基于天气预报改进模型ET0实时预报应用

被引：8

作者：

迟道才 ^{[1
]}

王晓瑜 ^{[2
]}

周彬 ^{[3
]}

王晓玲 ^{[4
]}

曹洁萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳农业大学国际交流处

[2] 沈阳农业大学水利学院

[3] 宁夏吴忠秦汉渠管理处工程公司

[4] 辽宁省水科院水工所

来源：

人民长江 | 2008年 / 08期

关键词：

多元线性回归; 自适应神经模糊推理系统; 参考作物需水量; FAO Penman-Monteith公式; 残差;

D O I：

10.16232/j.cnki.1001-4179.2008.08.001

中图分类号：

P456 [预报方法];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

建立了以Penman Monteith(PM)方程计算参考作物需水量(ET0)为因变量,天气预报可测因子(日最高、最低气温、反映天气类型的阴晴指数、风力等级)为自变量的多元回归线性模型,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行修正残差的改进模型。通过与PM计算ET0结果分析,改进模型预测结果相对于多元线性回归模型具有精度高、整体拟合度好,具有较好的预测效果。改进模型的输入项完全可以从当前短期天气预报中获得,且将两种基础方法结合,操作运行简单等优点,在实时灌溉预报中有一定的推广意义,具有实用价值。

引用

页码：5 / 6+16 +16

页数：3

共 13 条

[1] 基于气象预报的参考作物蒸发蒸腾量的神经网络预测模型 [J].