日光温室系统模型的研究现状与对策

第３８卷第４期　中国农机化学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ　Ｖｏ１．３８　Ｎｏ．４　Ａｐｒ．　２０１７　２０１７年４月　日光温室系统模型的研究现状与对策　杨学坤　，韩柏和　，蒋晓　（１．北京农业职业学院机电工程学院，北京市，１０２２０８；２．农业部南京农业机械化研究所，南京市，２１００１４）　摘要：日光温室作为我国所独有的设施农业形式，为解决我国北方地区冬季的蔬菜供应、提高农民的收人等均做出巨大贡　献，产生巨大的经济、社会和生态效益。建立日光温室控制所需要的温室系统模型，是实现对温室环境科学控制的前提和　基础。通过研究现有温室系统模型的现状，系统分析其存在问题，按照面向控制的要求提出问题的解决方法和路径，对于　进一步提出面向控制的温室系统模型框架，构建以实现温室优化控制为目标对温室系统模型，对于温室环境控制领域具　有重要的理论研究意义。　关键词：目光温室；系统模型；小气候模型；作物生长模型；能耗模型；ｃ０　消耗模型　中图分类号：￥６２　文献标识码：Ａ　文章编号：２０９５—５５５３（２０１７）０４—００４２—０７　杨学坤，韩柏和，蒋晓．日光温室系统模型的研究现状与对策ＥＪ］．中国农机化学报，２０１７，３８（４）：４２～４８　Ｙａｎｇ　Ｘｕｅｋｕｎ，Ｈａｎ　Ｂａｉｈｅ，Ｊｉａｎｇ　Ｘｉａｏ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｔａｔｕｓ　ａｎｄ　ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ　ｏｆ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ＥＪ］．Ｊｏｕｒ　ｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，２０１７，３８（４）：４２～４８　０　引言　日光温室是我国北方地区独有的一种设施农业类　控制的水平还是比较低。目前应用于生产的温室环境　控制器采用的所谓控制策略是以人工经验管理为基础　进行设计的，缺乏科学的技术指标。要解决这一问题，　需要实现对温室环境的科学控制，而实现的前提和基　型。它仅依靠太阳能来维持室内一定的温度水平，满　足作物的生长需要。日光温室摆脱了自然条件的制　约，实现农作物的全天候生产。近年来，我国日光温室　产业化进程不断加快，种植面积不断扩大，截至２０１４　年，全国日光温室种植面积已达７００ｋｈｍ。，与此同时，　础，是建立温室系统模型。　因此，通过研究现有温室系统模型的现状，系统分　析其存在问题，按照面向控制的要求提出问题的解决　方法和路径，对于进一步提出面向控制的温室系统模　卷帘机、卷膜机、ｃ０　施肥机等与日光温室环境调控设　备也得到了越来越广泛的应用［１］。　型框架，构建以实现温室优化控制为目标对温室系统　模型，对于温室环境控制领域具有重要的理论研究　意义。　植物的生长发育与光照度、温度、水分、和ＣＯ　浓　度等环境因子密切相关，日光温室生产能力和产品质　量与温室环境的气候条件息息相关。我国各地气候类　型多样，差异巨大。同一地区在不同季节、不同天气条　１　温室系统模型研究现状　徐立鸿等人认为，温室环境的最优控制的目标应　该是在考虑温室调控设备调控能力和调控过程中所需　件下，室外各环境因子也差别较大。而不同植物、同种　植物的不同生育期对环境因子的要求亦有所不同。日　光温室内的环境因子对室外的环境因子的变化而变化，　仅靠外界气候条件对室内环境小气候的影响很难满足　作物生长的需要，在生产实践中，一般通过加热、通风、　要能量的前提下，找到作物产量与能量和ＣＯ　消耗的　平衡点。要实现温室环境的“最优”控制需要建立正确　的温室小气候模型、作物生长模型、作物产量模型、　ＣＯ　消耗模型、能量消耗模型＿３］。　１．１　温室小气候模型的研究现状　ＣＯ。注入、微喷、滴灌等环境调节技术来使温室环境达到　适宜作物生长的范围，实现作物的增产和优质ｌ２］。　近年来，随着温室环境控制技术的不断发展，日光　温室环境的自动控制技术得到初步应用，但总的来说，　为了实现对温室结构的优化设计和温室的科学管　理，从２０世纪６０年代，国内外学者开始对温室小气候　模型进行研究，先后建立了多种类型温室小气候模型　收稿日期：２０１７年３月２７日　修回日期：２０１７年４月１日　第一作者：杨学坤，男，１９８１年生，山东潍坊人，硕士，副研究员；研究方向为智能农业装备应用技术。Ｅ—ｍａｉｌ：８１８０５＠ｂｖｃａ．ｅｄｕ．ｃｎ　通讯作者：韩柏和，男，１９６７年生，江苏兴化人，副研究员；研究方向为设施农业、秸秆收储运。Ｅ—ｍａｉｌ：４０５７００１１８＠ｑｑ．ＣＯＩｎ　第４期　杨学坤等：日光温室系统模型的研究现状与对策　以满足不同需求。按照建模的方法还可以分为机理模　型和辨识模型两类。　研究初期，温室小气候模型主要用于温室的结构　设计和温室材料的选择，因此建立的模型以静态模型　为主。荷兰学者Ｂｕｓｉｎｇｅｒ，ｗａｌｋｅｒ，１ｗａｋｉｒｉ，Ｓｅｇｉｎｅｒ和　Ｌｅｖａｖ，Ｔａｋａｍｉ，Ｄ．Ｐ．Ｆｒｏｅｈｌｉｃｈ等在温室小气候模型　领域进行了深入研究，建立了温室热环境静态模型，模　拟精度值较高。　随着研究的深入，静态模型不能满足作物生长和　产量模拟的需求，人们开始尝试建立温室小气候的动　态模型。Ｍ．Ｋｉｎｄｅｌａｎ、Ｐｉｔａｍ　Ｃｈａｎｄｒａ等、Ａｖｉｓｓａｒ对　温室小气候动态模型进行了建模和验证Ｂｏｔ建立了一　个机理比较充分的温室小气候动态模型，包含光透射，　热量和物质交换以及控制函数三个主要的子模型，研　究发现温室是一个高阶系统。这些研究成果对于后来　的温室小气候模型的研究产生了深远的影响　］。　随着人们对温室内环境因子的变化与作物生长和　产量关系认识的不断深人，锅炉加热、通风、热泵、微　喷、补光等温室小气候调节设备成为温室建设中的必　备设备。各种调节设备的动作对温室小气候的影响逐　渐被纳入温室小气候的建模当中。Ａｒｉｎｚｅ建立了一个　包括加热和通风的温室小气候动态模型，动态微分方　程中包含了室内空气温度、空气湿度、冠层温度、覆盖　层温度等多个环境因子，尽管精度很高，但由于模型阶　数太高，很难用于温室小气候的实际控制。后来，Ｄｅ　Ｊｏｎｇ、Ｈｅｎｔｅｎ、Ｄｅ　Ｚｗａｒｔ、Ｈｅｅｓｅｎ等学者对这个模型进　行了丰富和发展。针对模型阶数过高、控制器难以设　计的问题，Ｔａｐ提出了一个五阶非线性温室小气候简　化模型，并配合一个简化的作物生长与产量模型用于　温室生产的优化与控制，但模拟精度较低　］。Ｏｏｔｅ—　ｇｈｅｍ对现有的模型进行整合和简化，得到了一个全面　的、科学的、最优控制的温室一作物动态模型，该模型　描述了具备一个外部输入功能和控制输入的，温室内　温度，温室内二氧化碳的平衡和水汽收支平衡，包含了　热量回收设备、热交换器、热泵、锅炉等温室小气候调　控设备　］。　早期的温室小气候模型主要针对室内空气温度和　湿度这两个影响作物生长的环境因子来建立的。随着　研究的深入，Ｃ０。浓度和光照强度对作物生长和产量　的重要影响逐渐被人们认知。Ｈｅｎｔｅｎ建立了一个以　室内温度、湿度和ＣＯ。浓度为参数的温室环境动态模　型，描述了光合作用、呼吸作用及蒸腾作用等作物对温　室环境的影响［７］。Ｌ．Ｄ．Ａｌｂｒｉｇｈｔ等建立了温室内部　的光照强度模型，研究发现温室内的光照强度在一定　范围内与作物干物质的累积量呈正比［８］。　以上模型多以机理模型为主，模型中的参数都有　明确的物理意义，有利于人们真实地感知温室环境的　变化过程，但这类模型往往参数过多，而且有一些参数　难以确定，模型的结构也过于庞大，给控制器的设计造　成很大困难。一些学者，将温室视为一个输入输出系　统，用系统辨识的方法来建立温室小气候模型。　Ｂｏａｖｅｎｔｕｒａ　Ｊ等以ＵＴＡＤ大学的温室为研究对象建　立了ＡＲＸ模型，描述了温室内的实时空气温度模型，　使用递归识别技术实现了对实时控制模型参数的估　计［９］。Ｆｅｒｒｅｉｒａ　Ｐ　Ｍ、Ｓｕｙａｎｔｏｈａｄｉ、邹秋滢等基神经网　络的系统辨识方法建立温室小气候模型，并用所建立　的模型对不同季节温室内的温度、湿度、光照等小气候　环境进行预测，预测值与实测值之间有较高的拟合　度＿】。。ｎ］。Ｐａｕｌｏ　Ｓａｌｇａｄｏ、于海业、曾庆良、王君等采用　模糊建模的方法建立温室小气候环境模型，Ｈｅｒｒｅｒｏ、　Ｇｕｚｍｄｎ－Ｃｒｕｚ等则通过进化算法进行寻优从而获得温　室小气候模型。系统辨识的方法建立的模型，结构简　单、分析方便，比较适合温室环境的控制，但建立的模　型往往依赖于特定的温室结构、气候条件等，普适性　较差。　在日光温室小气候环境模型的研究方面，国内的　学者进行了大量的研究。郭慧卿等应用非稳态传热理　论的反应系数法建立的日光温室热平衡数学模型，可　对日光温室内气温、各内表面温度进行模拟和预　测口引。李元哲等运用热力学、传热学原理建立的日光　温室小气候数学模型，用于模拟分析日光温室室内环　境参数的动态过程和分布规律口　。陈青云、郦伟也建　立相应的模型。这一时期模型的建立主要用于温室结　构的优化与温室性能的改善Ｌ１　］。　近年来，国内日光温室小气候环境模型的研究转　向温室环境的控制方向。张剑锋研究的小气候模型及　其控制策略，认为温度、光照、ＣＯ。浓度和湿度对作物　生长有重要影响，分别建立了四个因子的物理模型，并　对各因子间的关系以及相互影响进行了综合分析Ｉ】　。　马春生对位于北京农学院一座日光温室的地温进行测　试和分析，建立了非稳态地温场的数学模型，用差分法　计算出土壤的热扩散率，建立的回归模型较好地反映　了土壤温度场分布状况［１７３。李小芳根据能量和物质　守恒原理，建立了日光温室室内空气和各墙体、覆盖材　料及土壤的数学模型＿１　。孟力力等建立了Ｅｌ光温室　热环境模拟模型，描述了日光温室内的太阳辐射、热传　递、通风和水分相变带来的潜热对日光温室热环境的　影响，可以预测日光温室环境温度［１　。马承伟等建立　的日光温室光辐射环境模型，可以模拟任意时刻温室　内各表面中的任意点的光辐射照度［２　。　中国农机化学报　１．２作物生长模型的研究现状　作物生长模型（Ｃｒｏｐ　Ｇｒｏｗｔｈ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅ１）　是用来描述作物生育动态及其环境间关系的动态数学　模型。作物生长模型在作物种植的科学化管理以及在　控制策略的制定中起到重要作用，是实现农业信息化　的重要一环。　作物的生长发育与种子、环境、土壤肥料及栽培技　术等因素的影响和制约，不确定性明显，难以量化。目　前的温室作物生长模型多是在借鉴大田作物研究成果　的基础上建立的，分为机理模型和回归模型两大类。　作物生长机理模型可以准确描述作物生长发育与　环境因子变化之间的定量关系。２Ｏ世纪６０年代以　来，美国、荷兰、以色列等国家的科学家建立了十余种　常见作物的生长机理模型。比较有代表性的模型主要　有温室番茄生长模型ＴＯＭＧＲＯ，包括番茄、黄瓜、甜　椒等多种温室作物的温室园艺作物模拟模型ＨＯＲ—　ＴＩＳＩＭ，另外Ｂｅｒｔ等学者还开发研制了几个专门用于　模拟温室番茄生长的模型，如ＴＯＭＭｏＤ、ＨＹＴＯ—　ＭＯＤ等　驺］。ＴＯＭＧＲＯ模型研究了温度、太阳辐　射、二氧化碳等主要环境因子与温室番茄生长发育的　定量关系，可以精确地模拟作物生长发育的全过程，但　由于所包含的生长状态过多，很多参数很难确定，使模　型仅能用于温室作物产量的预测和温室管理，而难以　用于温室控制器的设计。基于此，众多模型研究者对　ＴＯＭＧＲＯ模型等模型进行了简化，如Ｊｏｎｅｓ等通过研　究将ＴＯＭＧＲＯ　３．０模型中原有的５７４个作物形态降　低为５个（主节点数、叶面积指数、植株总重量、单果　重、成熟的果实重量），试验结果表明，简化模型也可以　准确地描述番茄生长和产量＿２　。　与机理模型不同，回归模型是通过对数据资料的　统计分析而得到因子相互间的关系，多基于有效积温　理论。在借鉴大田作物生长模型的研究成果的基础　上，建立了多种作物生长与产量模型。Ｋｏｒｎｅｒ认为作　物的产量不取决于最高和最低温度，而是取决于平均　温度，因此在温室控制中可以采用更加动态灵活的边　界，从而进一步温室的节能潜力，并且进一步进行了试　验验证＿２　。杨秋珍研究了黄瓜叶片、茎蔓生长规律及　与温室气候环境的关系，研究表明，与黄瓜茎蔓、叶片　生长进程关系最密切的因子为１２℃～２５℃有效积　温［２　。齐维强等研究了番茄在日光温室内随着生理　发育时间的延续番茄器官形态建成、干物质积累与分　配、产量形成变化动态　。齐维强等研究并分析了日　光温室春季栽培条件下，番茄不同果穗的果实横径、纵　径、鲜重、干重等的增长变化与环境有效积温间的关　系，初步确立了日光温室内番茄果实的生长指标、生长　发育的变化规律ｌ２　。谢祝捷等观测并分析了温室内　有效积温以及营养液栽培黄瓜全生育期内的株高、节　数、叶片数、植株总干物质量以及叶、茎、根、果实等不　同器官的干物重等主要生长发育性状，试验表明，全生　育期内黄瓜主要生育特性如株高、节数、干物质积累与　有效积温间的相关性均达到极显著Ｉ２　。　１．３　能量消耗和ＣＯ　消耗模型的研究现状　温室控制的目的，是在作物生产期内达到低投入、　高产出的平衡状态，不能一味的追求低投入，也不能一　味地最求高产出，因此在实际生产中，建立的模型必须　考虑温室各设备的调控能力和在调控过程所消耗的能　量消耗成本。能量消耗模型和ＣＯ。消耗模型反映了温　室的成本投入，是经济效益模型中不可或缺的组成　部分。　目前的能量消耗模型主要有静态模型、动态模型　以及动静态混合模型三种。Ｃｈａｌｌａ、Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅｎ、Ｄｅ　Ｚｗａｒｔ利用温室小气候动态模型对温室的基础能耗进　行预测，这类模型具有较高的精度，但需要有连续的气　象数据作为输入，并且需要的计算时间较长　。　。　Ｂａｉｌｅｙ、Ｈｕｒｄ和Ｓｈｅａｒｄ、Ｂｒｅｕｅｒ和Ｓｈｏｒｔ在静态模型　的基础上，加入太阳辐射的能量。Ｍａｒｓｈ开发了一种　算法，选择一个经济最适温度轨迹用于温室水培生菜　的生产，最适温度的选择基于历史气象数据，作物的状　态更新是基于选定的实际温度和当天的天气数据［３　。　Ｓｅｇｉｎｅｒ使用两种动态优化方法确定一个温室莴苣作　物的温度选点＿３　。一个是基于Ｐｏｎｔｒｙａｇｉｎ的最大原　则（ＰＭＰ），另一个是时序控制搜索（ＳＣＳ）。ＴＷＯ—ｓｔａｔｅ—　ｖａｒｉａｂｌｅ（干重和叶面积）模型用来描述作物。试验表　明，ＰＭＰ和ＳＣＳ具有相同的控制轨迹。多年的历史数　据用于训练神经网络，可以产生控制决策适合给定的　状态和环境条件。这个模型没有考虑到温室构件、作　物、土壤等的蓄热能力以及温室结构和类型的多样性，　精度不高；０．Ｊｏｌｌｉｅｔ对Ｈ０ＲＴＩＣＥＲＮ模型进行了改　进，解决了这些缺陷。Ｌｏｐｅｚ根据实验数据采用２阶　多项式回归拟合的方法获得了一个温室能量消耗模　型，拟合度较高，但这个模型的致命弱点在于设置的温　度不能被事先确定［３　。戴剑锋等人根据能量平衡原　理，综合考虑作物蒸腾对温室运行能耗的影响，建立了　温室加温所需基础能耗预测模型［３引。汪小品等在分　析温室小气候模拟模型的基础上，建立了南方现代化　温室的基础能耗预测模型，可以预测夏季温室内的热　量蓄积和冬季温室内的基础能耗Ⅲ３　。　ＣＯｚ是植物光合作用的原料，ＣＯ。施肥可以大幅度　地提高作物产量，提高作物的耐盐碱能力。在正常条　件下，ＣＯ　的倍增可使植物增产三分之一。Ｂｕｓｉｎｇｅｒ　Ｊ　第４期　杨学坤等：日光温室系统模型的研究现状与对策≯　建立了最早的温室稳态模型中对ＣＯ　进行了简单的描　述。美国Ｆｌｏｒｉｄａ大学建立了包含Ｃｏ　浓度Ｐ０ＬＹ一２　模型，对室内空气温度、土壤温度、覆盖材料内外表面　温度、空气湿度和浓度进行预测。　董仁涛建立的温室ＣＯ　浓度模型可以较好地描述　室内ｃＯ　浓度的实际状况，研究表明，有机基质是室内　Ｃ０　的重要来源，室内外空气交换量对温室内的Ｃｏ　浓度有很大影响。韩效钊等系统分析了温室内ＣＯ。浓　度变化的影响因素，建立了温室内ＣＯ。平衡数学模型　和ＣＯ　施肥技术模型，并以温室番茄生产为例，计算了　温室内ＣＯ　理想施肥的相关参数，为Ｃｏ　施肥技术的　开发和ＣＯ。气肥的合理施用提供了理论依据Ｉ３　。毕　玉革等构建的北方典型日光温室ＣＯ。动态预测模型，　描述了作物光合和呼吸作用、土壤呼吸作用、ＣＯ：施　肥、自然通风等对室内空气中Ｃ０：的动态影响过程，模　型能较好地预测日光温室室内ＣＯ。浓度的动态变化过　程，相对误差小于１Ｏ％　。　２现有日光温室系统模型存在的主要问题　经过几十年的努力，日光温室系统模型实现了从　无到有，从简单到复杂的发展过程。随着研究的不断　深入，模型建立的目的也发生了不断的演化，所建立模　型的功能和性能差异较大。总的说来，按照满足温室　环境控制要求而建立的模型非常少。通常面临以下　问题。　２．１　以生产型日光温室作为研究对象的模型鲜见　在已经取得研究成果中，大多数模型是运用热力　学、传热学等原理建立起的日光温室环境模型，研究对　象多是试验温室而非实际生产温室这些模型，多数没　有实际作物的生产，没有充分考虑到作物生产对于温　室环境因子的影响。由于试验数据没有覆盖作物的生　产周期，也没有考虑到温室覆盖材料的磨损老化对模　型造成的影响，往往使模型在实际温室中的模拟精度　较低且不稳定。　２．２　以面向控制作为构建目的的模型缺乏　现有模型的研究过程中，一方面，为了保证模型的　精确性，往往引入多个状态变量和参数，建立多个状态　方程，用以描述环境和作物生长状态。这样使得模型　过于复杂，对于现有的控制器来说，计算量过于庞大，　计算时间过长，实时性无法保证，无法实际应用于温室　生产；另一方面，为了实现克服模型的这一缺陷，有的　模型试图对模型进行简化，这类模型的往往没有包含　一些对于温室系统模型影响较大的因子，不能反映出　温室环境的动态变化，精度较差，也无法用于实际生　产。有的模型在研究过程中往往只追求所谓“最优”　（即为得到作物高产而获得的温室环境参数）而忽视外　部环境、控制设备的实际调控能力和调控过程中所需　要的能源代价。　２．３温室系统模型各子模型之间的耦合不够　日光温室系统模型应该包括小气候模型、作物生　长模型、作物产量模型、能耗模型、ＣＯ　消耗模型，目前　的研究成果多是分别研究的，鲜有完整的系统模型出　现，一方面，一些模型的机理尚未完全明确，精度也不　高；另一方面，模型数量的增加，会引入更多变量、参数　和方程，增加了控制器的设计难度。但系统模型的完　整性是必须保证的，否则，建立的模型难以用于实际　生产。　３　日光温室的系统模型结构　所谓温室环境控制，即通过操作各种设备对温室　小气候进行调控，使之符合作物生长需要，达到增产、　优质的目的。温室环境控制的目标是在考虑温室设备　调控能力的前提下，找到作物产量与能量和ＣＯ　消耗　的平衡点。　完整的温室系统模型应该包括小气候模型、作物　生长与产量模型、能量消耗模型以及ＣＯ　消耗模型，其　基本结构及作用关系如图１所示。ｃ０　消耗模型、能　量消耗模型（卷帘机、卷膜机等温室调控设备）、作物生　长模型对温室小气候模型产生作用，温室小气候模型　对作物生长模型产生作用进而影响作物产量模型（经　济效益）。　图１温室系统模型基本结构　Ｆｉｇ．１　Ｂａｓｉｃ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　温室小气候模型，常用微分方程表示　主一ｆ（ｔ，ｚ，“，　）　式中：ｚ——状态变量；　——控制输入；　——外部输入；　——时间；　卜非线性函数。　此功能是通过使用Ｒｕｎｇｅ—Ｋｕｔｔａ第四阶积分算法　集成获得的变量　聃］。状态变量　，外部输入　和控制　中国农机化学报　输入“如图２所示。状态变量ｚ的外框是矩形的，外　部输入　的外框是六边形的，控制输入“的外框是椭　圆形的。　图２温室系统变量间的相互关系　Ｆｉｇ．２　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ａｍｏｎｇ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ｉｎ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　从图２可以看出，温室小气候模型主要包含三类　变量。　１）状态变量ｚ：室内空气温度　、室内空气湿度　Ｃ。　。、室内ＣＯ。浓度Ｃ。∞　、总生物量Ｗ、积温Ｓ　、作　物冠层温度Ｔ　、土壤温度　、土壤层的能量含量Ｅ删、　保温被温度　；　２）外部输入变量　：室外空气温度Ｔ。、室外空气　湿度Ｃ。　。、室外ＣＯ　浓度　∞　、风速　。、天空温度　丁　、室外太阳短波辐射工。。　３）控制输入变量税：卷膜机开关ｃｚ　卷帘机开关　ｃｚ　、散热器开关　户　、全热回收机开关ｖｐ　、ＣＯｚ供应　开关ｖｐ　。　外部输入变量　与控制输入变量　共同影响了状　态变量ｚ。从温室系统模型的基本结构、作用关系及　温室小气候模型变量间的相互关系可以看出，建立温　室系统模型必须符合以下要求。　１）温室系统模型的应该完整，必须包括小气候模　型、作物生长与产量模型、能量消耗模型以及ＣＯ　消耗　模型，缺一不可。　２）制定控制策略时，温需要考虑温室设备调控能　力及其经济性。　３）系统模型的建立应该在其复杂程度与精度之　间寻求一个平衡点。　４）系统模型的构建应该考虑计算机的计算　能力。　４　需要进一步解决的问题　几十年来，研究人员在日光温室系统模型研究领　域进行了大量卓越的工作，建立了许多可靠的模型，为　温室环境模型的进一步研究奠定了良好的基础，但按　照面向控制的要求，尚需解决以下问题。　４．１　遴选和研究可靠的模型　几十年来的积累，有多个温室环境模型和作物生　长模型的作用机理基本明确，有一些已经得到验证，需　要从这些模型当中，选择适合研究试验条件的可靠模　型，并根据实测数据对模型中的参数进行修正；对于没　有探明作用机理的模型需要进一步进行研究，建立输　入输出关系明确的模型。　４．２选择合适的方法对模型进行简化和重构　因为温室环境和生产的复杂性，几乎所有的模型　都很庞大，参数众多，状态微分方程个数多，这都加大　了控制器的设计难度，同时，计算量大使得控制的实时　性得不到保障，因此，选择合适的方法对模型进行简化　和重构势在必行，减少参数和状态方程的数量，寻找精　度与复杂程度的平衡点，使得建立的模型能够真正用　于温室生产的实际控制。　４．３　基于生产型温室积累覆盖作物生长全周期的数　据用以检验模型的精度和可靠性　目前积累的实验数据多是基于研究型温室取得　的，日光温室标准不统一，形式繁多，数据没有普适性　且不完整，需要基于典型的生产型日光温室采集覆盖　作物生长全周期的数据，用以验证模型的可靠性和　精度。　参　考　文　献　［１］杨学坤，蒋晓，诸刚．温室环境控制技术的研究现状与发　展趋势［Ｊ］．中国农机化学报，２０１３，３４（４）：１６～１８．　Ｙａｎｇ　Ｘｕｅｋｕｎ，Ｊｉａｎｇ　Ｘｉａｏ，Ｚｈｕ　Ｇａｎｇ．Ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｓｉｔｕａ—　ｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｇｒｅｅｎ—　ｈｏｕｓｅ　Ｉ－Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，　２０１３，３４（４）：１６～１８．　［２］杨学坤，诸刚，蒋晓，等．Ｅｌ光温室智能控制器的研制与示　范［Ｊ］．中国农机化学报，２０１４，３５（３）：９５～９８．　Ｙａｎｇ　Ｘｕｅｋｕｎ，Ｚｈｕ　Ｇａｎｇ，Ｊｉａｎｇ　Ｘｉａｏ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｉｎ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎ—　ｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，　２Ｏｌ４，３５（３）：９５～９８．　［３］徐立鸿，苏远平，梁毓明．面向控制的温室系统小气候环　境模型要求与现状［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９　（１９）：１～１５．　Ｘｕ　Ｌｉｈｏｎｇ，Ｓｕ　Ｙｕａｎｐｉｎｇ，Ｌｉａｎｇ　Ｙｕｍｉｎｇ．Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏｎｔｒｏｌ—．ｏｒｉｅｎｔｅｄ　ｍｉｃｒｏｃＩｉｍａｔｅ　ｅｎｖｉｒｏｎ—－　ｍｅｎｔａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１３，２９　（１９）：１～１５．　［４］Ｂｏｔ　Ｇ　Ｐ　Ａ．Ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｌｉｍａｔｅ：ｆｒｏｍ　ｐｈｙｓｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ｔｏ　ａ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｍｏｄｅｌ［Ｄ］．Ｌａｎｄｂｏｕｗｈｏｇｅｓｃｈｏｏｌ　ｔｅ　Ｗａｇｅｎｉｎ—　ｇｅｎ，１９８３．　［５］Ｔａｐ　Ｆ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ—ｂａｓｅｄ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｔｏ—　ｍａｔｏ　ｃｒｏｐ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ＥＤ］．Ｗａｇｅｎｉｎｇｅｎ：Ｗａｇｅｎｉｎｇｅｎ　Ａｇｒｉ—　第４期　ｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０００．　杨学坤等：日光温室系统模型的研究现状与对策　Ｎａｎｊｉｎｇ：Ｎａｎｊｉｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００３．　Ｅ６］Ｖａｎ　Ｏｏｔｅｇｈｅｍ　Ｒ　Ｊ　Ｃ．Ｏｐｔｉｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｄｅｓｉｇｎ　ｆｏｒ　ａ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．ＩＦＡＣ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　Ｖｏｌｕｍｅｓ，２０１０，４３　（２６）：３０４～３０９．　［１７］马春生，张静，王双喜．日光温室地温模型及数值模　拟［Ｊ］．山西农业大学学报，２００４，（１）：８２￣８４，９２．　Ｍａ　Ｃｈｕｎｓｈｅｎｇ，Ｚｈａｎｇ　Ｊｉｎｇ，Ｗａｎｇ　Ｓｈｕａｎｇｘｉ．Ａ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｉｎ　ｓｏｌａｒ　［７３　Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅｎ　Ｅ　Ｊ．Ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：ａｎ　ｏｐｔｉ—　ｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｍ］．Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅｎ，１９９４．　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈａｎｘｉ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉ—　ｔｙ，２００４，（１）：８２～８４，９２．　［８］Ａｌｂｒｉｇｈｔ　Ｌ　Ｄ，Ａｒｖａｎｉｔｉｓ　Ｋ　Ｇ，Ｄｒｙｓｄａｌｅ　Ａ　Ｅ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ—　ｔａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｏｒ　ｐｌａｎｔｓ　ｏｎ　ｅａｒｔｈ　ａｎｄ　ｉｎ　ｓｐａｃｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｃｏｎ—　ｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００１，２１（５）：２８～４７．　［１８］李小芳．日光温室的热环境数学模拟及其结构优化［Ｄ］．　北京：中国农业大学，２００５．　Ｌｉ　Ｘｉａｏｆａｎｇ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｓｔｒｕｃ—　［９］Ｂｏａｖｅｎｔｕｒａ　Ｊ　Ｌ．Ｐ０ｓｔ＿ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎａ１　ｅｘｐｏｓｕｒｅ　ＨＩＶ　ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｈｅａｌｔｈ　ｗｏｒｋｅｒｓ：ａｎ　ｕｐｄａｔｅ　ａｎｄ　ｐｒｅｖｅｎｔｉｖｅ　ｍｅａｓｕｒｅｓ［Ｊ］．　Ａｃｔａ　ｍｅｄｉｃａ　ｐｏｒｔｕｇｕｅｓａ，１９９７，１０（６—７）：４６９，７８．　，１ｌＯ３　Ｆｅｒｒｅｉｒａ　Ｐ　Ｍ，Ｒｕａｎｏ　Ａ　Ｅ．Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　ｍｏｄｅｌ—ｂａｓｅｄ　ｇｒｅｅｎ—　ｈｏｕｓｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｂｒａｎｃｈ＆ｂｏｕｎｄ　ａｌ—　ｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＩＦＡＣ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　Ｖｏｌｕｍｅｓ，２００８，４１（２）：　２９３７～２９４３．　［１１］邹秋滢．温室小气候模型的建立及其控制策略研究［Ｄ］．　沈阳：沈阳农业大学，２０１０．　Ｚｏｕ　Ｑｉｕｙｉｎｇ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｔｒａｔｅｇｙ　ｉｎ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｄ］．Ｓｈｅｎｙａｎｇ：　Ｓｈｅｎｙａｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１０．　［１２］郭慧卿，李振海，张振武，等．日光温室温度环境动态模　拟Ｉ．数学模型的建立与程序验证［Ｊ］．沈阳农业大学学　报，１９９４，２５（４）：４３８～４４３．　Ｇｕｏ　Ｈｕｉｑｉｎｇ，Ｌｉ　Ｚｈｅｎｈａｉ，Ｚｈａｎｇ　Ｚｈｅｎｗｕ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｆｏｒ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ：ｍａｔｈ—　ｅｍａｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｐｒｏｇｒａｍ　ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ口］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈｅｎｙ—　ａｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９９４，２５（４）：４３８￣４４３．　［１３］李元哲，吴德让，于竹．日光温室微气候的模拟与实验研　究Ｉ－Ｊ］．农业工程学报，１９９４，ｌＯ（１）：１３Ｏ～１３６．　Ｌｉ　Ｙｕａｎｚｈｅ，Ｗｕ　Ｄｅｒａｎｇ，Ｙｕ　Ｚｈｕ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｅｓｔ　ｒｅ—　ｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｍｉｃｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｉｎ　ａ　ｓｕｎ—ｌｉｇｈｔ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９４，ｌＯ（１）：１３Ｏ～１３６．　［１４］陈青云，汪政富．节能型日光温室热环境的动态模拟［Ｊ］．　中国农业大学学报，１９９６，１（１）：６７～７２．　Ｃｈｅｎ　Ｑｉｎｇｙｕｎ，Ｗａｎｇ　Ｚｈｅｎｇｆｕ．Ｄｙｎａｍｉｃ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｕｎ－ｌｉｇｈｔ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　Ｉ－Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９９６，１（１）：６７～７２．　［１５３郦伟，董仁杰，汤楚宙，等．目光温室的热环境理论模　型ｌ，Ｊ１．农业工程学报，１９９７，（２）：１６６～１６９．　Ｌｉ　Ｗｅｉ，Ｄｏｎｇ　Ｒｅｎｊｉｅ，Ｔａｎｇ　Ｃｈｕｚｈｏｕ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｉｎ　ｓｏｌａｒ　ｐｌａｓｔｉｃ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｓ　ｗｉｔｈ　ｏｎｅ－ｓｌｏｐｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９７，（２）：１６６～１６９．　［１６］张剑锋．节能型日光温室环境因子的物理模型及其评　价［Ｄ］．南京：南京农业大学，２００３．　Ｚｈａｎｇ　Ｊｉａｎｆｅｎｇ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｐｈｙｓｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｅｎｖｉｒｏｎ－　ｍｅｎｔａｌ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎ　ｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｄ］．　ｔｕｒａｌ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｓｕｎｌｉｇｈｔ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｄ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：　Ｃｈｉｎａ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００５．　［１９］孟力力，杨其长，Ｇｅｒａｒｄ．Ｐ．Ａ．Ｂｏｔ，等．日光温室热环境　模拟模型的构建［Ｊ］．农业工程学报，２００９，２５　（１）：１６４～１７０．　Ｍｅｎｇ　Ｌｉｌｉ，Ｙａｎｇ　Ｑｉｃｈａｎｇ，Ｇｅｒａｒｄ．Ｐ．Ａ．Ｂｏｔ，ｅｔ　ａ１．Ｖｉｓｕ—　ａｌ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｏ—　ｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，２５（１）：１６４～１７０．　－１２ｏ］马承伟，赵淑梅，程杰宇，等．日光温室光辐射环境模型构　建研究［Ｊ］．沈阳农业大学学报，２０１３，４４（５）：５１３￣５１７．　Ｍａ　Ｃｈｅｎｇｗｅｉ，Ｚｈａｏ　Ｓｈｕｍｅｉ，Ｃｈｅｎｇ　Ｊｉｅｙｕ，ｅｔ　ａ１．Ｏｎ　ａｓ—　ｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ　ｌｉｇｈｔ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎ—　ｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈｅｎｙａｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　２Ｏ１３，４４（５）：５１３～５１７．　［２１］Ｊｏｎｅｓ　Ｊ　Ｗ，Ｄａｙａｎ　Ｅ，Ａｌｌｅｎ　Ｌ　Ｈ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｔｏｍａｔｏ　ｇｒｏｗｔｈ　ａｎｄ　ｙｉｅｌｄ　ｍｏｄｅｌ（ＴＯＭＧＲＯ）口］．Ｔｒａｎｓ．ＡＳＡＥ，　１９９１，３４（２）：６６３～６７２．　［２２］Ｇｉｊｚｅｎ　Ｈ，Ｈｅｕｖｅｌｉｎｋ　Ｅ，Ｃｈａｌｌａ　Ｈ，ｅｔ　ａ１．ＨＯＲＴＩＳＩＭ：ａ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｒｏｐｓ　ａｎｄ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｌｉｍａｔｅ口］．ＩＩ　Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　Ｐｌａｎｔ　Ｇｒｏｗｔｈ，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　Ｆａｒｍ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ　Ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ　４５６，１９９７：　４４１～４５０．　［２３］Ｈｅｕｖｅｌｉｎｋ　Ｅ．Ｔｏｍａｔｏ　ｇｒｏｗｔｈ　ａｎｄ　ｙｉｅｌｄ：ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　ａｎａｌ—　ｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ［Ｍ］．Ｈｅｕｖｅｌｉｎｋ，１９９６．　［２４］Ｊｏｎｅｓ　Ｊ　Ｗ，Ｋｅｎｉｇ　Ａ，Ｖａｌｌｅｊｏｓ　Ｃ　Ｅ．Ｒｅｄｕｃｅｄ　ｓｔａｔｅ－ｖａｒｉａｂｌｅ　ｔｏｍａｔｏ　ｇｒｏｗｔｈ　ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＳＡＥ－Ａ—　ｍｅｒｉｅａｎ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，１９９９，４２（１）：　２５５～２６６．　Ｅ２５３　ＫＯｒｎｅｒ　Ｏ，Ｃｈａｌｌａ　Ｈ，ｖａｎ　Ｏｏｔｅｇｈｅｍ　Ｒ　Ｊ　Ｃ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｎ　ｃｒｏｐ　ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ａｔ　ｈｉｇｈ　ｒａｄｉａ—　ｔｉｏｎ　ｉｎ　ａ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｈｏｒｔｉｃｕｈｕｒａｅ，２００３　（５９３）：ｌ３７～１４４．　［２６］杨秋珍，李军．自控温室黄瓜茎蔓、叶片生长与有效积温　关系的研究口］．生态农业研究，２０００，８（４）：６～８．　Ｙａｎｇ　Ｑｉｕｚｈｅｎ，Ｌｉ　Ｊｕｎ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ　ａｍｏｎｇ　ｃｕｃｕｍｂｅｒ　ｓｔｅｍ，ｌｅａｆ　ｇｒｏｗｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｏｔａｌ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｉｎ　ｓｅｌｆ－　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｊ］．Ｅｃｏ—ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　２０００，８（４）：６～８．　中国农机化学报　２０１７正　［２７］齐维强，贺超兴，张志斌，等．温室番茄繁殖器官消长动　态与有效积温的关系研究［Ｊ］．陕西农业科学，２００４，　（２）：２０～２２．　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００６，４（４）：２８９～２９６．　［３５］戴剑锋，罗卫红，李永秀，等．基于小气候模型的温室能　耗预测系统研究［Ｊ］．中国农业科学，２００６，３９（１１）：　２３１３～２３１８．　Ｅ２８］齐维强．基于积温的日光温室番茄生长发育规律研　究［Ａ］．中国农业工程学会设施园艺工程专业委员会、中　国设施园艺学会．２００４年中国设施园艺学会学术年会文　Ｄａｉ　Ｊｉａｎｆｅｎｇ，Ｌｕｏ　Ｗｅｉｈｏｎｇ，Ｌｉ　Ｙｏｎｇｘｉｕ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｍｉｃｒｏ—　ｃｌｉｍａｔｅ　ｍｏｄｅｌ—ｂａｓｅｄ　ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　集［ｃ］／／中国农业工程学会设施园艺工程专业委员会、中　国设施园艺学会，２００４：５．　ｆｏｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｈｅａｔｉｎｇ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｔｉａ　Ａｇｒｉｃｕｈｕｒａ　Ｓｉｎｉｃａ，　２００６，３９（１１）：２３１３～２３１８．　［２９３谢祝捷，陈春宏，赵京音．自控温室黄瓜生长发育动态及　基于有效积温的发育模型研究［Ｊ］．上海农业学报，２００７，　２３（２）：４６～４９．　［３６］汪小品，丁为民，罗卫红，等．南方现代化温室能耗预测　模型的建立与分析［Ｊ］．南京农业大学学报，２００６，２９　（１）：１１６～１２０．　Ｗａｎｇ　Ｘｉａｏｃｈａｎ，Ｄｉｎｇ　Ｗｅｉｍｉｎ，Ｌｕｏ　Ｗｅｉｈｏｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ａｎ　Ｘｉｅ　Ｚｈｕｊｉｅ，Ｃｈｅｎ　Ｃｈｕｎｈｏｎｇ，Ｚｈａｏ　Ｊｉｎｇｙｉｎ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｃｕ－　ｃｕｍｂｅｒ　ｇｒｏｗｔｈ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｃｏｎ—　ｔｒｏｌ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｅｆｆｅｃ－　ｅｎｅｒｇｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｍｏｄｅｒｎ　ｇｒｅｅｎ　ｈｏｕｓｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｏｕｔｈ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎａｎｊｉｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉ—　ｖｅｒｓｉｔｙ，２００６，２９（１）：１１６～１２０．　ｔｉｖｅ　ａｃｃｕｍｕｌａｔｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ［Ｊ］．　Ａｃｔａ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｓｈａｎｇｈａｉ，２００７，２３（２）：４６￣４９．　［３７］董仁涛．日光温室ＣＯｚ浓度预测模型［Ｄ］．北京：中国农　业大学，２００５．　Ｄｏｎｇ　Ｒｅｎｔａｏ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ＣＯ２　ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　ａ　［３Ｏ］Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅｎ　Ｅ　Ｊ．Ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：ａｎ　ｏｐ—　ｔｉｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｍ］．Ｖａｎ　Ｈｅｎｔｅｎ，１９９４．　［３　１］Ｄｅ　Ｚｗａｒｔ　Ｈ　Ｆ．Ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇ　ｏｐｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｇｒｅｅｎ—　ｓｕｎｌｉｇｈｔ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ［Ｄ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕ—　ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００５．　ｈｏｕｓｅ　ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ［Ｍ］．Ｄｅ　Ｚｗａｒｔ，１９９６．　［３８］毕玉革，麻硕士，崔红梅，等．北方干寒地区日光温室　［３２］Ｍａｒｓｈ　Ｌ　Ｓ，Ａｌｂｒｉｇｈｔ　Ｌ　Ｄ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙ　ｏｐｔｉｍｕｍ　ｄａｙ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ　ｆｏｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｈｙｄｒｏｐｏｎｉｃ　ｌｅｔｔｕｃｅ　ｐｒｏｄｕｃ—　ＣＯ　预测模型建立与冬季试验［Ｊ］．农业机械学报，２０１０，　４ｌ（１２）：１８３～１８９．　Ｂｉ　Ｙｕｇｅ，Ｍａ　Ｓｈｕｏｓｈｉ，Ｃｕｉ　Ｈｏｎｇｍｅｉ，ｅｔ　ａ１．Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｔｉｏｎ．Ｐａｒｔ　Ｉ：Ａ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＳＡＥ，１９９１，３４（２）：５５Ｏ～５５６．　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ＣＯ２　ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎｏｒｔｈｅｒｎ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｃｏｌｄ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　［３３］Ｓｅｇｉｎｅｒ　Ｉ，ＭｃＣｌｅｎｄｏｎ　Ｒ　Ｗ．Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＳＡＥ，１９９２，３５（４）：１２９９～１３０７．　ｗｉｎｔｅｒ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉ—　ｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，２０１０，４１（１２）：１８３～１８９．　［３４］Ｌ６ｐｅｚ　Ｊ　Ｃ，Ｂａｉｌｌｅ　Ａ，Ｂｏｎａｃｈｅｌａ　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｅａｔｅｄ　ｐｌａｓｔｉｃ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｓ　ｉｎ　［３９］Ｐｒｅｓｓ　Ｗ　Ｈ，Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ　Ｓ　Ａ，Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ　Ｗ　Ｔ，ｅｔ　ａ１．Ｎｕ—　ｍｅｒｉｃａｌ　ｒｅｃｉｐｅｓ　ｉｎ　Ｃ［Ｍ］．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ　ｕｎｉｖｅｒ—　ｓｉｔｙ　ｐｒｅｓｓ，１９８２．　ｓｏｕｔｈ－ｅａｓｔｅｒｎ　Ｓｐａｉｎ［Ｊ］．Ｓｐａｎｉｓｈ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｔａｔｕｓ　ａｎｄ　ｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ　ｏｆ　ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　Ｙａｎｇ　Ｘｕｅｋｕｎ’，Ｈａｎ　Ｂａｉｈｅ　，Ｊｉａｎｇ　Ｘｉａｏ’　（１．Ｓｃｈｏｏｌｓ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ＆Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｎｇ　Ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０２２０８，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１００１４，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ　ｕｎｉｑｕｅ　ｆａｃｉｌｉｔｙ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ｆｏｒｍ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｈａｓ　ｍａｄｅ　ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ　ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ　ｆｏｒ　ｓｏｌｖｉｎｇ　ｖｅｇｅｔａｂｌｅ　ｓｕｐｐｌｙ　ｉｎ　ｗｉｎ—　ｔｅｒ　ｆｏｒ　ｎｏｒｔｈ　Ｃｈｉｎａ，ｗｈｉｃｈ　ａｌｓｏ　ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｎｃｏｍｅ　ｏｆ　ｆａｒｍｅｒｓ　ａｎｄ　ｃｒｅａｔｉｎｇ　ｇｉｇａｎｔｉｃ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ，ｓｏｃｉａｌ　ａｎｄ　ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ　ｂｅｎｅｆｉｔｓ．Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｐｒｅｍｉｓｅ　ａｎｄ　ｂａｓｉｓ　ｆｏｒ　ｒｅａｌｉｚｉｎｇ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　ｃｏｎｔｒｏ１．Ｓｔｕｄｙｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓ—　ｔｅｒｎ　ｍｏｄｅｌ，ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｗｅｒｅ　ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ　ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅｎ，ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｐａｔｈｓ　ｗｅｒｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｆａｃｉｎｇ　ｃｏｎｔｒｏ１．　Ｔｈｉｓ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｈａｓ　ｇｒｅａｔ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ　ｆｏｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｗｉｔｈ　ｆａｃｉｎｇ　ｃｏｎｔｒｏｌ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｏｐｔｉｉｚａｔｉｍｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔａｒｇｅｔ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｌａｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ；ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ；ｍｉｃｒｏｃｌｉｍａｔｅ　ｍｏｄｅｌ；ｃｒｏｐ　ｇｒｏｗｔｈ　ｍｏｄｅｌ；ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ；ＣＯｚ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｍｏｄｅ１