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    內(nèi)蒙古西部溫室大棚溫度變化分析與預(yù)報

    2016-04-25 01:16:39
    北方農(nóng)業(yè)學(xué)報 2016年5期
    關(guān)鍵詞:溫棚最低氣溫溫室

    張 超

    (內(nèi)蒙古生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,內(nèi)蒙古呼和浩特 010051)

    溫室大棚因為有塑料薄膜的覆蓋,形成了相對封閉的,與大田不同的特殊小氣候[1]。設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展可以有效地解決北方冬季蔬菜供應(yīng)的問題[2],并且在增加農(nóng)民收入、促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方面有重要意義[3]。內(nèi)蒙古不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異較大,設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展須重視區(qū)域氣候特點,因地制宜地提高設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平。進行溫棚內(nèi)溫度預(yù)報有利于農(nóng)戶根據(jù)大棚特點調(diào)整種植結(jié)構(gòu),更有利于農(nóng)戶根據(jù)天氣狀況采取相應(yīng)的保暖或通風(fēng)等措施,促進作物生長,有效地提高氣象為農(nóng)民、農(nóng)業(yè)服務(wù)水平,提升農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)保障能力。

    國內(nèi)外一些學(xué)者通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、能量平衡原理[5]和逐步回歸[6]等方法,分別構(gòu)建溫棚內(nèi)的溫度預(yù)報模型。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報模型在溫度、濕度等要素預(yù)報上精度很高[7-8],但模型需要輸入的觀測要素較多,且不同的種植作物特性差異較大,缺乏服務(wù)的廣適性。利用熱平衡原理建立的模型要綜合考慮自然通風(fēng)、作物蒸騰、地面蒸發(fā)、后墻傳熱等對棚內(nèi)溫度、濕度的影響,預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果基本相符[9],但相關(guān)參數(shù)難以獲得。逐步回歸方法構(gòu)建的預(yù)報模型較為簡單精確,同時可以根據(jù)氣象部門日常3~7 d的氣溫預(yù)報進行棚內(nèi)溫度預(yù)測,更加適合氣象部門開展設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)[10]。

    阿拉善盟地處內(nèi)蒙古最西端,屬于典型的大陸性氣候,冬季寒冷夏季炎熱,常年干旱少雨,晴天日數(shù)多。巴潤別立鎮(zhèn)是阿拉善地區(qū)最早開發(fā)的綜合農(nóng)業(yè)區(qū),位于阿拉善盟東南部(圖1),由于自然條件惡劣,設(shè)施農(nóng)業(yè)已經(jīng)逐漸成為當(dāng)?shù)刂饕a(chǎn)業(yè)之一[11]。本文根據(jù)逐小時溫棚內(nèi)外氣溫對比觀測資料,建立溫室大棚平均溫度、最高最低溫度預(yù)報模型,對于提高該地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平、增強防災(zāi)減災(zāi)和相應(yīng)的決策能力有重要作用。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    本研究氣象資料使用2013年1—4月巴潤別立鎮(zhèn)的區(qū)域自動站(站號C5010)氣溫逐小時觀測數(shù)據(jù),來自于內(nèi)蒙古氣象信息中心,室外常規(guī)氣溫觀測高度設(shè)在1.5 m。溫室棚內(nèi)溫度資料使用2013年1—4月巴潤別立鎮(zhèn)高效節(jié)能厚墻體日光溫室中的溫度逐小時觀測數(shù)據(jù),來自于內(nèi)蒙古生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,棚內(nèi)小氣候儀測量高度1.5 m。

    通過建立因變量與自變量間的關(guān)系模型,不僅可以了解兩個或多個變量間的相關(guān)程度,又可用于預(yù)測因變量的特定變化[12]。本文首先通過棚內(nèi)溫度隨時間變化特征,分時段建立棚內(nèi)溫度擬合方程;再根據(jù)棚內(nèi)外溫度對比觀測資料,分別建立逐月的棚內(nèi)外最高氣溫間、棚內(nèi)外最低氣溫間、棚內(nèi)平均氣溫與棚外最高最低氣溫間的三類回歸分析方程,即通過棚外晴天溫度預(yù)報值計算溫室大棚內(nèi)溫度的預(yù)報模型,開辟氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)的新領(lǐng)域。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 氣溫日變化分析

    按農(nóng)事活動和物候現(xiàn)象劃分季節(jié)標準[13],內(nèi)蒙古11月至次年2月為冬季,3—5月為春季。冬季和春季是巴潤別立鎮(zhèn)溫室大棚的主要種植時段。本研究以1月、2月作為冬季代表,3月、4月作為春季代表。以北京時間為x軸,棚內(nèi)溫度為y軸,繪制2013年1—4月的月平均棚內(nèi)溫度、棚外溫度的日變化曲線[14],分析棚內(nèi)氣溫變化特征及其與棚外氣溫的關(guān)系。

    內(nèi)蒙古西部地區(qū)的溫室大棚棚內(nèi)溫度變化趨勢一致,棚內(nèi)日溫差1月最大達35.9℃,2—4月棚內(nèi)日溫差28℃左右。各月最低氣溫出現(xiàn)在7:00~9:00時,在6.4~10.9℃,隨著春季棚外溫度的升高,棚內(nèi)最低氣溫有上升和時間提前的特點。棚內(nèi)溫度隨著白天棚外溫度的升高而上升,最低氣溫后的2~3 h溫度變化最為顯著,1 h升溫8.6℃左右。棚內(nèi)溫度在14:00—15:00時達到峰值 36.3~41.6 ℃,日最低氣溫到最高氣溫的溫度上升斜率1月最大,變化率達到6.8℃/h,2—4月為4.7℃/h左右。隨著棚外氣溫的下降,棚內(nèi)溫度也同步下降,日最高溫度到19:00時的溫度下降最為明顯,1 h降溫5.4℃左右。各月中日最高氣溫到19:00時氣溫的下降斜率1月最大,變化率達到-6.6℃/h,2—4月變化幅度分別為-4.5℃/h、-3.1℃/h、-3.6℃/h。冬季20:00時以后、春季21:00時之后各月最低氣溫到最高氣溫的逐小時溫差小于2℃/h,0:00時之后溫棚氣溫變化率均小于1℃/h。可見,內(nèi)蒙古西部地區(qū)1月棚內(nèi)溫度變化幅度較大,升溫比降溫迅速,夜間溫度變化平緩(圖2)。

    溫棚外逐小時平均氣溫的季節(jié)差異明顯,冬季大部分時次氣溫低于0℃,日最低溫度-10℃左右,出現(xiàn)在8:00時,最高氣溫不足5℃,出現(xiàn)在16:00時;春季日最低氣溫10℃左右,出現(xiàn)在6:00~7:00時,最高氣溫16℃左右,出現(xiàn)在16:00時。與棚內(nèi)氣溫進行對比,受溫室中物體吸收太陽輻射儲存熱量的影響,每天早晨棚外的氣象條件對溫室小氣候的影響有一定的滯后效應(yīng),棚內(nèi)最低氣溫與棚外最低氣溫出現(xiàn)的時間相近或偏晚;同時,受棚內(nèi)通風(fēng)的影響,棚內(nèi)最高溫度出現(xiàn)的時間比棚外偏早1~2 h(圖3)。

    巴潤別立鎮(zhèn)本地溫棚晴天的揭棚時間為每天9:00時,對比分析各月揭棚前后溫度變化,可以看出:冬季 8:00~9:00 時溫度相近,春季 8:00~9:00 時溫度顯著上升。對各月逐日的8:00~9:00時數(shù)據(jù)進行分析,1月份24個晴天樣本只有1 d出現(xiàn)0.4℃的升溫,其余均為0~0.3℃的降溫;2月份21個晴天樣本中10個升溫0.1~1.7℃,7個降溫0.1~0.3℃,整體表現(xiàn)為平均氣溫上升0.32℃;3月份21個晴天樣本中只有1 d出現(xiàn)0.8℃的降溫,其余均為0~6℃的升溫;4月份16個晴天樣本中全部為0.9~12.8℃的升溫。顯然,內(nèi)蒙古西部溫棚冬季晴天揭棚后溫度略降或變化較小,春季揭棚后溫度顯著上升。

    2.2 溫棚內(nèi)氣溫擬合

    對于有溫度觀測條件的溫室大棚來說,可以根據(jù)溫棚內(nèi)氣溫隨時間變化特點建立溫棚氣溫擬合方程,進而實現(xiàn)通過任意時次的觀測數(shù)據(jù)計算當(dāng)天的最高或最低氣溫,合理安排保暖、通風(fēng)等工作。

    根據(jù)巴潤別立鎮(zhèn)冬季和春季的日出、日落時間,以8:00~17:00時為白天,將北京時間重新定義為時序,8:00 時 x=1,9:00 時 x=2,……,16:00 時 x=9,17:00時x=10。根據(jù)1—4月旬平均、月平均的白天溫棚內(nèi)氣溫的變化趨勢,對棚內(nèi)氣溫(y)與時序(x)的關(guān)系進行相關(guān)分析,得出逐旬、逐月的擬合回歸方程(表1)。分別進行F檢驗和相關(guān)系數(shù)檢驗,均為顯著,表明阿拉善盟1—4月白天的旬平均、月平均的溫棚內(nèi)氣溫與時間的擬合方程可以用來進行預(yù)測。以時序為x軸,棚內(nèi)溫度為y軸,根據(jù)擬合方程繪制2013年1—4月8:00~17:00時的棚內(nèi)氣溫趨勢線(圖4)。

    同樣方法,定義18:00時至次日7:00時為晚上,18:00 時x=1,……,24:00 時x=7,1:00 時x=8,……,7:00時x=14。根據(jù)1—4月旬平均、月平均的晚上溫棚內(nèi)氣溫的變化趨勢,得出逐旬、逐月棚內(nèi)氣溫(y)與時序(x)的擬合回歸方程,檢驗系數(shù)如表2所示(SigF值均為0.000),均為非常顯著,表明通過擬合方程可以估測阿拉善盟1—4月晚上溫棚內(nèi)的氣溫。以時序為x軸,棚內(nèi)溫度為y軸,繪制 2013年1—4月18:00時至次日7:00時的棚內(nèi)氣溫趨勢線(圖5)。

    表1 白天棚內(nèi)氣溫的擬合方程

    2.3 溫棚內(nèi)溫度預(yù)報模型的建立

    對于沒有溫度觀測條件的溫室大棚來說,任意時次的觀測數(shù)據(jù)不易獲得,且僅僅通過當(dāng)日的溫度擬合曲線不便于預(yù)估未來幾天的棚內(nèi)溫度情況。一些學(xué)者選用棚內(nèi)外前期的氣象要素和棚外的氣象要素,通過逐步回歸的方式選取主要影響因子構(gòu)建預(yù)報模型,這種方法對前期數(shù)據(jù)要求較高,對于多數(shù)不具備觀測條件的溫室大棚來說應(yīng)用較為困難。

    表2 晚上棚內(nèi)氣溫的擬合方程

    本研究借鑒逐步回歸建立預(yù)報模型的方法,選用易于獲得的棚外最高、最低溫度數(shù)據(jù),建立棚內(nèi)最高氣溫預(yù)報方程、棚內(nèi)最低氣溫預(yù)報方程、棚內(nèi)平均氣溫預(yù)報方程。這種模型構(gòu)建方法簡單易行,對棚內(nèi)數(shù)據(jù)觀測沒有特殊要求,根據(jù)棚外氣象站的觀測資料或者本地的預(yù)報數(shù)據(jù)就可以直接進行棚內(nèi)氣溫的預(yù)測,具有廣泛的應(yīng)用價值。

    2.3.1 最高氣溫預(yù)報模型 以棚內(nèi)最高氣溫作為因變量,棚外最高氣溫作為自變量,建立線性擬合方程。除2月外,棚內(nèi)外最高氣溫為正相關(guān),且達到0.01的顯著水平,建立一元二次預(yù)報模型,F(xiàn)檢驗與相關(guān)系數(shù)均為顯著。因此,可以根據(jù)一元二次擬合方程分別計算1月、3月和4月棚內(nèi)最高氣溫,進而結(jié)合種植作物的適宜性采取相應(yīng)的為農(nóng)服務(wù)措施。2月模型效果欠佳,有待深入研究(表3)。

    表3 棚內(nèi)最高氣溫預(yù)報模型

    2.3.2 最低氣溫預(yù)報模型 以棚內(nèi)最低氣溫作為因變量,棚外最低氣溫作為自變量。各月棚內(nèi)外最低氣溫均為顯著的正線性相關(guān),1—3月達到0.01的顯著水平,4月達到0.05的顯著水平;一元二次預(yù)報模型的F檢驗與相關(guān)系數(shù)均為顯著(表4)。顯然,棚內(nèi)最低氣溫的預(yù)報模型比最高氣溫預(yù)報模型效果更好,通過計算可以得到棚內(nèi)最低氣溫,根據(jù)棚內(nèi)作物需求及時做好保暖等措施[15]。

    表4 棚內(nèi)最低氣溫預(yù)報模型

    2.3.3 平均氣溫預(yù)報模型 以棚內(nèi)平均氣溫作為因變量,棚外最高氣溫(G)、最低氣溫(D)作為自變量,建立根據(jù)棚外最高、最低氣溫觀測值或預(yù)報值計算棚內(nèi)均溫的二元一次預(yù)報模型。除2月外,均通過了F檢驗與相關(guān)系數(shù)檢驗,預(yù)報模型顯著,結(jié)果較為可靠(表5)。

    表5 棚內(nèi)平均氣溫預(yù)報模型

    3 結(jié)論

    內(nèi)蒙古西部地區(qū)溫室大棚內(nèi)溫差較大,7:00~9:00時出現(xiàn)最低氣溫6.4~10.9℃,之后2~3 h升溫最顯著達 8.6 ℃/h左右,14:00~15:00時達到棚內(nèi)最高氣溫36.3~41.6℃,之后降溫5.4℃/h左右,19:00時之后夜間溫度變化平緩。冬季9:00時揭棚后溫度略降或不變,春季棚內(nèi)溫度迅速上升。

    溫室大棚內(nèi)有氣溫觀測條件的,可以利用棚內(nèi)氣溫擬合方程,根據(jù)棚內(nèi)任意時刻實測溫度,估算當(dāng)天棚內(nèi)可能出現(xiàn)的最高或最低氣溫,及時采取措施避免作物受到傷害;還可以根據(jù)天氣預(yù)報的最高、最低溫度,了解棚內(nèi)其他時次溫度,合理安排揭棚、通風(fēng)等工作。

    溫室大棚內(nèi)沒有氣溫觀測條件的,可以采用逐步回歸的方法建立棚內(nèi)溫度預(yù)報模型,根據(jù)棚外觀測數(shù)據(jù)或者未來7 d預(yù)報數(shù)據(jù)進行計算,獲得同期或者未來棚內(nèi)溫度預(yù)報結(jié)果,預(yù)報模型有較好的顯著度,可用于預(yù)測棚內(nèi)溫度變化,對于提高農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)水平、加強防災(zāi)減災(zāi)和相應(yīng)的決策能力有重要作用。對于預(yù)報效果不好的模型,需要進一步選用其他模型構(gòu)建方法進行棚內(nèi)溫度預(yù)報,提高預(yù)報精度。

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