简介:太阳辐射是重要的农业资源和立地环境,目前主要依靠公式计算获取,因此选择适当的计算方法是必要的。论文通过比较国内外5种太阳总辐射气候学计算结果与太阳辐射观测值,其方差平均值大小顺序为:孙治安经验公式〈朱志辉经验公式〈左大康经验公式〈翁笃鸣经验公式〈埃斯屈朗方程,因此选择孙治安经验公式Q=Qn[c+(1-c)s]为浙江省太阳总辐射的最佳计算公式。分析计算结果表明,浙江省年太阳总辐射在4332.19~4870.66MJ·m-2之间,东部沿海多,北部、西部少;多年平均年变化值呈双峰型变化,7月最大,12月或1月最小,6月份为一相对低值;以杭州站为代表分析其气候变化,发现太阳总辐射平均每10a下降20MJ·m-2。浙江省年光合有效辐射在2060.16—2310.07MJ·m-2之间;多年平均年变化呈单峰型或弱双峰型变化,分布特征与太阳总辐射类似,年际间光合有效辐射波动较小,趋势变化持平。
简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。