日光温室内最高气温和最低气温预报模式的建立

张仁祖　张利华　高苹　李轲　张佩　王晓彬　吴世明

摘要：为了提高设施农业气象服务能力，减轻气象灾害损失，利用日光温室内外气象观测资料， 通过对影响日光温室内气温变化的因子进行分析，建立了包含天气类型、季节因子信息的日光温室内最高气温和最低气温的预报模型，克服了按照不同天气类型和不同季节分别建立预报模型的繁琐，所建模型简单易用，物理意义明确，均通过了统计检验，拟合回归好，预报准确率高，能够满足业务需求，可在防灾减灾救灾气象预报服务中应用。

关键词：日光温室;最高气温;最低气温;预报模式

中图分类号：S625.5+1         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）11-0040-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.11.010           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Establishment of maximum and minimum temperature forecast models

in sunlight greenhouse

ZHANG Ren-zu1，ZHANG Li-hua1，GAO Ping2，LI Ke1，ZHANG Pei2，WANG Xiao-bin3，WU Shi-ming3

（1.Agricultural Meteorological Experiment Station of Xuzhou，Xuzhou 221000，Jiangsu，China;

2.Jiangsu Meteorological Service Center，Nanjing 210008，China;3.Xuzhou Bureau of Meteorology，Xuzhou 221000，Jiangsu，China）

Abstract： To improve the meteorological service for agricultural facilities and reduce the losses resulting from meteorological disasters， the maximum and minimum temperature forecast models were establish through analysis on factors affecting temperature change inside the sunlight greenhouse and using meteorological observations data from inside and outside the sunlight greenhouse. The model takes weather type and season into consideration， hence saving the trouble of establishing models separately according to different weather type and season. The forecast model is easy to use and has clear physical meaning， and it also passed statistical tests with good regression fitting and high forecast accuracy. It can meet the needs of practical use and can be applied to weather forecasting service in disaster prevention， reduction and relief.

Key words： sunlight greenhouse; maximum temperature; minimum temperature; forecast model

日光溫室主要依靠太阳辐射和自身的保温性来维持室内较高的温度，是中国特有的一种保护地栽培设施。因其具有节省能源、不污染环境、省工省力、经济效益高等特点，在中国发展特别迅速，目前日光温室已成为反季节蔬菜生产的主力设施。日光温室种植克服了传统的露地栽培方式受大环境自然条件限制的局限性，可以更充分地利用太阳能资源，使得秋延后、早春提前以及越冬种植成为现实。由于日光温室的结构不断优化和种植技术的不断提高，室内小气候条件得到改善，种植区域不断北延，所种植的蔬菜品种也从耐寒型扩大为喜温型，真正做到了反季节种植，大大丰富了城乡人民的菜篮子。

国内目前对日光温室内气象要素的特征研究较多，尤其是小气候研究比较透彻。张仁祖等[1]、杨艳超等[2]、李献军等[3]、魏瑞江等[4]、李俊等[5]分别对徐州、莱芜、杨凌、石家庄、盘锦等地的日光温室小气候进行了深入研究，分析了不同季节、不同天气类型下日光温室内气象要素（气温、地温、相对湿度、太阳辐射度）的变化规律以及与室外气象要素之间的相关性，对提高日光温室的管理针对性以及室内小气候的调控有一定意义。

日光温室室内最高气温和最低气温对日光温室蔬菜生产影响较大，气温过高或过低都会对室内蔬菜造成不同程度的伤害。在日光温室内气象要素的预报方面，学者也进行了很多研究，如：杨再强等[6]介绍了BP神经网络模型、能量平衡模型、逐步回归模型和支持向量机模型在设施小气候预报中的应用;王孝卿等[7]基于逐步回归方法建立了不同天气类型、不同月份、不同时间段的未来24 h逐时温室气温预报模型;袁静等[8]建立了不同天气状况下日光温室内最低气温的预报模型，取得了较好的效果;李瑞英[9]通过筛选出的相关因子，采用主成分分析法建立了温室内气温预测模型，回代检验的结果显示，不同天气状况下的最低气温预测值和实际值的平均绝对误差在1 ℃左右，不同天气状况下的最高气温预测值和实际值之间的平均绝对误差在1.5 ℃左右;李德等[10]选取常规气象预报因子和实测值，利用多元回归统计方法建立了安徽省宿州市日光温室内最高及最低气温预报模型;赵先丽等[11]采用逐步回归方法建立辽宁省不同天气类型和不同季节日光温室内最高气温及最低气温预报模型。这些研究为设施农业气象保障服务提供了基础支撑，但几乎都是区分不同的天气类型和使用季节，通过对室内小气候变化规律的分析，分别建立日光温室内最高、最低气温预报模型，模型类别多，复杂天气选择难度大。开展日光温室内最高和最低气温预报，对生产管理、室内小气候调控有重要的指导意义，是防御设施农业低温冷害和高温热害的重要措施之一。本研究通过构建包含天气类型和季节因素信息的组合因子，来建立日光温室室内最高气温和最低气温的预报模型。