10.3969/j.issn.1000-6362.2017.03.003
几种模型在南方地区总辐射量估算中的精度分析
以南方地区15个辐射站1981-2014年逐日常规气象资料和大气顶层辐射(Ra)为输入参数,以辐射站观测的逐日地表总辐射量(Rs)为对照,分别利用1981-2009年气象资料以及5种经验模型(?ngstr?m-Presscott模型、Bahel模型、Bristow-Campbell模型、Chen模型和Hargreaves模型)和12种不同参数组合形式的广义回归神经网络(GRNN)建立Rs估算模型,并对以上模型模拟效果进行对比分析,利用2010-2014年数据对各模型模拟精度进行验证,最后采用相邻站点资料建立模型,使用本站数据评价模型的适用性.结果表明:经验模型中Chen模型精度最高,其次是Bahel模型,Bristow-Campbell模型与Hargreaves模型相比在大部分站点精度相差不大.当缺乏本地资料时,Bahel模型精度最高的站点有9个,而Chen模型最适宜的站点为7个;15个站中有13个站点B-C模型比Hargreaves模型精度更高,但在武汉站和赣州站,Hargreaves模型精度更高,其RMSE降低约14%.输入参数为日照百分比时GRNN模型的平均RMSE最低,优于Bahel和Chen模型,但其各站平均RMSE相差不足2%.当仅有本站气象资料时,GRNN模型与Bristow-Campbell模型和Hargreaves模型相比,其RMSE下降约14%,但使用邻近站点数据建模时,由于光滑因子在各站差异较大,GRNN模型与Bristow-Campbell模型和Hargreaves模型精度相差不大.因此,考虑到GRNN模型建模较复杂,故认为Bahel模型和Chen模型为南方地区更适宜的Rs估算模型.
地表总辐射、广义回归神经网络(GRNN)、Bahel模型、Chen模型、日照时数
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TU6;TS7
江西省教育厅资助项目GJJ151123;国家高技术研究发展计划863计划2011AA100504;国家自然科学基金51409131;江西省科技支撑计划20151BBF60013
2017-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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