基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型

摘要：

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素.本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公式的计算值没有明显差异,均表现出显著的相关性以及整体吻合度.本文对两种模型取相同的数据样本进行比较,BP-ET0预测结果的MRE值为32.13%,RMSE为0.134 mm,而R2达到了0.971,说明模型预测精度高,稳定性良好.相较于ANFIS-ET0的检验结果,BP-ET0模型的均方根误差更小(0.134 mm/d<0.188 mm/d),表明其预测精度更高;而ANFIS-ET0模型估算值的平均相对误差明显小于BP-ET0模型估算值(16.92%<32.13%),显示出ANFIS-ET0模型更高的稳定性.两种预测模型的输入项完全可以从当前短期天气预报因子中取得而不需要专用测量设备,程序操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础.

关键词：参考作物蒸发蒸腾量(ET0)、BP神经网络、自适应模糊神经推理系统(ANFIS)、天气预报因子、灌溉实时预报、PenmanMonteith

所属期刊栏目：38

分类号：S161.4(农业气象学)

资助基金：北京林业大学中长期发展方向立项项目2015ZCQ- GX-03;北京市科技计划项目Z161100000916012.Long-term Development Project of Beijing Forestry University2015ZCQ-GX-03;Beijing Science and Technology ProjectZ161100000916012

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：307-314