洞庭湖區不等高大棚內溫濕度日變化模擬及預警模型建立

孫信成 張忠武 蔣萬 康杰 楊連勇 陳位平

摘要：建立棚內最高溫濕度和最低溫濕度預警模型可為菜農在大棚棚膜揭蓋及在極端天氣下預防高溫熱害或低溫冷害或高濕病害上及時提供預報信息。利用溫濕度傳感器采集2020年的環境數據，采用逐日回歸分析方法，結合F值檢驗等統計方法，探究洞庭湖區不等高大棚的溫濕度特征和變化規律；通過一元二次方程擬合棚內溫濕度可對棚內逐月平均溫濕度日變化進行分析和趨勢模擬，根據棚外氣溫和相對濕度值進行棚內任一時刻的溫濕度估測，并提供最高或最低預警。結果表明：在洞庭湖區不等高大棚內不同月份的溫濕度變化差異顯著，全年夜間的溫濕度變化穩定；棚內溫度較高出現在6—9月的12：00—14：00，棚內溫度較低出現在12月和1月的4：00—6：00，棚內濕度較高出現在3—4月和11—12月的4：00—6：00。通過一元二次方程對棚內溫濕度日變化進行模擬，建立的棚內最高溫濕度、最低溫濕度預警模型的F值檢驗均通過0.01極顯著水平，擬合度高，R2＞0.8，能較好地反映棚內溫濕度日變化規律。

關鍵詞：洞庭湖區；不等高大棚；預警模型；溫濕度；日變化

中圖分類號：S165

文獻標識碼：A

文章編號：20955553 （2023） 070170

09

Daily variation simulation and early warning model of temperature and humidity

in unequal height greenhouse in Dongting Lake area

Sun Xincheng， Zhang Zhongwu， Jiang Wan， Kang Jie， Yang Lianyong， Chen Weiping

（Changde Agriculture and Forestry Science Academy， Changde， 415000， China）

Abstract： Establishing an early warning model for the maximum or minimum temperature and humidity could provide timely forecast information for vegetable farmers to prevent heat injury， chilling damage， and high humidity diseases in extreme weather， when the greenhouse film is being uncovered or covered. In this study， environmental data for the year 2020 was collected using temperature and humidity sensors， and the daily regression analysis method was used along with statistical methods such as the F-value test to explore the characteristics and variation of temperature and humidity in unequal height greenhouse in Dongting Lake area. A quadratic equation was used to fit temperature and humidity data. Using the outside temperature and relative humidity values， the temperature and humidity at any given time inside the greenhouse could be estimated， and maximum or minimum warning could be provided accordingly. The results showed that there were significant differences in temperature and humidity changes in different months in unequal height greenhouses in Dongting Lake area， with stable temperature and humidity changes throughout the year. The higher temperature in the greenhouse appeared from 12：00 to 14：00 between June to September. The lower temperature in the greenhouse appeared from 4：00 to 6：00 in December and January. The higher humidity in the greenhouse appeared from 4：00 to 6：00 between March and April and between November to December. The F-value of the early warning models of the highest and lowest temperature and humidity in the greenhouse passed the 0.01 extremely significant level with a high fitting degree of R2>0.8， reflecting the diurnal variation of temperature and humidity in the greenhouse.

Keywords：? Dongting Lake area; unequal height greenhouse; early warning model; temperature and humidity; daily variation

0 引言

洞庭湖地區位于長江中游以南、湖南省北部，介于N 28°30′～30°20′、E 110°40′～113°10′之間，年均溫16.4℃～17℃，無霜期258～275d，年降水量1100～1400mm。近年來長江流域洞庭湖設施栽培迅速發展，設施蔬菜在緩解蔬菜季節性供應不足、保障周年均衡供應，增加菜農收入等方面發揮了重要作用；據不完全統計，2020年洞庭湖區以大棚和中小拱棚為主的設施栽培面積有30.1khm2左右。

設施農業屬于一種高效農業，每公頃日光溫室產值22.5～60萬元，是露地蔬菜的10～20倍，是大田作物的25～70倍，蔬菜產量的40%均來自設施栽培；因而，設施栽培也是現代農業的標志。在設施栽培中，以溫度、光照、水分、濕度和氣體為主的五大作物生長所需環境因子均能人工控制調節。

大棚內的溫濕度變化對作物生長有著重要的影響，在高溫脅迫下，作物生長緩慢、光合速率下降、根系生理功能降低、結實率和果實品質降低，出現授粉不良、早衰現象；在高濕脅迫下，作物葉片會出現缺鈣和葉面積減少的情況，抑制植株的正常蒸騰作用使植株蒸騰量減少，抑制根系水分吸收造成漚根或脫肥，容易造成落花落果，并誘發和加重病蟲害發生；在低溫脅迫下，蔬菜出苗慢、長勢弱、猝倒病較重，緩苗期延長，開花、坐果和上市期均推遲，還會出現“僵苗”的現象，引起疫病、霜霉病、菌核病和根腐病等真菌性病害發生；在濕度過低條件下，植株表現葉片偏小、機械組織形成較多、果實膨大速度慢、品質不良和產量降低，還會阻礙光合作用，引起萎蔫和葉片枯焦等現象。

國內外學者通過能量和質量平衡原理、BP神經網絡統計方法和逐步回歸分析、最小二乘法、多元回歸統計等線性參數法構建溫棚內小氣候的物理模型、網絡模型和統計模型，探索大棚內外氣象要素之間的變化關系。Businger等［1］對溫室進行小氣候模擬，初步建立的溫室內各層穩態能量平衡方程的方法成為以后各種模型的核心；基于能量和質量平衡原理，李軍等［2］建立大棚內溫濕度模擬模型，Jolliet等［3］建立溫室內濕度與蒸發模型?；贐P神經網絡統計方法，李倩［4］、金志鳳［5］、Fourati［6］、Ferreira［7］、Frausto［8］等建立了大棚內溫濕度、太陽輻射和云層等小氣候控制及預報模型。基于逐步回歸分析法，張超［9］、范遼生［10］、張淑杰［11］、張曉月［12］、陳?。?3］、王孝卿［14］、劉娟［15］、符國槐［16］、李艷莉［17］、趙先麗［18］、舒素芳［19］、李德［20］、韋婷婷［21］、李全平［22］、李寧［23］、Patil［24］、Oliveira［25］、袁靜［26］、肖楊［27］、劉煥［28］等建立棚內氣溫、作物蒸散量、地溫和濕度等預報模型。本研究以洞庭湖區不等高大棚為對象，逐月建立棚內白天和夜間的溫濕度擬合方程及最高或最低溫濕度預警模型，分析棚內溫濕度特征和變化規律，同時為農業生產提供科學的指導建議。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2020年1—12月在常德市農林科學研究院蔬菜研究所基地進行。試驗所用的不等高、大跨度大棚均為自主設計，棚體主要為Φ32熱鍍鋅鋼管組裝式結構，參數為：棚長32m，總跨度15m，高棚脊高5m、低棚脊高4.5m，肩高2m，立柱2排，立柱橫向間距1m、縱向間距4m，有頂通風口1個和側通風口2個，大棚膜為10絲的PEP利得膜。棚內蔬菜作物為辣椒。

1.2 試驗方法

本試驗的棚內外溫濕度數據采用HOBO溫濕度傳感器進行采集，測量高度統一布置為距離地面2.5m。采集2020年一整年的棚內外溫濕度數據，數據自動采集，設置采集間隔時間為10min。

1.3 數據處理

相關數據采用Excel軟件進行統計分析與做圖，采用SPSS軟件進行F值檢驗和回歸分析。

2 結果與分析

2.1 逐月平均日變化分析

統計2020年1—12月各月份逐小時的棚內溫度平均值，以北京時間為X軸，棚內溫度為Y軸，繪制全年逐月的溫度日變化曲線（圖1）。

由圖1可知，逐月平均溫度的日變化趨勢一致，白天（8：00—17：00）呈單峰變化曲線，平均溫度先上升后下降；晚上（18：00—次日7：00）平均溫度變化趨于穩定。平均溫度較高的月份為6—9月，平均溫度較低的月份為12月和1月；溫度日變化的最高值出現在中午時段（12：00—14：00），最低值出現在次日早晨（4：00—6：00）。

以北京時間為X軸，棚內濕度為Y軸，繪制全年逐月的濕度日變化曲線（圖2）。由圖2可知，逐月平均濕度的日變化趨勢一致，且與逐月平均溫度的日變化趨勢相反，白天（8：00—17：00）呈單谷變化曲線，平均濕度先下降后上升；晚上（18：00—次日7：00）平均濕度變化趨于穩定。平均濕度較高的月份為3—4月和11—12月，平均濕度較低的月份為9月；濕度日變化的最低值出現在中午時段（12：00—14：00），最高值出現在次日早晨（4：00—6：00）。

2.2 溫濕度日變化趨勢模擬

以8：00—17：00為白天，將北京時間重新定義為時序，8：00為x=1，9：00為x=2，…，16：00為x=9，17：00為x=10，根據逐月平均的白天棚內溫度的變化趨勢，對棚內溫度（y）與時序（x）的關系進行相關分析，得出逐月的棚內溫度擬合回歸方程（表1）。同樣方法，定義18：00—次日7：00為晚上，18：00為x=1，19：00為x=2，…，次日0：00為x=7，次日1：00為x=8，…，次日7：00為x=14，根據逐月平均的夜間棚內溫度的變化趨勢，得出逐月的棚內溫度（y）與時序（x）的擬合回歸方程（表2）。

由表1和表2可知，對全年的白天和夜間棚內溫度與時間的擬合方程分別進行F檢驗和相關系數檢驗，F檢驗的p值均低于0.05，表明極顯著；相關系數R2均高于0.8，表明白天和夜間棚內溫度的擬合方程達到極顯著，且擬合度高；白天棚內溫度的擬合方程優于夜間棚內溫度的擬合方程，5—7月的夜間棚內溫度擬合方程擬合度較差。

按照上述方法，根據逐月平均的白天和夜間棚內濕度的變化趨勢，對棚內濕度（y）與時序（x）的關系進行相關分析，得出逐月的白天和夜間棚內濕度擬合回歸方程。

由表3和表4可知，對全年的白天和夜間棚內濕度與時間的擬合方程分別進行F檢驗和相關系數檢驗，F檢驗的p值均低于0.05，表明極顯著；相關系數R2均高于0.8，表明白天和夜間棚內濕度的擬合方程達到極顯著，且擬合度高；白天棚內濕度的擬合方程優于夜間棚內濕度的擬合方程。

2.3 棚內最高、最低溫濕度預警

利用簡單相關系數可判斷棚內外最高溫度間、棚內外最低溫度間是否相關，各月相關系數如表5所示。1—12月的最高溫度或最低溫度相關系數均呈顯著正相關，以棚內最高（最低）溫度作為因變量（X），棚外最高（最低）溫度作為自變量（Y），建立線性擬合方程或一元二次擬合方程。由表6和表7可知，1—12月的一次擬合方程或二次擬合方程均通過顯著性檢驗，二次擬合方程的相關系數優于一次擬合方程；棚內最高溫度和最低溫度預警模型建立的效果較好。

利用簡單相關系數可判斷棚內外最高濕度間、棚內外最低濕度間是否相關，各月相關系數如表8所示。

1—12月的最高濕度或最低濕度相關系數均呈顯著正相關，以棚內最高（最低）濕度作為因變量（X），棚外最高（最低）濕度作為自變量（Y），建立線性擬合方程或一元二次擬合方程。由表9和表10可知，1—12月的一次擬合方程或二次擬合方程均通過顯著性檢驗，二次擬合方程的相關系數優于一次擬合方程；棚內最高濕度和最低濕度預警模型建立的效果較好。

3 討論

運用數理統計等方法分析大棚溫濕度與外界的變化規律，可以得到棚內溫濕度日變化特征及其相關性，為大棚的溫濕度管理提供科學依據。于明英等［29］分析了北京晴天、多云、寡照3種天氣類型下小氣候變化規律，表明棚溫和地溫的變化規律相似，呈“單峰”變化，變化幅度依次為晴天>多云>寡照；3種天氣條件下棚內相對濕度均普遍較高，高于90%的時間均長達13h以上；棚溫與地溫呈正相關、與棚內相對濕度呈負相關，相關系數均大于0.8。常麗娜等［30］在數值計算和實驗的基礎上建立溫室內土壤溫度與室內外氣溫相互關系的數學模型，表明在有作物生長條件下土壤溫度與室內外氣溫之間不是簡單的線性關系。符國槐等［16］分析了塑料大棚不同天氣類型下溫度的相關性，表明棚內外白天的溫度相關性小于夜間，陰天夜間棚內外溫度的相關性最好，并在此基礎上建立基于逐步回歸方法的溫度預報模型。李艷莉等［17］對3種天氣類型棚內當天最低氣溫與前一天的相關性進行分析，表明晴天時棚內最低氣溫與前一天棚內、外最低氣溫和當天棚外最低氣溫均顯著相關，多云時棚內最低氣溫只與當天棚外最低氣溫顯著相關。陳昱利等［31］根據氣象學相關原理建立塑料大棚溫濕度日變化模型，表明溫度日變化白天為正弦曲線，夜間為指數曲線，濕度模型與溫度相反。張超等［9］對內蒙古東部大棚溫度特征進行分析，表明逐月的棚內氣溫擬合回歸方程通過了F檢驗和相關系數檢驗，均為顯著，棚內外最低氣溫間線性相關較好，均為正相關。本研究通過逐月回歸分析的方法，分別建立棚內溫度和濕度的擬合方程；與實測值進行驗證，如1月份8：00平均溫度的實測值為5.44℃，擬合方程得到的模擬值為5.87℃，誤差0.43℃，1—12月擬合方程的平均溫度模擬值與實測值誤差范圍在1.40℃以內，7.84%以內；如6月份7：00平均濕度的實測值為84.0%，擬合方程得到的模擬值為88.26%，誤差4.25%，1—12月擬合方程的平均濕度模擬值與實測值誤差范圍在5.07%以內。本研究建立的溫濕度擬合方程誤差小，能較好地反映棚內溫濕度日變化規律。

利用逐步回歸分析法建立的大棚溫濕度模型可靠度高。魏瑞江等［32］建立的溫室內氣溫、空氣相對濕度、接受到的太陽輻射及其綜合因子對黃瓜生長發育的適宜度模型，得出黃瓜產量隨小氣候適宜度的增加而增加，兩者相關性顯著，且與實際驗證一致。陳昱利等［31］根據氣象學相關原理，建立南京地區塑料大棚內白天和夜間的溫濕度日變化模型。葛建坤等［33］利用土壤溫度、相對濕度、平均氣溫、大氣壓、蒸發、太陽輻射（日照）等氣象因子建立預測大棚番茄頂層蒸騰速率的偏最小二乘回歸模型。楊麗中等［34］建立夜間低溫條件下和白天晴天條件下大棚內外溫度模型，達到較高的準確率和精度，確定了夜間低溫預警指標等級及溫度范圍。劉煥等［28］建立了膠東地區日光溫室不同季節不同天氣條件下氣溫和相對濕度的預測模型，模型驗證結果表明均可用于實際生產，可根據室外環境因子對室內溫濕度提前預測，并采取相應措施使溫室內環境達到作物生長適宜的范圍。范遼生等［10］構建了適于杭州地區3種天氣類型的單、雙層塑料大棚內日最低氣溫預報模型，表明3種天氣類型中多云時預報精度較低。張淑杰等［11］基于日光溫室內番茄低溫凍害指標建立逐時氣溫預報模型，實現溫室內番茄低溫凍害預警，預報準確率達86%以上。王孝卿等［14］建立壽光日光溫室不同天氣類型、不同月份、不同時間段的逐小時模擬模型，表明除4月的模擬結果差異較大外，其他時間段模擬效果均較好。陳琛等［13］以前一天溫室內最低、最高氣溫和室外最低氣溫3個主要氣象因子為條件建立溫室當日最低氣溫預報模型。袁靜等［26］同樣以當天及前一天的溫濕度建立相關模型，表明模型均通過0.01水平的顯著性檢驗。肖楊等［27］建立的葡萄大棚內逐小時溫濕度預報模型，表明棚內逐小時氣溫和空氣相對濕度模型的R2多在0.5以上。本研究得到的1—12月最高溫度、最低溫度、最高濕度和最低濕度間的相關系數，除最高濕度外，其他的相關系數均大于0.5；因而可以根據棚外最高或最低溫濕度，采用逐月回歸分析的方法，建立棚內最高溫濕度、最低溫濕度預警模型。利用均方根誤差（RMSE）與實測值進行驗證，分析模擬值和實測值之間的符合程度，得到1—12月的最高溫度、最低溫度、最高濕度和最低濕度的RMSE值。1—12月最高溫度預報模型的模擬值與實測值的RMSE為1.60℃～7.90℃，其中9月最高溫度預報模型的模擬值與實測值相差最小，擬合度最高，高溫季節（6—9月）的最高溫度預報模型準確率高于其他月份；1—12月最低溫度預報模型的模擬值與實測值的RMSE為0.21℃～1.41℃，其中12月最低溫度預報模型的模擬值與實測值相差最小，擬合度最高；1—12月最高濕度預報模型的模擬值與實測值的RMSE為0.10%～9.76%，其中3月最高濕度預報模型的模擬值與實測值相差最小，擬合度最高；1—12月最低濕度預報模型的模擬值與實測值的RMSE為2.35%～11.67%，其中9月最低濕度預報模型的模擬值與實測值相差最小，擬合度最高。建立的最高溫濕度和最低溫濕度預報模型的一次擬合方程和二次擬合方程的RMSE值、R2值近似相等，均能較好反映各月最高溫度、最低溫度、最高濕度和最低濕度預報模型的準確性。

4 結論

1） 在洞庭湖地區不等高大棚內不同月份的溫濕度變化差異顯著，全年夜間的溫濕度變化穩定；棚內溫度較高出現在6—9月的12：00—14：00，這階段需要注意大棚白天的通風降溫；棚內溫度較低出現在12月和1月的4：00—6：00，這階段需要注意大棚夜間的多層覆蓋保溫；棚內濕度較低對作物生長影響不大，且可以通過滴灌等灌水方式改善；棚內濕度較高出現在3—4月和11—12月的4：00—6：00，這階段需要注意防治高濕帶來的蔬菜病害。

2） 本研究通過一元二次方程對棚內溫濕度日變化進行模擬，擬合度高，R2＞0.8，擬合模型的溫濕度與實測值誤差范圍分別在7.84%以內和5.07%以內，表明通過一元二次方程可以較好地擬合棚內溫濕度，可以估測棚內任一時刻的溫濕度。

3） 建立的棚內最高溫濕度、最低溫濕度預警模型的F值檢驗均通過0.01極顯著水平，模型的模擬值與實測值的RMSE值很小，表明模型的模擬結果精準，方程擬合度高；可以根據棚外氣溫值和相對濕度推算棚內的溫濕度，并提供最高或最低預警，為菜農在大棚棚膜揭蓋及在極端天氣下預防高溫熱害或低溫冷害或高濕病害上及時提供預報信息。下一步將根據大棚內兩年的小氣候數據來實際驗證預警模型的準確度。

參 考 文 獻

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