本文摘要:摘要:針對日光溫室冬季反季節(jié)生產(chǎn)中冠層溫度時空分布不均的問題。以西北型日光溫室為研究對象,建立40通道PT100溫度場監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)了冬季番茄冠層全天候動態(tài)溫度數(shù)據(jù)采集。在此基礎(chǔ)上,采用克里金插值算法進行冠層溫度場建模,通過差分進化算法獲取溫度極
摘要:針對日光溫室冬季反季節(jié)生產(chǎn)中冠層溫度時空分布不均的問題。以西北型日光溫室為研究對象,建立40通道PT100溫度場監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)了冬季番茄冠層全天候動態(tài)溫度數(shù)據(jù)采集。在此基礎(chǔ)上,采用克里金插值算法進行冠層溫度場建模,通過差分進化算法獲取溫度極值點,分析了不同天氣條件下冠層特征溫度的時空變化規(guī)律。結(jié)果表明,晴天、多云、陰(雨)天插值驗證的均大于0.9,平均均方根誤差分別為1.34℃、0.95℃、0.40℃,算法更適用于陰(雨)天及夜間低溫冠層溫度場的插值。不同天氣條件下,溫室冠層溫度全天整體呈現(xiàn)西高東低、內(nèi)高外低趨勢,陰(雨)天溫室內(nèi)溫度整體變化規(guī)律趨于一致,晴天、多云天氣揭被后受外界光輻射等因素影響室內(nèi)溫度分布差異性較大,且晴天的夜間溫度下降程度大于陰(雨)天。進一步分析冠層極值點分布結(jié)果表明,在不同天氣條件下,極值特征點在日光溫室中分布區(qū)域基本相同,冠層最高溫點主要出現(xiàn)在溫室中部[22.0m,2.5m]附近,最低溫點主要出現(xiàn)在溫室東部外膜[4.0m,5.48m]附近。日光溫室冠層極值特征點的獲取為溫室栽培、溫度災(zāi)害監(jiān)測與傳感器部署提供了理論基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:日光溫室;冠層溫度場;時空變化規(guī)律;克里金插值;差分進化算法
引言
冠層溫度是作物生長發(fā)育過程中重要環(huán)境因素,直接影響作物的生理狀態(tài)[1]。冬季北方反季節(jié)生產(chǎn)過程中,溫室溫度的監(jiān)測和調(diào)控尤為重要,日光溫室通過后墻對太陽能的蓄放熱特性及保溫覆蓋物的保溫,能有效實現(xiàn)夜間溫室內(nèi)溫度的提升,在中國北方地區(qū)廣泛分布[2,3]。但隨著生產(chǎn)需求及建造技術(shù)的提升,日光溫室建造朝著大跨度、大長度方向發(fā)展,室內(nèi)空間不斷擴大[4,5],溫室內(nèi)溫度不僅受外界環(huán)境影響,同時受墻體、地溫、作物、濕度等因素影響,導(dǎo)致溫室內(nèi)溫度時空分布不均的問題凸顯[6,7],特別是受冬季連續(xù)陰(雨)天、雪天等氣候季節(jié)性變化影響時,極易導(dǎo)致作物冠層局部溫度過低,造成作物冷害、凍害甚至死亡[8,9]。
因此,分析作物冠層溫度分布特征,進而尋找溫度最低點,為優(yōu)化日光溫室環(huán)境監(jiān)測及增溫設(shè)施部署提供理論支撐,對減少凍害損失具有重要意義。目前針對日光溫室溫度變化規(guī)律、分布特征及監(jiān)測預(yù)警已開展大量研究[1011。
現(xiàn)有日光溫室小環(huán)境因子建模預(yù)測方法已具有較高精度,能準確模擬、預(yù)測監(jiān)測點的變化規(guī)律[1215],然而以單點或少數(shù)監(jiān)測點數(shù)據(jù)對溫室內(nèi)整體及冠層溫度進行分析存在一定局限性,易忽略全局極值溫度點的分析;近年來,CFD技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè),能動態(tài)模擬太陽熱負荷在溫室中的分布與變化,結(jié)合溫室構(gòu)造等因素可實現(xiàn)對溫室小氣候整體的變化規(guī)律分析,同時可進行溫室溫度場仿真,為溫室溫度場預(yù)測與調(diào)控提供新的解決思路[1618]。
但由于日光溫室結(jié)構(gòu)復(fù)雜,特別是溫室內(nèi)冠層溫度受作物長勢、外界光照、墻體蓄熱、覆蓋材料等因素影響,導(dǎo)致作物冠層溫度的空間分布表現(xiàn)出非線性且變化不定,該方法相對難以模擬[6,19],在實際監(jiān)測調(diào)控應(yīng)用中存在較大誤差。以上研究雖然在一定程度揭示了日光溫室整體溫度變化,但僅以溫室較少典型位置(溫室中部及兩端)的傳感器部署監(jiān)測[9,20],難以全面反映溫室冠層時空分布不均的實際情況,導(dǎo)致獲取的特征點存在偏差,無法為日光溫室生產(chǎn)過程作出及時的預(yù)警,防止溫度災(zāi)害的發(fā)生。
本文通過構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日光溫室溫度場監(jiān)測系統(tǒng),采集冠層溫度數(shù)據(jù),采用插值算法完成番茄冠層溫度場的擬合,并進行冠層溫度場特征分析,提取溫度極值點,研究不同天氣條件下溫度極值點分布規(guī)律,以期為日光溫室設(shè)施調(diào)控傳感器及增溫設(shè)施高效部署提供理論依據(jù)。
1試驗數(shù)據(jù)獲取與處理
1.1試驗對象
試驗采用典型西北下沉式日光溫室為試驗對象,屬于單棟、單坡面、厚土墻式溫室,其坐北朝南,溫室東西長50m,南北跨度7m,脊高5m,下沉0.5,后墻、東、西兩側(cè)墻體為黏土制成,拱架為鋼架結(jié)構(gòu),后坡覆以PC板和紡織材料制成的保溫棉被,透光材料為聚氯乙烯薄膜,采用上下通風方式建造。試驗于陜西省涇陽縣西北農(nóng)林科技大學涇陽蔬菜示范基地號日光溫室進行,位于北緯34.4°~34.6°,東經(jīng)108.4°~108.9°,屬于典型的溫帶大陸性季風氣候。棚內(nèi)種植作物為番茄,于2019年10月20日定植,溫室內(nèi)壟寬0.8m,壟間距0.8m,每壟種植行番茄,共計33壟,整個生育期采用滴灌方式進行灌溉,試驗期間溫室于8:009:00間揭保溫被,晴天多云天氣10:0010:30間開上通風進行降溫及外界二氧化碳補充,陰(雨)天一般不通風或延遲至12:30后。
1.2建模數(shù)據(jù)獲取
為采集番茄冠層溫度分布情況數(shù)據(jù),采用自主開發(fā)的溫度場監(jiān)測系統(tǒng),包括溫度采集節(jié)點、485節(jié)點、TU數(shù)據(jù)上傳模塊與物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控平臺。整套溫度場監(jiān)測系統(tǒng)分路共計40個溫度采集節(jié)點。
溫度采集節(jié)點以MSP430FR2433微處理器為核心處理單元,采用德國賀利氏生產(chǎn)的PT100型薄膜鉑熱電阻進行溫度采集,其使用不銹鋼保護管與四氟高密度鍍銀屏蔽線進行封裝,具有良好的抗腐蝕性與抗干擾性能,測量精度0.15℃,溫度測量范圍50℃300℃;溫度信號通過ADS127424位高精度采樣芯片進行轉(zhuǎn)換,并由串口傳送給核心處理單元,每個處理單元具有單獨編號,各個單元間通過485總線形式進行通信。485節(jié)點采用STM32F103微處理器,負責接收處理每個溫度采集節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)上傳模塊采用Comway4GDTU全網(wǎng)通透傳模塊(模塊),負責將匯集的溫度場數(shù)據(jù)上傳。
最終數(shù)據(jù)匯聚至物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控平臺進行管理與分析。試驗于2019年11月27日12月日進行,番茄處于花期,試驗期間植株平均高度4060cm,共連續(xù)采集冠層溫度場數(shù)據(jù),其中晴天、多云、陰(雨)天天數(shù)分別為 。溫度場監(jiān)測系統(tǒng)每5min記錄一次溫度場數(shù)據(jù),通過4G模塊將數(shù)據(jù)上傳至監(jiān)控平臺。溫度場監(jiān)測系統(tǒng)40個溫度傳感器按圖中所示方案部署,共列,東西距側(cè)墻各4m作為緩沖區(qū),各列相距6m;每列部署個傳感器分別距后墻1.5、2.5、3.5、4.5、5.5m,距地面0.5m。本文采用試驗期間19數(shù)據(jù)進行分析,每30min選取一次數(shù)據(jù),共獲912組冠層原始溫度數(shù)據(jù),每組40個溫度點,總計36480個溫度點數(shù)據(jù)用于番茄冠層溫度場插值模型構(gòu)建。
1.3數(shù)據(jù)分析
以實測試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過克里金法(Kriging)計算溫度場數(shù)據(jù),進而采用差分進化算法獲取番茄冠層溫度場極值特征點,探尋日光溫室作物冠層溫度特征點分布及變化規(guī)律。
1.3.1克里金插值
針對冠層溫度場連續(xù)且分布不均、差異性大、不規(guī)律,以及試驗過程中因試驗條件限制導(dǎo)致支撐建模分析數(shù)據(jù)量少的問題,本文采用簡單克里金算法進行溫度場建模,克里金法是通過協(xié)方差函數(shù)對隨機過程或場進行空間建模和預(yù)測的回歸算法,能實現(xiàn)目標位置的無偏估計[21,22],其廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、氣象等空間領(lǐng)域插值,如土壤有機質(zhì)空間分布、作物需水量變化趨勢分析、地下地表溫度預(yù)測、降水時空分布等[2327]。
本文通過Pycharm軟件與克里金算法庫進行溫度場建模,采用留一法對19每個時刻監(jiān)測溫度數(shù)據(jù)進行交叉驗證的數(shù)據(jù)集劃分,即每個時刻溫度場的40個溫度點中每個點輪流作為測試集,剩余39個點為訓練集,循環(huán)建模驗證40次,每個時刻共獲取40個驗證模型及驗證數(shù)據(jù)點,19共計獲取36480個驗證數(shù)據(jù)用于插值模型性能分析。其中克里金算法采用粒子群算法作為激活函數(shù),由于監(jiān)測數(shù)據(jù)量有限,預(yù)測點相鄰要素點數(shù)量設(shè)置為10,即預(yù)測點數(shù)據(jù)由其最近臨10個監(jiān)測點計算所得。
2冠層溫度特征點日變化規(guī)律分析
2.1冠層溫度場特征點獲取以克里金插值模型為差分進化算法的適應(yīng)度函數(shù),設(shè)置算法參數(shù)種群規(guī)模為20,迭代次數(shù)1000,縮放因子0.5,交叉因子0.8,對日光溫室冠層溫度進行二維尋優(yōu),以其中2019年12月03日00時溫度最大值尋優(yōu)為例其進化曲線可知采用DE算法收斂速度較快,在進行至11次迭代時基本平穩(wěn),能快速獲取溫度極值。本文共獲取連續(xù)19每30min一組極值數(shù)據(jù),共獲取1824個溫度極值特征點與位置坐標,其中最高溫與最低溫點各912個,晴天、多云天極值各336組,陰(雨)天極值240組。
2.2冠層溫度特征點日變化規(guī)律分析通過建模尋優(yōu)結(jié)果分析不同天氣條件下溫室內(nèi)冠層溫度特征點的分布及變化規(guī)律,其中溫度變化趨勢為不同天氣條件下,同一時刻所有天溫度均值的變化趨勢。
農(nóng)藝師論文投稿刊物:《農(nóng)業(yè)工程學報》是由中國農(nóng)業(yè)工程學會主辦的全國性學術(shù)期刊,自2005年始為單月刊。主要欄目有:農(nóng)業(yè)水土工程,農(nóng)業(yè)裝備工程與機械化,農(nóng)業(yè)信息與電氣技術(shù),農(nóng)業(yè)生物環(huán)境與能源工程,土地整理工程,農(nóng)產(chǎn)品加工工程。
3結(jié)論
(1)克里金插值能較好獲取符合實際冠層溫度的插值數(shù)據(jù),經(jīng)驗證其插值后晴天、多云天氣、陰(雨)天的決定系數(shù)分別為0.9553、0.9604、0.9447,均方根誤差分別為1.34℃、0.95℃、0.40℃,由于日光輻射變化及通風等農(nóng)事操作影響,克里金插值更適用于陰(雨)天全天及夜間低溫冠層溫度場的數(shù)據(jù)插值。(2)不同天氣條件下,日光溫室內(nèi)冠層溫度變化趨勢基本一致,揭被后溫室內(nèi)溫度呈上升趨勢,最低溫主要出現(xiàn)在揭被及日出前后,最高溫出現(xiàn)在中午13:0分左右,夜間溫度下降速率為晴天最快,多云天氣次之,陰(雨)天最慢,最低溫與下降速率規(guī)律相反為陰(雨)天最高;(3)不同天氣條件下溫室內(nèi)冠層最高溫點存在差異,但主要集中出現(xiàn)在溫室中部,即橫向22.0、距后墻2.附近位置,最低溫點主要集中位在溫室橫向.0、距后墻5.48靠近東墻與薄膜附近區(qū)域,分析所得特征點分布位置能為溫室溫度災(zāi)害監(jiān)測、溫室智能化控制、增溫設(shè)施部署等提供有效參考。
參考文獻
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作者:張軍華1,,沈楷程1,,陳丹艷1,,張明科,張海輝1,,胡瑾1,
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