基于NARX模型的参考作物蒸散发预测

摘要：

为了实现气象资料缺失情况下参考作物蒸散量(ET0)精确计算和预测,以攀枝花站点为例,构建非线性自回归滤波器(NARX)模型预测ET0.以Penman-Monteith模型计算的ET0作为预测标准,将日最高温、日最低温、日照时数、风速和相对湿度作为模型的输入参数,建立11种不同气象因子组合的NARX模型,并与Hargreaves-Samani模型、Irmak-Allen模型、Makkink模型、Priestley-Taylor模型的计算结果进行比较.结果表明:不同气象因子输入下的NARX模型模拟精度表现出明显的差异.其中,基于全部气象因子的NARX-1模型的RMSE,MAE和MBE分别为0.425 mm/d,0.320 mm/d和0.069 mm/d,NSE为0.920,GPI排名第11,精度最差;而基于风速的NARX-9模型精度最高,其RMSE,MAE和MBE分别为0.285 mm/d,0.237 mm/d和0.019 mm/d,NSE为0.964,GPI排名第1.在输入相同气象参数情况下,基于温度和日照时数的NARX-4模型模拟精度优于Irmak-Allen,Makkink,Priestley-Taylor模型;基于温度的NARX-7模型模拟精度明显高于Hargreaves-Samani模型.因此,可将NARX模型作为四川西南山地缺失较多气象资料情况下计算ET0的推荐模型,为农田精准灌溉提供科学依据.

关键词：参考作物蒸散量、神经网络、NARX模型、NAR模型、预测

所属期刊栏目：39

分类号：S274.3(农田水利)

资助基金：国家自然科学基金;实验室开放基金

在线出版日期：2021-06-02（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：533-540