杨 丹 薛晓萍 李 楠 王洪波 杜海波

（1鹤岗市气象局，黑龙江鹤岗 154100；2山东省气候中心，山东济南 250031）

日光温室地温预报技术研究

杨 丹1，2薛晓萍2*李 楠2王洪波1杜海波1

（1鹤岗市气象局，黑龙江鹤岗 154100；2山东省气候中心，山东济南 250031）

根据山东省莱芜市2007～2011年冬季（12月至翌年2月）日光温室内、外气象观测资料，分析了晴天、多云天、阴天不同天气条件下日光温室内地温变化特征及其与温室内外气象要素的关系；以温室内、外气象要素为启动因子，构建了未来3d10cm逐时地温预报模型。结果表明：温室内地温与气温关系密切，其中当日及前期室外最高气温、最低气温对10cm逐时地温影响较大；未来3d10cm逐时地温预报模型中，晴天、阴天、多云天预报模型RMSE（均方根误差）分别为0.7、0.6、0.8℃，阴天预报模型精度较晴天、多云天高；00：00～07：00、08：00～17：00、18：00～23：003个时段预报模型RMSE分别为0.6、0.7、0.6℃，00：00～07：00、18：00～23：00时段预报模型精度较08：00～17：00时段高；未来1、2、3d预报模型RMSE为0.5、0.6、0.8℃，预报精度随预报时效延长逐渐降低。

日光温室；地温；预报模型

日光温室主要用于园艺作物，尤其是蔬菜的冬季反季节生产，在其生产过程中，地温是直接影响蔬菜播种、定植、生长发育的重要气象因子之一，Walker（1969）研究表明，地温变化1℃就能引起植物生长的明显变化。若地温低于作物根系生理活动所需温度，根系生长将受阻，导致生长不良，甚至死亡（姜会飞 等，2004）。关于温室内地温的相关研究国内外已有大量报道，Kurpaska和Slipek（1996）观测了加热条件下不同深度土壤的温度变化规律，为温室热环境模拟提供参数；Salomez和Hofman（2007）将温室内10cm地温作为输入量构建了叶用莴苣生长模型；白增森等（1998）基于试验观测，对冬季日光温室气温、地温变化特征进行了描述；赵统利等（2008）对不同天气条件下日光温室内不同深度地温的日变化规律进行了研究；佟国红等（2010）采用CFD模拟技术，揭示了温室内地温边际效应特征；云兴福和张津来（1992）通过揭示太阳高度角与温室内气—地间温度关系，以太阳高度角为驱动因子对温室旬平均气温、地温进行了预报；张仁祖等（2009）认为5cm地温与2 h前的室内气温存在较好相关关系，基于相邻时次（以小时为时间间隔）温室内气温建立了地面和5cm地温的预报模型；何雨等（2005）利用传热学理论，建立30min内温室内、外气象条件对室内地温影响的理论预报模型。国外学者的研究基本是针对现代温室而开展的，国内相关研究大部分集中在对温室地温变化特征进行简单分析，而地温模型的构建，或者启动因子单一，预报精度受到限制，或者是预报时效短，无法在气象保障服务中得到应用。

本试验拟通过观测番茄（Lycopersicon esculentummill.）日光温室不同深度地温，构建冬季温室内未来3d10cm地温动态预报模型，旨在为山东地区日光温室未来地温预报技术提供科学依据，对指导设施农业生产活动具有应用和参考价值，对保障区域粮食生产安全等具有指导意义。

1 材料与方法

1.1 试验设计

于2007～2011年冬季（12月至翌年2月）在山东省莱芜市大下农场10号日光温室内进行观测。试验温室坐北朝南，东西长60m，南北跨度10m，脊高3m，东、西、北3面墙是厚度为1m的实土墙，前屋面覆盖聚乙烯无滴膜，温室内种植番茄，10月播种，11～12月定植，翌年3～4月开始采收。

温室小气候观测要素包括室内气温、湿度、辐射和地温（0、5、10、20、40cm），观测仪器为ZQZ-A自动气象站，数据采集频次为1次·h-1。温室外气象资料来源于莱芜市气象局。

1.2 资料处理与分析

日光温室主要能量来源于太阳辐射，不同天气类型对温室内小气候影响存在较大差异，按照日照百分率法（P=日照时数/可照时数）将天气划分为晴天、多云天和阴天3种类型。其中，P≥0.6为晴天；0.2＜P＜0.6为多云天；P≤0.2视为阴天。预报模型主要采用逐步回归方法构建。

1.3 模型检验

模型精度采用观测值与预报值之间的均方差根RMSE（rootmean squared error）值进行检验，RMSE值越小，表明模型预报精度越高。用观测值与预报值之间1∶1关系图显示模型拟合度和可靠性。

式中，Oi、Si、N分别表示观测值、预报值和样本数。

2 结果与分析

2.1 冬季日光温室内地温变化特征

2.1.1 日光温室内地温时空变化特征 由图1可知，温室内不同深度地温之间变化趋势基本一致，地温的变化幅度受天气类型影响较大，晴天地温增温幅度最大，多云天次之，阴天最小，其次无论晴天、阴天还是多云天，随着土壤深度的加深，地温变化幅度逐渐减小。

2.1.2 日光温室内平均最高地温时空变化特征

由表1可知，温室内地面温度平均最高值出现在14：00左右，5、10、20、40cm地温平均最高温出现时间较地面分别推迟1、2～3、7～10、9～18 h；随着土层的加深，地温变化具有滞后性，且深度越深，滞后时间越长。另外，天气类型对地温平均最高值出现时间有一定影响，与晴天相比，多云天、阴天除T0、T5没有变化，T10提前1 h外，分别推迟1～5、3～9 h。2.1.3 日光温室内地温平均日较差变化特征

由表1可知，3种天气类型下地面温度、5cm、10cm、20cm、40cm地温平均日较差分别为9.9、5.6、3.1、1.2、0.2℃，随着土壤深度的加深，其平均日较差逐渐减小；另外，不同天气类型下，地温平均日较差亦存在较大差异，晴天、多云天、阴天不同深度地温平均日较差分别为5.8、4.2、2.1℃，晴天地温平均日较差最大，其次为多云天、阴天。

2.2 温室地温预报模型构建

按照晴天、多云天和阴天3种天气类型，分别统计分析2007～2011年冬季温室内地温与温室内外气象要素观测数据，充分考虑气温对地温影响的滞后效应和数据的可获取性，分别构建未来1、2、3d温室内逐时地温预报模型。由表2、3、4可见，除未来3d8：00～17：00时段外，其他预报模型决定系数（R2）均大于或等于0.80；其中，未来1d10cm逐时地温受到当日及前一日室外最高气温、最低气温和前一日室内10cm地温的影响较大，未来2、3d10cm逐时地温预报模型中，预报因子的选取主要为前一日、前两日室外最高气温、最低气温及前期不同时段室内10cm逐时地温，其中前期不同时段室内10cm逐时地温均为预报值。由于构建的是逐时地温预报模型，除阴天00：00～07：00、18：00～23：00时段（因阴天、多云天、晴天预报模型较多，未列出阴天及多云天模型，只列出晴天预报模型），其他预报模型中时间均作为启动因子被引入，取值为未来24 h的时间序数，即x=0，1，2…23。

图1 2007～2011年冬季不同天气类型条件下温室内不同深度地温日变化

表1 2007～2011年冬季不同天气类型温室内不同深度地温平均最高值及平均日较差

表2 12月至翌年2月晴天温室内未来1d10cm逐时地温预报模型

表3 12月至翌年2月晴天温室内未来2d10cm逐时地温预报模型

表4 12月至翌年2月晴天温室内未来3d10cm逐时地温预报模型

2.3 模型检验

将2012年冬季的观测数据带入所构建的未来1、2、3d10cm逐时地温预报模型中，可获得其预报值，经与实测值相比，未来1、2、3d10cm逐时地温绝对误差平均为0.4、0.5、0.8℃，随着预报时效的延长，误差呈现为增大趋势。晴天、多云天、阴天3类天气条件下的平均误差分别为0.5、0.7、0.5℃，多云条件下预报误差较其他天气类型大（表5）。

图2、3、4为晴天条件下温室内未来1、2、3d10cm逐时地温预报值与实测值1∶1对比效果。通过图2、3、4可以直观清晰地进行模型检验。RMSE是2012年莱芜冬季未来1、2、3d10cm逐时地温预报模型的检验结果值。晴天、多云、阴天3类天气条件下的RMSE平均值分别为0.7、0.8、0.6℃，00：00～07：00、08：00～17：00、18：00～23：003 个时段的RMSE平均值为0.6、0.7、0.6℃，未来1、2、3d10cm逐时地温的RMSE平均为0.5、0.6、0.8℃，RMSE值均低于最高地温25℃的10%，预报效果理想。

表5 2012年冬季不同天气类型温室内未来1、2、3d10cm逐时地温预报误差

图2 莱芜市2012年12月至2013年2月晴天条件下温室内未来1d10cm地温实测值与预报值1∶1对比效果图

图3 莱芜市2012年12月至2013年2月晴天条件下温室内未来2d10cm地温实测值与预报值1∶1对比效果图

图4 莱芜市2012年12月至2013年2月晴天条件下温室内未来3d10cm地温实测值与预报值1∶1对比效果图

3 结论与讨论

3.1 温室内地温变化规律

不同天气类型，温室内地温平均日较差为晴天最大，多云天次之，阴天最小；不同深度地温平均日较差为地面最大，依次为5、10、20、40cm地温，这是由于晴天土壤吸收太阳辐射储存热量多，温度升高快，阴天外界气温低，温室生产管理者开棚时间短甚至不开棚，白天基本没有太阳辐射，地温升温缓慢；同时地面向地下传输热量是一个缓慢的过程，使得深层地温变化存在滞后性。

3.2 预报模型误差分析

温室内地温在不同天气类型、一天中不同时段受到太阳辐射影响、温室生产管理等因素的影响，变化规律也存在较大差异；另外，鉴于温室内作物根系的生理活动多在地下深度10cm左右（刘可群 等，2008），因此本试验根据不同天气类型、一天中不同时段的日光温室内、外气象因子（张仁祖 等，2009）及地温间的相关关系构建对温室内10cm地温预报模型。

检验结果表明，阴天条件下预报精度较多云天、晴天高，主要是在缺乏太阳辐射情况下，温室内由于得不到能量补充而气温偏低，为了保温，生产者常缩短温室通风时间甚至不通风，避免了过多的人为干扰；同样，一天3个时段中，00：00～07：00、18：00～23：00时段预报效果较08：00～17：00好，主要也是由于白天通风等生产管理干扰了其自身的温度变化特征，而在夜间盖苫到清晨揭苫前，温室内处于封闭状态，影响室内地温变化的因子相对较少，故预报准确率较高。不同天气类型条件、不同时段，未来1、2、3d10cm地温预报值具有较高的精度，且未来1d模型预报准确率最高，其次是2、3d，随预报时效的延长，预报准确率降低，这是由于预报获得的未来2、3d温室内10cm逐时地温与实测值存在一定的误差，将其作为预报因子，会降低模型的准确率。

影响地温变化的因素很多，本试验在模型构建过程中主要是采用统计方法，未考虑不同深度间土壤热传导等物理过程（吴德让 等，1994；杨丽中 等，2010），使模型的预报存在一定误差，需进一步完善。

3.3 设施农业地温研究展望

由于影响地温变化的因素很多，不同日光温室薄膜材料、透光率、通风管理，以及种植作物的种类与种植面积的差异直接影响着地面接收太阳辐射的多少及近地层大气与土壤的热量交换程度（巴彦，2005），温室内能量平衡存在差异，有待于在今后的科研工作中进一步研究，以提高温室地温预报精度。

本试验针对晴天、多云天、阴天3种天气类型分别构建地温预报模型，在正常的天气条件下预报准确率较高，但在大风、降雨、降雪等极端天气条件下，其预报精度受到制约，需要加强灾害性天气（李强和章芳，2007）条件下的预报模型构建。

巴彦.2005.草地不同盖度条件下地温变化规律初探.内蒙古气象，（4）：27-29.

白增森，郭秀芳，丁玉川，张敬中.1998.日光温室严冬季节气温与地温的变化特征.中国蔬菜，（3）：31-32.

何雨，须晖，李天来.2005.辽沈Ⅰ型日光温室环境特性的研究Ⅲ——冬季温室气温、地温变化规律及其相关性研究.农村实用工程技术：绿色食品，（6）：26-28.

姜会飞，廖树华，叶尔克江，阿帕尔.2004.地面温度与气温关系的统计分析.中国农业气象，25（3）：1-4.

李强，章芳.2007.天气预报节目中灾害天气预报服务的初步思考.气象，33（1）：66-69.

刘可群，黎明锋，杨文刚.2008.大棚小气候特征及其与大气候的关系.气象，34（7）：101-107.

佟国红，王铁良，白义奎，刘文合，于威，赵荣飞.2010.日光温室土壤温度分布边际效应的数值模拟.北方园艺，（15）：65-68.

吴德让，李元哲，于竹.1994.日光温室地下热交换系统的理论研究.农业工程学报，10（1）：137-143.

杨丽中，陈菲菲，梅丽峰.2010.应用地温数据的相关特征分析传感器故障.气象，36（5）：123-127.

云兴福，张津来.1992.冬季太阳高度与日光温室内气地温度关系的研究.内蒙古农牧学院学报，13（4）：74-79.

张仁祖，徐为根，张利华，王少平.2009.徐州地区日光温室小气候研究.江西农业学报，21（11）：74-79.

赵统利，朱朋波，邵小斌，陈翠竹，刘兴满.2008.4种天气条件下日光温室主要环境因子的日变化比较.江苏农业科学，（2）：217-220.

Kurpaska S，Slipek Z.1996.Mathematicalmodel of heat andmass exchange in agarden subsoilduring warm-air heating.J Agric Eng Res，65（4）：305-312.

Salomez J，Hofmang.2007.A soil temperature/short-wave radiationgrowthmodel for butterhead lettuce under protected cultivation in Flanders.Journal of Plant Nutrition，30（3）：397-410.

Walker Jm.1969.One-degree increment in soil temperature affectsmaize seedling behavior.American Society Soil Science，33：729-736.

Studies ongeothermal Temperature Forecasting Technology in Solargreenhouse

YANGdan1，2，XUE Xiao-ping2*，LI Nan2，WANG Hong-bo1，DU Hai-bo1
（1Metrology Bureau of Hegang City，Hegang154100，Heilongjiang，China；2Climate Center of Shandong Province，Jinan250031，Shandong，China）

According to themeteorologicaldata observed inside and outside the solargreenhouse（December to next February）from2007 to2011，this paper analyzes thegeothermal temperature changing characteristic inside and outside the solargreenhouse，and its relationship withmeteorological elements inside and outside the solargreenhouse underdifferent weather conditions：sunny，overcast and cloudydays.Taking themetrological factors inside and outside of solargreenhouse as promoter，we constructed a hourlygeothermal temperature of10cm forecastmodel for3days in the future.The results indicated that thegeothermal temperature inside the solargreenhouse was closely related to the temperature.Thegeothermal temperature of10cm inside thegreenhouse was highly correlated with the lowest and highest temperatures outside the solargreenhouse on thatday and theday before；and in the3days hourlygeothermal temperature of10cm forecastmodel，the forecastmodel RMSE for sunny，overcast and cloudydays were0.7，0.6，0.8℃，respectively. The forecastmodel accuracy for overcastday is higher than that for sunny and cloudydays.The forecastmodel RMSE of00：00-07：00，08：00-17：00 and18：00-23：00 were0.6，0.7，0.6℃，respectively.And the forecastmodel accuracy of00：00-07：00，18：00-23：00 were higher than that of08：00-17：00.The forecastmodel RMSE for the nextday，the next2days and the next3days were0.5，0.6，0.8℃，and the forecast accuracy wasgraduallydecreased with the prediction time extension.

Solargreenhouse；Geothermal temperature；Forecastmodel

S625.5+1

A

1000-6346（2013）20-0054-07

2013-04-16；接受日期：2013-06-23

公益性行业（气象）科研专项〔GYHY（QX）201006028，GYHY（QX）2010200906023〕

杨丹，女，助理工程师，专业方向：农业气象预报与服务，E-mail：yang1859@126.com

* 通讯作者（Corresponding author）：薛晓萍，女，研究员，硕士生导师，专业方向：农业气象预报与服务，E-mail：xxpdhy@163.com