基于两种人工智能模型的石羊河流域日潜在蒸散发模拟精度比较

潜在蒸散发(ET_0)是估算作物需水量的基础。根据石羊河流域5个气象站5年的气温、风速、相对湿度等日气象要素资料,采用Penman-Monteith公式计算石羊河流域的ET_0,建立六因子、四因子和三因子的支持向量机(SVM)模型与人工神经网络(ANN)模型模拟日ET_0,对模拟值与计算值进行比较,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)以及皮尔逊相关系数(R)作为模型的性能评价指标,对模型进行检验以获得模拟精度较高的模型。结果表明:相同因子输入下ANN模型较SVM模型在石羊河流域模拟日ET_0有着更高的模拟精度。该研究可为气象要素资料不全的站点提供模拟日ET_0的可行方法。