水文
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수문
HYDROLOGY
2014年
3期
17-23
,共7页
邹磊%夏军%马细霞%曾思栋
鄒磊%夏軍%馬細霞%曾思棟
추뢰%하군%마세하%증사동
潜在蒸散发量%温度法%辐射法%RBF神经网络%河南省
潛在蒸散髮量%溫度法%輻射法%RBF神經網絡%河南省
잠재증산발량%온도법%복사법%RBF신경망락%하남성
potential evapotranspiration%temperature-based method%radiation-based method%RBF neural network%Henan Province
利用FA056-PM法计算潜在蒸散发时气象资料往往不易满足.针对该问题,本文研究了辐射法、温度法和基于温度及辐射资料的RBF神经网络预测模型.以FA056-PM法计算值为标准,比较分析了Priestley-Taylor法、Hargreaves法、Mc Cloud法以及Makkink法在河南省五个典型地区(安阳、新乡、郑州、驻马店、信阳)的适用效果.并以新乡地区为例评价了校正参数后各估算方法和基于温度及辐射资料的RBF神经网络预测模型的适用性.结果表明,Makkink法在五个典型地区估算的潜在蒸散发量误差较小,其余方法误差较大.校正参数后,各估算方法在新乡地区的估算结果均得到明显改进,具有较好的地区适用性.基于温度及辐射资料的RBF神经网络预测模型具有较高的预测精度,可应用于潜在蒸散发量的估算和预测.
利用FA056-PM法計算潛在蒸散髮時氣象資料往往不易滿足.針對該問題,本文研究瞭輻射法、溫度法和基于溫度及輻射資料的RBF神經網絡預測模型.以FA056-PM法計算值為標準,比較分析瞭Priestley-Taylor法、Hargreaves法、Mc Cloud法以及Makkink法在河南省五箇典型地區(安暘、新鄉、鄭州、駐馬店、信暘)的適用效果.併以新鄉地區為例評價瞭校正參數後各估算方法和基于溫度及輻射資料的RBF神經網絡預測模型的適用性.結果錶明,Makkink法在五箇典型地區估算的潛在蒸散髮量誤差較小,其餘方法誤差較大.校正參數後,各估算方法在新鄉地區的估算結果均得到明顯改進,具有較好的地區適用性.基于溫度及輻射資料的RBF神經網絡預測模型具有較高的預測精度,可應用于潛在蒸散髮量的估算和預測.
이용FA056-PM법계산잠재증산발시기상자료왕왕불역만족.침대해문제,본문연구료복사법、온도법화기우온도급복사자료적RBF신경망락예측모형.이FA056-PM법계산치위표준,비교분석료Priestley-Taylor법、Hargreaves법、Mc Cloud법이급Makkink법재하남성오개전형지구(안양、신향、정주、주마점、신양)적괄용효과.병이신향지구위례평개료교정삼수후각고산방법화기우온도급복사자료적RBF신경망락예측모형적괄용성.결과표명,Makkink법재오개전형지구고산적잠재증산발량오차교소,기여방법오차교대.교정삼수후,각고산방법재신향지구적고산결과균득도명현개진,구유교호적지구괄용성.기우온도급복사자료적RBF신경망락예측모형구유교고적예측정도,가응용우잠재증산발량적고산화예측.
