日光温室小气候预报技术研究

为了提高设施农业气象服务水平,促进中国设施农业发展,通过对日光温室内外气象条件对比观测,分别采用BP神经网络、逐步回归和能量平衡原理构建了温室内气温预报模型,探讨能适用于业务服务的小气候预报技术方法。结果表明,基于BP神经网络的预报模型虽预报精度高,由于种植作物生长特性差异较大,缺乏服务的广适性;通过能量平衡原理构建的预报模型机理性强,但相关参数难以获得,预报精度差,服务时效短;采用逐步回归方法构建的温室温度预报模型较前两者具有比较优势,且预报时效可以为未来的1～7天,比较适合于目前气象部门开展设施农业气象服务。