论文部分内容阅读
在温室气候控制中，温室加温控制目标的合理设定能够在给作物提供适宜的生长环境的同时最大限度地降低温室加温的能耗，从而提高温室作物生产的能耗利用率。由于作物生长模拟模型能够定量预测不同环境温度对作物生长速率和产量的影响，温室能耗预测模型可以预测温室在不同温度控制目标下所需的加温能耗，因此两者成为优化温室温度控制目标的有力工具。本研究首先根据能量平衡和质量平衡的物理学原理，建立温室小气候模型，模型可以根据室外气象要素预测温室内的小气候要素：在此基础上建立了基于小气候模型的温室加温能耗预测系统，可预测在不同的温度控制目标下温室加温所需的能耗；在本实验室已有的研究基础上，将温室作物发育模型、生长模型以及产量预测模型进行参数化，集成了基于光温反应的温室作物生长发育模型系统，可进行温室作物的发育阶段、干物质生产量以及产量的预测；最后综合温室小气候模型、温室能耗预测模型和温室作物生长发育模型，建立了基于模型的温室温度控制目标设定系统，来进行温室温度控制目标的优化。 在温室小气候模型中，充分考虑了作物蒸腾对温室环境的反馈作用，建立了以温室外气象因子（太阳辐射、温度、湿度、风速等）为驱动变量的温室小气候模型，并用上海孙桥三季的试验资料对模型进行检验。结果表明，模型能较好地预测我国南方地区现代化温室内夏季和冬季空气温度、湿度以及作物蒸腾速率。模型对夏干季节（三伏天）、夏湿季节（梅雨季节）和冬季温室内空气温度、湿度以及作物蒸腾速率的预测结果与1：1直线之间的决定系数R2和回归估计标准误差RMSE（Root Mean Squared Error）分别为：0.89，0.75，0.52；1.1℃，4.4％，0.040g·m-2·s-1；0.80，0.84，0.77；1.5℃，4.4％，0.018g·m-2·s-1；0.84，0.59，0.73；1.6℃，6.0％，0.012g·m-2·s-1。模拟结果的预测相对误差RE（relative prediclion error）分别为：3.8％，5.0％和37％；7.8％，5.0％和13％；5.9％，8.2％和16％。 综合考虑作物蒸腾对温室能耗的影响，提出了温室基础能耗的概念，建立了基于小气候模型的温室能耗预测系统。系统可以根据室外气象数据预测在不同的温度控制目标下的加温基础能耗。用上海孙桥两个Venlo型自控温室2001年～2003年三个冬季的实际耗煤量对系统的预测结果进行检验，结果表明，该系统能耗预测结果与实际能耗需求的趋势一致，可以较好地反映温室加温基础能耗的大小。对两个温室冬季加温能耗预测结果与实际耗煤量统计分析回归方程分别为（x和y分别为实际值和预测值）y=0.8526x和y=0.8321x；决定系数R2分别为0.85和0.90；预测相对误差分别为