温室小气候条件直接影响作物的生长,同样作物冠层的蒸腾、呼吸作用等生理活动与作物的多孔介质特性反过来又对温室小气候产生影响。以呼和浩特市种植西芹作物的日光温室为研究对象,测试温室内温度、湿度、二氧化碳浓度等环境因子,采用传感器密集布点的方式测试作物冠层内部的温湿度,研究温室内环境因子变化规律与作物-空气间的水热耦合关系。应用计算流体力学软件对有、无作物,以及作物不同生长时期的日光温室内温湿度环境进行稳态数值模拟,分析作物-空气间温湿度分布情况,对比不同生长时期温室内部温湿度差异。针对日光温室作物冠层不同位置温湿度变化规律,及与环境的交互作用,运用Elman神经网络采用非作物区部分数据预测作物冠层不同位置的温湿度。研究结果表明:(1)白天,西芹作物冠层处温湿度由于受太阳辐射程度不同沿在垂直方向呈现递增与递减的梯度分布。夜间,作物的多孔介质特性及生理活动对自身及上方空气温湿度产生影响。(2)夜间,二氧化碳气体易在覆盖层附近聚集。室内二氧化碳变化量与温室通风、太阳辐射、作物区域相关。(3)模拟结果显示温室内温度最低、湿度最高的位置在白天出现于作物冠层底部,夜间出现于温室内靠近外界土壤的覆盖膜附近。(4)作物区对温室小气候存在影响,并且更高的作物整体温度差异较大,相对湿度较高。(5)采用8天实测数据进行训练后的Elman神经网络可通过非作物区中的部分数据预测作物冠层内部温湿度数据.并且通过与实测值的对比,一周内预测值的均方根差小于1.5。本研究在指导温室作物种植及环境控制等方面具有重要意义。