文献类型：期刊文章

作　　者：蔡元刚[1] 王明田[2,3] 蔡怡亨[4] 刘雅琳[1] 陈东东[5]

Cai Yuan-gang;WANG Ming-tian;CAI Yi-heng;LIU Ya-lin;CHEN Dong-dong(Mianyang Meteorological Bureau,Mianyang 621000,China;Sichuan Meteorological Observatory,Chengdu 610072;Water-Saving Agriculture in Southern Hill Area Key Laboratory of Sichuan Province,Chengdu 6l0066;Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044;The Agrometeorological Center of Sichuan Province,Chengdu 610072)

机构地区：[1]绵阳市气象局,绵阳621000 [2]四川省气象台,成都610072 [3]南方丘区节水农业研究四川省重点实验室,成都610066 [4]南京信息工程大学,南京210044 [5]四川省农业气象中心,成都610072

出　　处：《中国农业气象》

基　　金：农业农村部西南山地农业环境重点实验室开放基金(AESMA-OPP-2019006);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目(省重实验室2018-重点-05-01)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：9

起止页码：543-556

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用四川省6个辐射观测站2016?2018年日总辐射和地面气象资料,应用"个案排秩"、一元线性回归和逐步回归方法,建立四川省日总辐射计算模型(模型Ⅰ),并按日照时数是否为0建立有日照总辐射计算模型(模型Ⅱ)和无日照总辐射计算模型(模型Ⅲ)。结果表明:模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ均通过0.01水平显著性检验;模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ回代检验的MAPE分别为12.62%、10.02%、16.34%,NRMSE分别为16.17%、12.23%、28.40%;4个典型日应用这3个模型的MAPE分别为7.59%、4.50%、36.53%,NRMSE分别为9.22%、5.93%、40.98%;对于4个典型日在日照时数为0时不用模型Ⅲ而改用模型Ⅰ、日照时数不为0时用模型Ⅱ,其MAPE为5.79%、NRMSE为7.47%,比全部资料用模型Ⅰ模拟分别提高1.80个和1.75个百分点。建立的3个日总辐射计算模型均具有应用价值;四川省日总辐射最佳模拟方法是日照时数为0时用模型Ⅰ计算,日照时数不为0时用模型Ⅱ计算;海拔、天气状况和日照长短决定四川各地日总辐射量的大小,其中海拔和天气状况是造成四川各地日总辐射差异的主要因素。

关 键 词：四川  日总辐射  正态得分  气象因子 数值模拟

分 类 号：P422[大气科学类]