利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的華北棚型日光溫室室內(nèi)環(huán)境要素模擬

程 陳，馮利平，董朝陽，宮志宏，劉 濤，黎貞發(fā)

利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的華北棚型日光溫室室內(nèi)環(huán)境要素模擬

程 陳1，馮利平1※，董朝陽2，宮志宏2，劉 濤2，黎貞發(fā)2

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2. 天津市氣候中心，天津 300074）

準確模擬日光溫室內(nèi)環(huán)境的變化過程是實現(xiàn)溫室環(huán)境精準調(diào)控的前提。該研究以3個生長季的日光溫室室內(nèi)實時氣象觀測資料為基礎(chǔ)，利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的方法，對日光溫室室內(nèi)1.5 m氣溫、0.5 m氣溫和CO2濃度進行逐時模擬，對日光溫室室內(nèi)平均濕度、平均溫度、最高溫度和最低溫度進行逐日模擬，建立基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時及逐日模擬模型，利用獨立的氣象觀測資料對模型進行驗證，并基于逐步回歸方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)果進行對比分析。結(jié)果表明：1）基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（1.5 m氣溫、0.5 m氣溫和CO2濃度）逐時模擬值與實測值的均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）分別為2.14 ℃、1.33 ℃和55.32mol/mol，歸一化均方根誤差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）分別為10.01%、5.87%和10.70%，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。2）基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫）逐日模擬值與實測值的RMSE分別為0.59%、0.88 ℃、2.02 ℃和0.98 ℃，NRMSE分別為0.79%、4.44%、7.02%和6.66%，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。研究結(jié)果可以準確模擬日光溫室室內(nèi)逐時及逐日環(huán)境，也可以為環(huán)境模型與作物模型相互耦合提供技術(shù)支撐。

溫室；溫度；空氣濕度；CO2濃度；Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；逐步回歸；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

據(jù)統(tǒng)計，中國溫室總面積由2008年的81萬hm2上升至2017年的205萬hm2（www.njhs.moa.gov.cn），2015年主要蔬菜的設(shè)施栽培面積占比近47.5 %[1]。溫室小氣候是影響日光溫室內(nèi)作物生長發(fā)育以及產(chǎn)量品質(zhì)的重要因素，主要包括溫度[2-3]、相對濕度[4]、CO2濃度[5]和輻射[6]等氣象環(huán)境因子。溫度過高或過低都會對作物正常生長發(fā)育造成影響，最終導(dǎo)致減產(chǎn)[3,7]；相對濕度過高易引發(fā)病蟲害，從而影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì)[4,8]；CO2濃度過低會影響光合作用[9]和根際微生物活性[10]，從而限制了作物光合生產(chǎn)潛力。同時日光溫室是一個非線性的多輸入、多輸出復(fù)雜系統(tǒng)[11]，實現(xiàn)對氣象環(huán)境因子的逐時和逐日模擬，可以及時地采取防災(zāi)減災(zāi)管理措施，也可為制定合理且節(jié)能的溫控方案提供決策依據(jù)。

華北棚型主要分布在河北中部、陜西中部、天津、寧夏、北京、遼寧、山西、甘肅南部等地區(qū)。關(guān)于華北棚型環(huán)境的研究，溫永菁等[12]構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室溫濕度模擬模型；劉洪等[13]構(gòu)建了基于輻射熱理論的北京地區(qū)日光溫室光環(huán)境模擬模型；羅新蘭等[14]構(gòu)建了日光溫室內(nèi)光合有效輻射、溫度和CO2濃度的日變化模擬模型，雖然模型能夠較準確地模擬日光溫室環(huán)境的日變化過程，但較少涉及日光溫室環(huán)境逐時變化過程。關(guān)于環(huán)境模擬方法的研究，有學(xué)者通過能量平衡法的分層法[15]、熱量交換過程[16]、流體力學(xué)(CFD)[17-18]和有限元與有限體積法[19]等構(gòu)建溫室室內(nèi)環(huán)境因子的預(yù)測模擬，雖然能從原理上反映溫室內(nèi)外環(huán)境的內(nèi)在聯(lián)系，但模型所需的參數(shù)較多，常因參數(shù)選取不當造成模型計算誤差過高。有學(xué)者建立溫室外易于測量氣象要素與室內(nèi)環(huán)境的多輸入非線性關(guān)聯(lián)模型，并與主成分分析方法[20]和聚類分析方法[21]等結(jié)合，但模型的準確度仍有待提高。有學(xué)者通過統(tǒng)計學(xué)方法(主要包括回歸法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))構(gòu)建溫室室內(nèi)環(huán)境因子的預(yù)測模擬，其中回歸法主要包括支持向量機方法[22]和逐步回歸法[12,23]等方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12,24]、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[25]、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[26]和黑箱多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[27]等方法，雖然模型無需考慮溫室耗散、熱輻射等因素的影響且能較好地反映溫室內(nèi)外環(huán)境的內(nèi)在聯(lián)系，但較少考慮到作物類型及茬口類型對溫室環(huán)境的影響，且神經(jīng)元個數(shù)也多為主觀經(jīng)驗設(shè)置。

為了提高日光溫室環(huán)境小氣候模型的模擬精度和穩(wěn)定性，有必要嘗試結(jié)合新的方法模擬溫室內(nèi)不同環(huán)境指標。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有預(yù)測準確、收斂迅速、學(xué)習(xí)記憶穩(wěn)定和動態(tài)特性好等優(yōu)勢，且已應(yīng)用到長期記憶信息能力和模塊化使用能力[28]、線椒株高預(yù)測[29]等研究中，并達到較好的預(yù)測結(jié)果。本研究利用2018－2020年日光溫室內(nèi)氣象環(huán)境觀測數(shù)據(jù)，建立基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日光溫室室內(nèi)逐時及逐日模擬模型，確定模型參數(shù)，并與逐步回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模擬效果進行比較，研究結(jié)果可作為作物生長發(fā)育模型中的關(guān)鍵模塊，并與作物模型相互耦合，最終達到作物生長發(fā)育過程的精準預(yù)測。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗于2018－2020年在天津市武清區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新基地園區(qū)（116°58′E，39°26′N，海拔8 m）華北日光溫室內(nèi)進行。日光溫室冬至日正午太陽高度角為27.14°，作物吊質(zhì)量為15 kg/m2，基礎(chǔ)雪壓為0.40 kN/m2，基礎(chǔ)風(fēng)壓為0.50 kN/m2，屋面荷載為1.50 kN/m2，恒載為0.50 kN/m2，基礎(chǔ)埋深為1.0 m(標準凍土深度為0.69 m)，極端最低溫度為–22.9 ℃，溫室整體采光率≥75%，溫室跨度為8 m，前屋面角為30°，其余溫室結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。茬口設(shè)置時間與設(shè)施內(nèi)栽培作物種類有關(guān)，春茬（Spring Stubble, SS）設(shè)為3－4月定植，9－10月收獲；秋冬茬（Autumn and Winter stubble, AW）設(shè)為10－11月定植，次年2－3月收獲。試驗包括2018－2019年秋冬茬、2019年春茬和2019－2020年秋冬茬。

表1 溫室結(jié)構(gòu)參數(shù)

1.2 數(shù)據(jù)獲取

溫室內(nèi)小氣候觀測選用小氣候觀測儀（CAWS2000型，北京華云尚通科技有限公司），每10 min自動記錄溫室室內(nèi)中部的空氣溫濕度、CO2濃度等氣象數(shù)據(jù)，儀器安裝的垂直位置可測定0.5和1.5 m的氣溫，水平位置于溫室中部（圖1）。溫室內(nèi)空氣加密輔助觀測選用小氣候觀測儀（Hobo型，美國ONSET公司），每5 min自動記錄溫室室內(nèi)不同位置的空氣溫濕度、CO2濃度等氣象數(shù)據(jù)，各儀器安裝的垂直位置均為1.5 m，水平位置分別安裝于溫室兩端及中部（圖1）。溫度觀測分辨率：±0.2 ℃，測量范圍–40～50 ℃。溫室外環(huán)境由天津市氣象局的氣象觀測場提供，逐日自動記錄溫室室外空氣溫濕度等氣象數(shù)據(jù)。

溫室管理同常規(guī)，9:00－9:30揭簾，15:30－16:30蓋簾，溫室夜間覆蓋物為保溫被。若11:00前溫室內(nèi)氣溫高于32 ℃，則進行揭膜通風(fēng)；若11:00前溫室內(nèi)氣溫在26～32 ℃之間，則于11:00－13:00通風(fēng)10～30 min；若11:00前溫度在16～26 ℃之間，則僅在12:00通風(fēng)10～30 min，若11:00前氣溫低于16 ℃則不通風(fēng)。

1.3 模型檢驗統(tǒng)計變量

2 模型描述

2.1 建模因子

構(gòu)建模擬逐時室內(nèi)氣象要素（0.5、1.5 m溫度和CO2濃度）模型中，在建模之前篩選了9個氣象因子（時刻、與模擬指標相關(guān)的室內(nèi)溫度及CO2濃度值、該時刻開始的前1 h、前2 h、前3 h室內(nèi)該指標瞬時值、該日該指標最值出現(xiàn)時刻、9:00室內(nèi)該指標瞬時值、茬口系數(shù)和該指標日均值），保留值小于0.05的氣象因子進行建模。構(gòu)建模擬逐日室內(nèi)氣象要素（日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫）模型中，在建模之前篩選了17個氣象因子（日序、與模擬指標對應(yīng)的室外溫度、該日開始的前1 d、前2 d、前3 d室內(nèi)外該指標的日均值、前5 d室內(nèi)外該指標的滑動均值、該日室外平均地溫、該日室外平均5 cm地溫、該日室外平均10 cm地溫、該日室外平均20 cm地溫、該日室外平均40 cm地溫、室內(nèi)外該指標的日均值比值、作物系數(shù)），保留值小于0.05的氣象因子進行建模。根據(jù)羅新蘭等[14]溫室內(nèi)揭苫至蓋苫的溫度和CO2濃度變化的研究結(jié)果（式（1）～式（2）），計算出氣象要素變化幅度系數(shù)。

表2 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型茬口系數(shù)和作物系數(shù)

溫室內(nèi)種植不同類型的作物會對室內(nèi)的氣象要素產(chǎn)生不同程度的影響，包括溫度和CO2濃度。本研究按最小二乘法的原理擬合出以秋冬茬為自變量，春茬為因變量的逐時氣象要素比值作為茬口系數(shù)，同理擬合出以瓜類作物為自變量，其他作物為因變量的逐日氣象要素比值作為作物系數(shù)（表2）。

2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Elman Neural Network）是一種帶有反饋的兩層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由輸入層、隱含層（中間層）、承接層和輸出層組成。輸入層單元的作用是傳輸信號；輸出層單元的作用是線性加權(quán)[30]；中間層單元可使用非線性或線性的傳遞函數(shù)，是從隱含層的輸出到其輸入端，這種反饋方式使得Elman 網(wǎng)絡(luò)能夠探測和識別時變模式；承接層作為一步延時算子，它把中間層單元上一時刻的輸出值返回給輸入。這種特殊的兩層網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意函數(shù)，唯一的要求是其隱含層必須具有足夠的神經(jīng)元數(shù)目。

描述Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達式見式（3）～（5）

()=(3()) （3）

()=(1()+2((–1))) （4）

c()=(–1) （5）

式中，，，分別為維輸入矢量、維隱含層節(jié)點單元矢量、維反饋狀態(tài)矢量和維輸出節(jié)點矢量；1，2，3分別是狀態(tài)層到隱含層、輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的連接權(quán)值；是隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)；是輸出神經(jīng)元傳遞函數(shù)，是隱含層輸出的線性組合。

利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境模擬效果進行比較，對于相同環(huán)境要素的模擬，BP和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法參數(shù)（訓(xùn)練函數(shù)、隱藏層神經(jīng)元個數(shù)、最大訓(xùn)練次數(shù)、初始學(xué)習(xí)速率和目標誤差）保持一致。

3 結(jié)果與分析

3.1 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型

3.1.1 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型參數(shù)確定

根據(jù)逐時模擬模型的目標模擬指標與相關(guān)指標之間的回歸參數(shù)，保留了值小于0.05的氣象環(huán)境因子進行建模，并確定各氣象環(huán)境因子的回歸系數(shù)（式（6））。

式中inside_time表示逐時模擬模型的目標模擬指標，包括室內(nèi)CO2濃度、1.5和0.5 m氣溫。利用逐步回歸法篩選出通過顯著性檢驗的氣象環(huán)境因子，并計算得出和α的值。為模型常數(shù)項，1.5、0.5 m氣溫和CO2濃度分別為0.048 4 ℃、189.042 0℃和35.960 3mol/mol。為建模的氣象環(huán)境因子指標個數(shù)，3個目標模擬指標的氣象環(huán)境因子個數(shù)均為7。α為與目標模擬指標相關(guān)的氣象環(huán)境因子回歸系數(shù)（表3）。Index為建模的氣象環(huán)境因子。表3中時刻表示該日中的時間點，取值范圍在0～24之間。日均值代表該時刻對應(yīng)日期該指標的日均值。

表3 基于逐步回歸法的環(huán)境逐時模型回歸系數(shù)

注：**表示顯著性通過0.01水平，呈極顯著關(guān)系。

Note: ** indicates that the significance passes the level of 0.01, showing a very significant relationship.

本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)均采用trainlm（L-M反向傳播算法，Levenberg-Marquardt backpropagation）函數(shù)，1.5m氣溫、0.5m氣溫和CO2濃度逐時變化模型隱藏層神經(jīng)元個數(shù)分別設(shè)為4、5和8，最大訓(xùn)練次數(shù)為100，初始學(xué)習(xí)速率為0.10，目標誤差為0.000 04。

3.1.2日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型驗證

由圖2可知，2號溫室種植期間的平均1.5 m處溫度為（21.39±6.58）℃，平均0.5 m處溫度為（22.63±4.35）℃，平均CO2濃度為（516.95±101.00）mol/mol?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（1.5 m、0.5 m氣溫和CO2濃度）逐時模擬值與實測值的值分別為0.98、0.94和1.02，值分別為0.31、1.24和6.02，2分別為0.89、0.91和0.72，RMSE分別為2.14 ℃、1.33 ℃和55.32mol/mol，NRMSE分別為10.01%、5.87%和10.70%，值均為1.00。說明基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬值與實測值有很好的線性關(guān)系，3個指標模擬模型的模擬精度大小依次為0.5 m氣溫、1.5 m氣溫、CO2濃度。

由表4可知，對不同茬口（2018－2019年秋冬茬、2019年春茬和2019－2020年秋冬茬）日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型具有不同的模擬效果。0.5 m氣溫逐時模擬值與實測值的RMSE在1.20～1.37 ℃之間，NRMSE在4.14%～6.66%。1.5 m氣溫逐時模擬值與實測值的RMSE在1.49～2.41 ℃之間，NRMSE在5.46%～12.63%之間。CO2濃度逐時模擬值與實測值的RMSE在52.41～57.56mol/mol之間，NRMSE在10.44%～11.12%之間。綜上所述，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的不同茬口日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型具有較高的模擬效果。

本研究同時構(gòu)建了基于逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型，并將2種模型與基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐時模擬模型進行統(tǒng)計比較。3種0.5 m氣溫逐時模擬模型(逐步回歸法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的模擬值與實測值的RMSE分別為0.41、0.28和1.33 ℃，NRMSE分別為1.80%、1.22%和5.87%。3種1.5 m氣溫逐時模擬值與實測值的RMSE分別為2.41、2.27和2.14 ℃，NRMSE分別為11.25%、10.59%和10.01%。3種CO2濃度逐時模擬值與實測值的RMSE分別為68.92、73.52和55.32mol/mol，NRMSE分別為13.33%、14.22%和10.70%。日光溫室室內(nèi)1.5 m氣溫和CO2濃度逐時模擬模型中Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)，日光溫室室內(nèi)0.5 m氣溫逐時模擬模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)。綜上所述，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型的模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。

表4 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同茬口日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬值與實測值比較

3.2 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型

3.2.1 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型參數(shù)確定

根據(jù)模型的目標模擬指標與相關(guān)指標之間的回歸參數(shù)，保留了值小于0.05的氣象環(huán)境因子進行建模，并確定各氣象環(huán)境因子的回歸系數(shù)（式（7））。

式中inside_day表示日變化模型的目標模擬指標，包括日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫。利用逐步回歸法篩選出通過顯著性檢驗的氣象環(huán)境因子，并計算得出和b的值。日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫分別為77.270 2%、0.988 6 ℃、 8.930 0 ℃和–0.346 4 ℃。日均空氣濕度指標個數(shù)為11、日均氣溫指標個數(shù)為12、日最高氣溫指標個數(shù)為13和日最低氣溫為12。b為與目標模擬指標相關(guān)的氣象環(huán)境因子回歸系數(shù)（表5）。Indexj為建模的氣象環(huán)境因子。本研究按最小二乘法的原理擬合出以室外氣象因子為自變量，室內(nèi)氣象因子為因變量的日均氣象要素比值作為室內(nèi)外氣象因子系數(shù)。

本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)均采用trainlm（L-M反向傳播算法，Levenberg-Marquardt backpropagation）函數(shù)，日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫逐日模擬模型隱藏層神經(jīng)元個數(shù)均設(shè)為7，最大訓(xùn)練次數(shù)為200，初始學(xué)習(xí)速率為0.10，目標誤差為0.000 04。

表5 基于逐步回歸法的環(huán)境逐日模型回歸系數(shù)

注：*表示顯著性通過0.05水平，呈顯著關(guān)系；**表示顯著性通過0.01水平，呈極顯著關(guān)系。

Note: * indicates that the significance passes the level of 0.05, showing a significant relationship; ** indicates that the significance passes the level of 0.01, showing a very significant relationship.

3.2.2 日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型驗證

由圖3可知，1號和2號溫室種植期間的日平均空氣濕度為（75.19±13.46） %，日平均氣溫為（19.87±5.24）℃，日平均日最高氣溫為（28.81±6.24）℃，日平均日最低氣溫為（14.71±4.79）℃?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫）逐日模擬值與實測值的值分別為0.99、0.97、0.90和0.94，值分別為0.08、0.53、2.86和0.96，2分別為1.00、0.97、0.91和0.96，RMSE分別為0.59%、0.88 ℃、2.02 ℃和0.98 ℃，NRMSE分別為0.79%、4.44%、7.02%和6.66%，值均為1.00。說明基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬值與實測值有很好的線性關(guān)系，4個指標模擬模型的模擬精度大小依次為日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫。

由表6可知，對不同溫室（1號和2號）日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型具有不同的模擬效果。1號溫室室內(nèi)環(huán)境（日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫）逐日模擬值與實測值的RMSE分別為0.79%、0.77 ℃、1.87 ℃和0.72 ℃，NRMSE在1.01%～6.82%之間。2號溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬值與實測值的RMSE分別為0.25%、0.99 ℃、2.17 ℃和1.19 ℃，NRMSE在0.35%～7.59%之間。綜上所述，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型具有較高的模擬效果。

表6 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬值與實測值比較

本研究同時構(gòu)建了基于逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型，并將2種模型與基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐日模擬模型進行統(tǒng)計比較。3種日均空氣濕度逐日模擬模型（逐步回歸法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模擬值與實測值的RMSE分別為3.01%、2.21%和0.59%，NRMSE分別為4.00%、2.93%和0.79%。3種日均氣溫逐日模擬值與實測值的RMSE分別為1.10、0.97和0.88 ℃，NRMSE分別為5.56%、4.89%和4.44%。3種日最高氣溫逐日模擬值與實測值的RMSE分別為2.21、1.60和2.02 ℃，NRMSE分別為7.68%、5.56%和7.02%。3種日最低氣溫逐日模擬值與實測值的RMSE分別為0.98、1.27和0.98 ℃，NRMSE分別為6.66%、8.60%和6.66%。日光溫室室內(nèi)日均空氣濕度、日均氣溫和日最低氣溫逐日模擬模型中Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)，日光溫室室內(nèi)日最高氣溫逐日模擬模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)。綜上所述，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型的模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。

4 討 論

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅彌補了逐步回歸線性處理法模擬多因子干擾室內(nèi)溫濕度變化的局限性[12]，還彌補了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅適用于得到局部最優(yōu)解，而不能得到全局最優(yōu)解的局限性[12,24,30]。雖然本研究構(gòu)建的基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的普適性低于畢玉革等[34]構(gòu)建的基于物理質(zhì)量平衡原理過程的室內(nèi)CO2濃度模擬模型，但本模型涉及的參數(shù)較少，且模擬精度與其相近，相對誤差都在10%左右。由于棚室受過度通風(fēng)或通風(fēng)不足的影響，溫室內(nèi)常出現(xiàn)短時溫度過高或過低的情況，如果規(guī)范通風(fēng)時間及通風(fēng)時的天窗開度，可提高最高氣溫模擬精度。本模型的輸入量為氣象部門所發(fā)布易獲取的氣象環(huán)境因子，不包括輻射等難獲取的氣象因子，雖然沒有考慮輻射對溫度的影響[35]，但相較于其他學(xué)者構(gòu)建的模型[24,33]降低了模型的構(gòu)建難度。通過逐步回歸分析發(fā)現(xiàn)不同溫室結(jié)構(gòu)參數(shù)（后墻高、后屋面仰角、后屋面水平投影和脊高）對室內(nèi)氣象因子并沒有顯著的影響，與許紅軍等[36]研究結(jié)果相結(jié)合，說明輻射受到溫室結(jié)構(gòu)的影響要大于空氣溫濕度和CO2濃度受到溫室結(jié)構(gòu)的影響。本研究結(jié)合羅新蘭等[14]溫室內(nèi)揭苫至蓋苫CO2濃度變化的研究結(jié)果，雖然考慮了CO2濃度最值出現(xiàn)時刻和9：00室內(nèi)CO2濃度等關(guān)鍵影響因素，構(gòu)建了通風(fēng)和不通風(fēng)條件下溫室內(nèi)CO2濃度逐時模擬模型，但未來還需要考慮風(fēng)速、通風(fēng)口面積、通風(fēng)時長、作物光合強度等因素對CO2濃度的影響，增強模型的機理性。本研究建立的逐時模擬模型實現(xiàn)了溫室內(nèi)逐時氣溫模擬，可為有加溫設(shè)施的日光溫室的溫度調(diào)控時間及調(diào)控強度提供參考；建立的逐日模擬模型可以通過與日尺度的作物生長發(fā)育模型相結(jié)合，完善溫室內(nèi)系統(tǒng)的模擬，為產(chǎn)量和品質(zhì)的精準模擬提供技術(shù)支撐。

雖然本模型的模擬精度要優(yōu)于物理模型，但不具有廣泛外推性。未來需要考慮室內(nèi)污染物、溫室材料等因素對溫室內(nèi)環(huán)境的影響[30]，以提高華北棚型日光溫室模擬模型的精確性和普適性，還需要構(gòu)建溫室內(nèi)輻射和地溫模擬模型[36-37]，耦合輻射和溫度模塊，以完善華北棚型日光溫室模擬模型的功能性。

5 結(jié) 論

本研究利用2018－2020年日光溫室內(nèi)氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，建立基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日光溫室室內(nèi)逐時及逐日模擬模型，并與逐步回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模擬效果進行比較，得出以下主要結(jié)論：

關(guān)于日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型中，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（1.5 m氣溫、0.5 m氣溫和CO2濃度）逐時模擬值與實測值的均方根誤差分別在2.14 ℃、1.33 ℃和55.32mol/mol，歸一化均方根誤差分別為10.01%、5.87%和10.70%?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型有較好的模擬效果，3個指標模擬模型的模擬精度大小依次為0.5 m氣溫、1.5 m氣溫、CO2濃度?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐時模擬模型的模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。

關(guān)于日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型中，基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境（日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫）逐日模擬值與實測值的RMSE分別為0.59%、0.88 ℃、2.02 ℃和0.98 ℃，NRMSE分別為0.79%、4.44%、7.02%和6.66%?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型有較好的模擬效果，4個指標模擬模型的模擬精度大小依次為日均空氣濕度、日均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫?；贓lman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日光溫室室內(nèi)環(huán)境逐日模擬模型的模擬效果和穩(wěn)定性最優(yōu)。

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Simulation of inside environmental factors in solar greenhouses using Elman neural network in North China

Cheng Chen1, Feng Liping1※, Dong Chaoyang2, Gong Zhihong2, Liu Tao2, Li Zhenfa2

(1.,,100193,;2.,300074,)

Accurate forecast is critical to the hour- and daily-varying changes of environmental factors in different types of structures in a solar greenhouse, particularly to the high effectiveness of greenhouse environment control system. In this study, a 2-year of greenhouse experiment was carried out from 2018 to 2020 in Agricultural Science and Technology Innovation Base, in Wuqing, Tianjin (east longitude 116.97° north latitude 39.43°, altitude 8 m) in north China. Observation data of inside environment factors were used for the solar greenhouse with 6 structural parameters. A hour- and daily-varying model was also constructed with high accuracy. In the hour-varying model, the weather data in No.1 greenhouse were used as modeling data, and the weather data in No.2 greenhouse were used as verification data. In the daily-varying model, the meteorological data in No.3 to No.6 greenhouses were used as modeling data, and the meteorological data in No.1 and No.2 greenhouses were used as verification data. According to the least-squares method, the change range ratio of meteorological factors under different crops was fitted as the crop parameter and the ratio of daily average meteorological factors in different greenhouses as the crop parameter. Elman neural network was used to predict hour-varying inside temperature of 1.5 m, 0.5 m, and CO2concentration, as well as daily-varying of average humidity, average temperature, the maximum temperature, and minimum temperature in the solar greenhouse. The statistical variables of model validation were also selected to evaluate the accuracy of the model, including the Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), and conformity index (). The prediction results were compared with the stepwise regression and BP neural network modeling. The results showed: 1) In Elman neural network, the RMSE of simulated and measured values for the hour-varying model of inside environmental factors (1.5m air temperature, 0.5 m air temperature, and CO2concentration) in the solar greenhouse were 2.14℃, 1.33℃, and 55.32mol/mol, respectively, while the NRMSE were 10.01%, 5.87%, and 10.70%, respectively. There was optimal stability performance of the hour-varying model for the indoor environment factors in the solar greenhouse. 2) The RMSE of simulated and measured values in the daily-varying model of inside environmental factors (daily average air humidity and temperature, the maximum and minimum air temperature) were 0.59%, 0.88℃, 2.02℃ and 0.98℃, respectively, where the NRMSE were 0.79%, 4.44%, 7.02%, and 6.66%, respectively. It also indicated that the optimal stability of the daily-varying model was achieved. Consequently, the Elman neural network can be expected to accurately simulate the hour- and daily-varying environmental elements. The finding can also provide sound technical support to couple the environmental and crop model in the solar greenhouse.

greenhouse; temperature; air humidity; CO2concentration; Elman neural network; stepwise regression; BP neural network

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10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.023 http://www.tcsae.org

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2021-02-03

2021-06-13

天津市蔬菜產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系創(chuàng)新團隊科研專項（201716）

程陳，博士，研究方向為事作物模擬與環(huán)境調(diào)控。Email：chengsir1993@lsu.edu.cn

馮利平，教授，研究方向為農(nóng)業(yè)模型、農(nóng)業(yè)氣象與資源利用。Email：fenglp@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.023

S625.5

A

1002-6819(2021)-13-0200-09