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盘锦地区冬季日光温室小气候预报模型研究

2018-10-12张美玲陈龙辛明月

湖北农业科学 2018年17期
关键词:小气候盘锦日光温室

张美玲 陈龙 辛明月

摘要:利用2012年冬季日光温室内小气候和附近气象站观测资料,采用相关统计和逐步回归分析方法建立了冬季不同天气类型日光温室中小气候预报模型并对其进行了拟合检验。结果表明,不同天气状况下日光温室内小气候与外界气象条件的相关程度不同,影响室内小气候的因子也不相同。利用逐步回归和统计方法建立了冬季不同天气条件下日光温室小气候预报模型并进行了拟合检验,日光温室内日最高气温拟合平均绝对误差为1.5~2.8 ℃;日最低气温拟合平均绝对误差在0.5~1.3 ℃。两者的误差范围在±2 ℃左右,在预报范围内,预报效果较好。日最小相对湿度拟合平均绝对误差为1.2%~3.7%,预报效果较好。日最大总辐射拟合平均绝对误差为31.5~39.8 W/m2。日最大总辐射拟合的平均相对误差较大,效果较差。

关键词:盘锦;日光温室;小气候;天气条件;模型

中图分类号:P49 文献标识码:A

文章编号:0439-8114(2018)17-0096-03

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.17.025 开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Abstract: Based on the observed data of sunlight greenhouse microclimate and nearby weather station during winter in 2012, the methods of correlation analysis and stepwise regression analysis are adopted to set up forecast models of microclimate in sunlight greenhouse under different weather types during winter, and a fitting test is carried on the forecast model of microclimate in sunlight greenhouse. Based on the research work above, the conclusions are as follows: When the degree of correlation between the sunlight greenhouse microclimate and the outside weather conditions are different, the factors affecting the inside microclimate are also different. The methods of stepwise regression analysis and correlation analysis are adopted to set up forecast model of microclimate in sunlight greenhouse under different weather types during winter, and a fitting test is carried out. The fitting average absolute error of maximum daily temperature in sunlight greenhouse is 1.5~2.8 ℃;the fitting relative error of minimum daily temperature in sunlight greenhouse is 0.5~1.3 ℃; when the error range of the two is within ±2 ℃,the forecast effect is better in the forecast range. When the fitting average absolute error of minimum daily relative humidity in sunlight greenhouse is 1.2%~3.7%, the forecast effect is better; When the fitting average absolute error of daily minimum global radiation in sunlight greenhouse is 31.5~39.8 W/m2,the fitting average relative error of daily minimum global radiation in sunlight greenhouse is bigger, and the forecast effect is poor.

Key words: Panjin; sunlight greenhouse; microclimate; weather conditions; model

日光溫室是中国北方特有的农业设施形式,其造价和运行费用低廉、保温性好、效益较高,因此在中国北方地区得到大面积的推广应用。实践证明,绝大部分日光温室通过其增温、保温效果, 可实现蔬菜等的周年生产[1]。日光温室反季节生产的影响因素除了取决于温室本身的结构和建造标准外[2], 还主要决定于当地的大气环境和人为控制等方面[3]。目前,国内许多学者和技术人员对温室内小气候环境[4,5]、温度变化规律、室外气候及其变化(如极端最低气温、日平均气温、大雾、连阴天的变化)对冬季设施农业生产的影响[6-8]以及室内光温湿条件的改善[9,10]等问题进行了研究, 认为温室内有很好的增温效应, 同时通过结构改进、调控措施等使得日光温室蔬菜、果树等生产具有良好的经济效益和推广价值。本研究通过多年连续性研究,利用预报小气候要素,以期为盘锦地区冬季日光温室调控提供参考依据,深化为农服务,探索为农服务新途径。

1 材料与方法

1.1 数据来源

小气候观测资料来源于辽宁省盘锦市大洼县气象局农业气象科研基地的番茄日光温室。观测仪器是锦州阳光气象科技有限公司生产的TRM-Z3型小气候自动观测站,观测要素有气温、湿度、地温、土湿、风向、风速、总辐射、光合有效辐射,设在日光温室内的中间位置。室内空气温度、湿度观测为1.0 m,室外为1.5 m。太阳光合有效辐射观测仪器型号是TBQ-5,观测光谱范围400~700 nm,灵敏度为7~45 μV/(W/m2),响应时间小于30 s。太阳总辐射表观测仪器型号是TBQ-2,观测光谱范围280~3 000 nm,灵敏度为7~14 μV/(W/m2),响应时间小于30 s。每10 min采集1次数据,传输方式为本地存储和无线存储。观测时间为2012年12月至2013年2月。

1.2 日光温室

日光温室坐北朝南,东西长100 m,南北宽10 m,脊高3.5 m,后墙高2.8 m。后墙材料是2层草帘、2层纸被、1层棉被和2层薄膜,厚度为50 cm;左右墙为砖墙,厚度为24 cm。棚膜厚度为0.08 mm的聚乙烯塑料薄膜,薄膜外面有草帘及保温被。温室设有上通风口,冬季晴天开启时间为9:00-15:00,阴天开启时间11:00-14:00。日光温室内种植蔬菜品种为番茄。

1.3 数据分析

按照日照时数划分天气型,即S≥6、3

2 结果与分析

2.1 冬季日光温室小气候预报模型

对日光温室内的日最高气温、日最低气温、空气最小相对湿度、总辐射分别与外界当天和前一天的日最低气温、日最高气温、平均气温、最小相对湿度、平均相对湿度、日照时数以及前一天温室内最高气温的相关统计分析,得出其相关程度是不同的,相关系数见表1。

以通过0.05显著性水平检验的因子为自变量,分别建立日光温室内日最高气温、日最低气温、空气最小相对湿度、日最大总辐射与外界气象要素的相关模型,模型均通过了0.01的显著性水平检验(表2)。

晴天时,日光温室内日最高气温只与室外最低气温有关;室内日最低气温与室外最低气温、前一天日照时数和前一天室外最低气温有关;室内日最小相对湿度与当天日照时数、室外最高气温及室外最低相对湿度有关;室内日最大总辐射与日照时数、室外日平均气温有关。

多云时,日光温室内日最高气温与任何要素都无关;室内日最低气温与室外日最低气温有关;日最小相对湿度与前一天室外日最高气温有关;室内日最大总辐射与日照时数有关。

阴天时,日光温室内日最高气温与日照時数有关;室内最低气温与室外日平均气温有关;室内日最低相对湿度及日最大总辐射均与日照时数有关。

雨或雪天时,日光温室内日最高气温、日最低气温、日最小相对湿度、日最大总辐射均与日照时数有关。

2.2 冬季日光温室小气候预报模型检验

利用表2中的模型分别对2012年12月至2013年2月不同天气类型下日光温室内日最高气温、日最低气温、日最低相对湿度、日最大总辐射4个要素进行了拟合检验(表3)。从表3可以看出,日光温室内日高气温拟合平均绝对误差为1.5~2.8 ℃,平均相对误差为7%~17%;日最低气温拟合平均绝对误差在0.5~1.3 ℃,平均相对误差为8%~19%;日最小相对湿度拟合平均绝对误差为1.2%~3.7%,平均相对误差为0%~5%;日最大总辐射拟合平均绝对误差为31.5~39.8 W/m2,平均相对误差为8%~28%。日最大总辐射拟合的平均相对误差较大。

3 小结

研究结果表明,不同天气状况下日光温室内小气候与外界气象条件的相关程度不同,影响室内小气候的因子也不相同。晴天小气候要素受多种因素影响,多云、阴天、雨雪天因子比较单一。

利用逐步回归方法建立了日光温室小气候预报模型,模型均通过了显著性检验。

利用统计方法对日光温室小气候预报模型进行了拟合检验,日光温室内日高气温拟合平均绝对误差为1.5~2.8 ℃;日最低气温拟合平均绝对误差在0.5~1.3 ℃。两者的误差范围在±2 ℃左右,在预报范围内,预报效果较好。日最小相对湿度拟合平均绝对误差为1.2%~3.7%,预报效果较好。日最大总辐射拟合平均绝对误差为31.5~39.8 W/m2。日最大总辐射拟合的平均相对误差较大,效果较差。

参考文献:

[1] 张真和,李建伟.我国设施园艺的发展态势及问题探讨[J].中国蔬菜,1999(3):1-4.

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[4] 翁笃鸣.小气候与农田小气候[M].北京:农业出版社,1981.

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