為找出適用于江西省的潛在蒸散量（ET₀）簡化計(jì)算模型,在僅有溫度資料下得出精度最高的模型,本文以區(qū)域內(nèi)南昌、南城、贛州、景德鎮(zhèn)和吉安5個(gè)站點(diǎn)1961～2017年的逐日氣象資料為基礎(chǔ),計(jì)算Penman-Monteith（PM）模型、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型、支持向量機(jī)（SVM）模型、隨機(jī)森林（RF）模型、M5樹（M5T）模型和Hargreaves（HS）模型的逐日ET₀數(shù)據(jù),結(jié)果表明:ELM模型ET₀日值擬合方程斜率為0.973～1.151,與標(biāo)準(zhǔn)值"1"最接近,月值與PM模型標(biāo)準(zhǔn)值擬合效果最高,5個(gè)站點(diǎn)RMSE為0.331～0.457mm/d,而R²和E_ns分別達(dá)到了0.945～0.969和0.944～0.969,誤差最低而一致性最高,綜合表明ELM模型精度最高,可作為江西省ET₀計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)模型使用. 

【文章來源】：江西水利科技. 2020,46(03)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

ELM模型原理圖

圖2為不同模型在不同站點(diǎn)ET0日值與PM模型計(jì)算值的擬合結(jié)果。由圖中可以看出，不同模型擬合結(jié)果存在一定的差異。ELM模型在不同站點(diǎn)的擬合效果最好，擬合方程斜率分別為1.106、0.973、1.151、1.090和1.055，與標(biāo)準(zhǔn)值“1”最為接近。SVM模型的精度次之，在5個(gè)站點(diǎn)的擬合方程斜率分別為0.858、0.790、0.895、0.877和0.888,RF模型和M5T模型的精度較低，而HS模型的精度最低，與PM模型計(jì)算結(jié)果的擬合方程斜率僅為0.548、0.583、0.652、0.642和0.624，與標(biāo)準(zhǔn)值“1”的差距較大。圖2 南昌站PM模型與預(yù)測模型ET0擬合結(jié)果分析

南昌站PM模型與預(yù)測模型ET0擬合結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
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