連陰天氣下溫棚內逐時降溫模型研究

趙兔祥+李劍萍+官景得+黃冬+陳國+蔡江宏+王文娟+蔣國勇

摘要 以永寧縣主栽瓜果蔬菜的二代節能日光溫棚為研究對象，利用自動氣象站實時監測的溫棚內溫濕度、總輻射以及棚外溫度氣象要素數據，分析各氣象要素之間的關系，得到連陰天氣下夜間棚內溫度的逐時變化規律，建立基于外界氣溫、輻射、時間等要素的棚內氣溫預報方程，以服務于設施溫棚生產管理，結合天氣預報，指導農戶科學合理、及時地開展溫棚增溫措施，從而實現設施農業防災減災、農民保收的目的。

關鍵詞 溫棚；氣溫；降溫模型；連陰天氣

中圖分類號 S161.2 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）06-0242-02

設施農業是以園藝作物高效生產和反季節栽培為主的產業定向，利用工程技術和可控手段，創造出使作物可以四季生長發育的條件，實現集約、高效、可持續發展的農業生產方式，單位面積產值一般可達大田的7～10倍[1-2]。第二代節能日光溫棚已成為永寧縣主要的農業設施，截至2015年，全縣發展面積已達4 813.33 hm2。主要種植芹菜、西紅柿、香瓜、黃瓜、葡萄、李子等蔬菜瓜果，成為當地農民增收的主要產業。

日光溫棚作物的生長受溫室內溫度、濕度、光照等小氣候的影響，而溫棚內小氣候的變化在很大程度上受外界天氣的影響[3-5]。20世紀60年代開始，國外有很多學者先后開展了溫棚氣溫模型、溫棚內各層穩態能量平衡方程等方面研究。國內儲長樹、劉克長、錢劍銳等[6-8]對日光溫棚溫光性能、棚內溫濕度變化規律等進行了研究分析，對推進當地設施農業發展發揮了重要作用。但目前研究的預報模型多為統計模型，溫室類型、結構和氣候地域性差異等因素使不同地區的預報模型難以直接應用。此外，針對本地溫室大棚，尤其是連陰天氣低溫凍害的預報模型尚未開展。

本文擬選永寧縣設施農業生產中推廣最多的第二代節能日光溫棚為研究對象，在溫棚內外建立自動氣象站收集氣象要素資料。選擇冬季典型連陰天氣，結合棚內外氣溫、輻射等氣象要素，建立基于連陰天溫棚內氣溫的逐時降溫模型，以期為永寧縣冬季日光溫棚夜間低溫預報防御工作提供決策依據，開展設施農業防凍減災氣象服務。

1 資料與方法

1.1 資料來源

供試日光溫棚位于永寧縣永清設施園區內（106.27°E，38.32°N），距離永寧國家基準氣象站8 km，大棚為東西走向，東西長50 m，南北跨度8 m，后墻為土夯墻（高3.8 m），兩側為磚墻，棚膜為0.08 mm厚的聚乙烯塑料薄膜，棚膜架為鋼管材質。大棚在冬季9：00以后拉苫，17：00以后放苫。氣象數據來源于溫棚內、外安裝的小氣候自動站（華云CAWS600），可實時監測棚內溫度、濕度、總輻射和棚外溫度。自動站為此項目的研究提供了完善的數據結構，數據為每小時整點采集。該站自建站以來，數據穩定，可用性非常強。

1.2 統計方法

采用數理統計、趨勢擬合等方法，分析連陰天氣溫棚內氣溫與總輻射、棚外氣溫的變化規律，得出棚內逐時降溫模型；并運用SPSS軟件進行顯著性檢驗，計算了標準差（SE）、均方差根值（RMSE），對模型可用性進行檢驗。

2 結果與分析

通過整理、記錄、分析2014年、2015年冬季氣象數據，發現2014年2月4—8日為最具代表性的連陰天氣（7日輻射較強，屬多云間晴天氣，夜間棚內溫度仍然走低，而8日又是全陰天，為便于建模，故保留7日數據）。其連陰天數最長，且溫棚內氣溫后續降到1 ℃左右，影響到棚內作物的正常生長，故本文選取這段時間的數據為研究對象做降溫段模型。圖1為棚內外氣溫、棚內總輻射的5 d變化規律?？梢钥闯?，棚外受自然環境影響溫度變化比較劇烈，溫度波峰和波谷比較明顯，呈明顯的日周期變化；而棚內溫度變化相對比較平穩，溫度波峰明顯，波谷不明顯，這是由于溫棚內環境相對穩定，升溫快、降溫慢的原因。從連續5 d的棚內數據來看，大約從每日0：00—10：00（2月4日11：00—14：00數據跳變，在考慮中舍棄）棚內溫度變化幅度較小，變幅為0～3 ℃，且5 d內該時段數據連續性較好、差異小。但隨著陰天的持續，同時段溫度變幅逐漸變大，氣溫逐漸降低，棚內溫度也在該時間段出現全天最低氣溫。10：00以后，即便微弱的輻射，棚內溫度也明顯上升。凍害主要在夜間發生，研究白天氣溫變化對研究凍害意義不是太大，所以本文遴選2月4—9日夜間0：00—10：00的數據開展模型研究。

2.1 模型建立

將選取的數據放在連續時序圖（圖2）上，發現氣溫數據呈指數規律下降，即y=aexpx，經分析模擬得到具體的降溫方程為T=8.702 1exp（-0.015i）。其中，T為棚內溫度，i為時序，相關系數R2=0.857 2，相關性較好。

當時序為0時，起始溫度始終為8.702 1 ℃，當連陰天前的白天輻射強時，起始溫度會變高；白天輻射弱，起始溫度會降低。因此，起始溫度與當天的總輻射累計值有關，與夜間0：00的棚外氣溫也有關（溫度差導致熱傳遞速度不同），指數前的系數由白天總輻射累計值和夜間0：00棚外溫度共同決定（這里不考慮溫棚保溫性能和材質等因素）。1月1日至2月20日為溫棚低溫凍害的多發時段，從2014年該段時期選擇出具有代表性的34組晴天數據綜合分析白天總輻射累計值和當日夜間0：00棚外溫度（選擇數據時舍棄了該段時間陰天數據，因為該段模型主要是模擬晴天情況下夜間0：00的棚內溫度）。用SPSS統計分析軟件進行多元回歸分析，得出夜間0：00的棚內氣溫（指數系數）關系式為a=7.599+0.000 24 f+0.41t（式中，f為當日總輻射累計值，t為當日夜間0：00棚外氣溫），顯著性值<0.005，說明模型非常顯著；R2=0.867，說明模擬效果非常好，93.1%的預測可以用此模型。將實測值與模擬值生成1∶1相關圖（圖3），離散點都在y=x附近，該回歸方程可信。結合降溫段方程和系數確定方程，總模型為2段方程的乘積，即

T=（7.599+0.000 24f+0.41t）exp（-0.015i）

式中， f為當日白天的總輻射累計值，t為當日夜間0：00的棚外氣溫，i為時序（以當日夜間0：00為0）。由于方程選取夜間降溫數據模擬得出，所以方程在使用時是有條件的，必須將有效時序與實際有效時間對應起來，最終總模型如下：

T=（7.599+0.000 24f+0.41t）exp（-0.015i）

0≤i≤10，對應于5日0：00—10：0024≤i≤34，對應于6日0：00—10：0048≤i≤58，對應于7日0：00—10：0096≤i≤106，對應于8日0：00—10：00120≤i≤130，對應于9日0：00—10：00

在業務應用中，可將天氣預報、當天溫棚實況信息與該模型結合起來，以天氣預報的實際晴陰天情況來預報大棚內的夜間溫度。

2.2 模型檢驗

2月4日0：00棚外氣溫為-7.6 ℃，2月3日白天總輻射累計值為20 906 W/m2，帶入模型得到34組模擬數值，以降溫數據實測值為橫坐標、模擬值為縱坐標，在1∶1相關圖（圖4）上進行分析，發現離散點保持在y=x附近，離散度較小。

將模擬值和實測值采用標準差（SE）和均方差根誤差（RMSE）進行精度分析，得到SE=0.851 ℃，RMSE=0.844 ℃，表明模擬值和實測值之間的平均誤差在1 ℃以內，溫度預報模型具有較好的擬合精度，棚內氣溫模擬預報方程可信。

3 結論與討論

3.1 結論

（1）永寧縣冬季設施大棚內溫度變化比較劇烈，遇到連陰天或低溫寡照天氣溫度變化比較平穩，棚內日最高氣溫明顯高于棚外，棚內日最低氣溫一般出現在10：00左右，而棚外最低氣溫出現在4：00—8：00，出現時間明顯早于棚內。

（2）利用多元回歸和趨勢擬合的方法，以溫棚自動氣象站容易監測的溫度、總輻射等氣象要素，結合天氣預報的實際陰天天數為因子，構建了適用于永寧縣第二代節能日光溫棚的棚內連陰天氣溫度預報模型，可以計算出模型適宜范圍內任意時刻的棚內溫度。并對預報模型進行了擬合度檢驗和誤差分析，棚內氣溫擬合值與實測值的SE=0.851 ℃，RMSE=0.844 ℃。

3.2 討論

本文分析的棚內、棚外氣溫變化規律與范遼生等[9]單層棚膜小氣候分析結論一致；預報模型的模擬程度也與金志鳳等[10-11]的模型擬合精度基本相當。但由于以下方面的原因，模型也有一定的局限性和不準確性：一是由于溫棚管理、棚膜保溫材料、墻體結構等方面的差異，甚至種植作物的不同，都可能影響到模型的應用效果，不能很好地應用于當地所有溫棚。二是當天氣預報出現較大偏差時，其棚內氣溫預報也會有較大誤差，給模型的應用帶來不便。如何與精細化數值天氣預報結合，提高模型應用的精細化和客觀化水平，需要進一步積累資料并進行深入研究。

4 參考文獻

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