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| 基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报 | |
| 引用本文： | 谢梅香,罗玉峰,钱子嘉,闫欣,彭世彰,李江安,常晓敏. 基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报[J]. 节水灌溉, 2015, 0(2): 33-36 |
| 作者姓名： | 谢梅香 罗玉峰 钱子嘉 闫欣 彭世彰 李江安 常晓敏 |
| 作者单位： | 1. 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098;河海大学南方地区高效灌排与农业水土环境教育部重点实验室,南京210098 2. 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京,210098 3. 江苏省高邮市水务局,江苏高邮,225600 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51179048);水利部公益性行业科研专项经费项目(201301014);江苏高校优秀科技创新团队项目 |
| 摘 要： | 采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1~7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率(±1.5mm/d以内)达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。 |
| 关 键 词： | 参考作物腾发量 灌溉预报 天气预报 BP人工神经网络 |
Reference Crop Evapotranspiration Forecasting Based on Temperature Forecasts and Neural Network |
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| XIE Mei-xiang,LUO Yu-feng,QIAN Zi-jia,YAN Xin,PENG Shi-zhang,LI Jiang-an,CHANG Xiao-min. Reference Crop Evapotranspiration Forecasting Based on Temperature Forecasts and Neural Network[J]. Water Saving Irrigation, 2015, 0(2): 33-36 | |
| Authors: | XIE Mei-xiang LUO Yu-feng QIAN Zi-jia YAN Xin PENG Shi-zhang LI Jiang-an CHANG Xiao-min |
| Affiliation: | XIE Mei-xiang;LUO Yu-feng;QIAN Zi-jia;YAN Xin;PENG Shi-zhang;LI Jiang-an;CHANG Xiao-min;State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering,Hohai University;Key Laboratory of Efficient Irrigation-Drainage and Agricultural Soil-Water Environment in Southern China,Ministry of Education,Hohai University;Gaoyou Municipal Water Affairs Bureau; |
| Abstract: | |
| Keywords: | reference crop evapotranspiration irrigation forecast weather forecasts Back Propagation Artificial Neural Network |
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