平房仓粮堆温度时空分布的基本统计特征分析

第 3 9卷 平房仓粮堆温度 时空分布的基本统计特征分析 l 5 坐业 业 坐 耄 粮 食 储藏 技术： 曩 s 恭曩 s魂 s 书习举 习 习 平房仓粮堆温度时空分布的基本统计特征分析 赫振方 赵玉霞 曹 阳 李东方 甄彤。 付鹏程 吴建军s ( 1 国贸工程设计院北京1 0 0 0 3 7 ) ( 2 国家粮食局科学研 究院北京 1 O 0 0 3 7 ) ( 3 河南s - , 1k 大学 河南 郑州4 5 0 0 0 1 ) ( 4 中储粮成都粮食储藏科 学研究所成都6 1 0 0 3 1 ) 摘要在 以 2 h等间隔不问断采样 ，采集 了聊城 1 栋储藏 小麦的和铜梁 1栋储 藏稻谷 的平房仓近 2年 的粮情监测数据，在此基础上对平房仓粮堆温度 分布的统计特征进 行分析 ， 得出平房仓粮堆温度时空变化的一些基本规律，并就其对传感器布局的影响进行了讨论。认 为可 以通过对最大温差变化点的跟踪分析 ，找到粮 温异常点 ，并建议 ：提供任意两次检测 之间的温差，特殊标注其中1 0 的最大温差，并将其列入粮情检测系统标准；加大现有 设备的检测频率 ，以弥补现有检测点布局的不足。 关键词粮情测控 系统平房仓小麦稻谷粮 温统计特征 粮食储藏 中，温度一直是辅助保管人员 了解粮 食储藏状况 的重要指标 。自 1 9 7 0年代开始采用 电 子技术检测粮食温度至今 ，粮情检测已成为我 国粮 食储藏 中的 常用手 段之一。特别是 1 9 9 8年开始 的 中央直属储备粮库的建设中，所有仓房都配置了粮 情测控系统硬件和软件，该系统是我国国家储备粮 储粮保质的必不可少 的常规手段 ，在安全储粮方面 发挥了重要的作用 。 基于多年 的储粮实践 ，粮油仓储管理人员对仓 房内粮温的分布规律有了一些了解 ，诸 如对 “ 热皮 冷心”或 “ 热心冷皮”等粮堆的定性化描述 ，有经 验的仓储管理人员可以通过观察跟踪粮温 ，根据经 验判断来对仓房内的储粮粮情状况作出判断，并据 此采取相应的储粮技术措施。但这些判断的依据是 什么，做法是否合理，其背后原理是什么，能否更 精确地加以量化 ，从而使粮情测控系统能够在一定 程度上更加智能化 ，充分利用粮仓的温度信息 ，对 粮食仓储状况进行调控，这些都是粮食仓储管理人 员和科研人员一直努力的 目标 。本文希望通过更多 定量化的手段 ，对仓储过程中粮温的时空分布及变 化规律进行描述 ，为进一步研究粮温变化规律提供 依据，以充分发挥粮情测控系统在粮食安全储存过 程 中的作用 ，也为更加科学合理地布置粮情测控系 统的检测传感器提供依据。 在过去的工作 中，我们 曾对来 自多个地区、多 个粮食品种的大量粮 温历史数据进行过分析研究 ， 并且发现任何测温点的粮温变化都是一个与气温变 化类似的随时间变化 的正弦曲线 ，但随其在粮堆内 位置的不 同，或者说距外界距离 的不同而表现出逐 渐加大时滞的结论5 。并据此尝试通过对粮温建模 的方式，对全仓的温度分布进行模拟，但在此过程 中，却发现模型本身预测的精度虽然不低，但由于 粮温本身的正常变化相 当缓慢，两者相 比，前者并 无明显优势 ，这也意味着在此基础上建立的复杂模 型，其本身实践意义并不大。而且 ，在此过程中， 我们意识到，研究仓内粮温的变化，我们更多关心 的是 “ 异常”粮温是否出现，而非其简单的分布和 变化，但粮温是否 “ 异常”的判断，同样依赖于对 “ 正常”粮温分布的判断。 由于粮温对粮食储藏的重要性 ，很多人都曾对 粮堆温度的分布及其变化规律的研究做出尝试。但 鉴于粮温分布的复杂性和不规律性 ，除了理论上的 探讨_ 1 外，对粮温分布规律的研究一般都需要做出 一 定的简化，如忽略温度场的具体分布而只考虑全 仓或重点部位的均温状况，并对其进行模拟 2 ；或 者忽略空间的分布 ，而单纯从时间维上对粮温随时 间的变化规律进行逐点的模拟 9 ；或者忽略时间上 的变 化 ，而 在 同 一 时 点 对 其 空 间 分 布 进 行 模 * 基金项 目：本文为国家科技支撑项目 “ 网络化多功能粮情监控集成技术和系统研究开发”子课题 ( 项 目 编号：2 0 0 6 B A9 0 8 B 0 1 -4 ) 通讯地址：北京市西域区百万庄大街 l 1 号 1 6 粮食储藏 2 0 1 0( 4 ) 拟 a - 4 , 9 。但上述的研究 ，多是基于经验判断或者一 定的理论假设而来，其在实践上是否合理，对实践 是否具有指导意义等，仍有待更多实证数据的检验。 因此我们认为有必要对粮堆温度的时空分布及其基 本统计特征，进行更详细的基础研究，为粮温变化 规律的研究奠定更坚实的基础。目 前一般粮库粮情 检测频率为每周一至两次，但为了更精确地把握粮 温变化规律，我们在采集温度数据时，从 时空两个 角度都作 了加密，本 文主要对正常的仓储条件下， 采取常规的保粮措施时，包括正常地进行熏蒸 、通 风等，仓内粮食温度的分布及变化规律进行了探讨。 1 试验基地的选择 为更好的比较不同地域 、仓型、储粮品种之间 粮温分布特征的异同，我们分别选择了以下两个粮 库作为试验基地。 1 1 中央储备粮聊城直属库 ( 简称 “ 聊城库” ) 仓房为双廒间结构 ，储粮品种为小麦 。仓房的 具体规格是 3 0 m ( 4 2 m+3 6 m) ，堆粮 高度 6 m。以下分别称 7 4仓 和 7 5仓 。其 中 7 4仓在 2 0 0 7 年 4月份人 粮 ，2 0 0 7年底 进行 了通风 降温处理 ， 7 5 仓在 2 0 0 8年 6月份人粮 ，每年 7月 、8月份均 进行 了环流熏蒸 。 1 2 重庆铜梁国家粮食储备库 ( 简称 “ 铜梁库” ) 仓房为单廒间结构，储粮品种为稻谷。仓房的 具体 规格是 3 0 m6 0 m，堆粮高度 6 m。以下称 2 2 仓 。该仓在试验前完成人粮 ，2 0 0 8年 4月 1 8日 5月 1 8日，2 0 0 9年 3月 2 3日4月 2 3日进行 了熏蒸 。2 0 0 8年 1 2月 、2 0 0 9年 1月每 日晚 8点至 次 日早 9点进行通风 。 2 试验方法 两仓均于 2 0 0 8年 4月份开始检测数据 ，在试 验开始后 ，按常规方式储粮，即储藏方式不变 ，通 风、熏蒸等保粮方式如常进行。粮情测控系统 自动 采集所有的温湿度数据 ，数据采集间隔为 2 h ，并 实时传输存储到远程服务器上。 3 数据分析方法 本文主要对以下温度分布及其变化的特征进行 了分析。 3 1 逐点温度变化的分析 理论上 ，为及时监测到粮情的变化 ，可以从两 个方面加以提高和改进 ，一是提高传感器布置的密 度 ，二是提高粮温检测的频率 。 目前一般粮库粮情检测 频率为每周 1 2次 ， 但随着计算机的普及和其在软、硬件方面的飞速发 展，粮情检测从 自动、定时检测到远程检测都 已经 不存在技术上的困难。 为了考察适当加密频率可能对发现异常温度值 的贡献 ，分别计算了两个仓房所有粮堆温度检测点 2 h ，4 h 6 h 1 2 h 2 4 h 2 d 3 d 1 4 d 1 5 d ， 6 d 、7 d的逐点温度变化 ，并对其所处区间进行了 统计和比较 ，因为粮情检测的 目的更多是为了发现 短期内温度急剧变化的异常点 ，因此不再计算长于 现有粮情检测频率的温差 。 此外， 作为描述粮食温度变化幅度的量度，还 计算 了所有检测点粮温的年温差 ，即一年检测期 内 该点出现的最大温度检测值与最小温度检测值之差 。 因为在储藏中粮堆温度往往呈现明显的分层现 象 ，在研究 中也分别对各层 的测 温点计算了以上参 数 。另外考虑 到粮食储 藏特有 的 “ 热皮冷心”现 象，还在去除所有外围监测点后计算了以上参数。 3 2 全仓温度分布特征的分析 3 2 1 统计指标的选择为全 面地反映仓房 内 粮堆温度分布及变化特征 ，在分析中，主要计算了 均值 、极值和标准差等统计指标 ，用来反映全仓温 度的变化趋势及空间分布特征。此外还计算 了中位 数 ，来表征粮温分布的均匀性。 3 2 2 空间分度 的选择鉴 于粮情测控 的主要 目的是发现粮情的异常变化 ，及时采取保粮措施 ， 避免 由此导致的粮食及经济损失 。因此，传感器布 置的基本原则应该是当仓房任何部位的粮温发生变 化时 ，粮情测控系统都尽量 能够及时预警 。因此 ， 要科学地布置粮情检测传感器，必须从粮温的空间 分布和传递特征进行考虑。 考虑到仓房温度的分布特点，分别对全仓、各 层计算 了上述参数 ，并进行了比较。 另外，考虑到表层及邻近墙体的测温点 ( 以下 简称外部点)离外界距离较近 ，受气温影 响较 大， 因此 ，还需要计算所有内部点 ( 去除所有外部点温 度值)的上述参数 ，并进行比较 。 此外 ，由于随着时间的推移 ，粮温的空间分布 特征表现出均匀化 和差异化两种趋势，因此对粮仓 温度变化 的一些关键时点也计算了上述参数。 4 结果与分析 4 1 粮堆温度基本呈现以一年为周期的正弦变化 趋势 ，但其振幅是衰减的 ，即粮堆温度，特别是内 部点的粮温。呈现明显的年度上的均匀化 由于人粮粮源等原因 ，多数仓房粮温的初始空 第 3 9 卷 平房仓粮堆温度时空分布的基本统计特征分析 l 7 间分布是不均匀 的，往往在极小 的距离内就存在很 大温差 ，但 长期 看 ，除外 部 点受环境温 度影 响较 大，表现出与外界气温几乎相 同的趋势外 ，粮堆所 有内部点的温度会趋向均匀化 。不管初始温度分布 如何，如果没有异常，基本会在 1 1 月左右内部温 度基本达到均匀化 ( 表 1 ) 。通风、熏蒸等保粮措 施虽然可能局部加速或干扰这一过程 ，但并不影响 总体趋势 。 表 2 2 2仓四层布局粮温统计特征比较 ( 单位： ) 在这点上 ，虽然铜梁库和聊城库这两栋分处南 北两地、初始粮温分布差异较大 的仓房 ，但其粮温 变化表现 出了共 同的趋势 。 4 月8 月 ，随着外界气温升高，粮堆表层及 边缘温度开始 明显升高，内部温度也随之升高 ，表 层粮温最高 ，其它三层相差不大 ，由于表层气温急 剧升高，整仓 和各层标准差都 明显加大，但中间两 层的内部点的标准差是逐渐降低 的，即排除外界气 温的影响 ，内部粮温逐步均匀化 ；9月1 1 月 ，随 着外界气温的降低 ，上 、下层温度也随之降低 ，中 部两层温度继续升高和均匀化，到 1 1 月底，基本 达到全仓的均匀化 ；进入 1 2月份 ，随着气温 的进 一 步降低 ，表层温度开始低于其它层 ，此后一直到 3月份，各层温度均下降 ，但上层温度明显低 于其 他各层 ，各层 内部更加均匀化 ，此后 ，随着气温的 回升 ，在 4月初全仓温度又重新均匀化 ，此时各层 温度最均匀 ，全仓标准差为全年最低。此后 ，随着 气温的升高，各层温度再次分化，上层、边缘温度 明显升高，但内部仍然相当均匀。此过程正好形成 全仓粮温均匀化 的一个周期 。 4 2 粮仓 内温差 的传递极其缓慢 虽然粮食是活性物质 ，本 身存在呼吸作用 ，而 且粮仓是一个开放的非绝热系统 ，但在粮堆温度的 空间变化 中，起主要作用 的还是 由于空间温差导致 的热传递 ( 含传导、对流、辐射等) ，但由于粮食 是温度的不 良导体 ，在正常的储存条件下 ，温差的 传递是极其缓慢的。 以 7 4仓 9 7缆的第 2点为例 ，该点内在全仓 的 总序号为 3 8 6 点，位于 7 4 仓西南角。 在试验 的起始点 2 0 0 8年 4月 1 2日 9时，该点 温度值 3 9 C，其周 围 6个点 ( 3 5 8 ，3 8 2 ，3 8 5 ， 3 8 7 ，3 9 0 ，4 1 4 )的温度分别为 ( 2 9 ，2 0 ，1 4 5 ， 2 9 ，8 5 ，4 1 ) ；其中 3 5 8 、3 8 2 、3 8 7 号点为内 部 点 ，3 8 5 、3 9 0 、4 1 4为 外 部 点 ；其 中( 3 5 8 ， 3 8 2 ，3 8 7 )点温度低于该点，( 3 8 5 ，3 9 0 ，4 1 4 )点 温度高于该点，特别 3 8 5号点温度远高于该点温 度，当时气温处于上升阶段，外部气温高于所有点 的粮温 ( 仓外 四个方 向气温分别为 1 6 0 ，1 5 4 ， 1 5 4， 1 6 1 ) 。 一 0 。、 。 c D - c 卜 卜 c 一 一 。 c 。c 。c 0 。 0 0 0 0 C 0 0 0 0 e 0 C 0 0 N N N N N N N 时间( 年 月 日) 图 1 7 4仓 3 8 6点及其周边 测 温点 温度 随 时间 变化 图 因此 即使粮温最高的 3 8 5 号点也在外界气温影 响下 继续迅速升高 ，但 3 8 6点的温度虽然也在周围 点的影响下升高 ，但其升速是相 当缓慢的，3 个 月 才升高了 1 ，经历了近一年才与周边点温度接近 一 致 ，温度升高 仅 8 C ( 图 2 ) 。而其 距 3 8 5点仅 1 8 m，两 者 起 始 温 差 达 1 1 6 ，最 高 温 差 达 2 3 4 。 这仅仅是众多粮堆内部点粮温变化的一个代表 和缩影( 图 2 ) 。这 表 明，在 良好 的储 藏条 件下 ， 粮温变化相当缓慢，即温差在粮堆内通过热传导的 速度是相当缓慢 的，或者说在这种储藏条件下仓 内 粮食之间热的传递速度相当慢。高达 4 O 的测温 点年温差在 1 0 C以内 ( 图 2 ) 。即使粮食在试验前 才人仓 的 2 2仓 ，也有 7 的测温点 年温差在 1 0 以内。而其最大的年温差仅为 2 1 8 ( 图 3 ) 。 2 圈( 1 5 2 n ) 口 ( 1 o ，i s ) 1 1 1 3 ( 2 ， 5 ) 1 8 口( 5 2n ,1 0 ) 圜2团( 2 ， 5 )口( 5 ， l ( ) )口( 1 0 ， i 5 )圈 ( 1 5 ， 2 ( ) )圈 2 ( 】 图 2 聊城库 7 4 、7 5仓共 4 2 0个 测温点年 最大温差分布 图 1 8 粮食储藏 2 0 1 0( 4 ) 口 2 0 一( 1 0 ， 1 5 ) 43 圈1 0( 1 0 ， 1 5 ) 口 ( 1 5 ， 2 0 ) 口 2 0 图 3 铜 梁库 2 2仓共 4 1 6个测温点年温差分布 图 4 3 在正常仓储条件下，粮温随时间的变化曲线是 平缓的、非跳跃的，或者说它的分形维数远小于气温 在粮食储藏中，虽然外界气温是其最主要的影 响因素之一 ，特别是外部点 ，受外界气温影响十分 明显 ，其温度 曲线及变化趋 势基本 与外界气温 一 致，但通过观察 2 h 间隔测得的粮温曲线，即使是 外部点的粮温变化也是平滑的，即虽然外界气温在 2 4 h内会有几度到十几度的上下波动，但粮温的 变化是平滑的。根据对 2 2仓 、7 5仓各 1 年多的粮 温数据统计表明，仓内所有测温点的 2 h温差 9 9 以上都在 一O 2 ，0 2 1以内，而且该数据在统计 时并未排除由于部分传感器本身不稳定而导致的一 些系统误差 。所 以，粮温的变化虽然是波动的，但 其变动在时间维上是平滑的、非跳跃的。除特殊情 况 ，基本不会出现短时间内的剧烈变动 。 受外界温度变化影响最剧烈的外部点 ，在 以小 时为尺度度量时，其温度曲线也不再呈现与气温类 似 的正弦式变化，而是一条波动很小的，或者说斜 率很小，几乎与时间轴平行 的直线。以位于 2 2 仓 东南角的最上层，从上面、东面、南面看都距离外 界最近的 1号 测温点为例 ，该 点距粮面、东面墙 体、南面墙体的距离分别 为 3 0 0 i i-i m、4 8 0 mm、 5 3 0 mm，图 4是 2 0 0 8年 4月 1 7日 1 ：O 0 2 0 0 8 年 4月 1 8日 2 3 ：O 0每隔 2 h测得的东侧仓外气温 和该点粮温随时间的变化图。该图充分反映了粮温 与气温在短期内波动的不同特征。2 2 仓其它点以 及 7 4仓、7 5 仓粮温随气温的变化与该点类似 。 虽然在 以月为度量尺度的情况下，粮堆温度的 变化呈现与气温类似的正弦式变动趋势 ，但在以小 时为尺度度量时，虽然气温的变化仍然是一个正弦 曲线 ，但粮温则 已成为一个斜率q t l , ，几乎与时间 轴平行 的直线，也就是说，在距粮面距离达到 3 0 0 mm时 ，粮温就已经平滑掉 了气温在 1日内的 波动，呈现出一种不同于气温的平滑的、非跳跃的 变化。借用一个分形理论的概念，在正常储藏状况 下 ，粮温 的变化 曲线，其 分形 维 数远小 于气温 。 ( 分形理论认为，一个曲折 、不光滑的曲线可以用 1 2 之间的数来表示其维数，称为分形维数，它 - 卜- 0 - 一 气 温| _ _ 糯 温I ： ， m -Q -一 、 i 、 、 一 一一一一一 一一一一 一一 0 - 0 一 ： ： 一 一 一 一 一 一 一 一 、 ： r 。 图 4 2 2 仓 东侧仓外 气温和 1号测温点 粮温 4 8 h变化 图 反映了复杂形体占有空间的有效性，是复杂形体不 规则性的量度，分形维数值越高，曲线曲折迂回的 幅度就越大。一条曲线的分形维数是 固定的，与度 量尺度无关) 。 这可能是因为粮食的热容量较大，所以虽然外 界气温在 2 4 h内会有几度到十几度的上下波动， 但粮温的变化是平稳的、非跳跃的。 4 4 在有限时间内，粮温在 时空上的变化是有限 的 。很多测温点每周的温度变化 ，甚至不超过粮情 检测系统允许的系统误差或一般模型的预测误差 表 3 和表 4 是对铜梁库 2 2 仓及聊城库 7 5 仓 1 年多粮温变化不同时间间隔下温差的分布范围的统 计结果 ，从表中数据可以看出，在有限时间内，粮 温在时空上的变化是有限的。 表 2 铜梁库 2 2仓不同时 间间隔下温 差的分布范围 ( 单位： ) 表 3 聊城库 7 5 仓不同时间间隔下温差的分布范围 ( 单位 ： ) 第 3 9卷 平房仓粮堆温度 时空分布的基本统计特征分析 1 9 以 7 5仓为例，即使以 7日温差计 ，9 5 以上 测温点的 7日温差都小于 2 ，7 8 以上测 温点 的 7日温差 都小 于 1 的粮 情 检测 系统允 许 系统 误 差 n ，而如果计算 日温差 ，则 9 9 以上 测温点 的 日温差都 小 于 1 ，即使 粮 温波 动较 大 的 2 2仓 ， 9 2 以上的 日温差也都在 o 5 以下 ，9 7 以上的 日温差都小 于 l 。 因此 ，在短时间内，粮温在时空上 的变化是有 限的，很多测温点每周的温度变化 ，甚至不超过粮 情检测系统允许 的系统误差 或一般 模 型的预 测误 差 。 虽然最大温差多出现在上层或外 围，但 除掉上 层或外围点后 ，以上 比例无 明显变化 ，只是小温差 出现的比例明显增加。而其它各层 出现在不 同温差 范围 内的测温点 比例相差不大 。 4 5 一些保粮措施可以在短期内大幅改变粮温的 空间分布 除我们通常用于人工干预粮堆温度的机械通风 措施外 ，熏蒸措施对仓内的温度分布的改变也有明 显的影响 。 在分 析 铜 梁 库 的温 度 资 料 时 ，我 们 发 现 从 2 0 0 8年 5月 2 1日 1 3 ：O 0开始 ，粮 温 出现 了明显 异常的变化 ，平时 2 h温差变化的绝对值最大一般 也就在 0 7上 下 ( 表 2 ) 。但从 5月 2 1日 1 3时开 始，有的测温点的 2 h温差达 7 C、8 ，大量测温 点出现 1 以上的温差变化 ，而且其 变化方 向并不 一 致 ，以 1 3 ：O 0 到 1 5 ：0 0的变化为例 ，有的点出 现 2 4 的降温，而有的点温度升高达 8 5 ，该 现象持续 了一周左右 ，而且大部分点的大幅降温和 升温是持续的 ，同方向的 ，表现明显异常。 其 中多点 出现异常变化 排除 了设备故 障 的可 能，而变化方向的不一致则排除了该异 常是 由气温 急剧变化导致的可能，而降温和升温的持续性则排 除 了单次测量测不准的可能 。 后来经咨询粮库，粮温发 生剧烈变动 的时间恰 好是 2 0 0 8年 4月 1 8日5月 1 8日，2 2仓 熏蒸期 间，熏蒸对 全仓粮温的分布产生 了剧烈 的影响：上 面两层 ( 第 1 层 、第 2 层)温度急剧下降 ，下面两 层 ( 第 3层 、第 4层)温度升高 ，仅 5月 2 1日到 5 月 2 5日 4天 ，四层均温变化达 ( 一3 7 5 ，一O 8 3 ， 2 5 6 ，3 5 4 ) ，下面两层温度分布的均匀性也大幅 上升 ，标 准 差 由 ( 3 6 5 ，3 3 2 )下 降 到( 2 5 4 ， 2 0 1 ) ，此后 3 d ，下 面两 层 均 温 又 分 别 升 高 了 0 8 9和 1 3 8 。同时，第 2层不均 匀性上升 ，出现 明显低温点 。 经上述 变 化，四层 均 温 由 2 1日的 ( 2 4 4 3 ， 1 9 9 3 ，1 8 7 0 ，1 8 2 7 )变化 到 2 8 日的 ( 2 0 9 1 ， 1 9 9 2 ，2 2 1 5 ，2 3 2 0 ) ，整个空间分布发生逆转， 由上热下冷变为上冷下热，但这并没有改变整仓粮 温的变化趋势 ，在接下来几个月 ，随着外界气温的 攀升，除第 4 层外，各层温度均升高，仅第 4 层略 有下降 ，这主要是由于熏蒸过后 ，下层温度短期内 的急剧升高，使该层温度远大于当时的全仓均温造 成的，到 7 月底，又重新恢复了原来上高下低的粮 温分布 。 2 0 0 9 年 3 月 2 2 仓再次进行了熏蒸，从 3 月 2 7 日 4月 i 0日，四层 均温 变化分 别 达 一4 4 8 、 一 0 0 0 0 8 、3 4 5 、2 5 2 ) ，但 由于此 时除表 层温度略高外 ，各层温度基本均匀 ，但粮温空 间分 布逆转 的现象仍然相当明显。 但聊城库 7 5仓虽然每年 8月也进行 了熏蒸 ， 但从其粮温变化上，其影响并不明显，具体原因还 有待于我们进一步探讨。而且 9月恰好是底层粮温 上升 、表层粮温下 降的时期 ，所 以 即使 有类 似影 响 ，其对粮温再分布的影响效果也不易察觉 。 5结论 与讨论 以上是通过对 山东聊城和重庆铜梁两栋不 同结 构 、储粮品种 的仓房一年多的粮 温资料进行分析 ， 得出的关于粮温分布的一些基本特征 。由此可以得 出以下结论 ： 5 1 可以通过对最大温差变化点 的跟踪分析 ，找 到粮温异常点 由于粮温温差的传递极其缓慢，而且在有限的 时间内，粮温在时空上的变化相 当有限。因此，可 以通过简单的外在表现和统计特征来反映并发现粮 温的异常变化。 鉴于粮情检测 的主要 目的是发 现 “ 异 常”粮 温 ，因此 ，在粮情检测过程中，跟踪两次检测中出 现较大温差的检测点就有 了很重要 的实际意义 ，因 为这些 点 的出现很 可能是 以下 两种 情 况导致 的 ： ( 1 )较大的气温变化或者采取通风 、熏蒸等措施导 致粮温 的剧烈变化 ；( 2 )因粮食局部出现发霉、虫 害等坏粮现象而导致的粮温异常升高。 因此，在粮情测控实践中，可以以现有的统计 资料为依据 ，依次找到较大温差 出现的位置 ，并参 考全仓温度场的分布和变化，分析其出现的原因， 如无明确原因，可确定为疑似异常 ，并采取相应的 判断和处理措施 ，以防止粮情的进一步恶化。 考虑到即使温度变化幅度较大的铜梁，在一年 多的时间里也仅有 1 1 2 的 7日温差在 2 以上， 因此我们认为跟踪 1 O 的最大温差 已经足够找出 2 0 粮食储藏 2 0 1 0( 4 ) 目前是否存在粮温异常。 因此建议提供任意两次监测之 间的温差 ，特殊 标注其中 1 o 的最大温差，并将其列入粮情检测 系统标准 ，以便保管人员及时方便地追踪最大温差 变化点，发现粮温异常点 。 5 2 可以加大现有设备的检测频率 。来提高对粮 食异常的监测 。弥补现有检测点布局的不足 理论上 ，为及时监测到粮情的变化 ，可以从两 个方面加以提高和改进，一是提高传感器布置的密 度，二是提高粮温检测的频率。 鉴于时间周期一长，可能导致短期异变的粮温再 度均匀化，因此建议加大现有设备的检测频率，来提 高对粮食异常的监测，弥补现有检测点布局的不足。 目前一般粮库粮情检测频率为每周 1 2 次， 但随着计算机的普及和其在软 、硬件方面的飞速发 展 ，粮情检测从技术、成本及存储上都不再存在困 难 ，特别是现在 的硬件成本 。因此 ，如果条件允 许 ，建议将粮情检测频率设为每 日 1次 自动检测 ， 以便及时侦测到粮情的变化，发现异常粮情。 参考文献 1 蒋华伟，史磊粮堆 内发热局部温度场变化数学模型 研究 J 河南工业大学学报 ( 自然科 学版) ，2 0 0 7 ， 2 8 ( 2 ) ： 1 1 1 4 2 张前等高大平房仓储粮温度变化规律及数学模型研 究 E J 粮食储藏， 2 0 0 3 ， 3 2( 6 ) ： 2 5 3 0 3 罗伟，李志基于监测数据的粮仓温度场数值仿真 J l 安徽农业科学，2 0 0 9 ，3 7( 3 2 ) ：1 6 1 3 0 1 6 1 3 1 ，1 6 1 4 1 4 闰艳霞，曹玲芝粮仓温度场数学模型研究 E J 粮 食储藏，2 0 0 7( 4 ) ： 2 8 3 0 5 赵玉霞粮食储藏中 粮堆温度与大气温度之关系 E J 粮油食品科技，2 0 0 2( 6 ) 6 徐恺，晏书明，付鹏程接种霉茵的高水分玉米 自然 发热试验一在室内模拟仓散装玉米中的热转移试验 报告 J 粮食储藏，2 0 0 0( 2 ) ： 2 0 2 6 7 闫艳霞，曾玲芝粮仓谷物局部发热温度场数学模型研 究与应用 D 粮食与食品工业， 2 0 0 8 ，1 5( 4 ) ： 4 0 4 2 8 门艳忠北方粮库仓储水稻温度场数 学模拟和实验研 究 J 农机化研究，2 0 0 4( 6 ) ： 1 7 1 1 7 3 ，1 7 6 9 李铁盘，宋友林粮库温度分布函数及应用 J 郑 州工程学院学报，2 0 0 4 ，2 5( 3 ) ：7 7 7 9 1 0 李义杰，杨艳菊，吴海彪粮仓温度场的数学模型及 温度扩散规律分析 J 辽宁工程技术大学学报 ( 自 然科学版) ，2 0 0 1 ，2 0( 2 ) ：1 8 8 1 9 0 l 1 中华人 民共和 国行 业标准，粮情 测控 系统 ( L s T 1 2 0 3 -2 0 0 2 ) ，中国标 准出版社 ，2 0 0 2 ( 收稿 日期：2 0 1 0 0 4 2 5 ) S T AT I S TI ( L C HARAC-】 R ON I EMP oR AI AND S PA TI AL DI S T Rl UTI NG OF( t AI N 1 EMPE RAT【 瓜 E I N r A REHC I I s E He Z h e n f a n g Z h a o Yu x i a C a o Y a n g L i Do n g f a n g Z h e n T o n g 。 F u P e n g c h e n g Wu J i a n j u n 3 ( 1 Gu o ma o E n g i n e e r i n g D e s i g n I n s t i t u t e B e i j i n g 1 0 0 0 3 7 ) ( 2 Ac a d e my o f S t a t e Ad mi n i s t r a t i o n o f Gr a i n B e ij i n g 1 0 0 0 3 7 ) ( 3 He n a n Un i v e r s i t y o f Te c h n o l o g y Zh e n g z h o u 4 5 0 0 0 1 ) ( 4 Ch e n g d u Gr a i n S t o r a g e Re s e a r c h I n s t i t u t e ，Ch i n a Gr a i n Re s e r v e s Co r p o r a t i o n Ch e n g d u 6 1 0 0 3 1 ) Be s i d e s t h e r o u t i n e me a s u r e me n t ，t h e t e s t f r e q u e n c y wa s i n c r e a s e d a n d s a mp l e s we r e t a k e n c o n t i n u o u s l y e v e r y 2 h o u r s i n t h e l a t e s t 2 y e a r s f r o m t wo wa r e h o u s e s r e s p e c t i v e l y ，wh i c h i n c l u d i n g a wa r e h o u s e s t o r e d wh e a t i n Li a o c h e n g ，i n S h a n d o n g Pr o v i n c e a n d a n o t h e r wa r e h o u s e s t o r e d p a d d y i n To n g l i a n g，i n Ch o n g q i n g Af t e r a n a l y z i n g t h e