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Updated: Jun 18, 2025
08:39
Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment
Published on: October 28, 2022
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中国太阳能温室中的土壤边际效应和LSTM模型
Weiwei Cheng1, Changchao Wang2, Yu Wang2
1College of Urban and Rural Construction, Shanxi Agricultural University, No.1, Mingxian South Road, Taigu District, Jinzhong 030801, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 27, 2024
概括
太阳能温室可以通过冬季种植来应对粮食危机. 这项研究绘制了土壤温度区的地图,发现低温区需要加热,而其他地区保持稳定,为未来的气候控制农业提供信息.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 环境科学 环境科学
- 气候科学 气候科学
背景情况:
- 全球粮食危机需要创新的农业解决方案,如太阳能温室,用于反季节栽培.
- 了解土壤热环境对于在太阳能温室中冬季优化作物产量至关重要.
- 关于太阳能温室内土壤热力学现有的知识仍然有限,特别是在过冬期间.
研究的目的:
- 在过冬期间全面分析太阳能温室内的土壤热环境.
- 识别温室地板上的不同温度区域及其特征.
- 评估理论,实验和深度学习模型对预测和管理土壤温度的有效性.
主要方法:
- 利用理论分析,实验测量和数值模拟 (流体模型).
- 使用深度学习 (LSTM模型) 进行土壤温度预测.
- 研究了温室内的不同区域和深度的土壤温度分布.
主要成果:
- 在温室地板上确定了三个不同的热带:低温 (11.0619.05 °C),恒温 (≥18.29 °C) 和高温 (≥19.29 °C).
- 低温区从南部脚部延伸2.6米,需要人工加热.
- 土壤温度在约45厘米深处稳定,模型显示出良好的预测准确性.
结论:
- 该研究提供了详细的了解太阳能温室在过冬期间的土壤热环境.
- 开发的Fluent和LSTM模型可以有效地预测和帮助控制全年栽培的土壤温度.
- 这些发现为优化农作物生产和太阳能温室的供暖系统提供了关键数据和理论支持,特别是在极端气候下.
