基于极限学习机模型的中国西北地区参考作物蒸散量预报

作者：魏俊; 崔宁博^*; 陈雨霖; 张青雯; 冯禹; 龚道枝; 王明田

来源：中国农村水利水电, 2018, (08): 35-39.

• 蒸散量
• 预报模型
• 极限学习机
• K-折交叉验证
• 西北地区
• 可移植性

为有效提高西北地区参考作物蒸散量(ET0)预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机(extreme learning machine,ELM)ET0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ELM1(输入Tmax、Tmin、RH、n和u2)、ELM2(输入Tmax、Tmin、n和u2)、ELM4(输入Tmax、Tmin、RH和u2)及ELM7(输入Tmax、Tmin和u2)模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标(global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET0计算的推荐模型。

• 单位
  水力学与山区河流开发保护国家重点实验室; 西北农林科技大学; 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所; 四川大学; 四川省农业气象中心