于玉婷，徐光麗，柳平增，王秀麗，張艷，王珅

(1. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東泰安，271018； 2. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東泰安，271018； 3. 泰山學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，山東泰安，271000)

0 引言

番茄在我國大宗蔬菜中占有舉足輕重的地位，是喜溫喜光的植物，按照番茄的生長和發(fā)育狀態(tài)可將其生長周期劃分為苗期、開花坐果期和結(jié)果期三個時(shí)期。其中苗期白天適宜生長溫度為25 ℃～28 ℃，夜間適宜溫度為13 ℃～17 ℃；開花坐果期白天適宜生長溫度為20 ℃～30 ℃、夜間為15 ℃～20 ℃；結(jié)果期白天適宜生長范圍為24 ℃～28 ℃、夜溫為12 ℃～20 ℃。作物的生長和發(fā)育反應(yīng)的是一段時(shí)間內(nèi)溫度的有效積累，而晝夜溫差對作物也具有相當(dāng)程度的影響力[1]，因此番茄某一階段的生長發(fā)育除了與溫度區(qū)間有關(guān)外，還與有效積溫、晝夜溫差息息相關(guān)。研究表明，當(dāng)番茄開花坐果期晝夜溫差處于+6 ℃～+12 ℃之間時(shí)，番茄葉片、葉柄、花、莖的蔗糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、游離氨基酸、可溶性蛋白以及干物質(zhì)積累量隨溫差增大升高[2]。日均溫度在18 ℃左右時(shí)，番茄結(jié)果期維生素C含量、可溶性蛋白、番茄紅素的含量在晝夜溫差為+12 ℃時(shí)的結(jié)果較理想[3]，日均溫度在25 ℃左右時(shí)，有機(jī)酸含量在溫差+6 ℃時(shí)最低，VC含量、可溶性蛋白和番茄紅素在溫差為+6 ℃時(shí)效果最佳[4]。

通風(fēng)是調(diào)節(jié)日光溫室內(nèi)部環(huán)境的重要手段，也是改善日光溫室內(nèi)濕熱環(huán)境的重要方式，對提高番茄的經(jīng)濟(jì)效益起著至關(guān)重要的作用[5-7]。司慧萍等[8]通過流體力學(xué)的伯努利方程和連續(xù)性方程，由室內(nèi)溫度、室外環(huán)境等多因素推導(dǎo)出了溫室風(fēng)口動態(tài)開關(guān)模型。曹瑞紅等[9]針對華北地區(qū)日光溫室自動化程度低等問題設(shè)計(jì)了溫室風(fēng)口和卷簾控制系統(tǒng)，以PID模糊控制為依據(jù)實(shí)現(xiàn)了溫室風(fēng)口和棉被的自動控制。方慧等[10]通過多元線性擬合的流量系數(shù)和風(fēng)壓體積系數(shù)研究了日光溫室在熱壓風(fēng)壓耦合作用下的自然通風(fēng)量模擬。Benni等[11]以溫度作為控制目標(biāo)利用CFD研究溫室內(nèi)微氣候變化，控制溫室通風(fēng)口開度，旨在確定最佳通風(fēng)配置和室內(nèi)環(huán)境控制。Hou等[12]通過對比熱平衡法與水蒸氣平衡法測定溫室內(nèi)換氣率的日變化，研究在種有番茄和無種植條件下最佳測定方法，為制定溫室控制策略提供了幫助。這些研究方法多將智能算法、PID、CFD模型等應(yīng)用于溫室風(fēng)口智能測控，實(shí)現(xiàn)溫室風(fēng)口智能控制的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)精度和性能提出了較高的要求，而適用于日光生產(chǎn)溫室的簡單便捷、實(shí)用性強(qiáng)、可靠性高的通風(fēng)系統(tǒng)研究卻相對較少。

本試驗(yàn)以增加番茄產(chǎn)量、實(shí)現(xiàn)定期上市、提升番茄經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)對溫室自然通風(fēng)開關(guān)時(shí)間進(jìn)行研究，以人工控制為對照，結(jié)合番茄不同生長時(shí)期探究溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間與溫度、晝夜溫差及有效積溫的變化關(guān)系，也為設(shè)計(jì)出簡單、便捷適用于日光生產(chǎn)溫室的智能控制系統(tǒng)提供分析依據(jù)，為番茄產(chǎn)業(yè)智能化和數(shù)字化發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)溫室為新型日光溫室，東西長度70 m，南北寬度10 m，后墻高3.8 m，脊高5 m。溫室墻體采用磚加土壘基水泥加固；透光覆蓋材料為透光性強(qiáng)的無滴聚乙烯薄膜；溫室內(nèi)共配有上下兩個通風(fēng)口，下通風(fēng)口位于距地面高為60 cm處，上通風(fēng)口位于溫室頂部，通風(fēng)口大小皆為1.3 m。

試驗(yàn)番茄品種選擇番茄圣羅蘭3690，植株生長旺盛、果型圓潤、產(chǎn)量高、坐果能力強(qiáng)、具有抗死棵、抗病毒、耐低溫等優(yōu)點(diǎn)且根系發(fā)達(dá)植株生長更加健壯，適合北方地區(qū)種植培養(yǎng)。番茄自2021年2月24日定植至2021年6月28日拉秧，其中苗期共29 d，開花坐果期19 d，結(jié)果期共計(jì)75 d，采摘時(shí)長共計(jì)30 d分16批采摘共得產(chǎn)量7 595.27 kg。

1.2 試驗(yàn)方法

本試驗(yàn)位于山東省泰安市山東農(nóng)業(yè)大學(xué)綜合試驗(yàn)基地，共定植番茄1 900株，種植行距和株距均為40 cm。試驗(yàn)溫室內(nèi)安裝智能測控設(shè)備，采集溫室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)以及開關(guān)風(fēng)口的時(shí)間，同時(shí)于溫室外空曠場所安裝室外環(huán)境監(jiān)測設(shè)備，用于同步采集室外環(huán)境。試驗(yàn)設(shè)備選用山東農(nóng)業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的“神農(nóng)物聯(lián)Ⅳ”物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，其中室內(nèi)環(huán)境采集設(shè)備安裝于溫室中部，高度為1.2 m，傳感器安放位置無遮擋，數(shù)據(jù)采集頻率為5 min/次，主要以空氣溫度采集為主?？刂圃O(shè)備安裝于溫室操作間，主要用于溫室風(fēng)口開關(guān)控制與反饋檢測；室外環(huán)境采集設(shè)備安裝于溫室外較空曠場地，與室內(nèi)設(shè)備采集頻率保持一致主要以采集室外空氣溫度為主。

不同通風(fēng)時(shí)間形成的溫室環(huán)境差異較大，合理的通風(fēng)有利于加快春茬番茄上市時(shí)間，提升番茄經(jīng)濟(jì)效益[13]。因此本試驗(yàn)以番茄開花坐果期和結(jié)果期研究為主，通過對溫室風(fēng)口的調(diào)控改善溫室環(huán)境變化，加快番茄坐果、增加番茄產(chǎn)量。開花坐果期選取2021年4月1—19日期間除特殊(暴雨)天氣外的18 d 數(shù)據(jù)；結(jié)果期選取2021年4月20日—5月13日期間的13 d數(shù)據(jù)，其余時(shí)間受夏季高溫氣候影響風(fēng)口狀態(tài)為常開。風(fēng)口打開后依據(jù)當(dāng)日天氣狀況設(shè)置風(fēng)口開度，采用SPSS25.0和R語言對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.3 相關(guān)理論分析

作物生長發(fā)育與某一時(shí)間段的溫度變化與溫度積累有關(guān)，而番茄植株某些生態(tài)特征受到晝夜溫差影響顯著，因此本研究以溫度變化為主，以晝夜溫差和有效積溫為輔，建立多元回歸模型預(yù)測開/關(guān)風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度，確定了溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間。打開和關(guān)閉通風(fēng)口的時(shí)間會影響溫室溫度變化，同樣對晝夜溫差及有效積溫產(chǎn)生影響，從而影響番茄的生長和發(fā)育，因此溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間應(yīng)該根據(jù)作物種類以及外界環(huán)境做出綜合考慮[14-16]。

1.3.1 風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間理論分析

風(fēng)口關(guān)閉后，溫室內(nèi)溫度變化較白天平穩(wěn)，夜間溫室的主要熱量來源于白天的熱量積累，同時(shí)也會受到外界氣溫變化和番茄自身特性的影響，因此夜間室內(nèi)降溫幅度主要受到關(guān)風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度以及外界氣溫變化的影響。此外溫室風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間的選取還應(yīng)以番茄不同生長時(shí)期的適宜生長溫度為標(biāo)準(zhǔn)，因此本文選取關(guān)閉風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度yg、當(dāng)日室外最高溫度η1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度η2、次日凌晨室外最低溫度η3、次日凌晨室內(nèi)最低溫度η4進(jìn)行多元回歸分析，保證溫室溫度變化水平在番茄適宜生長的范圍內(nèi)，同時(shí)以晝夜溫差為約束，保障有效積溫達(dá)番茄各生長階段生長需求水平。

1.3.2 風(fēng)口打開時(shí)間理論分析

風(fēng)口的打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度會受到夜間溫度積累、外界環(huán)境變化、番茄生長發(fā)育要求的影響。因此以風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度yk、當(dāng)日室外最高溫度θ1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度θ2、當(dāng)日凌晨室內(nèi)最低溫度θ3、當(dāng)日凌晨室外最低溫度θ4為變量進(jìn)行多元回歸分析，由基礎(chǔ)溫度yk確定溫室風(fēng)口打開時(shí)間，以晝夜溫差為調(diào)節(jié)約束，保障番茄的正常生長與發(fā)育。

2 結(jié)果與分析

2.1 風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間參數(shù)分析

2.1.1 開花坐果期風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間參數(shù)分析

對番茄開花坐果期內(nèi)溫室風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間進(jìn)行分析，本試驗(yàn)番茄的開花坐果期自2021年4月1—19日共計(jì)19 d，除去特殊天氣(暴雨)外累積18 d數(shù)據(jù)，選用SPSS25.0和R語言對關(guān)閉風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度yhg、當(dāng)日最高室外溫度α1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度α2、次日凌晨室外最低溫度α3、次日凌晨室內(nèi)最低溫度α4進(jìn)行相關(guān)性分析，經(jīng)過相關(guān)性調(diào)節(jié)結(jié)果見表1，最后得當(dāng)日最高室外溫度α1與關(guān)閉風(fēng)口時(shí)基礎(chǔ)溫度yhg、當(dāng)日室外溫差(α1-α3)、室內(nèi)外最低溫度溫差的平方(α4-α3)2、室內(nèi)外最高溫度的溫差(α2-α1)相關(guān)性顯著，為方便計(jì)算將參與回歸的變量重新定義。

Y1=α1

(1)

X1=yhg

(2)

X2=α1-α3

(3)

X3=(α4-α3)2

(4)

X4=α2-α1

(5)

表1 開花坐果期風(fēng)口關(guān)閉相關(guān)性檢驗(yàn)Tab. 1 Correlation test of closed vents during flowering and fruit-setting period

根據(jù)表1可將當(dāng)日最高室外溫度Y1作為因變量，關(guān)閉風(fēng)口時(shí)基礎(chǔ)溫度X1、當(dāng)日室外溫差X2、室內(nèi)外最低溫度溫差的平方X3、室內(nèi)外最高溫度的溫差X4作為自變量通過R語言中l(wèi)m()函數(shù)進(jìn)行多元回歸分析，得到回歸方程

Y1=1.225X1+0.48X2-0.28X3-0.111X4-4.067

(6)

對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)，X4與X3并未通過T檢驗(yàn)，使用update函數(shù)對回歸方程進(jìn)行修正同時(shí)觀察T檢驗(yàn)結(jié)果、修正判定系數(shù)、殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤的結(jié)果，修正過程見表2。

第一步獲得原方程中X3與X4的T檢驗(yàn)結(jié)果，可知二者皆未通過檢驗(yàn)。第二步將變量X4修正為X42得到X3與X4的T檢驗(yàn)結(jié)果有所下降但仍然顯著性不高，修正判定系數(shù)(0.837 8)大于第一步的修正判定系數(shù)(0.829 2)，殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤(1.661)小于第一步的殘差標(biāo)準(zhǔn)誤(1.705)，因此修改后的模型性能有所提高。第三步在第二步的基礎(chǔ)上去除變量X4，得到X3的T檢驗(yàn)顯著，修正判定系數(shù)與殘差標(biāo)準(zhǔn)誤有所波動但幅度不大。修正后的檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表2 回歸模型修正過程Tab. 2 Regression model revision process

表3 番茄開花坐果期回歸系數(shù)與顯著性檢驗(yàn)Tab. 3 Regression coefficient and significance test at flowering and fruiting stage of tomato

最終得到修正判系數(shù)R2為0.836 6，均方根誤差(RMSE)為0.941 3，得到最終的回歸方程

Y1=1.312X1+0.488 4X2-0.035X3-6.011 75

(7)

將式(1)～式(5)代入式(7)整理后得關(guān)閉風(fēng)口時(shí)基礎(chǔ)溫度yhg與當(dāng)日最高室外溫度α1、次日凌晨室外最低溫度α3、次日凌晨室內(nèi)最低溫度α4的回歸方程

yhg=0.026 7α32+0.026 7α42-0.053 4α3·α4+

0.389 9α1+0.372 3α3+4.582 1

(8)

2.1.2 結(jié)果期風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間參數(shù)分析

番茄結(jié)果期風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間分析方法同理，本試驗(yàn)番茄結(jié)果期自2021年4月20日—6月28日拉秧結(jié)束共計(jì)69 d。由于夏季天氣炎熱，自5月中旬起除遇到特殊天氣(暴雨、臺風(fēng)等)風(fēng)口皆處于常開狀態(tài)，不具有研究意義，因此本試驗(yàn)只研究番茄結(jié)果前期13 d風(fēng)口開關(guān)時(shí)間。

運(yùn)用SPSS25.0對番茄結(jié)果期關(guān)閉風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度ygg、當(dāng)日室外最高室溫度β1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度β2、次日凌晨室外最低溫度β3、次日凌晨室內(nèi)最低溫度β4進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表4得到當(dāng)日室內(nèi)最高溫度β2與室內(nèi)溫差(β2-β4)、當(dāng)日室外最高溫度β1、關(guān)風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度與次日凌晨室內(nèi)最低溫度的差(ygg-β4)相關(guān)性較強(qiáng)，因此自變量與因變量間具有相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

為方便計(jì)算對各變量進(jìn)行重新定義

Y2=β2

(9)

M1=β1

(10)

M2=β2-β4

(11)

M3=ygg-β4

(12)

表4 結(jié)果期風(fēng)口關(guān)閉相關(guān)性檢驗(yàn)Tab. 4 Correlation test of closed vents during fruit period

因此將當(dāng)日室內(nèi)最高溫度β2作為因變量Y2，將當(dāng)日室外最高溫度β1、室內(nèi)溫差(β2-β4)、關(guān)風(fēng)口時(shí)的基礎(chǔ)溫度與次日凌晨室內(nèi)最低溫度的差(ygg-β4)分別作為M1、M2、M3三個自變量做回歸分析，得到回歸方程

Y2=0.314 6M1+0.864 1M2-0.610 4M3+10.275 3

(13)

由表5可得，模型所得各系數(shù)t檢驗(yàn)結(jié)果顯著，所得修正判定系數(shù)R2為0.981 4，殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤為0.675 9，均方根誤差RMSE為0.332 6，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值<0.001因此可判定模型可用性較強(qiáng)。

表5 番茄結(jié)果期回歸系數(shù)與顯著性檢驗(yàn)Tab. 5 Regression coefficient and significance test of tomato fruit period

將式(9)～式(12)代入式(13)最終得關(guān)閉風(fēng)口時(shí)基礎(chǔ)溫度ygg與當(dāng)日最高室外溫度β1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度β2次日凌晨室內(nèi)最低溫度β4的回歸方程

ygg=0.515 4β1-0.212 2β2-0.415 6β4+16.833 7

(14)

2.2 風(fēng)口打開時(shí)間參數(shù)分析

2.2.1 開花坐果期風(fēng)口打開時(shí)間參數(shù)分析

對番茄開花坐果期風(fēng)口打開時(shí)間進(jìn)行研究，用SPSS25.0對風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度yhk、當(dāng)日室外最高溫度γ1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度γ2、當(dāng)日凌晨室內(nèi)最低溫度γ3、當(dāng)日凌晨室外最低溫度γ4進(jìn)行相關(guān)性分析，經(jīng)過調(diào)整得到當(dāng)日凌晨室內(nèi)最低溫度γ3與風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度yhk、當(dāng)日凌晨室外最低溫度γ4、當(dāng)日室內(nèi)溫差(γ2-γ3)、當(dāng)日室外溫差的平方(γ1-γ3)2相關(guān)性顯著，其相關(guān)性分析結(jié)果見表6。為方便計(jì)算對各變量進(jìn)行重新定義

Y3=γ3

(15)

N1=yhk

(16)

N2=γ4

(17)

N3=γ2-γ3

(18)

N4=(γ1-γ4)2

(19)

對通過相關(guān)性檢驗(yàn)的變量進(jìn)行回歸模型分析，使用R語言中l(wèi)m()函數(shù)以及update()函數(shù)對模型進(jìn)行修正，對未通過T檢驗(yàn)的變量N1進(jìn)行平方處理，處理結(jié)果顯示T檢驗(yàn)結(jié)果仍不顯著。由于變量N4為極顯著狀態(tài)故刪除N1的平方(N12)后添加N1與sqrt(N4)的交叉相乘項(xiàng)(N1*sqrt(N4))，至此各自變量皆通過了檢驗(yàn)。修正后判定系數(shù)R2明顯升高，殘差標(biāo)準(zhǔn)誤明顯降低因此模型性能有所提升如表7所示。

表6 開花坐果期風(fēng)口打開相關(guān)性檢驗(yàn)Tab. 6 Correlation test of opened vents during flowering and fruit-setting period

表7 模型優(yōu)化效果對比Tab. 7 Comparison of model optimization effects

將符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行共線性檢驗(yàn)，通過R語言中的kapaa()函數(shù)進(jìn)行診斷，由共線性檢驗(yàn)結(jié)果表8知N4的VIF=13.062結(jié)果大于10，因此變量N4與其他變量之間存在著共線性因素，故采用R語言中step()函數(shù)進(jìn)行逐步回歸分析。

表8 多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 8 Results of multicollinearity test

模型修正后的各系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果見表9由結(jié)果可得各自變量的T檢驗(yàn)顯著性明顯提升，最終修正后判定系數(shù)(R2)為0.911 3，殘差標(biāo)準(zhǔn)誤為0.946 4，均方根誤差(RMSE)為0.237 4，因此可得回歸方程

0.742 99N3+5.540 79

(20)

將式(15)～式(19)代入式(20)整理后得風(fēng)口打開時(shí)基礎(chǔ)溫度yhk與當(dāng)日室外最高溫度γ1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度γ2、當(dāng)日凌晨室內(nèi)最低溫度γ3、當(dāng)日凌晨室外最低溫度γ4的回歸方程

(21)

表9 開花坐果期系數(shù)顯著性分析Tab. 9 Significant analysis of coefficient at flowering and fruit-setting period

2.2.2 結(jié)果期風(fēng)口打開時(shí)間參數(shù)分析

同理對番茄結(jié)果期溫室風(fēng)口打開時(shí)間進(jìn)行分析，通過對風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度ygk、當(dāng)日室外最高溫度δ1、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度δ2、當(dāng)日凌晨室內(nèi)最低溫度δ3、當(dāng)日凌晨室外最低溫度δ4進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果得當(dāng)日室內(nèi)溫差(δ2-δ3)與當(dāng)日室內(nèi)最高溫度與風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度的差值(δ2-ygk)、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度δ2、當(dāng)日室外溫差(δ1-δ4)相關(guān)性顯著，其相關(guān)性分析結(jié)果見表10，為方便計(jì)算對變量進(jìn)行重新定義

Y4=δ2-δ3

(22)

Q1=δ2-ygk

(23)

Q2=δ2

(24)

Q3=δ1-δ4

(25)

表10 結(jié)果期風(fēng)口打開相關(guān)性檢驗(yàn)Tab. 10 Correlation test of opened vents during fruit period

將當(dāng)日室內(nèi)溫差(δ2-δ3)作因變量Y4，當(dāng)日室內(nèi)最高溫度與風(fēng)口打開時(shí)的基礎(chǔ)溫度的差值(δ2-ygk)、當(dāng)日室內(nèi)最高溫度δ2、當(dāng)日室外溫差(δ1-δ4)做自變量(Q1、Q2、Q3)最回歸分析得到回歸結(jié)果

Y4=0.979 8Q1+0.388 3Q2+0.309Q3-4.452

(26)

由表11知自變量Q1、Q2、Q3的t檢驗(yàn)結(jié)果顯著，回歸方程F檢驗(yàn)小于0.001呈顯著狀態(tài)，修正后判定系數(shù)R2為0.951 3，殘差標(biāo)準(zhǔn)誤為1.094，均方根誤差RMSE為0.373 9，由此可得模型效果較優(yōu)。將式(22)～式(25)代入式(26)得最終結(jié)果

ygk=0.813 6δ1-0.610 6δ2+2.633δ3-

0.813 6δ4-11.722

(27)

表11 結(jié)果期系數(shù)顯著性分析Tab. 11 Coefficient significance analysis in the result period

2.3 模型驗(yàn)證

在番茄開花坐果期和結(jié)果期各隨機(jī)選取了7 d數(shù)據(jù)驗(yàn)證番茄溫室風(fēng)口打開模型和關(guān)閉模型的精準(zhǔn)性，對比預(yù)測值與實(shí)際值的差值可知預(yù)測模型效果較理想，對比結(jié)果見表12、表13，由此可得該模型適用于本試驗(yàn)溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間的預(yù)測。

2.3.1 開花坐果期模型驗(yàn)證分析

利用天氣預(yù)報(bào)播報(bào)的溫室外界最高、最低溫度值與番茄開花坐果期期望溫室最低溫度t低與期望溫室最高溫度t高代入式(8)和式(21)得到開花坐果期內(nèi)風(fēng)口打開和關(guān)閉時(shí)的基礎(chǔ)溫度，根據(jù)基礎(chǔ)溫度可確定溫室風(fēng)口打開和關(guān)閉時(shí)間[14]。期望溫室最高溫度t高∈[20,30]，在合適范圍內(nèi)，t高=max{次日凌晨室內(nèi)最低溫度+6 ℃，次日凌晨室內(nèi)最低溫度+12 ℃}，t低∈[15,20]，t低=min{當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-12 ℃，當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-6 ℃}。

由表14可見，按照常規(guī)人工控制關(guān)閉通風(fēng)口室內(nèi)最低溫度約有42.86%時(shí)間低于番茄開花坐果期適宜生長范圍，且約有71.43%天數(shù)晝夜溫差達(dá)不在+6 ℃～+12 ℃范圍內(nèi)，而模型預(yù)測的控制風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間有效改善了溫度變化，同時(shí)使得晝夜溫差處于合理范圍內(nèi)，保障了開花坐果期番茄葉片、葉柄、花、莖的蔗糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、游離氨基酸、可溶性蛋白以及干物質(zhì)的積累。

表12 開花坐果期預(yù)測數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)對比Tab. 12 Comparison between predicted data and real data of flowering and fruit-setting period

表13 結(jié)果期預(yù)測數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)對比Tab. 13 Comparison between predicted data and real data in the result period

表14 開花坐果期風(fēng)口關(guān)閉數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證Tab. 14 Verification of tuyere closing data at flowering and fruit-setting period

同理見表15，打開通風(fēng)口時(shí)有42.86%的日最高溫度高于番茄開花坐果期適宜生長范圍，約有28.57%晝夜溫差不在合理范圍內(nèi)，回歸模型控制風(fēng)口打開時(shí)間則有效地改善了上述問題?？梢娀貧w模型不僅能使得室內(nèi)最低和最高溫度在適宜范圍內(nèi)，還能有效調(diào)節(jié)室內(nèi)晝夜溫差，使番茄生長和發(fā)育達(dá)到預(yù)期效果。

表15 開花坐果期模型控制與人工控制結(jié)果對比Tab. 15 Comparison between model control and artificial control results at flowering and fruit-setting period

2.3.2 結(jié)果期模型驗(yàn)證分析

本研究番茄結(jié)果期日平均溫度分布范圍大多位于15 ℃～25 ℃，因此番茄結(jié)果期適宜晝夜溫差為+6 ℃～+12 ℃，以溫差為依據(jù)驗(yàn)證番茄結(jié)果期模型控制的效果。將番茄結(jié)果期的天氣預(yù)報(bào)播報(bào)的溫室外界最高、最低溫度值與番茄結(jié)果期期望溫室最低溫度t低與期望溫室最高溫度t高代入式(14)和式(27)，期望溫室最低溫度t低∈[12,20]，當(dāng)日平均溫度處于15 ℃～20 ℃之間，取t低=min[當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-12 ℃，當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-6 ℃]，當(dāng)日平均溫度位于20 ℃～25 ℃之間取t低=max[當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-12 ℃，當(dāng)日室內(nèi)最高溫度-6 ℃]。同理期望溫室最高溫度t高∈[24,28]，當(dāng)日平均溫度處于15 ℃～20 ℃ 之間時(shí)，取t高=max[次日凌晨室內(nèi)最低溫度+6 ℃，次日凌晨室內(nèi)溫度+12 ℃],當(dāng)日平均溫度位于20 ℃～25 ℃之間時(shí)，取t低=min[次日凌晨室內(nèi)最低溫度+6 ℃，次日凌晨室內(nèi)最低溫度+12 ℃]。番茄結(jié)果期風(fēng)口關(guān)閉試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表16、表17所示。

表16 結(jié)果期風(fēng)口關(guān)閉數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證Tab. 16 Verification of tuyere closing data in the result period

表17 結(jié)果期模型控制與人工控制結(jié)果對比Tab. 17 Comparison of model control and manual control results in the result period

如表16所示在人工控制風(fēng)口關(guān)閉情況下約有28.57%的天數(shù)室內(nèi)最低溫度低于番茄結(jié)果期最佳生長溫度標(biāo)準(zhǔn)，約有85%的晝夜溫差不在合理范圍內(nèi)，而在回歸模型控制有效改善了溫度變化范圍，同時(shí)使得晝夜溫差達(dá)結(jié)果期最佳生長標(biāo)準(zhǔn)，保障了番茄果實(shí)的品質(zhì)。

同理見表17在人工控制風(fēng)口打開情況下當(dāng)日室內(nèi)最高溫度幾乎都不符合番茄結(jié)果期合理生長范圍，有超過80%晝夜溫差超出結(jié)果期適宜范圍，但在模型控制下良好地改善了這一現(xiàn)象，使得番茄生長溫度適宜，晝夜溫差合理，有效積溫達(dá)標(biāo)，更加有利于番茄中VC含量、可溶性蛋白和番茄紅素等應(yīng)用物質(zhì)的積累。

3 結(jié)論

本試驗(yàn)對番茄溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間進(jìn)行了研究，結(jié)合室內(nèi)外溫度變化規(guī)律以晝夜溫差和番茄適宜生長溫度為約束，建立了番茄不同生長時(shí)期溫室風(fēng)口打開/關(guān)閉時(shí)間的回歸預(yù)測模型，結(jié)果如下。

1) 經(jīng)驗(yàn)證模型預(yù)測效果良好，番茄開花坐果期風(fēng)口打開時(shí)間預(yù)測模型的修正后判定系數(shù)R2為0.911 3，殘差標(biāo)準(zhǔn)誤為0.946 4，均方根誤差為0.237 4，風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間預(yù)測模型的修正判系數(shù)R2為0.836 6，均方根誤差為0.941 3；番茄結(jié)果期風(fēng)口打開時(shí)間預(yù)測模型的修正后判定系數(shù)R2為0.951 3，殘差標(biāo)準(zhǔn)誤為1.094，均方根誤差為0.373 9，風(fēng)口關(guān)閉時(shí)間預(yù)測模型的修正判定系數(shù)R2為0.981 4，殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤為0.675 9，均方根誤差為0.332 6，預(yù)測結(jié)果較接近真實(shí)變化水平因此該方法適用于番茄溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間預(yù)測。

2) 在番茄開花坐果期，相較于人工控制，模型控制風(fēng)口打開有效改善了近42.86%的不合理溫度，使得近71.43%的晝夜溫差符合該時(shí)期番茄根、莖、葉等營養(yǎng)物質(zhì)積累要求；模型控制與人工控制相對比，模型控制調(diào)理了近42.86%的不合理室內(nèi)溫度，改善了近28.52%的不適宜晝夜溫差。

3) 番茄結(jié)果期，回歸模型控制風(fēng)口打開保證了溫度變化閾值符合番茄果實(shí)對溫度的需求，同時(shí)優(yōu)化了80%以上的不合理晝夜溫差；模型控制風(fēng)口關(guān)閉改善了28.57%不適宜溫度和85%的不合理晝夜溫差，有效提升了番茄品質(zhì)。綜上所述，利用回歸方法研究溫室風(fēng)口開關(guān)時(shí)間為溫室智能調(diào)控提供了可借鑒的思路，有效提升了番茄經(jīng)濟(jì)效益，為番茄產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。