設(shè)施葡萄小氣候預(yù)報(bào)模型的建立

<p>櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄 7 陽 文銳 ， 王如松 ， 黃錦樓 ， 等 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及研究進(jìn)展 J 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào) ， 2007， 18( 8) : 1869 1876 8 張 思鋒 ， 劉晗夢(mèng) 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法述評(píng) J 生態(tài)學(xué)報(bào) ， 2010，30( 10) : 2735 2744 9 周 婷 ， 蒙 吉軍 區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法研究進(jìn)展 J 生態(tài)學(xué)雜志 ， 2009， 28( 4) : 762 767 10 陳 鵬 ， 潘曉玲 干 旱區(qū)內(nèi)陸流域區(qū)域景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析 以阜康三工河流域?yàn)槔?J 生態(tài)學(xué)雜志 ， 2003， 22( 4) : 116 120 11 陳 春麗 ， 呂永龍 ， 王鐵宇 ， 等 區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵問題與展望 J 生態(tài)學(xué)報(bào) ， 2010， 30( 3) : 808 816 12 王 志濤 ， 門明新 ， 崔江慧 沽源縣未利用地生態(tài)重要性空間識(shí)別及其地形梯度特征分析 J 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) ， 2016， 24( 2) :256 264 13 賀 奮琴 基于 S 和 GIS 的水土流失因子提取與分析 以 攀枝花市為例 D 成都 : 成都理工大學(xué) ， 2004: 27 36 14 張瑞芳 基于 GIS 的山西省朔州市水土流失強(qiáng)度評(píng)價(jià)研究 D 烏魯木齊 : 新疆師范大學(xué) ， 2006: 15 17 15 謝余初 ， 鞏 杰 ， 趙彩霞 甘肅白龍江流域水土流失的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) J 生態(tài)學(xué)雜志 ， 2014， 33( 3) : 702 708 16 賈 坤 ， 姚 云軍 ， 魏香琴 ， 等 植被覆蓋度遙感估算研究進(jìn)展 J 地球科學(xué)進(jìn)展 ， 2013， 28( 7) : 774 782 17 曾 勇 區(qū) 域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 以呼和浩特市區(qū)為例 J 生態(tài) 學(xué)報(bào) ， 2010， 30( 3) : 668 673 18 楊 美玲 ， 米文寶 ， 李同昇 ， 等 寧夏限制開發(fā)生態(tài)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)重要性評(píng)價(jià) J 地域研究與開發(fā) ， 2014， 33( 3) : 133 138 19 鞏 杰 ， 趙 彩霞 ， 謝余初 ， 等 基于景觀格局的甘肅白龍江流域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與管理 J 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào) ， 2014， 25( 7) : 2041 2048肖 芳 ， 宋 洋 ， 楊 再強(qiáng) 設(shè)施葡萄小氣候預(yù)報(bào)模型的建立 J 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) ， 2018， 46( 22) : 306 309doi: 1015889/j issn1002 1302201822071設(shè)施葡萄小氣候預(yù)報(bào)模型的建立肖 芳1， 2， 宋 洋1， 楊 再強(qiáng)1， 3( 1 南 京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心 ， 江蘇南京 210044; 2 內(nèi)蒙古生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心 ， 內(nèi)蒙古呼和浩特 010051;3 江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 ， 江蘇南京 210044)摘 要 : 2015 年 1 月至 2016 年 9 月 ， 對(duì)南京市浦口區(qū)盤城現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園開展葡萄大棚小氣候觀測(cè)分析 ， 以研究設(shè)施葡萄大棚內(nèi)小氣候變化規(guī)律 ， 更好地為開展葡萄農(nóng)業(yè)氣象服務(wù) 。結(jié)果表明 ， 棚內(nèi)日平均氣溫較棚外高 3 5 左右 ; 棚內(nèi)日平均濕度與棚外溫度呈線性負(fù)相關(guān) ; 建立的預(yù)測(cè)模型冬 、春 、夏季日均氣溫均方根誤差分別為 0 590、0 580、0432 ， 日均濕度均方根誤差分別為 207%、312%、130%; 棚內(nèi)日平均溫度 、濕度和棚外日平均氣溫 、日最高氣溫及日平均濕度相關(guān)性達(dá)到極顯著水平 。關(guān)鍵詞 : 葡萄 ; 塑料大棚 ; 小氣候 ; 預(yù)報(bào)模型 ; 溫度 ; 濕度中圖分類號(hào) : S1624+1 文 獻(xiàn)標(biāo)志碼 : A 文章編號(hào) : 1002 1302( 2018) 22 0306 04收 稿日期 : 2017 06 27基金項(xiàng)目 : 國家科技支撐計(jì)劃 ( 編號(hào) : 2014BAD10B07) ; 江 蘇省科技支撐計(jì)劃面上項(xiàng)目 ( 編號(hào) : SBE2015740058) 。作者簡(jiǎn)介 : 肖 芳 ( 1988) ， 女 ， 內(nèi)蒙古錫林郭勒人 ， 博 士研究生 ， 從事農(nóng)業(yè)生物環(huán)境調(diào)控研究 。Tel: ( 025 ) 58731129; E mail:xiaofang1230521126 com。通 信作者 : 楊再強(qiáng) ， 博士 ， 教授 ， 從事應(yīng)用氣象 、設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害 、農(nóng)業(yè)生物環(huán)境調(diào)控研究 。Tel: ( 025) 58731129; E mail: yzq6751163 com。近 年來 ， 氣候變化加劇了氣象災(zāi)害的發(fā)生 ， 嚴(yán)重影響了農(nóng)業(yè)的發(fā)展 ， 而研究農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)已成為當(dāng)務(wù)之急 1。葡 萄 ( Vitis vinifera L ) 為落葉藤本植物 ， 是世界上最主要的水果之一 ， 葡萄產(chǎn)量約占世界水果總產(chǎn)量的 1/4。近年來 ， 中國葡萄設(shè)施栽培發(fā)展十分迅速 ， 而其產(chǎn)量和品質(zhì)受外界環(huán)境影響很大 2。關(guān)于設(shè)施小氣候特征和預(yù)報(bào)模型的研究國內(nèi)外有一定報(bào)道 3 5。Ferreira 等 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬了溫室大棚溫度和棚外太陽輻射 、溫度 、濕度 、云量之間的關(guān)系 6。Walker 建立了一個(gè)溫室的能量 平衡模型 ， 但這個(gè)模型有較大的計(jì)算誤差 ， 模型也較為簡(jiǎn)單 7。儲(chǔ)長(zhǎng)樹等分析了塑料 大棚內(nèi)溫度 、濕度的變化規(guī)律 8。近 年來 ， 不少學(xué)者對(duì)溫室小氣候的變化特征和預(yù)報(bào)模型也有了一些初步研究并取得一定成果 。范遼生等利用逐步回歸方法構(gòu)建了一個(gè)大棚內(nèi)日最低氣溫預(yù)報(bào)模型 ， 以大棚外氣溫 、相對(duì)濕度 、地溫 、風(fēng)速 、日照時(shí)數(shù) 、輻射等氣象要素作為自變量 ， 構(gòu)建了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大棚內(nèi)最高 、最低氣溫預(yù)測(cè)模型及溫濕度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬 9 11。陳 海生等對(duì)茶園塑料大棚內(nèi)外溫濕度的相關(guān)性進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析 12。符國槐等采用多元逐步回歸統(tǒng)計(jì)方法 ， 把大棚外空氣溫度 、地面溫度及大棚內(nèi)空氣 溫度作為模擬因素 ， 對(duì)浙江省慈溪市設(shè)施葡萄大棚溫度 、濕度進(jìn)行模擬 ， 建立了溫室大棚冬 、春季室內(nèi)氣溫預(yù)報(bào)模型 13。辛本勝等利用熱平衡原理建立了日光溫 室環(huán)境預(yù)測(cè)模型 ， 能夠預(yù)測(cè)溫室內(nèi)溫度和濕度 14。但 是 ，目前對(duì)設(shè)施葡萄的小氣候預(yù)報(bào)模型仍比較欠缺 ， 尚未開展設(shè)施葡萄精細(xì)化氣象服務(wù) ， 從而導(dǎo)致葡萄生長(zhǎng)發(fā)育和果實(shí)品質(zhì)受到一定影響 。本研究分析構(gòu)建設(shè)施葡萄小氣候預(yù)報(bào)模型 ，以減輕設(shè)施葡萄因農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失 ， 有效增加設(shè)施葡萄種植的經(jīng)濟(jì)效益 ， 并為設(shè)施葡萄的管理提供科學(xué)依據(jù) 。603 江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018 年第 46 卷第 22 期1 材 料與方法11 試驗(yàn)時(shí)間 、地點(diǎn)試驗(yàn)于 2015 年 1 月至 2016 年 9 月在南京市浦口區(qū)盤城現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園 ( 118°42&#39;E、32°12&#39;N) 進(jìn)行 。12 試驗(yàn)材料試驗(yàn)大棚為鋼架結(jié)構(gòu) ， 頂高 35 m、長(zhǎng) 25 m、寬 18 m， 南北走向 ， 覆蓋蔬菜專用的淡綠大棚薄膜 ， 其透光度為 85%。大棚一般于 10 月底蓋膜 ， 5 月上旬揭膜 。種植葡萄品種為紅地球 ， 采用常規(guī)栽培方法進(jìn)行管理 。13 試驗(yàn)方法試驗(yàn)大棚中心分別離地面 1 5、3 m 處各裝 1 個(gè)美國產(chǎn)Watchdog 2000 型溫 、濕度記錄儀 ， 自動(dòng)記錄大棚內(nèi)的空氣溫 、濕度 ， 棚內(nèi)氣象要素值取同一時(shí)刻不同高度的平均值 。棚外采集離地面 15 m 高度的氣溫 、相對(duì)濕度 、太陽輻射和風(fēng)速 ，采集頻率為 10 s/次 ， 存儲(chǔ)記錄每小時(shí)的平均值 。對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理 ， 利用 DPS 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析 15和逐 步回歸分析 16。由 于 2016 年葡萄大棚內(nèi)小氣候變化規(guī)律與 2015 年相似 ， 本研究葡萄大棚內(nèi)小氣候特征僅采用 2015年 1 月 1 日至 8 月 29 日的觀測(cè)資料進(jìn)行分析 。2 結(jié)果與分析21 大棚內(nèi)小氣候特征211 氣溫變化特征 由圖 1 可見 ， 大棚內(nèi) 、外日平均氣溫變化趨勢(shì)大致相同 ， 均有很強(qiáng)的季節(jié)性變化 ; 在 18 月觀測(cè)期間 ， 大棚內(nèi)日平均氣溫差異相對(duì)較小 ， 但均高于大棚外 ， 棚內(nèi)日平均氣溫較棚外平均高 3 4 ; 12 月冬季大棚內(nèi) 、外日平均氣溫相差較大 ， 棚內(nèi)溫度較棚外平均高 4 9 ; 35月 春季大棚內(nèi) 、外日平均氣溫差減小 ， 棚內(nèi)溫度比棚外平均高33 ; 78 月夏季大棚內(nèi) 、外日平均氣溫相差較小 ， 棚內(nèi)溫度比棚外平均僅偏高 21 。這主要是由于冬季外界氣溫較低 ， 大棚一般不打開 ， 白天有太陽輻射 ， 棚內(nèi)氣溫迅速上升 ， 夜晚由于薄膜保溫作用 ， 使棚內(nèi)氣溫始終高于棚外 ， 進(jìn)入春季后 ， 晴天時(shí)常會(huì)導(dǎo)致棚內(nèi)氣溫超過 35 ， 甚至達(dá)到 40 ， 此時(shí)就須要打開大棚通風(fēng)降溫 ， 隨著外界氣溫升高 ， 開棚次數(shù)增加 ， 到了夏季 ， 大棚內(nèi) 、外氣溫差異縮小 。一般而言 ， 大棚內(nèi)氣溫受天氣條件的影響較大 17 19。棚內(nèi)氣溫的變化主要受 太陽輻射影響 ， 不同天氣狀況下太陽輻射有所不同 ， 導(dǎo)致室內(nèi)的氣溫變化也有所不同 。由圖 2 可見 ，晴天時(shí) ， 白天棚內(nèi)氣溫明顯高于棚外 ， 08: 00 后棚內(nèi)氣溫迅速升高 ， 13: 00 左右達(dá)到最高值 ， 最低溫度出現(xiàn)在 06: 00， 棚外氣溫最高 、最低值與棚內(nèi)出現(xiàn)時(shí)刻相同 ， 10: 0011: 00 氣溫上升較快 ， 晴天時(shí)氣溫會(huì)先下降再上升 ， 呈現(xiàn)出 “雙峰型 ”; 陰天時(shí) ， 棚內(nèi)氣溫升幅較小 ， 最高溫度出現(xiàn) 13: 0015: 00 之間 。212 濕度變化特征 由圖 3 可見 ， 大棚內(nèi) 、外日平均 濕度差異明顯 ， 棚內(nèi) 18 月平均濕度為 82%， 較棚外增加 14 百分點(diǎn) 。由圖 4 可見 ， 晴天時(shí) ， 大棚內(nèi)外濕度變化差異相對(duì)較小 ，13: 0016: 00 出現(xiàn)較為明顯的差異 ; 07: 00 日出后 ， 隨著氣溫升高 ， 棚內(nèi)外濕度均逐漸下降 ， 13: 0016: 00 出現(xiàn)較低值 ， 之后濕度逐漸增加 ; 陰天時(shí) ， 大棚內(nèi)濕度變化幅度較小 ， 大棚內(nèi) 、外濕度變化日較差相對(duì)較小 ， 但棚內(nèi)濕度明顯高于棚外 ; 棚內(nèi)濕度的變化主要集中在白天 08: 0018: 00， 夜間濕度變化相對(duì)較小 。22 大棚小氣候預(yù)報(bào)模型的建立2 2 1 逐步回歸模型的建立 研究中常采用逐步回歸模型703江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018 年第 46 卷第 22 期對(duì)大棚氣溫進(jìn)行預(yù)測(cè) ， 該 模型為 :Y = b0+ b1Xi+ b2Xj+ bnXn。式 中 : b0是 常數(shù) ; Xi為 逐步回歸模型中選入的變量 ; b1 bn為變量的相關(guān)系數(shù) 。大棚外氣象因子對(duì)大棚內(nèi)氣溫有直接或間接 的影響 。白天 ， 太陽輻射以短波透過覆蓋薄膜照進(jìn)大棚 ， 入射的太陽輻射在接觸到各種表面時(shí)轉(zhuǎn)換為熱能 ， 這些熱能又通過對(duì)流 、長(zhǎng)波輻射等方式散布到大棚空氣中 ; 夜間 ， 存儲(chǔ)在土壤中的熱量以長(zhǎng)波輻射形式向四周散發(fā) ， 補(bǔ)償大棚所散失的熱量 ， 以保證棚內(nèi)氣溫高于棚外氣溫 20 21。在 建立模型的樣本中 ， 選取大棚外前 1 d 平均氣溫 、前 2 d 的平均氣溫 、相對(duì)濕度 、地表溫度 5、10、20、40 cm 地溫平均值 、最高值 、最低值等氣象要素作為自變量 ， 大棚內(nèi)氣溫 、濕度作為因變量 ， 應(yīng)用數(shù)理計(jì)算方法建立大棚內(nèi)氣溫 、濕度的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型 ， 結(jié)果見表 1。表 1 不同季節(jié)大棚內(nèi)日平均氣溫 、濕 度預(yù)測(cè)方程棚 內(nèi)要素 季節(jié) 預(yù)測(cè)方程 變量名稱日平均氣溫 冬季 Y =3738 81 +0458 67X10451 34X2+0849 74X3X1表 示棚外日最高氣溫 ; X2表 示前 1 d 棚外日平均氣溫 ; X3表示地表日平均溫度春 季 Y =8569 47 +0223 65X10174 07X2+0536 49X3X1表示棚外日最高氣溫 ; X2表 示前 1 d 5 cm 平均地溫 ; X3表 示 5 cm 平均地溫夏季 Y =0424 89 +0769 66X1+0355 91X20082 71X3X1表示棚外日平 均氣溫 ; X2表 示 5 cm 平均地溫 ;X3表 示前 1 d 5 cm 平均地溫日平均濕度 冬季 Y =57119 31 +0162 36X1+0101 86X2+0179 25X3X1表示棚外日平均濕度 ; X2表示棚外日最 高濕度 ;X3表示棚外日最低濕度春 季 Y =53297 45 0878 97X1+0536 67X2+0477 72X3X1表示棚外日最高氣溫 ; X2表示棚外日平 均濕度 ;X3表 示前 1 d 日平均濕度夏季 Y =33511 72 +0129 10X1+0949 21X20348 05X3X1表示棚外日最低氣溫 ; X2表示棚外日平 均濕度 ;X3表示棚外日最高濕度222 逐 步回歸方法模擬結(jié)果 采用逐步回歸方法模擬冬季 、春季 、夏季日平均氣溫 ， 結(jié)果見圖 5， 模擬冬季 、春季 、夏季日平均氣溫基于 1 1 線的決定系數(shù) ( r2) 分 別為 0 957、0. 934、0 967， 均方根誤差 ( MSE) 分別為 0 590、0 580、0432 。采用逐步回歸法模擬冬季 、春季 、夏季日平均濕度 ， 結(jié)果見圖 6， 模擬冬季 、春季 、夏季日平均濕度基于 1 1線的決定系數(shù)分別為 0 840、0 814、0 958， 均方根誤差分別為 207%、312%、130%。3 結(jié) 論與討論本試驗(yàn)以南京盤城現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園設(shè)施葡萄大棚為對(duì)象 ， 研究大棚內(nèi)外日平均氣溫 、日平均濕度 、逐時(shí)氣溫 、逐時(shí)濕度 、日最高溫度 、日最低溫度的變化特征 ， 以揭示設(shè)施葡萄塑料大棚的小氣候變化規(guī)律 。結(jié)果表明 ， 晴天時(shí) ， 白天大棚內(nèi)氣溫明顯高于棚外 ， 08: 00 后棚內(nèi)氣溫迅速升高 ， 13: 00 左右達(dá)到最高值 ， 最低溫度出現(xiàn)在 06: 00， 棚內(nèi) 、外的氣溫最高值和最低值803 江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018 年第 46 卷第 22 期出 現(xiàn)時(shí)刻基本相同 ; 10: 0011: 00 時(shí)氣溫上升較快 ， 為防止氣溫上升過高 ， 12: 00 農(nóng)戶會(huì)開棚通風(fēng) ， 氣溫轉(zhuǎn)為緩慢上升或下降 ， 晴天時(shí)氣溫會(huì)先下降再上升 ， 呈現(xiàn)出 “雙峰型 ”; 陰天 ，棚內(nèi)氣溫升幅較小 ， 最高溫度出現(xiàn)在 13: 0015: 00。溫室內(nèi)氣溫的變化主要受太陽輻射影響 ， 氣溫日變化趨勢(shì)與太陽輻射變化相同 。從氣溫日變化看 ， 晴天氣溫的日變化幅度大于陰天 ， 這與符國槐等的研究結(jié)果 13基 本一致 。對(duì)大棚內(nèi) 、外日平均濕度變化而言 ， 晴天時(shí) ， 隨著氣溫的升高 ， 濕度逐漸下降 ， 13: 0016: 00 出現(xiàn)較低值 ， 之后濕度逐漸增加 ; 晴天天氣條件下 ， 濕度日較差大 ， 濕度的變化主要集中在 08: 0018: 00， 夜間濕度基本無變化 ; 陰天全天棚內(nèi)濕度明顯高于棚外 ， 主要是因?yàn)殛幪齑笈锵鄬?duì)密閉 ， 通風(fēng)少 ; 陰天時(shí) ， 大棚濕度變化幅度相對(duì)較小 ， 大棚內(nèi) 、外濕度變化日較差較小 。逐步回歸方法能夠較好地反映常態(tài)條件下溫室內(nèi) 、外氣象要素間的相互關(guān)系 。本研究采用逐步回歸法對(duì)溫室大棚冬季 、春季 、夏季棚內(nèi)日平均氣溫 、日平均濕度建立預(yù)測(cè)模型 ， 模擬冬季 、春季 、夏季日均氣溫均方根誤差分別為 0 590、0580、0432 ， 模擬冬季 、春季 、夏季日均濕度均方根誤差分別為 207%、3 12%、1 30%， 這與王萍等的研究結(jié)論 22一 致 。本研究的保溫大棚為南方標(biāo)準(zhǔn)塑料大棚 ， 對(duì)于連棟溫室 、日光溫室及玻璃溫室等其他溫室類型而言 ， 其小氣候預(yù)報(bào)模型可能會(huì)有所不同 ， 在應(yīng)用上存在一定的局限性 ， 因此 ， 在應(yīng)用其他溫室類型時(shí)應(yīng)對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的驗(yàn)證 。參 考文獻(xiàn) : 1 符 國槐 ， 費(fèi)玉娟 ， 楊再強(qiáng) ， 等 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)研究進(jìn)展 J 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) ， 2011， 39( 18) : 10936 10938， 10941 2 湯 照云 ， 呂 明 ， 張 霞 ， 等 高溫脅迫對(duì)葡萄葉片三項(xiàng)生理指標(biāo)的影響 J 石河子大學(xué)學(xué)報(bào) ( 自然科學(xué)版 ) ， 2006， 24( 2) : 198 200 3 王 建林 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù) M 北京 : 氣象出版社 ， 2010: 263 271 4 Garzoli K A simple greenhouse climate model J Acta Horticulturae，1985， 174: 393 400 5 Hortitrans J O A model for predicting and optimizing humidity andtranspiration in greenhouse J Journal of Agricultural Engineering，1994， 57( 1) : 23 37 6 Ferreira P M， Faria E A， uano A E Neural network models ingreenhouse air temperature prediction J Neurocomputing， 2002， 43( 1/2/3/4) : 51 75 7 Walker J N Predicting temperatures in ventilated greenhouse J Transactions of the ASAE， 1965， 8( 3) : 445 448 8 儲(chǔ) 長(zhǎng)樹 ， 朱 軍 塑料大棚內(nèi)空氣溫 、濕度變化規(guī)律及通風(fēng)效應(yīng) J 中國農(nóng)業(yè)氣象 ， 1992， 13( 3) : 32 35 9 范 遼生 ， 朱蘭娟 ， 柴偉國 ， 等 杭州冬季塑料大棚內(nèi)氣溫變化特征及日最低氣溫預(yù)報(bào)模型 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 ， 2014， 35( 3) : 268 275 10 金 志鳳 ， 符國槐 ， 黃海靜 ， 等 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的楊梅大棚內(nèi)氣溫預(yù)測(cè)模型研究 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 ， 2011， 32( 3) : 362 367 11 李 倩 ， 申 雙和 ， 曹 雯 ， 等 南方塑料大棚冬春季溫濕度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 ， 2012， 33( 2) : 190 196 12 陳 海生 ， 黃壽波 ， 俞忠偉 ， 等 塑料棚茶園內(nèi)外溫濕度的相關(guān)性分析 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 ， 1997， 18( 3) : 35 37 13 符 國槐 ， 張 波 ， 楊再強(qiáng) ， 等 塑料大棚小氣候特征及預(yù)報(bào)模型的研究 J 中國農(nóng)學(xué)通報(bào) ， 2011， 27( 13) : 242 248 14 辛 本勝 ， 喬曉軍 ， 滕光輝 日光溫室環(huán)境預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 J 農(nóng)機(jī)化研究 ， 2006( 4) : 96 100 15 唐 啟義 DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) : 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 、統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)挖掘 M 北京 : 科學(xué)出版社 ， 2010: 665 673 16 魏淑秋 農(nóng)業(yè)氣象統(tǒng)計(jì) M 福州 : 福建科學(xué)技術(shù)出版社 ， 1985:107 17 劉可群 ， 黎明鋒 ， 楊文剛 大棚小氣候特征及其與大氣候的關(guān)系 J 氣象 ， 2008， 34( 7) : 101 107 18 趙 鴻 ， 張 強(qiáng) ， 楊 啟國 ， 等 黃土高原半干旱雨養(yǎng)區(qū)日光溫室小氣候分析 J 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào) ， 2007， 18( 5) : 627 634 19 孫 智輝 ， 蔣小莉 ， 曹雪梅 ， 等 延安日光溫室內(nèi)溫度預(yù)報(bào)方法與指標(biāo)的確定 J 中國農(nóng)學(xué)通報(bào) ， 2010， 26( 15) : 372 377 20 薛 曉萍 ， 李鴻怡 ， 李 楠 ， 等 氣候預(yù)報(bào)技術(shù)研究 J 中國農(nóng)學(xué)通報(bào) ， 2012， 28( 29) : 195 202 21 魏 瑞江 ， 王春乙 ， 范增祿 石家莊地區(qū)日光溫室冬季小氣候特征及其與大氣候的關(guān)系 J 氣象 ， 2010， 36( 1) : 97 103 22 王 萍 ， 劉 春雪 ， 王秋京 ， 等 黑龍江省溫室小氣候變化特征及預(yù)報(bào)模型的初步研究 J 黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué) ， 2014( 5) : 75 79903江 蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018 年第 46 卷第 22 期</p>