evaluateClimateModelHps脚本

这段代码与之前的evaluateClimateModelLed代码非常相似，但它是用于评估在HPS（高压钠灯）补光条件下GreenLight模型的气候模拟性能。代码通过加载2010年在荷兰Bleiswijk进行的试验数据，模拟温室中的气候条件（如温度、湿度和CO₂浓度），并将模拟结果与试验数据进行比较。以下是代码的详细解释：

1. 代码背景

研究背景：代码基于Katzin等人的研究（2020），该研究评估了在LED和HPS（高压钠灯）补光条件下温室的气候模拟性能。
数据来源：代码需要从外部数据文件（dataLED.mat 和 dataHPS.mat）加载试验数据，这些数据可以通过DOI链接访问。
模型用途：GreenLight模型是一个开源的温室模型，用于模拟温室环境中的能量流动、作物生长等。

2. 代码结构

(1) 初始化

simType = 'hps';
seasonLength = 112; % season length in days (data length is 112 days)
firstDay = 1; % days since beginning of data

simType：模拟类型，这里设置为'hps'，表示使用HPS补光。
seasonLength：模拟的季节长度（112天）。
firstDay：从试验数据的第几天开始模拟。

(2) 加载试验数据

[outdoor, indoor, controls, startTime, filtInd] = loadGreenhouseData(firstDay, seasonLength, simType);

加载温室试验数据，包括室外环境数据（outdoor）、室内环境数据（indoor）、控制数据（controls）、模拟开始时间（startTime）以及过滤索引（filtInd）。

(3) 数据预处理

indoor(:,3) = vaporDens2pres(indoor(:,2), indoor(:,3)); % 将水汽密度转换为水汽压力
indoor(:,4) = 1e6*co2ppm2dens(indoor(:,2),indoor(:,4)); % 将CO₂浓度从ppm转换为mg/m³

对室内环境数据进行单位转换，以便模型使用。

(4) 创建动态元素

v.tAir = DynamicElement('v.tAir', [floor(indoor(:,1)) indoor(:,2)]); % 温度
v.vpAir = DynamicElement('v.vpAir', [floor(indoor(:,1)) indoor(:,3)]); % 水汽压力
v.co2Air = DynamicElement('v.co2Air', [floor(indoor(:,1)) indoor(:,4)]); % CO₂浓度

将试验数据中的温度、水汽压力和CO₂浓度封装为动态元素（DynamicElement），以便与模拟结果进行比较。

(5) 计算天空温度和土壤温度

outdoor(:,7) = skyTempRdam(outdoor(:,3), datenum(startTime)+outdoor(:,1)/86400); % 计算天空温度
outdoor(:,8) = soilTempNl(secsInYear+outdoor(:,1)); % 计算土壤温度

使用函数skyTempRdam和soilTempNl计算天空温度和土壤温度，并将其添加到室外环境数据中。

(6) 创建GreenLight模型

hps = createGreenLightModel('none', outdoor, startTime, controls, indoor);
setParamsBleiswijk2010(hps);
setBleiswijk2010HpsParams(hps); % 设置HPS补光参数

创建GreenLight模型，并设置Bleiswijk 2010试验的参数和HPS补光参数。

(7) 设置初始作物状态

hps.x.cLeaf.val = 0.7*6240*10; % 初始叶片干重
hps.x.cStem.val = 0.25*6240*10; % 初始茎干重
hps.x.cFruit.val = 0.05*6240*10; % 初始果实干重

设置作物的初始状态，包括叶片、茎和果实的干重。

3. 求解模型

solveFromFile(hps, 'ode15s'); % 使用ode15s求解模型
mesInterval = v.tAir.val(2,1)-v.tAir.val(1,1); % 获取测量数据的时间间隔
hps = changeRes(hps,mesInterval); % 设置输出分辨率与测量数据一致

使用MATLAB的ode15s求解器求解模型，并将输出时间分辨率设置为与试验数据一致。

4. 比较模拟结果与试验数据

(1) 计算相对均方根误差（RRMSE）

mesLength = length(v.tAir.val(:,1)); % 测量数据的长度
simLength = length(hps.x.tAir.val(:,1)); % 模拟数据的长度
compareLength = min(mesLength, simLength); % 取较短的长度进行比较

rrmseTair = sqrt(mean((hps.x.tAir.val(1:compareLength,2)-v.tAir.val(:,2)).^2))./mean(v.tAir.val(1:compareLength,2)); % 温度的RRMSE
rrmseVpair = sqrt(mean((hps.x.vpAir.val(1:compareLength,2)-v.vpAir.val(1:compareLength,2)).^2))./mean(v.vpAir.val(1:compareLength,2)); % 水汽压力的RRMSE
rrmseCo2air  = sqrt(mean((hps.x.co2Air.val(1:compareLength,2)-v.co2Air.val(1:compareLength,2)).^2))./mean(v.co2Air.val(:,2)); % CO₂浓度的RRMSE

计算模拟结果与试验数据之间的相对均方根误差（RRMSE），用于评估模型的准确性。

(2) 保存结果

save hpsClimate

将模拟结果和误差指标保存到文件hpsClimate.mat。

5. 总结

这段代码的主要功能是：

加载试验数据并预处理。
创建GreenLight模型并设置参数。
模拟温室在HPS补光条件下的气候条件（温度、湿度和CO₂浓度）。
将模拟结果与试验数据进行比较，并计算相对均方根误差（RRMSE）。
保存结果。

通过这段代码，用户可以评估GreenLight模型在HPS补光条件下的气候模拟性能，并验证模型的准确性。与evaluateClimateModelLed代码的主要区别在于补光类型（HPS vs. LED）和相应的参数设置。