度的关联程度,春季温室内温度强于温室外温度,冬季温室外温度强于温室内温度。温室外温度与温室内、外光照、土壤温度的关联程度,春季温室内、外光照强于土壤温度,而冬季土壤温度强于温室内、外光照。冬季温室内湿度显著高于春季,日变化幅度显著小于春季。春季最低温室内要高于冬季最低温度10 ℃以上,日变化幅度明显小于冬季;春季温室内、外最大光照强度是冬季的2倍,且春季光照时间长。春季室外温度平均高于冬季12 ℃以上,春季温室内土壤温度始终要高于冬季10 ℃以上。     

基于热平衡模型的温室地表水源热泵系统供暖设计与试验

为降低长江三角洲温室冬季供暖能耗,提出一种采用温室运行热负荷预测技术进行开放式温室地表水源热泵供暖系统（surface water-source heat hump system,SWSHPS）的供暖设计方法。结合温室的工程运行实际和各种环境因素,建立了温室热平衡预测模型。并采用MATLAB/SIMULINK模块进行了8种温室环境条件下的能量数值模拟,计算了温室不同覆盖材料和保温幕状态的能耗,当室外空气温度为0℃时,纳米掺锑二氧化锡涂膜玻璃温室比普通浮法玻璃温室可减少能耗23%,夜间开启保温幕比收拢可减少能耗22%。最后进行了温室冬季供暖试验,试验结果表明：室内空气温度垂直分布较均匀,能够满足设计要求,1月份系统平均制热性能系数（coefficient of performance,COP）值为2.3。基于热平衡预测模型设计的温室地表水水源热泵供暖系统是可行的。     

基于CFD的日光温室墙体蓄热层厚度的确定

日光温室墙体蓄放热能力的优劣取决于墙体蓄放热特性与蓄热层厚度,确定日光温室蓄热层厚度,对于推进日光温室墙体改进意义重大。该研究以温室内太阳辐射与室外气温作为输入条件,按照试验温室实际尺寸和相关关系进行参数化建模并模拟计算不同月份墙体蓄热层厚度。选择乌鲁木齐地区2018年1月-4月典型晴天进行测试,以温室地面、墙体表面的太阳辐射为输入条件,室外空气温度为边界条件,利用AutodeskCFD软件对晴天9:00至次日9:00的温室砖墙内部温度场进行了模拟,并通过对比墙体内部0、10、20、30、40、50 cm处温度测点的实测值与模拟值验证模拟结果的准确性。结果表明,温室墙体模拟结果与测试结果吻合度较高,1月9日、2月9日、3月6日各层平均误差均在1.5℃以下,4月6日实际值与模拟值误差较大,模拟值较实际值滞后,趋势随着深度与墙体温度的升高而更加明显。在温室墙体材料、结构、室内外的光温环境的共同影响下,温室墙体传热是一个复杂的非稳态过程。砖墙温室与土墙温室类似,墙体可划分为"保温层、稳定层、蓄热层",各层的厚度与墙体蓄热材料、保温材料的热物性有关。对墙体温度场、各层的温度衰减因子以及延迟时间分析可知,墙体厚度在0～30 cm范围内,墙体温度波动较为明显,墙体厚度大于30 cm时,温室墙体一天内温度波动较为平缓,波幅较小。随着气温回升,温室墙体内部温度整体提高,各层温度波动相差不大。在温室结构、保温性能不变的情况下,温室蓄热层厚度及波动情况受外界光温环境的综合影响较小。综上所述,采用CFD模拟温室墙体温度场的变化,并根据温室墙体温度场变化确定温室墙体蓄热层厚度是可行的,可靠性较高。该研究可为其他区域优选温室墙体结构,推进日光温室墙体改进提供依据和参考。     

大型连栋温室环境参数的线性时不变系统建模

华北地区大型连栋温室夏季强制通风降温的水、能消耗很大,为了使环境调控既能适宜作物生长又能降低调控消耗,迫切需要精确有效的环境温度和湿度动态模型。该文采用线性时不变系统的ARX模型及系统辨识方法,对华北地区连栋温室夏季强制通风降温动态过程进行室内温度和湿度建模。试验在2003年夏季6－7月进行,以1 min的时间间隔连续采集室内温度、湿度、室外温度、湿度、光照强度、风速、风机运行状态和数据采集时刻8个参数,将采集的数据分成辨识集和证实集两组,用辨识集数据采用最小二乘法进行模型系数回归,用证实集数据进行模型验     

基于主成分回归的日光温室内低温预测模型

利用2010/2011年度冬季日光温室内小气候观测资料对冬季日光温室内温度变化特征进行分析,并结合温室外温度以及用云遮系数法和风级风速转换方法得到的室外总云量和最大风速,采用主成分回归分析法建模,以对日光温室内日最低气温进行预报.结果表明,(1)通过云遮系数法和风速风级转化标准模拟的室外总云量和最大风速误差较小.(2)日光温室内最低气温与温室内前一天的各小气候要素有较好的相关性,此外,温室内外各气象要素之间也存在显著的相关性.(3)主成分回归提取了温室内小气候要素主成分、温室外天气状况与温度主成分、风速主成分3个主要因子.建立的日光温室内最低气温预报模型,其复相关系数为0.857,并通过显著性检验.(4)利用2011/2012年冬季温室资料对低温预报模型进行检验,预测值与实际值之间的平均绝对误差小于1℃,平均相对误差在13％以内,整个冬季的均方根误差为1.1℃.说明所建日光温室内低温预报模型有较高的精度,能够满足温室内最低温度的预测需求.     

利用Elman神经网络的华北棚型日光温室室内环境要素模拟

准确模拟日光温室内环境的变化过程是实现温室环境精准调控的前提。该研究以3个生长季的日光温室室内实时气象观测资料为基础,利用Elman神经网络建模的方法,对日光温室室内1.5 m气温、0.5 m气温和CO_2浓度进行逐时模拟,对日光温室室内平均湿度、平均温度、最高温度和最低温度进行逐日模拟,建立基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时及逐日模拟模型,利用独立的气象观测资料对模型进行验证,并基于逐步回归方法和BP神经网络方法结果进行对比分析。结果表明:1)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(1.5m气温、0.5m气温和CO_2浓度)逐时模拟值与实测值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.14℃、1.33℃和55.32μmol/mol,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别为10.01%、5.87%和10.70%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时模拟效果和稳定性最优。2)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(日均空气湿度、日均气温、日最高气温和日最低气温)逐日模拟值与实测值的RMSE分别为0.59%、0.88℃、2.02℃和0.98℃,NRMSE分别为0.79%、4.44%、7.02%和6.66%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐日模拟效果和稳定性最优。研究结果可以准确模拟日光温室室内逐时及逐日环境,也可以为环境模型与作物模型相互耦合提供技术支撑。     

温室采暖设计室外计算温度取值方法探讨

温室采暖设计室外计算温度直接影响温室采暖热负荷的大小,经济合理地确定其取值对保障温室作物的生长、降低温室建设投资、节约能源、提高经济效益等都有重要意义.该文在分析国家和行业相关标准的基础上,借鉴国外经验,提出根据温室的设计使用寿命,采用"一定年限内累年年最低温度的平均值"作为温室采暖设计室外计算温度的计算方法,结合分析国内气象数据,该方法计算所得的温室采暖设计室外计算温度可使温室采暖期的保证率提高到99%±0.5%.同时,给出了最近30年和20年全国温室采暖设计室外计算温度的等值线图,可供温室采暖设计参考.     

小时和日步长热时对夏玉米生育期模拟的影响

热时是模拟和预测作物生育期的重要参数,而小时步长热时与日步长热时之间存在差异。该研究利用郑州农业气象试验站2005-2018年逐小时气温数据和同期夏玉米生育期观测资料,南阳、获嘉和黄泛区农场2012-2013年玉米分期播种生育期资料和逐时气温数据,选择线性模型、Logistic模型和Wang-Engel(WE)模型3种作物生育速率温度响应模型,结合玉米三基点温度,分别计算了各模型中夏玉米出苗、拔节、开花和成熟期的小时步长热时和日步长热时的累积值,比较这3种模型的小时步长热时与日步长热时对玉米生育期的模拟效果。结果表明:在夏玉米生长期内,3个温度模型的逐日热时整体上表现为日步长热时大于小时步长热时,气温日变化是造成这种差异的直接原因。日平均气温达到作物生长最适温度附近时,小时步长热时与日步长热时的日差异最大值可达9.7℃·d(线性)、9.1℃·d(Logistic)和7.4℃·d(WE)。线性模型在拔节期、开花期的日步长热时累积比小时步长热时显著偏多(P0.05),Logistic模型在拔节、开花和成熟期的日步长热时累积也比小时步长热时显著偏多(P0.05),而WE模型在各生育期均无显著性差异。在同一温度模型条件下,日步长热时与小时步长热时的生育期模拟差异不大于1 d,生育期时长模拟差异不大于2 d。小时步长热时没有显著提高夏玉米生育期模拟精度。     

赣江上游平江流域近30年不同量级降雨时空分布特征

为研究全球气候变暖影响下的赣江上游平江流域不同量级降雨时空分布特征,基于1989—2018年逐小时降雨数据,运用Mann-Kendall趋势检验法、Morlet小波分析等方法对不同量级降雨在年、季、月、时尺度上进行了分析。结果表明:(1)近30年来,小、中、大、暴雨占年雨量的比率分别为18.64%,29.76%,29.70%,21.90%,降雨集中在春、夏季,小、中、大、暴雨峰值分别出现在3月、4月、6月、6月,百年一遇暴雨量为175.5 mm;(2)空间分布特征:暴雨在各尺度上多为“南低北高”,小雨、大雨总体表现为“西低东高”,中雨随机性较强,在各尺度上差异较大;(3)年小雨、年中雨量呈下降趋势,年大雨、年暴雨量呈上升趋势,2月、11月中雨量分别通过α=0.05及0.01显著性检验分别表现为下降、上升趋势;(4)小时降雨量在09:00至次日06:00随时间变化递增,其与降雨侵蚀力在空间分布上均表现出自东北向中南递减而后向西南递增的特点,其雨带在空间上随时间的推移表现出自中部向两侧扩散的特征;(5)年降雨量受中、大雨量的影响第一、二主周期表现为26～27 a,7～8 a,受暴雨量的第一主周期影响第三主周期表现为4～5 a。综上,不同量级降雨时空分布不均,具有朝极端降水发展的趋势,未来应更加注意5—6月流域北部由暴雨带引发的洪涝灾害。     

Immediate and subsequent effects of drying and rewetting on microbial biomass in a paddy soil

Many surface soils in Japan may experience more frequent and intense drying–rewetting (DRW) events due to future climate changes. Such DRW events negatively and positively affect microbial biomass carbon (MBC) through microbial stress and substrate supply mechanisms, respectively. To assess the MBC immediately after DRW and during the incubation with repeated DRW cycles, two laboratory experiments were conducted for a paddy soil. In the first experiment, we exposed the soil to different drying treatments and examined the MBC and hourly respiration rates immediately after the rewetting to evaluate the microbial stress. In the second experiment, we compared microbial growth rates during the incubation of the partially sterilized soil with a continuously moist condition and repeated DRW cycles to evaluate the contribution of the substrate supply from non-biomass soil organic C on MBC. First, all drying treatments caused a reduction in MBC immediately after the rewetting, and higher drying intensities induced higher reduction rates in MBC. A reduction of more than 20% in MBC induced the C-saturated conditions for surviving microbes because sufficient concentrations of labile substrate C were released from the dead MBC. Second, repeated DRW cycles caused increases in the microbial growth rates because substrate C was supplied from non-biomass organic C. In conclusion, MBC decreased immediately after DRW due to microbial stress, whereas MBC increased during repeated DRW cycles due to substrate C supplied from non-biomass organic C.     

低温菌株的筛选及对堆肥温度的影响

为解决北方低温季节牛粪大量堆积问题,将筛选的糖、淀粉、蛋白质和纤维素分解菌株复配,优化出组合菌剂（T1＋DF2＋D2＋D5＋XB1＋XA2）,研究低温下优化组合菌剂对低温牛粪堆肥起温的影响。结果表明,在室外-20℃低温下,牛粪接种优化组合菌剂后物料迅速升温,48h达55.8℃,第4d达64.9℃,高温期维持8～9d,发酵周期缩短至15d,而未加菌和加常温发酵剂的对照则一直未进入高温期。说明添加低温复合发酵剂能使低温下牛粪堆体迅速升温,进入高温期,完成无害化,缩短发酵周期。     

基于三维水温模型预测有支流影响下的水库水温

以存在支流的新疆自治区某水库为例,分析其支流与主库之间的相互关系,采用三维水温模型,对有无支流影响下的水库进行了模拟计算,对比分析了水库库区的水温分布、坝前垂向水温和水库的下泄水温。结果表明,支流对水库的水温分布存在一定的影响,在有支流影响时,水库坝前底部水温较低,下泄水温也较低,并在冬季出现较大温差。通过改变主支库交汇处距坝址的距离,分析表明支流离坝址越近,对水库的水温分布影响越大。     

畜禽体温自动监测技术及应用研究进展

体温是衡量畜禽健康状况的重要生理指标,快速准确的测温方法是进行疾病监测及诊疗的有效手段。该文针对目前畜禽养殖行业采用的体温监测技术及其发展进行阐述,重点比较了体内和体外两大类自动化测温技术的优缺点以及应用场景;详述了红外体表测温、数据传输与网络以及体温自动监测等技术在畜禽生产性能、健康监测以及行为监测等方面的应用。分析了自动测温技术存在着设备安装、数据传输、温度补偿模型建立等难点,同时表明在无创测温、测量精度、测温部位以及畜禽舍环境调控等方面应作为改进研究重点,并提出体外检测非接触式红外热成像自动测温技术以其快速、高效、无应激等优点,将成为畜禽养殖体温监测研究及应用发展的重点方向。     

果品冷凉库库温波动原因分析及控制

果品冷凉库库温波动,特别是大幅度波动,严重影响了中长期贮藏的果品保鲜质量。该文采用自行设计的简易方法对温控仪表的温度漂移和库温进行检测,结果表明温控仪表的温度漂移是库温发生大幅度波动的主要原因。根据检测结果,通过对温控仪表电路进行改进,使温控仪表的温度漂移得到有效控制,从而降低了库温误差。温控仪表温漂误差幅度由3.5℃下降到0.3℃,库温波动幅度由5.3℃下降到1.4℃。温控仪表漂移误差得到有效控制,对提高果品贮藏保鲜质量具有重要意义。     

季节性积雪消融对浅层土壤热状况的影响

为确定季节性积雪的消融变化及其对浅层土壤热状况的影响,该研究以野外实测试验数据为基础,分析了积雪消融期的雪层厚度变化以及浅层土壤温度状况。研究结果表明：积雪消融速率与气温变化密切相关,但积雪厚度的不同并未明显引起日积雪消融量的差异;积雪覆盖下土壤温度变幅明显小于无雪区,土壤温度对气温变化的响应及解冻时间随积雪厚度的增加而延后;积雪的存在阻碍了地气之间的能量交换,使得气温对土壤温度的直接影响深度在减小,体现为49 cm厚积雪区减少了10 cm,而80 cm厚积雪区更是减少了25 cm,从而表明季节性积雪对土壤温度的影响随雪层的加厚而增强;当积雪融化完毕之后,土壤温度状况逐渐恢复到无雪时的水平,并且土壤深度越浅,其恢复速度越快。这为地气之间能量交换的进一步研究提供了参考,对土壤学、农业灌溉、农业生产等相关问题的研究有着一定的参考价值。     

南疆环塔里木盆地区域近50a冬季气温变化特征分析

根据南疆环塔里木盆地区1961—2010年以来资料完整的32个气象站点的资料,利用线性趋势函数分析了该地区近50年的冬季气温变化特征。结果表明：南疆环塔里木盆5个区域冬季年平均气温、平均最低气温、极端最低气温均呈增暖趋势,平均气温最高的年份集中出现在80年代末以后,冬季最暖年的出现具有统一性、大范围的特性暖温年多发生在80年代后,且90年代是50年中最暖的时期,冷年多发生在20世纪60年代、70年代;平均气温异常的年份为：1966年、1977为气温异常偏冷年,无异常偏暖年。     

龙眼角颊木虱发育起点温度和有效积温的研究

报道了龙眼角颊木虱的各个虫态及全世代的发育起点温度和有效积温, 并与实际发生情况作了初步验证。研究结果表明, 该虫全世代的发育起点温度C为6.966±2.0142 (℃), 有效积温K 为770.224±88.2071 (日度), 龙眼角颊木虱在福州地区全年发生的理论代数为5.907 代, 与实际发生6 代相吻合     

用遗传算法确定考虑温度历程的混凝土水化放热模型参数及试验验证

目前,考虑温度历程绝热温升模型存在参数较难确定和尚未有现场非绝热温升试验验证其精度2个问题。为了解决这2个问题,该文提供了一种合适的遗传算法实现方法,设计了2个温度历程不同的混凝土非绝热温升试验,并将一个混凝土块的试验数据及该方法反演获得的参数应用到模拟另一个混凝土块温度场中。试验结果表明,即使温度历程差异较大,遗传算法也能获取准确的参数。应用遗传算法解决考虑温度历程混凝土水化放热模型具有可行性;且较未考虑温度历程模型,考虑温度历程的混凝土水化放热模型精度有明显提高。未考虑温度历程模型的平均误差为1.1℃而考虑温度历程模型平均误差仅为0.4℃。