摘要：2014-2016年在江苏省不同地区选择塑料大棚和玻璃温室进行设施内气温监测,基于设施内日最高和最低气温,采用余弦分段函数、正弦分段函数、正弦-指数分段函数、一次分段函数和神经网络模型分别模拟不同季节和不同天气状况（晴天和阴雨天）下的逐时气温日变化,探究利用室内最高和最低气温模拟计算逐时气温的方法,以及设施内逐时气温日变化规律。结果表明：5种模型均可通过当日最高、最低气温模拟逐时气温变化,其中神经网络模拟精度较高（RMSE=0.69℃）,并且受温室类型、天气状况和季节变化的影响较小,普适性较高;正弦-指数分段函数模拟效果最好（RMSE=0.43℃）,且受天气和季节的影响较小,但其受温室本身特性和地区的影响较大;余弦分段函数（RMSE=0.85℃）和正弦分段函数（RMSE=0.78℃）模拟效果相近,且受天气和地区的影响;一次分段函数准确度较低（RMSE=0.90℃）且误差变化较大。各方法对塑料大棚内逐时气温的模拟精度均高于玻璃温室。模型模拟精度的季节变化因模型和温室类型有一定差异,但通常情况下,春季和冬季的模拟误差大于秋季,夏季误差最小。

关键词：塑料大棚 玻璃温室 温度模拟 温室 气温日变化 

单位：南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心; 南京210044; 江苏省农业气象重点实验室; 南京210044