【摘 要】
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针为探讨五道沟水面蒸发量与气象因子间的关系,准确估算该地区水面蒸发量,选取五道沟1991—2019年水面蒸发量以及气象因子实测资料,基于主成分法分析水面蒸发量的影响因素,并结合BP人工神经网络算法建立了水面蒸发计算模型.结果表明:主成分分析提取了三个主成分,第一主成分为地表温度、饱和差、绝对湿度、平均气温以及水汽压力差的线性组合,第二主成分为相对湿度与太阳辐射的线性组合,第三主成分主要是风速的影响.BP神经网络模型输入层为3,模型输入维度低,且真实值与估算值的平均绝对误差(MA E)为0.18,均方根误差
【机 构】
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河海大学,江苏 南京 210098;安徽省(水利部淮委)水利科学研究院 水利水资源安徽省重点实验室,安徽 蚌埠 233000;佳木斯大学,黑龙江 佳木斯 154007
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针为探讨五道沟水面蒸发量与气象因子间的关系,准确估算该地区水面蒸发量,选取五道沟1991—2019年水面蒸发量以及气象因子实测资料,基于主成分法分析水面蒸发量的影响因素,并结合BP人工神经网络算法建立了水面蒸发计算模型.结果表明:主成分分析提取了三个主成分,第一主成分为地表温度、饱和差、绝对湿度、平均气温以及水汽压力差的线性组合,第二主成分为相对湿度与太阳辐射的线性组合,第三主成分主要是风速的影响.BP神经网络模型输入层为3,模型输入维度低,且真实值与估算值的平均绝对误差(MA E)为0.18,均方根误差(R MSE)为0.25,均小于1.模型计算精度较高,可较好地用于计算水面蒸发实际值.
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