日光温室小气候预报技术研究

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1、中国农学通报2012,28(29):195-202ChineseAgriculturalScienceBulletin日光温室小气候预报技术研究薛晓萍，李鸿怡，李楠，蓸洁（山东省气候中心，济南250031）摘要：为了提高设施农业气象服务水平，促进中国设施农业发展，通过对日光温室内外气象条件对比观测，分别采用BP神经网络、逐步回归和能量平衡原理构建了温室内气温预报模型，探讨能适用于业务服务的小气候预报技术方法。结果表明，基于BP神经网络的预报模型虽预报精度高，由于种植作物生长特性差异较大，缺乏服务的广适性

2、；通过能量平衡原理构建的预报模型机理性强，但相关参数难以获得，预报精度差，服务时效短；采用逐步回归方法构建的温室温度预报模型较前两者具有比较优势，且预报时效可以为未来的1~7天，比较适合于目前气象部门开展设施农业气象服务。关键词：日光温室；小气候；模型；预报中图分类号：P49文献标志码：A论文编号：2012-0611StudyonMicroclimateForecastTechniqueofSunlightGreenhouseXueXiaoping,LiHongyi,LiNan,CaoJie(Shand

3、ongProvincialClimateCenter,Jinan250031)Abstract:Inordertoimprovetheservicelevelandpromotetheprotectedagriculturaldevelopment,itwascriticalforestablishmicroclimateforecastmodelsthroughobservationinsideandoutsidemeteorologicalelements,usingofBPnervenetwork

4、,stepwiseregressionandenergybalancetheory.Resultsshowedthat:forecastingmodelbasedonBPnervenetworkwasofhighaccuracy,butitwasnotappropriateforapplication.Theforecastingmodelsetuponenergybalancetheorywaslowaccuracyandlongcomputingtime.Comparedwiththetwoabov

5、emodels,greenhousetemperatureforecastingmodeladoptingstepwiseregressionmethodwasofcomprehensiveadvantageandisproperlyappliedtoroutineoperationservice.Keywords:sunlightgreenhouse;microclimate;model;forecast0引言显得尤为重要，目前业务化的日光温室小气候预报尚日光温室是由中国农民创造、科学家改造，具有典处

6、于起步阶段。型中国特色的主要设施栽培结构之一，其主要是以园国内外学者针对温室小气候模拟的研究相对较[4][5]艺作物的高效生产和反季节栽培为产业定向，单位面多，Kindelan在前人研究基础上，充分考虑温室土壤积产值一般可达大田的7~10倍，甚至更高。自20世的热特性和垂直分布特点，建立了温室热环境的动态[6]纪80年代以来，在中国北方地区得以迅速发展，并成模型。Avissar对基于温室物理过程和生物过程的小[1-3][7]为秋、冬、春季地方农村经济支柱产业。由于其设施气候数值模型作了验证研究。Kurp

7、aska等对热风加结构相对简陋，抗御自然灾害及抵御逆境能力较弱，其热条件下不同深度土壤的温度变化特征进行试验观[8-9]生产对外界气象条件依赖性较大，为此，根据外界天气测，并建立了相应的温室热环境模型。王绍金等把条件合理调控温室小气候是生产的关键，而基于温室用在大型玻璃温室的让布鲁温室动态模型应用于塑料外气象要素观测与预报信息开展温室小气候要素预报大棚，对不同气候条件下的大棚小气候进行了模拟。基金项目：公益性行业（气象）科研专项“设施农业气象灾害预警及防御关键技术”[GYHY(QX)201006028]

8、；公益性行业（气象）科研专项“设施农业及特色农产品气象保障关键技术研究”[GYHY(QX)2010200906023]。第一作者简介：薛晓萍，女，1964年出生，山东招远人，正研，研究方向为农业气象预报与服务。通信地址：250031济南市无影山路12号，Tel：0531-81603623，E-mail：xxpdhy@163.com。收稿日期：2012-02-27，修回日期：2012-04-30。·196·中国农学通报http://www.c