不同年型下日光温室内小气候差异

为了研究不同年型下日光温室内小气候的差异及对蔬菜生长发育需要的满足情况,实现对日光温室有目的地科学管理,笔者基于偏暖年型和偏冷年型下日光温室内小气候资料,结合黄瓜生长发育所需要的气象条件,对比分析2种年型下日光温室内在温度、光照和空气相对湿度方面的差异。结果表明,偏暖年型下日光温室内的适宜温度出现的时间较长,日照相对充足,但发生热害的风险更大,温室管理应重点预防热害;偏冷年型下日光温室内的热量远不能满足黄瓜生长发育需要,尤其是冬季,存在发生冷害或冻害的风险,温室管理应以预防低温冷害或冻害为重点。     

基于BP神经网络的冬季日光温室小气候模拟

为了系统分析日光温室内外气候特征的关系,向日光温室作物环境调控及小气候预报提供支持,根据冬季日光温室内小气候观测试验资料和附近气象站观测资料,利用BP神经网络方法建立3个模型,分别对3种不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征进行模拟。结果表明,3个模型气温训练值与实测值的均方根误差(RMSE)都在2℃以内,决定系数都在0.95以上;相对湿度训练值的RMSE都在2个百分点以内,决定系数均高于0.95;接受到的太阳辐射的训练值与实测值的RMSE都在16 W/m2以内,决定系数也均超过0.95。利用此模型得到的气温预测值与实测值的RMSE都在2℃以内,决定系数都在0.9以上;相对湿度预测值与实测值的RMSE都在4个百分点以内,晴天和少云-多云状况下决定系数均高于0.9,寡照状况下的决定系数略低,约为0.8;接受到的太阳辐射的预测值与实测值的RMSE都在26 W/m2以内,决定系数均超过0.95。说明所建BP神经网络模型对于不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征模拟都有较高的精度,可以用于预测。