陽光玫瑰葡萄設施促早栽培小氣候特征及預報模型

方莎莎，孟翠麗

(武漢農業氣象試驗站,湖北 武漢 430040)

葡萄是我國最主要的水果之一，有“水果皇后”之美譽。隨著人們生活質量的提高，葡萄產業已從食品向化妝品、醫藥用品、生物制品等領域延伸[1]。面向旺盛的消費需求，近年我國葡萄種植面積和產量迅速擴張，葡萄產業面臨著產量基本飽和、價格持續走低、銷售市場不樂觀等新問題[2-3]。采取“雙天膜加地膜”覆蓋方式的促早栽培措施，既可以使葡萄提早上市，實現淡季供應，又可減輕凍害、暴雨及高溫熱害的影響，具有減災增效的優勢，近年來迅速興起[2-5]。

圍繞大棚水果種植許多學者開展了一系列研究。在栽培技術方面，徐彥兵等[5]發現，設施葡萄“三棚一膜”促早栽培比單層棚栽培提早15 d成熟；徐小菊等[6-7]研究表明，雙膜和升溫處理可使葡萄成熟期提前，且坐果率、果實硬度、色澤、可溶性固形物含量等指標都有不同程度提高。在設施小氣候預報方面，肖芳等[8]分析了設施葡萄小氣候變化規律，建立了葡萄冬、春、夏季棚內日均氣溫、相對濕度預測模型；符國槐等[9]對浙江省慈溪市設施草莓大棚溫、濕度進行模擬，建立了冬、春季棚內氣溫預報模型；袁靜等[10]分析了山東大櫻桃小氣候特征，并利用逐步回歸法建立棚內氣溫、相對濕度預報模型，預報效果較好。然而，針對促早栽培葡萄的大棚小氣候研究仍較欠缺，設施葡萄精細化氣象服務也有待深入開展。

武漢屬亞熱帶季風性濕潤氣候，雨量充沛、日照充足、四季分明，作為華中最大城市，具有強大水果需求和消費市場，葡萄經濟效益居武漢主要種植水果之首[11]。近年，陽光玫瑰葡萄因其抗性強、口感佳、品質優、經濟效益好等優點深受消費者和種植戶青睞[11-12]。本研究以武漢市東西湖區群力大隊陽光玫瑰葡萄為研究對象，通過分析設施促早栽培葡萄不同發育期的小氣候特征，建立促早栽培葡萄小氣候預報模型，研究不同天氣條件下小氣候調控措施，旨在為設施葡萄促早栽培環境管理和氣象服務提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗時間、地點

試驗于2021年1—8月在武漢市東西湖區東山辦事處群力大隊陽光玫瑰種植基地內進行。

1.2 試驗材料

試驗大棚為鋼架結構，頂高3 m、長60 m、寬8 m，南北走向，覆蓋無滴膜。種植葡萄品種為陽光玫瑰，采用促早栽培方法進行管理，1月上旬蓋膜，3月中旬撤外層膜，5月底撤圍膜，轉避雨栽培。

1.3 試驗方法

在試驗大棚內離地面1.5 m處安裝氣溫、相對濕度傳感器，地表安裝10、20 cm地溫傳感器，自動監測棚內氣象要素，采集頻率為10 min·次-1，記錄時間為2021年2月4日至8月初葡萄采摘結束。棚外氣象要素數據采用武漢觀象臺同期觀測數據。本試驗數據利用SPSS軟件進行方差分析，并利用逐步回歸法建立小氣候預報模型。

2 結果與分析

2.1 葡萄大棚內小氣候特征

2.1.1 氣溫變化特征

葡萄棚內、外日均氣溫變化如圖1所示?？梢钥闯?，棚內外日均氣溫隨時間變化趨勢一致，隨著外界氣溫升高，棚內氣溫也逐漸升高，且季節性變化明顯。2月份外界氣溫偏低，葡萄覆蓋雙層膜后，白天太陽輻射使棚內氣溫上升，結合夜晚薄膜保溫作用，使棚內平均氣溫達16.1 ℃，比同期棚外氣溫高4.8 ℃；3月上旬撤下外膜，棚內外溫差減?。?月下旬，隨著外界氣溫升高，尤其是晴天午后，棚內氣溫超過25 ℃，需要適時開棚通風降溫，隨著開棚次數增加，棚內外平均溫差不斷減少，5—6月降至1 ℃以內；7—8月棚外平均氣溫高于棚內?？偟膩砜矗锿鈿鉁刈兓却笥谂飪?，2—8月棚內、外平均10 d氣溫變化率分別為1.6和2.4 ℃。

圖1 葡萄大棚內外日均氣溫變化

研究表明，棚內氣溫受天氣條件影響較大[8-10]。根據日照百分率將天空狀況分為晴天、多云、陰天3種天氣類型[13](日照百分率S>60%為晴天，20%多云>陰天。

圖2 不同天氣狀況下棚內外氣溫日變化

2.1.2 相對濕度變化特征

從圖3可以看出，棚內相對濕度整體高于棚外，2—8月棚內、外平均相對濕度分別為90.7%、78.3%。2—5月棚內、外相對濕度變化趨勢一致，6月中旬以后，隨著外界氣溫升高，棚內相對濕度幾乎達飽和。由圖4可見，棚內相對濕度白天低、夜間高，與氣溫日變化相反。晴天和多云天氣時，9:00前棚內相對濕度大于棚外，日出后隨著氣溫升高，棚內外相對濕度逐漸下降，分別在15:00和12:00左右達最低值，9:00—13:00棚外相對濕度大于棚內，16:00后隨著氣溫降低棚內相對濕度又大于棚外；陰天時，棚內外相對濕度日變化幅度很小，棚內相對濕度全天大于棚外。總的來看，相對濕度變化幅度白天大于夜間，且晴天時相對濕度日較差最大，陰天時日較差最小。同一時刻的相對濕度為陰天>多云>晴天。

表1為棚內與棚外的氣溫及相對濕度的相關系數。可以看出，夜間棚內外氣溫的相關系數均大于0.8，大于同一天氣類型下白天的值，這是因為夜間棚內氣溫主要來自地面、植物釋放的白天儲存的熱能，棚外氣溫也影響著熱能向外界的釋放，因此，夜間棚內、外氣溫相關性較好。不同天氣類型下，陰天棚內外氣溫的相關性大于晴天和多云天氣，這與符國槐等[9]研究結果一致。各種氣候條件下棚內、外相對濕度的相關性均小于氣溫的相關性。

圖3 葡萄大棚內外日均相對濕度變化

圖4 不同天氣狀況下棚內外相對濕度日變化

表1 觀測期不同天氣條件下棚內、外氣溫、相對濕度相關性

2.2 大棚小氣候預報模型的建立

2.2.1 日平均氣溫、相對濕度預測模型

研究中采用逐步回歸模型對大棚內氣象要素進行預測，該模型為:

Y=b0+b1Xi+b2Xj+，…，+bnXn。

式中，b0是常數；Xi為逐步回歸模型中選入的變量；b1～bn為變量的相關系數。大棚是一個相對封閉的系統，但它又時刻以輻射、對流和傳導等方式與外界進行熱量交換。白天，太陽以短波輻射的形式照進大棚，轉換為土壤、墻壁、植物表面的熱能，夜間這些熱能又通過傳導、對流、長波輻射等方式散布到大棚空氣中。選擇當天及前一天棚外平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度、地表平均溫度和最高、最低溫度、日照時數等作為自變量，棚內氣溫、相對濕度為因變量，應用逐步回歸方法建立數學模型。因冬季低溫期間大棚覆蓋雙膜，隨著外界氣溫升高，3月份撤下外層膜，5月下旬撤下內層膜，因此，將葡萄生育期按不同覆蓋條件分為雙膜覆蓋期(2月5日至3月13日)、單膜覆蓋期(3月14日至5月27日)、避雨栽培期(5月28日至8月7日)3個時間段進行小氣候預報模型分析。

不同天氣狀況下棚內日平均氣溫、相對濕度的預測模型見表2～4。T0、RH0分別代表棚內平均氣溫、平均相對濕度，T1、Tmax1、Tmin1、RH1、RHmin1、S1、Tsur1、Tsmax1、Tsmin1分別代表棚外當天的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度、日照時數、日平均地表溫度、日最高和最低地表溫度，T2、Tmax2、Tmin2、RH2、RHmin2、S2、Tsur2、Tsmax2、Tsmin2分別代表棚外前一天的對應要素。

表2 雙膜覆蓋期不同天氣條件下棚內日平均氣溫、相對濕度預測方程

2.2.2 逐小時氣溫、相對濕度預測模型

選擇棚外前一天的氣溫、相對濕度、地表溫度、日照時數以及棚內前2 h氣溫(T3)、相對濕度(RH3)等作為自變量，棚內逐時氣溫、相對濕度為因變量，建立數學模型。不同天氣狀況下棚內逐小時氣溫、相對濕度的預測模型見表5～7。

表3 單膜覆蓋期不同天氣條件下棚內日平均氣溫、相對濕度預測方程

表4 避雨栽培期不同天氣條件下棚內日平均氣溫、相對濕度預測方程

表5 雙膜覆蓋期不同天氣條件下棚內逐小時氣溫、相對濕度預測方程

表6 單膜覆蓋期不同天氣條件下棚內逐小時氣溫、相對濕度預測方程

表7 避雨栽培期不同天氣條件下棚內逐小時氣溫、相對濕度預測方程

2.2.3 預報模型的檢驗

利用2021年2—8月葡萄生育期的氣象資料，對不同天氣狀況下葡萄大棚內的日平均和逐小時氣溫、相對濕度模型進行擬合檢驗，結果見表8、9?？梢钥闯?，不同天氣狀況下，棚內日均氣溫模型模擬的標準誤差(RMSE)在3 ℃以內，日均相對濕度的RMSE在5%以內。除避雨栽培期晴天和多云時氣溫的預測值與觀測值的決定系數(R2)為負、個別預測值與觀測值的R2較小外，其余模型均通過0.05的顯著性水平檢驗。

由表9可看出，逐小時氣溫模型模擬的RMSE在7 ℃以內，相對濕度模型的RMSE在14%以內，所有模型均通過了0.001的顯著性水平檢驗，擬合結果精確度較高。同一覆蓋條件下，晴天時R2和RMSE更大。相同天氣狀況下，避雨栽培期模型模擬的RMSE更小，這與隨著外界氣溫升高，大棚揭膜次數增加，棚內、外小氣候差異減小有關。

表8 棚內日均氣溫、相對濕度模型檢驗

表9 棚內逐小時氣溫、相對濕度模型檢驗

3 小結與討論

本試驗以武漢市群力大隊陽光玫瑰葡萄為研究對象，分析設施促早栽培葡萄不同生育期小氣候變化規律，建立促早栽培葡萄不同覆蓋條件、不同天氣狀況下的小氣候預報模型。結果表明：

雙膜覆蓋期棚內平均氣溫高于棚外，避雨栽培期棚外平均氣溫高于棚內。2—8月棚內外氣溫日變化均呈單峰型，棚內外氣溫最低值均出現在5:00左右，棚內、外氣溫最高值分別出現在正午12:00—13:00和下午15:00—16:00。晴天和多云天氣時，白天棚內氣溫明顯高于棚外，陰天時棚內外溫差較小。氣溫日較差為晴天>多云>陰天，同一時刻的氣溫為晴天>多云>陰天。

棚內相對濕度白天低、夜間高，與氣溫日變化相反。3種天氣狀況下棚內相對濕度最高值均出現在5:00前后，晴天時相對濕度最低值出現在下午15:00，陰天和多云時相對濕度最低值出現在12:00—13:00。相對濕度變化幅度白天大于夜間，相對濕度日較差為晴天>多云>陰天，同一時刻的相對濕度為陰天>多云>晴天。

逐步回歸方法能夠較好地反映不同覆蓋條件下葡萄大棚內、外氣象要素間的相互關系。對預報模型進行擬合檢驗，不同天氣狀況下棚內日均氣溫模型的RMSE均小于3 ℃，日均相對濕度模型的RMSE均低于5%，大部分結果通過0.05的顯著性水平檢驗；逐小時氣溫模型的RMSE小于7 ℃，相對濕度模型的RMSE小于14%，所有模型均通過0.001的顯著性水平檢驗，擬合精確度較高。

本試驗中日均氣溫、相對濕度的模型擬合基于不同覆蓋條件、不同天氣狀況下的觀測數據，因此樣本量較少，對結果代表性有一定影響，仍需更深入的觀測研究進行驗證。