潛在蒸散發(fā)（ET₀）是估算作物需水量的基礎(chǔ)。根據(jù)石羊河流域5個(gè)氣象站5年的氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度等日氣象要素資料,采用Penman-Monteith公式計(jì)算石羊河流域的ET₀,建立六因子、四因子和三因子的支持向量機(jī)（SVM）模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型模擬日ET₀,對(duì)模擬值與計(jì)算值進(jìn)行比較,以均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、確定性系數(shù)（DC）以及皮爾遜相關(guān)系數(shù)（R）作為模型的性能評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)以獲得模擬精度較高的模型。結(jié)果表明:相同因子輸入下ANN模型較SVM模型在石羊河流域模擬日ET₀有著更高的模擬精度。該研究可為氣象要素資料不全的站點(diǎn)提供模擬日ET₀的可行方法。 

【文章來源】：節(jié)水灌溉. 2020,(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

古浪站ET0 PM計(jì)算值與SVM模擬值對(duì)比

表2 不同輸入因子的ANN模型的評(píng)價(jià)相關(guān)指標(biāo)Tab.2 Evaluation-related index of ANN models in different input factors 模型 站點(diǎn) 率定期 檢驗(yàn)期 RMSE MAE DC R RMSE MAE DC R 六因子ANN模型 古浪 0.23 0.17 0.983 0.992 0.26 0.19 0.980 0.990 民勤 0.25 0.18 0.990 0.995 0.23 0.18 0.991 0.995 烏鞘嶺 0.21 0.16 0.978 0.989 0.21 0.16 0.980 0.990 武威 0.26 0.20 0.983 0.991 0.26 0.19 0.982 0.991 永昌 0.24 0.18 0.985 0.992 0.26 0.18 0.983 0.991 四因子ANN模型1 古浪 0.38 0.28 0.956 0.978 0.44 0.32 0.941 0.974 民勤 0.68 0.50 0.921 0.960 0.68 0.50 0.921 0.961 烏鞘嶺 0.34 0.25 0.944 0.972 0.31 0.24 0.953 0.977 武威 0.54 0.40 0.925 0.962 0.54 0.40 0.925 0.962 永昌 0.48 0.35 0.938 0.968 0.53 0.38 0.928 0.966 四因子ANN模型2 古浪 0.24 0.19 0.982 0.991 0.26 0.19 0.980 0.990 民勤 0.28 0.20 0.987 0.994 0.27 0.20 0.988 0.994 烏鞘嶺 0.22 0.17 0.976 0.988 0.21 0.16 0.979 0.990 武威 0.27 0.20 0.981 0.990 0.29 0.21 0.979 0.989 永昌 0.26 0.20 0.982 0.991 0.29 0.21 0.978 0.989 三因子ANN模型1 古浪 0.40 0.32 0.949 0.974 0.38 0.31 0.955 0.978 民勤 0.55 0.42 0.949 0.974 0.58 0.43 0.942 0.971 烏鞘嶺 0.49 0.37 0.884 0.941 0.53 0.41 0.863 0.931 武威 0.38 0.29 0.962 0.981 0.37 0.28 0.964 0.982 永昌 0.48 0.37 0.937 0.968 0.59 0.44 0.912 0.956 三因子ANN模型2 古浪 0.32 0.24 0.968 0.984 0.33 0.25 0.967 0.984 民勤 0.63 0.45 0.932 0.966 0.60 0.43 0.938 0.969 烏鞘嶺 0.29 0.21 0.959 0.979 0.25 0.19 0.970 0.985 武威 0.49 0.36 0.937 0.968 0.50 0.37 0.935 0.968 永昌 0.42 0.31 0.951 0.975 0.50 0.36 0.935 0.9724 結(jié)論與討論

【參考文獻(xiàn)】：
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