基于天气预报预测大棚内的温度变化曲线,农艺学论文

基于天气预报预测大棚内的温度变化曲线,农艺学论文随着大棚栽培技术的发展,当前大棚已经成为湖北省鹤峰县烟草育苗的主要生产设施.但长期以来,在生产上需不需要卷膜通风,什么时间卷膜通风都全凭农户经历体验.广泛分布在不同海拔的育苗点星罗棋布,卷膜通风不及时所构成的高温热害时有发生.本试验旨在利用现有天气预报中的最高温度和最低温度预测出大棚内的温度变化曲线,进而对各育苗点可能出现的高温热害及时进行早期预警.1材料与方式方法1.1处理设置与测定方式方法试验于2020年6月在湖北省恩施州鹤峰县燕子乡董家育苗工厂进行.在一排大棚中抽取一个大棚作为观察点,并在附近离地1.5m百叶箱中设置气温观察点.分别在百叶箱和大棚内中间位置高10cm处各放置一台温度自动记录仪.记录双数整点时的温度供分析.后文提及的棚内温度均指棚内中心点10cm高度的温度.两侧大棚卷膜器自始至终处于关闭状态.棚内外比照采样总时长为10d.棚内单独采样时长48d.1.2统计分析采用DPS统计分析软件进行数据处理分析[1].2结果和分析2.1室外最低气温与黎明前大棚内温度的关系从图1能够看出,室外最低气温与棚内4∶00的温度之间呈极显着的相关性.回归分析表示清楚,大棚内0∶00-6∶00的温度与棚外最低温度之间均呈极显着线性相关,各拟合方程详见表1.华而不实以4∶00数据的相关系数最大.2.2棚内最低温度时间点的选择通过对同期棚内48d温度的变化分析,发现棚内实际最低温度出如今3∶00-7∶00的概率为92%,出如今3∶30-4∶30的概率高达48%;棚内4∶00温度比实际最低温度高2.5℃的概率仅有2%.为便于统计分析,本研究选择以4∶00的温度作为棚内1天中的最低温度.2.3气温日较差与大棚内各时间点升温度数之间的关系由表3能够看出,棚内8∶00-22∶00各时间点相对棚内4∶00的升温度数与气温日较差之间均呈极显着的线性相关.十分是对12∶00时的预测最为准确,且相关系数最大.3讨论由表1能够看出,用棚外最低温度推导棚内0∶00-6∶00的温度,以4∶00时数据的相关性最大,而该时刻也是实际统计中平均温度最小的时间点,因而在本模型中将其作为白天升温的基础温度.实际当中,一天内大棚的最低温度可能出如今5∶40(日出时间)之前,若以这个时间点作为基准温度,其相关系数可能最大.但是,若把这个时间点推后,随着日期和纬度变化,日出时间会发生周期性变化,因而回归分析的结果表示清楚,6∶00时相关系数相比4∶00变小了.更为关键的是,天天4∶00-6∶00期间的温度变化绝对值极小,因而对最终预测结果的影响也极小.综上,我们以为以4∶00的棚内温度作为计算白天温度变化的基础温度是适宜的.由表3能够看出,用气温日较差来预测棚内各时间点相对于棚内4∶00的升温度数,以12∶00的相关性最高.随着时间点后推,相关性有变低的趋势;而12点又是大棚内最高温度极易出现的时段.因而,利用本研究中所提出的思路来预测大棚内可能出现的极端高温是很有效的.但为什么10∶00的相关系数反而较8∶00变低,原因尚不明确.由于天气预报的数据并不能精到准确到各育苗工厂,因而,在数据的选择上建议以附近县城的预报结果为基准,同时结合海拔每升高100m温度下降0.3~0.6℃的已有研究结果,换算到详细育苗工厂的预报值;以此为根据可对大部分育苗工厂将来的温度变化曲线做出较好的预测[2].当然,这样一系列换算下来无疑会降低本来就并不特别准确的天气预报数据的准确性.所以,建议采用天天早上最新的天气预报数据来预测当天棚内的温度变化,能够直接代入实测最低气温和预报最高气度,这样更有利于提高预测值的准确性.杨丽中等[3]通过研究也曾得出夜间棚内外温度密切相关的结论,这与我们的研究结果一致.但其对白天棚内温度进行预测时引入了太阳高度角、太阳光通过对流层的斜距等指标,在实际预报中这些指标不易获得,而且其预测结果仅适用于晴天,在多云天气则未必能够得到可信的结果.在本研究中仅需利用天气预报中的最低温度和最高温度,显然更具可行性.固然天气预报数据的计算经过远比上述两个指标要复杂,但其更易获取;而且天气预报数据在实际的计算经过中运用了更为复杂和全面的参数,其可靠性和预见性也更好.由于温度变化有明显的线型特征,用气温日较差来预测白天各时间点相对于4∶00的升温度数则能够把不同的天气情况统一纳入考虑,将复杂的问题简单化.于盛楠等[4]在研究中对大棚内外的温度变化采用了归纳法,结果表示清楚,夜间大棚内外最低温度差异在0.6~1.75℃,而白天随天气情况变化,最高气温差异的波动空间很大,这与本研究的结果一致.但天气情况与气温日较差之间的关联性是确定的,所以本研究没有按天气情况划分,而是引入了气温日较差作为分析指标.符国槐等[5]研究以为室内与室外最高温度的相关系数为0.691.因而直接寻找棚内外最高温度的相关性,是不够准确的.在本研究中通过引入气温日较差作为分析参数,使得相关性提高到了极显着水平,预测方式方法的这一改良为最高温度的实际预测打下了坚实的理论基础.4小结棚外最低气温与棚内0∶00-6∶00时间段内10cm高处的温度呈极显着线性相关,由于4∶00和棚外最低温度的相关系数最高,而且和实际棚内最低气温最为接近,因而将其作为8∶00-22∶00升温幅度计算的基准温度.8∶00-22∶00的气温日较差与棚内相对4∶00的升温度数之间呈极显着的线性相关.因而,可利用天气预报中的最高和最低温度,并结合本研究中所拟合的回归方程对棚内温度进行预测.详细预测方式方法为,利用天气预报数据中的最低温度来预测棚内4∶00-6∶00的温度,用气温日较差来预测各个时间点相对棚内4∶00的升温度数,然后把二者相加就是8∶00-22∶00棚内各时间点的温度预测值.为进一步提高预测精度,可以以于次日早上采用实测最低气温,并结合预报最高气温对当天棚内温度变化进行预测.以下为参考文献:[1]唐启义,冯明光.DPS数据处理系统-试验设计、统计分析及模型优化[M].北京:科学出版社,2006:628-642.[2]周淑贞.气象学与气候学[M].北京:高等教育出版社,1979:49.[3]杨丽中,朱晓虎,束正勇,等.东台西瓜大棚内外温度关系及高低温预警方法研究[J].气象,2020,38(2):228-233.[4]于盛