排灌机械工程学报

作者：武剑飞,康银红*,宋鑫,梁友鹏

单位：四川农业大学水利水电学院, 四川 雅安 625014

关键词：参考作物蒸散量,神经网络,NARX模型,NAR模型,预测

基金：国家自然科学基金资助项目(41601292);农业部农业水资源高效利用重点实验室开放课题项目(2017002)

为了实现气象资料缺失情况下参考作物蒸散量(ET0)精确计算和预测,以攀枝花站点为例,构建非线性自回归滤波器(NARX)模型预测ET0.以Penman-Monteith模型计算的ET0作为预测标准,将日最高温、日最低温、日照时数、风速和相对湿度作为模型的输入参数,建立11种不同气象因子组合的NARX模型,并与Hargreaves-Samani模型、Irmak-Allen模型、Makkink模型、Priestley-Taylor模型的计算结果进行比较.结果表明:不同气象因子输入下的NARX模型模拟精度表现出明显的差异.其中,基于全部气象因子的NARX-1模型的RMSE,MAE和MBE分别为0.425 mm/d,0.320 mm/d和0.069 mm/d,NSE为0.920,GPI排名第11,精度最差;而基于风速的NARX-9模型精度最高,其RMSE,MAE和MBE分别为0.285 mm/d,0.237 mm/d和0.019 mm/d,NSE为0.964,GPI排名第1.在输入相同气象参数情况下,基于温度和日照时数的NARX-4模型模拟精度优于Irmak-Allen,Makkink,Priestley-Taylor模型;基于温度的NARX-7模型模拟精度明显高于Hargreaves-Samani模型.因此,可将NARX模型作为四川西南山地缺失较多气象资料情况下计算ET0的推荐模型,为农田精准灌溉提供科学依据.

来源：2021年第5期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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