基于环境因子估算作物蒸发蒸腾量模型比较

作     者：欧阳爱国 李雄 廖小红 刘德力 刘燕德 欧阳玉平 

作者机构：华东交通大学机电与车辆工程学院 中国轻工业联合会 江西省兴国县农业和粮食局 

出 版 物：《灌溉排水学报》 (Journal of Irrigation and Drainage)

年 卷 期：2017年第S2期

页      面：92-96页

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 090302[农学-植物营养学] 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(SS2012AA101306) 江西省科技支撑计划项目(20121BBF60054) 南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心项目(赣教高字60号) 江西省优势科技创新团队项目(2015BCB24002) 

主　　题：蒸发蒸腾量 估算 相关性 可行性 

摘      要：作物蒸发蒸腾量ET;预测精度的高低直接影响柑橘灌溉的准确度,寻求一种稳定、相关系数高的蒸腾量预测模型意义重大。基于MATLAB建立极限学习机和反向传播神经网络模型,预测ET;值,对结果进行对比分析。预测前用偏最小二乘法挑选出对作物蒸发蒸腾量贡献值的较大的环境因子作为模型的输入,并分析输入变量的显著性。结果表明,极限学习机神经元数取10,sigmoidal函数作激励函数时,预测相关性最高达到0.85。神经网络预测的相关系数在0.95以上,13:00的空气湿度和太阳辐射值影响下预测的误差低至0.01以下。反向传播神经网络相对极限学习机预测相关性更高、与系统测量值基本吻合。为数据获取不全或者是不能获取环境数据果园的精准灌溉提供了理论依据,并具实用价值。