福建省設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律.pdf

楊 柳 張 琪 楊再強(qiáng) 陳家金 黃川容 null nullnullnullnullnull 福建省設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律 null 生態(tài)學(xué)雜志 41 null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull Chinese Journal of Ecology 41 null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 福建省設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律 楊 柳 null 張 琪 null 楊 再 強(qiáng) null null 陳 家 金 null 黃 川 容 null null 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心 南 京 nullnullnullnullnullnull null 江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南 京 nullnullnullnullnullnull null 福 建省氣象服務(wù)中心 福 州 nullnullnullnullnullnull 摘 要 基于福建省福清站 nullnull nullnullnullnull 年氣象站數(shù)據(jù)及設(shè)施大棚同期的小氣候數(shù)據(jù) 分 別 采用多元線性回 歸 nullnullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī) nullnullnull 等方法構(gòu)建設(shè)施小氣候模擬模型 再用 nullnull nullnullnullnull 年 null 個(gè)氣象站的 氣象數(shù)據(jù)反演室內(nèi)小氣候數(shù)據(jù) 結(jié)合設(shè)施番茄高溫高濕等級指標(biāo) 研究福建省設(shè)施番茄高溫高濕時(shí)空規(guī)律 null 結(jié)果表明 多元線性回歸模型模擬室內(nèi)最高氣溫和最低氣溫效果最好 nullnullnull 分別為 nullnullnull 和 nullnullnull null null 為 nullnullnull 和 nullnullnull nullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬最高相對濕 度 效果最好 nullnullnull 為 nullnullnull null 為 nullnullnull null結(jié)合設(shè)施作物的災(zāi) 害 指 標(biāo)可知 福建省北部 null中部地區(qū)二級高溫高濕災(zāi)害發(fā)生頻數(shù)逐年上升 且增幅顯著 中部地區(qū)三級災(zāi)害發(fā) 生頻數(shù)逐年減少 各地出現(xiàn)二級災(zāi)害概率較大 北 null中部出現(xiàn)一級災(zāi)害的概率較小 南部出現(xiàn)三級災(zāi)害的概率 較小 null設(shè)施番茄在 nullnullnull 月遭遇的氣象災(zāi)害等級較高 分布在西北部 nullnullnullnull 月災(zāi)害等級最低 全境大部分為 二級 部分沿海地區(qū)僅出現(xiàn)一級災(zāi)害 null本研究結(jié)果為設(shè)施番茄的氣象布局及環(huán)境調(diào)控提供科學(xué)依據(jù) null 關(guān)鍵詞 連棟溫室 小氣候 模擬模型 高溫高濕 時(shí)空分布 The distribution of high temperature and high humidity disasters for facility tomato in Fujian Province nullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnull nullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnull null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null null Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters Nanjing University of Information Science and Tech nology Nanjing nullnullnull China null Jiangsu Provincial Key Laboratory of Agrometeorology Nanjing nullnullnull China null Fujian Meteorological Service Center Fuzhou nullnullnull China Abstract nullnullnull null nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull null nullnullnullnull null nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null null nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null nullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnull null nullnull null nullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnull null nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull null null null nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null null null null nullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull null nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull null nullnull nullnull null nullnull nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null null null nullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull null nullnull null nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null null null nullnull nullnull nullnullnull null nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null null null nullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null null null nullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull null null null nullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull null null null nullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull null nullnull nullnull null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnull null nullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull null null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null Key words nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull null nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull null null null null nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnullnull 國 家 重點(diǎn)研究開發(fā)計(jì)劃 nullnullnullnullnullnullnullnullnull 和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 nullnullnullnull 資助 null 收稿日期 nullnullnullnullnullnullnullnull 接受日期 nullnullnullnullnullnullnullnull null 通訊作者 nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 生 態(tài) 學(xué)雜志 nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull 41 null nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 福建省位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的長 null珠三角中間地區(qū) 全 省 可 耕地面積較少 僅達(dá)全國的 nullnullnullnull 且大多為山 地丘陵 夏秋因臺風(fēng)多發(fā)而極易受災(zāi) 制約農(nóng)業(yè)發(fā) 展 null全省自 null 世紀(jì) null 年代起大力發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè) 張雯婧 nullnull 王濤等 nullnull 俞詩汀等 nullnull null據(jù) 統(tǒng)計(jì) nullnull 年末福建全省耕地面積為 nullnullnullnull 萬 null null 設(shè) 施 農(nóng)業(yè) 含溫室和大棚 占地面積為 nullnullnull 萬 null null 福 建 省第三次全國農(nóng)業(yè)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室 等 nullnull null高溫高濕給設(shè)施番茄生產(chǎn)帶來極大威 脅 嚴(yán)重影響其產(chǎn)量與品質(zhì) null為此 研究設(shè)施小氣候 模型及分析福建設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律對 設(shè)施環(huán)境調(diào)控及優(yōu)化生產(chǎn)布局提供科技支撐 null 國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對此展開大量研究 主要方法 有物理模型法 null機(jī)器學(xué)習(xí)法和統(tǒng)計(jì)模型法 nullnullnullnullnull nullnull 利用能量平衡法對溫室內(nèi)部各表面溫度建 立模擬模型 系統(tǒng)分析耗散途徑 為實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管 理提供科學(xué)依據(jù) nullnullnullnullnullnull 等 nullnull nullnullnullnullnullnull 等 nullnull 考慮了溫室土壤的傳熱性質(zhì) 進(jìn)而建立熱環(huán) 境模型 nullnullnullnull 等 nullnull 采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu) 建起當(dāng)?shù)販厥倚夂蚰M模型 null張芳等 nullnull 采 用計(jì)算流體力學(xué)軟件構(gòu)建三維穩(wěn)態(tài)大跨度溫室模型 模擬室內(nèi)溫度 精度較高 null魏瑞江等 nullnull 利用相 關(guān)性分析和逐步回歸模擬了石家莊地區(qū)日光溫室冬 季小氣候特征 李瑞英等 nullnull 對室內(nèi)最低氣溫分 別采用逐步回歸和主成分分析法建模 null何芬等 nullnull 采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建起當(dāng)?shù)販厥铱?氣濕度 null氣溫預(yù)報(bào)模型 null就當(dāng)前研究現(xiàn)狀來看 前人 探索的各種方法已趨于成熟 但不同地區(qū)由于當(dāng)?shù)?氣候條件 null地形因素和作物種類的差異造成各方法 適用效果不盡相同 null因此 前人也開展了對同一溫 室小氣候要素采用不同方法進(jìn)行對比分析的研究 探究適用當(dāng)?shù)販厥倚夂虻淖顑?yōu)預(yù)報(bào)模型 null劉紅等 nullnull 采取機(jī)器學(xué)習(xí) 隨機(jī)森林 null神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) null支持向 量機(jī) 和多元回歸對陜西溫室內(nèi)氣溫的預(yù)報(bào) 對比 得到隨機(jī)森林預(yù)報(bào)精度高于其他方法 薛曉萍等 nullnull 則對山東壽光溫室內(nèi)氣溫分別采用能量平 衡原理 null逐步回歸與 nullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模預(yù)報(bào) 篩 選出最優(yōu)方法為逐步回歸 null韋婷婷等 nullnull 采用 數(shù)學(xué)方法和 nullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了江蘇地區(qū)溫室內(nèi)逐 時(shí)氣溫變化 得到余弦分段函數(shù) nullnullnullnull 更適用于 當(dāng)?shù)貙鉁氐哪M null 迄今為止 關(guān)于福建省設(shè)施番茄小氣候模擬模 型及設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律的相關(guān)研究還 較少 null為此 本文將采取不同方法模擬福建省福清 市連棟溫室小氣候要素 篩選得到適合當(dāng)?shù)販厥业?最優(yōu)溫濕度模擬模型 最終將較優(yōu)的模型投入到反 演設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害的規(guī)律研究中 以期為福 建省設(shè)施連棟溫室環(huán)境調(diào)控提供參考依據(jù) null 1 材料與方法 1 1 數(shù)據(jù)資料 本研究建模數(shù)據(jù)為福建省福清市 nullnull 年 null 月 null 日 nullnullnullnull 年 null 月 null 室內(nèi)外氣象數(shù)據(jù) null室內(nèi)小氣 候觀測資料來源于福清市綠豐農(nóng)業(yè)融綠合作社 鏡 洋鎮(zhèn)東升村 的連棟溫室 溫室頂高 null null 側(cè)高 nullnullnull null 跨度 null null 環(huán)境數(shù)據(jù)采集器 nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull 放在距地 nullnullnull null 處 采集室內(nèi)逐時(shí)氣 溫 null相對濕度等 掃描頻率為 nullnull nullnull 所種植番茄種 類為 null壽和粉冠 null 室外環(huán)境氣象數(shù)據(jù)來源于福清市 氣象站 圖 null 站號 nullnullnull 逐日數(shù)據(jù) 觀測要素為氣 溫 null降水量 null風(fēng)速 null相對濕度 null日照時(shí)數(shù)等 null依據(jù)日序 劃分氣象觀測資料以供建模使用 日序?yàn)殡p數(shù)時(shí)室 內(nèi)外氣象數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集 日序?yàn)閱螖?shù)時(shí)室內(nèi)外氣 象數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)集 訓(xùn)練集參與小氣候模擬模型的 建立 檢驗(yàn)集用于驗(yàn)證不同模型的精確程度 null 反演設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律所用數(shù)據(jù) 為福建省 null 個(gè)氣象站 nullnull nullnullnullnull 年逐日氣象要素 數(shù)據(jù) 包括氣溫 null降水量 null相對濕度 null日照時(shí)數(shù) null風(fēng) 速等 null 1 2 研究方法 1 2 1 多元線性回歸 nullnullnull 室內(nèi)溫濕要素受室 外氣象因子及季節(jié)因素共同影響 故選取訓(xùn)練集中 溫室外如下氣象要素 平均氣溫 null平均相對濕度 null最 低氣溫 null平均風(fēng)速 null最小相對濕度 null日照時(shí)數(shù) null最高氣 溫 null日平均降水量 null最大風(fēng)速 null日期日序作為自變量 圖 1 福建省氣象站分布 Fig 1 Geographical distribution of meteorological stations in Fujian Province nullnullnullnull 生 態(tài) 學(xué)雜志 第 nullnull 卷 第 null 期 溫 室 內(nèi)逐日最高氣溫 null最低氣溫 null最高相對濕度 null最 低相對濕度分別作為因變量進(jìn)行相關(guān)性分析 篩選 得到相關(guān)性較高的若干因子 用篩選到的因子構(gòu)建 多元線性回歸模型 nullnull et alnull nullnull nullnullnullnullnullnull et alnull nullnull 模型的一般形式為 Y null n i null a i X i null null 式 中 X i 為多元線性回 歸 模型中選入的變量 Y 為根 據(jù)全體變量 X 計(jì)算得到的估算值 null 為 常 數(shù) a i 為 自 變 量系數(shù) n 為樣本數(shù) null 1 2 2 nullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型的第一層為輸入層 輸 入神經(jīng)元為訓(xùn)練集內(nèi)經(jīng)歸一化處理后的室外觀測數(shù) 據(jù) 最高及最低氣溫 null平均及最小相對濕度 null日照數(shù) 據(jù) null平均及最大風(fēng)速 null日平均降水量 null日期日序 null訓(xùn) 練樣本到隱含層的映射是通過權(quán)重矩陣 W ij 實(shí) 現(xiàn) 的 隱含層被設(shè)置 null 個(gè)神經(jīng)元 隱含層和輸出層間采用 Logsig 函數(shù) 隱含層通過前向計(jì)算 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)映射 到輸出層 得到逐日氣溫或相對濕度的模擬值 null設(shè) 置初始學(xué)習(xí)效率為 nullnullnull 最大迭代次數(shù)為 nullnull 誤 差限為 nullnullnullnullnull null 1 2 3 極限學(xué)習(xí)機(jī) nullnullnull 極限學(xué)習(xí)機(jī) nullnullnull 同 nullnull 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似 遵循 Y null nullW null W null x null其中 是 激活函數(shù) W null 和 W null 分別為權(quán)重矩陣連接輸入向 量和 隱含層 null隱含層和輸出向量 null用隨機(jī)產(chǎn)生的高 斯噪聲給矩陣 W null 的每個(gè)元素賦值 輸 入 值乘以權(quán)重 值 加上偏置值 進(jìn)行激活函數(shù)的計(jì)算得到輸出值 最后進(jìn)行矩陣逆運(yùn)算 null與傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比 極限學(xué)習(xí)機(jī)只需提前設(shè)定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 而不需設(shè)置參 數(shù) null輸入層到隱藏層的權(quán)值是一次隨機(jī)確定的 隱 含層到輸出層的權(quán)值只需求解一個(gè)線性方程組即 可 null 在以極限學(xué)習(xí)機(jī) nullnullnull 為原理所建模型中 同 樣將訓(xùn)練集經(jīng)輸入層帶入模型訓(xùn)練 輸入節(jié)點(diǎn)為訓(xùn) 練集內(nèi)經(jīng)歸一化處理后的室外氣象要素及日期日 序 通過 W null 將 訓(xùn)練樣本映射到隱含 層 激活函數(shù)為 雙曲正弦函數(shù) sinh 本研究使用了極限學(xué)習(xí)機(jī)的回 歸功能 設(shè)置模型類型 TYPE null null 隱含節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) L null null 個(gè) null 1 2 4 模型檢驗(yàn) 采用回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差 nullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull null決定系數(shù) null 檢 驗(yàn) 模型優(yōu) 劣 據(jù)此篩選出不同氣象要素各自最優(yōu)的模擬模型 null MES null N i null Y i Y i null N null null null null null N i null Y i Y i null null N i null null Y i Y i null null 式 中 Y i nullYnull i null null Y i nullN 分 別 表示觀測值 null模擬值 null觀測值 均值和樣本容量 null 1 2 5 空間插值法 利用反距離權(quán)重插值法 王 新宇等 nullnull 肇毓鋒等 nullnull nullnullnull et alnull nullnull nullnull null nullnull 對福建省連棟溫室氣象災(zāi)害等級進(jìn)行 插值計(jì)算 null 1 2 6 番茄高溫高濕氣象指標(biāo) 高溫高濕是福建 省連棟溫室內(nèi)番茄作物主要的氣象災(zāi)害 相應(yīng)的氣 象因子分別為室內(nèi)日最高氣溫和最高相對濕度 根 據(jù)資料確定其指標(biāo)閾值 霍治國等 nullnull 楊再強(qiáng) 等 nullnull 姚亞慶 nullnull 結(jié)果見表 null 設(shè)施番茄災(zāi)害 共劃為 null 個(gè)等級 由溫室內(nèi)最高氣溫和最高相對濕 度共同確定發(fā)生災(zāi)害的等級程度 一級災(zāi)害最輕 三 級災(zāi)害最嚴(yán)重 null 2 結(jié)果與分析 2 1 連棟溫室小氣候模擬模型的建立 2 1 1 null 種模型的模擬結(jié)果 經(jīng)過相關(guān)性篩選 表 null 得到多元線性回歸模型對室內(nèi)各氣象要素的模 擬方程 null室內(nèi)最高氣溫的模擬方程為 Ynullnullnullnull nullnullnullnull X null nullnullnullnull X null nullnullnullnull X null null 式 中 X null 為 室 外最高氣溫 null X null 為室外平均氣溫 null X null 為室外最低氣溫 null null 室內(nèi)最低氣溫的模擬方程為 Ynullnull null nullnull nullX null nullnull nullX null nullnull nullX null nullnull nullX null nullnull nullX null null 式 中 X null 為 室 外最低氣溫 null X null 為室外平均氣溫 null X null 為室外最高氣溫 null X null 為 月 份 X null 為 日 序 null 室內(nèi)最高相對濕度的模擬方程為 Ynullnullnullnull nullnullnullnull X null nullnullnullnull X null nullnullnullnull X null nullnullnullnull X null null 式 中 X null 為 室 外平均相對濕度 null X null 為 月 份 X null 為 日 序 X null 為最低相對濕度 null null 表 1 福建省設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分級標(biāo)準(zhǔn) Table 1 Standard for classification of high temperature and humidity hazard of facility tomato in Fujian Province 災(zāi) 害 等級 nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 最高氣溫 nullnullnull nullnullnullnull nullnullnull null 最高相對濕度 nullnullnull nullnull null 一 級 null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull 二 級 null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull 三 級 null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull楊 柳 等 福建省設(shè)施番茄高溫高濕災(zāi)害分布規(guī)律 表 2 溫室內(nèi)氣象要素與各因子的相關(guān)系數(shù) Table 2 Correlation coefficient between the daily meteoro logical factors outside and inside the greenhouse 室 外 nullnullnullnullnullnullnull 室內(nèi) nullnullnullnullnullnull 最高氣溫 nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 最低氣溫 nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 最高相對 濕度 nullnullnull nullnull 最低相對 濕度 nullnullnull nullnull 月 nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 日 nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull null 日 序 nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 平 均 氣溫 nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 最 高 氣溫 nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 最 低 氣溫 nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 平 均 相對濕度 nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull 最 小 相對濕度 nullnullnull nullnull nullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull 日 照 時(shí)數(shù) nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull 平 均 風(fēng)速 nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnull 最 大 風(fēng)速 nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull null