孟翠麗 楊文剛 黃永學(xué) 王涵 陳鑫 陸鵬程

摘要：選用武漢農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站的單體薄膜大棚、連棟薄膜大棚、PVC溫室為研究對(duì)象，分別研究了晴天、多云、陰天室內(nèi)外氣溫的日變化特征，并構(gòu)建了不同覆蓋方式下溫室內(nèi)氣溫的預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明，PVC溫室保溫性能最好;單體薄膜大棚內(nèi)氣溫升降速度快，升降幅度大。模型值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差在2.2%～8.7%之間，均方根介于0.7～1.7 ℃。模型擬合精度較高，可為武漢市不同結(jié)構(gòu)設(shè)施蔬菜的溫室內(nèi)溫度調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)。關(guān)鍵詞：溫室;氣溫;預(yù)測(cè);武漢

中圖分類(lèi)號(hào)：S162.4 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ?文章編號(hào)：0439-8114（2015）23-6033-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.23.061

Research on the Temperature Characteristics and Prediction Model for Different Structure Greenhouse in Typical Weather in Wuhan

MENG Cui-li， YANG Wen-gang， HUANG Yong-xue， WANG Han， LU Peng-cheng

（Wuhan National Agricultural Meteorology Station， Wuhan 430040， China）

Abstract： One-span plastic greenhouse，multi-span plastic greenhouse and PVC greenhouse were selected to study ?the diurnal characteristics of interior and outdoor temperature in sunny， cloudy and dusky day at Wuhan national agro-meteorological stations， and air temperature prediction model for each kind of greenhouse was developed using stepwise regression method. The results indicated that the thermal insulation property of PVC greenhouse was the best. Variety range of air temperature inside one-span plastic greenhouse was higher with quicker ascend and descend of the speed. The corresponding relative error were all between 2.2% to 8.7%，and the root mean square error（RMSE） were all between 0.7 to 1.7 ℃. The models was quite precisely，which could provide scientific basis for control and predication of air temperature inside the greenhouse of facility vegetables in Wuhan city.

Key words：greenhouse;air temperature;prediction;Wuhan city

設(shè)施蔬菜上市早、品質(zhì)好、經(jīng)濟(jì)效益大，已經(jīng)成為農(nóng)民增收的重要途徑。武漢市東西湖區(qū)位于武漢近郊，是武漢市民“菜籃子”所在地，近年來(lái)，武漢市設(shè)施蔬菜已成為種植業(yè)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。溫室內(nèi)溫度直接影響著作物生長(zhǎng)發(fā)育的全過(guò)程，溫度維持在一定范圍內(nèi)，作物生長(zhǎng)良好，溫度低于或高于某一閥值時(shí)，作物將停止生長(zhǎng)甚至死亡。研究不同結(jié)構(gòu)溫室氣溫的變化特征及預(yù)報(bào)方法，可為不同結(jié)構(gòu)的設(shè)施蔬菜生產(chǎn)環(huán)境調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)，也可提升氣象為農(nóng)服務(wù)的水平，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)保駕護(hù)航。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在溫室小氣候方面已有一定的研究[1-4]，符國(guó)槐等[5]基于逐步回歸方法構(gòu)建了草莓的大棚氣溫預(yù)測(cè)模型;馬承偉等[6]建立了溫室多層覆蓋傳熱的理論模型;余朝剛等[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，構(gòu)建了溫室室內(nèi)溫度預(yù)報(bào)模型;金志鳳等[8]以楊梅為對(duì)象構(gòu)建了大棚內(nèi)的最高、最低氣溫BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型;陳丹等[9，10]研究了夏季和冬季單棟、三連棟、六連棟3種塑料大棚內(nèi)外小氣候特征。前人研究多集中在單體薄膜塑料大棚、連棟薄膜大棚、北方日光溫室等，少有單體薄膜、連棟薄膜、PVC溫室3種結(jié)構(gòu)溫室的對(duì)比分析。本研究選用冬季（2012年12月至2013年3月）3種結(jié)構(gòu)溫室（單體塑料大棚、連棟塑料溫室、PVC溫室）內(nèi)逐時(shí)的氣溫資料，根據(jù)日照百分率將天空狀況劃分為晴天、多云到少云、寡照3種類(lèi)型，分別求冬季3種典型天氣狀況下逐時(shí)室內(nèi)氣溫平均值，以期全面認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)溫室內(nèi)的氣溫變化，為溫室環(huán)境模擬和預(yù)測(cè)提供理論基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，采用逐步回歸方法，構(gòu)建了不同結(jié)構(gòu)典型天氣條件下逐時(shí)預(yù)報(bào)模型。本研究可為武漢市設(shè)施蔬菜栽培環(huán)境管理和氣象服務(wù)提供依據(jù)。

1 ?材料與方法

1.1 ?試驗(yàn)時(shí)間、地點(diǎn)

試驗(yàn)觀測(cè)時(shí)間為2012年12月至2013年2月、2013年12月至2014年2月。小氣候觀測(cè)試驗(yàn)地點(diǎn)位于武漢市東西湖區(qū)慈惠農(nóng)場(chǎng)的武漢農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，分別選取單棟塑料大棚（以下簡(jiǎn)稱(chēng)單棚）、兩連棟塑料大棚（以下簡(jiǎn)稱(chēng)連棚）、PVC溫室進(jìn)行觀測(cè)。

1.2 ?方法

溫室內(nèi)氣溫觀測(cè)的時(shí)間間隔為每10 min一次，觀測(cè)儀器為江蘇省無(wú)線(xiàn)電科學(xué)研究所有限公司生產(chǎn)的ZQZ-II型自動(dòng)觀測(cè)儀;根據(jù)當(dāng)日的日照百分率值劃分不同天氣類(lèi)型，對(duì)比分析不同結(jié)構(gòu)溫室在典型天氣條件下氣溫的日變化特征。采用逐步回歸方法建立不同結(jié)構(gòu)溫室氣溫逐時(shí)預(yù)報(bào)模型，并對(duì)模型進(jìn)行回代檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。

2 ?結(jié)果與分析

2.1 ?典型天氣狀況下不同結(jié)構(gòu)溫室內(nèi)氣溫特征

2.1.1 ?晴天氣溫的日變化 ?大棚內(nèi)的氣溫主要受太陽(yáng)輻射的影響，晴朗天氣，3種覆蓋條件下氣溫日變化特征相似，均有明顯的上升和下降過(guò)程，且變化趨勢(shì)基本相同。日出之前，溫度呈緩慢下降趨勢(shì)，3種覆蓋條件下溫度均在7：00左右出現(xiàn)最低值，其中，連棚室內(nèi)日最低值為0.008 ℃，單棚為-0.411 ℃，PVC溫室為1.572 ℃，室內(nèi)氣溫日最低值從大到小的順序?yàn)镻VC溫室、連棚、單棚;日出后，隨著太陽(yáng)輻射的增加，棚內(nèi)氣溫急速升高，連棚室內(nèi)的日最高氣溫17.369 ℃出現(xiàn)在14：00，單棚28.863 ℃出現(xiàn)在13：00，PVC溫室18.976 ℃出現(xiàn)在14：00，室內(nèi)氣溫日最高值從大到小為單棚、PVC溫室、連棚，連棚與PVC溫室氣溫達(dá)到峰值的時(shí)間接近，而單棚則較早達(dá)到日氣溫極大值;隨后溫度呈下降趨勢(shì)。連棚室內(nèi)溫度的日較差為17.36 ℃，單棚為29.27 ℃，PVC溫室為17.40 ℃，單棚的日較差值最高，連棚與PVC溫室的日較差值較為接近（圖1）。

2.1.2 ?多云氣溫的日變化 ?由圖2可見(jiàn)，3種覆蓋條件下室內(nèi)氣溫的日變化趨勢(shì)基本相似，日出之前，室內(nèi)氣溫呈緩慢下降趨勢(shì)，三者均在7：00左右出現(xiàn)最低值，連棚日最低氣溫為1.40 ℃，單棚為1.62 ℃，PVC溫室為2.90 ℃，單棚與連棚較為接近，而PVC溫室則明顯高于其余兩者;隨后呈先升后降趨勢(shì)，至日落時(shí)分基本趨于平穩(wěn)。連棚條件下，其峰值14.61 ℃出現(xiàn)在14：00，單棚峰值25.4 ℃出現(xiàn)在13：00，PVC溫室峰值16.5 ℃出現(xiàn)在14：00。室內(nèi)氣溫日最高值從大到小為單棚、PVC溫室、連棚。連棚條件下氣溫日較差為13.21 ℃，單棚為23.85 ℃，PVC溫室為13.60 ℃，單棚的日較差值最高，連棚與PVC溫室較為接近。

2.1.3 ?陰天氣溫的日變化 ?如圖3所示，陰天太陽(yáng)輻射較弱，溫度的上升和下降趨勢(shì)不明顯。陰天狀況下，連棚室內(nèi)氣溫最高值8.24 ℃出現(xiàn)在14：00，最低值4.05 ℃出現(xiàn)在7：00，氣溫日較差4.18 ℃;單棚室內(nèi)氣溫最高值12.59 ℃出現(xiàn)在13：00左右，最低值4.61 ℃出現(xiàn)在7：00，氣溫日較差7.98 ℃;PVC溫室室內(nèi)氣溫最高值9.57 ℃出現(xiàn)在14：00左右，最低值4.97 ℃出現(xiàn)在7：00，氣溫日較差4.60 ℃;室內(nèi)氣溫日最低值差異不大，出現(xiàn)時(shí)間一致。

2.2 ?典型天氣狀況下不同結(jié)構(gòu)溫室模型構(gòu)建及驗(yàn)證

2.2.1 ?相關(guān)分析 ?為全面了解室外各氣象因子與溫室內(nèi)氣溫變化的關(guān)系，選用逐時(shí)室外氣溫、室外相對(duì)濕度、室外風(fēng)速、室外太陽(yáng)輻射值與不同結(jié)構(gòu)溫室內(nèi)氣溫作相關(guān)分析，篩選出相關(guān)程度較高的因子作為模型因子。由相關(guān)分析的結(jié)果（表1）可知，室外氣溫與不同結(jié)構(gòu)溫室內(nèi)氣溫均有較高的相關(guān)性，說(shuō)明室外空氣通過(guò)熱傳導(dǎo)與室內(nèi)空氣進(jìn)行熱交換直接影響室內(nèi)氣溫變化。由于水汽的比熱容較空氣中其他氣體的大很多，濕度較大時(shí)，氣溫升高1 ℃所需的熱量就多，因此，室外空氣的相對(duì)濕度間接影響著室內(nèi)氣溫，相關(guān)分析表明室外相對(duì)濕度與室內(nèi)氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)。風(fēng)速表示空氣的流動(dòng)速率，風(fēng)速越大，空氣流動(dòng)就越快，空氣的熱量交換速率就快。晴天、多云狀況下呈正相關(guān)，室外風(fēng)速越大，室內(nèi)氣溫值越高，陰天狀況下呈負(fù)相關(guān)，室外風(fēng)速愈大，室內(nèi)氣溫值愈低;太陽(yáng)輻射是室內(nèi)氣溫升高的直接熱量來(lái)源，3種覆蓋條件下晴天的相關(guān)系數(shù)最大，其次為多云，陰天最小，且3種天氣狀況下，單棚的相關(guān)系數(shù)較大，連棚和PVC溫室的較小。

2.2.2 ?典型天氣狀況下不同結(jié)構(gòu)溫室內(nèi)氣溫預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建 ?基于以上相關(guān)分析結(jié)果，選用多元逐步回歸方法，在SPSS 16.0軟件中構(gòu)建不同結(jié)構(gòu)溫室在典型天氣狀況下的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型。模型結(jié)果見(jiàn)表2，模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)均大于0.9，表明模型擬合效果良好。

2.2.3 ?模型回代檢驗(yàn) ?為了驗(yàn)證模型的可靠性，將典型天氣狀況下的逐時(shí)數(shù)據(jù)分別代入相應(yīng)的模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合效果，模型值與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖見(jiàn)圖4。

單棚晴天條件下，模擬的相對(duì)誤差7.2%，均方根誤差1.77 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)59%、<2.0 ℃達(dá)85%;多云，模擬的相對(duì)誤差5.0%，均方根誤差1.6 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)58%、<2.0 ℃達(dá)81%;陰天，模擬的相對(duì)誤差4.3%，均方根誤差1.36 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)70%、<2.0 ℃達(dá)91%。

連棚晴天條件下，模擬的相對(duì)誤差7.9%，均方根誤差1.15 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0℃的達(dá)74%、<2.0 ℃達(dá)91%;多云，模擬的相對(duì)誤差7.2%，均方根誤差1.05℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)76%、<2.0 ℃達(dá)96%;陰天，模擬的相對(duì)誤差2.7%，均方根誤差0.70 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)89%、<2.0 ℃達(dá)98%。

PVC溫室晴天條件下，模擬的相對(duì)誤差5.9%，均方根誤差1.65 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)62%、<2.0 ℃達(dá)85%;多云，模擬的相對(duì)誤差4.8%，均方根誤差1.48 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)56%、<2.0 ℃達(dá)87%;陰天，模擬的相對(duì)誤差2.2%，均方根誤差0.85 ℃，誤差絕對(duì)值<1.0 ℃的達(dá)87%、<2.0 ℃達(dá)97%。

2.2.4 ?模型預(yù)報(bào)檢驗(yàn) ?為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的可靠性，選取2013年12月24日作為典型晴天、2014年1月12日作為典型多云天，2014年1月28日作為典型陰天，對(duì)不同結(jié)構(gòu)溫室模型進(jìn)行獨(dú)立樣本預(yù)報(bào)驗(yàn)證。模型預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比見(jiàn)圖5。

單棚在晴天條件下，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的變化特征大體趨于一致，最大為2.8 ℃;模擬的相對(duì)誤差6.1%，均方根誤差為1.49 ℃;多云誤差絕對(duì)值0.28～2.86，模擬的相對(duì)誤差6.0%，均方根誤差1.22 ℃;陰天誤差絕對(duì)值0.06～2.1，模擬的相對(duì)誤差6.1%，均方根誤差1.23 ℃。

連棚晴天條件下，室內(nèi)氣溫模型值與實(shí)測(cè)值更為接近，更能夠準(zhǔn)確反映其隨時(shí)間的變化規(guī)律。其誤差絕對(duì)值0.06～2.40，模擬的相對(duì)誤差8.7%，均方根誤差1.19 ℃;多云誤差絕對(duì)值0.02～1.70，模擬的相對(duì)誤差4.4%，均方根誤差0.91 ℃，陰天誤差絕對(duì)值0.11～0.92，模擬的相對(duì)誤差6.0%，均方根誤差0.55 ℃。

PVC溫室晴天條件下，誤差絕對(duì)值0.45～2.70，模擬的相對(duì)誤差9.0%，均方根誤差1.7 ℃，多云誤差絕對(duì)值0.15～2.10，模擬的相對(duì)誤差8.4%，均方根誤差1.05 ℃。陰天誤差絕對(duì)值0.01～1.01，模擬的相對(duì)誤差2.0%，均方根誤差0.65 ℃。

3 ?小結(jié)

本文研究了武漢地區(qū)不同結(jié)構(gòu)溫室典型天氣狀況下氣溫的日變化特征。結(jié)果表明，晴天與多云條件下室內(nèi)氣溫最低值單棚與連棚較為接近，PVC溫室明顯高于其余兩者;日較差單棚最為劇烈，而連棚與PVC溫室則較為接近;3種覆蓋條件下陰天室內(nèi)氣溫日變化幅度明顯小于晴天、多云，尤其是陰天日最低氣溫值非常接近。

本研究選用通過(guò)90%以上顯著性檢驗(yàn)的因子作為模型因子，采用多元逐步回歸方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)均大0.9，模擬值與實(shí)測(cè)值在1∶1線(xiàn)附近，離散程度低，模型的擬合效果良好。模型回代結(jié)果表明，誤差絕對(duì)值單棚晴天及多云、PVC溫室晴天及多云在81%～87%之間，其他模型均在90%以上。連棚、PVC溫室的擬合優(yōu)度高于單棚，陰天時(shí)的擬合優(yōu)度較其余兩種天氣。選取典型天氣對(duì)所建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，3種覆蓋方式典型天氣條件下模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)一致，PVC溫室、連棚各模型的誤差絕對(duì)值小于單棚。晴天狀況下擬合的最大誤差均發(fā)生在午后的峰值處。

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