【其他行业标准】 日光温室气象要素预报方法

ICS07.060
中华人民共和国气象行业标准
QX/T391—2017
日光温室气象要素预报方法
Meteorological element forecast method of heliogreenhouse2017-10-30发布
中国气象局发布
2018-03-01实施
规范性引用文件
术语和定义
预报要素与时效
预报模型构建
相关气象因子计算方法
附录A（规范性附录）
附录B(资料性附录)
附录C(资料性附录)
参考文献
天气类型划分方法，
小时预报模型构建备选因子
日预报模型构建备选因子
QX/T391—2017
本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草。本标准由全国农业气象标准化技术委员会（SAC/TC539)提出并归口。本标准起草单位：山东省气候中心、河北省气象科学研究所。本标准主要起草人：薛晓萍、李楠、李鸿怡、陈辰、魏瑞江。QX/T391—2017
1范围
日光温室气象要素预报方法
QX/T391—2017
本标准规定了日光温室气温与地温的预报要素与时效、预报模型及相关气象因子计算方法本标准适用于日光温室气象要素预报。2
规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。QX/T55—2007
QX/T61—2007
QX/T65—2007
3术语和定义
地面气象观测规范第11部分：辐射观测地面气象观测规范
第17部分：自动气象站观测
地面气象观测规范
下列术语和定义适用于本文件
heliogreenhouse
日光温室
第21部分：缺测记录的处理和不完整记录的统计以太阳辐射为主要能量来源，东、西、北三面为保温围护墙体，南坡面以塑料薄膜覆盖，主要用于园艺作物生产的设施，
注：改写QX/T261—2015，定义3.2。4预报要素与时效
4.1预报要素
小时预报要素宜为日光温室内逐小时气温、地表温度和10cm地温。日预报要素宜为日光温室内日最高气温、日最低气温。预报时效
预报时间尺度宜分为小时尺度和日尺度。预报时效为1h～72h。
预报模型构建
5.1建模原则
预报模型宜按温室作物生长季内不同月份、不同天气类型和不同时间段分别构建5.1.2
关气类型宜根据日照百分率划分为晴、多云、阴关三种类型，关气类型划分方法见附录A。QX/T391—2017
逐小时预报，每日以24时制，从00：00（24：00）至23：00，时间序数依次记为0，1，2，，23。逐小时预报可按三个时段构建预报模型，宜以揭帘、盖帘时间以及00：00为界限。用于模型构建的样本数应不小于30个。模型构建宜采用逐步回归方法，模型应通过0.05显著性检验。5.2预报模型自变量备选因子
小时预报模型备选因子包括日内小时序数、太阳高度角、温室内外气温、温室内空气相对湿度和温室内地表温度等要素。
日预报模型备选因子包括温室内外气温、温室内空气相对湿度和温室内地表温度等要素。5.3预报模型
小时预报模型
型为：bzxz.net
未来1h～24h气象要素小时预报模型构建备选因子参见附录B中表B.1和表B.2，预报模Zal.hl..
Hl, =alo+
式中：
取值为1、2、3，分别表示未来1h～24h的00：00（24：00)至揭帘、揭帘至盖帘以及盖帘至23：00三个时段；
型为：
未来1h～24h的三个时段小时预报对象，包括温室内气温，单位为摄氏度（℃）；地表温度，单位为摄氏度（℃）；10cm地温，单位为摄氏度（℃）；回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来1h～24h小时预报模型自变量；未来1h~24h小时预报模型自变量个数未来25h48h气象要素小时预报模型构建备选因子参见附录B中表B.3和表B.4.预报模H2,=a20-
式中：
取值为1、2、3，分别表示未来25h～48h的00：00(24：00）至揭帘、揭帘至盖帘以及盖帘至23：00三个时段；
型为：
未来25h～48h的三个时段小时预报对象，包括温室内气温，单位为摄氏度（℃）；地表温度，单位为摄氏度（℃)；10cm地温，单位为摄氏度（℃)；回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来25h～48h小时预报模型自变量；未来25h～48h小时预报模型自变量个数未来49h～72h气象要素小时预报模型构建备选因子参见附录B中表B.5和表B.6，预报模83
H3,=a3+
（3）
式中：
QX/T391—2017
取值为1、2、3，分别表示未来49h～72h的00：00（24：00）至揭帘、揭帘至盖帘以及盖帘至23：00三个时段；
未来49h～72h的三个时段小时预报对象，包括温室内气温，单位为摄氏度（℃）；地表温度，单位为摄氏度（℃）；10cm地温，单位为摄氏度（℃）；回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来49h～72h小时预报模型自变量；未来49h～72h小时预报模型自变量个数日预报模型
未来1h24h气象要素日预报模型构建备选因子参见附录C,预报模型为：D1=bl。+6ld1
式中：
未来1h～24h日预报对象，包括日最高气温，单位为摄氏度（℃），日最低气温，单位为摄氏度(℃)；回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来1h～24h日预报模型自变量；未来1h～24h日预报模型自变量个数。未来25h～48h气象要素日预报模型构建备选因子参见附录C，预报模型为：62gd2
D2=b2。十
式中：
（5）
未来25h～48h日预报对象，包括日最高气温，单位为摄氏度（℃），日最低气温，单位为摄氏度(℃)；
回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来25h～48h日预报模型自变量：未来25h～48h日预报模型自变量个数。未来49h～72h气象要素日预报模型构建备选因子参见附录C，预报模型为：D3=b3。+
式中：
未来49h～72h日预报对象，包括日最高气温，单位为摄氏度（℃），日最低气温，单位为摄氏度(℃）；
回归常数，无量纲；
回归系数，无量纲；
未来49h72h日预报模型自变量；未来49h～72h日预报模型自变量个数。6相关气象因子计算方法
6.1预报所需观测数据均采用北京时，以北京时20：00为日界进行统计。3
QX/T391—2017
日平均值和日极值按QX/T61一2007中6.2的规定计算。缺测部分按QX/T65一2007中5.3和6.1的规定处理。6.3
6.4太阳高度角计算方法应符合QX/T55一2007附录F中的规定。4
附录A
(规范性附录）
天气类型划分方法
表A.1给出了预报模型构建的天气类型划分方法。表A.1
天气类型
阴(雨、雪)天
日照百分率的计算公式为：
天气类型划分方法
×100%
式中：
日照百分率，单位为百分率（%），取整数；天气类型划分方法
60%<日照百分率
QX/T391—2017
20%<日照百分率≤60%
日照百分率≤20%
..(A.1)
Ts——日照时数，单位为小时(h)；TA—可照时数，单位为小时(h)，计算方法应符合QX/T55—2007附录F中的规定。5
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