基于模型的温室加温控制目标设定系统的研究

论文摘要

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

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• 中文摘要
• ABSTRACT
• 符号说明
• 引言
• 第一章 文献综述
• 1 温室小气候模型
• 1.1 温室光环境的模拟
• 1.2 温室温湿度的模拟
• 1.3 温室通风的模拟
• 1.4 温室作物蒸腾的模拟
• 2 温室作物生长发育模型
• 3 温室能耗以及控制目标设定模型
• 3.1 温室能耗的计算
• 3.2 温室控制目标设定
• 4 本研究的主要内容及其意义
• 参考文献
• 第二章 温室小气候模拟研究
• 1 材料与方法
• 1.1 试验基本情况
• 1.2 试验方法
• 1.2.1 温室小气候的测量
• 1.2.2 室外气象参数以及温室的控制参数测量
• 1.3 模型的描述
• 1.3.1 温室内部空气能量平衡模型
• 1.3.2 温室空气质量（湿度）平衡模型
• 2质量平衡模型'>1.3.3 温室空气CO₂质量平衡模型
• 1.3.4 模型检验方法
• 2 结果与分析
• 2.1 温室作物蒸腾模拟结果
• 2.2 温室空气温度模拟结果
• 2.3 温室空气湿度模拟结果
• 3 讨论与结论
• 参考文献
• 第三章 基于小气候模型的温室能耗预测系统研究
• 1 系统原理、结构与功能
• 1.1 温室能耗计算模型
• 1.2 作物参数的确定
• 1.3 系统的结构与功能
• 2 系统实现及应用实例分析
• 2.1 温室能耗预测系统的实现
• 2.2 系统应用实例分析
• 2.2.1 资料来源
• 2.2.2 模型参数的确定与耗煤量的计算
• 2.2.3 预测结果检验方法
• 2.2.4 结果检验
• 3 讨论与结论
• 参考文献
• 第四章 基于光温反应的温室作物生长发育模型系统研究
• 1 系统结构与模型描述
• 1.1 系统结构与功能
• 1.2 温室小气候模型
• 1.3 温室作物发育模型
• 1.4 干物质生产及产量预测模型
• 1.4.1 单株叶面积预测
• 1.4.2 干物质生产模型
• 1.4.3 产量预测模型
• 2 系统实现与案例分析
• 2.1 系统的实现
• 2.2 案例分析
• 2.2.1 试验基本情况
• 2.2.2 模型参数的确定
• 2.2.3 预测结果检验方法
• 2.2.4 结果检验
• 3 讨论与结论
• 参考文献
• 第五章 基于模型的温室加温控制目标优化系统研究
• 1 系统结构与模型描述
• 1.1 系统结构与功能
• 1.2 干物质生产模型
• 1.3 温室加温能耗预测模型
• 1.4 加温控制目标优化模型
• 2 系统实现与案例分析
• 2.1 系统的实现
• 2.2 案例分析
• 2.2.1 温室及作物基本情况
• 2.2.2 模型参数的确定
• 2.2.3 案例分析结果
• 3 讨论与结论
• 参考文献
• 第六章 小结与讨论
• 1 本研究的主要创新之处
• 2 本研究的主要内容与结果
• 3 讨论
• 4 结论
• 附录
• 致谢
• 攻读博士期间发表的学术论文
• 取得的计算机软件著作权
• 攻读博士期间参与的科研工作