摘要
日最低气温是判断作物是否遭受低温冷害的主要因子,开展日最低气温推算在作物低温冻害保险理赔服务中具有实际应用意义.该文以贵州省为例,选取了 2016年2月10日、2023年1月31日(代表冬季)和2017年4月1日(代表春季)贵州省范围内的小时气温、遥感反演的夜间地表温度、地表高程、遥感水汽含量等多源数据,对数据进行预处理和质量控制后,采用相关分析法分析不同数据与日最低气温的线性相关关系,利用相关性显著的地表温度、经度、纬度、水汽含量和高程数据构建了 3个不同日期的日最低气温线性推算模型.经验证,使用线性显著参数构建的最优多元线性回归模型推算的2016年2月10日、2017年4月1日和2023年1月31日的最低气温平均绝对误差(MAE)分别为1.224 ℃、0.894 ℃和1.727℃,均方根误差(RMSE)分别为1.518 ℃、1.201℃和2.132℃.表明采用夜间过境的卫星遥感地表温度对推算当日的日最低气温具有较好的效果,该研究对于低温农业保险应用具有一定的实用前景.
基金项目
贵州省农委合作项目(黔农函[2017]89号)
贵州省基础研究计划(黔科合基础-ZK[2021]一般193)
贵州省基础研究计划(黔科合基础-ZK[2022]一般273)
贵州省气象局企业联合基金(QHLQLJ[2022]-01)
NETL
NSTL
维普
万方数据