巴彥淖爾市新型高標準日光溫室預報方法研究

包佳婧

摘要 為探求內蒙古高寒地區日光溫室小氣候變化特征及預測預報方法，利用內蒙古自治區巴彥淖爾市臨河區2020—2021年度春、秋、冬季日光溫室內外氣溫資料，分析不同季節（春季、秋季、冬季）、不同天氣條件（晴天、陰天）、一日內不同時段（白天、夜間）溫室內氣溫變化特征和增溫保溫效應及溫室內氣溫的變化與一日時間變化、室外氣溫的相關性，在此基礎上，建立了溫室氣溫日變化及最低氣溫的預測模型，并對模型的準確率進行了驗證。

關鍵詞 新型；高標準；日光溫室；預報

中圖分類號：S626.5 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）12–0-03

Research on the Forecasting Method of A New High Standard Solar Greenhouse in Bayannur City

Bao Jia-jing （Bayannur Meteorological Bureau， Bayannur， Inner Mongolia 015000）

Abstract In order to explore the characteristics and prediction methods of microclimate changes in solar greenhouses in the high and cold regions of Inner Mongolia， the indoor and outdoor temperature data of solar greenhouses in Linhe District， Bayannur City， Inner Mongolia from 2020 to 2021 were used to analyze different seasons （spring， autumn， winter） and weather conditions （sunny， cloudy） On the basis of the characteristics of temperature changes in different time periods of the day （day and night）， the warming and insulation effects， and the correlation between temperature changes in the greenhouse and daily time changes， as well as outdoor temperature， a prediction model for daily and minimum temperature changes in the greenhouse was established， and the accuracy of the model was verified.

Key words New type; High standards; Sunlight greenhouse; Prediction

近年來，巴彥淖爾市大力發展設施農業，2010年以日光節能溫室為主的設施農業面積達到約1 867 hm2，經過10余年的發展增至約3 333 hm2。除面積擴大外，溫室墻體結構和材料等都得到了優化與改進，新型高標準日光溫室的保溫性能也得到了大幅度提升，而針對新型日光溫室的氣象預報技術方法也需更新迭代，以滿足現代農業發展的要求[1]。隨著巴彥淖爾市日光溫室類型的更新換代，以往對溫室小氣候條件的預測預報研究已不再適用。由于河套地區的氣候條件特殊，且新型高標準日光溫室的生產方式不同于傳統農業生產方式，因此對該地區進行專門研究和預報方法的更新具有重要意義[2]。

1 資料與方法

1.1 烏蘭圖克鎮的氣候概況

內蒙古巴彥淖爾市臨河區烏蘭圖克鎮屬于溫帶大陸性季風氣候，其特點是風大雨少、氣候干燥、蒸發量大、無霜期短、日照時間長、晝夜溫差大。多年平均氣溫為8.1 ℃，1月平均氣溫為-9.9 ℃，7月平均氣溫為24.1 ℃。無霜期年平均日數為154 d。年平均日照時數為3 131 h。年平均降水量為145.5 mm。

日光溫室的生產受到溫度限制，尤其是冬季，溫度是關鍵的制約因素，而日光資源則是這種溫室的優勢。

1.2 研究方法

數據來自臨河區烏蘭圖克鎮新型高標準日光溫室。溫室朝南，東西長150 m，南北寬15 m，屋脊到地面高6.6 m，后墻底部高7 m，收頂2 m。同時采用一斜一立式半地下室構造，可增加溫室熱容量，減少土壤熱量橫向傳導損失，進一步增加土壤蓄熱量，這種溫室普遍適用于北方高寒區周年果蔬生產。此類溫室適用于河套地區的四季果蔬生產。

利用2021年1—4月和10—12月所監測的溫室溫度逐時觀測數據建立預報模型，將2021年典型晴天溫室溫度逐時觀測數據作為驗證數據。溫度數據的測量高度為150 cm，與室外氣象觀測站高度相同。

通過相關分析和回歸分析，采用逐步回歸方法，可以建立一種新型高標準日光溫室內溫度變化預測模型。這種模型可以預測日光溫室在不同季節、不同天氣條件下，白天和夜間的室內溫度變化趨勢。這樣的預測模型對優化日光溫室的溫度控制和管理具有十分重要的價值，可以提高生產效益和作物的生長質量。

2 結果與分析

2.1 新型高標準日光溫室增溫保溫效應分析

新型高標準日光溫室具有良好的保溫增溫性能，室內溫度明顯高于室外溫度。然而，在不同季節和不同天氣條件下，日光溫室的增溫效果存在差異。在晴天的增溫效果優于陰天，這是因為太陽輻射是溫室增溫的主要決定因素，晴天太陽輻射強，使溫室內的溫度升高更加明顯。冬季的增溫效果優于春季和秋季，這是因為冬季室外溫度較低，溫室內的保溫效果相對較好，能夠更好地阻止熱量的流失，從而使室內溫度升高較快。由于春季和秋季的室外溫度較高，溫室通風時間較長，使得室內外溫差減小。溫室通風的目的是調節室內溫度和濕度，但也會導致室內外溫差減小，從而影響溫室的增溫效果。在日照充足的情況下，各季節室內平均溫度比室外高6.1～11.9 ℃，最低氣溫比室外高13.7～31.4 ℃，最高氣溫比室外高11.9～27.9 ℃；陰天條件下，室內平均氣溫比室外高4.6～18.5 ℃，最低氣溫比室外高3.1～22.4 ℃，最高氣溫比室外高3.8～21.0 ℃。

2.2 溫室溫度日變化分析

利用2020年不同季節的典型晴天和陰天的逐時平均氣溫，對比分析了不同季節、不同天氣狀況下溫室內外的日溫度變化（圖略），在不同季節、不同天氣條件下，溫室內溫度明顯高于室外溫度，這是因為溫室具有保溫性能，能夠有效地阻止熱量的流失，使得溫室內溫度相對較高；不同季節、不同天氣條件下，溫室內外氣溫具有顯著的相關性，這是因為室內溫度受到室外溫度的影響，隨著室外溫度的變化，室內溫度也會相應發生變化。太陽輻射是溫室增溫的主要因素，晴天太陽輻射強，從而使得溫室內溫度在白天逐漸升高，然后在夜間逐漸下降。溫室的保溫性能可以減少熱量的流失，使得溫室內溫度不會低于室外溫度，冬季為08：00，春季和秋季為06：00；溫室內外的最高溫度出現在不同時間。晴天時，溫室內通常在13：00左右達到最高溫度，而室外則在14：00左右達到最高溫度，室內溫度比室外溫度提前了1 h到達最高點。

2.3 溫室的日溫度變化和最低溫度的模擬

2.3.1 溫室溫度日變化模擬 將北京時間的時間序列轉換為一天中的2個時段，即白天（08：00～17：00），08：00為x=1，09：00為x=2，…，17：00為x=10，18：00為x=11；同樣，晚上（19：00至翌日07：00）19：00為x=1，…，00：00為x=6，01：00為x=7，…，07：00是x=13。

通過二次曲線的估計和分析，可以建立冬、春、秋3個季節室內氣溫的日模擬方程。假設室內氣溫為因變量，時間序列為自變量，可以使用二次曲線方程進行模擬，從表1可以看出，擬合的回歸方程在不同季節、不同時期的決定系數均在0.93以上，多重相關系數R2均在0.96以上，均通過0.01水平置信檢驗，說明方程具有統計學意義。

2.3.2 溫室最低、最高氣溫模擬 通過線性回歸分析，建立了溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的預測方程。根據分析結果，不同季節晴天條件下，溫室內最低溫度與溫室外最低溫度呈現線性正相關的關系（表2）。這意味著當溫室外最低溫度升高時，溫室內最低溫度也相應升高。

F檢驗值冬季最高（F=195.139），春季次之（F=37.4315），秋季最低（F=34.545），相關系數均通過0.01水平檢驗。最高氣溫與室外最高氣溫均呈線性正相關，F檢驗值春季最高（F=10.735），冬季次之（F=6.992），秋季最低（F=4.363），在冬、春季，溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的相關系數均通過0.01水平的顯著性檢驗。這意味著冬春季溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的關系是顯著的，并且具有統計學意義。然而，秋季，由于樣本數較少，溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的相關系數僅通過了0.05水平的顯著性檢驗。這意味著秋季溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的關系在統計學上可能不顯著，存在一定的不確定性。

2.3.3 溫室最小相對濕度模擬 不同季節室內1～24 h最小相對濕度與室內25～48 h溫室最小相對濕度均呈線性正相關，F檢驗值冬季最高（F=64.488），春季次之（F=33.404），秋季最低（F=29.255），在冬春季，溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的相關系數均通過了0.01極顯著水平的檢驗。這意味著在冬春季，溫室內最低溫度與溫室外最低溫度之間的關系是非常顯著的，并且具有極高的統計學意義。

2.4 溫室氣溫日變化以及最低氣溫模擬方程的檢驗

收集2021年1月17日、5月17日和10月11日的氣溫觀測數據，包括溫室內氣溫的每小時觀測值。對收集到的觀測數據進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理和異常值檢測。確保數據的可靠性和一致性。利用表1中的模擬溫室內氣溫日變化方程，根據每小時的觀測時間和其他相關變量的取值，計算出模擬溫室內氣溫的日變化模擬值。根據對比檢驗的結果（圖1），春、秋、冬3個季節的氣溫日變化擬合度均較好，其中白天氣溫日變化擬合度春季最好，明顯好于冬季和秋季；夜間氣溫日變化擬合度冬季最好，明顯好于春季和秋季。

通過收集觀測數據、建立預測方程和進行模型評估，可以對所建立的日最低溫度預測方程進行檢驗。以驗證不同季節日光溫室最低氣溫預測方程的可靠性和普適性。方程的預測值與溫室內實測值使用1∶1關系圖表示，以表征方程的預測能力。結果顯示：日最低氣溫預報方程在不同季節的預報精度分別為0.73、0.64和0.83，秋季預報精度較好[3]。

3 結論

（1）溫室內的日光照射下，晴天和陰天的平均最低氣溫分別為5.1和7.3 ℃，低于果蔬類作物（如番茄、黃瓜等）適宜生長的最低溫度要求。不同類型天氣狀況下溫室內的平均最高氣溫為37.1～39.9 ℃，高于果蔬類作物生長所需的最高溫度。以上2種情況均不利于果蔬類作物正常生長。因此，為了實現溫室果蔬的全年生產，河套地區的設施溫棚冬季應采取保暖措施，春季和秋季高溫時段要注意通風降溫[4]。

（2）冬季04：00～08：00，溫室內氣溫低于10 ℃，春、秋季夜間氣溫維持在10 ℃以上，因此，在實際生產中，冬季可在04：00前后采取加溫保暖措施，既節源，又可使溫室內氣溫保持在適宜果蔬類作物生長的范圍內；春、秋季夜間不需要采取加溫保暖措施。

（3）冬、春季16：00，秋季17：00溫室內氣溫維持在25 ℃以下，為避免溫室內夜間溫度降幅過大，冬、春季應在16：00～17：00放簾保溫；秋季放簾時間可適當延遲，在18：00左右放簾保溫。

（4）在不同季節和天氣狀況下，溫室內氣溫的日變化模擬方程可以提供比氣溫預報方程更準確的結果。這意味著它可以被用于預測溫室內任何時間的氣溫變化，為溫室內生產中的放風、采摘、澆水和揭放簾等活動提供可靠的技術支持。因此，在設施農業氣象預報服務中，使用溫室內氣溫日變化模擬方程可以提高預測的準確性，為溫室農業提供更精確的決策依據。

（5）在不同季節和天氣狀況下，溫室內最低溫度預測方程的相關系數通過0.01顯著水平的檢驗，說明該方程的檢驗效果良好。因此，該方程可以作為河套地區溫室凍害預測的工具，并為設施農業生產提供服務。這意味著利用該方程可以準確預測溫室內的最低溫度，從而幫助農業生產者采取相應的措施以防止凍害的發生，提高溫室農作物的產量和質量。

4 展望

各季節溫室內的揭苫期和覆蓋期的室內溫度與時間序列之間具有較高的擬合度。這意味著溫室內的溫度在揭苫期和覆蓋期隨著時間的變化具有明顯的趨勢。此外，研究還發現不同季節溫室內外的最低溫度之間存在顯著的線性正相關關系，說明溫室內外的最低溫度在不同季節之間是相互影響的，即溫室內外的最低溫度變化趨勢是一致的。這些研究結果對溫室農業的管理和調控具有重要的參考價值，可以幫助農業生產者更好地控制溫室內的溫度，提高作物的產量和質量。因此，根據溫度與時間序列的相關方程，可以估算出各季節白天和夜間任意時間的溫度。結合方程預測最低溫度，實現對日極端溫度事件的模擬預測，可以幫助農業生產者提前設計或采取相應的控制措施，以應對極端溫度對設施農業的影響。因此，為了更準確地為設施農業生產提供服務，在未來以月或10 d為尺度建立模擬方程，可以利用更多的樣本數據，提高模擬方程的準確性，并更好地預測溫室內的最低溫度。由此可以為設施農業生產提供更精確的溫度管理參考。

參考文獻

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