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        基于逐步回歸分析的日光溫室溫度預(yù)報

        2017-10-10 02:22:41劉志鵬戴海燕
        吉林農(nóng)業(yè) 2017年20期
        關(guān)鍵詞:最低氣溫日光溫室溫室

        劉志鵬,戴海燕,孫 奇,蘇 華

        (朝陽市氣象局,遼寧朝陽122000)

        基于逐步回歸分析的日光溫室溫度預(yù)報

        劉志鵬,戴海燕,孫 奇,蘇 華

        (朝陽市氣象局,遼寧朝陽122000)

        研究日光溫室內(nèi)氣象要素的觀測資料,選取影響溫室內(nèi)溫度變化的相關(guān)氣象因子,通過逐步回歸分析方法建立溫室內(nèi)溫度預(yù)測模型。研究得出日光溫室內(nèi)溫度變化的預(yù)測方程,為實現(xiàn)對溫室生產(chǎn)的合理調(diào)控提供了可靠的理論依據(jù)。

        日光溫室;溫度;逐步回歸;預(yù)測

        日光溫室作為設(shè)施農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的主體項目,其本身是一個封閉的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng),它的內(nèi)部溫度、濕度、CO2濃度等環(huán)境稱為小氣候。這種小氣候環(huán)境條件是由光照、室內(nèi)外溫度和濕度等因素決定的,各因素之間相互依賴,互相作用,共同影響作物的生長發(fā)育,進而影響作物的產(chǎn)量與品質(zhì),因此適宜的環(huán)境對于作物生長特別重要[1]。本文利用逐步回歸數(shù)學(xué)模型開展日光溫室內(nèi)溫度的數(shù)值模擬,為作物生長環(huán)境的調(diào)控和優(yōu)化提供客觀可靠的科學(xué)依據(jù)。

        1 溫室內(nèi)溫度預(yù)測

        1.1 逐步回歸分析預(yù)測方法及步驟

        逐步回歸分析法是指運用回歸分析原理采用雙檢驗原則,逐步引入和剔除自變量而建立最優(yōu)回歸方程的優(yōu)選方法。具體含義是:

        1.1.1每步有二個過程 即引進變量和剔除變量,且引進變量和剔除變量均需作F檢驗后方可繼續(xù)進行,故又稱為雙重檢驗回歸分析法。

        1.1.2引入變量 引入變量的原則是未引進變量中偏回歸平方和最大者并經(jīng)F顯著性檢驗,若顯著則引進,否則終止。

        1.1.3剔除變量 剔除原則是在引進的自變量中偏回歸平方和最小者,并經(jīng)F檢驗不顯著,則剔除。

        1.1.4終止條件 即最優(yōu)條件,再無顯著自變量引進,也沒有不顯著自變量可以剔除,這也是最優(yōu)回歸方程的實質(zhì)。

        1.2 相關(guān)因子的選取及預(yù)測方程的建立

        根據(jù)逐步分析建模原理,確定因變量Y,自變量X,建立因變量與自變量回歸數(shù)學(xué)模型(式1)。

        影響日光溫室內(nèi)溫度變化的因子很多,例如,室外最高、最低氣溫,室內(nèi)最高、最低氣溫,室外天氣狀況,日照時數(shù),室外風(fēng)力,室內(nèi)外相對濕度等[2]。通過對溫室內(nèi)作物生產(chǎn)期逐日觀測資料進行相關(guān)性分析,選取6個室內(nèi)外顯著相關(guān)氣象要素作為預(yù)報相關(guān)因子[3],分別定義為,,,,,。即,:前日室內(nèi)最高氣溫實測值;:前日室內(nèi)最低氣溫實測值;:當日室外最高氣溫預(yù)報值;:當日室外最低氣溫預(yù)報值;:當日總云量預(yù)報值;:當日日照時數(shù)預(yù)報值。

        1.2.1溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)測根據(jù)上述逐步回歸分析方法,令為當日室內(nèi)最高氣溫預(yù)報值,通過最優(yōu)分析求解得出影響室內(nèi)最高氣溫變化的顯著因子為,,,被引進;其他兩個因子、被剔除。同時求得0=23.0,1=-0.04,2=0.15,3=0.07,4=0.62。故此得到溫室內(nèi)最高氣溫預(yù)報方程(式2)。

        1.2.2溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)測同理,按上述方法、步驟求解得出溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報方程(式3)。

        1.3 預(yù)測方程的檢驗及存在的問題與不足

        對預(yù)測方程的準確程度的檢驗,通過采用預(yù)測方程的預(yù)報準確率來計算核實,其具體的檢驗方法為:

        根據(jù)上述建立的預(yù)測模型,利用預(yù)報準確率對2016年10月遼西地區(qū)日光溫室內(nèi)最高、最低氣溫進行預(yù)報檢驗。檢驗結(jié)果:溫室內(nèi)最低氣溫的預(yù)報準確率最低為83.7%,最高氣溫的預(yù)報準確率為94.9%。根據(jù)檢驗結(jié)果可以看出,室內(nèi)最低氣溫預(yù)報與實際偏差稍大,由觀測站數(shù)據(jù)記錄可知,對于溫室內(nèi)氣溫預(yù)測在考慮影響其變化的主要氣象要素外,也要認真考慮室外天氣狀況,根據(jù)晴天、多云、陰雨雪等不同天氣對預(yù)測結(jié)果做人工訂正。

        2 結(jié)語

        本文總結(jié)歸納了影響日光溫室內(nèi)氣象條件變化的顯著因子,利用逐步回歸分析方法,建立了溫室內(nèi)最高氣溫、最低氣溫預(yù)測模型。預(yù)報準確率較好,能夠客觀的為溫室生產(chǎn)提供科學(xué)的氣象依據(jù)。在一定程度上對設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展起到了防災(zāi)、減災(zāi)、增產(chǎn)的作用[4]。同時,溫室內(nèi)溫度預(yù)測受外界氣象條件影響密切,陰雨雪天氣條件下,溫室內(nèi)溫度預(yù)測與實際波動幅度增大。

        [1]崔建云,董晨娥,左迎之,等.外部環(huán)境氣象條件對日光溫室氣象條件的影響[J].氣象,2006,32(03):101-106.

        [2]吉中禮,崔鴻文.塑料大棚小氣候變化規(guī)律分析[J].西北農(nóng)業(yè)學(xué)報,1997,6(01):61-64.

        [3]高效梅,崔建云,馬守強.濰坊市大棚蔬菜生產(chǎn)氣象預(yù)報服務(wù)系統(tǒng)[J].山東氣象,2005,25(03):28-29.

        [4]郜慶爐,段愛旺,梁云娟.日光溫室內(nèi)溫光條件對農(nóng)作物種植制度影響[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2004(01):109-113.

        S165

        A

        10.14025/j.cnki.jlny.2017.20.050

        劉志鵬,碩士,高級工程師,研究方向:氣象技術(shù)保障。

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