climateModelEval_hps_local脚本

这段代码是一个完整的温室气候模型模拟流程，用于加载数据、设置模型参数、运行模拟并保存结果。以下是代码的详细解释：

代码逻辑

1. 模拟参数设置

absTol 和 relTol: 设置数值求解器的绝对容差和相对容差。
maxStep: 设置数值求解器的最大步长。
simType: 模拟类型（例如 'hps' 表示高压钠灯照明系统）。
filter: 数据过滤类型（例如 'none' 表示不进行过滤）。
simRes 和 ctrlRes: 模拟和控制的时间分辨率（以秒为单位）。
scenBegin 和 scenEnd: 模拟场景的起始和结束索引。
seasonLength: 模拟的季节长度（以天为单位）。
firstDay: 数据开始的日期（以天为单位）。

2. 加载数据

使用 loadGreenhouseData 函数加载温室的环境数据（如室外温度、室内温度、控制参数等）。
对加载的数据进行预处理：
- 将水蒸气密度转换为水蒸气压力。
- 将 CO2 浓度从 ppm 转换为 mg/m³。
提取测量值并存储到 v 结构体中：
- v.tAir: 空气温度。
- v.vpAir: 水蒸气压力。
- v.co2Air: CO2 浓度。

3. 计算附加数据

计算天空温度和土壤温度，并将其添加到 outdoor 数据中。

4. 创建模型

使用 createBvModel 函数创建温室模型 bv。
根据 simType 设置模型参数（例如 setHpsParams 或 setLedParams）。
调整模型的其他参数，例如：
- cLeakage: 泄漏系数。
- aRoof: 屋顶通风面积。
- kBlScr 和 kThScr: 黑屏和保温屏的流量系数。
- cWgh 和 cDgh: 通风系统的风压系数和排放系数。
- 初始化作物的碳含量（叶、茎、果实）。

5. 运行模拟

使用 ode15s 求解器运行模拟：

options = odeset('Vectorized','on','AbsTol', absTol, 'RelTol', relTol, 'MaxStep', maxStep);
makeScript(bv,'localhps.m','localhps');
localhps(bv, 'ode15s', options);
delete('localhps.m');

模拟完成后，调整模型的时间分辨率（changeRes 函数）。

6. 计算误差指标

计算空气温度、水蒸气压力和 CO2 浓度的相对均方根误差（RRMSE）：

rrmseTair = sqrt(mean((bv.x.tAir.val(:,2)-v.tAir.val(:,2)).^2))./mean(v.tAir.val(:,2));
rrmseVpair = sqrt(mean((bv.x.vpAir.val(:,2)-v.vpAir.val(:,2)).^2))./mean(v.vpAir.val(:,2));
rrmseCo2air  = sqrt(mean((bv.x.co2Air.val(:,2)-v.co2Air.val(:,2)).^2))./mean(v.co2Air.val(:,2));

7. 保存结果

将模拟结果保存到文件中：
matlab

复制
```
save(saveTo);
```

8. 提示音

使用 beep 函数发出提示音，表示模拟完成。

关键点

数据加载与预处理:
- 从外部数据源加载温室环境数据，并进行必要的单位转换和计算（如水蒸气压力、CO2 浓度、天空温度、土壤温度）。
模型创建与参数设置:
- 根据模拟类型（HPS 或 LED）设置模型参数。
- 调整通风系统、加热系统、作物生长等参数，以反映不同照明系统的影响。
模拟运行:
- 使用数值方法（ode15s）求解模型的微分方程，模拟温室环境的动态变化。
- 通过 makeScript 和 localhps 函数生成并运行模拟脚本。
误差计算:
- 计算空气温度、水蒸气压力和 CO2 浓度的相对均方根误差（RRMSE），用于评估模型的准确性。
结果保存:
- 将模拟结果保存到文件中，便于后续分析和比较。

总结

这段代码的主要功能是加载数据、设置模型参数、运行温室气候模型模拟，并保存结果。通过调整参数和运行模拟，可以分析不同照明系统（如 HPS 和 LED）对温室环境的影响。代码结构清晰，功能明确，便于扩展和修改。