基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测

• 作者: 丁鸣鸣 吴天傲 张薇 林洁 邵光成 韦群
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 参考作物蒸散量 梯度提升决策树(GBDT)算法 随机森林(RF)算法 可移植性分析 敏感性分析
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 耕作栽培·资源环境
• 页码范围: 1169-1180
• 页数: 12页
• 分类号: S16
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2020.05.014

摘要

选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算所得的ET0值作为标准值,对GBDT、RF、Regresssion tree模型和3种经验模型(EI-Sebail、Irmak、Hargreaves-Samani模型)的预测结果进行比较分析.结果表明:在相同气象因子输入组合下,GBDT、RF模型能取得较高的模拟精度,且明显高于Regression tree模型和经验模型,其中,气象参数组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT模型具有最高的模拟精度[全局评价指标(GPI)排名第1];通过敏感性分析发现,辐射是对江苏省逐日ET0影响最为显著的气象因子,其直接通径系数为0.512,对决定系数(R2)的贡献度为0.740,显著高于其他气象因子;通过可移植性分析发现,气象因子组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT、RF模型在江苏省内6个站点相互交叉验证下仍具有较高的预测精度.因此,可以将GBDT、RF模型应用于江苏省气象资料缺乏时的ET0预测,为农业灌溉提供可靠依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林洁		10	39	4.0	6.0
2	张薇		10	4	1.0	2.0
3	韦群		1	0	0.0	0.0
4	吴天傲		1	0	0.0	0.0
5	邵光成		1	0	0.0	0.0
6	丁鸣鸣		1	0	0.0	0.0