基于人工神经网络的涡度相关仪观测蒸散量的数据插补方法

本文作者：张琨；朱高峰；白岩；马婷；成功正常投稿发表论文到《兰州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：立足于绿洲农田生态系统,采用人工神经网络方法对潜热通量数据进行模拟和插补.根据作物生长季分阶段模拟,对比整体模拟结果,发现分阶段模拟效果(R2=0.91～0.95,RMSE=28.9～41.3W/m2,MAE=21.3～28.8W/m2)优于整体模拟效果(R2=0.87～0.92,RMSE=39.6～50.7W/m2,MAE=27.6～34.9W/m2).通过模型网络连接权值对各阶段环境因子的相对贡献率作了定量分析,并从数学统计的角度对研究区蒸散发环境因子影响机理进行了分析.结果表明为了提高潜热通量的插补精度,合理地根据作物生长季分阶段建模插补是有必要的.
【论文正文预览】：蒸散发作为水文循环的重要组成部分,既是联系土壤植物大气连续体中水分运动的纽带,也是地球表层能量循环过程的关键环节[1],尤其在干旱半干旱区的农田生态系统中,蒸散发耗水占到总耗水的80%以上[2].因此,准确测定蒸散发量对研究农田生态水循环机理和指导农田高效灌溉有着重要
【文章分类号】：P412.13;TP18
【稿件关键词】：BP神经网络潜热通量贡献率分析模拟插补
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【稿件标题】：基于人工神经网络的涡度相关仪观测蒸散量的数据插补方法
【作者单位】：兰州大学西部环境教育部重点实验室干旱环境与气候变化协同创新中心;
【发表期刊期数】：《兰州大学学报(自然科学版)》2014年03期
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【版权所有人】：张琨；朱高峰；白岩；马婷；

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