摘要：为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963-2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明:ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827)高于Hargreaves模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741);基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938)明显高于Priestley-Taylor(均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823)、Makkink(均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800)和Irmark-Allen模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623)。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。

关键词：蒸散 模型 作物 极限学习机 参考作物蒸散量 

单位：四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室、水利水电学院 南方丘区节水农业研究四川省重点实验室 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室 四川省水利科学研究院