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为探究不同数值模拟模型在川中丘陵区的适应能力,提高川中丘陵区气象资料缺失下的参考作物蒸散量(ET0)预报精度。选取7个代表性站点1961-2016年逐日气象资料,分别建立基于M5回归树(M5-RT)、双隐含层优化的反向传播神经网络(H-BPNN)和交叉验证优化的广义回归神经网络(CV-GRNN)的ET0预报模型。并选取3个在川中丘陵区具有较高精度的经验模型与其进行对比,在日尺度上评估模型的预报精度,利用可移植性分析评价3种模型在川中丘陵区的泛化能力。结果表明:①基于温度、风速和大气顶层辐射输入的M5-RT