多元自适应回归样条算法模拟川中丘陵区参考作物蒸散量

• 作者: 乐进华 刘双美 崔宁博 徐浩若 李继平 王军 陈宣全 麻泽龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 蒸散 算法 模型 多元自适应回归样条 川中丘陵区 可移植性
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 152-160
• 页数: 9页
• 分类号: P426.2
• 字数: 8091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.16.017

摘要

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数.为提高川中丘陵区气象资料缺省下的 ET0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立 15 种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines, MARS)的ET0预报模型.选取11个代表性气象站点1961—2016年逐日气象资料进行分析,将其与其他ET0预报模型进行对比,并利用可移植性分析评价MARS模型在川中丘陵区的适用性.结果表明:基于温度和风速项输入的MARS5(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、2 m处风速)、MARS9(输入最高气温、最低气温、2 m处风速)和MARS13(输入最高气温、2 m处风速)模型,以及仅基于风速项输入的MARS15模型都具有良好的模拟精度;大气顶层辐射和风速是决定机器学习模型地域性适应能力的关键;引入大气顶层辐射后,MARS6 (输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、相对湿度)、MARS7(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、日照时长)、MARS8(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温)模型均优于相同气象因子依赖下的Irmak-Allen、Irmak、Hargreaves-M4模型;通过可移植性分析发现,在训练站点和测试站点的随机交叉组合下,MARS5模型保持了较高的精度(纳什效率系数和决定系数均大于0.985),且输出较为稳定的模拟结果,均方根误差变化范围为0.121～0.193 mm/d,平均相对误差变化范围为2.7%～4.2%.因此,基于多元自适应回归样条算法的ET0预报模型可作为川中丘陵区ET0预报的推荐模型.