赵 洋，韩 佳，郜慧萍，徐 瑢，周青华，邢金香，于吉祥，李 华

(1.太原师范学院地理科学学院，山西 晋中 030619；2.山西省林业科学研究院，山西 太原 030012)

近年来，国内关于日光温室的研究较为普遍，曹晏飞和张国祥等论述了日光温室技术的发展现状与趋势，李亚迪主持设计了我国北方日光温室智能监控系统，热沙来提等指出了日光温室内黄瓜的主要病虫害类型并有针对性地提出了其防治方法。大同市设施农业起步于20世纪80年代末期，目前已逐步走向专业化、区域化和规范化。邢金香、于吉祥和赵雨明等先后对山西省高寒区枣树设施栽培技术进行了试验研究，并提出了较为可行的实施方案，对大同市枣树设施栽培的试验开展与推广实施具有较强的理论指导作用。笔者针对大同市枣树设施栽培的最低温度进行了研究，以期为山西省高纬度地区乃至我国相似气候区的枣树设施栽培提供理论借鉴。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验于2014年10月1日至2015年9月31日在大同市南郊区古店镇山西省林业科学研究院高寒区试验基地进行。该地区四季分明，冬长夏短，无霜期约150.9 d，年平均降水量394.6 mm.

1.2 研究方法

棚内外温湿度和土壤温度采用河北奥尔诺电子科技有限公司生产的“大气温湿度传感器和记录仪”和“土壤温度传感器和记录仪”进行测定和记录，每小时记录1次。以月为周期，在月末进行1次数据采集，将采集到的数据通过Excel进行整理。大气温湿度传感器和记录仪安置于距地面1.5 m处；土壤温度传感器安置于地下30 cm处，记录仪则安置于地表。

笔者采用的统计方法有Pearson简单相关系数分析和逐步回归分析2种。

1) Pearson简单相关系数(Pearson Correlation Coefficient)。用于衡量定距变量间的线性关系，计算公式为：

2) 逐步回归分析。将全部自变量按其对y的作用大小、显著程度由大到小逐个引入回归方程，而对y作用不显著的自变量可能始终不被引入回归方程。在对不同天气条件下大同市日光温室内最低气温进行模拟过程中，并不是所有的自变量都与因变量有显著关系，需要从众多可能有关的自变量中挑选出对日光温室内最低气温有显著影响的部分自变量。

2 结果与分析

2.1 室外天气的分布情况

天空状况是以天空云量多少和阳光强弱来决定的，根据当地气象台播报和实际观测研究将天气状况划分为晴天、多云和阴天3种，其判定标准见表1.

2.1.1 室外天气状况

2014年10月至2015年9月室外天气状况见表2.

由表2可以看出，2014年10月至2015年9月室外天气类型分配如下：晴天占总天数的49.86%，阴天占总天数的12.05%，多云占总天数的38.08%.其中，2014年12月份晴天最多，达到25 d；2015年6月最少，只有4 d.2015年6月份多云天最多，达到20 d；2015年2月最少，为4 d.2015年9月份阴天最多，达到10 d；而2014年11月和12月均没有阴天出现。

2.1.2 室外各季度天气状况

由表2可以统计出这段时间室外各季度天气状况，见第13页表3.

表2 室外天气状况统计

从表3可以看出，在2014年10月至2015年9月的晴天中，2015年第一季度晴天数最多，有64 d，占当年所有晴天总数的35.16%，占全年天气总数的17.53%；2015年第三季度晴天数最少，只有28 d，比2015年第一季度少36 d.在多云天气中，2015年第二季度多云天数最多，为48 d，占当年所有多云天总数的34.53%，占全年天气总数的13.15%；2015年第一季度多云天最少，只有21 d，不足2015年第二季度的一半。在阴天中，2015年第三季度阴天数虽仅有21 d，却是全年最多，占当年所有阴天总数的47.73%，占全年天气总数的5.75%；2014年第四季度阴天数最少，仅有4 d，不到第三季度的1/4.

表3 室外各季度天气状况

2.2 日光温室最低气温与外界气温关系

2014年10月至2015年9月日光温室最低气温与外界最低气温的变化见图1.

由图1可以看出，试验区2014年10月至2015年9月日光温室大棚内外平均最低温差值最大为2015年5月3日的18.3 ℃，差值最小为2015年4月22日的0.1 ℃.在2014年11月2日到2015年3月12日期间，大棚内外最低温度普遍低于0 ℃，应采取措施预防低温冷害的发生。2015年3月后大棚内温度逐步回升，到5月已基本稳定。但由于大棚内外温度回升的速度不同，5月份是大棚内外温差最大的一段时期。之后气温迅速上升，大棚内外温差逐渐减少。

图1 日光温室内外温度变化

2.3 不同天气条件对日光温室最低气温的影响

试验区不同天气条件下日光温室内外的最低温差见表4.

表4 不同天气条件下日光温室内外最低温差 ℃

光照是影响日光温室温度的重要因素，在无光照或短光照条件下，大棚内气温变化会对作物产生不利的影响。由表4可以看出，在晴天条件下(总云量低于1.9)，日光大棚在12月室内平均气温达到最低值，为-12.3 ℃；室外平均气温1月份达到最低值，为-17.3 ℃(低于-15 ℃)，需采取相应的防范措施以预防低温冷害；室内外温差最大的月份出现在10月，为11.6 ℃.在多云天气条件下，室内外温差最大的月份同样出现在10月，而最冷的12月和1月温差不大。在阴天条件下，室内外温差最大的月份仍出现在10月，最冷的12月和1月温差也不大。

2.4 日光温室内外最低气温相关性分析

温室是一个相对密闭的环境，但室内温度仍会受到室外气温的影响，对两者进行相关分析，结果见表5.

表5 不同天气条件下日光温室内外气温相关性分析

由表5可以看出，温室内外气温相关性夜间大于白天。这主要是因为白昼太阳辐射强，温室内的温度迅速上升，受室外温度影响小，所以室内外气温相关性较小；夜间温室以对流和辐射等方式向室外传输白天所储的热能，但传送的热能又受室外温度的影响，因而室温内外气温的相关性较大。在夜间，不同天气类型条件下温室内外气温相关性表现为晴天>多云>阴天，与魏渠成等认为温室内气温呈“单峰”型日变化规律的研究结论相同。但白天温室内外气温相关性研究，与杨黎黎阴天>多云>晴天的结论不同，其原因尚待考证。

2.5 日光温室内最低气温逐步回归分析

2.5.1 逐步回归模型自变量的选取

日光温室的地面和墙体是热量的储存体，白天太阳辐射会提升室内温度，夜晚储存在土壤中的热量以长波方式补偿温室所散失的热量。根据因子间的相关系数选取变量预测温室内最低气温，不同天气条件下室内最低气温逐步回归选取因子见表6.

表6 不同天气条件下室内最低气温逐步回归选取因子

2.5.2 逐步回归模型的建立

不同天气条件下枣树设施栽培所采取的措施不同，温室内外气象因子间的相关关系也不同。为提高模型的精确性，依据2014年10月1日至2015年9月31日的试验数据，运用逐步回归法分别建立3种天气类型的日光温室内最低气温逐日预测模型。

1) 晴天条件下日光温室内最低气温逐日预测方程为：

y=-2.391+0.039x1+0.341x2-0.014x3+
0.084x4-0.005x5-0.008x6-0.014x7-
0.031x8+0.085x9-0.371x10+1.016x11.

式中：x1——晴天室外最高温度，℃；

x2——晴天室外最低温度，℃；

x3——晴天室内最高温度，℃；

x4——晴天室内最高湿度，%；

x5——晴天室内平均湿度，%；

x6——晴天室外最低CO2浓度，1 000 mg/m3；

x7——晴天室内最高CO2浓度，1 000 mg/m3；

x8——晴天室内平均CO2浓度，1 000 mg/m3；

x9——晴天室内最低土壤温度，℃；

x10——晴天室内最高土壤温度，℃；

x11——晴天室内平均土壤温度，℃.

2) 多云天条件下日光温室内最低气温逐日预测方程为：

y=0.176-0.121x1+0.042x2+0.101x3+

0.043x4+0.038x5-0.044x6-0.028x7-

9.702x8-0.019x9+1.152x10+

0.586x11-0.798x12.

式中：x1——多云天室外最高温，℃；

x2——晴天室外最低温度，℃；

x3——多云天室内最高温度，℃；

如果你说中国不好，你就是西奴；如果你说美国好，你就是美狗；如果你要中国向美国学习你就是五美分；如果你说不想做中国人，就是十恶不赦的汉奸。但如果你什么都不说，悄悄把中国籍变成美国籍，你就是成功人士；如果你拿绿卡在美国街头高喊“我爱你中国”，你就是令人敬佩的爱国主义者。——橘少Colin

x4——多云天室内最高湿度，%；

x5——多云天室内最低湿度，%；

x6——多云天室内平均湿度，%；

x7——多云天室内最低CO2浓度，1 000 mg/m3；

x8——多云天室内最高CO2浓度，1 000 mg/m3；

x9——多云天室内平均CO2浓度，1 000 mg/m3；

x10——多云天室内最低土壤温度，℃；

x11——多云天室内最高土壤温度，℃；

3) 阴天条件下日光温室内最低气温逐日预测方程为：

y=1.099+0.117x1-0.129x2+0.076x3+

0.025x4+0.054x5-0.047x6+0.024x7+

0.06x8-0.082x9+1.977x10-

0.254x11-0.547x12.

式中：x1——阴天室外最高温，℃；

x2——阴天室外最低温，℃；

x3——阴天室内最高温，℃；

x4——阴天室内最低湿度，%；

x5——阴天室内最高湿度，%；

x6——阴天室内平均湿度，%；

x7——阴天室内最低CO2浓度，1 000 mg/m3；

x8——阴天室内最高CO2浓度，1 000 mg/m3；

x9——阴天室内平均CO2浓度，1 000 mg/m3；

x10——阴天室内最低土壤温度，℃；

x11——阴天室内最低土壤温度，℃；

x12——阴天室内平均土壤温度，℃.

不同天气室内最低温度模拟值与观测值的线性回归方程见表7.

表7 不同天气室内最低温度模拟值与观测值

由表7可以看出，晴天、多云和阴天模拟值与观测值的决定系数R2分别为0.937 5，0.905 1和0.957 4，3种天气条件下模拟值和观测值的相关性(r值)均大于0.9，说明一致性好。总体来说，试验区基于逐步回归法的温室小气候模型拟合程度较为理想。

3 结论与讨论

3.1 结论

1) 试验区日光温室内外平均最低气温差的极大值和极小值分别出现在2015年5月3日和2014年4月22日，温差范围在0.1 ℃～18.3 ℃.因此，枣树设施栽培中应采取措施预防低温冷害的发生。

2) 在不同天气条件下，温室内外气温相关性夜间>白天。夜间温室内外气温相关性表现为晴天>多云>阴天，白天温室内外气温相关性表现为多云>晴天>阴天。

3) 晴天、多云和阴天模拟值与观测值的决定系数R2分别为0.937 5，0.905 1和0.957 4，3种天气条件下模拟值和观测值的相关性(r值)均大于0.9，说明一致性较好。

3.2 讨论

笔者用Pearson简单相关系数分析和逐步回归分析法研究不同天气条件下温室内外气象要素间的相互关系，但普遍适用性尚待考证。笔者只对晋北枣树设施栽培冬季低温进行了初步探讨，接下来还应考虑作物蒸腾消耗等因素对小气候的影响，以此来进一步提高模型的精确度。