En general, las ventanas en los invernaderos se abren y cierran automáticamente para regular la temperatura interna. Sin embargo, debido a que el aire exterior durante el invierno en Japón es seco, abrir las ventanas para reducir la temperatura provoca que el déficit de humedad aumente por encima de 6 g/m, inhibiendo así el crecimiento de las plantas. Por lo tanto, en este estudio, desarrollamos un modelo que considera los efectos del clima y el período de muestreo utilizando un método de subespacio (N4SID) basado en datos ambientales del interior y exterior de un invernadero durante el invierno. Al adoptar un modelo basado en datos, se pueden construir modelos para el déficit de temperatura y humedad del invernadero de manera conveniente. Primero, se construyeron cuatro modelos que incorporan las condiciones climáticas durante un período de modelado de 28 días. Además, se examinaron los valores promedio de error cuadrático medio de 8:00 a 16:00 durante el período de evaluación del modelo de 10 días. Posteriormente, se desarrollaron controladores predictivos del modelo a partir de los cuatro modelos con períodos de muestreo de 1, 2, 4 y 8 minutos, y se compararon sus desempeños durante el período de evaluación del modelo. El controlador predictivo del modelo con un período de muestreo de 4 minutos fue el más eficiente en términos de energía, logrando controlar el déficit de humedad de hasta un máximo de 6 g/m (cercano al valor objetivo de 4.5 g/m) mientras se mantenía la temperatura objetivo de 26 grados Celsius.