基于人工神经网络的柑橘树日间蒸腾速率精细模拟与预测

编号 zgly0001706525

文献类型 期刊论文

文献题名 基于人工神经网络的柑橘树日间蒸腾速率精细模拟与预测

作者 张庆玉  董晓华  葛亮  赵乔  严东英  李璐 

作者单位 三峡大学水利与环境学院  水资源安全保障湖北省协同创新中心  长江三峡技术经济发展有限公司  中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 

母体文献 植物生理学报 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 S666 

关键词 人工神经网络  蒸腾速率  模拟与预测  气象因子  柑橘树 

文摘内容 蒸腾作用是植物的重要生理过程,精细模拟与预测蒸腾速率有助于植株需水量的确定。本文使用茎流计和气象站监测柑橘树蒸腾速率及周边气象因子,基于人工神经网络,构建10 min尺度的柑橘树日间蒸腾速率预测模型。以环境温度、环境湿度、太阳净辐射、风速四种气象因子组合,构建的4-7-1网络结构的柑橘树蒸腾速率预测模型精度最高,与实测数据的Pearson相关系数高于0.8;与FAO作物系数模型和经验公式模型相比,神经网络模型对10 min间隔的柑橘树蒸腾速率预测更加准确,建模所需数据量更少,在午休现象的预测上符合实际规律。结果表明以气象因子作为输入的神经网络模型,能够对10 min间隔的柑橘树蒸腾速率进行更加精细的模拟与预测。