莫索湾垦区冬枣大棚温度特征变化及日最低气温预报研究

严彩虹，周 龙，唐 震，张 明，尹育红，于瑞波

(1.石河子气象局，新疆 石河子 832000； 2.大连市气象局，辽宁 大连 116001； 3.莫索湾气象站，新疆 石河子 832000；4.乌兰乌苏农业气象试验站，新疆 石河子 832000； 5.炮台气象站，新疆 石河子 832000)

新疆大枣又称为“黄金寿枣”，能补气养血，是很好的营养品。近年来，随着种植业结构的优化调整，红枣等特色林果种植已成为广大农民增产增收的重要途径。农八师莫索湾垦区以日照长、积温高、昼夜温差大[1]，为红枣种植、加工业发展提供了极为有利的自然条件，同时也创造了北疆地区大面积种植红枣的成功范例。由于莫索湾地区冬季天气寒冷，露地枣树不能安全越冬，鲜食冬枣树到冬季需要埋土和平茬等措施才能正常生长结果。随着设施农业发展步伐的不断加快，保温大棚的兴建，使得枣树不平茬能够安全越冬。大棚冬枣不但解决了枣树在该地区难以越冬的现状，更具有坐果稳定、品质优良、产量高、上市早的优点，经济效益十分明显。

温室环境特征和模拟在国内外已有一些研究。早在20世纪60年代，Businger[2]就对温室内各层稳态能量平衡进行了研究，并建立了物理模型。随着科学技术的发展，温室内部小气候变化规律的研究也更加广泛，Katsoulas等[3]对希腊西部沿海地区使用高压雾系统对温室微气候和茄子作物影响进行了研究；储长树等[4]分析了塑料大棚内的温湿度等小气候要素变化规律；李德等[5]利用多元逐步回归统计方法，建立了宿州秋季日光温室内部最高与最低气温预报模型，冬季和春季晴天与非晴天日光温室内部最高与最低气温预报模型；符国槐等[6]以大棚外气温、地温及棚内气温为驱动因子，对慈溪草莓塑料大棚温湿度进行了模拟；范辽生等[7]通过单、双层棚内气温变化特征分析，构建了适于杭州地区的棚内日最低气温预报模型；金志凤等[8]基于BP神经网络统计方法，以日照时数、辐射、风速、地温、棚外气温、相对湿度等气象要素作为自变量，建立了温州冬春季杨梅、慈溪草莓生产塑料大棚内温湿度预报方程；袁静等[9-10]对山东寿光冬季日光温室内温度变化特征、低温预报及日光温室小气候变化规律进行了分析和模拟；孙智辉等[11]利用两个冬季日光温室棚内外温度及安塞和延安气象资料，分析了延安地区日光温室棚内温度和棚外气象因素的拟合关系。

研究冬季不同天气条件下设施农业内小气候气象要素日变化规律，对人工调控大棚内环境变化具有重要意义，同时亦可根据大棚内小气候要素变化规律，佐证大棚构架材料合理性，对设施农业起到一定指导作用[12-13]。冬季低温冷害是威胁枣类越冬的主要气象灾害，得到塑料大棚内冬季最低气温预报方程对棚内种植管理具有重要意义[14-16]。温室类型、结构和气候地域性差异等因素使不同地区的统计预报方程难以直接适用不同地区的设施农业种植分析。因此，建立适用于本地最低气温预报的方程，在强冷空气来临之前，结合天气预报及时发布温室内低温预报预警，对提高设施农业气象服务水平，具有重要的社会意义和明显的经济效益。

1 资料与方法

1.1 资料来源

试验地点塑料大棚位于新疆石河子150团良1连，距离莫索湾国家一般气象站2.0 km，主体为镀锌钢管结构的单体标准塑料大棚。大棚为东西走向，长度60 m，东西宽度8 m，脊高2.5 m，棚内种植作物为冬枣。利用温湿度记录仪开展塑料大棚种植冬枣的温湿度特征连续观测，大棚中央位置1.5 m处布设仪器自动采集温度、相对湿度，观测频率5 min。大棚外环境数据采用与大棚附近气候条件相近的莫索湾国家一般气象站逐时气象数据。

大棚内外气象数据采集时间为2016—2017年冬季。按照地面气象观测规范[17]的划分标准确定日界，对采集的气温、日照数据进行日值统计，剔除异常值，共计获取143 d逐日气温、日照时数观测数据。

1.2 方法

1.2.1 天气类型划分

依据气象上的分类标准[18-20]和棚外日照时数观测结果，按日照百分率≥60%、20%～<60%、0～<20%将所有资料分为晴天、多云和阴天3种天气类型，对大棚内3种天气下的气温、湿度要素变化特征进行统计分析。

1.2.2 大棚最低气温预报方程分析与检验

将试验采集数据分为建立方程的样本和检验方程的样本，采用相关分析法，计算大棚内最低气温与棚外气温的最高值、最低值及大棚内前一天的温、湿度要素的相关性。应用逐步回归分析方法，建立大棚内最低气温预报方程。

本试验数据用Excel软件进行分析。根据棚内小气候形成的物理机理，分析影响棚内日最低气温的因子，采用相关分析法进行因子初选，计算棚内日最低气温与大棚内相关因子的相关性，选取通过0.05水平显著性检验的所有因子作为初选因子，并考虑初选因子是否可被预报及预报的精度。以初选因子作为预报变量，采用逐步回归方法，建立多元回归预报方程。

方程检验采用从全部日气温数据中每隔10个数据抽取1个数据，形成预报方程检验数据集，该数据不参与方程构建。共12 d(其中晴天日为2017年2月8日和2月28日；多云日为2016年12月28日、2017年1月18日和2月10日；阴天日为2016年11月19日、12月3日、12月13日、12月27日及2017年1月15日、2月13日、3月9日)。利用检验数据集对模型进行拟合精度和预报精度检验，利用大棚内日最低气温预报方程对检验数据集中每日最低气温进行预报，将预报值和实测值采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)进行精度分析。

2 结果与分析

2.1 冬季不同天气条件下棚内气温变化特征

自动气象站共获取大棚内143 d气象数据，其中晴天、多云、阴天的日数分别为25、39、79 d，对棚内外气温数据进行统计分析。

如表1所示，所有观测时段内，棚内平均温度-1.1 ℃左右，3种天气类型比较结果相差不大。平均最高气温表现为晴天>多云>阴天，晴天和多云相差10 ℃左右，阴天时比晴天偏低14 ℃左右。平均最低气温表现为阴天>晴天>多云，晴天和多云时平均最低气温比阴天偏低3～4 ℃，可见晴天和多云时容易出现低温危害。这可能与晴天夜间缺少云层阻挡，地面辐射强烈，从而更易出现强烈降温有关，而阴天时则正好相反。

二是通过活动提升综合素质。举办“学思践悟，与你分享”主题交流分享会，交融心灵、取长补短；组织青年员工分组采访整理10位劳模代表的先进事迹，形成学习劳模、崇尚劳模、争当劳模的良好氛围。定期召开青年员工座谈会，及时了解掌握其思想、工作、学习和生活等方面的情况，深入交流，互相探讨，共同提高。现今，公司8个部门中已任用了4名80后中层副职以上干部。

表1 观测时段内3种天气条件下大棚内外的日气温

由图1可见，日出后棚内温度会迅速上升，每小时最快上升5～6 ℃，增温速率远高于棚外，在14：00～15：00达到最高，比太阳辐射最大值出现时间提前约2 h。之后随着太阳总辐射的减少而迅速降温，日落后降温趋于缓慢，早上8：00左右达到最低，与棚外最低温度出现时间基本一致。阴雨时(2016-11-8)日变化较晴天和多云时平缓。

图1 典型天气类型下棚内外气温日变化

2.2 不同天气类型下棚内外气温对比

如表2所示，所有观测时段内，晴天时棚内外日平均气温温差为10.1 ℃，比多云和阴天时分别偏高1 ℃和3 ℃；晴天和多云时棚内外日最高气温温差均在20 ℃以上，阴天时仅为14 ℃左右；棚内外日最低气温温差3种天气类型下相差较小，均在5 ℃左右。

表2 3种天气大棚内外的气温差

2.3 不同天气条件下棚内外日最低气温预报方程

2.3.1 因子选择

分析棚内外气象要素相互影响机理，同时考虑常规天气预报中气象要素及预报精度，大棚内外日最低气温预报方程的初选因子有：棚外最低气温(Td-out)、棚外前日最高气温(Tg-out)、棚内前日最高气温(Tg-in)3个因子。计算3个因子与棚内日最低气温的相关性(表3)。

表3 棚内日最低气温与各气象要素的相关系数

2.3.2 预报方程

以初选因子为自变量，采用逐步回归方法进行筛选，分别建立3种天气情况下大棚内日最低气温多元回归方程，其中晴天时Td-in=0.528Td-out-1.618，(n=23，R2=0.871，P<0.01)；多云时Td-in=0.599Td-out-0.042，(n=36，R2=0.907，P<0.01)；阴天时Td-in=0.633Td-out+0.77，(n=72，R2=0.924，P<0.01)，方程均通过0.01水平的显著性检验。

2.3.3 方程检验

利用棚内日最低预报方程，对检验数据集(共计12 d)中每日棚内最低气温进行预报，将预报值与实测值采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)进行精度分析，见图2、表4所示。

图2 大棚内日最低温度实测值与预报值对比

由表4可以看出，预报方程的平均绝对误差为1.3 ℃，均方根误差平均为1.6 ℃，晴天和阴天的预报精度优于多云天。3种天气类型预报精度比较为晴天>阴天>多云，方程具有较好的预报精度。

3 小结

本文利用2016年12月至2017年3月莫索湾垦区冬季塑料大棚内外气象资料，对种植冬枣小气候环境温度和相对湿度连续观测，通过统计分析及回归分析，得出以下结论。

莫索湾垦区冬季大棚在晴天、多云时日变化剧烈，阴雨时较平缓。晴天和多云时平均最低气温比阴天偏低3～4 ℃，更易出现低温危害。

晴天时棚内外日平均气温温差为10.1 ℃，比多云和阴天是分别偏高1 ℃和3 ℃；晴天和多云时棚内外日最高气温温差均在20 ℃以上，阴天仅为14 ℃左右。

利用回归分析法建立适用于莫索湾垦区的大棚内日最低气温预报方程。在方程构建时，选择距离棚外2.0 km的气象站数据，把距离对预报模型影响降到更小，更有利于预报方程的推广和业务应用。实际预报检验结果为平均RMSE<2°，多云时预报精度较晴天和阴天时低。

本文所构建的棚内日最低气温预报方程适用于莫索湾垦区大棚，在模型预报应用时，需要将常规预报结果订正到大棚所在位置，由于数据短缺，结论具有一定局限性，需要进一步累计资料进行深入研究。

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