基于支持向量机的干旱区月潜在蒸散发的模拟

探讨支持向量机回归模型模拟无风速和日照时数条件下潜在蒸散发的有效性,为气象资料短缺的干旱地区提供潜在蒸散发模拟的新途径。根据西北干旱区石羊河流域5个气象站1999―2009年基准期的日气象资料,用Penman-Monteith方程计算月潜在蒸散发量,采用支持向量机回归模型(SVR)模拟潜在蒸散发。以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)以及相关系数(R)作为模型的性能评价指标。结果表明,在模拟月潜在蒸散发时,无论在训练期还是验证期,当输入变量为最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、风速和日照时数等6个气象因子时,SVR模型取得了较好的模拟效果,各站的R和DC均在0.9以上;当输入气象变量为最高气温、最低气温、平均气温及相对湿度4个气象因子时,SVR模型对月潜在蒸散发的模拟精度略低于6个因子输入的精度,但各站的R和DC依然在0.9以上,说明在无风速和日照时数两个气象因子时,SVR模型可以有效的模拟干旱区月潜在蒸散发量。