摘要：为有效提高西北地区参考作物蒸散量（ET0）预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机（extreme learning machine,ELM）ET0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明：ELM1（输入T（max）、T（min）、RH、n和u^2）、ELM2（输入T（max）、T（min）、n和u^2）、ELM4（输入T（max）、T（min）、RH和u^2）及ELM7（输入T（max）、T（min）和u~2）模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R^2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标（global performance indicator,GPI）排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R^2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET0计算的推荐模型。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 水利水电工程
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关键词：蒸散量 预报模型 极限学习机 西北地区 可移植性
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