菏澤冬季日光溫室內(nèi)最低氣溫預測方法的對比研究

doi:10.3969/2015jms.0061

首頁 > 過刊瀏覽>2016年第36卷第5期 >697-702. DOI:10.3969/2015jms.0061

菏澤冬季日光溫室內(nèi)最低氣溫預測方法的對比研究
DOI:
                        10.3969/2015jms.0061
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
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基金項目:公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201206020）；山東省氣象局課題（2013sdqx11）

Comparative study on forecasting methods of minimum temperature in solar greenhouse of Heze in winter

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利用2012/2013年冬季菏澤巨野日光溫室內(nèi)外的逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、日照時數(shù)和最大風速等氣象觀測資料，采用相關分析法確定了影響溫室內(nèi)最低氣溫的關鍵氣象因子，采用逐步回歸法和主成分分析法分別建立溫室內(nèi)最低氣溫預報模型，并用2013/2014年冬季的氣象數(shù)據(jù)檢驗評價兩種預報模型的差異。結果表明：（1）溫室內(nèi)最低氣溫與當天溫室內(nèi)外及前1 d溫室內(nèi)外的氣溫、相對濕度、日照時數(shù)等相關性比較顯著。（2）兩種方法建立的預報模型均通過了α=0.01的顯著性檢驗，逐步回歸法所建預報模型得到的整個冬季預測值與實測值的相關系數(shù)為0.82，平均絕對誤差僅為0.9℃，平均相對誤差僅為9%；而主成分分析法所建的預報模型得到的整個冬季預測值與實測值的相關系數(shù)為0.58，平均絕對誤差為1.8℃，平均相對誤差為15%。由此表明，用逐步回歸法所建的溫室內(nèi)最低氣溫預報模型的準確度高于主成分分析法，可滿足預測冬季溫室內(nèi)最低氣溫的業(yè)務需求。

Abstract:

Based on the meteorological observation data including daily mean temperature, the maximum temperature, the minimum temperature, relative humidity, sunshine hours and the maximum wind speed of solar greenhouse in Juye during winter of 2012-2013,the main meteorological factors affecting the minimum temperature of solar greenhouse were determined by using correlation analysis, the forecast model of the minimum temperature was established by using stepwise regression analysis and principal component analysis, and the difference of the two forecast models was tested with the winter meteorological data during 2013-2014. Results show:(1) a significant correlation existed among the minimum temperature, temperature, relative humidity, sunshine of the day and the last day inside and outside the solar greenhouse.(2)All forecast models have all passed the significance and verification test(p<0.01). The correlation coefficient, average absolute error, the average relative error of forecast models using stepwise regression and principal component analysis were 0.82 and 0.58, 0.9℃ and 1.8℃, 9% and 15%, respectively, which indicated that the higher forecast accuracy of stepwise regression makes it meet the business requirement for forecast the minimum temperature of solar greenhouse in winter.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

李瑞英,任崇勇.菏澤冬季日光溫室內(nèi)最低氣溫預測方法的對比研究.氣象科學,2016,36(5):697-702 LI Ruiying, REN Chongyong. Comparative study on forecasting methods of minimum temperature in solar greenhouse of Heze in winter. Journal of the Meteorological Sciences,2016,36(5):697-702

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收稿日期:2015-05-19
最后修改日期:2015-07-27
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在線發(fā)布日期: 2016-11-01
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