本发明属于预测目的的处理系统或方法领域，具体涉及一种基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法、装置及其应用。
背景技术：
1、日光温室的类型多种多样，不同的温室类型造成了性能的千差万别，而日光温室的性能不仅取决于其结构和材料，还与特定地区的地理位置和气候特征密切相关。在实际生产中，日光温室经常遇到其实际性能与作物温度要求不匹配的挑战，这种不匹配导致了大量新建温室的季节性闲置和浪费，从而影响了温室产业的健康发展。显然，如果在建设初期没有进行合理的理论模拟和分析，盲目推广新型太阳能温室将造成资金和资源的巨大浪费。因此，因地制宜地选择适宜的日光温室类型，优先利用自然资源实现越冬生产，成为科研人员共同的研究目标。
2、温室环境是一个受辐射、风速、风向、温度、湿度等多种因素影响的复杂、非线性、动态系统。空气温度的变化主要来自于温室内外环境与围合结构之间的换热过程，它通过影响光合作用、呼吸作用、蒸腾作用以及细胞分裂和伸长来显著影响植物的生长、品质和形态。因此，认为空气温度是衡量温室能否满足作物生长需要的重要指标。
3、在空气预测方面，前人通过建立统计模型、神经网络模型、物理模型和混合模型等方法预测了日光温室内的温度。回顾已有的研究，无论是利用仿真工具对现有或设计的温室进行性能评估以验证设计目标的实现水平，还是基于仿真结果对温室结构进行优化，这些研究都是以完成所有温室设计为前提，然后再进行后续的分析研究。温室预测模型的应用仅限于已有温室的地区，无法利用这些模型对其他地区的日光温室适应性进行预测分析。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是如何在推广某种新型日光温室建造前期准确预测其在不同地区的适应性。
2、本发明将试验测试与动态模拟相结合，建立日光温室的cfd（计算流体动力学，computational fluid dynamics）模型。通过对日光温室在不同地区的应用和性能进行预测和分析，为各种类型日光温室的适宜性模拟分析提供了新的研究方法。
3、本发明首先提供一种基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法，包括如下步骤：
4、s1、获取在任意地区采集的与拟建日光温室规格相同的现有日光温室的内外环境参数数据；
5、s2、输入拟建日光温室的结构参数数据；
6、s3、建立拟建日光温室的二维模型；
7、s4、建立拟建日光温室的cfd模型；
8、s5、接收由气象站点上传的所述拟建日光温室所处的目标地区的气象数据并处理；
9、s6、以处理后的目标地区气象数据运行所述拟建日光温室的cfd模型，预测拟建日光温室是否适合在目标地区建设。
10、上述方法中，s1中所述内外环境参数数据包括：包含空气温湿度和太阳辐射照度在内的现有日光温室所处地区的气象数据，以及在所述现有日光温室内实测的温室内空气温湿度数据、温室地面温度数据、后墙的墙体表面温度数据以及各围护结构的热通量数据。
11、上述方法中，s1中所述内外环境参数数据测定频率可为10分钟/次，测24小时。
12、上述方法中，s2中所述结构参数数据包括跨度、脊高、前屋面形状及角度、后墙厚度以及高度、后屋面角度、长度、防寒沟宽度数据。
13、上述方法中，s3所述建立拟建日光温室的二维模型为利用所述拟建日光温室的结构参数数据按与实际尺寸1﹕1比例建立的二维模型。
14、所述二维模型可以通过本领域中已知的三维计算机辅助设计软件获得，例如cad，solidworks等。
15、上述方法中，采用solidworks，所述s3的具体步骤如下：
16、s3-1、以所述拟建日光温室的结构参数在solidworks软件的草图模式中绘制出所述拟建日光温室的骨架结构；
17、s3-2、退出草图模式，选择骨架结构各部分的边执行“填充”命令，使得日光温室内后墙、空气、土壤、防寒沟等各部分形成“面”；
18、s3-3、将步骤s3-2得到的文件存为sat格式，得到拟建日光温室的1﹕1二维模型。
19、上述方法中，所述s4为基于步骤s3建立的所述拟建日光温室的1﹕1二维模型进行的所述拟建温室内温度场的模拟，得到拟建日光温室的cfd模型。
20、上述方法中，所述s4包含如下步骤：
21、s4-1、将所述拟建日光温室的1﹕1二维模型导入到autodesk cfd软件；
22、s4-2、在设计分析栏中设定所述拟建日光温室各部分材料；
23、s4-3、基于s1步骤中获取的所述气象数据，根据日光温室内热量传递过程，确定各围护结构需要添加的边界条件，设置换热系数时同时添加参考温度，取值同所述气象数据中的空气温度；
24、s4-4、基于s1步骤中获取的所述气象数据，给所述拟建日光温室内空气、土壤、墙体设定初始的基础静温；
25、s4-5、对所述拟建温室各部分进行网格划分，得到划分好网格的模型；
26、s4-6、求解：打开所述划分好网格的模型中的流动、传热，设置地球的重力方向为（0，-1，0），求解模式为瞬态，时间步长设置为600s，停止时间为86400s，共运行的时间步数144步，获得拟建日光温室的cfd模型。
27、上述方法中，所述s4还包括验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度的步骤，为以s4-6得到的所述拟建日光温室的cfd模型求解，导出s1步骤中对所述现有日光温室内实测时若干实测点的温度的模拟值，与相应实测点的实测温度进行对比，验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度。
28、上述方法中，验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度的评价指标可为决定系数，以公式1、公式2、公式3和公式4计算：
29、mbe=公式1
30、mae=公式2
31、rmse=公式3
32、r2=1-公式4
33、式中，为温室地面或墙体表面太阳辐射模型计算值，单位为w/m2；为测量温室地面或墙体表面的太阳辐射值，单位为w/m2；为温室地面或墙体表面实测太阳辐射的平均值，单位为w/m2；n表示一天内温室地面或温室壁面的太阳辐射数据总量。
34、上述方法中，所述决定系数在0.8以上时，所述拟建日光温室的cfd模型能够准确反应出所述拟建日光温室在不同时刻下温度场的分布和热量的交换情况。
35、上述方法中，所述s5包括如下步骤：
36、s5-1、接收由气象站点上传的所述拟建日光温室所处的目标地区的气象数据，所述目标地区的气象数据包括室外温度、太阳辐射照度的实测数据，其中所述实测数据包括以10分钟的时间间隔测量的测试值；
37、s5-2、以近十年的所述目标地区气象数据为基础，整理出目标地区典型气象年数据库；
38、s5-3、基于地面太阳辐射量推算出墙体表面太阳辐射量，采用公式5、公式6、公式7、公式8、公式9和公式10：
39、 δ=23.45×sin[360°(284+n)/365] 公式5 τ=(12-t)×15°+(120°-ψ) 公式6 sinh=sinφsinδ+cosφcosδcosτ 公式7 sinα=cosδsinτ/cosհ 公式8 <![cdata[s<sub>g</sub>=s'×t×sinh]]> 公式9 <![cdata[s<sub>w</sub>=s'×t×cosh×cos(α-γ)]]> 公式10
40、式中， δ为太阳赤纬角，单位为°； n为按天数顺序排列的积日，1月12日为12，13日为13； τ为太阳时角，单位为°； t为北京时间，计算时间步长为1/6 h，单位为h； ψ为当地经度，单位为°； φ为当地纬度，单位为°； h为太阳高度角，单位为°； α为太阳方位角，单位为°；式中， sg为地面接收的太阳辐射量，单位为w/㎡； sw为后墙接收的太阳辐射量，w/㎡； s'为太阳光线通过大气层到温室前屋面表面的太阳辐射量，单位为w/㎡；前屋面透过率取值为65%； t为日光温室薄膜在不同屋面角下的透光率，%； γ为日光温室方位角，南偏西为正，偏东为负，正南为零，单位为°。
41、上述方法中，所述s6的步骤如下：
42、s6-1、在所述拟建日光温室的cfd模型中输入s5处理后的所述目标地区的墙体表面太阳辐射量和地面太阳辐射量，同时将前屋面的换热系数参考温度设定为所述目标地区的空气温度；
43、s6-2、打开所述拟建日光温室的cfd模型中的流动、传热，设置地球的重力方向为（0，-1，0），求解模式为瞬态，求解，根据作物生长的适宜温度来判断该类型日光温室是否适宜在目标地区推广。
44、本发明进一步提供一种基于cfd预测日光温室的地区适应性的装置，所述装置包括：
45、内外环境参数数据获取模块，用于获取在任意地区采集的与拟建日光温室规格相同的现有日光温室的内外环境参数数据；
46、结构参数数据获得模块，用于获得拟建日光温室的结构参数数据；
47、二维模型构建模块，用于建立拟建日光温室的二维模型；
48、cfd模型构建模块，用于建立拟建日光温室的cfd模型；
49、气象数据分析模块，用于获取并处理所述拟建日光温室所处的目标地区的气象数据；
50、预测模块，用于以处理后的目标地区气象数据运行所述拟建日光温室的cfd模型，预测拟建日光温室是否适合在目标地区建设。
51、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法。
52、本发明还提供上述方法、上述装置或上述电子设备指导温室推广中的应用。
53、本发明的方法基于通过试验测试与动态模拟相结合的方法，可对拟建日光温室在还未建设该类温室的地区的适应性进行了分析，为各类型日光温室的适宜性模拟分析提供了新的研究方法，在建设初期进行合理的理论模拟和分析，避免盲目推广新型太阳能温室将造成资金和资源的巨大浪费。
1.一种基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：s1中所述内外环境参数数据包括：包含空气温湿度和太阳辐射照度在内的现有日光温室所处地区的气象数据，以及在所述现有日光温室内实测的温室内空气温湿度数据、温室地面温度数据、后墙的墙体表面温度数据以及各围护结构的热通量数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：s3所述建立拟建日光温室的二维模型为利用所述拟建日光温室的结构参数数据按与实际尺寸1﹕1比例建立的二维模型。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于：所述s4为基于步骤s3建立的所述拟建日光温室的1﹕1二维模型进行的所述拟建温室内温度场的模拟，得到拟建日光温室的cfd模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述s4还包括验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度的步骤，为以得到的所述拟建日光温室的cfd模型求解，导出s1步骤中对所述现有日光温室内实测时若干实测点的温度的模拟值，与相应实测点的实测温度进行对比，验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度；验证所述拟建日光温室的cfd模型准确度的评价指标为决定系数，以公式1、公式2、公式3和公式4计算：
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于：所述s5包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述s6的步骤如下：
8.一种基于cfd预测日光温室的地区适应性的装置，其特征在于：所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法。
10.权利要求1-7任一所述基于cfd预测日光温室的地区适应性的方法、权利要求8所述装置或权利要求9所述电子设备在指导温室推广中的应用。
