基于基因表达式编程算法的参考作物腾发量模拟计算

摘要：

选取都安气象站5年(2008-2012年)的逐日气象数据,包括日最高气温、最低气温、平均风速、日照时数以及相对湿度5个气象要素的不同组合作为输入,并以FAO-56 Penman-Monteith法(FAO P-M)的计算结果作为标准值,采用基因表达式编程算法(GEP)及径向基函数网络算法(RBFNN)对参考作物腾发量ETo进行模拟计算,并将模拟结果与Hargreaves模型的计算结果进行比较,用决定系数R2和均方根误差RMSE作为评价指标.结果表明,GEP模型能够捕捉到ETo的变化,具有较强的适用性,与FAO P-M公式的计算值有很高的一致性.引入关键气象因子(气温和相对湿度)后,模型的决定系数R2达到0.914,均方根误差RMSE为0.240 mm/d.在相同输入情况下GEP模型计算精度高于RBFNN模型和Hargreaves模型,并建立了可以替代Hargreaves模型的GEP模型及缺少相对湿度RH时的GEP模型.结果表明,在缺乏相关气象因子时,可以利用GEP模型模拟ETo.

关键词：参考作物腾发量、基因表达式编程、气象因子组合、Penman-Monteith模型、Hargreaves模型

所属期刊栏目：46

分类号：S161.4(农业气象学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41171187、31100294和中国科学院西部行动计划资助项目KZCX2-XB3-10

在线出版日期：2015-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：106-112