文献类型：期刊文章

作　　者：鞠彬[1,2] 王嘉毅[3]

机构地区：[1]河海大学水文水资源学院,江苏南京210098 [2]中国电建集团华东勘测设计院有限公司,浙江杭州310014 [3]河海大学水利水电学院,江苏南京210098

出　　处：《水资源保护》

年　　份：2016

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：74-79

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、普通刊

摘　　要：以月最高气温、月最低气温、月平均气温、平均风速、日照时数以及相对湿度6个气象因子的不同组合作为输入数据,以FAO Penman-Monteith公式计算结果作为标准值,构建基于粒子群优化算法与最小二乘支持向量机的ET_0预测模型(PSO-LSSVM)。选取新疆额尔齐斯河流域哈巴河气象站1986—2013年的气象数据进行模型训练与预测,并与其他常用ET_0计算公式进行对比研究。结果表明,PSO-LSSVM模型能够很好地反映ET_0同各气象因子之间的非线性关系,其中气温条件是影响ET_0模拟精度最重要的因素,同时随着气象因子输入的减少PSO-LSSVM模型模拟精度有所下降;当分别基于辐射条件、温度条件计算时,PSO-LSSVM模型模拟结果较Priestley-Taylor公式、Hargreaves-Samani公式计算结果要优。基于多因子量化指标的ET_0预测模型实现了精度和实用性的统一,可为缺资料地区ET_0研究预报提供科学参考。

关 键 词：参考作物蒸发蒸腾量 气象因子 粒子群算法 最小二乘支持向量机 额尔齐斯河流域

分 类 号：S161.4]