排灌机械工程学报

北大核心,JST,CSCD,WJCI,

国内刊号:32-1814/TH

国际刊号:1674-8530

排灌机械工程学报杂志2020年第1期:4种人工智能模型在江西省参考作物蒸散量计算中的适用性

发布日期:

作者:刘小华,魏炳乾*,吴立峰,杨坡

单位:1. 西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室, 陕西 西安 710048; 2. 南昌工程学院鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室, 江西 南昌 330099

关键词:参考作物蒸散量,日值对比,智能模型,经验法,江西省

基金:陕西水利科技计划项目(2014skj-14);陕西省教育厅科学研究计划项目(JK0739)

为了实现气象资料缺失下参考作物蒸散量ET0的高精度预测,以江西南昌、吉安及龙南站1966—2015年每日最高气温Tmax、最低气温Tmin、日照时数n、相对湿度RH和2 m高风速u2作为输入参数,以FAO-56 Penman-Monteith(P-M)公式的计算结果作为对照,建立了6种不同气象要素组合条件下的4种ET0计算模型,并分别与输入相同数据的经验法计算结果进行了比较.结果表明,在3个站点中,多元自适应回归样条法MARS模型的精度最高,且计算简便,可作为江西省蒸散量模拟的推荐方法.当4种模型的输入数据完整时,模拟精度均达到最高,表明4种模型均可适用于对参考作物蒸散量的模拟;输入数据缺失条件下,各气象要素对智能模型模拟ET0的影响由大到小按参数排序依次为Tmax,Tmin,n,RH,u2.与传统经验公式相比,4种智能模型的ET0计算结果精度均优于输入相同数据的经验法.

来源:2020年第1期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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