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基于XGBoost和数值天气预报的黄淮海平原参考作物蒸散量预测模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 朱春霞;秦安振

作者机构：

关键词： P-M模型;BP神经网络模型;参考作物蒸散量;机器学习;预测模型;黄淮海平原;极限梯度提升(XGBoost);梯度提升决策树(CatBoost)

期刊名称：中国农学通报

ISSN： 1000-6850

年卷期： 2024 年 40 卷 28 期

页码：

收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 为提高黄淮海平原参考作物蒸散量(ET_(0))的预测精度,在豫北地区新乡市利用2020—2021年历史气象数据和2022年日数值天气预报数据(最高气温、最低气温、太阳总辐射量、日照时数、相对湿度和2 m风速),建立反向传播(BP)、极限梯度提升(XGBoost)和梯度提升决策树(CatBoost)3种预测ET_(0)的机器学习模型,并与FAO-56 Penman-Monteith模型的结果进行比较。结果显示,气象参数中太阳总辐射量(Ra)、最高气温(T_(max))和最低气温(T_(min))与ET_(0)的相关性最高,可作为模型的输入因子。从预测时间尺度来看,3种机器学习模型对1~16 d的ET_(0)预报效果最佳。其中,XGBoost模型在验证期的R=0.875、RMSE=0.230 mm/d、MAE=0.181 mm/d、MAPE=8.45%。R较CatBoost和BP模型平均提高10.2%,RMSE、MAE和MAPE平均下降39.9%~62.4%。鉴于XGBoost模型预测ET_(0)的精度和稳定性,推荐将其作为黄淮海平原参考作物蒸散量的预测方法。

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