基于BP神经网络的巢湖市冬季浅层地温预报

利用2011—2016年冬季(12月至翌年2月)巢湖市国家基本站逐日气温、地温、日照、降水等气象资料,采用相关分析法筛选出影响地温的关键气象因子,运用MATLAB软件构建了基于BP神经网络浅层最低地温预报模型,并比较不同层模拟精度。结果表明,0~20 cm地温日变化均呈正弦曲线变化,越向深层地温变化幅度越小,位相逐层滞后。相关性分析表明,浅层最低地温与前一日的平均气温、最低气温、0~20 cm各层平均地温和最低地温成显著正相关,与前一日日照时数成显著负相关。模型模拟结果显示0、5、10、15、20 cm最低地温预报的标准误差和绝对误差逐层减小,20 cm层预报准确度明显优于0 cm层。

Forecast of Shallow Layer Ground Temperature Based on BP Neural Network of Chaohu City in Winter