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以黑河流域湿地、农田、草地、柽柳、胡杨林、混合林生态系统为研究对象,结合气象因子(净辐射、温度、土壤热通量、风速、相对湿度、土壤体积含水率),分别采用多元线性回归(MLR)、决策树(CART)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、BP人工神经网络(BPANN)、深度学习(DL)等方法对蒸散量进行插补。结果表明:(a)RF、SVR、BPANN、DL在各个生态系统的蒸散量插补精度均较高(R 2=0.8~0.93,R MSE=21.730~41.731 W/m 2,M AE=12.153~26.129 W