不同简化算法模型模拟都江堰灌区参考作物蒸散量

编号 zgly0001683402

文献类型 期刊论文

文献题名 不同简化算法模型模拟都江堰灌区参考作物蒸散量

作者 娄忠秋  李桢 

作者单位 四川水利职业技术学院  四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院 

母体文献 水土保持研究 

年卷期 2019年05期

年份 2019 

分类号 S311  TP18 

关键词 参考作物蒸散量  辐射  极限学习机  广义回归神经网络  Penman-Monteith模型 

文摘内容 为找出适用于都江堰灌区参考作物蒸散量（ET0）的简化计算模型,以灌区附近成都、都江堰、乐山、遂宁和雅安5个站点1961—2017年的逐日气象资料为基础,计算Penman-Monteith（PM）模型、极限学习机（ELM）模型、广义回归神经网络（GRNN）模型、Priestley-Taylor（PT）模型、Makkink（MK）模型、Ritchie（RC）模型的逐日ET0数据,以相对均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）和模型效率系数(Ens)为评价指标体系比较不同模型计算精度,分析得出在仅有温度资料和辐射资料情况下适用于都江堰灌区的简化计算模型。结果表明:在计算ET0时,GRNN模型和ELM模型表现出了较高的计算精度和一致性,ELM模型R2,RMSE,Ens分别为0.852 4～0.911 0,0.363～0.413 mm/d和0.856～0.903,GRNN模型R2,RMSE,Ens分别为0.835 7～0.886 3,0.366～0.497 mm/d和0.832～0.879,同时比较输入辐射前后2个模型的模拟精度可知,辐射是ET0计算的关键因素。综上所述,ELM模型在计算ET0日值和月值时的计算精度均较高,可作为都江堰灌区在气象资料缺失情况下的ET0标准计算模型。