参考作物腾发量(ET0)是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源管理的主要参数之一.计算参考作物腾发量(ET0)的方法众多,为规范ET0的求法,联合国粮农组织(FAO)推荐采用修改的Penman-Monteith方法.该文指出不需要收集长序列气象资料,而以随机样本建立学习速率和动量因子自适应的BP神经网络模型估算参考作物腾发量(ET0)的方法,并且与FAO推荐的Penman-Monteith法计算值对比分析,结果表明:利用随机样本建立的的BP神经网络模型可以很好的反映气象因子(最高温度、最低温度、最大湿度、最小湿度、净辐射和风速)与参考作物腾发量(ET0)的非线性函数映射关系,并且取得了良好的估算效果,给出了国家自然科学基金重点项目研究区内蓝旗试验站2004年的时间尺度为日、十日参考作物腾发量(ET0)的计算及对比分析过程.
随机样本 BP神经网络模型 估算 参考作物腾发量