[发明专利]一种基于天气预报描述性数据量化日照时数的方法

摘要

本发明公开了一种基于天气预报描述性数据量化日照时数的方法，根据天气预报的天气类型采用七分法得到未来的相对日照时数n/NPAR，将得到的n/NPAR和天气预报的日最高温度Tmax、日较差TR带入预测模型，计算得到相对日照时数预测值n/NPRE，基于待测站点的经纬度信息和预测当日对应的日序数J计算最大可能日时数N，将相对日照时数预测值n/NPRE与最大可能日时数N相乘即可得到日照时数的预测值nPRE。本发明减少了采用天气类型分类查表确定相对日照时数方法所导致的误差，在利用天气预报中天气描述信息基础上，充分利用天气预报中精度较高的温度等信息，改进了相对日照时数的量化方法，实现了更为精细的日照时数划分，进而显著地提高了日照时数的计算精度。

主权项

1.一种基于天气预报描述性数据量化日照时数的方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)根据天气预报的天气类型采用七分法得到未来的相对日照时数n/NPAR；(2)将得到的n/NPAR和天气预报的日最高温度Tmax、日较差TR带入预测模型n/N＝f(Tmax,TR,n/NPAR)，计算得到相对日照时数预测值n/NPRE；所述预测模型的建立包括以下步骤：①收集站点逐日的历史天气实测数据和历史天气预报数据，所述历史天气实测数据包括日最高温度Tmax、日最低温度Tmin和实际日照时数n，日较差TR为日最高温度减去日最低温度；②按照七分法将站点的历史天气预报数据中的天气类型分类量化得到逐日的相对日照时数的查表值n/NPAR；③基于站点经纬度信息和对应的日序数J计算该站点每天的最大可能日照时数N，并结合历史天气实测数据的实际日照时数n，计算历史逐日的相对日照时数n/NOBS；④以n/NOBS为目标值，查表值n/NPAR、历史天气实测数据的日最高温度Tmax、日较差TR为输入因子，运用符号回归算法，建立n/NOBS与n/NPAR、Tmax、TR三个自变量之间的数据表达式n/N＝f(Tmax,TR,n/NPAR)，完成模型建模工作；(3)基于待测站点的经纬度信息和预测当日对应的日序数J计算最大可能日照时数N；(4)将相对日照时数预测值n/NPRE与最大可能日照时数N相乘即可得到日照时数的预测值nPRE。