基于神经网络算法的广东省典型代表站点ET0简化计算模型研究

• 作者: 刘晓群 宋雯 石林 赵文刚 马孝义
• 来源期刊: 灌溉排水学报
• 学科: 农学
• 关键词: 参考作物腾发量 神经网络 Penman-Monteith 因子敏感性分析 模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 91-99
• 页数: 9页
• 分类号: S274.1
• 字数: 7171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.20180410

摘要

[目的]探讨BP、极限学习机、小波神经网络算法在广东典型气候代表站点的适用性,建立ET0简化计算模型.[方法]以韶关、深圳、广州、揭西、湛江站为研究对象,收集各站1981-2010年逐日平均、最高、最低气温、相对湿度、日照时间、风速观测数据,以FAO-56Penman-Monteith ET0计算值为基准,对比3种算法计算效结果,确定最优算法,并结合因子敏感性分析建立了ET0简化计算模型.[结果]①P＜0.05显著水平下,广州、韶关站各气象因子均差异显著;湛江、广州、揭西、深圳4站除日最高气温差异显著,其他气象因子差异均不显著;②ET0因子敏感性分析中,韶关、广州、深圳3站日最低、最高气温、日照时间敏感系数较大,韶关站为0.040、0.113、0.223,广州站为0.043、0.101、0.208,深圳站为0.054、0.105、0.181;揭西和湛江站日最高气温、相对湿度、日照时间敏感系数较大,分别为:0.105、-0.040、0.216和0.098、-0.072、0.197,综合各站来看,日最高气温、日照时间最为敏感;③全因子输入条件下,ET0计算精度表现为BP＞极限学习机＞小波神经网络;④ET0简化计算精度表现为BP(全因子输入)＞BP-1(日最高、最低气温,相对湿度,日照时间作输入)＞BP-2(日最高气温、日照时间输入),但差值不大.[结论]因此,基于日最高气温、日照时间2因素的BP算法一定程度能简化计算ET0.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马孝义	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	148	1908	26.0	36.0
2	刘晓群		21	63	5.0	7.0
3	赵文刚		7	5	1.0	2.0
4	石林		18	16	2.0	3.0
5	宋雯		6	4	1.0	2.0