葡萄大棚小气候预测模型研究
葡萄种植行业研究报告
葡萄种植行业研究报告
葡萄收获与储存技术
葡萄收获与储存技术
葡萄品种与生长环境
选择适宜的葡萄品种与生长环境对收获与储存至关重要。趋势指向了耐旱、耐病虫害的 新品种以及先进的温控温室技术，这有助于提高产量和质量。
采摘与剪枝技术
采摘葡萄的时机和方式影响着果实的品质。趋势是采用智能机器人和机械臂进行自动化 采摘，以减少损伤，并采用精确的剪枝技术来提高产量。
葡萄种植的气候与土壤要求
降水与灌溉
降水是葡萄生长的重要因素，但不同阶段需求不同。干旱地区通常需要灌溉系统，而高降 水地区需注意排水系统，以免根部过于湿润。水资源管理和节水技术至关重要。
土壤类型
不同品种对土壤类型有特定要求。一些葡萄需要石质土壤，而另一些则适合粘土土壤。土 壤pH值、质地和营养素含量的分析决定了种植的成功。
探索新的保鲜和处理技术，如冷冻、脱水和酿造，以延长葡萄的货架寿命，并创造更多的 附加值产品。
可持续种植与生产实践
越来越多的农户采用可持续的种植和生产实践，包括有机栽培和生态友好的农业方法，以 满足市场对环保和健康的需求，同时提高农业的可持续性。
葡萄种植行业研究报告
葡萄产业的市场分析与趋势
葡萄产业的市场分析与趋势
葡萄栽培与管理
葡萄栽培与管理直接关系到葡萄的健康和产量。现代农业技术包括病虫害控制、灌溉方 法、施肥策略以及剪枝技术等。前沿趋势包括可持续农业实践，如有机栽培和生态友好 型管理，以及精准农业技术的应用，如农业传感器和智能决策支持系统。
葡萄酒生产流程与品质控制
葡萄收获与酿造
葡萄的收获时间点和方式对酒品质产生显著影响。手工或机械收获、葡萄的成熟度、采摘 时间等都需要精心考虑。酿造过程涉及发酵、榨汁、酒精度控制等步骤，需要高度技术和 品质控制。未来趋势包括自动化酿造设备、发酵调控和葡萄处理技术的创新。
温室和大棚小气候各要素的时空分布特点
温室和大棚小气候各要素的时空分布特点
温室和大棚小气候各要素的时空分布特点如下：
1. 温度分布特点：温室和大棚内部温度相对稳定，温度分布较为均匀，但高温区域往往位于靠近暴晒的侧壁和顶部。
同时，大棚通风不利，夜间温度偏高。
2. 相对湿度分布特点：温室和大棚内部相对湿度较高，但通风不良会导致湿度过高，适宜病虫害生长。
靠近供热或降温设备的地方相对湿度偏低。
3. 光照强度分布特点：温室和大棚内部光照强度不均匀，通常是沿着东西方向较强，南北方向相对较弱。
不同地点的光照时间也不同。
4. 二氧化碳浓度分布特点：温室和大棚内部二氧化碳浓度相对较高，通常达到1000ppm以上，可能会导致作物生长不良，需要通风或增加新鲜空气供给。
综上所述，温室和大棚小气候各要素的分布特点受到多种因素的影响，包括建筑结构、通风设备、温湿度控制设备等。
因此，在温室和大棚内种植作物时，需要根据不同的气候变化和特点来进行科学的管理和调控，以获得最好的生产效益。
哈密地区葡萄促成栽培日光温室温光环境特征及对弗雷无核生长的影响
哈密地区葡萄促成栽培日光温室温光环境特征及对弗雷无核生长的影响哈密地区位于新疆北部，是一个适宜种植葡萄的地区。
近年来，随着人们对优质葡萄需求的增加和农业发展的推动，哈密地区的葡萄种植面积逐渐扩大，并逐渐引入了日光温室栽培技术。
本文将重点探讨哈密地区日光温室的温光环境特征以及对弗雷无核（Flame Seedless）葡萄生长的影响。
一、哈密地区日光温室的温光环境特征1. 温度特征：哈密地区夏季属于干热荒漠气候，日夜温差较大。
而日光温室的建设能够有效降低温度波动，提供温暖的环境，有利于葡萄生长。
2. 光照特征：哈密地区日照充足，阳光辐射强度高。
在日光温室中，透明的温室覆盖材料能够增加光线聚集效应，提高光照强度，有利于光合作用的进行，促进葡萄生长。
二、日光温室对弗雷无核葡萄生长的影响1. 提高生长速度：日光温室提供了稳定的温度和充足的光照条件，有利于植物的光合作用和养分吸收。
这使得弗雷无核葡萄生长速度加快，减少了生长周期，提高了产量。
2. 改善果实品质：充足的阳光照射能够促进葡萄果实中糖分和维生素C的积累，改善果实的甜度和口感。
同时，温室环境中较高的温度还有助于果实的颜色形成，使果实颜色更加鲜艳。
3. 减少病虫害发生：日光温室能有效隔离外界的虫害和病菌，减少葡萄栽培过程中的病害风险。
这为葡萄种植者节省了大量的农药使用，保证了果实的健康和安全。
4. 增加收益效益：日光温室栽培可以实现全年生产，有利于提高葡萄的产量和供应稳定性。
同时，由于优质葡萄的需求逐年增加，哈密地区的葡萄价格也相应上涨，为葡萄种植者带来了经济利益。
综上所述，哈密地区的日光温室栽培技术为弗雷无核葡萄的生长提供了良好的环境。
通过提供稳定的温度和充足的光照，日光温室促进了葡萄的生长速度和品质改善，减少了病虫害的发生。
同时，它还使葡萄种植者能够全年供应，提高了经济效益。
然而，值得注意的是，日光温室栽培技术也需要科学合理的管理，包括控制温度和湿度、定期施肥等。
兵团第九师日光温室葡萄促成栽培关键技术研究
兵团第九师日光温室葡萄促成栽培关键技术研究兵团第九师日光温室葡萄促成栽培关键技术研究引言：葡萄是我国栽培历史悠久的果树之一，其品种众多、口感独特、营养丰富，备受消费者喜爱。
为了满足市场需求，兵团第九师日光温室葡萄的栽培技术得到了广泛的关注和研究。
本文旨在探讨兵团第九师日光温室葡萄促成栽培的关键技术，并以实验数据为支撑，为相关研究和实践提供参考。
一、温室选址与设计1. 选址要考虑日照充足、土壤肥沃、排水良好的地块。
高海拔地区需要注意寒潮风险，选择防风保温措施好的地段。
2. 兵团第九师日光温室栽培葡萄时，设计合理的温室结构是关键。
温室顶部应采用透明材料，侧面可以采用半透明或不透明材料，以确保充足的日照和合适的光线强度。
二、培育健康苗木1. 种植优质葡萄品种，并选用健康、无病虫害的苗木。
2. 在育苗过程中，合理控制温度、湿度和光照，定期灌溉和施肥，保障苗木健康茁壮地成长。
三、温室气候环境调控1. 温室内气温控制：采用合适的采暖设备，根据不同阶段的需求调整温室内的气温，保持适宜的生长环境。
2. 温室内湿度控制：通过合理的通风和湿度调节设备，控制温室内的湿度，避免发生病虫害。
3. 温室内光照控制：利用遮阳网、反射膜等措施，调整温室内的光照，使其适应不同生长阶段的需求，保证葡萄光合作用的顺利进行。
四、科学施肥与水分管理1. 施肥：根据土壤测试结果和葡萄生长需求，合理施用有机肥和无机肥，定期追肥，并注意肥料的配比和施用量。
2. 水分管理：通过控制灌溉水量、灌溉频率和灌溉方式，保持土壤湿度适宜、避免水分积聚，从而防止葡萄发生根部病害。
五、病虫害防治措施1. 定期病虫害监测：在栽培过程中，密切关注葡萄园的病虫害情况，及时发现病虫害的迹象，并采取相应的防治措施。
2. 生物防治：采用天敌、有益昆虫等生物制剂进行病虫害的防治，减少对环境和人体的污染，保证葡萄的质量和绿色生产。
六、果穗疏花与保果1. 适时疏花：在果穗初期，适度疏除一些小花和不健康的花粒，保证每个果穗上的花粒数量适中，有利于获得较大而健康的葡萄果实。
grapes数值天气预报模式指标
grapes数值天气预报模式指标Grapes数值天气预报模式是一种基于数学和物理原理的气象模型，用于预测和分析天气变化。
它通过将地球大气分成一系列网格，并在每个网格中计算大气的物理和动力学过程，以获得准确的天气预报信息。
Grapes数值天气预报模式中的指标是用来评估和衡量模型准确性的重要指标。
这些指标包括降水量、温度、湿度、风速、气压等。
通过对这些指标的分析和比较，可以评估模型的预报能力，并对未来的天气变化进行预测。
降水量是衡量降水情况的重要指标。
通过Grapes模式的预测结果，我们可以了解到未来几天的降水量分布情况，包括降水的强度、范围和持续时间。
这对于农业、水资源管理和灾害预防等方面具有重要意义。
温度是衡量气候变化的重要指标之一。
Grapes模式可以提供未来几天的气温变化趋势，帮助人们做好衣物搭配、室内外活动安排等方面的决策。
此外，温度的变化还会对人们的健康和生活产生影响，因此准确的温度预报对于人们的生活非常重要。
湿度是衡量大气中水汽含量的指标。
通过Grapes模式的预测结果，我们可以了解到未来几天的湿度变化情况，帮助人们做好防晒、防潮等方面的准备工作。
湿度还与人们的舒适度和健康息息相关，因此准确的湿度预报对于人们的生活和工作环境也非常重要。
风速是衡量风力强弱的指标。
Grapes模式可以提供未来几天的风速变化情况，包括风向和风力等信息。
这对于航海、航空、能源利用和气象灾害预防等方面具有重要意义。
通过准确的风速预报，人们可以做好风险评估和安全措施，保护人民的生命财产安全。
气压是衡量大气压强的指标。
Grapes模式可以提供未来几天的气压变化情况，帮助人们了解大气的稳定性和气候变化趋势。
气压的变化对于天气的变化和气象灾害的发生都有重要影响，因此准确的气压预报对于人们的生活和工作具有重要意义。
Grapes数值天气预报模式中的指标对于预测和分析天气变化具有重要意义。
通过对降水量、温度、湿度、风速和气压等指标的准确预测，可以帮助人们做好衣物搭配、室内外活动安排、防晒、防潮、风险评估和安全措施等方面的决策，保护人民的生命财产安全。
北方温室葡萄栽培技术研究
北方温室葡萄栽培技术研究温室葡萄种植是一种现代化的果树种植方式。
北方地区的气候条件较差，太阳能不足，难以适应葡萄的生长需求。
但是，随着科技的发展和温室技术的日益成熟，北方地区的温室葡萄种植已经成为了一种新型的经济作物种植方式。
温室葡萄栽培与传统的露地种植有很大的不同，温室内环境的控制使得葡萄的生长更加规律和稳定。
在温室内种植葡萄，可以利用光合有效较高；光照强度均匀，调节温湿度，提供养分质量高的作物环境，促进葡萄的生长发育。
1、温室选择温室的选择是种植温室葡萄的第一步。
温室应该选择容量合适，便于管理的。
建议选择结构坚固，材料先进，透光性好的温室，以便调节温度、湿度和光照强度。
2、温室气候调节温室内的气温、湿度、光照强度、CO2含量等因素对葡萄的生长发育十分重要。
根据不同的生长阶段，可以采取不同的调控措施。
在定植周期，温室内温度控制在25℃左右，适量增加CO2含量和湿度，以促进葡萄定植。
在花果期，调整温度、光照强度和湿度，营造良好的环境促进花果着生和果实成熟。
3、肥水管理温室葡萄肥水管理是提高产量、品质的关键要素之一，应根据不同生长阶段提供适宜的肥料。
早春是温室葡萄休眠期结束，进入生长期的关键时期。
在此时期，若不适时进行追施化肥，则会造成温室葡萄发育萎缩，影响果实产量及品质；过浓的化肥也会损伤葡萄根系，造成雌花落花、花叶脱落。
应在温室内采用尿素、磷酸氢二铵等化肥较为适宜。
在温室葡萄的生长管理中，肥水管理也是非常重要的。
应采用科学的施肥和灌溉措施，保证葡萄的水肥均衡，以促进葡萄的良好生长发育。
4、病虫害防治温室葡萄在生长过程中，易受到病虫害的影响，如葡萄腐烂病、葡萄灰霉病、葡萄根腐病等。
因此，及时发现并采取有效的防治措施至关重要。
在温室葡萄的病虫害防治中，应采用综合预防和治理措施，及时清除病虫害的根源，加强温室内的环境卫生，控制温室内的病菌和虫害的繁殖，以保证葡萄的正常生长发育。
5、采收及贮藏温室葡萄的采收要根据品种、生长周期、气候环境等，选择适当的采收时间。
温室小气候温度和湿度动态模型预测及验证
后续的环境控制与决策管理提供模型支持。
关键词：温室；番茄（Solanum lycopersicum Solyc）；小气候系统；温度模型；湿度模型
中图分类号：S625.5+1
文献标识码：A
文章编号：0439-8114（2021）09-0032-07
DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2021.09.006
Abstract：Taking Oumeijia tomato（Solanum lycopersicum Solyc）as the test material，adopting greenhouse matrix cultivation，using the internal and external environment data of tomato growth and development for 3 consecutive months，improved heat transfer theory and mass energy balance equation，the dynamic prediction model of temperature and humidity in the greenhouse was established and verified.Taking the glass greenhouse of Engineering College of Shanxi Agricultural University as an example，the dynamic model was established taking into account the indoor and outdoor solar radiation amount，indoor and outdoor temperature，wind speed，ventila⁃ tion rate，envelope structure and other factors，and the model was used to analyze the temperature and humidity of tomato at each growth stage. The results showed that outdoor temperature and solar radiation were the main factors affecting indoor temperature（espe⁃ cially in winter，heating facilities should be considered），and indoor humidity was mainly affected by transpiration rate，indoor tem⁃ perature and ventilation. The relative errors of temperature in each growth stage（seedling stage，flowering stage and fruiting stage） were 7.70%，7.90% and 6.80%，absolute error were 1.42 ℃ ，1.26 ℃ ，1.05 ℃ ，and RMS standard error were 1.32 ℃ ，1.39 ℃ ， 1.25 ℃，respectively；Relative error of humidity were 6.10%，3.20%，1.41%，absolute error were 4.08，2.11，1.35 percentage point， and the root-mean-square standard error were 3.73%，2.16% and 1.11%，respectively. Which verifies that the model is reliable and ef⁃ fective and can provide model support for subsequent environmental control and decision management. Key words：greenhouse；tomato（Solanum lycopersicum Solyc）；microclimate system；temperature model；humidity model
日光温室关键环境因子预测模型研究综述
Special Planning环境调控日光温室关键环境因子预测模型研究综述*吕东洋，李爱传**，李 岐（黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院，黑龙江大庆 163319）随着设施园艺在世界各地的蓬勃发展，日光温室作为主流设施农业类型也在不断地发展壮大。
据统计，中国温室大棚面积已达370万hm2，居世界第一。
主要分布在山东、辽宁、黑龙江等北方省份，大大促进了农业的发展[1]。
温室内各环境因子复杂多样且相互影响，耦合度高，共同决定了作物的生长状况[2]。
在智能控制技术飞速发展的今天和农业信息化的大环境之下，如何建立精准的温室环境因子预测模型来取代以往依靠人为经验和传统的滞后性极强的简单阈值控制方法，成为了近几年日光温室领域学者们所需攻克的一大难题[3-4]。
荷兰等设施园艺发达国家一直注重温室内环境模型研究。
在“互联网+”的背景下，许多复杂的温室环境因子的研究仍有很大空间。
文章对国内外具有代表性的温室预测模型进行总结分析，研究温室关键环境因子影响作物生长的规律性问题，为找到更为科学合理的预测模型构建方法提供依据。
荷兰是目前国际公认的温室领域中的佼佼者[5]。
20世纪70年代，荷兰学者Businger[6]根据温室环境因素以热平衡稳定状态法建立了静态的温室热环境模型。
另一位荷兰学者GerardP.A.Bot[7]认为温室整体相当于一个高阶系统，用光投射、热量交换和物质交换等子模型建立含多因子的动态模型，这一模型建立实现了温室环境因子预测模型从静态到动态的一大飞跃。
葡萄牙的Boaventura Cunha[8]以杜罗大学的室内温度为研究对象，利用一年中两个不同时间段的数据，确定了气候离散时间动态模型的结构和参数，并采用一种随机辨识技术解决了参数随操作条件变化而变化的问题。
21世纪计算机技术迅猛发展，温室环境因子预测模型迈向了新的台阶。
葡萄牙的P.M.Ferreira和比利时的Hugo基于系统辨识理论，分别选取了晴朗条件下不同的室内外环境因子作为网络的输入输出端，建立了神经网络预测模型且预测效果较精准[9-10]。
吐鲁番葡萄叶幕微气候差异及若干葡萄品种光合特性研究
吐鲁番葡萄叶幕微气候差异及若干葡萄品种光合特性研究探索在吐鲁番地区特殊自然条件下不同栽培架式无核白葡萄叶幕微气候差异,同时了解不同葡萄品种对此地区特殊气候的适应能力,为提高产量、品质,选择适宜吐鲁番地区栽培的架式及品种提供理论依据。
选取该地区常见三种栽培架式:水平棚架、小棚架Ⅰ、小棚架Ⅱ,采用HOBO were气象站、EI USB 2型温湿度记录仪以及LAI-2200冠层分析仪测定3种架式叶幕不同部位PAR、温湿度、LAI日变化及季节变化、并测定果实产量品质;同时利用Li-6400光合仪和FMS-2脉冲调制式荧光仪对6个葡萄品种(无核白、无核白鸡心、火焰无核、淑女红、红地球、巨峰)进行光合及荧光参数的测定。
(1)不同栽培架式之间架面内部平均相对PAR和相对温度为小棚架Ⅰ>水平棚架>小棚架Ⅱ,相对湿度反之;同种架式之间架梢到架根相对PAR、LAI及温度呈递减趋势,相对湿度反之。
水平棚架叶幕内部各部位微环境较均匀,果实总糖含量高,Vc含量高,但是LAI低,产量较低;小棚架Ⅱ的栽培方式虽产量相对较高,但是果实总糖含量较低,硬度大;小棚架Ⅰ叶幕光能截留大,叶幕内部温度及湿度相对较适宜无核白生长,且整体果实品质相对较好,产量较高。
(2)不同葡萄品种中无核白和淑女红的光合能力强,对强光和弱光的适应能力和利用效率以及在高温强光下的自我保护能力较强;无核白鸡心、火焰无核和巨峰的光合及对强光和弱光的适应能力适中,其中无核白鸡心光系统II易受损但自我保护能力强,巨峰自我保护能力相对弱;红地球的光合及对强光和弱光的适应能力相对较差且自我保护能力相对较弱。
三种架式中小棚架Ⅰ架面内部结果部位微环境因子的差异相对较小,微气候环境比较稳定,较适宜吐鲁番地区无核白葡萄的栽培;无核白和淑女红相对较适应吐鲁番气候条件,巨峰和红地球在此地区光合能力表现相对差,因此不适宜在此地区栽培。
农业气象预测模型研究
农业气象预测模型研究随着人口的增长和城市化的加剧，农业成为实现国家经济可持续发展的重要支柱。
然而，天气的不确定性给农业生产带来了一定的风险。
气象预测模型开发为农业生产提供了实用的信息，使农民可以做出更明智的决策。
本文将探讨农业气象预测模型的研究。
一、气象预测模型气象预测模型是利用气象学理论，通过对历史天气数据的分析和处理，把未来一段时间内的天气变化情况进行预测的数学模型。
随着计算机技术的发展，气象预测模型的精度和可靠性也在不断提高。
二、农业气象预测模型农业气象预测模型是基于气象预测模型，对农业生产实际需求进行改进和优化而形成的一类专用模型。
农业生产对天气的影响尤为敏感，因此农业气象预测模型的研究具有重要的现实意义。
农业气象预测模型主要包括以下几个方面：1. 作物生长预测模型作物生长预测模型是预测作物发展情况的数学模型。
它结合了气象数据、土壤、植物生理等因素，根据在不同环境条件下作物不同发育阶段的特征，预测作物的发育进程和农业可能缺乏的资源。
2. 病虫害预测模型病虫害预测模型是利用作物生长、天气、病虫害等因素，预测管理区域病虫害的发生发展趋势。
这种模型根据病虫害的发生规律，利用专门的分析软件，将各种因素进行综合、分析并作出预测，从而帮助农民更加精准地施药防治。
3. 农业气象大数据模型农业气象大数据模型是基于先进的数据处理技术和预测分析算法，将大数据与针对农业生产的专业技能结合，预测未来一段时间农业生产的行情。
这种模型基于大数据处理能力，可以更加全面地分析农业生产的需求，减少生产成本和风险。
三、农业气象预测模型应用农业气象预测模型的应用可以为农民带来多重好处：优化时间安排、避免自然灾害、提高作物产量等。
下面简单介绍一下农业气象预测模型在实际生产中的应用：1. 精准施药利用病虫害预测模型准确提前预测病虫害发生，可以精准地施药或减少药物使用量，提高作物保护效果，减少农业生产的成本。
2. 合理定植时期作物生长预测模型能通过对气象数据、土壤、植物生理等因素的分析，识别出最适宜的种植时间。
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葡萄大棚小气候预测模型研究作者：葛黎黎郭栋张龙来源：《甘肃农业科技》2022年第06期摘要：为精准把控并及时调节葡萄大棚棚内小气候，利用清徐县葡萄大棚农田小气候站观测数据及气象站、辐射站、土壤水分站资料，建立以棚外气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度为输入变量，棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量的基于BP神经网络葡萄大棚小气候预测模型。
为了对比分析BP神经网络的精确度和稳定性，同时建立多元线性回归模型。
结果表明，基于BP神经网络建立的预测模型，其训练值和实测值之间的绝对误差分别为1.55 ℃、4.46%、0.77 ℃，标准误差分别为2.18 ℃、5.94%、1.00 ℃;预测值和实测值之间的绝对误差分别为1.37 ℃、2.84%、0.42 ℃，标准误差分别为1.96 ℃、4.60%、0.53 ℃。
预测效果明显优于多元线性回归模型，预测精度满足棚内小气候要素预报要求。
关键词：葡萄大棚;BP神经网络;多元线性回归;小气候预测模型中图分类号：S639;P463.4 文献标志码：A 文章编号：1001-1463（2022）06-0061-06doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2022.06.015Study on the Simulation and Forecast Model of Microclimate inside the Grape GreenhousesGE Lili 1， GUO Dong 2， ZHANG Long 2（1. Shanxi Meteorological Information Centre， Taiyuan Shanxi 030006， China; 2. Shanxi Meteorological Service Centre， Taiyuan Shanxi 030002， China）Abstract： To precisely control and adjust the microclimate inside grenhouses for grape production， with the data of farmland microclimate station， meteorological station， radiation station and soil moisture station， a simulation and forecast model of Back propagation neuralnetwork inside the grape greenhouse in Qingxu was built， which took the temperature， relative humidity， wind speed， total radiation and soil moisture content outside the greenhouse as input variables， and the temperature， relative humidity and soil temperature inside the greenhouse as output variables. In order to compare and analyse the accuracy and stability of Back propagation neural network， a multiple linear regression model was built at the same time. The results showed that the absolute errors of the model of Back-propagation neural network， when compared training values with the measured values， were 1.55 ℃， 4.46% and 0.77 ℃， respectively， and the RMSE values were 2.18 ℃， 5.94% and 1.00 ℃， respectively. The absolute errors of the model，when compared the predicted values with the measured values， were 1.37 ℃， 2.84% and0.42 ℃， respectively， and the RMSE values were 1.96 ℃， 4.60% and 0.53 ℃， respectively. The prediction effect was obviously better than that of the multiple linear regression model， and the prediction accuracy of the model was of satisfactory for the microclimate prediction inside grenhouses.Key words： Grape greenhouse; Back-propagation neural network; Multiple linear regression; Forecast model for microclimate葡萄在我國属于六大水果之一，在果树种植中有着举足轻重的作用[1 - 3 ]。
清徐县是山西省葡萄主产区之一，县域内葡萄种植面积逾1 600 hm2，年产量可达2.7万t，拥有“龙眼”“黑鸡心”“屏儿”等20多个地方品种和100余个引进品种。
其主要种植区域位于清徐西北部，地形以丘陵旱地为主，平均海拔1 150 m，年平均无霜期为180 d左右，年日照时数逾2 500 h，日照率近60%。
独特的地理和气候条件造就了清徐葡萄色彩艳丽、粒大皮薄、含糖量高、味道甘甜等特点，品质卓越，驰名省内外。
当前，葡萄大棚种植技术在清徐县已得到广泛应用。
大棚种植的葡萄具有病害少、长势好、产量高、品质卓越等特点，是提高葡萄种植经济效益的有效手段。
相较于露地栽培，棚内小气候是直接影响葡萄生长发育全过程的重要因素。
能否精准把控并及时调节棚内小气候成为大棚种植葡萄的关键技术。
研究表明，室外气象要素与室内气象要素关系密切[4 ]，因而可以通过建立大棚内外气象要素的关系，寻求在外部天气变化时大棚内部小气候条件的变化规律。
由于大棚内外的气象要素之间呈复杂的非线性关系，而神经网络具有自组织、自学习、非线性动态处理等特征[5 ]，因此神经网络是模拟温室小气候常用的研究方法。
我们通过实验观测，收集大棚内小气候数据，基于气象站观测数据，以气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度等5个要素作为输入变量，运用神经网络模型，建立气象指标体系，预测清徐葡萄种植区在同时段葡萄大棚内的气温、相对湿度和土壤温度，建立适用于葡萄大棚栽培的小气候预测模型，并对预测效果进行分析和评价，开展棚内气象要素预报，以期为当地葡萄大棚种植环境调控及科学栽培管理提供支持。
1 材料与方法供试大棚位于山西省清徐县的葡萄种植区。
大棚长、宽、高分别为38、9、3 m，南北朝向，棚内土壤质地为沙黏土，为当地主要土质。
种植葡萄品种为早黑宝。
实验观测时间为2020年1 — 4月。
观测要素包括2 m处的气温、相对湿度、总辐射、二氧化碳浓度、土壤温度、土壤湿度，数据观测频率为1次/2 h。
棚外要素为自动气象站、辐射站、土壤水分站观测，包括气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度，其中气温、相对湿度、风速来源于距供试大棚100 m的清徐国家气象观测站，总辐射数据来源于太原辐射站。
土壤水分数据来源于距供试大棚约2 km的清徐土壤水分站，数据观测频率为1次/h。
考虑到实验过程中棚内气温、湿度和土壤温度观测因仪器和人为原因存在缺测现象，实验数据不连续，且进行过2次人工浇灌，与自然状况不一致，故选取实验期间处于完全封闭状态且不采取任何管理措施条件下的观测得到的连续数据作为网络模型样本，共408组实验样本，其中363组进行建模，45组进行预测。
1.2 BP神经网络神经网络在非线性系统预测方面应用极为广泛。
其中，BP神经网络模型是最重要的人工神经网络模型之一，又称为误差反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，其主要特点是信号前向传递，误差反向传播[6 ]。
在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。
每一层的神经元状态只影响下一层的神经元状态。
如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出[7 - 8 ]。
采用的BP神经网络拓扑结构如图1所示。
1.3 模型评价指标采用绝对误差AE（Absolute Error）以及标准误差RMSE（Root Mean Square Error）对模拟值和實测值之间的拟合度进行分析，以验证模型的精确度。
式（1）、（2）中，OBSi为实际观测值，指由棚内农田小气候站实测的气温、相对湿度和土壤温度;SIMi为相应模拟值;n为样本容量。
AE、RMSE的值越小，模拟值与实测值之间的偏差越小，模型的模拟精度越高。
1.4 棚内外要素相关性分析应用数理统计方法，分析棚内气温、相对湿度、土壤温度与外界气象要素（气温、风速、辐射等）的相关性。
由表1可见，棚内棚内气温、相对湿度、土壤温度与棚外气温、相对湿度、风速、辐射、土壤湿度的关系密切，均通过了信度为0.01水平的显著性检验，因此可将棚外各要素作为BP神经网络模型的输入项。
基于棚内外气象要素相关性分析的结果，以棚外气温、相对湿度、风速、辐射、土壤湿度为输入变量，以棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量，构建了单隐层结构的BP神经网络模型（图1）并进行模拟预测实验。
模型结构分为3层：第1层为输入层，5个神经元分别是大棚外的气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度;第2层为隐含层;第3层为输出层，3个神经元分别是大棚内气温、相对湿度、土壤温度。
为了提高神经网络训练的效率和网络的泛化能力，在训练前对所有的样本数据都进行归一化处理[9 ]，将其压缩至区间[-1，1]范围内。
模型运行中通过不断调节，最终选定合适的传递函数、隐含层神经元数及相关的参数值：拓扑结构为5-3-3结构，隐含层传递函数logsig，输出层传递函数purelin，网络训练算法为trainlm，初始学习速率为0.1，最大循环次数1 000次，目标误差0.001。