温室气候条件对园林花卉生长发育的影响研究

温室花卉生产是近年来我国花卉产业的发展趋势,随着人们对环境质量要求的提高,花卉产业已成为农业发展中的朝阳产业。温室生产可以充分利用太阳能,提高光能利用率,最大限度地满足人们对温度、湿度、光照和通风等方面的要求。但温室环境具有季节性和区域性特点,因此必须充分考虑温室内环境条件的变化规律,才能保证温室花卉生产的正常进行。本文主要介绍了温室内气候条件对花卉生长发育的影响,以及相应的管理措施。

基于LSTM神经网络的温室气候环境因子预测

目前温室气候环境中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法对温室气候环境变化趋势进行预测。为解决温室气候环境控制效果差的问题,采用基于LSTM神经网络的温室气候环境因子预测方法,将温室中采集的湿度、温度、二氧化碳浓度进行标准化处理后作为历史数据,将90%数据作为训练集,10%数据作为测试集;设置初始参数并建立LSTM预测模型,通过寻找不同的模型参数,不断调整模型的训练精度;利用测试集对LSTM预测模型进行测试验证;为了更好地说明LSTM预测模型的优越性,同时建立了BP神经网络模型以及GRU预测模型。结果表明,LSTM预测模型能够较好地预测温室中湿度、温度、二氧化碳含量的变化趋势,在预测精度上,LSTM预测模型比BP神经网络以及GRU预测模型,平均提升了5.80%、3.81%。本研究建立的LSTM预测模型可以实现温室气候环境因子的精确预测,为温室环境调控提供一定的决策支持。

地史时期古大气二氧化碳变化趋势与温室气候——以中生代白垩纪为例

中生代不仅是地球发展和生命演化的重要阶段,同时也是距离现代最近的典型温室气候期。其中,白垩纪被视为地球历史时期温室气候的最佳范例之一。通过古植物气孔参数、古土壤同位素以及地球化学模型等途径的研究,可以勾勒出白垩纪这一典型温室气候环境下古大气二氧化碳浓度变化的大致轮廓。在整个白垩纪时期大气二氧化碳水平相对较高,但在白垩纪早期较低,白垩纪中期达到最高,而白垩纪晚期逐渐降低。更重要的是,借助于这些地质参数还更精确地识别出在白垩纪关键时期出现了几次显著的古大气二氧化碳的短期快速波动变化,表明白垩纪的温室气候状态并非之前所想象的那么稳定,而是发生了几次大规模快速气候扰动事件,并伴随着二氧化碳浓度的短期波动变化。这项研究质疑了整个白垩纪期间气候温度均匀分布且呈现单一稳定温室状态的观点。

白垩纪地球表层系统重大地质事件与温室气候变化研究——从重大地质事件探寻地球表层系统耦合

国家重点基础研究发展计划(973)项目“白垩纪地球表层系统重大地质事件与温室气候变化”,将以白垩纪与碳循环相关的重大地质事件和温室气候变化的关系为主线,以大洋缺氧事件—富氧作用转变过程和机制研究为突破口,进行海陆相整合研究,重点追溯东特提斯洋和我国大陆地球表层系统重大地质事件的记录,探讨这些事件与碳循环、快速气候变化的正/负反馈机制。项目将充分利用中国大陆发育完好的白垩纪海相、陆相地层及古生物记录,通过松辽盆地白垩系科学钻探全岩芯取样和多学科综合研究的途径,着眼于厘定反映地质事件和气候变化的层位及标志和时间格架,解决高分辨率海、陆相沉积事件的精确对比,分析地层记录中气候标志和古生物类群的地理分布,集中研究陆地和海洋环境对同一事件的响应机制,重溯白垩纪地球表层系统重大地质事件过程及成因,探究陆相烃源岩大规模形成、陆地生物群更替与温室气候变化和碳循环之间的正/负反馈关系和机制等科学问题,为预测全球长时间尺度上的气候变化趋势提供科学依据。

现代温室气候的专家控制系统

从工程实际出发 ,分析了温室气候计算机控制系统的要求 ,系统研究了温室气候计算机专家控制系统的设计与实现技术 。

白垩纪温室气候机制的模拟研究评述

白垩纪是地质史上一个典型的温室气候时期,国际上围绕白垩纪气候成因开展了一系列模拟研究。在评述白垩纪古气候模拟的基础上,讨论了气候模式的应用和发展、古气候边界场设置和模拟试验,分析白垩纪温室气体、古地理、古海洋以及海陆生态系统对气候的作用和反馈。这些古气候模拟试验锁定在气候变化的关键时段和驱动因子、测试地球内外动力和地球各圈层反馈作用,可为认识温室气候的成因、探讨气候变化内在机制和预测未来气候提供重要的科学依据。

早新生代温室气候及冰期气候转型的模拟研究

早新生代是地质史上最后一个温室气候期,随后南极冰盖形成,地球进入到晚新生代冰期。温室气候的成因和冰期气候转型的机制一直是国际相关学界关注的问题。评述国际上对此开展的古气候模拟,反映了早新生代温室气候受到了海洋和大陆的地理位置、暖海洋温盐环流和海洋热输送、太阳辐射和大气CO2浓度变化的作用和影响。古气候模拟还反映了早新生代温室气候转向冰期气候,受到了大洋通道改变和高原构造隆起、大气成分变化以及海陆生态系相互的作用和反馈。这些古气候模拟试验锁定在气候变化的关键时段和重要驱动因子,对测试地球内外驱动力和地球各圈层反馈作用提供了重要的科学依据;温室气候以及趋向冰期气候的模拟研究对探讨气候变化内在机制、预测未来气候具有重要意义。

古大气二氧化碳变化趋势与白垩纪温室气候

白垩纪由于具有"温室气候"以及若干重大地质事件,使得其成为地质历史上最引人注目的时期之一。利用替代指标重建大气二氧化碳浓度对于理解白垩纪"温室"气候至关重要。在该文中,我们总结了基于古植物或地球化学数据重建二氧化碳浓度的主要方法,并综合分析白垩纪期间的二氧化碳浓度变化。结果表明,在整个白垩纪时期大气二氧化碳水平相对较高,但在白垩纪早期较低,白垩纪中期达到最高,而白垩纪晚期逐渐降低。然而,这个总的趋势被大洋缺氧事件(OAE)和白垩纪末期地质事件相关的几次快速变化打破。从古植物、古土壤学方面获得的古CO_2浓度新数据不仅支持了地球化学模型指示的整体趋势,还提供了更精确的气候快速变化引起的短期波动记录。白垩纪中期漫长的静磁带有限的时间分辨率制约了我们更全面了解二氧化碳—气候地对应关系。但是在含有可测年龄的火山岩地层剖面中,可以获得新的古二氧化碳浓度及气候数据,这将让使得我们更好地理解大气二氧化碳波动、气候变化和地质事件之间的关系。

亲虾越冬保种的温室气候条件及其调控技术研究

根据１９８７～１９９１年的调研资料和１９９０～１９９１年在响水县滩涂开发公司育苗一厂、二厂的试验观测资料，研究得出了适宜我市沿海滩涂亲虾越冬的温室气候条件及其调控模型，为亲虾越冬的管理提供了科学依据。

关于展览型温室气候控制技术的研究

本文介绍了国内外温室控制技术的发展状况,分析了国内温室控制技术的不足之处,并针对某温室工程的工艺,提出了一种成本低、自动化程度高的温室气候智能控制方案。

温室气候效应及蔬菜栽培试验

温室气候效应及蔬菜栽培试验王澄海，朱达逊（兰州气象学校，兰州７３００２１）众所周知，日光温室具有造价低，节能效果显著，光能利用率高等特点。由于建造温室的结构和材料不同、其室内气象条件及参数也不同。我们对建造５座日光温室内部的小气候效应进行了对比分析，...

基于模糊神经网络的温室小气候预测模型

为了实现对温室环境的精准控制,针对温室环境调节过程的滞后响应特性,采用模糊神经网络对温室环境因子进行预测。通过确定模糊神经网络的网络结构、隶属度函数和模糊规则等参数,对温室小气候预测系统进行建模。经过小波降噪处理过的数据通过温室小气候预测模型,实现对环境因子的预测。模型验证结果表明采用温度、湿度和光照强度模型得到的相关度均达到了95%以上,具有良好的预测效果,能够为后续温室的控制决策提供有效依据。

从晚古生代冰室到早中生代温室的气候转变:兼论东特提斯低纬区的沉积记录与响应

地球在晚古生代晚期—中生代早期经历最近一次从冰室到温室的气候转变,是理解未来地球冰川消融、全球变暖等气候转变的重要窗口。这一时期的沉积记录和气候模型研究揭示,冰川活动、大气pCO_2和气候状态间存在复杂的耦合和反馈机制,同时伴随发生陆表植被更替和生物迁移。随冰川消融、大气pCO_2升高和全球变暖,低纬大陆区干旱化趋势和季节性降雨增强,出现季风气候并在冰室之后的三叠纪温室盛行。华南和华北是位于东特提斯低纬区的主要大陆,其石炭—二叠系在沉积和生物特征上与Pangea超大陆西侧热带区差异显著,蕴含有丰富的深时气候变化信息。基于前人成果,在简述石炭—三叠纪全球气候变化的基础上,对东特提斯低纬区石炭—三叠纪沉积记录进行总结,阐明其深时古气候研究意义和研究前景。

玻璃温室小气候温湿度动态模型的建立与仿真

分析了温室小气候中辐射、通风、对流和作物蒸腾作用引起的质热交换物理过程,基于能量和物质守恒,建立了温室小气候温湿度动态模型,并对模型进行了仿真。根据均方根误差算法分析了模拟值与测量值的误差,分析结果表明,动态模型能有效地预测温室内空气的温湿度值。

温室小气候测量试验设计及其夏季蒸腾研究

温室内小气候环境参数的有效观测关系到温室小气候模拟模型的精度 ,而温室内作物的蒸腾既影响到潜热和显热交换 ,又是确定温室作物肥水灌溉的主要依据。本研究设计了一套用于温室小气候和作物蒸腾测量的试验装置 ,并在夏季南方现代化温室内进行了观测。结果分析表明 ,试验装置可以用于温室小气候的测量 ,且波恩比法适于对夏季高温、高湿条件下南方现代化温室中作物蒸腾的模拟 ,夏季温室内蒸腾速率随净辐射和空气饱和冠层水汽压差的增加而线性增大 ,蒸腾速率对冠层以上不同高度水汽压差的变化不敏感。

温室微气候及其供热技术研究发展现状

对国内外温室微气候及供热技术的研究状况和水平进行了评述，分析了各种研究方法的优 缺点，指出了我国倾斜式温室的特点和温室微气侯及供热技术研究的水平。图３，参１０。

温室小气候建模方法研究现状与展望

综述了温室小气候模型的发展现状,包括依据能量和物质平衡的物理建模、线性和非线性的系统辨识建模,如递归最小二乘算法、神经网络等。并分别采用物理建模和神经网络系统辨识方法,通过实验对温室小气候进行建模与仿真。同时,指出了这些方法存在的一些局限性,最后就温室小气候杂交建模方法的发展趋势进行了展望。