内蒙古西部温室大棚温度变化分析与预报

张 超

（内蒙古生态与农业气象中心，内蒙古呼和浩特 010051）

温室大棚因为有塑料薄膜的覆盖，形成了相对封闭的，与大田不同的特殊小气候[1]。设施农业的发展可以有效地解决北方冬季蔬菜供应的问题[2]，并且在增加农民收入、促进农业产业结构调整等方面有重要意义[3]。内蒙古不同地区的农业生产条件差异较大，设施农业的发展须重视区域气候特点，因地制宜地提高设施农业气象服务水平。进行温棚内温度预报有利于农户根据大棚特点调整种植结构，更有利于农户根据天气状况采取相应的保暖或通风等措施，促进作物生长，有效地提高气象为农民、农业服务水平，提升农业气象服务保障能力。

国内外一些学者通过BP神经网络[4]、能量平衡原理[5]和逐步回归[6]等方法，分别构建温棚内的温度预报模型。其中，BP神经网络的预报模型在温度、湿度等要素预报上精度很高[7-8]，但模型需要输入的观测要素较多，且不同的种植作物特性差异较大，缺乏服务的广适性。利用热平衡原理建立的模型要综合考虑自然通风、作物蒸腾、地面蒸发、后墙传热等对棚内温度、湿度的影响，预测结果与实测结果基本相符[9]，但相关参数难以获得。逐步回归方法构建的预报模型较为简单精确，同时可以根据气象部门日常3～7 d的气温预报进行棚内温度预测，更加适合气象部门开展设施农业气象服务[10]。

阿拉善盟地处内蒙古最西端，属于典型的大陆性气候，冬季寒冷夏季炎热，常年干旱少雨，晴天日数多。巴润别立镇是阿拉善地区最早开发的综合农业区，位于阿拉善盟东南部（图1），由于自然条件恶劣，设施农业已经逐渐成为当地主要产业之一[11]。本文根据逐小时温棚内外气温对比观测资料，建立温室大棚平均温度、最高最低温度预报模型，对于提高该地区农业气象服务水平、增强防灾减灾和相应的决策能力有重要作用。

1 数据与方法

本研究气象资料使用2013年1—4月巴润别立镇的区域自动站（站号C5010）气温逐小时观测数据，来自于内蒙古气象信息中心，室外常规气温观测高度设在1.5 m。温室棚内温度资料使用2013年1—4月巴润别立镇高效节能厚墙体日光温室中的温度逐小时观测数据，来自于内蒙古生态与农业气象中心，棚内小气候仪测量高度1.5 m。

通过建立因变量与自变量间的关系模型，不仅可以了解两个或多个变量间的相关程度，又可用于预测因变量的特定变化[12]。本文首先通过棚内温度随时间变化特征，分时段建立棚内温度拟合方程；再根据棚内外温度对比观测资料，分别建立逐月的棚内外最高气温间、棚内外最低气温间、棚内平均气温与棚外最高最低气温间的三类回归分析方程，即通过棚外晴天温度预报值计算温室大棚内温度的预报模型，开辟气象为农业服务的新领域。

2 结果与分析

2.1 气温日变化分析

按农事活动和物候现象划分季节标准[13]，内蒙古11月至次年2月为冬季，3—5月为春季。冬季和春季是巴润别立镇温室大棚的主要种植时段。本研究以1月、2月作为冬季代表，3月、4月作为春季代表。以北京时间为x轴，棚内温度为y轴，绘制2013年1—4月的月平均棚内温度、棚外温度的日变化曲线[14]，分析棚内气温变化特征及其与棚外气温的关系。

内蒙古西部地区的温室大棚棚内温度变化趋势一致，棚内日温差1月最大达35.9℃，2—4月棚内日温差28℃左右。各月最低气温出现在7：00～9：00时，在6.4～10.9℃，随着春季棚外温度的升高，棚内最低气温有上升和时间提前的特点。棚内温度随着白天棚外温度的升高而上升，最低气温后的2～3 h温度变化最为显著，1 h升温8.6℃左右。棚内温度在14：00—15：00时达到峰值 36.3～41.6 ℃，日最低气温到最高气温的温度上升斜率1月最大，变化率达到6.8℃/h，2—4月为4.7℃/h左右。随着棚外气温的下降，棚内温度也同步下降，日最高温度到19：00时的温度下降最为明显，1 h降温5.4℃左右。各月中日最高气温到19：00时气温的下降斜率1月最大，变化率达到-6.6℃/h，2—4月变化幅度分别为-4.5℃/h、-3.1℃/h、-3.6℃/h。冬季20：00时以后、春季21：00时之后各月最低气温到最高气温的逐小时温差小于2℃/h，0：00时之后温棚气温变化率均小于1℃/h。可见，内蒙古西部地区1月棚内温度变化幅度较大，升温比降温迅速，夜间温度变化平缓（图2）。

温棚外逐小时平均气温的季节差异明显，冬季大部分时次气温低于0℃，日最低温度-10℃左右，出现在8：00时，最高气温不足5℃，出现在16：00时；春季日最低气温10℃左右，出现在6：00～7：00时，最高气温16℃左右，出现在16：00时。与棚内气温进行对比，受温室中物体吸收太阳辐射储存热量的影响，每天早晨棚外的气象条件对温室小气候的影响有一定的滞后效应，棚内最低气温与棚外最低气温出现的时间相近或偏晚；同时，受棚内通风的影响，棚内最高温度出现的时间比棚外偏早1～2 h（图3）。

巴润别立镇本地温棚晴天的揭棚时间为每天9：00时，对比分析各月揭棚前后温度变化，可以看出：冬季 8：00～9：00 时温度相近，春季 8：00～9：00 时温度显著上升。对各月逐日的8：00～9：00时数据进行分析，1月份24个晴天样本只有1 d出现0.4℃的升温，其余均为0～0.3℃的降温；2月份21个晴天样本中10个升温0.1～1.7℃，7个降温0.1～0.3℃，整体表现为平均气温上升0.32℃；3月份21个晴天样本中只有1 d出现0.8℃的降温，其余均为0～6℃的升温；4月份16个晴天样本中全部为0.9～12.8℃的升温。显然，内蒙古西部温棚冬季晴天揭棚后温度略降或变化较小，春季揭棚后温度显著上升。

2.2 温棚内气温拟合

对于有温度观测条件的温室大棚来说，可以根据温棚内气温随时间变化特点建立温棚气温拟合方程，进而实现通过任意时次的观测数据计算当天的最高或最低气温，合理安排保暖、通风等工作。

根据巴润别立镇冬季和春季的日出、日落时间，以8：00～17：00时为白天，将北京时间重新定义为时序，8：00 时 x=1，9：00 时 x=2，……，16：00 时 x=9，17：00时x=10。根据1—4月旬平均、月平均的白天温棚内气温的变化趋势，对棚内气温（y）与时序（x）的关系进行相关分析，得出逐旬、逐月的拟合回归方程（表1）。分别进行F检验和相关系数检验，均为显著，表明阿拉善盟1—4月白天的旬平均、月平均的温棚内气温与时间的拟合方程可以用来进行预测。以时序为x轴，棚内温度为y轴，根据拟合方程绘制2013年1—4月8：00～17：00时的棚内气温趋势线（图4）。

同样方法，定义18：00时至次日7：00时为晚上，18：00 时x=1，……，24：00 时x=7，1：00 时x=8，……，7：00时x=14。根据1—4月旬平均、月平均的晚上温棚内气温的变化趋势，得出逐旬、逐月棚内气温（y）与时序（x）的拟合回归方程，检验系数如表2所示（SigF值均为0.000），均为非常显著，表明通过拟合方程可以估测阿拉善盟1—4月晚上温棚内的气温。以时序为x轴，棚内温度为y轴，绘制 2013年1—4月18：00时至次日7：00时的棚内气温趋势线（图5）。

表1 白天棚内气温的拟合方程

2.3 温棚内温度预报模型的建立

对于没有温度观测条件的温室大棚来说，任意时次的观测数据不易获得，且仅仅通过当日的温度拟合曲线不便于预估未来几天的棚内温度情况。一些学者选用棚内外前期的气象要素和棚外的气象要素，通过逐步回归的方式选取主要影响因子构建预报模型，这种方法对前期数据要求较高，对于多数不具备观测条件的温室大棚来说应用较为困难。

表2 晚上棚内气温的拟合方程

本研究借鉴逐步回归建立预报模型的方法，选用易于获得的棚外最高、最低温度数据，建立棚内最高气温预报方程、棚内最低气温预报方程、棚内平均气温预报方程。这种模型构建方法简单易行，对棚内数据观测没有特殊要求，根据棚外气象站的观测资料或者本地的预报数据就可以直接进行棚内气温的预测，具有广泛的应用价值。

2.3.1 最高气温预报模型 以棚内最高气温作为因变量，棚外最高气温作为自变量，建立线性拟合方程。除2月外，棚内外最高气温为正相关，且达到0.01的显著水平，建立一元二次预报模型，F检验与相关系数均为显著。因此，可以根据一元二次拟合方程分别计算1月、3月和4月棚内最高气温，进而结合种植作物的适宜性采取相应的为农服务措施。2月模型效果欠佳，有待深入研究（表3）。

表3 棚内最高气温预报模型

2.3.2 最低气温预报模型 以棚内最低气温作为因变量，棚外最低气温作为自变量。各月棚内外最低气温均为显著的正线性相关，1—3月达到0.01的显著水平，4月达到0.05的显著水平；一元二次预报模型的F检验与相关系数均为显著（表4）。显然，棚内最低气温的预报模型比最高气温预报模型效果更好，通过计算可以得到棚内最低气温，根据棚内作物需求及时做好保暖等措施[15]。

表4 棚内最低气温预报模型

2.3.3 平均气温预报模型 以棚内平均气温作为因变量，棚外最高气温（G）、最低气温（D）作为自变量，建立根据棚外最高、最低气温观测值或预报值计算棚内均温的二元一次预报模型。除2月外，均通过了F检验与相关系数检验，预报模型显著，结果较为可靠（表5）。

表5 棚内平均气温预报模型

3 结论

内蒙古西部地区温室大棚内温差较大，7：00～9：00时出现最低气温6.4～10.9℃，之后2～3 h升温最显著达 8.6 ℃/h左右，14：00～15：00时达到棚内最高气温36.3～41.6℃，之后降温5.4℃/h左右，19：00时之后夜间温度变化平缓。冬季9：00时揭棚后温度略降或不变，春季棚内温度迅速上升。

温室大棚内有气温观测条件的，可以利用棚内气温拟合方程，根据棚内任意时刻实测温度，估算当天棚内可能出现的最高或最低气温，及时采取措施避免作物受到伤害；还可以根据天气预报的最高、最低温度，了解棚内其他时次温度，合理安排揭棚、通风等工作。

温室大棚内没有气温观测条件的，可以采用逐步回归的方法建立棚内温度预报模型，根据棚外观测数据或者未来7 d预报数据进行计算，获得同期或者未来棚内温度预报结果，预报模型有较好的显著度，可用于预测棚内温度变化，对于提高农业气象服务水平、加强防灾减灾和相应的决策能力有重要作用。对于预报效果不好的模型，需要进一步选用其他模型构建方法进行棚内温度预报，提高预报精度。

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