VPD 和 DLI 实验室 — 验证湿度和光照时间序列

从结果开始

合成日的空气汽压差 (VPD) ≈ 1.584 kPa，日光积分 (DLI) ≈ 11.52 mol m⁻² day⁻¹。温度为 25°C，相对湿度为 50%。光合有效辐射 (PPFD) 从 08:00 到次日午夜为 200，其余时间为 0。这些是用于检查单位和积分的虚拟输入，并非实际测量值。

请阅读 CEA 概述 以了解系统边界。本实验室计算环境参数，但不预测产量或控制设备。

空气 VPD 需要温度和湿度

使用 FAO-56 饱和蒸汽压关系式，公式 11，其中 T 单位为 °C，压力单位为 kPa：

在 25°C 时，约等于饱和蒸汽压 3.168 kPa，在 50% 相对湿度下约为 1.584 kPa。将此非线性方程应用于日均输入值一次，通常与在每个时间戳计算平均值的结果有所不同。

由于未提供叶片温度，因此这不是叶片到空气的 VPD。 也不是蒸腾作用模型。在将解释扩展到植物响应之前，请参考密歇根州立大学的VPD讨论。

DLI根据每个时间间隔的持续时间对其进行加权

根据普渡大学的DLI解释，对一天内的PPFD进行积分。每个CSV行提供的是时间间隔平均PPFD，而不是用于梯形插值的瞬时读数。

持续时间以秒为单位：200 × 16 × 3600 / 1e6 = 11.52。分割一个时间间隔而不改变其平均值，总和保持不变。

对于这些不等长的时间间隔，将行计数平均值乘以 24 小时是不正确的。瞬时测量需要单独指定插值和最大间隙策略。

输入合同

温度和光照限制是教学模型的选择，并非作物推荐或通用有效范围。空白值、NaN、无穷大、负光照、重叠、间隙、反向行和不完整日期均被拒绝。夏令时转换不在固定的 24 小时模型范围内。实际测量还需要位置、校准和传感器响应记录。

运行完整实验

解压实验 ZIP 文件，然后在其目录中运行以下命令。Python 3.10+ 和标准库即可满足要求；无需其他软件包或网络访问。上方的浏览器面板无需在本地安装 Python。以下本地运行步骤为可选操作。

python3 generate.py
python3 experiment.py synthetic.csv > result.json
python3 -m unittest -v

generate.py 用于重新生成合成 CSV 文件；编辑输入前请保存一份单独的副本。分析器以 JSON 格式输出区间 VPD 和累积光照量。请比较 expected.json 和 manifest.json 中的文件哈希值和合约。

计算核心如下；experiment.py 包含完整的可执行文件，包括验证部分。

es = 0.6108 * math.exp(17.27 * temp_c / (temp_c + 237.3))
air_vpd_kpa = es * (1 - rh_pct / 100)
dose_mol_m2 += ppfd * interval_seconds / 1_000_000

更改、中断和验证

1. 将所有 RH 值设置为 100。VPD 变为零；DLI 保持为 11.52。

2. 将光照周期的 PPFD 减半。DLI 变为 5.76，而 VPD 保持不变。

3. 删除一个光照区间。分析器会拒绝该间隙，而不是返回误导性的总数。

4. 输入 RH 值 0.5 。可接受的值为 0.5%，约等于 3.15 kPa。如果您原本想取 50%，范围检查无法检测到单位错误。

提供的 12 项测试涵盖了四舍五入的独立参考值、饱和度、比例光照变化、区间分割、无效输入和缺失覆盖。通过这些测试并不代表作物已通过验证。相等的日光积分 (DLI) 并不意味着相同的生长量。

继续进行温度测量和采样：确定将实际读数转换为此区间格式时会丢失哪些信息。