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    遼寧省日光溫室內(nèi)最高和最低氣溫預(yù)報

    2017-10-27 15:00:44趙先麗張淑杰蔡福
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年16期
    關(guān)鍵詞:模型

    趙先麗 張淑杰 蔡福

    摘要:利用2012年4月至2013年5月遼寧省盤錦市大洼縣日光溫室內(nèi)外小氣候觀測資料,采用逐步回歸方法建立遼寧地區(qū)不同天氣類型和不同季節(jié)日光溫室內(nèi)最高氣溫及最低氣溫預(yù)報模型,并對擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明,遼寧省大洼地區(qū)不同季節(jié)和不同天氣類型日光溫室內(nèi)最高及最低氣溫預(yù)報模型差異較大,均通過了顯著性檢驗(yàn);不同季節(jié)晴天和冬季陰天擬合效果稍差,其余季節(jié)不同天氣類型擬合效果較好。春季、秋季、冬季中晴天、多云天、陰天、降水天日光溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報的平均絕對誤差分別為0420~1130、0005~0064、0043~0150、0190~0270 ℃,均方根誤差分別為0540~1530、0005~0076、0050~0180、0200~0320 ℃,平均相對誤差分別為880%~1990%、007%~070%、040%~260%、260%~410%;晴天、多云天、陰天、降水天日光溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報的平均絕對誤差分別為195~223、026~095、005~155、001~057 ℃,均方根誤差分別為261~278、029~103、006~188、0012~0710 ℃,平均相對誤差分別為680%~770%、022%~100%、030%~1180%、005%~340%??梢娔P皖A(yù)報精度較高,可用于遼寧地區(qū)日光溫室內(nèi)最高和最低氣溫的預(yù)報。

    關(guān)鍵詞:日光溫室;最高氣溫;最低氣溫;逐步回歸;擬合檢驗(yàn);預(yù)報模型;天氣類型;季節(jié)

    中圖分類號: S6255+1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:

    文章編號:1002-1302(2017)16-0276-06

    收稿日期:2016-04-06

    基金項(xiàng)目:中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(編號:2014IAE-CMA04);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(編號:GYHY201206024);遼寧省“十二五”科學(xué)技術(shù)重大項(xiàng)目(編號:2011210002)。

    作者簡介:趙先麗(1977—),女,山東聊城人,碩士,副研究員,主要從事應(yīng)用氣象和生態(tài)氣象研究。Tel:(024)83890246;E-mail:zhaoxianli2001@163com。

    通信作者:李麗光,博士,副研究員,主要從事城市環(huán)境和全球氣候變化研究。Tel:(024)83893253;E-mail:liliguangyjs@foxmailcom。

    遼寧省屬溫帶季風(fēng)氣候,夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥,是中國日光溫室冬季生產(chǎn)不須加溫的最北部地區(qū),光熱條件適合進(jìn)行設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。遼寧省是中國日光溫室蔬菜生產(chǎn)的發(fā)源地,日光溫室蔬菜的面積和產(chǎn)量均居全國首位,設(shè)施農(nóng)業(yè)水平為全國前列,以日光溫室蔬菜生產(chǎn)為主的設(shè)施農(nóng)業(yè)已成為遼寧省現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的重要特征。截至2014年,中國設(shè)施農(nóng)業(yè)總面積為411×106 hm2,產(chǎn)值超過8 000億元,遼寧省設(shè)施農(nóng)業(yè)總面積約為746×105 hm2,其中蔬菜播種面積為588×105 hm2,總產(chǎn)量達(dá)323×107 t,總產(chǎn)值達(dá)721億元,居全國第一。目前,設(shè)施農(nóng)業(yè)是遼寧省抗災(zāi)避災(zāi)、農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的優(yōu)勢主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),已成為遼寧省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要標(biāo)志之一。

    日光溫室結(jié)構(gòu)相對簡單且面積較大,防御自然災(zāi)害及適應(yīng)逆境能力較弱,主要通過吸收太陽能提高溫室土壤溫度和氣溫,當(dāng)外界環(huán)境溫度較低時,日光溫室作物易遭受低溫脅迫,造成減產(chǎn)或品質(zhì)降低,而中午時段易遭受高溫脅迫[6-7]。因此,根據(jù)日光溫室外天氣條件合理調(diào)控日光溫室小氣候是設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵,開展日光溫室最低和最高氣溫預(yù)報以進(jìn)行生產(chǎn)管理、調(diào)節(jié)氣象條件十分重要,是防御設(shè)施農(nóng)業(yè)低溫凍害和高溫?zé)岷Φ闹匾胧┲籟8]。日光溫室生產(chǎn)與日光溫室內(nèi)氣象條件密切相關(guān),尤其溫度條件十分重要。國內(nèi)目前對日光溫室內(nèi)氣象要素的特征和預(yù)報研究較多,20世紀(jì)90年代開始對日光溫室小氣候(光照、溫度、濕度、土壤溫度)特征進(jìn)行了系統(tǒng)研究并建立了統(tǒng)計模型。李軍等基于能量和質(zhì)量平衡原理,建立了以塑料大棚外氣象要素為變量預(yù)報塑料大棚內(nèi)溫濕度的模型[9]。魏瑞江等分析了河北省日光溫室內(nèi)各氣候因子之間的關(guān)系,并建立了日光溫室內(nèi)外的溫度、濕度預(yù)報模型[10]。李德等選取常規(guī)氣象預(yù)報因子和實(shí)測值,利用多元回歸統(tǒng)計方法建立了宿州地區(qū)日光溫室內(nèi)最高及最低氣溫預(yù)報模型[11]。高麗娜等基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計方法,以大棚外氣象要素為自變量,建立了冬春季塑料大棚內(nèi)極端溫度和濕度的預(yù)報模型[12-14]。劉可群等通過分析大棚內(nèi)小氣候特征及其與大氣候的關(guān)系,建立了武漢地區(qū)大棚內(nèi)溫度與太陽高度角及大氣溫度的相關(guān)模型[15]。張索鐵等分別建立了黑龍江省、吉林省溫室內(nèi)不同季節(jié)不同天氣型的最高和最低溫度相關(guān)預(yù)報模型[8,16]。范遼生等對杭州地區(qū)冬季晴天、多云、寡照3種天氣型單雙層棚內(nèi)的最低氣溫建立了預(yù)報模型,并進(jìn)行了擬合和試報檢驗(yàn)[17]。

    由于日光溫室結(jié)構(gòu)、管理和氣候地域性的差異,各地建立的日光溫室氣溫預(yù)報模型不能進(jìn)行推廣應(yīng)用;且以往建立的模型大部分為溫室內(nèi)氣溫與外界氣溫之間的單因子模型,未考慮前一天的溫室內(nèi)小氣候要素[18]。目前關(guān)于遼寧省日光溫室內(nèi)氣溫預(yù)報的研究較少[19-20],本研究利用2012年4月至2013年5月遼寧省大洼縣日光溫室內(nèi)外的觀測資料,根據(jù)日光溫室內(nèi)小氣候條件與溫室外氣溫、相對濕度等氣象要素的關(guān)系,采用逐步回歸方法,建立可動態(tài)預(yù)測溫室內(nèi)最高氣溫和最低氣溫的小氣候模型,以期為遼寧省日光溫室蔬菜生產(chǎn)提供氣象預(yù)報服務(wù),為農(nóng)民增產(chǎn)和增收提供技術(shù)支撐。

    1材料與方法

    11研究區(qū)概況

    遼寧省大洼地區(qū)屬溫帶大陸性半濕潤季風(fēng)氣候,四季分明、氣候溫和、雨量集中、光照充足。年平均氣溫為93 ℃,年平均最高氣溫為327 ℃,年平均最低氣溫為238 ℃,年平均降水量為 6473 mm,年平均無霜期為 208 d,年日照時數(shù)為 2 816 h,氣候特點(diǎn)適合開展設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[20]。

    12試驗(yàn)設(shè)計

    2012年4月至2013年5月在遼寧省盤錦市大洼縣王家鎮(zhèn)華僑村日光溫室(122°03′45″E、40°56′08″N)內(nèi)進(jìn)行試驗(yàn),溫室結(jié)構(gòu)為單面坡面,坐北朝南,東西走向,長度為100 m,跨度為10 m,脊高為35 m。東、北及西面墻為雙層磚墻,中間填充草簾、紙被、棉被及薄膜,北墻厚050 m,東西墻厚 024 m,溫室覆蓋008 mm厚的聚乙烯塑料薄膜,膜上覆蓋草簾和保溫被,日出后揭開,日落前后蓋上。溫室設(shè)有上通風(fēng)口,采用半自動放風(fēng)方式,基本管理方式為每日08:00后揭開草簾,16:00覆蓋草簾[20]。

    溫室內(nèi)無供暖設(shè)施,無照明設(shè)備,采用人工方式灌溉和施肥。溫室內(nèi)種植作物為番茄,品種為靚粉1號,主要觀測項(xiàng)目為番茄出苗期、移栽期、開花期、結(jié)果期和采摘期,記錄各發(fā)育期開始期、普遍期、末期出現(xiàn)日期;田間管理主要記錄整地、移栽、灌水、施肥、噴藥、鏟趟、除草、采摘的時間和措施。番茄觀測時間為2012年4月16日至5月31日、2012年10月1日至2013年5月31日。番茄行距為103 m,株距為024 m,2011年9月移栽,2012年4月21日進(jìn)入采摘期,2012年5月29日采摘結(jié)束;2012年10月15日番茄移栽,2013年1月1日進(jìn)入結(jié)果初期,2013年3月6日進(jìn)入采摘期,2013年6月18日采摘結(jié)束[20]。

    13資料來源

    溫室內(nèi)外小氣候監(jiān)測采用錦州陽光氣象科技有限公司生產(chǎn)的TRM-ZS3型設(shè)施農(nóng)業(yè)小氣候觀測儀,觀測精度分別為±01 ℃、±2%,每10 min采集1次數(shù)據(jù),溫室內(nèi)傳感器距離地面10 m,位于溫室中間,溫室外傳感器距離地面15 m,觀測項(xiàng)目為溫室內(nèi)氣溫、溫室外氣溫、溫室內(nèi)相對濕度、溫室外相對濕度、太陽總輻射、光合輻射。日平均值(氣溫和相對濕度)取1 d內(nèi)144個數(shù)據(jù)的平均值,日最高值和最低值(氣溫和相對濕度)取1 d內(nèi)144個數(shù)據(jù)中的最高和最低值,剔除缺測和異常的觀測數(shù)據(jù)。日光溫室外日照時數(shù)和日降水量數(shù)據(jù)來源于大洼縣氣象站(122°04′E、41°01′N),距日光溫室約105 km[20]。

    14研究方法

    141預(yù)報時段劃分

    將日光溫室生產(chǎn)季劃分為秋季(10至11月)、冬季(12月至翌年2月)、春季(3至5月)3個時段,建立不同季節(jié)日光溫室內(nèi)最高氣溫和最低氣溫預(yù)報模型。

    142天氣型劃分

    天氣型劃分:日照時數(shù)≥6 h為晴天,3 h<日照時數(shù)<6 h為多云天,0 h<日照時數(shù)≤3 h為陰天,在陰天情況下如有降水,即為降水天[21-22]。

    143模型建立

    本研究采用2012年4月17日至2013年5月31日大洼日光溫室的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,剔除異常值,有效數(shù)據(jù)為237 d,晴天為181 d,多云天為15 d,陰天為25 d,降水天為16 d;春季晴天為88 d,多云天為7 d,陰天為9 d,降水天為7 d;秋季晴天為32 d,多云天為2 d,陰天為4 d,降水天為7 d;冬季晴天為61 d,多云天為6 d,陰天為12 d,降水天為2 d。采用前一日降水量x1、前一日日照時數(shù)x2、前一日溫室內(nèi)(最高氣溫x3、最低氣溫x4、平均氣溫x5)和溫室外氣溫(最高氣溫x6、最低氣溫x7、平均氣溫x8)、前一日溫室內(nèi)(最大相對濕度x9、最小相對濕度x10、平均相對濕度x11)和溫室外相對濕度(最大相對濕度x12、最小相對濕度x13、平均相對濕度x14)及當(dāng)日預(yù)報的降水量x15、當(dāng)日預(yù)報的溫室外氣溫(最高氣溫x16、最低氣溫x17、平均氣溫x18)、當(dāng)日預(yù)報的溫室外相對濕度(最大相對濕度x19、最小相對濕度x20、平均相對濕度x21)共21個因素作為預(yù)報因子,采用逐步回歸法建立預(yù)報方程。

    144擬合檢驗(yàn)

    采用均方根誤差RMSE、相對誤差RE和絕對誤差A(yù)E對建立的模型進(jìn)行評價分析。

    3)

    式中:Pi為預(yù)測值,Ai為實(shí)測值,n為樣本數(shù)。RMSE、RE、AE越小,說明預(yù)報誤差越小,預(yù)報越準(zhǔn)確。

    2結(jié)果與分析

    21春季氣溫預(yù)報模型

    211春季最低氣溫預(yù)報模型

    由引進(jìn)的預(yù)報因子可見,春季晴天時,決定日光溫室內(nèi)最低氣溫的主要影響因子為當(dāng)日和前一日日光溫室外最低氣溫及前一日日光溫室內(nèi)最低氣溫,前一日溫室內(nèi)最低氣溫、溫室外最低氣溫、當(dāng)日溫室外最低氣溫與溫室內(nèi)最低氣溫相關(guān)系數(shù)均通過了0001水平顯著性檢驗(yàn),一般外界氣溫越低,日光溫室內(nèi)氣溫也越低。李德等研究認(rèn)為,春季晴天前1~2 d日光溫室外溫度條件對日光溫室最低氣溫具有1~2 d的滯后效應(yīng)[11],本研究結(jié)果與之一致。而春季非晴天時,日光溫室內(nèi)最低氣溫的主要影響因子為前一日日光溫室外最高氣溫與最低氣溫、相對濕度,前一日日光溫室內(nèi)最低氣溫與平均氣溫,當(dāng)日日光溫室外最低氣溫和平均氣溫等,其中陰天時日光溫室內(nèi)最低氣溫與前一日溫室內(nèi)最低氣溫、前一日溫室內(nèi)平均氣溫、當(dāng)日溫室外最低氣溫、當(dāng)日溫室外平均氣溫、當(dāng)日溫室外最大相對濕度顯著相關(guān)(表1)。

    由春季日光溫室內(nèi)最低氣溫反演可知,晴天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為1130 ℃,均方根誤差為1530 ℃,平均相對誤差為1990%;多云天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0064 ℃,均方根誤差為0076 ℃,平均相對誤差為070%;陰天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為 0043 ℃,均方根誤差為0050 ℃,平均相對誤差為040%;降水天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為 0190 ℃,均方根誤差為0200 ℃,平均相對誤差為260%(表1、圖1)。由

    此可見,大洼春季晴天時日光溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報誤差較大,其次為降水天,多云天和陰天預(yù)報效果較好。

    212春季最高氣溫預(yù)報模型由表2可見,日光溫室晴天最高氣溫引入的預(yù)報因子主要為反映空氣水汽含量的當(dāng)日和前一日降水量,決定日光溫室基礎(chǔ)氣溫的前一日溫室內(nèi)平均氣溫、當(dāng)日溫室外最高氣溫和當(dāng)日溫室外平均氣溫。而春季非晴天時,日光溫室內(nèi)最高氣溫的主要影響因子為前一日日光溫室內(nèi)最高氣溫與平均氣溫及當(dāng)日溫室外的濕度條件等。

    晴天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為2170 ℃,均方根誤差為2780 ℃,平均相對誤差為760%;多云天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0260 ℃,均方根誤差為 0290 ℃,平均相對誤差為100%;陰天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0910 ℃,均方根誤差為0960 ℃,平均相對誤差為410%;降水天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為001 ℃,均方根誤差為0012 ℃,平均相對誤差為005%(圖2、表2)。由此可見,大洼春季晴天時日光溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報誤差稍大,其次為陰天,多云天和降水天預(yù)報效果較好。

    22秋季氣溫預(yù)報模型

    221秋季最低氣溫預(yù)報模型

    由表3可知,秋季晴天溫室內(nèi)最低氣溫主要由前一日溫室內(nèi)平均氣溫、前一日溫室外最大相對濕度等決定,而前一日溫室外最低氣溫為負(fù)貢獻(xiàn)。分析表明,前一日溫室外最低氣溫偏高時,溫室內(nèi)最低氣溫增高,同時使溫室內(nèi)最高氣溫偏高,通風(fēng)換氣時間延長,一定程度上導(dǎo)致溫室內(nèi)最低氣溫降低。而秋季非晴天時,日光溫室內(nèi)最低氣溫的主要影響因子為前一日溫室內(nèi)平均氣溫、前一日[CM(25]溫室外平均氣溫及前一日溫室外平均相對濕度等。可見,

    注:多云天樣本僅為2 d,本研究未進(jìn)行建模。表4同。

    秋季非晴天時前一日外界氣象條件對溫室內(nèi)最低氣溫影響顯著。

    由表3、圖3可知,秋季日光溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0920 ℃,均方根誤差為1180 ℃,平均相對誤差為1880%;陰天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為 0070 ℃,均方根誤差為 0080 ℃,平均相對誤差為090%;降水天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0270 ℃,均方根誤差為0320 ℃,平均相對誤差為410%。由此可見,大洼秋季晴天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報誤差較大,其次為降水天,陰天預(yù)報效果較好。

    222秋季最高氣溫預(yù)報模型由表4可知,晴天溫室內(nèi)最高氣溫主要影響因子為前一日溫室內(nèi)最高氣溫、前一日溫室外平均相對濕度、當(dāng)日溫室外最高氣溫,而當(dāng)日溫室外平均氣溫為負(fù)貢獻(xiàn),主要是由于外界溫度高,導(dǎo)致溫室內(nèi)最高氣溫偏高,通風(fēng)時間長,降低了日光溫室內(nèi)的基礎(chǔ)溫度。秋季非晴天時,日光溫室內(nèi)最高氣溫主要受前一日溫室內(nèi)最低氣溫、前一日溫室外最高氣溫、前一日溫室外最大相對濕度及當(dāng)日溫室外最高氣溫影響。

    秋季晴天日光溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為2230 ℃,均方根誤差為2780 ℃,平均相對誤差為770%;陰天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0050 ℃,均方根誤差為0060 ℃,平均相對誤差為030%;降水天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0570 ℃,均方根誤差為 0710 ℃,平均相對誤差為340%(表4、圖4)。由此可見,大洼秋季晴天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報誤差稍大,其次為降水天,陰天預(yù)報效果較好。

    23冬季氣溫預(yù)報模型

    231冬季最低氣溫預(yù)報模型

    由入選預(yù)報因子可見,冬季晴天時,決定日光溫室內(nèi)最低氣溫的主要?dú)庀笠貫榍耙蝗諟厥覂?nèi)最低氣溫與平均氣溫、前一日溫室外最低氣溫、當(dāng)日降水量及當(dāng)日溫室外最高氣溫與平均氣溫,相關(guān)系數(shù)均通過了0001水平的顯著性檢驗(yàn)。而冬季非晴天時,日光溫室內(nèi)最低氣溫主要受前一日外界相對濕度、當(dāng)日溫室外氣溫等的影響(表5)。分析認(rèn)為,前一日外界環(huán)境的相對濕度高,空氣溫度下降受到抑制,使夜間外界溫度不會降得過低,從而影響溫室內(nèi)外的熱交換速度和強(qiáng)度,最終影響次日溫室內(nèi)最低氣溫。

    注:冬季降水天樣本僅為2 d,本研究未建模。表6同。

    由表5、圖5可見,秋季晴天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0420 ℃,均方根誤差為0540 ℃,平均相對誤差為880%;多云天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為 0005 ℃,均方根誤差為0005 ℃,平均相對誤差為007%;陰天溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報平均絕對誤差為0150 ℃,均方根誤差為0180 ℃,平均相對誤差為260%。

    [FK(W11][TPZXL5tif][FK)]

    232冬季最高氣溫預(yù)報模型由表6可見,冬季晴天溫室內(nèi)最高氣溫受前一日溫室外最低氣溫與平均氣溫、當(dāng)日降水量及當(dāng)日溫室外平均氣溫的影響,由此進(jìn)一步表明,日光溫室外氣溫對日光溫室內(nèi)氣溫影響顯著。而冬季非晴天時,決定日光溫室內(nèi)最高氣溫的為前一日溫室外最小相對濕度、當(dāng)日溫室外最大相對濕度、當(dāng)日溫室外最低氣溫等,還引入了日照時數(shù)預(yù)報因子,即外界的日照對日光溫室內(nèi)的氣溫也有一定的影響,進(jìn)一步表明非晴天時,增加太陽散射光可提高日光溫室內(nèi)氣溫。

    由表6、圖6可見,冬季晴天日光溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為1950 ℃,均方根誤差為2610 ℃,平均相對誤差為680%;多云天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為 0950 ℃,均方根誤差為1030 ℃,平均相對誤差為022%;陰天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報平均絕對誤差為1550 ℃,均方根誤差為1880 ℃,平均相對誤差為1180%。由此可見,大洼冬季陰天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報誤差稍大,其次為晴天,多云天預(yù)報效果較好。

    3結(jié)論與討論

    本研究采用逐步回歸方法,建立適合大洼地區(qū)不同季節(jié)不同天氣類型的溫室內(nèi)最低氣溫、最高氣溫的預(yù)報模型,模型均通過了顯著性檢驗(yàn)。大洼不同季節(jié)晴天溫室內(nèi)最低氣溫和最高氣溫預(yù)測模型的準(zhǔn)確率稍差,春季最低、最高氣溫平均相對誤差為1990%、760%,秋季最低、最高氣溫平均相對誤差為1880%、770%,冬季最低、最高氣溫平均相對誤差為880%、680%;陰天溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率稍差,平均相對誤差為118%;其余溫室內(nèi)最高氣溫和最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率較高,平均相對誤差為005%~410%,均低于50%,預(yù)測準(zhǔn)確率在950%以上。部分溫室內(nèi)氣溫預(yù)測模型預(yù)報精度高于張索鐵等模型的預(yù)報精度[8,11,17],可為大洼地區(qū)預(yù)防溫室蔬菜凍害和熱害提供參考,以提高蔬菜生產(chǎn)效益。

    在全球氣候變暖的背景下,極端氣象事件發(fā)生頻率增大,北方地區(qū)日光溫室生產(chǎn)的高溫、凍害、大風(fēng)災(zāi)害和雪災(zāi)頻繁發(fā)生,因此須進(jìn)行溫室內(nèi)最低氣溫、最高氣溫的預(yù)測預(yù)報技術(shù)研究,為防災(zāi)減災(zāi)和溫室生產(chǎn)管理提供依據(jù)。

    本研究中大洼地區(qū)日光溫室內(nèi)最低氣溫和最高氣溫預(yù)測模型是基于日光溫室內(nèi)的觀測資料及常規(guī)天氣預(yù)報資料建立的,模型精度取決于常規(guī)天氣預(yù)報水平,因此提高日光溫室內(nèi)最低氣溫和最高氣溫預(yù)報模型的精度,須進(jìn)一步提高天氣預(yù)報水平和積累試驗(yàn)資料進(jìn)行深入研究。由于觀測作物和觀測資料有限,本研究未進(jìn)行模型試預(yù)報,須進(jìn)一步積累觀測資料進(jìn)行模型檢驗(yàn)。依據(jù)當(dāng)日天氣現(xiàn)象分為4種天氣類型,但在天氣類型轉(zhuǎn)化時日光溫室最高氣溫和最低氣溫預(yù)測須考慮前一日的天氣情況進(jìn)行天氣類型劃分,須進(jìn)一步深入研究。

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