【摘 要】
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为了系统分析日光温室内外气候特征的关系,向日光温室作物环境调控及小气候预报提供支持,根据冬季日光温室内小气候观测试验资料和附近气象站观测资料,利用BP神经网络方法建
【机 构】
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南京信息工程大学应用气象学院,河北省气象科学研究所,河北省气象与生态环境重点实验室,河北省高邑县气象局,沈阳区域气候中心
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为了系统分析日光温室内外气候特征的关系,向日光温室作物环境调控及小气候预报提供支持,根据冬季日光温室内小气候观测试验资料和附近气象站观测资料,利用BP神经网络方法建立3个模型,分别对3种不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征进行模拟。结果表明:3个模型气温训练值与实测值的均方根误差(RMSE)都在2℃以内,决定系数都在0.95以上;相对湿度训练值的RMSE都在2个百分点以内,决定系数均高于0.95;接受到的太阳辐射的训练值与实测值的RMSE都在16 W/m2以内,决定系数也均超过0.95。利用此模型得到的气温预测值与实测值的RMSE都在2℃以内,决定系数都在0.9以上;相对湿度预测值与实测值的RMSE都在4个百分点以内,晴天和少云-多云状况下决定系数均高于0.9,寡照状况下的决定系数略低约为0.8;接受到的太阳辐射的预测值与实测值的RMSE都在26 W/m2以内,决定系数均超过0.95。说明所建BP神经网络模型对于不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征模拟都有较高的精度,可以用于预测。
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