基于CatBoost的温室日参考作物蒸发蒸腾量估算模型研究

摘要：

参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET0)是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数.针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量.以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET0作为标准值,通过Pearson's方法对输入参数与ET0之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量.当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d.进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量.构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路.

关键词：CatBoost;参考作物蒸发蒸腾量;估算模型

分类号：S274;TP181(农田水利)

资助基金：北京市科技计划Z201100008020013

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：14-19