日光温室冬季气温特点及低温预报模型研究

戴明晶

（1.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室，宁夏银川 750002；2.宁夏气象防灾减灾重点实验室，宁夏 银川 750002）

近年来，宁夏设施农业得到大力发展，已经成为农民增收致富的支柱产业。吴忠市地处宁夏引黄灌区，也是宁夏五大设施农业发展优势区，以种植蔬菜、果品为主，供应本地城市并兼顾外销。随着通讯技术的不断发展，温室内自动气象观测站的建立通过GPRS 无线网络实现自动化数据传输，确保了资料的实时性和连续性，为日光温室小气候要素的观测和预报创造了技术条件。信志红等[1]和崔建云等[2]分析了不同天空状况、不同时段外部气象条件对温室内温、湿变化的影响，结果表明，日光温室保温、保湿性能明显，温室内温、湿变化与天空状况、室外气象要素的变化等存在着较明显的相关性。李宁等[3]分析了冬季日光温室内温度变化特征，得出日光温室内最低气温与温室内前一天的各小气候要素有较好的相关性，温室内、外各气象要素之间也存在显著的相关性。符国槐等[4]研究了温室内外温度、湿度的季节变化和日变化特征，得出室内空气温度与相对湿度成线性负相关。王萍等[5]分析了室内外气温、地温及土壤湿度，并建立室内外气温关系模型，结果表明，秋季、冬季和春季室内外温差较大，室内气温明显高于室外，而夏季较小，室内气温偏高不明显，大部时段预报绝对误差为0～2.8℃。环海军等[6]基于小气候自动观测站的日光温室最低气温建立了两种不同方法的温室内最低气温预报模型，结果表明，预报模型回代效果和预报效果好均较好。金志凤等[7]利用塑料大棚内外观测气象数据，构建了基于BP 神经网络的杨梅生产大棚内的最高、最低气温预测模型，检验表明，精度明显高于同时利用逐步回归法建立的预报模型。同时，宁夏日光温室小气候变化特征也引起了不少学者的关注，张磊等[8]对宁夏灌区温室内气温变化特征和温室内最低气温预测方法进行了研究，得出不同天气条件下温室内气温的日变化存在明显差异；温室内、外的最低气温呈现明显线性相关关系。朱永宁等[9]对宁夏贺兰县3 类不同温室内的温度进行了试验观测，得出不同类型温室的日变化规律基本一致，不同类型温室内气温的季节性变化趋势与室外气温的季节性变化趋势基本一致。陈建军等[10]对比分析了宁夏2种设施条件下室内空气温、湿度和15 cm土壤温度，得出日光温室气温高于塑料大棚，且晴天差异大于阴天差异。

本研究在前人研究的基础上，着重对日光温室小气候日变化特征进行分析，为不同天气类型建立低温预报模型，以期对宁夏引黄灌区日光温室气温变化特征及低温预报方法有一个初步的研究和分析，为温室低温冻害预报预警提供技术支持，对提高日光温室的气象服务水平、减轻气象灾害的不利影响、保障温室生产效益具有重要意义。

1 材料和方法

1.1 温室简介

本研究的观测日光温室建立在宁夏回族自治区吴忠市山水沟村郭家桥乡的蔬果日光温室（36°50′N，118°18′E）内，内设自动气象站，温室采用钢结构骨架，覆盖材料为聚乙烯薄膜，薄膜上覆盖草苫。温室为东西走向，脊高3.0 m，跨度7.5 m，长度65.0 m，温室内主要种植草莓，辅助种植小番茄、黄瓜、乳瓜等，温室体状况正常，有专业设施农业管理员专职管理，管理水平良好。

1.2 数据来源

观测时间为2018年11月1日—2019年3月31日，观测期间温室内种植作物为草莓。每天记录日光温室的揭苫状况和时间，观测记录当时天气状况。数据资料来自2018年11月—2019年3月吴忠市利通区郭家桥乡山水沟村小气候自动站整点气温、相对湿度要素观测资料和郭家桥乡山水沟村区域自动气象站常规气象观测资料。

1.3 试验方法

1.3.1 试验设计为建立不同天气条件下日光温室最低气温预报方程，按照天气类型分类标准，参考试验点人工观测和揭苫记录，将天气情况分为：晴天、多云天和阴天3种类型。一般情况下晴天和多云天状况下盖苫均揭开，而阴天温室种植户会根据具体情况决定是否揭苫，温室内气温稳定在一定数值时也可不揭苫，由于是否揭苫会对温室内的温度产生较大影响，因此，将阴天又分阴天揭苫和阴天不揭苫2种情况。

1.3.2 技术方法 利用Excel 2003软件进行数据处理，运用相关性分析、多元线性回归等的统计方法进行数据分析。

2 结果与分析

2.1 冬季温室内外气温随时间的变化规律

对2018年和2019年冬季，温室内外日平均、最高、最低气温的时间序列进行分析，得出温室内日平均气温为12.2℃，平均日最高气温为29.5℃，平均日最低气温为6.1℃（图1～图3）。

图1 2018年11月—2019年3月温室内外日平均气温

图2 2018年11月—2019年3月温室内外日最高气温

图3 2018年11月—2019年3月温室内外日最低气温

由图1可知，温室内日平均气温为6.8～16.7℃，最高气温出现在2018年11月13日，最低气温出现在2019年1月15日；温室外日平均气温为-12.4～10.7℃，最高气温出现在2019年3月28日，最低气温出现在2018年12月24日；温室内外温差为6.0～19.2℃。由图2可知，温室内最高气温气温为13.7～46.0℃，最高气温出现在2019年2月1日，最低气温出现在2019年1月15日；温室外最高气温为-6.8～20.2℃，最高气温出现在2018年11月1日，最低气温出现在2018年12月7日；温室内外温差为20.5～25.8℃。由图3可知，温室内最低气温为-1.5～12.0℃，最高气温出现在2018年11月10日，最低气温出现在2019年1月13日；温室外最低气温为-18.9～7.5℃，最高气温出现在2019年3月28日，最低气温出现在2018年12月29日；温室内外温差为4.5～17.4℃。综上可以看出，冬季温室内外最高气温温差最大，其次是日平均气温，最低气温温差最小，温室内外最高气温逐日呈反位向的变化规律，这与冬季温室管理员采取的揭苫、通风等保温措施密不可分。此外，观测时间内的12月至次年2月上旬和3月中旬均是最低气温偏低的时段（图4），在该时段要特别注意加强日光温室的管理，在气温较低时，可适当采取人工增温、保暖措施，以确保温室内蔬菜瓜果特别是喜温蔬菜瓜果的正常生长。

2.2 不同天气条件下温室内气温日变化特征

图4 2018年11月—2019年3月温室内日最低气温距平

正常情况下，日光温室每天早晨日出后揭苫、傍晚落日前盖苫，期间根据温室内的温度相对湿度情况进行通风透气。由图5可知，2018年11月1日—2019年3月31日晴天、多云天、阴天3种典型天气条件下温室内气温的逐时变化规律。不同天气状况下温室内气温的日变化规律基本一致，呈现揭苫后气温迅速升高，盖苫后气温缓慢下降，再直到揭苫前达到最低气温的变化趋势。在不盖苫的时间段内，晴天和多云天温室内气温有明显的起伏变化，而阴天变化不大；日最高气温值出现在11：00—13：00，阴天和多云天日最高气温值出现时间较晴天晚约2 h；11：00—16：00 气温处于日变化的高温时段，16：00 之后气温下降速度加快，盖苫后气温下降速度趋于缓慢，直至次日揭苫前气温达到最小值。3种天气状况下9：00—24：00的气温存在明显差异，变化幅度呈晴天＞多云天＞阴天的趋势，且在日平均气温最高值出现的时间（11：00），3种天气的差异较大，0：00—9：00 差异较小，在揭苫前一段时间内（4：00—9：00）阴天条件下温度稍高于晴天条件。不同天气状况下全天平均气温最低值均出现在揭苫前一段时间（7：00—8：00），为7℃左右，该时段内设施农户应重点采取防冻措施。

图5 2018—2019年不同天气状况下日光温室内整点气温对比

2.3 温室内日最高气温和日最低气温出现的时间分布特征

2.3.1 日最高气温分析分析观测期温室内日最高气温出现的时间特征发现（图6），日最高气温主要分 布 在10：00—11：00、11：00—12：00、12：00—13：00、13：00—14：00、14：00—15：00、15：00—16：00、16：00—17：00 这7个时间段内，在11：00—16：00出现次数占总数的83.2%，而其中又以11：00—12：00出现的频率最高，出现这种现象的原因是由于日光温室在每天揭苫后气温上升到一定程度时进行人工通风的结果。具体出现时间受当时温室外气温、光照条件和放风口开启的大小影响有所不同。

图6 温室内日最高气温出现的时间分布

2.3.2 日最低气温分析分析观测期温室内日最低气温出现的时间特征发现（图7），虽然日最低气温分布在11个时次内，但集中出现在8：00—9：00（揭苫前），出现次数占总数的81.5%。最低气温出现次数较多的时间段还有5：00—6：00和9：00—10：00，均为5次。除此之外，其他出现在0：00—1：00、1：00—2：00、22：00—23：00的个别天数，主要是发生在不揭苫或者揭苫时间很短的阴雪天。

图7 温室内最低气温出现的时间分布

2.4 温室内最低气温预报模型

温室内最低气温往往会对温室内蔬菜的正常生长产生较大影响，最低气温过低往往造成蔬菜受凉，影响产量和品质，严重者甚至死亡，从而给日光温室生产带来较大损失。假如能提前（特别是在强降温或者连阴天天气来临前）对温室内最低气温做出预测，对于及时合理安排防冻措施、减少温室损失具有重要意义。影响温室内最低气温的因子很多，既有温室外的气象条件，也受温室内人为干预等因素的影响，但在实际中考虑到建立的预报方程投入生产应用时的时效性和预报因子获取的便捷性，在预报精度变化不大的情况下，所建立的预报方程应当尽量简单。

基于上述原则，通过相关性分析的方法在对比了多个室外气象因子同温室内最低气温的关系后，发现在非阴天（包括晴天和多云天）和阴天（包括雪天）2种天气情况下，温室内的最低气温（PTmin）和温室内的相对湿度（Rv）及室外的最低气温（Tmin）均存在明显的线性关系，且天气类型分类越简单，对以后实际应用越为方便。由于分析发现7：00—9：00 是每日最低气温出现的集中时段，因此，所选用该时段内最低气温和相对湿度数据进行预报方程的建立，分别建立了4种不同情况下的线性回归方程，即阴天揭苫、阴天不揭苫、非阴天揭苫、非阴天不揭苫，见方程（1）～方程（4）。

阴天揭苫时：

阴天不揭苫时：

非阴天揭苫时：

非阴天不揭苫时：

经过检验表明，方程（1）的绝对误差（温室内最低气温预测值与实测值差的绝对值，下同）在2.0℃以内的占79.2%，均方根误差为1.7℃；方程（2）的均方根误差为0.9℃，绝对误差在2.0℃以内的占100.0%；方程（3）的均方根误差为2.2℃，绝对误差在2.0℃以内的占62.5%；方程（4）的均方根误差为2.5℃，绝对误差在2.0℃以内的占75.0%，且未通过显著性水平为0.05的统计量检验。表明阴天不揭苫时方程的预测效果最好，其次是阴天揭苫的，非阴天不揭苫时的预测效果最不理想；总体来看，阴天条件下方程的预测效果整体好于非阴天的。

4个方程的检验结果表明，其预测精度较好，基本能够满足日常应用的需要。在实际工作中，依据所建立的回归方程，利用气象台的天气预报结果特别是强降温或阴雪天时的最低气温预报结果，即可对温室内的最低气温进行预测，可以为提前预防低温冻害提供决策依据，减少低温冻害损失。

3 结论与讨论

温室内外冬季温差存在明显差异，温差最大的是最高气温，温差最小的是最低气温；不同天气状况下温室内气温的日变化规律基本一致，揭苫后气温迅速升高，盖苫后气温缓慢下降，直到揭苫前气温达到最低，这期间易发生低温冻害。不同天气条件下，温室内日最低气温出现时间较为集中，主要出现在每日的7：00—9：00，而日最高气温出现时间分布较分散。阴天揭苫、阴天不揭苫、非阴天揭苫、非阴天不揭苫4种条件下，分别建立温室内日最低气温线性回归方程，检验表明，方程的预报绝对误差在2.0℃以内占62.5%以上，预报精度较好。本研究中建立的低温预报模型使用的室外数据和室内数据能从气象台发布的天气预报及室内小气候自动监测数据记录仪中获取，涉及要素较少，方程较简单，为该模型的推广使用奠定了基础。虽然所建立的日光温室最低气温预报模式检验精度较好，但由于目前室外气温预报还存在着一定的不确定性，同时温室体裁结构、管理方式、人为干预等方面的差异也会给室内气温带来较大影响。因此，该方程的预报精度也会受到上述因素的影响，在实际业务服务中要加以综合考虑。本研究建立的日光温室最低气温预报方程主要针对的是吴忠市的节能型日光温室，对宁夏引黄灌区最低气温的预测方法有较高参考价值，但对其他地区和其他温室型号的适应性还有待进一步研究。