摘要

冬季是温室生产的关键时期，本研究采用多源传感器对多栋温室进行全生育期三维空间气象数据的记录，致力于定量描述日光温室微气候分布规律以及作物与环境的相互作用规律。通过结合三维仿真模型对日光温室全天候能量收支平衡进行计算，进而评估几种常见温室加温装置的适用性与经济性。

研究结果表明，冬季日光温室不同种植区域间能量需求差异较大，温室冠层中部的采光优于北部，晴天时平均辐射强度差异达到17.7 %，多云天时差异达到108.4 %。南北方向上，南部温度高于北部而相对湿度低于北部，晴天平均差异分别达到0.7℃和7.2 %，多云天分别差异为1.2℃和5.2 %。作物与温室环境存在显著的相互作用，以黄瓜冠层为例，作物群体的存在显著增加了空气相对湿度，幅度为3.0 %~3.8 %，同时会对空气温度产生负面作用，幅度为1.1~2.5℃。综合考虑温室能量收支状况、加温装置初始投资、使用周期以及应用效果，明确光管散热器适用于温室冬季增温。与对照温室相比，试验期间的加温温室最低气温提高5.2~10.2℃，最高相对湿度能下降4.2%~14.6%。本研究结果可为温室分布式精准管控，结构优化以及采暖设计提供参考。

关键词：日光温室；微气候；相互作用；热负荷；主动加热；经济效益

01 材料与方法

实验温室分别位于北京百旺种植园和朝来农艺园。北京位于中国北方（北纬39°54'20"，东经116°25'29"），冬季气温较低。年极端最低气温通常在−14°C至−20°C之间，而极端最高气温通常在35°C至40°C之间。每年典型的无霜期在180至200天之间。如图1所示，所选温室为典型的节能日光温室，具有墙体、后坡、侧墙和采光屋面的特定结构。试验时间为2023年10月— 2024年2月。期间在温室内种植黄瓜（Cucumis sativus L.），栽培密度为3.2株/m²，品种为“中农12”。2023年10月20日以后，温室保温被投入使用，晚上16:00前关闭，早上9:00后开启。实验温室配备不同类型供暖系统，一种是分布式电加热系统，另一种是燃气加热系统。分布式电加热系统包括两种形式的加热：柱型散热器和光管散热器。另外，采用不具备加热系统的温室作为对比处理。

利用自主研制的集成传感器（温度、相对湿度、太阳辐射强度）获取室内微气候数据，记录间隔为每10分钟。室外环境数据由温室外气象站记录。在温室内南北方向和东西方向等距选择9个位置。在每个位置，三个集成传感器在垂直方向上以0.5m的等间距排列。此外，对温室围护结构的温湿度也进行同步监测。供暖系统的进水与回水温度由设备自行记录。

图1 实验日光温室的实际生产场景以及三维结构示意图

温室通过辐射、传导、对流等方式与外界环境进行持续的换热，从而改变了温室内部的热状况。通过研究各种围护结构的热工性能，计算温室的总热损失，根据温室采暖设计标准，确定极端环境条件下日光温室的采暖热负荷（图2）。根据实际测量参数，利用SolidWorks软件建立了日光温室的几何形状。如图3所示，数值分析网格采用Mesh软件设计，针对不同的温室，网格个数从380 万~440万不等，进而利用三维瞬态模型模拟了微气候随时间的动态变化。

图2 节能日光温室内部能量转换示意图：(a)白天能量流示意图，(b)夜间能量流示意图

图3 详细的温室数值计算几何模型和网格模型

图4展示了晴天有无作物两种情况下温室太阳辐射的时间和空间异质性。从图4(b)可以看出在温室南北方向上，靠近墙体的北部，太阳辐射强度明显低于温室中部与南部，平均日截获太阳辐射强度差异分别达到39.1 %和49.6 %。垂直方向上，由上至下呈递减趋势，但太阳辐射强度差异相对较小，日平均太阳辐射强度表现为上部和中部分别高于底部6.2%和3.5%。东西方向上，平均日截获太阳辐射强度变化趋势为东部优于西部。从图4(c)可以直观得观察到，存在作物时冠层由上至下太阳辐射强度显著下降，且不同高度辐射强度差异显著，冠层上部与中部分别高于底部133.8 %和91.2 %。南北方向上，仍然是靠近墙体的北部光照强度最弱，分别低于南部和中部3.8 %和17.7 %。

图4 典型晴天节能日光温室内部光分布的日变化: (a) 温室内集成传感器布置图，(b) 空温室内光空间分布图（2023年10月4日），(c) 有冠层温室内光空间分布图（2023年12月1日）

在G14温室拉秧后，与存在作物群体的G15温室的温湿度进行比较，实验阶段两栋日光温室管理方案完全一致，并均已停止加温。从图5(a)中可以看出，在晴天和多云天气在覆盖保温被时，不包含作物群体的空温室G14的温度明显高于包含作物群体的G15温室，平均温度分别高出0.75℃和1.61℃。开启保温被后，包含作物群体的温室（G15）上午温度迅速提升，尤其在晴天，两栋温室最大温度差异在11:30时可能达到5.1 ℃，G14和G15两栋温室在白天的平均温度分别为18.8 ℃和19.8 ℃。对于多云天气而言，包含作物群体的温室温度整体低于空温室，最大温度差异在12:00达到1.8℃, G14和G15两栋温室在白天的平均温度分别为15.3 ℃和14.9 ℃。图5b说明在晴天和多云天气，作物群体的存在显著增加了温室的相对湿度，晴天G14和G15温室的相对湿度为87.0 %和92.6 %，多云天气相对湿度为87.6 %和93.8 %，分别增加了5.6 %和6.2 %。

图5 有无冠层存在的节能日光温室微气候差异: (a) 晴天（2024年2月8日）和阴天（2024年2月14日）的平均气温和 (b) 湿度

精准地计算日光温室冬季补温热负荷以及相应加温设备配套功率选型的准确性，对于温室增温与节能至关重要。基于热传递理论对日光温室主要热损失进行了计算，主要包括围护结构热损失（采光面、后坡、墙体、侧墙）、温室地面热损失以及冷风渗透热损失。结果表明：温室白天平均每小时释放的热量为165.73kW，夜晚平均每小时释放的热量为56.94kW。白天开启保温被后，通过前屋面和通风所产生的热损失相比于夜晚显著增加，而其他围护结构白天与夜晚的热损失不显著。如图6所示，白天日光温室的热损失主要通过前屋面和通风而散失，分别达到55.9 %和38.5 %，其余部分的热损失占比相对较低，累计仅达到5.6 %。夜间日光温室的热损失主要通过冷风渗透和前屋面所散失，分别达到47.4 %和33 %。地面和墙体的热损失占比达到6.5%，其次是后坡的热损失占比达到5.2 %。如图6(b)所示，温室前屋面是热量流失的主要通道，热负荷约为27.6W/m²。其次是后屋面、墙体和冷风渗透流失热量，热负荷分别为24.72W/m²，16.56W/m²和15.78W/m²。

图6 温室热耗散组成及比例: (a) 温室各围护结构的热耗散统计，(b) 各温室组成部分的热量损失强度

图7展现了不同加温装置的温室夜间12点时温度分布的侧视图和墙体的热量分布的示意图。从图中可以直观地看出利用光管散热加温的温室（G14）夜间温度明显优于其余三栋温室。从图7a中能够直观的观察到温室南北方向上的温度差异，靠近墙体部分的温度最高，从北向南，温度逐渐下降，其中靠近温室前底角出的温度最低。此外，由散热器散热的热量沿着墙体向上运行，使得前屋面内表面的温度明显高于空气温度。采用柱型散热器的温室夜间温室同样能够体现出加热装置的作用过程，但整体加热效果上相较于光管散热器较差。从墙体的温度分布上能更直观地体现这一现象，如图7c所示，光管散热器的热量分布更加均匀，而柱型散热器的热量分布较为集中，且热量的流向主要体现在垂直方向，南北方向的传播相对较光管散热器较差。

图7 不同供暖方式下日光温室温度分布: (a) G14温室, (b) G15温室, (c) CK对照温室, (d) G17温室

本研究的目的是通过实验的方法精准评估日光温室的微气候空间异质性、作物与温室环境的相互作用机制以及不同供暖系统的性能。为温室安全越冬生产、结构优化以及环境精准管控提供科学依据。

作者  

Demin Xu¹, Ruixue Liu^1,2, Yaling Liu³, Qiaoxue Dong⁴, Jinyu Zhu^2*, Yuntao Ma^1*

1 College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100091, China 

2 State Key Laboratory of Vegetable Bio-Breeding, Institute of Vegetables and Flowers, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing  100081, China 

3 Inner Mongolia Pratacultural Technology Innovation Center Co. Ltd, Inner Mongolia Autonomous Region, China 

4 College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100091, China

作者团队简介

论文第一作者为中国农业大学土地科学与技术学院博士研究生徐德敏，论文通讯作者为马韫韬教授和中国农业科学院蔬菜花卉所的朱晋宇副研究员。中国农业大学数字农业创新团队主要研究方向为植物功能-结构-环境互作的系统仿真与数字孪生、基于机器视觉的植物生长信息的数据挖掘与应用、无人机大规模育种性状快速调查、育种机器人与农用传感器创制、多源传感器融合及数字农业应用、人工智能与智慧设施农业等研究。长期招收多名硕士、博士研究生和合作博士后，有意者请联系：yuntao.ma@cau.edu.cn。

引用

Xu D, Liu R, Liu Y, et al. (2025). Precise quantification of microclimate heterogeneity and canopy group effects in actively heated solar greenhouses. Building Simulation, 18: 1043–1063.

https://doi.org/10.1007/s12273-025-1247-5

期刊介绍

Building Simulation 2008年创刊，是世界上第一本有关建筑模拟领域最新研究成果的英文学术期刊，跨多种学科领域，涉及建筑技术、土木工程、建筑学、环境工程、能源及动力工程等，致力于为中外同行提供一个高水平的学术交流平台。被SCI、EI Compendex、Scopus、CSCD、中国科技核心期刊等数据库收录。2025年SCI影响因子5.9，在JCR两个学科领域均位于Q1区；位于中国科学院期刊分区，工程技术类1区Top。