基于天氣預報的參考作物蒸發蒸騰量預測模型

作者：余江斌,林劍輝,高大帥

摘要：參考作物蒸發蒸騰量（ET0）是計算作物需水量和進行灌溉預報的基本要素。本文利用天氣預報可測因子和Penman Monteith（PM）公式ET0計算值作為基礎數據，分別建立BP神經網絡模型和ANFIS自適應模糊神經推理系統模型，兩種模型的估算值與PM公式的計算值沒有明顯差異，均表現出顯著的相關性以及整體吻合度。本文對兩種模型取相同的數據樣本進行比較，BP—ET0預測結果的MRE值為32．13％，RMSE為0．134mm，而詹達到了0．971，說明模型預測精度高，穩定性良好。相較于ANFIS-ET0的檢驗結果，BP-ET0模型的均方根誤差更小（0．134mm／d〈0．188mm／d），表明其預測精度更高；而ANFIS-ET0模型估算值的平均相對誤差明顯小于BP—ET0模型估算值（16．92％〈32．13％），顯示出ANFIS—ET0模型更高的穩定性。兩種預測模型的輸入項完全可以從當前短期天氣預報因子中取得而不需要專用測量設備，程序操作簡單，具有實用價值，為實時灌溉預報提供了理論基礎。

發文機構：北京林業大學工學院

關鍵詞：參考作物蒸發蒸騰量(ET0)BP神經網絡自適應模糊神經推理系統(ANFIS)天氣預報因子灌溉實時預報PenmanMonteithET0BP neural networkANFISweather forecast factorReal-time irrigation forecastingPenman Monteith

分類號： S161.4[農業科學—農業氣象學][農業科學—農業基礎科學]