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Research on Microclimate Characteristics Pattern of Solar Greenhouse Based on Typical Winter Weather Process
ZHANGJibo, CHENGJingya, ZOUJunli, SUNQian, ZHANGYao, DENGYuhan, CHENChen, QIUCan
Journal of Agriculture ›› 2025, Vol. 15 ›› Issue (12) : 93-102.
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Research on Microclimate Characteristics Pattern of Solar Greenhouse Based on Typical Winter Weather Process
Based on the meteorological data inside and outside the solar greenhouse in Tai'an City, Shandong Province, this study took northern energy-saving solar greenhouse as the object and systematically analyzed the greenhouse microclimate response law and regulation mechanism under four types of typical winter weather processes, including persistent cooling, low temperature, cloudy and rainy, and warming. The results indicated that: (1) the solar greenhouse maintained thermal stability through the synergistic effect of‘light-heat-soil’ energy transfer and thermal insulation, with the maximum temperature difference between inside and outside of the greenhouse reaching 28.0℃ during sunny days (early morning/noon), and the maximum difference between inside and outside of the greenhouse during cloudy and rainy days being lower than that of sunny days by 8.2℃; (2) soil heat storage capacity decayed with increasing depth, shallow ground temperature variability was significantly smaller on cloudy days than on sunny days, and soil temperature changes lagged behind air temperature, with the lag increasing with increasing soil depth; (3) under persistent overcast conditions, the temperature inside the greenhouse only dropped by 7.3℃ for 47 hours covered by the insulation blanket, which was much smaller than the temperature drop outside the greenhouse (20.5℃), suggesting that soil heat storage and insulation blanket were the core mechanisms for resisting extreme cooling; and (4) in warming weather, greenhouses showed the effect of ‘midday heat concentration’, so agricultural production needed to optimize greenhouse heat storage and humidity reduction through agricultural activities such as early uncovering and late covering of the insulation blanket and ventilation. This study revealed the interactions between the greenhouse microclimate and external meteorological conditions, agricultural management (such as the timing of uncovering the insulation blanket, soil moisture regulation), and proposed effective means to enhance the stability of the greenhouse microclimate. The research results can provide theoretical basis and practical guidance for winter disaster prevention and damage reduction in facility agriculture and efficient utilization of climate resources.
winter / typical weather processes / solar greenhouse / microclimate / characteristicspatterns
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李天来, 齐明芳, 孟思达. 中国设施园艺发展60年成就与展望[J]. 园艺学报, 2022, 49(10):2119-2130.
简要回顾了中国设施园艺60年的发展历程;简略叙述了60年来中国设施园艺在产业发展、科技创新、人才培养和团队平台建设等方面所取得的成就;展望了未来中国设施园艺的发展潜力和主要任务。
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魏瑞江, 王春乙, 范增禄. 石家庄地区日光温室冬季小气候特征及其与大气候的关系[J]. 气象, 2010, 36(1):97-103.
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李天华, 常金明, 魏珉, 等. 山东省日光温室通风设施应用现状及问题分析[J]. 农业工程技术, 2018, 38(16):22-26.
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殷玉春, 周文霞, 胡丽莉, 等. 武威市凉州区冬季气候特征对日光温室的影响[J]. 中国农学通报, 2016, 32(10):145-149.
利用1961—2014 年武威市凉州区气象观测资料，笔者采用数理统计方法系统分析了冬季气温、降水、日照时数的气候变化特征。结果表明：冬季气温持续性升高，其倾向率为0.617℃/10 a，且通过99%显著性水平检验；冬季降水量倾向率为0.107 mm/10 a，日照时数倾向率为-1.6721 h/10 a，但二者均未通过显著性水平检验。在冬季气候变暖的背景下，日光温室生产将面临多重影响，笔者以此提出了一些应对措施，这些措施将为研究区域日光温室丰产增收提供参考依据。
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李俊和, 张美玲, 陈龙, 等. 盘锦冬季日光温室小气候特征研究[J]. 农学学报, 2015, 5(11):113-117.
为了进一步提高设施农业气象服务水平，对盘锦地区冬季日光温室小气候变化规律进行了分析。结果表明：不同天气条件下日光温室各月气温日变化趋势相似，均呈“单峰”曲线型。晴天和多云天气日光温室内相对湿度昼高夜低；阴天和雨雪天日光温室内相对湿度变化比较平稳。不同天气条件下冬季日光温室室内总辐射最大值出现月份不同，有无草帘对温室内总辐射值影响较大。
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张晓月, 李荣平, 王莹, 等. 日光温室小气候要素预报模型研究[J]. 中国农学通报, 2018, 34(32):113-118.
了解日光温室小气候要素变化规律,建立小气候要素预报模型,可以对日光温室资源合理开发,为日光温室小气候调控提供依据。应用辽宁省沈阳市东陵区日光温室暖棚内农田小气候观测仪采集的逐小时气温、相对湿度数据,将冬季、春季、秋季和晴天、多云、阴天几种情况进行组合,计算棚内日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度,分析其变化规律,并利用自动气象观测站数据,建立基于逐步回归方法的预报模型。分析结果表明,日光温室内日最高气温和日最低气温呈现春季、秋季温度值接近,冬季明显低于春秋两季的特征；而冬季日平均相对湿度高于春秋两季。日最高气温具有显著的从晴天至多云至阴天减少的变化特征,日最低气温特征不如日最高气温明显；日平均相对湿度为从晴天至多云至阴天增加的变化特征。所建立的日光温室小气候要素逐步回归预报模型,均通过了显著性检验,相关系数为0.608~0.933,相对误差范围为0.1%~19.0%,相对误差平均值为2.7%~9.9%。
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张美玲, 陈龙, 辛明月, 等. 盘锦地区冬季日光温室小气候预报模型研究[J]. 湖北农业科学, 2018, 57(17):96-98,129.
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戴明晶. 日光温室冬季气温特点及低温预报模型研究[J]. 北方农业学报, 2019, 47(6):84-89.
基于2018年11月—2019年3月宁安吴忠市利通区郭家桥乡山水沟村小气候自动站整点气温、相对湿度要素观测资料和郭家桥乡山水沟村区域自动气象站常规气象观测资料,分析了日光温室内气温的变化特征,并对温室内最低气温的预报方法进行了研究。结果表明：温室内气温的日变化特征不随天气状态的变化而改变,揭苫前气温达到日最低值;温室内日最低气温主要出现在7：00—9：00,而日最高气温主要出现在11：00—14：00。温室内最低气温的线性回归方程检验表明,温室内日最低气温和相对湿度、温室外日最低气温呈现明显线性关系,且阴天不揭苫时方程的预测效果最好,非阴天不揭苫时的预测效果最不理想;方程的预报绝对误差在2.0 ℃以内占62.5%以上,精度较好。研究结果可为设施农业低温冷害气象灾害防御提供技术支持。
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张传坤, 马迎春, 付文敏, 等. 不同保温被对喀什地区日光温室夜间温度影响的量化分析[J]. 中国蔬菜, 2025(3):98-103.
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闫蓉, 安光辉, 邢生惠. 贵德县温室大棚内温度变化规律及预报模型研究[J]. 农业灾害研究, 2016, 6(10):28-32.
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石茗化, 魏渠成, 李雪杉. 廊坊冬季日光温室气温分析与预报模型研究[J]. 农业灾害研究, 2022, 12(8):19-22.
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宗成骥, 王建玉, 宋卫堂, 等. 基于天气预报的日光温室夜间逐时气温预测模型构建[J]. 农业工程学报, 2022, 38(S1):218-225.
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李德, 张学贤, 祁宦, 等. 宿州日光温室内部最高和最低气温的预报模型[J]. 中国农业气象, 2013, 34(2):170-178.
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李树军, 唐俊贤, 赵华, 等. 昌乐县温室西瓜膨大期裂果与室内小气候要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2023, 39(3):124-131.
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尹紫薇, 陈维, 李静楠, 等. 宁河区冬春茬日光温室番茄气象服务指标研究[J]. 天津农业科学, 2021, 27(9):78-82.
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于红, 陈思宁, 黎贞发, 等. 天津市武清区日光温室风灾风险时空特征分析[J]. 气象与环境科学, 2019, 42(2):62-67.
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王萍, 朱海霞, 王晾晾, 等. 黑龙江省典型日光温室气候生产潜力估算及分析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(28):81-87.
研究旨在估算黑龙江省典型日光温室气候生产潜力,分析其时空分布特征,以期使有限的气候资源得到充分高效的利用,为设施农业的稳产高产提供科学依据。利用温室内外的观测数据,建立温室内温度预测模型,模拟1961—2020年温室内温度,对黄秉维光合生产潜力估算模型进行修订,得到日光温室内的光合和光温生产潜力模型,计算1961—2020年不同地区的气候生产潜力并分析其分布规律。结果表明：研究时间段内林甸和友谊的天气类型每月晴天居多,其次为阴天,多云天气相对较少;建立了代表站点典型日光温室平均气温预测模型,均通过信度检验(P≤0.05);黑龙江省日光温室1961—2020年温室生产季节光合生产潜力和光温生产潜力时空分布规律基本一致,均是由东北向西南逐渐增大,且逐年减小,5月最高,12月最低。光合生产潜力最小值出现在2015年,最大值出现在2020年,光温生产潜力最小值出现在1995年,最大值出现在2020年。该研究获得了黑龙江省不同地区典型日光温室1961—2020年的气候生产潜力分布,以期为当地日光温室生产布局提供科学依据。
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周伟, 谢嫦, 董远德, 等. 乌鲁木齐地区冬季日光温室小气候对比测试与分析[J]. 沈阳农业大学学报, 2024, 55(4):483-489.
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宁亮, 钱永甫. 中国年和季各等级日降水量的变化趋势分析[J]. 高原气象, 2008, 27(5):1010-1020.
通过对中国554个测站1961-2003年的日降水量数据进行线性回归, 对我国全年和各个季节的总降水量和各级降水的线性趋势进行分析, 并对两种不同的极端降水定义方法所得的变化趋势进行了比较。结果显示, 全年总降水量在西北、长江中下游和华南地区具有明显的增加趋势, 而在华北和四川盆地地区具有明显的减少趋势。分析各类降水的季节变化趋势可以发现, 西北地区各个季节的日降水都是增加的, 长江中下游地区的各类降水的增加趋势主要集中在夏季和冬季, 而华北地区的各类降水在各个季节基本都呈减少趋势。极端降水趋势方面, 西北、长江中下游、西南部分地区和华南沿海地区具有明显的增加趋势, 而华北、四川盆地和东北部分地区则有明显的减少趋势。
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姜燕敏, 吴宝玉, 朱泠霏, 等. 基于农田小气候的枇杷花果期低温冻害分析及预报[J]. 浙江农业科学, 2021, 62(1):89-94.
利用2015—2019年枇杷花果期(11月至次年3月)丽水市太平乡下岙村枇杷基地棚内、棚外农田小气候站数据,与丽水国家气象观测站逐时气象观测资料进行对比分析,研究枇杷花果期低温冻害变化特征,并结合天气形势分析,探讨枇杷低温冻害的发生条件,建立太平枇杷花果期低温冻害预报模型。结果表明,最低气温是判断枇杷花果期低温冻害最重要的气象要素,晴天最低气温变化幅度较大,多云天气最低气温日较差减小,阴天最低气温变化趋于平稳。枇杷花果期低温冻害以1月下旬至2月中旬较为严重,最低气温较低,冻害日数增多;且以棚外低温冻害最为严重,大棚起到了明显的增温效果。枇杷花果期低温冻害容易发生在高空“两槽一脊”、地面处“L”型高压前底部的天气形势下,可提早采用枇杷最低气温预报模型,预估枇杷基地棚内、棚外最低温度,提早开展监测预警服务,防御枇杷低温冻害。
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