鞠　彬,王嘉毅

(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)



基于粒子群算法与最小二乘支持向量机的ET0模拟

鞠彬1,2,王嘉毅3

(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)

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ET0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ET0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ET0同各气象因子之间的非线性关系,其中气温条件是影响ET0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ET0预测模型实现了精度和实用性的统一,可为缺资料地区ET0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

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量的关键指标,对于地区作物干旱监测、农业灌溉与排水、提高农业用水效率等具有重要意义[1]。……