基于PSO-RF模型的汉江流域参考作物蒸散量模拟研究

摘要：

选取 1960-2017 年汉江流域及附近 24 个气象站的逐日气象数据,构建 16 种基于粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)的日尺度ET0 计算模型,并与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen共3 种模型进行比较,评价PSO-RF模型在汉江流域的适用性及可移植性.结果表明:(1)PSO-RF模型能很好地识别各输入参数与日尺度 ET0 的非线性关系;仅采用最高气温(Tmax)、最低气温(Tmin)和地球外辐射(Ra)建立的PSO-RF2 模型具有足够精度,平均MAE为 0.402mm·d-1,RMSE为 0.575mm·d-1,R2为 0.863;随输入气象要素数量增加,模型计算精度不断升高,平均MAE减小了37.9%,RMSE减小了 36.3%,R2 升高了 6.78%.(2)PSO-RF模型的计算精度优于相同输入参数的Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型,平均MAE减小了43.6%、RMSE减小了 34.5%,R2 升高了 4.12%.(3)PSO-RF模型在汉江流域具有较强的泛化能力和可移植性,分区建立的PSO-RF模型相互移植时,平均MAE为 0.159mm·d-1,RMSE为 0.245mm·d-1,R2 为 0.974.因此缺乏气象数据时,基于PSO-RF建立的日尺度ET0 计算模型可作为汉江流域日尺度ET0 计算的推荐模型.

关键词：汉江流域、参考作物蒸散量、PSO、RF、可移植性

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分类号：S161.4;P426.2;S274.1

资助基金：陕西省科技统筹创新计划项目2016KTZDNY-01-01

在线出版日期：2024-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：849-859